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2026 article

CAD‐AG: A Webapp for CAD‐Tool‐Independent Autograding of Two‐Dimensional CAD Drawings

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Rattachement africain : us, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

ABSTRACT Manual grading of engineering drawing assignments is often time‐consuming, inconsistent, and error‐prone, particularly in large‐scale engineering education. To address these challenges, we present “CAD‐AG”, an automated grading system designed to evaluate two‐dimensional engineering drawings exported from any CAD tool in DXF format. The system streamlines the grading process by comparing student submissions with a reference solution through geometric feature extraction and rule‐based error detection. Key criteria assessed include shape accuracy, scale, alignment, and element completeness. Developed in Python and deployed via a web‐based platform, CAD‐AG enhances accessibility and usability. In testing with over 1000 student submissions, the system achieved 100% grading accuracy and significantly reduced average grading time. These results demonstrate the potential of automated grading to improve efficiency and consistency in engineering education, providing timely and objective feedback to support both instructors and learners.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
CAD‐AG: A Webapp for CAD‐Tool‐Independent Autograding of Two‐Dimensional CAD Drawings
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Wiley
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Duke University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Duke Kunshan University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Duke University et Duke Kunshan University.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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