Prototype of machine learning system integration in Edgar

Edgar je informacijski sustav razvijen na Fakultetu Elektortehnike i Računarstva, čiji je motiv za izradnju podržavanje automatizirane provjere programskih zadataka. U ovom je radu proces izvođenja programskog koda nadograđen za potrebe izvođenja algoritama strojnog učenja nad podacima koji se putem sustava Edgar spremaju u bazu podataka, a u svrhu dostave rezultata predviđanja studentima. Ovakvom se funkcionalnošću želi utjecati na sveukupnu prolaznost studenata jer je ta metrika od iznimne važnosti visokim obrazovnim ustanovama. Napravljena se nadogradnja može iskoristiti i u drugim područjima sustava, a postoji i opcija za automatiziranim procesom izvršavanja algoritama strojnog učenja i prezentacije rezultata. Edgar is an information system developed at the Faculty of Electrical Engineering and Computing with the purpose of automated assessment of programing tasks. Within this bachelor's thesis, the execution process of programming code has been upgraded in order to perform machine learning algorithms with the data collected by Edgar, with the purpose of presenting such predictions to students. This kind of functionality can impact student's overall pass percentage, which is one the most valuable metrics to higher educational facilities. The upgrade presented in this thesis can be used in different areas of Edgar. There is also an option of developing an automated proces for executing machine learning algorithms and presenting such results.