在程序设计语言考试中,编程题自动评分是一项具有实用价值的应用,它是实现在线考试功能的一个关键技术,由于它涉及到多方面的理论和知识,因而成为一个难点。目前,还有一些技术问题需要解决。一是无法对有语法错误的程序进行自动评分;二是分析规模较大程序能力较弱。针对这两个问题,在深入研究已出现的评分模型和现有评分系统的基础上,通过引入当前功能比较强大的编译器GCC(GNU C complier)改善现有系统前端的方式来解决以上两个问题。本文首先对GCC的输出——文本抽象语法树做了详细的研究并提出了GCC抽象语法树解析的定义和与之相关的定义,这一部分是本文的理论基础;其次,在深入研究了几种常见的静态编程题自动评分模型的基础上,提出了基于GCC的C程序自动评分模型;再次,提出了消除文本抽象语法树中冗余信息的算法并给出了算法复杂性分析,实验结果证明该算法取得了提高了GCC抽象语法树解析的时空效率。最后提出了将文本抽象语法树转化为邻接表形式的抽象语法树的算法和控制依赖子图的构建算法,较好完成了系统前端的构建。实验部分的目标是将新前端和原系统的后端连接形成一个新系统,本文给出了连接过程的总体流程和阶段性的结果,然后针对若干实验程序给出了新前端产生的控制依赖子图,实验证明新前端具有良好的适用性。