在线评测系统针对当前高校计算机基础编程类课程实践教学环境的痛点，采用Docker容器集群技术和在线编排框架，实现了从课程负责人的课程设置到教师的实验录入再到学生的实验在线实现的一整套实践教学流程，最大程度的简化了不必要的教学环节，解放了教师和学生，并且通过实验的大数据分析，及时发现班级学生的技能掌握情况和存在的问题，快速调整和优化教学计划，最终提升高校一线教学效果和质量。 
高校编程类课程需要学生进行高强度的代码编写训练，目前，各高校大都采用传统的方法对计算机程序设计进行评测，即采用纸质试卷的考核方式，这种方式有如下缺陷： （1）程序批改效率低。每个学生编写代码有自己的习惯和风格，同一个问题有不同的解决思路和代码实现逻辑，因此对于教师来说，人工阅读和批改学生的程序代码是一个工作量很大的工程，并且效率很低，不利于教学工作的开展。 （2）程序评测结果实时性差。教师手工批改费时费力，学生在提交完自己的代码后不能立刻得到代码的评测结果，对于学生及时纠正自己编程中出现的问题非常不利，长此下去会影响学生的编程积极性和学习热情。 （3）评判误差大，人工评判程序不能完全保证评判结果的准确性和公正性。因为有很多人为因素干扰，例如，教师评测时疏忽大意、没有完全理解代码的实现逻辑等。 （4）评测数据没有保留，无法为后续的统计分析提供有效的数据支撑。
（一）易于部署、维护、管理 
（二）提高教与学的效率 
（三）丰富系统中的实验资源 
（四）优化程序智能评测算法 
（五）测试数据的分析统计 