Назначение разработки: Исследования и разработки математического и программно-алгоритмического обеспечения прикладных процедур интеллектуальной автоматизированной системы комплексного оценивания знаний студентов высших учебных заведений на основе применения системы искусственного интеллекта.

Рекомендуемая область применения: Информационные и коммуникационные технологии в образовании и науке Левенштейна.

Техническая характеристика: В основу проекта положены результаты научных исследований, которые проводились авторским коллективом с 2002 года. Специалисты и ученые центра имеют значительный опыт научной и педагогической работе в вузах IV уровня аккредитации. За этот период авторами выполнено девять научно-исследовательских работ. Помимо традиционных тестов разрабатываемая интеллектуальная автоматизированная система контроля знаний на основе использования искусственного интеллекта позволит оценивать: - Задачи, предполагающие короткую свободную ответ в виде числа или одного слова; задачи, предполагающие точный ответ в виде правила, определения, теоремы и т.п.; задачи, предполагающие логическую ответ (выбор из множества, упорядочение по признаку, доведение т.п.); - Задачи, ответ на которые должны быть представлены в виде произвольной развернутого ответа - математических выкладок или текста. Оценка знаний студентов проводиться по принятым в высшей школе системами оценки: национальной шкале ("отлично", "хорошо", "удовлетворительно", "неудовлетворительно"), Европейской кредитно-трансферной системе (ECTS - A, B, С, D, Е, FX, F), рейтинговой (например, в пределах 100 баллов). Система будет включать подсистему управления базами данных, в которую входят модули: типичная база данных учебного заведения (предметы, модули, темы, студенты); база знаний (предметы, модули, темы); система обучения; система оценивания (алгоритмы оценивания ответа студента и перевода оценки в существующие системы оценки знаний. Система является наращиваемой и может быть конкретизирована для высших учебных заведений разных направлений подготовки. Наполнение базы данных и базы знаний будет осуществляться по разработанной технической документацией конкретно для отдельного учебного заведения. Новизна проекта в том, что для нечеткого сравнения текстовой информации в ответах в ходе тестирования, были разработаны алгоритм в котором и образец и ответ разбиваются на отдельные слова. После чего проводится нечеткий поиск совпадений по словам между образцом и ответом, для чего применяется алгоритм Левенштейна.

Преимущества перед аналогами: В отличие от существующих систем оценивания с использованием тестов разрабатываемая система будет предоставлять возможность оценивать письменные ответы студентов.

Стадия готовности разработки: Опробовано в режиме опытной эксплуатации

Описание разработки:
()
Цель работы - разработка математического и программно-алгоритмического обеспечения интеллектуальной автоматизированной системы для проведения контроля знаний студентов в высших учебных заведениях. Объект исследования - системы оценки знаний студентов высших учебных заведений. Предмет исследования - автоматизированные системы контроля знаний. Методы исследований - алгебра кортежей, методы теории нечетких множеств, искусственного интеллекта и математического моделирования. За последние годы с целью оценки знаний в учебных заведениях широко используются системы тестирования, в том числе с использованием специального программного обеспечения. Но этим системам присущи ряд недостатков. Кроме того на процесс оценивания полученных студентами знаний влияют много случайных факторов, что приводит к некачественному оценивания знаний студентов. Установлено, что состояние и качество системы оценивания знаний студентов вузов не соответствует стандартам оценки. Поэтому разработана концепция построения интеллектуальной автоматизированной системы оценивания знаний, которая предусматривает наличие следующих подсистем: функциональной подсистемы преобразования информации из внешнего представления в Внутрисистемную данные; подсистемы преобразования с Внутрисистемную представления данных во внешнюю информацию; подсистемы представления знаний, которая включает блок формирования результатов и систему искусственного интеллекта . Система искусственного интеллекта включает: интегральный банк данных (база данных, база знаний); анализаторы грамматики, орфографии, семантики и прагматики. Систему обучения. Результаты научных исследований отражены в 6-ти научных работах. Общий объем научных публикаций, опубликованных, составляет 1,5 п.л., включая, три статьи в научных профессиональных изданиях объемом 0,9 п.л., трех тезисах докладов на научно-практических конференциях.

Результаты испытаний
Обеспечивает получение стабильных резуль

Возможность передачи за рубеж:
Продажа патентов
Продажа технической документации

Фотоприложение

Cтрана Украина

За дополнительной информацией обращайтесь:
E-mail: gal@uintei.kiev.ua