АВТОМАТИЧНА ГЕНЕРАЦІЯ НАВЧАЛЬНИХ ТЕСТІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ПРОГРАМНОЇ ОБРОБКИ ПРИРОДНО-МОВНИХ ТЕКСТІВ - Ковальов, Д. І. (Computer Science and Applied Mathematics, 2021)
У статті розглядаються основні технології, які сьогодні використовуються в електронному навчанні в багатьох вищих навчальних закладах. Згадано пакет програм SMPR, створений студентами факультету кібернетики та інформаційних технологій Київського національного університету імені Тараса Шевченка протягом декількох років. Їх метою є спрощення процесу навчання, консультування та перевірки знань учнів як для викладачів, так і для студентів. SMPR використовується для навчання викладачами кількох університетів для підтримки курсу «Теорія рішень» та інших предметів прикладних наук. У 2014 році цей програмний пакет удосконалено за допомогою автоматизованої підсистеми оцінки знань, що є основною темою статті. У межах автоматизованого оцінювання є проблема оцінювання відкритих текстових відповідей. Викладачі хотіли б знати якість знань учнів, ставлячи відповідні запитання, що вимагають опису процесів мислення. Однак немає жодних автоматизованих рішень, які могли хоча б попередньо оцінити такі відповіді. Рішення, певно, лежить у галузі NLP та видобутку даних. Після деяких досліджень із цих тем автор натрапив на статті, що описують підходи до аналізу даних та тексту, а основа для цих рішень лежить у базах знань. Також у тексті виокремлюються фрагменти інтенсивної логіки з точки зору впровадження технічної системи, яка спрямована на роботу з природними текстовими даними. Розглянуто принципи застосування інтенсивної логіки Р. Монтегю для формалізації текстових даних, представлених природною мовою, з метою створення баз даних знань, необхідних для подальшої реалізації автоматичної генерації навчальних тестів. Далі пропонується практичний підхід до завдання генерації навчальних тестів, заснований на технології вилучення знань із природно-мовних текстів із використанням програмного лінгвістичного процесора.