В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Бримжановой Сауле Сериковны на тему «Разработка интеллектуальной системы оценки и контроля знаний с использованием алгоритма шинглов» по специальности «6D060200 – Информатика».
Диссертация выполнена на кафедре «Информационных систем» Костанайского регионального университета имени Ахмет Байтұрсынұлы.
Язык защиты - на русском
Официальные рецензенты:
Икласова Кайнижамал Есимсеитовна - доктор философии (PhD) по специальности «Информатика, вычислительная техника и управление», доцент кафедры «Информационно-коммуникационные технологии» Северо-Казахстанского университета имени Манаша Козыбаева (г. Петропавловск, Республика Казахстан);
Аканова Акерке Сапаровна - доктор философии (PhD) по специальности «Информатика, вычислительная техника и управление», и.о.ассоциированного профессора кафедры «Компьютерные науки», факультет Компьютерных систем и профессионального образования, Казахский агротехнический исследовательский университет имени С. Сейфуллина (г.Астана, Республика Казахстан).
Временные члены Диссертационного совета:
Муканова Асель Сериковна - доктор философии (PhD) по специальности «6D060200-Информатика», декан Высшей школы информационных технологий и инженерии Международного университета Астана (г. Астана, Республика Казахстан).
Мамырбаев Оркен Жумажанович - доктор философии (PhD), ассоциированный профессор, заместитель генерального директора по науке Института информационных и вычислительных технологий (г. Алматы, Республика Казахстан);
Luigi La Spada (Луиджи Ла Спада)- PhD, Доцент кафедры «Электротехники и электронной инженерии», Эдинбургский университет Нейпир (г.Эдинбург, Шотландия, Соединённое Королевство).
Научные консультанты:
Атанов Сабыржан Кубейсинович - доктор технических наук, профессор кафедры «Компьютерная и программная инженерия», Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева (г.Астана, Республика Казахстан);
Молдамурат Хуралай - кандидат технических наук, ассоциированный профессор (доцент) кафедры «Космическая техника и технологии», Евразийский национальный университет имени Л. Н. Гумилева (г.Астана, Республика Казахстан);
Гагарина Лариса Геннадьевна - доктор технических наук, профессор, директор Института системной и программной инженерии и информационных технологий Национального исследовательского университета «Московский институт электронной инженерии» (г. Зеленоград, Российская Федерация).
Защита состоится: 3 декабря 2024 года 11:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D061 – Информационно-коммуникационные технологии» по специальности «6D060200 – Информатика» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в смешанном (оффлайн и онлайн) формате.
Адрес: г. Астана, ул. К. Сатпаева 2, Главный корпус, ауд. №302.
Аннотация (рус.): Диссертационная работы Бримжановой Сауле Сериковны на тему «Разработка интеллектуальной системы оценки и контроля знаний с использованием алгоритма шинглов», представленной на соискание степени доктора философии (PhD) по специальности «6D060200-Информатика» Актуальность темы диссертации. Актуальность диссертационного исследования на тему «Разработка интеллектуальной системы оценки и контроля знаний с использованием алгоритма шинглов» определяется следующими ключевыми факторами: 1. Трансформация рынка труда: Современный рынок труда переживает значительные изменения, связанные с быстрым развитием инновационных технологий и новых экономических сегментов. Это приводит к постоянному усложнению профессионально-квалификационных требований. В таких условиях эффективная оценка и контроль знаний становятся критически важными для успешной адаптации и развития на рынке труда. Интеллектуальные системы, которые оперативно и точно оценивают квалификацию работников, способствуют их успешной интеграции в изменяющиеся условия трудового рынка. 2. Рост дистанционного обучения: Значительное распространение дистанционного обучения и активное использование информационно-коммуникационных технологий в образовательном процессе выявило недостаточную эффективность существующих систем контроля знаний. Результаты показали, что традиционные подходы не всегда соответствуют требованиям удаленного формата обучения. Это подчеркивает необходимость разработки новых интеллектуальных систем, способных улучшить качество образовательного процесса и адаптироваться к особенностям дистанционного обучения. 3. Необходимость усовершенствования подходов к оценке знаний: Текущие методы оценки знаний не всегда обеспечивают единообразие и точность, особенно в гуманитарных дисциплинах, где требуется глубокий анализ текстов. Разработка интеллектуальной системы, способной реализовывать алгоритм шинглов и учитывать синонимы для более точного определения сходства текстов, позволит преодолеть существующие сложности и повысить точность оценки. Это особенно важно для проведения тестирования, где требуется оценка развернутых ответов и выявление оригинальности текстов. 4. Нормативно-правовая поддержка: Актуальность исследования подтверждается рядом нормативно-правовых актов Республики Казахстан. В частности, Послание Главы государства народу Казахстана от 1 сентября 2023 года акцентирует внимание на необходимости цифровизации образовательной системы и внедрения передовых технологий в учебный процесс. Закон Республики Казахстан «Об образовании» (с изменениями и дополнениями от 5 июля 2024 года) подчеркивает важность интеграции инновационных технологий, включая интеллектуальные системы оценки знаний, в образовательную практику. Также, новые нормативные акты, регулирующие цифровые технологии и искусственный интеллект, способствуют разработке и применению интеллектуальных систем в дистанционном обучении, соответствующих современным образовательным стандартам. Таким образом, разработка интеллектуальной системы оценки и контроля знаний с использованием алгоритма шинглов является высоко актуальной задачей. Она направлена на оптимизацию процесса оценки знаний, улучшение качества обучения и повышение доступности образования в условиях динамично изменяющегося рынка труда и роста применения информационно-коммуникационных технологий. Целью диссертационной работы является разработка интеллектуальной системы, использующей алгоритм шинглов для оценки знаний посредством открытого тестирования, обеспечивающей надежность и безопасность результатов. Задачи исследования: 1. Изучить алгоритм шинглов с целью применения в интеллектуальной системе открытого тестирования; 2. Выявить способы определения правильности ответов обучающихся с использованием нечетной логики; 3. Разработать интеллектуальную систему открытого тестирования с использованием алгоритма шинглов и нечетной логики, обеспечивающую надежность и безопасность результатов; 4. Сравнить результат работ интеллектуальной системы открытого тестирования с учетом времени предоставления ответов обучающимися и сложности вопросов с оценкой преподавателя. Объектом диссертационного исследования является процесс оценки и контроля знаний обучающихся в условиях открытого тестирования с использованием интеллектуальных систем, основанных на алгоритме шинглов и нечеткой логике. Предметом диссертационного исследования является разработка и применение интеллектуальной системы, использующей алгоритм шинглов и нечеткую логику для оценки и контроля знаний, с целью повышения надежности и безопасности результатов открытого тестирования. Методы исследования: В диссертационной работе применялись методы программирования для реализации системы, аналитическое исследование для анализа алгоритмов шинглов и нечеткой логики, теория множеств математики для разработки моделей, системный анализ для оценки функциональности системы, проектирование групповых экспертных оценок для интеграции мнений экспертов, а также структурное и семантическое моделирование для создания и анализа моделей. Постановка экспериментов осуществлялась с использованием математических пакетов FUZZY LOGIC TOOLBOX и MATLAB. Теоретическая основа: Для полного понимания исследуемой проблемы следует обратиться к работам таких ученых, как Кабдулова Г. А., Дулатов С. Ж., Мукашев А. С., Базилханов А. К., Карабаев К. К., Кажигалиева М. Е., Мусагалиев Ж. А., Сармурзина Ж. К., Тусупбеков С. А., Тонышева Т. С., Алдабергенова А. С., Казыбек Н. Е., Макарова С. И., Куликова Д. П., Данилова С. Д., а также зарубежных исследователей: Bride H., Tillmann N., Blaylock, Ly, Jan-Eric Eriksson, Shirley Alexander, Charles Duncan и Dave Closser. Важный вклад в развитие интеллектуальных систем и оценки знаний также внесли казахстанские ученые, такие как Шарипбаев А. А., Сеитов Н. Б., Баймагамбетов А. М., Нурпеисов А. Т., Калиев Н. К., Мусин А. С., Ибраимов Н. А., Турсынбеков Р. К., Камалидинов А. Б. и Косарев А. С. Эти работы предоставляют необходимую теоретическую основу и контекст для разработки интеллектуальной системы оценки и контроля знаний с использованием алгоритма шинглов. Основные результаты и научная новизна исследования: 1. Результат: Изучение алгоритма шинглов с целью применения в интеллектуальной системе открытого тестирования. Новизна: Проведено исследование применения алгоритма шинглов для адаптации в интеллектуальной системе открытого тестирования, что позволяет улучшить точность автоматической оценки ответов. 2. Результат: Выявление способов определения правильности ответов обучающихся с использованием нечетной логики. Новизна: Разработаны и внедрены методы использования нечетной логики для оценки правильности ответов, учитывающие вариативность формулировок и синонимов, что повышает объективность и точность оценки. 3. Результат: Разработка интеллектуальной системы открытого тестирования с использованием алгоритма шинглов и нечетной логики, обеспечивающей надежность и безопасность результатов. Новизна: Создана интеллектуальная система открытого тестирования, которая объединяет алгоритм шинглов и нечеткую логику для повышения надежности и безопасности оценок, что минимизирует риски ошибок при автоматической оценке знаний. 4. Результат: Сравнение результатов работ интеллектуальной системы открытого тестирования с учетом времени предоставления ответов обучающимися и сложности вопросов с оценкой преподавателя. Новизна: Проведен сравнительный анализ эффективности интеллектуальной системы открытого тестирования по сравнению с традиционной оценкой преподавателя, с учетом временных затрат и сложности вопросов, что позволяет оценить производительность и точность системы. Эти результаты обладают значительной новизной и широкой применимостью в разнообразных образовательных контекстах. Они вносят весомый вклад в развитие интеллектуальных систем оценки и контроля знаний, существенно обогащая и совершенствуя существующие подходы и методы. Практическая значимость полученных результатов. Практическая значимость полученных результатов заключается в их непосредственном применении в образовательных учреждениях для повышения точности и объективности оценки знаний обучающихся. Разработанная интеллектуальная система открытого тестирования, использующая алгоритм шинглов и нечеткую логику, способна существенно улучшить процесс оценки знаний. Конкретные преимущества включают: 1. Повышение точности оценки: Система обеспечивает более объективную и точную оценку знаний, минимизируя субъективные факторы и снижая вероятность ошибок, которые могут возникнуть при традиционных методах тестирования. 2. Универсальность применения: Разработанная система может быть легко адаптирована для использования в образовательных программах и на разных уровнях обучения, что делает её полезной для широкого круга образовательных организаций. 3. Оптимизация процесса тестирования: Внедрение системы позволяет автоматизировать и ускорить процесс оценки, освобождая время преподавателей для более продуктивной работы и обеспечивая обучающихся своевременной обратной связью. 4. Усиление защиты данных: Система внедряет передовые механизмы защиты результатов тестирования от подделки и несанкционированного доступа, что приобретает особую значимость в условиях цифровизации образования. Включая широкое использование электронных подписей, ключей шифрования и других методов аутентификации, система обеспечивает высокий уровень безопасности и доверия к результатам тестирования, что особенно важно в контексте дистанционного обучения и электронного тестирования. Эти аспекты делают разработанную систему не только новаторской, но и практически значимой для улучшения качества образования в условиях современной цифровизации. Экономическая значимость полученных результатов. Экономическая значимость полученных результатов заключается в их потенциале для значительного снижения затрат, связанных с процессом оценки знаний. Разработанная интеллектуальная система открытого тестирования, основанная на алгоритме шинглов и нечеткой логике, может обеспечить следующие экономические выгоды: 1. Снижение затрат на ресурсы: Автоматизация процесса тестирования снижает необходимость в значительном количестве человеческих ресурсов для проверки и оценки тестов, что сокращает затраты на труд и позволяет эффективнее использовать ресурсы образовательных учреждений. 2. Уменьшение времени на оценку: Система ускоряет процесс оценки знаний, что позволяет более оперативно предоставлять результаты и обратную связь обучающимся, улучшая таким образом общую эффективность учебного процесса. 3. Снижение затрат на исправление ошибок: Повышение точности и надежности автоматической оценки снижает количество ошибок и необходимость в повторной проверке, что также способствует снижению связанных с этим затрат. 4. Увеличение доступности и расширение масштабов применения: Возможность масштабируемого применения системы в различных образовательных учреждениях и программах позволяет сделать её доступной для широкой аудитории, увеличивая её экономическую эффективность и обоснованность инвестиций в разработку и внедрение системы. Таким образом, разработанная система не только улучшает качество образовательного процесса, но и предоставляет значительные экономические преимущества, снижая затраты и увеличивая эффективность образовательных учреждений. Основные положения диссертации, выносимые на защиту: 1. Разработана и протестирована интеллектуальная система оценки знаний, использующая алгоритм шинглов и нечеткую логику для открытого тестирования. Система обеспечивает высокую надежность и безопасность результатов благодаря хешированию шинглов, полученных в результате канонизации и семантического анализа текста. 2. Система демонстрирует высокую точность оценивания знаний, что делает её перспективным инструментом для контроля знаний обучающихся и подтверждает её эффективность и достоверность в реальных условиях. 3. Апробация системы в реальных образовательных условиях подтвердила её эффективность и практическую ценность, что подчеркивает значимость исследования. 4. Результаты подтверждены авторскими свидетельствами, что свидетельствует о значимости разработки и её потенциале для применения в образовании и других областях. Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждены на ряде научных и профессиональных мероприятий. Список этих мероприятий включает: 1. 7-ая Международная конференция цифровых технологий в образовании, науке и промышленности DTESI-2022, которая состоялась в городе Алматы, Казахстан, 20-21 октября 2022 года. 2. Семинар института системной и программной инженерии и информационных технологий в Национальном исследовательском университете Московского института электронной техники в городе Зеленоград, Россия, 15 июня 2019 года. 3. 16-ая Международная конференция по электроннике, компьютерам и вычислениям ICECCO-2021, которая прошла в городе Алматы, Казахстан, в 2021 году. 4. 6-ая Международная научно-практическая конференция: управление инновациями и технологиями в эпоху глобализации, которая проходила в Паттайе, Таиланд, 9-11 января 2019 года. 5. Международная конференция: наука глазами молодежи, которая состоялась в городе Костанай, Казахстан, 24 мая 2019 года. 6. 5-ая Международная научно-практическая конференция: наука и образование в современном мире, которая прошла в городе Нур-Султан, Казахстан, 10-12 декабря 2019 года. 7. 6-ая Международная научно-практическая конференция: наука и образование в современном мире, которая проходила в городе Нур-Султан, Казахстан, в апреле 2020 года. 8. 2-ая Международная научно-практическая конференция: развитие военного образования в контексте обеспечения военной безопасности Казахстана, которая состоялась в городе Петропавловск, Казахстан, в 2019 году. 9. 5th International Conference on Engineering and MIS 2019, которая проходила в городе Астана, Казахстан, 6-8 июня 2019 года. 10. Международная конференция Интеллектуальные информационные системы и технологии - SIST 2022, которая прошла в городе Нур-Султан, Казахстан, 28-30 апреля 2022 года. 11. Круглый стол на тему Социальная политика государства: новые пути в развитии Казахстана в Костанайской академии Министерства внутренних дел Республики Казахстан имени Ш.Кабылбаева, который состоялся в городе Костанай, Казахстан, 18 февраля 2020 года. 12. Заседания кафедры Информационных систем и Информатики в КРУ имени А.Байтурсынова. 13. Семинары кафедры Информационных систем и Информатики в «КРУ имени А. Байтурсынова» в декабре 2019 года. 14. Семинары в ОШ ДУИС по Костанайской области, а также в детских образовательных центрах с целью выявления личных качеств сотрудников. Доклады и презентации, сделанные на этих мероприятиях, позволили получить обратную связь от научного сообщества и практиков, что способствовало дальнейшему совершенствованию и развитию представленных в диссертации результатов исследования. Полнота отражения результатов диссертации в публикациях: Публикации в изданиях, входящих в наукометрические базы данных Web of Science и Scopus: 1. Brimzhanova Saule, Atanov Sabyrzhan, Moldamurat Khuralay // An intelligent testing system development based on the shingle algorithm for assessing humanities students' academic achievements // Education and information technologies. – 2022. – Vol. 27, Iss. 8. – P. 10785- 10807; Публикации в сборниках конференций, входящих в базу Scopus: 1. Brimzhanova S., Atanov S., Moldamurat Kh. (2019). // Problems of detecting fuzzy duplicates // ACM International Conference Proceeding Series, doi:10.1145/3330431.3330455; 2. Brimzhanova S., Atanov S., Moldamurat Kh. (2019). // Cross-platform compilation of programming language golang for Raspberry Pi. // Международная конференция ACM Proceeding Series, doi:10.1145/3330431.3330441; - Публикации в изданиях, рекомендованных Комитетом по обеспечению качества в сфере науки и высшего образования Министерства науки и высшего образования РК: 1. Бримжанова С.С., Атанов С.К., Гагарина Л.Г., Ташатов Н.Н. (2019) // Shingles algorithm - a method of fuzzy comparison of lines // Вестник Казахского национального исследовательского технического университета им. К. И. Сатпаева, № 3 (133), С. 311-317. ISSN 1680-9211; 2. Бримжанова С.С., Атанов С.К., Молдамурат Х. (2020) // Интеллектуалды жүйені бағалау және білімді бақылау компоненттері // Вестник Казахского национального технического университета им. К.И. Сатпаева. Алматы: Изд-во КазНИТУ имени К.И. Сатпаева, № 5 (141), с.243-247. ISSN 1680-9211; 3. Бримжанова С.С., Атанов С.К., Молдамурат Х. // Implementation of an intelligent testing system application // Научно-технический журнал Вестник АУЭС, № 2 (49), 2020 г. С. 122-128. ISSN 1999-9801; Публикации в материалах международных и республиканских научно-практических и научно-теоритических конференциях: 1. Brimzhanova, S. S. (2019) Software testing // Atanov S.K., Gagarina L. G. // Innovation Management and Technology in the Era of Globalization: Materials of the VI International Scientific-Practical Conference. January 9-11, 2019, Pattaya, Thailand: Regional Academy of Management, p. 184-189, ISBN 978-601-267-338-8; 2. Brimzhanova, S. S. (2019) Intelligent system // Atanov S.K. // Труды Международной конференции: Наука глазами молодежи, посвященной году молодежи, Костанайская Академия МВД РК им. Ш.Кабылбаева, 24 мая 2019 года, с.397-401, ISBN 978-601-210-291-8; 3. Brimzhanova, S. S. (2019) // Интеллектуалдық ақпараттық жүйелердің мәселелері // Материалы 5-ой Международной научно-практической конференции (Технические науки, I Том) – Нур-Султан, 2019 – 46-50 с, ISBN 978-601-332-366-4; 4. Бримжанова С.С. (2020) Тестілеу білім алушылардың білім сапасын бақылаудың объективті әдісі ретінде // Атанов С.К. // Наука и образование в современном мире / Материалы 6-ой Международной науч-прак. конф., I ТОМ – Нур-Султан, 2020 – 36-41 с. ISBN 978-601-332-271-1; Свидетельства об авторском праве (Приложение А): 1. Бримжанова С.С. // Программа шифрования данных по алгоритму Rijndael (11/03/2019г.) – программа для ЭВМ, №2812 от 15 апреля 2019 года МЮ РК; 2. Бримжанова С.С., Атанов С.К. // Интеллектуальная система тестирования с использованием алгоритма шинглов – программа для ЭВМ, № 10973 от 18 июня 2020 года Республика Казахстан; 3. Бримжанова С.С., Атанов С.К., Молдамурат Х. // Синонимі бар модификацияланған шингл алгоритмі арқылы білім алушының білімін жасанды интеллекте бағалау бағдарламасы – программа для ЭВМ, № 33600 от 15 марта 2023 года Республика Казахстан; 4. Бримжанова С.С., Атанов С.К., Молдамурат Х. // Программа нормализации предложений с выбором ключевых слов для системы интеллектуального тестирования. // программа для ЭВМ, № 39118 от «19» сентября 2023 года. Акт внедрения (Приложение Б): 1. Акт внедрения программного обеспечения Интеллектуальная система тестирования с использованием алгоритма шинглов в учебный процесс кафедры организации социальной работы в органах внутренних дел факультета профессиональной подготовки Костанайской академии МВД РК имени Шракбека Кабылбаева от 30 сентября 2022 года; 2. Акт внедрения программного обеспечения «Интеллектуальная система тестирования с использованием алгоритма шинглов» в учебный процесс Академии национальной гвардии Республики Казахстан от 8 ноября 2023 года; По теме диссертационного исследования опубликовано 10 научных работ по исследовательской работе. Из них 1 статья в журнале базы данных Scopus и Web of Sciences (Q1, процентиль 93), 2 статьи в сборнике конференции, входящем в базу Scopus, 3 статьи в журналах, рекомендованных комитетом по обеспечению качества в сфере науки и высшего образования МНВО РК, 4 статей в журналах международных и республиканских научно-практических и научно-теоретических конференций, 4 авторских свидетельства программы на ЭВМ, 2 акта внедрения результатов исследования. Соответствие направлениям развития науки или государственным программам: 4. Информационные, коммуникационные и космические технологии. 4.1 Искусственный интеллект и информационные технологии. 4.1.3 Распознавание образов и обработка изображений; 4.1.5 Машинное обучение (machine learning); 4.5 Методы и системы информационной безопасности и защиты данных. 4.5.1 Методы и алгоритмы обеспечения информационной безопасности сложных систем и данных; 4.5.2 Технологии и программно-технические средства защиты информации. 9. Национальная безопасность и оборона. 9.2 Прикладные научные исследования. 9.2.1 Обеспечение информационной безопасности. Личный вклад соискателя в подготовку каждой публикации. Соискатель внес значительный личный вклад в разработку и апробацию интеллектуальной системы оценки знаний, включая проведение теоретического анализа, создание и модификацию алгоритмов шинглов, проектирование архитектуры системы, организацию и проведение экспериментов. Результаты исследования были опубликованы в научных статьях и представлены на круглых столах, конференциях, семинарах и заседаниях кафедры. Автор диссертации является либо первым, либо корреспондирующим автором во всех этих статьях, что подтверждает его непосредственное и полное участие в проведенных исследованиях. Также он инициировал получение авторских свидетельств, подтверждающих новизну и инновационность разработки. Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из вводной части, основной (три раздела), заключение, список используемых источников и приложение. Во введении обоснован выбор темы исследования, описаны основные компоненты научной методологии исследования, аргументирована актуальность исследования, степень её изученности в практической и теоретической значимости, сформулирована цель научного исследования, определены задачи диссертационной работы, представлены объект и предмет работы, раскрыта научная новизна, отражены основные положения, выносимые на защиту, личный вклад автора, список научных публикаций и апробаций результатов диссертационного исследования. Раздел 1 диссертационной работы посвящен определению основных понятий, используемых в современном образовании, анализу предпосылок исследования, постановке проблемы и обоснованию значимости данного исследования. В рамках раздела также освещены ограничения и разграничения, предположения исследования, а также теоретические и концептуальные основы. Развитие цифровой экономики и глобальные трансформационные изменения, происходящие на рынке труда, создают новые вызовы для системы высшего образования. Работодатели ставят новые критерии для оценки уровня профессиональной компетентности будущих специалистов. В таких условиях важными и конкурентоспособными становятся кадры, обладающие широким спектром мягких навыков, или так называемых soft skills. К ним относятся коммуникативные качества, высокий уровень саморегуляции, критическое мышление, профессиональная и трудовая мобильность, лидерство и креативность. В рамках исследования был проведен анализ современных систем тестирования, которые используются для оценки знаний и навыков обучающихся. Этот анализ позволил выявить особенности и недостатки существующих систем и подготовить основу для разработки интеллектуальной системы оценки и контроля знаний с использованием алгоритма шинглов. В результате данного исследования были разработаны модель интеллектуальной системы оценки и контроля знаний, а также модифицированный алгоритм шинглов для ее интеграции. Предложенный метод повышения эффективности внедрения открытого тестирования, как прогрессивного метода контроля знаний у обучающихся гуманитарного профиля, был также рассмотрен и обоснован. Кроме того, была разработана архитектура автоматизированной интеллектуальной системы с использованием алгоритма шинглов. Таким образом, раздел 1 диссертационной работы представляет обзор основных теоретических и практических аспектов исследования, основываясь на анализе современных требований рынка труда и существующих систем тестирования. В разделе 2 диссертационной работы основываясь на анализе научной литературы представлены описания подходов к определению и пониманию искусственного интеллекта, а также проведен обзор текущих направлений исследований в данной области. В ходе исследования был проведен анализ результатов тестирования, который включал оценку эффективности и функциональности интеллектуальной системы. Были выявлены особенности работы данной системы, включая ее возможности и ограничения. Анализ результатов тестирования позволил сделать выводы о работоспособности и эффективности разработанной интеллектуальной системы оценки и контроля знаний с использованием алгоритма шинглов. Основываясь на этом анализе, были выделены достоинства и преимущества системы, такие как точность оценки знаний, удобство использования и автоматизация процесса оценивания. Также были рассмотрены и обсуждены ее особенности, например, способность обрабатывать большие объемы информации и работать с различными типами заданий. В результате исследования были получены положительные результаты, подтверждающие работоспособность и эффективность интеллектуальной системы оценки и контроля знаний с использованием алгоритма шинглов. Эти результаты представляют важный вклад в область искусственного интеллекта и применения его в образовательных процессах. В разделе 3 диссертационной работы представлены алгоритмы и методы, используемые в интеллектуальной системе оценки и контроля знаний. Эти алгоритмы и методы были разработаны с целью обеспечить эффективное и точное оценивание знаний обучающихся. В рамках исследования была проведена проверка эффективности разработанного алгоритма среди обучающихся 2-3 курсов гуманитарного профиля, таких как будущие педагоги, юристы и психологи. Отбор данной выборки осуществлялся на основе критерия обучения по гуманитарным образовательным программам, в которых при тестировании требуются вопросы открытого типа. Эксперимент включал проведение тестирования с использованием разработанного алгоритма среди указанной группы обучающихся. В ходе проверки была оценена эффективность и точность работы алгоритма при оценивании знаний обучающихся гуманитарного профиля. Были учтены различные параметры и факторы, такие как правильность и полнота ответов, время выполнения заданий и качество оценки. Результаты проверки эффективности позволили сделать выводы о пригодности разработанного алгоритма для использования в интеллектуальной системе оценки и контроля знаний обучающихся гуманитарного профиля. Алгоритм показал высокую точность оценивания знаний и способность обрабатывать открытые вопросы, что является важным критерием при тестировании в данной области. Таким образом, разработанный алгоритм успешно прошел проверку эффективности среди обучающихся гуманитарного профиля, что подтверждает его потенциал и применимость в интеллектуальной системе оценки и контроля знаний. Это является значимым результатом исследования, имеющим важное значение для развития образовательных процессов и сферы обучения. В заключение диссертационной работы проведено обобщение ключевых результатов исследования и сформулированы основные выводы, которые подтверждают достоверность выносимых на защиту положений. Разработана и успешно протестирована интеллектуальная система, использующая алгоритм шинглов и нечеткую логику для оценки знаний через открытое тестирование. Эта система обеспечивает высокую надежность и безопасность результатов за счет хеширования шинглов, полученных в процессе канонизации и семантического анализа текста. Результаты демонстрируют высокую точность оценивания знаний обучающихся, что делает систему перспективным инструментом для контроля знаний. Апробация системы в реальных условиях подтвердила её эффективность и достоверность. Полученные результаты подтверждаются авторскими свидетельствами, подчеркивающими значимость исследования и его потенциальную ценность для практического применения в образовании и других областях. В приложении представлены авторские свидетельства, акты внедрения и реализации, программные коды.
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://youtu.be/LwBJG9xXoAs
