Education Testing System by Artificial Intelligence
https://doi.org/10.17726/philIT.2023.2.7
Abstract
The article describes the possibilities of using and modifying existing machine learning technologies in the field of natural language processing for the purpose of designing a system for automatically generating control and test tasks (CTT). The reason for such studies was the limitations in generating theminimumrequired amount ofCTtomaintain student engagement in game-based learning formats, such as quizzes, and others. These limitations are associated with the lack of time resources among training professionals for manual generation of tests. The article discusses the applied research of the Large Language Model (LLM) and Generative pre-trained transformer (GPT) technologies for the development of a system for automatic generation of tests for the purpose of its implementation in the BoxBattle gamified learning platform. The result of such applied research can be a system for automatic generation of tests, which will reduce the time for developing tests. As a result, this will allow teachers to free up time to implement a personalized approach to teaching and develop students’soft skills.
About the Author
A. E. Ryabinin
Yaroslavl State Pedagogical University named after K. D. Ushinsky
Russian Federation
Russian Federation
Ryabinin Alexander E., Technical director, product director of «Labmedia», Lecturer at the Department of Theory and History of Pedagogy
Yaroslavl
References
1. Жукембаева А. М., Есенханкызы А., Жумалиева З. Т., Данабекова Д. Ж., Исаханова К. А., Иманбек А. Б., Елтай Б. Б. Влияние экзаменационного стресса на психологическое состояние и гемодинамические показатели у студенток I курса //ВестникКазНМУ. – 2021. – № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-ekzamenatsionnogostressa-na-psihologicheskoe-sostoyanie-i-gemodinamicheskiepokazateli-u-studentok-i-kursa (дата обращения: 24.10.2023).
2. Бобрищева-Пушкина Н. Д., Кузнецова Л.Ю., Попова О.Л., Силаев А. А. Экзаменационный стресс и факторы, его определяющие, у старших школьников // Гигиена и санитария. – 2015. – № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekzamenatsionnyy-stress-i-faktory-egoopredelyayuschie-u-starshih-shkolnikov (дата обращения: 24.10.2023).
3. Коротаева И. В. Проблемы использования тестирования с множественным выбором в системе непрерывного образования // Новые образовательные программы «МГУ и школьное образование». Материалы конференции 10 декабря 2011 г., часть II. – М.: Изд-во МГУ, 2011. – С. 174-176.
4. Малыгин А. А. Современные форматы образовательного тестирования // Высшее образование сегодня. – 2018. – № 6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-formaty-obrazovatelnogotestirovaniya (дата обращения: 24.10.2023).
5. Залата О. А., Еременко Ю. А. Оценка восприятия образовательно- го контента на различных уровнях мультимедиа // ИТС. – 2020. – № 4 (101). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-vospriyatiyaobrazovatelnogo-kontenta-na-razlichnyh-urovnyah-multimedia (дата обращения: 24.10.2023).
6. Гордеева Т. О., Сычев О. А., Осин Е. Н. Внутренняя и внешняя учебная мотивация студентов: их источники и влияние на психологическое благополучие // Вопросы психологии. – 2013. – № 1. – С. 35-45.
7. Yung-Fu Wang, Ya-Fang Hsu, Kwoting Fang. The key elements of gamification in corporate training – The Delphi method, Entertainment Computing, Volume 40, 2022.
8. AL-Smadi, Mohammad. (2014). GAMEDUCATION: Using Game Mechanics and Dynamics to Enhance Online Learning.
9. Кручинин В. В., Кузовкин В. В. Обзор существующих методов автоматической генерации задач с условиями на естественном языке // Компьютерные инструменты в образовании. – 2022. – № 1. – С. 85-96. doi: 10.32603/2071-2340-2022-1-85-96.
10. Куртасов А. М., Швецов А. Н. Метод автоматизированной генерации контрольно-тестовых заданий из текста учебных материалов // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2014. – № 7 (60).
11. Варламова В. А. Индивидуализация и персонализация в современном образовании // Проблемы современного педагогического образования. – 2020. – № 68-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/individualizatsiya-i-personalizatsiya-v-sovremennom-obrazovanii (дата обращения: 06.11.2023).
12. Булаева М. Н., Зубкова Я. В., Мельников Д. Д. Персонализированный подход в образовании // Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – № 77-3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/personalizirovannyy-podhod-v-obrazovanii (дата обращения: 06.11.2023).
13. Ефимова Г. З., Семенов М.Ю. Ключевые барьеры, препятствующие эффективной работе учителя: по материалам социологического исследования // Теория и практика общественного развития. – 2015. – № 20. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klyuchevye-bariery-prepyatstvuyuschie-effektivnoy-rabote-uchitelya-pomaterialam-sotsiologicheskogo-issledovaniy
Review
For citations:
Ryabinin A.E. Education Testing System by Artificial Intelligence. Philosophical Problems of IT & Cyberspace (PhilIT&C). 2023;(2):90-107. (In Russ.) https://doi.org/10.17726/philIT.2023.2.7
Views:
474
Email this article 