Использование машинного обучения и нейронных сетей для автоматической верификации заданий в текстовом и графическом представлении и помощи преподавателю

Аннотация

Процесс цифровизации образования, активно проводимый в нашей стране и по всему миру, позволил более широко применить в учебном процессе современные приемы преподавания, перенося часть педагогической нагрузки с очного формата на дистанционный. Проектируемые и используемые цифровые образовательные платформы уже сейчас включают в себя не только оцифрованный лекционный видеоматериал и электронные формы учебников, но и элементы автоматизации проверки выполненных учащимися заданий. Расширение области применения автоматической проверки решенных учащимися задач и выполненных упражнений является объективной необходимостью, в противном случае при дистанционных формах образовательного процесса резко возрастает нагрузка на педагога, который должен выделять значительное время на проверку увеличившегося самостоятельной работы школьников и студентов. Кроме того, при дистанционном преподавании снижается эффект личного присутствия педагога, когда учитель и ученики разделены экранами компьютеров. Существенной помощью может стать использование интеллектуальных помощников преподавателя и автоматизированных систем проверки, построенных методами машинного обучения и технологии нейронных сетей. В настоящей статье рассмотрены подходы к решению поставленных задач по автоматической проверке графических заданий и выявлению заимствований в текстовом виде. Показаны возможные варианты реализации этих функций с использованием технологий искусственного интеллекта.