ooОткрытое образованиеOpen Education1818-42432079-5939Plekhanov Russian University of Economics10.21686/1818-4243-2013-2(97)-34-41oo-178Research ArticleКАЧЕСТВО ЗНАНИЙQUALITY OF KNOWLEDGEМетоды тестирования знаний на основе применения аппарата нейронной сетиTESTING METHODS OF KNOWLEDGE ON THE BASIS OF NEURAL NETWORKМицельА. А.MitselArtur A.

каф. АСУ, каф. информационных систем (ИС)

д.т.н, профессор

Тел.: 8 (3822) 70-15-36

www.tusur.ru; uti.tpu.ru  

Department ASC, Department of Information Systems (IS),

Doctor of Engineering Science, Professor

Tel.: 8 (3822) 70-15-36

www.tusur.ru; uti.tpu.ru

maa@asu.tusur.ruПогудаА. А.PogudaAleksey A.

ФИТ

ст. преподаватель

Тел.: 8 (3822) 52-94-98

www.tic.tsu.ru

FIT

senior Lecturer

Tel.: 8 (3822) 52-94-98

www.tic.tsu.ru

alexsmail@sibmail.comСеменовК. А.SemenovKonstantin A.

студент

Тел.: 8 (3822) 70-15-36

student

Tel.: 8 (3822) 70-15-36

www.tusur.ru

icetomcat@gmail.comУтешеваА. Е.UteshevaAnastasia E.

студент

Тел.: 8 (3822) 70-15-36

www.tusur.ru

student

Tel.: 8 (3822) 70-15-36

www.tusur.ru

uae2010@mail.ruТомский государственный университет систем управления и радиоэлектроники; Юргинский технологический институт НИ ТПУРоссияTomsk State University of Control systems and Radioelectronics; Institute of Technology Yurginskiy NO TPURussian FederationТомский государственный университетРоссияTomsk State UniversityRussian FederationТомский государственный университет систем управления и радиоэлектроникиРоссияTomsk State University of Control systems and RadioelectronicsRussian Federation20133005201602(97)3441Copyright © Мицель А.А., Погуда А.А., Семенов К.А., Утешева А.Е., 20162016Мицель А.А., Погуда А.А., Семенов К.А., Утешева А.Е.Mitsel A.A., Poguda A.A., Semenov K.A., Utesheva A.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://openedu.rea.ru/jour/article/view/178

Представлены методы тестирования знаний учащихся и алгоритм анализа ответов на примере гуманитарных дисциплин. Данные методы основаны на комбинации традиционных методов тестирования и применении аппарата нейронных сетей. Уникальность алгоритма позволяет использовать его в различных сферах анализа естественно-языковых текстов. 

The methods of testing students’ knowledge and ability to assess the responses to the example of the humanities. These methods are based on a combination of traditional testing methods and apparatus using neural networks. Uniqueness of algorithm allows to use it in various spheres of the analysis of natural language texts. 

контроль знаниймодели и алгоритмыметоды тестированиякомпьютерные системы контроля знанийнейронная сетьknowledge controlmodels and algorithmscomputer systems of knowledge controlneural networksReferencesМицель А.А., Погуда А.А. Модели и алгоритмы для компьютерного контроля знаний // Открытое образование. – 2010. – Вып. № 6. – С. 44–49.Мицель А.А., Погуда А.А. Модели и алгоритмы для компьютерного контроля знаний // Открытое образование. – 2010. – Вып. № 6. – С. 44–49.Мицель А.А., Погуда А.А. Универсальный алгоритм проверки естественно-языковых тестов // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2010. – № 2 (22), Ч. 2. – С. 290–294.Мицель А.А., Погуда А.А. Универсальный алгоритм проверки естественно-языковых тестов // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2010. – № 2 (22), Ч. 2. – С. 290–294.Мицель А.А., Погуда А.А. Нейросетевой подход к задаче тестирования // Прикладная информатика. – 2011. – Вып. № 5 (35). – С. 60–67.Мицель А.А., Погуда А.А. Нейросетевой подход к задаче тестирования // Прикладная информатика. – 2011. – Вып. № 5 (35). – С. 60–67.Ким В.С. Тестирование учебных достижений. – Уссурийск: УГПИ, 2007. – 214 с.Ким В.С. Тестирование учебных достижений. – Уссурийск: УГПИ, 2007. – 214 с.Борисов А., Крумберг И., Федоров И. Принятие решений на основе нечетких моделей. – Рига: Зинатне, 1990. – 352 с.Борисов А., Крумберг И., Федоров И. Принятие решений на основе нечетких моделей. – Рига: Зинатне, 1990. – 352 с.Вербицкий А.А., Гридин В.Н, Солодовников В.И, Солодовников И.В. Использование нейронных сетей в задаче тестирования // Информационные технологии. – 2007. – № 9. – С. 21–26.Вербицкий А.А., Гридин В.Н, Солодовников В.И, Солодовников И.В. Использование нейронных сетей в задаче тестирования // Информационные технологии. – 2007. – № 9. – С. 21–26.Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты / пер. 3-го англ. изд. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. – 655 с.Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты / пер. 3-го англ. изд. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. – 655 с.Мицель А.А., Погуда А.А. Технология обработки информации в задачах тестирования на основе нейронной сети // Современное образовательное пространство: пути модернизации: труды Междунар. заоч. научно- практ. конф. – Чебоксары, 2011. – С. 122–127.Мицель А.А., Погуда А.А. Технология обработки информации в задачах тестирования на основе нейронной сети // Современное образовательное пространство: пути модернизации: труды Междунар. заоч. научно- практ. конф. – Чебоксары, 2011. – С. 122–127.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.