РОЗРАХУНОК ЕКОНОМІЇ ЧАСУ ПРИ СТВОРЕННІ ТЕСТУ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Ключові слова: дистанційне навчання, тестування, процес створення тестів, штучний інтелект

Анотація

Дистанційне навчання розвивається вже багато десятиліть, але найбільшу увагу було привернуто до нього з початку поширення пандемії COVID-19, коли у всьому світі було введено карантинні обмеження. Завдяки цьому, процес інтеграції цього типу навчання у звичне очне було прискорено [1]. Адже саме дистанційне навчання, завдяки його гнучкості, допомогло продовжити виконувати навчальний план та навчатись майже за графіком, який створюєш сам собі. Але перелічуючи переваги дистанційного навчання, в нього також є і негативні впливи на організм, а саме: погіршення зору, постави, психологічні аспекти. Дистанційне навчання має багато переваг над звичайним відвідуванням аудиторій тим, що вивчати матеріали можна будь-де, а якщо щось було не зрозуміло, то можна переглянути його ще раз, також лекції й завдання можна завантажити на пристрій і тим самим навчатися без світла або інтернету [2]. Саме під час дистанційного навчання опитування у вигляді тестування стає все більш розповсюдженим та актуальним. Розрахунок економії часу при створенні тестів з використанням штучного інтелекту є основним аспектом даної роботи. Використовуючи алгоритми штучного інтелекту, було оптимізовано процес створення тестів, зменшуючи час і зусилля, необхідні викладачам. Це передбачає розробку математичної моделі для кількісної оцінки часу, збереженого при використанні штучного інтелекту порівняно з традиційними методами створення тестів вручну. Результати цього розрахунку дають цінну інформацію про підвищення ефективності, яку пропонує штучний інтелект в освітніх установах, що, зрештою, сприятиме вдосконаленню технологічних методологій навчання. У даній роботі розроблено математичну модель розрахунку економії часу при створенні тестів за допомогою штучного інтелекту у порівнянні із власноручною розробкою тестів викладачем. Проведене дослідження показало, що з таким підходом можна досягти економії часу до 62,5%. Також у роботі наведено реалізацію створення тестів обома запропонованими варіантами (зі штучним інтелектом та без нього) у системі, яка реалізована з використанням фреймворку Laravel. Отримані результати підтверджують доцільність та ефективність використання ШІ при розробці тестів.

Посилання

1. Castro, Mayleen Dorcas B.; Tumibay, Gilbert M. A literature review: efficacy of online learning courses for higher education institution using meta-analysis. Education and Information Technologies, 2021, 26 (2). P. 1367-1385.
2. Alhazbi, Saleh; Hasan, Mahmood A. The role of self-regulation in remote emergency learning: comparing synchronous and asynchronous online learning. Sustainability, 2021, 13 (19). P. 11070.
3. Тягунова М.Ю., Лаврик В.Р. Віртуальна лабораторія як ефективне рішення під час дистанційної освіти. Systems and Technologies, 2023, 66 (2). С. 125-131.
4. Liu, Zi-Yu; Lomovtseva, Natalya; Korobeynikova, Elena. Online learning platforms: Reconstructing modern higher education. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 2020, 15 (13). P. 4-21.
5. Van Wart, Montgomery, et al. Integrating students’ perspectives about online learning: a hierarchy of factors. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 2020, 17 (1). P. 53.
6. Arief, Harefan, et al. Implemantation Entrepreneurship Education Online-Learning Program To Create Farmer Entrepreneur Through Urban Farming. In: ICCD. 2021. P. 102-106.
7. Леонтьєва, О. О.; Ткачук, Г. В. Особливості створення тестів засобами онлайн-сервісу Kahoot. Матеріали ІІ Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих вчених за тематикою «Сучасні комп’ютерні системи та мережі в управлінні»: збірка наукових праць/Під редакцією ГО Райко.–Херсон: ФОП Вишемирський ВС, 2019.–409 с., 2019, с. 158.
8. Sarsa, Sami, et al. Automatic generation of programming exercises and code explanations using large language models. In: Proceedings of the 2022 ACM Conference on International Computing Education Research-Volume 1. 2022. P. 27-43.
9. Kaddoura, Sanaa; Popescu, Daniela Elena; Hemanth, Jude D. A systematic review on machine learning models for online learning and examination systems. PeerJ Computer Science, 2022, 8. P. e986.
10. Zaadnoordijk, Lorijn, et al. A global perspective on testing infants online: Introducing ManyBabies-AtHome. Frontiers in Psychology, 2021, 12, p. 703234.
11. Seo, Kyoungwon, et al. The impact of artificial intelligence on learner–instructor interaction in online learning. International journal of educational technology in higher education, 2021, 18. P. 1-23.
Опубліковано
2024-06-26
Як цитувати
Тягунова, М. Ю., Киричек, Г. Г., & Костецький, Д. В. (2024). РОЗРАХУНОК ЕКОНОМІЇ ЧАСУ ПРИ СТВОРЕННІ ТЕСТУ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. Системи та технології, 67(1), 65-71. https://doi.org/10.32782/2521-6643-2024-1-67.10
Розділ
КОМП’ЮТЕРНА ІНЖЕНЕРІЯ