Адаптивна модель тестування як метод управління якістю індивідуалізації

The mission of the work is to develop and theorize the efficiency of application of the knowledge control system on the basis of adaptive testing technology, which combines the specifics of the professional and educational activity and the monitoring of the quality of training and the possibility of self-control of students, to develop a set of test assignments in the discipline “Artificial Intelligence Systems”. Object of research is a software tool for monitoring students’ knowledge in higher educational establishment. The subject of research is the development of software for an adaptive knowledge control system using machine learning device. Research goals: to develop a set of test case of different levels of complexity; to determine the structure, architecture and specificity of the application of the machine learning algorithm for the formation of a variable level of testing complexity for each student; develop appropriate software, guidelines and recommendations for adjusting and distributing issues by level of complexity. The result of the work is a complex of split-level application-oriented tasks for current and module control in the discipline “Artificial Intelligence Systems”, web-oriented software that allows you to quickly monitor the quality of students’ knowledge and is appropriate for use in online and mixed mode of training.Місія роботи полягає у розробці та теоретизації ефективності застосування системи управління знаннями на основі технології адаптивного тестування, яка поєднує в собі специфіку професійної та освітньої діяльності та моніторинг якості підготовки та можливості самостійного самостійного навчання. -контроль студентів, розробити комплекс тестових завдань з дисципліни «Системи штучного інтелекту». Об'єктом дослідження є програмний інструмент для моніторингу знань студентів у вищих навчальних закладах. Предметом дослідження є розробка програмного забезпечення для адаптивної системи управління знаннями з використанням апарату машинного навчання. Цілі дослідження: розробити набір тестових випадків різного рівня складності; визначити структуру, архітектуру та специфіку застосування алгоритму машинного навчання для формування змінного рівня складності тестування для кожного студента; розробити відповідне програмне забезпечення, керівні принципи та рекомендації для регулювання та розподілу питань за рівнем складності. Результатом роботи є комплекс дворівневих прикладних завдань для поточного та модульного управління в дисципліні «Системи штучного інтелекту», веб-орієнтованого програмного забезпечення, що дозволяє швидко контролювати якість знань студентів і підходить для використання в онлайн і змішаному режимі навчання