Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Верховская, Екатерина Константиновна - Реализация модуля анализа решений со свободно конструируемым ответом с использованием латентно-се...
Верховская, Екатерина Константиновна - Реализация модуля анализа решений со свободно конструируемым ответом с использованием латентно-се...
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Верховская, Екатерина Константиновна
Реализация модуля анализа решений со свободно конструируемым ответом с использованием латентно-се... : выпускная квалификационная работа : бакалаврская работа
Издательство: Московский государственный психолого-педагогический университет, 2017 г.
ISBN отсутствует
Автор: Верховская, Екатерина Константиновна
Реализация модуля анализа решений со свободно конструируемым ответом с использованием латентно-се... : выпускная квалификационная работа : бакалаврская работа
Издательство: Московский государственный психолого-педагогический университет, 2017 г.
ISBN отсутствует
На полку
Электронный ресурс
32.
Верховская, Екатерина Константиновна.
Реализация модуля анализа решений со свободно конструируемым ответом с использованием латентно-семантического анализа : выпускная квалификационная работа : бакалаврская работа / Екатерина Константиновна Верховская. – Москва : Московский государственный психолого-педагогический университет, 2017. – 62 с. – URL: http://psychlib.ru/inc/absid.php?absid=367164 . – 09.03.03 - Прикладная информатика. Направленность программы "Прикладная информатика в психологии".
В выпускной квалификационной работе проанализирована процедура выполнения латентно-семантического анализа; выполнена программная реализация процедуры предобработки текстовой информации в формат, позволяющий проводить LSA. Выполнена программная реализация метода LSA. Проведён латентно-семантический анализ ответов студентов на примере одного кейсового задания и проведен анализ ответов студентов с использованием метода k-средних, который позволяет относить в кластеры схожие ответы, и проанализированы результаты, полученные в процессе вычисления косинусной меры сходства. В ходе работы выяснилось, что алгоритм кластеризации k-средних, также как и латентно семантический анализ позволяет определять схожие ответы студентов. В результате применения метода латентно-семантического анализа к ответам студентов на примере проведенного исследования показано, что использование рассматриваемого метода позволяет выявить ответы студентов различной степени близости между собой, а также получить оценку схожести ответа тестируемого с ответом автора задания. Выявление ответов, наилучшим образом согласующихся с ответом разработчика в автоматическом режиме, а также нахождение решений, аналогичных данному, с использованием разработанной технологии, позволит внедрять ее в различные системы тестирования в качестве подсистемы рекомендаций при проведении экспертной оценки ответов.
In the final qualification work was analyzed the procedure for performing latent-semantic analysis; a software implementation of the procedure for preprocessing textual information into a format, allowing LSA to be carried out, revealed here. A software implementation of the LSA method has been implemented. A latent semantic analysis of students `answers was made using the example of case study and an analysis of students` answers using the k-means method was carried out, which allows to classify similar answers into clusters and so were analyzed the results, obtained in the process of calculating cosine measure of similarity. While work, it turned out, that the k-average clustering algorithm, as well as the latent semantic analysis, allow to determine similar answers of students. As a result of applying the method of latent-semantic analysis to the answers of students on the example of the conducted research, it was shown, that use of this method allows to reveal students answers of different proximity degree to each other, and also to obtain an estimate of the similarity of the response of tested person with author`s answer. Identifying the answers that best match the developer`s answer in an automatic mode, and finding solutions similar to this using the developed technology, will allow it to be introduced into various testing systems, as a subsystem of recommendations, when conducting peer review of responses.
ББК 32.
В36
Общий = Информатика, вычислительная техника
32.
Верховская, Екатерина Константиновна.
Реализация модуля анализа решений со свободно конструируемым ответом с использованием латентно-семантического анализа : выпускная квалификационная работа : бакалаврская работа / Екатерина Константиновна Верховская. – Москва : Московский государственный психолого-педагогический университет, 2017. – 62 с. – URL: http://psychlib.ru/inc/absid.php?absid=367164 . – 09.03.03 - Прикладная информатика. Направленность программы "Прикладная информатика в психологии".
В выпускной квалификационной работе проанализирована процедура выполнения латентно-семантического анализа; выполнена программная реализация процедуры предобработки текстовой информации в формат, позволяющий проводить LSA. Выполнена программная реализация метода LSA. Проведён латентно-семантический анализ ответов студентов на примере одного кейсового задания и проведен анализ ответов студентов с использованием метода k-средних, который позволяет относить в кластеры схожие ответы, и проанализированы результаты, полученные в процессе вычисления косинусной меры сходства. В ходе работы выяснилось, что алгоритм кластеризации k-средних, также как и латентно семантический анализ позволяет определять схожие ответы студентов. В результате применения метода латентно-семантического анализа к ответам студентов на примере проведенного исследования показано, что использование рассматриваемого метода позволяет выявить ответы студентов различной степени близости между собой, а также получить оценку схожести ответа тестируемого с ответом автора задания. Выявление ответов, наилучшим образом согласующихся с ответом разработчика в автоматическом режиме, а также нахождение решений, аналогичных данному, с использованием разработанной технологии, позволит внедрять ее в различные системы тестирования в качестве подсистемы рекомендаций при проведении экспертной оценки ответов.
In the final qualification work was analyzed the procedure for performing latent-semantic analysis; a software implementation of the procedure for preprocessing textual information into a format, allowing LSA to be carried out, revealed here. A software implementation of the LSA method has been implemented. A latent semantic analysis of students `answers was made using the example of case study and an analysis of students` answers using the k-means method was carried out, which allows to classify similar answers into clusters and so were analyzed the results, obtained in the process of calculating cosine measure of similarity. While work, it turned out, that the k-average clustering algorithm, as well as the latent semantic analysis, allow to determine similar answers of students. As a result of applying the method of latent-semantic analysis to the answers of students on the example of the conducted research, it was shown, that use of this method allows to reveal students answers of different proximity degree to each other, and also to obtain an estimate of the similarity of the response of tested person with author`s answer. Identifying the answers that best match the developer`s answer in an automatic mode, and finding solutions similar to this using the developed technology, will allow it to be introduced into various testing systems, as a subsystem of recommendations, when conducting peer review of responses.
ББК 32.
В36
Общий = Информатика, вычислительная техника