Створення програми для генерації тестових питань з відкритих освітніх матеріалів

Abstract

Ця кваліфікаційна робота присвячена розробці програми для автоматичної генерації тестових питань на основі відкритих освітніх матеріалів. У сучасних умовах розвитку цифрової освіти важливо забезпечити швидке та якісне створення тестових завдань для оцінювання знань, що потребує використання інноваційних підходів обробки природної мови. У даній роботі проведено аналіз методів та інструментів обробки природної мови (NLP), визначено вимоги до системи генерації тестових питань, розроблено архітектуру програмного забезпечення та здійснено моделювання процесу вилучення основної інформації з текстів. Детально описано процес розробки програмної частини, включаючи вибір технологій (Python, spaCy, PyQt5), створення алгоритму генерації питань та реалізацію зручного інтерфейсу користувача. Результатом роботи є функціональна програма, яка дозволяє автоматично аналізувати текстові, PDF та HTML-документи, виділяти ключові сутності (персонажі, дати, місця подій) і формувати логічні тестові завдання різних типів. Реалізований інтерфейс забезпечує зручність у використанні та можливість налаштування параметрів генерації. Ця робота підкреслює важливість використання відкритих освітніх ресурсів для підвищення ефективності навчання та демонструє практичні аспекти створення сучасних інтелектуальних освітніх систем.

-

This qualification work is dedicated to the development of a program for the automatic generation of test questions based on open educational resources. In today's digital education landscape, it is important to ensure the fast and highquality creation of assessment tasks, which requires the use of innovative natural language processing (NLP) approaches. The work analyzes methods and tools for natural language processing, defines the requirements for the test question generation system, designs the architecture of the software, and models the process of extracting key information from educational texts. The development process is described in detail, including the selection of technologies (Python, spaCy, PyQt5), the creation of the question generation algorithm, and the implementation of a user-friendly graphical interface. The result of this work is a fully functional program that can automatically analyze educational content in formats such as text, PDF, and HTML, extract key entities (characters, dates, locations), and generate logical test questions of various types. The implemented interface ensures ease of use and allows users to configure generation parameters. This project highlights the importance of using open educational resources to improve the efficiency of the learning process and demonstrates practical aspects of creating modern intelligent educational systems.