Купить статью

В работе рассматриваются вопросы реализации системы адаптивного тестирования на основе использования модулей искусственных нейронных сетей (ИНС), которые должны решать задачу интеллектуального выбора следующего вопроса, формируя индивидуальную траекторию тестирования. Целью работы является повышение точности ИНС для формирования уровня сложности следующего вопроса теста для двух типов архитектур – прямого распространения (FNN – Feedforward Neural Network) и рекуррентной с долгой краткосрочной памятью (LSTM–Long-Short Term Memory). Проанализированы данные, влияющие на качество обучения, рассмотрены архитектуры входного слоя ИНС прямого распространения, позволившие значительно повысить качество работы нейронных сетей. Для решения задачи выбора тематического блока вопроса предложена гибридная структура модуля, включающая собственно ИНС и программный модуль для алгоритмической обработки получаемых от ИНС результатов. Выполнено исследование целесообразности применения ИНС прямого распространения в сравнении с архитектурой LSTM, выявлены входные параметры сети, проведено сравнение различных архитектур и параметров обучения ИНС (алгоритмов обновления весов, функций потерь, количества эпох обучения, размеров пакета). Приведено обоснование выбора сети прямого распространения в структуре гибридного модуля выбора тематического блока. Приведенные результаты были получены с помощью высокоуровневой библиотеки Keras, позволяющей осуществить быстрый старт на начальных этапах исследований и получение первых результатов. Традиционно обучение проводилось в течение большого числа эпох. В результате исследования сделан вывод о том, что для решения задачи выбора тематического блока лучше подходит сеть прямого распространения, ее использование в составе гибридного алгоритмического модуля позволит построить индивидуальную траекторию тестирования вне зависимости от числа тематических блоков.