|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Исследование и разработка методов ма-шинного обучения и архитектур нейронных сетей для применения в области про-веркистатья
- Авторы: Дьяченко М.С., Леонов А.Г., Матюшин М.А.
- Журнал: Труды НИИСИ РАН. Математическое и компьютерное моделирование сложных систем: теоретические и прикладные аспекты
- Том: 11
- Номер: 3
- Год издания: 2021
- Первая страница: 48
- Последняя страница: 53
- Аннотация: Мировые тенденции в области цифровизации образования требуют переноса суще-ственной доли образовательного процесса в цифровые образовательные среды с автоматической провер-кой выполненных слушателями заданий. Обратная сторона автоматической верификации – это использо-вание обучающимися чужих решений в своих ответах, выдавая их за свои. В данной статье рассматрива-ется задача автоматической и полуавтоматической детекции заимствований на примере сдачи решений в практикумах по программированию. В качестве подхода к исследованию был выбран путь построения предиктивных моделей вероятности заимствования. Были проведены исследования применимости мето-дов глубинного машинного обучения к решению задачи выявления заимствования,а также рассмотрен ряд эвристических методик, призванных улучшить точность и расширить рамки использования построенных глубоких моделей
- Добавил в систему: Леонов Александр Георгиевич