Registration Number
2125U011395, Article
popup.category
Article, Стаття
Title
Multi-agent system for textual similarity analysis of students’ digital works within an educational platform
popup.author
Арсенюк І. Р.
Соболєв Д. О.
Федишен Б. В.
Arseniuk I.
Sobolev D.
Fedyshen B.
Arseniuk I.
Sobolev D.
Fedyshen B.
popup.publication
01-01-2025
popup.source_user
Вінницький національний технічний університет
popup.source
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50843
popup.publisher
Наукові перспективи
Description
У статті представлено підхід до розширення функціональних можливостей сучасних освітніх платформ шляхом впровадження розподіленої інтелектуальної системи перевірки схожості текстових цифрових робіт студентів. Інтеграція такої системи у середовище дистанційного навчання забезпе-чує підвищення ефективності процесу оцінювання, зменшення навантаження на викладачів і підвищення рівня прозорості оцінювання. Завдяки цьому викладачі отримують можливість оперативно визначати рівень академічної доброчесності в межах кожного індивідуального завдання.Реалізація системи базується на поєднанні концепцій експертних систем, мультиагентних систем і методів нечіткої логіки. Експертний компонент відпо-відає за формування правил нормалізації та попереднього очищення текстових даних, отриманих із робіт студентів, а також за інтерпретацію результатів порівняння текстів. Модуль нечіткої логіки використовується для формалізації процесу оцінювання схожості, що дозволяє коректно враховувати невизна-ченість та нечіткість у лінгвістичних даних. Введення контрольованої випад-кової похибки дає змогу компенсувати неточності в алгоритмах порівняння та підвищити загальну достовірність результатів оцінювання.Для тестування запропонованої концепції створено прототип системи у вигляді сукупності взаємодіючих агентів, реалізованих за допомогою інстру-ментарію платформи .NET. Аенти функціонують у розподіленому середовищі та взаємодіють між собою через брокери повідомлень, що забезпечує пара-лельну обробку студентських робіт і масштабованість системи.
Запропонований підхід створює передумови для формування інтелек-туального освітнього середовища з високим рівнем автоматизації та прозорості оцінювання. У перспективі концепцію можна розширити до повноцінної адаптивної системи, здатної самостійно навчатися на основі накопичених даних і підвищувати точність оцінювання академічної доброчесності студентів.
popup.nrat_date
2026-10-29
