Systém hodnocení znalostí studentů založený na umělé inteligenci – Ekene Louis Okafor-Mefor
Ekene Louis Okafor-Mefor
Diplomová práce
Systém hodnocení znalostí studentů založený na umělé inteligenci
Student Knowledge Assessment System Based on Artificial Intelligence
Abstract:
This thesis proposes the development of a Student Knowledge Assessment System (S.K.A.S) leveraging AI technologies for dynamic evaluation beyond traditional testing. S.K.A.S. employs machine learning, deep learning, and natural language processing to gen-erate questions from any submitted educational text. The similarity score is computed, and the student gets graded based on the semantic score of …víceAbstract:
Tato práce navrhuje vývoj systému hodnocení znalostí studentů (S.K.A.S) využívajícího technologie umělé inteligence pro dynamické hodnocení nad rámec tradičního testování. S.K.A.S. využívá strojové učení, hluboké učení a zpracování přirozeného jazyka ke generování otázek z jakéhokoli předloženého vzdělávacího textu. Skóre podobnosti se vypočítá a student dostane známku na základě sémantického skóre …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 13. 5. 2024
Obhajoba závěrečné práce
Citační záznam
Jak správně citovat práci
Okafor-Mefor, Ekene Louis. Systém hodnocení znalostí studentů založený na umělé inteligenci . Zlín, 2024. diplomová práce (Ing.). Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatikyPlny text prace je k dispozici v elektronicke podobe
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
Fakulta aplikované informatikyMagisterský studijní program / obor:
Information Technologies / Software Engineering
Práce na příbuzné téma
-
Using LLM to generate bachelor thesis
Jan Hassman -
Generování bakalářské práce v češtině pomocí LLM
Ondřej Andrla -
Exploring LLM's for inferring relations between cybersecurity constructs
Alexander Jandl -
Feasibility Study of a Large Language Model (LLM)
Samuel Seidel -
Large Language Models (LLMs): Examining the quality of generated text with task specific data
Michal Caninec -
Aplikácia pre prácu s privátnymi štruktúrovanými dátami za použitia LLM nástrojov
Peter Lichvár -
Implementace LLM jako chatbot pro e-shop
Lukáš Richter