Automated Solution and Difficulty Prediction for Elementary School Mathematics

Bc. Milan Horký

Diplomová práce

Anotace:

Práce se zabývá problematikou matematických úloh ze základní školy. Konkrétně využívá data z online výukového prostředí Umíme (umimeto.org). Primárním cílem práce je vypracovat a vyhodnotit metody pro předpovídání obtížnosti úloh na základě údajů ze zadání úlohy. Důraz je kladen na interpretovatelné metody, které mohou poskytnout použitelný vhled do obtížnosti úlohy. Sekundárním cílem práce je prozkoumat schopnosti současných velkých jazykových modelů řešit studované úlohy a automaticky generovat vysvětlení.

Abstract:

The thesis deals with elementary school mathematics problems. Specifically, it uses data from the online learning environment Umíme (umimeto.org). The primary goal of the thesis is to develop and evaluate methods for the prediction of task difficulty from the task statement. The focus is on interpretable methods that can provide actionable insight into task difficulty. The secondary goal of the thesis is to explore the abilities of current large language models to solve the studied tasks and to automatically generate explanations.

Keywords

Difficulty Prediction, Machine Learning, Natural Language Processing, Large language model, ChatGPT, ensemble methods

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 17. 12. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 30. 1. 2025
• Vedoucí: doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Tomáš Foltýnek, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Umělá inteligence a zpracování dat / Strojové učení a umělá inteligence