Application of optical character recognition and machine learning technologies to create an information system for automatic verification of offline testing

dc.contributor.authorZiuziun, Vadym Ihorovych
dc.contributor.authorPetrenko, Nikita Andriiovych
dc.date.accessioned2025-01-31T08:08:44Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDuring the learning process in any field, testing and monitoring the knowledge of students or other learners is an essential part. The purpose of this research was to develop an information system (web platform) that simplifies the offline test grading process using optical character recognition technologies powered by machine learning algorithms. The object of this research is the processes and functionality involved in creating an information system for the automated grading and evaluation of offline tests. The developed system can recognize handwritten text from photos, create an array of responses, and compare them to the answers provided by the teacher. This approach significantly reduces the time teachers spend on grading tests. For user convenience, a minimalist interface was created, granting access to all main system functions with intuitive controls. A detailed description of the developed algorithms and machine learning models is provided.
dc.description.abstractПід час навчання в будь-якій сфері, тестування та моніторинг знань учнів, студентів, або здобувачів освіти є невід'ємною частиною процесу. Метою дослідження стала розробка інформаційної системи (вебплатформи), яка спростить процес перевірки офлайн-тестів за допомогою технологій оптичного розпізнавання символів на основі алгоритмів машинного навчання. Об'єктом дослідження стали процеси та функціональні можливості створення інформаційної системи для автоматизованої перевірки та оцінювання офлайн-тестів. Розроблена система здатна розпізнавати рукописний текст з фотографій, формувати масив відповідей та порівнювати їх з відповідями, внесеними викладачем. Для зручності використання був створений мінімалістичний інтерфейс користувача, який надає доступ до всіх основних функцій системи та забезпечує інтуїтивно зрозуміле управління. Було надано детальний опис розроблених алгоритмів та моделей машинного навчання.
dc.identifier.citationZiuziun V. I. Application of optical character recognition and machine learning technologies to create an information system for automatic verification of offline testing / V. I. Ziuziun, N. A. Petrenko // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Системний аналіз, управління та інформаційні технології = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : System analysis, control and information technology : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2024. – № 2 (12). – С. 66-75.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20998/2079-0023.2024.02.10
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6566-8798
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0006-3921-8412
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/85742
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
dc.subjectinformation systems
dc.subjectweb platform
dc.subjectmachine learning
dc.subjectneural networks
dc.subjectoptical character recognition
dc.subjectoffline testing
dc.subjecteducational process
dc.subjectінформаційні системи
dc.subjectвебплатформи
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectоптичне розпізнавання символів
dc.subjectофлайн-тестування
dc.subjectосвітні процеси
dc.titleApplication of optical character recognition and machine learning technologies to create an information system for automatic verification of offline testing
dc.title.alternativeЗастосування технологій оптичного розпізнавання символів та машинного навчання для створення інформаційної системи автоматичної перевірки офлайн-тестування
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
visnyk_KhPI_2024_2_SAUIT_Ziuziun_Application.pdf
Розмір:
894.59 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: