Application of optical character recognition and machine learning technologies to create an information system for automatic verification of offline testing
dc.contributor.author | Ziuziun, Vadym Ihorovych | |
dc.contributor.author | Petrenko, Nikita Andriiovych | |
dc.date.accessioned | 2025-01-31T08:08:44Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | During 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.abstract | Під 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.citation | Ziuziun 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.doi | https://doi.org/10.20998/2079-0023.2024.02.10 | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0001-6566-8798 | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0009-0006-3921-8412 | |
dc.identifier.uri | https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/85742 | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" | |
dc.subject | information systems | |
dc.subject | web platform | |
dc.subject | machine learning | |
dc.subject | neural networks | |
dc.subject | optical character recognition | |
dc.subject | offline testing | |
dc.subject | educational process | |
dc.subject | інформаційні системи | |
dc.subject | вебплатформи | |
dc.subject | машинне навчання | |
dc.subject | нейронні мережі | |
dc.subject | оптичне розпізнавання символів | |
dc.subject | офлайн-тестування | |
dc.subject | освітні процеси | |
dc.title | Application of optical character recognition and machine learning technologies to create an information system for automatic verification of offline testing | |
dc.title.alternative | Застосування технологій оптичного розпізнавання символів та машинного навчання для створення інформаційної системи автоматичної перевірки офлайн-тестування | |
dc.type | Article |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
- Назва:
- visnyk_KhPI_2024_2_SAUIT_Ziuziun_Application.pdf
- Розмір:
- 894.59 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.71 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: