Розробка API для адаптивного тестування в системах управління навчальними курсами

Abstract

Стаття присвячена розробці API для системи управління навчальними курсами з інтегрованою підтримкою адаптивного тестування. Актуальність теми зумовлена зростаючою потребою в індивідуалізації освітнього процесу та підвищенні ефективності оцінювання знань у сучасних умовах цифрової трансформації освіти. Метою статті є дослідження принципів та обґрунтування підходів до створення ефективного, захищеного та гнучкого API для управління навчальними курсами. Особливістю API є підтримка адаптивного тестування з урахуванням рівня знань користувача. У рамках дослідження проведено аналітичний огляд систем діагностики знань, адаптивних моделей та стратегій тестування. На основі отриманих результатів спроєктовано архітектуру системи, обрано сучасні технології, зокрема Spring Boot та PostgreSQL, реалізовано бізнес-логіку. Розроблено програмний код, що демонструє роботу алгоритмів адаптивного тестування, включаючи механізм вибору тестових завдань на основі попередніх відповідей користувача. API забезпечує можливість інтеграції адаптивного тестування в різноманітні освітні платформи, що підвищує ефективність та індивідуалізацію навчального процесу. Впровадження API відкриває нові можливості для персоналізації навчання та вдосконалення якості освітніх послуг. The article is devoted to the development of an API for a learning course management system with integrated adaptive testing functionality. The relevance of the topic is due to the increasing need for individualization of the educational process and improving the efficiency of knowledge assessment in the current context of the digital transformation of education. The aim of the article is to study the principles and substantiate approaches to creating an effective, secure, and flexible API for managing learning courses. A feature of the API is its support for adaptive testing, taking into account the user's knowledge level. Within the study, an analytical review of knowledge diagnostic systems, adaptive models, and testing strategies was conducted. Based on the results obtained, the system architecture was designed, modern technologies, including Spring Boot and PostgreSQL, were chosen, and the business logic was implemented. Program code demonstrating the operation of adaptive testing algorithms, including the mechanism for selecting test tasks based on the user's previous answers, was developed. The API enables the integration of adaptive testing into various educational platforms, which increases the efficiency and individualization of the learning process. The implementation of the API opens up new opportunities for personalizing learning and improving the quality of educational services.