Сервіс створення тестів на основі штучного інтелекту - Попович, Богдан Романович; Заволодько, Ганна Едвардівна (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024)
У сучасному освітньому середовищі, що динамічно розвивається, нагальною стає потреба у розробці та впровадженні інноваційних інформаційних систем для створення тестів, які забезпечують високу адаптивність та персоналізацію навчального процесу. Підкреслено значення розвитку таких систем, звертаючи увагу на аналіз і порівняльний огляд вже існуючих платформ, як-от EasyTestMaker, Google Forms та Quizlet. Зроблений огляд дозволяє ідентифікувати ключові переваги та обмеження кожної з платформ, виходячи з їх функціоналу, зручності використання, та можливостей інтеграції з іншими освітніми інструментами. Основним фокусом дослідження є розробка сервісу TestHUB, що використовує потенціал штучного інтелекту для оптимізації процесу генерації тестових питань. Використання штучного інтелекту не лише сприяє автоматизації створення питань, але й забезпечує їх високу якість, адаптивність до потреб учнів, та можливість ефективної персоналізації тестів. Детально розглянуто технічні аспекти інтеграції штучного інтелекту в процес створення тестів, описуючи розроблені алгоритми автоматичного формування питань на основі заданих критеріїв і вимог. Проект TestHUB відкриває нові перспективи для освіти, пропонуючи викладачам та освітнім інституціям інструмент для створення тестів вищої якості з мінімальними часовими витратами. Реалізація такої системи має потенціал значно підвищити рівень освітнього процесу, роблячи навчання більш доступним, ефективним та відповідним до динамічних вимог сучасного освітнього середовища. ефективним, відповідаючи вимогам сучасного динамічного світу. Завдяки TestHUB, освіта стає інноваційною, прогресивною, і надзвичайно адаптивною, відкриваючи широкі можливості для ефективного навчання. Створення якісних тестів з TestHUB - ключ до успіху в сучасній освіті.

In the modern educational landscape, constantly evolving, the necessity for developing and implementing innovative information systems for test creation becomes paramount. These systems are crucial for providing high adaptability and personalization in the learning process. The significance of such systems' development, focusing on analyzing and comparing existing platforms like EasyTestMaker, Google Forms, and Quizlet, are emphasized. This comparison allows identifying key advantages and limitations based on their functionality, ease of use, and integration capabilities with other educational tools. The primary focus of the research is the development of the TestHUB service, leveraging artificial intelligence's potential to optimize the test question generation process. The application of artificial intelligence not only facilitates the automation of question creation but also ensures high quality, adaptability to students' needs, and the capability for effective personalization of tests. The technical aspects of integrating artificial intelligence into the test creation process, detailing the algorithms developed for automatically generating questions based on specified criteria and requirements are extensively examined. The TestHUB project opens new perspectives for education, offering teachers and educational institutions a tool for creating higher quality tests with minimal time expenditure. The implementation of such a system has the potential to significantly elevate the educational process level, making learning more accessible, efficient, and aligned with the dynamic demands of the contemporary educational environment. Thanks to TestHUB, education becomes innovative, progressive, and exceptionally adaptive, opening broad opportunities for effective learning. Creating high-quality tests with TestHUB becomes the key to success in modern education.
AI-based test creation service
Keywords: створення тестів; штучний інтелект; автоматизація; алгоритми генерації питань; оптимізація; адаптивність; відкритий штучний інтелект; test creation; artificial intelligence; automation; question generation algorithms; optimisation; adaptability; Open AI