В работе рассмотрены основные алгоритмы генерации задач различных школьных предметов (закрытого и открытого типа) с использованием искусственного интеллекта (генерация вопросов к тексту путем перестроения предложения, генерация вопросов к картинке) и без него (на основе деревьев И/ИЛИ по шаблонам, генерация логических задач). Было показано, что методы генерации тестов с использованием искусственного интеллекта имеют высокий потенциал, однако требуют при этом доработки, в частности создания базы пар вопросов/ответов на русском языке. С. 85-96.
The paper considers the main algorithms for generating various school subject problems of closed and open type. Some of these algorythms (i.e. question answering, Visual question answering) use artificial intelligence and some not (i.e. sets of AND/OR tree, templates). It was shown that methods for generating tests using artificial intelligence have a high potential, but they require further development, in particular, the creation of large question-answer database in russian language.
Ключевые слова: генерация текста, дистракторы, искусственный интеллект, глубокое обучение, педагогика, алгоритмы комбинаторной генерации, машинное обучение, программирование, обработка естественного языка.
Keywords: text generation, distractors, artificial intelligence, deep learning, pedagogy, combinatorial generation algorithms, machine learning, programming, natural language processin.