Аннотация:
Существующие инструменты динамического формирования индивидуальной траектории обучения дополнены технологией генерации аттестационных заданий и экзаменационных билетов. В качестве источника качественных, сбалансированных наборов заданий использован комплект экзаменационных билетов, специально подготовленный экспертами по вузовскому курсу теории функций комплексного переменного. Этот значительный обучающий массив качественных аттестационных заданий существенно расширил имеющиеся данные, созданные на предыдущих этапах. Цель выполненного исследования состояла в создании методов, позволяющих учитывать знания экспертов, заложенные в имеющемся комплекте заданий. Реализованная модель генерации при обработке образовательного контента использует в качестве параметров атрибуты, назначенные экспертами задачам: тематику, сложность, формируемые компетенции. Предложены два метода генерации. Первый — вероятностный — использует только частотные характеристики обучающего комплекта, аппроксимируя распределение вероятностей. Второй базируется на генеративно-состязательных нейронных сетях. Особое внимание уделено обсуждению трудностей реализации сети, связанных в числе прочего со специфическим характером генеративной модели.