Метод преобразования семантической сети для автоматизации оценивания решения задач по программированию в процессе электронного обучения

Представлен метод преобразования семантической сети понятий, получаемой для программного кода в N-мерный вектор. Предложенный метод позволит автоматизировать определение используемых алгоритмов при решении задач по программированию в процессе электронного обучения. Метод включает оригинальные алгоритмы построения и преобразования семантической сети. Для определения алгоритма в программном коде находится шаблон этого алгоритма, представленный в виде подграфа абстрактных понятий языка в семантической сети, построенной на основе данного кода. Поиск алгоритма с помощью сравнения подграфа сети с шаблонной сетью позволили выявить алгоритм BFS с заданной точностью: порог отсечения для выходов перцептрона равен 0,85, из расчета точности однослойного перцептрона при классификации базы MNIST, равной 88 %, что подтверждает эффективность разработанного метода и требует дальнейших исследований с применением методов машинного обучения для поиска оптимального значения координат узлов семантической сети и шаблонов алгоритмов.