| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Мигалевич, С. А. | - |
| dc.contributor.author | Герман, Ю. О. | - |
| dc.contributor.author | Герман, О. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2025-08-14T09:41:05Z | - |
| dc.date.available | 2025-08-14T09:41:05Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Мигалевич, С. А. Метод автоматической генерации вопросов и ответов для систем тестирования знаний = Method of automatic generation of questions and answers for knowledge testing systems / С. А. Мигалевич, Ю. О. Герман, О. В. Герман // Доклады БГУИР. – 2025. – Т. 23, № 3. – С. 54–61. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61392 | - |
| dc.description.abstract | Рассмотрена техника автоматической генерации вопросов и ответов для тестирования знаний. Предложенный подход построен на разработанном методе определения и использования кластеров
ключевых слов для генерации по ним вопросов и ответов на базе глобальной или локальной языковой
модели, что определяет теоретико-прикладную новизну. Кластеры строятся на основе корпуса текстовых
документов, относящихся к изучаемой области (учебная литература, методические пособия, электронные
ресурсы). Представленное в статье техническое решение является логически законченным и может служить основой для практических разработок. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | доклады БГУИР | en_US |
| dc.subject | информационные технологии | en_US |
| dc.subject | обучение | en_US |
| dc.subject | тестирование знаний | en_US |
| dc.subject | кластерный анализ | en_US |
| dc.title | Метод автоматической генерации вопросов и ответов для систем тестирования знаний | en_US |
| dc.title.alternative | Method of automatic generation of questions and answers for knowledge testing systems | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dc.identifier.DOI | http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2025-23-3-54-61 | - |
| local.description.annotation | The technique of automatic generation of questions and answers for knowledge testing is considered.
The proposed approach is based on the developed method of defining and using clusters of keywords to generate
questions and answers based on a global or local language model, which constitutes theoretical and applied novelty.
Clusters are built on the basis of a corpus of text documents related to the studied area (textbooks, methodological
manuals, electronic resources). The technical solution presented in the article is logically complete and can serve
as a basis for practical developments. | en_US |
| Appears in Collections: | Том 23, № 3
|
