Актуальность исследования обусловлена низким уровнем применения диалога на естественном языке в дистанционном обучении. Создание таких средств на основе искусственного интеллекта сделает процесс дистанционного обучения более доступным и привлекательным. В статье предлагается строить диалог на основе эталонных вопросов к содержанию дистанционного курса. Ответ выбирается на основе близости вопроса пользователя к эталону. В качестве множества ответов рекомендуется использовать структурные единицы дистанционного курса, а в качестве эталонных вопросов – соответствующие заголовки. Данные учебного диалога запоминаются и используются для расширения списка эталонных вопросов и обучения системы. Для контроля усвоения используется мера близости ответов обучаемого на контрольные вопросы и правильных вариантов ответов. Для формирования контрольных вопросов можно использовать словари дистанционных курсов и тестовые задания. Определение меры близости двух текстов предлагается выполнять с использованием косинуса эмбеддингов наиболее близких термов. Данные сравнения текстов по предложенной методике подтверждают ее возможность правильно оценивать близость текстов и обосновывают ее применение для организации диалога на естественном языке в дистанционном обучении.
The relevance of the study is due to the low level of use of dialogue in natural language in distance learning. The creation of such tools based on artificial intelligence will make the process of distance learning more accessible and attractive. The article proposes to build a dialogue based on standard questions for the content of the distance learning course. The answer is selected based on the similarity of the user's question to the standard. It is recommended to use the structural units of the distance learning course as a set of answers, and the corresponding headings as standard questions. The training dialogue data is remembered and used to expand the list of standard questions and train the system. To control learning, a measure of the similarity of the student’s answers to test questions and the correct answer options is used. To generate test questions, you can use distance learning dictionaries and test tasks. It is proposed to determine the measure of similarity of two texts using the cosine of the embeddings of the closest terms. Data from comparing texts using the proposed methodology confirm its ability to correctly assess the similarity of texts and justify its use for organizing dialogue in natural language in distance learning.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.