Применение диалога на естественном языке в дистанционном обучении

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.

1. Драндров Д.А., Драндров Г.Л. Плюсы и минусы дистанционного обучения. Современные проблемы науки и образования. 2022;(3). https://doi.org/10.17513/spno.31756

2. Киуру К.В., Попова Е.Е., Маковецкая Ю.Г. Новые технологии дистанционного обучения в системе высшего и дополнительного профессионального образования. Проблемы современного педагогического образования. 2022;(75-3):196–199.

3. Ibna Riza A.N., Hidayah I., Santosa P.I. Use of Chatbots in E-Learning Context: A Systematic Review. In: 2023 IEEE World AI IoT Congress (AIIoT), 07-10 June 2023, Seattle, WA, USA. IEEE; 2023. P. 0819–0824. https://doi.org/10.1109/AIIoT58121.2023.10174319

4. Kumar J.A. Educational chatbots for project-based learning: investigating learning outcomes for a team-based design course. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2021;18(1). https://doi.org/10.1186/s41239-021-00302-w

5. Labadze L., Grigolia M., Machaidze L. Role of AI chatbots in education: systematic literature review. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023;20(1). https://doi.org/10.1186/s41239-023-00426-1

6. Горячкин Б.С., Галичий Д.А., Цапий В.С., Бурашников В.В., Крутов Т.Ю. Эффективность использования чат-ботов в образовательном процессе. E-Scio. 2021;(4):529–551.

7. Рожкин П.А., Нехаев И.Н., Маркин К.А. Конструирование системы интеллектуального поиска ответов на вопросы обучающихся на онлайн-курсе на основе word2vec. International Journal of Advanced Studies. 2018;8(1):106–128. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2018-1-106-128

8. Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т. Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка. Санкт-Петербург: Питер; 2019. 368 с.

9. Пархоменко П.А., Григорьев А.А., Астраханцев Н.А. Обзор и экспериментальное сравнение методов кластеризации текстов. Труды Института системного программирования РАН. 2017;29(2):161–200. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2017-29(2)-6

10. Юферев В.И., Разин Н.А. Векторизация текстов на основе word-embedding моделей с использованием кластеризации. Моделирование и анализ информационных систем. 2021;28(3):292–311. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2021-3-292-311

11. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. URL: https://arxiv.org/abs/1301.3781 [Accessed 24th March 2024].

12. Атаева О.М., Серебряков В.А., Тучкова Н.П. О модели поиска синонимов. Электронные библиотеки. 2021;24(6):1006–1022.

13. Морев И.А. Образовательные информационные технологии. Часть 2. Педагогические измерения. Владивосток: Издательство Дальневосточного университета; 2004. 174 с.

14. Codd E.F. et al. RENDEZVOUS Version 1: An Experimental English Language Query Formulation System for Casual Users of Relational Data Bases. IBM Research Report. 1978;RJ2144.