Дизайн системи аналізу студентських робіт за допомогою машинного навчання - Стасевич Ярослав Віталійович (Львівський торговельно-економічний університет, 2025)
Кваліфікаційна робота присвячена проєктуванню системи автоматизованого аналізу студентських робіт із використанням методів машинного навчання. Основною метою дослідження є розробка прототипу, здатного виконувати попередню перевірку текстів за низкою критеріїв — таких як тематична відповідність, оригінальність, рівень читабельності та потенційні ознаки плагіату. У роботі розглянуто сучасні методи обробки природної мови (NLP), що лежать в основі автоматичного аналізу текстових даних, зокрема TFIDF, Latent Semantic Analysis, класифікаційні алгоритми (наприклад, Logistic Regression, SVM, Naive Bayes), а також підходи до симуляції корпусу для тестування системи. Було реалізовано базову архітектуру системи, яка включає модулі попередньої обробки тексту, векторизації, обчислення схожості документів та прийняття рішення на основі навченої моделі. Серед ключових переваг запропонованого підходу — можливість інтеграції у середовища дистанційного навчання (зокрема, Moodle) та підвищення об’єктивності оцінювання. Результати моделювання продемонстрували потенціал використання штучного інтелекту в освітньому процесі для виявлення шаблонних текстів, копіювання з відкритих джерел і нечіткого плагіату. Обсяг роботи: - Кількість сторінок: 42 - Кількість рисунків: 3 - Кількість таблиць: 0 - Кількість додатків: 0 - Кількість джерел: 15
Design of a system for analyzing student work using machine learning
Кваліфікаційна робота на здобуття вищої освіти ступеня "бакалавр" за освітньо-професійною програмою "Комп'ютерні науки" зі спеціальності 122 "Комп'ютерні науки". – Львівський торговельно-економічний університет. Львів. 2025.
Keywords: аналіз тексту; студентські роботи; машинне навчання; NLP; плагіат; тематичний аналіз; TF-IDF; класифікація; Moodle; Python