العنوان بلغة أخرى: |
منهجية للتقييم الأوتوماتيكي لعلامات الطلاب |
---|---|
المؤلف الرئيسي: | الذنيبات، أمامة شاهر (مؤلف) |
مؤلفين آخرين: | العبادلة، أحمد حمد حمود (مشرف) |
التاريخ الميلادي: |
2018
|
موقع: | مؤتة |
الصفحات: | 1 - 54 |
رقم MD: | 974345 |
نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
اللغة: | الإنجليزية |
الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
الجامعة: | جامعة مؤتة |
الكلية: | عمادة الدراسات العليا |
الدولة: | الاردن |
قواعد المعلومات: | Dissertations |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
في أطروحتنا سنعرض واحدة من هذه التقنيات وهي التقييم الأوتوماتيكي لعلامات الطلاب في الغرف الصفية الذكية. أحد أنواع التقييم الأوتوماتيكي التي تمثل تحدي للباحثين هي التقييم الأوتوماتيكي للأسئلة النصية. هناك نوعين من الأسئلة النصية أسئلة ذات الإجابات النصية الطويلة وأسئلة ذات الإجابات النصية القصيرة في أطروحتنا سنركز على التقييم الأوتوماتيكي للأسئلة ذات الإجابات القصيرة. قدمنا في أطروحتنا خوارزميتين لعملية التقييم الأوتوماتيكي للإجابات القصيرة. وأيضا استخدمنا العديد من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج السمات الدلالية والسياق من إجابة الطالب. في خوارزمية GRADER I قمنا بتنفيذ نموذج والذي تم تدريبه على مجموعة من السمات المحددة للتشابه بين النصوص القصيرة لتنبؤ علامة جواب الطالب. استخدمنا في أطروحتنا التطورات الحديثة في تعريف وتحديد التشابه بين النصوص القصيرة مثل محاذاة أحادية اللغة (monolingual alignment)، وتشابه المتجه الدلالي (semantic vector similarity) التي تعتمد على تمثيل الكلمة بمتجه (word embedding). وأيضا تم زيادة خصائص تشابه النص بخاصية حذف الكلمات المكررة من السؤال (question demoting) الاحتمالية والنفي في إجابة الطالب عوامل تؤثر على علامة الطالب والتي لم تؤخذ بعين الاعتبار في الأبحاث السابقة. لذلك اقترحنا في أطروحتنا خوارزمية GRADER II والتي تدرب نموذج على نفس السمات المستخدمة في خوارزمية GRADER I بالإضافة إلى خاصية نسبة الاحتمالية في إجابة الطالب. ثم نقوم بتحليل النفي في إجابة الطالب وإعادة حساب العلامة التي تم التنبؤ بها. |
---|