| dc.contributor.author | Івасюк, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Снігур, А. В. | uk |
| dc.contributor.author | Ivasiuk, V. V. | en |
| dc.contributor.author | Snigur, A. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-11T12:10:48Z | |
| dc.date.available | 2026-09-11T12:10:48Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Івасюк В. В., Снігур А. В. Аналіз методів автоматизованого оцінювання текстових відповідей // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/26594. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54270 | |
| dc.description.abstract | У роботі проаналізовано сучасні методи автоматизованого оцінювання коротких відкритих текстових відповідей. Розглянуто лексичні та семантичні підходи зі зіставленням відповіді студента з еталоном. | uk |
| dc.description.abstract | The paper analyzes modern methods for automated grading of short open ended textual answers. Lexical matching and semantic comparison approaches between a student answer and a reference answer are considered. Their limitations and practical conditions of use in educational systems are identified. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/26594 | |
| dc.subject | автоматизоване оцінювання | uk |
| dc.subject | відкриті відповіді | uk |
| dc.subject | семантична подібність | uk |
| dc.subject | векторизація тексту | uk |
| dc.subject | трансформери | uk |
| dc.subject | automated grading | en |
| dc.subject | open ended answers | en |
| dc.subject | semantic similarity | en |
| dc.subject | text vectorization | en |
| dc.subject | transformers | en |
| dc.title | Аналіз методів автоматизованого оцінювання текстових відповідей | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.4:37 | |
| dc.relation.references | Jaccard Similarity [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.geeksforgeeks.org/python/jaccard-similarity | uk |
| dc.relation.references | Mohler M., Mihalcea R. Text-to-text Semantic Similarity for Automatic Short Answer Grading. 2009. 567–575. | en |
| dc.relation.references | What is latent semantic analysis? [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.ibm.com/think/topics/latentsemantic-analysis | uk |
| dc.relation.references | Understanding Word2Vec: CBOW & Skip-Gram [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/ftaham/understanding-word2vec-cbow-skip-gram | en |
| dc.relation.references | BERT Model — NLP [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.geeksforgeeks.org/nlp/explanation-of-bertmodel-nlp | uk |
| dc.relation.references | Similarity Learning with Siamese Networks [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.mygreatlearning.com/blog/siamese-networks/ | en |
