Інтелектуальні методи перевірки знань правил дорожнього руху з інтерактивними тестами

Abstract

У кваліфікаційній роботі досліджено практичні аспекти розробки веб-орієнтованої системи для адаптивного вивчення та тестування знань правил дорожнього руху. Низька якість підготовки водіїв, зумовлена механічним заучуванням тестових білетів, є серйозною проблемою, що впливає на безпеку дорожнього руху. Впровадження методів адаптивного навчання та персоналізованого аналізу помилок може значно покращити результати підготовки. Розробка ефективних програмних засобів моніторингу прогресу та динамічного формування навчального контенту є важливим завданням. Для цього потрібно: вивчити принципи побудови Single Page Application (SPA), розробити структуру модуля інтелектуальної аналітики для відстеження слабких тем, оцінити ефективність розробленої системи на основі тестових сценаріїв. Веб-додаток «SmartWay» ‒ це інтерактивна система, яка відображає реальний рівень знань користувача у розрізі категорій. Вона використовується для моделювання персоналізованого освітнього шляху, де контент адаптується під потреби учня. Система складається з модулів інтерфейсу, бази даних питань та логічного ядра, що забезпечує взаємодію компонентів. Модуль адаптивної аналітики ‒ це ключовий елемент архітектури додатку, який використовується для моделювання ситуацій, коли на результат навчання впливає історія помилок користувача. Алгоритми пріоритезації дозволяють ефективно моделювати такі ситуації, як автоматичне формування тестів із питань, у яких користувач найчастіше припускається помилок, ігноруючи вже засвоєний матеріал. Система реалізована з використанням стеку технологій HTML5, CSS3 та JavaScript, а дані про прогрес зберігаються локально. Використовуються алгоритми сортування та фільтрації масивів даних для забезпечення миттєвого зворотного зв'язку. Для оцінки ефективності розробленої системи використовується метод функціонального тестування (Black Box Testing). Розроблений веб-додаток на основі принципу Mastery Learning є ефективним інструментом для моніторингу успішності та прогнозування готовності до іспиту. Він може бути використаний для самостійної підготовки та діагностики прогалин у знаннях, що дозволить покращити якість навчання. В майбутньому можна розглянути розширення функціоналу для підтримки хмарного збереження даних, спробувати використання алгоритмів машинного навчання для глибшого аналізу поведінки користувача, запланувати інтеграцію системи з мобільними платформами та впровадження гейміфікації.