Применение чат-ботов для проверки знаний

Чат-боты - это компьютерные программы, которые используют человеческий язык для взаимодействия с людьми через интерфейс чата. Они могут быть использованы для различных задач, включая тестирование знаний.

Применение чат-ботов для тестирования знаний имеет несколько преимуществ. Во-первых, чат-боты могут быть легко доступны и использоваться в любое время, что позволяет проводить тестирование в удобное для пользователей время.

Во-вторых, чат-боты могут автоматически оценивать ответы пользователей, что упрощает процесс тестирования и сокращает время, затрачиваемое на оценку результатов.

В-третьих, чат-боты могут быть настроены для адаптации к уровню знаний пользователя, что позволяет проводить персонализированное тестирование.

Существует несколько способов, которыми чат-боты могут использоваться для тестирования знаний. Один из способов - это проведение тестов (викторин) через чат-бота. Пользователь может получить вопросы через чат-бота и дать ответы, которые будут оценены автоматически. Этот метод может быть полезен для проведения быстрого тестирования знаний на определенную тему.

Другой способ использования чат-ботов для тестирования знаний - это проведение более детального и глубокого тестирования с использованием различных типов вопросов. Например, чат-бот может использовать множественный выбор, открытый вопрос или даже речь или изображения для тестирования знаний.

Еще один способ использования чат-ботов для тестирования знаний - это проведение тестов в режиме реального времени. Например, чат-бот может задавать пользователю вопросы по мере того, как пользователь просматривает видеоматериал или презентацию. Этот метод может быть особенно полезен для обучения и проверки знаний в образовательных учреждениях.

Это самый важный этап в разработке теста. Набор вопросов заранее готовится и тщательно проверяется (как говорится... каков вопрос – таков и ответ). Есть определенные требования к составлению вопросов и особенно ответов.

- Сформулируйте тестовые вопросы просто и понятно. Постарайтесь быть как можно более точными в выборе слов. Ведь они могут иметь несколько значений в зависимости от разговорного употребления и контекста.

- Все неправильные варианты ответов должны быть абсолютно разумными и правдоподобными. Это непростая задача, но избегайте возможности сделать их слишком очевидными и таким образом облегчить прохождение теста. Поскольку это снижает достоверность теста.

- Убедитесь, что большинство ваших правильных ответов не находятся на первых позициях. Сделайте правильные ответы в хаотичном порядке, чтобы сложно было отследить некий шаблон или закономерность.

- Неправильные, но похожие на правильные (и поэтому правдоподобные) ответы называются дистракторами (от англ. distract – отвлекать). Они используются для отвлечения внимания от правильного ответа тех, кто либо совсем не знает правильный ответ, либо пытается угадать его во время тестирования. Сделать неправильные ответы правдоподобными – одна из самых сложных задач разработчика теста.

Структурная схема чат-бота для проверки знаний состоит из:

• модуля генерации вопроса
• модуля получения ответа от тестируемого
• модуль оценки ответа
• модуль анализа результатов тестирования

В настоящее время модуль генерации вопросов заменяют базой данных с готовыми вопросами и вариантами ответов. В конструкторах чат-ботов базу данных заменяют списками, таблицами, Google таблицами.

Модуль получения ответа в чат-боте может быть представлен сообщением с кнопками. В сообщении выводится очередной вопрос, а в кнопках - варианты ответов. При тестировании с множественными вариантами ответов необходимо организовать регенерацию текста кнопок (которые уже были нажаты) и пометки их определенным флажком (значком). При таком варианте добавляется еще кнопка "Отправить ответ".

Модуль оценки ответа формирует оценку основываясь на информации из базы данных и ответа тестируемого. При моновариантных ответах достаточно определить нажатие "правильной" кнопки и прибавить балл за правильный ответ к общему результату. При тестировании с множественными вариантами ответов необходимо хранить в базе данных веса (коэффициенты) для каждого варианта ответа. Для неправильных вариантов коэффициенты выставляем отрицательными. Вычисляем формулу результата как сумму всех коэффициентов нажатых (помеченных) кнопок.

Модуль анализа результата тестирования, в зависимости от требований, выдает либо оценку, либо ответ прошел/не прошел (зачет/не зачет) и т.д. А так-же формирует подробный отчет о прохождении теста испытуемым.

Для ботов работающих с мессенджером Telegram, кроме сообщений с кнопками, можно использовать метод Telegram Bot API - SendPoll. Этот метод используется для проведения опроса.

Для тестов с моновариантными ответами можно включить режим quiz, что добавить эффектности при тестировании. При выборе правильного ответа Телеграм формирует красочный фейерверк.

При тестировании с множественными вариантами ответов необходимо использовать параметр allows_multiple_answers=true.

Метод SendPoll позволяет задавать интервал времени для контроля длительности ответа. По истечении этого интервала, ответ уже не засчитывается методом. На каждый вопрос можно устанавливать свой интервал времени.

Однако, использование чат-ботов для тестирования знаний имеет и свои ограничения. Например, чат-боты не всегда могут оценить ответы пользователей точно и корректно. Также, чат-боты не могут полностью заменить интерактивное общение с преподавателем или экспертом в той или иной области.

Несмотря на эти ограничения, чат-боты могут быть полезным инструментом для тестирования знаний в некоторых случаях. Например, они могут быть использованы для проверки базовых знаний или понимания ключевых концепций в определенной области.

Чат-боты также могут быть полезны для автоматизации повторяющихся задач, таких как проверка орфографии или грамматических ошибок в текстах. В этом случае чат-бот может быстро и точно определить наличие ошибок и предложить исправления.

Однако, для более сложных вопросов и заданий, когда требуется анализ контекста и понимание специфики ситуации, чат-боты могут оказаться недостаточными. В таких случаях может потребоваться участие преподавателя или эксперта для более точной оценки ответа и дальнейшей обратной связи.

Также стоит учитывать, что чат-боты могут быть подвержены ошибкам и не учитывать все возможные варианты ответов. Поэтому важно разработать хорошо структурированный и точный набор вопросов и ответов, чтобы обеспечить максимально точную оценку знаний пользователей.

В целом, чат-боты могут быть полезным инструментом для тестирования знаний в некоторых случаях, но не могут полностью заменить интерактивное общение с преподавателем или экспертом.

Сейчас наступает эра "Искусственного интеллекта". Со всех "утюгов" говорят о chatGPT. А если в структуре чат-бота в модуле генерации вопроса, вместо базы данных, подключить "огромную" базу знаний? Идея интересная, но что нужно для подключения нашего чат-бота к "Искусственному интеллекту"?

• Выбрать языковую модель нейросети с возможностью ведения диалога и дообучения.
• Подключаем ее по API к нашему чат-боту.
• Необходимо, если нужно, дообучить выбранную модель согласно специфике материала по тестированию
• Нейронной сети задаем режим, что она является "экзаменатором"
• Просим ее сгенерировать вопрос с вариантами ответов
• От тестируемого получаем один из ответов и возвращаем его нейросети для оценки
• Получаем оценку, учитываем ее в общем результате и просим сгенерировать следующий вопрос. И так по циклу, пока не наберем необходимое число вопросов

Я, Митряев Владимир, разработчик чат-ботов на конструкторе чат-ботов Лидтех. Всем кому интересна тема чат-ботов регистрируйтесь по ссылке: https://app.leadteh.ru/register?ref_id=2222

Телеграм канал: https://t.me/lifehack_Leadtex

Спасибо вам за то, что дочитали до конца. Буду рад ответить на вопросы или комментарии по теме :-)