Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2026

Идентификатор DOI: 10.36871/26189976.2026.03-4.009

Ключевые слова: neural network, artificial intelligence in education, Automated Testing, нейросетевые технологии, искусственный интеллект в образовании, автоматизированная проверка

Аннотация: В статье рассматриваются теоретические основания применения нейросетевых технологий для автоматизированной проверки письменных работ студентов в высшей школе. Раскрываются возможности интеллектуального анализа текста: выявление орфографических, грамматических и композиционных нарушений, оценка связности, аргументированности и соотвПоказать полностьюетствия заданным критериям. Показано, что нейросетевые модели позволяют повысить оперативность контроля, унифицировать оценочные процедуры и расширить персонализированную обратную связь. Обозначены и ограничения алгоритмического оценивания, связанные с непрозрачностью вычислительных процедур, рисками формализации качества текста и необходимостью экспертной верификации результатов преподавателем. Делается вывод о целесообразности использования таких решений как вспомогательного инструмента педагогического оценивания. This article examines the theoretical foundations of using neural network technologies for automated assessment of student written work in higher education. The possibilities of intelligent text analysis are explored: identifying spelling, grammar, and compositional errors, assessing coherence, argumentation, and compliance with specified criteria. It is shown that neural network models can improve the efficiency of assessment, standardize assessment procedures, and expand personalized feedback. The limitations of algorithmic assessment, related to the opacity of computational procedures, the risks of formalizing text quality, and the need for expert verification of results by the teacher, are also identified. A conclusion is drawn regarding the feasibility of using such solutions as an auxiliary tool for pedagogical assessment.

Журнал: Мягкие измерения и вычисления

Выпуск журнала: Т.100, №3-4

Номера страниц: 87-96

ISSN журнала: 26189976

Место издания: Москва

Издатель: ООО "Издательский дом "Научная библиотека"

• Халидов Али Анварович (ФГБОУ ВО Казанский государственный энергетический университет)
• Григорьева Наталья Николаевна (ФГБОУ ВО Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого Министерства здравоохранения Российской Федерации)
• Захаренкова Светлана Викторовна (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК