МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ АДАПТИВНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ НА БАЗЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Головин Дмитрий Александрович

В статье рассматривается различные подходы к разработке интеллектуальной системы, использующей математические модели и алгоритмы адаптивного тестирования на основе искусственного интеллекта (ИИ). Основное внимание уделяется интеграции математических методов и ИИ-технологий для повышения точности и эффективности тестирования — это включает в себя использование методов глубокого обучения для анализа данных тестирования и адаптации тестов в реальном времени в зависимости от результатов и поведения пользователя. Анализируются ключевые алгоритмы адаптивного тестирования как классические, так и с использованием нейронных сетей и моделей машинного обучения, их применение в различных областях и влияние на результаты. Исследование направлено на оптимизацию процесса тестирования через динамическую адаптацию и улучшение пользовательского опыта, что позволяет достигать более точных и надежных результатов, чтобы достичь более точных и надежных результатов. В качестве результата данного исследования выступает оптимальная блочная архитектура нейронной сети с описанием всех блоков системы, а также процессов их взаимодействия между собой. Помимо этого, даны определенные рекомендации по дальнейшей оптимизации математических моделей и алгоритмов адаптивного тестирования на базе технологий искусственного интеллекта.

Ключевые слова:адаптивное тестирование, искусственный интеллект, математические модели, интеллектуальная система, машинное обучение, нейронные сети, информационная система, алгоритмы