Instrument de asistență inteligentă bazat pe prelucrarea și generarea datelor de integrat în procesul de evaluare didactică în format digital

Abstract

Prezenta lucrare de master reprezintă o cercetare aplicativă orientată spre dezvoltarea unui instrument de asistență inteligentă bazat pe prelucrarea și generarea datelor, integrabil în procesul de evaluare didactică în format digital. În mod particular, teza urmărește proiectarea și implementarea unui sistem capabil să automatizeze generarea de teste, să analizeze performanța studenților și să ofere feedback personalizat, contribuind astfel la eficientizarea procesului educațional și la creșterea nivelului de personalizare a evaluării academice. Pentru realizarea acestei lucrări, au fost propuse și îndeplinite următoarele obiective: Studierea literaturii de specialitate privind inteligența artificială, evaluarea didactică și digitalizarea educației; Analiza platformelor educaționale existente și identificarea funcționalităților relevante pentru integrarea AI; Proiectarea și dezvoltarea unui model AI pentru generarea automată de teste și clasificarea întrebărilor după dificultate; Integrarea sistemului cu platforma Moodle, testarea acestuia și analiza rezultatelor obținute. Capitolul 1 tratează fundamentele teoretice ale sistemelor inteligente și aplicabilitatea lor în evaluarea didactică; Capitolul 2 descrie aspectele tehnice privind proiectarea și dezvoltarea sistemului propus, inclusiv arhitectura, tehnologiile folosite și algoritmii de AI; Capitolul 3 detaliază procesul de implementare, clasificarea întrebărilor prin Random. Forest și analiza performanței studenților. Instrumentul a fost realizat prin integrarea componentelor AI dezvoltate în Python (utilizând biblioteci precum Scikit-learn și NLP), cu platforma Moodle, folosind RESTful APIs, baze de date PostgreSQL, și tehnologii web (PHP, JavaScript). Sistemul a fost testat în medii educaționale simulate, demonstrând eficiența evaluării adaptive și a feedback-ului automatizat.

This master’s thesis presents an applied research study focused on the development of an intelligent assistance tool based on data processing and generation, designed to be integrated into the digital didactic assessment process. Specifically, the thesis aims to design and implement a system capable of automating test generation, analyzing student performance, and providing personalized feedback, thereby enhancing the efficiency and adaptability of academic evaluation. To achieve these goals, the following objectives were proposed and fulfilled: A study of the relevant literature on artificial intelligence, didactic assessment, and the digitalization of education; An analysis of existing educational platforms and identification of features relevant to AI integration; The design and development of an AI model for automatic test generation and difficultylevel classification of questions; Integration of the system with the Moodle platform, followed by testing and evaluation of the experimental results. Chapter 1 addresses the theoretical foundations of intelligent systems and their applicability in didactic assessment; Chapter 2 presents the technical aspects of the system’s design and development, including the architecture, technologies used, and AI algorithms; Chapter 3 details the implementation process, question classification using the Random Forest algorithm, and the analysis of student performance. The tool was developed by integrating AI components built in Python (using libraries such as Scikitlearn and NLP) with the Moodle platform, through RESTful APIs, PostgreSQL databases, and web technologies (PHP, JavaScript). The system was tested in simulated educational environments, demonstrating the effectiveness of adaptive assessment and automated feedback..