Оценивание креативности на основе анализа изображений с помощью нейронных сетей

Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 1. С. 86–97.

Угланова И. Л., Гельвер Е. С., Тарасов С. В., Грачева Д. А., Вырва Е. Е.

В статье исследуются возможности оценивания креативности обучающихся на основе нейросетевых подходов к анализу изображений. Применение психометрического анализа данных в методологии латентного классового анализа позволило получить разметку для обучения нейронной сети без привлечения экспертов. Высокая точность предсказаний сети для идентификации креативности изображений позволяет говорить о масштабных перспективах машинного обучения для оценки сложных образовательных и психологических характеристик.

Ключевые слова: машинное обучение, анализ изображений, креативность, нейронные сети, creativity, neural networks, психометрика, machine learning, psychometrics, image analysis, educational assessment, образовательное оценивание

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Разработка инструмента мониторинга индивидуального прогресса развития компетенций 4К учащихся начальной школы и основной школы в соответствии с требованиями ФГОС НОО и ООО (2019)