Розробка веб-орієнтованої системи адаптивного тестування на основі теорії відгуку завдань

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є створення математичного та програмного забезпечення автоматизованої системи визначення емоційного стану людини за її зображенням, що функціонує в умовах роботи з нечіткими даними із мінімальною точністю розпізнавання емоцій 70%. У роботі проведено аналітичний огляд та аналіз існуючих методів розв’язання задачі, психометричних підходів та інструментальних засобів оцінювання. Виконано порівняння класичних та адаптивних моделей з погляду точності розпізнавання, швидкодії, інженерної ефективності під масовим навантаженням та пристосованості методів до використання нечітких даних. Для розв’язання задачі в роботі вибрано метод адаптивного визначення станів на основі математичного апарату теорії відгуку та логістичних функцій. Здійснено об'єктно-орієнтоване моделювання логічної архітектури, динаміки взаємодії компонентів за допомогою інструментарію UML-діаграм та розроблено алгоритми багаторівневої валідації вхідних повідомлень. Розроблено автоматизовану веб-орієнтовану систему на базі асинхронного стеку Python (FastAPI/ASGI) та документоорієнтованого NoSQL сховища MongoDB із денормалізацією даних, що реалізує обраний метод. Виконано комплексне тестування та експериментальну верифікацію розробленої системи, яка підтвердила високу точність локалізації станів за 5 кроків при часі відгуку сервера від 15 до 40 мілісекунд.