Седаков Евгений Вадимович

Факультет компьютерных наук и технологий

Кафедра систем искусственного интеллекта

Специальность «Системы искусственного интеллекта»

Информационные технологии оценки знаний в электронных тестовых системах

Научный руководитель: доц. Звенигородский Александр Сергеевич

Отчет об информационном поиске

Данный отчет позволяет оценить информационную ситуацию по теме магистерской работы. Он является основным документальным подтверждением глубины и полноты информационного поиска, а также служит для фиксации текущей ситуации в исследуемой области.

Поиск выполнен с использованием четырех поисковых систем (Google, Яндекс, Bing, Meta). Результаты сведены в таблицу. Всего произведено 18 запросов, имеющих отношение к магистерской работе. Из них три запроса соответствует названию магистерской работы на трех языках, три запроса с ФИО руководителя, а также девять запросов с ключевыми понятиями по теме магистерской работы.

Ниже приведены две таблицы с отчетами о поиске, которые разделяет временной промежуток в два месяца, а также ряд диаграмм, которые позволяют сравнить основные изменения, произошедшие за этот период.

Отчет о поиске за 03.03.2013 ?.

Строка поиска
На русском языке
Информационные технологии оценки знаний в электронных тестовых системах	7 270 000	≈ 1 млн	49 300	41 600
Александр Сергеевич Звенигородский ДонНТУ	241	90 000	5	99 700
Дельта-метод оценки ответа	5 050 000	425 000	7	269 000
оценка знаний в тестовых системах	730 000	≈ 2 млн	66 100	503 000
информационные технологии оценки знаний	2 250 000	≈ 4 млн	32 200	297 000
На украинском
Інформаційні технології оцінки знань у електронних тестових системах	36 100	≈ 207 000	5 760	18 900
Олександр Сергійович Звенігородський ДонНТУ	5	10 000	2	68 200
Дельта-метод оцінки відповіді	9 720	≈ 111 000	0	137 000
оцінка знань в тестових системах	137 000	≈ 340 000	28 600	296 000
інформаційні технології оцінки знань	252 000	≈ 621 000	24 800	56 300
На английском
Information technologies of knowledge evaluation in electronic test systems	5 840 000	≈ 14 млн	883 000	198 000
Zvenigorodsky Alexander DonNTU	6	9 000	124	70 000
Delta-method of answer evaluation	77 300 000	≈ 1 млн	2 230	584 000
knowledge evaluation in test systems	19 900 000	≈ 5 млн	6 930 000	559 000
information technologies of knowledge evaluation	31 100 000	≈ 16 млн	6 750 000	468 000

Отчет за 22.04.2013 г.

Поисковая система
На русском языке
Информационные технологии оценки знаний в электронных тестовых системах	6 690 000	≈ 1 млн	47,500	43 800
Александр Сергеевич Звенигородский ДонНТУ	259	76 000	5	100000
Дельта-метод оценки ответа	5 530 000	436 000	6	243 000
оценка знаний в тестовых системах	980 000	≈ 3 млн	40 000	499 000
информационные технологии оценки знаний	2 660 000	≈ 5 млн	50 300	271 000
На украинском
Інформаційні технології оцінки знань у електронних тестових системах	38 500	≈ 213 000	5 770	19 300
Олександр Сергійович Звенігородський ДонНТУ	6	10 000	0	70 500
Дельта-метод оцінки відповіді	9 940	≈ 187 000	0	117 000
оцінка знань в тестових системах	142 000	≈ 353 000	29 500	297 000
інформаційні технології оцінки знань	249 000	≈ 655 000	24 300	59 100
На английском языке
Information technologies of knowledge evaluation in electronic test systems	5 480 000	≈ 13 млн	867 000	192 000
Zvenigorodsky Alexander DonNTU	8	43 000	126	70 700
Delta-method of answer evaluation	67 900 000	≈ 1 млн	2 380	551 000
knowledge evaluation in test systems	8 770 000	≈ 5 млн	7 640 000	555 000
information technologies of knowledge evaluation	18 100 000	≈ 17 млн	6 690 000	486 000

Анализ результатов

Сравнивая результаты запросов по различным поисковым системам, можно прийти к выводу, что наилучшие результаты показала система Google. Во всех случаях было найдено достаточное количество документов на всех языках.

Необходимо отметить, что поисковая система Яндекс при большом числе найденных страниц не дает возможности зафиксировать их точное количество. Поэтому в таблице для Яндекса и приведены приблизительные значения, которые предоставляет поисковая система. В отдельных запросах наблюдается рост количества результатов на целый миллион, но отсутствие сведений о механизмах округления не даёт возможности указать, насколько реально возрасло число проиндексированных страниц.

При сравнении и анализе результатов в отчетах о поиске, которые разделяют два месяца, необходимо отметить, что для всех поисковых систем количество найденных страниц как падало, так и возрастало, в зависимости от запроса, что свидетельствует о борьбе двух процессов: индексирования и очистки баз. Однако для последних трёх запросов в системе Google наблюдается аномалия. Для них число результатов в поисковой выдаче упало больше чем на 10 миллионов (до -55%). Это свидетельствует о том, что механизм поиска был улучшен, а изначальная выдача содержала множество запросов, содержащих одно или два слова запроса, не являющихся ключевыми.

Наименьшее изменение составило 0%. Наибольшее составило 470% для второго запроса на английском языке в системе Яндекс. Учитывая, что оба значения находятся в пределах 50000, что гораздо меньше общего числа страниц по этому запросу в системе Мета, можно сказать, что это не является аномалией, а лишь следствием активной индексации.

Диаграмма аномалий