RUDN Journal of Informatization in EducationRUDN Journal of Informatization in EducationВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования2312-86312312-864XPeoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)6701ARTICLESСТАТЬИGeneration of test tasks in the expert-training systemsГенерация тестовых заданий в экспертно-обучающих системахBratchikovI LБратчиковИгорь ЛеонидовичКафедра математической теориимикропроцессорных систем управления; Санкт-Петербургский государственный университет; The St.-Petersburg State UniversityКафедра математической теориимикропроцессорных систем управления; Санкт-Петербургский государственный университетbraigor@yandex.ruThe St.-Petersburg State UniversityСанкт-Петербургский государственный университет150220122NO2 (2012)№2 (2012)476008092016Copyright ©; 2012, Братчиков И.Л.2012Братчиков И.Л.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rudn.ru/informatization-education/article/view/6701The article describes methods of generating test tasks that use the knowledge bases of academic disciplines that are formed on the basis of a knowledge production model as well as the apparatus of formal grammars. We present two experimental expert-training systems Formula Tutor and Teoretik, focused mainly on studying the exact sciences. In the Formula Tutor system generation of tasks carried out in two stages: first, by applying the production rules, and then, if necessary, using the outputs in context-free formal grammar. To give tasks to the student familiar forms the apparatus of templates is used. The analysis of student answers is performed by comparing them with the correct answers. If the answer is a mathematical formula it is converted то standard form before comparison. In the Teoretik system production model is also applied. Unlike the first system production rules are used to fix the dependencies of terms of educational discipline. For example, in the course Geometry Ray Dot, Geometric figure shows that to understand the definition of angle the student should know the definition of the ray, dot and geometric figure. The tasks in the system formed by mixing pieces of definitions and provide selectively-constructed answers. Examples in the paper illustrate advantages of described methods.В статье рассматриваются методы генерации тестовых заданий, в которых используются базы знаний учебных дисциплин, формируемые на основе продукционной модели знаний, а также аппарат формальных грамматик. Представлены две экспериментальные экспертно-обучающие системы Formula Tutor и «Теоретик», ориентированные в основном на изучение точных дисциплин. Приведенные в статье примеры иллюстрируют достоинства описанных методов.automated training systemexpert-training systemknowledge production modelproduction rulecontext-free formal grammartask frametemplateselectively-constructed answerавтоматизированная система обученияэкспертно-обучающая системапродукционная модель знанийпродукционное правилоконтекстно-свободная формальная грамматикакаркас заданияшаблонвыборочно-конструируемый ответ1.Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. - М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003.2.Пустынникова И.Н. Технология использования экспертных систем для диагностики знаний и умений // Образовательные технологии и общество. - 2001. - № 4. - С. 77-101.3.Левинская М.А. Автоматизированная генерация заданий по математике для контроля знаний учащихся // Образовательные технологии и общество. - 2002. - № 5. - С. 214-221.4.Аксенов М.В., Братчиков И.Л. Экспертно-обучающая система «Formula Tutor» // Процессы управления и устойчивость. - СПбГУ, 2004. - С. 111-115.5.Буч Г., Якобсон А., Рамбо Дж. UML. Классика CS. 2-е изд. / Пер. с англ.; Под общ. ред. С. Орлова. - СПб.: Питер, 2006.6.Палант Ю.А. Управляющие программы в обучении математике: Учеб. пособие. - Донецк: Изд-во ДонГУ, 1978.