Підхід до формування множини тестових завдань для оцінювання персоналу з використанням чат-ботів

Анотація

У статті запропоновано підхід до формування множини тестових завдань для оцінювання персоналу з використанням чат-бота OpenAI ChatGPT-5.2 Plus. Розроблено механізм добору питань із банку завдань, який забезпечує одночасне досягнення трьох ключових вимог: варіативності тестових сесій, відсутності повторів і збереження заданої структури оцінювання. Показано, що використання ймовірнісного розподілу для вибору інтервалів складності дозволяє керовано формувати послідовність завдань, орієнтуючи генератор на переважання питань середнього рівня складності за зменшення частоти крайніх значень. Проведене моделювання підтвердило статистичну узгодженість сформованих вибірок, що свідчить про стабільність і відтворюваність підходу. Розглянуто два альтернативні методи реалізації для генерації номерів тестових завдань: зворотної функції та прийняття-відкидання. Експериментальні результати засвідчили, що обидва підходи формують однорідні вибірки та можуть ефективно застосовуватися у практичних системах тестування. Обґрунтовано доцільність інтеграції модуля генерації завдань у структуру чат-бота, який виконує функції керування тестовою сесією: визначає допустиму множину питань, запобігає повторенням, реалізує діалогову взаємодію з користувачем, фіксує відповіді та адаптує подальший перебіг тестування. Частка правильних відповідей у середньому становила 0,71, що вказує на збалансованість між складністю запропонованих завдань і траєкторією тестування. Для профілів із вищим рівнем компетентності спостерігалося підвищення середньої складності завдань до 1,17–1,21. У менш підготовлених сценаріях цей показник знижувався до 0,79–0,81. Середня тривалість тестування складала 418,8 с. Підсумкові бали варіювалися в діапазоні від 63,7 до 88,4. Імітаційні експерименти показали, що в межах кожної сесії досягається повна унікальність завдань. Табл.: 3. Іл.: 1. Бібліогр.: 11 назв.