This paper proposes an automated an

This paper proposes an automated analysis of the exam questions to determine the appropriate category based on this taxonomy. This rule-based approach applies Natural Language Processing (NLP) techniques to identify important keywords and verbs, which may assist in the identification of the category of a question. This work focuses on the computer programming subject domain. At present, a set of 100 questions (70 training set and 30 test set) is used in the research. Preliminary results indicate that the rules may successfully assist in the identification of the Bloom’s taxonomy category correctly in the exam questions

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้นำเสนอการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติถามสอบเพื่อกำหนดประเภทเหมาะสมตามระบบนี้ วิธีตามกฎนี้ใช้เทคนิคภาษาประมวลผล (NLP) เพื่อระบุคำสำคัญและคำกริยา ที่อาจช่วยในการระบุประเภทของคำถาม งานนี้เน้นคอมพิวเตอร์เขียนโปรแกรมเรื่องโดเมน ปัจจุบัน ชุดของคำถาม 100 (70 ชุดฝึกและชุดทดสอบ 30) จะใช้ในการวิจัย ผลลัพธ์เบื้องต้นบ่งชี้ว่า กฎอาจประสบความสำเร็จช่วยในรหัสของประเภทจำแนกประเภทของดอกได้อย่างถูกต้องในการสอบถาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้นำเสนอการวิเคราะห์อัตโนมัติของคำถามสอบเพื่อตรวจสอบประเภทที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับอนุกรมวิธานนี้ วิธีการตามกฎนี้ใช้ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เทคนิคในการระบุคำหลักที่สำคัญและคำกริยาซึ่งอาจช่วยในการระบุประเภทของคำถาม งานนี้มุ่งเน้นไปที่โดเมนเรื่องการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ปัจจุบันชุดคำถาม 100 ข้อ (70 ชุดการฝึกอบรมและทดสอบชุด 30) ถูกนำมาใช้ในการวิจัย ผลการศึกษาเบื้องต้นระบุว่ากฎระเบียบที่ประสบความสำเร็จอาจจะช่วยในการระบุประเภทอนุกรมวิธานของบลูมอย่างถูกต้องในคำถามสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เสนอโดยอัตโนมัติการวิเคราะห์ข้อสอบเพื่อหาประเภทที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับอนุกรมวิธานนี้ วิธีนี้ใช้กฎการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ( NLP ) เทคนิคในการระบุคำหลักที่สำคัญและกริยาซึ่งอาจช่วยในการระบุประเภทของคำถาม งานนี้เน้นการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เรื่องโดเมน ปัจจุบันชุดของ 100 ข้อ ( 70 และ 30 ชุดฝึกชุดทดสอบ ) ที่ใช้ในการวิจัย ผลจากการทดลองเบื้องต้นพบว่า กฎอาจเรียบร้อยแล้วช่วยในการจำแนกหมวดหมู่ของทฤษฎีของบลูมได้อย่างถูกต้องในคำถามสอบ