Semantic Approach to Modeling of the Fund of Assessment Means
Bibliographic record
Abstract
1. Zindinova N. S. Creation of the funds of assessment means in the framework of the discipline with consideration for introduction of the federal educational state standards of higher vocational education // Вестн. Омского университета. 2014. № 2 (72). С. 182–184. 2. Профессиональные стандарты в области информационных технологий. М.: АП КИТ, 2008. 616 с. 3. Титаренко С. А. Контрольно-оценочные средства как мера форсированности профессиональных и общих компетенций // Проблемы и перспективы развития образования (IV): Материалы Междунар. науч. конф. Пермь: Меркурий, 2013. С. 133. 4. Perez-Jimenez A., Reyes-Zurit F. (Eds.). Feedback between universities and companies // 7th International Technology, Education and Development Conference (INTED). Valencia, Spain, 2013. Р. 2916–2923. 5. Sofjina V. N., Gribanova D. Y., Melenevskaja O. Y. Monitoring of Students’ Professional Merits at the University // International Scientific Conference on Society, Integration, Education. Rezekne, Latvia, 2015. Р. 215–223. 6. Бахвалов С. В., Берестнева О. Г., Марухина О. В. Применение онтологического моделирования в задачах организации учебного процесса ВУЗа // Онтология проектирования. 2015. Т. 5, № 4 (18). С. 387–398. 7. Смирнов С. В. Онтологический анализ предметных областей моделирования // Изв. Самар. НЦ РАН. 2001. Т. 3, № 1. С. 62–70. 8. Пронина В. А., Шипилина Л. Б. Использование отношений между атрибутами для построения онтологии предметной области // Проблемы управления. 2009. № 1. С. 27–32. 9. Mouromtsev D., Kozlov F., Kovriguina L., Parkhimovich O. ECOLE: Student Knowledge Assessment in the Education Process // WWW 2015 Companion – Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web. 2015. Р. 695–700. 10. Litherland K., Carmichael P., Martinez-Garcia A. Ontology-based e-assessment for accounting: Outcomes of a pilot study and future prospects // J. Account. Educ. 2013. Vol. 31, no. 2. Р. 162–176. 11. Baader F., McGuinness D., Nardi D., Patel-Schneider P. The description logic handbook: Theory, implementation, and applications. Cambridge: Cambridge University Press, 2007. 12. Пальчунов Д. Е. Моделирование мышления и формализация рефлексии. II. Онтологии и формализация понятий // Философия науки. 2008. № 2 (37). С. 62–99. 13. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э. Нечеткие алгебраические системы // Вестн. НГУ. Серия: Математика, механика, информатика. 2010. Т. 10, вып. 3. С. 75–92. 14. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э. Нечеткие логики и теория нечетких моделей // Алгебра и логика. 2015. Т. 54, № 1. С. 109–118. 15. Yakhyaeva G. Fuzzy model truth values // APLIMAT. 2007. № 6. С. 423–431. 16. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э., Ясинская О. В. Применение методологии онтологического моделирования для задач диагностирования заболеваний позвоночника // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2015. Т. 13, № 3. С. 42–51. 17. Яхъяева Г. Э., Карманова А. А., Ершов А. А., Савин Н. П. Вопросно-ответная система для управления информационными рисками на основе теоретико-модельной формализации предметных областей // Информационные технологии. 2017. Т. 23, № 2. С. 97–106. 18. Яхъяева Г. Э., Ясинская О. В. Методы согласования знаний по компьютерной безопасности, извлеченных из различных документов // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2013. Т. 11, вып. 3. С. 63–73. 19. Yang Y., Guan H., You J. CLOPE: A fast and Effective Clustering Algorithm for Transactional Data // Proc. of SIGKDD’02. Edmonton, Alberta, Canada, 2002.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".