Assessment Question Difficulty Classifier

Автоматическая оценка сложности вопросов в тестах и контрольных работах
→ Для преподавателей: быстро балансируйте сложность экзаменов
→ Для студентов: получайте прозрачную обратную связь
→ Для LMS: готовый модуль для интеграции в систему аналитики

🎯 Почему это важно? (Полезность задачи)

В современном образовании всё больше внимания уделяется индивидуализации обучения и объективной оценке. Однако:

• Преподаватели тратят десятки часов на ручной анализ сложности вопросов
• Часто нет чётких критериев: «сложный» вопрос для одного студента — «лёгкий» для другого
• В массовых курсах (100+ студентов) невозможно вручную сбалансировать тест

Assessment Question Difficulty Classifier решает эту проблему, предоставляя объективные, количественные метрики сложности на основе:

• 📖 Читаемости текста (Flesch-Kincaid Grade Level)
• ⏱️ Среднего времени ответа
• ✅ Процента правильных ответов

Это пример ИИ в образовании без нейросетей: простое, надёжное, объяснимое решение для реальной педагогической задачи.

💡 Практическая ценность

• Для преподавателей:
  → Быстро выявляйте слишком сложные вопросы до экзамена
  → Балансируйте тест: 20% лёгких, 60% средних, 20% сложных

• Для студентов:
  → Понимайте, почему вопрос считается сложным
  → Фокусируйтесь на улучшении именно тех навыков, которые проверяются

• Для LMS/EdTech:
  → Готовый модуль для интеграции в Moodle, Canvas, Stepik
  → API для автоматической классификации новых вопросов

🚀 Как это работает?

На вход — CSV-файл с вопросами и статистикой:

На выходе — JSON с классификацией:

💡 Как интерпретировать:

• readability_score > 10 → текст требует высшего образования
• success_rate < 0.5 → вопрос слишком сложен для аудитории
• avg_time_sec > 50 → студенты долго думают → возможно, неясная формулировка

📂 Структура проекта

.
├── src/                 # Основной код классификатора
├── tests/               # Юнит-тесты (проверка логики классификации)
├── data/                # Примеры вопросов (готовые для анализа)
├── requirements.txt     # Зависимости: textstat, pytest, flake8
└── .gitverse/workflows/ # CI/CD: тесты + ежедневный отчёт

⚙️ Установка и запуск

# 1. Клонируйте репозиторий
git clone https://gitverse.ru/SofiaL/assessment-difficulty-classifier.git
cd assessment-difficulty-classifier

# 2. Установите зависимости
pip install -r requirements.txt

# 3. Запустите анализ
python src/classifier.py data/sample_questions.csv

📊 Пример вывода

🧪 Тестирование

Проект содержит 5 юнит-тестов, проверяющих:

• Вычисление readability
• Классификацию лёгких/средних/сложных вопросов
• Обработку CSV-файлов

🤖 CI/CD автоматизация

• tests.yml
  : проверка стиля и тестов при каждом push (гарантирует качество кода)
• daily-report.yml
  : ежедневно генерирует отчёт по сложности вопросов и сохраняет как артефакт → Это соответствует критерию «креативное использование CI/CD»

Хороший тест — это не только оценка знаний, но и инструмент обучения.

Этот классификатор помогает сделать его таким.