Вебинар «Оценивание креативности на основе анализа изображений с помощью нейронных сетей»

МГППУ

НИУ ВШЭ

РАНХиГС

13 мая с 16:00 до 17:40 состоится вебинар на тему «Оценивание креативности на основе анализа изображений с помощью нейронных сетей»

Спикеры: И.Л. Угланова, Е.С. Гельвер, С.В. Тарасов, Д.А. Грачева, Е.Е. Вырва. Все спикеры являются сотрудниками Центра психометрики и измерений в образовании Института образования НИУ ВШЭ.

Дискуссанты:

Виктор Александрович Болотов, академик РАО, доктор педагогических наук, профессор, заслуженный профессор НИУ ВШЭ.

Светлана Михайловна Чурбанова, кандидат психологических наук, доцент, МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет психологии, Кафедра возрастной психологии.

Анонс вебинара:

Креативность является одним из навыков 21-го века и была включена в официальные учебные программы многих стран. В нашем докладе мы представляем возможности оценивания креативности на основе нейросетевых подходов к анализу изображений, созданных в ходе выполнения задания в компьютерной интерактивной среде.

В докладе будут представлены результаты анализа изображений, полученных с применением одного из заданий инструмента "4К" (разработан в Центре психометрики и измерений в образовании, Лаборатория измерения новых конструктов и дизайна тестов, Институт образования НИУ ВШЭ). Инструмент направлен на измерение "навыков 21 века" и выполнен в формате заданий сценарного типа в мультимедийно-насыщенной интерактивной форме (computerized performance based assessment).

В рассматриваемом задании тестируемые создают три изображения, на основе которых оценивается креативность. Изображения создаются из заранее подготовленных разработчиками наборов отдельных элементов. Мы представим результаты двух версий задания: без ограничений по количеству и типу элементов; и с некоторыми ограничениями, которые делают интерпретацию изображений более однозначной.

При оценке креативности, учитываются данные о детальности проработки идеи и об оригинальности в расположении элементов, согласно заранее установленному скорингу. Последующее применение нейросетевых подходов позволяют расширить специфику данных, используемых в анализе. Применение психометрического анализа данных (латентный классовый анализ) позволило получить разметку для обучения нейронной сети без привлечения экспертов. Высокая точность предсказаний сети при оценивании креативности позволяет говорить о масштабных перспективах машинного обучения для оценки сложных образовательных и психологических характеристик.

Приглашаются специалисты в области измерений в психологии и образовании, разработчики психодиагностического инструментария, руководители и преподаватели высших учебных заведений, средних специальных учебных заведений, школ, учреждений дополнительного профессионального образования, широкий круг специалистов и экспертов в области оценки метапредметных компетенций с помощью цифровых технологий.

Регистрация на вебинар 13.05.2021

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdHlCZ1q1VYlvpJa9PwX3mvdGUBUsPYEmHkda7t4awRpLOhBQ/viewform