Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Computer Systems
Title in original language Lielo valodas modeļu iespēju izpēte kompetenču novērtēšanai 
Title in English Exploring Large Language Model Capabilities for Competency Mapping
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Ilze Birzniece
Reviewer Vadims Zīlnieks
Abstract Bakalaura darbā tiek aplūkota lielo valodu modeļu (LVM) izmantošanas iespējas studentu darbu vērtēšanas procesā. Teorētiskajā daļā tiek sniegts pārskats par LVM darbības principiem, to attīstība un pielietojamība izglītībā, kā arī tiek apskatītas kompetences jēdziens, tā nozīme izglītībā un izaicinājumi kompetenču novērtēšanā. Praktiskajā daļā tika izstrādāts tīmekļa risinājums, kas balstās uz Flask ietvaru un OpenAI LVM izmantošanu. Risinājums nodrošina iespēju ievadīt uzdevuma aprakstu, vērtēšanas kritērijus, kā arī pievienot studenta darbu. Pēc tam LVM ģenerē strukturētu novērtētjumu, balstoties uz tam sniegto infromāciju. Eksperimenta gaitā tika analizēta sistēmas atbilstība mācībspēka piešķirtajiem vērtējumiem, salīdzinot abu vērtētāju sakritīgos un atšķirīgos vērtējumus dažādos kritērijos un iterācijās. Gūtie rezultāti parādīja, ka skaidri un precīzi formulēti vērtēšanas kritēriji būtiski uzlabo modeļa sniegumu, savukārt vispārīgi kritēriji rada plašākas interpretācijas atšķirības. Secināts, ka izstrādātais risinājums var kalpot kā efektīvs palīgrīks mācībspēkiem, īpaši sākotnējā vertēšanas posmā. Ar precīzi definētiem vērtēšanas kritērijiem lielie valodu modeļi spēj nodrošināt vērtējumu, kas ir gandrīz identisks mācībspēka sniegtajam vērtējumam, kas var veicināt šādu tehnoloģiju integrāciju izglītības procesā nākotnē. Darbs ietver 71 lappusi, 1 attēlu, 9 diagrammas, 10 tabulas un 3 pielikumus. Tika izmantoti 34 informācijas avoti.
Keywords mākslīgais intelekts, kompetenču novērtēšana, automatizēta vērtēšana, lielie valodu modeļi
Keywords in English artificial intelligence, competency assessment, automated assessment, large language models
Language lv
Year 2025
Date and time of uploading 02.09.2025 23:58:38