स्मार्ट टैगिंग से इंटेलिजेंट कंटेंट प्राप्त करना

स्मार्ट टैगिंग से इंटेलिजेंट कंटेंट प्राप्त करना

ऑनलाइन मूल्यांकन का उपयोग छात्रों द्वारा कॉन्सेप्ट की समझ का आकलन करने के लिए किया जाता है, मूल्यांकन प्रणाली में उपयोग किए जाने वाले प्रश्नों को कॉन्सेप्ट के साथ टैग करने की आवश्यकता होती है और साथ ही अन्य मेटाडेटा जैसे कठिनाई स्तर, हल करने के लिए आवश्यक समय, कौशल आदि को भी टैग किया जाता है। जिसका उपयोग छात्रों के कमजोर कॉन्सेप्ट की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जिसमें छात्र की समझ का स्तर कमजोर हो। आमतौर पर, मेटाडेटा टैगिंग विषय विशेषज्ञों द्वारा हाथ से तैयार किया जाता है। हालांकि, जब प्रश्नों के एक बड़े डेटासेट को टैग करने की आवश्यकता होती है तो यह महंगा होता है। इसके अलावा जब हाथ से टैगिंग का कार्य मानव द्वारा किया जाता है तो उसमें मानव पूर्वाग्रह की समस्या आ जाती है, ऐसा इसलिए होता है क्योंकि डेटासेट के विभिन्न सबसेट पर किया जाने वाला कार्य मानवीय रूप से होता है। 

Embibe ने मशीनी लर्निंग तकनीक विकसित की है जो प्रश्नों के मेटाडेटा को टैग करने के लिए इन-हाउस हाथ से एनोटेट किए गए डेटासेट के साथ-साथ सार्वजनिक रूप से उपलब्ध फ्री-टू-यूज़ डेटा स्रोतों का लाभ उठाती है। इस आर्टिकल में हम Embibe के स्मार्ट टैगिंग सिस्टम के बारे में जानकारी प्राप्त करेंगे। Embibe की कॉन्सेप्ट टैगिंग प्रणाली पाठ्य सामग्री को समझने के लिए NLP/NLU का उपयोग करती है, इसमें चित्रों से अर्थ निकालने के लिए गहन अध्ययन शामिल है और दोनों पर्यवेक्षित तथा अनुपयोगी ML एल्गोरिदम उन कॉन्सेप्ट की एक क्रमबद्ध सूची असाइन करने के लिए है जिनके किसी विशेष प्रश्न के प्रासंगिक होने की उच्चतम संभावना है। 

ऊपर दिया गया चित्र 1, हजारों प्रश्नों वाले यादृच्छिक रूप से चुने गए सेट पर कॉन्सेप्ट के लिए Embibe के स्मार्ट टैगिंग सिस्टम के परिणाम प्रदर्शित करता है। हम Embibe के स्मार्ट टैगिंग सिस्टम और विषय विशेषज्ञ फैकल्टी द्वारा की गयी कॉन्सेप्ट टैगिंग के बीच के परिणामों की तुलना करते हैं। इन टेस्ट के लिए जमीनी सच्चाई पर आधारित डेटासेट तीन अलग-अलग स्वतंत्र विशेषज्ञ फैकल्टी के बीच बहुमत से मतदान का उपयोग करके बनाया गया था। चित्र 1 में बाईं ओर के प्लॉट से पता चलता है कि स्मार्ट टैगिंग और विषय विशेषज्ञ फैकल्टी द्वारा की गयी टैगिंग दोनों एक ही प्रश्न के लिए प्रासंगिक कॉन्सेप्ट – शीर्ष पांच सबसे प्रासंगिक कॉन्सेप्ट को निर्दिष्ट करने में समान दर पर प्रदर्शन करते हैं। चित्र 1 में दाईं ओर का प्लॉट अधिक दिलचस्प है। इससे पता चलता है कि किसी प्रश्न के लिए सबसे प्रासंगिक कॉन्सेप्ट, जब कॉन्सेप्ट को प्रासंगिकता स्कोर द्वारा अनुदेशित किया जाता है, तो विषय विशेषज्ञ द्वारा की जाने वाली टैगिंग की तुलना में स्मार्ट टैगिंग की प्रासंगिकता की संभावना चार गुना अधिक होती है।

स्मार्ट टैगिंग सिस्टम के कार्यान्वयन की बारीकियां और विवरण इस आर्टिकल में शामिल नहीं हैं क्योंकि वर्तमान में कार्य का पेटेंट कराया जा रहा है।