Тема выпускной квалификационной работы: «Анализ качества тестов и тестовых заданий методами машинного обучения». В первой главе произведен обзор литературных источников, рассмотрена и поставлена задача кластеризации. Во второй главе рассмотрены средства интеллектуального анализа данных Python. В третьей главе содержится решение поставленной задачи. Данная работа посвящена реализации методов интеллектуального анализа данных в образовании средствами языка Python при обработке данных из системы дистанционного обучения. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Анализ заинтересованности студентов. 2. Анализ успеваемости студентов СПбПУ и вольных слушателей. 3. Кластеризация студентов по результатам тестирований. 4. Кластеризация студентов по развернутой информации о тестированиях. 5. Кластеризация тестовых вопросов. Кластерный анализ проведен на основе нескольких выгрузок результатов тестирований в системе дистанционного обучения openedu.ru из курса «Управление данными».

The theme of the final qualification work: "Analysis of the quality of tests and test tasks by machine learning methods". In the first part of the work, a review of literary sources was carried out, and the task of clustering was considered and posed. The second chapter explores Python data mining tools. The third chapter contains a solution to the problem. This work is devoted to the implementation of data mining methods using the Python language when processing data from a distance learning system. Tasks that were solved during the study: 1. Analysis of student interest. 2. The performance analysis of students of SPbPU and students from the outside. 3. Clustering students according to test results. 4. Clustering students with extensive testing information. 5. Clustering test questions. The cluster analysis was carried out on the basis of several downloads of test results in the openedu.ru distance learning system from the course “Data management”.