Ứng dụng Python trong việc chấm bài thi trắc nghiệm

Abstract

Luận văn này tập trung nghiên cứu và phát triển hệ thống chấm điểm tự động cho bài thi trắc nghiệm sử dụng ngôn ngữ lập trình Python. Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến với cú pháp dễ hiểu và thư viện phong phú, đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi đã nghiên cứu các thư viện như NumPy, Pandas, và Scikit-learn để xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình. Những công cụ này cung cấp nền tảng vững chắc để phát triển các ứng dụng phân tích và xử lý ảnh, cần thiết cho hệ thống chấm điểm trắc nghiệm. Thị giác máy tính đóng vai trò then chốt trong việc nhận diện và xử lý hình ảnh phiếu trả lời. Chúng tôi đã sử dụng các thư viện như OpenCV và imutils để phát triển các thuật toán xử lý ảnh. Các bước xử lý bao gồm tiền xử lý ảnh, phát hiện đường viền, và phân tích hình dạng. Những thuật toán như làm mờ Gaussian, ngưỡng Otsu, và phân cụm KMeans đã được áp dụng để cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện các ô đáp án được tô. Một phiếu trả lời trắc nghiệm được thiết kế tốt sẽ giúp hệ thống nhận diện dễ dàng hơn. Chúng tôi đã nghiên cứu về cách thiết kế phiếu trả lời với các yếu tố như kích thước và khoảng cách giữa các ô tô, cách sắp xếp câu hỏi, và các yếu tố hình ảnh khác. Việc này đảm bảo rằng hệ thống có thể phân biệt rõ ràng giữa các ô đáp án và xử lý chúng một cách chính xác. Dựa trên kiến thức về thị giác máy tính và thiết kế phiếu trả lời, chúng tôi đã xây dựng mô hình nhận diện đáp án. Mô hình này sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để xác định vị trí và trạng thái của các ô đáp án trên phiếu. Quá trình nhận diện bao gồm các bước từ tiền xử lý ảnh, phát hiện đường viền, cho đến phân tích nội dung của từng ô, đảm bảo hệ thống có thể xác định chính xác đáp án mà học sinh đã chọn. Ứng dụng chính của nghiên cứu này là phát triển một hệ thống tự động chấm bài thi trắc nghiệm sử dụng Python. Hệ thống này cho phép giáo viên tải lên hình ảnh phiếu trả lời và nhận kết quả chấm điểm một cách nhanh chóng và chính xác. Thư viện Tkinter được sử dụng để xây dựng giao diện người dùng, giúp việc tương tác với hệ thống trở nên dễ dàng hơn. Chương trình hiện tại có thể chấm điểm ổn định cho các phiếu thi với 5 câu hỏi. Hướng phát triển tiếp theo là mở rộng hệ thống để xử lý các bài thi trắc nghiệm với 40 câu hỏi theo tiêu chuẩn của Bộ Giáo dục. Điều này đòi hỏi việc tối ưu hóa thuật toán và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn, mang lại lợi ích lớn cho giáo viên và tổ chức giáo dục, giúp tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác trong việc chấm điểm. Thông qua nghiên cứu và phát triển này, chúng tôi đã chứng minh khả năng ứng dụng thực tiễn của Python và các thư viện hỗ trợ trong việc tự động hóa quy trình chấm điểm, góp phần nâng cao hiệu quả giảng dạy và đánh giá học sinh.