Работа посвящена применению методов машинного обучения для повышения качества тестов. Проведен обзор предметной области и реализованы два метода повышения качества: поиск похожих вопросов и оценка качества дистракторов. Первый включает тестирование пяти моделей трансформеров для получения векторного представления текста и шесть алгоритмов кластеризации. Второй метод основан на использовании тех же моделей трансформеров совместно с тремя алгоритмами классификации. Результаты экспериментов показали высокую эффективность предложенных решений при решении обеих задач.