На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2024

В Московском физико-техническом институте (государственном университете) совместно с Государственным научно-исследовательским институтом авиационных систем рассмотрена задача создания алгоритмического обеспечения адаптивной системы тестирования знаний.

13.04.2016

В настоящее время теория латентных параметров находит применение в педагогике, психологии, в маркетинге для исследования пожеланий потребителей, поведения поставщиков, направлений проведения досуга, эффективности рекламы, спортивной информации, при анкетировании в здравоохранении, обосновании программ реабилитации и т.п.. Насчитывается несколько сотен коммерческих и свободно распространяемых программных продуктов, обеспечивающих оценивание латентных параметров.

Значительное число исследований посвящено изучению моделей Раша, составляющих основу IRT, и их расширений, а также методам оценивания латентных параметров.

Тестирование применяют для измерения латентного параметра, например знаний испытуемых. Оно состоит из этапов составления тестовых заданий, непосредственно проведения тестирования и последующей обработки результатов, которая дает оценку латентного параметра тестируемых – уровня подготовленности тестируемых и трудности заданий, надежности, валидности, дискриминационных возможностей и других параметров теста.

Обработка результатов тестирования представляет собой решение статической задачи: собирается массив данных, оцениваются трудность заданий и уровень подготовленности испытуемых.

Процесс тестирования знаний по своей сути является динамическим. В начальном состоянии система имеет лишь экспертные оценки трудности заданий и параметров групп тестируемых. По мере проведения тестирования в различные интервалы времени происходит корректировка тестов: какие-то задания оставляют прежними, какие-то заменяют с учетом их трудности для применения на последующих сеансах тестирования.

Важную роль в совершенствовании системы тестирования знаний играет обратная связь: результат функционирования системы тестирования влияет на параметры, от которых зависит функционирование этой системы. Поэтому актуальна разработка алгоритмического и программного обеспечения, в котором система тестирования рассматривается как динамическая с обратной связью.

Подробное описание дается в статье «Алгоритмическое обеспечение адаптивной системы тестирования знаний», авторы: Бессарабов Н.А., Бондаренко А.В. (Московский физико-технический институт (государственный университет), Долгопрудный), Кондратенко Т.Н., Тимофеев Д.С. (Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, г. Москва).