BC/NW 2007, №1, (10) :18.2

 

АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ.

 

С. В. Вахнович, А. А. Рыбанов

 

(ВПИ (филиал) ВолгГТУ)

 

Несмотря на широкое распространение автоматизированных систем интеллектуального тестирования знаний, проблема адекватной оценки результатов тестирования остается все еще до конца не решенной, о чем свидетельствует большое количество методов и алгоритмов, используемых в данной области [1,3]. Таким образом, становится актуальной проблема исследования точности оценивания уровня знаний.

В работе проведен обзор имеющихся на данный момент алгоритмов и методов тестирования знаний. Проанализировано 25 систем, поддерживающие тестовые задания различных форм, установлено в процентном соотношении наиболее распространенные модели и методы интеллектуального тестирования знаний в системах тестирования. В следующей классификации представлены модели процесса тестирования и оценивания знаний, и их распространенность в системах:

   Модель Раша 23%;

   Информационно – генетические алгоритмы 20%;

   Модели распознавания образа уровня знаний 17%;

   Модель адаптивного тестового контроля 13%;

   Абсолютная временная шкала измерения знаний 10%;

   Технология исследований качества образования с применением нейронных сетей 9%;

   Предметно – критериальная методика составления тестов 6%;

   Методика статистическогоанализа  качества обучения 3%;

   Метод определения количества образовательной информации 3% [1].

Каждой из них присущи свои преимущества и недостатки. Поэтому данная работа направлена на решение проблемы автоматизации оценки знаний с помощью интегрированной математической модели тестирования знаний, основанной на модели образа уровня знаний, информационно-генетических алгоритмах и модели Раша. Такая методика позволит скомпенсировать недостатки этих моделей в отдельности и увеличить их достоинства, что сделает возможным проведение более качественного определения уровня знаний обучаемых.

 

Литература

1. Моисеев В.Б., Пятирублевый Л.Г., Таранцева К.Р. «Информационный подход к выбору решений в системах адаптивного тестирования». Материалы конференции «Анализ качества образования и тестирование». 22.03.2001. Москва. МО РФ. МЭСИ. С. 174-178.

2. Моисеев В.Б., Пятирублевый Л.Г., Таранцева К.Р. «Распознавание образа обучаемых по уровням их знаний в компьютерном тестировании». Сборник материалов Интернет-конференции «Проблемы перехода классических университетов в систему открытого образования». Москва. МЭСИ. 2001. С. 131-137.

3. Майер Р.В. Моделирование процесса формирования системы эмпирических знаний // Проблемы учебного физического эксперимента. Выпуск 2. Глазов: ГГПИ. 1996. С. 21-25.