Рейтинговый контроль знаний студентов в системе открытого образования

Секция вычислительной техники

Для нахождения обратной матрицы в числовом виде была написана программа на языке Бе1рЫ, которая реализует вышеописанный алгоритм.

Был проведен ряд экспериментов с матрицами различных размерностей. В качестве опытного компьютера использовалась ЭВМ с процессором Ше1 Рейшт III 800МГ ц и объемом памяти 256 Мбайт.

В результате проведенных экспериментов было установлено, что разработанная программа, в отличие от имеющихся математических пакетов, позволяет в приемлемые сроки находить в числовом виде обратную матрицу большого размера. Так, для обработки матрицы размерностью 1000 потребовалось 220 секунд.

УДК 681.3

В.Ф. Гузик, АЛ. Гармаш, АЛ. Костюк

РЕЙТИНГОВЫЙ КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ В СИСТЕМЕ ОТКРЫТОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Одной из перспективных форм организации обучения на современном этапе является система открытого образования (ОО) с использованием информационнообразовательной среды на базе телекоммуникационных средств обмена учебной информацией на расстоянии.

На кафедре вычислительной техники с 1997 года организована и практически реализуется подготовка инженеров в системе ОО по заочной форме обучения. Важным аспектом реализации дистанционной технологии обучения является совершенствование рейтингового контроля знаний студентов, создание тестов, системообразующие свойства которых выявляются современными методами корреляционного и факторного анализа [1].

Для этих целей на кафедре вычислительной техники разработана программа, позволяющая на основе автоматизированного анализа результатов тестирования выявлять системообразующие компоненты теста, совершенствовать тесты и систему оценки знаний обучающихся.

Общий порядок конструирования теста включает в себя несколько этапов.

Создается первоначальный вариант теста, содержащий к заданий (вопросов), и проводится оценочное тестирование некоторого числа N испытуемых. Полученные данные сводятся в матрицу, N строк которой, состоящих из нулей и единиц, соответствуют ответам различных студентов на задания теста, а к столбцов представляют собой так называемые профили ответов испытуемых на каждое задание

.

Затем рассчитываются коэффициенты корреляции грЫ (“фи”- коэффициенты) заданий по принципу «каждый с каждым» с номерами т и п между собой для всех т, п = 1, ..., к по формуле

А • В - В • С

гтп = ГрЫ =  ,

Р у]

где А - количество испытуемых, успешно ответивших одновременно на задания т и п;

- , т

п;

Известия ТРТУ

Специальный выпуск

С - количество испытуемых, неуспешно ответивших на задание т и успешно п;

Б - количество испытуемых, неуспешно ответивших на задания т и п.

По формуле (2) для каждого задания определяется мера трудности PJ как отношение числа правильных ответов на _|-е задание к общему числу испытуемых N1

Выполнение расчетов перечисленных показателей позволяет сделать первую “чистку” теста. Из теста удаляются слишком легкие ^ > 0,9) или слишком трудные ^ < 0,2) задания.

Далее из теста исключаются задания, имеющие много отрицательных значений коэффициентов корреляции грЫ с другими заданиями. В результате удаления таких “слабых”, “плохо работающих” заданий количество заданий в тесте сокращается, но качественно повышается рейтинговый вес оставшихся заданий.

При оценке тестов указанным методом сложность расчетов экспоненциально возрастает с ростом числа вопросов теста и участников тестирования. Однако предлагаемая методика и инструментарий позволяют автоматизировать анализ как , , , качество контроля знаний обучаемых.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. М.: Прометей, 2000.

N

Р = '=1

] N