ВДОСКОНАЛЕННЯ АЛГОРИТМІВ АДАПТИВНИХ НАВЧАЛЬНИХ ТЕСТІВ З ВИЩОЇ ТА ПРИКЛАДНОЇ МАТЕМАТИКИ
DOI:
https://doi.org/10.31319/2519-2884.34.2019.33Ключові слова:
адаптивний тест навчання, вища і прикладна математика, алгоритм тестуванняАнотація
У статті представлено алгоритм адаптивного тестування, який має послідовну або паралельну структуру тематичного вибору питань в залежності від освітнього контенту. Такі адаптивні тести пропонується використовувати в самостійній роботі студентів як продовження аудиторних занять. База тестових завдань може містити стандартні тестові питання закритого типу, покрокові тести, а також завдання у вигляді «інтегрованих тестлет». У режимі навчання алгоритм тестування використовує формат відповіді «поки не вийде», що забезпечує негайний зворотний зв’язок. За вибором учня алгоритм тестування передбачає проходження тесту в більш жорсткому режимі, коли для кожної відповіді дається тільки одна спроба. У строгому режимі при роботі тесту з взаємопов’язаними питаннями у випадку однієї помилки всі відповіді до кінця поточного логічного ланцюжка вважаються неправильними. Кожен тематичний блок завдань має свої параметри для зміни складності тестування в залежності від відповідей учня. При необхідності ці параметри можуть бути змінені викладачем. У роботі описано алгоритм зміни складності завдань в залежності від заданих параметрів тесту.
Щоб знизити ймовірність використання подібних завдань у одному тесті, пропонується створити кластери однорідних завдань. В якості додаткової функції алгоритму тестування ми пропонуємо вибірковий хронометричний і дистракторний аналіз.
Алгоритм адаптивного тестування передбачає зупинку роботи на вимогу студента з можливим продовженням тестування в майбутньому. Після проходження тесту, в залежності від помилок, студент автоматично отримує рекомендовані методичні матеріали для вивчення. Крім того, при перериванні роботи над тестом студент також може запросити індивідуально обраний навчальний контент.
Алгоритм тестування передбачає можливість спільного проходження повторного тестування групами студентів. При наявності достатньої кількості завдань можна зарезервувати деякі питання для групової роботи або тестування в жорсткому режимі. Це знижує ймовірність механічного розпізнавання питань і збільшує навчальну цінність адаптивного тесту.Посилання
Федорук П.І. Адаптивні тести: загальні положення. Математичні машини і системи. 2008. № 1. С.115-127.
Федорук П.І. Адаптивні тести: статистичні методи аналізу результатів тестового контролю знань. Математичні машини і системи. 2007. № 3-4. С.122-138.
Федорук П.І. Адаптація інтелектуальних систем дистанційного навчання та контролю знань до індивідуальних особливостей студентів на основі аналізу якості засвоєних Штучний інтелект. Донецьк, 2006. № 3. С.480-486.
Федорук П.І. Адаптивна система дистанційного навчання та контролю знань на базі інтелектуальних Internet-технологій. Івано-Франківськ: Видавничо-дизайнерський відділ ЦІТ Прикарпатського національного університету імені Василя Стефаника, 2008. 326с.
Лендюк Т.В. Моделювання комп’ютерного адаптивного навчання і тестування. Праці Одеського політехнічного університету. 2013. Вип. 1 (40). С.110-115.
Белоус Н.В., Куцевич И.В. Модель адаптивного контроля знаний. Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2010. № 1. С.39-45.
Weiss D.J. Computerized Adaptive Testing for Effective and Efficient Measurement in Counseling and Education. Measurement and Evaluation in Counseling and Development. July, 2004. Vol. 37. P.70-84.
Rash G. Probabilistick Models For Some Intelligence and Attainment Tests. Copenhagen: Danish Institute for Educational Research, 1960. 184p.
Кравченко О.В., Плакасова Ж.М. Аспекти формування тестів для контролю знань в системі адаптивного навчання. Штучний інтелект. 2010. № 4. С.576-583.
Артамонов Є.Б., Кашкевич І.Ф. Методика розробки адаптивних електронних навчальних курсів. Проблеми інформатизації та управління. 2016. 1 (53). С.14-17.
Дерець Є.В. Методика розробки адаптивних навчальних тестів з вищої та прикладної математики. Збірник наукових праць Дніпровського технічного університету: (технічні науки). Кам’янське: ДДТУ. 2018. Вип. 2 (33). С.127-132.
Застосування математичних моделей тестів у комплекті дистанційної освіти «Вища математика» / І.В.Алєксєєва та ін. Математичні машини та системи. 2010. № 4. С.89-98.
Про досвід застосування тестових контрольних робіт з вищої математики / І.В.Алєксєєва та ін. Математика в сучасному технічному університеті: міжнар. наук.-практ. конф.: матеріали, м. Київ, 19-20 квітня 2013 р. К.: НТУУ «КПІ», 2013. С.442-445.
Алєксєєва І.В. Про розробку тестових контрольних робіт з курсу «Методи математичної економіки». Математика у технічному університеті XXI сторіччя: дистанційна всеукр. наук. конф.: матеріали, м. Краматорськ, 15-16 травня 2017 р., Краматорськ, 2017. С.284-287.
Shiell R.C., Slepkov A.D. Integrated Testlets: A New Form of Expert-Student Collaborative Testing. Collected Essays in Teaching and Learning (CELT). 2015. 8. P.201-210.
Аванесов В.С. Применение тестовых форм в e-learning с проведением дистракторного анализа. Образовательные технологии. 2013. № 3. С.125-135.
Gilley B.H., Clarkston B. Collaborative testing: Evidence of learning in a controlled in-class study of undergraduate students. Journal of College Science Teaching. 2014. 43(3). P.83-91. http://learningcenter.nsta.org/ browse_journals.aspx?journal=jcst.
Student retention of course content is improved by collaborative-group testing / R.N.Cortright, H.L.Collins, D.W.Rodenbaugh, S.E.DiCarlo. Advanced Physiological Education. 2003. 27(3). P.102-108.
