Четверг, 20 Июн 2024, 23:49
Приветствую Вас Гость
Меню сайта
Категории каталога
Кейс-метод [9]
УНИП [4]
учебные научно-исследовательские проекты
Современные средства [7]
Мини-чат
Главная » Статьи » Методическая копилка » Современные средства

Система адаптивного web - тестирования на нашем сайте

Адаптивное тестирование и искусственный интеллект

Процедура адаптивного тестирования предполагает анализ ответов на последовательность тестовых заданий определенной трудности. Следует отметить, что адаптивное тестирование возможно, если заранее определена трудность тестовых заданий, что предполагает их предварительную апробацию и обработку результатов с использованием методов дисперсионного анализа и теории тестирования для определения надежности, валидности, дифференцирующей способности и трудности. 
Кроме того, адаптивное тестирование можно проводить в случае, когда искусственно задан некоторый уровень сложности тестового задания Р, равный числу операций, которые надо осуществить для его правильного выполнения. Например, Р может быть равен числу формул необходимых для решения задачи, предлагаемой испытуемому системой тестирования.
В случае тестового контроля можно поступать следующим образом. Если ответ правильный, то предполагается, что уровень подготовки тестируемого выше сложности предъявленной задачи, и он способен решать задачи заданной трудности, в противном случае — неспособен. В данном случае можно использовать следующий подход. 
Если тестируемый успешно решил данное задание, то у него появляется желание решить более трудное задание. Если нет — то им будет сделана еще одна попытка решения задания той же трудности. Если оно также не решено, то предъявляется задача пониженной трудности. Если сразу не решено менее трудное задание, то предлагается задача еще меньшей трудности. Аналогично происходит процесс повышения трудности заданий. 
В результате, если исключить этап обучения при решении задач, то испытуемый выберет для себя определенный уровень трудности, вокруг которого и будет размываться трудность заданий.
Таким образом, функция «уровня знаний» является преобразованием функции «трудности» задачи через «способность решения задач» определенной «трудности». В этом случае термины «уровень знаний», «способность решения задач» и «трудность» носят нечеткий характер. Поэтому для формализации этих понятий целесообразно использование аппарата нечетких множеств. Кроме того, в указанной постановке заметна разница между «сложностью» и «способностью решения задач».
Непосредственно с адаптивным тестированием связано понятие адаптивного обучения, которое позволяет обеспечить представление учебного материала на оптимальном 50% уровне сложности, поскольку легкие задания не обладают развивающим потенциалом, а очень сложные снижают мотивацию к обучению. Адаптивное тестирование направлено на адаптацию процесса обучения к индивидуальным особенностям в условиях коллективного обучения. Контроль в первую очередь направлен на оценку состояния обученности и необходим для соответствующей коррекции учебного процесса. 
Исходный тест по предложенному модулю может быть предназначен для предварительного тестирования групп учащихся с целью приближенного определения уровня обученности группы по соответствующему модулю курса. Целесообразность адаптивного контроля определяется оптимизацией процесса тестирования, так как нет необходимости давать легкие задания знающему студенту и сложные задания не достаточно хорошо подготовленному. Использование заданий, соответствующих уровню подготовки позволяет уменьшить время тестирования и повысить точность измерения уровня знаний.

В настоящее время выделяют три варианта адаптивного контроля:

• пирамидальное тестирование;
• flexi level-тестирование;
• stradaptive тестирование.

При пирамидальном тестировании на первом шаге всем испытуемым выдаются задания одинакового среднего уровня трудности, а затем в зависимости от ответов либо более трудное, либо более простое путем деления шкалы заданий пополам. 
В нашей работе мы использовали технологию пирамидального тестирования.
В мировой практике для реализации адаптивного тестирования используются технологии, описанные в разделе информатики «Искусственный интеллект», к которым мы и обратились.

Описание системы


Ядром системы тестирования является конечный автомат, реализующий модель поведения преподавателя и так называемую функцию «уровня знаний».

Содержательно банк вопросов был разделен на три уровня: мировоззренческий, базовый, углубленный. Для простоты реализации они были названы цифрами: 3, 4, 5 соответственно.
Банк вопросов был составлен и разделен на уровни в соответствии с принципами тестологии на кафедре ИВТ КГПУ им. В.П. Астафьева.

Математическая модель конечного автомата выглядит следующим образом:

 

Функция Δ переходов задана табличным способом (Таблица 1):


Таблица 1.



Начальное состояние выделено жирным и курсивом, конечные состояния – жирным.

Оценка тестируемого формируется в соответствии с функцией (Таблица 2):

Таблица 2.

Состояние Оценка

S4 5 (отлично)

S7 4 (хорошо)

S10 3 (удовлетворительно)

S12 2 (неудовлетворительно)

Необходимый уровень валидности результатов достигается за счет нескольких рекурсивных проходов автомата.

Графически конечный автомат можно представить следующим образом (рис. 1):

Созданная система тестирования – это web–приложение и доступна через любой браузер. Для реализации использованы MySQL и PHP.



Категория: Современные средства | Добавил: cryptoland (01 Фев 2009)
Просмотров: 2524 | Комментарии: 2 | Рейтинг: 5.0/1 |
Всего комментариев: 1
1 mono_mono  
0
Господа программисты, сейчас столкнулся с этой проблемой, время мало, делать очень много...не подскажите где можно скачать данный алгоритм на php, буду очень признателен....можно в личку

Имя *:
Email *:
Код *:
Форма входа
Поиск
Рекомендуем
Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
Партнеры