ИНСТРУМЕНТАРИЙ ТЕСТИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБУЧАЮЩИХ КУРСОВ

TOOLS OF TESTING IN ADAPTIVE E-LEARNING COURSES DEVELOPMENT

Yevhen Artamonov

cand. tehn. sciences, National Aviation University,

Ukraine, Kyiv

Mikhail Borisenko

student, National Aviation University,

Ukraine, Kyiv

АННОТАЦИЯ

Одной из задач информатизации высшей школы является повышение качества подготовки специалистов за счет внедрения информационно-образовательной среды с возможностью удаленного доступа к материалам. Но при удаленной работе с учебными ресурсами практически невозможно адаптировать курс под требования пользователя. В статье рассматривается инструментарий разработки адаптивных электронных учебных курсов через анализ требований пользователей и их базовый уровень знаний.

ABSTRACT

One of the tasks of the higher school informatization is to improve the quality of professionals training through the introduction of information-educational environment with remote access to content. But when working remotely with educational resources it is impossible to make adaptation of the course to the user requirements. The article discusses the tools of adaptive e-learning courses development through the analysis of user requirements and their basic level of knowledge.

Ключевые слова: Адаптивные учебные материалы; электронные учебные курсы; учебный процесс; тестовые задания.

Keywords: Adaptive training materials; e-learning courses; educational process; tests.

Сегодня электронное образование базируется на фундаменте информационных технологий, в основном это технологии электронных гипертекстовых документов, которые внедряются консорциумом W3C. Но кроме представленных в текстовом формате данных существует огромное количество документов в электронной форме, которое не поддается индексации или прямом доступу. Подобные данные могут быть использованы в учебном процессе.

Доступность и масштабность объемов электронных обучающих курсов (ЭОК) только усугубляют сложность анализа качества его содержательного наполнения с точки зрения задач учебного процесса (УП). Как и до появления Интернета, так и сегодня решение о целесообразности использования определенной информации в УП может принять только эксперт по предметной области (ПО) знаний. Поиск и анализ необходимого для организации УП текста нередко требует огромного числа времени.

Отдельной проблемой при формировании ЭОК является отсутствие предварительного анализа контингента пользователей и быстрой обратной связи, для определения уровня усвоения материала.

Поэтому актуальной научно-прикладной проблемой, подлежащей решению является отсутствие в современных ЭОК свойства адаптации общей базы знаний УП на основе автоматической корректировки вида и порядка представления материалов ЭОК с возможностью поддержки интерактивных функций. Вместе с другими факторами, проблема приводит к значительной зависимости УП от эксперта-преподавателя.

Постановка проблемы

Информационные технологии ведут к коренному изменению методов и способов получения новых знаний – эффективной организации познавательной деятельности обучающегося на основе индивидуализации обучения при сохранении целостности всего учебного процесса за счет программируемости и динамической адаптации учебных программ и УП к потребностям производства и общества. Именно для достижения этих целей есть необходимость создавать адаптивные ЭОК.

Для построения адаптивных ЭОК необходимо решить следующие задачи:

1. определить содержание, разработать структуру и средства ведения базы знаний, системы тестирования;
2. сформировать базу знаний ЭОК предметной области и задачи для тестирования студентов;
3. разработать модели элементов адаптивных ЭОК: ПО обучения, управления УП и тестирования, алгоритмов управления системой.

Формализация данных и знаний

При формальном представлении знаний о ПО должна учитываться ее количественная сторона в виде данных, поскольку понятие «знание» включает в себя понятие «данные», которые могут соответствовать множеству фактов и отношений между элементами, образующими эти факты [1; 2].

Для унификации адаптивных ЭОК модели объектов управления и предметной области обучения и тестирования, должны обеспечивать представление знаний единственным образом. Для этого подходят семантические сети знаний ПО. Представление знаний, которые базируются на семантических сетях, заключается в том, что предметная область рассматривается как совокупность объектов (сущностей, понятий) и связей (отношений) между ними [2].

Формально сетевые модели представляются в виде:

H=<I,C₁,C₂,…,C_n, Q>,                                                                       (1)

где: I – множество информационных компонентов, хранящихся в узлах сети; C₁, C₂, ..., C_n – типы связей между информационными элементами; Q – отображение, которое устанавливают соответствие между множеством типов связей и множеством информационных компонентов сети.

Преимуществами семантических сетей, как средств представления, знаний является их большие выразительные возможности, наглядность системы знаний, представленной графически. Кроме того, семантические сети имеют хорошо апробированную научную базу в виде теории графов.

Комплексный алгоритм функционирования адаптивных ЭОК строится на основе концептуальной модели, отражающей сущности процесса функционирования системы. Комплексный алгоритм должен управлять компонентами адаптивных ЭОК и обрабатывать информацию о результатах тестирования.

Требование к модулю тестирования в адаптивных ЭОК

Для расчета показателей эффективности теста строится матрица результатов тестирования, а сложность задачи определяется путем определения меры вариации тестовых баллов студентов [3]:

S = ,                                                                           (2)

где: N – число студентов; – показатель вариации тестовых баллов по всем задачам теста; M_Y – средний тестовый балл группы студентов; Y_i – количество баллов, набранных студентом.

С помощью этой формулы определяется средний уровень сложности системы тестов на основе оценки уровня сложности каждого вопроса, который в свою очередь, позволяет четко определить уровень знаний учащихся по данному вопросу.

В этом случае правильное расположение тестовых заданий в тесте повыше их валидность. Поэтому тестовые задания должны располагаться в следующей последовательности. Сначала расположены менее тяжелые тестовые задания, а затем в порядке роста их сложности. Если в ходе апробации теста выяснится, что сложность многих его задач не соответствует уровню знаний значительного количества учеников, то информация о знании конкретного студента, получаемая по результатам выполнения отдельных тестовых заданий, может быть выражена формулой:

,                                                                            (3)

где: Р₀ – априорная вероятность успешного тестирования (определяется независимым экспертом до тестирования), Р₁ – апостериорная вероятность успешного прохождения тестирования.

Если реальный уровень подготовки учащегося такой, что он априори успешно выполнит группу легких для него задач, то выполнение данной группы задач этим учащимся не дает дополнительной информации о его знаниях (P₀ ≈ P₁). Было бы целесообразно в этом случае усложнить задачу, разбить задачу на две или несколько групп по уровню сложности для разных учеников и реализовать гибкий механизм порядка представления задач, то есть в процессе тестирования система должна адаптироваться к уровню знаний ученика.

Если уровень достаточно высок по всем вопросам дисциплины (раздела, темы) и знания комплексные, то алгоритм тестирования может поставить ему десяток вопросов и выведет высокую оценку. Если уровень подготовки низкий и учащийся часто дает неверные ответы, то система начнет проверять его знания по данной дисциплине (разделу, теме), опускаясь на более низкие уровни. Чем больше ошибок допускает учащийся, тем проще становятся вопросы и тем ниже будет оценка знаний. В конечном итоге, учащемуся будет выставлена оценка по результатам тестирования занятия (темы, раздела), а после полного изучения материала курса с помощью результатов тестирования по группе тестов может быть определена и рейтинговая оценка.

Выводы

В статье был рассмотрен инструмент тестирования в рамках построения ЭОК для оценки уровня усвоения знаний и дальнейшей адаптации ЭОК под каждого пользователя.

При построении тестовых заданий особое внимание должно уделяться контрольным точкам, которые и влияют на разветвление курса, что создает эффект адаптивного подхода к преподаванию учебных материалов.

На данный момент отсутствуют готовые технологии, которые используют адаптивный подход к представлению ЭОК, что потребует разработки математических моделей всех этапов их подготовки и сопровождения.

Список литературы:

1. Артамонов Є.Б. Вирішення проблеми використання якісної класифікації параметрів в інтелектуальних системах. / Артамонов Є.Б., Масловський Б.Г. // Електроніка і зв’язок: наук.-техн. збірник, тематичний випуск «Проблеми електроніки», 2007 – Ч. 3. – С. 77–79.
2. Карпова Т. Базы данных: модели, разработка, реализация / Карпова Т. – СПб.: Питер, 2002. – 304 с.
3. Представление и использование знаний / Под ред. Х. Уэно – М. Исидзука. – Москва: Мир, 1989. – 220 с.