Оценивание успеваемости в адаптивной обучающей среде::Журнал СА 01-02.2019
www.samag.ru
Журнал «БИТ. Бизнес&Информационные технологии»      
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Наука и технологии
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

Мобильные приложения  

Искусственный интеллект в мобильных приложениях: возможности и перспективы

Обзор современных применений ИИ в мобильных приложениях, анализ перспектив развития этой технологии,

 Читать далее...

ИТ-образование  

Как сделать ИТ-образование эффективным?

Эксперты ИТ-отрасли отвечают на вопросы «СА». Обсуждаем ключевые аспекты для улучшения образовательных

 Читать далее...

Work-life balance  

Как айтишнику найти баланс между работой и личной жизнью?

Обсуждаем инструменты для эффективного управления временем, снижения уровня стресса и достижения гармонии. На

 Читать далее...

Книжная полка  

Всё самое нужное – под одной обложкой

Отличительная черта книжных новинок, выпущенных недавно издательством «БХВ» – это их универсальность. Не просто

 Читать далее...

ИТ-инфраструктура  

Системы мониторинга ИТ-инфраструктуры-2025

Без мониторинга ИТ-инфраструктуры не обходится ни одна компания, хотя бы потому, что

 Читать далее...

Открытое ПО  

Безопасность Open Source: рискуем или контролируем?

Компания «Кросс технолоджис» изучила, как используется ПО с открытым кодом в компаниях

 Читать далее...

Работа с нейросетью  

Скажи, есть ли у тебя AI, и я скажу, кто ты

Недавно сервис по поиску работы SuperJob выяснил, что каждый второй россиянин уже

 Читать далее...

Работа с Debian  

О Linux с любовью или Debian: через знание к любви

Конечно, одним лишь перечислением замечательных качеств любовь к Linux не возникнет. Для

 Читать далее...

Опрос  

Защита личных и клиентских данных: как мошенники используют ИИ и как защититься?

По данным RED Security, общее число кибератак на российские компании в 2024

 Читать далее...

Опрос  

Облачные инструменты для разработчиков

Эксперты ИТ-отрасли отвечают на вопросы «Системного администратора» > Как с помощью облака сделать

 Читать далее...

Опрос  

Рынок мобильных приложений: что будет актуальным в 2025 году?

Эксперты ИТ-отрасли отвечают на вопросы «Системного администратора» > Ваши прогнозы: чего ожидать от

 Читать далее...

Рынок труда  

Как успешно пройти все этапы собеседования на ИТ-должность?

По оценкам государства, дефицит ИТ-специалистов составляет от 740 тысяч до 1 миллиона

 Читать далее...

Спецпроект «Базальт СПО». Развитие Open Source в России  

Алексей Смирнов: «Сейчас трудно найти программный продукт, в котором нет свободного кода»

Какое будущее ждет свободное ПО? Влияет ли свободная или несвободная разработка на

 Читать далее...

Спецпроект «Базальт СПО». Развитие Open Source в России  

Николай Костригин: «Мы создали Hantis, конвейер автоматизации. Проекты, исследуемые разными инструментами, переходят от одного исполнителя к другому, развиваются, возвращаются к автору, и так по кругу»

О том, как идет работа по повышению безопасности отечественного программного обеспечения, рассказывает

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 7834
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 8100
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 5454
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3463
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 4264
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 4262
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6800
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3615
Комментарии: 0
Основы блокчейна

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3885
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений

 Читать далее...

16.02.2017г.
Просмотров: 7776
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке

 Читать далее...

17.05.2016г.
Просмотров: 11130
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов

 Читать далее...

30.03.2015г.
Просмотров: 12863
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию

 Читать далее...

18.02.2014г.
Просмотров: 14631
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

 Читать далее...

13.02.2014г.
Просмотров: 9563
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте

 Читать далее...

12.02.2014г.
Просмотров: 7530
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли

 Читать далее...

10.02.2014г.
Просмотров: 5813
Комментарии: 4
Страна в цифрах

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 5007
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 3860
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

 Читать далее...

04.12.2013г.
Просмотров: 3539
Комментарии: 0
Паутина в облаках

 Читать далее...

03.12.2013г.
Просмотров: 3777
Комментарии: 1
Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Оценивание успеваемости в адаптивной обучающей среде

Архив номеров / 2019 / Выпуск №01-02 (194-195) / Оценивание успеваемости в адаптивной обучающей среде

Рубрика: Наука и технологии /  Раздел для научных публикаций

Без фото ФРОЛОВ А.В., ФГБОУ ВО «МГУ им. адм. Г.И. Невельского», Владивосток, начальник компьютерного класса № 1 кафедры автоматических и информационных систем, факультет электроники и информационных технологий, Владивосток, Frolov@msun.ru

Без фото ФРОЛОВА Е.С., ФГБОУ ВО «МГУ им. адм. Г.И. Невельского», Владивосток, аспирант кафедры автоматических и информационных систем, факультет электроники и информационных технологий, Владивосток, odinochka_ja@bk.ru

Оценивание успеваемости
в адаптивной обучающей среде

Инфраструктура современной образовательной среды является адаптивной. Необходимы системы оценивания, соответствующие требованиям адекватности, безопасности, технологичности, интерактивности, массовости, стандартизации, адаптивности и др. В статье рассматривается задача оценивания учебных достижений обучаемых, формирования их рейтинга при адаптивном обучении, тестировании. Предложена модель оценивания, составления рейтингового списка на основе квалиметрического метода учета достижений каждого студента и статистико-математической их оценки

Введение

В современном образовательном процессе вуза осуществляется переход к компьютерным системам обучения и контроля, самообучению. Это стимулирует и активно продвигаемый сейчас компетентностный подход к обучению [1, с. 48]. Вузам следует применять гибкие учебные программы, согласованные с требованиями ФГОС, настраиваемыми («масштабируемыми») адаптивными методами познания.

Лишь такой специалист сможет конкурировать на динамичном рынке труда, у которого сформировано собственное правильное профессиональное мировоззрение. Именно поэтому инфраструктура образовательной среды должна давать возможность индивидуального, творческого отклика на складывающуюся ситуацию. Таким образом, необходимы подходы, методики, регуляторы оценки, направленные на формирование профессионально грамотного персонала с таким мировоззрением [2, с. 10].

В работе рассмотрена подобная задача оценивания, на основе решения которой можно формировать рейтинговые списки обучаемых.

Постановка задачи

Современному динамичному процессу обучения статический контроль уже недостаточен, необходим управляемый, динамичный адаптивный контроль.

Осуществляется адаптивное тестирование, которое приспосабливается к учебным достижениям каждого обучаемого, его текущим знаниям. Если конкретный модуль (тест) не осилен – предлагается более легкий тест, если все осилены, то предлагается более сложный.

Регулируются уровень сложности предъявляемого контента, тестов (комплектов тестов), а перевод на следующий продуктивный уровень осуществляется по результатам успешности обучения на предыдущем этапе, причем возможны случаи:

  1. сначала выдается задание среднего уровня и осуществляется переход к уровню ниже или выше, в зависимости от успешности выполнения задания;
  2. сначала выдается задание нормативно-критериального уровня (т.е. по требованиям ФГОС, учебных программ), и далее переход к заданию сложности выше (ниже);
  3. сначала выдается задание низшего уровня, и далее переход к заданию более высокого уровня.

Адаптивное тестирование обеспечивает объективность оценок компетенций обучающегося, исключая регулярную помощь обучающего на каждом этапе, сводящего его функции к функциям тьютора.

Если, например, B – множество задач в задании, A – количество правильных ответов, то для оценки C уровня подготовки студента можно использовать в простейшем случае:

При этом отождествляя:

  • менее 60% с оценкой «неудовлетворительно»,
  • 61-80% – «удовлетворительно»,
  • 81-94% – «хорошо»,
  • 95-100% – «отлично».

Эта шкала – простая, но изменяемая. Есть более «развернутые» шкалы, например [3, c. 34], десятибалльная (0-10 баллов, 0 баллов – «полная неподготовленность», 10 баллов – «очень высокий уровень подготовленности»).

В компьютерной среде, если обучаемый не справится с заданием (тестом) за отведенный квант времени, автоматически выдача вопросов (тестовых заданий) прекращается, результат идентифицируется по правильно выполненным заданиям (см. рис. 1).

Рисунок 1. Схема адаптивного тестирования (https://novainfo.ru/article/16038)

Рисунок 1. Схема адаптивного тестирования (https://novainfo.ru/article/16038)

Валидность, надежность тестов оценивается часто гипотезой нормального или логнормального распределения тестовых результатов. Трудность тестовых комплектов оценивается индексом выполнимости:

где:

  • n – сколько испытуемых прошло тестирование успешно,
  • N – сколько всего было протестировано.

Модель оценивания

Пусть требуется составить рейтинговый список обучающихся по n дисциплинам:

  • с учетом важности предметов αii=1,2,...,n;
  • оценок bij учащегося j=1,2,...,mbij[0;Bi], Bi – максимальный балл студента по i-му предмету;
  • βij – шкалированная оценка по некоторой шкале:

Успеваемость k-го обучаемого (из K обучаемых) по i-й дисциплине определим зависимостью, аналогичной [4, с. 122]:

где:

  • di – успеваемость по i-й дисциплине,
  • rijl – рейтинговая оценка,
  • N – нормирующая величина, зависящая от общего количества оценок, полученных обучающимися по i-му предмету.

В общем случае удельная ([0;1]) оценка:

Можно вместо усреднения использовать средневесовое взвешивание, используя весовые коэффициенты γi (значимости i-го предмета):

Для каждого испытуемого определяются индивидуальные (адаптивные) стратегии, кривые испытуемых, обученности, объективности тестов и оценок.

Например, реализуя квалиметрический подход к оцениванию достижений студента [5, c. 10].

Заключение

В условиях наступающей цифровой экономики, необходимости соответствующих компетенций актуализируются проблема объективности, задачи количественной оценки тестирования компетенций.

Предложенный в статье подход и математическая модель оценивания учебных достижений обучаемых, формирования их рейтинга при адаптивном обучении, тестировании помогут повысить объективность оценивания в адаптивных (компьютерных) средах обучения.

  1. Корчагин Е.А., Сафин Р.С. Компетентностный подход и традиционное представление о высшем образовании. // «Высшее образование в России», № 11, 2016 г. – С.47-54.
  2. Khnyfr H. The higher education system in the world with strategy // Journal of Cultural Management, № 3, 2005, pр.10-16.
  3. Казиев В.М., Казиева Б.В. Тестирование в современном высшем образовании. – М.: НОУ «ИНТУИТ». – 2015. – 137 с.
  4. Нестеров В.Л., Радченко В.И., Салтынская Г.К. Оценка успеваемости учащихся и информационные технологии. // «Информатика и образование», , № 11, 2005 г. – С.121-123.
  5. Дубцова М.М. О реализации квалиметрического подхода в решении проблемы оценивания учебных достижений студентов вуза. // «Перспективы науки», –2014, № 5, 2014 г. – С. 9-11.

Ключевые слова: контроль, адаптивность, обучение, тестирование, обучаемый, образование.


Estimation of progress in the adaptive educational environment

Frolov A.V., FSBEI of HE "MSU. adm. G.I. Nevelskogo”, Vladivostok, Head of Computer Class No. 1, Department of Automatic and Information Systems, Faculty of Electronics and Information Technologies, Vladivostok, Frolov@msun.ru

Frolova E.S., FSBEI of HE "MSU. adm. G.I. Nevelskogo”, Vladivostok, Postgraduate Student, Departments of Automatic and Information Systems, Faculty of Electronics and Information Technologies, Vladivostok, odinochka_ja@bk.ru

Abstract: Infrastructure of the modern educational environment is adaptive. The corresponding systems of estimation conforming to requirements of adequacy, safety, technological effectiveness, interactivity, mass character, standardization, adaptability, etc. are necessary. In article the problem of estimation of educational achievements of trainees, formations of their rating at adaptive training, testing is considered. The model of estimation, drawing up the rating list is offered

Keywords: control, adaptability, training, testing, trainee, education.


Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru