Естественные и технические науки, № 5, 2010
Информатика, вычислительная техника и управление
Системный анализ, управление и обработка информации
Чумаченко П.Ю., кандидат технических наук, доцент Фоминова Н.С., доцент (Московский государственный институт электронной техники)
ПОСТРОЕНИЕ АЛГОРИТМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО ПОДХОДА
В статье описывается способ построения алгоритма интеллектуального тестирования на основе оригинального критерия выбора следующего тестового запроса, базирующийся на принципах адаптивного подхода.
Ключевые слова: алгоритм, интеллектуальное тестирование, адаптивный подход, тестовый запрос.
THE CONFORMATION OF BASED ON ADAPTIVE APPROACH AN INTELLECTUAL
TESTING ALGORITHM
In the article is described conformation method of the intellectual testing algorithm, on basis of original criterion for the next test query selection, founded on adaptive approach principles.
Keyword: algorithm, intellectual testing, adaptive approach, test query.
Существующие системы тестового контроля знаний имеют ряд значимых недостатков: неразработанность педагогических и организационных приемов использования компьютерных средств, субъективизм в оценке результатов обучения, отсутствие возможности наиболее полно учитывать индивидуальные особенности тестируемых. Решением данной проблемы является применение систем контроля знаний, основанных на математически обоснованных интеллектуальных алгоритмах тестирования, обеспечивающих объективность оценки уровня знаний и позволяющих проводить измерения, связанные с выполнением теста, одновременно с его изменением и дополнением на основе результатов измерений.
В общем случае можно выделить две задачи тестирования: поиск наискорейшей ошибки и определение наилучшего приближения (получение большего количества информации об испытуемом); наиболее часто в педагогической практике используется вторая задача тестирования. Определим компоненты задачи тестирования: объектом тестирования положим тестируемую систему (заменим отображением из множества входных данных во множество выходных F : A ^ B ); эталоном - идеальное отображение; критерием эквивалентности - совпадение реакций эталона и объекта тестирования на тестовые запросы: Vaj,a2 е A (aj = о^) о (F(ai) = Fi(a{) о о F(a2) = Fi(a2)), F(ax) - ответ тестируемой системы на a1 , Fi (a1) - ответ идеальной системы; мерой эквивалентности - вероятность ошибки на тесте: p(r), т = {(a, Fi (a)) a е a}. Таким образом, для решения задачи тестирования и
реализации адаптивных свойств процесса тестирования предлагается на множестве запросов определить связи и вероятности эквивалентности - p(ax = a2), а также значения возможных
Естественные и технические науки, № 5, 2010
вероятностей ошибок на тестовых запросах - р(а1). Изменение вероятности ошибки на одном тестовом запросе влияет на вероятности ошибки для остальных запросов, потому предположения о вероятностях ошибок содержат неопределенность. Для ее уточнения последовательно задаем такие тестовые запросы, которые уменьшат колебания вероятности ошибки. За счет связей между тестовыми запросами (отношение эквивалентности и определенная на нем вероятность эквивалентности) при увеличении числа зафиксированных вершин неопределенность будет монотонно стремиться к нулю. На основе данных предположений был определен критерий выбора следующего тестового запроса для адаптивной стратегии тестирования:
^ ^ 1 1и
V = аг§ тах тт
у2 е¥ V *
V V
тах(р(у1) рО! = У2) + (1- рЫХ1 - р^ = У2)))
у1еУ *
На основе предложенного критерия выбора тестовых запросов легко построить алгоритм адаптивного тестирования, эффективность которого подтвердили численные эксперименты, показавшие: увеличение точности приближения при фиксированном количестве запросов на 3-58% в зависимости от количества тестовых запросов; уменьшение количества тестовых запросов в среднем на 20% при фиксированной точности тестирования. При этом алгоритм позволяет точнее и глубже оценить знания тестируемого за счет тематического упорядочивания вопросов и построения логической структуры опроса, с целью получения большего количества информации об испытуемом. Исследование и разработка алгоритма интеллектуального тестирования на основе адаптивного подхода является составной частью НИР, проводимой в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг.
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.