Разработка системы контроля знаний для автоматизированной обучающей системы

Любая образовательная система включает преподавателя, обучаемого и методические материалы и является системой с обратной связью, замыкающуюся через механизм контроля знаний (плакат 1). Таким образом, она является эргатической (включает человека).
Любой эргатической системе присущ человеческий фактор: человек может ошибаться, ему свойственна субъективность, он обладает ограниченными вычислительными способностями и малой оперативной памятью. Для устранения этих недостатков в настоящее время предпринимаются попытки использования интеллектуальных обучающих систем.
В качестве инструмента педагогических измерений используются тесты (последовательность тестовых задач возрастающей трудности).
Основной целью данной работы являлись разработка алгоритма и программного обеспечения, позволяющих производить автоматический расчет статистических характеристик: трудности тестовых заданий и уровней знаний обучаемых с возможностью дальнейшей интеграции их в ИНТОС.
Начиная с истоков применения компьютеров в учебном процессе, особое внимание уделялось контролю знаний. Технические средства обучения, а затем и компьютеры в первую очередь использовались именно для проверки знаний учащихся. И до настоящего времени, несмотря на бурное развитие обучающих систем и других форм компьютерного обучения, контролирующие (тестирующие) программы составляют половину [Zaiceva, 2000] имеющихся в сети Интернет программ учебного назначения (универсальные и специализированные обучающие системы, электронные энциклопедии, обучающие игры и т.д.) и являются наиболее разработанными [Brusilovsky, 1999]. Проблемы компьютерного контроля знаний (КЗ) обычно рассматриваются в двух аспектах: методическом и техническом [Зайцева, 2000]. К методическим аспектам относятся: планирование и организация проведения контроля; определение типов вопросов и отбор заданий для проверки знаний студентов; формирование набора вопросов и заданий для опроса; определение критериев оценки выполнения каждого задания и контрольной...

В результате выполненной работы были разработаны общие контуры системы контроля знаний для автоматизированной обучающей системы, проведен сравнительный анализ методов и алгоритмов тестирования, рассмотрены классификация тестовых заданий и их свойства и характеристики; важным элементом выполненной работы можно считать автоматизацию процесса калибровки пула тестовых заданий, что, вкупе с изложенными способами проведения тестирования, дает некоторые перспективы дальнейшей работы в этом направлении.
Во-первых, численные алгоритмы, использованные в работе для решения систем линейных и нелинейных трансцендентных уравнений, при всей кажущейся универсальности, на практике сходятся далеко не всегда и, хотя в большинстве случаев этот эффект связан с некорректно составленным пулом тестовых заданий, в ряде случаев они дают неприемлемые результаты. Например, метод Гаусса при делении на малые числа может дать высокую погрешность решения или вообще вызвать ошибку деления на ноль, и должен быть улучшен с помощью алгоритма выбора главного элемента, или же полной заменой его на более сложный, но и более точный алгоритм решения системы линейных алгебраических уравнений; нелинейные алгоритмы могут быть улучшены путем введения избыточного их числа для дальнейшей адаптации к изменяющимся условиям применения.
Во-вторых, существует потребность в расширении уже откалиброванного пула тестовых заданий новыми элементами с неизвестными параметрами и сведения их к единой шкале без полной перенастройки пула. Это очень существенно, так как в современных западных системах размеры пулов достигают нескольких сотен элементов, а мощность множества репрезентативной группы исчисляется тысячами испытуемых; перенастройка пула по отношению к величине репрезентативной группы такого размера даже с использованием современных ЭВМ может занять достаточно продолжительное промежуток времени, тогда как пул ТЗ обязан обновляться достаточно часто, чтобы не утратить своих свойств.
В-третьих, необходима более...