ГЛАВНАЯ
> Вернуться к содержанию
Статьи автора Жуйков Илья Владимирович
Кибернетика и программирование, 2017-4
|
Нехаев И.Н., Жуйков И.В., Бастраков Р.В. - Архитектура интеллектуальной системы тестирования уровней сформированности предметных компетенций |
|
c. 41-65
|
DOI: 10.25136/2644-5522.2017.4.23840
Аннотация: В статье рассматривается архитектура компьютерной системы тестирования, обладающей признаками интеллекта. Интеллектуальность системы тестирования заключается в адаптивности процесса тестирования, в возможности диагностики и выявлении ошибок решения и обеспечивается использованием базы знаний предметной области, структуры усложнения кейсовых заданий, экспертной подсистемы, компетентностной модели обучающихся. Предметом исследования является способ и результаты реализации автоматизированной оценки степени сформированности предметных компетенций у обучающихся на основе анализа их решений задач, генерируемых в соответствии со структурой усложнения типовых задач. Рассматриваются варианты использования системы интеллектуального тестирования в контексте онлайн-обучения, компонентная архитектура реализуемой системы как подсистемы обучения, встраиваемой в LMS Moodle, диаграммы функционирования и применения системы. Исследование состоит в анализе архитектуры реализованной среды решения учебных задач и структуры принятия решения об уровне сформированности предметных компетенций у обучающегося. Анализируются результаты внедрения подсистемы в реальный онлайн-курс. Основными выводами проведенного исследования являются: используемая архитектура подсистемы является достаточно гибкой и делает возможным обеспечить оформление и логирование решений пользователей системы тестирования, предоставляет свободу обучающемуся в конструировании возможных решений; сравнительный анализ решения с решениями агентов-экспертов позволяет оценить рациональность решений; построение компетентностной карты обучающегося в виде оверлейной модели позволяет оценить уровень сформированности предметных компетенций в соответствии с уровнем сложности решаемых задач, позволяет организовать адаптивное тестирование, учитывающее индивидуальные особенности обучающихся; система является открытой для дальнейшего развития за счет внедрения мультиагентных и нейросетевых решений.
|