по
Кибернетика и программирование
12+
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Статьи автора Жуйков Илья Владимирович
Кибернетика и программирование, 2016-4
Нехаев И.Н., Жуйков И.В. - Модели принятия решения в интеллектуальной системе тестирования уровней сформированности предметных компетенций c. 18-34

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.4.19863

Аннотация: Предметом исследования является возможность моделирования и автоматизированной оценки степени сформированности предметных компетенций у обучающихся на основе анализа их решений. Особый акцент делается на способе конструирования структуры усложнения типовых задач и операционного пространства возможных их решений. На основе заданного операционного пространства предлагается создавать агентов-экспертов, решения которых будут являться основой для последующего анализа рациональности и степени завершенности решений обучающихся. Результатом анализа решений обучающегося является построение его компетентностной карты. Степень сформированности компетенций определяется уровнем сложности решаемых обучающимся типовых задач в структуре данного учебного модуля. Исследование состоит в моделировании отдельных компонентов процесса решения учебных задач и способа их взаимодействия при принятии решения об уровне сформированности предметных компетенций у обучающегося. Основными выводами проведенного исследования являются: рассмотренная модель операционного пространства решений, с одной стороны, ограничивает возможный набор применяемых базовых операций и делает возможным обеспечить оформление и логирование решений пользователей системы тестирования, а с другой стороны, предоставляет свободу обучающемуся в конструировании возможных решений; решетка усложнения типовых тестовых заданий является хорошей основой для построения компетентностной карты обучающегося в виде оверлейной модели, позволяет смоделировать и оценить уровень сформированности предметных компетенций в соответствии с уровнем сложности решаемых задач, позволяет организовать адаптивное тестирование, учитывающее индивидуальные особенности обучающихся; вводимые на операционном пространстве решений структуры данных могут адаптироваться в соответствии с поступающей информацией, чтобы быть адекватными. Рассмотренные модели создают хорошую основу для применения мультиагентных и нейросетевых парадигм программирования интеллектуальных систем тестирования.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.