CC BY
26
Секция вычислительной техники
Для нахождения обратной матрицы в числовом виде была написана программа на языке Бе1рЫ, которая реализует вышеописанный алгоритм.
Был проведен ряд экспериментов с матрицами различных размерностей. В качестве опытного компьютера использовалась ЭВМ с процессором Ше1 Рейшт III 800МГ ц и объемом памяти 256 Мбайт.
В результате проведенных экспериментов было установлено, что разработанная программа, в отличие от имеющихся математических пакетов, позволяет в приемлемые сроки находить в числовом виде обратную матрицу большого размера. Так, для обработки матрицы размерностью 1000 потребовалось 220 секунд.
УДК 681.3
В.Ф. Гузик, АЛ. Гармаш, АЛ. Костюк
РЕЙТИНГОВЫЙ КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ В СИСТЕМЕ ОТКРЫТОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Одной из перспективных форм организации обучения на современном этапе является система открытого образования (ОО) с использованием информационнообразовательной среды на базе телекоммуникационных средств обмена учебной информацией на расстоянии.
На кафедре вычислительной техники с 1997 года организована и практически реализуется подготовка инженеров в системе ОО по заочной форме обучения. Важным аспектом реализации дистанционной технологии обучения является совершенствование рейтингового контроля знаний студентов, создание тестов, системообразующие свойства которых выявляются современными методами корреляционного и факторного анализа [1].
Для этих целей на кафедре вычислительной техники разработана программа, позволяющая на основе автоматизированного анализа результатов тестирования выявлять системообразующие компоненты теста, совершенствовать тесты и систему оценки знаний обучающихся.
Общий порядок конструирования теста включает в себя несколько этапов.
Создается первоначальный вариант теста, содержащий к заданий (вопросов), и проводится оценочное тестирование некоторого числа N испытуемых. Полученные данные сводятся в матрицу, N строк которой, состоящих из нулей и единиц, соответствуют ответам различных студентов на задания теста, а к столбцов представляют собой так называемые профили ответов испытуемых на каждое задание
.
Затем рассчитываются коэффициенты корреляции грЫ (“фи”- коэффициенты) заданий по принципу «каждый с каждым» с номерами т и п между собой для всех т, п = 1, ..., к по формуле
А • В - В • С
гтп = ГрЫ = ■ , (1)
Р у]( А + В )(С + В)(А + С )(В + В)
где А - количество испытуемых, успешно ответивших одновременно на задания т и п;
- , т
п;
Известия ТРТУ
Специальный выпуск
С - количество испытуемых, неуспешно ответивших на задание т и успешно п;
Б - количество испытуемых, неуспешно ответивших на задания т и п.
По формуле (2) для каждого задания определяется мера трудности PJ как отношение числа правильных ответов на _|-е задание к общему числу испытуемых N1
Выполнение расчетов перечисленных показателей позволяет сделать первую “чистку” теста. Из теста удаляются слишком легкие ^ > 0,9) или слишком трудные ^ < 0,2) задания.
Далее из теста исключаются задания, имеющие много отрицательных значений коэффициентов корреляции грЫ с другими заданиями. В результате удаления таких “слабых”, “плохо работающих” заданий количество заданий в тесте сокращается, но качественно повышается рейтинговый вес оставшихся заданий.
При оценке тестов указанным методом сложность расчетов экспоненциально возрастает с ростом числа вопросов теста и участников тестирования. Однако предлагаемая методика и инструментарий позволяют автоматизировать анализ как , , , качество контроля знаний обучаемых.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. М.: Прометей, 2000.
N
Р = '=1
] N
(2)
