Педагогические науки/2. Проблемы подготовки специалистов

Кліменко О.М., Коломієць Ю.В.

ДВНЗ «Переяслав-Хмельницький державний педагогічний університет імені Григорія Сковороди»

Основні напрями розвитку систем комп’ютерного тестування.

Комп'ютерне тестування є одним з найбільш добре розроблених і широко використовуваних автоматизованих засобів перевірки знань. В даний час існує велика кількість систем контролю знань, виконаних у вигляді окремих програмних продуктів, або вбудованих в автоматизовані навчальні системи. Однак практично кожна з них орієнтована на певну предметну галузь і використовується, за рідкісним винятком, тільки її власними розроблювачами. Тому виникає необхідність розробки уніфікованої системи контролю знань, що дозволяла б використовувати ту саму оболонку для тестів різних предметних галузей.

В навчальних системах зазвичай використовуються два основних підходи до організації контролю знань:

1. Оцінка дій того, хто навчається. Цей метод застосовується в експертно-навчальних системах, заснованих на знаннях. В ході діалогу з тим, хто навчається, знання про предметну галузь і правила оцінки дій того, хто навчається, дозволяють системі визначати рівень його знань без тестування. За допомогою цього методу можна на високому рівні моделювати взаємодію викладача з тим, хто навчається. Однак ці системи написані під конкретну предметну галузь.

2. Стандартизований контроль знань. Тому, хто навчається, пропонується вибірка спеціальних завдань по відповідях на яке виноситься судження про його знання. Стандартизовані методи контролю знань мають наступні позитивні властивості, які визначають доцільність їх застосування:

короткочасність перевірки;

стандартність проведення перевірки й аналізу результатів;

можливість представлення результатів перевірки в числовій формі;

можливість математичної обробки результатів.

При використанні цих технологій виникає одна проблема: усі хто навчається, одержують ті самі питання, адже статичні тести й опитування звичайно жорстко прив'язані до деякого певного місця курсу. Інша проблема полягає в тому, що кожне питання, жорстко убудоване у тест, не може повторно використовуватися.

Для збереження питань використовують підтримуваний вручну фонд питань. Кожне питання у фонді – звичайно статичне, однак, тести – більш гнучкі. Нескладні засоби управління фондом дозволяють багаторазово використовувати питання. Такий підхід називають гнучкістю часу створення.

Часто на основі підтримуваного вручну фонду питань формують базу даних питань. База даних додає те, що прийнято називати гнучкістю часу видачі. На відміну від підтримуваного вручну списку, база даних формально структурована і доступна системі видачі питань. При наявності бази даних питань система може сама генерувати тести з набору питань. Питання можуть бути обрані випадково і поміщені в тест у випадковому порядку.

Проблема всіх систем з автоматичною генерацією тестів полягає в тому, як забезпечити належний набір питань, які складають тест. Найпростіший спосіб досягнення цього полягає в організації спеціалізованих баз даних питань для кожного уроку. Цей підхід зменшує можливість повторного використання того самого питання на різних уроках. Багато сучасних систем можуть підтримувати численні фонди питань і використовувати кілька фондів для генерації кожного.

База даних, що зберігає питання у внутрішньому форматі, є активно розроблювальною технологією збереження. Дослідницькі колективи намагаються розвивати її в трьох основних напрямках.

Перший напрямок зв'язаний з параметризованими питаннями, що дозволяє створювати необмежене число тестів з того самого набору питань.

Другий напрямок досліджень зв'язаний з розвитком метаданих питання. Якщо система «знає» трохи більше щодо питання (наприклад, тип, тема, ключові слова, частина курсу, вага чи складність), тоді система може генерувати настроєні й індивідуалізовані контрольні тести по запиту системи або викладача. Це дає можливість визначати різні параметри тесту, відповідно до потреб того, хто навчається, в конкретній точці курсу. Система генерує налаштований тест виходячи з вимог: загальна кількість питань, відносна частка питань певного типу або за певною темою, складність питань, і т.д.

Третій напрямок досліджень – адаптивна видача питань. Інтелектуальні системи генерують питання і тести, адаптовані до рівня знань того, хто навчається, а також знижують число питань, необхідних для оцінки знань. Адаптивний тест – це тест, що пристосовується до можливостей того хто екзаменується. При виконанні одного й того ж адаптивного тесту учням з високим і низьким рівнем підготовки надаються зовсім різні набори питань: першому – складні, а другому – легкі. Частки правильних відповідей в обох можуть збігатися, але так як перший відповідав на більш складні питання, то він набере більшу кількість балів. При адаптивному тестуванні спочатку задається питання середньої складності, і відразу оцінюється отримана відповідь. Якщо відповідь правильна, то оцінка можливостей того хто екзаменується підвищується. Потім задається більш складне питання. Якщо ж відповідь некоректна, то рівень можливостей учня знижується, а наступне питання обирається більш легким. В міру того, як задаються нові питання, оцінка рівня знань стає більш точною. Тест закінчується, коли точність оцінки досягає статистично прийнятного рівня (чи коли буде задана максимальна кількість питань). При адаптивному тестуванні кількість набраних балів не основана на кількості правильних відповідей, а залежить від рівня складності питань, на які дані правильні відповіді.

Поєднання основних напрямів розвитку комп’ютерного тестування, наведених у статті, ми вважаємо пріоритетним шляхом удосконалення контролюючої функції навчального процесу. Використання адаптивного тестування в сукупності з сучасними можливостями створення баз даних питань та метаданих до них є найбільш перспективним напрямом автоматизації перевірки знань.