Метод логічних мереж для моделювання систем адаптивного тестування знань
Предметом дослідження є розроблення математичного та алгоритмічного забезпечення інтелектуального інструментарію аналізу наборів тестових завдань і моделювання процесу інтерпретації якості наборів тестових завдань, що дає змогу об’єктивно та всебічно проводити безперервний контроль знань суб’єктів...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Kharkiv National University of Radio Electronics
2023-12-01
|
| Series: | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/441 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Предметом дослідження є розроблення математичного та алгоритмічного забезпечення інтелектуального інструментарію аналізу наборів тестових завдань і моделювання процесу інтерпретації якості наборів тестових завдань, що дає змогу об’єктивно та всебічно проводити безперервний контроль знань суб’єктів навчання за умови впровадження концепції віртуального розподіленого навчання (перепідготовки). Мета роботи – підвищення ефективності контролю знань суб’єктів освітнього процесу в умовах дистанційної форми навчання з допомогою застосування адаптивних методів комп’ютерного тестування на основі моделей логічних мереж і алгебри скінченних предикатів. У статті вирішуються такі завдання: формування моделі тестування в розподіленому віртуальному навчальному середовищі та моделі оцінювання валідності за змістом наборів тестових завдань. Використовуються такі методи: методи логічних мереж і алгебраїчного програмування на основі алгебри скінченних предикатів і предикатних операцій, інтелектуальний аналіз інформації. Здобуто такі результати: сформульовано принципи інтелектуального аналізу в процесі розроблення моделі універсальної логічної мережі та її застосування до актуальних завдань штучного інтелекту в галузі неформалізованого оброблення інформації, а саме в побудові систем тестування знань для розподіленого віртуального навчання.Висновки. Удосконалено алгоритми оптимального багатоступінчастого адаптивного тестування знань як частини моделей розподіленого віртуального навчання та методів аналізу успішності суб’єктів навчання. Використано кон’юнктивну декомпозицію з бінарними предикатами та досягнуто мету дослідження, оскільки таким способом будь-який багатомісний предикат можна подати логічною мережею, що моделює процес тестування знань. Описано модель суб’єкта навчання.
|
|---|---|
| ISSN: | 2522-9818 2524-2296 |