Портал психологических изданий PsyJournals.ru
ОТКРЫТЫЙ ДОСТУП К НАУЧНЫМ ИЗДАНИЯМ 
Каталог изданий 88Рубрики 51Авторы 7690Ключевые слова 18608 Online-сборники NEW! 1 АвторамИздателямRSS RSS
ВАК РИНЦ ВИНИТИ Web of Science EBSCO Ulrichsweb DOAJ ERIH PLUS
CrossRef

Экспериментальная психология

Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет

ISSN (печатная версия): 2072-7593

ISSN (online): 2311-7036

DOI: http://dx.doi.org/10.17759/exppsy

Издается с 2008 года

Периодичность: 4 номера в год

Доступ к электронным архивам: открытый

 

Математические основы нового подхода к построению процедур тестирования * 781

Куравский Л.С., доктор технических наук, декан факультета информационных технологий, ФГБОУ ВО МГППУ, Москва, Россия, l.s.kuravsky@gmail.com
Мармалюк П.А., кандидат технических наук, заведующий лабораторией математической психологии и прикладного программного обеспечения, ФГБОУ ВО МГППУ, Москва, Россия, ykk.mail@gmail.com
Алхимов В.И., доктор физико-математических наук, профессор кафедры прикладной математики факультета информационных технологий МГППУ, Москва, Россия, alvaliv@list.ru
Юрьев Г.А., кандидат физико-математических наук, зам. декана, доцент, факультет информационных технологий, ФГБОУ ВО МГППУ, Москва, Россия, g.a.yuryev@gmail.com

Аннотация

Предложен новый подход к построению интеллектуальных и компетентностных тестов, основанный на представлении движения взора испытуемого по поверхности стимулов с помощью одной из наиболее общих разновидностей случайных процессов и технологиях его последующего анализа. Особое внимание уделено математическому обоснованию рассмотренных методов. В качестве иллюстрации приведен пример практического применения полученных результатов для выявления уровня математической подготовки студентов и школьников.

Ключевые слова: тестирование, марковский процесс, уравнение Фоккера-Планка-Колмогорова, уравнения Колмогорова

Рубрика: Математические модели

Тип: научная статья

* Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта №10-06-00423 а.

Ссылка для цитирования

Литература
  1. Барабанщиков В. А. Окуломоторные структуры восприятия. М.: ИП РАН, 1997.
  2. Барабанщиков В. А. Восприятие выражений лица. М.: ИП РАН, 2009.
  3. Барабанщиков В. А. Экспрессии лица и их восприятие. М.: ИП РАН, 2012.
  4. Барабанщиков В. А. Восприятие индивидуально-психологических особенностей человека по изображению целого и частично открытого лица // Экспериментальная психология. 2008. Т. 1. № 1. С. 62–83.
  5. Барабанщиков В. А., Ананьева К. И., Харитонов В. Н. Организация движений глаз при восприятии изображений лица // Экспериментальная психология. 2009. Т. 2. № 2. С. 31–60.
  6. Барабанщиков В. А., Демидов А. А. Экспериментальная психология в России: современное состояние и перспективы развития // Экспериментальная психология. 2011. Т. 4. № 1. С. 134–140.
  7. Барабанщиков В. А., Майнина И. Н. Оценка «глубинных» индивидуально-психологических особенностей человека по фотоизображению его лица // Экспериментальная психология. 2010. Т. 3. № 4. С. 50–71.
  8. Безруких М. М., Демидов А. А., Иванов В. В. Возрастные особенности окуломоторной активности детей в процессе чтения // Психология человека в современном мире. Т. 2: Матер. Всеросс. юбил. науч. конф., посвящ. 120-летию со дня рождения С. Л. Рубинштейна. М.: ИП РАН. 2009. С. 151–155.
  9. Демидов А. А., Жегалло А. В. Оборудование SMI для регистрации движений глаз: тест-драйв // Экспериментальная психология. 2008. Т. 1. № 1. С. 149–159.
  10. Жегалло А. В. Система регистрации движений глаз SMI High Speed: особенности использования // Экспериментальная психология. 2009. Т. 2. № 4. С. 111–117.
  11. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1976.
  12. Куравский Л. С., Баранов С. Н. Применение нейронных сетей для диагностики и прогнозирования усталостного разрушения тонкостенных конструкций // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. № 12. С. 47–63.
  13. Куравский Л. С., Баранов С. Н. Синтез сетей Маркова для прогнозирования усталостного разрушения // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2002. № 11. С. 29–40.
  14. Куравский Л. С., Баранов С. Н., Малых С. Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных: Учеб. пособие. М.: РУСАВИА, 2003.
  15. Куравский Л. С., Баранов С. Н., Корниенко П. А. Обучаемые многофакторные сети Маркова и их применение для исследования психологических характеристик // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2005. № 12. С. 65–76.
  16. Куравский Л. С., Баранов С. Н., Юрьев Г. А. Синтез и идентификация скрытых марковских моделей для диагностики усталостного разрушения // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2010. № 12. с. 20–36.
  17. Куравский Л. С., Марголис А. А., Юрьев Г. А., Мармалюк П. А. Концепция системы поддержки принятия решений для психологического тестирования // Психологическая наука и образование. 2012. № 1. С. 56–65.
  18. Куравский Л. С., Юрьев Г. А. Адаптивное тестирование как марковский процесс: модели и их идентификация // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2011 а. № 2. С. 21–29.
  19. Куравский Л. С., Юрьев Г. А. Использование марковских моделей при обработке результатов тестирования // Вопросы психологии. 2011 б. № 2. С. 98–107.
  20. Куравский Л. С., Юрьев Г. А. Об одном подходе к адаптивному тестированию и устранению его артефактов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2012 а. № 1. C. 54–66.
  21. Куравский Л. С., Юрьев Г. А. Вероятностный метод фильтрации артефактов при адаптивном тестировании // Экспериментальная психология. 2012 б. Т. 5. № 1. С. 119–131.
  22. Мармалюк П. А., Звонкина О. М. Опорные показатели глазодвигательной активности при прохождении теста Равена и автоматизация их расчета // Молодые ученые – нашей новой школе. Матер. XI Межвуз. науч.-практ. конф. с межд. участием. М.: МГППУ, 2012. С. 350–352.
  23. Панфилова А. С. Система тестирования интеллекта на базе факторных моделей и самоорганизующихся карт Кохонена // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2012. № 9 (в печати).
  24. Тихонов В. И., Шахтарин Б. И., Сизых В. В. Случайные процессы. Примеры и задачи. Т. 5. Оценка сигналов, их параметров и спектров. Основы теории информации. М.: Горячая линия-Телеком, 2009.
  25. Тюменева Ю. А. Психологическое измерение. М.: Аспект-Пресс, 2007.
  26. Хохлова А. А. Исследование глазодвигательной активности при прохождении матричного теста интеллекта Равена // Молодые ученые – нашей новой школе: Матер. X Науч.-практ. межвуз. конф. М.: МГППУ. 2011. С. 343–345.
  27. Шахтарин Б. И. Случайные процессы в радиотехнике. Т. 1. Линейные преобразования. М.: Горячая линия-Телеком, 2010.
  28. Baker F. B. The Basics of Item Response Theory. ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation. University of Maryland, College Park, MD, 2001.
  29. Brandt S. A., Stark L. W. Spontaneous eye movements during visual imagery reflect the content of the visual scene // Journal of Cognitive Neuroscience.1997. № 9. Р. 27–38.
  30. Cagli R. C., Coraggio P., Napoletano P., Boccignone G. What the draughtsman’s hand tells the draughtsman’s eye: A sensorimotor account of drawing // International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. 2008. № 22. Р. 1015–1029.
  31. Dayan P. Improving generalization for temporal difference learning: The successor representation // Neural Computation. 1993. № 5. Р. 613–624.
  32. Ellis S. R., Stark L. Statistical dependency in visual scanning // Human Factors. 1986. № 28. Р. 421–438.
  33. Gregory R. J. Psychological testing: History, principles, and applications (5th edition). N.Y.: Pearson, 2007.
  34. Gulliksen H. Theory of Mental Tests. John Wiley & Sons Inc., 1950.
  35. Hayes Т. R., Petrov A. A., Sederberg P. B. A novel method for analyzing sequential eye movements reveals strategic influence on Raven’s Advanced Progressive Matrices // Journal of Vision. 2011. № 10. Р. 1–11.
  36. Jansen A. R., Marriott K., Yelland G. W. Parsing of algebraic expressions by experienced users of mathematics // European Journal of Cognitive Psychology. 2007. № 19. Р. 286–320.
  37. Kuravsky L. S., Baranov S. N. Condition monitoring of the structures suffered acoustic fatigue failure and forecasting their service life // Proc. Condition Monitoring 2003, Oxford, United Kingdom, July 2003. Р. 256–279.
  38. Kuravsky L. S., Malykh S. B. On the application of queuing theory for analysis of twin data // Twin Research. 2000. № 3. Р. 92–98.
  39. Kuravsky L. S., Baranov S. N. Neural networks in fatigue damage recognition: diagnostics and statistical analysis // Proc. 11th International Congress on Sound and Vibration, St.-Petersburg, Russia, July 2004. Р. 2929–2944.
  40. Kuravsky L. S., Baranov S. N. The concept of multifactor Markov networks and its application to forecasting and diagnostics of technical systems // Proc. Condition Monitoring 2005, Cambridge, United Kingdom, July 2005. Р. 111–117.
  41. Kuravsky L. S., Baranov S. N., Yuryev G. A. Synthesis and identification of hidden Markov models based on a novel statistical technique in condition monitoring // Proc. 7th International Conference on Condition Monitoring & Machinery Failure Prevention Technologies, Stratford-upon-Avon, England, June 2010.
  42. Myers C. W., Schoelles M. J. ProtoMatch: A tool for analyzing high-density, sequential eye gaze and cursor protocols // Behavior Research Methods. 2005. № 37. Р. 256–270.
  43. Patalano A. L., Juhasz B. J., Dicke О. The Relationship Between Indecisiveness and Eye Movement Patterns in a Decision Making Informational Search Task // Journal of Behavioral Decision Making. 2010. № 23. Р. 353–368.
  44. Ponsoda V., Scott D., Findlay J. M. A probability vector and transition matrix analysis of eye movements during visual search // Acta Psychologica. 1995. № 88. Р. 167–185.
  45. Rabiner L. R. A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition // Proceedings of the IEEE. 1989. № 77. Р. 257–286.
  46. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests / Еxpanded edition with foreword and afterword by B. D. Wright. Chicago: The University of Chicago Press. 1980.
  47. Rayner K. Eye movements in reading and information processing: 20 years of research // Psychological Bulletin. 1998. № 124. P. 372–422.
  48. Salvucci D. D., Anderson J. R. Automated eye-movement protocol analysis // Human-Computer Interaction. 2001. № 16. Р. 39–86.
  49. Simola J., Salojarvi, Kojo I. Using hidden Markov model to uncover processing states from eye movements in information search tasks // Cognitive Systems Research. 2008. № 9. Р. 237–251.
  50. Van der Lans R., Pieters R., Wedel M. Eyemovement analysis of search effectiveness // Journal of the American Statistical Association. 2008. № 103. Р. 452–461.
  51. Vigneau F., Caissie A., Bors D. Eye-movement analysis demonstrates strategic influences on intelligence // Intelligence. 2006. № 34. P. 261–272.
  52. Wright B. D., Masters G. N. Rating scale analysis. Rasch measurements. Chicago: MESA Press, 1982.
  53. Wright B. D., Stone M. N. Best Test Design. Chicago: MESA Press, 1979.
Статьи по теме:
 
О проекте PsyJournals.ruЛауреат XIV национального психологического конкурса «Золотая Психея» по итогам 2012 года

© 1997–2018 Портал психологических изданий PsyJournals.ru  Все права защищены

Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г.

Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ

Лауреат XIV национального психологического конкурса «Золотая Психея» по итогам 2012 года

RSS-анонсы журналов Psyjournals на facebook Группа Psyjournals Вконтакте Twitter Psyjournals Psyjournals на Youtube
Индекс цитирования Яндекс.Метрика