Портал психологических изданий PsyJournals.ru
Каталог изданий 95Рубрики 51Авторы 8357Ключевые слова 20470 Online-сборники 1 АвторамRSS RSS

ВАК

РИНЦ

Рейтинг Science Index РИНЦ 2017

12 место — направление «Психология»

1,161 — показатель журнала в рейтинге SCIENCE INDEX

0,838 — двухлетний импакт-фактор

CrossRef

Психолого-педагогические исследования

Прежнее название: Психологическая наука и образование psyedu.ru

Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет

ISSN (online): 2587-6139

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

Лицензия: CC BY-NC 4.0

Издается с 2009 года

Периодичность: 4 номера в год

Формат: электронное издание

Доступ к электронным архивам: открытый

 

Процессуальный подход к оценке когнитивных способностей 933

Юрьев Г.А., кандидат физико-математических наук, зам. декана, доцент, факультет информационных технологий, ФГБОУ ВО МГППУ, Москва, Россия, g.a.yuryev@gmail.com

Аннотация

Компьютерное тестирование в настоящее время широко используется в медицине, психологии и образовании с целью диагностики, определения уровня компетенций и пригодности испытуемых для выполнения тех или иных функций, включая контроль качества обучения. Качество тестирования и достоверность его результатов в значительной степени зависят от технологий проведения тестов, которые в последние десятилетия стали предметом активных научных исследований. В статье рассматривается новый подход к оценке уровня когнитивных способностей человека. При решении поставленной задачи используется модель адаптивного тестирования, основанная на возможностях обучаемых марковских моделей. Испытуемому предлагается специфический тест, каждое задание которого подразумевает управление технической системой в реальном масштабе пространства и времени. Оценка уровня способности производится на основе информации, характеризующей временную динамику процесса решения такого теста. Описываемый подход лишен таких традиционных недостатков компьютерного тестирования, как увеличение вероятности случайного выбора ответа, потеря информации о логике рассуждения и процессе выполнения отдельных заданий.

Ссылка для цитирования

Фрагмент статьи

В настоящее время для оценки когнитивных способностей чаще всего применяются две группы тестов. Первая группа известна как бланковые тесты интеллекта (тесты типа «Карандаш и бумага») и их компьютерные варианты [1; 2]. Тесты этого типа требуют от испытуемого письменных ответов на задания с выбором из списка вариантов, иногда, для определенных классов задач, ответ дается в свободной форме. Оценка результатов подавляющего большинства таких тестов производится в соответствии с ключом и имеющимися нормативами, заданными для различных групп испытуемых. Основным преимуществом такого рода тестов является простота проведения  теста и оценки результатов.

Литература
  1. Акимова М.К., Гуревич К.М. Психологическая диагностика: 3-е изд. СПб., 2008.
  2. Анастази А., Урбина С. Психологическое тестирование. СПб.,2001.
  3. Дернер Д. Логика неудачи: стратегическое мышление в сложных ситуациях.  М., 1997.
  4. 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.
  5. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Адаптивное тестирование как марковский процесс: модели и их идентификация// Нейрокомпьютеры: разработка, применение.  2011.  № 2.
  6. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Использование марковских моделей при обработке результатов тестирования// Вопросы психологии.  2011. № 2.
  7. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Марковские модели адаптивного тестирования //Моделирование и анализ данных. 2011. № 1.
  8. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Об одном подходе к адаптивному тестированию//Современная экспериментальная психология: В 2 т. / Под ред. В.А.Барабанщикова. Т.1. М., 2011.
  9. Столяренко Л.Д.  Основы психологии: 3-е изд. Ростов-н/Д., 2000.
  10. 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. Cambridge,  2005.
  11. 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, 2010.
 
О проекте PsyJournals.ru

© 2007–2019 Портал психологических изданий PsyJournals.ru  Все права защищены

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

Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ

Creative Commons License

Яндекс.Метрика