Марковские модели адаптивного тестирования*

Аннотация

Представлена новая технология адаптивного тестирования, основанная на использовании обучаемых структур в форме марковских моделей с дискретным и непрерывным временем. Её особенностями, в частности, являются выявление и использование при построении расчётных оценок временной динамики изменения способности справляться с заданиями теста, а также возможность учёта времени, затрачиваемого на решение тестовых задач. Разработанный подход имеет преимущества по сравнению с использованными ранее способами тестирования, что обусловлено его большей информативностью и ускорением процесса выполнения заданий.

Общая информация

* Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 10-06-00423а).

Ключевые слова: адаптивное тестирование, марковские модели, идентификация марковских моделей, IRT-подход, классические теории тестирования

Рубрика издания: Математическое моделирование

Тип материала: научная статья

Для цитаты: Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Марковские модели адаптивного тестирования // Моделирование и анализ данных. 2011. Том 1. № 1. С. 28–40.

Литература

  1. Baker F.B. The Basics of Item Response Theory. ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation, University of Maryland, College Park, MD, 2001.
  2. Gregory R.J. Psychological testing: History, principles, and applications (5th edition). - New York: Pearson. 2007
  3. Gulliksen H. Theory of Mental Tests. - John Wiley & Sons Inc, 1950.
  4. Haberman S.J. Analysis of qualitative data: new developments. - N.Y., 1988.
  5. Kuravsky L.S. and Baranov S.N. Condition monitoring of the structures suffered acoustic fatigue failure and forecasting their service life. - Proc. Condition Monitoring 2003, Oxford, United Kingdom, pp. 256-279, July 2003.
  6. Kuravsky L.S. and Baranov S.N. Neural networks in fatigue damage recognition: diagnostics and statistical analysis. - Proc. 11th International Congress on Sound and Vibration, St.-Petersburg, Russia, pp. 2929-2944, July 2004.
  7. Kuravsky L.S. and 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, pp. 111-117, July 2005.
  8. Rasch, G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. // Copenhagen, Danish Institute for Educational Research, expanded edition (1980) with foreword and afterword by B.D. Wright. Chicago: The University of Chicago Press. 1960/1980
  9. URL: http:// www.solver.com.
  10. URL: http://www.matlab.mgppu.ru/work/0015.htm.
  11. Wright B.D., Stone M.N. Best Test Design. - Chicago: MESA Press, 1979.
  12. Wright B.D., Masters G.N. Rating scale analysis. Rasch measurements. – Chicago: MESA  Press, 1982.
  13. Аванесов В.С. Педагогическое измерение латентных качеств. - Педагогическая диагностика, 2003, №4,  с.69-78.
  14. Заочников Б.И., Найденова Н.Н., Никифоров С.В., Челышкова М.Б. Шкалирование и выравнивание результатов педагогических измерений. – М.:  Логос , 2003.
  15. Карданова Е.Ю. Моделирование и параметризация тестов: основы теории и   приложения. - ФГУ «Федеральный центр тестирования», 2008.
  16. Крамер Г. Математические методы статистики. – М.: Мир, 1976. - 648 с.
  17. Куравский Л.С., Баранов С.Н., Малых С.Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных: Учеб. пособие. – М.: РУСАВИА, 2003. – 100 с.
  18. 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.
  19. Овчаров Л.А. Прикладные задачи теории массового обслуживания. – М.: Машиностроение, 1969. – 324 c.
  20. Тюменева Ю.А. Психологическое измерение. – М.: Аспект-Пресс, 2007.

Информация об авторах

Куравский Лев Семенович, доктор технических наук, профессор, декан факультета информационных технологий, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3375-8446, e-mail: l.s.kuravsky@gmail.com

Юрьев Григорий Александрович, кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой, "Прикладная информатика и мультимедийные технологии" факультета "Информационные технологии", ведущий научный сотрудник молодежной лаборатории информационных технологий для психологической диагностики, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2960-6562, e-mail: g.a.yuryev@gmail.com

Метрики

Просмотров

Всего: 1509
В прошлом месяце: 13
В текущем месяце: 9