Процессуальный подход к оценке когнитивных способностей ¹⁰⁰²

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.

Ключевые слова: когнитивные способности, тесты когнитивных способностей, конечный автомат, компьютерное тестирование, диагностика

Рубрика: Психология развития

Тип: научная статья

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.

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.