Методы и модели интеллектуального автоматизированного контроля знаний
Информация - Педагогика
Другие материалы по предмету Педагогика
Реферат
Методы и модели интеллектуального автоматизированного контроля знаний
Аннотация
Настоящий реферат содержит результаты анализа методов и моделей интеллектуального контроля знаний с применением средств вычислительной техники, существующих на данный момент в области образования. Также рассказывается о новых разработках в этой области и собственных мыслях автора. Узловыми вопросами работы является обзор имеющихся средств автоматизации контроля знаний и тестирования, теоретические разработки различных авторов, методы построения интеллектуальных систем контроля, модели оценивания знаний.
Содержание
Введение5
1. Контроль и тестирование7
1.1 Функции контроля7
1.1.1 Контролирующая функция7
1.1.2 Обучающая функция7
1.1.3 Диагностическая функция8
1.1.4 Прогностическая функция8
1.1.5 Развивающая функция8
1.1.6 Ориентирующая функция9
1.1.7 Воспитывающая функция9
1.2 Методы контроля9
1.2.1 Устная проверка9
1.2.2 Проверка письменно графических работ11
1.2.3 Проверка практических и лабораторных работ12
1.3 Средства контроля12
1.3.1 Безмашинные средства контроля12
1.3.1.1 Проверка домашнего задания12
1.3.1.2. Диктант13
1.3.1.3 Организация самостоятельных работ13
1.3.1.4. Организация контрольных работ13
1.3.2 Машинные средства проверки14
1.4 Компьютерное тестирование14
2. Интеллектуальное тестирование19
2.1 Методы и модели20
2.1.1 Модели распознавания образа уровня знаний20
2.1.2 Предметно - критериальная методика составления тестов22
2.1.3 Метод определения количества образовательной информации24
2.1.4 Информационно-генетические алгоритмы26
2.1.5 Модель Раша28
2.1.6 Абсолютная временная шкала измерения знаний31
2.1.7 Методика статистического анализа качества обучения32
2.1.8 Модель адаптивного тестового контроля34
2.1.9 Концептуальная модель адаптивного тестового контроля знаний36
2.1.9.1 Блок целей обучения36
2.1.9.2 Блок содержания36
2.1.9.3 Блок измерения37
2.1.9.4 Блок адаптивного обучения39
2.1.9.5 Блок системы мониторинга.42
2.1.10 Технология рейтинговых исследований качества образования с применением нейронных сетей42
2.2 Собственные разработки45
2.2.1 Тестирование по методу цепочек вопросов45
2.2.2 Автоматизированный контроль знаний по методике уточняющих вопросов46
2.2.4 Алгоритмы прямого тестирования в интеллектуальной автоматизированной системе контроля знаний48
2.2.5 Метод адаптивного автоматизированного тестирования знаний50
Заключение52
Список использованной литературы54
Введение
В последние годы в России в сфере образования наблюдается стремительное усиление интереса к автоматизации промежуточного и финального контроля результатов обучения учащихся самых различных учебных заведений, начиная от школ и заканчивая коммерческими курсами. Самым популярным видом такого контроля является тестирование, основанное на диалоге вычислительной системы с пользователем. Стремительный рост быстродействия компьютерных систем, уменьшение цен на вычислительную технику, появление качественных и мощных систем программирования увеличило потребность в системах, позволяющих объективно, быстро и надежно оценивать знания учащихся, предлагая интересные формы взаимодействия с ними.
Но вопрос создания таких систем является не однозначным, и авторы существующих разработок иногда отходят от педагогической и психологической стороны вопроса, пытаясь максимально увеличить привлекательность своих программных продуктов за счет средств мультимедиа. Иногда программисты просто игнорируют процесс взаимодействия с непосредственно носителями знаний (преподавателями), что отражается на существующих приложениях. Очень часто сами преподаватели не владеют в должной мере методами оценки качества создаваемых тестов (будем говорить о тестировании).
Необходимо отметить, что первые концепции компьютеризации обучения возникли более 30 лет назад под лозунгом “техническое перевооружение педагога, механизация его труда”, “обучающей машины”, имитирующей процесс индивидуальной работы преподавателя с обучаемым. Со временем росло понимание их ограниченности. Определенное распространение получили попытки использовать в учебном процессе системы искусственного интеллекта [1]. Именно применение методов искусственного интеллекта и инженерии знаний, на мой взгляд, поможет превозмочь субъективность и прямолинейность процесса тестирования, поднимая уровень оценивания знаний машинными системами. Дело в том, что применение традиционных методов компьютерного обучения и контроля (прямое тестирование, бальная система, и т.д.) неприемлемо: для того, чтобы оценить знания обучаемого, преподавателю приходится переработать огромное количество информации, и процесс взаимодействия оценивающего и оцениваемого не поддается строгой формализации, поэтому три основные алгоритмические структуры (последовательная, ветвление, цикл) при реализации машин?/p>