Секция 4 Методики контроля знаний обучаемых

Вид материала

Содержание

Анализ тестовых заданий для компьютерного контроля знаний при изучении иностранного языка
Акуленко В.Л.
Характеристика знаний, навыков, умений и качеств, получаемых (совершенствуемых) слушателями курсов
Курсы подготовки учителей физики в области информационных и коммуникационных технологий
The Nizhniy Tagil Technological Institute the department of The Urals State Technical University – the UPI"
Опыт разработки и использования учебно-методического комплекса по дисциплине
ГОУ ВПП “Нижнетагильский технологический институт Уральского государственного технического университета - УПИ”

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 14

the methods used to analyse the effectiveness of the test tasks

Chernysheva N.D. (formed@petrsu.ru)

Petrozavodsk State University, Petrozavodsk

Abstract

The present work deals with the methods used to analyse the effectiveness of the tasks of the test. Two parameters usually used to this purpose – facility value and discrimination index – have been applied to the test. The results are presented as histograms and discussed.

АНАЛИЗ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ИНОСТРАННОГО ЯЗЫКА

Чернышева Н.Д. (formed@petrsu.ru)

Петрозаводский ГУ, преподаватель

Тестовый метод контроля все шире используется для диагностики успешности учебного процесса в Вузах. Тесты составляются для оценки уровня овладения конкретными знаниями, отдельными разделами учебных дисциплин. Этот метод позволяет быстро оценивать знания не только группы студентов, тем самым, информируя преподавателя об эффективности его обучения, но и отдельного студента, а также помогает в выявлении особенно сложных вопросов как для группы в целом, так и для отдельных студентов. Важным шагом является проверка качества заданий составленного теста, т. е. оценка эффективности теста. Объективная оценка предполагает использование каких-либо количественных параметров, а это представляет определенную сложность для преподавателей иностранного языка.

В настоящей работе рассматриваются простые методы, которые позволяют быстро и объективно проанализировать составленный тест. Как известно [1,2], для этого используются две величины, характеризующие степень трудности и дифференцирующую силу тестового задания (индекс дискриминации). Результаты анализа теста по теме «Времена английских глаголов», составленного и используемого в процессе обучения английскому языку, представлены в виде гистограмм.

Рис. 1 представляет гистограмму трудности вопросов, которая определяется как процентное отношение студентов, правильно ответивших на данный вопрос, к количеству студентов в группе. В зависимости от различных факторов эта величина может находиться в пределах 30 –70% (при идеальной 50%)[2]. Из диаграммы видно, что все вопросы примерно одинаковые по трудности, нет особенно сложных вопросов, и только вопрос 3 оказался слишком простым.

Р

ис. 1. Анализ трудности вопросов по результатам тестирования.

Рис. 2 представляет гистограмму индекса дискриминации вопросов. Анализ теста по индексу дискриминации дает полезную информацию о способности вопроса отделить студентов, хорошо усвоивших материал от тех, кто его усвоил недостаточно. Определение этой величины предполагает разделение студентов на сильную» и «слабую» группы. Однако опыт показывает, что простое деление на две группы [2], дает противоречивые результаты анализа теста. Более четкое разделение позволяет сделать использование так называемой «буферной» группы (метод крайних групп [3]). Особенно этот метод эффективен в небольших группах и при использовании тестов с небольшим количеством вопросов. Вообще говоря, нет единого мнения по поводу того, каким должен быть индекс дискриминации, но все авторы сходятся во мнении в том, что он как минимум должен быть выше 0. Этому требованию соответствуют все вопросы теста, за исключением 10 и 15, значит, эти вопросы одинаково просты для студентов обоих групп и не эффективны. Низкой дискриминативной способностью обладают также вопросы 1, 3, 5 и 6.

Рис.2. Анализ индекса дискриминации по результатам тестирования.

На Рис. 3 представлена гистограмма выполнения данного теста студентами группы. Хорошо видно, как студенты были разделены на группы для определения индекса дискриминации. Студенты 1–5 – «слабая» группа, студенты 6-10 - «сильная» группа и студенты 11-14 – «буферная» группа.

Рис. 3. Результаты выполнения всех заданий теста студентами одной группы.

Aнализ нашего теста показал, что вопросы 1, 10 и 15 требуют доработки и изменения. В чем же дело? Ответов может быть два: материал очень хорошо усвоен всеми студентами группы или в самом вопросе содержится подсказка. В качестве примера рассмотрим один из этих вопросов.

Kevin is studying. He began studying three hours ago. He (study)______ for 3 hours.

A study

B is studying

C have been studying

D has been studying

Очевидно, то, как совершается действие, описано в тексте вопросе слишком подробно, и правильный ответ D выбрали все студенты. Вопросы 1 и 15 касаются использования времени Indefinite, и по результатам тестирования можно заключить, что усвоение этого материала не нуждается в проверке, или необходимо усложнить эти задания.

Таким образом, предложенные несложные вычисления, которые могут быть выполнены с помощью составленной программы или просто с помощью компьютера, позволяют правильно и наглядно оценить задания теста по их трудности и эффективности, а также откорректировать тест для его дальнейшего использования.

Литература

J.D. Brown. Language Learning and Technology. V.1, N 1, July 1997.
Li Xiao-Fan. Computer Assisted Language Learning. V.1, N.1, 2000.
Миронова Е.А. Материалы конгресса «Информационные технологии в образовании», 2003.

Секция 5

Подготовка специалистов в области информационных технологий

Topic 5

Preparation of specialists in the field of Information technology

Формирование ИКТ-компетентности учителя-предметника в системе повышения квалификации

Акуленко В.Л.

Институт информатизации образования РАО, Москва

“Компетентность”, “компетенции”, “ключевые компетенции”, “компетентностный подход” – эти и им подобные термины в современной педагогической науке и практике приобрели статус общеупотребимых на всех ступенях системы непрерывного образова-ния.

Отметим, что компетентностный подход возник в недрах образования взрослых в сфере управления персоналом, подготовки менеджеров разных уровней, где имеет место одна важная особенность – обучаемые уже владеют необходимыми знаниями, профессио-нальной подготовкой и требуется лишь научить их эффективно приводить в действие имеющиеся знания и постоянно их обновлять. Именно исходя из этого ключевые компе-тенции могут быть определены как наиболее общие (универсальные) способы действия, позволяющие человеку понимать ситуацию, достигать результатов в личной и профессио-нальной жизни в конкретных условиях профессионального или общественного сообщест-ва.

Успешность профессиональной деятельности любого специалиста во многом зави-сит от его уровня информационной культуры, обеспечивающей уметь собирать необхо-димые для решения определенной проблемы факты, анализировать их, выдвигать гипоте-зы решения, делать необходимые обобщения, сопоставления с аналогичными или альтер-нативными вариантами решения, устанавливать статистические закономерности, делать аргументированные выводы, применять полученные результаты для выявления и решения новых проблем.

Информатизация системы образования, обеспечивающая основу вхождения России в мировое ин-формационное пространство, предъявляет особые требования к уровню профессионализма учителей, осуще-ствляющих свою деятельность в условиях широкого внедрения средств информационных и коммуникаци-онных технологий (ИКТ) в образовательное пространство школы.

Способность педагога решать профессиональные задачи с использованием методов информатики и средств информационных технологий определим как ИКТ-компетентность.

Задача подготовки высококвалифицированных педагогических кадров, обладающих необходимым уровнем ИКТ-компетентности, стоит на всех этапах системы педагогического образования и в идеале долж-на решаться в несколько этапов, которые могут быть определены как общепользовательский, общепедаго-гический и предметный.

Остановимся более подробно на последнем этапе, обеспечивающем компетентность учителя в специ-фической для каждой дисциплине области. Для учителя физики это физический эксперимент, моделирова-ние, работа со специфическим инструментарием, с “живыми” физическими средами и др. Реализация этого этапа происходит частично на уровне профессионального педагогического образования, частично в системе повышения квалификации, а также за счет самообразования и педагогического опыта.

Система повышения квалификации как самостоятельная отрасль профессиональной образовательной деятельности, занимающаяся переподготовкой учителей-практиков, обладающих сложившимся педагогиче-ским опытом работы, сохраняя накопленный позитивный потенциал учителя, должна создавать благоприят-ные предпосылки для широкого внедрения в практику образования современных достижений в области ин-форматики и ИКТ.

Сравнительную характеристику традиционных курсов повышения квалификации учителей-предметников (на примере учителей физики) от подготовки в области информационных и коммуникацион-ных технологий удобно представить в виде таблицы:

Характеристика знаний, навыков, умений и качеств, получаемых (совершенствуемых) слушателями курсов	Традиционные курсы повышения квалификации учителей физики	Курсы подготовки учителей физики в области информационных и коммуникационных технологий
Объем учебного материала	Средний, небольшой	Очень большой
Объем принципиально новых ЗНУКов	Небольшой	Очень большой
Содержание учебного материала	В большинстве не отличается новизной	Отличается принципиальной новизной
Базисная основа учебного материала	Общая педагогика, общая физика, методика преподавания физики	Информатика, общая педагогика, общая физика, методика преподавания физики
Предварительное знакомство с содержанием учебного материала	Как правило, наличествует в достаточно большом объеме	Либо полностью отсутствует, либо носит поверхностный характер
Использование соответствующих ЗНУКов в предшествующей педагогической деятельности	Использовались в том, или ином объеме	Как правило, не использовались
Мотивация слушателей к обучению	Четко выражена	Отсутствует, либо выражена не достаточно четко
Субъективные учебные цели	Поставлены в той или иной форме	Отсутствуют, либо носят крайне неопределенный характер

Принято выделять следующие типологические цели обучения: а) получение новых знаний, новой ин-формации; б) овладение информацией на новом уровне; в) приобретение навыков и умений в использовании информации; г) выработка убеждений; д) выработка новых качеств; е) удовлетворение познавательных ин-тересов.

Только первая из названных целей обучения предполагает использование так называемой педагогиче-ской модели обучения как способа организации деятельности обучающегося и обучающего, при котором: обучающий занимает доминирующее положение, он определяет все параметры процесса обучения (цели, содержание, формы и методы, средства и источники обучения); обучающийся (в данном случае точнее – обучаемый) в силу объективных факторов занимает подчиненное, зависимое положение и не имеет возмож-ности серьезно влиять на планирование и оценивание процесса обучения, его участие в реализации процесса обучения достаточно пассивно, его основная роль – восприятие социального опыта, передаваемого ему обу-чающим.

Андрагогическая модель обучения (по Змеёву С.И.) – организация деятельностей обучающегося и обучающего, основанная на следующих основных принципах: обучающемуся принадлежит ведущая роль в процессе своего обучения (потому он обучающийся, а не обучаемый; взрослый обучающийся стремится к самореализации, к самостоятельности, к самоуправлению и осознает себя таковым; взрослый обучающийся обладает жизненным (бытовым, социальным, профессиональным) опытом, который может быть использо-ван в качестве важного источника обучения как его самого, так и его коллег; взрослый человек обучается для решения важной жизненной проблемы и достижения конкретной цели; взрослый обучающийся рассчи-тывает на безотлагательное применение полученных в ходе обучения умений, навыков, знаний и качеств; учебная деятельность взрослого обучающегося в значительной степени детерминируется временными, про-странственными, бытовыми, профессиональными, социальными факторами, которые либо ограничивают, либо способствуют процессу обучения.

Процесс обучения взрослого обучающегося организован в виде совместной деятель-ности обучающегося и обучающего на всех его этапах: планирования, реализации, оцени-вания и в определенной мере коррекции.

Эффективная программа подготовки учителя-предметника в области информатики и ИКТ должна ос-новываться как на андрагогической, так и педагогической моделях обучения: минимальный, но необходи-мый объем принципиально новых знаний и практических навыков необходимо передавать слушателям кур-сов исходя из педагогических принципов организации обучения, дальнейшее же совершенствование должно принадлежать сфере андрагогики.

considers the problems of creating and structuring a teaching aid on the subject “ Structures and Algorithms of Data Processing ”

Bobkov V. (bobkov-vv@ntiustu.ru)

The Nizhniy Tagil Technological Institute the department of The Urals State Technical University – the UPI"

Abstract

The following report considers the problems of creating and structuring a teaching aid on the subject “ Structures and Algorithms of Data Processing ”. Developed by the author, this paper deals with some key peculiarities of its usage in practical training the students of engineering college at the University level on a speciality “ Computer and Automated Systems Software ”.

ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ПО ДИСЦИПЛИНЕ
“СТРУКТУРЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ”

Бобков В.В. (bobkov-vv@ntiustu.ru)

ГОУ ВПП “Нижнетагильский технологический институт Уральского государственного технического университета - УПИ”

Рассматриваются проблемы создания и структуирования содержания учебнометодического комплекса по дисциплине “Структуры и алгоритмы обработки данных”, разработанного автором, а также некоторые ключевые особенности его использования в практике обучения студентов инженерного вуза по специальности – “Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем”.

Сегодня происходит расширение информатизации всех сфер деятельности общества. Все более широко применяемым средством, способствующим этому, является компьютер во всех его ипостасях. Дальнейшее расширение сфер его применения будет и далее увеличивать спрос на специалистов программистов. Отсюда, перед высшей технической школой стоит задача по расширению “производства” квалифицированных инженеров по специальности “Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем”.

Комплекс требований к выпускнику технического вуза по направлению “Информатика и вычислительная техника” задается ГОС (ном. гос. рег. 35 тех/бак [0]). Он предусматривает обучение по дисциплине “Структуры и алгоритмы обработки данных” в объеме 210 ч. Это время распределено нами по видам учебной нагрузки следующим образом: 102 ч. – аудиторные занятия (по 34 ч. лекций, практических и лабораторных занятий) и 108 ч. – самостоятельная работа студентов. При этом, учтены: 1) обеспеченность специальными учебными аудиториями; 2) то, что опыт, приобретенный в ходе самостоятельной практики, менее подвержен забыванию. В качестве форм контроля предусмотрен промежуточный зачет без оценки, курсовая работа и экзамен.

Работа по разработке учебнометодического комплекса по дисциплине “Структуры и алгоритмы обработки данных” ведется в течение двух лет. За этот период были выполнены: анализ документации и литературы; подготовка учебных пособий, включающих в себя обзор теоретического материала, комплекс практических заданий и вопросов для проверки знаний, с методическими рекомендациями по их использованию; разработка комплектов заданий для рефератов и курсовых работ; составление списка вопросов для итогового экзамена.

В результате изучения доступных литературных [0–0, 0–0, 0] и электронных источников [0, 0, 0, 0] был сделан вывод о необходимости подготовки единого базового учебника по дисциплине “Структуры и алгоритмы обработки данных”. Одни источники, например [0, 0–0], слишком трудны для понимания или не соответствуют современным технологиям обучения. Другие, например [0 и 0, или 0 и 0] мало соответствуют ГОСу по рассматриваемой дисциплине, или, как [0] не имеют (вернее, не имели на тот момент) русского перевода.

Учебное пособие должно, по мнению автора, удовлетворять следующим требованиям:

– наиболее полно соответствовать ГОС;

– включать в себя материалы для лекций, практических, лабораторных и самостоятельных занятий, в соответствии с объемом учебной нагрузки;

– в нем должны использоваться современные методические приемы;

– оно должно позволять использовать имеющийся в нем учебный материал при помощи современной техники.

Сначала на базе ГОС был составлен граф вложенности понятий, изучаемых как в рамках рассматриваемой дисциплины, так и смежных с нею. В результате удалось: 1) разделить весь курс на 17 тем, объединяющие в себе близкие или взаимосвязанные понятия; 2) определить очередность их изучения с учетом связей, как между ними, так и между смежными учебными дисциплинами; 3) скорректировать учебные планы с учетом выявленных междисциплинарных связей. В результате, в подготовленное учебное пособие были включены темы, в соответствии с календарным планом.

Отличительной его особенностью является направленность на развитие алгоритмического мышления студентов, под которым, в данном контексте, понимается умение выполнять декомпозицию исходной задачи на действия, выполняемые компьютером. Именно эту цель преследует комплекс практических заданий, состоящий из упражнений различной степени сложности, причем переход к следующему заданию невозможен без выполнения предыдущего. Практика показала: он позволяет студенту пройти этапы от начального знакомства с проблемой, до уверенного умения решать задачи средней сложности. Попутно решается задача развития и закрепления навыков “культурного” программирования на базовом языке Си и знакомства с Паскалем.

Уделяется внимание табличным технологиям построения алгоритмов (на базе таблиц действий) и методам их анализа ([0 – 0], [0], авторский метод анализа с применением “характеристических” уравнений алгоритмов), которые рассматриваются в комплексе со способами модификации.

Особенностью преподавания рассматриваемого курса является тесная тематическая и календарная его взаимосвязь со смежными учебными дисциплинами.

В лекционном курсе используется анимационное иллюстрирование работы сложных алгоритмов, таких, как КнутаМорриса-Пратта, Боуера-Мура, пирамидальной и поразрядной сортировки.

По мнению автора, для студентов второго курса требуется жесткий текущий контроль выполнения учебного плана, что реализуется в рамках обсуждаемого УМК путем еженедельного контроля освоения теоретического и практического материала при помощи системы тестов, которые в дальнейшем будут реализованы в электронном формате.

Литература

[uwa.edu.au/~morris/Year2/, 05.03.2003 г.]
C/C++. Программирование на языке высокого уровня / Т.А. Павловская. – СПб.: Питер, 2002. – 464 с.: ил.
C/C++. Структурное программирование: Практикум / Т.А. Павловская, Ю.А. Щупак. – СПб.: Питер, 2003. – 240 с.: ил.
Turbo Pascal/ С.А. Немнюгин. – СПб.: Питер, 2002. - 496 с.: ил.
Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Структуры данных и алгоритмы. – М.: Диалектика – 2000. – 384 стр.
Боглаев Ю.П. Вычислительная математика и программирование: Учеб. пособие для студентов вузов. – М.: Высш. шк., 1990. – 544 с.: ил.
Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных / Пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 360 с., ил.
ГОС ВПО. Ном. гос. рег. 35 тех/бак. Направление 552800 “Информатика и вычислительная техника”. Степень (квалификация) – бакалавр техники и технологии –М.: Мин. образования РФ. –2000.
Гребенёв О.Е. Структуры и алгоритмы. – Режим доступа: [.lv/~georg/programming/sa/biblio.php, 27.05.2003 г.]
Доказательство правильности программ. – Режим доступа: [.rsu.ru/deikstra/, 27.05.2003 г.]
Иванова Г.С. Основы программирования: Учебник для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – 416 с.: ил. (Сер. Информатика в техническом университете.)
Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т.1. Основные алгоритмы / Пер. с англ.– М.: Мир., 1976. – 735 с. ил.
Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т.2. Получисленные алгоритмы / Пер. с англ.– М.: Мир., 1977.– 728 с. ил.
Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т.3. Сортировка и поиск / Пер. с англ.– М.: Мир., 1978. – 844 с. ил.
Кузнецов С.Д. Методы сортировки и поиска. - Режим доступа: [msu.ru:7000/programming/theory/sorting/sorting1.shtml, 27.05.2003 г.]
Лекции по теории графов/Емеличев В.А., Мельников О.И., Сарванов В.И., Тышкевич Р.И. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. – 384 с.
Методы сжатия данных. / Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин – Режим доступа: [ession.ru/, 14.11.2003]
Многогранники, графы, оптимизаци (комбинаторная теория многогранников) / Емеличев В.А., Ковалев М.М., Кравцов М.К.– М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1981.– 344 с.
Немнюгин С.А. Turbo Pascal: практикум – СПб.: Питер, 2001. - 256 с.: ил.
Основы алгоритмизации и программирования: Учебное пособие / М.С. Львов, А.В. Спиваковский: В 2 ч. Ч. 1. – Херсон: Южноукраинский учебно-методический региональный центр “Пилотные школы”, 1996. – Режим доступа: [ua/Default.aspx?tabindex=3&tabid=4&Lang=1&Inbox=85, 05.09.2003 г.]
Программирование на языке С: Учебное пособие / Ю.Ю.Громов, С.И.Татаренко – Тамбов, Тамбовский государственный технический университет,. 1995.- 169 с.
Синтес, Антони. Освой самостоятельно объектно-ориентированное программирование за 21 день.: Пер. с англ.– М.: Издательский дом "Вильямс", 2002. – 672 с.: ил.– Парал. тит. англ.
Структуры данных и хэширование. – Режим доступа: [manual.ru/ds/, 27.05.2003 г.]

Blog

Секция 4 Методики контроля знаний обучаемых

Содержание