Разработка модуля анализа результатов тестирования участников деловой игры
Разработка алгоритма оценивания компетенций на основе результатов тестирования участников деловой игры. Архитектура "Студии компетентностных деловых игр". Статистических методы оценки результатов тестирования. Разработка модуля и архитектуры приложения.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.08.2017 |
| Размер файла | 1,7 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
97
Размещено на http://www.allbest.ru/
Пермский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики
Выпускная квалификационная работа
Разработка модуля анализа результатов тестирования участников деловой игры
по направлению подготовки 38.03.05
Бизнес-информатика образовательная программа "Бизнес-информатика"
Куклин Виталий Викторович
Рецензент, к. т. н., доцент,
доцент кафедры механики сплошных сред и вычислительных технологий ПНИПУ В.Н. Терпугов
Руководитель: к. ф-м. н., доцент,
доцент кафедры информационных технологий в бизнесе
Л.В. Шестакова
Пермь, 2017 год
Аннотация
Автор - Куклин Виталий Викторович, студент 4 курса группы БИ-13-1 НИУ ВШЭ-Пермь. Тема выпускной квалификационной работы - Разработка модуля анализа результатов тестирования участников деловой игры. Работа содержит описание разработки алгоритма для оценивания компетенций участников деловой игры, анализ статистических методов обработки результатов тестирования, проектирование базы данных модуля анализа, разработку модуля анализа. Модуль анализа результатов тестирования участников предназначен для оценки уровня освоенности компетенций на основе результатов прохождения тестирования участниками деловой игры.
Основная часть работы состоит из четырёх глав:
1. Анализ предметной области.
2. Статистические методы оценки результатов тестирования.
3. Проектирование модуля анализа результатов тестирования.
4. Разработка модуля анализа результатов тестирования.
Количество страниц - 110, количество иллюстраций - 44 (включая 5 в приложении), количество таблиц - 34, количество приложений - 2.
Оглавление
- Аннотация
- Введение
- Глава 1. Анализ предметной области
- 1.1 Деловая игра
- 1.2 Компетенции
- 1.3 Тестовое задание и тест
- 1.4 Разработка алгоритма оценивания компетенций на основе результатов тестирования участников деловой игры
- 1.5 Архитектура "Студии компетентностных деловых игр"
- 1.6 Выводы по главе
- Глава 2. Статистических методы оценки результатов тестирования
- 2.1 Статистические методы оценки результатов участников теста
- 2.2 Статистические методы оценки качества теста
- 2.3 Выводы по главе
- Глава 3. Проектирование модуля анализа результатов тестирования
- 3.1 Описание объекта автоматизации
- 3.2 Архитектура подсистемы измерения
- 3.3 Инфологическая модель базы данных
- 3.4 Даталогическая модель базы данных
- 3.5 Физическая модель базы данных
- 3.6 Проектирование форм
- 3.7 Выводы по главе
- Глава 4. Разработка модуля анализа результатов тестирования
- 4.1 Архитектура приложения
- 4.2 Модуль просмотра игроков системы
- 4.3 Модуль просмотра отчётов игрока
- 4.4 Модуль просмотра отчётов по тесту
- 4.5 Тестовый пример
- 4.5 Выводы по главе
- Заключение
- Библиографический список
- Приложение А. Диаграммы последовательности
Введение
Информационные технологии влияют на образовательный процесс. Всё чаще в образовательной среде применяются активные методы обучения, которые повышают заинтересованность освоения материала и увеличивают эффективность обучения [1]. К таким методам относятся деловые игры, которые позволяют развивать необходимые компетенции игрока.
На кафедре информационных технологий в бизнесе ведётся разработка информационной системы (далее ИС)"Студии компетентностных деловых игр (далее СКДИ)". СКДИ позволяет проектировать и проводить компьютерные деловые игры с целью формирования у игрока определенного уровня профессиональных компетенций.
Разработка ИС СКДИ ведется уже третий год и на данный момент наиболее проработанной подсистемой является подсистема проектирования деловой игры. Также идёт разработка подсистем проведения и мониторинга. Но модуль анализа результатов, который должен позволять получать качественные данные о прохождении тестирования участником деловой игры, пока не реализован. Данный модуль системы СКДИ позволит получать данные о приобретенных компетенциях игроком в ходе прохождения деловой игры, которые далее будут поступать в подсистему проектирования для качественного составления последующих тестов на основе результатов прохождения теста определенным игроком. Отсутствие такого модуля объясняет актуальность разработки модуля анализа результатов тестирования участников деловой игры.
Проблема данного исследования заключается в отсутствии средств для оценки компетенций участников деловой игры.
Объектом исследование является процесс анализа результатов тестирования участников деловой игры. Предметом исследования является подсистема анализа результатов тестирования участника деловой игры.
тестирование модуль приложение
Цель работы: разработать модуль анализа результатов тестирования участников деловой игры для оценки компетенций игроков при прохождении тестов.
Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать и разработать модель соотнесения компетенций и тестовых заданий.
2. Выбрать методы статистического анализа для оценки результатов тестирования.
3. Проектирование модуля анализа результатов тестирования участников деловой игры.
4. Разработка модуля анализа результатов тестирования участников деловой игры.
При выполнении работы будут использованы общенаучные и теоретические методы исследования. На первом этапе работы необходимо провести анализ процесса проведения ДИ, рассмотреть методы статистического анализа и научные работы, посвященные проектированию подсистемы мониторинга СКДИ. В результате проведения анализа, будут получены теоретические данные, которые будут использованы для проектирования и разработки модуля анализа СКДИ.
Глава 1. Анализ предметной области
1.1 Деловая игра
Одним из ключевых понятий данной работы является понятие "деловая игра". Рассмотрим понятие деловой игры с точек зрения разных авторов.А. А. Вербицкий определяет деловую игру как способ формирования в образовательном процессе предметного и социального содержания профессиональной деятельности. Деловая игра позволяет моделировать реальные производственные процессы, что позволяет достичь формирования социальных и профессиональных навыков [2].
В процессе длительного развития, деловые игры нашли своё место в образовательной среде. На основе исследований по разработке деловых игр были получены: игры, позволяющие формировать и развивать профессиональные качества игрока; методики обучения, переподготовки кадров и повышения квалификации [3].
Были рассмотрены две точки зрения на термин "деловая игра". Авторы сходятся во мнении о том, что деловые игры позволяют его участнику формировать профессиональные качества. Кроме того, А.Н. Панова утверждает, что деловые игры обладают высокой эффективностью обучения [3, стр.332]. С данной точкой зрения можно согласиться, т.к. деловые игры позволяют увеличить эффективность обучения и формировать у участников игры ряд качеств (компетенций). Кроме того, существует такое понятие как понятие "Компьютерная деловая игра" (Далее КДИ). Е.В. Тымченко [8] определяет понятие "компьютерная деловая игра" как учебно-тренинговая компьютерная система, которая построена на основе математической модели и описывающая процессы, приближенные к реальной ситуации. По сравнению с деловой игрой КДИ имеет ряд преимуществ:
· для проведения КДИ необходимы меньшие временные затраты;
· КДИ может проходить без непосредственного участия преподавателя;
· обработка результатов участников с помощью КДИ происходит намного быстрее.
Поэтому на кафедре информационных технологий в бизнесе активно разрабатывается система "Студия компетентностных деловых игр, которая является одним из способов реализации КДИ.
1.2 Компетенции
Далее рассмотрим термин "компетенция" с разных точек зрения. С позиции Н.В. Соснина [4] компетенция представляется как обобщенная характеристика профессионализма специалиста вне зависимости от его личностных качеств. Набор компетенций - это позиция для проектирования образовательной программы, которая описывает качества работника, которыми он должен овладеть в ходе обучения. Овладение компетенциями конкретной профессии происходит в системе начального, среднего и дополнительного профессионального образования, а также высшего образования. В условиях ВУЗа организовать профессиональную деятельность, приближенную к реальной, сложно.
Понятие компетенции, например, В.А. Спивак определяет, как способности работника (физические и психические качества, лидерский потенциал, гибкость, творческий потенциал, способность к развитию и другие) выполнять профессиональную деятельность в соответствии с требованиями занимаемой должности, которые формируются организацией.
В то же время, американские специалисты, сторонники "личностного" подхода, ограничивают понятие компетенции либо качествами личности, либо знаниями, умениями, способностями и используют аббревиатуру KSAO [6]:
· знания (knowledge);
· умения (skills);
· способности (abilities);
· иные характеристики (others).
Рассмотрев несколько позиций на понятие компетенций, необходимо отметить, что компетенции рассматривают с двух точек зрения:
· компетенции рассматривают как личностные характеристики, в которые входят: лидерство, гибкость, творческий потенциал и другие;
· компетенции рассматривают как инструмент, позволяющий оценить уровень профессионализма специалиста.
СКДИ позволяет проектировать и проводить компьютерные деловые игры с целью формирования профессиональных компетенций. Поэтому возникает проблема оценки уровня сформированности компетенций у игроков. В данной работе в качестве инструмента измерения компетенций предлагается использовать тестирование игроков. Компетенции будут рассматриваться как набор знаний и умений, и соотноситься с тестовыми заданиями деловой игры, т.е. каждый тест будет оценивать определенный набор компетенций участника игры.
1.3 Тестовое задание и тест
Рассмотрим понятие "Тестовое задание", которое включает в себя ряд характеристик:
Содержание. Тестовое задание должно быть сформулировано чётко и однозначно. Формулировку задания нужно стараться уместить в одном предложении, и при этом тестовое задание должно легко восприниматься каждым испытуемым [7].
Сложность. При разработке тестового задания очень часто ставится экспертная оценка сложности задания. Чаще всего для сложности используют шкалы "от 1 до 3" и "от 1 до 5".
Компетенции. Тесты, разрабатываемые для СКДИ, должны способствовать выработке компетенций у участников ДИ. Поэтому каждое тестовому заданию должны соответствовать определенные компетенции.
В данной работе тестовое задание будет включать в себя такие характеристики как содержание, сложность и компетенции.
В СКДИ существует модуль, который отвечает за формирование и тестов для участников ДИ. Тест состоит из тестовых заданий, которые включают в себя содержание, сложность и компетенции. Формирование теста происходит в зависимости от того, какие компетенции, темы, разделы необходимо проверить у участника.
1.4 Разработка алгоритма оценивания компетенций на основе результатов тестирования участников деловой игры
Рассмотрим на конкретном примере алгоритм оценивания компетенций. Даны эталонные ответы на тестирование. В таблице 1.1 отображено, какие компетенции прикреплены к определенному заданию теста:
Таблица 1.1 Соотнесение тестовых заданий и прикрепленных к ним компетенций
|
Компетенция Тестовое задание (ТЗ) |
К1 |
К2 |
К3 |
К4 |
К5 |
|
|
ТЗ1 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
ТЗ2 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
ТЗ3 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
ТЗ4 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
ТЗ5 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
ТЗ6 |
+ |
+ |
+ |
+ |
Также даны таблицы 1.2 и 1.3, которые показывают, какие знания и умения входят в ту или иную компетенцию:
Таблица 1.2 Соотнесение компетенций и прикрепленных к ним умений
|
Умение (У) Компетенция (К) |
У1 |
У2 |
У3 |
У4 |
У5 |
|
|
К1 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
К2 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
К3 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
К4 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
К5 |
+ |
+ |
+ |
Таблица 1.3 Соотнесение компетенций и прикрепленных к ним знаний
|
Знание (Зн) Компетенция (К) |
Зн_1 |
Зн_2 |
Зн_3 |
Зн_4 |
Зн_5 |
|
|
К1 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
К2 |
+ |
+ |
+ |
|||
|
К3 |
+ |
+ |
+ |
+ |
||
|
К4 |
+ |
+ |
||||
|
К5 |
+ |
+ |
+ |
Кроме того, даны результаты тестирования участников деловой игры, которые будут анализированы. Результаты показаны в таблице 1.4:
Таблица 1.4 Результаты участников тестирования
|
Тестовое Задание (ТЗ) Имя участника |
ТЗ1 |
ТЗ2 |
ТЗ3 |
ТЗ4 |
ТЗ5 |
ТЗ6 |
|
|
Участник 1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
|
|
Участник 2 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
|
|
Участник 3 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
Далее необходимо проанализировать результаты прохождения тестирования участников деловой игры.
Во-первых, посчитаем количество встречающих во всем тесте умений и знаний. Для этого необходимо посчитать, сколько раз повторяется в тесте каждая из компетенций. Рассчитываем исходя из данных таблицы 1.1 количество повторений компетенций в тесте (см. табл.1.5):
Таблица 1.5 Количество повторений каждой компетенции в тесте
|
Компетенция (К) |
К1 |
К2 |
К3 |
К4 |
К5 |
|
|
Кол-во |
4 |
3 |
4 |
4 |
4 |
Далее использую данные таблицы 1.2 и 1.5 составляем таблицу, отражающую данные о количестве повторений в тесте умений (см. табл.1.6). Для этого необходимо по строкам считывать, какие умения относятся к текущей компетенции, а затем это число умножаем на соответствующее количество компетенций в тесте из таблицы 1.5.
Таблица 1.6. Количество повторений каждого умения в тесте
|
Умение (У) |
У1 |
У2 |
У3 |
У4 |
У5 |
|
|
Кол-во |
4*1+4*1+4*1 |
4*1+3*1+4*1+4*1 |
3*1+4*1+4*1 |
3*1+4*1 |
4*1+4*1+4*1 |
|
|
Итог |
12 |
15 |
11 |
7 |
12 |
Аналогично используя данные таблицы 1.3 и 1.5 составляем таблицу, отражающую данные о количестве повторений в тесте знаний (см. табл.1.7). Для этого необходимо по строкам считывать, какие знания относятся к текущей компетенции, а затем это число умножаем на соответствующее количество компетенций в тесте из таблицы 1.5 Кроме того, данный алгоритм визуализирован в графической нотации диаграммы активности (см. рис.1.1).
Рисунок 1.1 Диаграмма активности алгоритма "Подсчёт количества знаний и умений в тесте"
Таблица 1.7 Количество повторений каждой из знаний в тесте
|
Знание (З) |
З1 |
З2 |
З3 |
З4 |
З5 |
|
|
Кол-во |
4*1+3*1+4*1+4*1 |
3*1+4*1+4*1 |
4*1+4*1+4*1 |
4*1+4*1+4*1 |
3*1+4*1 |
|
|
Итог |
15 |
11 |
12 |
12 |
7 |
Далее необходимо посчитать количество повторяющихся умений у каждого участника деловой игры на основе результатов таблицы 1.4 Алгоритм подсчёта следующий:
1. Считываем из таблицы 1.4 ответ участника на определенное задание.
2. Переходим в таблицу 1.1, считываем какие компетенции прикреплены к данному заданию.
3. На основе данных о прикрепленных компетенциях к заданию, переходим в таблицу 1.2 и считываем поочерёдно для каждой компетенции умения, которые к ним относятся. Далее аналогично считываем из таблицы 1.3 поочерёдно для каждой компетенции знания, относящиеся к ним.
4. Если игрок дал правильный ответ, то прибавляем к знаниям и умениям, относящимся к данному заданию единички, т.е. увеличиваем счётчик знаний и умений. В противном случае - никаких операций с знаниями и умениями, прикрепленными к данному заданию, не предпринимаем.
5. Аналогичным образом выполняем подсчёт с остальными заданиями теста.
6. В результате получаем таблицы, которые отображают количество набранных умений (см. табл.1.8) и знаний (см. табл.1.9) каждого игрока.
7. На основе данных из таблицы 1.6 и 1.8 подсчитываем процент усвоения каждого умения, содержащегося в тесте (см. табл.1.10). Для этого каждое умение из таблицы 1.8 делим на соответствующее умение в таблице 1.6 и получившееся число умножаем на сто процентов.
8. Аналогично на основе данных из таблицы 1.7 и 1.9 подсчитываем процент усвоения каждого знания, содержащегося в тесте (см. табл.1.11). Для этого каждое знание из таблицы 1.9 делим на соответствующее знание в таблице 1.7 и получившееся число умножаем на сто процентов.
Таблица 1.8 Количество умений, которое набрал каждый участник
|
Умение (У) Имя участника |
У1 |
У2 |
У3 |
У4 |
У5 |
|
|
Участник 1 |
8 |
10 |
6 |
5 |
7 |
|
|
Участник 2 |
8 |
10 |
8 |
5 |
8 |
|
|
Участник 3 |
7 |
8 |
5 |
3 |
8 |
Таблица 1.9 Количество знаний, которое набрал каждый участник
|
Знание (З) Имя участника |
З1 |
З2 |
З3 |
З4 |
З5 |
|
|
Участник 1 |
9 |
6 |
7 |
8 |
5 |
|
|
Участник 2 |
10 |
8 |
8 |
8 |
5 |
|
|
Участник 3 |
11 |
8 |
9 |
8 |
4 |
Таблица 1.10 Процент освоения умений каждым участником
|
Умение (У) Имя участника |
У1 |
У2 |
У3 |
У4 |
У5 |
|
|
Участник 1 |
(8/12) *100%=66% |
(10/15) *100%=66% |
(6/11) *100%=55% |
(5/7) *100%=71% |
(7/12) *100%=58% |
|
|
Участник 2 |
(8/12) *100%=66% |
(10/15) *100%=66% |
(8/11) *100%=73% |
(5/7) *100%=71% |
(8/12) *100%=66% |
|
|
Участник 3 |
(7/12) *100%=58% |
(8/15) *100%=53% |
(5/11) *100%=45% |
(3/7) *100%=43% |
(8/12) *100%=66% |
Таблица 1.11 Процент освоения знаний каждым участником
|
Знание (З) Имя участника |
З1 |
З2 |
З3 |
З4 |
З5 |
|
|
Участник 1 |
(9/15) *100%=60% |
(6/11) *100%=55% |
(7/12) *100%=58% |
(8/12) *100%=66% |
(5/7) *100%=71% |
|
|
Участник 2 |
(10/15) *100%=66% |
(8/11) *100%=73% |
(8/12) *100%=66% |
(8/12) *100%=66% |
(5/7) *100%=71% |
|
|
Участник 3 |
(11/15) *100%=73% |
(8/11) *100%=73% |
(9/12) *100%=75% |
(8/12) *100%=66% |
(4/7) *100%=57% |
Кроме того, алгоритм подсчёта процента освоения знаний и умений игрока на основе результатов теста визуализирован в графической нотации диаграммы активности (см. рис.1.2).
Рисунок 1.2 Диаграмма активности алгоритма "Подсчёта освоения знаний и умений игрока на основе результатов теста"
Итак, основные этапы рассмотренного алгоритма для оценки уровня освоения компетенций на основе результатов тестирования, следующие:
· посчитать количество повторений в тесте каждой компетенции;
· найти количество повторений в тесте каждого умения и знания;
· найти набранное количество умений и знаний у рассматриваемого игрока;
· вычислить процент освоения участником каждого знания и умения.
1.5 Архитектура "Студии компетентностных деловых игр"
Компетентностные деловые игры позволяют формировать ситуации, приближенные к профессиональной деятельности. Разработка компетентностных деловых игр определяет развитие в формировании необходимых компетенций студентов в ходе обучения. В ходе прохождения ДИ участник погружается в среду своей будущей профессиональной деятельности. Деловая игра состоит из нескольких этапов: проектирование ДИ, проведение ДИ, разбор хода игры, подведение итогов и анализ результатов тестирования участников. При прохождении ДИ участник проходит тестирование, которое определят не только теоретические знания игрока, но и профессиональные навыки. После прохождения тестирования происходит анализ результатов теста, в ходе которого происходит оценка уровня компетенций участника на данный момент времени.
Компетентностная деловая игра - это информационная система, которая позволяет участникам формировать необходимые профессиональные компетенции. Обобщенная архитектура студии компетентностных деловых игр (СКДИ) представлена на рис.1.3.
Рисунок 1.3 Структурная схема СКДИ
Исходными данными СКДИ являются профессиональные компетенции, а также модель предприятия.
СКДИ состоит из нескольких подсистем. Назначение подсистемы проектирования - разработка сценариев деловых игр для подсистемы проведения ДИ, моделей предметных областей, на базе которых выполняются сценарии. Далее необходимо отслеживать ход проведения игры и результаты, что входит в функции подсистемы мониторинга. Подсистема анализа осуществляет анализ результатов, которые были получены в ходе игры. Кроме того, в функции подсистемы анализа входит получение отчетов о ходе ДИ, состоянии качества методического обеспечения, состоянии игроков. В подсистеме измерения происходит оценка уровня профессиональных компетенций игрока при помощи контрольно-измерительных материалов, которые находятся в базе данных системы. Далее результаты анализа сохраняются и передаются в подсистему корректировки, которая на основе данных подсистемы анализа и измерения, формирует для него индивидуальные тесты. Ну и результатом прохождения игры - уровень приобретенных в процессе деловой игры компетенций.
По описанному выше сценарию игрок может проходить несколько раз. Информационная система в соответствии с выбором необходимых компетенций, а также уровнем компетенций игрока, будет генерировать тесты. Таким образом, каждая игра участника в компетентностной деловой игре позволяет повысить уровень профессиональных компетенций.
В данной работе рассматривается модуль анализа, который входит в подсистему измерения студии компетентностных деловых игр.
1.6 Выводы по главе
Деловая игра - метод активного обучения, который позволяет формировать необходимые профессиональные качества. Компьютерная деловая игра в отличии "классической" ДИ позволяет автоматизировать процесс обработки результатов тестирования, а также значительно сократить время на выполнение всей ДИ. В процессе деловой игры вырабатываются определенные профессиональные компетенции, которые в данной работе будут состоять из знаний и умений.
СКДИ - информационная система, которая состоит из нескольких подсистем: проектирования, проведения, корректировки, анализа, мониторинга и измерения. Важным компонентов как в подсистеме анализа, так и во всей СКДИ является модуль анализа, который позволяет не только выводить отчёты об уровне компетенции на основе результатов тестирования, но и передавать данные анализа результатов в подсистему проектирования, которая с учётом полученной информации сгенерирует индивидуальный тест для участника ДИ.
Главным компонентом тестов является тестовое задание. В данной работе тестовое задание будет включать в себя такие характеристики, как содержание, сложность (экспертная оценка) и прикрепленные компетенции.
Анализ результатов тестирования должен включать не только подсчёт правильных ответов в тесте, но и оценку уровня компетенций участника ДИ. В СКДИ в настоящее время не оцениваются компетенции на основе результатов тестирования. В связи с этим был разработан алгоритм для оценивания уровня компетенций на основе результатов участников деловой игры.
Глава 2. Статистических методы оценки результатов тестирования
Проект СКДИ предполагает проведение тестирований участников для оценки, а затем и для выработки необходимых компетенций. Поэтому рассмотрим понятия "тест" с позиции разных авторов. Согласно В.М. Казиеву, тест - это система кратких заданий и вопросов, с ограничением времени выполнения для установления характеристик выполнения и их последующего анализа. Тест состоит из тестовых заданий, которые интерпретируются автором как учебная ситуация, для которой участнику необходима выбрать верный вариант ответа или же сконструировать такой вариант [7].
Тесты являются эффективным средством контроля обучения [9]. Но создание качественного теста - трудоёмкий бизнес-процесс. Поэтому качество и сложность разработанных тестовых заданий, а также тестов в целом, необходимо оценивать. Сложность тестового задания может оцениваться двумя способами:
· до проведения тестирования, т.е. "априори". В этом случае сложность тестового задания определяет эксперт, выставляя экспертную оценку;
· после проведения тестирования. Сложность задания также может выставляться на основе результатов тестирования. В этом случае сложность тестового задания определяется с использованием статистических методов.
Сложность теста в целом оценивается статистическими методами анализа. Кроме того, после проведении тестирования возникает необходимость в качественной оценке и анализе результатов участников тестов для того, чтобы четко определить их уровень знаний, а также выявить темы и разделы, которые недостаточно освоены. Осуществить анализ результатов участников тестирования можно с помощью статистических методов анализа. Итак, далее будут рассмотрены статистические методы анализы, которые позволяют:
· оценить и провести анализ результатов тестирования участников игры;
· оценить качество (сложность) тестового задания (после прохождения тестирования);
· оценить качество теста в целом.
2.1 Статистические методы оценки результатов участников теста
Рассмотрим метод (для удобства обозначим данный "метод 1"), предлагаемый Л.Я. Ащепковой [10]. Результаты тестирования представляются в виде матрицы, в которой xij - числовая оценка выполнения j-ого задания i-ым испытуемым. Пошаговое исследование результатов тестирования:
· вычисление суммарного количества баллов каждым испытуемым:
(1)
· вычисление средних результатов испытуемых на основе общего количества баллов:
(2)
· вычисление средних результатов испытуемых по каждому из заданий:
(3)
Данный коэффициент также может интерпретироваться как показатель лёгкости задания, т.к. чем больше величина показателя, тем большая часть испытуемых справилась с заданием.
· вычисление дисперсии и стандартное отклонение суммарных баллов испытуемых:
(4)
· вычисление дисперсии результатов испытуемых по j-ому заданию. Если успешность выполнения задания оценивается баллами 0 и 1, то мера вариации определяется по формуле:
(5)
· если множество оценок состоит более чем из двух вариантов, то применима следующая формула:
(6)
Данный метод позволяет определить:
· основные статистические данные по каждому участнику теста;
· показатель лёгкости (сложности) каждого тестового задания на основе результатов тестирования группы участников.
Рассмотрим метод (далее "метод 2"), предлагаемый В.М. Казиевым [7], который позволяет разбивать всех тестируемых на заданное количество групп. Метод заключается в нахождении интегрального (обобщённого) показателя для каждого тестируемого. На основе данного показателя все тестируемые будут разбиваться на k групп. Для реализации метода необходимы следующие исходные данные:
· матрица А - результаты участников тестирования;
· m - длина теста (количество заданий теста);
· n - количество участников тестирования.
Алгоритм рассматриваемого метода следующий:
· свяжем признак в том случае, если для j-ого увеличение результатов свидетельствует об улучшении соответствующего свойства. Свяжем признак , если для j-ого увеличение результатов свидетельствует об ухудшении соответствующего свойства;
· следующий шаг - упорядочивание элементов исходной матрицы. Для каждого испытуемого i = 1, 2, …, n и каждого задания j= 1, 2, …, m вычисляем новое значение:
, (7)
где , - наименьшее и наибольшее значения элементов j-го столбца. Далее применяем следующее преобразование:
(8)
· следующий этап алгоритма - вычисление среднего квадратичного отклонения для каждого столбца упорядоченной матрицы:
, (9)
где - среднее арифметическое j - го столбца;
· находим классификационный интегральный показатель по следующей формуле:
, (10)
где - значение интегрального показателя для i - го обучаемого i = 1, 2, …, n. - элемент нормированной или исходной матрицы A;
· вычисляем наибольшее и наименьшее значения интегрального показателя. Получившийся отрезок разбиваем на заданное количество интервалов k. В один класс будем относить тех испытуемых, для которых значения интегрального показателя входят в один интервал;
· результат алгоритма для каждого испытуемого: класс (группа) испытуемого и значение интегрального показателя.
Рассмотрим ещё один метод [7] разбиения всех испытуемых на подгруппы на основе результатов тестирования (далее "метод 3"). В качестве входных данных дана интегральная норма тестовых результатов y. Этапы алгоритма следующие:
· определяем для каждого испытуемого суммарный балл:
(11)
· далее разделяем всех испытуемых на три группы: первая группа с высокими баллами (в группу попадают испытуемые, у которых нижняя граница суммарного балла равна:
(12)
Вторая группа со средними баллами, третья группа с низкими баллами (в группу попадают испытуемые, у которых верхняя граница суммарного балла равна:
, (13)
где b - масштабирующий коэффициент, b>0.5.
Методы 2 и 3 позволяют разбивать участников тестирования на подгруппы на основе результатов тестов. Метод 1 позволяют вычислить основные характеристики каждого участника тестирования и оценить сложность тестового задания на основе результатов тестирования.
2.2 Статистические методы оценки качества теста
Рассмотрим методику статистической оценки результатов тестирования, предлагаемую А.А. Шеиным (далее "метод 4"), которая состоит в следующем: тесты, которые оценивают качество знаний участников, формируются по вариантам. Лист разбивается на квадраты: по оси абсцисс откладываются номера вариантов, участвующих в экспериментах и количество опрошенных участников по каждому варианту; по оси ординат - номера вопросов, которые содержатся в тесте. Далее подсчитывается суммарное количество неправильных ответов и их процент от общего количества участников:
(14)
Где , , - количество неправильных ответов соответственно в первом варианте на первый вопрос, во втором варианте на первый вопрос, в n-ом варианте на i-ый вопрос; , , - количество студентов, опрошенных по первому, второму, n-ом вариантам.
Далее строится таблица, которая отражает результаты тестирования участников по вариантам (см. табл.2.1).
Таблица 2.1 Результаты тестирования участников по вариантам
|
Количество опрошенных студентов |
С1 |
С2 |
С3 |
. |
. |
. |
Сn |
|
|
Вопросы варианты |
В1 |
В2 |
В3 |
. |
. |
. |
Вn |
|
|
1 |
Х 1-1 |
Х 2-1, |
Х 3-1, |
. |
. |
. |
Х n-1, |
|
|
2 |
Х 1-2 |
Х 2-2, |
Х 3-2, |
. |
. |
. |
Х n-2, |
|
|
3 |
Х 1-3 |
Х 2-3 |
Х 3-3 |
. |
. |
. |
Х n-3 |
|
|
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
|
|
i |
Х 1-i |
Х 2-i |
Х 3-i |
. |
. |
. |
Х n-i |
Далее строятся графики (по оси абсцисс - номера вопросов, по оси ординат - процент неправильных ответов по каждому вопросу) освоения материала по каждому материалу, которые позволяют выявить вопросы, темы, а также разделы, плохо усвоенные студентами.
Для оценки дифференциации вопросов теста по их сложности строится по вариантам график трудоемкости тестов (по оси абсцисс - номера вариантов, по оси ординат - процент неправильных ответов на вопросы теста).
Предложенная методика позволяет:
· с помощью графиков оценить усвоение студентами отдельных вопросов, разделов и тем;
· оценить трудоемкость каждого задания теста с помощью построения графика на основе результатов прохождения тестирования группой участников [10].
Для оценки качества тестов используется также метод, предложенный Н.М. Олейник (далее "метод 5"). В ходе описания этапов данного метода будут использоваться следующие обозначения:
· индексы i и j относятся соответственно к испытуемому и к заданию;
· k - число заданий в тесте;
· N - число испытуемых;
· - число неправильных ответов на j задание;
· - доля неправильных ответов на j задание;
· - доля правильных ответов на j задание;
· , - дисперсия j задания;
· - стандартное отклонение результатов испытуемых по j - заданию.
Две последние величины представляют собой показатель вариации трудности задания, обозначим её .
Далее выполняем следующее:
§ X - средний арифметический балл по всем испытуемым:
(15)
§ SSI - сумма квадратов отклонений по результатам испытуемых:
(16)
§ - дисперсия результатов испытуемых:
(17)
§ - стандартное (среднеквадратичное) отклонение результатов испытуемых от :
(18)
Если результаты тестирования имеют нормальное распределение, то выполняется следующее условие:
(19)
Далее необходимо вычислить показатели связи тестовых заданий между собой, а также и с суммой тестовых баллов испытуемых Xi. В данном случае будет использован обычный коэффициент корреляции Пирсона:
, (20)
где:
· х и у - параметры, между которыми рассчитывается показатель связи;
· - сумма произведений отклонений от средних значений по x и y;
· - это сумма квадратов отклонений по и .
В данном случае коэффициенты корреляции r представляют собой коэффициенты валидности заданий, которые характеризуют их пригодность для дифференциации знаний испытуемых. Далее составляется корреляционная матрица, которая содержит рассчитанные значения r. Задания же, для которых коэффициент корреляции попадает в промежуток , являются кандидатами на удаление из теста. Однако нельзя сразу удалять их из теста, так как в тесте может не оказаться больше заданий с таким же содержанием, и удалив данное задание может образоваться пробел в тесте по определенной теме или разделу. Таким образом, если тестовое задание уникально, то его не стоит исключать из теста, если даже = 0,1.
На основе анализа результатов теста указанными выше методами, проводят "чистку" упорядоченной матрицы тестовых результатов, с целью улучшения качества создаваемого теста: из матрицы исключают как несостоятельные задания, так и несостоятельных испытуемых. Однако удаление испытуемых обосновать сложно, ведь их недопустимо без оснований исключить из учебной группы. Поэтому при исключении испытуемых из тестовых результатов применяют следующее правило: из матрицы тестовых результатов исключают не более 5 %, а также не более 1% испытуемых. Это позволяет защитить тест от несостоятельных испытуемых, а также от искусственного завышения качества теста за счет исключения испытуемых, поведение которых не вписывается в рассматриваемую схему.
В результате получаем улучшенную матрицу результатов тестирования, для которой далее повторяем математическую обработку, описанную выше [12].
Рассмотренный метод позволяет проверить, а также повысить качество всего теста.
Рассмотрим другой метод оценки качества теста, предлагаемый В.М. Казиевым [7] (далее "метод 6"):
Дана матрица A, где содержатся результаты тестирования для каждого из n тестированных, m - количество заданий. Также даны правильные ответы на задания теста, т.е. - эталонный ответ на j задание. Рассматриваемый метод позволяет определить меру сложности тестового задания, алгоритм метода следующий:
· определим для каждого тестового задания в соответствии с матрицей A количество участников, ответивших правильно на данное задание;
· в качестве "веса" задания берется показатель , который представляет из себя дробь, где знаменатель - количество участников, числитель - количество участников, которые ответили правильно на все задания;
· также вычисляем , который представляет из себя дробь, где знаменатель - количество всех участников, которые ответили неправильно на задание , числитель - количество участников, которые ответили неправильно на все задания (иногда в знаменателе берется количество всех участников);
· далее находим вектор весов выполнения для заданного вектора b правильных ответов;
· найдём вектор весов невыполнения для заданного вектора b правильных ответов;
· оценим дисперсию каждого и стандартное отклонение j - го задания:
(21)
(22)
Данный алгоритм позволяет оценить сложность тестового задания. Эти данные могут использоваться как для оценки качества теста, так и для анализа результатов тестирования участников.
Рассмотрим алгоритм, предлагаемый В.М. Казиевым, который позволяет оценить валидность каждого тестового задания (далее "метод 7"):
· определим по матрице A по каждому заданию количество участников, которые правильно ответили на j-ое задание и найдём их средний бал
· найдём количество участников, которые дали неправильный ответ на задание j и их средний балл ;
· находим показатель , который представляет из себя дробь, где знаменатель - количество участников, которые дали правильный ответ на задание j, числитель - количество участников;
· находим показатель , который представляет из себя дробь, где знаменатель - количество участников, которые дали неправильный ответ на задание j, числитель - количество участников;
· рассчитываем дисперсию каждого j - го задания, а также стандартное отклонение:
(23)
(24)
· найдём стандартное отклонение по всему тесту:
(25)
· найдём меру валидности задания (коэффициент корреляции):
(26)
· итак, если , то будем считать задание валидным, в обратном случае - не валидным (стоит отметить, что задания, которые выполнили все участники или задания, которые не выполнены ни одним участник не являются валидными с точки зрения критериальной валидности) [7].
Итак, данный метод позволяет оценить валидность (качество) определенного тестового задания на основе результатов тестирования участников.
Рассмотрим метод [7], который позволяет оценить надежность всего теста (далее "метод 8"):
В виде матрицы А даны результаты тестирования каждого из n участников и длины теста m. Также даны правильные ответы на задания теста, т.е. - эталонный ответ на j задание.
Для определения надежности тестирования используем коэффициент корреляции между результатами двух параллельных тестов. На основе сравнения коэффициентов корреляции делаем вывод о надежности (внутренней) теста: если две половины теста коррелированы - тест надёжен, если некоррелированы - не надёжен. Рассмотрим по шагам данный алгоритм:
· применим, так называемый, метод расщепления теста: разделим теста на две равные части X и Y, например, по чётности. Итак, мы получили данные по тестам X и Y, т.е. индивидуальные результаты участников , , где n - количество участников;
· для каждого из заданий результатов тестирования участников группы X применяем предыдущий алгоритм;
· для каждого из заданий результатов участников тестирования группы Y применяем предыдущий алгоритм;
· далее найдём коэффициент корреляции X и Y по следующей формуле:
(27)
· найдём надежность r всего теста по следующей формуле (Спирмена-Брауна):
(28)
В таблице 2.2 показано, какие статистические методы позволяют осуществлять оценку качества теста, а также тестовых заданий:
Таблица 2.2 Соотнесение тестовых заданий и прикрепленных к ним компетенций
|
Функции метода Статистический метод |
Оценка качества (сложности) тестового задания |
Оценка качества теста в целом |
|
|
Метод 4 |
+ |
||
|
Метод 5 |
+ |
||
|
Метод 6 |
+ |
+ |
|
|
Метод 7 |
+ |
||
|
Метод 8 |
+ |
2.3 Выводы по главе
Существует множество статистических методов анализа результатов тестирования участников. В данной главе были рассмотрены несколько методов анализа результатов тестирования. В результате были выбраны методы, которые будут использоваться при реализации модуля анализа участников тестирования СКДИ:
· вычисление среднего значения набранных баллов;
· отнесение участника в одну из трёх групп: участники с отличными результатами, с плохими результатами, со средними результатами;
· нахождение коэффициента вариации теста.
Статистические методы позволяют оценить качество (валидность) как теста, так и тестовых заданий. В данной главе были рассмотрены такие методы. Однако в рамках данной работы качество теста не будет оцениваться.
Глава 3. Проектирование модуля анализа результатов тестирования
3.1 Описание объекта автоматизации
Функциональные требования:
1. Система позволяет анализировать результаты тестирования для игрока.
2. Система позволяет анализировать результаты тестирования для проектировщика.
3. Вывод отчёта о результатах игроков по тесту.
4. Вывод таблицы соотнесения компетенций и тестовых заданий для выбранного теста.
5. Вывод отчёта о результатах игрока по выбранному тесту.
6. Вывод отчёта для игрока о результатах освоения элементов компетенций выбранного теста.
Прецеденты:
1. Анализировать результаты тестирования для игрока.
2. Анализировать результаты тестирования для проектировщика.
3. Показать результаты по тесту.
4. Показать таблицу соотнесения компетенций и тестовых заданий.
5. Показать результаты игрока по тесту.
6. Показать результаты освоения компетенций.
Требования субъектов и прецедентов представлены на табл.3.1 А диаграмма прецедентов изображена на рис.3.1.
Таблица 3.1. Распределение требований по субъектам и прецедентам
|
№ |
Требование |
Субъект |
Прецедент |
|
|
1 |
Система позволяет анализировать результаты тестирования для игрока. |
Игрок, база данных. |
Анализировать результаты тестирования для игрока. |
|
|
2 |
Система позволяет анализировать результаты тестирования для проектировщика. |
Проектировщик, база данных. |
Анализировать результаты тестирования для проектировщика. |
|
|
3 |
Вывод отчёта о результатах игроков по выбранному тесту. |
Проектировщик, база данных. |
Показать результаты по тесту. |
|
|
4 |
Вывод таблицы соотнесения компетенций и тестовых заданий для выбранного теста. |
Проектировщик, база данных. |
Показать таблицу соотнесения компетенций и тестовых заданий. |
|
|
5 |
Вывод отчёта о результатах игрока по выбранному тесту. |
Игрок, база данных. |
Показать результаты игрока по тесту. |
|
|
6 |
Вывод отчёта для игрока о результатах освоения элементов компетенций выбранного теста. |
Игрок, база данных. |
Показать результаты освоения элементов компетенций. |
Рисунок 3.1 Диаграмма прецедентов модуля анализа результатов тестирования
Данная диаграмма прецедентов отображает не только функционал модуля анализа результатов тестирования, но и взаимодействие рассматриваемого модуля с подсистемами проведения и проектирования ИС СКДИ. Красным контуром отмечен функционал, выполняемый модулем анализа результатов тестирования.
Документирование прецедентов (см. табл.3.2-3.7):
Таблица 3.2 Прецедент "Анализировать результаты тестирования для проектировщика"
|
Краткое описание |
Прецедент дает возможность проектировщику получить отчёты по тесту на основе результатов игроков. |
|
|
Актеры |
Проектировщик, база данных. |
|
|
Предусловия |
В базе данных есть данные о результатах тестирования игроков. |
|
|
Основной поток |
Проектировщик выбирает тест, по которому необходимо получить отчёты. Проектировщик выбирает необходимый отчёт для вывода. Модуль анализа считывает данную информацию. Модуль анализа получает из базы данных результаты тестирования игроков для выбранного теста. Модуль анализа выполняет функцию для получения необходимого отчёта. Данные выводятся на экран. |
|
|
Альтернативные потоки |
Не удалось получить данные из БД. Система выводит сообщение об ошибке. |
|
|
Постусловия |
Отчёт сформирован в виде документа MS Excel. |
Таблица 3.3 Прецедент "Анализировать результаты тестирования для игрока"
|
Краткое описание |
Прецедент дает возможность проектировщику получить отчёты по тесту на основе результатов игроков. |
|
|
Актеры |
Игрок, база данных. |
|
|
Предусловия |
В базе данных есть данные о результатах тестирования игрока. |
|
|
Основной поток |
Игрок находит свою фамилию и имя в системе, переходит по ссылке. Игрок выбирает тест из списка пройденных тестов. Игрок выбирает необходимый отчёт для вывода. Модуль анализа считывает данную информацию. Модуль анализа получает из базы данных результаты тестирования игрока для выбранного теста. Модуль анализа выполняет функцию для получения необходимого отчёта. Данные выводятся на экран. |
|
|
Альтернативные потоки |
Не удалось получить данные из БД. Система выводит сообщение об ошибке. |
|
|
Постусловия |
Отчёт сформирован в виде документа MS Excel. |
Таблица 3.4 Прецедент "Показать результаты по тесту"
|
Краткое описание |
Прецедент дает возможность проектировщику получить отчёт об игроках по выбранному тесту. |
|
|
Актеры |
Проектировщик, база данных. |
|
|
Предусловия |
В базе данных есть данные о результатах тестирования игроков. |
|
|
Основной поток |
Проектировщик выбирает тест, по которому необходимо получить отчёт. Проектировщик нажимает на ссылку "Получить результаты теста". Модуль анализа считывает данную информацию. Модуль анализа получает из базы данных результаты тестирования игрока для выбранного теста. Модуль анализа выполняет функцию для получения необходимого отчёта. Данные выводятся на экран. |
|
|
Альтернативные потоки |
Не удалось получить данные из БД. Система выводит сообщение об ошибке. |
|
|
Постусловия |
Отчёт сформирован в виде документа MS Excel. |
Таблица 3.5 Прецедент "Показать таблицу соотнесения компетенций и тестовых заданий"
|
Краткое описание |
Прецедент дает возможность проектировщику получить таблицу, которая отражает тестовые задания и прикрепленные к ним компетенции. |
|
|
Актеры |
Проектировщик, база данных. |
|
|
Предусловия |
В базе данных к тестовым заданиям прикреплены компетенции. |
|
|
Основной поток |
Проектировщик выбирает тест, по которому необходимо получить таблицу соотнесения компетенций и тестовых заданий. Проектировщик нажимает на ссылку "Показать таблицу соотнесения компетенций и тестовых заданий". Модуль анализа считывает данную информацию. Модуль анализа получает из базы данных тестовые задания выбранного теста и прикрепленные к ним компетенции. Модуль анализа выполняет функцию для получения данного необходимого. Данные выводятся на экран. |
|
|
Альтернативные потоки |
Не удалось получить данные из БД. Система выводит сообщение об ошибке. |
|
|
Постусловия |
Отчёт сформирован в виде документа MS Excel. |
Таблица 3.6 Прецедент "Показать результаты игрока по тесту"
|
Краткое описание |
Прецедент дает возможность игроку получить информацию о пройденном тесте (кол-во правильных ответов, освоенность компетенций). |
|
|
Актеры |
Игрок, база данных. |
|
|
Предусловия |
В базе данных есть данные о результатах тестирования игрока. |
|
|
Основной поток |
Игрок находит свою фамилию и имя в системе, переходит по ссылке. Игрок выбирает тест из списка пройденных тестов. Игрок выбирает необходимый отчёт "Показать результаты игрока по тесту". Модуль анализа считывает данную информацию. Модуль анализа получает из базы данных результаты тестирования игрока для выбранного теста. Модуль анализа выполняет функцию для получения необходимого отчёта. Данные выводятся на экран. |
|
|
Альтернативные потоки |
Не удалось получить данные из БД. Система выводит сообщение об ошибке. |
|
|
Постусловия |
Отчёт сформирован в виде документа MS Excel. |
Таблица 3.7 Прецедент "Показать результаты освоения элементов компетенций"
|
Краткое описание |
Прецедент дает возможность игроку получить информацию об освоенных элементов компетенций на основе прохождения тестирования. |
|
|
Актеры |
Игрок, база данных. |
|
|
Предусловия |
В базе данных есть данные о результатах тестирования игрока. |
|
|
Основной поток |
Игрок находит свою фамилию и имя в системе, переходит по ссылке. Игрок выбирает тест из списка пройденных тестов. Игрок выбирает необходимый отчёт "Показать результаты освоения компетенций". Модуль анализа считывает данную информацию. Модуль анализа получает из базы данных результаты тестирования игрока для выбранного теста. Модуль анализа выполняет функцию для получения необходимого отчёта. Данные выводятся на экран. |
|
|
Альтернативные потоки |
Не удалось получить данные из БД. Система выводит сообщение об ошибке. |
|
|
Постусловия |
Отчёт сформирован в виде документа MS Excel. |
По описанным прецедентам были построены диаграммы последовательности. Пример построение диаграммы последовательности показан на рис.3.2 Диаграммы последовательности по остальным прецедентам построены аналогично и показаны в приложении А.
Рисунок 3.2 Диаграмма последовательности прецедента "Анализировать результаты тестирования для игрока"
3.2 Архитектура подсистемы измерения
Основными компонентами подсистемы анализа: редактор тестовых заданий, модуль тестирования игрока, анализ результатов тестирования участников игры. Далее рассмотрим каждый компонент более подробно.
Редактор тестовых заданий. Функции данного компонента подсистемы:
· добавление, удаление и редактирование тестового задания; компетенций; знаний и умений, связанных с компетенцией; разделов и связанных с ними тем;
· возможность привязки тестового задания к разделам и темам;
· возможность привязки тестового задания к компетенциям и элементам компетенций;
· сохранение тестовых заданий и их компонентов в базе данных;
· генерация тестов с заданными параметрами (компетенции, знания, умения, темы, разделы, сложность) на основе тестовых заданий, хранящихся в базе данных.
Модуль тестирования игрока. В функции данного модуля входит следующее:
· компьютерное тестирование, то есть ход прохождения тестирования участником;
· сохранение результатов игроков в базу данных. Данная информация необходима для дальнейшего анализа результатов тестирования участников деловой игры.
Модуль анализа результатов тестирования, который рассматривается в данной работе. Основные функции модуля анализа следующие:
· анализ результатов тестирования участников деловой игры. В результате анализа выводится список освоенных компетенций, включающих в себя набор знаний и умений, в ходе прохождения тестирования;
· инструмент для разработки тестов и тестовых заданий. Анализ результатов тестирования игроков может использоваться:
o для разработки индивидуальных тестов и тестовых заданий, что позволит выработать компетенции, усвоенные в наименьшей степени в ходе прохождения предыдущих тестирований игроком;
o для разработки отчётов об усвоении группой участников, определенных тем и разделов. С использованием данных отчётов, могут корректироваться тесты и тестовые задания для того, чтобы закрепить наименее усвоенные темы и разделы.
Архитектура подсистемы измерения состоит из нескольких модулей. Информация хранится на сервере баз данных, модули осуществляют взаимодействие с пользователями. Таким образом, с помощью интерфейса пользователя передается информация в модули, которые далее изменяют, удаляют или добавляют новую информацию на сервер баз данных. На рис.3.3 показаны модули подсистемы измерения. Красной рамкой отмечен рассматриваемый в данной работе модуль анализа результатов тестирования участников деловой игры.
3.3 Инфологическая модель базы данных
Инфологическая модель представляет собой семантическую модель рассматриваемой предметной области с высоким уровнем абстракции. Модель включает в себя описание информационных объектов. В данной работе главные информационные объекты, следующие:
1. Информация об игроке.
2. Ответы игрока на тестовое задание.
3. Тестовое задание.
4. Тест.
5. Раздел.
6. Тема.
7. Компетенция.
8. Элемент компетенции.
Объекты включают в себя атрибуты, которые необходимо использовать в рамках рассматриваемой предметной области. В таблице 3.8 описаны информационные объекты и соответствующие им атрибуты.
Подобные документы
Организация проверки результатов обучения и оценки знаний, использование систем тестирования, основные требования к ним. Создание современной модели WEB-сервиса тестирования знаний; программная реализация; защита от копирования информации и списывания.
курсовая работа [24,1 K], добавлен 11.05.2012Основные стадии разработки, принципы тестирования и отладка программного модуля "VFS". Особенности проектирования на языке UML. Методы "грубой силы" и их применение при отладке программы. Вредные факторы, присутствующие на рабочем месте программиста.
дипломная работа [827,0 K], добавлен 07.03.2012Проектирование базы данных, информационной подсистемы PLC-Tester, модуля тестирования и web-приложения. Разработка логической структуры программного продукта и общие требования к техническому обеспечению. Запуск программы и описание тестовых прогонов.
дипломная работа [3,2 M], добавлен 30.06.2011Создание сетевой системы тестирования с целью автоматизации процесса контроля знаний, оценивания результатов и создания тестовых заданий. Файлы проекта и их назначение. Описание алгоритмов и модулей программы. Работа с сетью, руководство пользователя.
контрольная работа [928,3 K], добавлен 23.12.2012Разработка концептуальной модели базы данных. Реализация алгоритмов и разработка управляющей программы. Разработка структуры системы управления данными. Методика проведения и результаты тестирования. Функционирование разработанного программного модуля.
курсовая работа [550,5 K], добавлен 08.06.2023Назначение и архитектура экспертных систем, их применение в сфере образования. Экспертные системы тестирования, принципы их функционирования. Инструментальные средства создания приложения и разработка программы тестирования. Описание программы, листинг.
дипломная работа [706,4 K], добавлен 07.05.2012Сравнительный анализ технологий тестирования. Разработка программного модуля "Интеллектуальная обучающая система для широкого перечня курсов". Обоснование необходимости и важности этапа отладки в процессе разработки данного программного обеспечения.
дипломная работа [101,2 K], добавлен 17.06.2011Реализация программного средства "Действия над матрицами". Разработка кода программного продукта на основе готовой спецификации на уровне модуля. Использование инструментальных средств на этапе отладки программного модуля. Выбор стратегии тестирования.
отчет по практике [296,1 K], добавлен 19.04.2015Проектирование программы в среде Delphi для тестирования знаний студентов по программированию, с выводом оценки по окончанию тестирования. Разработка экранных форм и алгоритма программы. Описание программных модулей. Алгоритм процедуры BitBtn1Click.
курсовая работа [365,0 K], добавлен 18.05.2013Обзор существующих решений построения систем взаимодействия. Классическая архитектура клиент-сервер. Защита от копирования и распространения материалов тестирования. Задачи ИБ компьютерных систем тестирования и обзор современных способов их реализации.
курсовая работа [36,9 K], добавлен 26.04.2013
