РОЗВ’ ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ ОБ’ЄКТИВІЗАЦІЇ ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ НА ОСНОВІ БАЗИ ДАНИХ WEB-LMS MOODLE

Автор(и)

  • Iryna Domanetska Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-8629-9933
  • Olena Fedusenko Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-5782-5922
  • Liliia Kashapova Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.32347/2412-9933.2020.43.131-141

Ключові слова:

тестування, складність тестового завдання, різновиди тестових завдань, система дистанційного навчання

Анотація

Стрімкі зміни в житті сучасного суспільства, пов’язані з модернізацією змісту освіти, впровадженням особистісно орієнтованого підходу, особливостями роботи в період карантину, суттєво впливають на всі складові системи сучасної освіти і вимагають їх переорієнтації та широкого впровадження елементів дистанційного навчання. Одним із найважливіших елементів в системі дистанційної освіти є контроль навчальної роботи студентів як засобу управління процесом навчання. Використання тестування забезпечує можливість перевірити значний обсяг навчального матеріалу, реалізує зворотний зв'язок між студентом і навчальним контентом дисципліни дає змогу індивідуалізувати роботу зі студентами. У теорії контролю знань визначено такі дидактичні принципи: дієвість, систематичність, індивідуальність, диференціювання, об'єктивність і єдність вимог. Саме питанням об'єктивізації контролю знань у процесі тестування присвячена ця робота. Серед задач, що потребують розв’язання при впровадженні тестової форми контролю знань, чи не найголовнішою є визначення рівня складності тестових завдань, що мають бути запропоновані студенту під час тестування, щоб адекватно визначити рівень його знань. Крім того, саме складність тестових завдань лежить в основі алгоритму вибудовування індивідуальної траєкторії навчання і контролю знань. Для оцінки та динамічного корегування значень складності тестових завдань авторами пропонується використовувати евристичні алгоритми, які передбачають врахування сумарної оцінки успішності студентів, що проходять тестування. Узагальнена схема евристики полягає в такому: чим більша кількість студентів правильно відповіла на конкретне тестове завдання, тим нижчою має бути оцінка його складності. А величина корекції залежить від оцінки успішності кожного студента, що відповідав на тестове завдання, а також від особливостей самого тестового завдання. Під особливостями тестових завдань розумітимемо їх різновиди: завдання з однією правильною відповіддю, завдання з однією відповіддю, що вибирається з варіантів градуйованих відповідей, завдання з багатьма відповідями, що вибираються з варіантів градуйованих відповідей, завдання з числовою відповіддю завдання з відповіддю, заданою інтервалом. Для побудови ефективного механізму об’єктивізації оцінювання знань була проаналізована структура бази LMS Moodle з метою виокремлення підмножини таблиць, з яких буде видобуватись інформація, необхідна для розрахунків, за умови, що потрібні дані зберігаються в системі. Отже, авторами запропоновані теоретичні і практичні засади побудови ефективного механізму об’єктивізації оцінювання знань в середовищі системи дистанційного навчання Moodle.

Біографії авторів

Iryna Domanetska, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ

Кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інтелектуальних технологій

Olena Fedusenko, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ

Кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інтелектуальних технологій

Liliia Kashapova, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ

Студентка 4-го курсу

Посилання

Avanesov, V. S. (2002). Composition of test tasks. M.: Testing Center, 240.

Bulakh, I. E., Mruga, M. R. (2008). Application of international documents to ensure the quality of pedagogical evaluation in Ukraine. Electronic scientific professional publication "Information Technologies and Teaching Aids" of the Institute of Information Technologies and Teaching Aids of the Academy of Pedagogical Sciences of Ukraine and the Central Institute of Postgraduate Pedagogical Education of the Academy of Pedagogical Sciences of Ukraine, 4 (8). – Access mode: http://www.nbuv.gov.ua/ejournals/ITZN/em8/emg.html 3

Domanetska, Iryna, Krasovska Hanna. (20160. Features of the formation of a unified educational-information space for geographically and organizationally distributed universities. Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science : Proceedings of the XIIIth International Conference TCSET’2016, February 23 – 26, 2016, Lviv-Slavsko, Ukraine – Lviv: Publishing House of Lviv Polytechnic, 2016, pp. 842 – 844.

Chelyshkova, M. B. (2002). Theory and practice of designing pedagogical tests. M.: Logos, 432

Kintsel, D. A., Kuznetsov, A. V. (2007). Non-numerical Approach to the Test Model and Estimation of the Test Parameters. Educational Technology & Society, 10, 276-281.

Lord, F. M. (1980). Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N-J. Lawrence Erlbaum Ass., 266.

Rasch, G. (1980). Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests. With a Foreword and Afteword by B.D. Wright. The Univ. of Chicago Press. Chicago & London, 199.

Orlov, A. I. (2004). Non-numerical statistics. M.: MZ-Press, 513.

Yanchenko, S.I. (2000). Mathematical model for evaluating test results. Abstracts of the All-Russian Conference "Development of the testing system in Russia". Moscow.

Kukharenko, V. M., Perhun, L. P., Tovmachenko, N. M. (2018). Methods of complex assessment of test quality. Part 2. Statistics of Ukraine, 4, 72-79. – Access mode: http://nbuv.gov.ua/UJRN/su_2018_4_11

Zinkovsky, Y.F., Mirskykh, G.O. (2010). Methods for assessing the levels of complexity of educational tests. Bulletin of the National Technical University of Ukraine "KPI", Series – Radio Engineering. Radio engineering, 163, 41.

Fedoruk, P.I. (2007). Adaptive tests: statistical methods for analyzing the results of test control of knowledge. Mathematical Machines and Systems, 3.4, 122-138.

Burlakov, O.S., Mushenik, I.M. (2016). Estimation of quality of test tasks of diagnostics of knowledge of students of economic specialties by means of the MOODLE distance learning environment. INNOVATIVE ECONOMICS , 5-6, 63,. 31-35

Diachenko, A.V., Manzhula, V.H., Popov, A.E., Semenikhin, I.N. and Tolstobrov, A.P. (2010), The construction of information systems of continuous education on the basis of Internet technologies. Available at: http://monographies.ru/ru/book/view?id=98

Sunrav Software. (2015). Advantages and disadvantages of automated testing. Available at: https://sunrav.ru/testadvantage.html

Fedoruk, P.I., Maslovsky, S.M., Petryk, S.M. (2011). Interactive technologies in the adaptive system of distance learning and knowledge control "EduPro". Control systems and machines, 3, 79-88. – Access mode: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2011_3_11.

Ivliev, M.K. (2001). Development of test tasks for computer testing: Textbook. M .: IMPE im. A.S. Griboedova, 69.

Wim J. van der Linden, Cees A.W. Voice. (2000). Computerized Adaptive Testing: Theory and Practice. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer, 323.

Kuleshova, M.F., Sherstobitov, S.I., Nikitin, V.I. (2005). Technology of formation of standardized test tasks: methodical recommendations. Kharkiv: KhNADU, 51.

Sergienko, V.P., Cook, L.O. (2011). Methodical recommendations for compiling test tasks .K., NPU, 41

Zinkovsky, Y.F., Mirskykh, G.O. (2010). Methods for assessing the levels of complexity of educational tests. Bulletin of the National Technical University of Ukraine "KPI", Series – Radio Engineering. Radio engineering, 163, 41, 157-163

Zhunusakunova, A.D. (2017). Approaches to determining the level of complexity of test tasks. Young scientist, 4.1 (138.1), 55-58. – URL: https://moluch.ru/archive/138/39700/.

Bondarenko, M.F., Semenets, V.V., Belous, N.V., Kutsevich, I.V., Belous, I.A. Evaluation of test tasks of different types and determination of their level of complexity http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/8190/44-Bondarenko.pdf?sequence=1

Gedranovich, V.V., Gedranovich, A.B. (2011). Methods for assessing the quality of test tasks. Innovative educational technologies, 2, 19-25. http://media.miu.by/files/store/items/iot/26/iot_26_2011_03.pdf

Murzhenko, V.V., Sergienko, E.N. (2015). Adaptive testing as a method of modernization of education http://econf.rae.ru/pdf/2015/05/4504.pdf

Snityuk, V.E., Yurchenko, K.N. (2013). Intelligent management of knowledge assessment. Cherkasy, 262.

Moodle statistics. [Electronic resource ]. Access mode: https: //Moodle.org/stats

Mokriev, M.V. Organization of training for students of environmental universities using LMS MOODLE

Quiz statistics report // MoodleDocs / – Access mode: https://docs.Moodle.org/32/en/Quiz_statistics_report

Mokriev, M.V. (2017). Analysis of test tasks using Moodle http://2017.Moodlemoot.in.ua/course/view.php?id=83

Sergienko, V.P., Cook, L.O. (2014). Using the built-in system of analysis of test tasks in LCMS MOODLE. Information technologies and teaching aids, 41, 3, 202.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-09-10

Як цитувати

Domanetska, I., Fedusenko, O., & Kashapova, L. (2020). РОЗВ’ ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ ОБ’ЄКТИВІЗАЦІЇ ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ НА ОСНОВІ БАЗИ ДАНИХ WEB-LMS MOODLE. Управління розвитком складних систем, (43), 131–141. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2020.43.131-141

Номер

Розділ

ІНФОРМАТИЗАЦІЯ ВИЩОЇ ОСВІТИ