Методи штучних нейронних мереж для адаптивного тестування знань

Шубін, І. Ю.; Четвериков, Г. Г.; Ляшик, В. А.; Шанідзе, Н. О.

Публікація:
Методи штучних нейронних мереж для адаптивного тестування знань

dc.contributor.author	Шубін, І. Ю.
dc.contributor.author	Четвериков, Г. Г.
dc.contributor.author	Ляшик, В. А.
dc.contributor.author	Шанідзе, Н. О.
dc.date.accessioned	2023-06-10T17:08:52Z
dc.date.available	2023-06-10T17:08:52Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	Під адаптивним тестовим контролем розуміють комп’ютеризовану систему науково обґрунтованої перевірки й оцінювання результатів навчання, що має високу ефективність за рахунок оптимізації процедур генерації, пред’явлення й оцінки результатів виконання адаптивних тестів, що заснована на методах побудови та оптимізації логічних мереж. Алгоритми підбору й пред’явлення завдань будуються за принципом зворотного зв’язку, коли при правильній відповіді суб’єкта навчання чергове завдання вибирається більш важким, а неві- рна відповідь спричиняє пред’явлення наступного більш легкого завдання, ніж те, на яке суб’єктом навчання була дана невірна відповідь. Також є можливість завдання додаткових питань по темах, які суб’єкт навчання знає не дуже добре для більш точного з’ясування рівня знань у даних областях. Вибір алгоритмів тестування наразі фактично обмежений формами представлення тестових завдань і алгоритмами оцінювання результатів тестування. Досягнення більш високих результатів і підвищення мотивації навчання в остаточному підсумку є основною метою тестування знань. Для визначення базового алгоритму, необхідно навести сценарій роботи системи. У його основі лежить модель приймання іспиту викладачем у студента, як модель адаптивного тестування. Такий вибір сценарію роботи системи обумовлений тим, що, по-перше, дана процедура історично добре формалізована, по-друге, при проектуванні тестів, їх розробнику необхідно спиратися на загальноприйняті, відомі й використовувані їм методи з мінімальною модифікацією.
dc.identifier.citation	Методи штучних нейронних мереж для адаптивного тестування знань / І. Ю. Шубін, Г. Г. Четвериков, В. А Ляшик, Н. О. Шанідзе // Бионика интеллекта : научно-технический журнал. – 2021. – № (96). – С. 103–111.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/23308
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЭ
dc.subject	дистанційна освіта
dc.subject	логічна мережа
dc.subject	алгебра скінченних предикатів
dc.subject	дистанійне тестування знань
dc.subject	модель суб’єкта навчання
dc.title	Методи штучних нейронних мереж для адаптивного тестування знань
dc.type	Article
dspace.entity.type	Publication