RU2338264C1 - Способ контроля уровня получаемых знаний - Google Patents

Способ контроля уровня получаемых знаний Download PDF

Info

Publication number
RU2338264C1
RU2338264C1 RU2007112261/09A RU2007112261A RU2338264C1 RU 2338264 C1 RU2338264 C1 RU 2338264C1 RU 2007112261/09 A RU2007112261/09 A RU 2007112261/09A RU 2007112261 A RU2007112261 A RU 2007112261A RU 2338264 C1 RU2338264 C1 RU 2338264C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
answer
cursor
level
knowledge
monitor
Prior art date
Application number
RU2007112261/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Станислав Иванович Гущин (RU)
Станислав Иванович Гущин
Николай Николаевич Толстых (RU)
Николай Николаевич Толстых
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Воронежское высшее военное авиационное инженерное училище (военный институт)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Воронежское высшее военное авиационное инженерное училище (военный институт) filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Воронежское высшее военное авиационное инженерное училище (военный институт)
Priority to RU2007112261/09A priority Critical patent/RU2338264C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2338264C1 publication Critical patent/RU2338264C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области технологий компьютерного тестирования при обучении и подготовке специалистов для различных отраслей знаний и специальностей в условиях, когда обучающийся и обучающий лишены возможности прямого контакта. Техническим результатом является повышение достоверности и точности контроля уровня получаемых знаний. Способ заключается в следующем: размещении на мониторе контрольного вопроса и вариантов ответа на данный вопрос, выборе одного, предпочтительного обучающемуся, варианта ответа при помощи перемещения курсора манипулятора к месту расположения его индикатора и последующем определении правильности ответа по конечному положению курсора, после размещения на мониторе индикаторов вариантов ответов в интервале от момента начала движения курсора до момента фиксации его конечного положения формируют массив траекторных параметров его движения, определяют автокорреляционную функцию полученного массива траекторных параметров и определяют уровень уверенности обучающегося в полученных знаниях по положению максимума функции, при расположении которого в пределах заданной ошибки принятия решения в начале координат делается вывод о уверенной или неуверенной мотивации ответа. 2 ил.

Description

Изобретение относится к области технологий компьютерного тестирования при обучении и подготовке специалистов для различных отраслей знаний и специальностей в условиях, когда обучающийся и обучающий лишены возможности прямого контакта.
В настоящее время в связи с развитием методов компьютерного обучения и автоматизации процедур оценки полученных знаний и навыков быстро развивается область автоматизированного контроля знаний у обучающихся, реализуемая, в основном, на основе разработки новых компьютерных тестов. Наиболее важной областью применения таких тестов является дистанционное обучение. Для повышения достоверности получаемых обучающимся оценок в настоящее время можно выделить два направления, основанные, соответственно, на повышении количества используемых вопросов и увеличении вариабельности ответов на них. Известны способы контроля уровня получаемых знаний (см., например, Королева Г.В. К проблеме внедрения информационных и Интернет технологий в систему образования. Вопросы Интернет образования, 2001, №1, Галеев И.Х., Абуталипова Л.Н., Филяев А.И., Колосов О.В. Сетевое обучение проектированию онтологий на примере онтологии компьютерных вирусов. Казань: Казанский государственный технологический университет, 2006), основанные на подготовке вариантов вопросов по изучаемому курсу, сопоставлении вариантов ответов пиктограмм с последующим расположением их на экране монитора и оценке уровня знаний по количеству конечных положений курсора манипулятора на пиктограмме, соответствующей правильному ответу на вопрос. Основным недостатком таких методов остается невозможность контроля мотивации тестируемого при ответе, поскольку он может просто угадать правильный ответ, ему его могут подсказать или при проведении контроля он может использовать различные методы информационного воздействия на тестирующий компьютер. Известны также методы контроля уровня знаний, основанные на опосредованном компьютерно-игровом подходе, когда составленный перечень вопросов располагается в определенной ситуационной схеме и тестируемому предлагается управлять ситуацией в соответствии с имеющимся уровнем полученных знаний (см., например, Симонов П.В., Анисимов Т.А. Игровой подход на примере исследования эмоциональной реакции человека // Журнал высшей нервной деятельности. 1978. т.28 №4. с.675-681; Мартынов Н.Н., Иванов А.П. Компьютерная обучающая программа «MathLab 5.X»: вычисления, визуализация, программирование. М.: «КУДИЦ-Образ», 2000, Методы компьютерного тестирования. М.:МГУ, 1998. 242 с.). Однако и такие методы не обеспечивают полного определения мотивации, хотя позволяют достаточно точно оценить психологические характеристики тестируемого и синтезировать оценку уровня полученных знаний на основе уверенности поведения. Кроме того, эти методы требуют учета психодинамических характеристик испытуемого и достаточно трудоемки как на этапе подготовки теста, так и на этапе обработки результатов.
Наиболее близким по сущности и по назначению предлагаемому способу из приведенных выше аналогов является способ (см. Методы компьютерного тестирования. М.: МГУ, 1998. 242 с.), основанный на составлении перечня вопросов, сопоставлении вариантам ответов пиктограмм с последующим размещением их на экране монитора и последующем определении конечного положения курсора манипулятора, на основании которого при одиночном отсчете или набранной статистике делается вывод об уровне знаний тестируемого.
Однако получаемые при этом оценки не всегда отражают реальный уровень знаний. Это обусловлено, в первую очередь, отсутствием возможности определения мотивации тестируемого при подготовке ответа, особенно в условиях, когда прямой контакт обучающегося и обучающего затруднен или кратковременно прерван. Возможны естественные или преднамеренные сбои тестирующего компьютера или подготовки обучающегося только по известному перечню используемых при тестировании вопросов. Для исключения этого размещение обучающего у компьютера при тестировании приводит к переходу на обычный метод проверки знаний путем непосредственного общения обучающегося и обучающего. Это сводит преимущества автоматизированного определения уровня знаний к нулю.
Техническим результатом предлагаемого способа является повышение достоверности и точности контроля уровня получаемых знаний при дистанционном обучении.
Указанный результат достигается тем, что в известном способе контроля уровня получаемых знаний при дистанционном обучении, основанном на размещении на мониторе контрольного вопроса и вариантов ответа на данный вопрос, выборе одного, предпочтительного обучающемуся, варианта ответа при помощи перемещения курсора манипулятора к месту расположения его индикатора и последующего определения правильности ответа по конечному положению курсора, после размещения на мониторе индикаторов вариантов ответов в интервале от момента начала движения курсора до момента фиксации его конечного положения формируют массив траекторных параметров его движения, определяют автокорреляционную функцию полученного массива траекторных параметров и определяют уровень уверенности обучающегося в полученных знаниях по положению максимума функции, при расположении которого в пределах заданной ошибки принятия решения в начале координат делается вывод о «правильной» (уверенной) или неуверенной мотивации ответа.
Сущность предлагаемого способа заключается в следующем:
в соответствии с предложением проводится составление вопросов, сопоставление им пиктограмм вариантов ответов и их расположение на экране монитора. Затем, начиная с момента начала движения курсора манипулятора, его траектория движения записывается или запоминается до момента окончания движения манипулятора, то есть до фиксации положения на одном из вариантов ответов, и формируется массив траекторных параметров движения курсора. Затем, в отличие от прототипа, проводится построение автокорреляционной функции полученного массива траекторных параметров на временном интервале выбора тестируемым варианта ответа, то есть от момента появления на мониторе пиктограмм вариантов ответов до момента фиксации конечного положения курсора (например, при нажатии на одну из кнопок манипулятора или клавишу клавиатуры). В результате прямого или опосредованного считывания координатных сигналов манипулятора из регистров портовых устройств (буферов) манипулятора и записи получаемых данных в заранее отведенную область основной или дополнительной памяти образуется упорядоченный массив, содержащий выборку данных траекторных параметров с постоянным периодом по времени или по величине сдвига манипулятора. Это позволяет определить пространственно-частотные характеристики движения курсора манипулятора, которые непосредственно связаны с пондемоторными процессами, полностью определяющимися психодинамическими характеристиками тестируемого, и позволяют оценивать мотивацию ответов. Вывод о мотивации ответов делается на основе положения максимума автокорреляционной функции - его положение в точке начала координат соответствует «правильной» (уверенной) мотивации, а в другом месте - «неправильной» (неуверенной).
Предлагаемый способ основан на наличии многочисленных прямых и опосредованных связей между подсознательным состоянием человека и его пондемоторикой, его убежденностью и «осознанием» факта правильного понимания изученного материала или факта «жульничества» при синтезе ответа, то есть при перемещении и фиксации положения курсора манипулятора.
На фигуре 1 представлены зависимости времени пондемоторной реакции (в секундах) при различном уровне конкурирующих психодинамических характеристик личности, обусловленных ее «осознанием» правильности или неправильности действий. На горизонтальных осях этих рисунков представлены численно измеряемые показатели парно конкурирующих психодинамических характеристик, в частности текущих уровней мотивации поведения и диссолюции сознания (фиг.1а), восприятия и самооценки (фиг.1б). При значении этих показателей, близких к некоторому рациональному (в точках провала поверхностей), когда личность находится как бы в согласии с собой, время пондемоторной реакции становится минимальным, а при рассогласовании заметно увеличивается. Это является основой, на которой можно путем измерения времени реакции пондемоторики личности оценить уровень ее уверенности в правильности действия или неуверенности, обусловленной «жульничеством» при выполнении заданных правилами действий.
На фигуре 2 представлены экспериментально измеренные автокорреляционные функции траектории движения курсора манипулятора при различных условиях выдачи ответов - при убежденности в правильности действий (фиг.2а), при подсказанном ответе (фиг.2в) и при угаданном ответе (фиг.2б). Разброс значений величины автокорреляционной функции, обусловленный разбросом в психодинамических параметрах испытуемых, погрешностью измерений и другими аналогичными факторами, представлен в виде шума, амплитуда которого образует некоторый интервал, в пределах которого проведение оценок вполне справедливо. В первом случае (фиг.2а), когда ответ правильный и отвечающий подсознательно убежден в правильности своих действий, автокорреляционная функция траектории движения курсора манипулятора имеет ярко выраженный максимум в начале координат. Во втором случае (фиг.2б) сдвиг максимума автокорреляционной функции обусловлен порождаемым на подсознательном уровне противоречием между необходимостью «правильных действий» и невозможностью их проведения в текущей ситуации. Это порождает заметное отклонение положения текущей «рабочей точки», отражающей текущее состояние личности на поверхности скорости пондемоторной реакции (фиг.1а и б), что в терминах парно конкурирующих психодинамических характеристик отражается как рассогласование или нарушение в мотивации поведения. В третьем случае (фиг.2в) этот процесс имеет экстремальное выражение в смысле противоречия между парно конкурирующими показателями и их выражением в поведенческой мотивации, т.е. ответ был подсказан.
Таким образом, «правильная» мотивации ответа будет соответствовать положению максимума автокорреляционной функции в центре координат с ошибкой, определяемой точностью анализа и разбросом измеряемых траекторных параметров. Необходимо при этом заметить, что в начале координат разброс значения автокорреляционной функции существенно уменьшается (см. фиг.2), что позволяет повысить точность определения «правильной» мотивации.
Таким образом, сущность предложения заключается, в отличие от известных решений, во введении в процедуру оценки уровня знаний оценку уровня мотивации ответа тестируемого, основанного на анализе траектории движения курсора манипулятора, которая полностью определяется через пондемоторные реакции тестируемого.
Педагогическая практика показывает, что предлагаемый способ позволяет повысить достоверность контроля уровня знаний при дистанционном обучении примерно на 30%. Количественно это выражается в отношении суммарных баллов оценок, получаемых одной и той же группой обучающихся при очном и дистанционном контроле знаний, и составляет величину порядка 30%.
Предлагаемое изобретение является новым, поскольку из общедоступных публикаций не известен способ контроля уровня получаемых знаний при дистанционном обучении, базирующийся на том, что, после размещения на мониторе индикаторов вариантов ответов в интервале от момента начала движения курсора до момента фиксации его конечного положения формируют массив траекторных параметров его движения, определяют автокорреляционную функцию полученного массива траекторных параметров и определяют уровень уверенности обучающегося в полученных знаниях по положению максимума функции, при расположении которого в пределах заданной ошибки принятия решения в начале координат делается вывод о «правильной» (уверенной) или неуверенной мотивации ответа.
Предлагаемое техническое решение имеет изобретательский уровень, поскольку приведенная совокупность известных операций приводит к новому положительному эффекту, заключающемуся в повышении примерно на 30% достоверности контроля уровня знаний при дистанционном обучении.
Предлагаемое техническое решение промышленно применимо, так как для его реализации не требуется разработки принципиально новых технологий или оборудования, а его реализация может быть проведена на основе стандартных тестирующих комплексов, функционирующих на основе компьютеров.

Claims (1)

  1. Способ контроля уровня получаемых знаний при дистанционном обучении, основанный на размещении на мониторе контрольного вопроса и вариантов ответа на данный вопрос, выборе одного, предпочтительного обучающемуся, варианта ответа при помощи перемещения курсора манипулятора к месту расположения его индикатора и последующего определения правильности ответа по конечному положению курсора, отличающийся тем, что после размещения на мониторе индикаторов вариантов ответов в интервале от момента начала движения курсора до момента фиксации его конечного положения формируют массив траекторных параметров его движения, определяют автокорреляционную функцию полученного массива траекторных параметров и определяют уровень уверенности обучающегося в полученных знаниях по положению максимума функции, при расположении которого в пределах заданной ошибки принятия решения в начале координат делается вывод о «правильной» (уверенной) или неуверенной мотивации ответа.
RU2007112261/09A 2007-04-02 2007-04-02 Способ контроля уровня получаемых знаний RU2338264C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007112261/09A RU2338264C1 (ru) 2007-04-02 2007-04-02 Способ контроля уровня получаемых знаний

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007112261/09A RU2338264C1 (ru) 2007-04-02 2007-04-02 Способ контроля уровня получаемых знаний

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2338264C1 true RU2338264C1 (ru) 2008-11-10

Family

ID=40230451

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007112261/09A RU2338264C1 (ru) 2007-04-02 2007-04-02 Способ контроля уровня получаемых знаний

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2338264C1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2689208C1 (ru) * 2018-12-12 2019-05-24 Акционерное общество "Научно-исследовательский институт телевидения" Способ обработки результатов экспресс-тестирования знаний обучаемых
RU2716580C1 (ru) * 2019-05-20 2020-03-12 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ставропольский государственный аграрный университет" Способ контроля качества знаний, уверенности в них и устройство для его осуществления

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Методы компьютерного тестирования. Москва: МГУ, 1998, с.242. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2689208C1 (ru) * 2018-12-12 2019-05-24 Акционерное общество "Научно-исследовательский институт телевидения" Способ обработки результатов экспресс-тестирования знаний обучаемых
RU2716580C1 (ru) * 2019-05-20 2020-03-12 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ставропольский государственный аграрный университет" Способ контроля качества знаний, уверенности в них и устройство для его осуществления

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kurtovic et al. Predicting procrastination: The role of academic achievement, self-efficacy and perfectionism
Lee et al. Regression discontinuity designs in economics
Moores et al. Self-efficacy, overconfidence, and the negative effect on subsequent performance: A field study
Groves et al. Assessing clinical reasoning: a method to monitor its development in a PBL curriculum
US7347818B2 (en) Standardized medical cognitive assessment tool
Meier et al. Validity of self-efficacy as a predictor of writing performance
van der Vleuten et al. Assessment of clinical skills with standardized patients: state of the art
Moores et al. Clarifying the role of self-efficacy and metacognition as predictors of performance: Construct development and test
Lingel et al. Metacognition in mathematics: do different metacognitive monitoring measures make a difference?
Valdez Student metacognitive monitoring: predicting test achievement from judgment accuracy.
CA2454475A1 (en) System and method of testing cognitive function
Brown Classical test theory
CN106256312A (zh) 认知功能障碍评价装置
Georg et al. A rubric to assess students' clinical reasoning when encountering virtual patients
Chen et al. Calibration of performance and academic delay of gratification: Individual and group differences in self-regulation of learning
Rodrigues et al. Are they learning or playing? moderator conditions of gamification’s success in programming classrooms
Hoch et al. Comparing mental effort, difficulty, and confidence appraisals in problem-solving: A metacognitive perspective
JP4167596B2 (ja) 認知機能のテスト装置及びコンピュータ可読媒体
Winke et al. A closer look at a marginalized test method: Self-assessment as a measure of speaking proficiency
US10043411B2 (en) Filters and related methods of use in measuring reaction times
RU2338264C1 (ru) Способ контроля уровня получаемых знаний
Machts et al. Categorization of simulated diagnostic situations and the salience of diagnostic information
Santos et al. Discount learnability evaluation
Orona et al. Thinking Disposition Education Improves Cognitive Reflection: Experimental Results from Two Intervention Studies
Wang et al. Assessing user mental workload for smartphone applications with built-in sensors

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20090403