Главная страница » Конкурсные работы участников » Технические науки » Исследовательский проект “Разработка плагина для адаптивного тестирования на платформе Moodle”

Исследовательский проект “Разработка плагина для адаптивного тестирования на платформе Moodle”

Автор (ы)

Парахонько Александр Вячеславович

Аффилиация

Государственный университет имени „Алеку Руссо”, Публичное учреждение Теоретический лицей им. Н.В. Гоголя, Республика Молдова, 4 курс

Научный руководитель

Дейнего Нона Владимировна, кандидат педагогических наук

Аннотация

Важной составляющей смешанного обучения (Blended Learning)  является контроль знаний. Несмотря на то, что к настоящему времени разработано достаточно большое количество методов и алгоритмов компьютерного тестирования, многие из них строятся на субъективных оценках тестовых заданий. Наиболее адекватными являются методы адаптивного тестирования, при использовании которых, получаем объективную оценку уровня знаний испытуемых.  Однако в системе Moodle невозможно провести адаптивное тестирование. Поэтому актуальностью данной работы является создание плагина адаптивного тестирования.

Целью данной работы является анализ стратегий адаптивного тестирования и создание адекватной модели адаптивного тестирования для эффективного контроля знаний при смешанном обучении на платформе Moodle.

В соответствии с этой целью были поставлены следующие задачи:

  1. проанализировать существующие модели адаптивного тестирования;
  2. разработать модель адаптивного тестирования для платформы Moodle;
  3. разработать алгоритм адаптивного тестирования;
  4. разработать плагин адаптивного тестирования для платформы Moodle;
  5. провести испытание плагина и модели адаптивного тестирования на платформе Moodle.

Объектом исследования является оптимизация учебного процесса в высшем учебном заведении за счет более эффективного и объективного оценивания.

Предмет исследования – адаптивное тестирование как метод контроля учебных достижений студентов в смешанном обучении.

Гипотеза исследования:  разработанная модель и алгоритм адаптивного тестирования для платформы Moodle позволят получить надежные и валидные результаты при минимизации ошибки измерения, числа заданий и времени на их выполнение для каждого контролируемого студента.

Основные результаты. В рамках научного университетского проекта «15.817.06.27A Dirijarea formării competențelor profesionale în cadrul studiilor universitare prin organizarea unui proces de instruire adaptivă (PROFADAPT)» были апробированы плагин и модель адаптивного тестирования.

В результате выполненного исследования можно сделать следующие выводы:

  1. Осуществление адаптивного тестирования происходит при выполнении необходимых педагогических и технологических условий. Педагогические условия включают в себя: систематичность контроля; интерактивность; индивидуализацию. К технологическим условиям относятся: наличие программно-инструментальной среды, реализующей итерационный процесс адаптивного тестирования; наличие банка калиброванных тестовых заданий с устойчивыми оценками их параметров; готовность преподавателей к разработке тестовых заданий и реализации их через адаптивное тестирование. Перечисленные условия были реализованы в экспериментальной части исследования.
  2. Валидность обеспечивается путем тщательного контроля содержания и трудности отбираемых заданий теста, который осуществляется анализом заданий банка и при необходимости внесением изменений.
  3. Процедура оценивания результатов тестирования строится на основе модернизированной таксономии Блума.
  4. Проведенная экспериментальная работа подтвердила эффективность адаптивного тестирования в смешанном обучении.
  5. Создание плагина осложняется отсутствием полного пакета документации, сложностью системного обеспечения Moodle.
  6. Одним из больших недостатков системы Moodle является одновременное существование как старых, так и новых технологий, которые создают трудности при разработке плагина.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Конкурс, в котором автор работы принял участие:

High Goals – 2019: открытый международный конкурс инициативных научно-исследовательских проектов

Отрасль наук

Форма представления работы

Дата публикации работы: 29.03.2019

Смотреть похожие работы

Выпускная квалификационная работа “Применение рекуррентных нейронных сетей для цели автоматизации стенографирования законотворческого процесса”

Неустроев Николай Арианович
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К.Аммосова
Актуальность: Большой объем текста, подлежащего стенографированию, определяет задачу частичной автоматизации набора текста. Частичная автоматизация набора текста может применяться в целях стенографирования любых мероприятий, связанных с законодательной деятельностью Государственной Думы. Цель:...

Выпускная квалификационная работа “Разработка нейронной сети на Java для задачи распознавания образа”

Васильев Дамир Александрович
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова
Нейронные сети — это математические модели, которые используются для анализа сложных данных и решения задач, требующих обучения и адаптации. Они состоят из нескольких слоев нейронов, которые обрабатывают входные данные и...