Разработка модели оценки знаний

29

СОДЕРЖАНИЕ

1 Описание предметной области             

2 Постановка задачи

3 Обзор возможных средств решения поставленной задачи

3.1 Концепция баз данных

3.2 Архитектура субд

3.3 Инфологическая модель данных "сущность-связь"             

3.4 Построение инфологической модели предметной области методом ER–диаграммы

3.5 Описание диаграммы «сущность-связь»

3.6 Реляционная структура данных

4 Разработка схемы базы данных и ее нормализация

4.1 О нормализации, функциональных и многозначных зависимостях             

4.2 Потенциальные ключи

4.3 Ссылочная целостность

4.4 Первичные и внешние ключи

4.5 Потенциальные ключи и null – значения

4.6 Ограничение целостности

4.7 Описание логической схемы базы данных

5 Инструментальные средства и алгоритм реализации ИС

5.1 Обоснование  выбора средств реализации

5.2 Разработка интерфейса пользователя

5.3 Описание данных БД «тестер»

5.4 Заполнение базы данных

5.5 Назначение ис «тестер»

5.6 Руководство пользователя для работы с программой   «Тестер»

5.6.1 Создание тестовых заданий

5.6.2 Поиск и редактирование данных.

5.6.3 Процесс тестирования.

5.7 Описание характеристик программного продукта

Выводы

Перечень ссылок

Приложение А Фрагмент кода модуля test

Приложение Б Фрагмент кода программы для работы с базой данных

ВВЕДЕНИЕ

Для современных условий характерно применение  на предприятиях, в учреждениях и организациях высокоэффективной информационной системы, основанной на использовании новейших технических средств автоматизированной обработки цифровой и текстовой информации на базе компьютеров, объединенных в единую локальную вычислительную сеть.

Особое значение имеет развитие автоматизированных систем разного уровня. Одним из глобальных вопросов в автоматизации является связка между собой звеньев автоматизированной системы учреждения и дальнейшая интеграция различных автоматизированных систем в единый комплекс.

Информационные системы в настоящее время составляют основную область приложений компьютерных систем во всех видах хозяйственной, финансовой, творческой деятельности, а также в образовании, фундаментальных и прикладных научных исследованиях. Современные компьютерные технологии обслуживают потребности человека и групп людей в их общественной и технической деятельности и являются частью повседневной жизни.

Принцип работы информационной управляющей системы основан на создании встроенных моделей предметной области, общих моделей контролируемых объектов пользователя в этой области и их частных экземпляров, отражающих конкретные свойства объектов.

Способность накапливать и обеспечивать эффективный доступ к информации становится определяющим фактором не только для развития, но и для поддержания жизнеспособности современного общества. Появление и быстрый рост числа информационных систем, функционирующих во всем мире, явились результатом специализации информационной деятельности и необходимости резкого повышения производительности труда в этой сфере. Основные надежды обоснованно возлагаются на использование все более совершенных ЭВМ и средств долговременного хранения больших объемов данных.

Целью данного дипломного проекта является разработка модели оценки знаний.

На основе исследования существующего документооборота было разработано единое информационное обеспечение подсистемы, базирующееся на технологии клиент-сервер под управлением системы управления базами данных Access.

Программное обеспечение разработано с использованием среды разработки визуальной разработки приложений Borland Builder 6. При разработке программного обеспечения были учтены требования по однообразию пользовательского интерфейса с уже имеющимися и используемыми программными средствами. Реализован ввод входной информации, её обработка и хранение.

1 ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Темой данной бакалаврской работы является разработка модели тестирования.

Современные виды обучения используют различные подходы, включая заочную и дистанционную формы, то есть такую организацию учебного процесса, при котором преподаватель разрабатывает учебную программу, главным образом базирующуюся на самостоятельном обучении . Такая среда обучения характеризуется тем, что обучаемый отделен от преподавателя в пространстве или во времени, в то же время, они имеют возможность осуществлять диалог между собой с помощью средств телекоммуникации.

Основными видами контроля знаний, которые участвуют в подборе концепции обучения в автоматизированных системах тестирования, как при традиционном, так и при “самостоятельном” обучении, являются следующие:

        предварительный контроль - предназначен для выяснения уровня подготовки испытуемого и построения индивидуального курса обучения;

        самоконтроль - для самостоятельной проверки точности усвоения предъявленного блока.

Тесты для самоконтроля обычно называют тренажерами, тренировками или тренингом. Автоматизированные тренировки служат цели выработки навыков выполнения обучаемым определенных мыслительных действий. Эти программы рассчитаны на повторение или закрепление пройденного и не содержат нового материала. Автоматизированная система изменяет частоту предъявления знаний того или иного класса в зависимости от наличия ошибок определенного типа и от времени выполнения задания.

Конечной целью такого контроля является достижение минимального времени безошибочного выполнения обучаемым заданий всех классов. Для развития самоконтроля служат и программные комплексы типа "Simulator", в которых в качестве объектов усвоения выступают внешние проявления того или иного процесса, закономерности, которые недоступны наблюдению в естественных условиях;

      текущий контроль предназначен для выработки дальнейших действий, подбора индивидуального темпа обучения, выявления “пробелов” в знаниях для дальнейшего их устранения;

      рубежный контроль предусмотрен для проверки усвоения конкретного этапа. Контроль во всех формах обучения производится путем проведения обычных экзаменов, письменных экзаменов или курсовых работ;

      итоговый контроль дает оценку качества подготовки и присутствует во всех обучающих системах, включая и автоматизированные.

Автоматизированный контроль знаний может выполнять в учебном процессе следующие функции:

      индикации, то есть определения понимания (или непонимания) структуры учебной информации;

      диагностики, или установления уровня усвоения обучаемым отдельных тем и разделов;

      оценки, а именно, определения степени соответствия системы приобретенных знаний задачам, условиям и характеру его будущей профессиональной деятельности.

Одним из самых распространенных средств автоматизированной проверки способностей и знаний, используемых как в традиционном, так и в дистанционном и заочном обучении, является тестирование. Традиционный контроль только преподавателем растянут по времени и не может полностью охватить весь курс обучения, не может дать полной картины действительного уровня знаний обучаемых, поскольку опрос, как правило, ведется выборочно. При данном контроле существуют субъективные параметры, негативно влияющие на точность при измерении знаний. Следовательно, необходимы способы объективной оценки результатов обучения, не требующие больших затрат времени. Автоматизированное тестирование решает указанные проблемы. Кроме того, оно имеет ряд преимуществ, таких как надежность, высокая дифференцирующая способность, экономичность и оперативность при его проведении. Также при этом экономится время для эффективного обучения [1].

Но наряду с достоинствами, такой подход имеет ряд существенных недостатков. Системы автоматизированного тестирования требуют, прежде всего, больших финансовых затрат, особенно на этапе разработки. Для создания тестов требуется привлечение таких специалистов, как авторы тестовых заданий; независимые эксперты, осуществляющие экспертизу этих заданий; программисты и операторы компьютеров, отвечающие за разработку или эксплуатацию программных средств по сбору и анализу тестовых данных.

Большая трудоёмкость на этапе создания тестов дала повод для создания автоматизированных систем, осуществляющих генерацию контрольных заданий при тестировании. При этом достаточно серьезной остается проблема оценивания знаний в автоматизированных системах тестирования. Обычно при тестировании в  рейтинговых системах используется суммарная оценка. Вследствие этого при уходе от пятибалльной системы происходит изменение подхода к оцениванию, который становится количественным, а не качественным.

Тестирование не может полностью заменить традиционный контроль преподавателем, поскольку оно не дает заключения о системе знаний испытуемого в целом, задания не позволяют применять нестандартное решение, выявить степень творческого мышления респондента. Следовательно, и применение такого подхода имеет ограничения. Оно не может заменить традиционных экзаменов. Например, в систему аттестации специалистов во многих странах тесты входят, но лишь как составная часть системы разнообразных испытаний, как предварительный контроль оценки элементарных знаний, как фильтр, без прохождения которого обучаемый не должен допускаться к традиционным экзаменам.

На основе вышеизложенного можно сделать вывод о том, что автоматизированное тестирование знаний должно проводится в сочетании с другими видами контроля и, по возможности, воспроизводить логику преподавателя при выставлении оценки, которая несла бы качественную характеристику традиционного подхода. Это позволит минимизировать отрицательные стороны тестирования и наиболее полно использовать его достоинства.

Во многих существующих автоматизированных системах контроля знаний отсутствует обоснованная система параметров, по которым следует оценивать уровень усвоения знаний. Возникает проблема, каким образом измерить знания, чтобы уменьшить расхождение результатов оценивания при автоматизированном и традиционном контроле с личным участием преподавателя.

Анализируя современные работы в области измерений знаний можно выделить два основных понятия: понятие оценки и понятие измерения. Оценка более сложное понятие, чем измерение. Она включает как количественное, так и качественное описание, как технику измерения, так и описание изменений в деятельности обучаемого. А измерение ограничивается количественным описанием и не включает в себя качественных характеристик или суждений о ценности измеряемых знаний. На практике невозможно оперировать качественными признаками в отличие от их числовых эквивалентов. Поэтому наметилась стойкая тенденция к расширению использования в автоматизированных системах тестирования количественных методов, оперирующих числами и отражающих знания обучаемых.

Полученные при измерении знаний числа должны соответствовать определенной степени усвоения и, при использовании различных шкал, могут быть на разных уровнях. Шкала - это средство для измерения непрерывных свойств объекта. Она представляет собой числовую систему, в которой отношения между различными свойствами объекта выражены свойствами числового ряда. Общепринятыми являются четыре шкалы: наименований, порядка, интервалов и отношений.

Все виды числовой обработки шкалы наименований касаются упорядочения в каждом классе чисел наблюдений или их состава. Поэтому, при контроле знаний в автоматизированных системах шкала наименований не используется.

Несколько больше возможностей представляет использование шкалы порядка. Числа отражают количество свойства, принадлежащего предмета. По шкале порядка можно измерять качество ответов обучаемых при наличии критерия, но в случае, когда точностью можно пренебречь. В качестве примера можно привести шкалу оценок рейтинговой автоматизированной системы, тест которой содержит задания одинаковой сложности.

Если предметы, как и приписываемые им числа, можно упорядочить то можно использовать шкалу интервалов. Нулевая точка шкалы интервалов произвольна и не указывает на отсутствие свойства. Примером использования этой шкалы является задания различной сложности в автоматизированных рейтинговых системах [2].

В шкале отношений числа, присваиваемые предметам, обладают теми же свойствами, что и числа в шкале интервалов. Но кроме этого, на шкале отношений имеется абсолютный ноль. В связи со сложностью его выбора данная шкала при автоматизированном тестировании не используется. Обычно за нулевую отметку выбирают такую точку, ниже которой знания по интересующему признаку не имеет смысла измерять. Обычно на практике в системах нулевой уровень знаний соответствует ситуации, когда респондент не отвечает ни на один вопрос. Если же испытуемый отвечает неправильно, то его знания соответствуют так называемому отрицательному уровню.

Свойства шкалы таковы, что для одного и того же множества вариантов ответов может быть несколько шкал и величина оценки по различным шкалам не одинакова, но использование одной и той же шкалы в совокупности с одинаковыми критериями позволит получить однозначное соответствие между уровнем знаний и оценкой по предмету.

Поскольку измерение знаний выражается в виде числа - выставленной оценки, то оценка при автоматизированном контроле выражает только количественное измерение усвоенных знаний и служит на практике лишь сравнительной мерой уровня подготовки разных обучаемых. Однако не всякое использование чисел есть количественное измерение. Оценке может соответствовать качественный анализ усвоения, свойственный традиционному контролю с участием преподавателя. Оценки не означают величину, а показывают отношение одного значения признака к другому. Решение проблемы оценки как качественного критерия при автоматизированном контроле состоит в следующем: количественный подход измерения должен получить качественную характеристику в виде оценки, если формализовать опыт и интуицию преподавателя.