Ключевые слова: модель оценки знаний, латентные параметры, метод максимального правдоподобия, дисперсионный анализ, корреляционный анализ, infit-статистика, outfit- статистика, коэффициент детерминации
Модель с латентными параметрами для пошаговой процедуры оценивания результатов обучения
УДК 378
DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.015
Актуальность работы обусловлена важностью исследования результатов обучения для повышения качества учебного процесса. Для этого предлагается модель оценки знаний в виде последовательности заданий. Вероятность успешного выполнения задания зависит от латентных параметров: подготовленности обучающегося и трудности задания. Модель аналогична Partial Credit Model, применяемой в Item Response Theory для анализа результатов тестирования. На основе метода максимального правдоподобия разработана процедура оценки параметров численными методами по оценкам обучающихся. Обоснована сходимость процедуры оценивания. Предложены проверки адекватности модели с применением дисперсионного анализа, корреляционного анализа, критериев Infit и Outfit на основе хи-квадрат распределения. Для оценки полезности модели предлагается использовать коэффициент детерминации. Приведены сведения о применении модели для анализа массива оценок студентов академической группы. По итогам анализа модель прошла проверки адекватности и позволила существенно уточнить характеристики итогов обучения и процедур оценивания знаний. Для повышения точности моделирования предлагается использовать оценки текущей успеваемости. Практическая ценность предложенной модели заключается в выявлении процедур оценивания с характеристиками, существенно отличающимися от средних, для дальнейшего содержательного анализа и улучшения.
Ключевые слова: модель оценки знаний, латентные параметры, метод максимального правдоподобия, дисперсионный анализ, корреляционный анализ, infit-статистика, outfit- статистика, коэффициент детерминации
Для цитирования: Братищенко В.В. Модель с латентными параметрами для пошаговой процедуры оценивания результатов обучения. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022;10(1). URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1118 DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.015
Поступила в редакцию 23.12.2021
Поступила после рецензирования 20.01.2022
Принята к публикации 18.02.2022
Опубликована 31.03.2022