AutoTest.kz - корекция знаний ПДД РК

О сервисе

Система контроля знаниями на базе опросно-тестового метода

В системах контроля знаниями применяются различные инструменты и технологии, решающие определенные задачи. Одним из основных задач являются контроль и оценка знаний. В качестве инструмента решения данной задачи, как правило, применяются системы тестового контроля знаний.

Представим процесс тестового контроля знаний и обозначим некоторые ограничения (Рисунок 1). Допустим на определенный материал имеется 1 000 вопросов. Необходимо произвести два промежуточных теста по 30 вопросов и итоговый тест на 40 вопросов. В итоге, во время тестирования будут применены максимально 100 вопросов из общего количества вопросов на материал, что составляет 10%.

Рисунок 1. Процесс тестового контроля знаний. Традиционное представление.

При применении данной системы контроля допускаются следующие ограничения:

• Из-за малого количества проведения тестового контроля отбирается малая часть вопросов из общего числа тестовых заданий, что ограничивает возможность провести тестирование по всему материалу;

• Из-за малого количества результатов тестирования, сложно объективно оценить знания в общем объеме.

В свою очередь, тестовые задания также имеют ограничения, влияющие на общую оценку знаний:

• Трудность определения уровня сложности задания (коэффициент сложности вопроса);

• Два неправильных ответа на один и тот же вопрос оцениваются одинаково (коэффициент варианта ответа);

• Правильные ответы на два разных вопроса оцениваются одинаково;

• Допущение вероятности угадывания ответа.

Обзор «Опросно-тестового метода контроля знаний».

Система управления знаниями на основе опросно-тестового метода контроля знаний (далее – ОТК) имеет иную парадигму, где в качестве результата определяются области: «Знание», «Незнание» и «Ошибочное знание». Процесс тестового контроля знаний в ОТК представлено на рисунке 2.

Рисунок 2. Процесс тестового контроля знаний в ОТК.

Структуру тестового задания в ОТК по сравнению с традиционным представлением продемонстрирована на рисунке 3. В ОТК прохождение тестовых заданий проводиться в два этапа: «Опросный» и «Тестовый». Первый этап «Опросный» представляется в виде формулировки основной части задания и ответов к заданию в виде опроса с двумя вариантами ответа: «Знаю ответ» и «Не знаю ответ». При выборе ответа «Не знаю ответ», происходит переход на следующее задание, а при выборе ответа «Знаю ответ» происходит переход на этап «Тестовый». На этапе «Тестовый» представляются варианты ответов к текущему заданию, где предлагается процесс прохождения традиционного тестового задания закрытой или иной формы тестового контроля.

Рисунок 3. Структуры тестового задания.

Соответственно, задания в ОТК приобретают новые свойства и применяются в различных формах:

• в виде опроса на этапе «Опросный»;

• в виде тестового задание закрытой или иной формы на этапе «Тестовый»;

• в виде проблемного вопроса в материалах.

 Смена парадигмы.

Если в традиционном тестировании целью была аттестация знаний, то цель тестирование в ОТК является коррекция знаний. Таким образом, в ОТК задача тестирования состоит не в сдаче теста и получении оценки для выявления области знания, а в выявлениях областей слабоизученного материала (область незнания) и, в конечном итоге – к корректировке и управлению этими знаниями. Массивы данных по результатам являются, своего рода, учебной аналитикой по изучаемому материалу.

ОТК предлагает следующие преимущества:

• Тестирования можно проходить где угодно и с любого устройства (ПК, планшет, смартфон);

• Возможно прохождение бесчисленного количества попыток и неограниченное время;

• Тестирование проводиться в любой момент и на любом этапе изученного материала;

• Исключается вероятность угадывания ответа.

• Действует принцип «повторение – мать учения».

 Компетенции в ОТК.

Если в традиционном тестировании в качестве результатов имелись весьма скудные данные для определения компетентности, то в ОТК на выходе предлагаются массивы данных, с которыми можно всячески оперировать для интерпретации результата и оценке уровня компетенции. Также, применяя различные функции тестовых заданий (Рисунок 4) возможно еще более глубоко разделять уровни компетенции. Условно компетенции можно разделить на четыре уровня (Таблица 1. «Компетенции (проф./академ.)»). Названия уровней компетенций, представленные в таблице 1 обозначены для применения в профессиональной (проф.) и в академической (академ.) средах. Для достижения определенного уровня необходимо произвести некоторые действия (Таблица 1. Действия для достижения), используя функции и инструменты ОТК. В качестве результативности определенного уровня компетенции предлагаются различные показатели и индексы (Таблица 1. Показатели / индексы).

Таблица 1. Компетенции в ОТК.

В зависимости от интенсивности применения ответа «Я не знаю» и ответа «Я знаю» на этапе «Опросный» и с последующим получением результата «Не правильно» уровень 1 «Новичок/Школьник» можно условно разделить на два подуровня: «Знайка» и «Незнайка». Если показатели буду достаточно большими по данным компетенциям, то результаты можно интерпретировать как синдромы и обозначить их как: Синдром «Знайки» и синдром «Незнайки».

Квалификация в ОТК.

Как правило, материалы предмета изучения знаний по истечению времени претерпевают изменениям. Часть знаний устаревают и возникают новые знания. В ОТК предоставляется возможность за отслеживанием такого рода изменениям на основе ранее полученных результатов. Предлагается три режима квалификации знаний в ОТК (Рисунок 4):

1. Полное повышение квалификации – поддержка знаний «в тонусе» путем повторного изучения актуального и нового материала;

2. Частичное повышение квалификации – получение новых знаний;

3. Архивация квалификации – ознакомление с устаревшими знаниями.

Рисунок 4. Цикл повышения квалификации в ОТК.

Тренды и перспективы развития.

ОТК может быть применима со следующими трендами обучения:

• Смешенное обучения (Blended learning);

• Перевернутое обучение (Flipped learning);

• Коллективное обучение (Collaborative learning);

• Игрофикация процесса обучения (Gamification).

Перспективы развития возможны при интеграции с технологиями:

• Спецификация Experience API (Tin-Can API / xAPI). Соответствие современной спецификации систем дистанционного обучения;

• Мобильное обучение и концепция BYOD (Mobile learning + BYOD). Процесс прохождения ОТК из любого персонального устройства (ПК, планшет, смартфон, смарт-часы);

• Большие данные (Big Data). Автоматическая обработка большого объема данных по результатам тестирования для дальнейшей интерпретации и принятия решении по управлению знаниями;

• Чат-бот (Chatbot). Режим работы в виде робота в чате для автоматического проведения тестирования ОТК в форме беседы.

Новости