Еще одно очевидное преимущество абсолютной шкалы оценивания – итоговая оценка появляется на экране компьютера сразу же после выполнения теста испытуемым [15].
Предлагаемая методика основывается на том, что учебный процесс является частным случаем технологического процесса и ему должны быть свойственны такие же методы анализа, какие приняты для производственных процессов. Однако слепо перенести подобные методики нельзя, особенно это касается содержательного анализа процесса.
Для того чтобы проанализировать учебный процесс нужно иметь, во-первых, критерий качества обучения, а, во-вторых, проследить его изменение во времени. В качестве наиболее информативного критерия качества обучения следует использовать степень обученности учащихся — СОУ. Этот критерий основан на статистике полученных учащимися оценок за выполнение отдельных заданий или контрольных работ. Оценки входят в СОУ с «весом» равным интегралу вероятности получения данной оценки для некоторого «типового» распределения оценок.
В качестве такого «типового» распределения используется стандартное распределение Гаусса с параметрами: среднее значение оценки — 4 и стандартное отклонение — 1,39 /1/. Такое распределение обладает одним особым свойством: для этого распределения значения СОУ и качественной успеваемости совпадают и составляют 0,64. Это свойство выделяет «типовое» распределение среди других распределений со средней оценкой 4.
Расчеты для «типового» распределения показывают, что если СОУ больше 0,76, то обученность «отличная», если СОУ от 0,5 до 0,76, то обученность «хорошая», если СОУ от 0,24 до 0,5, то обученность «удовлетворительная», если менее 0,24, то «неудовлетворительная».
Для оценки изменения СОУ во времени используется известная в математической статистике методика, связанная с критерием «3 s». Согласно этой методике, если какой либо процесс идет нормально, то отдельные значения должны укладываться в интервал «3s» относительно среднего значения (s — стандартное отклонение) с определенной точностью. Те значения, которые не укладываются в заданный интервал, являются отклонениями от стандартного распределения. Чем меньше таких отклонений, тем больше соответствие анализируемого распределения стандартному. Что касается применения этой методики для технологических процессов, то ее надо скорректировать — следует учитывать только те значения, которые выходят за нижнюю границу интервала.
Если взять отношение числа значений попадающих в интервал «3 s» к общему количеству значений, то такую величину можно назвать коэффициентом стандартности распределения, а в случае рассмотрения учебного процесса — коэффициентом отлаженности учебного процесса (КОУП). Расчеты показывают, что если значение КОУП больше 0,94, то процесс можно считать «отлично отлаженным», если КОУП от 0,84 до 0,94 — «хорошо отлаженным», если КОУП от 0,69 до 0,84 — «почти отлаженным», если менее 0,69 — «не отлаженным».
Для общей оценки учебного процесса можно перемножить среднее значение СОУ по предмету за год на КОУП. Полученную величину можно трактовать как фактор качества учебного процесса (ФКУП). Этот фактор имеет большее число градаций, чем СОУ и КОУП. «Отличному» качеству соответствует ФКУП больше 0,71, «очень хорошему» от 0,64 до 0,71, «хорошему» от 0,41 до 0,64, «удовлетворительному» от 0,17 до 0,41 и «неудовлетворительному» менее 0,17.
Описанная методика реализована в виде электронной таблицы. Для примера проанализируем учебный процесс по информатике и информационным технологиям в 8 классе. По программе это первый класс, когда начинается систематическое изучение информационных технологий. Кроме того, следует учитывать, что учащиеся переходят от одного учителя к другому и уровень требовательности к ним существенно повышается. В течение учебного года, учащиеся должны выполнить 9 заданий на оценку, при чем первые 4 задания по работе с операционной средой Windows, а остальные 5 по работе с текстовым процессором Word. В таблице представлены результаты для 8 Б класса, который по уровню обученности оказался средним среди 3-х классов в параллели [16].
Процедура тестирования предполагает анализ ответов на последовательность тестовых заданий определенной сложности. Проведем аналогию с поведением поискового алгоритма оптимизации для некоторой гипотетической функция Y, максимум которой необходимо найти. В задачах оценивания по тестированию — это максимум функции уровня знаний.
Реализация поискового алгоритма сводится к последовательному анализу локальной окрестности функционала Y, оценки градиента и выбора очередной области исследования. Если при оценке градиента имеют место помехи, то нельзя говорить о сходимости алгоритма. В обычном смысле он сходится вообще не будет, а будет “блуждать” вокруг области экстремума.
Аналогично можно поступить в случае тестового контроля. Если ответ правильный, то предполагается, что уровень подготовки студента выше сложности предъявленной задачи и он способен решать задачи заданной сложности, в противном случае — неспособен. Это подобно оценке градиента некоторой гипотетической функции регрессии, в которой градиент сам является случайной величиной.
Предлагается использовать следующий подход. Считаем, что если тестируемый решил задание, то у него появляется желание решить более сложное задание. Если нет — то им будет сделана еще одна попытка решения задания той же сложности. Если оно также не решено, то предъявляется задача пониженной сложности. Если сразу не решено менее сложное задание, то к решению предлагается задача меньшей сложности . Аналогично происходит процесс повышения сложности заданий. В результате, если исключить этап обучения при решении задач, студент выберет для себя определенный уровень сложности, вокруг которого и будет размываться сложность заданий.
Таким образом, функция «уровня знаний» является преобразованием функции «сложности» задачи через «способность решения задач» определенной «сложности». В этом высказывании термины «уровень знаний», «способность решения задач» и «сложности» носят нечеткий характер. Поэтому для формализации этих понятий целесообразно использование аппарата нечетких множеств. Кроме того, в указанной постановке заметна разница между «сложностью» и «способностью решения задач».
Понятия «сложность» и «уровень знаний» — это некоторые нечеткие переменные (только переменные, хотя они и задаются функцией), в то время как «способность решения задач» является нечетким отношением нечетких переменных «сложности» и «уровня знаний». Количество баллов также является переменной, однако эта переменная может не анализироваться, поскольку является преобразованием «уровня знаний».
При моделировании ответов в настоящее время наиболее развит анализ IRT теории, которая использует для моделирования вероятностей правильных ответов логистическую кривую. Проведен сравнительный анализ логистического и нормального распределений. Показано, что рассматривая логистическое распределение очень хорошо аппроксимируется нормальным. В свою очередь нормальный закон является предельным случаем биномиального распределения. Этот факт можно формально интерпретировать так, что «уровень знаний» является долей решенных задач, так как число решенных из общего числа задач при заданной вероятности решения подчинено биномиальному распределению.
Далее предполагается, что сложность задания задана некоторым числовым значением, и в результате выполнена формализация процесса тестирования в виде марковской цепи, в которой вероятности переходов по сложностям определяются на основании логистической кривой. Предполагается, что ответы на задания — независимые величины. Поэтому используется однородная марковская цепь, где состояниями цепи являются меры сложности заданий. Показано, что для построенной цепи существует единственное, не зависящее от начального состояния, стационарное распределение. Найдено аналитическое решение стационарных вероятностей.
Увеличивая дискретизацию сложности, т.е. увеличивая количество состояний марковской цепи показана сходимость к непрерывному распределению. Найдено предельное распределение, которое используется для визуализации преобразований «сложности» в «знание». На практике наиболее естественны случаи, когда оценки имеют постоянную дисперсию или постоянный коэффициент вариации. Постоянный коэффициент вариации объясняется увеличением неопределенности при возрастании «уровня знаний». Постоянная дисперсия может использоваться, когда изменение уровня знаний невелико. Для постоянной дисперсии показано, что преобразование носит экспоненциальный характер. Экспоненциальная функция монотонная и большим значениям функции «уровень знаний» соответствуют большие значения плотности распределения «сложности» решаемой задачи. Соответственно максимум плотности приходится на максимум целевой функции. Для постоянного коэффициента вариации (g) показано, что преобразование описывается степенной функцией, а при g=1 функция плотности вероятности с точностью до постоянного множителя на всей области определения совпадает со средним значением функционала. Таким образом, если есть мера «сложности» задания, то определена и мера «уровня знаний» и она совпадает с плотностью распределения адаптивного алгоритма тестирования.
Если предположить существование функционала «знаний» Y, то стационарные вероятности марковской цепи являются монотонным преобразованием Y. Однако Y неизвестен и этот функционал можно подменить стационарными вероятностями. Такая замена основывается на том, что в поисковом алгоритме при оценки градиента по оценке значений функционала, стационарные вероятности полностью повторяют функционал [17].