Полное описание

Тагирова, Лилия Фаритовна. Интеллектуальная система адаптивного тестирования = Intelligent adaptive testing system / Лилия Фаритовна Тагирова, Татьяна Михайловна Зубкова. - DOI 10.17586/2226-1494-2023-23-4-757-766. - Текст : непосредственный // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики = Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. - 2023. - Том 23, N 4. - С. 757-766. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2226-1494.

ГРНТИ	УДК
28.23.35	004.891

Рубрики:
Экспертные системы

Кл.слова (ненормированные): интеллектуальная система -- адаптивное тестирование -- тестирование обучаемых -- нечеткая математика -- нечеткая логика -- экспертная система -- искусственный интеллект
Аннотация: Современное обучение невозможно без систем автоматизированной проверки знаний. Наиболее прогрессивными в настоящее время являются адаптивные модели тестирования, в которых сложность заданий меняется в зависимости от правильности ответов испытуемого. Представлена разработка интеллектуальной системы адаптивного тестирования с использованием аппарата нечеткой математики. Разработана интеллектуальная система адаптивного тестирования, в модуле, реализующим экспертную систему, используется продукционная база правил. Входными параметрами при работе экспертной системы являются: процент верных ответов, степень правильности ответа, длительность ответа, число попыток. Выходными - изменение текущего уровня подготовки обучаемого, на основании которого подобраны тестовые вопросы соответствующей сложности. В качестве метода логического вывода применен метод Мамдани, который состоит из шести операционных действий: фаззификации - преобразование точных значений входных переменных в значения лингвистических переменных посредством функций принадлежности; проектирования нечеткой базы правил экспертной системы; агрегирования подусловий - определение истинности условий для каждого лингвистического правила системы нечеткого вывода; активации подзаключений - нахождение степени истинности каждого из подзаключений в лингвистическом правиле; аккумулировании заключений - нахождение функции принадлежности для каждой из выходных лингвистических переменных; дефаззификации - нахождение численного значения для каждой из выходных лингвистических переменных. Представлена разработанная интеллектуальная система адаптивного тестирования, которая позволяет на основании анализа результатов прохождения тестов определить текущий уровень подготовки обучающегося и адаптировать материал к уровню его подготовки. Система динамически, в режиме реального времени, предоставляет вопросы соответствующей сложности. При использовании рассмотренной интеллектуальной системы адаптивного тестирования обучающимся будут заданы вопросы соответствующего уровня сложности, что позволит выстроить индивидуальную траекторию обучения. Внедрение предложенной системы обеспечит реализацию персонализированного подхода к организации учебного процесса, повысит точность оценки знаний обучающихся, и, как результат, повысить качество их обучения.
Доп. точки доступа:
Зубкова, Татьяна Михайловна


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -758584-905446)

Шифр в сводном ЭК: 1552c71eb530a9c027e899798497bbea

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽