logo
Сборник 2012

Использование информационных технологий при анализе результатов тестирования по дисциплине «введение в материаловедение»

Малюка Д.М., Туркумбаев Ж.Ж., Усеинова С.Б., Шаяхметов Т.С., ст-ты гр. Ф(о)-09

Научный рук.: доцент, к.ф.-м.н. Усеинов Б.М.

Северо-Казахстанский государственный университет им. М. Козыбаева

(Казахстан, г. Петропавловск)

Проверка знаний и умений составляет важную часть учебного процесса, так как позволяет установить однозначную связь, между методами обучения и качеством усвоения пройденного материала, а, следовательно, и степенью подготовленности учащихся к дальнейшему изучению учебного материала [1]. Тестирование является одной из форм массового контроля знаний студентов, который осуществляет преподаватель после изучения ими всей программы учебной дисциплины. С магистрантами, группы Ф(м)-09, специальности 6M060400 было проведено тестирование по дисциплине «Введение в материаловедение». Им предлагалось пять вариантов по сорок тестовых заданий закрытого типа различной степени сложности по проверке остаточных знаний. Тестирование проводилось в два этапа.

По полученным результатам проведен пошаговый анализ тестирования. На первом этапе на основе анализа листов ответов составляются первичные матрицы тестовых результатов.

Рис. 1. Матрица тестовых результатов 1-го среза до обработки

Рис. 2. Матрица тестовых результатов 2-го среза до обработки

Суммируя результаты каждой строки, вычисляется индивидуальный балл i-ого испытуемого Хi, то есть результат выполнения теста i-тым испытуемым, являющийся начальной оценкой уровня знаний студентов.

Разделив число правильных и не правильных ответов на число студентов N, получим долю неправильных ответов qi и правильных pi ответов, показывающих меру трудности и лёгкости заданий.

Зная две величины qi и pi, определяется дисперсия j-ого задания, которая характеризует отклонение от среднего.

Функция для нахождения дисперсии определяется произведением двух величин, правильных и неправильных ответов. Чем больше дисперсия, тем лучше задание дифференцирует магистрантов. Если дисперсия равна нулю, то задание дифференцирующей способностью не обладает (на него либо все отвечают, либо не отвечает никто), и такое задание из теста нужно убирать.

Мерами отклонения результатов от среднего являются дисперсия и стандартное отклонение.

Для оценки характера распределения тестовых результатов строится гистограмма теста.

Результаты работ группы Ф(м)-09 представлены в виде столбчатой гистограммы на рисунках 3 и 4 соответственно.

Рис. 3. Гистограмма результатов тестирования за 1-ый срез знаний

Рис. 4. Гистограмма результатов тестирования за 2-ой срез знаний

Для того чтобы определить нормальное распределение, необходимо соединить верхние точки столбцов гистограммы для обоих результатов тестирования, как показано на рисунке 5.

Рис. 5. Дифференцирующая способность гистограмм

Тестовые задания в первом срезе остаточных знаний имеют среднюю меру сложности. Наряду со средним арифметическим значение, дисперсией и стандартным отклонением для дальнейшего анализа тестовых результатов необходимо определить коэффициент корреляции. Если r = 1, то это говорит о полном совпадении поведения числовых последовательностей. Если же r = –1, то имеет место противоположное поведение числовых последовательностей. Если же r = 0, то никакой связи между числами этих последовательностей нет.

При подведении итогов можно сделать вывод о том, что знания учащихся группы находятся на различных ступенях знаний. Такой сравнительный анализ тестовых заданий дает полнейшие сведения не только о самих тестах, но и о подготовленности студентов.