|
203 и имеют наименьшую дисперсию по сравнению с другими асимптотически нормальными оценками. 3. Если существуют эффективные оценки, то метод наибольшего правдоподобия дает эти оценки. 4. Этот метод наиболее полно использует данные выборки об оцениваемом параметре и, если существуют достаточные оценки, то он дает эти оценки. Оценки уровня подготовленности &. участников тестирования и уровня трудности заданий теста характеризуют с той или иной точностью взаимное расположение латентных параметров на единой шкале логитов, но не их независимые значения (шкала метрическая, но не нормированная). Информации для однозначного выбора величины О , определяющей начало шкалы, нет. Однако выбор другого значения 0, например, замена на О =0 и 0=1 лишь смещает все оценки по шкале на 1, не меняя их взаимного расположения. Для выявления возможного сдвига оценок параметров, полученных по результатам обработки различных вариантов теста, необходимо иметь в этих вариантах, по крайней мере, одно идентичное задание (или иметь, по крайней мере, одного испытуемого, принявшего участие в тестировании по этим вариантам). 3.8. Процедура формирования гетерогенных тестов В системе «СОТА» принята следующая структуризация учебного материала и тестовых заданий. Фрагменты или тестовые задания объединяются в структурный элемент или тест, имеющий алгоритмическую структуру, которая прописана в файле Access, имеющем расширение sed (sed-файл). Структурные элементы объединяются в курс или гетерогенный тест с древовидной структурой, прописанной в файле Access, имеющем |
96 /иР=/я П ^ /= 2 /и // = Е /г;/я^ (3.6) Х,*0 Х,*0 1=1 В результате такого преобразования получим классическую модель факторного плана: 1пР = Х ]1 п Р \ + Х 2 /пР2 + + Х п 1пРп , (3.7) где в качестве оцениваемых параметров регрессии беруться 1п Р ,. В моделях факторных планов всегда присутствует свободный член. В случае разработки гетерогенных тестов это имеет следующую интерпретацию: для каждого тестируемого существует некоторая вероятность, с которой он может не решить задачу без ссылок на направления, т.е. на общий уровень знаний. В результате будем использовать модель: 1п Р — 1п Р§ + Х\ 1п + Х 2 /пР2 + + Х п 1п Рп . (3.8) Модель предложена для вычисления вероятностей одной задачи. При моделировании множества задач, входящих в тестовое задание будем использовать обозначения матрица плана теста: *11 *1 2 ... Х\т *2 1 А * 2 2 ••• * 2 т А А • х т # XN2 ■ ш *•• %mN 3.6. Методика формирования контроля знаний на основе приложений гетерогенного тестирования и создания локальных курсов В системе обучения, тестирования и адаптации «СО ТА» принята следующая структуризация учебного материала и тестовых заданий. Фрагменты или тестовые задания объединяются в структурный элемент или тест, имеющий алгоритмическую структуру, которая прописана в файле Access, имеющем расширение sed (sed-файл). Структурные элементы |