The analysis of the "Theory of functions of the complex variable" test with attraction of models Russia and Birnbaum


Cite item

Full Text

Abstract

In work the analysis of the "Theory of Functions of a Complex Variable" test is carried out. A main objective - identification of possible shortcomings of dough and definition of ways of their elimination. As material results of the testing held at petrotechnological faculty of SAMGTU served. Research of dough was carried out by means of the modern theory of testing (IRT). Thus two models were used: Russia and two-parametrical model of Birnbaum. After transition to a uniform interval scale of logits the combined histograms of levels of knowledge and difficulty of tasks were constructed. According to model Russia characteristic curve dependences of probability of the correct answers on the level of knowledge at the fixed difficulty are received. For check of compliance of empirical data of model Russia schedules of all tasks of dough are submitted. The differentiating ability of a task was estimated by means of two-parametrical model of Birnbaum. Characteristic curves, the corresponding probabilities of the correct answers depending on the level of knowledge at the fixed difficulty are constructed and taking into account a task diskriminativnost. Information functions of tasks and all dough according to model Russia and two-parametrical model of Birnbaum are found. As a result it appeared that requirements imposed to qualitative dough such, as are fulfilled: the look close to normal for histograms of levels of knowledge and difficulty of tasks, and also a certain type of information functions. Besides more than a half of tasks have admissible values of coefficients of a diskriminativnost. As for other tasks, the carried-out analysis showed what need to be overworked what to remove and what tasks should be added to achieve more uniform distribution them on difficulty. The offered transformations of dough will allow to make it more adapted tool for measurement of knowledge.

About the authors

Lidia A. Muratova

Samara State Technical University

Email: muratova-la@mail.ru
Cand. Tech. Sci., Associate Professor of Higher Mathematics and Applied Informatics Department. 244, Molodogvardeyskaya St., Samara, 443100, Russia

References

  1. Муратова Л.А. Анализ и оценка валидности теста «Теория функций комплексной переменной» // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Психолого-педагогические науки. - 2017. - № 2(34). - С. 66-73.
  2. Baker F.B. The Basics of Item Response Theory. 2 ed. Hieneman, Portsmouth, New Hempshire, 2001. 172 р.
  3. Birnbaum A. Some latent trait models and their use in inferring an examinee's ability. In F.M. Lord & M.R. Novick, Statistical theories of mental test scores. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1968. Chapters 17-20.
  4. Rasch G. (1960/1980). Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. (Copenhagen, Danish Institute for Educational Research), expanded edition (1980) with foreword and afterword by B.D. Wright. Chicago: The University of Chicago Press.
  5. Звонников В.И., Челышкова М.Б. Современные средства оценивания результатов обучения. - М.: Академия, 2007. - 224 с.
  6. Ким В.С. Тестирование учебных достижений. - Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2007.- 214 с.
  7. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: учеб. пособие. - М.: Логос, 2002. - 432 с.
  8. Белобородов В.Н., Татур А.О. Применение современной теории тестирования IRT в системе контроля измерительных свойств диагностических материалов // Педагогические измерения. - 2016. - № 2. - С. 85-97.
  9. Берестнева О.Г. Информационная технология оценки компетентности студентов ИТ-специальностей [Электронный ресурс] // Томский политехнический университет. - Режим доступа: fs.nashaucheba.ru/docs/150/index..
  10. Летова Л.В. Исследование качества теста единого государственного экзамена по физике с помощью модели Раша // Управление образованием: теория и практика. - 2013. - № 3. - С. 52-61.
  11. Родионов А.В., Братищенко В.В. Применение IRT-моделей для анализа результатов обучения в рамках компетентностного подхода // Современные проблемы науки и образования. Технические науки. - 2014. - № 4.
  12. Деменчёнок Олег. Построение моделей педагогических измерений // Педагогические измерения. - 2012. - № 2. - С. 27-46.
  13. Попов А.П. «Критический анализ параметрических [5] моделей Раша и Бирнбаума» [Электронный ресурс] // Ростовский государственный педагогический университет. - Режим доступа: http://www.ast centre.ru/books/favorits/273/- 20.09.2009.
  14. Аванесов В.С. Метрическая система Георга Раша - RASCHMEASUREMENT (RM) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: testolog@mail.ru
  15. Жилина Е.В. Анализ применяемых моделей и методов тестирования для оценки знаний специалиста // Zprávy vědecké ideje - 2011: materiály VII mezinárodní vědecko-praktická konference. 27 října - 05 listopadu 2011 roku. Díl 4. Ekonomické vědy. Praha: Publishing House «Education and Science» s.r.o. 2011. - C. 53-62.
  16. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. - М.: Прометей, 2000. - 168 с.
  17. Олейник Н.М. Тест как инструмент измерения уровня знаний и трудности заданий в современной технологии обучения: Учеб. пособие. - Донецк: ДонГУ, 1991. - 168 с.
  18. Переверзев В.Ю. Критериально-ориентированные педагогические тесты для итоговой аттестации студентов. - М.: НМЦ СПО Минобразования РФ, 1999. - 152 с.
  19. Аванесов В.С. Критерии качества педагогических измерений // Педагогические измерения. - 2012. - № 1. - С. 55-68.
  20. Муратова Л.А. Модели Бирнбаума для оценки качества теста «Линейная алгебра, аналитическая геометрия» // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Психолого-педагогические науки. - 2017. - № 3(35). - С. 83-91.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2019 Muratova L.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».