РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ ОБ’ЄКТИВІЗАЦІЇ ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ НА ОСНОВІ БАЗИ ДАНИХ WEB-LMS MOODLE

Заголовок (англійською): 
SOLVING THE PROBLEM OF OBJECTIVATION OF KNOWLEDGE EVALUATION ON THE BASIS OF WEB-LMS MOODLE DATABASE
Автор(и): 
Доманецька І. М.
Федусенко О. В.
Кашапова Л. Р.
Автор(и) (англ): 
Domanetska Iryna
Fedusenko Olena
Kashapova Liliia
Ключові слова (укр): 
тестування; складність тестового завдання; різновиди тестових завдань; система дистанційного навчання
Ключові слова (англ): 
testing; complexity of the test task; types of test tasks; distance learning system
Анотація (укр): 
Стрімкі зміни в житті сучасного суспільства, пов’язані з модернізацією змісту освіти, впровадженням особистісно орієнтованого підходу, особливостями роботи в період карантину, суттєво впливають на всі складові системи сучасної освіти і вимагають їх переорієнтації та широкого впровадження елементів дистанційного навчання. Одним із найважливіших елементів в системі дистанційної освіти є контроль навчальної роботи студентів як засобу управління процесом навчання. Використання тестування забезпечує можливість перевірити значний обсяг навчального матеріалу, реалізує зворотний зв'язок між студентом і навчальним контентом дисципліни дає змогу індивідуалізувати роботу зі студентами. У теорії контролю знань визначено такі дидактичні принципи: дієвість, систематичність, індивідуальність, диференціювання, об'єктивність і єдність вимог. Саме питанням об'єктивізації контролю знань у процесі тестування присвячена ця робота. Серед задач, що потребують розв’язання при впровадженні тестової форми контролю знань, чи не найголовнішою є визначення рівня складності тестових завдань, що мають бути запропоновані студенту під час тестування, щоб адекватно визначити рівень його знань. Крім того, саме складність тестових завдань лежить в основі алгоритму вибудовування індивідуальної траєкторії навчання і контролю знань. Для оцінки та динамічного корегування значень складності тестових завдань авторами пропонується використовувати евристичні алгоритми, які передбачають врахування сумарної оцінки успішності студентів, що проходять тестування. Узагальнена схема евристики полягає в такому: чим більша кількість студентів правильно відповіла на конкретне тестове завдання, тим нижчою має бути оцінка його складності. А величина корекції залежить від оцінки успішності кожного студента, що відповідав на тестове завдання, а також від особливостей самого тестового завдання. Під особливостями тестових завдань розумітимемо їх різновиди: завдання з однією правильною відповіддю, завдання з однією відповіддю, що вибирається з варіантів градуйованих відповідей, завдання з багатьма відповідями, що вибираються з варіантів градуйованих відповідей, завдання з числовою відповіддю завдання з відповіддю, заданою інтервалом. Для побудови ефективного механізму об’єктивізації оцінювання знань була проаналізована структура бази LMS Moodle з метою виокремлення підмножини таблиць, з яких буде видобуватись інформація, необхідна для розрахунків, за умови, що потрібні дані зберігаються в системі. Отже, авторами запропоновані теоретичні і практичні засади побудови ефективного механізму об’єктивізації оцінювання знань в середовищі системи дистанційного навчання Moodle.
Анотація (англ): 
Rapid changes in modern society, associated with the modernization of educational content, the introduction of a person-centered approach, the peculiarities of work in the quarantine period, significantly affect all components of modern education and require their reorientation and widespread introduction of distance learning. One of the most important elements in the system of distance education is the control of students' educational work as a means of managing the learning process. The use of testing provides an opportunity to check a significant amount of educational material, implements feedback between the student and the educational content of the discipline, allows individualization of work with students. The theory of knowledge control defines the following didactic principles: effectiveness, systematicity, individuality, differentiation, objectivity and unity of requirements. This work is devoted to the issue of objectification of knowledge control in the testing process. Among the tasks that require solution in the implementation of the test form of knowledge control, perhaps the most important is to determine the level of complexity of test tasks to be offered to the student during testing to adequately determine the level of his knowledge. In addition, it is the complexity of test tasks that underlies the algorithm for building an individual learning trajectory and knowledge control. To assess and dynamically adjust the values of the complexity of test tasks, the authors propose to use heuristic algorithms that take into account the total assessment of the performance of students undergoing testing. The generalized scheme of heuristics is as follows: the more students correctly answered a specific test task, the lower should be the assessment of its complexity. And the amount of correction depends on the assessment of the success of each student who answered the test task and the characteristics of the test task. Under the features of test tasks we understand their variety: problems with one correct answer, problems with one answer, selected from the options of graded answers, problems with many answers, selected from the options of graded answers, problems with numerical answers, problems with answers given interval. To build an effective mechanism for objectification of knowledge assessment, the structure of the LMS Moodle database was analyzed in order to select a subset of tables from which the information needed for calculations will be extracted, provided that the required data is stored in the system. Thus, the authors propose theoretical and practical principles for building an effective mechanism for objectifying knowledge assessment in the environment of the distance learning system Moodle.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 43, 2020
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 43, 2020
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, Number 43, 2020
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
Дата публікації: 
02 Сентябрь 2020
Номер збірника: 
Розділ: 
ІНФОРМАТИЗАЦІЯ ВИЩОЇ ОСВІТИ
Університет автора: 
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ
Литература: 
  1. Аванесов В. С. Композиция тестовых заданий / В.С.Аванесов. – М. : Центр тестирования, 2002. – 240 с.
  2. Булах І. Є. Застосування міжнародних документів для забезпечення якості педагогічного оцінювання в Україні / І. Є.Булах, М. Р. Мруга. [Електронний ресурс] // Електронне наукове фахове видання «Інформаційні технології і засоби навчання» Інституту інформаційних технологій і засобів навчання АПН Україні та Центрального інституту післядипломної педагогічної освіти АПН України. – 2008. – №4 (8). – Режим доступу: http://www.nbuv.gov.ua/ejournals/ITZN/em8/emg.html 3
  3. Domanetska Iryna, Krasovska Hanna. Features of the formation of a unified educational-information space for geographically and organizationally distributed universities // Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science : Proceedings of the XIIIth International Conference TCSET’2016, February 23 – 26, 2016, Lviv-Slavsko, Ukraine – Lviv: Publishing House of Lviv Polytechnic, 2016. – 961 p., p. 842 – 844.
  4. Челышкова М. Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов. – М.: Логос, 2002, – 432 с.
  5. Kintsel D. A., Kuznetsov A. V. Non-numerical Approach to the Test Model and Estimation of the Test Parameters//Educational Technology & Society. №10.-2007.-pp. 276-281.
  6. Lord F. M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N-J. Lawrence Erlbaum Ass., 1980. – 266 р. 11.
  7. Rasch G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests. With a Foreword and Afteword by B.D. Wright. The Univ. of Chicago Press. – Chicago & London, 1980. – 199 р.
  8. Орлов А.И. Нечисловая статистика. М.: МЗ-Пресс, 2004, – 513 с.
  9. Янченко С.И. Математическая модель оценки результатов тестирования // Тезисы докладов Всероссийской конференции «Развитие системы тестирования в России». – Москва, 2000.
  10. Кухаренко В. М. Методика комплексного оцінювання якості тестів. Частина 2. / В. М. Кухаренко, Л. П. Перхун, Н. М. Товмаченко // Статистика України. – 2018. – № 4. – С. 72-79. – Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/su_2018_4_11
  11. Зіньковський Ю. Ф., Мірських Г. О. Методика оцінювання рівнів складності навчальних тестів // Вісник Національного технічного університету України "КПІ" 163 Серія – Радіотехніка. Радіоапаратобудування.-2010.-№41
  12. Федорук П.І. Адаптивні тести: статистичні методи аналізу результатів тестового контролю знань // Математичні машини і системи. – 2007. – № 3,4. – С. 122 – 138.
  13. Бурлаков О. С., Мушеник І. М. Оцінка якості тестових завдань діагностики знань студентів економічних спеціальностей засобами середовища дистанційного навчання MOODLE // ІННОВАЦІЙНА ЕКОНОМІКА 5-6’2016[63].
     – С. 31 – 35.
  14. Diachenko, A.V., Manzhula, V.H., Popov, A.E., Semenikhin, I.N. and Tolstobrov, A.P. (2010), “The construction of information systems of continuous education on the basis of of Internet technologies”, available at: http://monographies.ru/ru/book/view?id=98
  15. Sunrav Software, (2015), “Advantages and disadvantages of automated testing”, available at: https://sunrav.ru/testadvantage.html
  16. Федорук П. І. Інтерактивні технології в адаптивній системі дистанційного навчання та контролю знань "EduPro" / П. І. Федорук, С. М. Масловський, С. М. Петрик // Управляющие системы и машины. – 2011. – № 3. – С. 79-88. – Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2011_3_11.
  17. Ивлиев М.К. Разработка тестовых заданий для компьютерного тестирования: Учебно-методическое пособие. – М.: ИМПЭ им. А.С. Грибоедова, 2001. – 69 с. 4. Wim J. van der Linden, Cees A.W. Glas. Computerized Adaptive Testing: Theory and Practice. – Dordrecht, The Netherlands: Kluwer, 2000. – 323 p.
  18. Кулешова М.Ф. Технологія формування стандартизованих тестових завдань : методичні рекомендації / М.Ф. Кулешова, С.І. Шерстобитов, В.І. Никітін. − Харків : ХНАДУ, 2005. − 51 с.
  19. Методичні рекомендації зі складання тестових завдань / В.П. Сергієнко, Л.О. Кухар. – К., НПУ, 2011. – 41 с.
  20. Зіньковський Ю.Ф., Мірських Г.О. Методика оцінювання рівнів складності навчальних тестів // Вісник Національного технічного університету України "КПІ" 163 Серія – Радіотехніка. Радіоапаратобудування. – 2010. – №41, – С. 157 – 163.
  21. Жунусакунова, А. Д. Подходы к определению уровня сложности тестовых заданий / А. Д. Жунусакунова. – Текст: непосредственный // Молодой ученый. – 2017. – № 4.1 (138.1). – С. 55-58. – URL: https://moluch.ru/archive/138/39700/.
  22. Бондаренко М. Ф., Семенец В. В., Белоус Н. В., Куцевич И. В., Белоус И. А. Оценивание тестовых заданий разных типов и определение их уровня сложности http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/8190/44-Bondarenko.pdf?sequence=1
  23. Гедранович В. В., Гедранович А. Б. Методика оценки качества тестовых заданий // Инновационные образовательные технологии, №2, 2011. – С. 19-25 http://media.miu.by/files/store/items/iot/26/iot_26_2011_03.pdf
  24. Мурженко В. В, Сергиенко Е. Н. Адаптивное тестирование как метод модернизации образования http://econf.rae.ru/pdf/2015/05/4504.pdf
  25. Снитюк В. Е., Юрченко К. Н. Интеллектуальное управление оцениванием знаний. − Черкассы, 2013. − 262 с.
  26. Moodle statistics. – [Електронний ресурс ]. – Режим доступу :https://Moodle.org/stats
  27. Мокрієв М. В. Організація навчання студентів екологічних ВНЗ, що використовують LMS MOODLE
  28. Quiz statistics report // MoodleDocs/ – Режим доступу: https://docs.Moodle.org/32/en/Quiz_statistics_report
  29. Мокрієв М. В. Аналіз тестових завдань засобами Moodle http://2017.Moodlemoot.in.ua/course/view.php?id=83
  30. Сергієнко В. П., Кухар Л. О. Використання вбудованої системи аналізу тестових завдань в LCMS MOODLE // Інформаційні технології і засоби навчання, 2014, Том 41, №3. 202.
References: 
  1. Avanesov, V. S. (2002). Composition of test tasks. M.: Testing Center, 240.
  2. Bulakh, I. E., Mruga, M. R. (2008). Application of international documents to ensure the quality of pedagogical evaluation in Ukraine. Electronic scientific professional publication "Information Technologies and Teaching Aids" of the Institute of Information Technologies and Teaching Aids of the Academy of Pedagogical Sciences of Ukraine and the Central Institute of Postgraduate Pedagogical Education of the Academy of Pedagogical Sciences of Ukraine, 4 (8). – Access mode: http://www.nbuv.gov.ua/ejournals/ITZN/em8/emg.html 3
  3. Domanetska, Iryna, Krasovska Hanna. (20160. Features of the formation of a unified educational-information space for geographically and organizationally distributed universities. Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science : Proceedings of the XIIIth International Conference TCSET’2016, February 23 – 26, 2016, Lviv-Slavsko, Ukraine – Lviv: Publishing House of Lviv Polytechnic, 2016, pp. 842 – 844.
  4. Chelyshkova, M. B. (2002). Theory and practice of designing pedagogical tests. M.: Logos, 432
  5. Kintsel, D. A., Kuznetsov, A. V. (2007). Non-numerical Approach to the Test Model and Estimation of the Test Parameters. Educational Technology & Society, 10, 276-281.
  6. Lord, F. M. (1980). Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N-J. Lawrence Erlbaum Ass., 266.
  7. Rasch, G. (1980). Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests. With a Foreword and Afteword by B.D. Wright. The Univ. of Chicago Press.  Chicago & London, 199.
  8. Orlov, A. I. (2004). Non-numerical statistics. M.: MZ-Press, 513.
  9. Yanchenko, S.I. (2000). Mathematical model for evaluating test results. Abstracts of the All-Russian Conference "Development of the testing system in Russia". Moscow.
  10. Kukharenko, V. M., Perhun, L. P., Tovmachenko, N. M. (2018). Methods of complex assessment of test quality. Part 2. Statistics of Ukraine, 4, 72-79. – Access mode: http://nbuv.gov.ua/UJRN/su_2018_4_11
  11. Zinkovsky, Y.F., Mirskykh, G.O. (2010). Methods for assessing the levels of complexity of educational tests. Bulletin of the National Technical University of Ukraine "KPI", Series – Radio Engineering. Radio engineering, 163, 41.
  12. Fedoruk, P.I. (2007). Adaptive tests: statistical methods for analyzing the results of test control of knowledge. Mathematical Machines and Systems, 3.4, 122-138.
  13. Burlakov, O.S., Mushenik, I.M. (2016). Estimation of quality of test tasks of diagnostics of knowledge of students of economic specialties by means of the MOODLE distance learning environment. INNOVATIVE ECONOMICS , 5-6, 63,. 31-35
  14. Diachenko, A.V., Manzhula, V.H., Popov, A.E., Semenikhin, I.N. and Tolstobrov, A.P. (2010), The construction of information systems of continuous education on the basis of Internet technologies. Available at: http://monographies.ru/ru/book/view?id=98
  15. Sunrav Software. (2015). Advantages and disadvantages of automated testing. Available at: https://sunrav.ru/testadvantage.html
  16. Fedoruk, P.I., Maslovsky, S.M., Petryk, S.M. (2011). Interactive technologies in the adaptive system of distance learning and knowledge control "EduPro". Control systems and machines, 3, 79-88. – Access mode: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2011_3_11.
  17. Ivliev, M.K. (2001). Development of test tasks for computer testing: Textbook.  M .: IMPE im. A.S. Griboedova, 69.
  18. Wim J. van der Linden, Cees A.W. Voice. (2000). Computerized Adaptive Testing: Theory and Practice. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer, 323.
  19. Kuleshova, M.F., Sherstobitov, S.I., Nikitin, V.I. (2005). Technology of formation of standardized test tasks: methodical recommendations. Kharkiv: KhNADU, 51.
  20. Sergienko, V.P., Cook, L.O. (2011). Methodical recommendations for compiling test tasks .K., NPU, 41
  21. Zinkovsky, Y.F., Mirskykh, G.O. (2010). Methods for assessing the levels of complexity of educational tests. Bulletin of the National Technical University of Ukraine "KPI", Series – Radio Engineering. Radio engineering, 163, 41, 157-163
  22. Zhunusakunova, A.D. (2017). Approaches to determining the level of complexity of test tasks. Young scientist, 4.1 (138.1), 55-58. – URL: https://moluch.ru/archive/138/39700/.
  23. Bondarenko, M.F., Semenets, V.V., Belous, N.V., Kutsevich, I.V., Belous, I.A. Evaluation of test tasks of different types and determination of their level of complexity http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/8190/44-Bondarenko.pdf?sequence=1
  24. Gedranovich, V.V., Gedranovich, A.B. (2011). Methods for assessing the quality of test tasks. Innovative educational technologies, 2, 19-25. http://media.miu.by/files/store/items/iot/26/iot_26_2011_03.pdf
  25. Murzhenko, V.V., Sergienko, E.N. (2015). Adaptive testing as a method of modernization of education http://econf.rae.ru/pdf/2015/05/4504.pdf
  26. Snityuk, V.E., Yurchenko, K.N. (2013). Intelligent management of knowledge assessment. Cherkasy, 262.
  27. Moodle statistics.  [Electronic resource ].  Access mode: https: //Moodle.org/stats
  28. Mokriev, M.V. Organization of training for students of environmental universities using LMS MOODLE
  29. Quiz statistics report // MoodleDocs / – Access mode: https://docs.Moodle.org/32/en/Quiz_statistics_report
  30. Mokriev, M.V. (2017). Analysis of test tasks using Moodle http://2017.Moodlemoot.in.ua/course/view.php?id=83
  31. Sergienko, V.P., Cook, L.O. (2014). Using the built-in system of analysis of test tasks in LCMS MOODLE. Information technologies and teaching aids, 41, 3, 202.