Автоматизация построения многовариантных тестовых заданий на основе деревьев и/или тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Зорин, Юрий Алексеевич

• Зорин, Юрий Алексеевич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Зорин, Юрий Алексеевич

Оглавление

Введение

Глава 1. ГЕНЕРАТОРЫ ТЕСТОВЫХ ЗАДАЧ

1.1. Основные определения

1.2. Обзор литературы

1.3. Постановка проблемы

Выводы

Глава 2. ГЕНЕРАЦИЯ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ НА ОСНОВЕ ДЕРЕВЬЕВ И/ИЛИ

2.1. Основные определения и понятия деревьев И/ИЛИ

2.2. Связь дерева И/ИЛИ с тестовым заданием

2.3. Алгоритмы получения варианта дерева И/ИЛИ

2.3.1. Алгоритм последовательной генерации

2.3.2. Алгоритм генерации варианта по номеру

2.4. Технологическая цепочка разработки генераторов вопросов

2.4.1. Виды тестовых контролей знаний

2.4.2. Классификация типов вопросов

2.4.3. Форматы представления тестовых заданий и вопросов

2.5. Расширение понятий типов узлов дерева И/ИЛИ

2.5.1 Именованные узлы

2.5.2. Смешанные узлы И

2.5.3. Интервальные значения в узлах ИЛИ

2.5.4. Условные узлы

Выводы

Глава 3. ЯЗЫК И СИСТЕМА ПОСТРОЕНИЯ ГЕНЕРАТОРОВ

ЗАДАЧ

3.1. Требования к языку

3.2. Программные возможности деревьев И/ИЛИ

3.3. Реализация языка

3.3.1. Выбор языка разработки интерпретатора

3.3.2. Лексический и синтаксический анализ языка GILT

3.3.3. Вычисление мощности дерева И/ИЛИ

3.3.4. Нумерация и идентификация вариантов

3.4. Обзор языка GILT

3.5. Принцип построения генератора вопроса на языке GILT

3.6. Реализация системы построения генераторов заданий

3.7. Визуальная разработка генераторов

3.8. Банк генераторов

3.8.1. Выбор СУБД

3.8.2. Модель БД

3.8.3. Формат хранения генераторов

3.9. Мультимедийные данные генератора

3.10. Система ролей

3.11. Конструктор тестов

3.12. Шаблонизатор форматов представления

Выводы

Глава 4. АНАЛИЗ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ГЕНЕРАТОРОВ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ

4.1. Исследование системы построения генераторов

4.2. Оценка времени создания генератора компьютерного тестового задания

4.3. Исследование эффективности использования генераторов при организации компьютерного тестирования

4.4. Оценка мощности созданных генераторов и вероятности выпадения одинакового варианта

Выводы

Заключение

Литература

Приложение 1. Реализация алгоритма подсчета мощности дерева И/ИЛИ на языке F#

Приложение 2. Реализация последовательной генерации дерева И/ИЛИ на языке F#

Приложение 3. Реализация алгоритма получения варианта дерева И/ИЛИ по его номеру на языке F#

Приложение 4. Исходной код алгоритма генерации задачи по физике на языке GILT

Приложение 5. Пошаговая инструкция пользования системой генерации тестовых заданий «Платан»

Приложение 6. Схема классов веб-приложения «Платан»

Приложение 7. Описание алгоритма генерации задания с применением визуальных элементов в системе «Платан»

Приложение 8. Исходной код функции на языке JavaScript с применением библиотеки jQuery для преобразования визуальных элементов в код GILT

Приложение 9. Акты внедрения, дипломы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация построения многовариантных тестовых заданий на основе деревьев и/или»

Введение

Актуальность работы. Одним из методов определения уровня знаний в современном образовании является тестирование. Информационные технологии в представлении, оценивании и разработке форм тестирования для различных социальных групп и учебных дисциплин занимают значительную роль.

В педагогической практике учителям образовательных учреждений, преподавателям высшего и среднего образования зачастую приходится работать над формированием многовариантных заданий, которые предназначены для определения уровня знаний обучающихся. Имеющееся множество автоматизированных инструментальных средств для разработки генераторов и автоматического получения вариантов тестовых заданий существенно сокращают время создания подобных заданий, что отражено в научных трудах Иссака Бежара, Джеймса Мастерса, В.В. Кручинина, Ю.В. Морозовой. Подобные системы можно разделить на несколько групп, которые имеют схожие подходы к принципу построения генераторов тестовых заданий:

• программные системы и предметно-ориентированные языки: Possum, ЛЭТИ, инструментальный программный комплекс (ИПК) автора А.П. Сергушичевой;

• параметризированные генераторы, применяющие метод генерации параметров в тексте задания: IGOR, Moodle, адаптивная среда тестирования от компании «АСТ-Центр», Schoolhouse Test;

• системы автоматизированного получения вариантов заданий, основанных на случайном выборе вопросов из банка задач, предназначенные для подготовки школьников к ЕГЭ системы ГИА;

• инструментальные средства, имеющие программные библиотеки генераторов для определенного класса задач (шаблоны): ФЕЯ, MyTestBook, SchoolHouseTest.

Помимо автоматизированных средств преподаватели, обладающие навыками разработки программ, используют языки программирования общего назначения (С++, С#, PHP, JavaScript, Java) для создания генераторов задач. Имеется также ряд ученых, исследующих различные методы и математические подходы к построению генераторов тестовых заданий. Холлис Лай в своих трудах описывает метод семантических графов, позволяющих получать различные варианты вопросов, основанных на утверждениях. Марк Герл, описывая метод параметризации фрагментов текста заданий, применяет его для построения генераторов заданий для врачей.

Имеющиеся технологии и инструментальные средства не могут претендовать на некую универсальность, так как используют сложные для разработчиков математические модели, которые требуют дополнительных навыков и знаний. Одни системы имеют ограничения по классу дисциплин получаемых генераторов, другие не учитывают поддержку расширения содержательности и типов вопросов в зависимости от вида тестового контроля. Большинство систем направлено на формирование многовариантных заданий в печатных форматах или в форматах закрытого типа с целью их последующего импорта в собственные средства тестирования, что затрудняет использование тестовых задач в различных формах тестирования. Отсутствие таких возможностей, как оценка количества и идентификация всех вариантов не дает гарантии выдачи уникальных заданий на всем этапе жизни генератора. Применение языков программирования предметно-ориентированных или общего назначения для построения задач генераторного типа требуют от разработчика знание синтаксиса того или иного языка. Следовательно, существует проблема в создании генераторов тестовых заданий с применением визуальных компонентов построения алгоритмов генераторных задач для широкого класса дисциплин и различных форм проведения тестового контроля с

возможностью количественной оценки разработанного алгоритма на предмет унификации.

Кручининым получен метод разработки алгоритмов комбинаторной генерации основанных на деревьях И/ИЛИ, который был применен для широкого класса комбинаторных объектов, такие как деревья, перестановки, разбиения. Кроме того были отдельные попытки применить деревья И/ИЛИ для построения генераторов тестовых заданий. Однако общего подхода применения этого метода в генерациях многовариантных заданий в настоящее время не разработано.

Таким образом, остается актуальной задача развития метода построения генераторов вопросов на основе деревьев И/ИЛИ и разработки инструментального средства на его основе, решающее проблему получения унифицированных многовариантных тестовых заданий для широко класса дисциплин с применением визуальных компонентов при создании алгоритмов генерации.

Объектом исследования является автоматизация технологических процессов контроля и испытаний в системах электронного и дистанционного обучения.

Предметом исследования является разработка моделей, алгоритмов и системы автоматизации построения многовариантных тестовых.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование средства создания автоматизации многовариантных тестовых заданий на основе деревьев И/ИЛИ. Для достижения данной цели поставлены следующие задачи:

• обзор методов и средств автоматической генерации тестовых заданий;

• расширение понятий деревьев И/ИЛИ с целью их применения для построения алгоритмов генерации заданий;

• формулирование требований для построения систем генерации тестовых заданий;

• разработка синтаксического описания алгоритмов генерации на основе деревьев И/ИЛИ и технологии описания тестовых заданий на его основе;

• разработка инструментального средства для создания, хранения и редактирования тестовых заданий генераторного типа;

• анализ и исследование инструментальной системы генерации комбинаторных множеств на деревьях И/ИЛИ для генерации тестовых заданий.

Научная новизна диссертационной работы:

• развит метод представления генераторов тестовых заданий в виде дерева И/ИЛИ путем введения новых узлов и понятий;

• разработан алгоритм генерации многовариантных заданий и решений для использования в различных формах и системах контроля знаний;

• разработан язык GILT, который позволяет описывать алгоритмы генерации тестовых заданий;

• разработано новое инструментальное средство визуального построения генераторов вопросов и их отладки, которое сокращает сроки разработки многовариантных тестовых заданий.

Методы исследования

Метод исследования заключается в системном подходе к разработке принципов, моделей представления и обработки знаний, базирующихся на использовании теории построения генераторов, теории вероятности, комбинаторики, теории принятия решений, методов информационного поиска. В работе использованы понятия и подходы объектно-ориентированного и функционального программирования.

Основные положения, выносимые на защиту:

• метод описания генератора тестовых заданий в виде дерева PI/ИЛИ обеспечивает идентификацию и нумерацию тестовых заданий,

подсчет их числа и позволяет решить задачи унификации, хранения вариантов, а также оценки мощности генератора; -

• разработанный алгоритм получения тестовых заданий в печатных и электронных форматах обеспечивает использование их в различных формах и системах проведения контроля знаний;

• инструментальная система визуальной разработки генераторов вопросов упрощает процесс обучения построения генератора и ускоряет процесс разработки и получения многовариантных тестовых заданий.

Практическая значимость. Разработанная технология построения генераторов тестовых заданий и инструментальная «онлайн» система на ее основе позволяют:

• с помощью методов генерации на основе деревьев И/ИЛИ получать многовариантные задания для различного класса дисциплин;

• идентифицировать и нумеровать варианты дерева И/ИЛИ, проводить количественную оценку мощности генераторов на этапе разработки;

• создавать многовариантные задания без использования синтаксических конструкций на базе визуальных компонентов;

• предоставлять разграниченный доступ посетителям с целью разработки и ведения банка генераторных задач, получать тестовые задания на их основе для различных форм тестирования в рамках открытого Интернет-приложения.

Достоверность результатов, полученных в ходе диссертационной работы, подтверждается теоретическими исследованиями моделей и алгоритмов инструментальной системы для разработки многовариантных задач, экспериментальными данными при практическом использовании системы разработки генераторов (СРГ) как в дистанционных формах обучения, так и в компьютерной поддержке очного обучения, а также в ходе открытых обсуждений на различного уровня конференциях.

Внедрение. Основные результаты диссертационной работы внедрены и используются:

1. В технологическом процессе создания многовариантных тестовых заданий для проведения экзаменационных и контрольных работ на факультете дистанционного обучения ТУСУР, в Томском институте бизнеса и в Омском Институте новых технологий в образовании.

2. В очном обучении студентов ТУСУР в рамках лабораторных работ по дисциплине «Компьютерные технологии в науке и образовании»;

Получено электронное свидетельство ОФЭР НиО на «Систему

разработки генераторов тестовых заданий Платан» под номером 19528.

Апробация результатов диссертации. Основные результаты диссертации докладывались на следующих международных, всероссийских, региональных конференциях и семинарах:

1. Международная научно-методическая конференция «Современное образование: новые методы и технологии в организации образовательного процесса» (г. Томск, 2013 г.);

2. Международная научно-методическая конференция «Современное образование: проблемы обеспечения качества подготовки специалистов в условиях перехода к многоуровневой системе высшего образования» (г. Томск, 2012 г.);

3. XVII Международная научно-практическая конференция студентов и молодых ученых «Современные техника и технологии», (г. Томск, 2011 г.);

4. XVIII Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика'2011». (г. Санкт-Петербург, 2011 г.);

5. XV Всероссийская конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и образование», (г. Томск, 2011 г.).

6. III ежегодная Международная научно - практическая конференция «Перспективы развития информационных технологий», (г. Новосибирск 2011 г.).

7. Открытый конкурс фонда содействия развития малых форм предприятий в научно-технической сфере «У.М.Н.И.К. - 2013» (г. Томск, 2013 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследовательских работ было опубликовано 12 научных работ, в том числе, 3 работы в изданиях, включенных в перечень рекомендованных ВАК для опубликования результатов диссертационных исследований.

Личный вклад. Основные результаты работы: технология построения генераторных заданий на основе деревьев И/ИЛИ, практическая реализация в виде инструментального средства для разработки тестовых заданий на базе генераторов получены автором лично.

Объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 73 наименования и 9 приложений. Общий объем диссертации 139 страниц, включая 43 рисунка, 12 таблиц, 9 приложений.

Глава 1. ГЕНЕРАТОРЫ ТЕСТОВЫХ ЗАДАЧ

1.1. Основные определения

Термин «генерация» происходит от латинского «£епегаио», что в переводе означает «рождение» или «размножение». Применяется для обозначения процесса получения нового объекта определённого типа, а под термином «генератор» подразумевается объект, который осуществляет процесс генерации [1].

Термин «генератор» применяется в широком спектре предметных областей. Так, существуют генераторы электроэнергии, тепла, электромагнитных импульсов, псевдослучайных чисел и т.д. Далее под словом «генератор» будем подразумевать программные генераторы. Программный генератор - класс компьютерных учебных программ, предназначенных для формирования учебного задания или вопроса [2].

Понятие многовариантного тестового задания можно трактовать как множество вариантов необходимых и достаточных условий задания для решения алгоритма, формирующего решения для каждого варианта. В свою очередь вариант тестового задания трактуется в различных формулировках, которые определяют используемые методы для их формирования: вариант графа, вариант базы знаний, вариант дерева И/ИЛИ, итерационный шаг.

Слово «тест» имеет несколько определений, в зависимости от целей и задач, которые он призван решать. Тест может иметь различные типы и количество вопросов, иметь различные ограничения по времени и вводу или выбора ответов. Зачастую сама реализация теста представляется не в стандартизованном виде, а в виде мультимедийно оформленного контента с различными интерактивными методами обмена информацией с пользователем. Основными преимуществами использования теста в качестве контроля знаний можно выделить простоту использования, короткие сроки оценки результатов.

Но, в каком бы виде тестовое задание не было представлено, обобщающим звеном всех тестов можно назвать - контроль уровня знаний. В следствие выше сказанного, можно подобрать следующее определение термину «тест». Тест - это достаточно краткая, стандартизированная или не стандартизированная проба, испытание, позволяющие за сравнительно короткие промежутки времени оценить результативность познавательной деятельности тестирующихся, т.е. оценить степень и качество достижения каждым тестирующимся целей обучения [3].

Из определения программного генератора можно сделать вывод, что генератор тестовых заданий - программа, результатом выполнения которой являются условия и ответы одного или нескольких заданий.

1.2. Обзор литературы

К генерации тестовых заданий прибегают преподаватели, обладающие соответствующей квалификацией в технических средствах. Обычно для подобных целей используются языки программирования общего назначения. Имеется ряд автоматизированных средств, позволяющих описывать алгоритмы генерации за счет использования предметно-ориентированных языков программирования [4]. Некоторые сообщества преподавателей используют инструментальные средства для формирования многовариантных заданий, которые предназначены для узкого круга задач и разработаны своими же программистами, что приводит к тому, что данные разработки не выходят за стены данной организации (ВУЗа, школы и т.д.). На данный момент не существует универсального средства для построения генераторов тестовых заданий широкого круга применения, имеющих возможность один генератор использовать для различных форм проведения тестирования.

Литература, исследования которой посвящены построению генераторов тестовых заданий не поддается счету. Для формирования проблемы следует рассмотреть наиболее популярные и претендующие на

некую универсальность автоматизированные средства создания генераторов. Автоматизированные средства для конструирования и создания тестовых вопросов, не имеющие отношения к генерации вариантов, не рассматриваются, так как не относятся в исследуемой теме работы.

Системы разработки генераторов (СРГ) имеют различные характеристики, как с точки зрения применяемых алгоритмов и методов, так и со стороны применения.

Самым распространенным и достаточно доступным с точки зрения восприятия для разработчика методом генерации относится подстановка численных параметров. Данный метод представлен в работе [5] и реализован в приложении IGOR (Item Generation OR). В статье автор описывает модель для представления задания с возможностью подстановки численных параметров для задач с выбором правильного варианта ответа:

Задание:

Найдите сумму двух чисел: 15+18.

A. 33

Б. 48

B. 32

Г. 34

Модель задания с численными параметрами

Условие:

Найдите сумму двух чисел: П+12.

Диапазоны значений:

11 - от 15 до 30 с шагом 3.

12 - от 15 до 30 с шагом 3.

Варианты:

A. 11+12

Б. Il +12+ 1

B. Il +12 + 12- 1

Г. Il +11 +12

Правильный ответ:

А

Этот же автор в статье [6] расширяет возможности инструментального средства IGOR в сторону генерации не только численных параметров, но и отдельных текстовых фрагментов. Данная возможность в приложении осуществляется за счет использования предметно-ориентированного языка с максимально понятным синтаксисом.

Условие:

Выберите необходимый минимальный объем оперативной памяти при загрузке операционной системы [OS].

Элементы:

[OS] - варианты: "Windows 7", "Windows ХР", "Windows Vista".

Варианты:

A. [KEY]

Б. 512МБ

B. 1024МБ

Г. 256МБ

IF [OS] = "Windows 7" THEN [KEY] = " 1024MB"

IF [OS] = "Windows XP" THEN [KEY] = "256МБ"

IF [OS] = "Windows Vista" THEN [KEY] = "512MB"

Подобное приложение, основанное на аналогичном методе для адаптивных заданий приводится в статье [7].

При доступности применения данного подхода, отсутствие универсальности делает данную систему узкоспециализированной для определенного класса задач. Приложение не имеет сетевого доступа и предназначено для формирования печатных форм тестовых заданий.

Аналогичный метод с использованием параметров для подстановки в условие заданий описывает автор работы [8, 9]. В работе описывается способ

генерации вопросов с выбором правильного ответа на основе сценариев развития событий в медицинской практике. В качестве параметров выступают различные параметры, описывающие свойства того или иного сценария.

Задание:

[Тип пациента] поступил в больницу с болями в брюшной полости. После операции прошло [Количество дней] восстановления. Температура пациента 38,5 градусов. Первичный осмотр показал [Первичный диагноз]. Какое из следующих действий необходимо предпринять для данного пациента?

Варианты:

Тип пациента: Возраст от 40 до 45 лет. Пол: мужчина или женщина.

Количество дней: от 1 до 6

Первичный осмотр: кровоточащая рана, вздутие живота, воспаление

Варианта ответов: Назначить антибиотики, Повторное вскрытие раны, дренирование.

Метод имеет узконаправленную составляющую, и подходит для генерации заданий, имеющих причинно-следственную связь.

Похожие подходы с перебором параметров текста задания освещены в работах М.Н. Кирсанова «Генератор задач по теоретической механике и математике» [10], А.Ю. Ионова, И.А.Копылова и Д.О. Жукова «Генератор задач по физике» [11], Л.А.Ашкинази и М.П.Гришкиной «Генератор задач по физике» [12], A.A. Притчина и A.A. Никитина «Программа-задачник по количественным соотношениям в неорганической химии» [13]. В работе [14] описаны принципы формирования многовариантности заданий на основе реализации встроенных возможностей пакетов MathCAD и MS Word. Процесс генерация заданий как формализация дидактического текста предложена C.B. Титенко в работе [15]. Часть из них являются узконаправленными программами, созданными для проведения контроля знаний только по одному предмету без возможности дополнения базы знаний

и реализации для других предметных областей. Большинство генераторов получают задания только для последующего их распечатывания [16].

В работах [17, 18, 19] в работах приводится ряд методов построения генераторов математических задач, основанных на методах подстановки параметров и формульных методах вычисления ответа.

В работе [20] автор предлагает использовать приложение, предназначенное для генераций вопросов основанных на семантическом описании генератора в виде графа. Метод заключается в том, что составив по определенным грамматическим правилам утверждение, возможно получение различных вариантов вопросов. В вопросах используются такие вопросительные выражения как «Где?», «Когда?», «Кого?» и т.д. Например, имеется утверждение:

Джексон родился 29 августа 1958 года в США, Луизиана.

Вопросы с вопросительным словом «Кто?»:

Кто родился 29 августа 1958 года?

Кто родился в США, Луизиана?

Вопрос с вопросительным словом «Когда?»:

Когда родился Джексон?

Подобная генерация возможна за счет представления утверждения в виде семантического графа (рис. 1.1).

_like_v_l

_like_v_l

named ("John") named ("Mary")

person

named ("Mary")

rstr./h rstr/h

rstr/h rstr/h

proper_q

proper_q

>

which_q

proper_q

(a) "John likes Mary" "Who likes Mary?"

_sing_v_l

Рисунок 1.1. Семантический граф утверждения

В работе автор показывает простоту и доступность метода в том случае, если для определенного задания имеется семантический граф. Метод реализован в консольном приложении и используется автором в стенах Университета Джона Хопкинса, США для генерации вопросов, основанных на утверждениях. Применимость данного приложения для других видов заданий, например, технических дисциплин или различных типов вопросов автор не приводит.

Некоторые автоматизированные системы [2, 21] создания генераторов являются результатом исследовательских работ с последующей защиты диссертационной работы. Так, в работе [21] автор приводит инструментально программный комплекс (ИПК), построенный на основе метода автоматической генерации тестовых заданий. Приложение работает как в сетевом, так и в локальном режиме. База знаний описывается посредством формальных грамматик. Пример полученного варианта задания приведен на рис. 1.2. Приложение предназначено для получения тестовых заданий в печатном виде в строго заданном формате. При создании алгоритма генератора используется предметно-ориентированный язык.

14. Определите значение параметров Ъ\ мостовой схемы, находящейся в равновесии, если известны значения плеч моста:

. -С

г1:

77 - Ч=Ь К=ЗПт

ЪЪ \ Н Ь 11=3 ООт

И}

7.Л

тг

Ш

Z2

24

11=20 От. С=100пФ

Рисунок 1.2. Пример сгенерированного тестового задания по дисциплине

«Метрология»

В работе [16], автор помимо методов и технологий разработки генераторов представляет инструментальную среду построения генераторов тестовых заданий, претендующую на некоторую универсальность, позволяющее формирование печатных вариантов многовариантных заданий

в формате PDF. Сам генератор описывается на предметно-ориентированном языке Possum.

Особенность системы заключается в режимах работы, как локально, так и удаленно, взаимодействую с системой через браузер. Что приводит к необходимости реализации каждого компонента два раза, - для работы в локальном виде и для работы на сервере. К недостаткам системы можно отнести отсутствие визуальной разработки алгоритмов генерации, отсутствие различных форматов для импорта в системы тестирования [22].

В последних главах монографии [23] описывается система проведения тестовых заданий, а также система разработки генераторов «Фея», используемая на Факультете дистанционного обучения Томского университета систем управления и радиоэлектроники (ФДО ТУ СУР). Автоматическая проверка ответов студентов осуществляется в реализованном генераторе на языке программирования С++. Разработчикам доступны библиотеки, сокращающие процесс разработки. Для пользования возможностями системы, необходимо заполнить запрос на создание теста, указать задачу, и, по возможности, описывать алгоритм генерации [16]. Результатом работы данного генератора является файл определенного формата, предназначенный для загрузки в систему тестирования «ФЕЯ»: #Number [1]#} #num 4

#{#numinput #QuestTabl#Text " Найдите матрицу #math

D=$lamda$AC+$mi$BC%#end если

#math A=[matE(2,2,prob$4$prob,-1 $prob,prob$-2$prob,-

3$prob)]$%$prob$prob$B=[matE(2,2,prob$2$prob,-2$prob,prob$-5$prob,3$prob)]$%$prob$prob$C=[matE(2,3,prob$2$prob,4$prob,3$prob,prob$3 $prob,2$prob,2$prob)]$%#end

#math lamda=-1 $%prob$prob$mi=-5$.$#end

В ответ введите значение второго элемента 2-ой строки матрицы #math D$.$#end"

#end

С недавних пор система генерации выдает результаты работы в формате IMS QTI. Недостатком шаблонного метода построения генераторных задач заключается в том, что один шаблон зачастую отвечает за генерацию одного класса заданий, а на разработку нового шаблона необходимо написание кода на языке программирования общего назначения. К недостаткам системы можно отнести отсутствие возможности получения печатных форм, вычисления мощности генераторов, получения вариантов по номерам.

Работа [24] реализует систему тестирования, генераторы которых реализуются за счет шаблонов в графическом режиме. Все задания с элементами (изображения и формулы) отображаются в режиме «что видишь, то и получишь», элементы которых являются переборными параметрами. Ограничения на параметры задаются декларативно, т.е. программа содержит только информацию об ограничениях и не содержит информацию о том, как их генерировать. Система автоматически подбирает случайный набор параметров, который удовлетворяет набору условий. Описываемая система не является общедоступной [16]. Аналогичные методы построения генераторов тестовых заданий также описаны в диссертации Морозовой Ю.В. [25].

Автоматизированная система [26] используется в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» на кафедре высшей математики. Большая часть сотрудников кафедры использует ее для генерации заданий. Разработка новых заданий доступна лишь нескольким преподавателям. Алгоритмы генерации пишутся на любом языке программирования, с целью создания исполняемого файла, который при запуске выдает необходимую группы файлов. Результатом работы данных программ являются файлы LATEX для последующего представления на бумажных носителях. Приложение используется в стенах ЛЭТИ и широкого применения не нашла [16].

Некоторые опыты использования систем разработки генераторов время от времени появляются на различных конференциях и описываются в публикациях. Сообщения имеют ознакомительный характер [27, 28, 29, 30]. Так, например, в тезисе [30] описывается опыт использования системы дистанционного обучения Моос11е (http://moodle.org) в образовательном учреждении. Система получила широкое применении в мире и помимо различных возможностей для организации дистанционного обучения, имеет подсистему тестирования с богатейшими опциональными возможностями, претендующую на систему разработку генерируемых задач (рис. 1.3).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Зорин, Юрий Алексеевич, 2014 год

Литература

1. Титков А.В. Система построения генераторов комбинаторных множеств на основе деревьев И/ИЛИ: дисс. ... канд. техн. наук. Томск, 2010. 150 с.

2. Кручинин В.В. Методы, алгоритмы и программное обеспечение комбинаторной генерации: дисс. ... д. техн. наук. Томск, 2010. 280 с.

3. Зорин Ю.А. LMS Moodle на факультете дистанционного обучения ТУСУР // Материалы 11-й Международной научно-практической интернет-конференции «Информационные технологии в науке и образовании». Железноводск. 2012.

4. Фаулер М. Предметно-ориентированные языки программирования : пер. с англ. М.: Вильяме, 2011. 576 с. [Fowler D. Domain-Specific Languages. Addison-Wesley, 2010, 571 р.].

5. Hollis Lai, J. Gierl. The Role of Item Models in Automatic Item Generation. Режим доступа: http://www.ualberta.ca/~mgierl/files/published-papers/ijt%20item%20models%202012.pdf (дата обращения 06.06.2013).

6. Cecilia В. Alves, Mark J. Gierl, Hollis Lai. Using Automated Item Generation to Promote Principled Test Design and Development // Paper presented at the annual meeting of the American Education Research Association. Denver, CO, USA, 2010. P. 2-30.

7. Isaac I. Bejar, Rene R. Lawless, Mary E. Morley. A Feasibility Study of On-the-Fly Item Generation in Adaptive Testing // The Journal of Technology, Learning, and Assessment. 2003. Vol. 2. №3.

8. Mark J. Gierl. The Role of Item Models in Automatic Item Generation. Режим доступа: http://www.ualberta.ca/~mgierl/files/published-papers/ijt%20item%20models%202012.pdf (дата обращения 06.06.2013).

9. Mark J. Gierl. Using automatic item generation to create multiple-choice test items. Режим доступа: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22803753 (дата обращения 13.08.2013).

10. Кирсанов М.Н. Генератор задач по теоретической механике и математике // Международная конференция "Современные технологии в преподавании курса теоретической механики", посвященной 75-летию кафедры "Теоретическая механика" Тульского Государственного Университета.2005. Режим доступа: http://vuz.exponenta.ru/PDF/MPEI/Generator.htm (дата обращения 02.06.2013).

11. Ионов А.Ю., Копылов И.А., Жуков Д.О. Генератор задач по физике [Электронный ресурс] // Московская государственная академия приборостроения и информатики, 2000. Режим доступа: http://nit.miem.edu.ru/2003/tezisy/articles/50.htm (дата обращения 14.07.2013).

12. Ашкинази JI.A., Гришкина М.П. Генератор задач по физике [Электронный ресурс] // Информационные технологии в образовании, 2007. Режим доступа: http://ito.edu.ru/2007/Moscow/II/l/II-l-6899.html (дата обращения 25.08.2013).

13. Притчин A.A., Никитин A.A. Программа-задачник по количественным соотношениям в неорганической химии. Режим доступа: http://www.nsu.ru/archive/conf/nit/95/sect2/p2_4.html (дата обращения 13.07.2013).

14. Грушевский С. Методика конструирования систем генерации индивидуальных заданий по математическому анализу с применением пакетов прикладных программ // Компьютерные инструменты в образовании. -СПб.: Изд-во ЦПО "Информатизация образования", 2000, -№3-4, -С.32-39.

15. Титенко С. В. Генерация тестовых заданий в системе дистанционного обучения на основе модели формализации дидактического текста / С. В. Титенко // Научные вести НТУУ "КПИ". -2009. -№ 1 (63). -С. 47-57.

16. Посов И.А. Автоматизация процесса разработки и использования: дисс. ... канд. техн. наук. Санкт-Петербург, 2012. 120 с.

17. Борисов С. И. Язык представления тренажеров для решения задач по высшей математике // Открытое и дистанционное образование. 2004. №4. С. 57-69.

18. Левинская М. А. Автоматизированная генерация заданий по математике для контроля знаний учащихся // Educational Technology & Society. 2002. Т. 5(4).

19. Tomas А. P., Leal J. P. A CLP-Based Tool for Computer Aided Generation and Solving of Maths Exercises // Proceedings of the 5th International Symposium on Practical Aspects of Declarative Languages. PADL '03. London, UK, UK: Springer-Verlag, 2003. P. 223-240. URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=645773.668094.

20. Xuchen Yao, Goese Bouna, Yi Zhang. Semantics-based Question Generation and Implementation. Режим доступа: http://elanguage.net/journals/dad/article/view/1439 (дата обращения 21.05.2013).

21. Сергушичева А.П. Метод и алгоритмы автоматизированного построения компьютерных тестов контроля знаний по техническим дисциплинам : автореф. дис. ... канд. техн. наук. Санкт-Петербург. 2007. 18 с.

22. Зорин Ю.А., Посов И.А. Инструментальные системы построения и получения многовариантных тестовых заданий// Компьютерные инструменты в образовании. 2014. №1. С. 14-25.

23. Кручинин В. В. Генераторы в компьютерных учебных программах. Томск: изд-во Томск. Ун-та, 2003. 200 с.

24. Левинская М. А. Автоматизированная генерация заданий по математике для контроля знаний учащихся // Educational Technology & Society. 2002. Т. 5(4). С. 214-221.

25. Морозова Ю.В. Модели, алгоритмы и инструментальный комплекс для разработки компьютерных самостоятельных работ, основанных на генераторах тестовых заданий : дисс. ... канд. техн. наук. Тосмк, 2011. 137 с.

26. Степанов А. В. Система компьютерной генерации заданий по математике // Компьютерные инструменты в образовании. 2000. № 34. С. 2831.

27. Амзараков М. Б. Автоматическая генерация вариантов педагогического теста // Труды IX Международной конференции-выставки «Информационные технологии в образовании» («ИТО-99»), 9-12 ноября 1999 г., Москва. 1999.

28. Беляев К. В. Об автоматической генерации закрытых тестовых заданий // Обозрение прикладной и промышленной математики, М.: Издательство «ТВП». 2005. Т. 12. С. 912 - 913.

29. Гагарина Д. А. Разработка тестирующих систем для гуманитарного образования // Интернет и современное общество: Труды IX Всероссийской объединенной конференции. СПб: Филологический ф-т СПбГУ, 2006. С. 59 - 60.

30. Зорин Ю.А. LMS Moodle на факультете дистанционного обучения ТУСУР // Материалы 11-й Международной научно-практической интернет-конференции «Информационные технологии в науке и образовании». Железноводск. 2012.

31. Финогенов А. Генератор задач. 2012. Режим доступа: http://generatorzadach.narod.ru/index.html (дата обращения 20.06.2013).

32. Независимый Центр тестирования качества обучения. Режим доступа: http://www.ast-centre.ru (дата обращения 25.08.2013).

33. Schoolhouse Test. Режим доступа: http://schoolhouse-test.software.informer.com/ (дата обращения 13.04.2013).

34. Грушевский С. Методика конструирования систем генерации индивидуальных заданий по математическому анализу с применением пакетов прикладных программ // Компьютерные инструменты в образовании. -СПб.: Изд-во ЦПО "Информатизация образования", 2000, -№3-4, -С.32-39.

35. Slagle J. R. A Heuristic Program that Solves Symbolic Integration Problems in Freshman Calculus // J. ACM. 1963.—October. T. 10. C. 507-520. URL: http://doi.acm.Org/10.l 145/321186.321193.

36. Кручинны B.B. Использование деревьев И/ИЛИ для генерации вопросов и задач // Вестник Томского государственного университета. 2004. №284. С. 183 - 186.

37. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь. 1985. 376 с.

38. Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир. 1978. 558 с.

39. Попов Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука. 1982. 360 с.

40. Ефимов, Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука, 1982.

320 с.

41. Братко, И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. М.: Мир. 1990. 560 с.

42. Кручинин, В.В. Модель предметной области моделирования КЭНС и ее реализация / В.В. Кручинин, В.В. Одиноков // Корреляцинно-экстремальные системы и их проектирование. - Томск: Томск.гос.ун-та, 1988.-№ 10.-С. 90-94.

43. Кручинин В.В. Использование деревьев И/ИЛИ для генерации вопросов и задач // Вестник Томского государственного университета. 2004. №284. С. 183 - 186.

44. Кручинин, В. В. Методы построения алгоритмов генерации и нумерации комбинаторных объектов на основе деревьев И/ИЛИ. Томск, из-во. «В-Спектр», 2007. 200 с.

45. Зорин Ю.А. Использование алгоритмов комбинаторной генерации при построении генераторов тестовых заданий // Дистанционное и виртуальное обучение. 2013. №6. С. 54-59.

46. Конопко Е.А. Использование тестирования в процессе профессиональной подготовки бакалавров в ВУЗе: дисс. ... канд. пед. наук. Ставрополь, 2007. 190 с.

47. Башмаков А. И., Башмаков И. А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Издательский дом Филинъ, 2003. 616 с.

48. Нижегородский государственный технический университет. Режим доступа: http://www.nntu.ru (дата обращения 01.07.2013).

49. Сафаров Р.Х. Типы вопросов математических тестов. Режим доступа: http://ifets.ieee.0rg/russian/dep0sit0ry/v 13_i 1 /html/2, htm (режим доступа 05.07.2013).

50. IMS Global Learning Consortium. Режим доступа: http://www.imsglobal.org (дата обращения 05.06.2013).

51. Зорин Ю.А. Система контроля знаний факультета дистанционного обучения ТУСУР // Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" (НТИ-2010), Новосибирск, НГТУ, 2010. - С. 305-306.

52. Зорин Ю.А. Система контроля знаний факультета дистанционного обучения ТУСУР: дисс. ... ак. степень магистра техники и технологий, Томск, 2010, 97 с.

53. Зорин Ю.А., Титков А.В. Язык программирования генераторов GIL // Материалы всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР - 2011», ТУСУР, г. Томск, 2011 г.

54. Зорин Ю.А. Интерпретатор языка построения генераторов тестовых заданий на основе деревьев И/ИЛИ // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2013. №1. С. 75-79.

55. Хювенен Э. Мир Лиспа. Том 1. / Э. Хювенен, Й. Сеппянен. - М.: Мир, 1990. -458 с.

56. Филд А. Функциональное программирование / А. Филд, П. Харрисон. - М.: Мир, 1993.-637 с.

57. Смит К. Программирование на F#: учебн. пособие / К. Смит. -М.: Издательство Символ-Плюс, 2011. - 448 с.

58. F# PowerPack with F# Compiler Source Drops. Режим доступа: http://fshaфpoweфack.codeplex.com/wikipage?title=FsYacc (дата обращения 18.11.2012).

59. Вандевурд Д. Шаблоны С++. Справочник разработчика / Д. Вандевурд, Н.М. Джосаттис. - М.: Вильяме, 2003. - 544 с.

60. Дарахвелидзе П. Г. Delphi - среда визуального программирования / П. Г. Дарахвелидзе, Е. П. Марков. - СПб.: BHV, 1996. -352 с.

61. Павловская.Т.А. С#. Программирование на языке высокого уровня: учебник для вузов. Санкт-Петербург: ПИТЕР, 2009. 432 с.

62. Steven Sanderson, Adam Freeman. Pro ASP.NET MVC 3 Framework. Apress, 2011. 793 p.

63. Edward Capriolo, Dean Wampler. Programming Hive by Edward. O'Reilly, 2012.313 р.

64. JQuery. Режим доступа: http://jquery.com/ (дата обращения

09.09.2012).

65. jOrgChart - A Plugin For Creating Interactive Organization Charts With jQuery. Режим доступа: http://www.webresourcesdepot.com/jorgchart-a-plugin-for-creating-interactive-organization-charts-with-jquery/ (дата обращения

05.05.2013).

66. Капустин А.В. Автоматизация телевизионного контроля и мониторинга промышленного и транспортного электрооборудования на основе обработки термо- и видеоизображений: дисс. ... канд. техн. наун, г. Иркутск, 2005, 229 с.

67. Аносов А. Критерии выбора СУБД при создании информационных систем. Режим доступа: http://citforum.ru/database/articles/criteria/ (дата обращения 30.04.2013).

68. Matthew MacDonald, Adam Freeman. Pro ASP.NET 4 in C# 2010. Apress, 2010. 1491 p.

69. Правила проведения экзаменационных работ. Факультет дистанционного обучения ТУСУР. Режим доступ: http://fdo.tusur.ru/744721 (дата обращения 02.09.2013).

70. Морозова Ю.В. Пакет генераторов по дисциплине «Высшая математика» для проведения экзаменов / В.В. Морозова, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Компьютерные учебные программы и инновации. - 2007. -№ 1.-С. 29-30.

71. Зорин Ю.А. Сдача компьютерных экзаменационных работ на факультете дистанционного обучения ТУСУР // Материалы Международной научно-методической конференции 27-28 января 2011., Россия, Томск. -Томск: Томск, гос. ун-т систем упр. и радиоэлектроники, 2011. - С. 50-51.

72. Ермакова H.A., Чабан К.О. Проблема «шпаргалок», или как обеспечить объективность компьютерного тестирования? Дистанционное образование. -2000. -№6. - С.29.

73. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. — 6-е изд. стер. — М.: Высш. шк., 1999. 576 с.

Приложение 1. Реализация алгоритма подсчета мощности дерева

И/ИЛИ на языке

//Подсчет количества комбинаций

let getColCombination tree= let mutable totalm = 1

//Создание рекурсивной функции let rec _rec tree = match tree with

| Or a ->

let mutable totalm = 0; for i in a do

totalm <- totalm + _rec i totalm

| And a ->

let mutable totalm = 1; for i in a do

totalm <- totalm * _rec i totalm

| AndS a ->

let mutable totalm = 1; for i in a do

totalm <- totalm * _rec i totalm

| SetNameTree (a, str) -> _rec str

| SetNameTree_NON (a, str) -> _rec str

| Func (str, tree) -> _rec (evalFunc(str, tree))

| GetStack a ->0

| Interval (a, b, c) -> let al = evalExpr(a) let bl = evalExpr(b) let cl = evalExpr(c)

if al > bl then Error ("При описании интервала неверно заданы параметры.") Convert.ToInt3 2(Math .Cei ling((b 1 -a 1+1.0)/c 1))

I_->1

//Вызываем рекурсивную функцию

rec tree

Приложение 2. Реализация последовательной генерации дерева

И/ИЛИ на языке

//Установка кеша вариантов в О

member this.First() =

let rec _nullmas tree = match tree with

| And a ->

List.iter _nullmas a

| AndS a ->

List.iter _nullmas a

| Or a ->

List.iter _nullmas a

| EX a ->

0

| GetTree (str) ->

nullmas (getTreeByName str) | GetStackTree str ->

List.iter _nullmas (getStackTreeByName str) | Func (str, tree) ->

_nullmas (evalFunc(str, tree)) | Str str -> 0

| SetNameTree_NON (str, tree) -> setNameTree (str, tree) nullmas tree | SetNameTree (str, tree) -> setNameTree (str, tree) nullmas tree

О

| GetStack a -> Vars.MasStack.[a] <- 0

О

I __> 0

0

endNext <- false first <- true

//Получение следующего варианта дерева И/ИЛИ

member this.Next(diff: int) = let D = diff

let rec _next tree i name = match endNext with | true ->

this.current <- [] false | false ->

match tree with | Or a ->

ignore (_next (getltemList a Vars.MasStack.[_getNumStack a]) (_getNumStack a)

name)

if step = 0 then

Vars.MasStack.[_getNumStack a] <- Vars.MasStack.[_getNumStack a] + D step <- 1

ifVars.MasStack.r getNumStack a] > (a.Length - 2) then Vars.MasStack.[_getNumStack a] <- 0 if (_getNumStack a) o i then step <- 0

if Vars.MasStack.[_getNumStack a] < 0 then Vars.MasStack.[_getNumStack a] <- a.Length - 2 if (_getNumStack a) o i then step <- 0 | And a ->

List, iter (fun x -> ignore (_next x i name)) a | AndS a ->

List, iter (fun x -> ignore (_next x i name)) a | EX a ->

if String.Equals(name, "|a|") then jresult <- _result @ [EX a] | Str a ->

if String.Equals(name, "|a|") then _result <- _result @ [Str a] | GetStackTree(str) ->

_result <- _result @ [GetStackTree str] | GetTree (str) ->

ignore (_next (getTreeByName str) i name) | Func (str, tree) ->

ignore (_next (evalFunc(str, tree)) i name) | SetNameTree_NON (str, tree) -> setNameTree (str, tree) ignore (_next tree i str) | SetNameTree (str, tree) -> setNameTree (str, tree) ignore (_next tree i name)

L->()

this.current <- result true

step <- 0 _result <- [] if not first then

if isZero(Vars.MasStack) then endNext <- true first <- false let tree 1 =this.tree _next tree 1 (getFirstStack treel) "|a|"

Приложение 3. Реализация алгоритма получения варианта дерева

И/ИЛИ по его номеру на языке Р#

//Установка кеша вариантов в определенное значение

member this.setNum(n) = let rec _irec( tree, n) =

if ((getColCombination tree) < n) then Егтог("Количество комбинаций меньше указанного

варианта")

match tree with | And a ->

let mutable с = getColCombination a.Head let mutable r = n for i in a do

с <- getColCombination i _irec(i, r % c) r <- r / с | AndS a -> let mutable с = getColCombination a.Head let mutable r = n for i in a do

с <- getColCombination i _irec(i, r % c) r <- r / с

0

| SetNameTree_NON (a, str) ->

_irec(str, n) | SetNameTree (a, str) ->

_irec(str, n) | Or a ->

let mutable с = getColCombination a.Head

let list = a.Tail

let mutable ik = 0

let mutable sin = Guid.Empty

let mutable step = 0

let mutable nl = n

for i in list do

let с = getColCombination i if((n >= step)&&(n < step + c))then match a.Head with | GetStack s -> Vars.MasStack.[s] <- ik sin <- s

L-> 0

match i with | Interval (a,b,c) -> Vars.MasStack.[sin] <- n

L-> 0

_irec(i, n - step) step <- step + с ik <- ik + 1 0

0

L-> 0 0

_irec(inittree, n) 0

Приложение 4. Исходной код алгоритма генерации задачи по

физике на языке GILT

(

problem(

"При", { (

"увеличении",

#В("уменьшится"),#С("увеличится")

( "уменьшении",

#В("увеличится"), #С("уменыиится")

{ ( " жесткости",

#А(("массе", #Р(-0.5)))

( " массы",

#А(("жесткости", #Р(0.5»)

)

},

" пружинного маятника", " в "

{ ' (N|2..4|, " раза"), (N|5..20|," раз") }, ( " при неизменной ",

( А,

" период_. Точность вычисления - десятые доли."

)

)

),

solution("Mcxoi^ из формулы нахождения периода пружинного маятника: ", latex("T=2\pi\sqrt{\frac{m} {к}}"),

" Видно, что период пропорционален квадратному корню массы, и обратно пропорционален корню жесткости пружины." ),

answer(#Ans(round(pow( !N, ! Р), 1)), if(!Ans>l,

( с,

" в ", !Ans, " раз(а)", #Correct(!Ans)

),

( в,

" в ",

round(l/!Ans,l), " раз(а)", #Correct(l/!Ans))

)

),

select[ true(answer),

false("He изменится"), false(

(

В,

(" в ", (round(!Correct* 1.5, 1)," раз(а)"))

)),

false((C, (" в ", (round(¡Correct*!Correct, 1)," раз(а)")))) ]

)

Приложение 5. Пошаговая инструкция пользования системой генерации тестовых заданий «Платан»

1. Начало работы с системой

Система «Платан» - серверное приложение и предоставляет доступ

средствами сети Интернет. Для запуска приложения необходим браузер с поддержкой HTML 5. Интернет-адрес приложения http://math.freebrains.ru (рис. 1.1).

Вход

Введите имя польювателя и пароль Регогтрация если у вас нет учетной записи

Сведения учетной записи

Имя пользователя

□

Запомнить меня

С Зорин Ю А ТУСУР2013

Рисунок 1.1. Форма входа в систему «Платан» Для работы в системе необходимо ввести логин/пароль либо пройти процедуру регистрации, перейдя по соответствующей ссылке (рис. 1.2).

Создать новую учетную запись

Используй!« следующею форм-/ для сслсаикя новой учетной мписм Длина пароля додеа сос-авля-з не менее 6 максе

Сведения учетной записи

Им? толь j оеа тел я

Адрес электронной тхтм

Подтверждение пароля

в Зорин О А ТУСУР20«3

Рисунок 1.2. Форма регистрации После успешной авторизации откроется рабочая область разработки генераторных задач (рис. 1.3).

Генератор тестовых заданий

Пригоит дп» 1«<ггжм> иалим! •«■ хмоаа uMKVMM*

№Ц

»Л»*-*» «S

'«7 r»<y-J1i4H^««i иц М.

tatr

Рв «имя Гмрлнчр*.

i*a»« 141 №«г«яК>с**< «*<tf

istias

ЖКТЬКТЬ r|»y«íMu ^»ямг

Рисунок 1.3. Рабочая область разработки генераторов Окно работы с приложением представлено меню в верхней части экрана, а также меню с созданными генераторными задачами с возможность выбора темы в левой области экрана.

2. Создание генератора тестового задания

Для создания нового генератора необходимо выбрать в верхнем меню

соответствующую команду «Создать» -> «Вопрос...» (рис. 2.1).

Платан вопросы Темы Сунгц.п Тестовые задан.'л

Выберите тему: Создание нового вопроса

Основная тема В Название вопроса

ВОПРОСЫ

Зада-к* по теории Категория вопроса

вероятности 23 Основная тема 0

Test

Тип вопроса

Задание по GIL Шаблоны

программированию • "■■■ ——

Задание по

программированию GIL 1 Г'4'l.-iT^

Тест на вещественные

числа

Квадратное «равнение

Рисунок 2.1. Создание генератора После ввода названия генератора и выбора темы, необходимо нажать кнопку «Создать», тем самым данный генератор с соответствующим названием появится в левом меню в соответствующей теме.

3. Редактирование и отладка генератора

Редактирования и отладка генератора производится путем выбора соответствующего названия в левом меню приложения. Вновь созданный вопрос представлен в виде дерева И/ИЛИ, в корне которого содержится узел И с именем соответствующим названию вопроса. Данный узел содержит три узла И соответствующих Заданию, Решению и Ответу (рис. 3.1).

Платан вопросы -и • ,-щ.-.- тс-'-.-о-.^ал*-

Основная теме

выберите т#му: Задача по физике

Основная тема 2

вопием Параметры вопроса

4vunа по тртрни

вероятности 125 Категория вопроса

тея

Задание -*> nporpaMUnpOMWt«

ааямив -о

программированию 'Зв. т«т на аеиклтвеинме •«ела

•квадратное »равнение Квадратное уравнение на

Кше оячод-jo Т«г

по ечпшиемзму

ЯЛ»у

Рисунок 3.1. Окно редактирования генератора Иконки в правом нижнем углу каждого узла позволяют добавлять либо удалять узлы различного типа. Различные типы узлов представлены различными цветами и также всплывающей подсказкой при наведении (рис. 3.2).

Как?

+ -®е

Рисунок 3.2. Элементы создания генератора Приложение также позволяет захватить нажатием левой клавишей мыши определенный узел со всеми его узлами и переместить в другой узел.

Кнопка «Интерпретировать» позволяет трансформировать дерево И/ИЛИ в язык GILT и далее выдает случайный вариант построенного алгоритма генерации (рис. 3.3) в случае успеха либо выдает ошибку.

Задание

при уменьшении массы пружинного маятника в 12 раз при неизменной жесткости период_ Точность вычисления - десятые доли

Решение

исходя из формулы нахождения периода пружинного маятника Т = 2ягу'у Видно что период

пропорционален квадратному корню массы и обратно пропорционален корню жесткости пружины

Ответ

уменьшится в 3 5 раз(а)

Варианты ответа

П не изменится

□ уменьшится в 12 2 раз(а)

□ увеличится в 5 2 раз(а) Щ уменьшится в 3.5 раз(а)

Информация о генераторе

Количество вариантов 76 Текущий вариант 43

Рисунок 3.3. Отладка генератора

4. Управление темами

Темы предназначены для упорядочивания созданных генераторных

заданий. Управление темами осуществляется в рабочей области, переход на которую возможен через верхнее меню «Темы» (рис. 4.1).

Выверит« тему:

ТЕМА« те*»м

ТЕМ<и ТЕМ«

ТЕМА6

темьт тгмм

ТСМАТО

СкфииЮА ТЮГ201*

Рисунок 4.1. Окно управления темами

5. Создание тестовых заданий

Область управления тестовыми заданиями доступна через верхнее меню

«Тестовые задания» (рис. 5.1).

Тестовые задания

в > в

В) й

В|в ОТ I в

а | ■

3 I 8

а

04 а о; а

В] в

а !•

& I в

»01 »15

хог-чтз

1»>Л2013 о сэгс13

11 03 20' И0Л 2013 ггозли о «го1з

у^ев ро'З о/овго13

4 ОС £01-г овго13

Рисунок 5.1. Окно управления тестовыми заданиями Создание и получение тестового состоит с нескольких этапов:

• Создание тестового задания (рис. 5.2);

® Наполнение теста генераторными заданиями (рис. 5.3);

• Создание вариантов (рис. 5.4);

• Выбор необходимых вариантов и формата для выгрузки (рис. 5.5).

Введите название тестового задания

© Зорин Ю А ТУСУР 2013

Рисунок 5.2 - Создание тестового задания

Редактирование теста

Название тестового задания Математика

Основная тема

ы

• Задача по теории вероятности! 23

• Задача по физике (пример)

• Test

• Задание по программированию

• Задание по программированию GIL

• Тест на вещественные числа

• Квадратное уравнение

• Квадратное уравнение на дереве

• Еще одноддд

• Тест

» задача по физике

• Параметры

• Задача по англиискому языку

• Тест2э

• Жесткость пружины

• Рисунок t

• Рисунок 2

• С/мма двух чисел

• Страны с развитой экономикои

• Теорема Виетта

• fghfgh

Перетащите вопросы в данную область...

1 Вопрос 2 -

2 Шаблон 1Т10РЗ_6 -

3 1Т2_0 -

4 Вопрос 1 -

5 Шаблон 5 -

Рисунок 5.3. Наполнение теста вопросами

с номер варианта Дата создания

а Е. Вариант ->0 01 2013 Г 45 00 Вь Gepure фермат 0

а D Вариант М 2 0 02 2013 13 49 Внйерите фермат а

а С Вариант МЗ 01 03 2013 1707 44 Выверите фермат н

Выберите леиств te

1 -"—■ Г -

Рисунок 5.4. Создание вариантов

Просмотр

О Номер варианта

й □ Вариант

® 0 Варианг Ns2 S И Вариант Ns3

Дата создания

30 01 2013 17 45 00

01 02 2013 13 14 49 01 03 2013 17 07 44

Скачать

Выберите формат

Выберите формат Выберите формат

0 ы ы

Выберите действие

Шаблон 1 PDF Задания

Шаблон 1 POF Решения

Шаблон 1 PDF Задания Решения Ответ

GIFT_