Разработка системы измерения латентных переменных на основе модели Раша для контроля уровня знаний обучаемых тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Осипов, Сергей Александрович

• Осипов, Сергей Александрович
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Осипов, Сергей Александрович

Введение.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ РАБОТ В ОБЛАСТИ ИЗМЕРЕНИЯ

ЛАТЕНТНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ.

1.1. Недостатки традиционного тестирования.

1.2. Актуальность объективного измерения латентных переменных

1.3. Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ И ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ

МОДЕЛИ РАША.

2.1. Разработка алгоритма вычисления параметров модели Раша методом максимального правдоподобия.

2.2. Отличительные особенности программы Naib для вычисления и анализа параметров модели Раша.

2.2.1. Возможности программы Naib.

2.2.2. Интерфейс программы.

2.2.3. Представление результатов анализа.

2.2.4. Импорт результатов тестирования и экспорт оценок параметров модели Раша.

2.3. Выводы.

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ

МОДЕЛИ РАША.

3.1. Исследование смещения оценок уровня знаний (параметр 0j) модели Раша.

3.1.1. Исследование смещения оценок уровня знаний 0j, вычисляемых программой Naib, в зависимости от сдвига теста относительно выборки.

3.1.2. Исследование смещения оценок уровня знаний 0j, вычисляемых программой RUMM, в зависимости от сдвига теста относительно выборки.

3.1.3. Анализ смещения оценок уровня знаний 9j в зависимости от алгоритма вычисления и сдвига теста относительно выборки.

3.2. Исследование точности вычисления параметров модели Раша.

3.2.1. Исследование смещения вероятности правильного ответа испытуемого на задания теста в зависимости от сдвига теста и алгоритма вычисления параметров модели Раша.

3.2.2. Исследование точности вероятности правильного ответа испытуемого на задания теста в зависимости от сдвига теста и алгоритма вычисления параметров модели Раша.

3.3. Сравнение дифференцирующей способности системы тестирования на основе модели Раша и традиционной системы 75 тестирования

3.3.1. Постановка задачи.

3.3.2. Выбор схемы анализа с расщепленными делянками.

3.3.3. Модель представления и дисперсионный анализ данных имитационного эксперимента.

3.3.4. Интерпретация результатов статистического анализа.

3.3.5. Оценка эффекта расщепления экспериментальных делянок

3.3.6. Исследование точности сравнения систем тестирования.

3.4. Выводы.

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ ЛАТЕНТНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ РАША В ЗАДАЧАХ

КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА УРОВНЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ.

4.1. Оценка качества теста на основе модели Раша.

4.2. Оценка эффективности разработанного банка тестовых заданий

4.3. Анализ устойчивости оценок трудности тестовых заданий.

4.4. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка системы измерения латентных переменных на основе модели Раша для контроля уровня знаний обучаемых»

Актуальность темы. Управление качеством обучения в значительной степени зависит от объективности и надежности измеряемых переменных. Одна из особенностей управления в области обучения, и образования в целом, состоит в том, что большинство используемых переменных являются латентными (скрытыми), т.е. не измеряются в явном виде, как, например, вес или длина в физике. Типичнои латентной переменной является уровень знании обучаемых. Используемые же на практике методы измерения латентных переменных обладают существенными недостатками.

Так, наиболее широко распространенная балльная система оценивания уровня знаний обладает принципиальным недостатком - субъективностью. Например, оценка "3" у одного преподавателя может соответствовать большему уровню знаний, чем оценка "4" у другого преподавателя.

Далее, классическая или традиционная система тестированная, основанная на доле правильных ответов, также обладает существенными недостатками. В этой системе тестирования оценка уровня знаний зависит от набора тестовых заданий. Например, если тест состоит из легких заданий, то доля правильных ответов будет большой. Если же тестовые задания трудные, то доля правильных ответов будет небольшой. Результаты же объективных измерений не должны зависеть и не зависят от используемого измерительного инструмента. Кроме того, результаты измерения в этой системе являются существенно нелинейными. Так, одна и та же разность в числе правильных ответов по краям шкалы и в середине шкалы соответствует различной разнице в уровне знаний. Например, при общем числе тестовых заданий, равном 100, разница между числом правильных ответов 1 и 5 соответствует большей разнице в уровне знаний, чем между числом правильных ответов 48 и 52.

У современной системы тестирования, основанной на модели Раша, этих недостатков нет, кроме того, она обладает еще целым рядом важных достоинств.

1. Модель Раша превращает измерения, сделанные в дихотомических и порядковых шкалах, в линейные измерения, в результате качественные данные можно анализировать с помощью количественных методов.

2. Поскольку мера измерения параметров модели Раша является линейной, то это позволяет использовать широкий спектр статистических процедур.

3. Оценка трудности тестовых заданий не зависит от выборки испытуемых, на которых была получена.

4. Оценка уровня знаний испытуемых не зависит от используемого набора тестовых заданий.

5. Пропуск данных для некоторых комбинаций (испытуемый - тестовое задание) не является критическим.

6. Сама система тестирования достаточно проста, по сравнению с другими аналогичными системами она характеризуется наименьшим числом параметров - только один параметр уровня знаний для каждого испытуемого и только один параметр трудности для каждого задания.

7. Модель Раша опирается на четкие и конструктивные понятия "трудность задания" и "уровень знаний". Так, одно задание считается более трудным, чем другое, если вероятность правильного ответа на первое задание меньше, чем на второе, независимо от того, кто их выполняет. Аналогично, более подготовленный студент имеет большую вероятность правильно ответить на все задания, чем менее подготовленный.

8. Благодаря простой структуре модели существуют удобные вычислительные процедуры для многоаспектной проверки адекватности модели: для всего набора тестовых результатов, для каждого испытуемого, для каждого задания и для каждого конкретного ответа.

9. "Остатки", получаемые при аппроксимации результатов тестирования моделью, можно использовать для выделения различных типов испытуемых -"угадывателей", "лентяев", "дотошных" и "копух" [10, 11].

Благодаря этим достоинствам модель Раша находит все более широкое применение в самых различных областях [12, 13, 14, 15].

Однако несмотря на 40-летний опыт применения этой системы тестирования за рубежом во многих областях знания, прежде всего в образовании, медицине и психологии, до сих пор продолжаются дискуссии об истинной ценности и эффективности системы тестирования на основе модели Раша. До сих пор существуют две крайние точки зрения на эту модель тестирования.

Наиболее убежденные сторонники модели Раша утверждают следующее: "Можно ли собрать или построить или сформулировать данные так, чтобы они соответствовали определению измерения (имеется в виду модель Раша)? Если нет, - то такие данные бесполезны".

Их наиболее последовательные оппоненты утверждают следующее: "Данные - это данные, а модель - это конструкция исследователя, которая подвержена ошибкам". Например, при построении регрессии, выбрасывая те или иные данные, можно получить любую зависимость, но мы тем самым ограничиваем реальный мир данных. Таким образом, мы создаем искусственную переменную, о которой мало что знаем.

Для практики одним из наиболее важных критериев является точность оценивания. Основной проблемной ситуацией является наличие противоречивой информации относительно точности системы тестирования на основе модели Раша.

Так, некоторые исследователи среди многих положительных качеств модели Раша отмечают ее высокую точность, например [16]. В этой работе утверждается, что дисперсия ошибки измерения для классических моделей равномерно больше дисперсии ошибки измерений для семейства моделей, к которому относится и модель Раша. Однако есть работы, в которых делается вывод о невысокой точности этой модели [17].

Кроме того, не удалось найти работы, в которых проведен всесторонний анализ точности модели Раша. Во многих работах только даются те или иные общие рекомендации по использованию этих моделей.

Учитывая противоречивость информации и неопределенность по многим аспектам применения модели Раша в современных системах измерения латентных переменных, была определена тема научной работы: "Разработка системы измерения латентных переменных на основе модели Раша для контроля уровня знаний обучаемых".

Объектом исследования является система измерения латентных переменных на основе модели Раша.

Предметом исследования является оценка эффективности системы измерения латентных переменных в задачах контроля уровня знаний обучаемых.

Цель работы заключается в повышении эффективности измерения латентных переменных в задачах контроля уровня знаний обучаемых.

Определение цели исследования обусловило необходимость решения следующих задач:

1. Разработать программное обеспечение для вычисления оценок уровня знаний и трудности заданий на основе модели Раша.

2. Разработать методику исследования модели Раша методами имитационного моделирования.

3. Провести исследование смещения оценок параметров модели Раша в зависимости от сдвига теста относительно выборки.

4. Оценить устойчивость системы измерений на основе модели Раша к зашумлению результатов тестирования.

5. Построить банк тестовых заданий для контроля уровня знаний студентов по учебным дисциплинам блока "Информатика".

6. Оценить эффективность системы измерения латентных переменных на основе модели Раша в задачах контроля уровня знаний обучаемых.

Для решения поставленных задач использовались следующие методы исследования: имитационное моделирование, современные методы планирования и анализа эксперимента, методы математической статистики, в частности многофакторный дисперсионный и регрессионный анализ.

Научная новизна и теоретическая значимость исследования состоит в следующем:

1. Создана методика исследования измерения латентных переменных на основе модели Раша методами имитационного моделирования.

2. Разработан и реализован алгоритм анализа влияния зашумленности результатов тестирования на адекватность модели Раша, а значит, и на корректность измерения латентных переменных.

3. Проведено сравнительное исследование точности и смещения оценок параметров модели Раша в зависимости от сдвига теста.

4. Произведена оценка качества банка тестовых заданий по предметному блоку "Информатика" в рамках модели Раша.

В целом показано, что использование модели Раша для обработки результатов тестирования позволяет получить достаточно точные и устойчивые оценки уровня знаний. Такие оценки позволяют более эффективно управлять процессом обучения.

Практическая значимость исследования состоит в следующем:

1. Разработан пакет прикладных программ для измерения латентных переменных на основе модели Раша.

2. Исследована эффективность системы измерения уровня знаний обучаемых на основе модели Раша.

3. Создан банк тестовых заданий по предметному блоку "Информатика" для студентов педагогических вузов.

Разработанное программное обеспечение используется в Славянском-на-Кубани государственном педагогическом институте для объективного контроля уровня знаний студентов по дисциплинам предметного блока "Информатика", филологии, философии и другим дисциплинам.

На защиту выносятся:

1. Методика исследования измерения латентных переменных на основе модели Раша методами имитационного моделирования.

2. Результаты анализа влияния зашумленности результатов тестирования на адекватность модели Раша.

3. Зависимости точности и смещения оценок параметров модели Раша от сдвига теста в задачах контроля уровня знаний обучаемых.

4. Результаты анализа банка тестовых заданий по предметному блоку "Информатика" в рамках модели Раша.

Реализация и внедрение полученных результатов. Результаты диссертационного исследования нашли широкое применение в Славянском-на-Кубани государственном педагогическом институте на кафедрах информатики, литературы, общественных дисциплин, общетехнических дисциплин, - всего на 12 кафедрах, - при проведении тематического и итогового тестирования, а также при оценивании уровня остаточных знаний. Кроме того, полученные результаты являются инфраструктурой для разработки системы управления качеством образования в вузе.

Основные идеи и результаты исследования были представлены на следующих конференциях и семинарах: I, II, III, IV всероссийских научно-практических конференциях "Оценка эффективности образовательных инноваций и технологий" (Славянск-на-Кубани, 1999 - 2002 гг.); XI, XII международных научно-практических конференциях "Информационные технологии в образовании" (Москва, 2001, 2002 гг.); конференции "Анализ качества образования и тестирование" (Москва, 2001 г.); III Всероссийской научно-методической конференции "Развитие системы тестирования в России" (Москва, 2001 г.); XI международной конференции по объективным измерениям (Новый Орлеан, США, 2002 г.); всероссийской научно-практической конференции "Вузовский учебник 21 века" (Краснодар, 2002 г.).

Публикации. Результаты, полученные в диссертационной работе, опубликованы в 7 печатных работах.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Осипов, Сергей Александрович

4.4. Выводы

Разработан и апробирован банк тестовых заданий по блоку учебных дисциплин «Информатика» для тестирования уровня знаний студентов на всех пяти курсах факультета математики и информатики. Проведенное тестирование показало достаточно высокую эффективность тестовых заданий.

Результаты тестирования, полученные по всем тестам, удовлетворяют требованию адекватности модели Раша, т.е. наборы тестовых заданий могут быть использованы в качестве измерительного инструмента.

Средний уровень трудности тестовых заданий соответствует уровню знаний студентов.

Для получения более точной оценки эффективности тестовых заданий необходимо собирать, накапливать и анализировать получаемые результаты после каждого тестирования.

В целом, результаты анализа показали, что разработанные тесты могут быть использованы для оценивания уровня знаний студентов.

107

Заключение

В диссертационном исследовании решена задача по разработке системы измерения латентных переменных на основе модели Раша.

Основные полученные результаты состоят в следующем.

1. Разработано программное обеспечение для вычисления оценок параметров модели Раша. Разработанная диалоговая система используется не только для измерения уровня знаний в задачах контроля обучения, но и для измерения других латентных переменных.

2. Разработана методика исследования модели Раша методами имитационного моделирования. Применение плана эксперимента с расщепленными делянками позволило более чем в 3 раза увеличить точность имитационного эксперимента.

3. Проведено многоаспектное исследование смещения оценок параметров модели Раша в зависимости от сдвига теста относительно выборки и вида алгоритма вычисления параметров модели. Результаты этого исследования используются при разработке и оценке эффективности тестовых заданий.

4. Оценена устойчивость системы измерений на основе модели Раша к зашумлению результатов тестирования. Показано, что модель Раша достаточно устойчива к зашумлению данных тестирования - это значительно расширяет область использования модели Раша в задачах управления.

5. Построен банк тестовых заданий для контроля уровня знаний студентов по учебным дисциплинам блока "Информатика".

6. Разработана и исследована система измерения латентных переменных на основе модели Раша в задачах контроля уровня знаний обучаемых. Оценки уровней знании обучаемых, полученные в линеинои интервальной шкале, используются для корректировки рабочих программ.

Таким образом, поставленная цель диссертационной работы достигнута.

В целом проведенные исследования показали, что система измерения латентных переменных на основе модели Раша является эффективной инфраструктурой для контроля уровня знаний студентов и может быть также использована для экспериментальных исследований в области образования (оценка эффективности образовательных инноваций, мониторинг учебного процесса и др.).

На основе полученных положительных результатов измерения на основе модели Раша уровня знаний студентов по предметному блоку "Информатика" в СГПИ разрабатываются наборы тестовых заданий по всем учебным предметам.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Осипов, Сергей Александрович, 2003 год

1. Аванесов B.C. Композиция тестовых заданий. 2-е изд., М.: Адепт. 1998. 217с.

2. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. М., 1994.- 135 с.

3. Аванесов B.C. Основы научной организации педагогического контроля в высшей школе. М.: Труды Исследовательского центра Гособразования СССР, 1989.- 168 с.

4. Анисимова Т.С. Применение современной теории эксперимента в образовании (многофакторный многомерный эксперимент в образовании. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2002. - 200с.

5. Анисимова Т.С., Маслак А.А., Осипов С.А. Сравнительный анализ модели Rasch и классической модели по точности оценивания. // Материалы конференции "Анализ качества образования и тестирование". М.: Издательство МЭСИ, 2001.-с. 38-42.

6. И.Архангельский С.И. Учебный процесс в высшей школе, его закономерные основы и методы. М.: Высшая школа, 1980.

7. Бабанский Ю.К. Оптимизация учебно-воспитательного процесса: Методические основы. М.: Просвещение, 1982. - 192 с.

8. Байрамова Ж.А. Тестовый контроль знаний как средство активизации учебной деятельности студентов: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата педагогических наук по специальности 13.00.01 Общая педагогика. Махачкала, 1999.

9. Беспалько В.П. Слагаемые педагогической технологии. М.: Педагогика, 1989.

10. Беспалько.В.П., Татур Ю.Г. Системно-методическое обеспечение учебно-воспитательного процесса подготовки специалистов. М.: Высшая школа, 1989.- 143 с.

11. Васильев В.И., Тягунова Т.Н. Теория и практика формирования программно-дидактических тестов. М.: Издательство МЭСИ. - 130с.

12. Волкова В.Н., Денисов A.JI. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Издательство СПбГТУ, 1997. - 510 с.

13. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976. - 495 с.

14. Зиновьев В. Усвоение и контроль знаний // Высшее образование в России. М., 1993. - сентябрь, № 3, - с. 154-158.

15. Кальней В.А., Шишов С.Е. Технология мониторинга качества обучения в системе «учитель-ученик». Методическое пособие для учителя. -М.: Педагогическое общество России, 1999.-86 с.

16. Кларин М.В. Инновации в мировой педагогике. Рига, НПЦ "Эксперимент", 1998.- 180с.

17. Кларин М.В. Инновационные модели обучения в зарубежных педагогических поисках. М., 1994.

18. Кларин М.В. Технология обучения: идеал и реальность. Рига: Эксперимент, 1999. - 180с.

19. Концепция информатизации высшего образования РФ. -М.: Госкомитет РФ по высшему образованию. 1994. 100 с.

20. Кочетков А., Панкратова Г., Шумянкова Н. Контроль знаний студентов: опыт организации // Социально-политический журнал. М., 1994. № 9-10, с. 91-96.

21. Кузовлева К.Т. Конструирование педагогических тестов на основе современных математических моделей.// Материалы Первой Дальневосточной школы-семинара "Новые информационные технологии в образовании", Владивосток. Издательство ДГУ. 1997.

22. Кулибаба И.И., Красновский Э.А., Коган Т.Д. Дидактический анализ качества знаний учащихся. //Проблемы и методы исследования качественных и количественных характеристик знаний, умений и навыков учащихся. М. 1976.

23. Лернер И.Я. Качества знаний учащихся. Какими они должны быть? -М.: Знания, 1978. 112 с.

24. Майоров А.Н. Теория и практика создания тестов (как выбирать, создавать и использовать тесты для целей образования). М.: Народное образование, 2000.-352 с.

25. Майоров А.Н. Тесты школьных достижений: конструирование, проведение, использование. СПб.: Образование и культура, 1996.

26. Макаров А.А. Комплексный мониторинг качества образования. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1998, -265 с.

27. Маслак А.А., Анисимова Т.С., Осипов С.А., Хлебников В.А. Исследование смещения оценок уровня знаний в зависимости от сдвига теста // Вопросы тестирования в образовании, 2003, №5, С. 56-70.

28. Маслак А.А. Основы планирования и анализа сравнительного эксперимента в педагогике и психологии. Курск: РОСИ, 1998. - 167с.

29. Маслак А.А., Анисимова Т.С. Применение современной теории эксперимента в образовании (многофакторный многомерный эксперимент в образовании. М.: Исследовательский центр, 2001. - 200с.

30. Маслак А.А., Анисимова Т.С. Эксперимент в образовании как средство повышения его качества (многофакторный многомерный подход). М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2001. -66с.

31. Маслак А.А., Анисимова Т.С., Осипов С.А. Исследование точности модели Раша на основе имитационного моделирования // Сборник трудов участников XI конференции-выставки «Информационные технологии в образовании». Часть V. -М.: МИФИ, 2001. С. 38-40.

32. Материалистическая диалектика. В 5-ти т. Т. I. Объективная диалектика / Под общ. ред. Ф.В. Константинова и В.Г. Марахова: отв. ред. Ф.Ф. Вяк-керов, М.: Мысль, 1981. 3 74 с.

33. Материалы коллегии Минобразования России от 23.02.99 "О работе Центра тестирования выпускников общеобразовательных учреждений Российской Федерации Московского педагогического государственного университета".

34. Матрос Д.М., Полев Д.М. Мельникова Н.Н. Управление качеством образования на основе новых информационных технологий и образовательного мониторинга. -М.: Педагогическое общество России, 1999. 96 с.

35. Михайлычев Е.А. Дидактическая тестология. М.: Народное образование, 2001.-432 с.5 5. Нар дюжев В.И., Нар дюжев И.В. Модели и алгоритмы информационно-вычислительной системы компьютерного тестирования. М.: Прометей,2000.-148с.

36. Нейман Ю.М. Как измерить учебные достижения? // Вопросы тестирования в образовании, 2001, № 1.-е. 40-56.

37. Нейман Ю.М. О шкалировании результатов централизованного тестирования в 2001 году. // Вопросы тестирования в образовании, 2001, № 1.-е. 94106.

38. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. М.: Прометей, 2000. - 168с.

39. Овчинников В.В. Оценивание учебных достижений учащихся при проведении централизованного тестирования. Центр тестирования МО РФ,2001.-27с.

40. Овчинников В.В. Оценка латентных параметров испытуемых. // Материалы конференции "Анализ качества образования и тестирование". М.: Издательство МЭСИ, 2001. - с. 215 - 223.

41. Отчет по НИР «Исследование эффективности системы тестирования на основе модели Раша» (научный руководитель Маслак А.А.) М.: Центр тестирования, Фонд Форда, грант № 1025-0118, 2002. - 177с.

42. Отчет по проекту 4140 "Разработка системы комплексного мониторинга образовательного процесса в педагогическом вузе" (руководитель проекта Анисимова Т.С.) Славянск-на-Кубани, 2000. -88с.

43. Пак Н.И. Нелинейные технологии обучения в условиях информатизации / Монография. Красноярск, КГПУ, 1999.

44. Проблемы оценки качества подготовки специалистов на базе компьютерных технологий: Сб. научных статей. / Под общ. ред. Селезневой Н.А., Су-бетто А.И., Прудковского Б.А. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1993. - 204 с.

45. Родионов Б.У., Татур А.О. Стандарты и тесты в образовании. М.: МИФИ, 1995.

46. Самыловский А.И. Тест как объективный измерительный инструмент в образовании. // Вопросы тестирования в образовании, 2001, № 1. 10-39.

47. Селезнева Н.А., Байденко В.И. Проблема качества образования: актуальные аспекты пути решения //Проблемы качества, его нормирования и стандартов в образовании. Сб. науч. Статей. М.:ИЦ, 1998.

48. Симонов В.П. Педагогический менеджмент: Учеб. пособие. М.: РПА,1997.

49. Современный энциклопедический словарь / Гл. ред. A.M. Прохоров. -4-е изд. -М.: Советская энциклопедия, 1986. 1600 с.

50. Сосновский В.И., Тесленко В.И. Вопросы управления в обучении (педагогическое тестирование). Ч. 1. Красноярск. КГПУ, 1995.

51. Талызина Н.Ф. Теоретические основы контроля в учебном процессе. М.: Знание, 1983.

52. Мельникова М.Б. Адаптивное тестирование в образовании (теория, методология, технология). М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2001. - 165с.

53. Челышкова М.Б. Разработка педагогических тестов на основе современных математических моделей: Учебное пособие. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1995. 32с.

54. Мельникова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов. Учебное пособие. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2001. - 410 с.

55. Andrich D. An elaboration of Guttman scaling with Rasch models of measurement. In N.B. Tuma (Ed.), Sociological methodology, San Francisco: Jossy-Bass, 1985.-p. 33-80.

56. Andrich D. Rasch Models for Measurement. -Newbury Park, CA: Sage,1988.

57. Berk R.A. Criterion-referenced measurement. The state of art. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press, 1980.

58. Bloom B.S. at al. Taxonomy of Educational Objectives: The Classification of educational Goals. Handbook 1. Cognitive Domain. N.-Y., David Mckay Co. 1956.

59. Bond T.G., Fox C.M. Applying the Rasch Model: Fundamental Measurement in the Human Sciences. Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., Publishers, 2001. -255p.

60. Bond T.G., King J.A., Rigano D. Parent and Student Forms for the School Opinion Survey. Townsville, Australia: James Cook university, 1997.

61. Cattell D.J. McK. Mental Tests and Measurement. Mind, 1890, v. 15. - p. 373-380.

62. Cattell R.B. Personality: A Systematic Theoretical and Factual Study. N-Y,689 p.

63. Choppin B. Testing the Questions The Rasch Model and Item Banking, MESA Research Memorandum Number 49, MESA Psychometric Laboratory, 1979.

64. Cohen I. A modified logistic response model for item analysis. Unpublished manuscript, 1976.

65. Cracker L., Algina J. Introduction to classical and modern test theory. Univ. of Florida. HBJCP, 1986.

66. Draba R.E. The Identification and Interpretation of Item Bias. MESA Memorandum No. 25, 1977.

67. Fischer G.H., Molenaar I.W. (Eds.) Rasch models: Foundations, recent developments, and applications. New York: Springer-Verlag, 1995.

68. Gronlud N.E. How To Construct Achievement Test. N.-J.: Prentice-Hall,1998.

69. Hambelton R.K. Application of Item Response Theory. Vancouver. ВС: Educ Res Inst B.C., 1983.

70. Ingebo G.S. Probability in the Measure of Achievement. Chicago: MESA Press, 1997.- 148p.

71. Karabatsos G. Axiomatic measurement theory as a basis for model selection in item-response theory. Paper presented at the 32nd annual conference of the Society for Mathematical Psychology, Santa Cruz, CA, 1999.

72. Karabatsos G. Rasch vs. two- and three-parameter logistic models from the perspective of conjoint measurement theory. Paper presented at the annual meeting of the American Education Research Association, Montreal, Canada, 1999.

73. Lazarsfeld P.F., Henry N.W. Latent Structure Analyses. Houghton Mifflin Co. Boston. N-Y. 292 pp.

74. Linacre J.M. Detecting multidimensionality: Which residual data-type works best? / Journal of Outcome Measurement, 1998, 2(3). p. 266-283.

75. Linacre J.M. Many-Facet Rasch Measurement. Chicago: Institute for Objective Measurement, 1994. - 149p.

76. Linacre J.M. MESA Note 6: Iterations and Convergence of Estimation. MESA Research Note 6, November 1998 http://www.rasch.org/rn6.htm

77. Linacre J.M. UCAT: a BASIC computer-adaptive testing program. MESA Memorandum number 40, MESA Psychometric Laboratory, 1987.

78. Linn K.L. Educational Measurement (3rd ed.) N.-Y. Macmillan, 1989.

79. Popham W.J. Criterion-referenced measurement. Englewood Cliffs. N.-J.: Prentice-Hall, 1978.

80. Rasch G. On Specific Objectivity: An Attempt at Formalizing the Request for Generality and Validity of Scientific Statements. Danish Yearbook of Philosophy, University of Copenhagen, Denmark, Vol. 14, 1977. p. 58-93.

81. Rasch G. Probabilistic model for some intelligence and attainment tests. Chicago, Univ. of Chicago Press, 1980, 199 p.

82. Roid G.H., Haladyna T.M. A technology for test-item writing. N.Y.: Academic Press. 1982.

83. Smith R.M. Applications of Rasch Measurement. Chicago: MESA Press,1992.

84. Smith R.M. Fit analysis in latent trait models. Journal of Applied Measurement, 2000, 1(2). p. 199-218.

85. Wright B.D. A History of Social Science Measurement. Educational Measurement: Issues and Practice, 16(4), 1997. - p. 33-45.

86. Wright B.D. Despair and Hope for Educational Measurement Contemporary Education Review, 1984, Volume 3, Number 1. p. 281-288

87. Wright B.D. Fundamental Measurement for Outcome Evaluation. MESA Memorandum 66, MESA Psychometric Laboratory, 1997.

88. Wright B.D. Fundamental Measurement in Social Science and Education Research Memorandum No. 33a, MESA Psychometric Laboratory, 1983.

89. Wright B.D. Sample-free Test Calibration and Person Measure-ment.//Conference on Testing Problems. Princeton NJ: Educational Testing Service. P. 84-101.

90. Wright B.D. Solving measurement problem with the Rasch model // Journal of Educational Measurements.- 1977.- V.14.- N 2.- P. 97-116.

91. Wright B.D., Bell S.R. Item Banks: What, Why, How. Journal of Educational Measurement, 1984, 21 (4) pp. 331-345.

92. Wright B.D., Linacre J.M. Observations are Always Ordinal; Measurements, however, Must be Interval. MESA Research Memorandum Number 44, 1981.

93. Wright B.D., Masters G.N. Rating Scale Analysis. Chicago: MESA Press, 1982. - 206p.

94. Wright B.D., Mead R., and Draba R. Detecting and Correcting Test Item Bias with a Logistic Response Model, MESA Research Memorandum Number 22, MESA PSYCHOMETRIC LABORATORY, 1976.

95. Wright B.D., Stone M.H. Best Test Design. Chicago: MESA Press, 1979. - 222p.

96. Wright, B.D. and Douglas, G.A. Best test design and self-tailored testing. Research Memorandum No. 19, Statistical Laboratory, Department of Education, University of Chicago, 1975.

97. Wright, B.D. and Douglas, G.A. Better procedures for sample-free item analysis. Research Memorandum No. 20, Statistical Laboratory, Department of Education, University of Chicago, 1975.

98. Wright, B.D. and Mead, R.J. Calfit: Sample-free item calibration with a Rasch measurement model. Research Memorandum No. 18, Statistical Laboratory, Department of Education, University of Chicago, 1975.

99. Wright, B.D. and Panchapakesan, N. A procedure for sample-free item analysis. //Educational and Psychological Measurement, 1969, 29, pp. 23-37.

100. Набор претестовых заданий для студентов первого курса факультета математики и информатики СФ АГПИ1 курс Вопрос №1

101. Какое расширение имеют исполняемые файлы, загружаемые по частям?1. Ответ 1: *.ехе1. Ответ 2: *.сот1. Ответ 3: *.bat1. Ответ 4: *.pas

102. Номер правильного ответа:1 Вопрос 2

103. Какое расширение имеют исполняемые файлы, из одной части?1. Ответ 1:*.ехе1. Ответ 2:*.com1. Ответ 3:\bat1. Ответ 4:*. pas

104. Номер правильного ответа:2 Вопрос 3

105. Какое расширение имеют исполняемые файлы последовательность команд ОС?1. Ответ 1:*.ехе1. Ответ 2:*.сот1. Ответ 3:*.bat1. Ответ 4:\pas

106. Номер правильного ответа:3 Вопрос 4

107. Какое расширение имеют файлы модулей в DELPHI?1. Ответ 1:*.ехе1. Ответ 2:*.com1. Ответ 3:*.bat1. Ответ 4:*.pas

108. Номер правильного ответа:4 Вопрос 5

109. К какому классу языков относится язык Pascal?1. Ответ 1 Процедурные1. Ответ 2:Реляционные1. Ответ 3:Функциональные

110. Ответ 4:Объектно-Ориентированные

111. Номер правильного ответа:11. Вопрос 6

112. К какому классу языков относится язык Пролог?1. Ответ 1 Процедурные1. Ответ 2:Реляционные1. Ответ 3:Функциональные

113. Ответ 4:Объектно-Ориентированные

114. Номер правильного ответа:21. Вопрос 7

115. К какому классу языков относится язык Лисп?1. Ответ 1 Процедурные1. Ответ 2:Реляционные1. Ответ 3:Функциональные

116. Ответ 4:Объектно-Ориентированные

117. Номер правильного ответа:31. Вопрос 8

118. К какому классу языков относится язык С++?1. Ответ 1 Процедурные1. Ответ 2:Реляционные1. Ответ 3:Функциональные

119. Ответ 4:Объектно-Ориентированные

120. Номер правильного ответа:41. Вопрос 9

121. Какое из свойств скрывает внутренние данные объекта?

122. Ответ 1:Инкапсуляция Ответ 2:Полиморфизм Ответ 3:Наследование Ответ 4:Визуальность Номер правильного ответа: 1 ВопросЮ

123. Какое из свойств использует виртуальные или перегружаемые элементы?1. Ответ 1:Инкапсуляция1. Ответ 2:Полиморфизм1. Ответ 3:Наследование1. Ответ 4:Визуальность

124. Номер правильного ответа:21. Вопрос 11

125. Какое из свойств строит иерархию объектов?1. Ответ 1:Инкапсуляция1. Ответ 2:Полиморфизм1. Ответ 3:Наследование1. Ответ 4:Визуальность

126. Номер правильного ответа:31. Вопрос 12

127. Какое из свойств предназначено для улучшения интерфейса работы с объектами?1. Ответ 1:Инкапсуляция1. Ответ 2:Полиморфизм1. Ответ 3:Наследование1. Ответ 4:Визуальность

128. Номер правильного ответа:41. Вопрос 13

129. Какое из имен используется как заголовок файла проекта?1. Ответ 1:PROGRAM1. Ответ 2:USES1. Ответ 3:UNIT1. Ответ 4:TYPE

130. Номер правильного ответа: 1 Вопрос 14

131. Какое из имен используется для загрузки библиотек и модулей?1. Ответ 1: PROGRAM1. Ответ 2: USES1. Ответ 3: U NIT1. Ответ 4:TYPE

132. Номер правильного ответа:2 Вопрос 15

133. Какое из имен используется в заголовке модуля проекта?1. Ответ 1: PROGRAM1. Ответ 2: USES1. Ответ 3:UNIT1. Ответ 4:TYPE

134. Номер правильного ответа:3 Вопрос 16

135. Какое из имен используется для описания классов проекта или модуля?1. Ответ 1 :PROGRAM1. Ответ 2:USES1. Ответ 3: U NIT1. Ответ 4:ТУРЕ

136. Номер правильного ответа:4 Вопрос 17

137. Какое из имен используется для задания меток?1. Ответ 1:LABEL1. Ответ 2:INTERFACE1. Ответ 3:IMPLEMENTATION1. Ответ 4:VAR

138. Номер правильного ответа:1 Вопрос 18

139. Какое из имен используется для задания заголовков процедур и функций?

140. Ответ 1:LABEL Ответ 2:INTERFACE Ответ 3:IMPLEMENTATION Ответ 4:VAR

141. Номер правильного ответа:2 Вопрос 19

142. Какое из имен используется для задания текста процедур, функций, методов?1. Ответ 1: LABEL1. Ответ 2:INTERFACE1. Ответ 3: IMPLEMENTATION1. Ответ 4:VAR

143. Номер правильного ответа:3 Вопрос 20

144. Какое из имен используется для задания переменных?1. Ответ 1: LABEL1. Ответ 2:INTERFACE1. Ответ 3:IMPLEMENTATION1. Ответ 4:VAR

145. Номер правильного ответа:4 Вопрос 21

146. Какая из операций используется для указания целочисленного деления?1. Ответ 1:DIV1. Ответ 2:MOD1. Ответ 3:{$1. Ответ 4:Л

147. Номер правильного ответа: 1 Вопрос 22

148. Какая из операций используется для указания остатка?1. Ответ 1:DIV1. Ответ 2:MOD1. Ответ 3:{$1. Ответ 4:Л

149. Номер правильного ответа:2 Вопрос 23

150. Какая из операций используется для обозначения указателя?1. Ответ 1:DIV1. Ответ 2:MOD1. Ответ 3:{$1. Ответ 4:Л

151. Номер правильного ответа:4 Вопрос 24

152. Какая из операций используется для указания директив компиллятора?1. Ответ 1:DIV1. Ответ 2:MOD1. Ответ 3:{$1. Ответ 4:л

153. Номер правильного ответа:3 Вопрос 25

154. Какой из типов данных относится к логическим?1. Ответ 1: BOOLEAN1. Ответ 2:CHAR1. Ответ 3:SINGLE1. Ответ 4:CARDINAL

155. Номер правильного ответа: 11. Вопрос 26

156. Какой из типов данных является символьным?1. Ответ 1: BOOLEAN1. Ответ 2:CHAR1. Ответ 3:SINGLE1. Ответ 4:CARDINAL

157. Номер правильного ответа:21. Вопрос 27

158. Какой из типов данных относится к действительным числам?

159. Ответ 1: BOOLEAN Ответ 2:CHAR Ответ 3:SINGLE Ответ 4:CARDINAL Номер правильного ответа:3 Вопрос 28

160. Какой из типов данных относится к целым числам?1. Ответ 1: BOOLEAN1. Ответ 2:CHAR1. Ответ 3:SINGLE1. Ответ 4:CARDINAL

161. Номер правильного ответа:41. Вопрос 29

162. Какое из описаний типов относится к процедурному типу?

163. Ответ 1 :Ww=function(X:real):real;

164. Ответ 2:Ww=record x,y:real; end;1. Ответ 3:Ww-a'.'z';

165. Ответ4:\ЛЛл/=аггау1.Ю. of real;

166. Номер правильного ответа: 11. Вопрос 30

167. Какое из описаний типов относится к записи?

168. Ответ 1 :Ww=function(X:real):real;

169. Ответ 2:Ww=record x,y:real; end;1. Ответ 3:Ww='a'.'z';

170. Ответ 4:Ww=array1.10. of real;

171. Номер правильного ответа:21. Вопрос 31

172. Какое из описаний типов относится к интервальному типу?

173. Ответ 1 :Ww=function(X:real):real;

174. Ответ 2:Ww=record x,y:real; end;1. Ответ 3:Ww='a'.,z';

175. Ответ 4:Ww=array1.10. of real;

176. Номер правильного ответа:31. Вопрос 32

177. Какое из описаний типов относится к массивам?

178. Ответ 1 :Ww=function(X:real):real;

179. Ответ 2:Ww=record x,y:real; end;1. Ответ 3:Ww=,a'.'z';

180. Ответ 4:Ww=array1.10. of real;

181. Номер правильного ответа:41. Вопрос 33

182. Какое из названий обозначает свойство класса?1. Ответ 1: property1. Ответ 2: overload1. Ответ 3:constructor1. Ответ 4:destructor

183. Номер правильного ответа: 11. Вопрос 34

184. Какое из названий обозначает динамические свойства метода?1. Ответ 1: property1. Ответ 2:overload1. Ответ 3:constructor1. Ответ 4:destructor

185. Номер правильного ответа:21. Вопрос 35

186. Какое из названий обозначает начало включения динамических методов в классе?1. Ответ 1: property1. Ответ 2:overload1. Ответ 3:constructor1. Ответ 4:destructor

187. Номер правильного ответа:31. Вопрос 36

188. Какое из названий обозначает завершение работы динамических методов в классе?

189. Ответ 1: property Ответ 2:overload Ответ 3:constructor Ответ 4:destructor Номер правильного ответа:4 Вопрос 37

190. Какое из названий обозначает общедоступные элементы класса?1. Ответ 1:public1. Ответ 2:published1. Ответ 3:protected1. Ответ 4:private

191. Номер правильного ответа: 11. Вопрос 38

192. Какое из названий обозначает доступные из инспектора объектов элементы класса?1. Ответ 1:public1. Ответ 2:published1. Ответ 3:protected1. Ответ 4: private

193. Номер правильного ответа:21. Вопрос 39

194. Какое из названий обозначает доступные только потомкам элементы класса?1. Ответ 1 rpublic1. Ответ 2:published1. Ответ 3: protected1. Ответ 4:private

195. Номер правильного ответа:31. Вопрос 40

196. Какое из названий обозначает доступные только в модуле элементы класса?1. Ответ 1:public1. Ответ 2:published1. Ответ 3:protected1. Ответ 4:private

197. Номер правильного ответа:41. Вопрос 41

198. Какое из свойств объекта относится к подсказке?1. Ответ 1: hint1. Ответ 2:set focus1. Ответ 3:canvas1. Ответ 4:items

199. Номер правильного ответа: 1 Вопрос 42

200. Какое из свойств объекта может его активизировать?1. Ответ 1:hint1. Ответ 2:set focus1. Ответ 3:canvas1. Ответ 4:items

201. Номер правильного ответа:2 Вопрос 43

202. Какое из свойств объекта относится к графике?1. Ответ 1:hint1. Ответ 2:set focus1. Ответ 3:canvas1. Ответ 4:items

203. Номер правильного ответа:3 Вопрос 44

204. Какое из свойств объекта относится к списку строк?1. Ответ 1: hint1. Ответ 2:set focus1. Ответ 3:canvas1. Ответ 4: items

205. Номер правильного ответа:4 Вопрос 45

206. Какой из типов данных относится к графике?

207. Ответ 1 :TBitmap Ответ 2:TStrings Ответ 3:TStream Ответ 4:ТКеу

208. Номер правильного ответа:1 Вопрос 46

209. Какой из типов данных имеет свойство сортировки?1. Ответ 1 :TBitmap1. Ответ 2:TStrings1. Ответ 3:TStream1. Ответ 4:ТКеу

210. Номер правильного ответа:2 Вопрос 47

211. Какой из типов данных относится к потокам?1. Ответ 1:TBitmap1. Ответ 2:TStrings1. Ответ 3:TStream1. Ответ 4:ТКеу

212. Номер правильного ответа:3 Вопрос 48

213. Какой из типов данных связан с скэн-кодами клавиатуры?1. Ответ 1 TBitmap1. Ответ 2:TStrings1. Ответ 3:TStream1. Ответ 4:ТКеу

214. Номер правильного ответа:4 Вопрос 49

215. Какая из областей используется для определения переменных?1. Ответ 1 :Var1. Ответ 2:Туре1. Ответ 3:Label1. Ответ 4:Const

216. Номер правильного ответа: 1 Вопрос 50

217. Какая из областей используется для определения новых классов?1. Ответ 1:Var1. Ответ 2:Туре1. Ответ 3:Label1. Ответ 4:Const

218. Номер правильного ответа:21. Р (К'Г';!'' ГОСТ,":