Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист




Скачать 21,19 Kb.
НазваниеРазработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист
Дата04.02.2016
Размер21,19 Kb.
ТипИсследование
Eу ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОУВПО «Самарский государственный архитектурно-строительный университет»

Факультет информационных систем и технологий

Кафедра прикладной математики и вычислительной техники


ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА К КУРСОВОЙ РАБОТЕ


по дисциплине

ТЕХНОЛОГИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ


на тему


«Разработка средств анализа базы данных вопросов АИС тестирования студентов ФИСТ»


3 СЕМЕСТР 2 КУРС


2 СЕМЕСТР 1 КУРС

Научный руководитель Кошкарев Николай Александрович
Преподаватель
Методический руководитель





Выполнил:

студент ГИП-109 Соловьева Д. В.




подпись дата















Оценка преподавателя _______________


Оценка комиссии по результатам защиты_______________


2010 г.


УДК 311.214


Расшифровка:

Демография. Социология. Статистика.

Теория статистики. Статистические методы.

Техника сбора данных. Техника обработки данных. Табулирование. Сбор статистических данных.

Проверка материала. Надежность. Достоверность. Точность. Систематические и случайные ошибки. Источники ошибок.


Ключевые слова

Анализ, тестирование, исследование, средства


Реферат

В данной работе проведено исследование распределения баллов по выбранным интервалам. Программно реализован метод Смирнов, для определения соответствия данных результатов нормальному закону распределения. Выведено понятие «маргинальность вопроса». Программно реализовано определение маргинальности вопросов, на основе результатов, уже проведенных, тестирований.

Так же вычисленны уровни обученности по каждому вопросу.

Экран оценки творческого уровня работы




Развернутая оценка работы ее автором

Тема работы: Разработка средств анализа базы данных вопросов АИС тестирования студентов ФИСТ



Аннотация

Исследование успеваемости студентов в среде тестирования. Выделение маргинальных вопросов из уже используемых тестов.



Рейтинг курсовой работы по оценке автора ___3_________

Подшефный __________________ курс ____

Тема КР подшефного _____________________________________________

Рейтинг курсовой работы подшефного по оценке его руководителя ______



В каждой клетке оставить строку,

отвечающую планируемой оценке

Конкретно объяснить, на чем основана указанная оценка







1 Тип работы

1 - носит исследовательский характер, т.е. в работе имеется результат, который был неочевиден до ее выполнения,


Получены маргинальные вопросы. Выяснено соответствуют ли данные результатов тестирований, нормальному закону распределения

2 Работа является частью НИР руководителя, кафедры, лаборатории

0 - не является,





3 Работа относится к новому перспективному направлению развития ИКТ

2 – традиционное направление с невысокой частотой защит кандидатских диссертаций (например, сложные вычислительные программы, документальные и фактографические ИС),


Имеется анализ результатов тестирования, поэтому работу можно отнести к уровню компьютерного тестирования – обработка результатов

4 Направлена (подготовлена) публикация в печати

0 - нет,





5 Работа внедрена или подготовлена к внедрению в сторонних организациях

1 - работа может быть использована в учебных целях в своем учебном заведении,


Необходимо удалять маргинальные вопросы, при их обнаружении

6 Имеется глубокий обзор проблематики по направлению науки и техники в сопоставлении с темой работы

1 – знает историю развития направления, его перспективы, ученых и названия их работ


Обзор включает историю направления, основных ученых, этапы его развития с их временными рамками

7 Автором предложена собственная формализованная постановка проблемы

2 - предложена постановка, использующая традиционный сравнительно несложный математический аппарат, выполнена, в основном, самостоятельно,


Для определения маргинальности вопросов используется простой математический аппарат, выполненный полностью самостоятельно. Для определения соответствия результатов тестирований нормальному закону распределения был использован метод Смирнова.

8 Получены новые научные результаты

3 – получены, в основном, учащимся, не очень значительны,


Получен показатель маргинальности, есть возможность искать его через программу, ранее поиск осуществлялся вручную


9 Имеются собственные оригинальные идеи автора

0 - оригинальные идеи отсутствуют,





10 Имеется анализ литературы (по авторам и времени) по теме работы

2 - имеется, но заимствован откуда-то, однако учащийся этим материалом хорошо владеет,





11 Освоены новые информационно-коммуникационные технологии

3 - освоены средства программирования типа C++, C#, PHP, Java и т.п.,


С++ наиболее подходит для работы с базами данных. Все вопросы и их характеристики содержатся в базе данных

12 Разработаны компьютерные программы, информационные системы и технологии (с учетом полноты и качества реализации понижаются на 1-2 ступени)

1 - простые вычислительные и информационные программы, использованы лишь стандартные пакеты и сервисы





13 Проводится многопараметрическое качественное исследование объекта (процесса)

1 – по небольшому числу параметров стандартными средствами (например, Excel), не дает существенных выводов,





14 Качество оформления работы

2 - работа (реферат с презентацией, программным продуктом и сайтом) оформлена с формальной точки зрения безупречно,




15 Качество доклада и ответов на вопросы

3 - докладывает самостоятельно, четко, громко, отвечает на все вопросы,





Творческий рейтинг КР






УДК 311.214


Тема: Разработка средств анализа базы данных вопросов АИС тестирования студентов ФИСТ

В ходе выполнения курсовой работы, передо мной была поставлена задача разработать новые средства анализа результатов тестирований, взятых из базы данных АИС.

Исследование начинается с обзора литературы посвященной этой теме. Уже по количеству источников нужной информации можно сделать вывод, что в наше время системы тестирований очень востребованы.

Вначале работы даются этапы развития этого направления с их временными рамками и основными характеристиками. Из этого материала следует, что системы тестирования используются еще с древних времен.

Далее вводятся два новых термина: Обученность и Маргинальность. Создается математический аппарат для вычисления числовых коэффициентов каждой из величин. Формула для вычисления порога маргинальности выводится самостоятельно путем исследования среди результатов тестов. Для вычисления уровня обученности используется формула Симонова. Так как она подходит для пятибалльной системы оценивания, я ее усовершенствовала и привела в форму пригодную для нашей системы оценивания.


Так же проведено исследование успеваемости студентов в среде тестирования. Конкретно, выявлена частоту попадания баллов в выделенные интервалы. Осуществлена проверка на соответствие нормальному закону распределения. Для этого использовался математический аппарат предложенный Смирновым. Эта часть работы представлена в виде программы.

Создана программа, вычисляющая по каждому вопросу теста уровень обученности, и отображающая маргинальные вопросы. Имеется возможность осуществления выборки по темам тестов, а так же возможность редактирования базы данных, не выходя из программы.


Подведя черту, можно порекомендовать эту работу для ознакомления преподавателям, создающим подобные тесты. После создания теста и пробе его в контрольной группе, с помощью, созданной мною программой, можно сразу определить самые слабые и самые сильные вопросы теста. Ближайшее рассмотрение или во все исключения подобных вопросов из теста, вероятнее всего будет способствовать повышению баллов студентов при последующем прохождении уже обработанного теста.


История развития систем тестирования

Я выделила несколько этапов развития систем тестирования:

  1. Система определенных испытаний (египтяне, Пифагор,китайское правительство, Гиппократ, Платон, Сократ)- древний мир – ≈1372 год

  2. Психологические эксперименты ( Гальтон, Кэттел) – 1890-конец 19 века

  3. Измерение интеллектуальных способностей (Бине, Симон) – начало 20 века - современность

Математическая модель

В своей работе я написала программу на C++ для выявления маргинальных вопросов, а так же вычисление уровней обученности по имеющимся у меня результатам тестирований.

Обученность - это достижение обучаемым на момент проверки и оценки определенного уровня владения знаниями, умениями, навыками, соответствующими ожидаемому результату обучения.

Маргинальные вопросы – это вопросы, не дающие объективную картину знаний студентов, так как они являются либо слишком сложными, либо наоборот излишне простыми.

Введем следующие величины:

M – множество вопросов, на которые отвечали студенты;

Каждый элемент множества М имеет следующие характеристики:

B – средний балл студентов, ответивших на конкретный вопрос;

K – количество студентов, ответивших на конкретный вопрос;

Из этих характеристик выводится следующие величины:

R – показатель результативности, он показывает насколько студенты усвоили материал;

УОУ – показатель уровня обученности;

По следующей формуле мы определяем показатель результативности:



Для вычисления уровней обученности, я применила формулу В.П.Симонова:



Исследование

Я провела исследование успеваемости студентов в среде тестирования. Конкретно я выявила частоту попадания баллов в выделенные мною интервалы.

Исходные данные представлены в таблице1

Таблица 1- Фрагмент исходных данных базы данных АИС

Вопрос

Средний балл, отвечавших

Количество ответивших

Байт

84,09090909

44

бит

86,36363636

44

КБ

86,36363636

44

Папка

13,63636364

44

Файл

63,63636364

44

Исполняемый модуль

47,72727273

44

Исходный текст

56,81818182

44

Пакетный файл

50

44



Вначале были вычислены следующие параметры:

математическое ожидание=53,48559

дисперсия=648,6356

Эти параметры показывают, что в своем большинстве студенты имеют средний балл за тесты. Однако отклонение, равное 25, слишком высоко.

Далее, я выделила следующие интервалы баллов, для моего исследования:

Балл «Ниже среднего» = 0 - 29

Балл «Средний» = 31-59

Балл «Выше среднего» = 60-80

Балл «Высокий» = 81-90

По этим интервалам в Excel я подсчитала частоты попадания в них. Результаты моих подсчетов отображены на рисунке 1.

Рисунок 1- Соответствие частоты попадания имеющимся интервалам баллов



По полученным данным я построила график частоты попадания в заданные интервалы. Этот график изображен на рисунке 2.


Рисунок 2- График частоты попадания в заданные интервалы




Из этого графика следует, что студенты в своем большинстве имеют достаточно высокий балл.

Проверим наши данные на соответствие нормальному закону распределения.

Для этого используем метод Смирнова. Я программно реализовала этот метод и получила следующий результат. Результат изображен на рисунке 3.

Рисунок 3 – Главное окно программы, проверяющей соответствие каких либо величин нормальному закону распределения



Для того чтобы выделить маргинальные вопросы, исследуем показатель результативности, по имеющимся данным. Первый этап исследования изображен на рисунке 4.

Рисунок 4 – График распределения показателя результативности



Чтобы найти маргинальные показатели результативности, необходимо ввести некоторые ограничители по основным характеристикам вопросов.

За границу, по количеству ответивших, на тот или иной вопрос, возьмем среднее значение этой характеристики, равное 51. То есть мы имеем права оценивать вопрос на маргинальность, только в том случае, когда по этому вопросу имеются, как минимум 51 ответ.

Чтобы определить границы баллов по вопросам, нужно разделить маргинальные вопросы на излишне сложные и излишне легкие. При выборе числовых значений границ будем отталкиваться от наиболее распространенной шкалы оценок. Тогда граница излишне простых вопросов будет приравниваться к уровню «Ниже среднего», а граница излишне сложных вопросов к уровню «Высокий»

В результате мы получаем следующие значения маргинальных показателей результативности:

  1. Излишне простые вопросы R=< 0,62963

  2. Излишне сложные вопросы R=>1,758621

Теперь добавим на график распределения показателя результативности, диаграммы маргинальных показателей.

Рисунок 5 - – График распределения показателя результативности, а так же маргинальных показателей результативности



Так как излишне легкие вопросы проходят по нулевой оси, следующий график рассматривает маргинальные вопросы отдельно.


Рисунок 6 - График распределения маргинальных показателей результативности



На рисунке 7 представлен график отношения общего количества вопросов к количеству маргинальных вопросов

Рисунок 6 - График отношения общего количества вопросов к количеству маргинальных вопросов



Программный продукт

На вкладке №1(рисунок 7) считываются исходные данные, то есть: содержание вопроса, полученный по нему балл, количество ответивших на этот вопрос.

На вкладке №2 (рисунок 8) определяются списки маргинальных вопросов по каждой теме тестов.

На вкладке №3 определяются уровни обученности по каждому вопросу тестов.

Рисунок 7 – Исходные данные



Рисунок 8 – Маргинальные вопросы



Рисунок 9 – Уровень обученности




Библиографический список

  1. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. Москва, 2000

  2. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: Учебное пособие. Москва, 2002.

  3. Михеев О.В. Математические модели педагогических измерений. Педагогические измерения.Москва, 2004

  4. Овчинников В.В. Оценивание учебных достижений учащихся при проведении централизованного тестирования. Москва, 2001.

  5. Метод тестирования в системе педагогических измерений.//Сайт Библиофонд. Библиотека научной и студенческой

информации

http://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=5592

  1. История развития системы тестирования в России и за рубежом.//Сайт AllBest. Сборник рефератов.

http://revolution.allbest.ru/pedagogics/00078145_0.html

  1. Метод тестирования как средство педагогического контроля обученности старшеклассников.//Сайт AllBest. Сборник рефератов.

http://revolution.allbest.ru/pedagogics/00191196_0.html

Похожие:

Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист icon1. 1 Введение. Основные понятия теории баз данных 6 Тема 3 Взаимосвязи в моделях, и реляционный 7 подход к построению модели базы данных 7
Рабочая программа учебной дисциплины «Базы данных» предназначена для реализации государственных требований к минимуму содержания...
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист iconПрограмма курса на 2012-2013г г. «Базы данных и экспертные системы»
Он дает возможность понять, как работает математика в такой важной области информатики как базы данных, базы знаний и экспертные...
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист iconБиблиографический указатель книг, поступивших в библиотеку в 2011 году
Базы данных : учебник. Кн. 2 : Распределенные и удаленные базы данных / В. П. Агальцов. М. Форум инфра-м, 2011. 272 с. (Высшее образование)...
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист iconПринципы создания базы данных для конкатенативного синтеза речи
При создании акустической базы данных для конкатенативного синтеза возникает задача оптимального выбора единиц, с которыми будет...
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист iconМетодическое пособие по изучению microsoft
Цель лабораторной работы: научиться как создать файл для новой базы данных, как сконструировать структуру таблицы базы данных, как...
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист iconРабочая программа по дисциплине “Базы данных“ для специальности: 230105 программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем Электроэнергетический
Современная концепция базы данных (БД) и информационной системы (ИС). Классификация ис. Обзор аппаратного и программного обеспечения...
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист icon2. Форма км: билеты для письменного экзамена
«Распределенные информационные системы и базы данных». Контролирующие материалы разработаны в виде списка вопросов, разбитых по темам....
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист icon«Раннее выявление первичных признаков злоупотребления пав»
Взять на личный контроль организацию и проведение добровольного тестирования обучающихся образовательных учреждений на предмет употребления...
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист iconНа тему: Автоматизированная информационная система «Хлеб» студент группы мэк 3-1 Ретюнский Д. В. Научный к п. н., доцент Магомедов Р. М
«Базы данных»; получение навыков самостоятельного проектирования приложений Microsoft Windows в среде Visual Basic. Предметная область...
Разработка средств анализа базы данных вопросов аис тестирования студентов фист iconИсследование и анализ квалификации студентов с помощью одного из методов анализа данных
«Исследование и анализ квалификации студентов с помощью одного из методов анализа данных»
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib2.znate.ru 2012
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница