Preview

Информатика и образование

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

МАРКОВСКАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОГО АДАПТИВНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ АКТИВНОГО АГЕНТА

https://doi.org/10.32517/0234-0453-2018-33-10-29-35

Полный текст:

Аннотация

Проблема и цель. Актуальность проблемы математического описания динамического адаптивного тестирования обусловлена необходимостью диагностики когнитивных способностей студентов к самостоятельной учебной деятельности. Цель статьи состоит в разработке марковской математической модели взаимодействия активного агента (АА) с конечным автоматом «Ликвидатор», отменяющим неправильные действия, что позволит математически описать динамическое адаптивное тестирование с оценочной обратной связью.

Методологию исследования составляют анализ результатов научных исследований отечественных и зарубежных ученых по динамическому адаптивному тестированию в образовании, а именно: деятельностного подхода, реализующего развивающее обучение АА решению задач; организационно-технологического подхода к управлению действиями АА в условиях оценочной обратной связи; теории марковских цепей и обучения с подкреплением.

Результаты. На основе теории марковских процессов разработана марковская математическая модель взаимодействия активного агента с конечным автоматом, отменяющим неправильные действия. Это позволяет разработать модель диагностики процессуальных характеристик учебной деятельности студентов, включая: построение актиограмм суммарного вознаграждения действий студентов; распределение вероятности состояний решения задачи идентификации элементов структуры сложного объекта; рассчитать количество действий АА, необходимых для достижения целевого состояния в зависимости от числа элементов, которые необходимо идентифицировать; построить диаграмму рассеяния активных агентов по целевым состояниям в пространстве (R, k), где R — суммарное вознаграждение АА, k — количество совершенных действий.

Заключение. Марковская математическая модель взаимодействия активного агента с конечным автоматом, отменяющим неправильные действия, позволяет спроектировать динамические адаптивные тесты и диагностику изменений процессуальных характеристик учебной деятельности. Результаты и выводы позволяют сформулировать принципы динамического адаптивного тестирования на основе оценочной обратной связи.

Об авторах

Н. В. Бровка
Белорусский государственный университет
Беларусь

доктор пед. наук, доцент, профессор кафедры прикладной математики

220030, Республика Беларусь, г. Минск, пр-т Независимости, д. 4



П. П. Дьячук
Красноярский государственный педагогический университет им. В. П. Астафьева
Россия

доктор пед. наук, доцент, профессор кафедры математики и методики обучения математике

660049, Россия, г. Красноярск, ул. Перенсона, д. 7



М. В. Носков
Сибирский федеральный университет
Россия

доктор физ.-мат. наук, профессор, профессор кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности Института космических и информационных технологий

660041, Россия, г. Красноярск, пр-т Свободный, д. 79



И. П. Перегудова
Сибирский федеральный университет
Россия

аспирант кафедры информационных систем

660041, Россия, г. Красноярск, пр-т Свободный, д. 79



Список литературы

1. Haywood C. H., Lidz C. S. Dynamic assessment in practice: Clinical and educational applications. New York: Cambridge University Press, 2007.

2. Lantolf J. P., Poehner M. E. Dynamic assessment of L2 development: Bringing the past into the future // Journal Of Applied Linguistics. 2004. Vol. 1. No. 1. P. 49–72.

3. Lantolf J. P. Intrapersonal communication and internalization in the second language classroom // Vygotsky’s Theory of Education in Cultural Context (A. Kozulin, B. Gindis, V. S. Ageev, S. Miller, Eds.). Cambridge: Cambridge University Press, 2003. P. 349–370.

4. Lantolf J. P., Poehner M. E. Sociocultural theory and the pedagogical imperative in L2 education. Vygotskian praxis and the research/practice divide. London: Routledge, 2014. 252 p.

5. Poehner M. E., van Compernolle R. A. Frames of interaction in dynamic assessment: Developmental diagnoses of second language learning // Assessment in Education: Principles, Policy & Practice. 2011. Vol. 18. Is. 2. P. 183–198.

6. Lidz C. S., Gindis B. Dynamic assessment of the evolving cognitive functions in children // Vygotsky’s Theory of Education in Cultural Context (A. Kozulin, B. Gindis, V. S. Ageev, S. Miller, Eds.). Cambridge: Cambridge University Press, 2003. P. 99–116.

7. Kozulin A., Garb E. Dynamic assessment of EFL text comprehension of at-risk students // School Psychology International. 2002. Vol. 23. No. 1. P. 112–127.

8. Carroll R. A., Kodak T. Using instructive feedback to increase response variability during intraverbal training for children with autism spectrum disorder // The Analysis of Verbal Behavior. 2015. Vol. 31. No. 2. P. 183–199.

9. Sternberg R. J. Prologue to: Dynamic assessment: Prevailing models and applications (C. Lidz, J. G. Elliott, Eds.). Amsterdam: Elsevier, 2000. P. xiii–xv.

10. Sternberg R. J., Grigorenko E. L. Dynamic testing: The nature and measurement of learning potential. Cambridge: Cambridge University Press, 2002. 232 p.

11. Wu H. M., Kuo B. C., Wang S. C. Computerized dynamic adaptive tests with immediately individualized feedback for primary school mathematics learning // Educational Technology & Society. 2017. Vol. 20. No. 1. P. 61–72.

12. Burtsev M. S., Gusarev R. V., Red’ko V. G. Investigation of mechanisms of goal-oriented adaptive control // Известия РАН. Серия «Теория и системы управления». 2002. № 6. С. 55–62.

13. Саттон Р. С., Барто Э. Г. Адаптивные и интеллектуальные системы. Обучение с подкреплением. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. 402 с.

14. Дьячук П. П., Пустовалов Л. В. Система управления процессом адаптации к проблемной среде // Системы управления и информационные технологии. 2008. Т. 33. № 3-1. С. 144–148.

15. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 2-е изд.: пер. с англ. М.: Вильямс, 2006. 1408 с.

16. Дьячук П. П., Бажин Д. С., Грицков М. К., Катал баева Ш. С. Влияние глубины памяти на эффективность учебной деятельности обучающихся решению задач // Вестник Красноярского государственного педагогическо го университета им. В. П. Астафьева. 2015. № 1 (31). С. 148–152.

17. Дьячук П. П., Шадрин И. В., Кудрявцев В. С. Метод актиограмм в системах управления и диагностике деятельности человека // Системный анализ и информационные технологии «САИТ-2013»: Труды V Международной конференции. Отделение нанотехнологий и информационных технологий РАН и др. 2013. С. 121–128.

18. Дьячук П. П., Дьячук П. П. (мл.), Шадрин И. В., Перегудова И. П. Динамические адаптивные тесты идентификации структуры анатомических объектов // Информатика и образование. 2018. № 7. С. 51–56.

19. Пиаже Ж., Инельдер Б. Генезис элементарных логических структур. Классификация и сериация. М.: ЭКСМО-Пресс, 2002. 416 с.

20. Дьячук П. П., Карабалыков С. А., Масленников И. А. Бифуркация учебной деятельности // Информатика и образование. 2014. № 4. С. 91–93.


Для цитирования:


Бровка Н.В., Дьячук П.П., Носков М.В., Перегудова И.П. МАРКОВСКАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОГО АДАПТИВНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ АКТИВНОГО АГЕНТА. Информатика и образование. 2018;(10):29-35. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2018-33-10-29-35

For citation:


Brovka N.V., Dyachuk P.P., Noskov M.V., Peregudova I.P. MARKOV MATHEMATICAL MODEL OF DYNAMIC ADAPTIVE TESTING OF AN ACTIVE AGENT. Informatics and education. 2018;(10):29-35. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2018-33-10-29-35

Просмотров: 62


ISSN 0234-0453 (Print)
ISSN 2658-7769 (Online)