ИНФОЛОГИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

Рассмотрены основные функции и характеристики процесса тестирования знаний студентов, в основу которого положен выбор одного или нескольких правильных ответов из числа предложенных. Отмечено, что такое тестирование не позволяет в полной мере оценить умение студента логически связно излагать свои мысли, формировать обоснованные выводы и заключения, производить другие действия креативного характера и не может быть отнесено в полной мере к инструментам объективного контроля знаний. Предложено для повышения объективности контроля знаний обучающегося тестирование прово-дить в форме эссе на естественном языке, а для оценки правильности ответа использовать инфоло-гический подход, позволяющий на основе автоматизированного учета связей между словами и/или словосочетаниями в тексте выявить его смысловое содержание и степень подобия эталонной антологии. Предложен алгоритм оценки смыслового содержания ответа студента по величине коэффициентов терминологической и семантической близости ответа обучающегося эталонной антологии. В качестве антологии может использоваться словарная статья или другие текстовые материалы (лекция) достаточно полно, по мнению преподавателя, раскрывающие тематику вопроса. Приведены результаты экспериментального исследования 66 ответов студентов по темам изучаемых ими дисциплин: «Сети и системы мобильной связи», «Основы теории информации», «Сети и системы сотовой связи». Математическая обработка результатов показывает слабую корреляционную связь между оценкой ответа студента преподавателем и показателями терминологического и семантического соответствия ответов студента, что объясняется наличием грамматических ошибок и краткостью ответов студентов. Определены основные направления дальнейших теоретических и экспериментальных изысканий, определяющих реализацию инфологических технологий при тестировании знаний студентов, выража-емых естественным языком.

автоматизированный контроль знаний, смысловое содержание, семантическое подобие, инфологическая система, экспериментальные исследования, automated monitoring of knowledge, semantic contents, semantic similarity, infological system, experimental researches

1. Попов А.В. Тестирование как метод контроля качества знаний студентов // Труды Санкт-Петербургского государственного университета культуры и искусств. 2013. Т. 200.

2. Аналитический обзор № 6 международных тенденций развития университетского образования. Минск: Изд-во «БГУ», 2003. 76 с.

3. Безсуднов И. В. Интернетика. Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы. М.: Либроком, 2009. 264 с.

4. Salton G., Wong A., Yang C. S. A vector space model for automatic indexing // Communications of the ACM. 1975.Vol. 18. No. 11. P. 613-620.

5. Кузнецов Л. А., Кузнецова В. Ф. Оценка семантической адекватности текстов информационным методом // Информатика и ее применения. 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 94 - 104.

6. Михайлов С. Н. Способ тематической кластеризации текстовых документов на основе их инфологической обработки // Наукоёмкие технологии. 2012. №9. С. 48-51.

7. Михайлов С. Н., Чуйкова В.В. Способ инфологической обработки рабочих программ дисциплин профессионального цикла направления подготовки специалистов для оценки подобия тематического содержания лекционных курсов // Образовательные технологии и общество. 2016. №1.

8. Михайлов С. Н., Чуйкова В.В. Способ оценки содержания дисциплин отдельного направления подготовки требуемым компетенциям // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2014. №3. С. 19-23.

9. Михайлов С. Н., Кулешов С.В. Экспертный мониторинг неструктурированных информационных ресурсов в интересах информационно-аналитического обеспечения космических исследований // Известия Юго-Западного государственного университета. 2013. №6 (51). С. 40-43.

10. Исследование и разработка научно-технических путей создания информационно-телекоммуникационной системы аналитического мониторинга данных в неструктурированных информационных ресурсах: отчет о НИР выполнен в рамках проектной части Госзадания: № 2. 2491.2014/К / М.В. Соколова, В.В. Александров, С.Н. Михайлов [и др.]; ЮЗГУ. Курск, 2014.