Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,021

ИЗМЕРЕНИЕ КАЧЕСТВА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТА С ПОМОЩЬЮ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РАША

Далингер В.А.
Переход системы высшего профессионального образования на качественно новую ступень требует адекватной технологии оценивания результатов образования. В настоящее время становится важной систематическая оценка профессиональной компетентности студентов в период их обучения.

Реализуются самые разнообразные подходы к оцениванию результатов обучения: тестирование остаточных знаний по дисциплинам различных циклов учебного плана подготовки специалистов; стандартные формы проверки уровня сформированности знаний, умений, навыков и т.д.

Этап обновления системы контроля и оценки качества образования связан сегодня с использованием такого мощного инструмента, как педагогический тест. Это обусловлено тем, что тесты позволяют с достаточной степенью объективности и достоверности выявить наличие подлежащих контролю характеристик, а также оценить уровень их сформированности. Тестовые технологии рассматриваются как основной инструмент контроля качества образования.

Как показывает анализ практики, подсчет правильных ответов, данных студентами в процессе тестовых испытаний, не дает объективной картины сформированности профессиональной компетентности у будущих специалистов. Проводимый подсчет правильных ответов, даже с группировкой по дидактическим единицам, не дает объективной картины сформированности профессиональной компетентности у будущих специалистов. Важно использование адекватных математических методов параметризации педагогических тестов.

Одним из первых к построению моделей параметризации педагогических тестов приступил в 1956 году датский математик Г. Раш (G. Rasch). Его работы, по существу, дали толчок к развитию за рубежом серьезной основы для теоретической базы тестирования. Результатом этого развития явилась современная теория, которую за рубежом называют IRT: Item Response Theory. У нас эта теория получила название теории моделирования и параметризации педагогических тестов (ТМППТ).

Основополагающий тезис ТМППТ: чем выше уровень подготовленности испытуемого, тем больше вероятность верного выполнения любого задания. Как показывает опыт, целесообразно использовать для объективного оценивания соотношения между испытуемым и тестовыми заданиями произвольных уровней подготовленности и трудностей модель Раша.

Модель Раша показывает, что:

- уровень подготовленности испытуемого, измеренный многократно с помощью различных тестов разных трудностей, будет отличаться только за счет неизбежных ошибок измерения, но не за счет различия в тестах;

- уровень трудности заданий также имеет объективный характер, то есть зависит от уровня подготовленности контингента испытуемых, с помощью которых получены оценки трудности.

Именно эти свойства модели Раша позволяют в тестологии пользоваться термином «измерение» и фиксировать результаты измерения по определенной шкале, говорить об объективности результатов тестирования, отражать эти результаты на метрических шкалах, количественно характеризовать их точность и строить доверительные интервалы.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризацию педагогических тестов. - М.: Прометей, 2000. - 169 с.
  2. Геращенко Л.И., Далингер В.А. Оценка профессиональной компетентности с помощью математической модели Раша // Математика и информатика: наука и образование: Межвузовский сборник научных трудов. Ежегодник. Вып. 6. - Омск: Изд-во ОмГПУ, 2007. - С 220 - 225
  3. Rasch Models. Foundations, Resent Developments and Applications. Editors Fischer G.H., Molenaar I.W. New York, Berlin, 1997, Springer. 436 p.

Библиографическая ссылка

Далингер В.А. ИЗМЕРЕНИЕ КАЧЕСТВА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТА С ПОМОЩЬЮ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РАША // Современные наукоемкие технологии. – 2007. – № 11. – С. 47-48;
URL: http://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=25591 (дата обращения: 24.06.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074