350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №4 за 2018 г.
Статья в номере:
Оценка эффективности адаптивной диагностической процедуры при тестировании когнитивных способностей
Тип статьи: научная статья
УДК: 519.2+519.6+681.3
Авторы:

Л.С. Куравский − д.т.н., профессор, декан, факультет информационных технологий, ГБОУ ВПО МГППУ (Москва)

E-mail: l.s.kuravsky@gmail.com 

С.Л. Артеменков − к.т.н., профессор, факультет информационных технологий, ГБОУ ВПО МГППУ (Москва)

E-mail: slart@inbox.ru 

Г.А. Юрьев − к.ф.-м.н., доцент, зам. декана, факультет информационных технологий, ГБОУ ВПО МГППУ (Москва)

E-mail: g.a.yuryev@gmail.com

Аннотация:

Рассмотрены особенности организации адаптивной диагностической процедуры, модель предъявления заданий которой описывается с помощью марковских случайных процессов с дискретными состояниями и дискретным временем. Оценена её эффективность при тестировании когнитивных способностей. Средствами имитационного моделирования выявлена приемлемая надёжность распознавания уровней способностей при существенной экономии времени и усилий испытуемых.

Страницы: 29-40
Список источников
  1. Валуева Е.А., Ушаков Д.В. Эмпирическая верификация модели соотношения предметных и эмоциональных способностей // Психология. Журнал Высшей школы экономики, 2010. Т. 7. № 2. С. 103−114. 
  2. Куравский Л.С., Артеменков С.Л., Юрьев Г.А., Григоренко Е.Л. Новый подход к компьютеризированному адаптивному тестированию // Экспериментальная психология. 2017. Т. 10. № 3. С. 33−45. doi:10.17759/exppsy.2017100303. 
  3. Куравский Л.С., Марголис А.А., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А., Думин П.Н. Обучаемые марковские модели в задачах оптимизации порядка предъявления психологических тестов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2013. № 4. С. 28–38.
  4. Куравский Л.С., Марголис А.А., Мармалюк П.А., Панфилова А.С., Юрьев Г.А. Математические аспекты концепции адаптивного тренажера // Психологическая наука и образование. 2016. Т. 21. № 2. C. 84–95. doi: 10.17759/pse.2016210210.
  5. Куравский Л.С., Марголис А.А., Юрьев Г.А., Мармалюк П.А. Концепция системы поддержки принятия решений для психологического тестирования // Психологическая наука и образование. 2012. № 1. С. 56−65.
  6. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Адаптивное тестирование как марковский процесс: модели и их идентификация // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2011. № 2. С. 21−29. 
  7. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Вероятностный метод фильтрации артефактов при адаптивном тестировании // Экспериментальная психология. 2012. Т. 5. № 1. С. 119−131.
  8. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Использование марковских моделей при обработке результатов тестирования // Вопросы психологии. 2011. № 2. С. 98−107. 
  9. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Об одном подходе к адаптивному тестированию и устранению его артефактов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2012. № 1.
  10. Марковские модели в задачах диагностики и прогнозирования: Учеб. пособие / Под ред. Л.С. Куравского. 2-е изд., доп. М.: Изд-во МГППУ. 2017. 203 с. 
  11. Baker F.B. The Basics of Item Response Theory. ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation, University of Maryland. College Park. MD. 2001.
  12. Burden R.L., Faires J.D. Numerical Analysis, Brooks/Cole, Cengage Learning. 9-th Ed. 2011. 895 p. 
  13. Gregory R.J. Psychological testing: History, principles, and applications (5th edition). New York: Pearson. 2007.
  14. Gulliksen H. Theory of Mental Tests. John Wiley & Sons Inc. 1950.
  15. Kohonen T. Self-Organizing Maps, Springer. 3th Ed., 2001. 501 p. 
  16. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A., Dumin P.N. A Numerical Technique for the Identification of Discrete-State Continuous-Time Markov Models// Applied Mathematical Sciences. 2015. V. 9. № 8. Р. 379–391. URL: http://dx.doi.org/10.12988/ams. 2015.410882. 
  17. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Baranov S.N., Alkhimov V.I., Yuryev G.A., Artyukhina S.V. A New Technique for Testing Professional Skills and Competencies and Examples of its Practical Applications // Applied Mathematical Sciences. 2015. V. 9. № 21. Р. 1003–1026. http://dx.doi.org/10.12988/ams.2015.411899.
  18. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A., Dumin P.N. A Numerical Technique for the Identification of Discrete-State Continuous-Time Markov Models// Applied Mathematical Sciences. 2015. V. 9. № 8. Р. 379–391. URL: http://dx.doi.org/10.12988/ams. 2015.410882. 
  19. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. // Copenhagen, Danish Institute for Educational Research, expanded edition (1980) with foreword and afterword by B.D. Wright. Chicago: The University of Chicago Press. 1960/1980. 
  20. Thompson N.A., Weiss D.J. A framework for the development of computerized adaptive tests // Practical Assessment, Research & Evaluation. 2011. № 16(1). Р. 1−9.
  21. de la Torre J., Patz R.J. Making the Most of What We Have: A Practical Application of Multidimensional Item Response Theory in Test Scoring // Journal of Educational and Behavioral Statistics. 2005. № 30(3). Р. 295−311. doi:10.3102/10769986030003295.
  22. Wilkinson J.H. The Algebraic Eigenvalue Problem. Oxford, Clarendon Press. 1988. 662 p. 
  23. Wright B.D., Masters G.N. Rating scale analysis. Rasch measurements. Chicago: MESA Press. 1982. 
Дата поступления: 2 февраля 2018 г.