УДК 378.147

Зырянова И.М.¹ (Омск, Россия) — zyrianovaim2@mail.ru; Гельвер С.А.¹ (Омск, Россия) — gelversa@rambler.ru

¹Омский государственный университет путей сообщения

Аннотация. Цифровые среды являются средством организации учебного процесса, оперативного и объективного контроля учебных достижений обучающихся. Цель работы заключается в выявлении возможности оптимизации контрольно-измерительных материалов по учебной дисциплине при помощи статистических показателей (индекс легкости, коэффициент дискриминации, частота выбора дистрактора), определяемых в модуле «Статистика» среды MOODLE. Качество контрольно-измерительных материалов обеспечивается за счет автоматизированнного анализа тестовых заданий в среде  MOODLE по результатам эмпирической апробации, выявления и оптимитизации содержания тестовых заданий с учетом дистракторного анализа, стандартизацией процедуры тестирования. В тестировании приняли участие студенты первого курса Омского государственного университета путей сообщения (p = 1020, 2022-2023 у/г). Приведены примеры анализа тестовых заданий по дисциплине «Общая химия» с применением методов математической статистики и дистракторного анализа, сделаны выводы о надежности теста как системы. Выявление неправдоподобных дистракторов приводит не только к модификации содержания заданий с целью повышения их качества и эффективности применения, но и позволяет выявить проблемы в обучении. Полученные результаты могут быть использованы для поиска и корректировки трудных или легких заданий, модификации некорректных тестовых заданий. Практическая значимость и особенность работы заключается в предлагаемой методике оперативного анализа качества контрольно-измерительных материалов по учебной дисциплине любого профиля в среде MOODLE с применением  дистракторного анализа без проведения сложных математических расчетов.

Ключевые слова: среда, MOODLE, контрольно-измерительные материалы, статистический анализ, тестирование, дистракторы, качество, студенты.

Список источников:

1. Жевлакович С.С. К вопросу об оценке результатов освоения основных образовательных программ высшего профессионального образования при реализации компетентностного подхода к организации образовательного процесса // Международный журнал психологии и педагогики в служебной деятельности. 2018. №4. С. 20-25. URL: https://www.elibrary.ru/ytuybn
2. Похолков Ю.П., Муралев И.О., Жадан А.А. [и др.] Комплексный подход к оценке уровня освоения студентами запланированных компетенций // Инженерное образование. 2022. №31. С. 47-55. DOI: 10.54835/18102883_2022_31_5
3. Булгаков О.М., Дедикова А.О. Тестирование учебных достижений: от проверки знаний к проверке понимания // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2020. №2(86). С. 183-190. DOI: 10.35750/2071-8284-2020-2-183-190
4. Булгаков О.М., Гривенная Е.Н., Дедикова А.О. Алгоритмизация оценивания решения тестовых заданий с упорядочиванием дистракторов // Вестник Краснодарского университета МВД России. 2023. № 2(60). С. 130-137. URL: https://www.elibrary.ru/bzeycc
5. Hamim T, Benabbou F., Sael N. Survey of Machine Learning Techniques for Student Profile Modeling // International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). 2021.Vol.16, No.4. DOI: 10.3991/ijet.v16i04.18643
6. Puthiaparampil T., Rahman M. How important is distractor efficiency for grading Best Answer Questions? // BMC Med Educ. 2021. Vol. 29. DOI:  10.1186/s12909-020-02463-0
7. Kanzov A.F., Schmidt D., Kanzov P. Scoring Single-Response Multiple-Choice Items: Scoping Review and Comparison of Different Scoring Methods //  BMC Med Educ. 2023. Vol. 19(9). iD. e44084. DOI: 10.2196/44084
8. Ерохин С.В., Садыкова А.Р., Жданкина Ю.С. [и др.] Платформа электронного обучения MOODLE как резерв повышения качества технического образования // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. 2018. Т.8, № 6. С. 138-154. DOI:  10.15293/2226-3365.1806.09
9. Зырянова И.М., Гельвер С.А. Организация самостоятельной работы по химии студентов первого курса инженерного вуза в цифровой среде MOODLE // Наука и школа. 2023. № 6. С. 275–290. DOI: 10.31862/1819-463X-2023-6-275-290
10.  Мельникова А.Я., Кириллова И.К., Ваганова О.И. Опыт организации тестирования на платформе Moodle // Вестник Оренбургского государственного университета. 2020. №3(226). С. 99-105. DOI: 10.25198/1814-6457-226-99
11. Зверева М.В., Бобков Г.С. Текущий контроль с применением дистанционного тестирования на базе СДО MOODLE // Проблемы современного педагогического образования. 2020. № 68-2. С. 108-111. URL: https://www.elibrary.ru/nklucx
12. Акачюрина М.Т. Развитие технологий E-learning в смешанном обучении // Вестник Самарского университета. История, педагогика, филология. 2023. Т.29, № 2. С. 83-86. DOI: 10.18287/2542-0445-2023-29-2-83-86
13. Великанова Ю.В., Косарева Е.А. Разработка заданий для самоконтроля и анализ качества с использованием MOODLE // Вектор науки ТГУ. Серия: Педагогика, психология. 2021. № 1. С. 19-28. DOI: 10.18323/2221-5662-2021-1-19-28
14. Кошмаганбетова Г.К., Жамалиева Л.М., Кашкинбаева А.Р. [и др.] Оценка качества тестовых заданий MCQ по показателям сложности и дискриминативности: поперечное исследование  // West Kazakhstan Medical Journal. 2020. № 3(62). С. 146-151. URL: https://www.elibrary.ru/wdnfyx
15. Баймухамедов М.Ф., Тажиева Ш.Ж. Технология оценки достоверности результатов автоматизированного тестирования  // Актуальные научные исследования в современном мире. 2021. № 2-3(70). С. 39-41. URL: https://www.elibrary.ru/ducpep
16. Булгаков О.М., Старостенко И.Н., Хромых А.А. [и др.] Оценка надежности теста для проверки знаний, составленного из заданий с множественным выбором неправильных вариантов ответа // Вестник Воронежского института ФСИН России. 2019. № 4.  С. 62-69. URL: https://www.elibrary.ru/deupww
17. Кайдалова Л.В., Гуменникова Ю.В., Черницына Р.Х. Статистический анализ результатов тестирования по разделу «Линейная алгебра и аналитическая геометрия» в среде MOODLE // Известия Самарского научного центра Российской академиии наук. Социальные, гуманитарные, медико-биологические науки. 2019. Т. 21, № 65. С. 35-39. URL:  https://www.elibrary.ru/xbcdoj
18. Глотова М.Ю., Самохвалова Е.А., Мухлынина О.А. Обучение цифровым образовательным технологиям на основе систем с элементами искусственного интеллекта (чатбот) // Наука и школа. 2022. № 6. С. 205-215. DOI: 10.31862/1819-463X-2022-6-205-215
19. Тисенко В.Н., Аблязов В.И. Методическое и инструментальное обеспечение текущего оценивания качества обучения студентов // Современные наукоемкие технологии. 2021. № 3. С. 209-214. DOI: 10.17513/snt.38558
20. Pan Q., Jiang Z. Examining distractor qualities of pediatrics subject tests from a national assessment // Healthcare Professions Education. 2022. Vol. 9. DOI: 10.3389/fmed.2022.921719
21. Raymond M.R, Stevens C, Bucak SD. The optimal number of options for
    multiple-choice questions on high-stakes tests: application of a revised index
    for detecting nonfunctional distractors // Advances in Health Sciences Education. 2019. Vol. 24. P. 141-150. DOI: 10.1007/s10459-018-9855-9
22. Булгаков О.М., Гривенная Е.Н., Ладыга А.И. Внешняя экспертиза тестов для контроля остаточных знаний // Вестник Краснодарского университета МВД России. 2021. №2. С.127-133. URL: https://www.elibrary.ru/kvznol
23. Ткачева Т.М., Смык А.Ф. Опыт использования «LMS MOODLE» для обучения физике //  Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Педагогика. 2021. №4. С. 60-75. DOI: 10.18384/2310-7219-2021-4-60-75
24. Булгаков О.М., Гривенная Е.Н., Дедикова А.О. Сравнительный анализ надежности тестовых задач методом экспертного моделирования решений // Вестник Краснодарского университета МВД России. 2023. № 1(59). С. 129-136. URL: https://elibrary.ru/efpkwl
25. Фомина Е.Е. Обзор методов оценки надежности измерительной шкалы в социологических исследованиях // Экономика. Социология. Право. 2018. № 4(12). С. 63-70. URL:  https://www.elibrary.ru/ywjgmp

Библиографическая ссылка: Зырянова И.М., Гельвер С.А. Цифровая среда MOODLE как средство оптимизации контрольно-измерительных материалов // ЦИТИСЭ. 2024. № 2. C. 115-127.