Применение компьютерного тестирования для эффективного школьного образования

В статье рассматривается необходимость использования дифференцированного подхода в образовательном процессе детей в школьном периоде жизни. Также предлагается подход для автоматического распределения учащихся на группы по их способностям.

Ключевые слова: школьное образование, дифференцированный подход, компьютерное тестирование, машинное обучение.

На сегодняшний день, одним из важнейших элементов образования человека является школьное образование, которое формирует у ученика базовые знания и навыки. Ни для кого не секрет, что дети приступают к изучению школьной программы с различными как физическими, так и умственными способностями, многие дети имеют те или иные отклонения, пусть и незначительные, которые в будущем могут сыграть большую роль в усвоении учебного материала. Так, например, около 65 % учащихся поступают в школу с примерно одинаковым уровнем психического развития, который принимается за норму, 15 % детей этот уровень превосходят, а оставшиеся 20 %, наоборот, его не достигают.

Однако, большинство школьных программ рассчитаны на среднестатистического ребенка. Как следствие, с каждым годом обучения возрастает вероятность, что ребенок со слабыми способностями может получить задание, к которому он не готов, а для более сильного ученика такое задание окажется слишком простым, что тормозит его умственное и физическое развитие.

Современное общество требует такой тип человека и работника, который обладает высоким уровнем интеллектуальных и специальных умений для успешного выполнения поставленных задач, подготовка которого в условиях существования смешанных классов и традиционного урока представляется практически невыполнимой, из-за сложности выделения и учитывания причин широких различий в способностях детей. Повышение эффективности обучения непосредственно связано с тем, насколько полно учитываются особенности каждого учащегося. Сделать образовательный процесс более гибким, приспособленным каждому ученику, который учитывает его особенности развития, позволяет подход дифференцированного обучения.

В [1] автор вводит понятие дифференциации обучения (дифференцированного подхода в обучении) как:

a) создание разнообразных условий обучения для различных школ, классов, групп с целью учета особенностей их контингента;

b) комплекс методических, психолого-педагогических и организационно-управленческих мероприятий, обеспечивающих обучение в гомогенных группах.

Цель дифференцированного образовательного процесса состоит в обеспечении каждого ученика условиями для максимального развития его способностей, удовлетворения его познавательных потребностей. Обучение детей должно происходить на доступном для каждого ученика уровне и в оптимальном для него темпе.

Существует множество публикаций, описывающих необходимость введения данного подхода для эффективного обучения школьников, а также методы его реализации. Так, например, в статьях [2,3] авторы повествуют об использовании технологии дифференцированного подхода на уроках математики. В [4] описывается проблема использования дифференцированного подхода при обучении иностранному языку в современной средней образовательной школе. А в [5] предлагается применение данной методики на уроках по физической культуре. Таким образом, тема дифференцированного обучения на школьных уроках в настоящее время является очень актуальной вследствие требований современного общества.

Цель данной работы состоит в предложении подхода для автоматизации процесса распределения учащихся по группам по их физическим или умственным способностям на основе различных признаков.

Введем понятие компьютерного тестирования. В литературе под этим термином понимается оценивание тестируемых или обработка результатов оценки посредствам использования компьютерной техники. Здесь же под использованием компьютерного тестирования будем понимать применение вычислительных технологий для автоматического распределения тестируемых по группам на основе их признаков.

Возможными способами реализации данного подхода могут служить методы машинного обучения для задачи классификации. Машинное обучение — это наука, изучающая методы поиска скрытых зависимостей в массивах данных. Оно считается ветвью искусственного интеллекта, основная идея которого заключается в том, чтобы компьютер не просто использовал заранее написанный алгоритм, а сам обучился решению поставленной задачи.

Введем несколько обозначений. Пусть -мерный вектор — объект, для которого делается предсказание, т. е. ученик, где — значение признака , т. е. некоторая числовая характеристика объекта . Тогда — множество всех возможных объектов , например, класс, школа и т. д.

Пусть — множество значений признака . Рассмотрим типы признаков, которые могут быть использованы для описания отдельных учеников:

1. Бинарные признаки: .
2. Вещественные признаки: .
3. Категориальные и порядковые признаки: , где — количество разнообразных категорий.
4. Множествозначные признаки: — множество всех подмножеств некоторого множества.

Пусть имеется классов, т. е. групп, на которые производится разделение всех учеников. Решением будем называть функцию , определяющую группу, к которому принадлежит ученик . Множество решений обозначим как .

Обучающая выборка — это множество пар , состоящее из объектов и решений на этих объектах . Другими словами, обучающая выборка — это множество пар «ученик — группа».

Алгоритмом или моделью будем называть функцию, отображающую пространство объектов в пространство решений . Алгоритм присваивает каждому ученику группу, соответствующую его способностям.

Для измерения точности работы алгоритма введем понятие функционала ошибки.

Пусть — функционал ошибки, означающий ошибку алгоритма на выборке . Функционал ошибки представляет собой характеристику качества алгоритма для конкретной задачи.

где — семейство алгоритмов, т. е. множество всех алгоритмов. Т. е. задача сводится к подбору алгоритма, который будет давать наиболее точный результат, наилучшим образом делить детей на группы.

Таким образом, появляется возможность использования современных технологий для более эффективного распределения нагрузок для учащихся, вследствие чего создаются психологически комфортные для детей условия, при которых учитель работает со всеми учениками класса, не усредняя уровень знаний обучающихся, позволяя слабому ученику видеть перспективу успеха, а сильному иметь возможность для активного умственного и физического развития.

В дальнейшем планируется реализация программного обеспечения, основанного на рассмотренном подходе, и проведение педагогического эксперимента на учащихся.

Литература:

1. Селевко Г. К. Современные образовательные технологии // М.: Народное образование, 1998.
2. Мальцева Е. В. Использование дифференцированного подхода на уроках математики в начальной школе // Вестник Марийского государственного университета. 2013. С. 1–4.
3. Зотова Е. В. Дифференцированный подход в обучении математики // Молодой ученый. 2012. № 9. С. 280–281.
4. Вальцева Ю. В. Дифференцированный подход в обучении иностранному языку // Проблемы педагогики. 2014. С. 1–4.
5. Тришкина Т. Д. Дифференцированный подход к формированию активного отношения учащихся старших классов к физической культуре // Вестник спортивной науки. 2009. С. 65–68.