Научный журнал

Международный журнал экспериментального образования

ISSN 2618–7159

ИФ РИНЦ = 0,425

• Авторы
• Файлы
• Литература

Деркунский М.М. 1 Кучерук Д.Е. 1 Шигапов Н.И. 1 Щеголев П.А. 1 Напеденина А.Ю. 1

---

1 ФГБОУВО «Московский государственный университет информационных технологий радиотехники и электроники»

Статья в формате PDF

2193 KB

1. Rasch Models. Foundations, recent developments and applications. Editors Fischer G.H., Molenaar I.W. Springer, 1997.

2. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Миронов А.А., Мордвинов В.А., Сигов А.С., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Синергетическая теория информационных процессов и систем: Учебное пособие. – М., 2010 – 417 с.

3. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов «ЭЙДОС-5.1»). – Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996 – 280 с.

4. Вяткин В. Б. Синергетическая теория информации. Часть 1. Синергетический подход к определению количества информации // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2008. – №10(44). – Шифр Информрегистра: 0420800012\0137. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/10/pdf/12.pdf

5. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. – 5-е изд. стер. – М.: Высш. шк. 1998, 576 с.

6. Соловьёва Е.В. Разработка и реализация моделей измерения латентных переменных с нечёткими множествами данных: диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. – Воронеж, 2014. – 130 с.

7. Деркунский М.М., Кучерук Д.Е., Шигапов Н.И., Щеголев П.А. Задачник по дисциплине «Информатика». –М.: МГДД(Ю)Т, МИРЭА, 2012. – 41 с.

Мультимедиа технологии в сфере образования вызвали появление огромного количества новых методик, инструментов и ресурсов в преподавании [7], что позволило обучающимся стать более независимыми и самостоятельными в работе, сэкономило немало времени, как преподавателям, так и обучающимся [2].

Логит-анализ имеет более простую формулу для вычислений:

, (1)

Пробит-модель же имеет следующий вид:

, (2)

где Ф – интегральная функция распределения стандартного нормального распределения; X – вектор факторов; b – неизвестные параметры, которые требуется оценить.

В связи с этим авторами настоящей статьи была выбрана логит-модель для последующих вычислений. А на основе логит-анализа построена более усовершенствованная модель – модель Раша. Основное преимущество использования модели Раша в оценке качества выбора состоит в том, что эта модель опирается на такие понятия, как «сложность запроса» и «заполнение контентом» [6].

В виде параметров качества авторами были выбраны релевантность, пертинентность и когнитивность ввиду того, что они показывают степень гармонизации системы (систематизация, унификация состава, свойств и признаков составляющих контента).

В модели Раша [1] и её обобщениях вводится понятие вероятности P выдачи отклика, отвечающего параметрам качества, системой, которая заполнена контентом q, запроса сложностью b, зависящей от параметров системы и запроса. Зависимость P от уровня измеряемого свойства системы и сложности запроса называется функцией успеха. В однопараметрической логистической модели Раша данная вероятность определяется лишь разностью уровней заполнения контентом системы θ и сложноти запроса β:

, (3)

что и позволяет считать модель Раша однопараметрической (единственным параметром является выражение (θ −β)).

Таким образом, в результате исследования была создана модель, с помощью которой возможно оценить качество выбора объекта информационной системой применительно к дидактическому информационному полю.

Библиографическая ссылка