Марковские модели адаптивного тестирования^*

Представлена новая технология адаптивного тестирования, основанная на использовании обучаемых структур в форме марковских моделей с дискретным и непрерывным временем. Её особенностями, в частности, являются выявление и использование при построении расчётных оценок временной динамики изменения способности справляться с заданиями теста, а также возможность учёта времени, затрачиваемого на решение тестовых задач. Разработанный подход имеет преимущества по сравнению с использованными ранее способами тестирования, что обусловлено его большей информативностью и ускорением процесса выполнения заданий.

1. Baker F.B. The Basics of Item Response Theory. ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation, University of Maryland, College Park, MD, 2001.
2. Gregory R.J. Psychological testing: History, principles, and applications (5th edition). - New York: Pearson. 2007
3. Gulliksen H. Theory of Mental Tests. - John Wiley & Sons Inc, 1950.
4. Haberman S.J. Analysis of qualitative data: new developments. - N.Y., 1988.
5. Kuravsky L.S. and Baranov S.N. Condition monitoring of the structures suffered acoustic fatigue failure and forecasting their service life. - Proc. Condition Monitoring 2003, Oxford, United Kingdom, pp. 256-279, July 2003.
6. Kuravsky L.S. and Baranov S.N. Neural networks in fatigue damage recognition: diagnostics and statistical analysis. - Proc. 11th International Congress on Sound and Vibration, St.-Petersburg, Russia, pp. 2929-2944, July 2004.
7. Kuravsky L.S. and Baranov S.N. The concept of multifactor Markov networks and its application to forecasting and diagnostics of technical systems. - Proc. Condition Monitoring 2005, Cambridge, United Kingdom, pp. 111-117, July 2005.
8. 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
9. URL: http:// www.solver.com.
10. URL: http://www.matlab.mgppu.ru/work/0015.htm.
11. Wright B.D., Stone M.N. Best Test Design. - Chicago: MESA Press, 1979.
12. Wright B.D., Masters G.N. Rating scale analysis. Rasch measurements. – Chicago: MESA  Press, 1982.
13. Аванесов В.С. Педагогическое измерение латентных качеств. - Педагогическая диагностика, 2003, №4,  с.69-78.
14. Заочников Б.И., Найденова Н.Н., Никифоров С.В., Челышкова М.Б. Шкалирование и выравнивание результатов педагогических измерений. – М.:  Логос , 2003.
15. Карданова Е.Ю. Моделирование и параметризация тестов: основы теории и   приложения. - ФГУ «Федеральный центр тестирования», 2008.
16. Крамер Г. Математические методы статистики. – М.: Мир, 1976. - 648 с.
17. Куравский Л.С., Баранов С.Н., Малых С.Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных: Учеб. пособие. – М.: РУСАВИА, 2003. – 100 с.
18. Куравский Л.С., Баранов С.Н. Применение нейронных сетей для диагностики и прогнозирования усталостного разрушения тонкостенных конструкций. – Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2001, №12, с. 47-63.
19. Овчаров Л.А. Прикладные задачи теории массового обслуживания. – М.: Машиностроение, 1969. – 324 c.
20. Тюменева Ю.А. Психологическое измерение. – М.: Аспект-Пресс, 2007.