Processing and Visualization of Test-Results Data

Переведенное название: Обработка и визуализация результатов тестов

Вадим Валериевич Монахов, Алексей Владимирович Кожедуб, Светлана Курашова, Александр Королёв, Наиль Ханнанов

Результат исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатья

8 Downloads (Pure)

Выдержка

Предложен метод обработки данных для оценки погрешности измерения шкалированных (тестовых) баллов. Он включает в себя разделение заданий на два параллельных варианта (полутеста), масштабирование первичных баллов полутестов до эффективных первичных баллов по полному тесту и преобразование их в шкалированные тестовые баллы. Показано, что метод позволяет с высокой точностью оценить погрешность измерения.
Предложен подход к визуализации данных, который использует удаление части данных, соответствующих наиболее редким значениям. В случае сильно зашумленных данных этот метод помогает устранить вклад нетипичных значений и обеспечивает значительное увеличение наглядности графиков рассеяния.
Язык оригиналаанглийский
Страницы (с-по)24-40
ЖурналКОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ
Том5
СостояниеОпубликовано - 2018

Предметные области Scopus

  • Информационные системы
  • Компьютерная графика и машинное проектирования

Ключевые слова

  • data processing, data visualization, computer aided assessment

Цитировать

@article{0de25f7ed82444d3890088a08a17869e,
title = "Processing and Visualization of Test-Results Data",
abstract = "Предложен метод обработки данных для оценки погрешности измерения шкалированных (тестовых) баллов. Он включает в себя разделение заданий на два параллельных варианта (полутеста), масштабирование первичных баллов полутестов до эффективных первичных баллов по полному тесту и преобразование их в шкалированные тестовые баллы. Показано, что метод позволяет с высокой точностью оценить погрешность измерения. Предложен подход к визуализации данных, который использует удаление части данных, соответствующих наиболее редким значениям. В случае сильно зашумленных данных этот метод помогает устранить вклад нетипичных значений и обеспечивает значительное увеличение наглядности графиков рассеяния.",
keywords = "data processing, data visualization, computer aided assessment",
author = "Монахов, {Вадим Валериевич} and Кожедуб, {Алексей Владимирович} and Светлана Курашова and Александр Королёв and Наиль Ханнанов",
year = "2018",
language = "English",
volume = "5",
pages = "24--40",
journal = "КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ",
issn = "2071-2340",
publisher = "Издательство СПбГЭТУ {"}ЛЭТИ{"}",

}

Processing and Visualization of Test-Results Data. / Монахов, Вадим Валериевич; Кожедуб, Алексей Владимирович; Курашова, Светлана; Королёв, Александр; Ханнанов, Наиль.

В: КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ, Том 5, 2018, стр. 24-40.

Результат исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатья

TY - JOUR

T1 - Processing and Visualization of Test-Results Data

AU - Монахов, Вадим Валериевич

AU - Кожедуб, Алексей Владимирович

AU - Курашова, Светлана

AU - Королёв, Александр

AU - Ханнанов, Наиль

PY - 2018

Y1 - 2018

N2 - Предложен метод обработки данных для оценки погрешности измерения шкалированных (тестовых) баллов. Он включает в себя разделение заданий на два параллельных варианта (полутеста), масштабирование первичных баллов полутестов до эффективных первичных баллов по полному тесту и преобразование их в шкалированные тестовые баллы. Показано, что метод позволяет с высокой точностью оценить погрешность измерения. Предложен подход к визуализации данных, который использует удаление части данных, соответствующих наиболее редким значениям. В случае сильно зашумленных данных этот метод помогает устранить вклад нетипичных значений и обеспечивает значительное увеличение наглядности графиков рассеяния.

AB - Предложен метод обработки данных для оценки погрешности измерения шкалированных (тестовых) баллов. Он включает в себя разделение заданий на два параллельных варианта (полутеста), масштабирование первичных баллов полутестов до эффективных первичных баллов по полному тесту и преобразование их в шкалированные тестовые баллы. Показано, что метод позволяет с высокой точностью оценить погрешность измерения. Предложен подход к визуализации данных, который использует удаление части данных, соответствующих наиболее редким значениям. В случае сильно зашумленных данных этот метод помогает устранить вклад нетипичных значений и обеспечивает значительное увеличение наглядности графиков рассеяния.

KW - data processing, data visualization, computer aided assessment

M3 - Article

VL - 5

SP - 24

EP - 40

JO - КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ

JF - КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В ОБРАЗОВАНИИ

SN - 2071-2340

ER -