Optimization with Regard to Probabilistic Criterion in a Dynamic Model of Passing a Test

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription or Fee Access

Abstract

Рассматривается динамическая модель прохождения ограниченного по времени теста. Ставятся задачи поиска программной и позиционной стратегий, максимизирующих вероятность прохождения теста. Стратегией является выполнение или невыполнение текущего тестового задания. Позиционная стратегия определяется как функция времени, прошедшего с начала тестирования, и набранных за предыдущие задания баллов. Для синтеза позиционной стратегии используется метод динамического программирования Беллмана. Для поиска оптимальной программной стратегии предлагается алгоритм, основанный на методе ветвей и границ. Приводятся результаты вычислений и производится их сравнение с результатами решения аналогичной задачи, в которой тест не считается пройденным, когда тестируемый не уложился в лимит времени.

References

  1. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. Chicago: The University of Chicago Press, 1980.
  2. Xiao J., Bulut O. Item selection with collaborative filtering in On-the-fly multistage adaptive testing // Appl. Psychol. Meas. 2022. V. 46. No. 8. P. 690–704.
  3. Наумов А.В., Джумурат А.С., Иноземцев А.О. Система дистанционного обучения математическим дисциплинам CLASS.NET // Вест. компьют. и информ. технологий. 2014. № 10. С. 36–40.
  4. СДО МАИ CLASS.NET [Электронный ресурс] // URL: http://www. https://distance.kaf804.ru// (дата обращения: 12.10.2024.)
  5. Kuravsky L.S., Margolis A.A., Marmalyuk P.A., et al. A Probabilistic Model of Adaptive Training // Appl. Math. Sci. (Ruse). 2016. V. 10. No. 48. P. 2369–2380.
  6. Босов А.В., Мартюшова Я.Г., Наумов А.В., Сапунова А.П. Байесовский подход к построению индивидуальной траектории пользователя в системе дистанционного обучения // Информатика и ее применения. 2020. Т. 14. № 3. С. 86–93.
  7. Босов А.В. Применение самоорганизующихся нейронных сетей к процессу формирования индивидуальной траектории обучения // Информатика и ее применения. 2022. Т. 16. № 3. С. 7–15.
  8. Van der Linden W.J., Scrams D.J., Schnipke D.L. Using Response-Time Constraints to Control for Differential Speededness in Computerized Adaptive Testing // Appl. Psych. Meast. 1999. V. 23. No. 3. P. 195–210.
  9. Босов А.В., Мхитарян Г.А., Наумов А.В., Сапунова А.П. Использование гаммараспределения в задаче формирования ограниченного по времени теста // Информатика и ее применения. 2019. Т. 13. № 4. С. 12–18.
  10. Наумов А.В., Мхитарян Г.А., Черыгова Е.Е. Стохастическая постановка задачи формирования теста заданного уровня сложности с минимизацией квантили времени выполнения // Вест. компьют. и информ. технологий. 2019. № 2. С. 37–46.
  11. Naumov A.V., Stepanov A.E., Ustinov A.E. On the Problem of Maximizing the Probability of Successful Passing of a Time-Limited Test // Autom. Remote Control. 2024. V. 85. No. 1. P. 64–72.
  12. Мартюшова Я.Г., Наумов А.В., Степанов А.Е. Оптимизация ограниченного по времени теста по квантильному критерию // Информатика и ее применения. 2024. Т. 18. № 4. С. 44–51.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 The Russian Academy of Sciences