SEMANTIC APPROACH TO MODELING OF THE FUND OF ASSESSMENT MEANS
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2018-16-2-113-121
Abstract
The fund of assessment means (FAM) is an integral part of the normative and methodological support of the system for assessing the quality of the student's learning. The ontological approach to FAM modeling makes it possible to form current evaluation documents that take into account all the wishes of the examiner. The article describes the ontology, semantic and fuzzy models of the FAM. An algorithm for generating a template for an assessment document is consisting of three steps: narrowing, restriction, and definition. At each stage, a corresponding fuzzy model is generated, within which the consistency of the given template is checked and the feasibility of this template on the available basis of valuation tools is checked. The CLOPE algorithm is used for generating a set of evaluation documents, which allows clustering the category data.
About the Authors
G. E. Yakhyaeva
Novosibirsk State University
Russian Federation
Russian Federation
A. R. Absayduleva
Novosibirsk State University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Zindinova N. S. Creation of the funds of assessment means in the framework of the discipline with consideration for introduction of the federal educational state standards of higher vocational education // Вестн. Омского университета. 2014. № 2 (72). С. 182-184.
2. Профессиональные стандарты в области информационных технологий. М.: АП КИТ, 2008. 616 с.
3. Титаренко С. А. Контрольно-оценочные средства как мера форсированности профессиональных и общих компетенций // Проблемы и перспективы развития образования (IV): Материалы Междунар. науч. конф. Пермь: Меркурий, 2013. С. 133.
4. Perez-Jimenez A., Reyes-Zurit F. (Eds.). Feedback between universities and companies // 7th International Technology, Education and Development Conference (INTED). Valencia, Spain, 2013. Р. 2916-2923.
5. Sofjina V. N., Gribanova D. Y., Melenevskaja O. Y. Monitoring of Students’ Professional Merits at the University // International Scientific Conference on Society, Integration, Education. Rezekne, Latvia, 2015. Р. 215-223.
6. Бахвалов С. В., Берестнева О. Г., Марухина О. В. Применение онтологического моделирования в задачах организации учебного процесса ВУЗа // Онтология проектирования. 2015. Т. 5, № 4 (18). С. 387-398.
7. Смирнов С. В. Онтологический анализ предметных областей моделирования // Изв. Самар. НЦ РАН. 2001. Т. 3, № 1. С. 62-70.
8. Пронина В. А., Шипилина Л. Б. Использование отношений между атрибутами для построения онтологии предметной области // Проблемы управления. 2009. № 1. С. 27-32.
9. Mouromtsev D., Kozlov F., Kovriguina L., Parkhimovich O. ECOLE: Student Knowledge Assessment in the Education Process // WWW 2015 Companion - Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web. 2015. Р. 695-700.
10. Litherland K., Carmichael P., Martínez-García A. Ontology-based e-assessment for accounting: Outcomes of a pilot study and future prospects // J. Account. Educ. 2013. Vol. 31, no. 2. Р. 162-176.
11. Baader F., McGuinness D., Nardi D., Patel-Schneider P. The description logic handbook: Theory, implementation, and applications. Cambridge: Cambridge University Press, 2007.
12. Пальчунов Д. Е. Моделирование мышления и формализация рефлексии. II. Онтологии и формализация понятий // Философия науки. 2008. № 2 (37). С. 62-99.
13. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э. Нечеткие алгебраические системы // Вестн. НГУ. Серия: Математика, механика, информатика. 2010. Т. 10, вып. 3. С. 75-92.
14. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э. Нечеткие логики и теория нечетких моделей // Алгебра илогика. 2015. Т. 54, № 1. С. 109-118.
15. Yakhyaeva G. Fuzzy model truth values // APLIMAT. 2007. № 6. С. 423-431.
16. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э., Ясинская О. В. Применение методологии онтологического моделирования для задач диагностирования заболеваний позвоночника // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2015. Т. 13, № 3. С. 42-51.
17. Яхъяева Г. Э., Карманова А. А., Ершов А. А., Савин Н. П. Вопросно-ответная система для управления информационными рисками на основе теоретико-модельной формализации предметных областей // Информационные технологии. 2017. Т. 23, № 2. С. 97-106.
18. Яхъяева Г. Э., Ясинская О. В. Методы согласования знаний по компьютерной безопасности, извлеченных из различных документов // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2013. Т. 11, вып. 3. С. 63-73.
19. Yang Y., Guan H., You J. CLOPE: A fast and Effective Clustering Algorithm for Transactional Data // Proc. of SIGKDD’02. Edmonton, Alberta, Canada, 2002.
Review
For citations:
Yakhyaeva G.E., Absayduleva A.R. SEMANTIC APPROACH TO MODELING OF THE FUND OF ASSESSMENT MEANS. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2018;16(2):113-121. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2018-16-2-113-121
Views:
63
Email this article 