ОЦЕНКА ЧИСЛА ПОБЕДИТЕЛЕЙ ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫХ ЭТАПОВ ОЛИМПИАДITMO University
Описан математический подход оценивания результатов участников массовых олимпиад, приведены результаты численных расчетов, демонстрирующие полученные оценки. Предлагаемый подход может применяться методическими комиссиями и жюри массовых олимпиад при разработке заданий этапов олимпиад, определении численности участников заключительных этапов и количества победителей и призеров. В рамках математического подхода оценивания результатов участников массовых олимпиад используются данные об индексах решаемости заданий отборочного этапа, распределении участников отборочного этапа по типам решенных задач и набранным баллам.
ОЦЕНКА ЧИСЛА ПОБЕДИТЕЛЕЙ ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫХ ЭТАПОВ ОЛИМПИАДITMO University
Описан математический подход оценивания результатов участников массовых олимпиад, приведены результаты численных расчетов, демонстрирующие полученные оценки. Предлагаемый подход может применяться методическими комиссиями и жюри массовых олимпиад при разработке заданий этапов олимпиад, определении численности участников заключительных этапов и количества победителей и призеров. В рамках математического подхода оценивания результатов участников массовых олимпиад используются данные об индексах решаемости заданий отборочного этапа, распределении участников отборочного этапа по типам решенных задач и набранным баллам.
Формирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного тестаITMO University
В работе поставлено первоначальной целью задач статистической обработки для выбранных вариантов раскатки проверить наличие мультиколлинеарности между варьируемыми факторами, определить параметры уравнения регрессии для каждого результирующего фактора эффективности процесса раскатки и проверить статистическую значимость уравнений в целом и отдельных коэффициентов уравнений. Полученная квадратичная модель качества раскатки слоеного теста более точно описывает характер изменения соответствующей поверхности отклика. Становится возможным найти оптимальные раскатки теста.
конференция декабрь 2016 3 стороны точности ответа на вопросNatalyaGataullina
The competence to express your point of view, support it with a set of arguments and counter-arguments as well as to participate successfully in a discussion is a key competence in learning English in higher education. Nevertheless, practice and exams show that students experience difficulties to comprehend a question and produce a relevant and substantial answer as well as to ask a relevant question in return. Application of the modified neurological SCORE model in developing the competence not only can solve the problem but may also enhance students’ motivation in learning English.
3 стороны точности ответа на вопрос и три инструмента для его оценкиNatalyaGataullina
The competence to express your point of view, support it with a set of arguments and counter-arguments as well as to participate successfully in a discussion is a key competence in learning English in higher education. Nevertheless, practice and exams show that students experience difficulties to comprehend a question and produce a relevant and substantial answer as well as to ask a relevant question in return. Application of the modified neurological SCORE model in developing the competence not only can solve the problem but may also enhance students’ motivation in learning English.
9. Анализ правдоподобности дистракторов в заданиях закрытой формы с четырьмя ответами № задания Всего Распределение ответов испытуемых 1-й ответ 2-й ответ 3-й ответ 4-й ответ кол. % Кол. % кол. % кол. % 1 96 8 8,2 1 1,0 65 67,0* 22 23,0 2 96 4 4,1 20 21,0 2 2,1 70 72,0* 3 97 19 20,0 29 30,0 24 25,0* 25 26,0 4 93 18 19,0 10 10,0 59 61,0* 6 6,2 5 96 47 48,0 33 34,0* 9 9,3 7 7,2 6 97 0 0,0 6 6,2 91 94,0* 0 0,0 7 90 19 20,0 24 25,0 40 41,0* 7 7,2 8 93 3 3,1 11 11,0 2 2,1 77 79,0* 9 86 31 32,0 1 1,0 22 23,0 32 33,0* 10 97 35 36,0 23 24,0 39 40,0* 0 0,0
10.
11.
12. № задания P j для всех испытуемых Группа Индекс r дис P j для слабой P j для сильной 1 21,0 6,5 32,0 0,26 2 94,0 90,0 97,0 0,065 3 64,0 42,0 97,0 0,55 4 59,0 68,0 58,0 -0,097 5 27,0 16,0 29,0 0,13 6 70,0 29,0 94,0 0,65 7 30,0 13,0 42,0 0,29 8 12,0 9,7 16,0 0,065 9 33,0 16,0 52,0 0,35 10 73,0 42,0 90,0 0,48
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23. ∑ (Y i ) 2 ∑ (X i ) 2 ∑ X i Y i ∑ Y i ∑ X i (Y N ) 2 (X N ) 2 X N Y N Y N X N N студент … (Y 2 ) 2 (X 2 ) 2 X 2 Y 2 Y 2 X 2 2 студент (Y 1 ) 2 (X 1 ) 2 X 1 Y 1 Y 1 X 1 1 студент
24.
25.
26.
27. ∑ (Y i ) 2 ∑ (X i ) 2 ∑ X i Y i ∑ Y i ∑ X i (Y N ) 2 (X N ) 2 X N Y N Y N X N N студент … (Y 2 ) 2 (X 2 ) 2 X 2 Y 2 Y 2 X 2 2 студент (Y 1 ) 2 (X 1 ) 2 X 1 Y 1 Y 1 X 1 1 студент
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36. Для нормативно-ориентированного теста Величина надежности Оценка надежности 0,90 - 0,99 Отличная 0,80 - 0,89 Хорошая 0,70 - 0,79 Удовлетворительная Менее 0,70 Неудовлетворительная
![[object Object],[object Object],[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)