Висновки

Система генерації завдань для фахових випробувань покликана підвищити якість оцінювання знань студентів, надати можливість оцінювання знань як в загальному по дисципліні, так і з окремих тем зокрема, забезпечити точне оцінювання знань без шпаргалок, надати рівноцінні за важливістю питання для студентів.

У ході аналізу існуючих методів рішення поставлених задач прийнято рішення використовувати принцип Парето, метод аналізу АБВ, принцип Ейзенхауера, які надають можливість з різних сторін побудувати ранжування завдань як з однієї теми, так і з тем усього курсу.

Список використаних джерел

1. Модели и методы адаптивного контроля знаний [Электронный ресурс] / Л. В.Зайцева, Н. О. Прокофьева // Educational Technology & Society – 2004. – № 7 (4). [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://ifets.ieee.org/russian/depository/v7_i4/html/1.html.

2. Минин М.Г. Диагностика качества знаний и компьютерные технологии обучения. Томск: Изд-во ТГПУ,2000. 216 с.

3. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: Учебное пособие. – М.: Логос, 2002. – 432 с.: ил.

4. Rash G. Probabilistick Models for Some Intelligence and Attainment Tests, 1960, Copenhagen, Denmark: Danish Institute for Educational Re-search.

5. Wright B.D., Stone M.H. Best Test Design. Mesa Press. 1979

6. Экспертные системы: структура и классификация. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL:http://www.ssti.ru

7. Мухамедиев Р.И., Ограниченность одноуровневых аддитивных моделей оценивания, «Вестник СумДУ», №4(88) 2006, 17-23с.

8. Аванесов В.С. Математические модели педагогического измерения. – М.: Б.и., 1994. – 26с.

9. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. – М : Прометей, 2000. – 169 с.

10. Челышкова М.Б. Применение математических моделей для разработки педагогических тестов. – Учебное пособие. – М.: Исследовательский центр, 1995. – 48 c.

11. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. – Казань: Отечество, 2001. – 100 с.

12. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.: ил.

13. Скобцов Ю.А. Основы эволюционных вычислений: учебное пособие для вузов/ Ю.А. Скобцов. – Донецкий нац. техн. ун-т. – Донецк: ДонНТУ, 2008.

14. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польск. И.Д. Рудинский – М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 с.

15. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер с франц. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с., ил.