Досвід використання електронних тестів для контролю знань студентів. Мокін В.Б., д.т.н., професор, завідувач кафедри системного аналізу, комп’ютерного моніторингу та інженерної графіки (САКМІГ)

17 травня пройшов іспит за тестами з дисципліни «Інформаційні технології моніторингу та аналізу стану складних систем» для студентів спеціальності 124 – «Системний аналіз» (за скороченим терміном навчання) в системі JetIQ ФКСА ВНТУ. Використовувались декілька комплектів питань тестів. Загалом питань було 210 по R, Python, Tableau та ін. В білетах було по 25 питань по 1 балу кожне. Питання в білеті формувались випадковим шляхом. Але, оскільки перевіряти знання мов програмування найкраще розумінням прикладів програмного коду, а не основними поняттями, типами даних та знанням особливостей його синтаксису, тобто – практикою, а не теорією, то я підготував 98 з тих 210 питань у вигляді програмованих тестів на R та Python.
 
Нагадую, що програмований тест (чи по термінології розробників системи – «супертест») в JetIQ це, коли пишеться програма на PHP, змінні генеруються випадковим шляхом (через rand), а результат обчислюється за певною формулою, яку й повинен зрозуміти студент, дивлячись на програму в тесті, в моєму випадку – на R чи на Python.
Під час семестру викладання Python здійснювалось в начальній оболонці CodeSkulptor: http://py3.codeskulptor.org/ Python вже у «промислових» платформах буде вивчатись на наступних курсах. Для закріплення навичок студентами виконувались індивідуальні завдання, наприклад, на Python треба було написати просту комп’ютерну гру, де комп’ютер завжди виграє (алгоритм я підказав). Найкраще з індивідуальним завданням справилась студентка гр. СА-17мс Катерина Гуменюк. Вона й склала цей тест на 25 балів з 25, отримавши за весь семестр оцінку 97 балів =«відмінно» = А. Інші студенти склали на меншу оцінку. Найменша за іспит – 16 балів (за семестр – 68 = «задовільно» = D).
Стартові знання для опанування мовами R та Python я отримав у таких он-лайн курсах в університетах США на базі платформі «Coursera», які радив опановувати й студентам:
- в Університеті Джона Хопкинса: The Data Scientist’s Toolbox» («Інструментарій вченого з обробки даних»), «Getting and Cleaning Data» («Підготовлення до обробки та очищення даних»), «Exploratory Data Analysis» («Розвідувальний аналіз даних»), «R Programming» («Програмування на мові R»), «Regression Models» («Регресійні моделі»);


- в Університеті Райса: «An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 1)» («Вступ до інтерактивного програмування на Python. Ч. 1») та «An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 2)» («Вступ до інтерактивного програмування на Python. Ч. 2»).

Але це – база. Справжні знання з’явились під час написання програм для аналізу реальних даних Європейського аеробіологічного моніторингу та написання спільних наукових статей з медиками та біологами України та США, опубліковані вже в 3-х статтях у Scopus та в журналі «Journal of Allergy and Clinical Immunology». Наразі заохочую студентів аналогічно отримувати практичні навички у розв’язанні реальних задач в межам програми «Проектне навчання» нашої кафедри: http://mmss.vntu.edu.ua/index.php/ua/project-edu

опублік. Адміністратор