Розробка методики адаптивного оцінювання навчальних досягнень учнів ЗСО

Abstract

У роботі здійснено розробку методики та програмної системи автоматизованого оцінювання з генерацією завдань за динамічно визначеними рівнями складності. Систематизовано психометричні моделі класичної тестової теорії та теорії відповіді на завдання, обґрунтовано їх застосування для оцінювання складності та добору завдань. Спроєктовано мікросервісну архітектуру з використанням Kafka для асинхронного обміну подіями між сервісами. Розроблено алгоритми апріорного визначення складності на основі таксономії Блума та апостеріорного оновлення параметрів на основі реальних результатів виконання. Реалізовано функціональний прототип на стеку Node.js, NestJS, React, PostgreSQL з REST API та JWT-автентифікацією. Система забезпечує автоматичну генерацію унікальних варіантів завдань, адаптивний добір відповідно до рівня учня та формування детальних звітів для коригування навчального процесу.

This thesis presents the development of a methodology and software system for automated assessment with task generation based on dynamically determined difficulty levels. Psychometric models of Classical Test Theory and Item Response Theory were systematized, and their application for difficulty assessment and task selection was substantiated. A microservice architecture was designed using Kafka for asynchronous event exchange between services. Algorithms were developed for a priori difficulty determination based on Bloom's taxonomy and a posteriori parameter updating based on actual performance results. A functional prototype was implemented using Node.js, NestJS, React, PostgreSQL stack with REST API and JWT authentication. The system provides automatic generation of unique task variants, adaptive selection according to student level, and formation of detailed reports for adjusting the learning process.