Journal influence
Higher Attestation Commission (VAK) - К1 quartile
Russian Science Citation Index (RSCI)
Bookmark
Next issue
№4
Publication date:
16 December 2025
Automatic system for quality estimation of online courses
The article was published in issue no. № 1, 2013 [ pp. 159-162 ]Abstract:The article is devoted to the description of a system for automatic testing of online courses. The system estimates the quality of the online course, starting with the detection of mistakes on slides screenshots, and gives recommendations on how to improve it. The quantitative estimate of the quality embraces the methodological, inclusive text's quality, and technological components of the online course. The system provides direct access to each slide, collects the data for the quantitative estimate of the quality and generates both intermediate and final protocols for the course testing. The quality estimate is built on the following data: the total number of slides, the amount of illustrations, interactive elements and simulations, the number and variety of questions, as well as the number of questions of each type, the number of grammatical mistakes in the text, the number of short sentences, the morphological analysis of the text, the number of abbreviations that were not explained in the text, and the number of special terms absent in the course glossary. The system is also capable of adding required terms to the glossary.
Аннотация:В статье приводится описание программного средства, обеспечивающего автоматизированное тестирование электронного курса начиная от указания ошибок и недоработок на скриншотах слайдов курса и заканчивая получением обобщенной количественной оценки качества и выдачей рекомендаций по его улучшению. Количественная оценка качества курса складывается из методической, включающей оценку качества текста, и технической составляющих. Автоматизация касается обеспечения доступа к каждому слайду курса в произвольном порядке, формирования промежуточного и итогового протоколов тестирования курса, получения исходных данных для подсчета показателей качества, на основе которых строится обобщенная оценка качества курса. Исходные данные включают общее количество слайдов, число иллюстраций, интерактивных элементов, симуляций, объем пула вопросов, разнообразие вопросов, число вопросов каждого типа, орфографических ошибок и коротких предложений, морфологический анализ текста, число нерасшифрованных в тексте аббревиатур и специальных терминов, не помещенных в глоссарий курса. Автоматизированная система содержит средства для пополнения глоссария.
| Authors: (letzky@mail.ru) - , Russia, Ph.D, () - , () - , () - | |
| Keywords: system for automatic testing, exponent system, online course, quality, distance education |
|
| Page views: 16083 |
Print version Full issue in PDF (5.29Mb) Download the cover in PDF (1.21Мб) |
Автоматизированная система оценки качества электронных курсов
The article was published in issue no. № 1, 2013. [ pp. 159-162 ]
The article is devoted to the description of a system for automatic testing of online courses. The system estimates the quality of the online course, starting with the detection of mistakes on slides screenshots, and gives recommendations on how to improve it. The quantitative estimate of the quality embraces the methodological, inclusive text's quality, and technological components of the online course. The system provides direct access to each slide, collects the data for the quantitative estimate of the quality and generates both intermediate and final protocols for the course testing. The quality estimate is built on the following data: the total number of slides, the amount of illustrations, interactive elements and simulations, the number and variety of questions, as well as the number of questions of each type, the number of grammatical mistakes in the text, the number of short sentences, the morphological analysis of the text, the number of abbreviations that were not explained in the text, and the number of special terms absent in the course glossary. The system is also capable of adding required terms to the glossary.
Ссылка скопирована!
| Permanent link: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=3406&lang=&lang=&like=1&lang=en |
Print version Full issue in PDF (5.29Mb) Download the cover in PDF (1.21Мб) |
| The article was published in issue no. № 1, 2013 [ pp. 159-162 ] |
The article was published in issue no. № 1, 2013. [ pp. 159-162 ]
Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:
- Мониторинг социально-экономических показателей как инструмент анализа деятельности исполнительной власти
- Разработка метода принятия решения о выборе системы дистанционного обучения для медицинского образования
- Автоматическая генерация заданий по результатам анализа использования их банка в интеллектуальной обучающей системе
- Структура сетевой многоуровневой компьютерной модели в формате метода компонентных цепей для реализации сетевых виртуальных лабораторий
- Система синтеза учебных тестов на основе формальных грамматик
Back to the list of articles
В программе WordTextAnalize вычисляется частота вхождения каждого слова и составляется список, в котором слова расположены в порядке убывания их частоты. Слова, принятые за специальные термины, выделяются желтым цветом. Тестировщик может наблюдать этот список на экране и выбрать специальные термины из выделенных слов. Все выбранные слова на следующем шаге работы программы пропускаются через глоссарий курса. Результатом работы программы являются списки терминов, не нашедших свое отражение в глоссарии курса, и аббревиатур, не расшифрованных в тексте курса.
На основе указанных составляющих подсистема ТЕСТДК автоматически подсчитывает обобщенные показатели качества текста и качества ЭК. Формулы для расчета указанных показателей приведены во внутриотраслевой методике количественной оценки качества электронных образовательных ресурсов, утвержденной РЖД.