Цель данного исследования — рассмотрение возможности использования метода нечеткой кластеризации в автоматизи-рованной системе оценивания эффективности работы экспертов по проверке результатов государственной итоговой аттестации в форме ЕГЭ. Представлены различные показатели результатов работы экспертов и их расчетные формулы. Параметры разбиты на следующие группы: базовые, статистические оценки базовых, нормированные и качественные. Применение метода нечеткой кластеризации с использованием взвешенной метрики Евклида показано на примере оценивания работы экспертов предметной комиссии по математике (профильный уровень). Эксперименты проводились с учетом и без учета шумов с последующими выводами о влиянии, которое оказывают шумы на результаты. Также по результатам экспериментов были представлены таблицы и графики с разбиением экспертов на кластеры.
нечеткая логика, кластерный анализ, ЕГЭ, оценивание, шумы в данных, терм-множества.
С 2009 года в России единый государственный экзамен (ЕГЭ) является единственной формой государственной итоговой аттестации обучающихся в организациях общего среднего образования и одновременно вступительных испытаний в вузы.
По большинству предметов задания делятся на три группы в зависимости от их сложности. Первая группа — задания области А, самые простые. В них предлагается выбрать правильный ответ из предложенных вариантов. Вторая группа — задания области В. Они сложнее, предполагают самостоятельное написание краткого ответа. Ответы на задания групп А и В вносятся в бланк и проверяются с помощью компьютера. Третья группа — задания области С, самые сложные. Они требуют развернутых ответов. Например, предлагается написать эссе, привести решение задачи, дать обоснованный ответ на вопрос и т. д. Тексты ответов вносятся в бланк и проверяются экспертами региональной экспертной комиссии. Следует отметить, что нередки случаи некорректного выставления баллов экспертами при проверке заданий области С. В связи с этим конечный балл, полученный экзаменуемым, зависит не только от правильности выполненных им заданий, но и от компетентности проверяющих [1].
Таким образом, важной задачей является формирование квалифицированной экспертной комиссии, проверяющей задания области С.
1. Гранков, М. В. Оценка параметров работы экспертов предметной комиссии по проверке экзамена в форме ЕГЭ / М. В. Гранков, Т. А. Щербинин // Системный анализ, управление и обработка информации : тр. 5-го Междунар. семинара / под общ. ред. Р. А. Нейдорфа. - Ростов-на-Дону : Изд. центр ДГТУ, 2014. - С. 282-285.
2. Щербинин, Т. А. Оценка качества работы экспертов, проверяющих экзамены в форме ЕГЭ, с помощью си-стемы кластеризации / Т. А. Щербинин, М. В. Гранков // Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых : сб. науч. работ ХV науч.-техн. конф. аспирантов и студентов. - Донецк : ДонНТУ, 2015. - C. 208-211.
3. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В. Е. Гмурман. - Москва : Высшая школа, 2003. - 479 с.
4. Zadeh, L.-A. The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning-I / L.-A. Za-deh // Information Sciences. - 1975. -Vol. 8. - P. 199-249.
5. Zadeh, L.-A. The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning-III / L.-A. Zadeh // Information Sciences. - 1975. - Vol. 9. - P. 43-80.
6. Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition / F. Hoppner [et al.]. - New York : John Wiley & Sons Inc. - 1999. - 300 p.
7. Kaushik, K. Extension of the fuzzy c means clustering algorithm to fit with the composite graph model for web document representation / K. Kaushik, K. Hemanta // International Journal of Cognitive Research in science, engineering and education. -2013. - Vol. 1, № 2. - 8 p.
8. Рутковский, Л. Методы и технологии искусственного интеллекта / Л. Рутковский. - Москва : Горячая Ли-ния - Телеком, 2010. - 520 с.
9. Анализ данных и процессов / А. А. Баргесян [и др.]. - 3-е изд., перераб. и доп. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2009. - 512 с.
10. Щербинин, Т. А. The method of assessing the quality of work of the Commission to verify exams / Т. А. Щербинин, М. В. Гранков, Е. В. Краснова // Стратегии устойчивого развития мировой науки : тр. V Междунар. науч. конф. Евразийского научного объединения. - Москва : ЕНО, 2015. - С. 31-33.
