Authors

  • Jonibek Haydarov

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.science-research.120181

Keywords:

binary matrisa test og’irlik vazni dispersiya korelyasiya korelyasiya matrisasi expert xulosa.

Abstract

masofaviy ta’lim tizimida nazoratning muhim bosqichlaridan biri test-sinovini otkazish va uning natijalarini tahlil qilish masalasidir. Ushbu ishda, test-sinov natijalarini mantiqiy tahlil qilish va exspertlik xulosalar berish jihatlari bayon etilgan.

background image

295

ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 7

QURILISH SOHASIDA MALAKALI MUTAXASSISLARNI TANLAB OLISHDA TEST-

SINOV NATIJALARINI MANTIQIY TAHLIL QILISH VA EKSPERTLIK

XULOSALARINI AVTOMATLASHTIRISH TIZIMI

Haydarov Jonibek Kamol o‘g‘li

Mirzo Ulug‘bek nomidagi Samarqand davlat arxitektura –

qurilish universiteti,

“Axborot texnologiyalari” kafedrasi katta o‘qituvchisi

E-mail:

haydarov.jonibek@samdaqu.edu.uz

(+99897 390-16-90)

https://doi.org/10.5281/zenodo.15862098

Annotatsiya.

masofaviy ta’lim tizimida nazoratning muhim bosqichlaridan biri test

-

sinovini otkazish va uning natijalarini tahlil qilish masalasidir. Ushbu ishda, test-sinov
natijalarini mantiqiy tahlil qilish va exspertlik xulosalar berish jihatlari bayon etilgan.

Kalit so‘zlar:

binary matrisa, test og’irlik vazni, dispersiya, korelyasiya, korelyasiya

matrisasi, expert xulosa.


Test natijalarini statistikasini aniqlash natijalar matrisasi a

ij

ni hosil qilishdan boshlanadi.

a

ij

, NxM o’lchovli matrisa bo’lib, M

-testlar soni, N-

sinovdan o’tuvchilar sonini bildiradi.

Matrisaning i-satr va j-ustun kesishmasida j-

sinovdan o’tuvchining i

-testga javobi belgilanadi.

Testning javobi ko’p qirrali mezon bo’yicha baholanadigan bo’lsa, 0 dan 9 interrvaldagi sonlar
bo’ladi. U holda har bir son ma’lum bir holatni bildiradi[1]. Masalan: 0 umuman bilimga ega
bo’lmaslik yoki 9 to’liq bilimga ega bo’lish.

Qaralayotgan diapazondagi sonlar bilan belgilangan natija ustida hech qanday arifmetik

amal bajarish mumkin emas chunki bu sonlar ma’lum bir shart asosidagi bilimga qo’yiladigan

farqlanish belgisi hisoblanadi.

Testga javob “ha” yoki “yo’q” yoki “to’g’ri”yoki “noto’g’ri” tarzida ham belgilanishi

mumkin. Agar ular 1 va 0 raqamlari bilan almashtirilsa binar matrisa hosil bo’ladi. Ya’ni 1
to’g’ri javobni, 0 noto’g’ri javobni bildiradi.

Test

topshiruvchi| \

Test nomeri

1

j

M

1

i

ij

a

N

1-jadval. Binar matrisa



=

=

=

N

j

lsa

bo

ri

g

noto

javob

agar

N

i

lsa

bo

gri

to

javob

agar

a

ij

,

1

'

'

'

,

0

,

1

'

'

,

1

Test-sinob natijalarini tahlil qilish uchun quyidagilarni aniqlash lozim.

=

=

M

j

ij

i

a

X

1

i

sinovdan o’tuvchilar to’plagan shaxsiy bali,


background image

296

ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 7

=

=

N

i

ij

j

a

R

1

,

j

j

R

N

W

=

mos ravishda j

test bo’yicha to’g’ri va noto’g’ri javoblar

soni,

N

R

P

j

j

=

,

j

j

P

Q

=

1

mos ravishda j

test bo’yicha to’g’ri va noto’g’ri javoblar

salmog’i (j –

testning statistik vazni).

1

jadvalda keltirilgan binary matrisaga mos ushbu miqdorlarni hisoblasak 2

jadval

hosil bo’ladi.

1

M

i

X

1

1

x

.

N

M

x

j

R

1

r

M

r

j

W

1

w

M

w

j

P

1

p

M

p

j

Q

1

q

M

q

2-jadval. Statistik miqdorlari hisoblangan binar matrisa.

Natijalarni dastlabki tahlilini o’tkazish uchun (2) binar matrisani X

i

va R

j

miqdorlarning

qiymatini kamayish tartibida saralaymiz va uni quyidagi shartlar asosida tahrirlaymiz:

­

barcha ishtirokchilar javob bergan testlarni testlar majmuasidan chiqaramiz chunki, bu

topshiriqlar asosida ishtirokchilarni farqlab bo’lmaydi;

­

R

j

=0 bo’lganda ya’ni, agar j–testga biror ta ham ishtirokchi javob berolmagan bo’lsa

bunday testlar ham test majmuasidan olib tashlanadi;

­

agar biror ishtirokchi barcha testlarga javob bergan bo’lsa unga mos satr

o’chiriladi.

Test topshiriqlarining muhim xususiyatlaridan yana biri P

j

va q

j

larning dispersiyasi

hisoblanadi. Dispersiya qiymati qancha katta bo’lsa mos test uchun sinovdan o’tuvchilarni

maksimal farqlash imkonini beradi[5].

Gudman nazariyasiga ko’ra sinovdan o’tuvchilar qiyin topshiriqlarga javob bergan

bolsalar u holda oson topshiriqlarga ham javob bergan bo’lishlari lozim. Agar qiyin topshiriqqa
javob berib oson topshiriqqa javob berolmagan bo’lsa u holda bunday test topshiruvchi yoki
tavakkaldan javob bergan yoki ko’chirgan yoki topshiriqda noaniqliklar mavjud.

Kasbga yo’naltirilgan test sinovidan o’tuvchilarni kasbiy mahoratini farqini aniqlash

imkonini berishi lozim. Bu esa individual test ballari bir biridan yetarlicha farq qilishi lozim.

Test natijalarini variasiyasi o’rta qiymatdan chetlanishni aniqlaydi:

X

X

i

=

Barcha individual ballarning bir xil bo’lishi variasiyaning nolga teng bo’lishini anglatadi.

Agar individual ballar turlicha bo’lsa u holda o’rta qiymatdan chetlashish musbat yoki manfiy
bo’lishi mumkin va barcha testlar bo’yicha chetlashishlar yig’indisi nolga teng bo’ladi. Shuning
uchun test ballari variasiyasini, xususiyatini ifodalovchi o’rta kvadratik chetlashish yig’indisi
sinovdan o’tuvchilar soni N ga bog’liq[2]. Ushbu bo’gliqlikdan qutilish uchun N ga teskari


background image

297

ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 7

proporsional bog’liqlik qo’llaniladi va natijada dispersiya tushunchasi hosil bo’ladi.

=

=

N

i

i

X

X

X

N

S

1

2

2

)

(

1

1

Hisoblashlar oson bo’lishi uchun dispersiya ifodasini quyidagi ko’rinishga keltirish

mumkin.

=

=

=

=

=

+

=

+

=

N

i

N

i

N

i

i

N

i

i

N

i

i

i

i

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

1

1

1

1

2

1

2

2

2

2

)

2

(

)

(

Agar

=

=

N

i

i

X

N

X

1

ekanligini va



=

=

=

=

=

+

=

+

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

N

i

N

i

i

i

N

i

i

N

i

i

N

i

N

i

i

i

N

i

N

i

i

N

i

i

N

i

N

i

i

N

i

i

i

X

X

N

N

X

N

X

N

X

N

X

X

N

X

X

N

X

N

X

X

X

X

X

X

X

1

2

1

2

2

1

1

2

1

2

1

2

1

1

2

2

1

2

2

2

1

1

1

2

2

1

1

2

2

)

(

larni hisobga olsak quyidagi dispersiya formulasini hosil qilamiz



=

=

=

N

i

N

i

i

i

i

X

X

N

n

N

S

1

2

1

2

2

)

1

(

1

Test ballari dispersiyasining qiymati ularning sifati va sinovdan o’tuvchilarning kasb

mahoratini farqi to’g’risida fikr yuritish imkonini beradi.

Agar test balining o’rta arifmetigi standart chetlashishning uchlanganiga teng bo’lsa

i

S

X

3

u holda dispersiya optimal, test ballarining taqsimoti normal hisoblanadi. Lekin tajribada

o’rta arifmetik yuqoridagi xususiyatga ega bo’lmasa ham test ballarining taqsimoti normal
taqsimotga juda yaqin bo’lishi ma’lum.

Test bu oddiy to’plam bo’lmasdan baliki test topshiriqlar tizimidan iborat. Uning

tizimliligini, ya’ni test topshiriqlarining o’zaro bog’liqligi mavjud ekanligini test sinov

tajribalaridan aniqlash mumkin.

Test topshirqlari o’rtasidagi korelyasiyani (bog’liqlikni) baholash testning tizimlilik

xususiyatini aniqlash imkonini beradi. Bu imkoniyat esa testlar majmuasini “tozalash” ya’ni

bogliqlikka putr yetkazadigan test topshiriqlaridan xalos qilish imkoniyatini beradi.

X va Y miqdorlarning o’zaro bog’liqligini aniqlash uchun ularning katta va kichik

qiymatlari o’rtasida bog’liqlik mavjud yoki yo’qligini aniqlashdan iborat[4].

)

)(

(

Y

Y

X

X

i

i

Agar X

i

ning katta qiymatlari Y

i

ning katta qiymatlariga mos bo’lsa, u holda yuqoridagi

ko’paytma musbat va katta bo’ladi.

Y

Y

X

X

i

i

,

Xuddi shunday munosabat kichik miqdorlar o’zaro mosligida ham kuzatiladi.

Agar X

i

ning katta miqdorlari Y

i

ning kichik miqdorlariga mos kelsa, u holda ko’paytma

katta miqdorlar bo’lib manfiy bo’ladi. Bu esa ularning teskari bog’liqligini bildiradi[1]. Agar X

i

va Y

i

larning katta va kichik miqdorlari o’rtasida tizimli bog’liqlik bo’lmasa u holda ko’paytma

musbat va manfiy bo’lib quyidagi yigindi nolga yaqin bo’ladi.


background image

298

ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 7

=

N

i

i

i

Y

Y

X

X

1

)

)(

(

Ushbu yig’indi X va Y larning qiymatlar soniga bog’liq bo’lmasligi uchun uni N –

1 ga

bo’lish lozim, natijada

1

)

)(

(

1

=

=

N

Y

Y

X

X

S

N

i

i

i

XY

formula hosil bo’ladi.

Standart chetlashishni bo’gliqlik qiymatiga ta’sirini kamaytirish uchun S

XY

ni, X va Y

larning standart chetlashishiga bo’lish lozim:

Y

X

XY

XY

S

S

S

r

=

X va Y o’rtasidagi ushbu bo’gliqlik mezoni Pirson korelyasiya koyefisenti deyiladi va

quyidagi ko’rinishni oladi:

=

=

=

=

N

i

i

N

i

i

N

i

i

i

XY

Y

Y

X

X

Y

Y

X

X

r

1

2

1

2

1

)

(

)

(

)

)(

(

Hisoblashlar qulay bo’lishi uchun r

XY

ni



=

=

=

=

=

=

=

=

2

1

1

2

2

1

1

2

1

1

1

N

i

i

N

i

i

N

i

i

N

i

i

N

i

N

i

i

N

i

i

j

i

XY

Y

Y

N

X

X

N

Y

X

Y

X

N

r

ko’rinishda yozish mumkin. r

XY

ning qiymati -

1 va 1 oralig’ida o’zgaradi.

X va Y lar o’rtasida chiziqsiz bog’liqlik mavjud bo’lganda va bu bog’liqlik juda kuchli

bo’lganda ham korelyasiya koyefisenti nolga yaqin bo’lishi mumkin.

Test topshiriqlari o’ratasidagi bog’liqlikni aniqlash uchun binar jadvalning har bir test

topshrig’i uchun ustunlariga ko’ra korelyasiya koyefisenti hisoblanishi lozim. Buning uchun

quyidagilar aniqlanishi kerak:

P

m

m-

testga to’g’ri javoblar soni;

Q

m

m-

testga noto’g’ri javoblar soni;

P

k

k-

testga to’g’ri javoblar soni;

Q

k

k-

testga noto’g’ri javoblar soni;

P

mk

m va k-

testga to’g’ri javoblar soni.

Agar test topshiriqlari matrisasi 1-

to’g’ri, 0–noto’g’ri tarzda to’ldirilgan bo’lsa, u holda

ularga mos korelyasiya koyefisenti

koyefisent deb ataladi. m va k

–test topshiriqlarining o’zaro

bog’liqlik koyefisenti

mk

quyidagicha bo’ladi

:

k

k

m

m

k

m

mk

mk

q

p

q

p

p

p

p

=

Bu formula Pirson korelyasiyasi

koyefisentiga teng kuchli.

Ushbu formulaga asosan korelyasiya matrisasi aniqlanadi. U MxM o’lchamdagi matrisa

bo’lib, M –

test topshriqlar soniga teng. 1-jadval asosida berilgan test topshriqlariga mos

korelyasiya matrisasini 3-

jadval ko’rinishda hosil qilish mumkin.


background image

299

ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 7

1

M

r

pb

1

M

c

1

1

...

...

N

NM

c

n

k

m

x

x

r

1

l

m

l

k

m

x

x

r

1

v

m

v

3-jadval

Jadvalning oxirgi r

pb

ustuni har bir testning ya’ni, p–testning sinovdan o’tuvchilar

to’plagan balga nisbatan korelyasiya koyefisentini bildiradi va u nisbiy korelyasiya koyefisenti

r

pk

deb ataladi :

)

1

(

0

1

0

1

=

n

n

n

n

s

X

X

r

x

pb

bu yerda,

1

X

-

berilgan topshriqni bajargan ishtirokchilarni o’rtacha bali;

0

X

-

berilgan topshriqni bajarmagan ishtirokchilarni o’rtacha bali;

1

n

- berilgan topshriqni bajarganlar soni;

0

n

- berilgan topshriqni bajarmaganlar soni;

0

1

n

n

n

+

=

- umumiy ishtirokchilar soni;

X

S

- barcha ishtirokchilar individul balining standart chetlashuvi.

3-jadvalning quyi satrlarida mos ravishda har bir topshiriqning korelyasiya

koyefisentining yigindisi va o’rta arifmetigi keltirilgan. r

pb

koyefisentni aniqlash degani,

tanlangan testlar majmuasi sinovdan o’tuvchilar malakasining haqqoniyligini aniqlash maqsadi

(validlik) bajarilganligining mezoni hisoblanadi. Ushbu maqsadga erishish uchun test

topshiriqlari natijasi va individual ballar korelyasiyasi yuqori darajada bo’lishi lozim.

Tajriba sinovlarga ko’ra bu koyefisent r

pb

0.5 bo’lishi va test topshiriqlari o’rtasidagi

ozaro korelyasiyasi P

xy

0.3 bo’lishi lozim. Agar X va Y test topshiriqlari o’rtasidagi korelyasiya

1 ga yaqin bo’lsa, ulardan biri ortiqcha hisoblanadi.

Ushbu xulosalarga ko’ra 1

-

jadval ko’rinishda berilgan test natijalarining matrisasini 3

-

jadval natijalari asosida quyidagicha tahlil qilish mumkin.

Testlarning o’zaro korelyasiyasi manfiy bo’lmasligi lozim. Agarda birorta test

ko’pchilik testlarga nisbatan manfiy korelyasiyaga ega bo’lsa, u holda boshqa test natijalariga
nisbatan bu testga berilgan javob teskari bo’lishini bildiradi. Bu esa ushbu test topshirig’ining
mazmunida qo’pol xatoliklar mavjud yoki uning tuzilishi noto’g’ri (to’g’ri javob mavjud emas)
yoki bu test qaralayotgan yo’nalishga mos emas;

Agarda birorta testning inbdividual ballarga nisbatan korelyasiyasi r

pb

<0 bo’lsa

bunday test ham olib tashlanishi lozim.

Agar bir xil test topshiriqlar majmuasi va bir xil sinovdan o’tuvchilar guruhi uchun

natijalar jadvali o’zgarmasa bunday test topshriqlar majmuasi ishonchli majmua deyiladi.


background image

300

ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 7

Shuning uchun sinovning sifati test topshiriqlari majmuasiga bog’liq.

Testlar majmuasining ishonchlilik darajasini aniqlash uchun individual ballarga nisbatan

Pirson korelyasiya koyefisentini bir xil testlar majmuasi uchun bir necha marta o’tkazilgan
sinovlarda hisoblash lozim. Agar bir xil natijalar qayd qilinsa test majmuasi ishonchli bo’ladi.

Umuman test majmuasining ishonchliligini aniqlash uchun bir qancha usullar mavjud.

Klassik test nazariyasiga asosan testning ishonchlilik darajasi quyidagicha aniqlanadi

2

2

1

X

E

t

s

s

r

=

Bu yerda

2

E

S

test bali xatolik ulushining dispersiyasi,

2

X

S

- kuzatilgan test balining

dispersiyasi. Agarda xatolik mavjud bo’lmasa r

i

=1. Agar

2

E

S

=

2

X

S

bo’lsa test absolyut xato

hisoblanadi. Sinov xatoligi testning ishonchligi r

i

ga bog’liq.

t

X

E

r

s

s

=

1

j-

test topshirig’ining haqqoniy test ballari T ga nisbatan korelyasiyasi, uning boshqa test

topshirig’iga nisbatan korelyasiyasining o’rta qiymatiga bog’liq.

j

jT

r

r

=

(1)

Agar test topshiriqlari o’zaro yuqori korelyasiyaga ega bo’lsa u holda ular yuqori

ishonchlilikka ega bo’lib xatolik darajasi past bo’ladi.

Test topshiriqlarining haqqoniyligini aniqlash uchun iloji boricha ko’proq sinovchilar

ishtirok etishi lozim. Test majmuasining ishonchliligini aniqlash uchun quyidagi formulalardan
foydalanish mumkin:



=

=

=

=

=

=

=

=

2

1

1

2

2

1

1

2

1

1

1

N

i

i

N

i

i

N

i

i

N

i

i

N

i

N

i

i

N

i

i

j

i

t

Y

Y

N

X

X

N

Y

X

Y

X

N

r

(2)

Bu erda X

i

va Y

i

lar i

ishtirokchining mos ravishda 1 va 2- test sinovlaridagi individual

ballari. N ishtirokchilar soni.

r

i

ning qiymatini aniqlashda quyidagi usullar qo’llanilqadi:

a) Sperman Braun formulasi;

t

t

t

r

r

r

+

=

1

2

(3)

b) barcha test topshiriqlarining o’zaro o’rtacha korelaysiya koyefisentlariga asoslangan

usul:

R

M

R

M

r

t

)

1

(

1

+

=

(4)

c) test topshiriqlarining variasiyasi p

j

va q

j

ga asoslangan usul.





=

=

2

1

1

1

x

M

j

j

j

t

s

q

p

M

M

r

(5)

M test topshiriqlar soni,

2

X

S

sinovdan o’tuvchlar individual ballarning dispersiyasi.


background image

301

ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 7


REFERENCES

1.

Майоров А.Н. –

Теория и практика создания тестов для системы образования. –

М.:

«Интеллект

-

центр», 2001.

-

296 с.

2.

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

-

432 с.

3.

Ким В.С. Формирователь бинарных и корреляционных матриц // Тезисы
межвузовской научно

-

методической конференции “Наука и учебный процесс” 17

-

19 декабря,1996, Ч.2,

-

Владивосток,1996. С.95

-96.

4.

Ким В.С. Компьютерное тестирование, как элемент управления учебным
процессом // Вестник МГОУ. Серия "Педагогика", 2007, том 2.

-

С. 94

-98.

5.

I. Khujaev, J Khujaev, M Eshmurodov and K Shaimov. Differential-difference method to
solve problems of hydrodynamics. Journal of Physics: Conference Series 1333. 2019. -P.
1-8.

6.

M Kh Eshmurodov, K M Shaimov, I Khujaev and J Khujaev. Method of lines for

solving linear equations of mathematical physics with the third and first types boundary

conditions//Journal of Physics: Conference Series 2131, 2021. -P.1-10.

7.

KM Shaimov, MK Eshmurodov, I Khujaev, ZI Khujayev. The method of lines for

solving equations of mathematical physics with boundary conditions of the first and third

types//

AIP

Conference

Proceedings

2612,

030028

(2023).

https://doi.org/10.1063/5.0124614

8.

Eshmurodov M.X., Xaydarov J.K., Axmedova A.E.,Islamov K.S. Kiber tahdidlarni

aniqlashda mashinaviy o‘rganish texnologiyalarining roli // Modern Science and

Research, 4(6), 574

577.

9.

Eshmurodov M.X., Shaimov K.M., Elmurodov B.E., G’aybulov Q.M. Sun’iy intellekt

yordamida kiberxavfsizlikni mustahkamlash: zamonaviy yondashuvlar va algoritmlar //
Modern Science and Research, 4(5), 1758

1761.

References

Майоров А.Н. – Теория и практика создания тестов для системы образования. – М.: «Интеллект-центр», 2001. -296 с.

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

Ким В.С. Формирователь бинарных и корреляционных матриц // Тезисы межвузовской научно-методической конференции “Наука и учебный процесс” 17-19 декабря,1996, Ч.2, -Владивосток,1996. С.95-96.

Ким В.С. Компьютерное тестирование, как элемент управления учебным процессом // Вестник МГОУ. Серия "Педагогика", 2007, том 2. -С. 94-98.

I. Khujaev, J Khujaev, M Eshmurodov and K Shaimov. Differential-difference method to solve problems of hydrodynamics. Journal of Physics: Conference Series 1333. 2019. -P. 1-8.

M Kh Eshmurodov, K M Shaimov, I Khujaev and J Khujaev. Method of lines for

solving linear equations of mathematical physics with the third and first types boundary conditions//Journal of Physics: Conference Series 2131, 2021. -P.1-10.

KM Shaimov, MK Eshmurodov, I Khujaev, ZI Khujayev. The method of lines for

solving equations of mathematical physics with boundary conditions of the first and third types//AIP Conference Proceedings 2612, 030028 (2023). https://doi.org/10.1063/5.0124614

Eshmurodov M.X., Xaydarov J.K., Axmedova A.E.,Islamov K.S. Kiber tahdidlarni aniqlashda mashinaviy o‘rganish texnologiyalarining roli // Modern Science and Research, 4(6), 574–577.

Eshmurodov M.X., Shaimov K.M., Elmurodov B.E., G’aybulov Q.M. Sun’iy intellekt yordamida kiberxavfsizlikni mustahkamlash: zamonaviy yondashuvlar va algoritmlar // Modern Science and Research, 4(5), 1758–1761.