パターン・組み合わせ問題タイプの詳細資料

概要

パターン一致問題タイプは、短いフリーテキストの学生の解答が指定された解答パターンと一致するかどうかをテストするために使用されます。

パターンマッチは、 ショートアンサーの問題タイプに代わる、より洗練された方法です。

  • 英語の辞書の有無にかかわらず、つづりの誤りに対応する能力
  • 同義語および代替句の指定
  • 柔軟な語順
  • 単語の近さをチェックします。

ある種の反応については、ヒトマーカーのコホートによって提供されるものと同等かそれより優れているマーキングの正確さを提供することが示されている。

パターンマッチは、あなたが任意の数のレスポンス組み合わせ問題パターンに対してマッチさせたい学生のレスポンスを持っていることに基づいて機能します。各パターンは、一致が見つかるまでフィードバックとマークが割り当てられるまで順番に比較されます。

パターンマッチを使用するための鍵は、正確にマーキングすることの合理的な希望があるという問題を作成することです。それゆえ、問題ステムを書くことは、これらの問題を書くことの最も重要な部分です。

パターンの問題テキスト、評定および一般的なフィードバックはquestion.pngに一致します。

問題の構成要素

問題名 :説明的な名前が賢明です。この名前は学生には表示されません。

問題文 :あなたは問題を述べるためにエディタの全機能を使用することができます。

pmatch問題text.png

解答ボックスを配置する

解答ボックスは、一連のアンダースコア、例えば____を含めることによって問題ルービック内に配置することができる。実行時には、解答ボックスが下線を置き換えます。このアクションを引き起こすのに必要なアンダースコアの最小数は5です。入力ボックスのサイズは__XxY__で指定することもできます。例えば__20x1__は幅20桁、高さ1行のボックスを生成します。下線がない場合、解答ボックスは問題の後に配置されます。

デフォルト評点 :問題の採点方法を決め、一貫性を保つようにします。

一般的なフィードバック :すべての問題に、このボックスに正しい答えと十分に機能した説明を記入しておくことをお勧めします。このボックスの内容は、解答が正しいか間違っているかに関係なく、すべての学生に表示されます。パターンマッチの問題タイプの場合は、(iCMA定義フォームから)生成された「正しい答え」を使用することに依存させることはできません。

いつものように、一般的なフィードバックエリアは正しい答えを含み、あなたが考慮すべき最初のパターンマッチを与えます。

最初のパターンmatch.pngでの一般的なフィードバック

注:2つの$$文字で囲まれたテキストはTeXであり、それはあなたのMaths フィルタ (あなたが以前に有効化/インストールしたこと)によってレンダリングされます。

解答を入力するためのオプション

answers.pngを入力するためのオプション

大文字と小文字の区別 :いいえまたははい。

下付き文字/上付き文字の使用を許可する :いいえまたははい。学生が入力した任意の添字はの標準タグの間に彼らの解答に含まれています。例えば:

  • 水の公式はH 2 Oです。
    • 水の公式はH 2 Oです。
  • 光速は約3×10 8 m s -1である。
    • 光速は約3x10 8 ms -1です。

実行時に、キーボードユーザーは、上矢印キーと下矢印キーを使用して、標準、下付き文字、および上付き文字の間を移動できます。問題にこの情報を含めることをお勧めします。 HTMLエディタの 'カスタム文字の挿入'リストにある上向き矢印と下向き矢印はスクリーンリーダーには表示されないので、「上向き矢印」と「下向き矢印」の語も含める必要があります。 。

答えが20語を超える場合 :解答を20語に制限することを強くお勧めします。制約のない返答を許可すると、正しい返答と間違った返答の両方が発生することがよくあります。どちらにしても一貫してマークを付けることは困難です。

学生の綴りをチェックする :「体温」を綴るためにいくつの方法を知っていますか。 14を見ました!あなたは、Moodleシステムの辞書に載っている単語を主張することによって、マーキングの正確さを向上させます。

これらの単語を辞書に追加する :標準の辞書にない専門的な科学的、技術的、医学的用語を扱うときは、このフィールドを使って追加する必要があるでしょう。それらの間にスペースを入れてあなたの言葉を入力してください。

次の文字をスペースに変換しますパターンマッチでは、単語はスペース間の文字のシーケンスとして定義されます。感嘆符と疑問符も単語の終わりを示すために使用されます。期間は特別な場合です。完全な停止としては単語の区切り文字でもありますが、小数点としてはそうではありません。他の句読点はすべて解答の一部と見なされますが、このオプションを使用すると削除できます。

同義語を入力するためのフィールド(SI単位の問題には関連付けられていません).png

単語と同義語 :すべての単語と同義語は、解答組み合わせ問題によって適用されるものとして指定されています。完全な言葉である必要はありませんが、ワイルドカードを使用した語幹にすることができます。

同義語は単一の単語のみである可能性があります。つまり、同義語リストで代替句を指定する機能は許可されていません。

上記の例から、解答の一致の中でoilという単語が出現すると、一致が実行される前に、 oil | Gly * * | paraf *に置き換えられます。

レスポンスマッチtop.png

レスポンスマッチbottom.png

水の上の油の他の例から:

レスポンスマッチの比重.png

この例は、パターン一致が複雑な解答の一致をサポートすることを示しています。ここに4つの許容できる句があり、それぞれにさまざまな代替単語があります。

最初のフレーズmatch_mw(less * | small | low * | light * dens * | [比重] |水より* sg)を取ります。これは、「水より密度が低い」または「水より比重が低い」と一致します。詳しい説明はパターンマッチの構文の節を見てください。

解答 :この例は、パターン組み合わせ問題が複雑なレスポンス組み合わせ問題をサポートすることを示しています。

最初の解答フィールドmatch_o(ampere candela kelvin mole)は、組み合わせ問題オプション 'o'によって任意の順序で単語を与えることができるという追加の機能を備えた4つの単語の完全一致です。

解答フィールドmatch_ow(アンペア・カンデラ・ケルビン・モール)には、同じ4つの単語が必要ですが、ここでも順不同ですが、他の単語も使用できます。

3番目の解答フィールドmatch_mow(ampere candela kelvin mole)は、辞書にまだあるつづりの間違い、たとえばmoleの代わりにmuleを許可します。

詳しい説明はパターンマッチの構文の節を見てください。

評定 :「なし」から100%の間。少なくとも1つの解答に100%のマークが必要です。

フィードバック :Answerのレスポンス組み合わせ問題ルールによってレスポンスが組み合わせ問題された人に提供される具体的なフィードバック。

一致しないすべてのレスポンスへのフィードバック

一致しない解答すべてに対するフィードバックは、[その他の解答]フィールドに入力してください。

複数回受験section.png

解答の処理方法

パターンマッチが実行される学生の解答の基本単位は単語です。単語はスペース間の文字のシーケンスとして定義されます。完全停止(小数点は除く)、感嘆符、疑問符も単語の末尾として扱われます。

数字は単語の特殊な例であり、値によって一致し、それらが与えられる形式によっては一致しません。 match_w(25 ms -1は以下の正しい解答に一致します。 25ミリ秒-1、2.5e1ミリ秒-1、2.5×10-1ミリ秒-1

数字と単語のターミネータ(<space> <full stop>?と!)を除いて、 パターンマッチは与えられたものと一致します。大文字と小文字の区別が重要であるかどうかは、;:などの句読点の重要性と同じように判断することになります。

解答は、近接している必要がある単語も同じ文に含まれている必要があることを除いて、全体として扱われます。

パターンマッチの構文

一致の構文は3つの部分に分けられます。

  1. 一致するオプション、例えばmow
  2. たとえば、 トムディックが一致する単語を単語内の特殊文字とともに使用します。
  3. and、or、 matchの組み合わせではなく、例えばmatch_any()

組み合わせ問題オプション

一致するオプションtop.png

一致するオプションbottom.png


組み合わせ問題オプションは、単語の末尾にアンダースコアを付けてmatchに追加され、組み合わせることができます。典型的なマッチは可能にするためにオプション 'mow'を組み合わせたものです

  1. つづりの間違い
  2. 任意の語順
  3. 余分な言葉

そしてmatch_mow(マッチさせる単語)を書きます。

特殊キャラクター

特殊文字.png

いくつかの特殊文字は、それらを '\'文字で 'エスケープ'することで一致させることができます。したがって、match(\ |)は '|'に一致します。 _、[、]、および*も同じです。丸括弧と一致させたい場合は、match(\(\))が正確に '()'と一致します。

組み合わせ

matches.pngを組み合わせる


match_all()、match_any()、not()はすべてネストできます。


パターンマッチの例top.png

パターンマッチの例bottom.png

一致ルールの作成に関するアドバイス

さまざまな学生コホートが問題に答えるために使用するフレーズの多様性をどうやって推測できるでしょうか。もちろんできませんが、すべてを記録することができ、時間の経過とともに学生の解答のバンクを作成し、それを基にして解答の照合を行うことができます。そして、次第にあなたはあなたの解答がどれほどうまく対応するのかに驚くかもしれません。

レスポンス組み合わせ問題について説明する前に、強調しておく価値があります。

  1. 出発点はあなたがあなたが正確に印を付けることができるであろうとあなたが信じるという問題を作成することです。
  2. あなたが問題をどのように表現するかは重要な影響を及ぼします。
  3. パターン組み合わせ問題は、単に正しいか間違っているかを示すという単一の説明を求めているときに最も効果的です。問題の中の複数の部分を扱うこと、または部分的なマークを割り当てることは、非常に難しい作業であり、すぐに研究プロジェクトに変わることがわかります。
  4. 本物の学生からの著しい反応のバンクは、組み合わせ問題パターンを開発するための不可欠な出発点です。あなたの最初の学生からの解答を得るために、人間がマークした作文問題で問題を使うことを考えてください。あるいは、最初に、すべての解答が受信された後にマークが割り当てられる遅延フィードバックテストで問題を使用します。
  5. この問題タイプでは、他のすべての問題タイプよりも、学生の解答を監視し、必要に応じて解答の一致を修正することが求められます。解答の一致は「十分に良い」と判断し、「確認する必要がある解答の数はいくつか」と不思議に思うかもしれません。残念ながら、この問題に対する簡単な答えはありません。時々200の解答は十分でしょう。他の時には、これ以上のことをしなければならないかもしれません。あなたがそれを心に留めているならば
    1. リストから選択するのではなく、学生に解答を作成するよう依頼すると、より多くの学生に依頼されます。つまり、これを行うことは価値があります。
    2. マーク体系に従う人間のマーカーもまた可決です。同上。
  6. ステミングは、さまざまな単語の末尾に対応するための一般的な方法です。たとえば、mov *は 'moved'や 'moves'、 'moving'などに対応します。
  7. 学生は意図的に間違っている解答を入力しません。なぜ彼らは?これは、システムを破ろうとする学者とは対照的です。その結果、あなたは学生が正しい反応を入力しているのに「それはそうではありません」という前に来ることを見つけることができないでしょう。
  8. 近接制御を使用すると、ある単語を別の単語にリンクできます。
  9. 組み合わせ問題スキームの早い段階で明らかに誤った解答をマークすると、全体的な精度が向上することがよくあります。
  10. 正解と不正解の両方を含む解答を扱うには、見方をする必要があります。あなたはそのようなすべての反応を正しいか間違っているかのどちらかにマークします。コンピュータはあなたの指示を一貫して実行し、あなたのマーク体系を一貫して適用するよう一群の人間のマーカーに尋ねます。
  11. あなたは> 95%の正確さを目指すべきです(私達の試験では私達の人間の評定者は92%-96%の範囲でした)。しかし、もちろん、継続的な努力に対する通常の利益の減少を考えると、合理的な限り高い目標を設定します。

歴史

ここで説明されているレスポンス組み合わせ問題の基本的な構造は、1970年代にリーズ大学のコンピュータベース学習ユニットで開発され、リーズオーサリング言語に組み込まれました。単語の基本単位、allowAnyChars、allowAnyWords、allowAnyOrderの一致オプション、およびOR機能はすべて、Leeds Author Languageにさかのぼります。

1976年に、コンピュータベースの学習ユニット、リーズ大学の化学部門、およびシェフィールドポリテクニックのコンピュータセンター(現在はシェフィールドハラム大学)が主催したCALCHEMプロジェクトが、Leeds Author Languageのポータブル版を作成しました。

マイクロコンピュータ用のポータブル版は、1982年にOpen University、Midland Bank(当時のように、現在MidlandはHSBCの一部です)およびImperial Collegeによって開発されました。この時点で、1文字と複数文字のワイルドカードが追加されました。

「or」リストの追加のスペルミス、近接、およびWordグループは、2006年から2009年の間にフリーテキストレスポンスの組み合わせ問題を検討するOpen University COLMSCTプロジェクトの一環として追加されました。

参考文献

Philip G. ButcherとSally E. Jordan、短いフリーテキストの学生の解答に対する人間とコンピュータのマーキングの比較、Computers&Education 55(2010)489-499

この情報は、2014年9月17日、 http: //www.open.edu/openlearnworks/mod/oucontent/view.php ? id = 52747&section = 2.2.1からコピーされたものです。

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