Связь с другими модулями

Анализ и результаты

· Возможность просматривать, как именно ответил каждый слушатель на тот или иной вопрос.

· Возможность просматривать детальную статистику по результатам тестирования.

· Возможность получать свободные ответы слушателей (короткое сочинение).

· Автоматический анализ качества тестов и вопросов:

· расчет коэффициента легкости и трудности вопроса - позволяет дифференцировать легкие и сложные вопросы;

· расчет дисперсии (вариаций) результатов тестовых заданий - определяется способность вопроса разделять слушателей на слабых и сильных, чтобы выявить бесполезные вопросы;

· анализ частоты выбора того или иного ответа - возможность отсеивать очевидные или легкие ответы.

· Возможность проводить тестирования в рамках оценки персонала, самостоятельно, в рамках программ обучения или в рамках дистанционных курсов.

· Возможность присваивать компетенции по результатам прохождения тестирования.

· Возможность использовать уведомления для оповещения тестируемых.

2.2. Как измеряется количество информации?

Какое количество информации содержится, к примеру, в тексте романа "Война и мир", в фресках Рафаэля или в генетическом коде человека? Ответа на эти вопросы наука не даёт и, по всей вероятности, даст не скоро.

А возможно ли объективно измерить количество информации? Важнейшим результатом теории информации является вывод:

В настоящее время получили распространение подходы к определению понятия "количество информации", основанные на том, что информацию, содержащуюся в сообщении, можно нестрого трактовать в смысле её новизны или, иначе, уменьшения неопределённости наших знаний об объекте.

Так, американский инженер Р. Хартли (1928 г.) процесс получения информации рассматривает как выбор одного сообщения из конечного наперёд заданного множества из N равновероятных сообщений, а количество информации I, содержащееся в выбранном сообщении, определяет как двоичный логарифм N.

Формула Хартли: I = log₂N.

Допустим, нужно угадать одно число из набора чисел от единицы до ста. По формуле Хартли можно вычислить, какое количество информации для этого требуется: I = log₂100» 6,644. То есть сообщение о верно угаданном числе содержит количество информации, приблизительно равное 6,644 единиц информации.

В качестве единицы информации условились принять один бит (англ. bit — binary, digit — двоичная цифра).

Бит в теории информации — количество информации, необходимое для различения двух равновероятных сообщений.
А в вычислительной технике битом называют наименьшую "порцию" памяти, необходимую для хранения одного из двух знаков "0" и "1", используемых для внутримашинного представления данных и команд.

Бит — слишком мелкая единица измерения. На практике чаще применяется более крупная единица — байт, равная восьми битам. Именно восемь битов требуется для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256=2⁸).

Широко используются также ещё более крупные производные единицы информации:

· 1 Килобайт (Кбайт) = 1024 байт = 2¹⁰ байт,

· 1 Мегабайт (Мбайт) = 1024 Кбайт = 2²⁰ байт,

· 1 Гигабайт (Гбайт) = 1024 Мбайт = 2³⁰ байт.

В последнее время в связи с увеличением объёмов обрабатываемой информации входят в употребление такие производные единицы, как:

· 1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 2⁴⁰ байт,

· 1 Петабайт (Пбайт) = 1024 Тбайт = 2⁵⁰ байт.

За единицу информации можно было бы выбрать количество информации, необходимое для различения, например, десяти равновероятных сообщений. Это будет не двоичная (бит), а десятичная (дит) единица информации.

Вопросы для самоконтроля: