Создание компьютерных тестов и диалоговых тренажёров. Олег Вадимович Мерецков. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Олег Вадимович Мерецков
Издательство: ЛитРес: Самиздат
Серия:
Жанр произведения: Компьютеры: прочее
Год издания: 2019
isbn: 978-5-5321-0237-8
Скачать книгу
мы начнем конструировать свой тест, я предлагаю выполнить несколько настроек.

      Согласно имеющемуся сценарию, тест будет состоять из 8 вопросов разных типов. Мы предполагаем, что тест будет оцениваемый. Это означает, что за каждый ответ будут начисляться баллы и в завершении теста будет дана оценка общего результата тестирования в зависимости от количества набранных баллов – путем сравнения их с некоторым, предварительно определенным пороговым уровнем. При наборе баллов больше или равных этому пороговому уровню тест будет считаться пройденным успешно, в противном случае – тест будет считаться несданным.

      Для настройки правил оценивания теста запустим диалоговое окно «Свойства теста», выбрав в верхнем меню главного окна iSpring Quizmaker пункт «Свойства» (пиктограмма с «колесиком» – см. рис. 15). Нас будут интересовать вкладки «Оценивание теста» и «Свойства вопросов».

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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