Технологическая составляющая и потоки мультимедийных составляющих занимают все более главенствующее значение в образовательной сфере. Образовательные технологии активно используются в современном мире, совершенствуя механизм обучения и всех учебных процессов, позволяя получать необходимые знания в любом месте, в любое удобное время, но при этом неся с собой большую когнитивную нагрузку на пользователей [4].

Мультимедиа технологии в сфере образования вызвали появление огромного количества новых методик, инструментов и ресурсов в преподавании [7], что позволило обучающимся стать более независимыми и самостоятельными в работе, сэкономило немало времени, как преподавателям, так и обучающимся [2].

Для оценки латентных параметров (субъективных понятий) авторами настоящей статьи было введено понятие логита, условной единицы, которую легко можно перевести в любую другую шкалу. Ввиду этого был сделан вывод, что лучшими методами для анализа являются логит-анализ и пробит-анализ [5].

Логит-анализ имеет более простую формулу для вычислений:

, (1)

где z – управляющий параметр; f(z) – отклик.

Пробит-модель же имеет следующий вид:

, (2)

где Ф – интегральная функция распределения стандартного нормального распределения; X – вектор факторов; b – неизвестные параметры, которые требуется оценить.

В связи с этим авторами настоящей статьи была выбрана логит-модель для последующих вычислений. А на основе логит-анализа построена более усовершенствованная модель – модель Раша. Основное преимущество использования модели Раша в оценке качества выбора состоит в том, что эта модель опирается на такие понятия, как «сложность запроса» и «заполнение контентом» [6].

В виде параметров качества авторами были выбраны релевантность, пертинентность и когнитивность ввиду того, что они показывают степень гармонизации системы (систематизация, унификация состава, свойств и признаков составляющих контента).

В модели Раша [1] и её обобщениях вводится понятие вероятности P выдачи отклика, отвечающего параметрам качества, системой, которая заполнена контентом q, запроса сложностью b, зависящей от параметров системы и запроса. Зависимость P от уровня измеряемого свойства системы и сложности запроса называется функцией успеха. В однопараметрической логистической модели Раша данная вероятность определяется лишь разностью уровней заполнения контентом системы θ и сложноти запроса β:

, (3)

что и позволяет считать модель Раша однопараметрической (единственным параметром является выражение (θ −β)).

Таким образом, в результате исследования была создана модель, с помощью которой возможно оценить качество выбора объекта информационной системой применительно к дидактическому информационному полю.