Предложен метод обработки данных для оценки погрешности измерения шкалированных (тестовых) баллов. Он включает в себя разделение заданий на два параллельных варианта (полутеста), масштабирование первичных баллов полутестов до эффективных первичных баллов по полному тесту и преобразование их в шкалированные тестовые баллы. Показано, что метод позволяет с высокой точностью оценить погрешность измерения.
Предложен подход к визуализации данных, который использует удаление части данных, соответствующих наиболее редким значениям. В случае сильно зашумленных данных этот метод помогает устранить вклад нетипичных значений и обеспечивает значительное увеличение наглядности графиков рассеяния. С. 24-40. (на англ.)

A data processing method is proposed for estimating the measurement error of scaled test scores; this involves scaling half-test raw scores to effective full-test raw scores and converting them to scaled test scores. It is shown that the method allows to estimate the measurement error with high accuracy.
The proposed approach to data visualization involves the removal of the part of the data corresponding to the rarest values. In the case of very noisy data, this method helps to eliminate the contribution of atypical values and provides a significant increase in the visibility of scatter plots.

Авторы представляют разработанный ими вариант системы проведения экспериментальных туров олимпиады по физике с использованием виртуальных лабораторий. Приводится описание используемых технологий. Функциональные особенности виртуальных лабораторий проиллюстрированы на конкретных примерах.