Архив рубрики: Образовательные системы и педагогика

ФОРМИРОВАНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ГРАФИКА ИЗУЧЕНИЯ МАТЕРИАЛОВ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ В ЭЛЕКТРОННОЙ СРЕДЕ
В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОГО ВРЕМЕНИ ОБУЧЕНИЯ


УДК 004.85
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.023

М.А. Аникьева


В работе представлена методика персонализации в электронной образовательной среде графика изучения учебных материалов в рамках учебной дисциплины. Для решения поставленной задачи рассмотрены подходы к персонализации обучения, используемые в электронном обучении. Центральным аспектом исследования являлась возможность эффективно использовать выделенное для обучения время, что особенно актуально при обучении в вузе, по общему учебному плану. Были выявлены факторы, обуславливающие необходимость построения индивидуального графика обучения. К ним можно отнести различную начальную подготовленность обучающегося, личностные качества, разные подходы обучающихся к организации своей работы. Была отмечена взаимосвязь названных факторов со скоростью работы обучающегося и разработана функциональная схема процесса адаптивного управления учебной деятельностью обучающегося. Предлагаемая методика предполагает динамически изменять требования к уровню освоения учебного материала, в зависимости от текущих достижений обучающегося. Изучение учебного материала даже на уровне ниже запланированного, даст обучающемуся целостное представление об изучаемой предметной области. Анализ результатов практического применения методики в электронном образовательном курсе на платформе Moodle показывает, что обучающиеся за отведенное время на обучение в целом осваивают всю программу по учебной дисциплине.

Ключевые слова: электронное обучение, электронная образовательная система, персонализация обучения, индивидуальный график, уровень освоения учебного материала, учебная дисциплина, деятельность обучающегося, темп работы обучающегося.

Полный текст статьи:
Anikieva_4_19_1.pdf

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА АКАДЕМИЧЕСКОЙ МОБИЛЬНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ


УДК 004.8
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.017

Н.И. Юсупова, О.Н. Сметанина, А.В. Климова, А.И. Агадуллина


В статье рассмотрены и проанализированы процессы академической мобильности, показаны особенности каждого вида мобильности, выделены источники данных. Выявлены основные проблемы, возникающие при формировании образовательного маршрута, связанные с обработкой больших объемов информации. Обоснована необходимость автоматизации информационного сопровождения академической мобильности для обеспечения эффективной реализации индивидуального образовательного маршрута, на основе статистических данных. Обзор современного состояния проблемы показал, что в области управления образовательным маршрутом и академической мобильностью недостаточно раскрыты вопросы использования информационной поддержки. Авторами выделен процесс планирования образовательного маршрута в рамках академической мобильности, как наиболее трудоемкий, требующий привлечения знаний экспертов для принятия решений. Предложена организация информационной поддержки путем разработки моделей представления знаний (деревьев решений), основанных на применении продукционных правил вывода для анализа возможных решений при формировании образовательного маршрута. В основу «дерева решений» положены результаты анализа процедуры принятия решений в учебном процессе в рамках каждого вида академической мобильности. Разработанные правила позволяют реализовать в базе знаний опыт и знания экспертов при принятии решений, связанных с академической мобильностью. Разработанная авторами система внедрена в учебный процесс и используется сотрудниками деканата.

Ключевые слова: поддержка принятия решений, образовательный маршрут, академическая мобильность, деревья решений, модели представления знаний, продукционные правила.

Полный текст статьи:
YusupovaSoavtors_4_19_1.pdf

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В АКТИВИЗАЦИИ УЧЕБНО-ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБУЧАЮЩИХСЯ


УДК 378.147
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.014

С.Х. Биджиева, Ф.Ю. Боташева, Л.М. Эльканова


В статье рассматривается проблема влияния информационных технологий обучения на активизацию учебно-познавательной деятельности обучающихся высших учебных заведений. Цель исследования заключается в изучении влияния информационных цифровых технологий на активизацию учебно-познавательной деятельности обучающихся медицинского института в процессе изучения естественнонаучных дисциплин. В работе раскрывается роль естественнонаучных дисциплин в профессиональном становлении обучающихся медицинского вуза; на основе использования соответствующего методического инструментария (наблюдения, анкетирования, анализа результатов образовательной деятельности, опроса, тестирования, методов статистической обработки данных) определены сущность и структура учебно-познавательной деятельности обучающихся; выявлены возможности информационных цифровых технологий в активизации учебно-познавательной деятельности обучающихся в процессе изучения естественнонаучных дисциплин; выделены психолого-педагогические условия эффективного применения информационных цифровых технологий в активизации учебно-познавательной деятельности обучающихся медицинского института в процессе изучения естественнонаучных дисциплин. Результаты исследования показали, что систематическое использование информационных цифровых технологий при: усилении эмоциональной привлекательности учебно-познавательной деятельности; реализации дифференцированного и индивидуального подходов в учебно-воспитательной деятельности; организации учебного процесса как совместной деятельности преподавателя и обучающихся в диалектическом единстве трех сторон: личностной, функциональной, предметной и формирования в совместной деятельности социально-профессиональной рефлексии; адекватном контроле, анализе и оценке результатов самостоятельной деятельности в учебно-воспитательном процессе медицинского вуза в ходе изучения естественнонаучных дисциплин способствует активизации учебно-познавательной деятельности, развитию всех его компонентов.

Ключевые слова: единое информационное пространство, информационная цифровая среда, информационные цифровые технологии, мультимедийные лекции, виртуальные лабораторные работы, веб-квесты, учебно-познавательная деятельность, психолого-педагогические условия.

Полный текст статьи:
BijievaSoavtors_4_19_1.pdf

ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ DATA MINING ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ ОБУЧЕНИЕМ


УДК 004.89
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.006

П.Б. Скрипко, В.С. Дунин, Е.А. Клейменов


В статье рассматриваются особенности и результаты применения инструментов интеллектуального анализа данных – приложения для построения деревьев решений See5, с помощью которого на основе данных социологического опроса определяется ряд параметров, наиболее значимых для оценки удовлетворенности обучением. Наряду с особенностями применения программного инструмента анализа данных в работе показан порядок подготовки данных для загрузки и дальнейшего анализа. При этом представлены не только форматы файлов, загружаемых в приложение, но и подходы к очистке и агрегированию исходных данных, в том числе и в целях снижения их размерности. Интерпретация результатов построения деревьев решений – правил классификации, полученных в ходе обработки – направлена в том числе на выбор оптимальных настроек обработки исходных данных. Построенный с использованием данных социологического опроса классификатор показал, что существенное влияние на классификацию оказывают такие параметры, как атмосфера межличностных отношений, признание достижений обучаемого, престиж образовательной организации. Также в работе приведена процедура оценки прогнозных значений удовлетворенности обучаемых на основе ввода предполагаемых значений классификационных признаков.

Ключевые слова: общественно-политические системы и процессы, выборы, политический анализ, революции, международные отношения, агент-ориентированное моделирование.

Полный текст статьи:
SkripkoSoavtors_4_19_1.pdf

ПОЛУЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЦЕССОМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПРОВЕРКИ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ОТКРЫТЫХ ЗАДАЧ


УДК 005.9
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.030

В.А. Латыпова


Одним из важных этапов в управлении является этап сбора информации. От полученной при сборе информации зависит эффективность управления. Методы сбора информации зависят от специфики объекта управления. В обучающих системах при управлении процессом обучения основной информацией являются результаты тестирования. Собранная статистика по результатам тестирования является основой для принятия управленческих решений. Проблема возникает, когда в курсе предусмотрено выполнение задач, при проверке решения которых нельзя использовать тесты: сложные открытые задачи. В системах дистанционного обучения и на платформах массовых открытых онлайн курсов для проверки решения таких задач используются различные методы. Последние рассмотрены в данной статье. Выделены классы методов: методы, реализуемые стандартными средствами обучающих систем (самопроверка студентом, взаимопроверка однокурсниками, ручная проверка тьютером или внешними экспертами); методы, реализуемые расширением функционала обучающих систем (ситуационное задание); методы, реализуемые внешними программными средствами (специальные методы под конкретную предметную область). Определена применимость методов для получения информации при управлении процессом дистанционного обучения. Выявлено, что достоверная и полная информация может быть получена лишь при использовании ситуационного задания и специальных методов под конкретную предметную область.

Ключевые слова: дистанционное обучение, сбор информации, управление процессом обучения, сложная открытая задача, метод проверки, ситуационное задание.

Полный текст статьи:
Latypova_3_19_2.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАБОРА КОНТРОЛЬНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ
С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКОГО МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ И МЕТОДА, ОСНОВАННОГО НА ИЗМЕРЕНИИ ЛАТЕНТНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ


УДК 519.876.2
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.024

Н.Е. Красова, Н.А. Алейникова


В статье рассматривается математическое моделирование задачи многокритериального выбора контрольных мероприятий для проведения текущего контроля успеваемости c помощью двух методов: метода нечеткого анализа иерархий и метода, основанного на измерении латентных переменных (метода Раша). Оба метода относятся к экспертным методам. Достоинство использования нечеткого метода анализа иерархий состоит в описании относительных значений атрибутов с помощью нечетких чисел вместо точных. Благодаря этому эксперт получает возможность не только оценить степень предпочтения одного объекта над другим, но и выразить в этой оценке свои сомнения, опыт, интуицию. Главным недостатком данного подхода является сложность и трудоемкость вычислений. Преимущества метода Раша в простоте вычислений, в переходе от субъективных оценок экспертов к объективным, обладающим свойством линейности. В рамках построенной иерархической модели, направленной на увеличение эффективности процесса обучения, определены веса разных видов контрольных мероприятий этими методами. В дальнейшем полученные веса могут быть использованы в качестве параметров в моделях формирования набора контрольных мероприятий, основанных на минимизации трудности их осуществления и максимизации их полезности.

Ключевые слова: методы экспертного оценивания, матрица парных сравнений, нечеткий метод анализа иерархий, латентные переменные, метод Раша.

Полный текст статьи:
KrasovaAleynikova_3_19_1.pdf

КОНЦЕПЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ДИСТАНЦИОННОГО АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ РЕШЕНИИ СЛОЖНЫХ ОТКРЫТЫХ ЗАДАЧ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БАНКА ОШИБОК


УДК 005.9
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.015

В.А. Латыпова


Актуальность исследования обусловлена высоким влиянием ценовой Дистанционное обучение имеет широкое распространение. Данное обучение может проходить как в рамках конкретного вуза в системе дистанционного обучения, так и без привязки к вузу на платформах массовых открытых онлайн курсов. При наличии в учебном курсе задач, решение которых не может быть проверено с помощью тестов, в существующих обучающих системах возникают проблемы при управлении: на уровне управления усвоением знаний и умений конкретным студентом и на уровне управления процессом обучения. В статье описан класс задач, вызывающий трудности при управлении дистанционным обучением: сложные открытые задачи. Предложена концепция управления процессом дистанционного автоматизированного обучения с использованием банка ошибок при решении такого класса задач. Концепция базируется на системном и процессном подходе к управлению обучением, классификации ошибок, допускаемых студентами при решении сложных открытых задач, принципе иерархичности управления, автоматизированном обучении. Для повышения эффективности управления предлагается использовать помимо систем дистанционного обучения, реализующих функцию автоматизированного обучения, также специализированный программный комплекс, содержащий модули автоматизированной проверки, сбора и обработки информации, и принятия решений.

Ключевые слова: дистанционное обучение, автоматизированное обучение, классификация ошибок, процессное управление, управление процессом обучения, сложная открытая задача.

Полный текст статьи:
Latypova_3_19_1.pdf

МЕТОДИЧЕСКИЕ И ДИДАКТИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИКЕ БАКАЛАВРОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ


УДК 378.016:51
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.013

Л.С. Сагателова, Е.Г. Шведов


В статье раскрываются методические и дидактические особенности использования средств информационных технологий в процессе обучения математике бакалавров технических специальностей. Дидактический аспект реализации математического образования с использованием информационных технологий основывается на тщательном отборе содержания обучения в соответствии с ФГОС 3+ ВПО; методический – предполагает выбор эффективных форм проведения занятий с использованием возможностей информационных технологий, организацию самостоятельной работы (аудиторной и неаудиторной). Дается определение понятию «информационные технологии обучения». Приводятся примеры активно используемых средств информационных технологий, что позволяет непрерывно совершенствовать как содержание, так и методику преподавания, повышать результативность. Процесс обучения математике строится на основе ориентации на требования будущей профессии с учетом индивидуальных особенностей студентов. Усиление прикладной составляющей осуществляется за счет введения спецкурсов по математике, разработанных совместно с профилирующими кафедрами, а также решения профессионально-ориентированных задач с использованием таких программных средств, как Excel, Mathcad, Maplе, Mathematica и др.В статье приводится пример профессионально-ориентированной задачи и подробно описываются этапы организуемой преподавателем деятельности студентов по ее решению. В статье отмечается, что студенты, активно использующие информационные технологии, более успешны в изучении сложных разделов математики.

Ключевые слова: информационные технологии в обучении математике, профессионально-прикладная направленность, профессионально-ориентированные задачи.

Полный текст статьи:
SagatelovaShvedov_3_19_1.pdf

АДАПТИВНАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КАК СРЕДСТВО ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ОБУЧЕНИЯ ПРИ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ


УДК 004.9, 37.04
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.25.2.007

Н.В. Даценко, С.А. Горбатенко, В.В. Горбатенко


В статье предложен один из наиболее эффективных способов реализации дифференцированного подхода при подготовке специалистов в области информационных технологий (ИТ), заключающийся в использовании адаптивной автоматизированной системы обучения. Система позволит хранить большой объем учебной информации, при необходимости осуществлять ее модификацию, а также адаптацию к разным категориям пользователей в зависимости от уровня начальной подготовки, проводить проверку сформированности компетенций и анализ ошибок, допущенных студентами в процессе контрольного тестирования. Информационное обеспечение системы включает реляционную базу данных (БД), которая содержит теоретическую информацию по дисциплине, упражнения и контрольные задания по всем темам, адаптированные к различным категориям студентов, а также таблицу, в которую во время проведения контрольного тестирования вносятся все ошибочные ответы пользователей с целью дальнейшего анализа. Программное обеспечение содержит модуль автоматической классификации пользователей, который на основе метода кластерного анализа на этапе входного контроля позволяет сформировать четыре группы студентов в зависимости от уровня остаточных знаний, полученных в процессе изучения предшествующих дисциплин, соответствующих оценкам «отлично», «хорошо», «удовлетворительно» и «неудовлетворительно», с целью проведения дифференциации учебного материала. Программный модуль обучения предназначен для решения задач приобретения новых знаний по ИТ-дисциплинам обучающимися разных групп, использования полученных теоретических знаний при выполнении практических заданий и проверки уровня сформированности компетенций. В том случае, если уровень не достиг базового, модуль анализа ошибок позволяет определить, какие темы дисциплины вызвали наибольшие затруднения у студента с целью прохождения повторного обучения.

Ключевые слова: дифференциация обучения, ИТ-дисциплины, повышение качества подготовки специалистов, адаптивная автоматизированная система, автоматическая классификация, кластерный анализ.

Полный текст статьи:
DatsenkоSoavtori_2_19_1.pdf

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ НА КУРСАХ ИЗУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ


УДК 004.58
ВАК 05.13.18
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.043

Т.Е. Есин, И.Н. Глухих

Использование автоматической обратной связи может существенно повысить успешность начинающих изучать программирование, в особенности на тех, кому приходится учиться внутри большой группы, а время преподавателя ограничено. В статье предложен подход к созданию автоматической обратной связи, основанный на предыдущих решениях. Подход заключается в формировании пространства программных решений – взвешенного графа. Узлами в графе является программный код, вес ребра – количество изменений и действия, которые нужно выполнить, чтобы перейти из одного состояния в другое. Для уменьшения количества уникальных решений проводится нормализация исходного кода с помощью ряда преобразований и построения абстрактного синтаксического дерева. Обратная связь – подсказка следующего шага, которую можно сгенерировать после того, как новое решение будет добавлено в существующий граф и выявлен путь, приводящий к более правильному состоянию. Таким образом, с помощью обратной связи можно достигнуть верного решения. Использование пространства решений также позволяет узнать, какие решения наиболее распространены, какие ошибки возникают и какие пути их исправления предпочитают учащиеся. Поскольку такой подход основан исключительно на данных, от преподавателя не требуется значительного взаимодействия, что делает его масштабируемым и адаптируемым.

Ключевые слова: интеллектуальные образовательные системы, курсы программирования, обратная связь, анализ образовательных данных, learning analytics.

Полный текст статьи:
EsinGlukhikh_1_19_1.pdf