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