КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ЭКОСИСТЕМЫ
DOI:
https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-390-401Ключевые слова:
индивидуальная образовательная траектория, образовательная экосистема, персонализация, дистанционное образованиеАннотация
В данной статье авторы рассматривают современные подходы, применяемые в дистанционном образовании, определяют проблемы дистанционного обучения, в частности проблему обратной связи, релевантности, поиска необходимых курсов, а также актуальности курсов с учетом развития компетентностной парадигмы получения знаний. В ходе работы исследуются идеи, способные улучшить обратную связь и качество получаемых знаний, персонализировать изучаемый материал, а также учитывать актуальность изучаемых курсов на рынке труда. Изучается идея индивидуальных образовательных траекторий, формируемых в зависимости от индивидуальных навыков, возможностей студента, а также его целей. Предложена концептуальная модель интеллектуальной образовательной экосистемы, описывается ее структура и метрики. На основе данной концепции планируется разработка СППР для построения персональных рекомендаций в дистанционном образовании с использованием современных методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Скачивания
Библиографические ссылки
Алексеев В.Е., Таланов В.А. 2005. Графы. Модели вычислений. Структуры данных. Нижний Новгород: Издательство Нижегородского гос. университета, 307 с.
Афанасьев А.Н., Войт Н.Н. 2013. Прогнозирование индивидуальной траектории обучения на основе модели обучаемого с нечёткими характеристиками в автоматизированных системах обучения. Вестник Ульяновского государственного технического университета. 4 (64): 58–61.
Беляев Р.В., Кравец О.Я. 2011. Автоматизация адаптивного управления траекториями обучения. Вестник ВГТУ. № 7. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-adaptivnogo-upravleniya-traektoriyami-obucheniya (дата обращения: 30.11.2019).
Глущенко А.И. 2009. Разработка метода адаптивного управления обучением по индивидуальной образовательной траектории: автореф. дис. канд. техн. наук. Москва, 19 с.
Гримута А.В, Шевченко В.И. Обзор программных систем управления обучением, используемых высшими учебными заведениями. Сборник статей всероссийской студенческой научно-технической конференции «Мир компьютерных технологий». Севастополь: Севастопольский государственный университет, 2019. С. 224–229. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41381634 (дата обращения: 20.02.2020)
Евстигнеев В.А. 1985. Применение теории графов в программировании. Под ред. А.П. Ершова. Москва: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 352 с.
Козлова Е.С., Черкасов А.М., Макашова В.Н., Давлеткиреева Л.З. 2017. Проектирование функциональных возможностей курса системы дистанционного обучения высших школ с учетом индивидуальной траектории обучающихся. International Journal of Open Information Technologies, 50 (4): 78–84.
Кравец О.Я., Заславская О.Ю. 2012. Компетентностная парадигма построения индивидуальной образовательной траектории на основе обратной связи в системе управления обучением. Новый университет. 2 (11): 3–11.
Лаврентьев М.А., Шабат Б.В. Методы теории функций комплексного переменного. 4-е изд., М.: Наука, 1972.
Левитин А.В. 2006. Алгоритмы. Введение в разработку и анализ. М.: Вильямс, 576 с.
Любченко В.В. 2011. Метод будування навчальної траєкторії в умовах мобільного навчання. Вісник Національного технічного університету «Харківський полiтехнiчний інститут»: збірник наукових праць. Тематичний випуск: Інформатика i моделювання. 17:81–85.
Мащенко Е.Н., Шевченко В.И., Ченгарь О.В. 2017. Современные информационные технологии в дистанционном образовании. Сборник статей Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и образовании "ИНФОТЕХ – 2017"» Севастополь: ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет», С. 116–119. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=32238461 (дата обращения: 20.02.2020)
Серебровский В.В., Ткаченко А.В., Ткаченко А.И. 2013. Инновационные технологии в образовании: обучение по индивидуальной траектории. Известия Юго-Западного государственного университета. 1 (46): 26–31.
Солдаткин Е.В. 2013. Алгоритм формирования учебной программы на основе композиции нечетких множеств. Cloud of science. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-formirovaniya-uchebnoy-programmy-na-osnove-kompozitsii-nechetkih-mnozhestv (дата обращения: 30.11.2019).
Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн. 2006. Алгоритмы: построение и анализ. Introduction to Algorithms. 2-е изд. М.: «Вильямс», С. 1296.
Федеральный закон от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_140174, свободный.
Chen C., Duh L. 2008. Personalized web-based tutoring system based on fuzzy item response theory. Expert Systems with Applications, 34(4), 2298–2315.
Chen C. 2008. Intelligent web-based learning system with personalized learning path guidance. Computers & Education, 51 (2), 787–814.
Hsu M. 2008. A personalized English learning recommender system for ESL students. Expert Systems with Applications, 34 (1), 683–688.
Lin C., Yeh Y.,Hung Y.,Chang R. 2013. Data mining for providing a personalized learning path in creativity: An application of decision trees. Computers & Education, 68, 199–210.
Thulasiraman K.; Swamy M.N.S. 1992, "5.7 Acyclic Directed Graphs", Graphs: Theory and Algorithms, John Wiley and Son, p. 118.
Просмотров аннотации: 664
