Образовательная аналитика и адаптивное обучение с использованием модели студента в интеллектуальных обучающих системах
Main Article Content
Аннотация
Для поддержки адаптивного обучения и образовательной аналитики в интеллектуальных обучающих системах необходимо собирать и обрабатывать данные об успеваемости студентов и их индивидуальных характеристиках. Это можно реализовать с помощью модели студента. Анализ подходов к моделированию студента показал оптимальным применение нескольких типов моделей, исходя из требований, составленных для разрабатываемой обучающей системы. Были выбраны и объединены в одну модель три подхода: оверлейный, сеть Байеса, моделирование ошибочных знаний. Использование оверлейной модели позволяет строить индивидуальные траектории обучения студентов. Сети Байеса реализуют компетентностный подход в обучении. Модель ошибок отслеживает ошибочные знания студентов и помогает им исправить их на ранних стадиях. Модель студента, объединяющая в себе данные подходы, является подходящей для реализации персонализированного обучения, позволяет преподавателю отслеживать успеваемость студентов по различным характеристикам, а также дает возможность легко представить в системе карту тем, знаний, компетентности студентов в различных областях в виде графа, что является удобным и понятным представлением.
Ключевые слова:
Article Details
Библиографические ссылки
2. Буль Е.Е. Обзор моделей студента для компьютерных систем обучения // Educational Technology & Society. 2003. № 6 (4). С. 245–250.
3. Атанов Г.А., Пустынникова И.Н. Обучение и искусственный интеллект, или основы современной дидактики высшей школы. Донецк: Изд-во ДОУ, 2002. 504 с.
4. Клюкин В.Э. Web-ориентированные интеллектуальные обучающие системы на основе нечеткого деятельностного подхода в обучении // Наука и образование. 2012. № 11. С. 450–461.
5. Cristina Conati. Bayesian Student Modeling // Advances in Intelligent Tutoring Systems. 2010. No 308. P. 281–289.
6. Хлопотов М.В. Применение байесовской сети при построении моделей для оценки уровня сформированности компетенций // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». 2014. № 5 (24). С. 1–28.
7. Дзюбан Ю., Болдак Л. Анализ алгоритмов вывода в Байесовских сетях доверия. В кн.: Високопродуктивні обчислення. Междунар. конф., Киев, 8–10 октября 2012. С. 167–169.
8. The Neo4j Graph Platform. https://neo4j.com/product/
9. Cypher. URL: http://neo4j.com/docs/developer-manual/current/cypher/
10. Sigma.js. URL: http://sigmajs.org
11. Chart.js. URL: https://www.chartjs.org
12. D3.js - Data-Driven Documents. URL: https://d3js.org
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://elbib.kpfu.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается только для научных исследований и персонального использования, но не для коммерческого использования, перепродажи или передачи другому лицу.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: [email protected]
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.