viagra super force

+7(495) 123-XXXX  г. Москва

Выпуски журналов

  • Серия
  • Серия
  • Серия
  • Серия
  • Журнал
  • Журнал
  • Журнал
  • Журнал

А.Ю. Чичканов,  (Аспирант, ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет», Тамбов)

Серия «Естественные и Технические науки» # Май  2016

Персонализация
В статье рассматривается использование методов нечеткой логики при автоматизации деятельности преподавателей по составлению контрольных тестов в автоматизированных системах управления учебным процессом. Данный метод анализа позволяет в автоматическом режиме находить проблемные места в тестах, а также подсказывать преподавателю, какие темы и модули следует объяснить более подробно учащимся.

Ключевые слова: Персонализация, автоматизация, АСУ, BigData.

 

Непрерывно нарастающий объем учебного материала, который всецело подлежит усвоению студентами [1], вместе с увеличением количества самих студентов, приходящихся на одного преподавателя, существенно повышает нагрузку на преподавателя, что может привести к снижению качества образования. С другой стороны, постоянное повышение уровня доступности информационных технологий вместе с общим развитием технологического уровня способно повысить эффективность учебного процесса и обеспечить выработку профессиональных компетенций. Системы управления обучением (англ. LearningManagementSystem, LMS) являются неотъемлемой частью электронного обучения. От эффективности работы LMS напрямую зависит качество обучения.

Для контроля учебного процесса в современных LMS в основном используется компьютерное тестирование. Использование методики адаптивного электронного обучения, которая по суммарному рейтингупревзошла классическую методику [2], позволяет повысить эффективность обучения в целом. Для эффективного контроля знаний, а также развивающегося обучающего тестирования, требуются механизмы, максимально уточняющие результат прохождения теста [3,4,5]. Одной из разновидностей тестирования являются обучающие компьютерные тесты, как средство индивидуализации контроля знаний (адаптивность) [6]. Основное достоинство данного типа тестирования – это получения полной картины знаний учащегося. Однако, существует и ряд недостатков, главными из которых являются сложность анализа результатов и необходимость привлечения опытных преподавателей для анализа корректности тестовых заданий. Метод, предложенный в данной статье, может снизить нагрузку на преподавателей за счет нахождения проблемных мест в тестах, а также подсказывать преподавателю, какие темы и модули следует объяснить более подробно учащимся.

Описание метода нечетких множеств.

Очевидно, что одних только баллов, полученных студентами при прохождении тестов, недостаточно для того, чтобы судить о том, насколько полно освоен учебный модуль в целом. Например, учащийся может хорошо пройти задания, связанные с текущей темой, но провалить задания, в которых необходимо воспользоваться знаниями из предыдущего модуля (темы).  Подобная взаимосвязь модулей представлена на рис. 1.

Читать полный текст статьи …


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Коростелёв А.И., Коростелёва О.Н. Процесс обучения, содержание учебного материала и методы обучения в сельскохозяйственном вузе // Успехи современного естествознания. – 2007. – № 3. – С. 50-53;
2. Тархов С.В. Адаптивное электронное обучение и оценка его эффективности // Открытое образование. – 2005. – №1. – С. 37-47
3. Радченко И.М., Красильников В.Е., Подольский В.Е. Опыт применения мультимедийной системы управления учебным контентом VITALMS в инженерном образовании. Сборник трудов III Международного научно-методического семинара "Современные проблемы техносферы и подготовка инженерных кадров". 22 октября по 1 ноября 2009 г. г. Сусс (Тунис) - Донецк: ДонНТУ, С 178-180.
4. Волков, А. И. Требования к автоматизированным системам контроля знаний и особенности организации процесса тестирования [Текст] / А. И. Волков // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями. — М., 2008. - С.38-42.
5. Аксенов, М. В. Технология разработки экспертно-обучающих систем, ориентированных на обучение точным дисциплинам [Текст]: дис. ...канд. техн. наук: 05.13.01 /М. В. Аксенов.-СПб., 2004. - 110 с.
6. Пермяков О. Е., Менькова С. В. Диагностика формирования профессиональных компетенций. – М.: ФИРО, 2010. – 114 с
7. Углев В.А. Комплексное управление процессом дистанционного обучения в автоматизированных обучающих средах нового поколения // Дистанционное обучение в современном обществе: педагогика, технологии, организация: матер. III Междунар. конф. «Полатовские чтения» 2010. – М.: МЭСИ, 2011. – С. 178–183.
8. Чичканов А. Ю. Анализ обучающих компьютерных тестов в автоматизированных системах управления обучением [Текст] / А. Ю. Чичканов, В. Е. Подольский // Инновационные технологии в науке и образовании: материалы II Междунар. науч.-практ. конф. — Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2015. — С. 207–210.
9. Cox, Earl (1994). The fuzzy systems handbook: a practitioner's guide to building, using, maintaining fuzzy systems. Boston: AP Professional.
10. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М., 2004.
11. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. – М.: Физматлит, 2002.
 



© 
А.Ю. Чичканов, Журнал "Современная наука: актуальные проблемы теории и практики".
 

 

 

 
SCROLL TO TOP

 Rambler's Top100 @Mail.ru