Журнал СФУ. Техника и технологии / Интеллектуальный анализ цифрового следа при оценке контрольно-измерительных материалов для поддержки принятия решений в образовательном процессе

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Техника и технологии. 2022 15 (1)
Авторы
Углев, В. А.; Сычев, О. А.; Аникин, А. В.
Контактная информация
Углев, В. А.: Сибирский федеральный университет Российская Федерация, Железногорск; Сычев, О. А.: Волгоградский государственный технический университет Российская Федерация, Волгоград; Аникин, А. В.: Волгоградский государственный технический университет Российская Федерация, Волгоград
Ключевые слова
интеллектуальный анализ данных; электронное обучение; принятие решений; автоматизированная обучающая система; контрольно-измерительный материал; образовательный цифровой след; таксономия Блума; уровень развития компетентности; онтология; генерация заданий; адаптивное обучение; data mining; e-learning; intelligent decision making; intelligent tutoring systems; e-assessment; digital educational footprint; Bloom’s taxonomy; level of competence development; ontologies; question generation; adaptive learning
Аннотация

В работе рассматриваются проблемы моделирования предметной области, генерации контрольно-измерительных материалов, а также оценки и интерпретации ответов на них методами интеллектуального анализа. Для решения этих проблем предложено ответы обучаемого, рассматриваемые как образовательный цифровой след, дополнить информацией, позволяющей делать выводы как об уровне развития компетентностей, так и о затруднениях учащегося и их причинах. Оценку уровня развития индивидуальных и групповых компетентностей предложено осуществлять через экспертные оценки и автоматическую проверку гипотез. Для генерации заданий и выявления причин затруднений учащихся предлагается использовать онтологические модели предметных областей на уровне «понимания» таксономии Блума. Рассмотрены свойства таких моделей. Приведены примеры применения этих подходов к принятию решений в образовательном процессе различных дисциплин. В результате были сформулированы требования к перспективному модельному обеспечению интеллектуальных обучающих систем

Страницы
121–136
DOI
10.17516/1999-494X-0378
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/145391

Лицензия Creative Commons Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).

Меню