Цифровая образовательная платформа Мирера
Main Article Content
Аннотация
Представлены основные возможности цифровой образовательной платформы Мирера, относящейся к классу полидисциплинарных информационных интеллектуальных систем и предназначенной для комплексной поддержки образовательного процесса. Платформа объединяет средства управления обучением, автоматизированной проверки заданий, образовательной аналитики, учета посещаемости и интеллектуальной поддержки преподавателей и обучающихся на основе технологий искусственного интеллекта. Описаны основные функциональные возможности системы, включая автоматическую проверку заданий по различным дисциплинам, инструменты формирования адаптивных образовательных траекторий, анализ цифрового следа обучающихся, встроенные средства коммуникации и нейросетевых ассистентов. Рассмотрены механизмы автоматизации рутинных процессов и поддержки принятия педагогических решений на основе данных. Результаты пилотного внедрения показали, что использование платформы способствует снижению нагрузки на преподавательский состав, повышению вовлеченности студентов и повышению эффективности управления образовательным процессом, что подтверждает потенциал применения цифровых образовательных платформ в качестве инструмента трансформации высшего, среднего общего и специального профессионального образования.
Article Details
Библиографические ссылки
2. Besshaposhnikov N.O., Kushnirenko A.G., Leonov A.G., Rajko M.V., Sobakinskih O.V. Cifrovaya obrazovatel'naya sreda PiktoMir: opyt razrabotki i massovogo vnedreniya godovogo kursa programmirovaniya dlya doshkol'nikov // Informatika i obrazovanie. 2020. No. 10. P. 28–40. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2020-35-10-28-40
3. Smolyaninova O.G., Ivanov N.A. Obzor praktik obespecheniya ehlektronnoj podderzhki obrazovatel'nogo processa sredstvami LMS Moodle: opyt rossijskih vuzov // Azimut nauchnyh issledovanij: pedagogika i psihologiya 2019. Vol. 8, No. 2(27). P. 228–232. https://doi.org/10.26140/anip-2019-0802-0054
4. Tkanov V. Ot pervyh kursov po vyboru k massovoj individualizacii: kak platforma Modeus pomogaet rossijskim vuzam perejti k novoj obrazovatel'noj modeli // Honors College Conference: Materialy II Mezhdunarodnoj konferencii, Krasnoyarsk, 27–28 noyabrya 2020 goda. Krasnoyarsk: Sibirskij federal'nyj universitet, 2020, P. 30–34.
5. Gorchakov L.V., Stas A.N., Kartashov D.V. Obuchenie programmirovaniyu s ispol'zovaniem sistemy EJUDGE // Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta. 2017. No. 9 (186). P. 109–112. https://doi.org/10.23951/1609-624X-2017-9-109-112.
6. Larina Y.A., Lavrovskaya O.B. Osobennosti ispol'zovaniya onlajn-platformy Yandeks.kontest dlya provedeniya zanyatij po programmirovaniyu // Teoreticheskie i prikladnye aspekty razvitiya sovremennoj nauki i obrazovaniya: Materialy IV Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii, Cheboksary, 26 fevralya 2021 goda. Cheboksary: Negosudarstvennoe obrazovatel'noe chastnoe uchrezhdenie dopolnitel'nogo professional'nogo obrazovaniya "Ehkspertno-metodicheskij centr", 2021. P. 102–105.
7. Lakotko E. COURSERA kak al'ternativnoe vysshee obrazovanie // Na putyah k novoj shkole 2016. No. 2. P. 49–54.
8. Shamsudin N.M., Teoh S.H. Exploring the Synergy of Learning Experience Platforms (LXP) with Artificial Intelligence for Enhanced Educational Outcomes // Proceedings of the International Conference on Innovation & Entrepreneurship in Computing, Engineering & Science Education (InvENT 2024), Shah Alam, Malaysia, 20–22 August 2024. P. 30–40. https://doi.org/10.2991/978-94-6463-589-8_5
9. Grigor'ev S.G. Iskusstvennyj intellekt v obrazovanii // Informatizaciya obrazovaniya i metodika ehlektronnogo obucheniya: cifrovye tehnologii v obrazovanii : Materialy VII Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii, Krasnoyarsk, 19–22 сентября 2023 года. Krasnoyarsk: Krasnoyarskij gosudarstvennyj pedagogi-cheskij uni-versitet im. V.P. Astaf'eva, 2023. P. 1050–1055.
10. Grigor'ev S.G., Anik'eva M.A. Povyshenie ehffektivnosti primeneniya tehnologij generativnogo iskusstvennogo intellekta v obrazovatel'noj deyatel'nosti // Informatika i obrazovanie. 2024. Vol. 39. No. 3. P. 5–15. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2024-39-3-5-15
11. Carbonell J. AI in CAI: An Artificial-Intelligence Approach to Computer-Assisted Instruction // IEEE Transactions on Man-Machine Systems. 1970. Vol. 11, No. 4. P. 190–202. https://doi.org/10.1109/TMMS.1970.299942
12. Nye B.D., Graesser A.C., Hu X. AutoTutor and family: A review of 17 years of natural language tutoring // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2014. Vol. 24, No. 4. P. 427–469. https://doi.org/10.1007/s40593-014-0029-5
13. Afzal S., Dempsey B., D'Helon C., Mukhi N., Pribic M., Sickler A., Strong P., Vanchiswar M., Wilde L. The Personality of AI Systems in Education: Experiences with the Watson Tutor, a One-on-One Virtual Tutoring System // Childhood Education. 2019. Vol. 95, No. 1. P. 44–52. https://doi.org/10.1080/00094056.2019.1565809
14. Alden Rivers B., Whitelock D., Richardson J.T.E., Field D., Pulman S. Functional, Frustrating and Full of Potential: Learners’ Experiences of a Prototype for Auto-mated Essay Feedback. Proceedings of the International Computer Assisted Assessment Conference – Research into E-Assessment, Zeist, The Netherlands, 30 June – 1 July 2014. Communications in Computer and Information Science, Vol. 439. P. 40–52. https://doi.org/10.1007/978-3-319-08657-6_4
15. Arnold K.E., Pistilli M.D. Course Signals at Purdue: Using Learning Analytics to Increase Student Success // Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK '12), Vancouver, Canada, 29 April – 2 May 2012. P. 267–270. https://doi.org/10.1145/2330601.2330666
16. Kustitskaya T.A., Esin R.V., Vainshtein Y.V., Noskov M.V. Hybrid Approach to Predicting Learning Success Based on Digital Educational History for Timely Identification of At-Risk Students // Education Sciences. 2024. Vol. 14, No. 6. P. 657–676. https://doi.org/10.3390/educsci14060657
17. Kushnirenko A.G., Leonov A.G., Mashchenko K.A., Martynov N.S., Pchelin K.K., Shlyahov A.V. Integraciya nejrosetevogo assistenta obuchayushchihsya po programmirovaniyu v cifrovuyu obrazovatel'nuyu platformu // Informatika i obrazovanie. 2026. Vol. 41, No. 1. P. 23–36. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2026-41-1-23-36
18. Gridnev N.V., Karavaeva A.S., Leonov A.G., Mashchenko K.A., Pchelin K.K., Tarasyuk E.D. Gibridnaya model' obucheniya: novacii v uchete poseshchaemosti v cif-rovoj obrazovatel'noj platforme Mirera // Trudy NIISI. 2025. Vol. 15, No. 1. P. 58–64. https://doi.org/10.25682/NIISI.2025.1.0008
19. Kadina D.I., Leonov A.G., Martynov N.S., Mashchenko K.A., Orlov E.A., Strekalova A.I. Avtomatizaciya proverki na plagiat: novyj podhod k analizu koda v cifrovoj obrazovatel'noj platforme Mirera // Trudy NIISI. 2025. Vol. 15, No. 1. P. 52–57. https://doi.org/10.25682/NIISI.2025.1.0007
20. Leonov A.G., Martynov N.S., Mashchenko, K. A., Hol'kina A.A., Shlyahov A.V. Avtomatizaciya proverki semanticheskoj sostavlyayushchej tekstovyh otvetov obuchayushchihsya v cifrovoj obrazovatel'noj platforme // Programmnye produkty i sistemy. 2024. Vol. 37, No. 3. P. 440–452. https://doi.org/10.15827/0236-235X.147.440-452
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
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://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
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.