• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Образовательная аналитика и адаптивное обучение с использованием модели студента в интеллектуальных обучающих системах

Михаил Владиславович Каяшев, Денис Юрьевич Макаров, Антон Александрович Марченко
181-192
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: интеллектуальная обучающая система, модель студента, компетенция, адаптивное обучение, образовательная аналитика, оверлейная модель, байесовская сеть, доменная модель.

Подход к индивидуализации и контролю деятельности студента в ходе просмотра видеолекции

Максим Юрьевич Новиков
64-74
Аннотация:

Статья посвящена вопросу применения цифровых образовательных сервисов в процессе обучения студентов высших учебных заведений. На основе опыта применения различных методов обучения и цифровых ресурсов в обучении студентов предложены новые цифровые решения, которые решают часть дидактических задач и предоставляют новые возможности для организации процесса обучения. Основной обсуждаемый вопрос – возможность индивидуализации и контроля процесса обучения в случае использования преподавателем обучающих видеоматериалов. Путем сравнения традиционной очной лекции и обучающего видео описаны положительные и отрицательные эффекты каждого из подходов к выдаче лекционного материала. На основе результатов такого сравнения предложена модель видеолекции, включающая в себя интерактивные элементы обратной связи.

Ключевые слова: методы обучения, видеоуроки, обучающее видео, цифровые сервисы.

Разработка мобильной системы сбора цифрового следа для использования при горизонтальном обучении

Роберт Ринатович Алимбеков, Айрат Фаридович Хасьянов
104-120
Аннотация:

Горизонтальное обучение — это современная модель, альтернативная традиционному вертикальному обучению и основанная на сотрудничестве, взаимодействии между студентами в рамках образовательного процесса. При этом для промежуточной аттестации по дисциплине преподавателю необходимо оценить вклад каждого студента в решение групповой задачи.


На сегодняшний день пользователями мобильных приложений в разных областях оставляется огромное количество цифровых следов. Основными типами оставляемого цифрового следа являются текст, фотографии, видеозаписи, аудиозаписи, а также текущее местоположение.


Для содействия преподавателю при горизонтальном обучении нами разработано мобильное приложение, собирающее все вышеперечисленные виды цифрового следа, а также веб-приложение, анализирующее его.

Ключевые слова: сотовая связь, мобильное приложение, цифровой след, сбор цифрового следа, учет, анализ.
1 - 3 из 3 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2026 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества