• 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.

Разработка тренажера виртуальной реальности для пренатальной диагностики врожденных пороков сердца

Омар Корреа Мадригал, Джавье Эрнесто Пердомо Батиста, Карлос Гарсия Гевара
316-327
Аннотация:

Проект разработки тренажера виртуальной реальности для пренатального выявления врожденных пороков сердца и сопутствующих заболеваний направлен на улучшение специализированной подготовки в области пренатальной диагностики с помощью иммерсивных технологий. Особенно заслуживает внимания теоретический модуль «Мой друг – легкое», который позволяет в игровой форме изучать анатомию сердечно-сосудистой системы плода с помощью 3D-головоломок, заданий на время и бейджей, добиваясь хороших результатов в ходе пилотного тестирования. Практический модуль имитирует УЗИ с помощью тактильных устройств, снижая количество диагностических ошибок и позволяя создавать персонализированные УЗИ. В качестве основного источника информации была собрана база данных с 1200 маркированными исследованиями. Реализация проекта направлена на первоначальное снижение количества клинических ошибок, что может привести к снижению перинатальной смертности. Этот проект объединяет технологические инновации, медицинскую строгость и интерактивную педагогику, позиционируя геймификацию как важный инструмент в медицинском образовании и закладывая основу для его распространения на другие специальности.

Ключевые слова: Виртуальная реальность, врожденные пороки сердца, геймификация, пренатальная диагностика, медицинское обучение, клиническое моделирование.
1 - 2 из 2 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