Development of an adaptive mass open online course in the framework of training in artificial neural network technologies

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Problem and goal. The development of mass open online courses contributes to the increasing attention of students to them. At the moment, there are many large services that provide online training, but there are no clearly defined universal requirements for such courses. Also, along with this problem, there is a fairly high level of rejection of the course at various stages due to the loss of motivation to continue training. Methodology. A variant of solving these problems by using adaptive learning technologies on the example of a course on learning artificial neural network technologies was considered. Results. In the process of reviewing the issue, the topics of the online course sections were determined. As a result, a work plan was drafted and the most relevant ways to solve the identified problems were formulated. Conclusion. The developed strategy can help with further elaboration and testing of the designed course and can be applied to any mass open online course.

Авторлар туралы

Dmitry Bordachev

Moscow City University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: me@privetdmitry.ru

postgraduate student of the Institute of Digital Education

29 Sheremetyevskaya St, Moscow, 127521, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Shah D. By the numbers: MOOCs in 2018. Available from: https://www.classcentral.com/report/mooc-stats-2018/ (accessed: 01.09.2020).
  2. Ledwon H. 55 legit master’s degrees you can now earn completely online. Available from: https://www.classcentral.com/report/mooc-based-masters-degree/ (accessed: 01.09.2020).
  3. Shah D. By the numbers: MOOCs during the pandemic. Available from: https://www.classcentral.com/report/mooc-stats-pandemic/ (accessed: 01.09.2020).
  4. Jones A, Scanlon E, Gaved M, Blake C, Collins T, Clough G, Kerawalla L, Littleton K, Mulholland P, Petrou M, Twiner A. Challenges in personalization: supporting mobile science inquiry learning across contexts. Research and Practice in Technology Enhanced Learning. 2013;8(1):21–42.
  5. Training of artificial neural networks. (In Russ.) Available from: https://megalektsii.ru/s45424t11.html (accessed: 07.09.2020).
  6. Lectures on artificial neural networks. (In Russ.) Available from: http://docplayer.ru/31952655-Lekcii-po-iskusstvennym-neyronnym-setyam.html (accessed: 07.09.2020).
  7. Methods of training artificial neural networks. (In Russ.) Available from: https://studopedia.su/10_15342_metodi-obucheniya-iskusstvennih-neyronnih-setey.html (accessed: 07.09.2020).
  8. Khel I. Neural networks, artificial intelligence, machine learning: what is it really? (In Russ.) Available from: https://hi-news.ru/science/nejronnye-seti-iskusstvennyj-intellekt-mashinnoe-obuchenie-chto-eto-na-samom-dele.html (accessed: 07.09.2020).
  9. Kalackaya LV, Novikov VA, Sadov VS. Organizaciya i obuchenie iskusstvennyh nejronnyh setej [Organization and training of artificial neural networks]. Minsk: BGU Publ.; 2003. (In Russ.)
  10. Hajkin S. Nejronnye seti: polnyj kurs [Neural networks: a comprehensive foundation]. Moscow: Vilyams Publ.; 2006. (In Russ.)
  11. Yasnickij LN. Vvedenie v iskusstvennyj intellect [Introduction to artificial intelligence]. Moscow: Akademiya Publ.; 2005. (In Russ.)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».