Analysis of Open Tasks in Lms Moodle on the Subject of Their Similarity

Cover Page

Cite item

Abstract

A method for analyzing LMS Moodle open tasks by three blocks of parameters for defining the level of similarity of pairs of texts using an author’s application in the Python programming language is described. The description of the algorithm is given, the results of its approbation on the material of open tasks of the online course in translation are presented. It is concluded that the developed application functions stably, generates a set of data files that can be used to assess the level of training quality.

About the authors

Alexey Ivanovich Gorozhanov

Moscow State Linguistic University

Author for correspondence.
Email: agorozhanov@linguanet.ru

Doctor of Philology (Dr. habil), Associate Professor, Professor of the Department of German Language Grammar and History, Faculty for German Language

Russian Federation

References

  1. Берарди С. Моделирование онлайн-курса по русскому языку как иностранному в период эпидемии COVID-19 // Русистика. 2021. № 1. Т. 19. С. 7–20. doi: 10.22363/2618-8163-2021-19-1-7-20.
  2. Терегулов Д. Ф., Бужинская Н. В., Васева Е. С. Особенности управления командной работой студентов в условиях дистанционного обучения с использованием платформы Moodle // Информатика и образование. 2021. № 3(322). С. 4–10. doi: 10.32517/0234-0453-2021-36-3-4-10.
  3. Ntshwarang P. N., Malinga T., Losike-Sedimo N. eLearning Tools at the University of Botswana: Relevance and Use Under COVID-19 Crisis // Higher Education for the Future. 2021. Vol. 8. No 1. Pp. 142–154. doi: 10.1177/2347631120986281.
  4. Горожанов А. И., Гусейнова И. А. Прикладные аспекты анализа и интерпретации текстов (на материале немецкого и русского языков). Казань: Бук, 2021.
  5. Горожанов А. И. Формирование обучающей виртуальной среды в контексте новых информационных технологий: дис. ... д-ра филол. наук. М., 2018.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).