Mathematical models and algorithms for a new type of intelligent platform for the implementation of an individual learning trajectory, taking into account the learner's psychotype

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The mathematical models and algorithms that form the basis of a new type of intellectual educational platform aimed at the student's independent assimilation of the given disciplines are considered. The training is carried out in the process of interaction with an electronic learning system that adapts to the student's level of knowledge, his psychotype, system of preferences and individual characteristics of the nervous system. The concept is based on the combined use of an electronic textbook on educational disciplines, created on the basis of a programmable learning approach, and gamification implemented in the web development of an intelligent educational platform. The methodology of evaluation of the study results at the university, as the level of student's competence formation on the basis of the results of certification by means of standard assessment funds, is constructed. The methodology is based on fuzzy-multiple aggregation of the results obtained when the student performs a set of assessment tasks recommended by experts and selected by the teacher to check the level of the selected competencies.

作者简介

Lyudmila Sakharova

Rostov State University of Economics (RINH)

Email: L_Sakharova@mail.ru
профессор кафедры фундаментальной и прикладной математики, доктор физико-математических наук, доцент

Elizaveta Arapova

Rostov State University of Economics (RINH)

Email: dist_edu@ntti.ru
старший преподаватель кафедры информационных технологий и защиты информации

Anna Artamonova

Southern University (IMBL)

Email: artamonova@iubip.ru
преподаватель КРО

参考

  1. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии. - М.: Народное образование, 1998. – 256 c.
  2. Hoškova Š. Experience with blended (distance) learning study materials // In. International Conference on Distance Learning, Simulation and Communication CATE. Brno, Czech Republic, 2009. – p. 70-77.
  3. Талызина Н.Ф. Теоретические проблемы программированного обучения. - Москва: Теоретические проблемы программированного обучения, 1969. – 134 c.
  4. Беспалько В.П. Программированное обучение. Дидактические основы. - М.: Высшая школа, 1970. – 299 c.
  5. Марушина Н.М., Быстров А.И. Программированное обучение как элемент подготовки специалистов финансово-экономического профиля // Педагогический журнал Башкортостана. – 2009. – № 3(22). – c. 140-146.
  6. Мухамедшина А.В. Реализация технологии программированного обучения в информационно-образовательной среде вуза // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2012. – № 3. – c. 68-75.
  7. Малыхина О.А. Идея программированного обучения в отечественной педагогике высшей школы (60–70-е гг. ХХ в.). / Дис.,.. канд. пед. наук. - Хабаровск, 2002. – 195 c.
  8. Мартиросян Л.П. Теоретико-методические основы информатизации математического образования. / Автореф. дис.,.. д- ра пед. наук. - М., 2010. – 42 c.
  9. Vargas Julie S. Programmed Instruction’s Lessons for xmooc designers // Revista Mexicana de Análisis de la Conducta. – 2014. – № 2. – p. 7-19.
  10. Орлова О.В., Титова В.Н. Геймификация как способ организации обучения // Вестник Томского государственного педагогического университета. – 2015. – № 9(162). – c. 60-64.
  11. Певзнер В.В., Погорелов В.И., Шуклин Д.А. Некоторые особенности применения геймификации в процессе обучения // Проблемы современного образования. – 2016. – № 2. – c. 98-101.
  12. Елисеева Е.В., Зятева Л.А., Исакова Г.С., Киютина И.И., Шкитырь О.Н. Совершенствование подготовки будущих специалистов в вузе на основе внедрения технологии геймификации // Проблемы современного педагогического образования. – 2016. – № 53-3. – c. 178-185.
  13. Титов С.А. «Геймификация» дистанционного обучения // Cloud of Science. – 2013. – № 1. – c. 21-23.
  14. Челышкова М.Б. Аттестация выпускников вузов в рамках компетентностного подхода // Вестник Костромского государственного университета им. Н.А. Некрасова. – 2012. – № 6. – c. 270-273.
  15. Байденко В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения. / Методическое пособие. - Москва: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. – 54 c.
  16. Зимняя И.А. Ключевые компетентности как результативно-целевая основа компетентностного подхода в образовании. Интернет-журнал «Эйдос». [Электронный ресурс]. URL: http://www.eidos.ru/joumal/2006/0505.html.
  17. Каспржак А. Исследования PISA как основания для принятия управленческих решений // Тенденции развития образования: проблемы управления: материалы Первой конференции Центра изучения образовательной политики. М., 2005. – c. 244-253.
  18. Ландшеер В. Концепция «минимальной» компетенции // Перспективы. Вопросы образования. – 1988. – № 1. – c. 6-7.
  19. Макарова А.К. Психологический анализ профессиональной компетентности учителя // Советская педагогика. – 1990. – № 8.
  20. Сахарова Н.С. Категории «компетентность» и «компетенция» в современной образовательной парадигме // Вестник Оренбургского государственного университета. – 1999. – № 3. – c. 51-58.
  21. Тартур Ю.Г., Медведев В.Е. Подготовка преподавателя высшей школы: компетентностный подход // Высшее образование в России. – 2007. – № 11. – c. 46-56.
  22. Хуторской А. Образовательные компетенции в дидактике и методике личностно-ориентированного обучения // Известия МСАО. – 2003. – № 2. – c. 167-171.
  23. Morcke A.D. Outcome (competency) based education: an exploration of its origins, theoretical basis, and empirical evidence // Advances in Health Sciences Education. – 2013. – № 4. – p. 851-863. – doi: 10.1007/s10459-012-9405-9.
  24. Jones E.A., Voorhees R.A. Defining and Assessing Learning: Exploring Competency Based Initiatives. - Washington: National Center for Education Statistics, 2002.
  25. Gonzalez J. Tuning Educational Structures in Europe. - Spain: Publicaciones de la Universidad de Deusto Apartado, 2008. – 164 p.
  26. Качанова О.М. Векторная алгебра: программированное учебное пособие. , 1976. – 120 c.
  27. Костина Е.А. Дифференцированное обучение математике в техническом вузе с учетом уровня развития компонентов математических способностей студента. / Дис.,.. канд. пед. наук. - Омск, 2009. – 205 c.
  28. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии. Дифференциальное исчисление функции одной переменной. / Сб. тестовых заданий. - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2003. – 87 c.
  29. Конышева Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств. / Учебное пособие. - Санкт-Петербург: Питер, 2011. – 192 c.
  30. Блюмин С.Л., Шуйкова И.А., Сараев П.В., Черпаков И.В. Нечеткая логика: алгебраические основы и приложения. / Монография. - Липецк: ЛЭГИ, 2002. – 111 c.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Sakharova L.V., Arapova E.A., Artamonova A.G., 2023

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».