МЕТОД ВЕКТОРНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ УЧЕБНОГО ПЛАНА В СИСТЕМЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ (2024)
В статье предлагается метод векторного представления дисциплины и учебного плана, построенного при помощи графа ключевых навыков, осваивающихся студентами в процессе обучения.
Также вводятся метрики для оценки учебного плана, которые можно рассчитать по такому векторному представлению: связность, новизна и разнообразие.
Для каждой метрики приводится диапазон изменения значений, полученный экспериментально, а также предлагаются способы воздействия на эти значения.
Три метрики в совокупности позволяют оценить текущее качество образовательной программы.
Идентификаторы и классификаторы
- УДК
- 911.372.53. План
Вопросы, связанные с принятием решений при проектировании образовательных программ (ОП), в учебной аналитике традиционно освещаются с точки зрения улучшения опыта обучающихся.
Тема поддержки преподавательского состава высших учебных заведений при разработке документов, сопровождающих ОП, раскрывается достаточно редко.
Список литературы
- Feng S., Law N. Mapping Artificial Intelligence in Education Research: A Network‐Based Keyword Analysis // International Journal of Artificial Intelli-gence in Education. 2021. Т. 31. С. 277–303. (In Eng.).
- McConvey K., Guha S., Kuzminykh A. A Hu-man-Centered Review of Algorithms in Decision-Making in Higher Education // Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Compu-ting Systems. 2023. С. 1–15. (In Eng.).
DOI: 10.1145/3544548.3580658. - Chounta I.-A. at al. An Overview of Analytics for Curriculum Understanding and Optimization in Higher Education // Companion Proceedings 11th In-ternational Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK21). 2021 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.researchgate.net/ publication/350922901_An_overview_of_analyt-ics_for_curriculum_understanding_and_optimiza-tion_in_Higher_Education (In Eng.).
- Jiang W., Pardos Z. A. Evaluating Sources of Course Information and Models of Representation on a Variety of Institutional Prediction Tasks // Interna-tional Educational Data Mining Society. 2020 [Элек-тронный ресурс]. – Режим доступа: https://educa-tionaldatamining.org/files/conferences/EDM2020/ papers/paper_65.pdf (In Eng.).
- Priyambada S. A., Mahendrawathi E. R., Yahya B. N. Curriculum Assessment of Higher Educational Institution Using Aggregate Profile Clustering // Pro-cedia Computer Science. 2017. Т. 124. С. 264–273. (In Eng.).
- Priyambada S. A., Mahendrawathi E. R., Yahya B. N. Curriculum Assessment of Higher Educational Institution Using Trace-segmented Clustering // Jurnal Teknik Industri. 2018. Т. 20. №. 1. С. 33–48. (In Eng.).
- Shen P. P., Liu Z. B., Jiang Y. Key Facts Explo-ration on Curriculum Evaluation of Computer De-partment in College // 2013 the International Confer-ence on Education Technology and Information Sys-tem (ICETIS 2013). – Atlantis Press, 2013. – С. 448–451. (In Eng.).
- Qaffas A. A. An Operational Ontology for the Selection of Advanced Courses in Management In-formation Systems // Journal of Information Technol-ogy Management. 2020. Т. 12. №. 3. С. 101. (In Eng.).
- Dai Y., Yoshikawa M., Sugiyama K. Prerequi-site-aware course ordering towards getting relevant job opportunities // Expert Systems with Applica-tions. 2021. Т. 183. С. 115–233. (In Eng.).
- Duarte R. et al. Broader Terms Curriculum Map-ping: Using Natural Language Processing and Vis-ual-Supported Communication to Create Representative Program Planning Experiences [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/10. 48550/arXiv.2102.04811 (In Eng.).
- Limongelli C. et al. A Teacher Model to Speed up the Process of Building Courses // Human-Com-puter Interaction. Applications and Services: 15th In-ternational Conference, HCI International 2013, Las Vegas, NV, USA, July 21-26, 2013, Proceedings, Part II 15. – Springer Berlin Heidelberg, 2013. – С. 434–443. (In Eng.).
- Grasha A. Teaching with Style: A Practical Guide to Enhancing Learning by Understanding Teaching and Learning Styles. – Alliance Publishers, 1996. (In Eng.).
- Агеев Ю. Д. и др. Оценка противоречивости логической структуры учебного плана // Стати-стика и экономика. 2018. №. 5. С. 73–80.
- Martínez-Zarzuelo A., Roanes-Lozano E., Fer-nández-Díaz M. J. A Computer Approach to Mathe-matics Curriculum Developments Debugging // Eur-asia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2016. Т. 12. №. 12. С. 2961–2974. (In Eng.).
- Wengle E., Knorn S., Varagnolo D. COnCUR-COherence in CURricula: A Tool to Assess, Analyze and Visualize Coherence in Higher Education Curric-ula // IFAC-PapersOnLine. 2020. Т. 53. №. 2. С. 17598–17603. (In Eng.).
DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.2675. - Varagnolo D. et al. Graph-theoretic Approaches and Tools for Quantitatively Assessing Curricula Co-herence // European Journal of Engineering Educa-tion. 2021. Т. 46. №. 3. С. 344–363. (In Eng.).
DOI: 10.1080/03043797.2019.1710465. - Ochoa X. Simple Metrics for Curricular Analyt-ics // Proceedings of the 1st Learning Analytics for Curriculum and Program Quality Improvement Work-shop, CEUR Workshop Proceedings. 2016. Т. 1590. С. 20–26. (In Eng.).
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматривается возможность использования генеративных систем искусственного интеллекта для создания юридических текстов и поддержки юридической деятельности.
Проведено экспериментальное исследование на основе систем ChatGPT и YandexGPT.
Представлены новые метрики оценки качества сгенерированных юридических текстов, которые существенно отличаются от традиционных методов оценки текстов.
Основное внимание уделяется содержательным аспектам юридических документов и их пригодности для практического применения.
Результаты исследования показывают, что современные ИИ-системы способны генерировать тексты, которые могут быть полезны в юридической практике, хотя и требуют доработки.
В статье рассмотрено использование средств автоматизации в средах общих данных BIM-моделей объектов капитального строительства.
Описано влияние средств автоматизации – bat файлов – на процессы обновления данных в комплексных моделях, в частности bat скриптов, на процессы проектных организаций, осуществляющих BIM моделирование.
Рассматриваются вопросы автоматизации процессов обновления данных комплексной модели: «процессов конвертации данных» и «сборки сводных моделей».
Моделирование процессов было осуществлено при помощи процессного подхода в нотации BPMN.
Процессы описаны в контексте TO BE и AS IS. Сформулированные в процессе TO BE проблемы легли в основу разработки предложений по последовательности создания bat скрипта для автоматизации рутинных задач BIM менеджеров.
Оптимизация процессов позволила существенно сократить временные затраты.
Расчет временного эффекта позволил обосновать зависимость скорости обновления данных в сводных моделях от внедрения в их осуществление bat файлов, что подтвердило выдвинутую гипотезу.
Моделирование процессов в нотации BPMN и разработка средства автоматизации СОД позволили сформулировать предложение по их дальнейшему развитию и полной автоматизации процессов обновления.
Статья написана на актуальную тему бухгалтерского учета и валютного контроля в условиях современной глобализации и стремительного роста трансграничных финансовых потоков.
Исследование содержит обзор перспективных направлений развития системы валютного контроля, включая внедрение инновационных технологий, международную гармонизацию нормативно-правовой базы и создание благоприятных условий для финансовых инноваций.
Методология исследования представлена рядом общенаучных подходов и также не-которыми специальными методами исследования.
В результате проведенного исследования были выявлены основные вызовы и проблемы развития бухгалтерского учета и валютного контроля в России, обусловленные современными тенденциями к глобализации.
В части обсуждения результатов исследования особое внимание уделяется специфике ведения бухгалтерского учета и аудита валютных операций организаций в российской практике.
В заключении статьи обобщены результаты исследования и его обсуждения, сделаны выводы о перспективах развития валютного контроля в России, указаны на перспективные направления исследования по данной тематике.
В настоящей статье поднимается проблема достижения технологического суверенитета в со-временных условиях: задача обеспечить страну импортонезависимым и конкурентоспособным продуктом, для чего необходимо создавать собственные новые технологии, проводить научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР).
Достижение технологического суверенитета является сложным процессом, включающим в себя инструменты инновационного процесса, НИОКР и технологического развития производств.
В статье представлены «симбиозные» понятия «инновационное технологическое развитие» и «система инновационного технологического развития», предложено определение последнего.
Выделены ключевые элементы системы инновационного технологического развития (СИТР) в процессе деятельности предприятия промышленной отрасли в современных условиях.
Сделан вывод, что создание системы инновационного технологического раз-вития позволит предприятиям отечественной промышленности достичь цели технологического суверенитета.
Исследование бизнес-процессов мусороперерабатывающей отрасли в РФ имеет значимость для разработки стратегий и решений в области устойчивого развития, содействуя сохранению окружающей среды и ресурсов, а также снижению негативного влияния отходов на общество и экономику.
В статье анализируются ключевые этапы и события, связанные с переработкой и утилизацией отходов, и описываются наиболее эффективные методы и технологии, используемые в данной отрасли.
Основной целью исследования является выявление проблем и потенциала бизнес-процессов в мусороперерабатывающей отрасли РФ.
В статье поднимается важный вопрос о необходимости улучшения бизнес-процессов в данной отрасли, с целью повышения эффективности и конкурентоспособности компаний, работающих в этой сфере.
Для достижения указанных целей был проведен анализ основных этапов и процессов, связанных с переработкой отходов.
Были рассмотрены основные технологии и методы, применяемые в РФ для обработки различных видов отходов, включая пластик, стекло, металлы и органические отходы.
Результаты исследования позволили выявить существующие проблемы, с которыми сталкиваются предприятия мусороперерабатывающей отрасли в России.
На основе полученных результатов исследования в статье предлагаются рекомендации и стратегии для улучшения бизнес-процессов мусороперерабатывающей отрасли в РФ.
Внедрение этих рекомендаций позволит повысить эффективность использования ресурсов, снизить негативное влияние отходов на окружающую среду и общество, а также улучшить конкурентоспособность компаний в данной отрасли.
В результатах исследования представлены стратегии повышения экономической эффективности мусороперерабатывающей отрасли в РФ на основе инструментов бизнес-моделирования для устойчивого развития страны.
Работа посвящена исследованию перспектив внедрения в сферу жилищно-коммунального хозяйства проактивных методов обслуживания, опирающихся на современные алгоритмы машинного обучения.
На основании обзора современных научных исследований по теме, анализа существующих решений для предотвращения аварий и снижения затрат при эксплуатации жилищного фонда, а также успешных примеров внедрения технологий машинного обучения на практике, были выделены возможности применения технологий в прогнозировании и предотвращении неисправностей, основные риски при внедрении искусственного интеллекта в ЖКХ.
В статье рассматривается роль алгоритмов машинного обучения в оптимизации процессов обслуживания и управлении ресурсами за счет внедрения инновационных подходов для создания более эффективной и устойчивой жилищно-коммунальной инфраструктуры.
Результаты исследования вносят вклад в понимание перспектив развития сферы жилищно-коммунального хозяйства, подчеркивая, как технологии машинного обучения могут повысить эффективность управления жилищным фондом, способствовать своевременному предотвращению аварий и повысить уровень жизни граждан.
Данный материал будет актуален для руководителей управляющих компаний и исследователей, интересующихся внедрением инновационных подходов в управление жилищно-коммунальной инфраструктурой.
Исследование посвящено анализу компетенций сотрудников лесной промышленности, необходимых для успешной цифровой трансформации бизнеса.
Актуальность темы заключается в том, что в рамках санкционных ограничений повышается потребность компаний в увеличении конкурентоспособности, чему может способствовать цифровая трансформация (ЦТ).
В свою очередь, для успешной ЦТ требуется определенный уровень цифровых компетенций, а лесная промышленность России испытывает дефицит в квалифицированных кадрах.
В рамках работы рассмотрены основные цифровые компетенции сотрудников отрасли и составлена матрица цифровых компетенций персонала лесной промышленности.
В ходе исследования авторами определен не-обходимый уровень цифровых навыков управленческого и производственного персонала.
В статье подтверждается гипотеза о том, что управленческому персоналу предъявляются более высокие требования к цифровым компетенциям, чем к рабочему персоналу, однако, по некоторым компетенциям у рабочих уровень требований выше, а другие компетенции одинаково важны для обеих групп.
Результатом работы стал вывод, что для любой категории персонала в современных условиях нужна компетенция «Взаимодействие с использованием информационно-коммуникационных технологий и знание этики в цифровом пространстве».
По результатам оценки управленческому персоналу необходим уровень цифровых компетенций на 47,52% выше, чем рабочему.
Полученные результаты могут быть использованы при формировании рекомендаций по цифровой трансформации предприятий лесной промышленности.
Издательство
- Издательство
- ИТМО
- Регион
- Россия, Санкт-Петербург
- Почтовый адрес
- Кронверкский пр., д.49, лит. А, Санкт-Петербург, Российская Федерация, 197101.
- Юр. адрес
- Кронверкский пр., д.49, лит. А, Санкт-Петербург, Российская Федерация, 197101.
- ФИО
- Васильев Владимир Николаевич (Ректор)
- E-mail адрес
- od@itmo.ru
- Контактный телефон
- +7 (812) 6070277
- Сайт
- https:/itmo.ru