Архив статей журнала
В статье рассматривается концепция подключаемой рекомендательной системы заданий, предназначенной для персонализации образовательного процесса. В условиях цифровой трансформации образования традиционные образовательные платформы и системы управления обучением (LMS) часто не предоставляют достаточно гибких инструментов для адаптации контента под индивидуальные потребности студентов. В ответ на эту проблему предлагается создание рекомендательной системы, которая интегрируется с внешними образовательными модулями, такими как тренажеры, и использует цифровой профиль студента для анализа его образовательных потребностей. Цифровой профиль включает академические данные, поведенческие паттерны и психолого-физиологические показатели, что позволяет системе более точно прогнозировать потребности учащегося и предлагать соответствующие задания. Также рассматриваются методы кластеризации, используемые для группировки студентов с похожими характеристиками, и проблемы, связанные с «холодным стартом» системы. Описанная архитектура системы, основанная на модульности и масштабируемости, позволяет гибко интегрировать различные образовательные сервисы и обеспечивать персонализированное взаимодействие с учащимися. Разработанная система обещает значительно повысить эффективность учебного процесса, улучшая подход к обучению каждого студента.
В статье рассматриваются методы прогнозирования сложности учебных курсов на основе логистической регрессии с использованием оценок по обеспечивающим дисциплинам. Основной объект исследования - курс «Программирование на Python», для которого ключевыми обеспечивающими дисциплинами выбраны математика, информатика и английский язык. Целью исследования является разработка модели, позволяющей адаптировать учебные задания к индивидуальным потребностям студентов, повышая эффективность образовательного процесса. Для реализации модели использованы синтетические данные, что обусловлено ограничениями доступа к реальным образовательным данным. Применение методов машинного обучения, в частности логистической регрессии, позволяет получить не только классификацию курсов по сложности (легкий, средний, сложный), но и вероятностные оценки, отражающие степень уверенности модели в своих предсказаниях. Авторы рассматривают весовые коэффициенты признаков, что позволяет понять вклад каждой обеспечивающей дисциплины в прогнозирование сложности. Прогнозирование сложности курсов и заданий способствует более точному подбору учебных материалов, что улучшает качество образования и способствует развитию персонализированных образовательных траекторий. Таким образом, статья вносит вклад в развитие методов образовательной аналитики и подчеркивает необходимость перехода от прогнозирования успеваемости студентов к прогнозированию сложности курсов, что открывает новые перспективы для персонализации образовательного процесса и повышения его эффективности.
В статье исследуются проблемы управления индивидуальной образовательной траекторией (ИОТ) студентов, базирующейся на анализе цифрового профиля и цифрового следа. Авторы подчеркивают значимость персонализации образовательного процесса для повышения его эффективности и адаптации к уникальным потребностям учащихся. Рассматриваются основные вызовы, связанные с использованием цифрового следа, включая его ограниченность, неполноту данных и сложности при прогнозировании академической успешности. Особое внимание уделено вопросам интеграции цифрового профиля в системы управления обучением, где отсутствие единой стандартизированной структуры затрудняет анализ и перенос данных между различными образовательными учреждениями. Также обсуждаются угрозы конфиденциальности и этические аспекты, связанные с хранением и обработкой личных данных студентов. Авторы подчеркивают необходимость разработки универсальных стандартов для структуры цифрового профиля, а также внедрения более эффективных методов сбора и анализа данных, включая использование данных социальных сетей и видеоаналитики. В заключение статьи акцентируется внимание на необходимости нахождения баланса между глубоким уровнем персонализации и сохранением способности студентов адаптироваться к разнообразным образовательным контекстам, чтобы избежать риска гиперперсонализации.