Перейти к основному содержанию

Интеллектуальный анализ образовательных данных студентов для создания персонализированной среды обучения

241

Токтарова В.И., Казанцева О.Г.

PDF (RUS)
PDF (ENG)

Аннотация

Цифровизация является одним из важнейших направлений развития современной системы образования. Внедрение в образовательный процесс цифровых технологий приводит к появлению большого объема информации, исследованием которой занимается анализ образовательных данных. В статье рассмотрены основные возможности применения интеллектуального анализа образовательных данных в разработке персонализированной среды обучения. Рассмотрены методы анализа данных в сфере образования и описаны типы задач, которые могут быть решены с их помощью. Предложена модель создания персонализированной среды обучения на основе анализа образовательных данных, целью которой является прогнозирование успешности студента в процессе обучения на основе его индивидуальных характеристик и образовательных результатов.

Общая информация

Ключевые слова: персонализированная среда обучения, образовательные данные, ВУЗ, интеллектуальный анализ данных, студент, персонализация

Рубрика издания: Интеллектуальные технологии в гуманитарной сфере и образовании

Тип материала: научная статья

Для цитаты: Токтарова В.И., Казанцева О.Г. Интеллектуальный анализ образовательных данных студентов для создания персонализированной среды обучения // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2021): сб. статей II-й Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 11—12 ноября 2021 г. | Digital Humanities and Technology in Education (DHTE 2021): сollection of Articles of the II All-Russian Scientific and Practical Conference with International Partic¬ipation. November 11–12, 2021. / Под ред. В.В. Рубцова, М.Г. Сороковой, Н.П. Радчиковой. М.: Издательство ФГБОУ ВО МГППУ. С. 343–352.

Литература

  1. Белоножко П.П., Карпенко А.П., Храмов Д.А. Анализ образова­тельных данных: направления и перспективы применения. Вест­ник евразийской науки. 2017. № 4 (41).
  2. Мантуленко В.В. Перспективы использования цифрового следа в высшем образовании [Электронный ресурс]. Преподаватель ХХI векa. 2020. № 3-1. C. 32-42. DOI: 10.13862/2073-9613-2020-3-32-42
  3. Московский государственный педагогический университет [официальный сайт]. URL: https://www.mgpu.ru/ (дата обраще­ния: 10.09.2021)
  4. Паспорт национальной программы «Цифровая экономика Россий­ской Федерации» [Электронный ресурс]. Правительство России. – URL: http://static.government.ru/ (дата обращения: 10.09.2021)
  5. Паспорт федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» [Электронный ресурс]. URL: https://digital.ac.gov.ru/poleznaya-informaciya/material/Паспорт-федерального-проекта-Ка­дры-для-цифровой-экономики.pdf (дата обращения: 10.09.2021)
  6. Система управления курсами Moodle [официальный сайт]. URL: https://moodle.org/ (дата обращения: 10.09.2021)
  7. Фиофанова О.А. Анализ больших данных в сфере образования: методология и технологии: монография. – М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2020. – 200 с.
  8. Фиофанова О.А. Smart Big Data в публичных докладах [Элек­тронный ресурс] // Образовательная политика. 2020. № 4 (84). С. 70–77. DOI: 10.22394/2078–838Х-2020–4-70–77
  9. Хлопотов М.В., Коцюба И.Ю. Методы интеллектуального анализа данных для мониторинга и диагностики качества образования // Дистанционное и виртуальное образование. – Москва, 2014. № 5. С. 18–25.
  10. Чмыхова Е.В., Давыдов Д.Г., Строкопытова С.А. Интеллектуаль­ный анализ данных электронной образовательной среды для оценки личностных особенностей обучаемых [Электронный ре­сурс] // Инновации в образовании. 2020. № 2. С.83–99.
  11. Toktarova V.I. Pedagogical Management of Learning Activities of Students in the Electronic Educational Environment of the University: a Differentiated Approach. International Education Studies. 2015. Vol. 8. № 5. P. 205–212.

Информация об авторах

Токтарова Вера Ивановна, доктор педагогических наук, доцент, профессор кафедры прикладной математики и информатики, советник ректората, Марийский государственный университет (ФГБОУ ВО МарГУ), Йошкар-Ола, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3590-3053, e-mail: toktarova@yandex.ru

Казанцева Олеся Геннадьевна, аспирант, Марийский государственный университет (ФГБОУ ВО МарГУ), Йошкар-Ола, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2666-1005, e-mail: olesya_popova10@mail.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 167
В прошлом месяце: 9
В текущем месяце: 6

Скачиваний

Всего: 241
В прошлом месяце: 9
В текущем месяце: 7