Модель процесса адаптивного обучения и его программная реализация

Представленный проект направлен на автоматизацию процесса электронного обучения, касающуюся приобретения практических навыков для решения неформализуемых задач, определения уровня знаний и сокращения продолжительности тестирования за счет уменьшения количества задач в зависимости от уровня подготовки. Для удовлетворения указанных выше требований был реализован подход адаптивного тестирования и реализован веб-сервис «Адаптивный тренажер» для демонстрации его работы.

В силу особенностей организации процесса обучения в школьных классах, зачастую ученикам не хватает времени урока на решение задач под контролем учителя. В результате прибегают к услугам репетиторов или к самообучению. Для осуществления самостоятельной подготовки в последние годы становятся популярными различные образовательные онлайн сервисы.

1. Куравский Л.С., Артеменков С.Л., Юрьев Г.А., Григоренко Е.Л. Новый подход к компьютеризированному адаптивному тестированию // Экспериментальная психология. 2017. Т. 10. № . 3. С. 3345. doi:10.17759/exppsy.2017100303
2. Патент на полезную модель № 118095 (РФ). Устройство для моделирования адаптивного тестирования когнитивных способностей испытуемого / Л.С. Куравский, С.Д. Кулик, П.А. Мармалюк, Г.А. Юрьев. Заявка № 2012105993/08, 21.02.2012; Зарегистр. 10.07.2012; Опубликовано 10.07.2012 Бюл. № 19; Приоритет от 21.02.2012(РОСПАТЕНТ).
3. Куравский Л.С., Марголис А.А., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А., Думин П.Н. Обучаемые марковские модели в задачах оптимизации порядка предъявления психологических тестов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2013. № 4. С. 28–38.
4. Куравский Л.С., Марголис А.А., Мармалюк П.А., Панфилова А.С., Юрьев Г.А. Математические аспекты концепции адаптивного тренажера // Психологическая наука и образование. 2016. Т. 21. № 2. C. 84–95. doi: 10.17759/pse.2016210210.
5. Куравский Л.С., Марголис А.А., Юрьев Г.А., Поминов Д.А. Концепция самообучающегося адаптивного тренажера // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2018. № 3. С. 29–37.
6. Патент на полезную модель № 122796 (РФ). Система поддержки принятия решений для психологического и педагогического тестирования / Л.С. Куравский, А.А. Марголис, П.А. Мармалюк, Г.А. Юрьев, П.Н. Думин, С.Д. Кулик. Заявка № 2012132684/08, 31.07.2012; Опубликовано 10.12.2012, Бюл. № 34; Приоритет от 31.07.2012 (РОСПАТЕНТ).
7. Куравский Л.С., Марголис А.А., Юрьев Г.А., Мармалюк П.А. Концепция системы поддержки принятия решений для психологического тестирования // Психологическая наука и образование. 2012. № 1. С. 5665.
8. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Адаптивное тестирование как марковский процесс: модели и их идентификация // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2011. № 2. С. 2129.
9. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Вероятностный метод фильтрации артефактов при адаптивном тестировании // Экспериментальная психология. 2012. Т. 5. № 1. С. 119131.
10. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Использование марковских моделей при обработке результатов тестирования // Вопросы психологии. 2011. № 2. С. 98107.
11. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Об одном подходе к адаптивному тестированию и устранению его артефактов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2012. № 1.
12. Марковские модели в задачах диагностики и прогнозирования: Учеб. пособие / Под ред. Л.С. Куравского. Изд. 2-е, доп. М.: Изд-во МГППУ. 2017. 203 с.
13. 1С: Электронное ø_ø_ø_ø_ø_обучение [Электронный ресурс] // URL: http://v8.1c.ru/elo (дата обращения 06.02.2016).
14. Baker F.B. The Basics of Item Response Theory // ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation. University of Maryland, College Park. MD. 2001.
15. Ebmodo [Электронный ресурс] // Connect with students and parents in your paperless classroom. URL: https://www.edmodo.com (дата обращения 03.02.2016).
16. Gregory R.J. Psychological testing: History, principles, and applications (5th edition). New York: Pearson. 2007.
17. Kats Y. Learning Management Systems and Instructional Design: Best Practices in Online Education. IGI Global. 2013. ISBN 9781466639317
18. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A., Dumin P.N. A Numerical Technique for the Identifi cation of Discrete-State Continuous-Time Markov Models // Applied Mathematical Sciences. 2015. V. 9. № 8. Р. 379–391. URL: http://dx.doi.org/10.12988/ams. 2015.410882.
19. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Baranov S.N., Alkhimov V.I., Yuryev G.A., Artyukhina S.V. A New Technique for Testing Professional Skills and Competencies and Examples of its Practical Applications // Applied Mathematical Sciences. 2015. V. 9. № 21. Р. 1003–1026. http://dx.doi.org/10.12988/ams.2015.411899.
20. Moodle open-source learning platform [Электронный ресурс] // Moodle Pty Ltd. URL:https://moodle.org (дата обращения 03.02.2016).
21. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests // Copenhagen, Danish Institute for Educational Research, expanded edition (1980) with foreword and afterword by B.D. Wright. Chicago: The University of Chicago Press. 1960/1980.
22. Thompson N.A., Weiss D.J. A framework for the development of computerized adaptive tests // Practical Assessment, Research & Evaluation. 2011. № 16(1). Р. 19.
23. de la Torre J., Patz R.J. Making the Most of What We Have: A Practical Application of Multidimensional Item Response Theory in Test Scoring // Journal of Educational and Behavioral Statistics. 2005. № 30(3). Р. 295311. doi:10.3102/10769986030003295.
24. Wright B.D., Masters G.N. Rating scale analysis. Rasch measurements // Chicago: MESA Press. 1982. 206 p.

PlumX

Метрики публикации