Портал психологических изданий PsyJournals.ru
Каталог изданий 139Рубрики 53Авторы 10246Новости 1979Ключевые слова 5095 Подать рукописьRSS RSS

РИНЦ

CrossRef

Моделирование и анализ данных

Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет

ISSN (печатная версия): 2219-3758

ISSN (online): 2311-9454

DOI: https://doi.org/10.17759/mda

Лицензия: CC BY-NC 4.0

Издается с 2011 года

Периодичность: 4 номера в год

Язык журнала: русский

Доступ к электронным архивам: открытый

 

Концепция адаптивного тренажера и оценка его эффективности в математическом обучении 57

|

Куравский Л.С.
доктор технических наук, декан факультета информационных технологий, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3375-8446
e-mail: l.s.kuravsky@gmail.com

Поминов Д.А.
младший научный сотрудник, факультет информационных технологий, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1321-3713
e-mail: pominovda@mgppu.ru

Юрьев Г.А.
кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий научной лабораторией, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2960-6562
e-mail: g.a.yuryev@gmail.com

Юрьева Н.Е.
кандидат технических наук, научный сотрудник, центр информационных технологий для психологических исследований факультета информационных технологий, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1419-876X
e-mail: yurieva.ne@gmail.com

Сафронова М.А.
кандидат психологических наук, декан факультета "Психология образования", Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3597-6375
e-mail: mariasaf@gmail.com

Куланин Е.Д.
кандидат физико-математических наук, профессор, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6093-7012
e-mail: lucas03@mail.ru

Антипова С.Н.
заместитель декана по внеучебной работе факультета информационных технологий, Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6642-7953
e-mail: antipovasn@mgppu.ru

Аннотация

Представлена математическая модель самообучающегося адаптивного тренажера. Применяемый подход является альтернативой адаптивным технологиям, основанным на современной теории тестирования (англ. Item Response Theory). Его особенностями являются учёт временной динамики адаптивной процедуры обучения и меньшее количество заданий, которые следует выполнить для обеспечения намеченного результата. Для оценки эффективности данной концепции использовалась веб-реализация тренажера, предназначенная для обучения решению математических задач в рамках школьной программы. Проведенный анализ выявил высокую эффективность и статистически значимое влияние фактора адаптивного обучения на результаты выполнения контрольного теста.

Ключевые слова: адаптивное обучение, марковские случайные процессы, адаптивный тренажер, самообучающиеся системы

Рубрика: Анализ данных

Тип: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/mda.2021110401

Финансирование. Работа выполнена в рамках Государственного задания «Разработка и практическая реализация модели адаптивного обучения на основе идентифицируемых марковских процессов» Министерства просвещения Российской Федерации № 073– 00041–21–10 от 10.12.2021 г.

Ссылка для цитирования

Литература
  1. Baker F.B. The Basics of Item Response Theory. – ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation, University of Maryland, College Park, MD. 2001.
  2. Connect with Students and Parents in Your Paperless Classroom. URL: https://www. edmodo.com.
  3. Kats, Y. Learning Management Systems and Instructional Design: Best Practices in Online Education. – IGI Global. 2013. – ISBN 9781466639317
  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. Том 21. № 2. С. 84–95. doi:10.17759/pse.2016210210
  5. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A. and Dumin P.N. A Numerical Technique for the Identification of Discrete-State Continuous-Time Markov Models // Applied Mathematical Sciences. Vol. 9, 2015, No. 8, pp. 379–391. URL: http://dx.doi.org/10.12988/ams. 2015.410882.
  6. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A., Dumin P.N. and Panfilova A.S. Probabilistic Modeling of a Testing Procedure // Applied Mathematical Sciences. Vol. 9, 2015, No. 82, pp. 4053–4066. URL: http://dx.doi.org/10.12988/ams.2015.53234.
  7. Kuravsky L.S., Artemenkov S.L., Yuryev G.A., Grigorenko E.L. A new approach to computerized adaptive testing. – Experimental Psychology, 2017, Vol. 10, No 3, pp. 33–45, http://dx.doi. org/10.17759/exppsy.2017100303.
  8. 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, применение. 2013. №4. С.28–38.
  9. Kuravsky L.S., Yuriev G.A. Probabilistic method of filtration artifacts in adaptive testing. – Experimental Psychology, Vol.5, No.1, 2012, p. 119–131 (in Russian).
  10. Куравский Л.С., Юрьев Г.А. Использование марковских моделей при обработке результатов тестирования // Вопросы психологии. 2011 №2. С. 98-107/
  11. Kuravsky L.S., Marmalyuk P.A., Yuryev G.A., Belyaeva O.B. and Prokopieva O.Yu. Mathematical Foundations of Flight Crew Diagnostics Based on Videooculography Data. – Applied Mathematical Sciences, 2016, Vol. 10, No. 30, pp. 1449–1466, http://dx.doi.org/10.12988/ams.2016.6122.
  12. Марковские модели в задачах диагностики и прогнозирования: Учеб. пособие. / Под ред. Л.С. Куравского. – 2-е изд., доп. – М.: Изд-во МГППУ, 2017. – 203 с.: ил. – ISBN 978–5– 94051–168–7.
  13. Moodle Open-Source Learning Platform// Moodle Pty Ltd. URL:https://moodle.org.
  14. Rasch, G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests // Copenhagen, Danish Institute for Educational Research, Expanded Edition (1980). Chicago: The University of Chicago Press. 1960/1980.
  15. Wright B.D., Masters G.N. Rating Scale Analysis. Rasch Measurements // Chicago: MESA Press. 206 pp.
  16. Pominov D.A., Kuravsky L.S., Dumin P.N., Yuriev G.A. Adaptive trainer for preparing students for mathematical exams. – International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology, 2020, Vol. 11, No 11, pp. 260–268, doi 10.34218/IJARET.11.11.2020.022.
  17. Поминов Д.А. Самообучающийся адаптивный тренажер для подготовки абитуриентов к экзаменам по математике // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2021. Т. 23. № 2. С. 35–42. – DOI 10.18127/j19998554-202102-04
  18. Поминов Д.А. Модель процесса адаптивного обучения и его программная реализация // Моделирование и анализ данных. 2020. Том 10. № 3. С. 39–52.
  19. Margolis A.A., Safronova M.A., Khaperskaya A.U. The view from Russia: Overcoming students’ learning challenges. Research Intelligence, 2021, issue, pp. 30–31, https://www.bera.ac.uk/publication/autumn-2021.
Статьи по теме

Психология образования  |  Кравченко Д.А., Блескина И.А., Каляева Е.Н., Землякова Е.А., Аббакумов Д.Ф.

Персонализация в образовании: от программируемого к адаптивному обучению

CrossRef doi:10.17759/jmfp.2020090303

 
Электронная редакция психологических журналов
О проекте PsyJournals.ru

© 2007–2022 Портал психологических изданий PsyJournals.ru  Все права защищены

Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г.

Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ

Creative Commons License Репозиторий открытого доступа     Рейтинг репозиториев Webometrics

Яндекс.Метрика