Автоматизированная информационная система адаптивного обучения на основе компетентностного подхода

• Автор: Шана Маха Акрам
• Шифр специальности: 05.25.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Нальчик
• Количество страниц: 182 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СИСТЕМ КОМПЕТЕНТНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ И ТЕСТИРОВАНИЯ
1.1 Компетентностный подход как направление обучения решению творческих
исследовательских задач
1Л .1 Формирование творческих компетенций
1Л .2 Модели компетентностного подхода в подготовке специалистов
1.2 Адаптивное обучение и его компетентностная направленность
1.2 Л Реализация компетентностного подхода на основе адаптивного обучения
1.2.2 Недостатки адаптивных моделей систем обучения с точки зрения компетентностного подхода
1.3 Математические модели адаптивного обучения и тестирования
1.3.1 Адаптивность - как внутреннее качество моделей обучения и тестирования
1.3.2 Математико-статистические модели обучения и тестирования
1.4 Самоорганизация и адаптивность обучающего процесса
1.4.1 Самоорганизация обучающей системы
1.4.2 Адаптивное обучение на пути к самоорганизации обучающего процесса
1.5 Анализ существующих автоматизированных информационных систем
адаптивного обучения и контроля
Выводы по первой главе
ГЛАВА 2 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ, ИНФОРМАЦИОННО-ЛОГИЧИСКИЕ
МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ АДАПТИВАННОГО ОБУЧЕНИЯ
2.1 Информационно-логическая модель адаптивного обучения
2.1.1 Постановка задачи, модель обучаемого и ее свойства
2.1.2 Концептуальная информационно-логическая модель автоматизации процессов адаптивного обучения на основе компетентностного подхода
2.2 Обобщенная интегральная мультипликативная математическая модель адаптивного процесса обучения
2.2.1 Математическая модель
2.2.2 Алгоритм идентификации параметров саморегуляции системы
2.3 Алгоритмическая модель адаптивного обучения на основе критериальной нормы
2.3.1 Постановка задачи
2.3.2 Алгоритмическая модель критериально-ориентированного адаптивного обучения
2.4 Стохастическая модель адаптивного процесса освоения компетенций с использованием марковских цепей
2.4.1 Задача оценки обученности при адаптивном обучении как последовательность случайных процессов
2.4.2 Марковские цепи и основанная на них модель
Выводы по второй главе
ГЛАВА 3 КОМПЛЕКС АЛГОРИТМОВ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ПРИНИМАЕМЫХ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЕМ
3.1 Алгоритмы подготовки к обучению и тестированию
3.2 Алгоритмы анализа и прогноза результатов обучения и тестирования
3.3 Алгоритмы оценки образовательных предпочтений и траекторий
Выводы по третьей главе
ГЛАВА 4 ПРИКЛАДНАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ И КОНТРОЛЯ
4.1 Архитектура автоматизированной информационной системы адаптивного
обучения и контроля
4.2 Система подготовки и проведения адаптивного тестирования (АРМ преподавателя, тьютора, тестолога)
4.2.1 Основные принципы построения
4.2.2 Серверная подсистема АРМ (Модуль администратора)
4.2.3 Клиентская подсистема АРМ
4.3 Комплекс алгоритмов и программ интегральной оценки решений при адаптивном управлении процессом обучения
4.4 Автоматизированное пособие для формирования исследовательских навыков
4.4.1 Мультимедийная поддержка для самостоятельной работы
4.4.2 Компетентностная направленность - вектор ориентации учебноисследовательских задач
4.5 Электронный справочник по основам статистики - как вспомогательное средство при самостоятельной работе студентов
4.6 Анализ эффективности внедрения автоматизированной информационной
системы адаптивного обучения и контроля в профессиональном
образовании
Выводы по четвертой главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А

Б{т} = М{т - Т}2 = 21- Т2.

Для экспоненциального распределения:
М{г} = Г = 1;
я( о = я.
Кроме моделей забывания необходимо иметь также модели восстановления знаний.
После изучения раздела номер i в момент Е=0 обучаемый, как правило, дает на него верный ответ, но спустя Т] (единиц времени) забывает его. Затем, при необходимости актуализации мгновенно восстанавливаются знания и опять через т2 времени этот раздел (вопрос) забывается. И так далее, повторяется циклично. Момент п-го забывания:
К--Ъг

Если восстановление забытого Его ответа происходит мгновенно, тогда моменты забывания-восстановления знаний //, 72. •••, (п образуют поток Пи материала по Ему разделу (вопросу).
Так как т7, у=1,2,... являются случайными, то соответствующий поток -также случайный. Случайные х7,у=1,2,... можно описать функцией распределения Р{гх,22,...,2]) = Рг, <2,,г2 <г2,...,ту <гу}.
Сам поток учебного материала - функция Пуассона (пуассоновский поток) [49] с функцией распределения:
Р(0 = 1-е~л' .
Если восстановление сопоставимо с забыванием (по времени), то процесс забывания-восстановления по Ему вопросу представим чередующимися интервалами забывания (состояние Ед) и восстановления знаний (состояние £)).