Embed Size (px)
Citation preview
ISSN 2079-3316 ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ т. 9, № 4(39), с. 159–177
ББК 32.972.133+74.480.28ГРНТИ 28.29.59,14.35.07УДК 004.9:378.147
В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. КочетковаАдаптивная система обучения в электронной среде
Аннотация. Работа посвящена построению адаптивной системы обучения вэлектронной среде. Сформулированы принципы, заложенные в концепциюпроектирования такой системы. Представлена структура системы, включа-ющая модель предметной области (образовательного контента), модельпользователя, модель адаптации и модель оценки результатов обучения. Врамках предложенной системы разработан и внедрен в учебный процессадаптивный электронный обучающий курс математической дисциплины.Обосновано, что успешное освоение такого курса обучающимися способствуетформированию у них математической компетентности.
Ключевые слова и фразы: обучение в электронной среде, адаптивный электронныйобучающий курс, персонализация, компетентностный подход, обучение математике.
Введение
Активное развитие информационно-коммуникационных технологийоказывает большое влияние на мировую систему образования. Насмену традиционным образовательным технологиям приходит, активноразвиваясь, электронное обучение. Так, государственной программойРоссийской Федерации «Развитие образования» предусмотрена реализа-ция приоритетного проекта по созданию в нашей стране современнойцифровой образовательной среды, в том числе на уровне высшегообразования [1]. Активное применение электронных образовательныхкурсов при обучении современного «цифрового поколения», живущегов мире электронной культуры, касается всех дисциплин в вузе, в томчисле математических [2].
Отметим, однако, что организация обучения в электронной средепредставляет собой непростую педагогическую и инструментально-техническую задачу. Это обусловлено, в частности, тем фактом, чтометодика электронного обучения еще недостаточно разработана. Крометого, при реализации электронного обучения, в отличие от традицион-ного, не предусматривается прямое участие в образовательном процессе
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научногопроекта №18-013-00654.c© В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова, 2018c© Сибирский федеральный университет, 2018c© Программные системы: теория и приложения (дизайн), 2018
DOI: 10.25209/2079-3316-2018-9-4-159-177 CC-BY-4.0
160 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
преподавателя, учитывающего индивидуальные особенности студентов.Мы полагаем, что эту функцию преподавателя в значительной мереможет выполнить адаптивный электронный обучающий курс.
Принимая за основу определение электронного образовательногоресурса (ЭОР), приведенное в национальном стандарте РФ [3], подадаптивным электронным обучающим курсом (АЭОК) дисциплинымы понимаем образовательный ресурс, представленный в электронно-цифровой форме и включающий в себя структуру и предметноесодержание, которое допускает возможность адаптации для обучающих-ся в зависимости от их индивидуальных характеристик. Использованиев учебном процессе адаптивных электронных обучающих курсовпозволяет персонализировать обучение и повысить его результативность.Отметим, что обеспечение персонализации обучения является мировымтрендом в современном образовании.
Целью статьи является построение адаптивной системы обучения вэлектронной среде, описание структуры и компонентов этой системы, атакже принципов ее проектирования.
В рамках предлагаемой системы разрабатывается АЭОК математи-ческой дисциплины, функционирующий на базе системы управленияобучением (Learning Management System, LMS) Moodle. Исследуетсявопрос формирования математической компетентности при освоениитакого курса обучающимися.
1. Обзор литературыРазвитие информационных технологий и активное использова-
ние Интернета способствовали появлению в середине 1990-х годоввеб-ориентированных образовательных систем [4–6]. Одним из немного-численных примеров интеллектуальной веб-ориентированной системы,используемой для обучения математике, является ActiveMath [7].Отметим, однако, что существующие образовательные системы, какправило, представляют собой коммерческие продукты и не применяютсяпри обучении конкретным дисциплинам в школе или университете.
Развитие электронного обучения в академической среде идетпо пути создания электронных обучающих курсов на основе системуправления обучением, которые предоставляют широкие возможности,как преподавателям, так и обучающимся [5]. А именно, преподавате-ли используют LMS для разработки образовательного контента иконтрольно-измерительных материалов, общения со студентами, атакже организации учебного процесса, в том числе с применениемактивных методов обучения. Студентам LMS позволяет взаимодей-ствовать между собой и с преподавателем, участвовать в совместнойработе и осуществлять мониторинг своего прогресса при изучениидисциплины.
Адаптивная система обучения в электронной среде 161
Практически сразу после появления первых веб-ориентированныхобучающих систем пришло понимание того, что такие системы должныобладать свойством адаптивности. В обзоре [4] выделены пять ос-новных технологий, используемых в адаптивных образовательныхсистемах: адаптивное представление содержания, адаптивная навига-ция, индивидуализации образовательной траектории, интерактивнаяподдержка решения задач, а также интеллектуальный анализ решений,представленных обучающимися.
В 2000-е годы, благодаря технологии Semantic Web, появиласьвозможность эффективного взаимодействия веб-ориентированныхобучающих систем между собой. Указанная технология используется, вчастности, при разработке образовательного контента и позволяетдостичь адаптивности и гибкости обучения [8–10].
Адаптивные образовательные ресурсы, в свою очередь, способству-ют персонализации обучения, которая делает его более эффективным[11,12].
Важное направление развития электронного обучения представляетразработка адаптивных образовательных систем, учитывающих стилиобучения студентов [13–15].
В настоящее время все большее распространение получают такназываемые массовые открытые онлайн курсы (МООК), однакореализация в них адаптивного подхода к обучению находится пока настадии обсуждения [16–18].
Ведущие российские вузы на протяжении нескольких последнихлет работают над реализацией проектов по созданию и внедрению вучебный процесс электронных образовательных ресурсов, в том числеадаптивных [19–22]. Вместе с тем, в настоящее время не существуетцелостной концепции адаптивного обучения в электронной среде,поэтому выработка принципов и построение адаптивной системыобучения является актуальной задачей.
2. Материалы и методы
В качестве педагогической основы при построении адаптивнойсистемы обучения в электронной среде мы используем полипарадиг-мальный подход, представляющий собой открытый непротиворечивыйкластер подходов к обучению, комплексное использование которыхобладает синергетическим эффектом [23,24]. Ведущая роль в этомкластере отводится компетентностному подходу, далее по дидакти-ческому потенциалу следуют контекстный, междисциплинарный,предметно-информационный подходы, а также фундаментализация.
Мы также следуем принципам современной дидактики высшегообразования. В частности, система электронного обучения включает в
162 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
себя комплекс организационно-педагогических условий, способствующихприобретению обучающимся знаний и опыта, выработке умений,приводящих в результате к формированию компетентности, необходимойдля его успешной профессиональной деятельности [2,25].
При проектировании содержания обучения применяется стратегиямикрообучения, которая состоит в том, что весь учебный материалструктурируется небольшими порциями [26–28].
При разработке АЭОК математической дисциплины в рамкахпредлагаемой адаптивной системы мы используем современные подходыи методы обучения математике [29–31].
Структурирование образовательного контента АЭОК осуществ-лятся на основе иерархической семантической модели предметнойобласти, реализуемой в виде дерева понятий. Использование иерархиипонятий позволяет наглядно представить логическую структурурассматриваемой предметной области, определить последовательностьизучения материала и осуществлять контроль результатов освоениякурса.
В качестве программной среды реализации АЭОК выбрана от-крытая система управления обучением Moodle, получившая сегодняширокое распространение и имеющая богатый функционал, которыйпозволяет разрабатывать электронные обучающие курсы и ресурсы,реализовывать адаптивное обучение, механизмы и приемы адаптивноготестирования, а также формирование индивидуальных образова-тельных траекторий. К достоинствам LMS Moodle можно отнестивозможность расширения системы дополнительными модулями, а такжепереносимость компонентов электронных ресурсов, разработанных вMoodle, на другие платформы, что, в свою очередь, обеспечивает ееинтероперабельность.
Эмпирической базой исследования послужили образовательныерезультаты и результаты группового анкетирования студентов первогокурса инженерных направлений подготовки в области информацион-ных технологий Сибирского федерального университета, изучавшихдисциплину «Дискретная математика» с применением адаптивногоэлектронного обучающего курса и без него.
3. Результаты исследования
Мы предлагаем концепцию адаптивного обучения в электроннойсреде, основанную на следующих принципах:• персонализация — обеспечение персонализации учебного процесса в
электронной среде, позволяющей студенту построить индивидуаль-ную образовательную траекторию и сформировать индивидуальноепространство учебных материалов;
Адаптивная система обучения в электронной среде 163
Рисунок 1. Структурная схема адаптивной системыобучения в электронной среде
• вариативность содержания — учебный контент имеет различныеформы представления;
• цикличность обучения — автоматический возврат к материалуизученной темы, представленному в другом виде;
• восполнение пробелов в знаниях и умениях, полученных ранее;• мотивационно-интеллектуальное вовлечение студентов в процесс
обучения;• направленность на достижение результатов обучения;• целостность — формирование целостного восприятия дисциплины
обучающимися;• релевантность — содержание обучения является актуальным для
обучающихся и находится в контексте их будущей профессиональнойдеятельности;
• преподаватель выступает не транслятором знаний, а организуетпроцесс обучения, управляет им и осуществляет консультированиестудентов.
Перечисленные принципы реализуются при построении адаптивнойсистемы обучения в электронной среде, которая состоит из моделипредметной области, модели пользователя, модели адаптации и моделиоценки результатов обучения (рисунок 1).
При построении модели предметной области мы используемподход, основанный на интеграции теории логико-гносеологическогоанализа понятий Е. К. Войшвилло [32] с методами теории графов. Напервом этапе мы выделяем все понятия предметной области.
Например, при изучении дисциплины «Дискретная математика»процесс структурирования учебного материала в разделе «Комби-наторика» осуществляется следующим образом: сначала вводится
164 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
Рисунок 2. Фрагмент дерева понятий дисциплины«Дискретная математика»
общее фундаментальное понятие курса — «комбинаторика». Затемоно конкретизируется посредством его элементов: комбинаторныхпринципов и комбинаторных конфигураций, которые выступаютбазовыми понятиями. Каждому из них соответствует фрагментучебного материала, раскрывающий данное понятие. Следуя принципувложения мелких структурных единиц в крупные, конкретизациябазовых понятий происходит через установление их взаимосвязейс более мелкими — ключевыми понятиями. Так, базовое понятие«комбинаторная конфигурация» включает в себя ключевые понятия«размещение» и «сочетание». Наконец, раскрытие сути ключевыхпонятий осуществляется с помощью частных понятий: «размещениебез повторений», «размещение с повторениями», «сочетание без повто-рений», «сочетание с повторениями». Каждое понятие характеризуетсясвоим содержанием и объемом.
Таким образом, предметная область формализуется в виде сложнойсистемы фундаментальных, базовых, ключевых и частных понятий.
На следующем этапе все понятия выстраиваются в виде иерархиче-ской структуры — дерева понятий или совокупности деревьев понятий(рисунок 2). Объем дерева понятий определяется, исходя из условийнеобходимости и достаточности для достижения результатов обуче-ния и формирования компетенций, обозначенных в международных,профессиональных и государственных образовательных стандартахсоответствующего уровня образования [33].
Далее, дерево понятий используется в качестве основы для выделе-ния минимальных порций теоретического материала — термов. Подтермом мы понимаем последовательность семантических фактов и
Адаптивная система обучения в электронной среде 165
Рисунок 3. Фрагмент последовательности термов дисци-плины «Дискретная математика»
процедурных правил, имеющую смысловую законченность [20,34].Каждый терм представляет собой некоторый фрагмент дерева понятийдисциплины.
При включении понятий в терм мы, применяя стратегию микрообу-чения, руководствуемся следующими критериями:• ограничение по объему — каждый терм содержит не более пя-
ти понятий; в случае, когда понятие является информационнонасыщенным, оно может выделяться в отдельный терм;
• полнота — при формировании терма реализуется принцип вложениямелких структурных единиц в крупные, то есть вместе с понятиемнебольшого объема включаются связанные с ним более мелкиепонятия;
• проверяемость — все понятия терма допускают возможностьпроверки их усвоения.
Количество термов зависит от объема дисциплины. Например, приструктурировании предметной области дисциплины «Математическаялогика и теория алгоритмов» объемом в 108 академических часовколичество термов составило 21, а для дисциплины «Дискретнаяматематика», имеющей трудоемкость 180 часов, мы сформировали 32терма.
Изучение термов осуществляется последовательно: от фунда-ментальных понятий к базовым, далее — ключевым и частным, чтопозволяет соотнести понятия, составляющие терм, с их местом в общейструктуре предметной области и способствует формированию целостно-го ее восприятия. Таким образом, изучение материала реализуетсяметодом обхода дерева понятий поиском в глубину. Фрагмент последо-вательности изучения термов дисциплины «Дискретная математика»представлен на рисунок 3.
На заключительном этапе производится распределение термов поучебным неделям, что определяет нормативный темп обучения.
Таким образом, предметная область структурируется в видепоследовательности термов, охватывающих весь учебный материал иизучаемых в определенном порядке.
Модель пользователя адаптивной системы обучения содержитинформацию о студенте, необходимую для адаптации образовательного
166 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
контента к его индивидуальным характеристикам и управленияпроцессом обучения в электронной среде.
Индивидуальные характеристики обучающихся описываются спомощью двух групп параметров. В первую группу входят стильобучения студента и его результаты освоения каждого терма. Втораягруппа параметров включает в себя результаты наблюдения запроцессом обучения студента в электронной среде: его текущееположение; время, затраченное на изучение термов и выполнениезаданий; количество эффективных входов в систему, что позволяетпреподавателю управлять активностью обучающегося.
Таким образом, модель пользователя позволяет учитывать индиви-дуальные параметры студента, а также потребность в персональнойподдержке для него со стороны преподавателя.
Модель адаптации системы обучения в электронной среде включаетавтоматизированную систему навигации и адаптацию учебного контентас учетом индивидуальных характеристик обучающегося. Каждыйэлемент учебного контента (материал терма, тест или задание) обладаетопределенными настройками, обусловленными возможностями системыуправления обучением.
Для адаптации учебного контента предусмотрено три редакцииизложения материала каждого терма, которые отличаются степеньюдетализации и формой представления: текст, графика, таблицы,аудио- и видеоматериалы, интерактивные ресурсы. На основе экспе-риментальных данных установлено, что трех редакций изложениятермов достаточно для освоения материала дисциплины и достижениятребуемых результатов обучения.
Например, редакции термов математической дисциплины связаныс уровнем сформированности математической компетентности уобучающихся и отражают специфику ее формирования. Так, изложениетерма в редакции первого уровня направлено на развитие навыковсамостоятельности и инициативности, использует проблемный подход кобучению, побуждает студентов к составлению алгоритмов решениязадач, интегрированию знаний и обоснованию корректности полученныхрезультатов. Содержание терма в редакции второго уровня (базовыйуровень) наряду с теоретическим материалом включает примерырешения типовых математических задач, а также задач, в некоторойстепени, выходящих за рамки типовых, которые требуют интеграцииразличных математических методов и знаний. Изложение терма вредакции третьего уровня строится за счет расширения материаловбазового уровня подробным представлением математических объектови их свойств, детальным описанием решения задач с применениемстандартных выражений и формул, типовых процедур и известныхалгоритмов.
Адаптивная система обучения в электронной среде 167
Рисунок 4. Навигация по термам
При изучении текущего терма студент имеет доступ к учебномуматериалу в редакции, соответствующей его текущим параметрам вмодели пользователя. Выбор редакции учебного материала первоготерма осуществляется на основе результатов входного тестирования.А именно, студенты, набравшие низкие баллы, получают доступ кредакции третьего уровня, студенты со средними баллами — редакциивторого уровня, а студенты с высокими баллами — редакции первогоуровня.
После изучения материала терма в автоматическом режимеосуществляется переход к проверке его усвоения, реализуемой вформе тестирования. Если в первой попытке результат достигаетпорогового значения, то это позволяет обучающемуся перейти кизучению следующего терма. Вместе с тем, студент может принятьрешение улучшить свой результат. Ему становится доступен материалтерма в другой редакции изложения, изучив который, он проходиттестирование еще раз. Если обе попытки окажутся неудачными, тообучающийся обращается за консультацией к преподавателю.
Укрупненный алгоритм перехода от одного терма к другомупредставлен на рисунок 4.
Организованный таким образом процесс обучения приводит кформированию индивидуальной образовательной траектории студентаи его индивидуального пространства учебных материалов.
Модель оценки результатов обучения в адаптивной системепредназначена для определения уровня сформированности предметной
168 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
Рисунок 5. Структура предметной компетентности
компетентности студента через оценивание всех ее компонент, которыепредставлены на рисунок 5.
Для оценивания результатов обучения разработаны следующиеконтрольно-измерительные материалы:• входной тест, предназначенный для определения индивидуальных
характеристик студента и уровня его подготовленности к освоениюдисциплины;
• тесты к термам для проверки знания и понимания текущегоматериала;
• задачи для самостоятельного решения с ответами для формированияумений;
• тесты-тренажеры для выработки навыков, то есть выполнениязаданий в течение ограниченного времени;
• прикладные и профессионально направленные задачи, предназна-ченные для выявления готовности применять полученные знания вбудущей профессии;
• тесты для промежуточной аттестации по каждому модулю дисци-плины;
• итоговый тест.Процесс оценивания результатов обучения автоматизирован и
начинается с контроля усвоения содержания термов (когнитивныйкомпонент компетентности), который реализуется через выполнениетестов к термам. Умение оперировать понятиями (деятельностныйкомпонент) проверяется при помощи итоговых тестов по модулямдисциплины. Сформированность навыков подтверждается выполнениемобучающимся тестов-тренажеров в течение ограниченного времени.
Для оценивания мотивационного компонента компетентности
Адаптивная система обучения в электронной среде 169
предназначены прикладные и профессионально направленные зада-чи, решение которых свидетельствует о готовности обучающегосяприменять полученные знания в будущей профессии.
Чтобы оценить рефлексивный компонент, во всех тестах к термампредусмотрены две попытки. Студент после первой попытки получаетнемедленный отзыв на свое решение. При наличии ошибок он осмысли-вает их и имеет возможность, изучив материал в другой редакцииизложения, пройти повторное тестирование.
В результате оценивания всех компонент можно сделать вывод обуровне сформированности предметной компетентности у студента приобучении в электронной среде.
Таким образом, разработанная система, состоящая из связанныхмежду собой моделей предметной области, пользователя, адаптации иоценки результатов обучения, позволяет реализовать адаптивное обуче-ние в электронной среде, а также оценить уровень сформированностипредметной компетентности у обучающихся.
В ходе реализации адаптивного обучения преподаватель (или группапреподавателей) разрабатывает образовательный контент, а такжевыполняет функции организатора и координатора процесса обучения,осуществляет мониторинг его результатов, управляющие воздействияи консультирование студентов. К управляющим воздействиям мыотносим сообщения, в том числе задающие нормативный темп обучения;элементы геймификации, индикатор выполнения заданий и рейтингдостижений, способствующие повышению мотивации к обучению.
Одним из важных аспектов организации обучения в электроннойсреде является коммуникация обучающихся друг с другом и с препода-вателем, которая реализуется средствами онлайн и оффлайн общения:форумы, чаты, механизмы обратной связи в элементах электронногокурса.
На основе предложенной адаптивной системы обучения разработанАЭОК дисциплины «Дискретная математика», функционирующий набазе LMS Moodle, который прошел успешную апробацию в учебномпроцессе студентов первого курса инженерных направлений подготовкив области информационных технологий в Сибирском федеральномуниверситете.
Техническая реализация механизмов адаптации учебного контентаосуществлена при помощи настроек доступа к компонентам АЭОК,задаваемых на основе отслеживания выполнения элементов курса, атакже текущих результатов тестирования. Внешний вид фрагментаадаптивного электронного обучающего курса для преподавателя-разработчика, представлен на рисунке 6.
170 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
Рисунок 6. Интерфейс АЭОК для преподавателя-разработчика
Для студента в начале обучения все материалы АЭОК скрыты истановятся доступными лишь в процессе обучения. Например, порезультатам входного тестирования студенту доступна одна из редакцийматериала первого терма, после изучения которого появляется возмож-ность проверки его усвоения. Далее, исходя из результатов выполнениятеста к терму, открывается доступ к материалам следующего термаили становятся доступными материалы текущего терма в другойредакции изложения (рисунок 7).
Для оценки эффективности использования АЭОК при освое-нии дисциплины было проведено сравнение уровня математическойподготовленности студентов в контрольной (116 человек) и эксперимен-тальной (118 человек) группах с помощью критерия Манна–Уитнидо начала изучения дисциплины и по окончании ее изучения. Аименно, мы сравнили результаты, показанные студентами обеихгрупп при входном тестирования, а также при выполнении итогово-го теста по дисциплине. В качестве основной выступала гипотеза
Адаптивная система обучения в электронной среде 171
Рисунок 7. Интерфейс АЭОК для обучающегося
172 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
H0 = {распределение баллов в обеих группах одинаково} при альтер-нативной гипотезе H1 = {баллы в экспериментальной группе выше}.
По результатам входного тестирования мы получили, что Uэмп =139, а Uкр = 81 при уровне значимости α = 0, 05. Так как Uкр < Uэмп,то гипотеза H0 принимается с вероятностью 0.95, то есть по уровнюматематической подготовленности в начале изучения дисциплиныстуденты в контрольной и экспериментальной группах не отличаютсязначимо.
При обработке данных итогового тестирования мы получилиUэмп = 67, 5. Поскольку Uкр > Uэмп, то с вероятностью 0.95 можноутверждать, что результаты обучения студентов в экспериментальнойгруппе выше.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что внедрение АЭОК вучебный процесс способствовало повышению уровня сформированностиматематической компетентности у обучающихся.
4. Обсуждение и заключение
Авторами предложена оригинальная система обучения в элек-тронной среде. Научной новизной обладают методы и алгоритмыадаптации учебных материалов, структурирование предметной областив виде иерархии термов, а также модель оценки результатов обучения,обеспечивающая оценку уровня сформированности предметной ком-петентности у обучающихся. Предлагаемый подход к построениюмодели предметной области основан на интеграции и развитии методовлогико-гносеологического анализа понятий с методами теории графов.
В процессе апробации АЭОК выявлен ряд преимуществ как дляобучающегося, так и для преподавателя. А именно, применение АЭОКпри изучении дисциплины позволило каждому студенту построитьиндивидуальную образовательную траекторию и сформировать персо-нальное пространство учебных материалов, соответствующих егоиндивидуальным характеристикам. Использование АЭОК в учебномпроцессе дало возможность обучающимся организовать гибкий учебныйграфик с постоянным самоконтролем результатов обучения, повыситькачество усвоения материала дисциплины. Проведенный опрос средистудентов показал, что обучение с применением АЭОК способствовалоформированию у них целостного восприятия дисциплины, повыше-нию мотивации к ее изучению и минимизации психоэмоциональногонапряжения.
Также по результатам работы в АЭОК студенты отметили следую-щие положительные факторы: возможность изучения материала,
Адаптивная система обучения в электронной среде 173
изложенного в форме, удобной для восприятия; повышение эффектив-ности аудиторной работы, поскольку студент приходит на практическиезанятия, зная теоретический материал; возможность заниматьсяв удобное время и в своем, индивидуальном темпе. Вместе с тем,некоторые студенты признались, что они испытывали трудности ссамоорганизацией.
Для преподавателя внедрение АЭОК в учебный процесс позволилосократить объем транслируемого учебного материала и рутиннойобработки результатов обучения. Хотя создание АЭОК достаточнотрудоемко и потребовало существенных временных затрат, его ис-пользование в учебном процессе привело к сокращению аудиторнойнагрузки преподавателя и высвобождению часов, которые он можетиспользовать для своего профессионального роста.
В настоящее время в Сибирском федеральном университете врамках предложенной адаптивной системы обучения разработаныадаптивные электронные обучающие курсы по различным дисциплинам.Это позволяет сделать вывод о том, что указанная система являетсяуниверсальной и может служить основой для организации адаптивногообучения в электронной среде не только по математическим, но и другимдисциплинам образовательных программ различных направленийподготовки в организациях среднего, высшего и дополнительногообразования.
Мы полагаем, что внедрение адаптивных электронных обучающихкурсов в учебный процесс обладает хорошим потенциалом для реа-лизации модели смешанного обучения, поскольку АЭОК позволяеторганизовать самостоятельную работу студентов, изучение теорети-ческого материала, а также приобретение некоторых процедурныхумений и навыков, что дает возможность значительно сократитьколичество часов аудиторных занятий.
Материалы исследования представляют интерес как для преподава-телей, разрабатывающих электронные образовательные ресурсы, так идля администрации образовательных учреждений, заинтересованныхво внедрении таких ресурсов в учебный процесс. Дальнейшее развитиеадаптивного обучения в электронной среде мы видим в проектированиии использовании адаптивных массовых открытых онлайн курсов(МООК).
Список литературы
[1] Государственная программа Российской Федерации «Развитие образова-ния», Утверждена постановлением Правительства РФ от 26.10.2017
174 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
№1642. [URL]↑159
[2] V. A. Shershneva, L. V. Shkerina, V. N. Sidorov, T. V. Sidorova, K. V. Safonov.“Contemporary didactics in higher education in Russia”, European Journal ofContemporary Education, 17:3 (2016), pp. 357–367. [DOI]↑159,162
[3] ГОСТ Р 53620–2009 «Информационно-коммуникационные техноло-гии в образовании. Электронные образовательные ресурсы. Общиеположения», Стандартинформ, М., 2011. [URL]↑160
[4] P. Brusilovsky. “Adaptive and Intelligent Technologies for Web-basedEducation”, Kunstliche Intelligenz, 13:4 (1999), pp. 19–25. [URL]↑160,161
[5] P. Brusilovsky. “Adaptive educational hypermedia: from generation togeneration”, Proceedings of the 4th Hellenic Conference on Informationand Communication Technologies in Education (Athens, Greece, 2004),pp. 19–33. [URL]↑160
[6] C. Mulwa, S. Lawless, M. Sharp, I. Arnedillo-Sanchez, V. Wade. “Adaptiveeducational hypermedia systems in technology enhanced learning: a literaturereview”, Proceedings of the 2010 ACM Conference on Information TechnologyEducation (Midland, Michigan, USA, October 7–9, 2010), pp. 73–84. [URL]↑160
[7] E. Melis, E. Andres, J. Budenbender, A. Frishauf, G. Goguadse, P. Libbrecht,M. Pollet, C. Ullrich. “ActiveMath: A generic and adaptive web-basedlearning environment”, International Journal of Artificial Intelligence inEducation, 12:4 (2001), pp. 385–407. [URL]↑160
[8] R. Mizoguchi, J. Bourdeau. “Using Ontological Engineering to OvercomeCommon AI-ED Problems”, International Journal of Artificial Intelligenceand Education, 11 (2000), pp. 107–121. [URL]↑161
[9] L. Aroyo, D. Dicheva. “The New Challenges for E-learning: The EducationalSemantic Web”, Educational Technology and Society, 7:4 (2004), pp. 59–69.[URL]↑161
[10] C. Pahl, E. Holohan. “Applications of Semantic Web Technology to SupportLearning Content Development”, Interdisciplinary Journal of E-learning andLearning Objects, 5:1 (2009), pp. 1–25. [URL]↑161
[11] L. Aroyo, P. Dolog, G-J. Houben, M. Kravcik, A. Naeve, M. Nilsson, F. Wild.“Interoperability in personalized adaptive learning”, Educational Technology& Society, 9:2 (2006), pp. 4–18. [URL]↑161
[12] E. O’Donnell, S. Lawless, M. Sharp, V. Wade. “A Review of PersonalisedE-Learning: Towards Supporting Learner Diversity”, International Journalof Distance Education Technologies, 13:1 (2015), pp. 22–47. [DOI] [URL]↑161
[13] C.A. Carver, R.A. Howard, W.D. Lane. “Addressing different learningstyles through course hypermedia”, IEEE Transactions on Education, 42:1(1999), pp. 33–38. [URL]↑161
[14] J. Kuljis, F. Liu. “A comparison of learning style theories on the suitabilityfor e-learning”, Proceedings of the IASTED Conference on Web-Technologies,Applications and Services (Calgary, Alberta, Canada, July 4–6, 2005),pp. 191–197. [URL]↑161
Адаптивная система обучения в электронной среде 175
[15] T.-C. Yang, G.-J. Hwang, S. J.-H. Yang. “Development of an adaptivelearning system with multiple perspectives based on students’ learningstyles and cognitive styles”, Educational Technology & Society, 16:4 (2013),pp. 185–200. [URL]↑161
[16] В.А. Стародубцев. «Персонализированные МООК в смешанномобучении», Высшее образование в России, 10 (2015), с. 133–144. [URL]↑161
[17] K. Gynther. “Design Framework for an Adaptive MOOC Enhanced byBlended Learning: Supplementary Training and Personalized Learning forTeacher Professional Development”, The Electronic Journal of e-Learning,14:1 (2016), pp. 15–30. [URL]↑161
[18] A. S. Sunar, N.A. Abdullah, S. White, H. Davis. “Personalisation inMOOCs: A Critical Literature Review”, Computer Supported Education,CSEDU 2015, Communications in Computer and Information Science,vol. 583, eds. S. Zvacek, M. Restivo, J. Uhomoibhi, M. Helfert, Springer,Cham, 2016, pp. 152–168. [URL]↑161
[19] Ю. В. Вайнштейн, Р. В. Есин, Г. М. Цибульский. «Адаптивная модель по-строения индивидуальных образовательных траекторий при реализациисмешанного обучения», Информатика и образование, 2 (2017), с. 83–86.[URL]↑161
[20] Ю. В. Вайнштейн, В. А. Шершнева, Р. В. Есин, Т. В. Зыкова. «Адаптацияматематического образовательного контента в электронных обучающихресурсах», Открытое образование, 21:4 (2017), с. 4–12. [DOI]↑161,165
[21] П. П. Дьячук, Л. В. Шкерина, И. В. Шадрин, И. П. Перегудина. «Дина-мическое адаптивное тестирование как способ самообучения студентов вэлектронной проблемной среде математических объектов», ВестникКрасноярского государственного педагогического университета им.В.П. Астафьева, 1 (2018), с. 48–59. [DOI]↑161
[22] Т.О. Кочеткова, О.А. Карнаухова. «Адаптивная образовательнаястратегия обучения математике студентов в электронной среде»,Вестник Красноярского государственного педагогического университетаим. В.П. Астафьева, 2 (2018), с. 50–56. [DOI]↑161
[23] В.А. Шершнева. «Формирование математической компетентностистудентов инженерного вуза», Педагогика, 5 (2014), с. 62–70. [URL]↑161
[24] A. A. Kytmanov, M. V. Noskov, K. V. Safonov, M. V. Savelyeva, V. A. Sher-shneva. “Competency-based Learning in Higher Mathematics Education as aCluster of Efficient Approaches”, Bolema: Mathematics Education Bulletin,30:56 (2016), pp. 1113–1126. [DOI]↑161
[25] Л. В. Шкерина, Е. В. Сенькина, Г. С. Саволайнен. «Междисциплинарныйобразовательный модуль как организационно-педагогическое условиеформирования исследовательских компетенций будущего учителяматематики в вузе», Вестник Красноярского государственного педагоги-ческого университета им. В.П. Астафьева, 4 (2013), с. 76–80. [URL]
↑162
[26] M. Lindner. “Use these tools, your mind will follow. Learning in immersive
176 В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова
micromedia and microknowledge environments”, Proceeding of the 13thInternational Conference of the Association for Learning Technology, ALT-C2006 (Edinburgh, United Kingdom, September 5–7, 2006), pp. 41–49. [URL]↑162
[27] A. Schmidt. “Microlearning and the Knowledge Maturing Process: TowardsConceptual Foundations for Work-Integrated Microlearning Support”,Proceedings of the 3rd International MicroLearning Conference (Innsbruck,Austria, June 21–22, 2007), pp. 99–105. [URL]↑162
[28] I. Buchem, H. Hamelmann. “Microlearning: A Strategy for OngoingProfessional Development”, eLearning Papers, 21:7 (2010), pp. 1–15. [URL]↑162
[29] S. Alsardary, P. Blumberg. “Interactive, learner-centered methods of teachingmathematics”, Primus, 19:4 (2009), pp. 401–416. [URL]↑162
[30] M. Abdulwahed, B. Jaworski, A.R. Crawford. “Innovative approaches toteaching mathematics in higher education: a review and critique”, NordicStudies in Mathematics Education, 17:2 (2012), pp. 49–68. [URL]↑162
[31] Л.В. Шкерина, П.П. Дьячук, М.К. Грицков. «Самоорганизацияобучающегося в процессе научения решению математических задач впроблемной среде: синергетический подход», Вестник Красноярскогогосударственного педагогического университета им. В. П. Астафьева, 2(2014), с. 96–101. [URL]↑162
[32] Е. К. Войшвилло. Понятие как форма мышления: логико-гносеологическийанализ, Изд-во МГУ, М., 1989, 240 с. ↑163
[33] Г. М. Цибульский, Ю. В. Вайнштейн, Р. В. Есин. Разработка адаптивныхэлектронных обучающих курсов в среде LMS Moodle, Сиб. фед. ун-т,Красноярск, 2018, 184 с. [URL]↑164
[34] Г.А. Атанов. «Моделирование учебной предметной области, илипредметная модель обучаемого», Образовательные технологии иобщество, 4:1 (2001), с. 111–124. [URL]↑165
Поступила в редакцию 15.09.2018Переработана 07.11.2018Опубликована 19.11.2018
Рекомендовал к публикации д.ф.-м.н. С.В. Знаменский
Пример ссылки на эту публикацию:В. А. Шершнева, Ю. В. Вайнштейн, Т. О. Кочеткова. «Адаптивная
система обучения в электронной среде». Программные системы: теорияи приложения, 2018, 9:4(39), с. 159–177.DOI: 10.25209/2079-3316-2018-9-4-159-177URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2018_4_159-177.pdf
Эта же статья по-aнглийски: DOI: 10.25209/2079-3316-2018-9-4-179-197
Адаптивная система обучения в электронной среде 177
Об авторах:
Виктория Анатольевна Шершневапрофессор кафедры прикладной математики и компьютер-ной безопасности, Институт космических и информацион-ных технологий, Сибирский федеральный университет;доктор педагогических наук, профессор
iD: 0000-0002-9386-2018
e-mail: [email protected]
Юлия Владимировна Вайнштейндоцент кафедры прикладной математики и компьютернойбезопасности, Институт космических и информацион-ных технологий, Сибирский федеральный университет;кандидат технических наук, доцент
iD: 0000-0002-8370-7970
e-mail: [email protected]
Татьяна Олеговна Кочетковадоцент кафедры прикладной математики и компьютернойбезопасности, Институт космических и информацион-ных технологий, Сибирский федеральный университет;кандидат физико-математических наук, доцент
iD: 0000-0002-3938-8693
e-mail: [email protected]
Sample citation of this publication:Victoria Shershneva, Yulia Vainshtein, Tatiana Kochetkova. “Adaptive
system of web-based teaching”. Program Systems: Theory and Applications,2018, 9:4(39), pp. 159–177. (In Russian).DOI: 10.25209/2079-3316-2018-9-4-159-177URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2018_4_159-177.pdf
The same article in English: DOI: 10.25209/2079-3316-2018-9-4-179-197
