Компьютерные системы индивидуального обучения: предпосылки и перспективы

Бесплатный доступ

В статье обсуждаются перспективы компьютерных систем индивидуального обучения, как вызов падению качества традиционного образования. Для этого нами: 1) описаны социально-экономические условия деградации естественнонаучного и технического образования; 2) приведен пример спектра индивидуальных особенностей студентов, не отраженных при формальной оценке результатов обучения; 3) обсуждаются результаты успешного педагогического эксперимента по сочетанию индивидуального и проектного обучения, когда учет индивидуальных особенностей дает возможность самоадаптации проектной группы; 4) показано, что внедрение индивидуальных подходов возможно на основе адаптивных мультиагентных систем электронного обучения, но требует детальной разработки модели ученика, модели его виртуального педагога и взаимодействия между этими агентами.

Еще

Принципы образования, индивидуализация обучения, педагогические роли, адаптивные мультиагентные системы электронного обучения

Короткий адрес: https://sciup.org/147232581

IDR: 147232581   |   DOI: 10.14529/ped180408

Список литературы Компьютерные системы индивидуального обучения: предпосылки и перспективы

  • Бородина, Д.Р. Образование в цифрах: 2017: краткий стат. сб. / Д.Р. Бородина, Л.М. Гохберг, О.Б. Жихарева. - М.: НИУ ВШЭ, 2017. - 80 с.
  • Вайнштейн, Ю.В. Персонализация образовательного процесса в электронной среде / Ю.В. Вайнштейн, Р.В. Есин // Электронное обучение в непрерывном образовании. - 2017. - № 1 (4). - С. 54-59.
  • Ильин, Е.П. Психология для педагогов / Е.П. Ильин. - СПб.: Питер, 2012. - 640 с.
  • Искандерова, А.Б. Адаптивное тестирование как элемент концептуальной модели адаптивного обучения бакалавров в техническом вузе / А.Б. Искандерова // Вестник ИжГТУ. - 2008. - № 1. - С. 120-124.
  • Ленская, О.Ю. О проблемах подготовки специалистов в области экологии и природопользования в государственном университете / О.Ю. Ленская // Экологическая политика в обеспечении устойчивого развития Челябинской области. - Челябинск, 2005. - C. 76-80.
  • Образовательные организации высшего образования. - http://www.gks.ru/free_doc/ new_site/population/obraz/vp-obr1.htm (дата обращения: 28.05.2018).
  • Силкина, Н.С. Обзор адаптивных моделей электронного обучения / Н.С. Силкина, Л.Б. Соколинский // Вестник ЮУрГУ. Серия «Вычислительная математика и информатика». - 2016. - Т. 5. - № 4. - С. 61-76.
  • Спиридонов, Р.С. Архитектура приложения для поддержки различных типов алгоритмических задач и их автоматизированной проверки в системах электронного обучения / Р.С. Спиридонов // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2016. - № 3 (176). - С. 87-96.
  • Стебеняева, Т.В. Применение инструментария многоуровневых адаптивных ЭОР в моделях сценариев личностно-ориентированного обучения с адаптивной навигацией / Т.В. Стебеняева, Т.С. Ларина // Проблемы и перспективы развития образования в России. - 2015. - № 32. - C. 113-119.
  • Стенограмма заседания Совета по науке и образованию при Президенте РФ, состоявшегося 23 июня 2014 года. - www.kremlin. ru/news/45962 (дата обращения: 30.12.2017)
  • Adaptativity supported by neural networks in Web-based educational systems / F.A. Dorça, C.R. Lopes, M.A. Fernandes, R.S. Lopes // Journal of Education, Informatics and Cybernetics. - 2009. - Vol. 1. - Р. 1-8.
  • Delor, J. Education for tomorrow / J. Delor // The UNESCO Courier. - 1996. - № 4. - Р. 6-11.
  • Krikun, I. Application of educational data mining to create intelligent multi-agent personalised learning system / I. Krikun // 5th IEEE Workshop on Advances in Information, Electronic and Electrical Engineering (AIEEE), IEEE, 24-25 Nov. 2017, Riga, Latvia. - 2017. - P. 1-6.
  • Mahlawat, S. Intelligent Agents in Learning Environment ABDITS / S. Mahlawat, O.P. Rishi, P. Dhyani // International Journal of Computer Applications (0975-8887). - 2015. - Vol. 127. - № 12. - P. 17-22.
  • Nadrljanski, M. Multi-agent systems in e-learning / M. Nadrljanski, Đ. Vukić, D. Nadrljanski // 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO). Opatija, Croatia, 21-25 May 2018, IEEE. 2018. P. 0990 0995.
  • PISA 2015 Results in focus // OECD. 2016. - 16 p.
  • Psacharopoulos, G. Returns to Investment in Education: A Further Update / G. Psacharopoulos, H.A. Patrinos // Education Economics. - 2004. - Vol. 12. - № 2. - Р. 111-134.
  • Soava, G. Оptimizing quality of a system based on intelligent agents for e-learning / G. Soava, C. Sitnikova, D. Danciulescu // Procedia Economics and Finance. - 2014. - Vol. 16. - P. 47-55.
  • The cost and benefits of education in Iraq: An analysis of the education sector and strategies to maximize the benefits of education // UNICEF. - 2016. - 37 p.
Еще
Статья научная