Опыт преподавания дисциплины "Интеллектуальный анализ данных" с использованием электронной образовательной среды университета
Автор: Белозрова С.И.
Журнал: Вестник Хабаровской государственной академии экономики и права @vestnik-ael
Рубрика: Проблемы развития образовательной сферы
Статья в выпуске: 2, 2019 года.
Бесплатный доступ
Данная статья посвящена решению проблемы внедрения электронной образовательной среды в учебный процесс университета на примере опыта преподавания дисциплины интеллектуальный анализ данных.
Электронная образовательная среда, интеллектуальный анализ данных
Короткий адрес: https://sciup.org/143168849
IDR: 143168849
Текст научной статьи Опыт преподавания дисциплины "Интеллектуальный анализ данных" с использованием электронной образовательной среды университета
В настоящее время применение электронной образовательной среды в учебном процессе является обязательным условием реализации образовательной программы в вузе. По требованиям федеральных государственных образовательных стандартов электронная информационно-образовательная среда должна обеспечивать доступ к электронным образовательным ресурсам, изданиям электронных библиотечных систем, фиксировать результаты обучения, проводить все виды занятий, формировать электронные портфолио обучающихся, а также обеспечивать взаимодействие между участниками образовательного процесса посредством сети Интернет. В связи с вышеизложенным, в университете была проведена работа в данном направлении. Модернизирован сайт университета, создан сайт на основе модульной, объектноориентированной динамической среды обучения LMS Moodle. Внедрены: портал 4Portfolio для формирования портфолио участников образовательного процесса, Indigo – система тестирования и обработки результатов, проведения опросов, организации олимпиад и конкурсов, а также разработка лаборатории ММИС для автоматизации управления учебным процессом. Данная разработка позволяет решить большое количество задач на всех этапах образовательной деятельности: проектировать и проверять учебные планы, распределять учебную нагрузку, автоматизировать документооборот приемной комиссии, управлять контингентом студентов, формировать приказы и отчеты, учитывать оплату, анализировать успеваемость, составлять учебное распи- сание и выполнять контроль знаний с использованием системы визуального наблюдения для объективного оценивания обучающихся.
Существует большое количество платформ для организации дистанционного обучения: СДО «Infotechno», «Web Tutor», «Adobe Connect», «Прометей», «Доцент». Сравнительный анализ показал, что основными преимуществами LMS Moodle являются:
– возможность бесплатного применения системы и ее адаптации под специфику задач, так как она распространяется в открытом коде;
– простая установка и возможность обновления;
– возможность решения проблемы совместимости курсов и снижения затрат на их разработку;
– удовлетворение требований феде- ральных государственных образовательных стандартов [1].
LMS Moodle, на базе которой были реализованы учебные курсы университета, в том числе и курс по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных», успешно применяется во многих вузах России и зарубежных странах, имеет дружественный интерфейс и большое количество функций, необходимых в процессе обучения [2]. Интерфейс учебного курса представлен на рисунке 1.
Moodle дает возможность создателю учебного курса в удобном визуальном режиме добавлять на страницу курса необходимые ресурсы (файлы, папки, гиперссылки, пояснения и др.) и элементы курса (глоссарий, задание, семинар, лекцию, тест, вики, форум, чат и др.). Полный перечень ресурсов и элементов курса приведен на рисунке 2.
= ХГУЭП Русский (ru)’
☆ © © •
Белозёрова Светлана Ивановна

#иад
^ Участники
D Значки
@ Компетенции
В Оценки
CD Общее
CD Организационные материалы
CD Теория
Сз Лабораторные работы
CD Практические работы
Интеллектуальный анализ данных
Личный кабинет / Мои курсы / Факультет управления и технологий / Кафедра информационных систем и технологий / НАД
ijieli i
№« - = = 111 I 111™* =
-«.«PATTEIINS
*^1 *«’1ЛК
W- "
Версия для слабовидящих
Ваши достижения©
А- А+ Д
А А П
ЗапуститьАТЬаг -(всегда?)
Поиск по форумам
Применить
Расширенный поиск ©
CD Тестирование
CD Полезная информация
CD Программы

Последние объявления
Добавить новую тему...
18 февр. 18:00
Белозёрова Светлана Ивановна
Рисунок 1 – Интерфейс учебного курса по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных»
Добавить элемент курса... 1
Добавить элемент курса...
Добавить ресурс...
Добавить ресурс...
Гиперссылка
Книга
Пакет IMS содержимого
Папка
Пояснение
Страница
Файл
Анкета
База данных
Вики
Внешний инструмент
Глоссарий
Задание
Лекция
Обратная связь
Опрос
Пакет SCORM
Семинар
Тест
Форум
Чат
Рисунок 2 – Ресурсы и элементы курса в LMS Moodle
Курс предназначен для студентов очной формы обучения направления «Прикладная информатика» профиля «Корпоративные информационные системы». Он включает в себя следующие разделы:
-
1. Организационные материалы (чат, форум, рабочую программу, учебнометодическое пособие по самостоятельной работе студентов, глоссарий).
-
2. Теоретические материалы (презентации к каждой лекции, практические задания по материалам лекций, учебнометодические пособия, ссылки на электронные библиотечные системы, учебные видеозаписи по изучению программ и выполнению лабораторных и практических работ, элементы Moodle – вики и семинар).
-
3. Лабораторные работы (учебнометодические пособия, электронные учебники по выполнению лабораторных работ, элемент курса «Задание», позволяющий обучающимся загружать лабораторные работы на проверку преподавателю).
-
4. Тестирование (тест входного, про-
- межуточного и итогового контроля знаний, включающий тестовые задания открытого и закрытого типа, на соответствие и верно-неверно).
-
5. Полезная информация (гиперссылки на учебники в ЭБС, учебнометодическое пособие по оформлению работ, образец титульного листа лабораторной работы, инструкции по работе с программами).
В учебном курсе по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных» рассматриваются основные понятия Data Mining, базовые методы и инструментальные средства интеллектуального анализа данных, а также возможности работы с программным пакетом для статистического анализа Statistica, программой нейросетевого моделирования Neiropro, аналитической платформой для принятия бизнес-решений Deductor Academic.
Для удобства оценивания обучающихся применяется балльно-рейтинговая система. Лабораторные работы, задания к лекциям, тесты входного и промежуточного контроля знаний оцениваются по пятибалльной системе, доклад на семинар, участие в научно-исследовательской работе, написание статьи могут быть оценены по десять баллов. Результаты тестирования автоматически отображаются в успеваемости студентов, как и результаты проверки работ преподавателем [3]. После предварительной проверки работ в среде обучения студенты допускаются к защите лабораторных работ, после этого преподаватель выставляет оценку. В этом учебном году средний балл по тесту итогового контроля составил 4,36 балла.
Moodle имеет удобные для преподавателя инструменты для просмотра результатов оценивания студентов. Фрагмент отчета по оценкам отдельного пользователя приведен на рисунке 3. Кроме того, можно посмотреть обзор оценок по всей группе с итоговым результатом по балльно-рейтинговой системе.
— |
ХГУЭП Русский (ги) т |
|||||||
|Г в 0 |
||||||||
ИАД Участники Значки |
э 0 |
Просмотр отпет от лица |
пользователя ▼ |
|||||
цемент Рассчитанный ценивания вес Оценка Диапазон Проценты |
||||||||
В Компетенции |
Ь Интеллектуальный анализ данных |
|||||||
□ Общее |
ЙТеп 5,81 % <75 0-5 95,00% входного контроля |
|||||||
D Организационные материалы D Теория D Лабораторные работы |
ЙЛР1 5,81% 5,00 0-5 100,00% |
|||||||
фЛР2 5,81% 5,00 0-5 100,00% |
||||||||
Со Практические работы □ Тестирование |
|ЛРЗ 5,31% 5,00 0-5 100,00% £ЛР4 5,31% 5,00 0-5 100,00% |
|||||||
Со Полезная |
фЛР5 5,31% 5,00 0-5 100,00% |
|||||||
информация |
|ЛР6 5,31% 5,00 0-5 100,00% |
Рисунок 3 – Фрагмент отчета по оценкам отдельного пользователя
Опыт применения LMS Moodle при проведении учебных курсов по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных» показал неоспоримое преимущество данной системы для организации процесса обучения студентов. Все учебные материалы, выполненные лабораторные и практические работы, результаты обучения доступны обучающимся в личном кабинете из любой точки доступа к сети Интернет. Кроме того, они имеют возможность участия в обсуждениях на форуме, общение в чате. Могут одновременно работать со страницей вики, задавать вопросы преподавателю и получить на них ответы. Безусловно, это большой плюс, но организация обучения при этом становится более затратной по времени требует от преподавателя больших усилий. Необходимо постоянно разрабатывать, обновлять и загружать на сайт учебный контент, стараться сделать его интересным, понятным и привлекательным, проверять загружаемые работы студентов, выставлять оценки. Но все это компенсируется удобством визуального восприятия, подсчета рейтинга, постоянного контроля за ходом образовательного процесса.
Подводя итоги, следует отметить, что само по себе использование электронной образовательной среды не может привести к повышению уровня знаний обучающихся. Очень многое зависит от качества образовательного контента, профессионализма преподавателя, заинтересованности студентов в получении знаний.
Список литературы Опыт преподавания дисциплины "Интеллектуальный анализ данных" с использованием электронной образовательной среды университета
- ИНФОТЕХНО. Сравнительная характеристика систем дистанционного обучения // http://www.infotechno.ru/analizSDO.htm, свободный (дата обращения 10.06.2019).
- Белозёрова С. И. Опыт применения LMS Moodle для создания и сопровождения учебных курсов / С. И. Белозёрова, О. И. Чуйко // Современные проблемы науки и образования. 2019. № 1; http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=28448 (дата обращения 09.06.2019).
- Белозёрова С. И. Организация контроля знаний студентов в LMS Moodle / С. И. Белозёрова, О. И. Белозеров // Современные проблемы науки и образования. 2018. № 6; http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=28270 (дата обращения 09.06.2019).