Программный комплекс интеллектуальной поддержки и обеспечения безопасности функционирования СДО МАИ Class.Net
Автор: Наумов Андрей Викторович, Мхитарян Георгий Араикович, Рыбалко Алексей Алексеевич
Рубрика: Программирование
Статья в выпуске: 4 т.9, 2016 года.
Бесплатный доступ
В работе рассматриваются особенности программной реализации и интеграции в управляющую оболочку системы дистанционного обучения (СДО) комплекса математических методов, обеспечивающих статистический анализ работы пользователей системы дистанционного обучения математическим дисциплинам и адаптацию контента этой системы под изменяющийся контингент пользователей. Программный комплекс позволяет автоматически вычислять сложности заданий, рейтинги пользователей СДО, используя статистические данные, выдавать сигналы администратору системы о возможной компрометации пользователями заданий, т.е. использования ими несанкционированных подсказок или помощи других пользователей. Автоматизируется также процедура формирования контента для проведения различных тестов и контрольных мероприятий с ограничением и без ограничения на время выполнения теста. При разработке указанного комплекса математических методов использованы две вероятностные модели: модель Раша для описания вероятности ответа пользователя на задание и модель Ван дер Линдена для описания времени ответа пользователя на задание. Программный комплекс содержит специальные оптимизационные процедуры для оценки параметров указанных моделей на основе накопленной статистики о работе пользователей. Кроме того, в работе предложены решения задач повышения эффективности работы программной реализации указанного комплекса методов и обеспечения безопасности функционирования СДО. Рассмотрена реализованная архитектура системы безопасности, используемые при ее разработке технологии и возможный вариант реализации приложений обеспечения контуров безопасности.
Система дистанционного обучения, статистический анализ, адаптивные свойства, безопасность системы, контейнерные технологии
Короткий адрес: https://sciup.org/147159391
IDR: 147159391 | DOI: 10.14529/mmp160412