Технология прогнозирования образовательных результатов студентов строительного вуза средствами компьютационной педагогики

Технология прогнозирования образовательных результатов студентов строительного вуза средствами компьютационной педагогики

Автор: Ташкинов Юрий Андреевич

Журнал: Интеграция образования @edumag-mrsu

Рубрика: Академическая интеграция

Статья в выпуске: 3 (100), 2020 года.

Бесплатный доступ

Введение. Важную роль в профессиональной подготовке (в том числе и для будущих инженеров-строителей) играет прогнозирование достигаемых образовательных результатов. Актуальность статьи обусловлена отсутствием единого подхода к планированию сформированности основных профессиональных компетенций у студентов инженерно-строительного вуза. Целью исследования является создание технологии педагогического прогнозирования формирования профессиональных компетенций будущих инженеров-строителей в ходе обучения с использованием методик компьютационной педагогики и технологий педагогической аналитики. Материалы и методы. Исследование проводилось на основе результатов анализа литературы по созданию социальных и педагогических прогнозов компьютационными методами, с последующим построением «профилей компетенций». Для изучения проблемы собрана эмпирическая информация о результатах сдачи экзаменов, зачетов обучающимися по направлению подготовки 08.03.01 «Строительство» (102 чел.). Данные представлены в формате трехмерного OLAP-куба. Результаты исследования. Автором создана поэтапная технология количественного прогнозирования сформированности общепрофессиональных, профессиональных и универсальных компетенций будущих инженеров-строителей в соответствии с образовательным стандартом. Построен профиль компетенций студента строительного вуза. Разработан «Калькулятор компетенций будущего инженера-строителя». Выявлено оптимальное время разработки прогноза. Обсуждение и заключение. Результаты исследования открывают новое теоретическое направление в изучении влияния различных факторов на итоги педагогического прогнозирования.

Еще

Образовательная аналитика, педагогическое прогнозирование, будущий инженер-строитель, образовательный результат, компьютационная педагогика, компетентностный подход, педагогическая диагностика, цифровые гуманитарные науки

Короткий адрес: https://sciup.org/147222010

IDR: 147222010   |   DOI: 10.15507/1991-9468.100.024.202003.483-500

Список литературы Технология прогнозирования образовательных результатов студентов строительного вуза средствами компьютационной педагогики

  • Ташкинов, Ю. А. Моделирование сформированности прогностической компетенции инженера-строителя с использованием интеллектуальных систем / Ю. А. Ташкинов // Вестник Донбасской национальной академии строительства и архитектуры. - 2019. - № 1 (135). - С. 59-63. - URL: http:// donnasa.ru/publish_house/journals/vestnik/2019/vestnik_2019-1(135).pdf (дата обращения: 01.02.2020). -Рез. англ.
  • Шевченко, О. Н. Прогнозирование уровня развития компетенций инженера-строителя в ходе профессиональной подготовки с использованием интеллектуальных систем / О. Н. Шевченко, Ю. А. Ташкинов // Строитель Донбасса. - 2020. - № 1. - С. 31-37. - URL: http://donnasa.ru/publish_house/ journals/sd/2020/sd_2020-1(10).pdf (дата обращения: 01.02.2020).
  • Ташкинов, Ю. А. Прогнозирование среднего балла диплома будущего инженера-строителя методом множественной регрессии / Ю. А. Ташкинов // Вестник Академии гражданской защиты. - 2019. -Вып. 4 (20). - С. 79-84. - URL: http://agz.dnmchs.ru/static/upload/agz/AKADEMY/ВЕСТНИК%20АГЗ/ ВЕСТНИК%204(20)2019^ (дата обращения: 01.02.2020). - Рез. англ.
  • Ташкинов, Ю. А. Педагогическое прогнозирование образовательных результатов будущих инженеров-строителей в реальном времени (русская и англоязычная версии) / Ю. А. Ташкинов. - DOI 10.23888/humJ2020135-45 // Личность в меняющемся мире: здоровье, адаптация, развитие. - 2020. -Т. 8, № 1 (28). - С. 35-45. - URL: http://humjournal.rzgmu.ru/art&id=416 (дата обращения: 01.02.2020). -Рез. англ.
  • Ташкинов, Ю. А. Педагогическое прогнозирование с применением визуального анализа (на примере технологической готовности будущих инженеров-строителей) / Ю. А. Ташкинов, И. В. Демяненко. - DOI 10.26170/po20-03-20 // Педагогическое образование в России. - 2020. -№ 3. - С. 164-171. - Рез. англ.
  • Реализация идей вычислительной педагогики в выборе форм обучения на основе марковской модели иерархий / М. Г. Коляда, Т. И. Бугаева, Е. Г. Ревякина, С. И. Белых. - DOI 10.32744/ pse.2019.2.31 // Перспективы науки и образования. - 2019. - № 2 (38). - C. 413-427. - URL: https:// pnojournal.files.wordpress.com/2019/04/pdf_190231.pdf (дата обращения: 01.02.2020). - Рез. англ.
  • Dix, G. Microeconomic Forecasting: Constructing Commensurable Futures of Educational Reforms / G. Dix. - DOI 10.1177/0306312719837364 // Social Studies of Science. - 2019. - Vol. 49, issue 2. -Pp. 180-207. - URL: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0306312719837364 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Forecasting the Development of Professional Education / S. M. Markova, S. A. Tsyplakova, C. P. Sedykh. - DOI 10.1007/978-3-030-32015-7_51 // The 21st Century from the Positions of Modern Science: Intellectual, Digital and Innovative Aspects. ISC 2019. Lecture Notes in Networks and Systems ; E. Popkova, B. Sergi (ed.). Springer, Cham. - 2020. - Vol. 91. - Pp. 452-459. - URL: https://link.springer.com/chapter/ 10.1007%2F978-3-030-32015-7_51 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Tetlock, P. E. Superforecasting: The Art and Science of Prediction / P. E. Tetlock, D. Gardner. New York : Crown Publishers, 2015. - 241 p. - URL: https://psycnet.apa.org/record/2015-22864-000 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Adamuthe, A. C. Improved Neural Network Tool: Application to Societal Forecasting Problems / A. C. Adamuthe, R. V. Vhatkar. - DOI 10.1007/978-3-030-16962-6_1 // Techno-Societal 2018 ; P. Pawar, B. Ronge, R. Balasubramaniam, A. Vibhute, S. Apte (ed.). Springer, Cham, 2020. - URL: https://link.springer.com/ chapter/10.1007%2F978-3-030-16962-6_1 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Васильева, Н. О. Оценка образовательных результатов студентов на основе модели компетенций / Н. О. Васильева // Современные проблемы науки и образования. - 2017. - № 6. - URL: https://science-education.ru/pdf/2017/6/27188.pdf (дата обращения: 01.02.2020). - Рез. англ.
  • Nyamai, D. K. Competence-Based Education: New Wine in Old Wine Skins? / D. K. Nyamai, M. Mugambi, R. Imonje // International Journal of Recent Innovations in Academic Research. - 2019. -Vol. 3, issue 4. - Pp. 60-74. - URL: https://www.ijriar.com/docs/volume3/issue4/IJRIAR-07.pdf (дата обращения: 01.02.2020).
  • Bezuidenhout, A. Analysing the Importance-Competence Gap of Distance Educators with the Increased Utilisation of Online Learning Strategies in a Developing World Context / A. Bezuidenhout. -DOI 10.19173/irrodl.v19i3.3585 // International Review of Research in Open and Distributed Learning. - 2018. - Vol. 19, issue 3. - Pp. 264-281. - URL: http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/3585 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Ally, M. Competency Profile of the Digital and Online Teacher in Future Education / M. Ally. -DOI 10.19173/irrodl.v20i2.4206 // International Review of Research in Open and Distributed Learning. - 2019. - Vol. 20, no. 2. - URL: http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/4206 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Baker, R. S. Educational Data Mining and Learning Analytics / R. S. Baker, P. S. Inventado. - DOI 10.1007/978-1-4614-3305-7_4 // Learning Analytics. - 2014. - Pp. 61-75. - URL: https://link.springer.com/ chapter/10.1007%2F978-1-4614-3305-7_4 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Dutt, A. A Systematic Review on Educational Data Mining / A. Dutt, M. A. Ismail, T. Herawan. - DOI 10.1109/ACCESS.2017.2654247 // IEEE ACCESS. - 2017. - Vol. 5. - Pp. 15991-16005. - URL: https:// ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7820050 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Romero, C. Educational Data Mining and Learning Analytics: An Updated Survey / C. Romero, S. Ventura. - DOI 10.1002/widm.1355 // WIREs Data Mining and Knowledge Discovery. - 2020. - Vol. 10, issue 3. - URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/widm.1355 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Tracy D. Scaffolding and Play Approaches to Digital Humanities Pedagogy: Assessment and Iteration in Topically-Driven Courses / D. Tracy, E. F. M. Hoiem // Digital Humanities Quarterly. -2017. - Vol. 11, no. 4. - URL: http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/11/4/000358/000358.html (дата обращения: 01.02.2020).
  • Kreitz, K. Toward a Latinx Digital Humanities Pedagogy: Remixing, Reassembling, and Reimagining the Archive / K. Kreitz. - DOI 10.1080/09523987.2017.1391524 // Educational Media International. - 2017. -Vol. 54, issue 4. - Pp. 304-316. - URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09523987.2017.1391524 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Zhou, J. "New Engineering Education" Concept Practice in Civil Engineering Professional / J. Zhou, G. Wang. - DOI 10.1088/1755-1315/267/5/052052 // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - 2019. - Vol. 267. - URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/267/5/052052/pdf (дата обращения: 01.02.2020).
  • Mobile Learning in the Field of Architecture and Building Construction. A Case Study Analysis / E. Redondo, D. Fonseca, A. Sánchez, I. Navarro. - DOI 10.7238/rusc.v11i1.1844 // Revista de Universidad y Sociedad del Conocimiento (RUSC). - 2014. - Vol. 11, no. 1. - Pp. 152-174. - URL: http://rusc.uoc.edu/rusc/ ca/index.php/rusc/article/view/v11n1-redondo-fonseca-sanchez-navarro.html (дата обращения: 01.02.2020).
  • Diao, P.-H.; Shih, N.-J. Trends and Research Issues of Augmented Reality Studies in Architectural and Civil Engineering Education - A Review of Academic Journal Publications / P.-H. Diao, N.-J. Shih. - DOI 10.3390/ app9091840 // Applied Sciences. - 2019. - Vol. 9, issue 9. - URL: https://www.mdpi.com/2076-3417/9/9/1840 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Experience of Approbation and Introduction of the Model of Management of Students' Independent Work in the University / O. V. Bogorodskaya, O. V. Golubeva, M. L. Gruzdeva [et al.]. - DOI 10.1007/978-3-319-75383-6_50 // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2018. - Vol. 622. - Pp. 387-397. -URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-75383-6_50 (дата обращения: 01.02.2020).
  • Makridakis, S. Forecasting in Social Settings: The State of the Art / S. Makridakis, R. J. Hyndman, F. Petropoulos. - DOI 10.1016/j.ijforecast.2019.05.011 // International Journal of Forecasting. - 2020. - Vol. 36, issue 1. - Pp. 15-28. - URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/ pii/S0169207019301876?via%3Dihub (дата обращения: 01.02.2020).
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©