Record Details

Adaptation of mathematical educational content in e-learning resources

Open Education

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Adaptation of mathematical educational content in e-learning resources
Адаптация математического образовательного контента в электронных обучающих ресурсах
 
Creator Yuliya Vainshtein V.; Siberian Federal University
Victoria Shershneva A.; Siberian Federal University
Roman Esin V.; Siberian Federal University
Tatyana Zykova V.; Siberian Federal University
Ю. Вайнштейн В.; Сибирский федеральный университет
В. Шершнева А.; Сибирский федеральный университет
Р. Есин В.; Сибирский федеральный университет
Т. Зыкова В.; Сибирский федеральный университет
 
Subject adaptive e-learning resource;teaching of mathematics;adaptation of mathematical content;adaptive learning;personalized education;individual educational path;LMS Moodle
адаптивный электронный обучающий ресурс;обучение математике;адаптация математического контента;адаптивное обучение;персонализированное обучение;индивидуальная образовательная траектория;LMS Moodle
 
Description Modern trends in the world electronic educational system development determine the necessity of adaptive learning intellectual environments and resources’ development and implementation. An upcoming trend in improvement the quality of studying mathematical disciplines is the development and application of adaptive electronic educational resources. However, the development and application experience of adaptive technologies in higher education is currently extremely limited and does not imply the usage flexibility. Adaptive educational resources in the electronic environment are electronic educational resources that provide the student with a personal educational space, filled with educational content that “adapts” to the individual characteristics of the students and provides them with the necessary information.This article focuses on the mathematical educational content adaptation algorithms development and their implementation in the e-learning system. The peculiarity of the proposed algorithms is the possibility of their application and distribution for adaptive e-learning resources construction. The novelty of the proposed approach is the three-step content organization of the adaptive algorithms for the educational content: “introductory adaptation of content”, “the current adaptation of content”, “estimative and a corrective adaptation”. For each stage of the proposed system, mathematical algorithms for educational content adaptation in adaptive e-learning resources are presented.Due to the high level of abstraction and complexity perception of mathematical disciplines, educational content is represented in the various editions of presentation that correspond to the levels of assimilation of the course material. Adaptation consists in the selection of the optimal edition of the material that best matches the individual characteristics of the student. The introduction of a three-step content organization of the adaptive algorithms for the educational content in the adaptive e-learning resource made it possible to implement individual educational paths in the electronic environment. For each student it was formed a personal space of mathematical educational content that “adapts” to its level of mastering the material, which contributed to improving the quality of the educational process in mathematical disciplines.In this paper, the methods of mathematical modeling and logicalgnosiological analysis, the theory of graphs and hypergraphs, system analysis, dynamic processes and systems control theory, complex systems design and imitation modelling methods were used.Approbation of the proposed algorithms for the educational content organization of adaptation in the adaptive electronic learning resource for the discipline “Discrete mathematics” showed the productivity of the proposed approach in the teaching process. The obtained results could be used for adaptive electronic educational resources construction in other educational institutions of higher education.Further development of the proposed approach involves the development of a formal model of the educational content adaptation, including control rules, based on the expert evaluation methods and the fuzzy-set theory.
Современные тенденции развития мирового электронного образовательного пространства определяют необходимость разработки и внедрения адаптивных обучающих интеллектуальных сред и ресурсов. Перспективным направлением в области повышения качества обучения математическим дисциплинам выступает разработка и применение адаптивных электронных образовательных ресурсов, опыт разработки и применения которых в высших учебных заведениях в настоящее время чрезвычайно ограничен и не предполагает универсальности использования.Под адаптивными образовательными ресурсами в электронной среде понимаются электронные образовательные ресурсы, предоставляющие студенту персональное образовательное пространство, наполненное учебным контентом, «подстраивающимся» под индивидуальные характеристики обучающихся и обеспечивающее их необходимой информацией.Настоящая статья посвящена разработке алгоритмов адаптации математического образовательного контента и их реализации в системе электронного обучения. Особенностью предложенных алгоритмов является возможность их применения и тиражирования для построения адаптивных электронных обучающих ресурсов. Новизной предложенного в работе подхода выступает организация алгоритмов адаптации содержания образовательного контента в трехступенчатой системе «вводная адаптация контента» (адаптация содержания вводных материалов дисциплины на основе начального уровня студентов) – «текущая адаптация контента» (адаптация математического контента на основе текущих результативных действий студентов в адаптивном электронном ресурсе) – «оценочно-корректирующая адаптация» (адаптация нормативных параметров уровня усвоения материалов с учетом достигнутых студентами учебных результатов).Для каждого этапа предложенной системе представлены алгоритмы адаптации математического образовательного контента в адаптивных электронных обучающих ресурсах. В связи с высоким уровнем абстракции и сложностью восприятия математических дисциплин образовательный контент представляется в различных редакциях изложения, соответствующих уровням усвоения материала курса. Его адаптация состоит в подборе оптимальной редакции материала максимально соответствующей индивидуальным характеристикам студента. Внедрение предложенной трехступенчатой системы адаптации образовательного контента в адаптивном электронном обучающем ресурсе позволяет реализовать в электронной среде индивидуальные образовательные траектории и сформировать для каждого студента персональное пространство математического образовательного контента, «подстраивающиееся» под его уровень усвоения материала, что содействует повышению качества образовательного процесса по математическим дисциплинам.В работе использованы методы математического моделирования и логико-гносеологического анализа, теория графов и гиперграфов, системный анализ, теория управления динамическими процессами и системами, методы проектирования и имитационного моделирования сложных систем.Апробация предложенных в работе алгоритмов к организации адаптации образовательного контента в адаптивном электронном обучающем ресурсе по дисциплине «Дискретная математика», показала продуктивность использования предложенного подхода в учебном процессе. Полученные результаты могут быть использованы при построении адаптивных электронных образовательных ресурсов в других образовательных учреждениях высшего образования.Дальнейшее развитие предложенного в работе подхода предполагает разработку формальной модели адаптации образовательного контента, включающей управляющие правила, построенные на основе методов экспертных оценок и теории нечетких множеств.
 
Publisher Plekhanov Russian University of Economics
 
Contributor —
—
 
Date 2017-09-04
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://openedu.rea.ru/jour/article/view/422
10.21686/1818-4243-2017-4-4-12
 
Source Open Education; № 4 (2017); 4-12
Открытое образование; № 4 (2017); 4-12
2079-5939
1818-4243
10.21686/1818-4243-2017-4
 
Language rus
 
Relation http://openedu.rea.ru/jour/article/view/422/336
Указ Президента РФ от 9 мая 2017 г. № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы» URL: ГАРАНТ.РУ: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71570570/#ixzz4jhpjoKJn (дата обращения 26.06.2017)
Вайнштейн Ю.В., Есин Р.В., Цибульский Г.М. Адаптивная модель построения индивидуальных образовательных траекторий при реализации смешанного обучения // Информатика и образование. 2017. № 2. C. 83–86
Афанасьев А.Н., Войт Н.Н., Канев Д.С. Разработка авторской интеллектуальной обучающей системы // Электронное обучение в непрерывном образовании. 2016. № 1 (3). С. 100–104.
Тельнов Ю.Ф., Казаков В.А., Козлова О.А. Динамическая интеллектуальная система управления процессами в информационно-образовательном пространстве высших учебных заведений // Открытое образование. 2013. № 1 (96). С. 40–49.
Курейчик В.В., Бова В.В. Моделирование процесса представления знаний в интеллектуальных обучающих системах на основе компетентностного подхода // Открытое образование. 2014. № 3 (104). С. 42–48.
Болотова К.П. Разработка информационной системы для формирования индивидуальной образовательной траектории // Электронное обучение в непрерывном образовании. 2015. Т. 1. № 1 (2). С. 29–33.
Атанов Г.А. Моделирование учебной предметной области, или предметная модель обучаемого // Образовательные технологии и общество. 2001. Вып. 1. Т. 4. С. 111–124.
Murray T., Blessing Stephen, Ainsworth S. Authoring Tools for Advanced Technology Learning Environments: Toward Cost Effective Adaptive, Interactive and Intelligent Educational Software. 2013. 557 р. DOI: 10.1007/978-94-017-0819-7
Зайцева Л.В., Буль Е.Е. Адаптация в компьютерных системах на базе структуризации объектов обучения // Образовательные технологии и общество. 2006. 9(1). С. 422–427.
Коляда М.Г. Виды моделей, обучаемых в автоматизированных обучающих системах // Искусственный интеллект. 2008. № 2. С. 28–33.
Растригин Л.А. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне. 1988. 160 с.
Brusilovsky P. Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2003. V.13. p. 156–169.
Бершадский А.М., Бождай А.С., Мкртчян В.С. Принципы построения общедоступной самоадаптирующейся системы дистанционного обучения на основе модели изменчивости и сервис-ориентированной архитектуры // Информационные технологии. 2016. Т. 22. № 2. С. 146–153.
Van der Linden W.J. Elements of adaptive testing // Statistical for social and behavioral sciences, Springer Science, Business Media, LLC, 2010. 437 p.
Маскаева А.М. Проектирование индивидуальных образовательных траекторий обучающихся // Инициативы XXI века. 2010. № 3. C. 23–24.
Гура В.В. Теоретические основы педагогического проектирования личностно-ориентированных электронных образовательных ресурсов и сред. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ. 2007. 320 с.
Гаевой В.А., Захаров Д.Ю. Подход к построению адаптивной системы управления обучением // Открытое образование. 2014. № 1(102). С. 65–69.
Hicks K. Understanding The Top Learning Management Systems URL: http://www.edudemic.com/the-20-best-learning-management-systems/ (дата обращения 11.06.2017)
Вайнштейн Ю.В., Есин Р.В., Цибульский Г.М. Адаптивные обучающие ресурсы как средство повышения квалификации педагогических кадров // Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева. 2017. № 2. С. 52–55.
Анисова Т.Л. Адаптивная система обучения математике как средство формирования математических компетенций учащихся вузов и оценки степени их достижения // Фундаментальные исследования. 2012. № 3. С. 265–268.
Булекбаев Д.А., Катранов А.Г., Морозов А.В. Формирование компетенций в курсе математики // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2015. № 648. С. 192–201.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).