Record Details

Data mining methods application in reflexive adaptation realization in e-learning systems

Open Education

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Data mining methods application in reflexive adaptation realization in e-learning systems
Применение методов интеллектуального анализа данных для реализации рефлексивной адаптации в системах e-learning
 
Creator A. Bozhday S.; Penza State University
Y. Evseeva I.; Penza State University
A. Gudkov A.; Penza State University
А. Бождай С.; Пензенский государственный университет
Ю. Евсеева И.; Пензенский государственный университет
А. Гудков А.; Пензенский государственный университет
 
Subject Adaptation;virtual educational environment;e-learning;information systems
адаптация;виртуальная образовательная среда;e-learning;информационные системы
 
Description In recent years, e-learning technologies are rapidly gaining momentum in their evolution. In this regard, issues related to improving the quality of software for virtual educational systems are becoming topical: increasing the period of exploitation of programs, increasing their reliability and flexibility. The above characteristics directly depend on the ability of the software system to adapt to changes in the domain, environment and user characteristics. In some cases, this ability is reduced to the timely optimization of the program’s own interfaces and data structure. At present, several approaches to creating mechanisms for self-optimization of software systems are known, but all of them have an insufficient degree of formalization and, as a consequence, weak universality. The purpose of this work is to develop the basics of the technology of self-optimization of software systems in the structure of e-learning. The proposed technology is based on the formulated and formalized principle of reflexive adaptation of software, applicable to a wide class of software systems and based on the discovery of new knowledge in the behavioral products of the system.To solve this problem, methods of data mining were applied. Data mining allows finding regularities in the functioning of software systems, which may not be obvious at the stage of their development. Finding such regularities and their subsequent analysis will make it possible to reorganize the structure of the system in a more optimal way and without human intervention, which will prolong the life cycle of the software and reduce the costs of its maintenance. Achieving this effect is important for e-learning systems, since they are quite expensive.The main results of the work include: the proposed classification of software adaptation mechanisms, taking into account the latest trends in the IT field in general and in the field of e-learning in particular; Formulation and formalization of the principle of reflexive adaptation in software systems applicable to a wide class of applied programs; The development of a universal architectural template of the software system, oriented to restructuring in the process of operation; Algorithm for self-optimization of the user interface of the software system based on methods of data mining.The development of the theoretical basis for the automatic reorganization of e-learning software will increase the flexibility of the virtual educational environment and increase the period of its exploitation. Unlike existing analogues, the methods proposed in the article are universal and applicable to a wide class of applied programs. This is relevant for e-learning systems, because their may have a different types and purposes (for example, virtual simulators and information library software may be components of one system).
В последние годы технологии электронного обучения (e-learning) стремительно набирают обороты в своем развитии. В связи с этим актуальными становятся вопросы, связанные с повышением качества программного обеспечения виртуальных образовательных систем: увеличение срока непрерывной эксплуатации программ, повышение их надежности и гибкости.Перечисленные характеристики напрямую зависят от способности программной системы адаптироваться к изменениям в предметной области, условиям внешней среды и особенностям пользователей. В ряде случаев такая способность сводится к своевременной оптимизации программой собственных интерфейсов и структур данных. В настоящее время известно несколько подходов к созданию механизмов самооптимизации программных систем, но все они отличаются недостаточной степенью формализованности и, как следствие, универсальности. Целью данной работы является разработка основ технологии самооптимизации программных систем в составе e-learning.В основе предлагаемой технологии лежит сформулированный и формализованный принцип рефлексивной адаптации программного обеспечения, применимый к широкому классу программных систем и основанный на выявления новых знаний в поведенческой продукции системы.Для решения поставленной задачи применялись методы интел- лектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных позволяет находить закономерности в функционировании программных систем, которые могут быть неочевидными на этапе их разработки. Нахождение таких закономерностей и последующий их анализ позволят реорганизовать структуру системы более оптимальным образом и без вмешательства человека, что позволит продлить жизненный цикл программного обеспечения и снизить затраты на его сопровождение. Достижение данного эффекта имеет важность для систем e-learning, поскольку они являются достаточно дорогостоящими.К основным результатам работы следует отнести: предложенную классификацию механизмов адаптации программного обеспечения, учитывающую новейшие тенденции в IT-сфере в целом и сфере e-learning в частности; формулирование и формализацию принципа рефлексивной адаптации в программных системах, применимого к широкому классу прикладных программ; разработку универсального архитектурного шаблона программной системы, ориентированной на реструктуризацию в процессе эксплуатации; алгоритм самооптимизации пользовательского интерфейса программной системы на основе методов интеллектуального анализа данных.Разработка теоретических основ автоматической реорганизации программного обеспечения e-learning позволит повысить гибкость виртуальной образовательной среды и увеличить срок ее непрерывной эксплуатации. В отличие от существующих аналогов, предлагаемые в статье методы являются универсальными и применимы к широкому классу прикладных программ. Данное обстоятельство является актуальным для систем электронного обучения, поскольку входящие в их состав подсистемы могут иметь различный тип и назначение (например, компонентами одной системы могут быть виртуальные тренажеры и информационно-библиотечное обеспечение).
 
Publisher Plekhanov Russian University of Economics
 
Contributor —
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 15-07-01553.
 
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/423
10.21686/1818-4243-2017-4-13-20
 
Source Open Education; № 4 (2017); 13-20
Открытое образование; № 4 (2017); 13-20
2079-5939
1818-4243
10.21686/1818-4243-2017-4
 
Language rus
 
Relation http://openedu.rea.ru/jour/article/view/423/337
Keromytis A.D. Characterizing Software Selfhealing Systems // Computer Network Security. Springer. 2007. P. 22–33.
Shin M.E., Cooke D. Connector-Based SelfHealing Mechanism for Components of a Reliable System // Workshop on the Design and Evolution of Autonomic Application Software (DEAS 2005). ACM, 2005. P. 1–7.
Smart Sparrow. URL: https://www.smartsparrow.com/ (дата обращения: 22.05.2017).
Rajan C.A., Baral R. Adoption of ERP system: An empirical study of factors influencing the usage of ERP and its impact on end user // IIMB Management Review. 2015. No. 2. P. 105–117.
The Next Evolution of ERP: Adaptive ERP // ERP the Right Way: Changing the game for ERP Cloud implementations URL: https://gbeaubouef.wordpress.com/2012/09/05/adaptive-erp/ (дата обращения: 14.05.2017).
WWU Munster // OpenUSS. URL: https://www.uni-muenster.de/studium/orga/openuss.html (дата обращения: 22.05.2017).
WebCT. URL: http://www.cuhk.edu.hk/eLearning/c_systems/webct6/ (дата обращения: 22.05.2017).
Заметки о Big Data // ЕС-Лизинг URL: http://www.ec-leasing.ru/public/publikatsii/index. php?ELEMENT_ID=39 (дата обращения: 28.04.2017).
Big Data in eLearning: The Future of eLearning Industry // eLearning Industry. URL: https://elearningindustry.com/big-data-in-elearning-futureof-elearning-industry (дата обращения: 22.05.2017).
Ravindran K., Rabby M. Software cybernetics to infuse adaptation intelligence in networked systems // IEEE International Conference on the Network of the Future (NOF). Washington: IEEE Computer Society, 2013. P. 1–6.
Wang P., Cai K.Y. Representing extended finite state machines for SDL by a novel control model of discrete event systems // Sixth IEEE International Conference on Quality Software (QSIC 2006). Washington: Ieee Computer Society, 2006. P. 159–166.
Wang P., Cai K.Y. Supervisory control of a kind of extended finite state machines // 24th IEEE Chinese Control and Decision Conference (CCDC). Washington: Ieee Computer Society, 2012. P. 775–780.
Patikirikorala T., Colman A., Han J., Wang L. A systematic survey on the design of selfadaptive software systems using control engineering approaches // 7th International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems (IEEE Press). Washington: IEEE Computer Society, 2012. P. 33–42.
Lorenzoli, D., Mariani, L., Pezzè, M. Automatic generation of software behavioural models // 30th international ACM conference on Software engineering. New York: ACM, 2008. P. 501–510.
Yang, Q., Lü, J., Xing, J., Tao, X., Hu, H., Zou, Y. Fuzzy control-based software self-adaptation: A case study in mission critical systems // IEEE 35th Annual Computer Software and Applications Conference Workshops (COMPSACW). Washington:
IEEE Computer Society, 2011. P. 13–18.
Liu L., Zhou Q., Liu J., Cao Z. Requirements cybernetics: elicitation based on user behavioural data // J. Syst. Software. Amsterdam: Elsevier. 2016.
Park J.S. Essence-based, goal-driven adaptive software engineering // EEE/ACM 4th SEMAT Workshop on General Theory of Software Engineering (GTSE). Washington: IEEE Computer Society, 2015. P. 33–38.
Liu C., Jiang C., Hu H., Cai K.Y., Huang D., Yau S.S. Control-based approach to balance services performance and security for adaptive service based systems (ASBS) // 33rd Annual IEEE International Computer Software and Applications Conference (COMPSAC’09). Washington: IEEE Computer Society, 2009. P. 473–478.
Zhou Y., Taolue C. Software Adaptation in an Open Environment: A Software Architecture Perspective. Boca Raton: CRC Press, 2017.
Lemos R. Software Engineering for SelfAdaptive Systems. Berlin: Springer, 2009.
 
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).