| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Савенко, А. Г. | - |
| dc.contributor.author | Savenko, A. G. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-07-02T10:03:31Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-02T10:03:31Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Савенко, А. Г. Интеллектуальный анализ качества учебного контента по статистике успеваемости студентов в системе управления обучением «Скорина» / Савенко А. Г. // Информатика. – 2021. – Т. 18, № 2. – С. 58–71. – DOI : doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-2-58-71. | ru_RU |
| dcterms.identifier.DOI | https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-2-58-71 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44627 | - |
| dc.description.abstract | Анализируются достоинства и недостатки дистанционной формы получения образования, специфики организации учебного процесса и использования учебного контента для такой формы обучения. Указываются проблемы оценки качества образовательного контента для дистанционного образовательного процесса и его эффективности. Описываются структура разрабатываемой системы управления
обучением «Скорина» и механизмы создания учебного контента, процесса обучения, аттестации обучае-
мых и сбора статистики успеваемости. Приводятся математическая модель образовательного процесса
системы управления обучением «Скорина» и подход к оценке знаний обучаемых. Предлагается реализация функциональной схемы и алгоритма работы модуля интеллектуального анализа качества учебного контента системы управления обучением «Скорина». Модуль предназначен для выявления недостатков учебного контента и совершенствования материалов, объективно вызывающих трудности у студентов при изучении отдельных вопросов или тем изучаемых дисциплин на основании статистических данных успеваемости студентов. Связь конкретных частей учебного контента с определенными вопросами контрольных тестов реализуется посредством специальных меток, создаваемых при разработке содержания изучаемых дисциплин. Алгоритм интеллектуального анализа позволяет определять и исключать из статистической выборки студентов, характеристики успеваемости которых объективно не связаны с качеством учебного контента. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | ОИПИ НАН Беларуси | ru_RU |
| dc.subject | публикации ученых | ru_RU |
| dc.subject | образовательный процесс | ru_RU |
| dc.subject | дистанционное обучение | ru_RU |
| dc.subject | дистанционные образовательные технологии | ru_RU |
| dc.subject | качество образования | ru_RU |
| dc.subject | educational process | ru_RU |
| dc.subject | distance learning | ru_RU |
| dc.subject | distance learning technologies | ru_RU |
| dc.subject | the quality of education | ru_RU |
| dc.title | Интеллектуальный анализ качества учебного контента по статистике успеваемости студентов в системе управления обучением «Скорина» | ru_RU |
| dc.title.alternative | Intelligent analysis of the quality of educational content on statistics of student performance in the learning management system "Scorina" | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | The article provides the analysis of the advantages and disadvantages of distance education, the specifics of educational process and the use of educational content for this form of education. The problems of assessing the quality of educational content for the distance educational process and its effectiveness are determined. The structure of the developed learning management system "Scorina" and the mechanisms for creating educational content, the learning process, attestation of students and the collection of progress statistics are described. A mathematical model of educational process of learning management system "Scorina", and approach to assessing the knowledge of students are presented. The implementation of functional diagram and the algorithm of the module for the intelligent analysis of the quality of educational content of learning management system "Scorina" is proposed. The module is designed to identify the shortcomings in educational content and to improve the materials that could cause the difficulties for students when studying certain issues or topics of the disciplines are studied based on statistical data of student performance. The connection of specific parts of educational content with specific questions of control tests is implemented through special labels created during the development of the content of the studied disciplines.The mining algorithm allows to identify and exclude from the statistical sample the information of the students whose academic performance characteristics are not objectively related to the quality of educational content. | - |
| Appears in Collections: | Публикации в изданиях Республики Беларусь
|
