Дьяченко Михаил Сергеевич, инженер отдела проблем информационной безопасности
г. Москва
Mikhail S. Diachenko, an engineer at the Information Security Department
Moscow
Леонов Александр Георгиевич, доктор пед. наук, канд. физ.-мат. наук, доцент, зав. кафедрой дополнительного профессионального образования; ведущий научный сотрудник лаборатории вычислительных методов, кафедра вычислительной математики, отделение математики, механико-математический факультет; профессор кафедры математики и информатики в начальной школе, факультет начального образования, Институт детствая; руководитель магистерской программы «Цифровые технологии в государственном и корпоративном управлении», доцент кафедры математических методов в экономике и управлении
г. Москва
Alexander G. Leonov, Doctor of Sciences (Education), Candidate of Sciences (Physics and Mathematics), Docent, Head of the Department of Continuing Professional Education; Leading Researcher at the Laboratory of Computational Methods, The Department of Computational Mathematics, Branch of Mathematics, Faculty of Mechanics and Mathematics; Professor at the Department of Mathematics and Informatics in Primary School, Faculty of Elementary Education, Institute of Childhood
Moscow
Высокоразвитая компетенция, полученная в том числе в результате целенаправленного самообразования, формирует востребованного для рынка специалиста, от которого работодатели ждут непрерывного профессионального развития. Такая компетенция может быть приобретена в процессе вузовского и даже школьного образования.
Цель настоящей статьи — рассмотреть различные аспекты формирования модели предметной области в системах адаптивного обучения с поддержкой развития навыка самообучения. Для получения результата выполнен анализ и обобщены результаты экспериментов по внедрению адаптивных систем обучения в России и за рубежом. Создан программный прототип системы для подтверждения реализуемости предложенных принципов. Сделана попытка обосновать необходимость стимулирования развития компетенции самообразовательной деятельности и в связи с этим показать особенности построения модели предметной области. Рассмотрена связь между развитием компетенции самообразовательной деятельности и обучением в цифровой образовательной платформе (ЦОП). Приведены схема организации взаимодействия компонентов цифровой образовательной платформы в процессе адаптивного обучения с поддержкой самообучения, а также обобщенный алгоритм работы системы. Обозначено соответствие предложенного подхода принципам зоны ближайшего развития Л. С. Выготского.
Предлагаемые принципы формирования модели предметной области для поддержки самообучения могут быть использованы для расширения функций существующих адаптивных систем обучения и цифровых образовательных платформ. Авторы предлагают новый взгляд на роль современной системы автоматизации обучения, которая помимо автоматизации типовых рутинных действий также участвует в формировании индивидуального для каждого обучаемого подхода к самообразовательной деятельности.
Highly developed competencies, including those acquired through targeted self-education, produce marketable specialists, from whom employers expect continuous professional development. Such competencies can be acquired during university or even school education.
The purpose of the article is to examine various aspects of developing a subject domain model in adaptive learning systems that support the development of self-learning skills. To obtain this result, we analyzed and summarized the results of experiments implementing adaptive learning systems in Russia and abroad. A software prototype of the system to confirm the feasibility of the proposed principles was created. An attempt is made to substantiate the need to stimulate the development of self-educational competence and, in this regard, to demonstrate the specifics of constructing a subject domain model. The relationship between the development of self-educational competence and learning in a digital educational platform (DEP) is examined. A diagram of the interaction between the components of the digital educational platform in the adaptive learning process supporting self-learning and a generalized algorithm for the system’s operation are presented. The correspondence of the proposed approach with the principles of L. S. Vygotsky’s zone of proximal development is outlined.
The proposed principles for developing a domain model to support self-learning can be used to expand the functionality of existing adaptive learning systems and digital educational platforms. The authors offer a new perspective on the role of a modern learning automation system, which, in addition to automating typical routine actions, also contributes to the development of a personalized approach to self-learning for each student.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.