Андрюшкова Ольга Владимировна, канд. хим. наук, доцент, зав. лабораторией методики преподавания химии кафедры общей химии, химический факультет
119991, Россия, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 3
Olga V. Andryushkova, Candidate of Sciences (Chemistry), Associate Professor, Head of the Laboratory of Methods of Teaching Chemistry of the Department of General Chemistry, Faculty of Chemistry
119991, Russia, Moscow, Leninskie gory, 1, building 3
Григорьев Сергей Георгиевич, доктор тех. наук, профессор, член-корреспондент РАО, зав. кафедрой информатики и прикладной математики, Институт цифрового образования
129226, Россия, г. Москва, 2-й Сельскохозяйственный проезд, д. 4, корп. 1
Sergey G. Grigoriev, Doctor of Sciences (Engineering), Professor, Corresponding Member of RAE, Head of the Department of Informatics and Applied Mathematics, Institute of Digital Education
129226, Russia, Moscow, 2nd Selskohozoyastvenny proezd, 4/1
Настоящая статья является логическим продолжением материала, опубликованного в журнале «Информатика и образование» № 6-2018. Авторами рассматриваются вопросы прогнозирования результатов обучения на основании расчета негэнтропии, которую предлагается рассматривать в качестве интегрального информационного показателя, характеризующего качество обученности студентов.
Работа может быть разделена на три этапа и опирается на построение иерархической структуры критериальной системы качества. На первом этапе была разработана анкета для опроса экспертов-преподавателей, в которой необходимо было отметить с точки зрения важности критерии первого и второго уровней, оказывающие влияние на процесс эмергентного обучения. На втором этапе с использованием метода экспертного нормирования был обработан массив экспертных оценок, представляющих собой пример нечеткого множества. В результате были получены весовые коэффициенты по критериям первого и второго уровней. На третьем этапе была проведена дихотомическая оценка критериев третьего уровня и рассчитаны интегральные значения негэнтропии для трех направлений обучения и для модельной ситуации.
Предлагаемые алгоритмы могут быть использованы как для оценки качества уже разработанных онлайн-курсов, продуктов или учебных процессов с их применением, так и для прогнозирования результатов обучения на основе экспертного оценивания.
This article is a logical continuation of the material published in the journal “Informatics and Education” № 6-2018. The authors consider the issues of predicting learning outcomes based on the calculation of negentropy, which is proposed to be considered as an integral information indicator characterizing the quality of student learning.
The work can be divided into three stages and is based on the construction of the hierarchical structure of the criteria-based quality system. At the first stage, a questionnaire was developed for the survey of expert teachers, in which it was necessary to note, from the point of view of importance, the criteria of the first and second levels those influence the process of emergent learning. At the second stage, using an expert rationing method, an array of expert estimates was processed, representing an example of a fuzzy set. As a result, weighting coefficients were obtained according to the criteria of the first and second levels. At the third stage, a dichotomous assessment of the third level criteria was carried out and the integrated values of negentropy were calculated for the three directions of training and for the model situation.
The algorithms proposed in the article can be used both to assess the quality of already developed online courses, products or educational processes with their use, and to predict learning outcomes based on expert assessment.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.