Автоматизированная система оценки и выбора эффективной траектории обучения магистров в условиях изменчивости внешних факторов с учетом мнения индустриальных партнеров университета
https://doi.org/10.32517/0234-0453-2025-40-6-39-48
Аннотация
Развитие современной системы образования характеризуется множеством неопределенных, динамично меняющихся факторов.
Целью и новизной представленного в данной статье исследования является разработка автоматизированной системы построения эффективной образовательной траектории в условиях неопределенности внешних факторов.
Разработанная система является инструментом оценки и динамической корректировки образовательного процесса в соответствии с текущими и возможными в будущем изменениями внешних факторов. Индустриальные партнеры университета получают реальную возможность непосредственного участия в процессах формирования набора критериев оценки и выбора образовательных траекторий. Разработанная автоматизированная система объединяет методы поддержки принятия решений, а именно метод аналитических иерархий, метод платежной матрицы для учета мнения экспертов и метод кластеризации k-means для анализа мнения студентов. В экспериментальном исследовании системы приняли участие более 100 магистрантов: 60 студентов 1-го курса и 46 студентов 2-го курса. Анализ показал, что применение разработанной системы поддержки принятия решений позволило увеличить посещаемость занятий на 24 % и академическую успеваемость студентов, при этом доля студентов, получающих отличные оценки, увеличивается на 9 %. Применение системы позволяет экспертам (администрации и преподавателям университетов, индустриальным партнерам образовательной программы) оперативно модернизировать образовательную траекторию. Лекторы могут заранее подготовиться к возможной реорганизации учебного процесса в случае изменения внешних условий.
Новизна предложенного подхода заключается в интегрировании в единую систему управления образовательным процессом множества современных и классических методов: интервьюирования, кластеризации, поддержки принятия решений, прогнозирования изменения внешних факторов, построения образовательной траектории с учетом мнения всех участников образовательного процесса.
Об авторах
А. В. ВишнековРоссия
Андрей Владленович Вишнеков, доктор тех. наук, профессор, профессор департамента
департамент компьютерной инженерии
Москва
Е. М. Иванова
Россия
Елена Михайловна Иванова, канд. тех. наук, доцент, доцент департамента
департамент компьютерной инженерии
Москва
Н. Журсунова
Россия
Найля Журсунова, магистрант
департамент компьютерной инженерии
Москва
Список литературы
1. Wong J. T., Hughes B. S. Leveraging learning experience design: Digital media approaches to influence motivational traits that support student learning behaviors in undergraduate online courses. Journal of Computing in Higher Education. 2023;35:595–632. DOI: 10.1007/s12528-022-09342-1.
2. Zou D., Xie H., Wang F. Effects of technology enhanced peer, teacher and self-feedback on students’ collaborative writing, critical thinking tendency and engagement in learning. Journal of Computing in Higher Education. 2023;35:166–185. DOI: 10.1007/s12528-022-09337-y.
3. Phan M., De Caigny A., Coussement K. A decision support framework to incorporate textual data for early student dropout prediction in higher education. Decision Support Systems. 2023;(168): Article 113940. DOI: 10.1016/j.dss.2023.113940.
4. Zha Sh., Jin Y., Wheeler R., Bosarge E. A mixed-method cluster analysis of physical computing and robotics integration in middle-grade math lesson plans. Computers & Education. 2022;190:Article 104623. DOI: 10.1016/j.compedu.2022.104623.
5. Lung-Guang N. Decision-making determinants of students participating in MOOCs: Merging the theory of planned behavior and self-regulated learning model. Computers & Education. 2019;134:50–62. DOI: 10.1016/j.compedu.2019.02.004.
6. Boelens R., Voet M., De Wever B. The design of blended learning in response to student diversity in higher education: Instructors’ views and use of differentiated instruction in blended learning. Computers & Education. 2018;120:197–212. DOI: 10.1016/j.compedu.2018.02.009.
7. Riestra-González M., Paule-Ruíz M. del P., Ortin F. Massive LMS log data analysis for the early prediction of course-agnostic student performance. Computers & Education. 2021;163:Article 104108. DOI: 10.1016/j.compedu.2020.104108.
8. Vainshtein Yu. V., Esin R. V., Tsibul’skii G. M. Adaptive model of developing individual educational trajectories for blended learning. Informatics and Education. 2017;(2):83–86. (In Russian.) EDN: YRUKSF.
9. Diachenko M. S., Leonov A. G. Solving the problem of automating the learning process through experimental search for an individual educational trajectory. Informatics and Education. 2024;39(4):14–26. (In Russian.) EDN: BMEVBI. DOI: 10.32517/0234-0453-2024-39-4-14-26.
10. Aldunin D. A. A model of recommendation service architecture for the formation of an individual educational trajectory for self-paced massive open online courses studying. Informatics and Education. 2024;39(1):74–83. (In Russian.) EDN: IBBOLE. DOI: 10.32517/0234-0453-2024-39-1-74-83.
11. Zakharchenkov K.V., Mrochek T.V., Kutuzov V.V. Formation of individual educational trajectory of university student based on modified ant colony optimization algorithm. Informatics and Education. 2024;39(3):53–65. (In Russian.) EDN: XMLIRH. DOI: 10.32517/0234-0453-2024-39-3-53-65.
12. Aljawarneh S. A. Reviewing and exploring innovative ubiquitous learning tools in higher education. Journal of Computing in Higher Education. 2020;32:57–73. DOI: 10.1007/s12528-019-09207-0.
13. Vishnekov A. V., Erokhina E. A., Ivanova E. M., Trubochkina N. K. Features of the educational process of training IT-specialists in the conditions of increasing capabilities of generative AI. Engineering Education. 2023;(34):123–135. (In Russian.) EDN: ZNKWCN. DOI: 10.54835/18102883_2023_34_11.
14. Maatuk A. M., Elberkawi E. K., Aljawarneh S., Rashaideh H., Alharbi H. The COVID-19 pandemic and E-learning: challenges and opportunities from the perspective of students and instructors. Journal of Computing in Higher Education. 2022;34:21–38. DOI: 10.1007/s12528-021-09274-2.
15. Ivanova E. M., Vishnekov A. V. A computer design method of an effective educational trajectory in blended learning based on students’ assessment. Education and Information Technologies. 2020;25(2):1439–1458. DOI: 10.1007/s10639-020-10109-3.
16. Eddowes M., Stansfield R. Decision Making Techniques (ACCA). Sweet & Maxwell ltd; 1992. 688 p.
17. Tabares M. S., Vallejo P., Montoya A., Correa D. A feedback model applied in a ubiquitous microlearning environment using SECA rules. Journal of Computing in Higher Education. 2022;34:462–488. DOI: 10.1007/s12528-021-09306-x.
18. Abuhassna H., Al-Rahmi W. M., Yahya N. et al. Development of a new model on utilizing online learning platforms to improve students’ academic achievements and satisfaction. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2020;17:Article 38. DOI: 10.1186/s41239-020-00216-z.
19. Aljawarneh S., Lara J. A. Data science for analyzing and improving educational processes. Journal of Computing in Higher Education. 2021;33:545–550. DOI: 10.1007/s12528-021-09299-7.
20. Agarwal P. K., Mustafa N. H. k-means projective clustering. Proc. of the Twenty-Third ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on Principles of Database Systems (PODS ‘04). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA; 2004:155–165. DOI: 10.1145/1055558.1055581.
21. Rousseeuw P. J. Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Computational and Applied Mathematics. 1987;20:53–65. DOI: 10.1016/0377-0427(87)90125-7.
22. Caliński T., Harabasz J. A dendrite method for cluster analysis. Communications in Statistics — Theory and Methods. 1974;3:1–27. DOI: 10.1080/03610927408827101.
23. Weng Y., Wang X., Hua J., Wang H., Kang M., Wang F.-Y. Forecasting horticultural products price using ARIMA model and neural network based on a large-scale data set collected by web crawler. IEEE Transactions on Computational Social Systems. 2019;6(3):547–553. DOI: 10.1109/TCSS.2019.2914499.
24. Wu M. Neural network algorithm in regional macroeconomic forecast. 2022 IEEE 2<sup>nd</sup> Int. Conf. on Mobile Networks and Wireless Communications (ICMNWC). Tumkur, Karnataka, India; 2022:1–4. DOI: 10.1109/ICMNWC56175.2022.10031670.
25. Cuzzocrea A. Multidimensional big data analytics over big web knowledge bases: Models, issues, research trends, and a reference architecture. 2022 IEEE Eighth Int. Conf. on Multimedia Big Data (BigMM). Naples, Italy; 2022:1–6. DOI: 10.1109/BigMM55396.2022.00008.
26. Zhao Y., Shen Y., Qi Y. A security analysis of the Chinese robot supply chain based on open-source intelligence. 2021 IEEE 1<sup>st</sup> Int. Conf. on Digital Twins and Parallel Intelligence (DTPI). Beijing, China; 2021:219–222. DOI: 10.1109/DTPI52967.2021.9540101.
27. Saaty T. L. Decision making for leaders: The analytic hierarchy process for decisions in a complex world. Pittsburgh, RWS Publications; 1980. 291 p.
28. Bell D. E. Regret in decision making under uncertainty. Operations Research. 1982;30(5):961–981. DOI: 10.1287/opre.30.5.961.
29. Wald A. Statistical decision functions. N.Y., Wiley; L., Chapman & Hall; 1961. 179 p.
30. Savage L. J. The theory of statistical decision. Journal of the American Statistical Association. 1951;46(1):55–67. DOI: 10.2307/2280094.
31. Arrow K. J., Hurwicz L. Appendix: An optimality criterion for decision-making under ignorance. In: Arrow K. J., Hurwicz L. (eds) Studies in Resource Allocation Processes. Cambridge University Press; 1977:461–472. DOI: 10.1017/CBO9780511752940.015.
32. Miyata Y. Laplace approximations and Bayesian information criteria in possibly misspecified models. Communications in Statistics — Theory and Methods. 2017;46(24):12240–12258. DOI: 10.1080/03610926.2017.1295079.
33. Olivé D. M., Huynh D. Q., Reynolds M., Dougiamas M., Wiese D. A supervised learning framework: Using assessment to identify students at risk of dropping out of a MOOC. Journal of Computing in Higher Education. 2020;32(1):9–26. DOI: 10.1007/s12528-019-09230-1.
34. Deeva G., Bogdanova D., Serral E., Snoeck M., De Weerdt J. A review of automated feedback systems for learners: Classification framework, challenges and opportunities. Computers & Education. 2021;162:Article 104094. DOI: 10.1016/j.compedu.2020.104094.
35. Okogbaa J., Allen R. E., Sarpong D. F. Time spent at work and its impact on the academic performance of pharmacy students. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020;17(2):496. DOI: 10.3390/ijerph17020496.
36. Buckner E., Zhang Y., Gerardo L. B. The impact of COVID-19 on international student enrolments in North America: Comparing Canada and the United States. Higher Education Quarterly. 2021;76(2):328–342. DOI: 10.1111/hequ.12365.
Рецензия
Для цитирования:
Вишнеков А.В., Иванова Е.М., Журсунова Н. Автоматизированная система оценки и выбора эффективной траектории обучения магистров в условиях изменчивости внешних факторов с учетом мнения индустриальных партнеров университета. Информатика и образование. 2025;40(6):39-48. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2025-40-6-39-48
For citation:
Vishnekov A.V., Ivanova E.M., Zhursunova N. Computer-aided system for assessing and selecting effective masters' learning trajectory in variability of external factors considering the university industrial partners' opinion. Informatics and education. 2025;40(6):39-48. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2025-40-6-39-48























