Моделирование предметной области в системах адаптивного обучения с поддержкой самообучения

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.

1. Lopes R. P., Mesquita C., de Góis L. A., dos Santos Júnior G. Students’ learning autonomy: A systematic literature review. Proc. 11th Int. Conf. on Education and New Learning Technologies. IATED; 2019:5958–5964. DOI: 10.21125/edulearn.2019.1435.

2. Овезова У. А., Вагнер М. Н. Л. Формирование навыков самообразовательной деятельности студентов в условиях дистанционного образования. Мир науки, культуры, образования. 2021;(2(87)):160–162. DOI: 10.24412/1991-5497-2021-287-160-162. EDN: ZZFPNP.

3. Вилкова К. А., Лебедев Д. В. Адаптивное обучение в высшем образовании: за и против. Современная аналитика образования. 2020;(7(37)):1–36. EDN: PYRWTW.

4. Hoda H., Sujo-Montes L., Tu C.-H., Armfield S. J. W., Yen C.-J. Assessment and Learning in Knowledge Spaces (ALEKS) adaptive system impact on students’ perception and self-regulated learning skills. Education Sciences. 2021;11(10):603. DOI: 10.3390/educsci11100603.

5. Alfaro L., Rivera C., Castaneda E., Zuniga-Cueva J., Rivera-Chavez M., Fialho F. A review of intelligent tutorial systems in computer and web based education. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2020;11(2):755–763. DOI: 10.14569/IJACSA.2020.0110295.

6. Brusilovsky P. Adaptive educational hypermedia. Proc. Tenth Int. PEG Conf. 2001:8–12.

7. Вайнштейн Ю. В., Есин Р. В., Цибульский Г. М. Модель образовательного контента: от структурирования понятий к адаптивному обучению. Открытое образование. 2021;25(1):28–39. DOI: 10.21686/1818-4243-2021-1-4-28-39. EDN: CODQHI.

8. Шамсутдинова Т. М. Формирование индивидуальной образовательной траектории в адаптивных системах управления обучением. Открытое образование. 2021;25(6):36-44. DOI: 10.21686/1818-4243-2021-6-36-44. EDN: YPLVRY.

9. Кречетов И. А., Дорофеева М. Ю., Дегтярев А. В. Раскрываем потенциал адаптивного обучения: от разработки до внедрения. Материалы международной конференции eLearning Stakeholders and Researchers Summit 2018. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; 2018:76–88. EDN: YXPFPF.

10. Комлева Н. В., Вилявин Д. А. Цифровая платформа для создания персонализированных адаптивных онлайн курсов. Открытое образование. 2020;24(2):65–72. DOI: 10.21686/1818-4243-2020-2-65-72. EDN: CWBDOO.

11. Павлов А. Ф., Мякишева Ю. В., Родионова Г. Н. Опыт применения технологии адаптивного обучения в образовательном процессе высшего учебного заведения. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Социальные, гуманитарные, медико-биологические науки. 2024;26(3(96)):70–76. DOI: 10.37313/2413-9645-2024-26-96-70-76. EDN: HFAUJI.

12. Подколзин М. М. Интеллектуальная система адаптивного обучения на основе нейронных сетей для персонализации образовательных траекторий студентов российских вузов. Информатика и образование. 2024;39(6):65–81. DOI: 10.32517/0234-0453-2024-39-6-65-81. EDN: YWDSJP.

13. Чупин Н. А. Конкурентная система оценивания учебных достижений студентов в контексте адаптивного обучения. Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2023;(6):44–62. DOI: 10.24412/2304-120X-2023-11047. EDN: PUQRXC.

14. Zhilmagambetova R., Kopeyev Z., Mubarakov A., Alimagambetova A. The role of adaptive personalized technologies in the learning process: Stepik as a tool for teaching mathematics. International Journal of Virtual and Personal Learning Environments. 2023;13(1):1–15. DOI: 10.4018/IJVPLE.324079.

15. Зарипова З. Ф. PLARIO как цифровой инструмент повышения уровня математической подготовки студентов-бакалавров первого курса. Казанский педагогический журнал. 2023;(3(158)):131–139. DOI: 10.51379/KPJ.2023.160.3.017. EDN: ZDVOKN.

16. Piech C., Spencer J., Huang J., Ganguli S., Sahami M., Guibas L., Sohl-Dickstein J. Deep knowledge tracing. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2015;28:1–9. DOI: 10.48550/arXiv.1506.05908.

17. Леонов А. Г., Дьяченко М. С. Применение подхода поэтапной трансформации при построении системы адаптивного обучения на примере цифровой образовательной платформы Мирера. Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании. Материалы VI Международной научной конференции. Красноярск: Красноярский государственный педагогический университет им. В. П. Астафьева; 2022:166–172. EDN: CXSIXY.

18. Выготский Л. С. Педагогическая психология. М.: Педагогика; 1991. 480 с.

19. Дьяченко М. С., Леонов А. Г. Решение задачи автоматизации учебного процесса с помощью экспериментального поиска индивидуальной образовательной траектории. Информатика и образование. 2024;39(4):14–26. DOI: 10.32517/0234-0453-2024-39-4-14-26. EDN: BMEVBI.

20. Heift T. Web delivery of adaptive and interactive language tutoring: Revisited. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2016;26(1):489–503. DOI: 10.1007/s40593-015-0061-0.

21. Вайнштейн Ю. В. Педагогическое проектирование персонализированного адаптивного предметного обучения студентов вуза в условиях цифровизации: автореф. дис. … д-ра пед. наук: 13.00.02. Красноярск: Сибирский федеральный университет; 2021. 46 с. EDN: POWQKB.

22. Brusilovsky P., Peylo C. Adaptive and intelligent web-based educational systems. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2003;13(2-4):156–172. DOI: 10.3233/IRG-2003-13(2-4)02.