Адаптация системы дистанционного обучения на основе статистической обработки результатов работы пользователей


DOI: 10.34759/trd-2019-109-21

Авторы

Наумов А. В. *, Мартюшова Я. Г. **

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Волоколамское шоссе, 4, Москва, A-80, ГСП-3, 125993, Россия

*e-mail: naumovav@mail.ru
**e-mail: ma1554@mail.ru

Аннотация

Рассматриваются средства статистического анализа работы систем дистанционного обучения, направленные на адаптацию процесса формирования индивидуальных заданий пользователя с целью создания его индивидуальной траектории обучения и контроля компрометации ответов. Используются средства квантильного анализа и известные логистические модели вероятности правильного ответа пользователя на задание, используемые для пересчета уровня сложности заданий на основе статистики ответов пользователей.

Ключевые слова:

обучающая система, статистический анализ, обратная связь, компрометация ответов

Библиографический список

  1. Наумов А.В., Сай Кхин Аунг Тинт. Об адаптации обучающих систем переподготовки молодых специалистов на предприятиях авиационного комплекса // Труды МАИ. 2011. № 42. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=24321

  2. Кибзун А.И., Мартюшова Я.Г., Мхитарян Г.А, Наумов А.В., Рыбалко А.А. Архитектура и технологии адаптации СДО МАИ как комплекса электронных учебников по математическим дисциплинам // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2016. Т. 12. № 3, Ч. 2. С. 68 – 74.

  3. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests, Chicago, The University of Chicago Press, 1980, 199 p.

  4. Wim J. van der Linden. A Lognormal Model for Response Times on Test Items // Journal of Educational and Behavioral Statistics, 2006, vol. 31, no. 2, pp. 181 – 204.

  5. Наумов А.В., Рыбалко А.А. Модель обеспечения отказоустойчивости контейнерных виртуальных сервисов в центрах обработки данных // Труды МАИ. 2017. № 97. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=87356

  6. Сологуб Г.Б. Компьютерная среда создания систем имитационного тестирования знаний // Труды МАИ. 2010. № 38. URL: http://www.mai.ru/science/trudy/

  7. Наумов А.В., Джумурат А.С., Иноземцев А.О. Система дистанционного обучения математическим дисциплинам CLASS.NET // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 10. С. 36 – 40.

  8. Наумов А.В., Мхитарян Г.А. О задаче вероятностной оптимизации для ограниченного по времени тестирования // Автоматика и телемеханика. 2016. № 9. С. 124 – 135.

  9. Кибзун А.И., Панарин С.И. Формирование интегрального рейтинга с помощью статистической обработки результатов тестов // Автоматика и телемеханика. 2012. № 6. С. 119 – 139.

  10. Кибзун А.И., Иноземцев А.О. Оценивание уровней сложности тестов на основе метода максимального правдоподобия // Автоматика и телемеханика. 2014. № 4. С. 20 – 37.

  11. Наумов А.В., Иноземцев А.О. Алгоритм формирования индивидуальных заданий в системах дистанционного обучения // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2013. № 6. С. 46 – 51.

  12. Кибзун А.И., Жарков Е.А. Программный комплекс по оценке уровней сложности заданий и подготовленности студентов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2017. № 7. С. 52 – 58.

  13. Наумов А.В., Мхитарян Г.А., Черыгова Е.Е. Стохастическая постановка задачи формирования теста заданного уровня сложности с минимизацией квантили времени выполнения // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2019. № 2. С. 37 – 46.

  14. Босов А.В., Мхитарян Г.А., Наумов А.В., Сапунова А.П. Использование гамма-распределения в задаче формирования ограниченного по времени теста // Информатика и ее применение. 2019. Т. 13. № 4. С. 12 – 18.

  15. Кибзун А.И., Жарков Е.А. Два алгоритма оценивания уровней сложности тестов // Автоматика и телемеханика. 2017. № 12. С. 84 – 99.

  16. Кибзун А.И., Панарин С.И. Формирование интегрального рейтинга с помощью статистической обработки результатов тестов // Автоматика и телемеханика. 2012. № 6. С. 119 – 139.

  17. Кибзун А.И., Панарин С.И. Стохастический подход к управлению модифицируемостью системы дистанционного обучения // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2010. № 12. С. 40 – 49.

  18. Панарин С.И. Повышение эффективности обучения студентов аэрокосмических специальностей с помощью специализированного рейтинга // Труды МАИ. 2011. № 44. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=25191

  19. Волков С.С. Подход к решению задачи идентификации личности с помощью метода газоразрядной визуализации // Труды МАИ. 2019. № 104. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=102198


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2021

Вход