Метод формирования наилучшего плана фиксации учебных достижений обучающегося на основе генетического алгоритма

А. В. Ковтуненко, А. С. Ковтуненко

Аннотация


В большинстве современных университетов ведется активное внедрение индивидуальных образовательных траекторий (ИОТ), которые позволяют повысить эффективность образовательного процесса. С другой стороны, процесс реализации ИОТ сложен и дорогостоящ, требует больших временных затрат, перестройки процессов университета, изменения модели управления. В рамках стратегии цифровой трансформации высшего образования актуальна разработка и интеграция цифровых сервисов поддержки реализации ИОТ. В статье предлагается метод информационной поддержи реализации ИОТ путем автоматизации процедуры фиксации учебных достижений с использованием семантического анализа и эволюционных вычислений. Предложенный метод реализован в виде прикладного программного обеспечения, его эффективность продемонстрирована на примере перевода студента с одного направления подготовки на другое.

Ключевые слова


цифровизация, эволюционные вычисления, генетический алгоритм, индивидуальные образовательные траектории, фиксация учебных достижений, задачи оптимизации, обработка информации

Полный текст:

PDF

Литература


A. V. Klimova, N. I. Yusupova, O. N. Smetanina et al. “Decision support in the information maintenance of individual education trajectory based on ontological models and distributed RDF-storage” In Proc. 3rd International Workshop on Information, Computa-tion, and Control Systems for Distributed Environments, Irkutsk, Russia, 2021. [online]. Available: https://doi.org/10.47350/ICCS-DE.2021.07

Климова А.В., Огилько В.М. Алгоритм автоматизированного сопоставления учебных планов при академической мобильности на основе семантического анализа компетентностных моделей // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений ИТИДС-2020: материалы восьмой Всероссийской конференции (с приглашением зарубежных ученых). Уфа. 2020. Том 2. С. 23-27. [[A. V. Klimova, V. M. Ogil'ko. Algoritm avtomatizirovannogo sopostavleniya uchebnykh planov pri akademicheskoi mobil'nosti na osnove semanticheskogo analiza kompetentnostnykh modelei = Algorithm for automated comparison of curriculum in academic mobility based on semantic analysis of competence models (in Russian), in Proc. 8th Workshop on Information technology intelligent decision support (ITIDS-2020), Ufa, Russia, vol. 2, pp. 23-27, 2020]]

Мищенко В.А., Коробкин А.А. Использование генетических алгоритмов в обучении нейронных сетей // Современные проблемы науки и образования. 2011. № 6.;

URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=5138 (дата обращения: 15.04.2023). [[V.A. Mishchenko, A.A. Korobkin. Ispol'zovanie geneticheskikh algoritmov v obuchenii neironnykh setei = Using genetic algorithms in training neural networks, (in Russian), Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. no. 6. 2011. [online]. Available: https://science-education.ru/ru/article/view?id=5138]]

Кравчук В.А. Использование генетического алгоритма в обучении с подкреплением // Экономика и качество систем связи. 2022. №2 (24). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-geneticheskogo-algoritma-v-obuchenii-s-podkrepleniem (дата обращения: 15.04.2023). [[V. A. Kravchuk. Ispol'zovanie geneticheskogo algoritma v obuchenii s podkrepleniem = Using the Genetic Algorithm in Reinforcement Learning, (in Russian), Ekonomika i kachestvo sistem svyazi. no. 2(24). 2022. [online]. Availa-ble: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-geneticheskogo-algoritma-v-obuchenii-s-podkrepleniem]]

Симонова А.Г. Применение генетических алгоритмов при разработке электронных курсов обучения в системе допол-нительного профессионального образования // Фундаментальные исследования. 2006. № 8. С. 71-72; URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=5268 (дата обращения: 15.04.2023). [[A. G. Simonova. Primenenie geneticheskikh algoritmov pri razrabotke elektronnykh kursov obucheniya v sisteme dopolnitel'nogo professional'nogo obrazovaniya = Application of genetic algorithms in the development of e-learning courses in the system of additional professional education, (in Russian), Fundamental'nye issledovaniya. no. 8, pp. 71-72, 2006; [online]. Available: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=5268]]

Ошкин, А. В. Обзор подходов и методов прикладного использования генетических алгоритмов в образовательной сфере // Педагогическое мастерство: материалы XLV Междунар. науч. Конф. Казань: Молодой ученый, 2023. С.57-70. URL: https://moluch.ru/conf/ped/archive/481/17823/ (дата обращения: 15.04.2023). [[A. V. Oshkin. Obzor podkhodov i metodov pri-kladnogo ispol'zovaniya geneticheskikh algoritmov v obrazovatel'noi sfere = Overview of Approaches and Methods for the Applica-tion of Genetic Algorithms in Education, (in Russian), in proc. XLV Workshop. Kazan': Molodoi uchenyi, 2023. pp. 57-70. [online]. Available: https://moluch.ru/conf/ped/archive/481/17823/]]

V. V. Zaporozhko, I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov “A genetic-algorithm approach for forming individual educational trajecto-ries for listeners of online courses”. In proc. of the 2018 Multidisciplinary Symposium on Computer Science and ICT (REMS 2018), Stavropol, Russia, 2018. [online]. Available: https://ceur-ws.org/Vol-2254/10000229.pdf

A. Farissi. “Genetic Algorithm Based Feature Selection for Predicting Student’s Academic Performance”. IRICT 2019, AISC 1073, pp. 110–117, 2020. [online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/337534319_Genetic_Algorithm_Based_Feature_Selection_for_Predicting_Student's_Academic_Performance




DOI: https://doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no1-p48-p11

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2023 А. В. Ковтуненко, А. С. Ковтуненко