• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Родионов, Алексей Владимирович. Исследование посещаемости электронных курсов для построения профилей активности пользователей с использованием нейронной сети Кохонена / А. В. Родионов. - DOI 10.17513/snt.39496. - Текст : непосредственный // Современные наукоемкие технологии : журнал. - 2023. - N 1. - С. 37-43. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1812-7320.
    (Шифр в БД У3175/2023/1)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.37004.032.26
    РУБ ИИ
    07.19
    04.01

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети
    Образование -- Электронные курсы

    Кл.слова (ненормированные): электронный курс -- посещаемость курса -- профиль посещаемости -- нейронная сеть -- качество курса
    Аннотация: На современном этапе развития образования в образовательных учреждениях достаточно четко прослеживается тенденция включения в учебный процесс электронных онлайн-курсов, которые реализуются с использованием различных систем управления образовательным контентом, в частности Moodle. При этом подчеркивается важность обеспечения достаточного уровня качества этих курсов для поддержания эффективности обучения. Для оценки качества электронных курсов используются различные квалиметрические модели, предполагающие формирование определенного набора показателей качества курса, которые могут быть оценены и впоследствии агрегированы. В такие наборы обычно входит множество показателей, связанных с качеством учебного материала, формами его подачи, техническими и финансовыми параметрами. В статье обосновывается значимость включения в такой набор показателя «интерес обучающегося», так как востребованность учащимися на протяжении всего периода обучения материалов электронного курса является важным критерием качества опубликованного материала. Такую востребованность можно оценить посредством анализа посещаемости электронного курса, при этом важно учитывать не только количество посещений курса, но и то, как посещаемость курса распределяется в течение всего периода работы с электронным курсом. В работе проводится исследование зависимости посещаемости электронных курсов от их структуры и содержания. Проведена кластеризация курсов с использованием нейронной сети Кохонена. В результате проведенного анализа определены три основных профиля посещаемости, которые соответствуют трем группам (кластерам) курсов, определены основные характеристические особенности этих групп. Построенные профили посещаемости могут быть использованы в качестве основы для классификатора курсов и их последующей оценки.
    Экз-ры полностью У3175/2023/1
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽