Модель автоматизированной адаптивной системы индивидуального сопровождения студента Алтайского государственного университета

Проект направлен на создание автоматизированной адаптивной технологии индивидуального сопровождения учебной траектории студента в информационной образовательной среде на основе сетевого взаимодействия учащихся, преподавателей вуза, авторов учебных курсов, организаторов олимпиад с использованием возможностей систем управления обучением (LMS, Learning Management System), использующих адаптивные алгоритмы для планирования и коррекции образовательных траекторий учащихся, ранжирования их по рейтингу в конкретной предметной области.

Основой модели является база данных личных успехов студентов (оценки, прогресс прохождения курсов и т.д.) представленная в личном кабинете студента Алтайского государственного университета.

Представленная модель использует технологии Machine learning и Big Data для обработки хранимой информации о студенте (успеваемость, осваиваемые компетенции и т.д.), что позволяет прогнозировать, в какой области выпускник университета будет качественно решать определенный класс профессиональных задач и давать работодателю рекомендации о выпускнике.

Основные возможности проекта представлены в личном кабинете студента АлтГУ.

Функциональные возможности личного кабинета

В личном кабинете обучающегося предоставляется возможность работы с индивидуальными ресурсами, которые могут включать (в зависимости от категории обучающегося):

  • учебное расписание;
  • перечень учебных дисциплин, изучаемых в рамках образовательной программы, распределенных по семестрам;
  • перечень курсов на образовательных порталах АлтГУ;
  • информацию о текущей успеваемости (результаты прохождения контрольных мероприятий по дисциплинам);
  • учебный план;
  • график учебного процесса.

В личном кабинете преподавателя предоставляется возможность работы со следующими индивидуальными ресурсами:

  • расписание преподавателя;
  • перечень курсов на образовательных порталах АлтГУ;
  • учебная нагрузка преподавателя;
  • рабочие программы дисциплин;
  • списки студентов и экзаменационные ведомости.

Разрабатываемая модель и методы объективного ранжирования имеют следующие достоинства:

  • объективная оценка достижений учащихся с минимизаций субъективного фактора; 
  • учет всех видов деятельности студента в рамках обучения в вузе; 
  • динамический пересчет рейтингов при появлении новых результатов учащегося; 
  • автоматическая настройка с учетом рейтинга конкретных курсов; 
  • защита от «накруток» отдельными учащимися, тьюторами, преподавателями и организаторами.
Версия для печати Обновлено 16.07.2019