Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2023
Идентификатор DOI: 10.22363/2312-8631-2023-20-1-7-19
Ключевые слова: digitalization of education, early prediction, learning success, learning management system, markov model, educational data analysis, цифровизация образования, раннее прогнозирование, успешность обучения, система управления обучением, марковская модель, анализ образовательных данных
Аннотация: Постановка проблемы . Представлен один из подходов к решению задачи прогнозирования академической успеваемости обучающихся. В отличии от большинства исследований в этой области, направленных на прогнозирование эффективности выпуска, то есть позволяющих на основе результатов промежуточных аттестаций оценить шансы обучающихся на успеПоказать полностьюшное окончание вуза, результаты данного исследования нацелены на прогнозирование успешности обучения на ранних стадиях образовательного процесса. Методология . Особенность и новизна предлагаемой модели в прогнозировании успеваемости обучающихся на основе марковской модели, источниками данных которой выступают универсальные предикторы электронного обучающего курса, определяющие успешность предметного обучения на основе личностных характеристик обучаемого. Результаты . Описана прогностическая модель оценки успешности предметного обучения в условиях цифровизации образования, раскрыт авторский опыт ее апробации для студентов направления подготовки «Информатика и вычислительная техника» Сибирского федерального университета и результаты качественной оценки работы модели. Заключение . Определены перспективы построения на основе результатов исследования цифрового сервиса прогнозирования академической успеваемости обучающихся в электронной информационно-образовательной среде вуза. Problem statement. One of the approaches to solving the problem of predicting the academic performance of students is displayed. Unlike existing studies in this area, which are mainly aimed at predicting the effectiveness of graduation, that is, based on the results of intermediate certifications that allow us to assess the chances of students to successfully graduate from a university, the results of this study are aimed at predicting the success of education in the early stages of the educational process. Methodology. A feature and novelty of the proposed prognostic model is the forecasting of student performance based on the Markov model, the data sources of which are universal predictors of an e-learning course that determine the success of subject education based on the personal characteristics of the student. Results. The authors present a description of a predictive model for assessing the success of subject education in the context of digitalization of education, reveal their experience of its approbation for students of the Siberian Federal University in the field of study “Informatics and Computer Engineering” and the results of a qualitative assessment of the model. Conclusion. The prospects for building a digital service for predicting the academic performance of students in the electronic information and educational environment of the university based on the results of the study are stated.
Журнал: Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования
Выпуск журнала: Т.20, №1
Номера страниц: 7-19
ISSN журнала: 23128631
Место издания: Москва
Издатель: Российский университет дружбы народов им. П. Лумумбы