Разработка и исследование имитационной модели для оценки эффективности интеллектуальной облачной образовательной среды

Аннотация

В статье отражена модель облачной образовательной среды, структура которой представлена онлайн-курсами и гибридной интеллектуальной системой, позволяющей формировать и в режиме реального времени корректировать индивидуальные траектории освоения данных курсов. Установлено, что, не смотря на ее сложность, динамичность, а порой и неопределенность, она должна обеспечивать своевременный и непрерывный доступ каждому слушателю к стартующим онлайн-курсам, к их мультимедийному контенту и функционировать стабильно при любых нагрузках. Показано, что коллаборативная работа обучающихся также предполагает совместное использование различных учебных объектов онлайн-курса (например, вебинаров, видеолекций, виртуальных моделей), каждый из которых требует определенного качества обслуживания (QoS), производительности, возможности планирования процесса, управления ресурсами. Описывается возможность использования аппарата теории массового обслуживания для создания модели интеллектуальной облачной образовательной среды. Приводятся результаты экспериментального исследования построенной имитационной модели. Сделан вывод, что искомая модель является адекватной и способна справляться с большим потоком заявок обучающихся. Предложенная модель является универсальной и может быть использована при разработке облачной платформы онлайн-обучения, программно-технологическая инфраструктура которой должна отвечать запросам быстро растущей массы слушателей курсов.

Сведения об авторах

Veronika Vyacheslavovna Zaporozhko, Оренбургский государственный университет

доцент кафедры информатики, кандидат педагогических наук

Denis Igorevich Parfenov, Оренбургский государственный университета

заведующий сектором программно-технической поддержки дистанционного обучения, кандидат технических наук

Lyubov Sergeevna Zabrodina, Оренбургский государственный университет

ассистент кафедры прикладной математики

Vladimir Mikhailovich Shardakov, Оренбургский государственный университет

младший научный сотрудник научно-образовательного центра математических проблем теории управления и обработки информации

Литература

[1] Nagaeva I.A. Simulation of the system of distance learning as a Queue system. Informatizaciya i svyaz' = Informatization and communication. 2012; 1:64. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=17312114 (accessed 10.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[2] Lyubimova M.A. Modelling of system of distance learning as systems of mass service. Nauchnyj vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo arhitekturno-stroitel'nogo universiteta Seriya: Informacionnye tekhnologii v stroitel'nyh, social'nyh i ekonomicheskih sistemah. 2016; (1):29-31. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=27243304 (accessed 10.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[3] Kuznecova I.A. Distancionnoe obuchenie kak sistema massovogo obsluzhivaniya [Distance Learning as a Queuing System]. Internet-zhurnal "Naukovedenie". 2011; (2):21. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=17074500 (accessed 10.08.2019). (In Russ.)
[4] Mokrov E. B., Samujlov K. E. Model' oblachnyh vychislenij v vide sistemy massovogo obsluzhivaniya [Cloud computing model as a queuing system]. Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2012; 8:685-689. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=23020452 (accessed 10.08.2019). (In Russ.)
[5] Netes V.A. Virtualization, cloud services and reliability. Vestnik Svyazi. 2016; 8:7-9. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=27469225 (accessed 10.08.2019). (In Russ.)
[6] Mokrov E. V., Samujlov K. E. Modeling of cloud computing as a queuing system with batch arrivals. T-Comm. 2013; 7(11):139-141. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=21273188 (accessed 10.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[7] Shannon R. Systems Simulation: The Art and Science. Prentice – Hall publishing, Englewood Cliffs, 1975. (In Eng.)
[8] Zaporozhko V.V., Parfyonov D.I. Developing a structural model massive open online course based on the modern educational cloud platform. Sovremennye naukoemkie tekhnologii = Modern high technologies. 2017; 3:12-17. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=28926265 (accessed 10.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[9] Vlasov S.A., Devyatkov V.V., Kobelev N.B. Imitacionnye issledovaniya: ot klassicheskih tekhnologij do oblachnyh vychislenij. In: Proceedings of the All-Russian scientific-practical conference «Simulation. Theory and Practice» (IMMOD-2011). Centr tekhnologii i sudostroeniya, Saint-Petersburg, 2011; 1:42-50. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=23397010 (accessed 10.08.2019). (In Russ.)
[10] Gorbunova A.V. Ocenka vremeni otklika obrabotki zaprosov v sisteme oblachnyh vychislenij [Estimation of the response time of query processing in the cloud computing system]. In: Proceedings of the Transactions of the Second Youth Scientific Conference “Tasks of Modern Informatics”. FRCCSC, Moscow, 2015, pp. 79-85. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=25753861 (accessed 10.08.2019). (In Russ.)
[11] Dorrer A.G., Dorrer M.G., Lancev E.A. Creating of agent-based simulation model of e-learning process with process PROCESS MINING. Informatizaciya i svyaz' = Informatization and communication. 2013; (5):27-32. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=21179686 (accessed 10.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[12] Osipov G.S. Matematicheskoe i imitacionnoe modelirovanie sistem massovogo obsluzhivaniya [Mathematical and simulation modeling of queuing systems]. Akad. Estestvoznaniya Publ., Moscow, 2017. (In Russ.) DOI: 10.17513/np.234
[13] Boyarshinova I.N., Ismagilov T.R., Potapova I.A. Simulation and optimization of queuing sistems. Fundamental'nye issledovaniya = Fundamental research. 2015; (9-1):9-13. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=24137140 (accessed 10.08.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[14] Karatun S.M., Skochin A.V. Informacionno-obrazovatel'naya sreda dlya issledovaniya sistem massovogo obsluzhivaniya s pomoshch'yu imitacionnyh modelej [Information and educational environment for the study of queuing systems using simulation models]. Educational Technology & Society. 2005; 8(4):347-354. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=9165061 (accessed 10.08.2019). (In Russ.)
[15] Zaporozhko V., Parfenov D., Anciferova L. Approaches to the use of mass open online courses in the construction of adaptive trajectories in the information and communication educational space. In: Bolodurina I., Haenssgen K. EMIT 2018 Internationalization of Education in Applied Mathematics and Informatics for HighTech Applications: proceedings of the workshop, 27-29 March, Leipzig, Germany, 2018. CEUR Workshop Proceedings. 2018; 2093:47-52. Available at: http://ceur-ws.org/Vol-2093/paper6.pdf (accessed 10.08.2019). (In Eng.)
[16] Bolodurina I.P., Shukhman A.E., Parfenov D.I. Request Stream Control for the Access to Broadband Multimedia Educational Resources in the Distance Learning System. International Journal of Engineering Pedagogy. 2013; 3(4):23-26. (In Eng.) DOI: 10.3991/ijep.v3i4.2874
[17] Vilaplana J., Solsona F., Teixido I. A performance model for scalable cloud computing. In: Proceedings of the 13th Australasian Symposium on Parallel and Distributed Computing, (AusPDC 2015), Sydney, Australia, 27 - 30 January 2015, vol. 163, pp. 51-60. Available at: https://crpit.scem.westernsydney.edu.au/confpapers/CRPITV163Vilaplana.pdf (accessed 10.08.2019). (In Eng.)
[18] Vilaplana J., Solsona F., Teixidó I., Mateo J., Abella F., Rius J. A queuing theory model for cloud computing. Supercomputing. 2014; 69(1):492-507. (In Eng.) DOI: 10.1007/s11227-014-1177-y
[19] Rajendran V., Swamynathan S. Queuing model for improving QoS in cloud service discovery. In: Proceedings of the 4th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA), 2015, pp. 647-656. (In Eng.) DOI: 10.1007/978-81-322-2695-6_55
[20] Liu X., Li S., Tong W. A queuing model considering resources sharing for cloud service performance. Supercomputing. 2015; 71(11):4042-4055. (In Eng.) DOI:10.1007/s11227-015-1503-z
[21] Shorgin S.Y., Pechinkin A.V., Samouylov K.E., Gaidamaka Y.V., Gudkova I.A., Sopin E.S. Threshold-based Queuing System for Performance Analysis of Cloud Computing System with Dynamic Scaling. In: Proceedings of the 12th International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics ICNAAM-2014. Rhodes, Greece, 2014, United States: AIP Publishing, 2015, vol. 1648, pp. 1-3. (In Eng.) DOI: 10.1063/1.4912509
[22] Senthil Kumar T., Ohhm Prakash K. I. A Queueing Model for e-Learning System. In: Suresh L., Dash S., Panigrahi B. (eds) Artificial Intelligence and Evolutionary Algorithms in Engineering Systems. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, New Delhi, 2015, vol. 325, pp. 89-94. (In Eng.) DOI: 10.1007/978-81-322-2135-7_11
[23] Khomonenko A.D., Gindin S.I., Khalil M.M. A Cloud Computing Model Using Multi-channel Queuing System with Cooling. In: 2016 XIX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), St. Petersburg, 2016, pp. 103-106. (In Eng.) DOI: 10.1109/SCM.2016.7519697
[24] Khomonenko A., Gindin A. Performance Evaluation of Cloud Computing Accounting for Expenses on Information Security. In: 18th Conference of Open Innovations Association and Seminar on Information Security and Protection of Information Technology (FRUCT-ISPIT), St. Petersburg, 2016, pp. 100-105. (In Eng.) DOI: 10.1109/FRUCT-ISPIT.2016.7561514
[25] Nobel R. A Mixed Discrete-Time Delay/Retrial Queueing Model for Handover Calls and New Calls Competing for a Target Channel. In: van Do T., Takahashi Y., Yue W., Nguyen VH. (eds) Queueing Theory and Network Applications. QTNA 2015. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham, 2016, vol. 383, pp. 173-185. (In Eng.) DOI: 10.1007/978-3-319-22267-7_16
Опубликована
2019-12-23
Как цитировать
ZAPOROZHKO, Veronika Vyacheslavovna et al. Разработка и исследование имитационной модели для оценки эффективности интеллектуальной облачной образовательной среды. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 15, n. 4, p. 990-1001, dec. 2019. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/580>. Дата доступа: 05 june 2020 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.15.201904.990-1001.
Раздел
E-learning, информационные технологии в образовании