Гибридная интеллектуальная информационная система прогнозирования количества тестовых заданий

Аннотация

Рассмотрен алгоритм оптимизации тестовых заданий практической части учебного курса с  использованием искусственной иммунной системы. Множество практических заданий класса делится на классы с помощью дискретной кластеризации. Формулировка целевой функции и ограничений задачи выполнена с использованием модели Г. Марковица. Одна из целевых функций задачи минимизирует корреляцию между трудностью заданий различных классов, что позволяет исключить попадание в набор практических заданий большого количества однотипных заданий, другая целевая функция максимизирует эффективность (понятие «эффективность» вводится в статье) набора заданий. Переменными модели являются доли от общего количества заданий, выбранные из каждого класса. Для оптимизации данной модели находится множество Парето-оптимальных решений бикретиальной задачи, что позволяет подобрать оптимальное соотношение между разнообразием заданий и их эффективностью. В работе предложен алгоритм отыскания решения этой задачи, модифицированый для искусственной иммунной системы. Предлагаемый в задаче алгоритм позволяет получить за относительно небольшое время удовлетворительную аппроксимацию парето-оптимального множества для решения задачи.

Сведения об авторах

Irina Fedorovna Astachova, Воронежский государственный университет

профессор кафедры математического обеспечения ЭВМ, факультет прикладной математики, информатики и механики, доктор технических наук, профессор

Ekaterina Igorevna Kiseleva, Воронежский государственный педагогический университет

старший преподаватель кафедры педагогики и методики дошкольного и начального образования, психолого-педагогический факультет, кандидат физико-математических наук

Литература

[1] Abdullah A. et al. Pedagogical Agents to Support Embodied, Discovery-Based Learning. In: Beskow J., Peters C., Castellano G., O'Sullivan C., Leite I., Kopp S. (ed.) Intelligent Virtual Agents. IVA 2017. Lecture Notes in Computer Science. 2017; 10498:1-14. Springer, Cham. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-67401-8_1
[2] Lane M., Moore A., Hooper L., Menzies V., Cooper B., Shaw N., Rueckert C. Dimensions of student success: a framework for defining and evaluating support for learning in higher education. Higher Education Research & Development. 2019; 38(5):954-968. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1080/07294360.2019.1615418
[3] Dorofeeva A.A., Nyurenberger L.B. Trends in digitalization of education and training for industry 4.0 in the Russian Federation. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Cybernetics, Economics and Organization of Mechanical Engineering Production. 2019; 537(4):042070. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/537/4/042070
[4] Naumov A.V., Mkhitaryan G.A., Rybalko A.A. Software set of intellectual support and security of LMS MAI CLASS.NET. Bulletin of the South Ural State University. Series "Mathematical Modelling, Programming and Computer Software". 2016; 9(4):129-140. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.14529/mmp160412
[5] Rei A., Figueira A., Oliveira L. A System for Visualization and Analysis of Online Pedagogical Interactions. In: Proceedings of the 2017 International Conference on E-Education, E-Business and E-Technology (ICEBT 2017). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA; 2017. p. 42-46. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1145/3141151.3141161
[6] Smyth R., Bossu C., Stagg A. Toward an Open Empowered Learning Model of Pedagogy in Higher Education. In: Smyth R., Bossu C., Stagg A. (ed.) Blended Learning: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. Hershey, PA: IGI Global; 2017. p. 2196-2214. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-5225-0783-3.ch106
[7] Barinova N., Zakirova V., Akhmetova D., Lysogorova L. Monitoring of the Educational Process with the Use of Information and Communication Technologies: A Case Study in Computer Science. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2018; 14(6):2379-2391. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.29333/ejmste/89840
[8] Kalana Mendis D.S., Karunananda A.S., Samaratunga U., Ratnayake U. Tacit knowledge modeling in Intelligent Hybrid systems. In: 2007 International Conference on Industrial and Information Systems. Peradeniya, Sri Lanka; 2007. p. 279-284. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/ICIINFS.2007.4579188
[9] Dik V.V., Urintsov A.I., Dneprovskaya N.V., Pavlekovskaya I.V. Prospective of E-learning toolkit enhanced by ICT development. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu = Scientific Bulletin of National Mining University. 2014; (4):152-156. (In Eng.)
[10] Dneprovskaya N., Shevtsova I., Bayaskalanova T., Lutoev I. Knowledge Management Methods in Online Course Development. In: Novotna J., Jancarik A. (ed.) Proceedings of the 15th European Conference on e-Learning (ECEL 2016). Curran Associates, Inc.; 2016. p. 159-165. (In Eng.)
[11] Afanasev M., Dneprovskaya N., Kliachin M., Demidko D. Digital Transformation of the Knowledge Management Process. In: Bolisani E., Maria E. Di, Scarso E. (ed.) Proceedings of the 19th European Conference on Knowledge Management (ECKM 2018). Vol. 1. Padova, Italy: Academic Conferences and Publishing International Limited; 2018. p. 1-8. (In Eng.)
[12] Komleva N., Dneprovskaya N., Vnukova T. Content Evaluation in Knowledge Management Systems. In: Bolisani E., Maria E. Di, Scarso E. (ed.) Proceedings of the 19th European Conference on Knowledge Management (ECKM 2018). Vol. 1. Padova, Italy: Academic Conferences and Publishing International Limited; 2018. p. 399-406. (In Eng.)
[13] Sedelmaier Y., Landes D. Evaluating didactical approaches based upon students' competences. In: 2016 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). Abu Dhabi, United Arab Emirates; 2016. p. 527-536. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/EDUCON.2016.7474603
[14] Pérez J., Vizcarro C., García J., Bermúdez A., Cobos R. Development of Procedures to Assess Problem-Solving Competence in Computing Engineering. IEEE Transactions on Education. 2017; 60(1):22-28. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/TE.2016.2582736
[15] Sukhomlin V., Zubareva E. Analytical Review of the Current Curriculum Standards in Information Technologies. In: Sukhomlin V., Zubareva E. (ed.) Modern Information Technology and IT Education. SITITO 2018. Communications in Computer and Information Science. 2020; 1201:3-41. Springer, Cham. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-46895-8_1
[16] Komarov A.I., Panchenko V.M. Software complex for supporting interactive education process with opportunity of students identification. Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2016; 12(3-1):82-89. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27411978 (accessed 18.07.2020). (In Russ., abstract in Eng.)
[17] Monostori L., Egresits Cs. On hybrid learning and its application in intelligent manufacturing. Computers in Industry. 1997; 33(1):111-117. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/S0166-3615(97)00064-X
[18] Basalin P.D., Timofeev A.E. Obolochka gibridnoj intellektual'noj obuchayushchej sredy produkcionnogo tipa [Production-Type Hybrid Intelligent Learning Environment Wrapper]. Obrazovatel'nye tekhnologii i obshchestvo = Educational Technologies & Society. 2018; 21(1):396-405. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=32253182 (accessed 18.07.2020). (In Russ., abstract in Eng.)
[19] Grezina A.V., Panasenko A.G. Izuchenie kursa fiziki v institute informacionnyh tekhnologij, matematiki i mekhaniki NNGU na baze sistemy elektronnogo obucheniya [Studying a physics course at the Institute of Information Technologies, Mathematics and Mechanics of the UNN based on the e-learning system]. Obrazovatel'nye tekhnologii i obshchestvo = Educational Technologies & Society. 2018; 21(1):487-493. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32253189 (accessed 18.07.2020). (In Russ., abstract in Eng.)
[20] Alpers B. Das SEFI Maths Working Group "Curriculum Framework Document" und seine Realisierung in einem Mathematik-Curriculum für einen praxisorientierten Maschinenbaustudiengang. In: Hoppenbrock A., Biehler R., Hochmuth R., Rück H.G. (ed.) Lehren und Lernen von Mathematik in der Studieneingangsphase. Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik. Springer Spektrum, Wiesbaden; 2016. p. 645-659. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-10261-6_40
[21] Samigulina G.A. Razrabotka distancionnoj obrazovatel'noj tekhnologii na osnove iskusstvennyh immunnyh sistem [Development of distance learning technology based on artificial immune systems]. Otkrytoe obrazovanie = Open Education. 2008; (6):52-58. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=11693391 (accessed 18.07.2020). (In Russ.)
[22] Knyazeva G.V. Application of multimedia technologies in educational institutions. Vestnik of Volzhsky University after V.N. Tatischev. 2010; (16):77-95. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17095898 (accessed 18.07.2020). (In Russ., abstract in Eng.)
[23] Astachova I.F., Firas A.M. Sostavlenie raspisaniya uchebnyh zanyatij na osnove geneticheskogo algoritma [Drawing up the schedule of studies on the basis of genetic algorithm]. Proceedings of Voronezh State University. Series: Systems Analysis and Information Technologies. 2013; (2):93-99. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=20734404 (accessed 18.07.2020). (In Russ., abstract in Eng.)
[24] Butakova S.M., Bratukhina N.A., Araslanova M.N., Kubikova N.B. Designing of the educational process in mathematics in the context of standards CDIO. Fundamental research. 2014; (6-7):1497-1503. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21650411 (accessed 18.07.2020). (In Russ., abstract in Eng.)
[25] Kashirina I.L., Ivanova K.G. Upravlenie portfelem cennyh bumag s ispol'zovaniem nejrosetevogo komkomponenta [Portfolio management using a neural network component]. In: Conference Proceedings on Systemic modeling of socio-economic processes. VSU Publ., Voronezh; 2008. Part III. p. 131-135. (In Russ.)
Опубликована
2020-12-25
Как цитировать
ASTACHOVA, Irina Fedorovna; KISELEVA, Ekaterina Igorevna. Гибридная интеллектуальная информационная система прогнозирования количества тестовых заданий. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 16, n. 4, p. 917-926, dec. 2020. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/714>. Дата доступа: 02 oct. 2022 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.16.202004.917-926.
Раздел
Исследования и разработки в области новых ИТ и их приложений