Онтологическая модель как средство реализации системы оценки компетенций

Аннотация

Недавние изменения в структуре глобальных экономических и геополитических взаимоотношений бросают системе образования новые вызовы, одним из которых является цифровизация. Все большую популярность приобретают креативные личностно-ориентированные методики, лежащие в основе так называемого компетентностного подхода. Для создания образовательной среды, поощряющей раскрытие творческого и интеллектуального потенциала студентов как нельзя лучше подходит мультимедийная среда обучения. В связи с этим необходимо совершенствовать цифровые инструменты, используемые в вузе для решения широкого круга новых образовательных задач, в том числе, для снижения нагрузки на преподавателей. Одним из подобных инструментов является автоматизированное тестирование, где часть процессов цифровизирована и оптимизирована, что позволяет сделать процесс более прозрачным и снизить нагрузку на педагогический состав, методистов и диспетчеров. При создании таких систем тестирования важно учитывать связи между процессами, такими как процесс обучения, процесс выявления знаний (тестирование), подготовка учебно-методического материала, расписание и т д. В данной работе разрабатывается модели системы формирования и оценивания компетенций учащихся на основе онтологического подхода, при помощи которого можно, в том числе, автоматизировать проверку ответов на задания открытой формы, которые в традиционной системе проверяются преподавателями вручную, что является ресурсоемкой задачей. Оценка ответов на открытые вопросы проводится посредством анализа процентного содержания ключевых слов и словосочетаний. Вторым показателем для оценки ответа является процент связанности в ответе. В качестве дополнительного параметра для гуманитарных дисциплин предлагается применение индекса удобочитаемости Флеша. Для реализации данной системы используется метод формализации, метод построения онтологической модели, а также построение логико-семантических графов.

Сведения об авторах

Olga Evgenievna Sheveleva, Государственный университет "Дубна"

аспирант

Vladimir Nikolaevich Dobrynin, Государственный университет "Дубна"

профессор кафедры геоинформационных систем и технологий Института системного анализа и управления, кандидат технических наук, старший научный сотрудник

Yana Alexandrovna Goncharova, Университет Кампании "Луиджи Ванвителли"

аспирант

Литература

1. Patrikova E.N., Patrikova T.S. Tekhnologizaciya vysshego obrazovaniya v usloviyah cifrovoj transformacii [Technologization of higher education in the context of digital transformation]. News of the Tula state university. Technical sciences. 2023;(1):149-154. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-1-149-155
2. Avanesov V.S. Problema soedineniya testirovaniya s obucheniem [The problem of connecting testing with learning]. Educational Measurements. 2013;(3):16-28. (In Russ.) EDN: RKRWVH
3. Donskaya E.Yu. Testirovanie kak neot"emlemaya chast' sistemy distancionnogo obucheniya v vysshej shkole [Testing as an integral part of the system of distance learning in higher education]. World of Science. Pedagogy and psychology. 2020;(1):9. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: ILYBZB
4. Avdeeva T.I., Vysokos M.I., Zykova S.I. Primenenie interaktivnyh metodov v prepodavanii [Application of interactive methods in teaching]. The Bulletin of Adyghe State University: Internet Scientific Journal. 2017;(1):68-71. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: YMRLEV
5. Blinova O.A. Mul'timedijnye uchebnye materialy: problemy i poiski reshenij [multimedia training materials: problems and search for solutions]. Philology. Theory & Practice. 2017;(12-1):199-202. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: ZREERH
6. Kozhevnikov V.A., Sabinin O.Yu. Sistema avtomaticheskoj proverki otvetov na otkrytye voprosy na russkom yazyke [System of automatic verification of answers to open questions in Russian]. Computing, Telecommunication, and Control. 2018;11(3):57-72. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.18721/JCSTCS.11306
7. Das B., Majumder M., Sekh A.A., Phadikar S. Automatic question generation and answer assessment for subjective examination. Cognitive Systems Research. 2022;72:14-22. https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2021.11.002
8. Bazaron S.A., Rukavichnikov A.V. Method specifications subject area discipline based on ontological approach. Voprosy kiberbezopasnosti. 2014;(5):52-58. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: TGNJCF
9. Utegenova A., Yermoldina G., Bapyshev A., Naumenko V., Alisher A. Ontologicheskaya model' predstavleniya i organizacii znanij, s uchetom rekomendacij mezhdunarodnyh standartov v obrazovatel'nom processe voennogo vuza [Ontological model of knowledge representation and organization, taking into account the recommendations of international standards in the educational process of the military university]. Bulletin of KazATC. 2022;123(4):307-318. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.52167/1609-1817-2022-123-4-307-318
10. Dobrynin V., Mastroianni M., Sheveleva O. A New Structured Model for ICT Competencies Assessment Through Data Warehousing Software. In: Abraham A., et al. Innovations in Bio-Inspired Computing and Applications. IBICA 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 419. Cham: Springer; 2022. p. 435-446. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96299-9_42
11. Dobrynin V., Mastroianni M., Sheveleva O. A Data Warehousing System for ICT Competencies Assessment. Journal of Network and Innovative Computing. 2022;10:036-042. Available at: https://www.mirlabs.net/jnic/secured/Volume10-Issue1/Paper4.pdf (accessed 11.04.2023).
12. Dobrynin V., Sheveleva O., Goncharova Y. Trajectory Shaping To Form Students Competencies. In: Proceedings on 10th International Conference on Advanced Technologies (ICAT'22). Van, Turkey; 2022. p. 103-109. Available at: https://www.icatsconf.org/ICAT22/van (accessed 11.04.2023).
13. Dobrynin V.N., Filozova I.A. Sozdanie, podderzhka i razvitie modeli interpretacii smyslov [Creating, Supporting and Developing of Model of Meanings Interpretation]. CEUR Workshop Proceedings. 2016;1787:189-196. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-1787/189-196-paper-32.pdf (accessed 11.04.2023). (In Russ., abstract in Eng.)
14. Dobrynin V.N., Filozova I.A. Semanticheskij poisk v nauchnyh elektronnyh bibliotekah [Semantic search in the scientific digital libraries]. Informatization of Education and Science. 2014;(2):111-127. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: SAKIWV
15. Dobrynin V.N., Lobacheva M.V. Prototip semanticheskoj poiskovoj sistemy na osnove logiko-semanticheskoj seti Vopros-otvet-reakciya [The prototype of the semantic search engine based on the logical-semantic network question-answer-reaction ]. Sistemnyj analiz v nauke i obrazovanii = System Analysis in Science and Education. 2009;(2):32-38. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: KNNWSD
16. Zhong L., Wu J., Li Q., Peng H., Wu X. A Comprehensive Survey on Automatic Knowledge Graph Construction. ACM Computing Surveys. 2022;36(4):66. https://doi.org/0000001.0000001
17. Dergaeva S.S. Cifrovye videoigry kak instrument formirovaniya kommunikativnoj kompetencii studentov [Digital game-based learning as a tool for studentts´ communikative competence s development]. Azimuth of Scientific Research: Pedagogy and Psychology. 2019;8(3):93-96. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.26140/anip-2019-0803-0023
18. Ghosh S., Razniewski S., Weikum G. Answering Count Questions with Structured Answers from Text. Journal of Web Semantics. 2023;76:100769. https://doi.org/10.1016/j.websem.2022.100769
19. Kleimola R., Leppisaari I. Learning analytics to develop future competences in higher education: a case study. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2022;19:17. https://doi.org/10.1186/s41239-022-00318-w
20. Zheng Y., Khalid Masood M., Seppänen O., Törmä S., Aikala A. Ontology-Based Semantic Construction Image Interpretation. Buildings. 2023;13(11):2812. https://doi.org/10.3390/buildings13112812
21. Tamašauskaitė G., Groth P. Defining a Knowledge Graph Development Process Through a Systematic Review. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. 2023;32(1):27. https://doi.org/10.1145/3522586
22. Glass R., Metternich J. Method to measure competencies a concept for development, design and validation. Procedia Manufacturing. 2020;45:37-42. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.04.056
23. Miranda S., Orciuoli F., Loia V., Sampson D. An ontology-based model for competence management. Data & Knowledge Engineering. 2017;107:51-66. https://doi.org/10.1016/j.datak.2016.12.001
24. Paquette G., Marino O., Bejaoui R. A new competency ontology for learning environments personalization. Smart Learning Environments. 2021;8:16. https://doi.org/10.1186/s40561-021-00160-z
25. Razdobarova M.N., Kalinichenko E.B., Zaharova S.A., Ivanova L.M., Lanina A.V. Analiz urovnya sformirovannosti mezhkul'turnoj kommunikativnoj kompetencii studentov neyazykovyh vuzov [Level analysis of intercultural communicative competence formation of non-linguistic students]. Uchenye zapiski universiteta imeni P. F. Lesgafta. 2020;(3):362-367. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.34835/issn.2308-1961.2020.3.p362-368
Опубликована
2023-06-30
Как цитировать
SHEVELEVA, Olga Evgenievna; DOBRYNIN, Vladimir Nikolaevich; GONCHAROVA, Yana Alexandrovna. Онтологическая модель как средство реализации системы оценки компетенций. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 19, n. 2, p. 460-468, june 2023. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/957>. Дата доступа: 13 may 2024
Раздел
ИТ-образование: методология, методическое обеспечение