Preview

Вестник НГУЭУ

Расширенный поиск

РАЗВИТИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ЧЕРЕЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрены возможности использования агентно-ориентированного подхода при построении системы управления процессом электронного обучения в рамках проекта «Сетевая дистанционная школа Новосибирской области». Опыт использования системы электронного обучения в 13 районах области обозначил ряд проблем, в том числе связанных с управлением и мониторингом электронного обучения в условиях индивидуализации образовательных траекторий. В целях разрешения указанных проблем предлагается использовать интеллектуальных агентов, способных при необходимости автоматизировать подготовку решений для целей планирования и координации процессов обучения с учетом индивидуальных особенностей обучаемого.

 

Об авторах

Д. А. Деревягина
Областной центр информационных технологий Новосибирской области
Россия
методист


Ю. А. Щеглов
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»
Россия
доктор технических наук, профессор


Список литературы

1. Бурдаев В.П. Формирование правил базы знаний для функциональной системы // Штучний інтелект. 2012.

2. 2. Замкова Т.В., Решетникова А.В., Галанина Н.А. Способы взаимодействия агентов в агентно-ориентированной системе управления вузом // Вестник Чувашского университета. 2013. № 3.

3. Кравченко Ю.А. Интегрированные интеллектуальные обучающие системы управления знаниями // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2012. № 6. С. 8.

4. Перкова В.Г., Ким Н.А. Сетевая дистанционная школа Новосибирской области // Вестник образования России. 2015.

5. Перкова В.Г., Щеглов Ю.А. Поддержка экономического образования международным консорциумом и интернет-технологиями // Вестник НГУЭУ. 2012. № 2. С. 21–25.

6. Родзин С.И., Родзина Л.С. Контекстно-зависимые мобильные обучающие системы // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2013. № 7 (144).

7. Carmona C., Castillo G., Millán E. Designing a dynamic bayesian network for modeling students’ learning styles. Advanced Learning Technologies, 2008. ICALT’08. Eighth IEEE International Conference on. IEEE, 2008. Р. 346–350.

8. Cheung R., Wan C., Cheng C. An ontology-based framework for personalized adaptive learning. Springer Berlin Heidelberg, 2010. P. 52–61.

9. Chen C.M., Liu C.Y., Chang M.H. Personalized curriculum sequencing utilizing modified item response theory for web-based instruction. Expert Systems with applications. 2006. Vol. 30, № 2. Р. 378–396.

10. Jeong H.Y., Choi C.R., Song Y.J. Personalized Learning Course Planner with E-learning DSS using user profile. Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39, № 3. Р. 2567–2577.

11. Kardan A.A. et al. Prediction of student course selection in online higher education institutes using neural network. Computers & Education. 2013. Vol. 65. Р. 1–11.


Для цитирования:


Деревягина Д.А., Щеглов Ю.А. РАЗВИТИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ЧЕРЕЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ. Вестник НГУЭУ. 2015;(3):254-261.

For citation:


Derevyagina D.A., Shcheglov Y.A. DEVELOPMENT OF REGIONAL SYSTEM OF DISTANCE LEARNING THROUGH USE OF INTELLIGENT AGENTS. Vestnik NSUEM. 2015;(3):254-261. (In Russ.)



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2073-6495 (Print)