Мобильное обучение: контекстная адаптация и сценарный подход


https://doi.org/10.21686/1818-4243-2013-4(99)-75-82

Полный текст:


Аннотация

В статье предлагается модель открытой архитектуры для компонентных контекстно-зависимых систем компьютерного обучения с учетом потребностей программных приложений интеллектуальных учебных сред и адаптивных обучающих систем. Разрабатывается структура системы управления контентом на основе семантического веба. При построении системы управления контентом предлагается использовать модель на основе вероятностных автоматов. Разрабатывается сценарий обучения, возможности его адаптации. Описывается контекстный подход к персонализации стиля обучения. 


Об авторах

В. В. Курейчик
Южный федеральный университет
Россия

д.т.н., зав. кафедрой

Тел.: (8634) 383-451

www.sfedu.ru



С. И. Родзин
Южный федеральный университет
Россия

к.т.н., профессор

Тел.: (8634) 362-055

www.sfedu.ru



Л. С. Родзина
Южный федеральный университет
Россия

аспирант

Тел.: (8634) 371-651

www.sfedu.ru



Список литературы

1. Коулопоулос Т.М., Фраппаоло К. Управление знаниями. – М.: Эксмо, 2008. – 218 с.

2. Грачев В.В., Ситаров В.А. Персонализация обучения: требования к содержанию образования // Alma mater. Вестник высшей школы. – 2006. – № 8. – С. 11–15.

3. Koper, R., Olivier, B. Representing the Learning Design of Units of Learning // Educational Technology&Society. – 2004. – Vol. 7 (3). – P. 97–111.

4. Nodenot, T. Contribution à l’Ingénierie dirigée par les modèles en EIAH: le cas des situations-problèmes cooperatives // Pau: Université de Pau et des Pays de l’Adour, 2005.

5. Курейчик В.В., Бова В.В., Нужнов Е.В., Родзин С.И. Интегрированная инструментальная среда поддержки инновационных образовательных процессов // Открытое образование. – 2010. – № 4(81). – С. 101–111.

6. IMS Global Learning Consortium. Официальный сайт: http://www.imsglobal.org (дата обращения: 12.04.2013).

7. Вербицкий А.А. Активное обучение в высшей школе: контекстный подход. – М.: Высшая школа, 1991. – 207 с.

8. Gruber, T.R. Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing // International Journal of Human and Computer Studies. – 1993. – №. 43(5/6). – P. 907–928.

9. Бова В.В. Методы поддержки принятия решений в построении адаптивных моделей образовательных процессов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4. – С. 221–225.

10. Кравченко Ю.А. Оценка когнитивной активности пользователя в системах поддержки принятия решений // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4. – С. 113–117.

11. Кравченко Ю.А. Концептуальные основы рефлексивно-адаптивного подхода к построению интеллектуальных информационных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7. – С. 167–171.

12. Garlatti, S., Iksal, S. A Flexible Composition Engine for Adaptive Web Sites // Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-Based Systems / eds.: Springer Verlag. – 2004. – Vol. LNCS 3137. – P. 115–125.

13. Zarraonandia, T., Fernandez, C., Diaz, P., Torres, J. On the way of an ideal learning system adaptive to the learner and her context // Proc. of Fifth IEEE Int. Conf. on Advanced Learning technologies, 2005. – P. 128–134.

14. Поспелов Д.А. Вероятностные автоматы. – М.: Энергия, 1970. – 88 с.

15. Economides, A.A. Adaptive Mobile Learning // Proc. the 4th Int. Workshop on Wireless, Mobile and Ubiquitous Technologies in Education, 2006. – P. 263–269.

16. Бова В.В. Модели предметных знаний на основе системно-когнитивного анализа // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7. – С. 146–153.

17. Бим-Бад Б.М. Педагогическая антропология. – М.: УРАО, 1998. – 576 c.

18. Григорьев Б.В., Чумакова В.И. Праксиология или как организовать успешную деятельность. – М.: Школьная пресса, 2002. – 139 с.

19. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – М.: ИД «Вильямс», 2007. – 1410 с.

20. Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. – СПб.: Наука, 2006. – 607 с.

21. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4. – С. 16–24.

22. Курейчик В.В., Родзин С.И. О правилах представления решений в эволюционных алгоритмах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7. – С. 13–21.

23. Боженюк А.В., Гинис Л.А. Об использовании нечетких внешне устойчивых множеств для анализа нечетких когнитивных карт // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2007. – Т. 14. – Вып. 5. – С. 857.

24. Курейчик В.М., Писаренко В.И., Кравченко Ю.А. Технология многоаспектного аналитического исследования как метод машинного обучения // Открытое образование. – 2008. – № 2. – С. 11–17.

25. Родзина Л.С. Прикладные многоагентные системы. Программирование на платформе JADE. – Saarbrucken, Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH&Co., 2011. – 174 c.

26. Курейчик В.М., Родзин С.И. Компьютерный синтез программных агентов и артефактов // Программные продукты и системы. – 2004. – № 1. – С. 23–27.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Курейчик В.В., Родзин С.И., Родзина Л.С. Мобильное обучение: контекстная адаптация и сценарный подход. Открытое образование. 2013;(4(99)):75-82. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2013-4(99)-75-82

For citation: Kureichik V.V., Rodzin S.I., Rodzina L.S. MOBILE LEARNING: CONTEXT ADAPTATION AND SCENARIO APPROACH. Open Education. 2013;(4(99)):75-82. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2013-4(99)-75-82

Просмотров: 103

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


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


ISSN 1818-4243 (Print)
ISSN 2079-5939 (Online)