МЕТОДИ СТРУКТУРИЗАЦІЇ ТА ПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ КОНТЕНТУ В СИСТЕМАХ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ НА ОСНОВІ АВТОМАТНО-ГРАФОВОЇ МОДЕЛІ
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-357-80Ключові слова:
адаптивне навчання, нечіткий недетермінований автомат, персоналізація навчання, інтеграція навчальних матеріалів, стандартизація контенту, автоматно-графова модельАнотація
Сучасна дистанційна освіта стикається з подвійним викликом: необхідністю ефективної інтеграції різнорідних за форматом та змістом навчально-методичних матеріалів та гострою потребою в глибокій персоналізації навчального процесу для кожного окремого суб’єкта навчання. Відсутність єдиних стандартів та обмеженість статичних традиційних методів навчання суттєво знижують його якість та ефективність, що вимагає розробки нових, гнучких та інтелектуальних методологічних підходів. У контексті окреслених проблем, ця робота зосереджена на розробленні математичного забезпечення для створення універсальних інструментальних засобів адаптивного навчання. Запропонована методологія надає потужний інструментарій для формалізації структури навчального контенту, організовуючи його у вигляді гнучких, керованих освітніх курсів, що подаються як орієнтовані графи. Вузлами цих графів слугують спеціалізовані дидактичні одиниці – слайди, а ребрами – керовані переходи між ними. Ядром адаптивного механізму є індивідуальна модель суб’єкта навчання, представлена у вигляді нечіткого недетермінованого автомата. Модель будується на основі експертних оцінок викладача та аналізу даних про успішність суб’єктів навчання. Такий автомат, керований шляхом розв’язання спеціальних композиційних рівнянь, дозволяє системі приймати обґрунтовані рішення щодо подальшої траєкторії навчання, динамічно формуючи та коригуючи оптимальні стратегії навчання на основі індивідуальних особливостей та прогресу суб’єкта навчання. Основним результатом роботи є створення комплексного математичного апарату, що дозволяє ефективно управляти нелінійними та динамічними аспектами індивідуального навчального процесу. Використання інструментарію нечіткої логіки дозволяє системі успішно оперувати з властивою освітньому процесу невизначеністю та враховувати суб’єктивні оцінки суб’єктом навчання таких параметрів, як складність навчального завдання чи привабливість певного способу його засвоєння, а також інтегрувати його попередній навчальний досвід. Важливим результатом є також те, що запропонований підхід до структурування контенту у вигляді графів пропонує уніфікований спосіб представлення різнорідних матеріалів, що є першим кроком до розробки універсальних форматів обміну та вирішення проблеми відсутності стандартів. Практична реалізація розроблених положень відкриває шлях до створення інструментальних систем, що функціонують як інтелектуальні тьютори та забезпечують індивідуалізоване навчання в режимі реального часу. Такі системи здатні проактивно конструювати оптимальні навчальні шляхи, ідентифікувати та трансформувати потенційно неефективні навчальні стратегії, а також інтегрувати нюансоване педагогічне розуміння викладача у комп’ютерне середовище. Застосування цього підходу покликане суттєво підвищити якість, гнучкість та загальну ефективність дистанційної освіти.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 ВОЛОДИМИР УСАЧОВ, ГЕОРГІЙ ТІТОВ (Автор)

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.