Аннотация 2
Введение 5
1 Анализ предметной области 8
1.1 Образовательный процесс. Таксономии 8
1.2 Формирующее оценивание. Целеполагание и проблематизация .... 11
2 Проектирование информационно-аналитической системы 16
2.1 Логическое моделирование информационно-аналитической системы 16
2.1 Алгоритм Краскала 24
2.2 Реляционная модель данных для аналитической системы 27
3 Разработка компьютерной модели и тестирование информационноаналитической системы 35
3.1 Тестирование алгоритма Краскала 35
3.2 Тестирование аналитической системы 40
Заключение 48
Список используемой литературы и используемых источников 50
Образовательный процесс представляет собой структурную систему организационно-дидактических мероприятий, направленных на выполнение требований определенного образовательного уровня в соответствии с государственными стандартами высшего образования. На каждой ступени обучения у человека нарабатываются навыки - уровни образовательной деятельности. Например, при поступлении в первый класс ребенок уже должен уметь: считать до десяти, сравнивать предметы, уметь решать простейшие задачи, называть времена суток и т.д.
Образовательный уровень учащихся определяет федеральный государственный стандарт (ФГОС). По данным ФГОС стандарт включает в себя три вида требований:
- требования к структуре основных образовательных программ, в том числе требования к соотношению частей основной образовательной программы и их объёму, а также к соотношению обязательной части основной образовательной программы и части, формируемой участниками образовательного процесса;
- требования к условиям реализации основных образовательных программ, в том числе кадровым, финансовым, материальнотехническим и иным условиям;
- требования к результатам освоения основных образовательных программ.
Новый ФГОС устанавливает требования к результатам освоения обучающимися основной образовательной программы основного общего образования: личностным, метапредметным, предметным. Проблема состоит в сложности оценивания и соблюдения требования ФГОС. Для это существуют критерии оценивания.
Разработка критериев оценки - важная часть процесса обучения. Педагог в первую очередь не должен оценивать учащегося за личность. Работа должна оцениваться по заранее обговорённым критериям...
Целью бакалаврской работы была разработка информационноаналитической системы. Даная тема была актуальна, так как автоматизируется процесс ручной работы. В ходе работы, мы рассмотрели структуру системы образования Российской Федерации, стандарты и требования к системе оценивание. Данная теоретическая информация вывела на несколько видов оценивания, мы рассмотрели оценивание с точки зрения разных таксономий и формирующего оценивания.
Больший акцент мы поставили на Таксономии Блума, так как в школе, самооценивание перекликается с Блумом. Ученики и учителя заполняют таблицы с навыками, окрашивая их в цвета. Так же, как и у Блума, у них есть свои значения: «зеленый» - понял, может объяснить, «желтый» - сумеет, но делает медленно, «голубой» - иногда ошибается, «красный» - ошибается часто, «серый» - затрудняется и обращается за помощью, «бежевый» - не решает, без помощи. В таксономии так же разделены знания на «знание», «понимание», «применение».
Важно было понять, как оценивается образовательный результат, и его критерии. Мы рассмотрели образовательный результат, как математическую модель, связав её с графами. При помощи расчета качества знаний, мы разделили их на четыре группы: критический, допустимый, оптимальный, высокий.
При помощи техник оценивания в школе «СОТА», мы поставили задачу: рассмотреть алгоритм обработки данных, для создания индивидуальной траектории, так как в интересах школы, дать детям возможность получить образование на глубоком уровне.
Мы наложили матрицу на граф и получили матрицу отображения, далее изучались виды графов, и алгоритмы работы с графами, мы остановились на алгоритме Краскала. Эффективный алгоритм построения минимального островного дерева. Так как нам было важно пройтись по «низким» навыкам ученика, мы брали минимальные баллы за тестирования. Баллы мы приводили к виду от 0 до 1, используя нормировку.
Для дальнейшей работы аналитической системы мы работали с реляционной базой данных, построили диаграмму классов, рассмотрели критерии образовательного результата, для способа хранения и манипулирования данными. Составили логическую схему работы аналитической системы отобразив главные классы, которые будут лежать в основе составления информационно-аналитической системы. Разработали диаграмму компонентов.
В третьем разделе, мы протестировали алгоритм Краскала, составив, программу на языке программирования Python, программа показала, какими путями нам стоит идти, для достижения глубокого результата.
Аналитическая система в данный момент может: высчитывать среднее арифметическое значение отметки по классу, по предмету, по параллели. Выводит информацию об оценках, по каждому предмету. Выводит отчеты для завуча, по количеству кабинетов, количеству учеников по классу, статистику успеваемости по четвертям, годовые отметки, количество учителей по предмету. В ходе тестирования ошибок выявлено не было, продемонстрированы входные и выходные данные, на правильность работы алгоритма и реляционной базы данных.
В дальнейшем база данных, будет дорабатываться, для работы с более узкими вопросами. Также мы сможем обучить нейронную сеть, которая сможет самостоятельно проектировать индивидуальный график, показывая на то, где у ученика возможно будут пробелы, чтобы исключать данную вероятность сразу. Подытожив все вышеперечисленное, стоит отметить, что для разработки аналитической системы, и решению схожих задач, нам требуется знание и понимание работы алгоритмов, а также а также языка программирования Python. В результате выполнения выпускной квалификационной работы были разработаны модули информационно - аналитическая модель критериального и формирующего оценивания.
