Тема: Анализ цифрового следа при онлайн-обучении
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
2. Постановка задачи 6
3. Обзор предметной области 7
3.1. Анализ образовательных данных 7
3.2. Методы EDM 9
4. Данные 11
4.1. Группы событий 12
4.2. База данных 16
5. Решение 18
5.1. Архитектура решения 18
5.2. Обработка логов 19
5.3. Анализ онлайн-курса 19
5.4. Кластеризация 21
6. Заключение 29
Список литературы 30
📖 Введение
Широкое распространение онлайн-обучения привело к появлению большого количества информации, которое может быть использовано для повышения эффективности учебного процесса и улучшения качества образования [16, 14, 3, 6]. К такой информации может относиться время и порядок обращения учащегося к образовательном контенту, частота возвращения учащегося к образовательным материалам, результаты выполнения тестовых заданий, переходы на страницах и другие данные учебной аналитики. Все это входит в понятие цифровой след.
Анализирование цифрового следа может помочь в улучшении учебного плана онлайн-курса и оптимизации учебного процесса [3, 10, 5]. Также анализ цифрового следа может выявить определенные шаблоны поведения учащегося или определить студентов, подозреваемых в недобросровестном прохождении курса [7, 16]. К тому же, исследование полученных данных позволяет скорректировать курс, выявляя излишне простые или сложные задания, а иногда может помочь выявлять задания, составленные с ошибками.
В связи с широкой применимостью анализа образовательных данных в разных задачах данное направление начало активно развиваться. Анализ цифрового следа в онлайн-обучении на данный момент является одной из самых исследуемых областей. Активное применение информационных технологий в области образования и бурный рост количества онлайн-курсов этому только способствовали. Соответственно, возникает необходимость в инструментах для анализа цифрового следа обучающегося.
✅ Заключение
В результате были решены следующие задачи:
• Изучена предметная область EDM.
• Рассмотрены существующие подходы в EDM.
• Определена значимая информация в логах.
• Спроектирована схема базы данных.
• Реализованы инструменты для обработки логов и их загрузки в базу данных.
• Разработаны инструменты для анализа онлайн-курса и определения шаблонов поведения учащихся.