ОТ МОДЕЛИ ОБУЧАЕМОГО К ЕГО АДАПТАЦИИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

ОТ МОДЕЛИ ОБУЧАЕМОГО К ЕГО АДАПТАЦИИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ : научное издание

Перевод названия: FROM LEARNER MODEL TO HIS ADAPTATION IN LEARNING MANAGEMENT SYSTEMS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Ключевые слова: вариативность, индивидуальный учебный стиль (перцептивная модальность), тест на определение учебного стиля, модель учащегося, адаптивные обучающие системы, variability, individual learning style (perceptual modality), Learning Style Inventory, learner model, adaptive learning management system

Аннотация: Статья посвящена одному из подходов к моделированию механизма адаптации электронного обучающего курса на платформе Moodle. Рассмотрены практические результаты проектирования учебного контента с учетом параметра перцептивной модальности для обеспечения вариативности содержания учебного материала и совершенствования процесса его усвоения, а также проанализированы некоторые общие характеристики адаптивной обучающей системы и дана оценка эффективности эксперимента по внедрению разработанного электронного обучающего курса при обучении английскому языку в неязыковом вузе. The article focuses on adaptation modeling of an e-training course on the Moodle platform. It also describes the practical outcomes of designing teaching content taking into account perceptual modality in order to provide enough variability of the course materials for learners to percept. Some general characteristics of the adaptive learning management system are analyzed; and the efficiency of the experimental implementation of the English e-course at the non-linguistic university is evaluated.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Информатизация образования и науки

Выпуск журнала: 1

Номера страниц: 68-79

ISSN журнала: 20737572

Место издания: Москва

Издатель: Федеральное государственное автономное учреждение Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.