Аналитическая платформа Deductor как средство анализа результатов активности пользователей системы дистанционного обучения Moodle | Статья в журнале «Молодой ученый»

Библиографическое описание:

Рыбанов А. А., Сержантова Е. О., Макушкина Л. А. Аналитическая платформа Deductor как средство анализа результатов активности пользователей системы дистанционного обучения Moodle // Молодой ученый. — 2013. — №5. — С. 173-176. — URL https://moluch.ru/archive/52/6910/ (дата обращения: 23.09.2018).

В статье предлагается реализация процесса взаимодействия аналитической платформы Deductor и системы дистанционного обучения Moodle, направленного на анализ результатов активности пользователей-студентов. Приведены структура хранилища данных и общая схема взаимодействия Deductor и Moodle.

Ключевые слова: система дистанционного обучения, Moodle, Deductor.

Средством повышения эффективности управления процессом дистанционного обучения является непрерывный мониторинг за пользователями учебных курсов систем дистанционного обучения (СДО). Информацию о трудностях и сбоях дистанционного обучения можно получать не только по результатам тестирования знаний [1–2], но и по анализу активности пользователей.

СДО Moodle осуществляет функции сбора и хранения информации о посещении пользователями дистанционных учебных курсов, но она обладает недостаточно развитым функционалом для анализа хода учебного процесса в плане визуализации активности пользователей по посещениям дистанционных курсов и обращению к учебным материалам. Поэтому актуальной является задача разработки хранилища данных (рис. 1), содержащего данные об активности пользователей-студентов, ориентированного на процесс получения пользователями-педагогами нужной аналитической информации в необходимом визуальном представлении за необходимый хронологический период в нужных разрезах.

Рис. 1. Структура хранилища данных: активность пользователей-студентов СДО

Источником данных для разработанного хранилища является база данных Moodle, в которой содержится необходимая информация об ip-адресе входа в СДО пользователя-студента, дате, времени и процессе работы с элементами дистанционного курса. Задачи разработки хранилища данных, загрузки данных, подготовки данных для анализа и проведение анализа активности пользователей-студентов СДО предлагается решать на базе аналитической платформы Deductor.

В результате анализа способов интеграции Deductor со сторонними системами [3], подходов к расширению системы Moodle [4] и механизма соединения Deductor и Moodle [5], предлагается реализация процесса взаимодействия Deductor и Moodle, направленного на анализ результатов активности пользователей-студентов, представленная на рис. 2.

Рис. 2. Общая схема взаимодействия Deductor и Moodle

Механизм интеграции Deductor и Moodle базируется на двух модулях: подсистеме выгрузки данных из БД Moodle и подсистеме информирования пользователей СДО.

Подсистема выгрузки данных из БД Moodle предназначена для выборки информации из фрагмента базы данных, моделирующего процесс взаимодействия пользователей студентов с СДО.

Подсистема анализа активности пользователей-студентов СДО предназначена для решения последовательности следующих задач [6]:

1)                            Анализ динамики изменения количества посещений пользователем (учебной группой) дистанционного курса в течение указанного периода времени;

2)                            Анализ динамики изменения количества уникальных (по ip-адресу) посещений пользователем (учебной группой) дистанционного курса;

3)                            Анализ динамики изменения процента посещаемости дистанционного курса пользователями заданной учебной группы;

4)                            Анализ взаимодействия пользователей с элементами дистанционного курса.

Подсистема информирования пользователей СДО по результатам анализа активности пользователей-студентов предназначена для формирования сообщений о трудностях и сбоях процесса дистанционного обучения:

-          для пользователей-студентов — это информация о нарушениях плана изучения дистанционного курса;

-          для пользователей-педагогов — это информация: о посещениях учебной группой дистанционного учебного курса (рис. 3–4); об элементах дистанционного учебного курса, вызывающих у пользователей-студентов наибольшие трудности (рис. 5);

-          для пользователей-разработчиков дистанционных курсов — это информация об элементах учебного курса, требующих переработки контента.

Рис. 3. Диаграмма изменения количества уникальных (по ip-адресу) посещений дистанционного курса

Рис. 4. Диаграмма изменения процента посещаемости дистанционного курса

Диаграмма взаимодействия пользователей-студентов с элементами дистанционного курса отображает количество обращений к организационным (форумы), учебно-методическим (конспекты лекций, методические указания к практическим и лабораторным работам) и контрольно–измерительным (тесты, задания) материалам.

На рис. 5. приведена диаграмма взаимодействия пользователей-студентов дистанционного курса с контрольно-измерительными материалами по дисциплине «Аналитическое программное обеспечение».

Рис. 5. Диаграмма взаимодействия пользователей с элементами дистанционного курса

Анализируя диаграмму взаимодействия по горизонтали можно определить тесты, вызвавшие у пользователей-студентов наибольшие трудности: тест к лекции № 1, тест к лекции № 3. Анализ диаграммы взаимодействия по вертикали позволяет определить студентов, имеющих трудности с прохождением тестов: Пронькина С. Н., Романова Т. И.

Дальнейший анализ полученных данных методами data minig, реализованными в Deductor позволяет получать информацию для принятия решений о повышении качества контента учебно-методических [4] и контрольно-измерительных материалов [7].

Расширение LMS Moodle возможностью анализа активности пользователей дистанционных учебных курсов позволит педагогам оперативно обнаруживать и своевременно влиять на возникающие трудности и сбои дистанционного обучения.

Литература:

1.                  Рыбанов А. А. Автоматизированный анализ качества процесса обучения по результатам тестирования знаний на основе диаграмм Парето // Дистанционное и виртуальное обучение. 2009. № 8. С.54–59.

2.                  Рыбанов А. А. Автоматизированный Парето-анализ качества процесса обучения на основе результатов тестирования знаний. // Научное обозрение. 2009. № 4. С. 55–59.

3.                  Рыбанов А. А., Зайчук О. А. Использование АП Deductor для анализа и планирования профориентационной работы вуза // Бизнес-аналитика. Использование аналитической платформы Deductor в учебном процессе вуза: сб. матер. II межвуз. науч.-практ. конф., г. Москва, 28 июня 2011 г. / ООО «Лаборатория баз данных» (BaseGroupLabs). — Рязань, 2011 г. — С. 107–108.

4.                  Рыбанов А. А., Посевкин Р. В. Модуль автоматизированного контроля качества контента учебно-методических материалов [программа]: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012611938. — Зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ 20.02.12.

5.                  Худоложкин М. С., Рыбанов А. А. Визуализация результатов учебной деятельности пользователей системы Moodle средствами аналитической платформы Deductor // Молодой ученый. 2012. № 7. С. 52–55.

6.                  Сержантова Е. О., Рыбанов А. А. Разработка и исследование подходов к информационной поддержке процесса анализа результатов учебной деятельности в системе дистанционного обучения: доклад // Студенческий научный форум 2013: V междунар. студ. электрон. науч. конф., 15 февр. — 31 марта 2013 г. Направл. «Технические науки».Рос. акад. Естествознания. — М., 2013. — С. 1–19.

7.                  Рыбанов А. А. Поиск наилучшего значения параметра дифференцирующей способности тестового задания для модели Бирнбаума / Рыбанов А. А. // Педагогические измерения. — 2012. — № 4. С. 40–50.

Основные термины (генерируются автоматически): дистанционный курс, дистанционное обучение, учебная группа, аналитическая платформа, дистанционный учебный курс, общая схема взаимодействия, Анализ динамики изменения, LMS, активность пользователей-студентов, анализ результатов активности пользователей-студентов.


Похожие статьи

Moodle — свободная система управления обучением

PHP, LMS, дистанционное обучение, система управления, курс, учебный процесс, HTML, SCORM, OLAT, форум.

Визуализация результатов учебной деятельности...

Визуализация результатов учебной деятельности пользователей системы Moodle средствами аналитической платформы Deductor.

Рыбанов А.А., Худоложкин М.С. Визуализация учебной деятельности пользователей в системе дистанционного обучения (на примере LMS Moodle)...

Внедрение LMS Moodle в учебном процессе | Статья в журнале...

LMS, HTML, дистанционное обучение, электронный курс, система управления, учебный процесс, GPL, элемент курса, WYSIWYG, Форум.

Административные, коммуникативные, учебные инструменты...

преподаватель, инструмент, обучающийся, LMS, участник курса, учебный процесс, блок, курс, дистанционное обучение, новостной форум.

Моделирование процесса дистанционного обучения студентов

Процесс моделирования дистанционного обучения студентов начинается с формализации объекта, изучения структуры моделируемого объекта как сложноорганизованной системы и уяснения задачи его исследования.

Особенности использования lms moodle для дистанционного...

Казахстан, MOODLE, дистанционное обучение, учебный процесс, LMS, CMS, информационная культура, курс, система управления, студент.

Обзор рынка систем дистанционного обучения в России и мире

В образовательном секторе активными пользователями дистанционных технологий являются высшие учебные заведения, которые внедряют

LMS/LCMS. Страна. Статус.

9. Статистика российского рынка дистанционного обучениярезультаты опроса, [Электронный ресурс].

LMS-система как механизм повышения качества обучения...

Анализ группы студентов с успеваемостью выше 20 % от максимальной показывает, что

Основные термины (генерируются автоматически): электронное обучение, система, работа, LMS, MOOC, университет, студент, линейная кредитно-рейтинговая система, образ, HTML.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle

Похожие статьи

Moodle — свободная система управления обучением

PHP, LMS, дистанционное обучение, система управления, курс, учебный процесс, HTML, SCORM, OLAT, форум.

Визуализация результатов учебной деятельности...

Визуализация результатов учебной деятельности пользователей системы Moodle средствами аналитической платформы Deductor.

Рыбанов А.А., Худоложкин М.С. Визуализация учебной деятельности пользователей в системе дистанционного обучения (на примере LMS Moodle)...

Внедрение LMS Moodle в учебном процессе | Статья в журнале...

LMS, HTML, дистанционное обучение, электронный курс, система управления, учебный процесс, GPL, элемент курса, WYSIWYG, Форум.

Административные, коммуникативные, учебные инструменты...

преподаватель, инструмент, обучающийся, LMS, участник курса, учебный процесс, блок, курс, дистанционное обучение, новостной форум.

Моделирование процесса дистанционного обучения студентов

Процесс моделирования дистанционного обучения студентов начинается с формализации объекта, изучения структуры моделируемого объекта как сложноорганизованной системы и уяснения задачи его исследования.

Особенности использования lms moodle для дистанционного...

Казахстан, MOODLE, дистанционное обучение, учебный процесс, LMS, CMS, информационная культура, курс, система управления, студент.

Обзор рынка систем дистанционного обучения в России и мире

В образовательном секторе активными пользователями дистанционных технологий являются высшие учебные заведения, которые внедряют

LMS/LCMS. Страна. Статус.

9. Статистика российского рынка дистанционного обучениярезультаты опроса, [Электронный ресурс].

LMS-система как механизм повышения качества обучения...

Анализ группы студентов с успеваемостью выше 20 % от максимальной показывает, что

Основные термины (генерируются автоматически): электронное обучение, система, работа, LMS, MOOC, университет, студент, линейная кредитно-рейтинговая система, образ, HTML.

Задать вопрос