Научные лаборатории
Автоматизированная система учебной аналитики
Создание автоматизированной системы учебной аналитики (англ. Learning Analytics) обеспечивает возможности для персонифицированного удовлетворения потребностей обучающихся университета в профессионально-личностном развитии.
Целью создания такой системы является развитие системы аналитического сопровождения образовательной деятельности в университете для повышения качества обучения, в т.ч. роста успеваемости и сокращения отчислений (описательная / дескриптивная, предиктивная / предсказательная, прескриптивная / рекомендательная системы аналитики).
Значимость системы определяется тем, что ее ключевой результат — формирование индивидуальных треков обучения, “максимизирующих” результаты обучения / развития каждого обучающегося университета. Накапливаемые в системе данные, собираемые на каждого обучающегося, каждую программу, курс, каждый элемент, обеспечивающий профессионально-личностное развитие обучающихся (стажировка, олимпиада, конференция и пр.) из внутренних и внешних источников, позволяют всесторонне анализировать профиль (портрет) обучающегося, предлагать обучающимся полную информацию для осознанного выбора и формирования индивидуальной траектории, выстраивать прогнозы и сигнальные системы оповещения возникновения риска для обучающихся.
Научный коллектив:
- Хлопотов Максим Валерьевич
- Говоров Антон Игоревич
- Чернышева Анастасия Вадимовна – аспирант
- Деркунская Светлана – аспирант
- Арзуманян Анна Витальевна - инженер (магистрант другого факультета)
- Троилова Кристина Алексеевна – магистрант
- Гололобов Владимир Владимирович - студент бакалавриата
- Орел Даниил - студент бакалавриата
Основные публикации:
- Khlopotov M., Govorov A., Chernysheva A., Derkunskaia S., Arzumanian A. Individual Learning Pathway Validation Based on the Syllabus. Proceedings of the 26th Conference of Open Innovations Association FRUCT. 2020. pp. 108-114.
- Govorov A., Govorova M., Slizen H., Ivanov S. Building Individual Educational Routes for Learning SQL Queries//Proceedings of the 25th Conference of Open Innovations Association FRUCT, 2019, pp. 116-122
- Говоров А.И., Говорова М.М., Слизень Е.В., Валитова Ю.О., Иванов С.Е. Метод построения индивидуального образовательного маршрута при прохождении заданий на тренировку профессиональных умений по составлению SQL-запросов // Компьютерные инструменты в образовании -2018. - № 4. - С. 45-62
- Горлушкина Н.Н., Коцюба И.Ю., Хлопотов М.В. Задачи и методы интеллектуального анализа образовательных данных для поддержки принятия решений // Образовательные технологии и общество -2015. - Т. 18. - № 1. - С. 472-482
- Хлопотов М.В., Коцюба И.Ю. Методы интеллектуального анализа данных для мониторинга и диагностики качества образования // Дистанционное и виртуальное обучение -2014. - № 5(83). - С. 18-25
Поддержка исследований:
- 619425 НИР-ФУНД Разработка предиктивных моделей и программных сервисов учебной аналитики на основе цифровых профилей обучающихся
- 390378 НИР-ПРИКЛ Технология конструирования и поддержки среды метаобучения интеллектуальных моделей на основе промышленных больших данных
- 380287 НИР-ПОИСК Когнитивные технологии больших данных
- 615870 НИР-ПРИКЛ Разработка и исследование методов и алгоритмов анализа данных в гуманитарной сфере