В условиях цифровизации образования фактором повышения эффективности учебного процесса становится развитие механизмов адаптивной обратной связи в условиях многопоточности, обеспечивающих персонализацию взаимодействия участников образовательного процесса. Анализ существующих подходов и инструментов персонализации учебных маршрутов в условиях многопоточности на примере дисциплин вузов позволил сформулировать проблему исследования, заключающуюся в недостаточной автоматизации сопровождения учебного процесса в условиях многопоточности. Целью статьи является описание разработки метода интеллектуального анализа информации с семантической обработкой текста при реализации адаптивной обратной связи участников цифровой образовательной среды. Научная новизна исследования состоит в разработке подхода интеллектуальной обработки ответов в свободной форме, что обеспечивает повышение эффективности образовательного процесса в цифровой образовательной среде. Рассмотрена реализация этапов метода интеллектуальной обработки информации в обратной связи с многоформатным цифровым оцениванием. К основным этапам метода относятся: подготовка данных, лингвистическая предобработка, семантическое сопоставление, обучение модели, генерация обратной связи и анализ результатов взаимодействия участников образовательного процесса. В заключении приведен анализ результатов применения рассматриваемого в работе метода в учебном процессе на примере потоковых дисциплин вуза.
1. Лукин В.Н., Чернышов Л.Н. Проблемы подготовки студентов в области информационных технологий: контроль качества. Образовательные технологии. 2022;(3):84–95.
2. Шматко А.Д., Чабаненко А.В., Степашкина А.С. Внедрение аддитивных технологий и технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс. В сборнике: Актуальные проблемы труда и развития человеческого потенциала: вузовско-академический сборник научных трудов: Выпуск 4 (21). Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет; 2021. С. 15–24.
3. Баженова И.В., Клунникова М.М., Пак Н.И. Интеллектуальная модель оценки уровня расчетно-алгоритмического компонента вычислительного мышления обучающихся. Информатика и образование. 2022;37(4):71–79. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2022-37-4-71-79
4. Цибизова Е.Б. Образовательная программа организации дополнительного образования: назначение, содержание, проблемы разработки. Образовательные технологии. 2022;(3):25–33.
5. Смоленцева Т.Е. Технология непрерывной оценки остаточных знаний на примере потоковых дисциплин высших учебных заведений. Современные наукоемкие технологии. 2025;(1):158–165. https://doi.org/10.17513/snt.40292
6. Смоленцева Т.Е. Анализ структурных элементов цифровой образовательной среды. Безопасность. Управление. Искусственный интеллект. 2024;4(4):8–11.
7. Нечай Е.Е., Синенко А.А. Коммуникация студентов и преподавателей в виртуальном пространстве: вопросы приоритетов. Образовательные технологии. 2022;(3):3–7.
8. Яновская О.А., Кыдырмина Н.А. Архитектура цифровых технологий в образовании. Education. Quality Assurance. 2021;(4):33–39.
9. Давлатзода С.Х. Цифровизация университета как средство интеграции в мировое образовательное пространство. Education. Quality Assurance. 2022;(3):27–30. https://doi.org/10.58319/26170493_2022_3_27
10. Козловский А.В., Мельник Я.Э., Волощук В.И. О подходе для автоматической генерации сюжетно связанного текста. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022;(9):160–167.
11. Высоцкая И.А. Обоснование информационно-интеллектуальной поддержки принципов действия технических систем. Моделирование систем и процессов. 2024;17(1):19–26. https://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-19-26
Смоленцева Татьяна Евгеньевна
Доктор технических наук, доцент
ORCID |
МИРЭА — Российский технологический университет
Москва, Российская Федерация
