ПОЛУЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЦЕССОМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПРОВЕРКИ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ОТКРЫТЫХ ЗАДАЧ

Одним из важных этапов в управлении является этап сбора информации. От полученной при сборе информации зависит эффективность управления. Методы сбора информации зависят от специфики объекта управления. В обучающих системах при управлении процессом обучения основной информацией являются результаты тестирования. Собранная статистика по результатам тестирования является основой для принятия управленческих решений. Проблема возникает, когда в курсе предусмотрено выполнение задач, при проверке решения которых нельзя использовать тесты: сложные открытые задачи. В системах дистанционного обучения и на платформах массовых открытых онлайн курсов для проверки решения таких задач используются различные методы. Последние рассмотрены в данной статье. Выделены классы методов: методы, реализуемые стандартными средствами обучающих систем (самопроверка студентом, взаимопроверка однокурсниками, ручная проверка тьютером или внешними экспертами); методы, реализуемые расширением функционала обучающих систем (ситуационное задание); методы, реализуемые внешними программными средствами (специальные методы под конкретную предметную область). Определена применимость методов для получения информации при управлении процессом дистанционного обучения. Выявлено, что достоверная и полная информация может быть получена лишь при использовании ситуационного задания и специальных методов под конкретную предметную область.

1. Латыпова В.А. Сложные открытые задачи в смешанном и дистанционном автоматизированном обучении // Инженерный вестник Дона. 2015. №3. С. 58. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3211.

2. Евтушенко К.Н., Сатаров А.В. Автоматизированная проверка лабораторных работ в ТулГУ// Информационные технологии в образовании: III Всерос. науч.-практ. конф. 2011. URL: saratov.ito.edu.ru/2011/section/179/index.html.

3. Тихоненко Т. В. Автоматизация процесса проверки выполнения лабораторных работ // Проблемы современного образования в техническом вузе: материалы III Респ. науч.-метод. конф., Гомель, 31 окт.–1 нояб. 2013 г. Гомель: ГГТУ им. П. О. Сухого, 2013. С. 38-40.

4. Сычев О. А., Пахомов Д. А. Генерация описания регулярного выражения на естественном языке как инструмент помощи составителю регулярного выражения// Известия ВолгГТУ. Вып. 22. 2014. № 25. С. 86-94.

5. Willems C., Meinel C. Online assessment for hands-on cyber security training in a virtual lab // Proceedings of the Global engineering education conference (IEEE EDUCON), 17-20 April 2012, Marrakech, Morocco. IEEE Press, 2012. URL: researchgate.net/profile/Christian_Willems/publications.

6. Латыпова В.А. Методики проверки работ со сложным результатом в условиях смешанного и дистанционного автоматизированного обучения// Интернет-журнал «Науковедение». 2015. Том 7. №3. С. 110. URL: naukovedenie.ru/PDF/170TVN315.pdf .

7. Латыпова В.А. Методики проверки многошаговых задач в условиях смешанного и дистанционного автоматизированного обучения // Интернет-журнал «Науковедение». 2015. Том 7. №4. С. 83. URL: naukovedenie.ru/PDF/58TVN415.pdf.

8. Латыпова В.А. Методики проведения и проверки лабораторных работ при смешанном и дистанционном автоматизированном обучении // Инженерный вестник Дона. 2015. №3. С. 35. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3129.

9. Balfour S. Assessing writing in MOOCs: automated essay scoring and calibrated peer review // Research & Practice in Assessment. 2013. Vol. 8. pp 40-48.

10. Tuned models of peer assessment in MOOCs / C. Piech, J. Huang, Z. Chen, C. Do, A. Ng, D. Koller // Proceedings of the 6th Intern. Conf. on Educational Data Mining. July 6-9, Memphis, TN, USA. International Educational Data Mining Society, 2013. pp.153-160.

11. Grading the graders: motivating peer graders in a MOOC / Y. Lu, J. Warren, C. Jermaine, S. Chaudhuri, S. Rixner // 24th Intern. WWW Conf., 2015. URL: www2015.it/documents/proceedings/proceedings/p680.pdf.

12. Wang Y. Focus and attitude in computer-mediated peer assessment: ePortfolios methods in Chinese context // Computational Science – ICCS 2007, 7th International Conf., Beijing, China, May 27 - 30, Proceedings, Part III. Berlin Heidelberg: Springer, 2007. pp. 501-507.

13. Vogelsang T., Ruppertz L. On the validity of peer grading and a cloud teaching assistant system//Proceedings of the 5th Intern. Conf. on Learning Analytics And Knowledge, March 16-20, 2015. N.Y., US: ACM, 2015. pp.41-50.

14. Алексеев С.Н. Компетентностно-ориентированная модель курсового проектирования в вузах МЧС России: автореф. дис. ... канд. пед. наук: 13.00.08. СПб, 2011. 23 с.

15. Дятлов Р.Н. Проектирование электронных учебных задач для дистанционной поддержки учебного процесса//Методы обучения и организация учебного процесса в вузе: Материалы IV Всерос. науч.- метод. конф., Рязань, Рязанский гос. радиотехн. ун-т., 2015, с.348-349.

16. Крапивко Ю. А. Представление хода решения задачи в компьютерной обучающей системе // Молодёжь и наука: Сб. материалов VIII Всерос. науч.-техн. конф. студентов, аспирантов и молодых учёных, посвященной 155-летию со дня рождения К. Э. Циолковского. Красноярск: Сиб. фед. ун-т, 2012. URL: conf.sfukras.ru/sites/mn2012/section12.html.

17. Овчаренко О.И., Плаксиенко Е.А. Совершенствование системы проверки компетенций студентов на базе использования современных информационных технологий и ситуационных заданий // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2012. № 1(15). C. 84- 87.