moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2024.47.4.031 1769 Метод интеллектуальной поддержки принятия решений при формировании группы ассистентов тьютора для проверки работ со свободным ответом при управлении онлайн обучением Method of intelligent decision support for forming tutor’s assistant group for checking free response works in online learning management 0000-0003-3063-105X Латыпова Виктория Александровна Latypova Viktoriya Aleksandrovna vikalaty@yandex.ru aff-1 Уфимский университет науки и технологий Ufa University of Science and Technology 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2024.47.4.031 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Несмотря на привлекательность массовых открытых онлайн курсов для обучающихся, лишь небольшая часть последних доходит до финишной прямой. Такая ситуация возникает из-за действия различных неблагоприятных факторов на процесс обучения. Дополнительный персонал и «умные» ассистенты (образовательные чат-боты) используются для ослабления влияния данных факторов, оказывая помощь тьюторам при управлении онлайн обучением. Ассистенты тьютора привлекаются для проверки работ со свободным ответом и выявления проблем курса, связанных с его контентом, а образовательные чат-боты – для «ведения» студентов по курсу и организации взаимодействий между ними. При каждом запуске онлайн курса тьютор стоит перед выбором группы наиболее подходящих ассистентов. В существующих исследованиях при данном выборе принимаются во внимание различные параметры ассистентов, такие как оценки, мотивация, манера общения и др. Тем не менее, в первых не учитывается способность ассистентов правильно оценивать и комментировать выполнение работ со свободным ответом. Для устранения данного пробела в статье предлагается метод интеллектуальной поддержки принятия решений при формировании группы ассистентов тьютора для проверки таких работ. Метод был апробирован на одной из лабораторных работ по курсу «Моделирование» и позволил сформировать группу ассистентов, способных корректно ее оценивать.

Despite the attractiveness of massive online courses for learners, only a small part of the latter reaches the finish line. This situation arises due to the effects of different adverse factors on the learning process. Additional staff and “smart” assistants (educational chatbots) are used for reducing the impact of these factors by helping tutors in online learning management. Tutor’s assistants are engaged to perform checking free response works and identifying course problems connected with its content, and educational chatbots to guide students through a course and organize interactions between them. On every launch of the online course, a tutor faces a choice of a group of the most suitable assistants. In the existing research, different assistants’ features such as: scores, motivation, way of communicating, etc. are taken into consideration in this selection. However, in the former, the ability of assistants to properly assess and comment on the performance of free response works are not taken into account. To close the gap, a method of intelligent decision support for forming tutor’s assistant group for checking such works is proposed in the paper. The method was tested on one of the laboratory works on the course “Modeling” and allowed to form a group of assistants capable of assessing the work correctly.

 интеллектуальная поддержка принятия решений ассистент тьютора интеллектуальный анализ отзыва управление онлайн обучением работа со свободным ответом онлайн курс intelligent decision support tutor’s assistant feedback mining online learning management free response work online course Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Liyanage N.G.L.S.J., Sandamali K.A.D., Fernando W.M.A.P.S. Systematic review on high dropout rates in MOOCs – reasons and solutions. In: Proceeding of the Open University Research Sessions (OURS 2023), 09–10 November 2023, Nawala, Sri Lanka. URL: https://ours.ou.ac.lk/wp-content/uploads/2024/01/ID-121-OURS-2023.pdf Han S., Lee M.K. FAQ chatbot and inclusive learning in massive open online courses. Computers & Education. 2022;179. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104395 Touimi Y.B., Hadioui A., Faddouli N.E., Bennani S. Intelligent Chatbot-LDA Recommender System. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). 2020;15(20):4–20. https://doi.org/10.3991/ijet.v15i20.15657 Mzwri K., Turcsányi-Szabó M. Chatbot Development using APIs and Integration into the MOOC. Central-European Journal of New Technologies in Research, Education and Practice. 2023;5(1):18–30. https://doi.org/10.36427/CEJNTREP.5.1.5041 Zobel T. Smart Assistant for MOOCs: Enhancing Learner Support and Accessibility. In: Responsive and Sustainable Educational Futures: 18th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2023: Proceedings, 04–08 September 2023, Aveiro, Portugal. Cham: Springer; 2023. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3539/paper6.pdf Bozkurt A., Kilgore W., Crosslin M. Bot-teachers in hybrid massive open online courses (MOOCs): A post-humanist experience. Australasian Journal of Educational Technology. 2018;34(3):39–59. https://doi.org/10.14742/ajet.3273 Pappagallo S. Chatbots in Education: A Dual Perspective on Innovation and Ethics. Journal of Digital Pedagogy. 2024;3(1):3–10. https://doi.org/10.61071/JDP.2420 Latypova V., Martynov V., Turganov A. Decision Support System in Online Training Process Management for Implementing Complex Open Ended Assignments in Engineering Education. In: 2020 V International Conference on Information Technologies in Engineering Education (Inforino), 14–17 April 2020, Moscow, Russia. IEEE; 2020. pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/Inforino48376.2020.9111821 Latypova V. Automated System for Checking Works with Free Response Using Intelligent Tutor’s Comment Analysis in Engineering Education. In: 2022 VI International Conference on Information Technologies in Engineering Education (Inforino), 12–15 April 2022, Moscow, Russia. IEEE; 2022. pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/Inforino53888.2022.9782966. Ponce E., Srinath S., Allegue L. Integrating Community Teaching in MOOCs. In: EMOOCs 2021. Potsdam: Universitätsverlag Potsdam; 2021. pp. 95–109. https://doi.org/10.25932/publishup-51712 Ntourmas A., Avouris N., Daskalaki S., Dimitriadis Y. Teaching assistants’ interventions in online courses: a comparative study of two massive open online courses. In: PCI '18: Proceedings of the 22nd Pan-Hellenic Conference on Informatics, 29 November 2018 – 01 December 2018, Athens, Greece. New York: Association for Computing Machinery; 2018. pp. 288–293. https://doi.org/10.1145/3291533.3291563 Cross J.S., Nagahama T., Murota M., Goto S. Tokyo Tech Graduate Student Teaching Assistant Online Course Development Program. Journal of JSEE. 2021;69(6):6_59–6_64. https://doi.org/10.4307/jsee.69.6_59 Sun Y. Action Research on Teaching Assistant Program for Business English Major Courses-Taking Integrated Business English as an Example. In: Proceedings of the 2018 2nd International Conference on Education Science and Economic Management (ICESEM 2018), 25–26 August 2018, Xiamen, China. Atlantis Press; 2018. pp. 855–858. https://doi.org/10.2991/icesem-18.2018.199 Hadibarata T., Hidayat T., Kwabena J. The Use of Scoring Rubrics in University. Acta Pedagogia Asiana. 2024;3(1):1–12. Ye X. Learning to Rank Reviewers for Pull Requests. IEEE Access. 2019;7:85382–85391. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2925560 Латыпова В.А. Метод поддержки принятия решений при многокритериальном выборе рецензентов с использованием интегральной оценки и методов обработки естественного языка в научном журнале. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023;11(4). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.43.4.035

The authors declare that there are no conflicts of interest present.