В статье предложен один из наиболее эффективных способов реализации дифференцированного подхода при подготовке специалистов в области информационных технологий (ИТ), заключающийся в использовании адаптивной автоматизированной системы обучения. Система позволит хранить большой объем учебной информации, при необходимости осуществлять ее модификацию, а также адаптацию к разным категориям пользователей в зависимости от уровня начальной подготовки, проводить проверку сформированности компетенций и анализ ошибок, допущенных студентами в процессе контрольного тестирования. Информационное обеспечение системы включает реляционную базу данных (БД), которая содержит теоретическую информацию по дисциплине, упражнения и контрольные задания по всем темам, адаптированные к различным категориям студентов, а также таблицу, в которую во время проведения контрольного тестирования вносятся все ошибочные ответы пользователей с целью дальнейшего анализа. Программное обеспечение содержит модуль автоматической классификации пользователей, который на основе метода кластерного анализа на этапе входного контроля позволяет сформировать четыре группы студентов в зависимости от уровня остаточных знаний, полученных в процессе изучения предшествующих дисциплин, соответствующих оценкам «отлично», «хорошо», «удовлетворительно» и «неудовлетворительно», с целью проведения дифференциации учебного материала. Программный модуль обучения предназначен для решения задач приобретения новых знаний по ИТ-дисциплинам обучающимися разных групп, использования полученных теоретических знаний при выполнении практических заданий и проверки уровня сформированности компетенций. В том случае, если уровень не достиг базового, модуль анализа ошибок позволяет определить, какие темы дисциплины вызвали наибольшие затруднения у студента с целью прохождения повторного обучения.
One of the most effective ways to implement a differentiated approach in the information technology (IT) specialists training which consists in the adaptive automated learning system use is proposed in the article. The system will allow to store a large amount of educational information, to modify it if necessary, to adapt it to different categories of users in accordance with their level of initial training, to check the formation of competencies and analysis of mistakes made by students in the control testing process. The system dataware includes a relational database (DB), which contains theoretical information of the discipline, exercises and control tasks on all topics, adapted to different categories of students, as well as a table in which all erroneous answers of users are entered during the control testing for further analysis. The software contains the users automatic classification module which is based on the cluster analysis method and allows at the input control stage to form four groups of students depending on the level of residual knowledge obtained in the previous disciplines study, corresponding to the marks as "excellent", "good", "satisfactory" and "unsatisfactory", in order to differentiate the educational material. The training program module is designed to solve the problems of new knowledge acquiring by students of different groups, using the theoretical knowledge obtained in the practical tasks implementation and checking the competence formation level. In the event that the level has not reached the baseline, the error analysis module allows to determine which discipline subjects have caused the greatest difficulties for the student to restudy.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.