Організація онлайн-навчання з використанням інтелектуальної метасистеми відкритих семантичних технологій проектування інтелектуальних систем

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.272952

Ключові слова:

онлайн-навчання, онлайн-курс, метод візуалізації даних, метод машинного навчання

Анотація

Дистанційне навчання сьогодні дозволяє створити систему масового безперервного самонавчання, універсального обміну інформацією незалежно від наявності часових та просторових зон. Для більш ефективного онлайн-навчання необхідне впровадження технологій штучного інтелекту та методів реалізації систем навчання.

У даній роботі об'єктами дослідження були:

1) можливості відкритих семантичних технологій OSTIS, можливості метасистеми IMS.OSTIS для організації онлайн-навчання;

2) метод машинного навчання – класифікація.

Результати дослідження:

1) організовано онлайн-курс з використанням метасистеми IMS.OSTIS відкритих семантичних технологій OSTIS;

2) для аналізу та візуалізації навчальних даних реалізований метод машинного навчання – класифікація.

Результати реалізації онлайн-курсу отримані за допомогою семантичних технологій проектування інтелектуальної системи навчання: метасистеми IMS.OSTIS, з використанням графічного семантичного коду SCg. Для ядра OSTIS потрібен комп'ютер із встановленою операційною системою Ubuntu, яка є дистрибутивом GNU/Linux на основі Debian GNU/Linux, операційною системою на основі ядра Linux.

У роботі також показаний приклад використання методу машинного навчання – класифікації. Цей метод дозволяє класифікувати дані. Інтелектуальна обробка та візуалізація даних проводилися за результатами тестування учнів з метою їхньої класифікації на літерні категорії A, B, C, D за набором ознак: балам та значенням середнього бала. Була використана високорівнева бібліотека Python Pandas, яка є бібліотекою для аналізу даних. Для візуалізації результатів обробки даних була використана бібліотека Matplotlib мовою Python

Біографії авторів

Aliya Kintonova, L. N. Gumilyov Eurasian National University

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

Department of Artificial Intelligence Technologies

Amanbek Sabitov, L. N. Gumilyov Eurasian National University

Doctoral Student, PhD Student

Department of Artificial Intelligence Technologies

Igor Povkhan, Uzhhorod National University

Doctor of Technical Sciences, Professor, Dean

Department of Software Systems

Dinara Khaimulina, L. N. Gumilyov Eurasian National University

Master’s Degree

Department of Artificial Intelligence Technologies

Galymzhan Gabdreshov, Research Institute "Sezual"

Candidate of Pedagogical Sciences

Director

Посилання

  1. Khor, E. T., Looi, C. K. (2022). A Learning Analytics Approach to Model and Predict Learners’ Success in Digital Learning. ASCILITE Publications, 476–480. doi: https://doi.org/10.14742/apubs.2019.315
  2. Obaid, T., Eneizan, B., Abumandil, M. S. S., Mahmoud, A. Y., Abu-Naser, S. S., Ali, A. A. A. (2022). Factors Affecting Students’ Adoption of E-Learning Systems During COVID-19 Pandemic: A Structural Equation Modeling Approach. Lecture Notes in Networks and Systems, 227–242. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16865-9_19
  3. Huang, A. Y. Q., Lu, O. H. T., Yang, S. J. H. (2018). Applying Learning Analytics for the Early Prediction of Students' Academic Performance in Blended Learning. Educational Technology & Society, 21 (2), 220–232. Available at: https://eric.ed.gov/?id=EJ1175301
  4. Barthakur, A., Joksimovic, S., Kovanovic, V., Richey, M., Pardo, A. (2022). Aligning objectives with assessment in online courses: Integrating learning analytics and measurement theory. Computers & Education, 190, 104603. doi: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104603
  5. Sukirman, D., Setiawan, B., Riyana, C. (2022). Development of Massive Open Online Courses (MOOC) Content to Improve Indonesian Teachers’ Pedagogical Competence: MOOC Technology Instructional Process. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, 11 (6), 255. doi: https://doi.org/10.36941/ajis-2022-0166
  6. Abbitt, J. T. (2011). An Investigation of the Relationship between Self-Efficacy Beliefs about Technology Integration and Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) among Preservice Teachers. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 27 (4), 134–143. doi: https://doi.org/10.1080/21532974.2011.10784670
  7. Paaßen, B., McBroom, J., Jeffries, B., Yacef, K., Koprinska, I. (2021). Mapping Python Programs to Vectors using Recursive Neural Encodings. Journal of Educational Data Mining, 13 (3), 1–35. Available at: https://eric.ed.gov/?id=EJ1320641
  8. Kintonova, A. Zh., Nurmukanova, Zh. (2016). Using OSTIS technology to create a knowledge base of an intelligent electronic publication. V International Scientific and Practical Conference "Informatization of Society". Kazakhstan, 226–228.
  9. Kintonova, A., Povkhan, I. F., Sabitov, A., Tokkuliyeva, A., Demidchik, N. (2022). Online Learning Technologies. 2022 IEEE 7th International Energy Conference (ENERGYCON). doi: https://doi.org/10.1109/energycon53164.2022.9830387
  10. Golenkov, V. V., Gulyakina, N. A. (2015). Semantic technology of component design of knowledge-driven systems. OSTIS-2015.
  11. Raymond, E. (1999). The Cathedral & the Bazaar. O’Reilly Media.
  12. Ghandour, A., Kintonova, A., Demidchik, N., Sverdlikova, E. (2021). Solving Tourism Management Challenges by Means of Mobile Augmented Reality Applications. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies, 16 (6), 1–16. doi: https://doi.org/10.4018/ijwltt.293280
  13. Gulyakina, N. A., Pivovarchik, O. V. (2011). Integrated methodology for designing and teaching the design of intelligent reference systems. OSTIS-2011.
  14. Shunkevich, D. V. (2013). Models and tools for component design of knowledge processing machines based on semantic networks. OSTIS-2013.
  15. Caiko, J., Kintonova, A., Mussina, G., Kurmanbayeva, A., Nazarmatova, B. (2022). Modern Models Of Learning At The University. 2022 IEEE 7th International Energy Conference (ENERGYCON). doi: https://doi.org/10.1109/energycon53164.2022.9830331
  16. Brooker, A., Corrin, L., De Barba, P., Lodge, J., Kennedy, G. (2018). A tale of two MOOCs: How student motivation and participation predict learning outcomes in different MOOCs. Australasian Journal of Educational Technology, 34 (1). doi: https://doi.org/10.14742/ajet.3237
  17. Adomavicius, G., Tuzhilin, A. (2005). Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17 (6), 734–749. doi: https://doi.org/10.1109/tkde.2005.99
  18. Fincham, E., Gasevic, D., Jovanovic, J., Pardo, A. (2019). From Study Tactics to Learning Strategies: An Analytical Method for Extracting Interpretable Representations. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12 (1), 59–72. doi: https://doi.org/10.1109/tlt.2018.2823317
  19. George, G., Lal, A. M. (2019). Review of ontology-based recommender systems in e-learning. Computers & Education, 142, 103642. doi: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103642
  20. Henrie, C. R., Halverson, L. R., Graham, C. R. (2015). Measuring student engagement in technology-mediated learning: A review. Computers & Education, 90, 36–53. doi: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.09.005
  21. Hsiao, C. C., Huang, J. C. H., Huang, A. Y. Q., Lu, O. H. T., Yin, C. J., Yang, S. J. H. (2018). Exploring the effects of online learning behaviors on short-term and long-term learning outcomes in flipped classrooms. Interactive Learning Environments, 27 (8), 1160–1177. doi: https://doi.org/10.1080/10494820.2018.1522651
Організація онлайн-навчання з використанням інтелектуальної метасистеми відкритих семантичних технологій проектування інтелектуальних систем

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-02-28

Як цитувати

Kintonova, A., Sabitov, A., Povkhan, I., Khaimulina, D., & Gabdreshov, G. (2023). Організація онлайн-навчання з використанням інтелектуальної метасистеми відкритих семантичних технологій проектування інтелектуальних систем. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(2 (121), 29–40. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.272952

Номер

Том 1 № 2 (121) (2023): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 Aliya Kintonova, Amanbek Sabitov, Igor Povkhan, Dinara Khaimulina, Galymzhan Gabdreshov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.