RU2669508C1 - Method of automated formation of decisions on electronic education parameters selection - Google Patents
Method of automated formation of decisions on electronic education parameters selection Download PDFInfo
- Publication number
- RU2669508C1 RU2669508C1 RU2017136141A RU2017136141A RU2669508C1 RU 2669508 C1 RU2669508 C1 RU 2669508C1 RU 2017136141 A RU2017136141 A RU 2017136141A RU 2017136141 A RU2017136141 A RU 2017136141A RU 2669508 C1 RU2669508 C1 RU 2669508C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- modification
- eumk
- eemc
- codes
- electronic
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title claims description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000012549 training Methods 0.000 description 11
- 238000011161 development Methods 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- XLPKAUDSAPXLJO-UHFFFAOYSA-N 4-bromo-2-[[2-[(5-bromo-2-hydroxyphenyl)methylideneamino]phenyl]iminomethyl]phenol Chemical compound OC1=CC=C(Br)C=C1C=NC1=CC=CC=C1N=CC1=CC(Br)=CC=C1O XLPKAUDSAPXLJO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101100189588 Canis lupus familiaris PDE6B gene Proteins 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000009916 joint effect Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
Abstract
Description
Способ относится к средствам вычислительной техники в области систем дистанционного обучения (СДО), в частности СДО электронного университета. Предлагаемое техническое решение может быть использовано в качестве вспомогательного средства - «электронного советчика» при принятии решений по выбору параметров электронной образовательной среды.The method relates to computer technology in the field of distance learning systems (LMS), in particular LMS electronic university. The proposed technical solution can be used as an auxiliary tool - an "electronic adviser" when making decisions on choosing the parameters of the electronic educational environment.
Предлагаемый способ предполагает, что электронный университет обеспечивает выполнение текущего образовательного процесса на основе предоставления электронных учебно-методических комплексов (ЭУМК). ЭУМК каждой дисциплины включает: теоретические и практико-ориентированные материалы, методическое обеспечение, тестовые оценочные задания, механизмы интерактивного обучения. Множество ЭУМК в функциональной взаимосвязи составляют образовательную среду электронного университета. Вариативное изменение состава, количества и параметров образовательной среды СДО направлено на создание предпосылок для преодоления каждым обучающимся трудностей овладения отдельными компетенциями за отведенное время, его всестороннего развития в процессе обучения.The proposed method assumes that the electronic university ensures the implementation of the current educational process based on the provision of electronic educational and methodological complexes (EUMK). EUMK of each discipline includes: theoretical and practice-oriented materials, methodological support, test assessment tasks, interactive learning mechanisms. Many EUMK in a functional relationship make up the educational environment of an electronic university. A variable change in the composition, quantity and parameters of the educational environment of the LMS is aimed at creating the prerequisites for each student to overcome the difficulties of mastering individual competencies in the allotted time, its comprehensive development in the learning process.
Источником информации при мониторинге процесса обучения является регулярный анализ информации по оценке деятельности студентов на основе бально-рейтинговой системы. Использование бально-рейтинговой системы позволяет рассматривать процесс мониторинга как непрерывный. Бально-рейтинговая система позволяет детализировать компоненты оценки, что повышает степень их объективности. Указанная детализация также позволяет строить гипотезы о первопричинах снижения отдельных показателей успеваемости, вносить коррективы в индивидуальные задания в процессе дистанционного обучения. Тем самым возникает возможность опережающего выявления резервов повышения показателей успеваемости. Основная задача электронной образовательной среды - обеспечение подготовки специалистов, отвечающих всем требованиям ФГОС и развитие творческого потенциала обучающихся. Концентрация направления личных усилий обучающихся на раскрытие творческих способностей создает предпосылки для улучшения показателей успеваемости и повышения их мотивации к обучению. Иными словами, предлагаемое техническое решение The source of information when monitoring the learning process is a regular analysis of information on the assessment of student activities based on a point-rating system. Using a point-rating system allows us to consider the monitoring process as continuous. The point rating system allows you to detail the components of the assessment, which increases the degree of their objectivity. The specified detailing also allows you to build hypotheses about the root causes of the decline in individual performance indicators, to make adjustments to individual tasks in the process of distance learning. Thus, the possibility arises of outstripping the identification of reserves for improving performance indicators. The main task of the electronic educational environment is to ensure the training of specialists who meet all the requirements of the Federal State Educational Standard and the development of the creative potential of students. Concentration of the direction of personal efforts of students on the disclosure of creative abilities creates the prerequisites for improving performance indicators and increasing their motivation for learning. In other words, the proposed technical solution
конкретизирует целеполагание самостоятельной работы обучающихся в освоении изучаемых дисциплин и личном саморазвитии.concretizes the goal-setting of independent work of students in the development of the studied disciplines and personal self-development.
Техническим результатом предлагаемого технического решения является автоматизация выбора параметров электронной образовательной среды для повышения показателей успеваемости обучающихся.The technical result of the proposed technical solution is the automation of the selection of parameters of the electronic educational environment to improve student performance.
Технический результат достигается за счет выявления резервов повышения результирующих рейтинговых оценок каждого обучающегося и опережающей корректировки параметров электронной образовательной среды путем детализации отдельных частей теоретического материала и/или практико-ориентированных заданий по закреплению знаний, умений и навыков.The technical result is achieved by identifying reserves for increasing the resulting rating assessments of each student and advancing the adjustment of the parameters of the electronic educational environment by detailing certain parts of theoretical material and / or practice-oriented tasks to consolidate knowledge and skills.
Известно устройство поддержки принятия решений на основе кооперативных игр (патент 2522693), позволяющее определить наилучшую стратегию управления в условиях неопределенности на основе характеристической функции кооперативной игры, находить решение в виде вектора Шепли. В литературе отсутствует описание учебного процесса на основе теории кооперативных игр, в основе которой лежит образование коалиций и совместные действия участников игры, что делает невозможным использование данного технического решения для поддержки принятия решений по выбору параметров электронной образовательной среды.A device for decision-making support based on cooperative games is known (patent 2522693), which allows to determine the best management strategy in the face of uncertainty based on the characteristic function of a cooperative game, to find a solution in the form of a Shapley vector. The literature does not contain a description of the educational process based on the theory of cooperative games, which is based on the formation of coalitions and joint actions of game participants, which makes it impossible to use this technical solution to support decision-making on the choice of parameters of the electronic educational environment.
Известно устройство для моделирования процесса принятия решений (патент 2214624). Изобретение реализует выбор стратегии по сумме субъективной ожидаемой ценности и риска, вычисляемого относительно уровня притязаний лица, принимающего решения. Данное устройство не учитывает динамическое изменение достижений обучающихся и не позволяет сформировать варианты решений по выбору параметров электронной образовательной среды.A device for modeling decision-making process (patent 2214624). The invention implements a strategy choice based on the sum of the subjective expected value and risk, calculated relative to the level of claims of the decision maker. This device does not take into account the dynamic change in students' achievements and does not allow to form solutions for the choice of parameters of the electronic educational environment.
Известна система поддержки принятия решений для системы дистанционного обучения специалистов в области навигационной аппаратуры пользователя ГЛОНАСС (патент 113386 от 4.10.2011), основанная на мониторинге источников информации, построении прогностических моделей и формировании прогностических оценок состава слушателей системы дистанционного обучения на краткосрочную и среднесрочную перспективу в части: количественных оценок числа слушателей на заданный горизонт прогноза; качественных оценок в виде набора профессиональных компетенций, которые должны получить слушатели систем дистанционного обучения в процессе обучения. Данное техническое решение имеет узкоспециализированную направленность и не позволяет сформировать варианты решений по выбору параметров электронной образовательной среды.A well-known decision support system for the distance learning system for specialists in the field of GLONASS user navigation equipment (patent 113386 dated 4.10.2011) is based on monitoring information sources, building prognostic models and generating predictive estimates of the composition of students of distance learning systems for the short and medium term in part : quantitative estimates of the number of students for a given forecast horizon; qualitative assessments in the form of a set of professional competencies that students of distance learning systems should receive in the learning process. This technical solution has a highly specialized focus and does not allow to form solutions for the choice of parameters of the electronic educational environment.
Дискретизация образовательного процесса во времени позволяет сформировать для k-го момента времени следующие обобщенные рейтинговые оценки:Discretization of the educational process over time allows you to generate the following generalized rating estimates for the k-th moment in time:
- оценки использования знаний Тдп, умений и навыков Пдп, сформированных при освоении дисциплин, предшествующих данной дисциплине;- assessment of the use of TDP knowledge, skills of the RAP formed during the development of disciplines preceding this discipline;
- оценки усвоения учебного материала теоретических Тдбс и практических Пдбс разделов дисциплины в процессе самостоятельного изучения материала базового уровня подготовки;- assessment of the assimilation of the teaching material of theoretical TDBS and practical PDBS sections of the discipline in the process of independent study of the material of the basic level of training;
- оценки усвоения учебного материала теоретических Тдпс и практических Пдпс разделов дисциплины в процессе самостоятельного изучения материала повышенного уровня подготовки;- assessment of the assimilation of the teaching material of theoretical DPS and practical DPS of sections of the discipline in the process of independent study of material of an advanced level of training;
- оценки усвоения учебного материала теоретических Тдби и практических Пдби разделов дисциплины во время интерактивных занятий базового уровня подготовки;- assessment of the assimilation of educational material of theoretical TDBI and practical PDBI sections of the discipline during interactive lessons of a basic level of training;
- оценки усвоения учебного материала теоретических Тдпи и практических Пдпи разделов дисциплины во время интерактивных занятий повышенного уровня подготовки.- Evaluation of the assimilation of educational material of theoretical TDI and practical PDI sections of the discipline during interactive classes with advanced training.
Указанные 10 оценок используются для выбора параметров электронной образовательной среды. Совокупность наборов оценок за время, прошедшее с начала изучения учебного модуля или дисциплины, позволяет сформировать прогноз результирующего показателя успеваемости по освоению модуля учебной дисциплины или дисциплины в целом. Анализ типовых ситуаций позволяет выделить конечное множество причин, снижающих показатели успеваемости. Задача улучшения показателей успеваемости может быть решена путем превентивных мер по детализации теоретического материала и/или практико-ориентированных заданий по закреплению знаний, умений и навыков: опережающей корректировке параметров электронной образовательной среды. Тем самым принятие решения по выбору параметров электронной образовательной среды адаптирует ее под индивидуальные характеристики обучающихся.These 10 ratings are used to select the parameters of the electronic educational environment. The totality of sets of grades in the time elapsed since the beginning of the study of an educational module or discipline allows you to formulate a forecast of the resulting performance indicator for the development of the module of the academic discipline or discipline as a whole. Analysis of typical situations allows us to identify a finite set of reasons that reduce performance indicators. The task of improving performance indicators can be solved by preventive measures to refine theoretical material and / or practice-oriented tasks to consolidate knowledge, skills: advancing adjustment of the parameters of the electronic educational environment. Thus, the decision to choose the parameters of the electronic educational environment adapts it to the individual characteristics of students.
На основе обобщенного опыта научно-педагогических работников образовательной организации для каждой учебной дисциплины создаются морфологические таблицы, определяющие соответствие между набором текущих рейтинговых оценок усвоения разделов дисциплины для k-го момента времени и конечным количеством модификаций ЭУМК дисциплины. Морфологические таблицы могут быть представлены в виде предикатной функции, аргументами которой являются сигналы оценки текущих рейтинговых показателей обучающихся, а результатом - код модификации ЭУМК или набор кодов модификаций ЭУМК. Результаты вычисления предикатных функций на основе применения морфологических таблиц позволяют определить для каждого обучающегося индивидуальный набор учебно-методических средств, отвечающих текущему уровню его подготовки и создающих возможность формирования требуемых ФГОС компетенций. Необходимо отметить, что несовпадающим наборам оценок могут соответствовать одинаковые модификации ЭУМК. В тоже время отдельным наборам оценок могут соответствовать несколько модификаций ЭУМК. Указанные свойства электронной образовательной среды используются при формировании текущего набора модификаций ЭУМК с учетом минимальных изменений для обучающегося.Based on the generalized experience of the scientific and pedagogical workers of the educational organization, morphological tables are created for each academic discipline, which determine the correspondence between the set of current rating grades for mastering the discipline sections for the k-th moment in time and the final number of modifications of the EUMC discipline. Morphological tables can be represented as a predicate function, the arguments of which are the signals for evaluating the students' current rating indicators, and the result is an EUMK modification code or a set of EUMK modification codes. The results of calculating predicate functions based on the use of morphological tables make it possible to determine for each student an individual set of educational and methodological tools that meet the current level of training and create the ability to form the required FSES competencies. It should be noted that dissimilar sets of estimates may correspond to the same modifications of EUMK. At the same time, several modifications of EUMK can correspond to individual sets of estimates. The indicated properties of the electronic educational environment are used in the formation of the current set of modifications of the EUMK, taking into account minimal changes for the student.
Все существующие системы оценки успеваемости, включая бально-рейтинговую систему, используют шкалу порядков. В соответствии с указаниями Государственной системы измерений показатели успеваемости в шкале порядков могут характеризоваться модой, медианой, размахом. Рабочие программы дисциплин предусматривают разделение учебного материала на базовый и повышенный уровень подготовки.All existing performance assessment systems, including a point-rating system, use a scale of orders. In accordance with the instructions of the State measurement system, performance indicators in the scale of orders can be characterized by fashion, median, scope. The work programs of the disciplines provide for the division of educational material into a basic and advanced level of training.
Одним из вариантов классификации уровней текущей успеваемости обучающегося является:One of the options for classifying levels of student's current performance is:
- успевающий по профилирующим учебным дисциплинам на базовом уровне подготовки;- Achiever in majors at the basic level of training;
- успевающий по всем учебным дисциплинам на базовом уровне подготовки;- Achiever in all academic disciplines at the basic level of training;
- успевающий по профилирующим учебным дисциплинам на повышенном уровне подготовки;- Achiever in majors in advanced courses;
- успевающий по всем учебным дисциплинам на повышенном уровне подготовки;- Achiever in all academic disciplines at an advanced level of training;
- успевающий по всем учебным дисциплинам на повышенном уровне подготовки и освоивший ряд факультативных модулей.- Achiever in all academic disciplines at an advanced level of training and mastered a number of optional modules.
Подобные классификации показателей успеваемости поддаются формализации на уровне анализа данных вариационного ряда. Пункты классификации отличаются последовательным увеличением медианы - М (центрального значения в отсортированной по возрастанию последовательности оценок) и увеличением нижней границы разброса оценок - r. Указанное обстоятельство позволяет использовать линейную комбинацию медианы и нижней границы разброса оценок для формирования интегрального показателя успеваемости:Such classifications of performance indicators lend themselves to formalization at the level of data analysis of the variation series. The classification points are distinguished by a sequential increase in the median - M (the central value in the sequence of estimates sorted in increasing order) and an increase in the lower boundary of the scatter of estimates - r. This circumstance allows us to use a linear combination of the median and the lower boundary of the scatter of grades to form an integral performance indicator:
R=M*w+r*u,R = M * w + r * u,
где w, u - весовые коэффициенты, учитывающие предпочтения лица, принимающего решение (ЛПР).where w, u are weighting coefficients that take into account the preferences of the decision maker (DM).
Элементы вариационного ряда формируются из описанных выше оценок Тдп, Пдп, Тдбс, Пдбс, Тдпс, Пдпс, Тдби, Пдби, Тдпи, Пдпи. Значения указанных элементов позволяют построить прогноз интегрального показателя успеваемости по модулю учебной дисциплины или дисциплины в целом в зависимости от интервала времени, прошедшего от начального момента наблюдения.The elements of the variational series are formed from the above estimates of Tdp, Pdp, Tdbs, Pdbs, Tdps, Pdps, Tdbi, Pdbi, Tdpi, Pdpi. The values of these elements allow you to build a forecast of the integral indicator of academic performance modulo the discipline or discipline as a whole, depending on the time interval elapsed from the initial moment of observation.
Усвоение теоретических знаний отдельной дисциплины расширяет возможности усвоения теоретических знаний в смежных областях науки. Обретение навыков и умений в ходе выполнения текущих практико-ориентированных заданий ЭУМК создает у обучающихся уверенность в освоении более сложных практических материалов в дальнейшем. Указанные обстоятельства дают основания для междисциплинарного воздействия на обучающихся: наиболее удачная модификация ЭУМК одной из дисциплин, доказавшая свою эффективность, может помочь обучающемуся в освоении подобных проблем другой дисциплины.Mastering the theoretical knowledge of a particular discipline expands the possibilities of mastering theoretical knowledge in related fields of science. Gaining skills during the implementation of current practice-oriented tasks of the EUMC creates confidence among students in the development of more complex practical materials in the future. These circumstances give grounds for interdisciplinary impact on students: the most successful modification of the EUMC of one of the disciplines, which has proved its effectiveness, can help the student in mastering similar problems of another discipline.
Кодировка модификаций ЭУМК разбита на секции и позволяет сгруппировать ЭУМК схожей направленности. В условиях естественных ограничений на увеличение дополнительной нагрузки обучающихся, при необходимости модифицировать несколько ЭУМК одновременно, данное техническое решение предлагает в первую очередь использовать наиболее эффективные модификации ЭУМК.The coding of EUMK modifications is divided into sections and allows you to group EUMK of a similar orientation. In the conditions of natural restrictions on increasing the additional burden of students, if necessary, modify several EUMK at the same time, this technical solution proposes, first of all, to use the most effective modifications of EUMK.
Устройство, реализующее предлагаемый способ описано ниже (Фиг. 1). Устройство ввода-вывода 1 под управлением встроенного микроконтроллера читает файлы электронного журнала с USB флеш-накопителя и формирует сигналы пропорциональные значениям рейтинговых оценок и использованных кодов модификаций ЭУМК. Экстраполятор 2 читает данные с устройства 1 и формирует числовые коды, пропорциональные прогнозным значениям показателя успеваемости с учетом кода текущего варианта модификации ЭУМК, и записывает их в запоминающее устройство 4. Дешифратор 3 формирует набор кодов модификаций ЭУМК, упреждающих реализацию нежелательного варианта прогноза, и также записывает их в запоминающее устройство 4. Экстраполятор 2 повторно читает данные с устройства 1 и формирует числовые коды, пропорциональные прогнозным значениям оценок успеваемости с учетом изменения кода текущего варианта модификации ЭУМК на код варианта модификации ЭУМК, сформированный дешифратором 3 и записывает их в запоминающее устройство 4.A device that implements the proposed method is described below (Fig. 1). An input-
Прогнозы изменения рейтинговых оценок для сформированных кодов модификаций ЭУМК также записываются в запоминающее устройство 4.Predictions of changes in rating ratings for the generated EUMK modification codes are also recorded in the
Контроллер 6 считывает данные запоминающего устройства и, при наличии такой возможности, группирует ЭУМК схожей направленности и выбирает наиболее эффективную модификацию ЭУМК. Для отобранных наборов модификаций контроллер формирует сигналы, пропорциональные линейной комбинации медианы и нижней границы разброса прогноза рейтинговых оценок. Информация о предлагаемых модификациях ЭУМК, прогнозах изменения показателей успеваемости при их использовании и вариантах модификации ЭУМК выводится на устройство отображения. Устройство отображения 5 - сенсорный LCD экран под управлением видеоконтроллера отображает на экране лучшие решения по выбору параметров электронной образовательной среды. ЛИР отмечает на экране свой выбор набора модификаций ЭУМК для дальнейшего использования. Под лучшими решениями здесь понимается: минимальные изменения текущего набора модификаций ЭУМК, обеспечивающие максимальное значение прогноза результирующего показателя успеваемости.The
Контроллер 6 считывает коды выбранного набора модификаций ЭУМК из запоминающего устройства 4 и записывает их в виде файла на USB флеш-накопитель 1 для использования в образовательном процессе.
Источники информации, принятые во внимание:Sources of information taken into account:
1. Патент РФ №2522693 кл. G06F 17/00 (2006.01), 2012 г.1. RF patent No. 2522693 class. G06F 17/00 (2006.01), 2012
2. Патент РФ №2214624 кл. G06F17/00, G06N7/06, 2002 г.2. RF patent No. 2214624 class. G06F17 / 00, G06N7 / 06, 2002
3. Патент РФ №113386 U1 кл. G06F17/00 (2006.01), 2011 г.3. RF patent No. 1133386 U1 class. G06F17 / 00 (2006.01), 2011
4. Бродунов А.Н., Руденко Ю.С. Создание фондов оценочных средств по учебной дисциплине как условие компетентностно-ориентированной модели обучения // Мир образования - образование в мире. 2014. №2. С. 140-148.4. Broadunov A.N., Rudenko Yu.S. The creation of funds for educational tools as a condition of a competency-based model of learning // The world of education - education in the world. 2014. No2. S. 140-148.
5. Руденко Ю.С. О роли кейс-метода в формировании компетенций у выпускников вузов // В сборнике: Инновационное развитие России: условия, противоречия, приоритеты. Материалы IX Международной научной конференции. В 3-х частях. Ответственные редакторы Ю.С. Руденко, А.В. Семенов. 2013. С. 178-183.5. Rudenko Yu.S. On the role of the case-method in the formation of competencies among university graduates // In the collection: Innovative development of Russia: conditions, contradictions, priorities. Materials of the IX International Scientific Conference. In 3 parts. Responsible editors Yu.S. Rudenko A.V. Semenov. 2013.S. 178-183.
6. Бочков В.Е., Валентинов В.А., Руденко Ю.С., Солоницын В.А. Управление качеством деятельности распределенного вуза: формирование современной системы менеджмента качества и предпосылки достижения университетского статуса, В сборнике: Образование-экономика-право: процессы трансформации и критерии эффективности. Материалы VII Международной научной конференции. 2011. С. 234-239.6. Bochkov V.E., Valentinov V.A., Rudenko Yu.S., Solonitsyn V.A. Quality management of a distributed university: the formation of a modern quality management system and prerequisites for achieving university status. In the collection: Education-Economics-Law: transformation processes and performance criteria. Materials of the VII International Scientific Conference. 2011.S. 234-239.
7. Бочков В.Е., Кобиашвили Н.А., Попова С.В., Руденко Ю.С. Эпистемологичекая квалиметрия и педагогическая квалитология как новый методологический базис для управления знаниями и обеспечения гарантий качества образовательного процесса в современной информационно-образовательной среде вуза, В сборнике: Образование-экономика-право: процессы трансформации и критерии эффективности, Материалы VII Международной научной конференции. 2011. С. 449-452.7. Bochkov V.E., Kobiashvili N.A., Popova S.V., Rudenko Yu.S. Epistemological qualimetry and pedagogical qualitology as a new methodological basis for knowledge management and guaranteeing the quality of the educational process in the modern information and educational environment of a university, in: Education-Economics-Law: Transformation Processes and Performance Criteria, Materials of the VII International Scientific Conference. 2011.S. 449-452.
8. Федеральный закон РФ №102-Ф3 Об обеспечении единства измерений. - М.: Российская газета, 02.07.08.8. Federal Law of the Russian Federation No. 102-F3 On ensuring the uniformity of measurements. - M .: Russian newspaper, 07/02/08.
9. РМГ 83-2007 ГСИ. Государственная система измерений. Шкалы измерений. Термины и определения. - М.: Стандартинформ, 2008.9. RMG 83-2007 GSI. State system of measurements. Scales of measurements. Terms and Definitions. - M .: Standartinform, 2008.
Claims (7)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017136141A RU2669508C1 (en) | 2017-10-12 | 2017-10-12 | Method of automated formation of decisions on electronic education parameters selection |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017136141A RU2669508C1 (en) | 2017-10-12 | 2017-10-12 | Method of automated formation of decisions on electronic education parameters selection |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2669508C1 true RU2669508C1 (en) | 2018-10-11 |
Family
ID=63862294
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017136141A RU2669508C1 (en) | 2017-10-12 | 2017-10-12 | Method of automated formation of decisions on electronic education parameters selection |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2669508C1 (en) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20010049087A1 (en) * | 2000-01-03 | 2001-12-06 | Hale Janet B. | System and method of distance education |
| RU2214624C2 (en) * | 2002-01-08 | 2003-10-20 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого | Device for simulating decision taking process |
| US20040248074A1 (en) * | 2003-03-17 | 2004-12-09 | Saga University | Distance education system |
| CN101105854A (en) * | 2007-08-23 | 2008-01-16 | 上海交通大学 | Students state on-line detection method based on decision-making tree remote-education environment |
| RU113386U1 (en) * | 2011-10-04 | 2012-02-10 | Открытое акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (ОАО "Российские космические системы") | DECISION MAKING SUPPORT SYSTEM FOR REMOTE TRAINING SYSTEM OF SPECIALISTS IN THE FIELD OF GLONASS USER NAVIGATION EQUIPMENT |
| RU2522693C2 (en) * | 2012-09-03 | 2014-07-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Оренбургский государственный университет" | Apparatus for decision support based on cooperative games |
-
2017
- 2017-10-12 RU RU2017136141A patent/RU2669508C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20010049087A1 (en) * | 2000-01-03 | 2001-12-06 | Hale Janet B. | System and method of distance education |
| RU2214624C2 (en) * | 2002-01-08 | 2003-10-20 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого | Device for simulating decision taking process |
| US20040248074A1 (en) * | 2003-03-17 | 2004-12-09 | Saga University | Distance education system |
| CN101105854A (en) * | 2007-08-23 | 2008-01-16 | 上海交通大学 | Students state on-line detection method based on decision-making tree remote-education environment |
| RU113386U1 (en) * | 2011-10-04 | 2012-02-10 | Открытое акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (ОАО "Российские космические системы") | DECISION MAKING SUPPORT SYSTEM FOR REMOTE TRAINING SYSTEM OF SPECIALISTS IN THE FIELD OF GLONASS USER NAVIGATION EQUIPMENT |
| RU2522693C2 (en) * | 2012-09-03 | 2014-07-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Оренбургский государственный университет" | Apparatus for decision support based on cooperative games |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Jacob et al. | What's in a rating? | |
| Gunn | The UK Teaching Excellence Framework (TEF): The development of a new transparency tool | |
| Arango et al. | Commodity cycles, a function of market complexity? Extending the cobweb experiment | |
| Bulut et al. | An intelligent recommender system for personalized test administration scheduling with computerized formative assessments | |
| Deffinika et al. | Higher education and training towards global competitiveness and human development in indonesia | |
| Hannay | Benefit/Cost-Driven Software Development: With Benefit Points and Size Points | |
| RU2669508C1 (en) | Method of automated formation of decisions on electronic education parameters selection | |
| Tanvir et al. | Exploring the Importance of Factors Contributing to Dropouts in Higher Education over Time. | |
| Raza et al. | A new pair of watchful eyes for students in online courses | |
| Cadavid | Continuous delivery pipelines for teaching agile and developing software engineering skills | |
| Mahmood et al. | Implementation of total quality management in higher education: An evaluation of the results achieved by the public and private universities | |
| RU2647249C2 (en) | Method for conrolling educational process on basis of student competence evaluation | |
| Culligan et al. | Veap: A visualisation engine and analyzer for press# | |
| Bagdonas et al. | Use of simulation and gaming to enhance entrepreneurship | |
| Phillips et al. | Identifying student team leaders and social loafers in a first-year engineering cornerstone robotics design project | |
| Kataev et al. | Avatar-Based and Automated Testing System for Quality Control of Student Training: Using Neuron Natural and Artificial Technology Platform Triple H | |
| Muindi | Influence of monitoring and evaluation on performance of county funded social development projects in Makueni County, Kenya | |
| Dulekgurgen et al. | Follow-up on assessment of student outcomes by senior-year design project and continuing to improve by performance indicator breakdown-based assessment | |
| Jacob et al. | Monitoring and Evaluation of Education in Nigeria: Challenges and Ways Forwards | |
| Bulent | Cell phone usage and metacognitive awareness | |
| Phongphanich et al. | An Internet-based Student Admission Screening System utilizing Data Mining | |
| Sebayang | Application of Profile Matching in Employee Recruitment (Case Study of CV. Tira Gemilang) | |
| Roden | Learning by doing: An in-class exercise of the treasury auction market | |
| Susanto | The Influence of Compensation, Work Environment and Employee Characteristics on Organizational Commitment and Teacher Performance at Wachid Hasyim 1 Vocational High School Surabaya | |
| Panwar et al. | Keeping Teams in the Game: Predicting Dropouts in Online Problem-Based Learning Competition |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20191013 |