Авторы
- Ярмахов Борис Борисович кандидат философских наук, доцент
- Зайцев Алексей Иванович доктор философских наук
Аннотация
В статье представлены результаты исследования, направленного на изучение эффективности использования систем адаптивного обучения в подготовке
школьников к сдаче экзаменов ГИА по математике. В выборку вошли 4012 учащихся из 19 регионов РФ, принимавших участие в проекте «Готовим к ГИА с искусственным интеллектом» в 2023 году. В качестве основного инструмента оценки эффективности использовался коэффициент Каппа Коэна для контрольной и экспериментальной выборок, рассчитываемый на данных цифрового следа, собранного на платформе адаптивного обучения. Проведенный анализ показал, что систематическое использование платформы адаптивного обучения в подготовке к сдаче экзамена ГИА по математике дает стабильный прирост в баллах, вычисляемый по разнице между результатами пробного и итогового экзаменов. Размер эффекта использования системы адаптивного обучения у школьников при подготовке к сдаче экзамена ОГЭ составил 0,21 пункта, к сдаче базового экзамена ЕГЭ — 0,25 и профильного экзамена ЕГЭ — 0,15 пунктов. Таким образом, получило подтверждение предположение о том, что эффективность системы адаптивного обучения может быть оценена на основе коэффициента Каппа Коэна на материале итоговых государственных экзаменов.
Как ссылаться
Ярмахов, Б. Б. & Зайцев, А. И. (2024). ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ШКОЛЬНИКОВ К ЭКЗАМЕНАМ ГИА ПО МАТЕМАТИКЕ , № 1 (67), 124. https://doi.org/10.25688/2072-9014.2024.67.1.12
Список литературы
1.
1. Paladines J. A systematic literature review of intelligent tutoring systems with dialogue in natural language / J. Paladines, J. A Ramirez // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 246–267.
2.
2. Taylor D. L. Personalized and adaptive learning. / D. L. Taylor, M. Yeung, A. Z. Bashet // Innovative Learning Environments in STEM Higher Education: Opportunities, Challenges, and Looking Forward. 2021. P. 17–34.
3.
3. Katsaris I. Adaptive e-learning systems through learning styles. A review of the literature / I. Katsaris, N. Vidakis // Advances in Mobile Learning Educational Research. 2021. Vol. 1 (2). P. 124–145.
4.
4. Shute V. J. Adaptive e-learning / V. J. Shute, B. Towle // Educational Psychology. American Psychological Association. 2018. Р. 105–114.
5.
5. Гальперин П. Я. К теории программированного обучения / П. Я. Гальперин. М.: Знание, 1967. 44 с.
6.
6. Вайнштейн Ю. В. Педагогическое проектирование персонализированного адаптивного предметного обучения студентов вуза в условиях цифровизации: дис. … д-ра пед. наук / Ю. В. Вайнштейн. Красноярск, 2021. 425 с.
7.
7. Barria-Pineda J. Augmenting digital textbooks with reusable smart learning content: solutions and challenges / J. Barria-Pineda, A. B. Narayanan, P. Brusilovsky // Proceedings of the Fourth International Workshop on Intelligent Textbooks. 2022. Vol. 3192. P. 77–91.
8.
8. Brusilovsky P. AI in education, learner control, and human-AI collaboration / P. Brusilovsky // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2023. August. P. 1–4.
9.
9. Implementation of adaptive learning at higher education institutions by means of Moodle LMS / N. Morze [et al.] // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1840, № 1. P. 12–62.
10.
10. Howard L. Adaptive blended learning environments / L. Howard, Z. Remenyi, G. Pap // International Conference on Engineering Education. 2006. P. 23–28.
11.
11. Ярмахов Б. Б. Параметры готовности учителей к использованию адаптивных цифровых учебников в обучении / Б. Б. Ярмахов // Педагогическая инноватика и непрерывное образование в XXI веке: сборник научных трудов I Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Киров: Вятский ГАТУ, 2023. С. 224–227.
12.
12. Mitrovic A. Intelligent tutors for all: constraint-based modeling methodology, systems and authoring / A. Mitrovic, B. Martin, P. Suraweera // IEEE Intelligent Systems. 2007. Vol. 22 (4). P. 38–45.
13.
13. Шмуклер А. И. Параметры оценки эффективности использования адаптивных систем в образовании / А. И. Шмуклер, Б. Б. Ярмахов // Педагогическая инноватика и непрерывное образование в XXI веке: сборник научных трудов I Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Киров: Вятский ГАТУ, 2023. С. 214–217.
14.
14. VanLehn K. The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems / K. VanLehn // Educational Psychologist. 2011. Vol. 46 (4). P. 197–221.
15.
15. Hattie J. Visible Learning for Teachers: Maximizing Impact on Learning / J. Hattie. London: Routledge, 2012. 267 p.
16.
16. Hubalovsky S. Assessment of the influence of adaptive e-learning on learning effectiveness of primary school pupils / S. Hubalovsky, M. Hubalovska, M. Musilek // Computers in Human Behavior. 2019. P. 691–705.
17.
17. Ghergulescu I. Learning effectiveness of adaptive learning in real world context / I. Ghergulescu, C. Flynn, C. O. Sullivan // EdMedia: World Conference on Educational Media and Technology. 2016. P. 1385–1390.
18.
18. Kulik J. A. Effectiveness of intelligent tutoring systems: a meta-analytic review / J. A. Kulik, J. D. Fletcher // Review of Educational Research. 2016. Vol. 86 (1). P. 42–78.
19.
19. VanLehn K. The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems / K. VanLehn // Educational Psychologist. 2011. Vol. 46 (4). P. 197–221.