Модели, методы и программные средства управления данными цифровых образовательных сред тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Абрамский Михаил Михайлович

• Абрамский Михаил Михайлович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Абрамский Михаил Михайлович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СРЕД

1.1. Подходы к определению цифровой образовательной среды

1.2. Данные цифровых образовательных сред

1.2.1. Цифровые портреты пользователей

1.2.2. Образовательные программы

1.3. Требования к функциональности управления данными в ЦОС

1.4. Существующие инструменты работы с данными цифровых образовательных сред

1.5. Выводы по главе

ГЛАВА 2. КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТИПОВ ДАННЫХ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СРЕД

2.1. Систематизация понятия гибкости работы для ЦОС

2.2. Общий подход к моделированию типов в ЦОС

2.3. Особенности моделирования цифровых портретов

2.4. Онтологическое моделирование образовательных программ

2.5. Выводы по главе

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ СБОРА, КЛАССИФИКАЦИИ И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СРЕД

3.1. Методы, модели и алгоритмы сбора данных

3.1.1. Сбор данных из внешних источников

3.1.2. Инструменты тестирования как способ сбора данных для ЦОС

3.2. Модели рекомендаций в ЦОС

3.3. Методы и алгоритмы построения индивидуальных образовательных

программ в ЦОС

3.3.1. Методы и алгоритмы подбора целевой ОП для обучающегося

3.3.2. Рекомендация дополнительных модулей и компетенций для индивидуальной ОП

3.3.3. Рекомендация возможных преподавателей и сокурсников

3.3.4. Сравнительный анализ разработанных методов и алгоритмов с другими подходами

3.4. Выводы по главе

ГЛАВА 4. АРХИТЕКТУРА И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ КОМПЛЕКСА УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СРЕД

4.1. Архитектура программного комплекса

4.1.1. Выбор архитектурного шаблона

4.1.2. Подход к API

4.2. Выбор модели данных

4.3. Реализация серверной части комплекса

4.3.1. Базовые сущности ЦОС

4.3.2. Реализация моделирования типов элементов ЦОС

4.3.3. Реализация работы с цифровыми портретами

4.3.4. Реализация сервисов сбора данных

4.3.5. Реализация работы с образовательными программами

4.4. Интерфейс и особенности реализации клиентской части

4.5. Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы

Список иллюстраций

Список таблиц

Словарь терминов

Приложение А. Типовые элементы цифровых портретов

Приложение Б. Фрагмент типовой онтологии 8иЬ^?еНоо1, описывающий проектирование образовательных программ

Приложение В. Справка о внедрении результатов исследования, полученных в диссертации

Приложение Г. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели, методы и программные средства управления данными цифровых образовательных сред»

ВВЕДЕНИЕ

Сфера образования во все времена была важнейшей частью деятельности человека, оставаясь в течение длительного времени достаточно консервативной областью. Однако за последние несколько десятилетий бурный рост использования инфокоммуникационных технологий, 4-я промышленная революция и наступающая эра цифровой экономики продиктовали мировому образованию необходимость существенных трансформаций. В настоящее время образовательная организация, которая хочет быть конкурентоспособной на мировом рынке, должна отвечать на глобальные вызовы, связанные с новым технологическим укладом. Международная инициативная группа Global Education Futures1 в своих работах [1-3] в качестве таких вызовов отмечает:

• быстрорастущий характер изменений;

• глобальное использование инфокоммуникационных технологий;

• трансформации производства и экономики под влиянием технологий 4-й промышленной революции;

• повышение ценности человеческого капитала;

• быстроустаревающий характер знаний, навыков и компетенций в профессиональной сфере.

Ответом сферы образования на указанные вызовы стало появление новых концепций, моделей, технологий, систем, платформ и инструментов, работа по внедрению которых является одной из самых старых и трудоемких задач, не теряющей актуальности и в настоящее время. Отдельно можно выделить следующие подходы и концепции [4, 5]:

• онлайн и смешанное обучение;

• индивидуализация, персонализация и адаптивность обучения и образования;

1 Global Education Futures Initiative. - URL: http://www. globaledufutures.org/.

• интеллектуализация информационных образовательных систем и инструментов;

• мобильное обучение и мобильность образования;

• цифровая аналитика в образовательной деятельности.

В программах и дорожных картах развития образования, разрабатываемых в Российской Федерации, также уделяется большое внимание ответам системы отечественного образования на глобальные вызовы. Концепция Федеральной целевой программы развития образования в РФ одной из важных задач называет «индивидуализацию образовательных траекторий с учетом личностных свойств, интересов и потребностей обучающегося» [6].

Федеральным Законом №122 от 2 мая 2015 г. «Об обязательном использовании профессиональных стандартов при установлении требований к профессиональным компетенциям выпускников» введены новые образовательные стандарты, которые включают в себя компетенции профильных профессиональных стандартов [7, 8].

Указ Президента Российской Федерации «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» от 07.05.2018 № 204 [9] содержит задачи:

• модернизации профессионального образования, в том числе посредством внедрения адаптивных, практико-ориентированных и гибких образовательных программ;

• формирования системы непрерывного обновления работающими гражданами своих профессиональных знаний и приобретения ими новых профессиональных навыков, включая овладение компетенциями в области цифровой экономики.

Очевидным является факт, что упомянутые задачи невозможно решить вручную. Требуется внедрение в сферу образования специальных информационных систем, платформ и инструментов, использование которых в образовательном процессе должно стать обязательным, естественным и неотделимым от него.

Информационные системы в образовании (далее - ИОС) начали применяться с середины XX века и прошли эволюцию от простых обучающих приложений и информационных сайтов до сложных программных комплексов. Национальный исследовательский центр образования в колледжах и университетах несколько лет публикует так называемый «Технологический ландшафт высшего образования» -перечень используемых технологических продуктов на разных этапах жизненного цикла обучения [10, 11]. Среди более 300 наименований различных ИОС упомянуты системы управления образованием (LMS) и контентом (CMS), платформы онлайн-курсов и проверки знаний, платформы хранения информации об обучающихся, создания электронного портфолио, отслеживания достижений и поддержки актуальности навыков, а также системы создания учебных планов и рабочих программ.

Несмотря на востребованность информационных систем в образовании, ряд публикаций [12-15] указывает на недостаточную гибкость их работы, поскольку ИОС заставляют своих пользователей работать по заранее заложенным процессам с фиксированными форматами данных, что снижает степень индивидуализации и вариативности подходов к организации обучения. Это, в свою очередь, влечет за собой снижение количества пользователей данных систем и нежелание участников образовательного процесса переходить на них. Например, в исследовании [12] 2017 года, в котором участвовало более 43 тысяч студентов из 124 вузов 10 стран мира, было установлено, что, несмотря на хорошие технологические навыки, большое количество преподавателей мало использует цифровые инструменты в образовательном процессе.

Одной из причин недостаточной гибкости функционирования ИОС является реализуемый ими способ работы с собственными данными: большинство современных приложений и информационных систем [16], в том числе в области образования, хранит информацию в базах данных (БД), спроектированных в реляционной модели, предложенной Коддом в 1970 году [17]. Базы данных девяти самых

популярных на сегодняшний день информационных систем управления обучением с открытым исходным кодом [18-26] реализованы в классической реляционной модели. Например, на рис. 0.1 можно видеть фрагмент описания таблиц реляционной базы данных LMS Moodle, хранящих информацию о курсах.

31 coLtrse_ sections т

M BIGINT(1t) course BIGINTf 1 С) section BIGINTf 10) О name VARCHAR[255) О summary LDNGTEXT

surnrnaryforrnat TIN VINT(£j О sequence LDNGTEXT

visible TINVINTf 1) О availability LONGTEXT timemedified BIGINTf 1С)

\J_

3 course_calegor[es

id BIGINTf 10) name VAR CHAR (255) O id number VARCHARfltt) O description LDNGTEXT descript ¡enfermât TIN VINTÎ2) parent BIGINTf 10) sortorder BIGINTf! 0) cours ecount BIGINT(10) visible TIN VINTf 1) vlsibleold TINVINTM) timemedified BIGINTf 10) depth BIGINTf It) path VARCHAR(255) O theme VARCHARÎ50)

3 course

id BIGINTf 1С) category BIGINTf It) sortorder BIGINT(IO) О fu I In am e VAR С HAR (254)

shertn arme VARCHAR(255) О id n u m ber VA R СНА R Ç1 CO) О summary LDNGTEXT s u m m aryfe rm at Tl N VI NT(2) fermât VAR С HAR (21) s lunvg rade-s Tl NY I NT(2) news item = MEDIUM I NTf 5) startdate BIGINTf 10) enddate BIGINTf 1С) marker BIGINTf It) ma>bytes BIGINTf 1С) legacyfiles SMALLINTÎ4) showrepcrts SMALLINTÎ4) visible TINYINTM) visibleold TIN VINTf 1 ) groupmodc SMALLINT[4) g re u pmcd efc re e SM ALLINTÎ4) default-grouping BIGINTf 10) О la па VA RC HAR (Эй) О с alend arty ре VAR С HAR fît)

hi"

3 coLtrse_formal options

id BIGINTf It) ccurseid BIGINTf It) О fermât VAR С HAR (21) secticnid BIGINTf It) О name VARCHARMO-t) О value LDNGTEXT

,4

3 course_ module s

id BIGINTf It) course BIGINTf 11) module BIGINTf 1С) in stance BIGINTÎ10) section BIGINTÎ10) О id number VARCHARflOO) added BIGINTf 1С) score SMALLINTÎ4) indent MEDIUM I NTf 5) visible TIN VINTf 1) v isi Ыес ncc и rs epa-g e Tl N VI NTf 1 ) visiblecld TINVINT(I) arcupmcde SMALLINTÎ4) grcupingid BIGINTf It) completion TINVINTÎ1) О oc m plet io ng rad eitem n и m ber ВI Gl NTf 10) com plet ienview TIN VINTf 1 ) со m plet ion expected BIG I NTf It) shcwdescription TINVINTf 1 ) ■0 availability LONGTEXT

deletion in progress TIN VINTil )

Рисунок 0.1 - Фрагмент БД LMS Moodle, хранящий информацию о курсах

2 По данным сервиса подбора программного обеспечения capterra.com и портала elearningindustry.com, посвященного электронному обучению.

3 Источник: http://www.examulator.com/er/components/course.html.

Для реляционных БД свойственно жесткое задание схемы данных [27], требующее в случае изменений доработки программного кода и выполнения трудоемких операций миграций схемы и данных. В реляционной модели сущность жестко задается табличной структурой. Это не позволяет создавать в одной ИОС нескольких наборов атрибутов для одной и той же сущности, в том числе определять перечень требуемых атрибутов динамически. Данная особенность, с одной стороны, означает потенциальную избыточность в использовании ИОС4, с другой стороны, не позволяет динамически добавлять в ИОС новые данные в форматах, не заложенных изначально в ее БД.

Данный факт затрудняет процесс внедрения новых подходов в образовании, в частности, в направлении индивидуализации. В профильной научной литературе утверждается, что в контексте индивидуализации (в том числе в информационных системах) важно обращать внимание на все сведения о студентах [1, 5, 28, 29] (то есть, как минимум хранить их в БД ИОС). Однако большинство ИОС не имеет поддержки динамического добавления новых форматов для хранения таких новых данных, к которым относятся, например, психофизиологические характеристики, данные социальных сетей, достижения, интересы и др.

Несомненно, актуально решение задачи обеспечения требуемой гибкости нового поколения ИОС - цифровых образовательных сред (ЦОС), представляющих собой комплексы интеллектуальных информационных решений, систем и средств, содействующих повышению эффективности и качества образования, индивидуализации, персонализации и адаптивности обучения, самореализации всех участников образовательного процесса, а также сокращению ручного труда в задачах проектирования и управления образовательной деятельностью. Цифровые образовательные среды и родственные им концепции рассмотрены с разных позиций в работах [28, 30-36]. Можно выделить следующие важные требования к ЦОС:

4 7 ЬМ8 М1$1аке5 То Avoid (https://elearningindustry.com/7-lms-mistakes-avoid) - 2016.

1. ЦОС реализует моделирование пользователя - представление его данных в форме, отражающей текущее его состояние в терминах среды - например, общий уровень компетенций, статус обучения и т. п.;

2. ЦОС включает в себя инструменты управления знаниями, индивидуальными траекториями, образованием в целом, а также инструменты сбора и анализа данных;

3. ЦОС анализирует потребности обучающегося, предлагая сценарии его дальнейшего развития.

Важно подчеркнуть, что перечисленные источники рассматривают ЦОС либо концептуально [28, 30, 34], либо как одну или несколько продвинутых ИОС [32, 33, 36], все равно использующих реляционную модель в работе с данными. При этом, если все же рассматривать ЦОС как программный комплекс, вопрос обеспечения гибкости в контексте перечисленных требований остается открытым. Для реализации требуемого уровня гибкости необходимо разработать новые подходы, модели и методы работы с данными в ЦОС. Гибкость работы с данными должна быть реализована с помощью динамического моделирования форматов и типов, разрешенных в ЦОС. Также возможно применение нереляционных (NoSQL) моделей, зарекомендовавших себя в качестве реальной альтернативы реляционным базам в контексте гибкости к изменениям схемы данных.

Несмотря на то, что моделирование пользователей в ИОС является исследованным направлением [37-43], в рамках настоящей работы предложено построение новых подходов к представлению пользовательских данных в ЦОС, удовлетворяющих указанным требованиям и, кроме того, отвечающим на вопросы о механизмах сбора и классификации данных для таких представлений.

Согласно требованиям 2 и 3, в ЦОС должна быть реализована индивидуализация образовательной программы под конкретного обучающегося. Это означает необходимость создания программных инструментов сопоставления пользовательских представлений с данными образовательных программ и решения соответствующих задач формирования персонализированного набора изучаемых мо-

дулей и получаемых компетенций, а также подбора потенциальных однокурсников и преподавателей.

Задачи индивидуализации образовательных программ чаще всего решаются в контексте генерации индивидуальных образовательных траекторий. Построение траекторий в ИОС различной направленности было реализовано в работах [14, 15, 44-47]. В настоящей работе будет использован термин индивидуальная образовательная программа (далее - ИОП), подчеркивая рассмотрение данной сущности именно с точки зрения ее программной генерации с помощью специальных средств, а не с точки зрения процесса обучения. Термин «индивидуальная траектория» будет использован в разделе, посвященном сравнительному анализу функциональности разработанных в диссертации алгоритмов построения ИОП относительно других решений.

С точки зрения программной реализации важным представляется исследование подходящего архитектурного шаблона, не противоречащего указанным требованиям гибкости и учитывающего специфику работы с данными. Также стоит отметить, что использование визуальных форм представления данных (графов, диаграмм, схем) поднимает вопрос о разработке специального интерфейса для работы с данными в ЦОС.

Все это обуславливает актуальность выбранного направления исследований. В связи с этим в рамках настоящей диссертации представлено комплексное решение поставленных задач разработки подходов, моделей, методов и алгоритмов управления данными в цифровых образовательных средах.

Объектом исследований диссертации являются данные цифровых образовательных сред.

Предметом исследования является программная реализация гибких и эффективных механизмов управления данными в цифровых образовательных средах.

Целью диссертации является разработка подходов, моделей, методов и алгоритмов управления данными в цифровых образовательных средах.

Для достижения цели диссертации были решены следующие задачи:

• спроектировать модели представления ключевых сущностей БД ЦОС, удовлетворяющие условиям гибкости и требованиям к ЦОС, а также интерфейс и архитектуру программного комплекса для работы с данными;

• разработать эффективные методы сбора и классификации данных для моделей представления пользователей, модели и методы программной индивидуализации образовательных программ, а также реализующие их алгоритмы;

• продемонстрировать принципиальную возможность программной реализации предложенных моделей, методов и алгоритмов.

Методы исследования, использованные при написании диссертации, -теоретические методы (абстрагирование, анализ и синтез) и методы эмпирического исследования (методы наблюдения, сравнения, опросов). Также использованы методы теории программирования, графов, баз данных и знаний.

На защиту выносятся:

1. Подход к управлению данными ЦОС через онтологическое моделирование типов данных.

2. Методы сбора и динамической классификации данных для разработанных моделей, а также методы и алгоритмы индивидуализации образовательных программ.

3. Подход к реализации динамического моделирования типов и организации хранения данных этих типов в единой графовой базе данных

4. Интерфейс, архитектура и программная реализация ключевых компонентов программного комплекса для работы с данными в ЦОС.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Предложен новый подход к управлению данными в ЦОС, включающий введение дополнительного программного слоя, реализующего конструирование типов элементов и связей для моделирования пользователей и

образовательных программ с помощью инструмента онтологий. Устранена привязка к жесткому заданию схемы данных и обеспечен переход к гибкому моделированию сущностей, позволяющему варьировать содержимое, структуру и степень детализации данных в рамках одной ЦОС.

2. Впервые предложен подход к реализации динамического моделирования типов и организации хранения данных этих типов в единой графовой базе данных, для чего разработаны соответствующие методы, модели и инструменты.

3. Разработан комплексный метод сбора данных для представлений пользователей, основанный на настраиваемой конечно-автоматной модели адаптивного тестирования и сборе данных из внешних источников (текстовые документы, анкеты, данные социальных сетей). Реализована автоматическая интерпретация полученных данных в терминах разработанной модели пользователя.

4. Предложены методы и алгоритмы индивидуализации образовательных программ, которые не зависят от конкретных форматов представлений пользователей и программ. Разнообразие форматов цифровых портретов и образовательных программ учтено при адаптации механизмов колла-боративной фильтрации для рекомендации целевой образовательной программы, изучаемых модулей, потенциальных сокурсников и преподавателей, для чего использованы средства обработки текстов на естественном языке.

Практическая значимость результатов диссертации

Результаты диссертации могут быть внедрены в организации как академического, так и корпоративного образования. В силу возможностей разработанных подходов к моделированию типов элементов ЦОС, такие организации смогут задавать собственные форматы моделей пользователей и образовательных программ.

Подходы, модели, методы и алгоритмы, разработанные в рамках диссертации, могут быть использованы в дальнейшем различными группами разработчиков для создания собственных цифровых образовательных сред.

Поскольку работа с данными в ЦОС спроектирована в микросервисной архитектуре, допускается возможность внедрения ее отдельных модулей, к примеру, модуля создания адаптивных тестов или модуля проектирования образовательных программ.

Апробация результатов диссертационного исследования

Результаты выполненной работы были представлены на следующих конференциях и семинарах:

• Международная интернет-конференция «Информационные технологии в исследовательском пространстве разноструктурных языков» (2016, 2017, 2018);

• Международная научно-практическая конференция «Цифровое образование. 21 век» (2018);

• VIII Международная научно-практическая онлайн-конференция «VRME-2018: Виртуальная реальность современного образования»;

• III Международная школа-конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Материалы и технологии XXI века» (2018);

• VIII Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в образовании и науке» (ИТОН - 2018);

• Семинары по тематике «Smart University» кафедры программной инженерии Высшей школы ИТИС КФУ 2017-2019 гг.;

• XI Международная научная конференция «Электронная Казань - 2019»;

• Итоговая научная конференция КФУ (2017).

Основные публикации по теме диссертации. Результаты диссертационной работы отражены в следующих публикациях:

Публикации в журналах из перечня ВАК:

1. Абрамский, М.М. Управление данными в современных цифровых образовательных средах / М.М. Абрамский // Информационное общество. - 2019. -№ 1-2. - С. 79-90.

2. Абрамский, М.М. Сравнительный анализ использования реляционных и графовых баз данных в разработке цифровых образовательных систем / М.М. Абрамский, Т.И. Тимерханов // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. - 2018. - Т. 16. - № 4. -С. 5 - 12.

Абрамским М.М. предложены подход к использованию графовых баз данных при реализации цифровых образовательных систем, гипотеза о преимуществе графовой модели данных над реляционной в контексте данной задачи, а также инварианты цифровых образовательных систем, на которых гипотезу можно было проверить. Тимерхановым Т.И. реализованы тестовые примеры, иллюстрирующие справедливость предложенной гипотезы.

3. Абрамский, М.М. Онтологический подход к проектированию образовательных программ в цифровых средах / М.М. Абрамский, А.М. Циммерман, А.А. Альмухаметова, Д.Т. Алтынбаева // Научно-техническая информация. Серия 2. Информационные процессы и системы. - 2019. - № 3. - С. 14-20.

Абрамским М.М. предложен онтологический подход к проектированию образовательных программ, разработана типовая архитектура системы проектирования. Остальными авторами разработаны три онтологии для трех видов проектирования образовательных программ, которые были воплощены в системе проектирования в виде модулей.

Переводная версия публикации опубликована в журнале Automatic Documentation and Mathematical Linguistics, включенного в международные системы цитирования Springer, WoS (ESC) и перечень ВАК: Abramskiy, M.M. An Ontological Approach to Education Program Design in Digital Environments / M.M. Abramskiy,

A.M. Tsimmerman, A.A. Almukhametova, D.T. Altynbaeva // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. - 2019. - Vol. 53. - No. 2. - P. 64-70.

Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ

4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018663522. Программный комплекс для проектирования настраиваемых онтологических баз знаний образовательных программ и их компонентов / М.М. Аб-рамский, Д.Т. Алтынбаева, А.А. Альмухаметова, А.М. Циммерман - Заявка № 2018660594. Дата поступления 04 октября 2018 г. Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 30 октября 2018 г.

Абрамским М.М. осуществлена формализация предметной области в виде обобщенной онтологии системы и разработана общая архитектура программного комплекса. Остальными авторами осуществлены технические реализации конкретных онтологий проектирования в соответствующих модулях программного комплекса.

Публикации, индексируемые в РИНЦ:

5. Абрамский, М.М. Генерация индивидуальных образовательных траекторий и расписания обучения в парадигме индивидуализации образования / М.М. Абрамский, Э.Ф. Батырова, А.Р. Марданова, Т.А. Ахметзянова // Электронные библиотеки. - 2018. - Т. 21. - №3-4. - С. 129-145.

Абрамским М.М. предложены механизмы программной индивидуализации и модели соответствия портретов обучающихся и преподавателей, а также разработал общую архитектуру, остальными авторами осуществлена реализация функциональности формирования списка рекомендуемых курсов и компетенций, сбора пожеланий к обучению и генерации расписания.

6. Абрамский, М.М. Механизмы совместного использования реляционных и нереляционных баз данных в веб-фреймворках/ Т.И. Тимерханов, М.М. Абрамский // Ученые записки Института социальных и гуманитарных знаний. - Казань: Юниверсум, 2019. - № 1(17). - С. 617-622.

Абрамский М.М. предложил подход к комбинированному использованию баз данных различных моделей в фреймворке Django. Тимерханов Т.И. осуществил программную реализацию.

7. Абрамский М.М. Архитектура обучающих приложений с достоверной оценкой знаний и визуальным проектированием сценариев тестирования в концепции Microleaming // М.М. Абрамский, А.Р. Москиева, Р.Р. Нигматуллина // Электронные библиотеки. - 2018. - Т. 21. - №3-4. - С. 288-300.

Абрамским М.М. предложена модель проектирования адаптивных тестов для оценки знаний обучающегося с возможностью их визуального проектирования, остальными авторами разобраны вопросы достоверности оценки знаний.

8. Абрамский М.М. Формирование академических групп и проектных команд на основе сбора данных об обучающихся / Н.А. Коргутлова, С.Ю. Басаргина, М.М. Абрамский, М.А. Солнцев, Т.С. Бузукина // Электронные библиотеки. - 2018. - Т. 21. - № 3-4. - С. 193-208.

Абрамским М.М. предложен подход использования данных социальных сетей для формирования портретов обучающихся, остальными авторами разработаны механизмы использования этих данных при распределении студентов на академические группы и проектные команды.

Материалы конференций

9. Абрамский М.М. О вопросах разработки цифровых образовательных сред // Международная школа «Математическое моделирование фундаментальных объектов и явлений в системах компьютерной математики» - «KAZCAS-2018» // Лекции и материалы школы / Под общ. ред. засл. деятеля науки РТ, д. ф.-м. н., проф. Ю.Г. Игнатьева - Казань: Академия наук РТ, 2018. - С. 58-60.

10. Абрамский, М.М. Разработка поддерживающей платформы для задач проектирования образовательного процесса в контексте индивидуализации образования / А.Р. Марданова, М.М. Абрамский // Сборник тезисов докладов III Международной Школы-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Материалы и технологии XXI века». - Казань, 2018. - С. 196.

Абрамским М.М. предложена архитектура платформы для сбора требований и пожеланий к организации обучения. Мардановой А.Р. осуществлена программная реализация.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и четырех приложений. Полный объём диссертации составляет 160 страниц с 41 рисунком и 20 таблицами. Список литературы содержит 137 наименований.

В первой главе проведен подробный анализ понятия «цифровая образовательная среда» в научной литературе. Описаны данные основных сущностей ЦОС. Описаны требования к программному инструменту работы с данными ЦОС. Приведен обзор существующих инструментов по управлению данными, которые могут быть применены в ЦОС, указаны их недостатки, предложен подход, сочетающий преимущества всех указанных инструментов. Предложена структура разработанного программного комплекса с точки зрения архитектурных слоев.

Во второй главе описан подход к реализации гибкости проектирования данных в ЦОС. Введены понятия School и Subschool для реализации независимого задания типов данных для разных подразделений в рамках единой ЦОС. Предложен онтологический подход к моделированию типов элементов, из которых строятся представления пользователей и образовательных программ, приведены типовые связи между ними.

В третьей главе предложены методы сбора данных для пользовательских представлений и модель интерпретации данных из внешних источников, разобрана специфика сбора данных из социальных сетей на примере социальной сети ВКонтакте. Введена модель адаптивного теста, реализуемого с помощью конечного автомата, предложены модели интерпретации ответов пользователя, обеспечивающих добавление в представление пользователя соответствующих элементов. Введено понятие соответствия (adequacy) для цифровых портретов и образовательных программ, основанное на механизме коллаборативной фильтрации и использующее для ряда случаев инструменты обработки текстов на естественном

языке. Описаны методы индивидуализации образовательной программы и реализованные для этого алгоритмы обработки данных обучающихся, преподавателей и образовательных программ. Приведена сравнительная характеристика разработанных алгоритмов с алгоритмами генерации индивидуальных траекторий в смежных исследованиях.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Абрамский Михаил Михайлович, 2019 год

Список литературы

1. Educational Ecosystems for Societal Transformation: Global Education Futures Report [Электронный ресурс]. - 2018. - Режим доступа: http://www. globaledufutures.org/images/people/GEF april26-min.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

2. Global Education Futures: Agenda [Электронный ресурс]. - 2014. - Режим доступа: http://www. globaledufutures.org/images/people/Global Education Futures Agenda (2014Vilovepdf-compressed.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

3. Skills of the future. How to thrive in the complex new world [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https: //www. gettingsmart. com/2018/01/ skills-of-the-future-how-to-thrive-in-the-complex-new-world/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

4. Информационные и коммуникационные технологии в образовании [Текст]: монография / под ред. Б. Дендева. - М.: ИИТО ЮНЕСКО, 2013. - 320 с.

5. Cheng, Y.C. New Paradigm for Re-engineering Education: Globalization, Localization and Individualization [Text] / Yin Cheong Cheng // Education in the Asia-Pacific Region: Issues, Concerns and Prospects. - V. 6. - New York: Springer-Verlag New York, Inc., 2005. - 508 p.

6. Концепция Федеральной целевой программы развития образования на 2016-2020 годы [Электронный ресурс]: Распоряжение Правительства Российской Федерации от 29.12.2014 № 2765-р. - Режим доступа: http://government.ru/media/files/mlorxfXbbCk.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

7. О внесении изменений в Трудовой кодекс Российской Федерации и статьи 11 и 73 Федерального закона «Об образовании в Российской Федерации [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 02.05.2015 г. № 122-

ФЗ. - 2015. - Режим доступа: http : //static. kremlin.ru/media/ acts/files/0001201505020007.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

8. ФГОС ВО (3++) по направлениям бакалавриата [Электронный ресурс]: Портал Федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования. - 2017. - Режим доступа: http://fgosvo.ru/fgosvo/151/150/24, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

9. О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года [Электронный ресурс]: Указ Президента Российской Федерации № 204 от 07.05.2018. - 2018. - Режим доступа: http : //kremlin.ru/events/president/news/57425, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

10. Higher Education Technology Landscape 2017 [Электронный ресурс]. -2017. - Режим доступа: http://pages.nrccua.org/rs/514-WFI-660/images/Eduventures HigherEd-Tech-Landscape-2017.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

11. 2018 Tech Landscape 2018 [Электронный ресурс]. - 2018. - Режим доступа: https://encoura.org/products-services/eduventures-research-and-advisory-services/higher-education-technology-landscape-2018, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

12. ECAR Study of Undergraduate Students and Information Technology, 2017 [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https://library.educause.edu/resources/2017/10/ecar-study-of-undergraduate-students-and-information-technology-2017, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

13. Gogan, M.L. Aspects concerning the use of the Moodle platform-case study [Text] / M.L. Gogan, R. Sirbu, A. Draghici // Procedia Technology. - 2015. -V. 19. - P. 1142-1148.

14. Chen, C.M. Ontology-based concept map for planning a personalised learning path [Text] / C.M. Chen // British Journal of Educational Technology. - 2009. - V. 40. - No. 6. - P. 1028-1058.

15. Jia, H. Design of a performance-oriented workplace e-learning system using ontology [Text] / H. Jia, M. Wang, W. Ran, S.J. Yang, J. Liao, D.K. Chiu // Expert Systems with Applications. - 2011. - V. 38. - No. 4. - P. 3372-3382.

16. DB-Engines Ranking [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://db-engines.com/en/ranking (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

17. Codd E.F. A relational model of data for large shared data banks [Text] // Communications of the ACM. - 1970. - V. 13. - No. 6. - P. 377-387.

18. Moodle Database Schema [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.moodle.org/dev/Database Schema#Moodle 3.4 (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

19. Module Development Documentation ATutor [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://atutor.github.io/developer/modules.html (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

20. Database schema for Dokeos 1.8.6 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://beeznest.com/blog/2009/03/29/database-schema-for-dokeos-186/ (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

21. A Sneak Peek at eFront: Internals [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.efrontlearning.com/blog/2014/03/a-sneak-peek-at-efrontpro-internals.html (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

22. How to Install Forma LMS on Ubuntu 14.04 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://hostpresto.com/community/tutorials/how-to-install-forma-lms-on-ubuntu-14-04/ (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

23. Sakai CLE 2.8 database support [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://confluence. sakaiproj ect. org/display/DOC/Sakai+CLE+2. 8+database+su pport (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

24. Репозиторий исходного кода LMS Opigno [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://github.com/devekko/opigno (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

25. OpenOLAT Installation Guide [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.openolat.com/fLleadmin/admLnwiki/QW5vdGhlcl9JbnN0YWxsY XRpb25fR3VpZGU=.html (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

26. Документация LMS Ilias [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docu.ilias.de (дата обращения: 15.05.2019) . - Загл. с экрана.

27. Дейт, К. Дж. Введение в системы баз данных [Текст] / К. Дж. Дейт. - М.: «Вильямс», 2006. - 92 с.

28. Петряева, Е.Ю. Данные и цифровая среда в образовательной деятельности [Текст] / Е.Ю. Петряева // Материалы IX международной научно-практической конференции «21 век: фундаментальная наука и технологии». - 2016. - С. 54-67.

29. Каргина, З.А. Индивидуализация, персонализация, персонификация - ведущие тренды развития образования в XXI веке: обзор современных научных исследований [Текст] / З.А. Каргина // Наука и образование: современные тренды: коллективная монография (Чебоксары, 31 июля 2015 г.) / гл. ред. О.Н. Широков. - Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2015. - С. 172-187.

30. Heinemann, C. Smart University: Literature Review and Creative Analysis [Text] / C.Heinemann, V.L. Uskov // Smart Universities. Concepts, Systems and Technologies / Uskov V.L., Bakken J.P., Howlett R.J., Jain L.C. (eds.). -Springer International Publishing AG, 2018. - P. 11-46.

31. Uskov, V.L. Smart University: Conceptual Modeling and Systems' Design [Text] / V.L. Uskov, J.P. Bakken, S.Karri, A.V. Uskov, C.Heinemann, R. Ra-chakonda // Smart Universities, Smart Innovation, Systems and Technologies / Uskov V.L., Bakken J.P., Howlett R.J., Jain L.C. (eds.). - Springer International Publishing AG, 2018. - P. 49-86.

32. Shang, Y. An Intelligent Distributed Environment for Active Learning [Text] / Y. Shang, H. Shi, S. Ghen // ACM Journal on Educational Resources in Computing. - ACM New York, NY, USA, 2001. - V. 1. - No 2es. - P. 1-17.

33. Современная цифровая образовательная среда в РФ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://neorusedu.ru/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

34. Кушнир, М. Цифровая образовательная среда [Электронный ресурс] / М. Кушнир. - 2017. - Режим доступа: https://medium.com/direktoria-online/the-digital-learning-environment-f1255d06942a, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

35. Edutainme - будущее образования и технологии, которые его меняют [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://edutainme.ru, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

36. Zacarias, E. Optimizing the Access Records of Students in the Moodle Virtual Learning Environment Database / E. Zacarias, L.R. de Almeida, J.B. Prettz, J.P.C. da Costa, E.P. de Freitas, E.D. Canedo, R.T. de Sousa // IFAC-PapersOnLine. - 2016. - V. 49. - No. 30. - P. 98-101.

37. Буль, Е.Е. Сравнительный анализ моделей обучаемого [Текст] / Е.Е. Буль // Телематика'2003: труды X Всероссийской науч.-методич. конф. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2003. - С. 362-364.

38. Лященко, Н.И. Построение модели обучаемого в автоматизированной обучающей системе [Текст] / Н.И. Лященко // Вестник Таганрогского института имени А.П. Чехова. - 2012. - № 1. - С. 125-130.

39. Chrysafiadi K. Student modeling approaches: A literature review for the last decade / K. Chrysafiadi, M. Virvou // Expert Systems with Applications. -2013. - No 40. - P. 4715-4729.

40. Каяшев, М.В. Образовательная аналитика и адаптивное обучение с использованием модели студента в интеллектуальных обучающих системах

[Текст] / М.В. Каяшев, Д.Ю. Макаров, А.А. Марченко // Электронные библиотеки. - 2018. - Т. 21. - № 3-4. - С. 181-192.

41. Д.И. Попов. Нечеткая оверлейная модель учащегося в интеллектуальной обучающей системе [Текст] / Д.И. Попов, О.Ю. Лазарева // Научный вестник МГТУ ГА. - 2015. - № 213. - С. 141-148.

42. Conati, C. Bayesian Student Modeling [Text] / C. Conati // Advances in Intelligent Tutoring Systems. - 2010. - No. 308. - P. 281-289.

43. Хлопотов, М.В. Применение байесовской сети при построении моделей для оценки уровня сформированности компетенций / М.В. Хлопотов // Интернет-журнал «Науковедение». - 2014. - № 5 (24). - С. 1-28.

44. Kontopoulos E. et al. An ontology-based planning system for e-course generation // Expert Systems with Applications. - 2008. - V. 35. - No. 1-2. - P. 398406.

45. Hwang G. J. et al. A heuristic algorithm for planning personalized learning paths for context-aware ubiquitous learning // Computers & Education. -2010. - V. 54. - No. 2. - P. 404-415.

46. Глущенко, А.И. Разработка метода адаптивного управления обучением по индивидуальной образовательной траектории [Текст] / А.И. Глущенко // дис. ... канд. тех. наук. Государственный технологический университет «Московский институт стали и сплавов», Москва, 2009.

47. Абрамский, М.М. Генерация индивидуальных образовательных траекторий и расписания обучения в парадигме индивидуализации образования [Текст] / М.М. Абрамский, Э.Ф. Батырова, А.Р. Марданова, Т.А. Ахмет-зянова // Электронные библиотеки. - 2018. - Т. 21. - № 3-4. - С. 129-145.

48. ГОСТ Р. 52292-2004. Информационная технология // Электронный обмен информацией. Термины и определения. - М.: ИПК. Изд-во стандартов. -2005.

49. Quan-Haase, A. The Role of Serendipity in Digital Environments [Text] / A. Quan-Haase, J.A. Burkell, V.L. Rubin // Encyclopedia of Information Science and Technology, Third Edition. - IGI Global, 2015. - P. 3962-3970.

50. Мороз, О. Цифровая среда [Электронный ресурс] / О. Мороз. - 2017. -Режим доступа: https://postnauka.ru/video/75092, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

51. Kulesz, O. Culture in the digital environment [Электронный ресурс] / O. Ku-lesz. - 2017. - Режим доступа: http://en.unesco.org/creativity/sites/creativity /files/dce-policyresearch-book2-en-web.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

52. Statista - Penetration of leading social networks in Russia as of 4th quarter 2017 [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https://www.statista.com/statistics/284447/russia-social-network-penetration/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

53. Абрамский, М.М. Онтологический подход к проектированию образовательных программ в цифровых образовательных средах [Текст] / М.М. Абрамский, А.М. Циммерман, А.А. Альмухаметова, Д.Т. Алтынба-ева. Научно-техническая информация. Серия 2. Информационные процессы и системы. - 2019. - № 3. - С. 14-20.

54. Guide to the Software Engineering Body of Knowledge, Version 3.0 [Электронный ресурс] / P. Bourque, R.E. Fairley // IEEE Computer Society. -2014. - Режим доступа: www.swebok.org, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

55. Khasianov, A. Three Agent Platform Approach for Digital Education Environment [Text] / A. Khasianov, D. Suleymanov, A. Marchenko // INTED2017 Proceedings of 11th International Technology, Education and Development Conference March 6th-8th, 2017. - Valencia, Spain / edited by L. Gómez Chova, A. López Martínez, I. Candel Torres IATED Academy ISBN: 978-84617-8491-2 ISSN: 2340.

56. Kim, Y. Research-based design of pedagogical agent roles: A review, progress, and recommendations [Text] / Y. Kim, A.L. Baylor // International Journal of Artificial Intelligence in Education. - 2016. - V. 26. - No 1. -P.160-169.

57. Childs, R.A. When the Teacher Is the Test Proctor [Text] / R.A. Childs, L. Umezawa // Canadian Journal of Education. - 2009. - V. 32. - No. 3. -P. 618-651.

58. Sumathi, S., Esakkirajan, S. Fundamentals of relational database management systems [Text] / Springer, 2007. - Т. 47. - 776 pp.

59. Ranking of the most popular database management systems worldwide, as of February 2018 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.statista.com/statistics/809750/worldwide-popularity-ranking-database-management-systems, свободный (дата обращения: 15.05.2019). -Загл. с экрана.

60. Makris, A. A classification of NoSQL data stores based on key design characteristics [Text] / A. Makris // Procedia Computer Science. - 2016. - No 97. -P. 94-103.

61. Neo4j Basics [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://neo4j.com/product/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). -Загл. с экрана.

62. MongoDB - The database for modern applications [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.mongodb.com/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

63. Преимущества и недостатки нереляционных баз данных [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://veesp.com/ru/blog/sql-or-nosql, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

64. phpMyAdmin [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.phpmyadmin.net/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). -Загл. с экрана.

65. The Django admin site [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //docs. dj angoproj ect. com/en/2.2/ref/contrib/admin/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

66. Django - The web framework for perfectionists with deadlines [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.djangoproject.com/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

67. Model field Reference: Django Documentation [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://docs.djangoproject.com/en/2.1/ref/models/fields/# field-types, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

68. Common Regex - GitHub [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://gist. github.com/nerdsrescueme/1237767, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

69. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем [Текст] / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. - СПб: Питер, 2000. - 384 с.

70. Стюарт, Р. Искусственный интеллект: современный подход [Текст]: 2-е изд. / Р. Стюарт, П. Норвиг. - М.; Вильямс, 2007. - 1408 с.

71. Минский, М. Фреймы для представления знаний [Текст] / Марвин Минский - М.: Энергия, 1979. - 152 с.

72. Курзаева, Л.В. Разработка базы знаний интеллектуальной системы поддержки обучения ИТ-специалистов с использованием онтологического моделирования [Электронный ресурс] / Л.В. Курзаева, Г.Н. Чусавитина, М.В. Мусийчук // Интернет-журнал «Мир науки». - 2017. - Т. 5. - № 6. -Режим доступа: https://mir-nauki.com/PDF/99PDMN617.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

73. Paquette, G. An ontology and a software framework for competency modeling and management [Text] / G. Paquette // Educational Technology & Society. -2007. - V. 10. - No. 3. - P. 1-21.

74. Зиндер, Е.З. Методика построения модели компетенций на основе профессиональных стандартов в области ИКТ для создания программ до-

полнительного профессионального образования [Текст] / Е.З. Зиндер, Ю.Ф. Тельнов, И.Г. Юнатова // Статистика и экономика. - 2011. -№ 6(2). - C. 112-118.

75. Трембач, В.М. Система управления базами эволюционирующих знаний для решения задач непрерывного образования [Текст]: монография / Трембач В.М. - М.: МЭСИ, 2013. - 255 с.

76. OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.w3.org/TR/owl-semantics/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

77. RDFa Core 1.1 - Third Edition: W3C Recommendation 17 March 2015 [Электронный ресурс]. - 2015. - Режим доступа: https://www.w3.org/TR/rdfa-core/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

78. RDF 1.1 N-Triples. A line-based syntax for an RDF graph: W3C Recommendation 25 February 2014 [Электронный ресурс]. - 2014. - Режим доступа: https://www.w3.org/TR/n-triples/, свободный (дата обращения: 15.05.2019).

- Загл. с экрана.

79. RDF 1.1 JSON Alternate Serialization (RDF/JSON) [Электронный ресурс].

- Режим доступа: https://www.w3. org/TR/rdf-j son/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

80. The JavaScript Object Notation (JSON) Data Interchange Format [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https://tools.ietf.org/html/rfc8259, свободный (дата обращения: 15.08.2018). - Загл. с экрана.

81. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений [Текст] // 3-е издание: Пер с англ. М.: ООО «И.Д. Виль-ямс». - 2008. - 720 с.

82. Абрамский, М.М. Сравнительный анализ использования реляционных и графовых баз данных в разработке цифровых образовательных систем

[Текст] / М.М. Aбрамский, Т.И. Тимерханов // Вестник Новосибирского государственного университета. - 2018. - Т.16. - № 4. - С. 5-12.

83. Мартин, Д. Организация баз данных в вычислительных системах [Текст]: пер. с англ. / Д. Мартин. - М.: Мир, 1980. - 662 с.

84. Web Services Architecture: W3C Working Group Note 11 February 2004 [Электронный ресурс]. - 2004. - Режим доступа: https://www.w3.org/TR/ws-arch/wsa.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

85. New Horizons in Testing: Latent Trait Test Theory and Computerized Adaptive Testing [Text] / Weiss D.J. (Ed.). - N-Y.: Academic Press, 1983. - 345 p.

86. Aванесов, В.С. ^мпозиция тестовых заданий [Текст] / В.С. Aванесов. -М.: Центр тестирования, 2002. - 239 с.

87. Золотова, М.В. ^мпьютерные адаптивные тесты и достоверность результатов тестирования по английскому языку [Текст] / М.В. Золотова, Л.К Делягина, Н.В. ^минская, Т.В. Мартьянова // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. - 2014. - № 3-4. - С. 63-66.

88. Aбрамский, М.М. Aрхитектура обучающих приложений с достоверной оценкой знаний и визуальным проектированием сценариев тестирования в концепции Microlearning [Текст] / М.М. Aбрамский, AP. Москиева, Р.Р. Нигматуллина // Электронные библиотеки. - 2018. - Т. 21 - № 3-4. -С. 288-300.

89. Нуруллина, Л.Р. О вопросах внедрения адаптивного тестирования для оценки образовательных результатов [Текст] / Л.Р. Нуруллина, М.М. A6-рамский // Ученые записки Института социальных и гуманитарных знаний. - ^ань: Юниверсум, 2019. - № 1(17). - С. 400-405.

90. Aхо, A. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции [Текст]: (в 2-х томах) / A. Aхо, Дж. Ульман. - М.: Мир, 1978. - Т. 1. -616 с.

91. Hagenauer, G. Teacher emotions in the classroom: associations with students' engagement, classroom discipline and the interpersonal teacher-student relationship / G. Hagenauer, T. Hascher, S.E. Volet // European Journal of Psychology of Education. - 2015. - V. 30. - No. 4. - P. 385-403.

92. Reeves, P. M. Influence of teacher collaboration on job satisfaction and student achievement [Text] / P.M. Reeves, W. H. Pun, K. S. Chung // Teaching and Teacher Education. - 2017. - V. 67. - P. 227-236.

93. Handbook of social influences in school contexts: Social-emotional, motivation, and cognitive outcomes [Text] / K. R. Wentzel, G. B. Ramani (ed.). // Routledge. - 2016. - 452 p.

94. Choi, S.S. A survey of binary similarity and distance measures [Text] / S.S. Choi, S.H. Cha, C.C. Tappert // Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics. - 2010. - V. 8. - No. 1. - P. 43-48.

95. Giusti, R. An empirical comparison of dissimilarity measures for time series classification [Text] / R. Giusti, G. E. Batista //Intelligent Systems (BRACIS), 2013 Brazilian Conference on. - IEEE, 2013. - P. 82-88.

96. Алимова, И.С. Сравнительный анализ мер сходства, основанных на преобразовании скользящих аппроксимаций, в задачах классификации временных рядов [Текст] / И.С. Алимова, В.Д. Соловьев, И.З. Батыршин // Труды ИСП РАН. - 2016. - Т. 28. - Вып. 6. - С. 207-222.

97. Le, Q. Distributed representations of sentences and documents [Text] / Q. Le, T. Mikolov // International conference on machine learning. - 2014. - P. 1188-1196.

98. Martin, J. H. Speech and language processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition [Text] / J. H. Martin, D. Jurafsky // Upper Saddle River : Pearson/Prentice Hall, 2009. -998 pp.

99.Bakhteev, O. A monolingual approach to detection of text reuse in Russian-English collection [Text] / O. Bakhteev, R. Kuznetsova, A. Romanov,

A. Khritankov // 2015 Artificial Intelligence and Natural Language and Information Extraction, Social Media and Web Search FRUCT Conference (AINL-ISMW FRUCT). - IEEE, 2015. - С. 3-10.

100. Aminoff, C. Text Augmentation Techniques for Document Vector Generation from Russian News Articles [Text] / C. Aminoff, A. Romanenko, O. Koso-maa, J. Vankka // International Conference on Information and Software Technologies. - Springer, Cham, 2018. - С. 571-586.

101. Басаргина, С.Ю. Инструменты настраиваемой генерации распределений обучающихся [Текст] / С.Ю. Басаргина, М.М. Абрамский // Ученые записки Института социальных и гуманитарных знаний. - Казань: Юни-версум, 2019. - № 1(17). - С. 565-571.

102. Fowler, M. Patterns of enterprise application architecture [Text] / M. Fowler. - Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 2002. - 560 p.

103. Lewis, J. Microservices [Электронный ресурс] / James Lewis, Martin Fowler. - 2014. - Режим доступа: https://martinfowler.com/articles/ microservices.html, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

104. Richardson, C. Pattern: Microservice Architecture [Электронный ресурс] / C. Richardson. - 2014. - Режим доступа: http : //micro services.io/patterns/ microservices.html, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

105. Posta, C. The Hardest Part About Microservices: Your Data [Электронный ресурс] / C. Posta. - 2016. - Режим доступа: http://blog.christianposta.com/ microservices/the-hardest-part-about-microservices-data/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

106. Pattern: Database per service [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https://microservices.io/patterns/data/database-per-service.html, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

107. Pattern: Shared database [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https://microservices.io/patterns/data/shared-database.html, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

108. Cloud database [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://searchcloudcomputing.techtarget.com/definition/cloud-database, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

109. Messina, A. The database-is-the-service pattern for microservice architectures [Text] / A. Messina, R. Rizzo, P. Storniolo, M. Tripiciano, A. Urso // International Conference on Information Technology in Bio-and Medical Informatics. - Springer, Cham, 2016. - P. 223-233.

110. Martin, R. The Principles of OOD [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://butunclebob.com/ArticleS.UncleBob.PrinciplesOfOod, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

111. The OpenAPI Specification Repository [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://openapis.org, свободный (дата обращения: 15.05.2019). -Загл. с экрана.

112. Swagger - The Best APIs are Built with Swagger Tools [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://swagger.io/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

113. The Official YAML Web Site [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://yaml.org/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

114. Information Technology - Database Language SQL [Электронный ресурс]. -1992. - Режим доступа: http ://www. contrib. andrew. cmu. edu/ ~shadow/sql/sql 1992.txt, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

115. Martinez, A. A Comparison between a Relational Database and a Graph Database in the context of a Personalized Cancer Treatment Application [Электронный ресурс] / A. Martinez, R. Mora, D. Alvarado, G. L'opez, S. Quir'os.

- 2016. - Режим доступа: http://ceur-ws.org/Vol-1644Zpaper37.pdf, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

116. Vicknair, C. A comparison of a graph database and a relational database: a data provenance perspective [Text] / C. Vicknair, M. Macias, Z. Zhao, X. Nan, Y. Chen // Proceedings of the 48th Annual Southeast Regional Conference. -ACM, 2010. - Article No. 42.

117. Мизюков Г.С. Технологии графовых баз данных для информационной поддержки электронного портфолио студентов [Текст] / Г.С. Мизюков, Е.А Сергеева, А.В. Чернов // Успехи современной науки и образования. -2016. - Т. 3. - № 8. - С. 57-63.

118. Cypher Query Language [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://neo4i.com/developer/cypher-query-language/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

119. Python.org: Официальный сайт языка программирования Python [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://python.org, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

120. Django REST framework [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www. di ango-rest-framework. org/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

121. Neomodel Documentation [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://neomodel.readthedocs.io/en/latest/index.html, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

122. Neo4j Bolt driver for Python [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://github.com/neo4i/neo4i-python-driver, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

123. Тимерханов, Т.И. Механизмы совместного использования реляционных и нереляционных баз данных в веб-фреймворках [Текст] / Т.И. Тимерханов, М.М. Абрамский // Ученые записки Института социальных и гуманитарных знаний. - Казань: Юниверсум, 2019. - № 1(17). - С. 617-622.

124. Марданов Т.Р. Интеграция спецификации GraphQL с графовыми базами данных в фреймворках веб-разработки / Т.Р. Марданов, М.М. Абрамский // Ученые записки Института социальных и гуманитарных знаний. - Казань: Юниверсум, 2019. - № 1(17). - С. 604-609.

125. Protégé. A free, open-source ontology editor and framework for building intelligent systems [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https : //protege. Stanford. edu/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). -Загл. с экрана.

126. Vk_api. Python модуль для создания скриптов для социальной сети Вкон-такте (vk.com) (API wrapper) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https ://github. com/python273/vk api/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

127. Коргутлова, Н.А. Формирование академических групп и проектных команд на основе сбора данных об обучающихся [Текст] / Н.А. Коргутлова, С.Ю. Басаргина, М.М. Абрамский, М.А. Солнцев, Т.С. Бузукина // Электронные библиотеки. - 2018. - Т. 21. - № 3-4. - С. 193-208.

128. Pymystem3 - A Python wrapper of the Yandex Mystem 3.1 morphological analyzer [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https : //github. com/nlpub/pymystem3, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

129. Natural Language Toolkit [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https : //www. nltk. org/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

130. Терминология GUI-проектирования [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://usability.ru/Articles/GUI_Term_Table.htm, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

131. JavaScript [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.javascript.com/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). -Загл. с экрана.

132. D3.js - Data-Driven Documents [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://d3js.org/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

133. Vega [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://vega.github.io/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

134. GoJS Diagrams for JavaScript and HTML [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://gois.net/latest/index.html, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

135. Directed Graph Editor [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://bl.ocks.org/rkirsling/5001347, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

136. Cytoscape - Graph theory / network library for analysis and visualization [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://is.cytoscape.org/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

137. Bootstrap - The most popular HTML, CSS, and JS library in the world [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://getbootstrap.com/, свободный (дата обращения: 15.05.2019). - Загл. с экрана.

Список иллюстраций

Рисунок 0.1 - Фрагмент БД LMS Moodle, хранящий информацию о курсах...........8

Рисунок 1.1 - Популярность использования социальных медиа в РФ в процентном соотношении от всех пользователей русскоязычного сегмента интернета [52] .... 25

Рисунок 1.2 - Пример анкеты пользователя ВКонтакте...........................................26

Рисунок 1.3 - Доли рынка, занимаемые СУБД (данные ресурса statista.com на 2018 год [59]).................................................................................................................37

Рисунок 1.4 - Интерфейс инструмента phpMyAdmin...............................................39

Рисунок 1.5 - Интерфейс инструмента Django admin site........................................40

Рисунок 1.6 - Интерфейс редактирования настроек курса в LMS Moodle.............40

Рисунок 1.7 - Экран отображения обновлений данных в LMS Opigno..................41

Рисунок 1.8 - Архитектурные слои разрабатываемого комплекса..........................42

Рисунок 2.1 - Иерархия School и Subschool в ЦОС..................................................45

Рисунок 2.2 - Пример связей между компонентами образовательной программы ...................................................................................................................... 55

Рисунок 2.3 - Связь prereq между модулями влечет зависимость

каждой темы Ml от каждой темы М2.........................................................................56

Рисунок 2.4 - Связи prereq между некоторыми темами влечет наличие смысловой связи между Ml и М2................................................................................56

Рисунок. 3.1 - Пример JSON-документа, полученного инструментами VK API .. 61

Рисунок 3.2 - Порядок вопросов адаптивного теста, заданный диаграммой КДА 67

Рисунок 3.3 - Визуализация результатов сравнения.................................................72

коэффициентов выбранных мер..................................................................................72

Рисунок 3.4 - Диаграмма вариантов использования для выбора

целевой образовательной программы.........................................................................82

Рисунок 3.5 - Алгоритм поиска ОП по названию.....................................................83

Рисунок. 3.6 - Алгоритм поиска целевой программы по компетенциям................84

Рисунок 3.7 - Автоматическая проверка соответствия ОП по уровню компетенций................................................................................................................... 85

Рисунок 3.8 - Алгоритм автоматической проверки на соответствие ОП методом сравнения текстовых формулировок...........................................................................86

Рисунок 3.9 - Алгоритм обхода дерева иерархии Subschool...................................88

Рисунок 3.10 - Алгоритм поиска рекомендованных компетенций

и модулей по иерархии Subschool...............................................................................89

Рисунок 4.1 - Архитектура программного комплекса для работы

с данными в ЦОС..........................................................................................................97

Рисунок 4.2 - Пример визуального представления API, генерируемого Swagger . 99 Рисунок 4.3 - Визуализация части образовательной программы

средствами Neo4j.........................................................................................................101

Рисунок 4.4 - Моделирование типа «Балл ЕГЭ».....................................................113

Рисунок 4.5 - Элемент цифрового портрета «Балл ЕГЭ»

в графовой базе данных..............................................................................................115

Рисунок 4.6 - Представления вопросов адаптивного теста в графовой БД..........117

Рисунок 4.7 - Интерфейс определения набора элементов онтологии

(стандартный подход).................................................................................................122

Рисунок 4.8 - Интерфейс создания триплета онтологии (стандартный подход) . 122

Рисунок 4.9 - Проектирование онтологии в виде графа (визуальный подход).... 123

Рисунок 4.10 - Шаблон компонента образовательной программы

и пример конкретных элементов (визуальный подход)..........................................124

Рисунок 4.11 - Задание связи между двумя элементами образовательной программы с помощью выпадающего списка (визуальный подход)....................125

Рисунок 4.12 - Фрагмент образовательной программы, спроектированной

с помощью библиотеки Cytoscape.js.........................................................................126

Рисунок 4.13 - Подсветка элементов образовательной программы......................126

Рисунок 4.14 - Выбор типа элемента цифрового портрета....................................127

Рисунок 4.15 - Ввод атрибутов элемента цифрового портрета.............................128

Рисунок 4.16 - Графическое задание последовательности тестовых

вопросов с помощью библиотеки Directed Graph Editor.........................................129

Рисунок 4.17 - Модальное окно ввода метки перехода для адаптивного теста ... 129

Рисунок Б.1 - Фрагмент типовой онтологии, посвященный

проектированию образовательных программ..........................................................158

Список таблиц

Таблица 1.1 - Группы элементов цифрового портрета обучающегося...................26

Таблица 1.2 - Элементы образовательных программ...............................................28

Таблица 1.3 - Пользовательские роли в цифровой образовательной среде...........33

Таблица 1.4 - Требования к функциональности управления

данными в ЦОС.............................................................................................................35

Таблица 2.1. Типовые связи концептами в онтологиях ЦОС...................................50

Таблица 3.1 - Соответствие диапазонов результатов теста

и добавляемых элементов портрета............................................................................68

Таблица 3.2 - Соответствие терминальных вопросов теста

и добавляемых элементов портрета............................................................................68

Таблица 3.3 - Выбранные для рассмотрения коэффициенты сходства..................71

Таблица 3.4 - Численное сравнение сходства образовательных

программ на основе выбранных мер ........................................................................... 71

Таблица 3.5. - Подходы к adequacy для образовательных программ.....................73

Таблица 3.6 - Реализованные модели adequacy для образовательных программ . 74

Таблица 3.7 - Подходы к adequacy для цифровых портретов..................................75

Таблица 3.8 - Идентичная информация в разных формах у двух пользователей.. 76

Таблица 3.9 - Реализованные модели adequacy для цифровых портретов.............79

Таблица 3.10 - Сравнительный анализ предложенных методов

и алгоритмов построения ИОП с алгоритмами из работ [14, 15, 44-46]................90

Таблица 4.1 - Фрагмент описания API для сущности School на языке YAML......98

Таблица 4.2 - Сравнительная оценка трудоемкости запроса в случае

реляционных и графовых баз данных.......................................................................107

Таблица 4.3 - Базовые сущности ЦОС.....................................................................109

Таблица 4.4 - Требования к функциональности библиотек языка

JavaScript для визуализации работы с ЦОС.............................................................120

Таблица А.1 - Примеры спроектированных типов для цифровых портретов.....154

Словарь терминов

Adequacy - термин, означающий некоторое соответствие между двумя цифровыми портретами пользователей. Задание модели adequacy - задача пользователя роли «Эксперт».

CRUD - принцип работы с данными, предполагающий реализацию четырех основных операций: создание (create), чтение (read), обновление (update) и удаление (delete).

School - институциональное учреждение/структурная единица, где могут реализовываться образовательные программы.

Subschool - регламент проектирования образовательных программ и цифровых портретов в School.

Адаптивный тест - тест, проектируемый с возможностью менять последовательность и сложность вопросов в процессе его прохождения, опираясь на ответы испытуемого.

База знаний - формализованное хранилище знаний, включающее в себя средства и инструменты описания знаний, инструменты логического вывода на основе хранящих знаний, язык запросов к знаниям, а также интерфейс для совершения этих запросов.

Валидатор типа - функция, проверяющая введенное значение на принадлежности области значений этого типа.

Знания - формализованные закономерности предметной области, полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта.

Индивидуальная образовательная программа - образовательная программа, индивидуализированная для обучающегося согласно его цифровому портрету.

Микросервисная архитектура - шаблон проектирования приложений в виде совокупности слабосвязанных сервисов, имеющих возможность независимого развертывания и взаимодействующих друг с другом по протоколу HTTP.

Образовательная программа - набор изучаемых модулей, формируемых компетенций, получаемых знаний, умений и навыков, используемых образовательных технологий и др.

Пререквизит - связь между двумя компонентами образовательной программы, означающая, что первый компонент должен быть освоен до прохождения второго.

Типы элементов ЦОС второй категории - типы, представляющие собой классы объектно-ориентированного программирования.

Типы элементов ЦОС первой категории- типы данных, используемые в программировании и работе с базами данных.

Триплет - элементарная часть онтологии, состоящая из двух объектов и связи между ними, вида «Субъект»-«Предикат»-«Объект».

Цифровая образовательная среда (ЦОС) - комплекс интеллектуальных информационных решений, систем и средств, содействующих повышению эффективности и качества образования, индивидуализации, персонализации и адаптивности обучения, самореализации всех участников образовательного процесса, а также сокращению ручного труда в задачах проектирования и управления образовательной деятельностью.

Цифровой портрет - данные, хранимые о пользователе в цифровой среде, а также набор структур хранения и представления этих данных.

ЦОС - см. цифровая образовательная среда.

Элемент цифрового портрета - факт об обучающемся или преподавателе, а также набор данных, связанных с этим фактом.

Приложение А. Типовые элементы цифровых портретов

Примеры спроектированных типов второй категории для элементов цифровых портретов.

Двоеточие пишется перед названием типа и связи (:пол, :телефон). Если названия атрибута и типа совпадают, приведено только название типа. Используемые связи:

:has - связь элемента и его атрибута;

- связь атрибута с другим атрибутом по смыслу.

Таблица А.1 - Примеры спроектированных типов для цифровых портретов

Тип Описание

фамилия :строка

имя :строка

отчество :строка

телефон : строка валидация по регулярному выражению \+\й{1-3}~ \й{3}-\й{2}-\й{2}

пол перечисление мужской, женский

страна перечисление реализация в среде в виде справочника стран с возможность добавления новых

населенный пункт перечисление реализация в среде в виде справочника населенных пунктов с возможность добавления новых

адрес :has :страна :населенный пункт

улица : строка дом : строка существуют номера домов с буквами и знаками корпус : символ квартира : натуральное число

уровень образования перечисление среднее, бакалавриат, специалитет, магистратура, аспирантура, дополнительное

тип учебного заведения перечисление школа, университет, институт, техникум, академия, консерватория, училище, лицей, гимназия, лицей-интернат

учебное заведение :адрес, :тип учебного заведения, наименование :строка

паспортные данные номер :строка - для граждан РФ валидация по регулярному выражению \+\й{1-3}-\й{3}-\й{2}-\й{2} серия :строка - для граждан РФ валидация по регулярному выражению \+\й{1-3}-\й{3}-\й{2}-\й{2} кем выдан :строка когда выдан :дата код подразделения :строка адрес по прописке :адрес

элемент образования :учебное заведение, :уровень образования начало обучения :год окончание обучения :год

аккаунт в социальной се- :Иа8

ти социальная сеть :иг1 имя пользователя :строка

общеобразовательный предмет перечисление реализация в среде в виде справочника общеобразовательных предметов с возможность добавления новых

оценка по предмету аттестата ^аэ :общеобразовательный предмет :учебное заведение оценка :перечисление со значениями (3, 4 , 5)

:компетенция формулировка :строка тип :перечисление (реализация в среде в виде справочника типов компетенций с возможность добавления новых)

Примеры типовых элементов анкеты обучающегося

:фамилия, имя, :отчество, :пол, ¡паспортные данные

почта :ешаП

дата рождения :дата

контактный телефон :телефон

родная страна :страна

место рождения :населенный пункт

родители

:has для каждого

:фамилия, имя, ¡отчество место работы строка

должность строка

:список [:элемент образования] :список [:аккаунт в социальных сетях]

Примеры типовых элементов компетентностного портрета

результат ЕГЭ :11аэ

общеобразовательный предмет дата проведения экзамена :дата

результат :натуральное число

подтверждение :файл (скан сертификата)

аттестат :Иа$

:список [:оценка по предмету аттестата] подтверждение :файл (скан аттестата)

конкретная компетенция обучающегося :Иа$

:компетенция

уровень компетенции :натуральное число

Примеры типовых элементов портфолио

сертификат онлайн-курса :Иа8

предмет ресурс

дата получения оценка

подтверждение

:строка

:иг1

:дата

:натуральное число :файл

Примеры типовых элементов личного портрета тип личности :перечисление со значениями

(Холерик, Сангвиник, Флегматик, Меланхолик) любимые книги :список [:книга]

Приложение Б. Фрагмент типовой онтологии ЗыЪ8скоо1, описывающий проектирование образовательных программ

Рисунок Б.1 - Фрагмент типовой онтологии, посвященный проектированию образовательных программ

Приложение В. Справка о внедрении результатов исследования, полученных

в диссертации

Приложение Г. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ