10.14489/vkit.2023.12.рр.043-052

DOI: 10.14489/vkit.2023.12.рр.043-052

Чернышева А. В., Шнайдер П. А., Хлопотов М. В., Говоров А. И.
РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОГО КОНТЕНТА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
(с. 43-52)

Аннотация. Представлен алгоритм рекомендации контента дисциплин, используемый в Университете ИТМО. Цель алгоритма заключается в ускорении процесса проектирования учебных программ. В основу разработки алгоритма положены история взаимодействия пользователей с Конструктором образовательных программ (КОП) и доступное содержание дисциплин, а также анализ входных требований (пререквизитов) и результатов обучения по дисциплине. Знание истории взаимодействия пользователей с КОП и содержимым дисциплин помогает определить подходящий контент для учебного процесса и, следовательно, создать эффективные и последовательные планы обучения. Результаты исследования подтверждают эффективность алгоритма рекомендации, способствующего улучшению процесса проектирования рабочих программ в Университете ИТМО. Показана важность использования истории взаимодействия пользователя и доступного содержимого для точной и персонализированной рекомендации контента в образовательном процессе. Специалисты в области организации и управления учебным процессом смогут на основе алгоритма рекомендации контента оптимизировать процесс проектирования и сопровождения дисциплин.

Ключевые слова: Конструктор образовательных программ; учебная аналитика; рекомендательные системы; обработка естественного языка; матричная факторизация.

Chernysheva A. V., Shnaider P. A., Khlopotov M. V., Govorov A. I.
DEVELOPMENT OF RECOMMENDATION CONTENT TO ENHANCE DECISION-MAKING IN THE EDUCATIONAL DISCIPLINE DESIGN PROCESS
(рр. 43-52)

Abstract. This article presents an algorithm for recommending content in educational disciplines used at ITMO University. The primary objective of the algorithm is to enhance the process of designing syllabi, thereby increasing their efficiency and effectiveness. The authors of the research have developed an algorithm based on an analysis of user interactions with the Educational Program Maker and the available educational materials. The recommendation algorithm is built upon a thorough analysis of prerequisite requirements and learning outcomes for each discipline. By incorporating user interaction data with the Educational Program Maker and the discipline-specific content, the algorithm can identify the most suitable educational materials to support the learning process. This, in turn, assists educational program developers in creating well-structured and coherent syllabi. The research findings demonstrate the effectiveness of the content recommendation algorithm, which contributes to the improvement of educational program design at ITMO University. The authors emphasize the importance of utilizing user interaction data and accessible content to provide accurate and personalized content recommendations throughout the educational process. This article holds significant practical value for educational program developers and professionals involved in the field of education, enabling them to optimize the design and maintenance of academic disciplines based on the content recommendation algorithm.

Keywords: Educational program maker; Learning analytics; Recommender systems; Natural language processing; Matrix factorization.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

А. В. Чернышева, П. А. Шнайдер, М. В. Хлопотов, А. И. Говоров (Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

A. V. Chernysheva, P. A. Shnaider, M. V. Khlopotov, A. I. Govorov (ITMO University, St. Petersburg, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Конструктор образовательных программ [Электронный ресурс]. СПб.: Университет ИТМО, 2022. URL: https://op.itmo.ru/ (дата обращения: 13.11.2023).
2. Su X., Khoshgoftaar T. M. A Survey of Collaborative Filtering Techniques // Advances in Artificial Intelligence. 2009. No. 1. P. 1–19.
3. Гомзин А. Г., Коршунов А. В. Системы рекомендаций: обзор современных подходов // Труды Института системного программирования РАН. 2012. № 22. С. 401–417.
4. Peña-Ayala A. Educational Data Mining: A Survey and a Data Mining-Based Analysis of Recent Works // Expert Systems with Applications. 2014. No. 41(4). P. 1432–1462.
5. Pan L., Wang X., Li C., Li J., Tang J. Course Concept Extraction in MOOCs via Embedding-Based Graph Propagation // Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Natural Language Processing. 2017. No. 1. P. 875–884.
6. Aldrich P. R. The Curriculum Prerequisite Network: Modeling the Curriculum as a Complex System // Biochemistry and Molecular Biology Education. 2015. No. 43(3). P. 168–180.
7. Kriglstein S. Analysis of Ontology Visualization Techniques for Modular Curricula // HCI and Usability for Education and Work. 2008. No. 5298. P. 299–312.
8. Sommaruga L., Catenazzi N. Curriculum Visualization in 3D // Proceedings of the Twelfth International Conference on 3D Web Technology. 2007. No. 1. P. 177–180.
9. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space // Proceedings of Workshop at ICLR. 2013. No. 1. P. 1–12.
10. Ratcliff J. W., Metzener D. E. Pattern Matching: The Gestalt Approach // Dr. Dobb's Journal. 1988. No. 13(7). P. 46–51.

Eng

1. Educational program designer. (2022). Saint Petersburg: Universitet ITMO. Retrieved from https://op.itmo.ru/ (Accessed: 13.11.2023). [in Russian language]
2. Su X., Khoshgoftaar T. M. (2009). A Survey of Collaborative Filtering Techniques. Advances in Artificial Intelligence, (1), 1 – 19.
3. Gomzin A. G., Korshunov A. V. (2012). Recommendation systems: a review of modern approaches. Trudy Instituta sistemnogo programmirovaniya RAN, 22, 401 – 417. [in Russian language]
4. Peña-Ayala A. (2014). Educational Data Mining: A Survey and a Data Mining-Based Analysis of Recent Works. Expert Systems with Applications, 41(4), 1432 – 1462.
5. Pan L., Wang X., Li C., Li J., Tang J. (2017). Course Concept Extraction in MOOCs via Embedding-Based Graph Propagation. Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Natural Language Processing, (1), 875 – 884.
6. Aldrich P. R. (2015). The Curriculum Prerequisite Network: Modeling the Curriculum as a Complex System. Biochemistry and Molecular Biology Education, 43(3), 168 – 180.
7. Kriglstein S. (2008). Analysis of Ontology Visualization Techniques for Modular Curricula. HCI and Usability for Education and Work, 5298, 299 – 312.
8. Sommaruga L., Catenazzi N. (2007). Curriculum Visualization in 3D. Proceedings of the Twelfth International Conference on 3D Web Technology, (1), 177 – 180.
9. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. Proceedings of Workshop at ICLR, (1), 1 – 12.
10. Ratcliff J. W., Metzener D. E. (1988). Pattern Matching: The Gestalt Approach. Dr. Dobb's Journal, 13(7), 46 – 51.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2023.12.рр.043-052

и заполните форму

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2023.12.рр.043-052

and fill out the form