УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДУ ПОБУДОВИ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ НАВЧАЛЬНИХ ТРАЄКТОРІЙ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ АДАПТИВНИХ ВЕБСИСТЕМАХ САМООСВІТИ
IMPROVING THE METHOD OF BUILDING AND OPTIMIZING LEARNING PATHS IN INTELLIGENT ADAPTIVE E-LEARNING SYSTEMS
Сторінки: 118-124. Номер: №6, 2023 (329) 
Автори:
ДУТЧАК МАРІЯ
Прикарпатський національний університет імені Василя Стефаника
https://orcid.org/0000-0002-3337-5613
e-mail: mariia.dutchak@pnu.edu.ua
DUTCHAK MARIIA
Vasyl Stefanyk Precarpathian National University
https://orcid.org/0000-0002-3337-5613
e-mail: mariia.dutchak@pnu.edu.ua
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2023-329-6-118-124
Анотація мовою оригіналу
У статті описано удосконалений метод автоматизованої побудови, оптимізації та вибору кращої за певним критерієм адаптивної траєкторії навчання, який дає можливість підвищити якість процесу оволодіння знаннями в інтелектуальних адаптивних вебсистемах самоосвіти. Даний метод дозволяє будувати адаптивну траєкторію навчання в залежності від параметрів моделі студента, виявленого рівня знань ключових і проміжних понять та академічних вимог, а також компактніше розміщувати більш зв’язні навчальні блоки, сприяючи там самим кращому їх засвоєнню. Представлене дослідження сприяє подальшому розвитку методів автоматизованої побудови навчального матеріалу із наявних навчальних блоків (модулів).
Впровадження і використання результатів даного дослідження дозволяє підвищити якість автоматично організованого навчального процесу, раціональніше використовувати трудові і технічні ресурси вебсистем самоосвіти, а також може бути використаним при організації очного навчання.
Ключові слова: штучний інтелект; інтелектуальні освітні вебсистеми; автоматизована побудова навчальних траєкторії; оптимізація функції пристосованості.
Розширена анотація англійською мовою
The article describes an improved method for automated construction, optimization, and choice of the best adaptive learning path according to a certain criterion, which gives an ability to improve the quality of the process of learning in intelligent adaptive e-learning systems. This method allows to build an adaptive learning trajectory depending on the parameters of the student’s model, the identified level of knowledge of key and intermediate concepts and academic requirements, and to compactly arrange more related learning units, which contributes to their better assimilation. The presented research contributes to the further development of methods for automated construction of educational material from educational blocks (modules). Also, the author propose an improved model of learning material and an improved method of setting semantic coefficients of connection between learning units, which allows to increase the correctness and optimality of automatically generated variants of learning trajectories.
The approbation of the proposed methods has shown that the quality of students’ learning has increased by 15%, that is, there was a transition of students from categories E and D to one of the categories A, B, C, which indicates a serious effect on the level of learning of students belonging to the researched categories. The arithmetic mean of the level of learning in the experimental group increased by 6.7% and 5.2% compared to the first and second control groups, respectively. Thus, the implementation and use of the results of this study can improve the quality of the automatically organized learning process, more rational use of labor and technical resources of web-based self-education systems, and can also be used by traditional educational institutions.
Keywords: artificial intelligence; intelligent e-learning systems; automated learning path construction; optimization of the adaptability function.
