Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

Количественная оценка метакомпетенций учащихся на основе методов машинного обучения

# 04, апрель 2015
DOI: 10.7463/0415.0764221
Файл статьи: SE-BMSTU...o253.pdf (957.01Кб)
авторы: доцент, к.ф.н. Гаврилина Е. А., Захаров М. А., профессор, д.ф.-м.н. Карпенко А. П.

УДК 519.6

Россия,  МГТУ им. Н.Э. Баумана

Различаем предметные, креативные и когнитивные метакомпетенции учащегося или, другими словами, его метапредметные, метакреативные и метакогнитивные компетенции. Каждая из метакомпетенций определяется большим числом индикаторов. Например, для оценки регулятивной метапредметной компетенции учащегося могут быть использованы индикаторы, формализующие его способности к целеполаганию, планированию, организации, контролю, оценке, коррекции.
Известно относительно небольшое число работ, посвященных различным аспектам формирования и оценки метакомпетенций учащихся. В работе приводится краткий обзор этих работ. Показывается, что во всех случаях не обсуждаются алгоритмические аспекты оценок этих компетенций, так что данная работа в этом смысле является пионерской.
Задачу оценки метакомпетенций учащихся ставим как задачу машинного обучения (machine learning).
Рассматриваем следующие типы машинного обучения: обучение с учителем; обучение без учителя; обучение с частичным привлечением учителя; обучение с подкреплением; активное обучение; многозадачное обучение; многовариантное обучение. Предлагаем ряд методов количественной оценки метакомпетенций учащихся, основанных на применении указанных типов машинного обучения.
В заключении формулируем перспективы развития работы.
Работа выполнена при поддержке Минобрнауки России (проект 2014-14-579-0144).

Авторы сердечно благодарят своих коллег – Добрякова А.А. и Смирнову Е.В. за плодотворное сотрудничество и помощь в данной работе.

Список литературы
  1. Erpenbeck J., Scharnhorst A., Ebeling W., Martens D., Nachtigall C., North K., Friedrich P., Lantz A. Metakompetenzen und Kompetenzentwicklung. QUEM-report, Schriften zur beruflichen Weiterbildung, Heft 95/Teil I. Berlin, 2006. Режим доступа :https://knaw.academia.edu/AndreaScharnhorst ( дата обращения 23.01.2015).
  2. Bogo M., Katz E., Regehr C., Logie C., Mylopoulos M., Tufford L. Toward Understanding Meta-Competence: An Analysis of Students' Reflection on their Simulated Interviews // Social Work Education. 2013. Vol. 32, no. 2. Special Issue: Field Education in Social Work. P. 259-273. DOI: 10.1080/02615479.2012.738662
  3. Scharnhorst A., Ebeling W. Evolutionary Search Agents in Complex Landscapes – a New Model for the Role of Competence and Meta-competence (EVOLINO and other simulation tools) // The Virtual Knowledge Studio: website. Available at:http://virtualknowledgestudio.nl/documents/_andreascharnhorst/arxiv_final.pdf, accessed 23.01.2015.
  4. Грешилова А.В. Содержание метапредметных компетенций у студентов среднего профессионального образования // Magister Dixit: научно-педагогический журнал Восточной Сибири. 2014. № 1 (13). Режим доступа: http://md.islu.ru/sites/md.islu.ru/files/rar/greshilova_statya_md_0.pdf (дата обращения 10.02.2015).
  5. Прокудина Ю.А. Формирование метапредметных знаний старшеклассников в условиях профильного обучения: дис. …канд. пед. наук. Н. Новгород, 2013. 169 с.
  6. Фисенко Т.И. Как реализовать принцип метапредметности в процессе обучения // Персональный сайт учителя истории и естествознания Петрушиной И.В. Режим доступа:http://petrushina.ivsoft.ru/docs/kak-realizovat-princip-talerantnosti-v-processe-obucheniya.pdf (дата обращения 23.01.2015).
  7. Бударина Н.А. Технология оценки достижения метапредметных результатов освоения основной программы «Химия» // Методисты. Профессиональное сообщество педагогов: сайт. Режим доступа:http://metodisty.ru/m/gnews/group/8/news/tehnologiya_ocenki_dostizheniya_metapredmetnyh_rezultatov_osvoeniya_osnovnoi_programmy_po_himii/ (дата обращения 23.01.2015).
  8. Гущин Ю.Ф. Анализ особенностей оценки метапредметных результатов // Психология и методология образования: сайт. Режим доступа:http://psyhoinfo.ru/analiz-osobennostey-ocenki-metapredmetnyh-rezultatov (дата обращения 23.01.2015).
  9. Уткина Т.Н. Система оценки достижений метапредметных результатов // Социальная сеть работников образования nsportal.ru. Режим доступа:http :// nsportal . ru / nachalnaya - shkola / mezhdistsiplinarnoe - obobshchenie /2012/01/20/ sistema - otsenki - dostizheniy (дата обращения 23.01.2015).
  10. Чупрова О.Ф., Шумовская А.Г. Диагностика метапредметных умений студентов I курса: результаты, оценки, выводы // Вестник Иркутского государственного лингвистического университета. 2012. № 4. С . 198- 201.
  11. Livingston J.A. Metacognition: an Overview // Graduate School of Education (GSE) at the University at Buffalo (UB): website. Available at:http://gse.buffalo.edu/fas/shuell/cep564/metacog.htm, accessed 30.01.2015.
  12. Metcalfe J., Son L.K. Metacognitive and Control Strategies in Study-Time Allocation // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2000. Vol. 26, no . 1. P. 204 -221. DOI: 10.1037//0278-7393.26.1.204
  13. Карпов А.А. Взаимосвязи обучаемости и метакогнитивных качеств личности // Ярославский педагогический вестник. 2012. Т . 2, № 3. С . 228-235.
  14. Лазарева О.В. Формирование метакогнитивной регуляции понимания научного текста // Письма в Эмиссия. Оффлайн: научно-педагогический интернет-журнал. 2012. № 8. Ст. 1843. Режим доступа:http :// www . emissia . org / offline /2012/1843. htm (дата обращения 30.01.2015).
  15. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer-Verlag New York , 2006. 740 p. (Series: Information Science and Statistics).
  16. Belous V.V., Bobrovsky A.V., Dobrjkov A.A., Karpenko A.P., Smirnova E.V. Multicriterion integral alternatives’ estimation: mentally-structured approach to education // 2nd International Conference on Education and Education Management (EEM 2012) (Hong Kong, China, September 4-5, 2012). Vol. 3. 2012. P. 215-224.
  17. Донской В.И. Алгоритмические модели обучения классификации: обоснование, сравнение, выбор. Симферополь: ДИАЙПИ, 2014. 228 с. 
  18. Scikit-learn. Machine Learning in Python: website. Available at:http://scikit-learn.org/stable/, accessed 30.01.2015.
  19. Воронцов К.В. Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования. 2007 // ВЦ РАН: сайт. Режим доступа:http://www.ccas.ru/voron/download/Clustering.pdf (дата обращения 30.01.2015).
  20. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой. М.: Изд-во МГТУ им. Н . Э . Баумана , 2014. 446 с .
  21. Zhu Xhu. Semi-Supervised Learning Literature Survey. Computer Sciences TR 1530. University of Wisconsin - Madison, 2008. 60 p.
  22. Саттон Р.С., Барто Э.Г. Обучение с подкреплением: пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. 399 с. (Сер. Адаптивные и интеллектуальные системы).
  23. Martyn M. Clickers in the Classroom: An Active Learning Approach // Educause Quarterly. 2007. No. 2. P. 71-74.
  24. Varnek A., Gaudin C., Marcou G., Baskin I., Pandey A.K., Tetko I.V. Inductive Transfer of Knowledge: Application of Multi-Task Learning and Feature Net Approaches to Model Tissue-Air Partition Coefficients // Journal of Chemical Information and Modeling. 2009. Vol. 49, no. 1. P. 133-144. DOI: 10.1021/ci8002914
  25. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс: пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 1104 с.
  26. Foulds J., Eibe F. A Review of Multi-Instance Learning Assumptions // Knowledge Engineering Review. 2010. Vol. 25, no. 1. P. 1-25. DOI: 10.1017/S026988890999035X
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА
18.12.2017
С 21 по 24 ноября 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошла XII Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «Политехника», посвященная 170-летию со дня рождения Н.Е. Жуковского в рамках Всероссийского инновационного молодежного научно-инженерного форума «Политехника».

11.10.2017
XII Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «ПОЛИТЕХНИКА», посвященная 170-летию со дня рождения Н.Е. Жуковского 21–24 ноября 2017 года г. Москва

25.05.2017
C 15 по 17 мая 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел III этап (Всероссийский) Всероссийской студенческой олимпиады по физике (в технических вузах).

25.04.2017
С 12 по 14 апреля в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел Всероссийский этап Всероссийской олимпиады по безопасности жизнедеятельности.

4.04.2017
С 14 по 16 марта 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел III (Всероссийский) тур Всероссийской студенческой олимпиады по иностранному языку (английский в технических вузах).




Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2018 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)