 |
А.В. Живетьев "Персонализация на микроуровне: гибридная модель подбора заданий в образовательных системах" |
 |
|
Аннотация.
Статья посвящена разработке гибридной модели подбора заданий на микроуровне в адаптивных образовательных системах. В отличие от традиционных подходов, основанных на фиксированных тестах, предложенный метод учитывает индивидуальные особенности обучающегося при выборе каждого следующего задания. Теория отклика на задание (Item Response Theory, IRT) обеспечивает математическую строгость и возможность вычисления информативности элементов. Нечеткая логика служит инструментом работы с неопределенностью и корректировки выбора в условиях близких значений информативности. Модель многорукого бандита задает стратегию балансирования между исследованием и эксплуатацией. Интеграция этих трех подходов формирует итеративный цикл, включающий инициализацию на основе экспертной оценки, обновление параметров способности обучающегося, расчет информативности, выбор оптимального элемента и его корректировку с помощью нечетких правил. Практическая значимость исследования заключается в применимости модели в системах компьютерного адаптивного тестирования, интеллектуальных тьюторских системах и онлайн-курсах.
Ключевые слова:
адаптивное тестирование, персонализация на микроуровне, Item Response Theory (IRT), нечеткая логика, многорукий бандит, информативность задания, гибридные модели, образовательная аналитика, интеллектуальные тьюторские системы, диагностика знаний.
DOI: 10.14357/20790279250402
EDN: ANHUZP
Стр. 15-19.
Литература
1. Использование теории тестовых заданий (Item Response Theory) в адаптивном тестировании [Электронный ресурс]. – URL: https://science.fandom.com/ru/wiki/Использование_ Теории_тестовых_заданий_(Item_Response_Theory)_в_адаптивном _тестировании (дата обращения: 29.09.2025) 2. Родионов А.В., Братищенко В.В. Применение IRT-моделей для анализа результатов обучения в рамках компетентностного подхода // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 4. 3. Аванесов В. История педагогической теории измерений // Педагогические измерения. 2012. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/istoriya-pedagogicheskoy-teorii-izmereniy (дата обращения: 29.09.2025). 4. Бутко А.М. A/B тестирование и многорукие бандиты как способы сегментного тестирования продукта / А.М. Бутко // Молодежная школа-семинар по проблемам управления в технических системах имени А.А. Вавилова. 2023. Т. 1. С. 47-50. 5. Применение методов нечеткой логики для формирования адаптивной индивидуальной траектории обучения на основе динамического управления сложностью курса / М. А. Белов, С. И. Гришко, А. В. Живетьев [и др.] // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 4(39). С. 7-8. DOI 10.26102/2310-6018/2022.39.4.018. 6. Живетьев А.В., Белов М.А. Проблемы управления индивидуальной образовательной траекторией студента на основе цифрового профиля и цифрового следа // Системный анализ в науке и образовании. 2024. № 4. С. 37–44. 7. Robbins H. Some aspects of the sequential design of experiments // Herbert Robbins selected papers. New York: Springer. 1985. P. 169–177. 8. Живетьев А.В. Адаптивная выдача учебно-методических материалов на основе моделей нейро-лингвистического программирования по результатам оценки позы учащегося за компьютером или в аудитории средствами машинного обучения / А. В. Живетьев, М. А. Белов // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 3. С. 81-88. DOI 10.33693/2313-223X-2024-11-3-81-88. 9. Смирнов Д.С. Модель принятия решений при наличии экспертов как модифицированная задача о многоруком бандите / Д. С. Смирнов, Е. В. Громова // Математическая теория игр и ее приложения. 2017. Т. 9. № 4. С. 69-87. |
