Авторы Сумайя Эль Эмрани, Али Эль Мерзуки, Мохамед Халди
Абстракт
Несмотря на огромное количество зачислений на платформы MOOC (Massive Open Online Course), процент отсева очень высок. Эта проблема может быть вызвана несколькими факторами: социальными, педагогическими, предшествующими знаниями, а также демотивацией. Чтобы справиться с подобными проблемами, авторы разработали адаптивную платформу cMOOC (Connectivist MOOC) для профиля каждого зарегистрированного учащегося.
Начиная с первого взаимодействия человека с машиной, процесс адаптирует потребности учащегося в соответствии с заранее установленной моделью. Он основан на обработке статистических данных, собранных с помощью алгоритмов анализа соответствий и регрессии. Сгенерированный профиль каждого учащегося обеспечит адаптивную навигацию и педагогическую деятельность. Интеллектуальная система, представленная в этой работе, сможет классифицировать учащихся в соответствии с их предпочтениями и стилями обучения.
Выводы
Данные, проанализированные в ходе этой исследовательской работы, были собраны в ходе эмпирического исследования, в ходе которого опрос проводился в различных учреждениях AEU (Университет Абдельмалека Эссаади, Марокко). После рассмотрения восьми входных параметров на первом этапе выполнение метода Анализа Соответствия показало, что восемь параметров можно сократить до четырех. Среди них три фактора оказали положительное влияние на наш первый рассматриваемый результат, а именно: интерес к совместному обучению. Эти параметры будут представлять собой статические переменные, предоставленные учащимся во время его первого взаимодействия с интеллектуальной системой. Полученные результаты позволили предложить первую интеллектуальную модель этой платформы cMOOC, адаптированную к потребностям студентов AEU на основе алгоритмов классификации через нейронную сеть.
