ВИБІР МЕТОДИКИ НАВЧАННЯ НА ПІДСТАВІ АНАЛІЗУ КОГНІТИВНИХ МОДЕЛЕЙ У СИСТЕМІ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ
DOI:
https://doi.org/10.32782/EIS/2023-104-1Ключові слова:
пізнання, когнітивна архітектура, когнітивне моделювання, когнітивні навички, навчальна методика, розумова діяльністьАнотація
У статті обґрунтований метод добору навчальних методик, а також модель оцінки когнітивних навичок студента, на підставі аналізу якої робиться висновок щодо необхідності зміни навчальної методики, що дозволило адаптивно змінювати методику викладання матеріалу під час навчання студента. Метою роботи є підвищення ефективності навчання студента через покращення якості добору методики навчання на основі аналізу його когнітивної моделі. Для розв’язання поставлених завдань були проаналізовані методи класифікації когнітивних процесів, що використовуються різними навчальними методиками. Визначено механізм збору інформації щодо змін когнітивних навичок протягом процесу навчання. На підставі аналізу зібраних відомостей обґрунтовано метод добору навчальної методики на основі аналізу когнітивних навичок студента, обчислених за результатами виконання контрольних заходів з дисципліни в системі дистанційної освіти. Запропоновані в роботі моделі та методи надають представлення та дозволяють накопичувати когнітивні навички студентів з метою їх аналізу, розвитку та можливості корегування. Розроблений метод дозволяє змінювати методику навчання для окремого студента, покращувати його когнітивні навички для ефективного засвоєння та розуміння навчальних матеріалів, що підтверджується дослідженням, проведеним у роботі.
Посилання
Gonzalez C. Instance-based learning in dynamic decision making. Cognitive Science. 2003. № 27 (4). P. 591–635.
Bloom B.S. Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals. New York : Longman, 1984. 403 p.
Anderson L.W., Krathwohl D.R. A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s Taxonomy of educational objectives. New York : Longman, 2001.
Automatic Discovery of Cognitive Skills to Improve the Prediction of Student Learning / V.R. Lindsey et al. Proceeding of 21’nd Conference on Neural Information Processing Systems, 8–10 December 2008, Vancouver. 2022.