Актуальність використання засобів інтелектуального аналізу навчальних досягнень в адаптивному навчанні

Размещено на http://www.allbest.ru

Державний заклад «Південноукраїнський національний педагогічний університет імені К. Д. Ушинського

Актуальність використання засобів інтелектуального аналізу навчальних досягнень в адаптивному навчанні

Черних Володимир Володимирович кандидат педагогічних наук, старший викладач кафедри прикладної математики та інформатики

Анотація

Стаття присвячена висвітленню питання актуальності використання засобів інтелектуального аналізу навчальних досягнень, застосування яких у сучасній системі освіти набуває все більшої вагомості, розвиваючись у ключовий аспект для успішної імплементації адаптивного навчання. Сучасний освітній процес, з його динамічністю та індивідуалізацією підходів до навчання, вимагає використання інноваційних інструментів для аналізу та оцінки навчальних досягнень.

Визначено важливість використання інтелектуального аналізу, як такого, що дозволяє ефективно визначати потреби здобувачів освіти, створювати персоналізовані програми навчання та вчасно реагувати на їхні успіхи чи труднощі. Однією з переваг є здатність адаптувати підходи до навчання, спираючись на конкретні потреби та здібності кожного здобувача освіти. Це сприяє підвищенню якості освіти, адаптованої до індивідуальних особливостей кожного учасника освітнього процесу.

Проаналізовано важливість використання засобів інтелектуального аналізу в адаптивному навчанні для сприяння оптимізації педагогічного процесу, забезпечуючи ефективну взаємодію між викладачами та здобувачами освіти. Такий підхід розкриває нові можливості для розвитку освітніх технологій та сприяє створенню навчального середовища, яке відповідає сучасним вимогам та індивідуальним потребам здобувачів освіти.

Наголошується на тому, що використання засобів інтелектуального аналізу можуть виявити необхідність у вдосконаленні методик навчання та надати змогу вчителям вдосконалити свої педагогічні підходи. Враховуючи широкий спектр індивідуальних різниць між здобувачами освіти, цей підхід сприяє збалансованому розвитку та підготовці здобувачів освіти до викликів сучасного світу.

Ключові слова: Адаптивне навчання, засоби інтелектуального аналізу, освітні технології.

Chernykh Volodymyr Volodymyrovych PhD in Pedagogy, Senior Teacher at the Department of Applied Mathematics and Informatics, State Institution "South Ukrainian National Pedagogical University named after K. D. Ushinsky", Odesa,

THE RELEVANCE OF USING INTELLECTUAL ANALYSIS OF LEARNING ACHIEVEMENTS IN ADAPTIVE LEARNING

Abstract

The article is devoted to the issue of the relevance of using intellectual analysis of learning achievements, the use of which in the modern education system is becoming increasingly important, developing into a key aspect for the successful implementation of adaptive learning. The modern educational process, with its dynamism and individualisation of approaches to learning, requires the use of innovative tools for analysing and assessing learning achievements.

The importance of using intellectual analysis as such, which allows to effectively identify the needs of students, create personalised learning programmes and respond in a timely manner to their successes or difficulties, is determined. One of the advantages is the ability to adapt learning approaches based on the specific needs and abilities of each student. This helps to improve the quality of education, adapted to the individual characteristics of each participant in the educational process.

The article analyses the importance of using intellectual analysis tools in adaptive learning to help optimise the pedagogical process, ensuring effective interaction between teachers and students. This approach opens up new opportunities for the development of educational technologies and contributes to the creation of a learning environment that meets modern requirements and individual needs of students.

It is emphasised that the use of intellectual analysis tools can identify the need to improve teaching methods and enable teachers to improve their pedagogical approaches. Given the wide range of individual differences between students, this approach contributes to the balanced development and preparation of students for the challenges of the modern world.

Keywords: Adaptive learning, intelligent analysis tools, educational technologies.

Постановка проблеми. Результативність персоналізованого адаптивного навчального процесу залежить, багато в чому, не лише від типу ІКТ, що використовуються для підтримки навчального процесу, та від того як їх використовують, а, перш за все, від того, наскільки досконало ними володіють здобувачі освіти, викладачі, науково-методичні працівники та організатори освітнього процесу, наскільки активно й педагогічно виважено такі технології застосовуються [1], [2]. Для цього повинні бути створені умови, які сприятимуть здобуттю якісної сучасної освіти. У зв'язку з цим актуальним є дослідження проблем адаптивного навчання, та інтелектуального аналізу навчальних досягнень здобувачів освіти в адаптивному навчанні, як одного з ключових напрямків у відкритій освіті [3]

Аналіз останніх досліджень і публікацій. У дослідженнях Р. Келлі [4] та О. М. Спіріна [5] зазначено, що використання інтелектуальних систем аналізу навчальних досягнень, особливо у адаптивному навчанні, можливо задля інтенсифікації процесу навчання та може використовуватись за такими напрямами:

комп'ютерна візуалізація навчального змісту;

архівне зберігання даних з можливістю їхньої передачі;

автоматизація процесів обчислювальної та інформаційно-пошукової діяльності;

формування мотивації та активізації пізнавального інтересу здобува- чів освіти;

поєднання індивідуальних і групових форм навчання;

організація оперативного контролю і самоконтролю результатів навчально-пізнавальної і творчої діяльності з подальшою (у разі необхідності) корекцією процесу навчання та ін.;

контроль змін у професійній діяльності викладачів та здобувачів освіти.

Крім того, проведені нами дослідження [6], [7], [8] дають змогу окреслити основні фактори впливу на ефективність використання інтелектуального аналізу навчальних досягнень у адаптивного навчанні, а саме:

можливість накопичення і застосування відомостей і даних про результати навчання кожного здобувача освіти для вибору індивідуальних навчальних впливів і управління процесом навчання для формування необхідних компетентностей;

валідність критеріїв оцінювання рівня знань, умінь, навичок; рівня підготовки (низький, середній, високий) або рівня засвоєння матеріалу (впізнавання, алгоритмічний, евристичний, творчий);

підтримка адаптивних властивостей навчального середовища до зміни стану здобувача освіти (здобувач відносився до середнього рівня, але на даному занятті його знання наближаються до високого чи, навпаки, до низького рівня).

Також варто виокремлено типові завдання у процесі адаптивного навчання, для вирішення яких доцільно використовувати інтелектуальний аналіз навчальних досягнень:

управління процесом навчання з урахуванням індивідуальних особливостей здобувача освіти;

діагностика і прогнозування якості засвоєння навчального матеріалу та формування змін у послідовності його подання;

підтримка професійного рівня здобувача освіти в даній предметній галузі.

Вивчення закордонного досвіду [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16] показало достатньо тривале та широке використання СІАНД у процесі навчання у закладах середньої та вищої освіти на різних його етапах, зокрема для оцінки рівню продуктивності навчання, розвитку комунікативних навичок, відслідковування процесу проходження здобувачем освіти навчальних завдань, впровадження заходів спрямованих на корекцію навчальних досягнень за рахунок використання інтерактивної довідки та зворотного зв'язку, формуванні пакету практичних завдань для виконання відповідно до рівня розвитку компетентностей здобувача освіти.

Мета статті - проведення ретельного аналізу та систематизаціі можливостей використання інтелектуальних систем для оцінки рівня навчальних досягнень в контексту реалізації парадигми адаптивного навчання.

Виклад основного матеріалу. В основу розробки системи інтелектуального аналізу навчальних досягнень закладено принципи, штучного інтелекту. Аналізуючи матеріали навчально-методичних видань, пропонується використовувати наступну типізацію інтелектуальних систем, які використовуються зокрема в адаптивному навчанні, а саме:

Педагогічні системи:

Сервісні програмні засоби - Призначені для автоматизації рутинних обчислень: оформлення навчальної документації та ін.; використовуються при проведенні лабораторних занять, в курсовому та дипломному проектуванні.

Програмні засоби контролю та тестування - Призначені для автоматизації рутинних обчислень: оформлення навчальної документації та ін.

Тренажери - Призначені для відпрацювання навчальних умінь і навичок (вирішення завдань, дії у складних ситуаціях.); забезпечують отримання короткої довідки про навчальний матеріал, тренування, контроль і самоконтроль.

Програмні засоби моделювання - Надають можливість розширити межі експериментальних і теоретичних досліджень, доповнити експеримент обчисленням; будуються з використанням універсальних прикладних пакетів, призначених для вирішення широкого кола математичних задач (системи, що можуть сприймати і відтворювати майже природну для людини форму записів умов задачі та її рішення з використанням звичайних математичних правил).

Інформаційно-пошукові довідкові системи - Призначені для введення,

зберігання і подання відомостей у різноманітному вигляді (гіпертекстові програми; бази даних, системи управління яких дають можливість пошуку та сортування даних): використовуються для організації подання змісту

навчального матеріалу, для пошуку та аналізу необхідних відомостей; в якості інструментів пізнання.

Програмні комплекси для навчання:

Електронні підручники - Забезпечують безперервність і повноту дидактичного циклу процесу навчання: надають теоретичний матеріал, тренувальну навчальну діяльність: контроль рівня знань, інформаційно- пошукову діяльність, математичне та імітаційне моделювання з комп'ютерною візуалізацією і сервісні функції за умови здійснення інтерактивного зворотного зв'язку.

Експертні системи для навчання - Системи нового типу, що створюються на основі практичного використання елементів штучного інтелекту для моделювання дії експертів щодо дидактики та методики навчання дисциплін, основу яких складають бази знань, знання експертів- викладачів, методистів та фахівців у конкретних предметних областях.

Інтелектуальні системи навчання - Забезпечують навчальний «діалог» для користувача на рівні індивідуальної роботи зі здобувачем освіти.

Таким чином, в умовах інформатизації освіти та задля задоволення потреб суспільства знань виникають передумови для реалізації таких традиційних дидактичних вимог, як науковість, наочність, доступність, проблемність, систематичність і послідовність навчання, активність і свідомість здобувачів освіти у процесі навчання, міцність засвоєння знань, єдність навчальних, розвиваючих і виховних функцій навчання на принципово новому рівні. Такі вимоги цілком можуть бути реалізовані шляхом залучення систем інтелектуального аналізу навчальних досягнень.

Аналіз сучасних науково-педагогічних джерел дав змогу сформувати низку проблемних ситуацій, які характерні для процесу адаптивного навчання та для вирішення яких доцільним є впровадження інтелектуальних систем оцінки навчальних досягнень:

знання, що під час навчального процесу отримують здобувачі освіти, є заснованими на фактах, які в свою чергу потребують постійного оновлення;

зниження мотивації до пізнавальної діяльності здобувача освіти в наслідок «стискання» навчального матеріалу, алгоритмізації його подання та формальності;

відсутність можливості постійного проведення індивідуального фронтального контролю навчальних досягнень здобувачів освіти.

Ґрунтуючись на індивідуальних особливостях здобувана освіти, за допомогою використання інтелектуальних систем аналізу навчальних досягнень, стає можливим внесення коректив в роботу здобувача освіти, надати йому можливість працювати з навчальним матеріалом відповідно до його рівня сформованості компетентностей.

Вивчивши приклади систем інтелектуального аналізу навчальних досягнень (СІАНД), які використовуються під час навчання, прийшли до класифікації, поданої в таблиці 1.

Вочевидь, що впровадження в навчальний процес та активне використання в ньому СІАНД передбачає, внесення певних змін до навчального процесу, а саме:

функціонування викладача як фахівця-консультанта в навчальному процесі;

домінуюча роль адаптивного навчання;

перенесення більшої частини навчального матеріалу на самостійне вивчення здобувачами освіти;

підготовка навчально-методичного комплексу на основі врахування особливостей використання СІАНД;

поступова відмова від традиційних форм контролю і впровадження індивідуального кумулятивного індексу, за допомогою якого різко зростає роль поточного, рубіжного та підсумкового контролів знань, умінь і навичок.

Особливої уваги заслуговує використання СІАНД задля реалізації саме адаптивного навчання та управління ним. Так, у сучасному розумінні, в широкому сенсі під адаптацією мається на увазі не тільки уміння пристосовуватися до успішного функціонування у певному середовищі, а й здатність до подальшого психологічного, особистісного та соціального розвитку в ньому. При створенні адаптивного освітнього середовища важливо також пристосування до умов внутрішнього середовища, тобто пристосування до інтелектуальної, емоційно-оцінної та поведінкової сферам кожного учасника педагогічного процесу. Однак, визначальною ознакою адаптивності є розвиток здатності особистості до самовдосконалення на основі врахування її вікових особливостей, внутрішніх ресурсів і можливостей. Реалізація концепції адаптивного управління педагогічними системами, що ґрунтується, в основному, на положеннях сучасної теорії управління, психотерапії і псіхологотерапіі, надає можливість здійснювати перехід від догматичної авторитарної системи освіти до створення сприятливої інтелектуальної та психологічної обстановки, стимулюючої діяльність учасників педагогічного процесу.

Задачу навчання природним чином можна сформулювати як задачу управління. У цьому випадку той, якого навчають, виступає в якості об'єкта управління, а викладач -- як пристрій управління. Найпростіша схема управління взаємодією між учнем і викладачем в автоматизованому навчанні приведена на рис. 1 і являє собою систему навчання, що ідентична загальній схемі управління будь-яким об'єктом. Тут об'єкт управління -- об'єкт навчання («учень»), пристрій управління -- навчальна система («викладач»), Х -- стан середовища, яка впливає на процес навчання. Викладач отримує відомості про стан середовища Х за допомогою «датчика» Dx; X' -- дані про стан середовища Х, які отримано викладачем; Y -- стан учня, що визначається за допомогою «датчика» Dy, на виході якого отримуємо Y' -- відомості про стан, які викладач отримує в результаті контрольних заходів; U -- команди управління, які надходять з пристрою управління (при навчанні під U розуміють власне навчання у вигляді порцій навчального матеріалу або контролю).

Рис.1. Схема навчання як керованого процесу [17]

Рис. 2. Схема автоматизованого управління навчанням [17]

Зазвичай, вчителю повідомляються цілі навчання Z*, ресурси R, які є в розпорядженні, відомості про стан учня Y' і його навколишнього середовища X'. Завдання полягає в наступному: організувати навчання U, яке змінить стан Y учня таким чином, щоб виконувалися цілі навчання. Трансформація ролі комп'ютерних засобів та, зокрема, знання-орієнтованих інформаційних систем у навчанні від пасивної ролі допоміжного інструментарію до активної ролі основного засобу реалізації автоматизованого способу вироблення керуючих навчальних впливів призвела до модифікації розглянутої раніше схеми (Рис. 1) і створення схеми автоматизованого управління навчанням (Рис. 2). Основна відмінність запропонованої схеми полягає в зміні структури пристрою управління, що полягає у виділенні окремої частини керуючого пристрою -- автоматизованої системи управління навчанням, призначеної для вироблення індивідуалізованих навчальних впливів, а також блоку спеціалізованого інформаційного забезпечення -- Інфо АСУ-З.

Висновки

Підсумовуючи викладене вище, та ґрунтуючись на висновках, які було зроблено у різні роки вітчизняними та закордонними дослідниками, цілком можливо окреслити головні фактори впливу використання СІАНД в адаптивному навчанні процесі навчання:

персоналізованість, яка надає можливість здобувачам освіти працювати у зручному для них темпі, отримувати цільовий «зворотній зв'язок». Крім того, персоналізовані знання-орієнтовані інформаційні системи навчального призначення можуть використовувати моделі здобувачів освіти та різні педагогічні стратегії задля моделювання пізнавального (когнітивного) стану здобувачів освіти, мати позитивний вплив на мотивацію та зацікавленість;

гнучкість як спосіб мінімізації використання здобувачами освіти та викладачем навчального часу (аудиторних занять та самостійної роботи) за рахунок використання онлайн можливостей, реалізації механізму багатоплат- форменності;

включення (інклюзивність), яка стає більш актуальною в рамках концепції «Нової української школи» та реформи освіти взагалі спосіб залучення до навчання здобувачів освіти, які, з різних причин, потребують додаткової допомоги при навчанні, осіб з особливими освітніми потребами, здобувачів освіти, які мають складнощі з регулярним відвідування навчального закладу.

Література

В. Б. Дем'яненко та В. М. Дем'яненко, «Комп'ютерні засади відкритих систем адаптивного навчання», Адаптивне управління: теорія і практика. Педагогіка, Т 4, № 7, 2018. [Електронний ресурс]. Доступно: https://amtp.org.ua/index.php/journal/article/view/88/ 58.Lfnf. Дата звернення: Грудень 11, 2023.

В. Ю. Биков, «Проблеми та перспективи інформатизації системи освіти України», Науковий часопис НПУ імені М. П. Драгоманова. Серія 2: Комп'ютерно-орієнтовані системи навчання, № 13, с. 3-18, 2012.

В. Дем'яненко, В. Дем'яненко, О. Стрижак, «Відкрита освіта у викликах сьогодення», Навчання і виховання обдарованої дитини: теорія та практика : збірник наукових праць, Випуск 2 (16), Київ: Інститут обдарованої дитини, с. 49-55, 2016

Келли Р. ИКТ сегодня и завтра. Выступление на выставке BETT 2005 // Информатика и образование. -- №4 -- 2005, -- С. 2-6.

Спірін О. М. Теоретичні та методичні засади професійної підготовки майбутніх учителів інформатики за кредитно-модульною системою : монографія / Спірін О. М. ; за наук. ред. акад. М. І. Жалдака. - Житомир : Вид-во ЖДУ ім. І. Франка, 2007. -- 300 с.

Черних В. В. Актуальність використання експертних систем у процесі навчання / Володимир Володимирович Черних. // Збірник наукових праць Бердянського державного педагогічного університету (Педагогічні науки). - 2013. - С. 161 - 168.

Черних В. В., Мазурок Т. Л. Peculiarities of artificial intelligence study at pedagogical higher institutions / Journal L'Association 1901 “SEPIKE” Ausgabe 5. Osthofen, Deutschland; Poiters, France; Los Angeles, USA. 2014

Черних В. В., Мазурок Т. Л. Вивчення основ штучного інтелекту та експертних систем у підготовці майбутніх вчителів інформатики / Інформатика, інформаційні системи та технології: матер. XI Всеукр. конф. студентів і молодих науковців, Одеса, 28 березня 2014.- 153 с.

Ashwini., K., Vijayakumar., M, V., “Development Of Swarm And Ambient Cognitive Architecture (SACA) By Using Society Of Agents”, International Journal of Advanced Studies in Computer Science and Engineering, vol.4, Issue.9, September 2015, ISSN: 2278 7917.

Barrow, D., Mitrovic, A., Ohlsson, S., Grimley, M. (2008). Assessing the impact of positive feedback in constraint - based I TSs. B. Woolf et al. (eds) Proceedings of the 9th Int. Conf. ITS 2008, LCNS 5091, Springer-Verlag, pp. 250-259.

David Weinberger The Problem with the Data-Information-Knowledge-Wisdom Hierarchy // Harward Business Review. -- 2010.

EDUCATION: FUTURE FRONTIERS The implications of AI, automation and 21st century skills needs [Електронний ресурс] // NSW Department of Education. - 2017. - Режим доступу до ресурсу: https://education.nsw.gov.au/media/exar/Future_Frontiers_discussion_paper.pdf

McArthur, D., Lewis, M, and Bishay, M. (1993). The roles of artificial intelligence in education: Current progress and future prospects. RAND DRU-472-NSF

Underwood, & Luckin, R., (2011). Themes and trends in AIED research, 2000 to 2010. A report for the TLRP. Available from http://www.tlrp.org/tel/personalisation/themes-and-trends- in-aied-research-2000-to-2010/

Wollowski M. Artificial Intelligence Education / M. Wollowski, T. Neller, J. Boerkoel. // Ai Magazine. - 2017. - №38. - С. 5-6.

Woolf, B. (2010). A Roadmap for Education Technology. GROE [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://www.cra.org/ccc/docs/groe/GROE%20Roadmap%20for%20 Education%20Technology%20Final%20Report.pdf

Черних В. В., Мазурок Т. Л. ''Knowledge-based approach to the implementation of adaptive control of teaching” / Science and Education a New Dimension / Pedagogy and Psychology, III (26), Issue: 50, 2015 / p-ISSN 2308-5258. e-ISSN 2308-1996 -- 2015

References

Dem'janenko, V. B. , Dem'janenko, V. M. (2018). Komp'juterrn zasadi vіdkritih sistem adaptivnogo navchannja [Computer basics of open adaptive learning systems]. Adaptivne upravlinnja: teorija і praktika. Pedagogika - Adaptive management: theory and practice. Pedagogy, 7, 2018. Retrieved from https://amtp.org.ua/index.php/journal/article/view/88/58.Lfnf [in Ukrainian].

Bikov, V. Ju. (2012). Problemi ta perspektivi mformatizacu sistemi osvhi Ukrarni [roblems and prospects of informatization of the education system of Ukraine]. Naukovij chasopis NPU imeni M. P. Dragomanova. Serija 2: Komp'jutemo-orwntovani sistemi navchannja - Scientific journal of the M.P. Drahomanov NPU. Series 2: Computer-oriented learning systems, 13, 3-18, 2012 [in Ukrainian].

Dem'janenko, V. , Dem'janenko, V. , Strizhak, O. (2016). Vidkrita osvita u viklikah s'ogodennja [Open education in today's challenges]. Navchannja і vihovannja obdarovano'i ditini: teorija tapraktika - Education and upbringing of a gifted child: theory andpractice, 2 (16), 49-55, 2016 [in Ukrainian].

Kelli, R. (2005). IKT segodnja i zavtra. Vystuplenie na vystavke BETT 2005 [ICT today and tomorrow. Presentation at the BETT 2005 exhibition]. Informatika i obrazovanie - Informatics and education, 4 , 2-6 [in Ukrainian].

Spirin, O. M. (2007). Teoretichni ta metodichni zasadiprofesijno'ipidgotovki majbutnih uchiteliv informatiki za kreditno-modul'noju sistemoju [Theoretical and methodical principles of professional training of future computer science teachers according to the credit-module system]. Zhitomir : Vid-vo ZhDU im. І. Franka [in Ukrainian].

Chernih, V. V. (2013). Aktual'nisf vikoristannja ekspertnih sistem u procesі navchannja [The relevance of using expert systems in the learning process]. Zbirnik naukovih prac' Berdjans'kogo derzhavnogo pedagogichnogo universitetu (Pedagogichni nauki) - Collection of scientific works of Berdyan State Pedagogical University (Pedagogical Sciences), 161 - 168 [in Ukrainian].

Chernih, V. V., Mazurok, T. L. (2014). Peculiarities of artificial intelligence study at pedagogical higher institutions. Journal L'Association 1901 “SEPIKE” Ausgabe 5. Osthofen, Deutschland; Poiters, France; Los Angeles, USA. 2014 [in English].

Chernih, V. V., Mazurok, T. L. (2014). Vivchennja osnov shtuchnogo intelektu ta ekspertnih sistem u pіdgotovcі majbutnih vchitehv informatiki [Learning the basics of artificial intelligence and expert systems in the training of future informatics teachers]. Proceedings from XI Vseukr. konf studentiv і molodih naukovdv « Informatika, informacijni sistemi ta tehnologn » - The XI All-Ukrainian conf. of students and young scientists «Informatics, information systems and technologies ». (p. 153). Odesa [in Ukrainian].

Ashwini., K., Vijayakumar., M, V. (2015). Development Of Swarm And Ambient Cognitive Architecture (SACA) By Using Society Of Agents. International Journal of Advanced Studies in Computer Science and Engineering, 4, 9, September 2015 [in English].

Barrow, D., Mitrovic, A., Ohlsson, S., Grimley, M. (2008). Assessing the impact of positive feedback in constraint - based I TSs. B. Woolf et al. (eds). Proceedings of the 9th Int. Conf. ITS2008, LCNS5091, Springer-Verlag, pp. 250-259 [in English].

David, Weinberger (2010). The Problem with the Data-Information-Knowledge-Wisdom Hierarchy. [in English].

EDUCATION: FUTURE FRONTIERS The implications of AI, automation and 21st century skills needs. education.nsw.gov.au Retrieved from https://education.nsw.gov.au/media/ exar/Future_Frontiers_discussion_paper.pdf [in English].

McArthur, D., Lewis, M, and Bishay, M. (1993). The roles of artificial intelligence in education: Current progress and future prospects. RAND DRU-472-NSF [in English].

Underwood, & Luckin, R., (2011). Themes and trends in AIED research, 2000 to 2010. A report for the TLRP. Retrieved from http://www.tlrp.org/tel/personalisation/themes-and-trends- in-aied-research-2000-to-2010/ [in English].

Wollowski, M. (2017). Artificial Intelligence Education. AiMagazine, 38, 5-6 [in English].

Woolf, B. (2010). A Roadmap for Education Technology. www.cra.org Retrieved from http://www.cra.org/ccc/docs/groe/GROE%20Roadmap%20for%20Education%20Technology% 20Final%20Report.pdf [in English].

Chernih, V. V., Mazurok, T. L. (2015). Knowledge-based approach to the implementation of adaptive control of teaching”. Science and Education a New Dimension. Pedagogy and Psychology, III (26), 50, 2015 / p-ISSN 2308-5258. e-ISSN 2308-1996 -- 2015 [in English].

Размещено на Allbest.ru