Purpose. In conditions of active development of e-learning the high quality of e-learning resources is very important. Providing the high quality of e-learning resources in situation with mass higher education and rapid obsolescence of information requires the automation of information decision support for improving the quality of e-learning resources by development of decision support system. Methodology. The problem is solved by methods of artificial intelligence. The knowledge base of information structure of decision support system that is based on frame model of knowledge representation and inference production rules are developed. Findings. According to the results of the analysis of life cycle processes and requirements to the e-learning resources quality the information model of the structure of the knowledge base of the decision support system, the inference rules for the automatically generating of recommendations and the software implementation are developed. Practical value. It is established that the basic requirements for quality are performance, validity, reliability and manufacturability. It is shown that the using of a software implementation of decision support system for researched courses gives a growth of the quality according to the complex quality criteria. The information structure of a knowledge base system to support decision-making and rules of inference can be used by methodologists and content developers of learning systems.

    Цель. В условиях активного развития e-learning все большее значение приобретает качество электронных образовательных ресурсов обучающих систем. Быстрое устаревание информации при массовости образования обуславливает необходимость повышения эффективности процесса совершенствования качества электронных образовательных ресурсов путем автоматизации информационной поддержки принятия решений. Методика. Задача решена методами искусственного интеллекта путем разработки информационной структуры базы знаний системы поддержки принятия решений на основе фреймовой модели представления знаний и продукционных правил логического вывода. Результаты. По результатам анализа процессов жизненного цикла и требований к качеству электронных образовательных ресурсов разработаны информационная структура базы знаний системы поддержки принятия решений, правила логического вывода и программная реализация системы поддержки принятия решений. Практическая значимость. Установлено, что основными требованиями к качеству электронных образовательных ресурсов являются успеваемость, валидность, надежность и технологичность. Показано, что при использовании программной реализации системы поддержки принятия решений в ходе экспериментального исследования для всех курсов наблюдается рост качества по комплексному критерию. Информационная структура базы знаний системы поддержки принятия решений и правила логического вывода могут быть использованы методистами и разработчиками контента обучающих систем.

    Мета. В умовах активного розвитку e-learning все більшого значення набуває якість електронних освітніх ресурсів систем дистанційного навчання. Швидке старіння інформації та масовість освіти обумовлюють необхідність підвищення ефективності процесу вдосконалення якості електронних освітніх ресурсів шляхом автоматизації інформаційної підтримки прийняття рішень з вдосконалення якості електронних освітніх ресурсів. Методика. Задачу розв’язано методами штучного інтелекту шляхом побудови інформаційної структури бази знань системи підтримки прийняття рішень на основі фреймової моделі подавання знань та продукційних правил логічного виведення. Результати. За результатами аналізу процесів життєвого циклу та вимог до якості електронних освітніх ресурсів розроблено інформаційну структуру бази знань системи підтримки прийняття рішень, правила логічного виведення та програмну реалізацію системи підтримки прийняття рішень; виконано аналіз динаміки показників якості версій курсів. Практична значимість. Встановлено, що основними вимогами до якості електронних освітніх ресурсів є успішність навчання, валідність контенту, технологічність та надійність. Показано, що при використанні програмної реалізації системи в ході експериментального дослідження для всіх курсів, що досліджувалися, зафіксовано зростання якості за комплексним критерієм. Інформаційна структура бази знань підтримки прийняття рішень та правила логічного виведення можуть бути використані методистами та розробниками контента систем навчання.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Automation of information decision support to improve e-learning resources quality.
    Автоматизация информационной поддержки принятия решений по совершенствованию качества электронных образовательных ресурсов.
    Автоматизація інформаційної підтримки прийняття рішень з вдосконалення якості електронних освітніх ресурсів


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2013-06-25


    Anmerkungen:

    Science and Transport Progress ; No. 3(45) (2013); 93-102



    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Russisch







    ІНТЕРНЕТНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ ОЦІНЦІ ІННОВАЦІЙНИХ ПРОЕКТІВ У БУДІВНИЦТВІ

    Э.К. Завадскас / А. Каклаускас / А. Андрушкявичюс et al. | DOAJ | 2005

    Freier Zugriff