Введение
Глава 1 Современные методы мониторинга образовательного процесса в высшей школе 9
1.1 Способы управления эффективностью образования 9
1.1.1 Методы и модели первичной оценки успеваемости 11
1.1.2 Методы и модели производной оценки успеваемости 17
1.1.3 Измерение временных затрат на обучение 20
1.2 Роль самостоятельной работы в образовании 23
1.3 Мониторинг качества обучения 26
1.3.1 Сущность мониторинга качества обучения 26
1.3.2 Мониторинг в автоматизированных системах 28
1.4 Системный подход к анализу учебного процесса 32
1.4.1 Основные понятия системного анализа 32
1.4.2 Методы системного анализа 34
1.4.3 Средства системного анализа 39
Выводы по первой главе 41
Глава 2 Разработка системы автоматизированного мониторинга 42
2.1 Информационная модель мониторинга учебного процесса 43
2.2 Концепция системы автоматизированного мониторинга 47
2.3 Модель данных информационной системы 52
2.4 Основные проектные решения 53
2.4.1 Формирование учебных планов 53
2.4.2 Редактирование типового планового задания 54
2.4.3 Организация учебного процесса 55
2.4.4 Формирование индивидуального учебного плана 56
2.4.5 Работа с историей выполнения планового задания 58
2.4.6 Обучение 58
2.4.7 Администрирование программного комплекса 60
2.4.8 Ведение справочников информационной системы 61
2.5 Реализация разработанной модели системы мониторинга на примере программного комплекса «Электронная лаборатория» 62
2.6 Использование «Электронной лаборатории» в курсе «Теория химико-технологических процессов органического синтеза» 66
Выводы по второй главе 69
Глава 3 Имитационное моделирование учебного курса 70
3.1 Модель студента и алгоритм проведения самостоятельной работы 71
3.2 Модель самостоятельного курса на основе сетей Петри 75
3.2.1 Методология сетей Петри 75
3.2.2 Моделирование самостоятельного курса с помощью обыкновенных сетей Петри 76
3.3 Агентное моделирование учебного курса в среде AnyLogic 82
3.4 Методика исследования трудозатрат на самостоятельную работу 85
3.5 Расчет нагрузки с учетом междисциплинарных связей 91
Выводы по третьей главе 94
Глава 4 Анализ результатов автоматизированного мониторинга 96
4.1 Определение основных характеристик студента 96
4.2 Применение OLAP-обработки в анализе данных учебного процесса 103
4.2.1 Методология OLAP 103
4.2.2 Пример OLAP-анализа данных курса «Программирование на ЯВУ» 106
4.3 Обработка данных учебного процесса с помощью методов DataMiniiig 110
4.3.1 Анализ взаимосвязей показателей учебного процесса 111
4.3.2 Анализ динамики обучения 114
4.3.3 Нахождение оптимальной точки начала анализа 117
4.3.4 Поиск паттернов обучения и прогнозирование итоговой успеваемости 121
4.4 Измерение адаптационной нагрузки студентов методом корреляционной
адаптометрии 127
Выводы по четвертой главе 131
Заключение 133
Библиографический список 135
