moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2019.27.4.034 708 МЕТОД И ПРОГРАММНОЕ СРЕДСТВО СБОРА ИНФОРМАЦИИ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЦЕССОМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПРОВЕРКИ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ОТКРЫТЫХ ЗАДАЧ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БАНКА ОШИБОК A METHOD AND A TOOL FOR INFORMATION GATHERING IN ONLINE TRAINING PROCESS MANAGEMENT BASED ON AUTOMATED COMPLEX OPEN ENDED ASSIGNMENTS SCORING WITH THE USE OF ERROR BANK Латыпова Виктория Александровна Latypova Viktoriya Aleksandrovna vikvaphoto@yandex.ru aff-1 0000-0002-8562-9267 Мартынов Виталий Владимирович Martynov Vitaliy Vladimirovich vvmartynov@bk.ru aff-2 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный авиационный технический университет» Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Ufa State Aviation Technical University" ФГБОУ ВО "Уфимский государственный авиационный технический университет" Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Ufa State Aviation Technical University" 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2019.27.4.034 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Как в системах дистанционного обучения, так и на платформах массовых открытых онлайн курсов предусмотрена возможность мониторинга процесса обучения с помощью построения различных статистических отчетов. Использование инструментов аналитики позволяет эффективно управлять процессом дистанционного обучения. Аналитика базируется на собранной информации. Если в онлайн-курсе предусмотрено выполнение сложных открытых задач, задач, которые не могут быть проверены тестами, то могут возникнуть проблемы при сборе информации. Среди существующих методов проверки таких задач есть методы, позволяющие осуществлять эффективный сбор информации: ситуационное задание и специальные методы для конкретной предметной области. Данные методы позволяют получать достоверную и полную информацию для задач управления. Однако они не являются универсальными и их применение ограничено типом сложной открытой задачи и предметной областью. Если ситуационное задание использовать нельзя, а специальный метод отсутствует, то возникает необходимость в разработке метода для каждой конкретной задачи. В статье предложен универсальный метод сбора информации на основе автоматизированной проверки решения сложных открытых задач с использованием банка ошибок. Разработано программное средство, реализующее данный метод и внедрено в образовательный процесс в Уфимском государственном авиационном техническом университете с 2013 по 2019 гг. Использование метода и программного средства позволило повысить эффективность сбора информации при управлении процессом дистанционного обучения при решении сложных открытых задач.

It is possible to monitor training process using different statistic reports in learning management systems and massive open online course platforms. Online training process can be managed effectively by means of analytics applications. Analytics is based on gathered information. Problems can occur during information gathering if an online course contains complex open ended assignments, assignments which can’t be checked using tests. There are methods among the existing methods which allow to gather information effectively: situational assignment and special methods for specific domain. The methods allow to get reliable and complete information for management purposes. But the methods are not universal. Their usage is limited to open ended assignment type and domain. There is a need to develop a method for every specific task if situational assignment can’t be used and there is no special method. A universal information gathering method based on automated complex open ended assignments scoring with the use of error bank is suggested in the paper. A tool was developed and implemented in training process in Ufa state aviation technical university from 2013 till 2019. The usage of the method and the tool allowed to increase information gathering effectiveness in online training process management in complex open ended assignments implementation.

 дистанционное обучение управление процессом обучения сложная открытая задача метод сбора информации банк ошибок online learning training process management complex open ended assignment information gathering method error bank Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References E-learning trends 2019. Docebo. 2018. Available from: www.docebo.com/resource/reportelearning-trends-2019 (Accessed 5th October 2019). Ruiz J.S., Diaz H.J., Ruipérez-Valiente J.A., Muñoz-Merino P.J., Kloos K.D. Towards the Development of a Learning Analytics extension in Open edX. Second International Conference on TEEM, Salamanca. 2014. Available from: eprints.networks.imdea.org/974/1/TEEM_2014_EDX_cameraReady.pdf (Accessed 5th October 2019). Латыпова В.А. Сложные открытые задачи в смешанном и дистанционном автоматизированном обучении. Инженерный вестник Дона. 2015;(3). Доступно по адресу: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3211 (дата обращения 05.10.2019 г.). Латыпова В.А. Концепция управления процессом дистанционного автоматизированного обучения при решении сложных открытых задач с использованием банка ошибок. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(3). Доступно по адресу: moit.vivt.ru/wpcontent/uploads/2019/09/Latypova_3_19_1.pdf (дата обращения 05.10.2019 г.). Латыпова В.А. Получение информации при управлении процессом дистанционного обучения на основе проверки решения сложных открытых задач. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(3). Доступно по адресу: moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/09/Latypova_3_19_2.pdf (дата обращения 05.10.2019 г.). Латыпова В.А. Методика и инструментальное средство автоматизированной проверки работ со сложным результатом на основе использования банка ошибок. Наука и бизнес: пути развития. 2015;49(7):41-47. Степанова Н.А. Классификация ошибок, допускаемых при производстве по уголовным делам. Юридическая наука и правоохранительная практика. 2016;35(1):23-30. Батин П.С., Дубровский А.В., Рунковская Г.А. Классификация видов реестровых ошибок и причин их низкого выявления. Интерэкспо Гео-Сибирь. 2017;(2):82-86. Гу Ц., Хуан Ч. Система классификации переводческих ошибок. Вестник Московского университета. 2016;(3):26-40. Майкова Н.С. Виды ошибок учащихся при обучении решению геометрических задач, их причины и способы предупреждения. Известия РГПУ им. А.И. Герцена. 2008;73(2):113-118. Guo P. MOOC and SPOC, Which One is Better? EURASIA Journal of Mathematics Science and Technology Education. 2017;13(8):5961-5967. Lin L. MOOCs and SPOCs: Evolution and inheritance of online education. Proceedings of the 2016 International Conference on Education, Management, Computer and Society (EMCS 2016). Atlantis Press, 2016;:117-119. Available from: download.atlantispress.com/article/25848565.pdf (Accessed 5th October 2019). Якушин А.В., Гладких И.Ю. Выбор системы автоматизированного тестирования решений задач по программированию. International Journal of Open Information Technologies. 2016;4(6):38-43. Минкин И. В. Система автоматической проверки лабораторных работ по программированию. Молодёжь и наука: Сборник материалов VI Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2011. Доступно по адресу: conf.sfukras.ru/sites/mn2010/section6.html (дата обращения 05.10.2019 г.). Petukhova A.V. Ispol'zovanie utility "Normokontrol'" dlya avtomatizatsii proverki chertezhey. Materialy II Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii «Problemy kachestva graficheskoy podgotovki studentov v tekhnicheskom vuze v usloviyakh FGOS VPO». Perm': Izdatel'stvo PGTU, 2011;:197-199. Проверка чертежей на соответствие стандартам. AutodeskKnowledgeNetwork. 2019. Доступно по адресу: knowledge.autodesk.com/ru/support/autocad/learnexplore/caas/CloudHelp/cloudhelp/2020/RUS/AutoCAD-Core/files/GUID-F8B47FBB1276-4D74-BA89-0440CB4E4866-htm.html (дата обращения 05.10.2019 г.). ForeUI. Available from: www.foreui.com (Accessed 5th October 2019). GPSS World. Available from: www.minutemansoftware.com (Accessed 5th October 2019).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.