Pull to refresh

Comments 13

Здорово… очень большой контраст со «стандартами» Минобрнауки.

С первого взгляда выглядит суховато и слишком алгоритмично.
Но имхо так гораздо лучше, чем платные зачеты!

Т.к. немного в теме психологических моделей, хочу напомнить про «аудиалов — визуалов — кинестетиков»
(если у кого-то сильный перевес в одну из сторон, это обязательно надо учитывать).
В тему псих. моделей: ученые из Марокко разделили студентов вообще на 16 психотипов. Сравнение тестовой и контрольной выборки показало, что оценки на 15% выше, но исследовали только на одном классе из 24 человек. airccse.org/journal/jcsit/0611csit14.pdf
Мы сейчас будем пробовать использовать хотя бы стандартные психологические модели, посмотрим, что из этого выйдет…
Хотя и кто-то и считает психологию лженаукой… Думаю, «истина где-то посередине» )
Конечно, закономерности психики — реальный факт, который можно и нужно использовать.

Но вот бесконечное дробление может привести в итоге к 7 млрд.-мерной модели.
А человек одновременно может оперировать 6-8 понятиями. Наверное, и для глобальных моделей эта цифра наиболее приемлема. Хороший пример — HEXACO (Немножко личного интерактива )
24 человека разделить на 16 типов…
«Тестовая выборка сегодня не пришёл»
А причем тут стандарты? ФГОСы описывают требования к целевым компетенциям. А вот для их достижения вполне можно использовать и EDM.
Вопрос к автору кстати — предусматривает ли EDM конкретные модели и алгоритмы? Потому что без конкретных моделей и алгоритмов, просто как подход верхнего уровня — ничего особо нового тут нет…
Из алгоритмов: кластеризация, классификация, регрессионные модели, деревья, нейронные сети, алгоритмы бустинга. ассоциативные правила и пр. Также алгоритмы из SNA ( анализа социальных сетей), opinion и text mining.
Если тема интересна, то этот пост может быть первым из цикла постов по EDM. Дайте знать.


Было бы очень интересно узнать чего уже удалось добиться.

В EDM методы из [психометрии] помогают разбивать студентов на группы по восприятию информации

Существуют люди, которые обзывают психологию лженаукой. Их доводы уже разбиты? На сколько процентов повышается эффективность обучения, адаптированного под тип личности по сравнению с "«дефолтными настройками?

Полученная информация обрабатывается и основываясь на полученных моделях обучения, система пытается наилучшим образом адаптировать курс под студента.

Это уже возможно? Получается, что реально авторам нужно увеличить размеры курсов реально раз в пять для разных типов личности?

Предложить группам студентов определенные курсы, которые могут оказаться полезными, тем самым сделав более рентабельным содержание классов.

Это уже получается? Система может предложить что-то менее банальное, чем „Вы прослушали курс Алгоритмы-1, рекомендуем вам курс Алгоритмы-2. И еще несколько курсов с тегом Computer Science“.

В целом, уже какие-нибудь небанальные результаты получили? Кому нужно больше потрудиться, чтобы добрые и умные машины стали давать толковые и грамотные рекомендации: психологам, программистам, математикам?

Ну, то есть, да, повторюсь, было бы очень интересно увидеть цикл статей.
Отвечу по порядку:

Сейчас анализируем логи Rosalind, для их новой платформы пишем прототип.
Попробуем договориться о публикации результатов.

Мы пока не разбили эти доводы. Как писали выше, сейчас будем пытаться внедрять модели и проверять на своем опыте :) Те же ученые из Марокко пытаются опровергнуть, но нужно теснить на большем количестве студентов, а не 24. Думаю скоро мы проверим это высказывание)

Да, это уже возможно. Необязательно создавать в 5 раз больше контента. На coursera есть — задачи, квизы, презентации, видео, можно их миксовать в зависимости от выделенного типа. Например, сначала выдавать пользователю задачи или презентации, или видео.

Алгоритмов рекомендаций даже в образовании используется очень много, но, к сожалению, не у нас( В основе их не только прослушенные курсы, но и просмотренные, пройденные, не понравившиеся, результаты по квизам, информация из профиля, сообщения на форумах, и пр, пр.
Трудится надо всем, психологи, например, с помощью геймификсации могут решить проблему холодного старта.

Если интересно, то будем писать =)
Очень интересно, конечно пишите.
Правильно ли будет понимать что EDM это статистика после ребрендинга?
Эм, тогда весь data mining- это статистика после ребрендинга, а machine learning — ребрендинг Теста Тьюринга =)
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.