М.К. Муродов

Аннотация: 

В статье представлены и обоснованы математическая и алгоритмическая модели интеллектуальной платформы контроля и обучения программированию. Предложенный подход рассматривает программный код студента как дискретную структуру и на основе поэлементного и структурного анализа выявляет и классифицирует ошибки. Для классификации выделены основные классы ошибок: синтаксические, логические, структурные и параметрические (или ошибки эффективности). Принятие решения осуществляется на основе совокупности признаков и параметров кода. Механизм обратной связи и персонализированных рекомендаций реализован в виде итерационного процесса, что позволяет на каждой интеграции уточнять рекомендации с учетом истории обучения и динамики прогресса обучающегося. Для оценки эффективности обучения предложен интегральный показатель. Апробация предложенного подхода, проведенная на выборке из 42 студентов, подтвердила его высокую эффективность. Результаты теоретического анализа показывают, что интеграция классификации ошибок, структурного анализа и адаптивной рекомендательной системы способствует повышению качества обучения программированию и создает научную основу для развития интеллектуальных образовательных сред.

Ключевые слова: программирование, интеллектуальная образовательная среда, классификация ошибок, структурный анализ кода, математическое моделирование, адаптивные алгоритмы, механизм обратной связи, персонализированные рекомендации.