Abstract
The active development of the digital economy today imposes high requirements on the adaptability, practical orientation and quality of educational content. Existing approaches to the intelligent decision support of the formation of educational programs based on ontological models, expert systems and heuristic algorithms do not allow effectively taking into account and tracking changes both in the labor market and in the open educational content space in the Massive Open Online Courses (MOOC). Instead, it is proposed to use approaches to the semantic analysis based on the well-known neural network language model word2vec, which is trained without supervision on large text corpora. The complexity of semantic analysis is to move the definition of semantic similarity measures for short texts of the extracted entities (course topics, learning outcomes, job requirements, etc.) to matching of large structured documents, such as professional standard, an educational program. To take into account the interrelations of entities, a graph model is introduced for representing the educational and professional domain. The paper proposes an artificial intelligent method of forming recommendations for the actualization of the learning outcomes and content of educational programs. At the first stage, the actual requirements of the labor market are determined based on a semantic matching of job requirements with the content of professional standards. The second stage includes a semantic matching of the content of academic disciplines with the requirements of the labor market. At the third stage, a semantic search of relevant educational content is carried out among the programs of disciplines of leading universities and massive open online courses (MOOC). During the fourth stage, final recommendations on updating the educational program are formed. The experiment demonstrated the possibility of applying the method for matching learning outcomes and content of disciplines with the requirements of professional standards and evaluation using the example of the educational program (bachelor degree) of computer science and engineering.
Highlights
Введение Активное развитие образовательных программ ведущих университетов в России и за рубежом, использование дистанционных образовательных технологий в учебном процессе, появление большого числа открытых онлайн-курсов и качественного образовательного контента в сети Интернет приводит к резкому росту конкуренции в образовательной среде, когда образовательные организации, обучающиеся и выпускники уже не привязаны к своему географическому месторасположению
Дана оценка качества сопоставления сущностей образовательной программы с требованиями профстандарта по традиционной для информационного поиска метрике Mean Average Precision (MAP)
The complexity of semantic analysis is to move the definition of semantic similarity measures for short texts of the extracted entities to matching of large structured documents, such as professional standard, an educational program
Summary
Активное развитие отраслей цифровой экономики сегодня предъявляет высокие требования к адаптивности, практической направленности и качеству современных образовательных программ. Существующие подходы к интеллектуальной поддержке формирования образовательных программ на основе онтологических моделей, экспертных систем и эвристических алгоритмов не позволяют эффективно учитывать и отслеживать изменения как на рынке труда, так и в пространстве открытого образовательного контента в среде Интернет. Данное исследование посвящено решению комплекса задач по интеллектуальной поддержке формирования образовательных программ от анализа существующих потребностей рынка труда через определение актуальных целей и результатов обучения к формированию рекомендаций по изменению содержания образовательной программы на основе интеллектуального анализа образовательных программ и отдельных дисциплин ведущих образовательных организаций и массовых открытых онлайн-курсов (MOOC). В данном исследовании предлагается для формирования рекомендаций по актуализации образовательной программы сочетать графовые модели представления структуры документов образовательных программ, описаний онлайн-курсов, требований профессиональных стандартов и вакансий с семантическим анализом текстов на основе нейросетевой модели языка word2vec [12], обученной без учителя на больших корпусах текстов образовательных программ, отдельных дисциплин, вакансий и профстандартов. Математическая модель формирования образовательной программы с учетом требований рынка труда
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control & Radioelectronics
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
