Designing a modular automated decision support information system in a digital educational environment

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

In the context of digitalization of education, there is an increasing need for intelligent decision support systems that ensure informed, adaptive and personalized management of the educational process in a digital educational environment. At the same time, the key areas are timely assessment, forecasting of learning outcomes and personalization of educational routes in a digital educational environment. The implementation of these directions is impossible without an intelligent automated information system capable of providing adaptive feedback in a digital educational environment. The purpose of the study is to describe the architecture and modules of an automated decision support information system for implementing adaptive feedback. Unlike known implementations of automated information systems, the proposed project uses a modular architecture that integrates an analytical module and adaptive feedback to support decision-making in a digital educational environment. The description of the modules and the analysis of the implemented solutions in the automated information system of decision support are given. The article implements the design stages with a description of the adaptive assessment sequence diagram, class diagram, and deployment diagram. A functional architecture is built with decomposition by levels of representation in the designed decision support system. The presented draft of the system in the article will ensure the formation of personalized and informational support for the user in the decision-making process in the digital educational environment.

Sobre autores

Tatyana Smolentseva

MIREA – Russian Technological University

Autor responsável pela correspondência
Email: smoltan@bk.ru
ORCID ID: 0000-0003-4810-8734

Dr. Sci. (Eng.), head, Department of Applied Mathematics, Institute of Information Technologies

Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Azbel A.A., Ilyushin L.A., Morozova P.A. Feedback in education through the eyes of Russian teenagers. Educational Issues. 2021. No. 1. Pp. 195–212. (In Rus.). doi: 10.17323/1814-9545-2021-1-195-212.
  2. Aniskin V.N., Aniskin S.V., Bogoslovsky V.I., Dobudko T.V. Designing the electronic information and educational environment of a pedagogical university based on an information-activity approach. Journal Umanitar Modern. 2021. Vol. 4. No. 2. Pp. 5–9. (In Rus.)
  3. Akhmedyanova G.F., Pischukhin A.M. An ontological approach to the design of scientific and production systems. The Ontology of Design. 2022. Vol. 12. No. 1. Pp. 57–67. (In Rus.). doi: 10.18287/2223-9537-2022-12-1-57-67.
  4. Vezirov T.G. The digital educational environment of the university as a factor of professional development of the master of pedagogical education. In: Innovative areas of professional training in Russia and abroad. Collective monograph. Ulyanovsk: Zebra, 2024. Pp. 373–387.
  5. Ivaev M.I., Lapaeva O.S., Novikova D.D. Decision support systems: application experience, optimization problems. Modern Science: Actual Problems of Theory and Practice. 2022. No. 4-2. Pp. 56–59. (In Rus.)
  6. Smolentseva T.E. Analysis of structural elements of the digital educational environment. Security. Management. Artificial Intelligence. 2024. Vol. 4. No. 4 (4). Pp. 8–11. (In Rus.)
  7. Smolentseva T.E. Development of an ontological model of multilevel assessment of students' knowledge. Business. Education. Law. 2025. No. 2 (71). Pp. 407–412. (In Rus.). doi: 10.25683/VOLBI.2025.71.1293.
  8. Smolentseva T.E. Technology of continuous assessment of residual knowledge on the example of stream disciplines of higher educational institutions. Modern Science-intensive Technologies. 2025. No. 1. Pp. 158–165. (In Rus.)
  9. Smolentseva T.E. Technology of assessment of residual knowledge as an element of the educational environment. Safety. Management. Artificial Intelligence. 2024. Vol. 4. No. 4 (4). Pp. 32–35. (In Rus.)
  10. Toktarova V.I., Popova O.G. Analysis of educational data on the relationship between learning success and student behavior in the digital educational environment of a university. Informatics and Education. 2022. Vol. 37. No. 4. Pp. 54–63. (In Rus.). doi: 10.32517/0234-0453-2022-37-4-54-63.
  11. Shmatko A.D., Chabanenko A.V., Stepashkina A.S. Introduction of additive technologies and artificial intelligence technologies into the educational process. In: Actual problems of labor and human potential development: A university and academic collection of scientific papers. St. Petersburg: St. Petersburg State University of Economics. 2021. No. 4 (21). Pp. 15–24.
  12. Alavi M., Leidner D.E. Knowledge management and knowledge management systems: Conceptual foundations and research issues. MIS Quarterly. 2021. Vol. 25. No. 1. Pp. 107–136.
  13. Buinevich M., Shkerin A., Smolentseva T., Puchkova M. On the implementation of residual knowledge continuous assessment technology in an educational organization using artificial intelligence tools. In: 4th International Conference on Technology Enhanced Learning in Higher Education (TELE). IEEE, 2024. Pp. 111–114. doi: 10.1109/TELE62556.2024.10605664.
  14. Ghareeb A.M., Hefny H.A., Darwish N.R. Utilising AHP and PROMETHEE for evaluating the performance of online services. International Journal of Internet Technology and Secured Transactions. 2021. Vol. 11. No. 3. Pp. 307–327.
  15. Lin L., Dong Y., Chen X. et al. Exploring the impact of design thinking in information technology education: An empirical investigation. Thinking Skills and Creativity. 2024. Vol. 51. P. 101450. doi: 10.1016/j.tsc.2023.101450.
  16. Ndubuisi G., Otioma C., Owusu S., Tetteh G. ICTs quality and technical efficiency: An empirical analysis. Telecommunications Policy. 2022. Vol. 46. P. 102439. doi: 10.1016/j.telpol.2022.102439.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Fig. 1. The scheme of the modified DSP architecture

Baixar (298KB)
3. Fig. 2. The algorithm of the module operation

Baixar (586KB)
4. Fig. 3. Sequence diagram of adaptive assessment in the ADSS

Baixar (698KB)
5. Fig. 4. Class diagram ADSS

Baixar (1MB)
6. Fig. 5. Data flow diagram of ADSS modules

Baixar (500KB)
7. Fig. 6. ADSS Deployment Diagram

Baixar (607KB)
8. Fig. 7. Functional architecture of ADSS

Baixar (750KB)


Link à descrição da licença: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».