Elektron ta’lim tizimida o‘quvchilarning xulq-atvorini baholash
uchun ma’lumotlarni qidirish usullari va algoritmlari
1
Abdukarimova Xurshida,
2
Murtazayeva Umida
1
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filiali magistranti Ibn
Sino ko’chasi 2 uy
2
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filiali katta o‘qituvchisi
Ibn Sino ko’chasi 2 uy
https://doi.org/10.5281/zenodo.10471653
Annotatsiya.
Ushbu maqolada talabalarning xulq-atvorini baholash ta'lim jarayonining muhim jihatlari hamda talabalar
o'rtasidagi muloqot va hamkorlik uchun chatlar va forumlarni qo'llab-quvvatlanishi talabalarning xatti-
harakatlarini tahlil qilish qiyinchiliklarning dastlabki belgilarini yoki samarasiz o'rganishni aniqlash va
muammolarni bartaraf etish yo’llari taklif etiladi.
Kalit soʻzlar: Obyektivlik, statistik tahlil, elektron ta'lim tizimi, lemmatizatsiya, shaxsiylashtirilgan ta'lim, motivatsiya.
Zamonaviy ta'limda elektron ta'lim tizimlari
keng tarqalgan va talabga ega. Ular talabalarga
materiallarni o'z tezligida o'rganish imkonini beruvchi
moslashuvchan va qulay o'rganish usulini taklif qiladi.
Biroq, elektron ta'lim tizimlari o'quv materiallarini
taqdim etishdan tashqari, o'quvchilarning xatti-harakati
to'g'risida boy ma'lumotlar manbasini taqdim etadi.
Talabalarning
xulq-atvorini
baholash
ta'lim
jarayonining
muhim
jihati
hisoblanadi.
Bu
o‘qituvchilar va tizim ma’murlariga o‘quvchilarning
materiallar bilan qanday munosabatda bo‘lishlari,
muhokamalarda qanchalik faol ishtirok etishlari,
topshiriqlar va testlarda qanchalik samarali ishlashlari
va boshqalar haqida tushunchaga ega bo‘lish imkonini
beradi. Ushbu ma'lumotlardan talabalarning o'quv
yutuqlarini yaxshiroq baholash, muammoli joylarni
aniqlash va shaxsiy yordam va tavsiyalar berish uchun
foydalanish mumkin.
Ma'lumotlarni
qidirish
usullari
va
algoritmlaridan foydalanish o'quvchilarning xatti-
harakatlari to'g'risida to'plangan ma'lumotlarni samarali
qayta ishlash va sharhlash imkonini beradi. Ushbu
usullar mashinani o'rganish, statistik tahlil, matn tahlili
va boshqalarni o'z ichiga oladi. Ular talabalarning xatti-
harakatlarini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin
bo'lgan ma'lumotlardagi yashirin naqshlarni, aloqalarni
va naqshlarni ochib beradi. Elektron ta’lim tizimida
o‘quvchilarning
xulq-atvorini
baholash
uchun
ma’lumotlarni tahlil qilish usullaridan foydalanish bir
qator afzalliklarga ega. Birinchidan, bu sizga baholash
jarayonini avtomatlashtirish va o'qituvchilarga yukni
kamaytirish
imkonini
beradi.
Katta
hajmdagi
ma'lumotlarni qo'lda tahlil qilish o'rniga, tizim
ma'lumotlarni avtomatik ravishda qayta ishlash va
sharhlash, yanada ob'ektiv va ishonchli natijalarni
taqdim etishi mumkin. Ikkinchidan, ma'lumotlarni
qidirishdan
foydalanish
o'quvchilarning
xatti-
harakatlari
va
ularning
ehtiyojlarini
chuqurroq
tushunishga imkon beradi, bu esa o'quv jarayonini
samarali shaxsiylashtirishga olib keladi.
Talabalarning xatti-harakatlarini tahlil
qilish:
Talabalarning
xatti-harakatlarini
baholashning asosiy usullaridan biri bu faoliyat
tahlilidir. Elektron ta'lim tizimlari talabalarning
platformada o'tkazgan vaqti, tashriflar chastotasi,
ko'rilgan materiallar, topshiriqlar, bajarilgan testlar va
boshqa tadbirlar kabi ma'lumotlarni to'playdi. Ushbu
ma'lumotlarni tahlil qilish o'quvchilarning o'quv
jarayonidagi faolligini aniqlashga yordam beradi.
Faoliyatni tahlil qilishdan tashqari, siz talabalarning
platforma va boshqa ishtirokchilar bilan o'zaro
munosabatlari tahlilidan foydalanishingiz mumkin.
Masalan, suhbat xonalari va forumlarni tahlil qilish
talabalarning munozaralarda ishtirok etish darajasini,
ularning muloqot qobiliyatlarini va boshqa talabalar
bilan o'zaro munosabatlarini aniqlashi mumkin. Bu
ularning ijtimoiy faolligini baholash va jamoaviy
ko'nikmalarni rivojlantirish uchun foydali bo'lishi
mumkin. Bundan tashqari, test va topshiriqlar
natijalarini tahlil qilish o‘quvchilarning o‘quv
materialini tushunishlari va topshiriqlarni bajarishdagi
muvaffaqiyatlari haqida tushuncha beradi. Natijalarni
oldingi yutuqlar yoki umumiy standartlar bilan
taqqoslash
orqali
talabalarning
akademik
kompetentsiyasi va muvaffaqiyati darajasini aniqlash
mumkin.
Ma'lumotlarni
yig'ishning
mashhur
usullaridan biri bu talabalar xatti-harakatlarini bashorat
qilish uchun modellarni yaratish uchun mashinani
o'rganishni
qo'llashdir.
Talabalarning
xulq-atvori
haqidagi tarixiy ma'lumotlarga asoslanib, ularning
kelajakdagi
xatti-harakatlarini
bashorat
qiladigan
modellar tuzilishi mumkin. Misol uchun, model
topshiriqni bajarish ehtimolini, darsda qatnashmaslik
ehtimolini
yoki
testda
muvaffaqiyatsiz
bo'lish
ehtimolini bashorat qilishi mumkin. Bu sizga
muammolarni oldindan bilish va muvaffaqiyatsizlikka
uchragan talabalarga qo'shimcha yordam va resurslarni
taqdim etish imkonini beradi. Elektron ta'lim tizimida
o'quvchilarning xatti-harakatlarini baholash uchun
ma'lumotlarni qidirish usullari va algoritmlaridan
foydalanishning afzalliklari quyidagilardan iborat:
Obyektivlik:
Ma'lumotlarni tahlil qilish
o'quvchilarning haqiqiy harakatlari va natijalariga
asoslanadi, bu ob'ektiv baholash imkonini beradi va
sub'ektiv taxminlar yoki noto'g'ri qarashlardan qochadi.
Shaxsiylashtirish:
Ma'lumotlarni
tahlil
qilish o'quvchilarning individual xususiyatlarini va
ehtiyojlarini aniqlash imkonini beradi. Bu ularning
darajasi va qiziqishlariga moslashtirilgan shaxsiy
yordam, yo'l-yo'riq va kontentni taqdim etish
imkoniyatlarini ochadi.
Muammolarni
erta
aniqlash:
Ma'lumotlarni tahlil qilish o'quvchining qiyinchiliklari
yoki muvaffaqiyatsizligining dastlabki belgilarini
aniqlashga yordam beradi. Bu qo'shimcha yordam va
yordam ko'rsatish uchun o'z vaqtida choralar ko'rish
imkonini beradi.
Ta'limni yaxshilash:
Talabalarning xulq-
atvori ma'lumotlarini tahlil qilish o'qituvchilar va
eLearning ma'murlariga kontent, topshiriqlar, kursni
tashkil etish va umumiy o'quv muhitini yaxshilash
bo'yicha qimmatli tushunchalar beradi.
Xulosa qilib aytish mumkinki, ma'lumotlarni
qidirish usullari va algoritmlari elektron ta'lim tizimida
o'quvchilarning xatti-harakatlarini baholash uchun
kuchli
vositadir.
Ma'lumotlarni
tahlil
qilish
o'quvchilarning xatti-harakatlaridagi naqshlar, va
aloqalarni aniqlash imkonini beradi, bu sizga ta'lim
jarayonini takomillashtirish va har bir talabaga
yondashuvni shaxsiylashtirish bo'yicha asosli qarorlar
qabul qilish imkonini beradi.
Ma'lumotlar yig'ish:
Elektron ta'lim tizimida o'quvchilarning
xatti-harakatlari to'g'risidagi ma'lumotlarni samarali
to'plash va saqlash uchun tegishli usul va vositalarni
qo'llash kerak.
Ma'lumotlarni to'plashning bir usuli -
talabalarning faolligini qayd qilish. Elektron ta’lim
tizimlari o‘quvchilarning har bir faoliyati haqidagi
ma’lumotlarni yozib olishi mumkin, masalan,
platformaga tashrif buyurish, materiallarni ko‘rish,
topshiriqlarga javoblarni topshirish, muhokamalarda
qatnashish va hokazo. Ushbu ma'lumotlar faoliyat
jurnallarida saqlanadi va talabalar xatti-harakatlarini
tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Ma'lumotlarni to'plashning yana bir usuli -
elektron ta'lim tizimiga integratsiyalashuvi mumkin
bo'lgan anketalardan foydalanish. Ushbu anketalarda
o'quvchilarning afzalliklari, motivatsiyasi, qoniqish
darajasi va xatti-harakatlarning boshqa jihatlari haqida
savollar bo'lishi mumkin. Anketalar o‘quvchilarning
o‘quv
jarayoniga
nisbatan
tasavvurlari
va
munosabatlari haqida qo‘shimcha ma’lumot berishi
mumkin. Biroq, talabalarning xatti-harakatlari haqidagi
ma'lumotlarni to'plashda maxfiylik va xavfsizlik
masalalarini hisobga olish kerak. Talabalarning shaxsiy
ma'lumotlarini himoya qilish bilan bog'liq qoidalar va
ularning maxfiyligi va xavfsizligini ta'minlash uchun
bajarilishi kerak. Biroq, talabalarning xatti-harakatlari
haqidagi ma'lumotlarni to'plashda maxfiylik va
xavfsizlik masalalarini hisobga olish kerak. Umuman
olganda, talabalarning xatti-harakatlari to'g'risidagi
ma'lumotlarni samarali to'plash va saqlash baholash va
tahlil qilish jarayonida muhim qadamdir.
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash:
Bu elektron ta'lim tizimida talabalarning
xatti-harakatlari haqida qimmatli tushunchalarni olish
uchun ma'lumotlarni qidirish usullari va algoritmlarini
keyinchalik qo'llash uchun asos yaratish imkonini
beradi.
Ma'lumotlarni
oldindan
qayta
ishlash
talabalarning xatti-harakatlarini baholashning muhim
bosqichi bo'lib, uni tahlil qilishdan oldin ma'lumotlarni
qayta ishlash va tayyorlashning turli usullarini o'z
ichiga oladi. Oldindan ishlov berishning maqsadi
keyingi tahlil qilish uchun yuqori sifatli va aniq
ma'lumotlarni taqdim etishdir. Ma'lumotlarni oldindan
qayta ishlashning asosiy jihatlaridan biri chatlar,
forumlar yoki ish javoblari kabi matnli ma'lumotlarni
qayta ishlashdir. Bunga keraksiz belgilarni olib
tashlash, matnni pasaytirish, lemmatizatsiya (so'zlarni
asosiy shaklga keltirish) va to'xtash so'zlarini olib
tashlash (tez-tez uchraydigan, ammo ma'noli emas)
kiradi.
Bunday
qayta
ishlash
ma'lumotlarning
o'lchamini kamaytirishga va matnni tahlil qilish sifatini
yaxshilashga yordam beradi. Shovqinni filtrlash
ma'lumotlarni oldindan qayta ishlashda ham muhimdir.
Shovqin tahlil natijalarini buzishi mumkin bo'lgan
chegaralar, xatolar yoki noto'g'ri qiymatlar bo'lishi
mumkin.
Statistik
ma'lumotlarni
qayta
ishlash
usullarini qo'llash, masalan, tekislash yoki chetni olib
tashlash tahlilning aniqligini oshirishga yordam beradi.
Agar ma'lumotlarda yetishmayotgan qiymatlar bo'lsa,
ularni qayta ishlash kerak. Bu yetishmayotgan
qiymatlarni o'rtacha yoki median qiymatlar bilan
to'ldirish, interpolyatsiya usullaridan foydalanish yoki
qo'shni to'ldirish algoritmlarini qo'llash orqali amalga
oshirilishi
mumkin.
Bunday
usullar
qimmatli
ma'lumotlarni
saqlashga
va
o'quvchilar
xatti-
harakatlarining umumiy rasmini buzmaslikka imkon
beradi.
Ma'lumotlarni
oldindan
qayta
ishlash,
shuningdek,
ma'lumotlarni
normallashtirish
yoki
masshtablashni o'z ichiga oladi. Bu ma'lumotlarning
turli xususiyatlarini bir xil diapazonga olib kirishga
yordam beradi va ularning tahlilda ustun bo'lishiga yo'l
qo'ymaydi.
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlashning
muhim jihati ma'lumotlarning maxfiyligi va xavfsizligi
bilan bog'liq qoidalar va cheklovlarga muvofiqligini
tekshirishdir. Ma'lumotlarni qayta ishlash qonuniy va
axloqiy me'yorlarga muvofiq amalga oshirilishiga
ishonch hosil qilishingiz kerak.
Xususiyatlarni chiqarish:
Xususiyatlarni ajratib olish elektron ta'lim
tizimida
o'quvchilarning
xatti-harakatlarini
tahlil
qilishning muhim bosqichidir. U umumiy ma'lumotlar
to'plamidan eng dolzarb va informatsion xususiyatlarni
tanlash imkonini beradi, undan keyingi tahlil va
modellashtirish uchun foydalanish mumkin. Olib
tashlash mumkin bo'lgan odatiy xususiyatlardan biri bu
o'quvchilar faoliyatining chastotasidir. Bu platformaga
tashriflar soni, bajarilgan vazifalar soni, tashrif
buyurilgan bo'limlar yoki o'quv modullari soni va
boshqalarni o'z ichiga olishi mumkin. Faoliyatning
chastotasi o'quvchilarning ta'lim jarayoniga jalb qilish
va qiziqish darajasini aks ettiradi. Turli vazifalarga
sarflangan vaqt ham muhim xususiyat bo'lishi mumkin.
Bu materiallarni o'qish, video darslarni tomosha qilish,
topshiriqlar va testlarni bajarish uchun sarflangan
vaqtni o'z ichiga olishi mumkin. Vaqtni o'lchash
talabalarning
xatti-harakatlaridagi
naqshlarni
aniqlashga yordam beradi, masalan, topshiriqlarni
kechiktirish yoki ma'lum turdagi materiallarga e'tibor
qaratish. Sinov va topshiriq ballari talabalarning xatti-
harakatlari haqida ham muhim ma'lumotlarni beradi.
Ulardan har bir o‘quvchining bilim darajasi, qobiliyati
va taraqqiyotini aniqlash mumkin. Bular treningning
muvaffaqiyati va samaradorligini baholashga yordam
beradigan muhim ko'rsatkichlardir. Boshqa o'quvchilar
bilan o'zaro aloqa va platforma ichidagi muloqot ham
muhim xususiyatlardir. Bu forumlarda qatnashish,
materiallarni sharhlash va muhokama qilish, guruh
topshiriqlarida hamkorlik qilish va hokazolarni o'z
ichiga olishi mumkin. Bu belgilar talabalarning
ijtimoiy va kommunikativ qobiliyatlarini, shuningdek,
jamoada ishlash qobiliyatini aks ettiradi.
Yuqoridagi
xususiyatlarga
qo'shimcha
ravishda,
ta'lim
platformasining
o'ziga
xos
xususiyatlariga va tahlil maqsadlariga qarab, boshqa
xususiyatlardan foydalanish mumkin. Talabalarning
xatti-harakatlarini baholash va talqin qilishga sezilarli
ta'sir ko'rsatadigan eng informatsion xususiyatlarni
tanlash muhimdir. Xususiyatlarni ajratib olish jarayoni
statistik o'lchovlar (o'rtacha, median, standart og'ish)
kabi standart usullarni, shuningdek ketma-ketlikni
tahlil qilish, mashinani o'rganish yoki neyron
tarmoqlari kabi ilg'or usullarni o'z ichiga olishi
mumkin. Elektron ta'lim tizimida o'quvchilarning xatti-
harakatlarini
tahlil
qilishning
xususiyatlari
va
talablarini eng yaxshi aks ettiruvchi mos usullarni
tanlash muhimdir.
Modellashtirish va tasniflash:
Talabalarning
xatti-harakatlari
ma'lumotlaridan xususiyatlarni ajratib bo'lgach, keyingi
qadam
modellashtirish
va
tasniflashdir.
Bunga
ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlash va berilgan
mezonlar asosida qaror qabul qilish uchun turli xil
mashina o'rganish algoritmlaridan foydalanish kiradi.
Ma'lumotlarni modellashtirish va tasniflash uchun
mashinani o'rganishning umumiy algoritmlaridan biri
logistik
regressiyadir.
Bu
sizga
olingan
xususiyatlarning
kombinatsiyasi
asosida
o'quvchilarning muayyan sinflar yoki xatti-harakatlar
toifalariga tegishli bo'lish ehtimolini baholash imkonini
beradi. Logistik regressiya, masalan, talabaning ta'lim
jarayonining faol yoki passiv ishtirokchisi ekanligini
aniqlash uchun foydali bo'lishi mumkin. Qaror
daraxtlari - bu daraxtni qurishga asoslangan yana bir
keng tarqalgan tasniflash usuli bo'lib, bu yerda har bir
tugun xususiyat uchun testni ifodalaydi va har bir filial
ushbu testning mumkin bo'lgan natijasini ifodalaydi.
Qaror
daraxtlari
natijalarni
sharhlashni
va
o'quvchilarning xatti-harakatlariga ta'sir qiluvchi eng
muhim
xususiyatlarni
aniqlashni
osonlashtiradi.
Neyron tarmoqlar ma'lumotlarni modellashtirish va
tasniflash uchun kuchli vositadir. Ular ma'lumotlardagi
murakkab naqshlarni tanib olish va qayta ishlashga
o'rgatilgan ko'plab bog'langan neyronlardan iborat.
Neyron tarmoqlar talabalarning xatti-harakatlarini tahlil
qilishda samarali bo'lishi mumkin, ayniqsa katta
hajmdagi
ma'lumotlar
va
xususiyatlar
o'rtasida
murakkab munosabatlar mavjud bo'lganda.
Ushbu
usullarga
qo'shimcha
ravishda,
qo'llab-quvvatlash vektor mashinasi (yordam vektorli
mashinalar), tasodifiy o'rmon (tasodifiy o'rmon),
gradientni
kuchaytirish (Gradient
Boosting) va
boshqalar kabi boshqa mashinani o'rganish algoritmlari
mavjud. Muayyan algoritmni tanlash ma'lumotlarning
o'ziga xos xususiyatlariga, kerakli tasniflash aniqligiga
va boshqa omillarga bog'liq.
Ma'lumotlarni modellashtirish va tasniflash
jarayonida modellarni tasdiqlash va baholashni hisobga
olish muhimdir. Buni o'zaro tekshirish, ma'lumotlarni
o'quv va test to'plamlariga bo'lish va modellarning
ishlashini baholashning boshqa usullari yordamida
amalga oshirish mumkin.
Natijalarni qo'llash:
Talabalar
xulq-atvorini
tahlil
qilish
natijalarini elektron ta'lim tizimida qo'llash keng
amaliy qo'llanmalarga ega bo'lishi mumkin. Ulardan
ba'zilari quyidagilarni o'z ichiga oladi:
Shaxsiylashtirilgan
ta'lim:
Tahlil
natijalaridan ta'lim mazmunini har bir talabaning
individual
ehtiyojlariga
moslashtirish
uchun
foydalanish mumkin. Tizim talabaning bilim darajasi,
qiziqishlari va xohishlariga mos keladigan materiallar,
mashqlar va topshiriqlar bo‘yicha tavsiyalar berishi
mumkin. Qiyinchiliklarni erta aniqlash: Talabalarning
xatti-harakatlarini
tahlil
qilish
qiyinchiliklarning
dastlabki belgilarini yoki samarasiz o'rganishni
aniqlash imkonini beradi. Misol uchun, tizim
topshiriqlarga juda ko'p vaqt sarflaydigan yoki kam
faollik ko'rsatadigan talabalarni aniqlashi mumkin, bu
materialni
yomon
tushunish
yoki
motivatsiya
yetishmasligi kabi potentsial muammolarni ko'rsatishi
mumkin. O'qituvchilar ushbu ma'lumotlardan ushbu
talabalarga qo'shimcha yordam berish uchun
foydalanishlari
mumkin.
O'quv
jarayonini
optimallashtirish:
Talabalarning
xatti-harakatlarini
tahlil qilish natijalari o'quv jarayonini optimallashtirish
va uning samaradorligini oshirishga yordam beradi.
Misol uchun, tizim eng muvaffaqiyatli o'qitish usullari
va
materiallarini
aniqlashi,
shuningdek,
takomillashtirish yo'nalishlarini aniqlashi mumkin. Bu
eLearning tizimi ma'murlariga ta'lim sifatini oshirish
uchun o'quv rejasi va resurslariga o'zgartirishlar kiritish
imkonini beradi. Taraqqiyot monitoringi: Talabalarning
xulq-atvorini tahlil qilish ularning ilmiy yutuqlarini
kuzatish va baholash imkonini beradi. O'qituvchilar va
ma'murlar har bir talabaning yutuqlari va haqida
ma'lumot olishlari va ko'proq ishlash yoki yordamga
muhtoj bo'lgan sohalarni aniqlashlari mumkin.
O'zaro
aloqa
va
fikr-mulohazalarni
yaxshilash: Talabalarning xatti-harakatlarini tahlil
qilish talabalar va o'qituvchilar o'rtasidagi o'zaro
munosabatlarni yaxshilaydi. Misol uchun, tizim
avtomatik ravishda topshiriqlarni bajarish bo'yicha fikr-
mulohazalar va tavsiyalar, shuningdek, talabalar
o'rtasidagi muloqot va hamkorlik uchun chatlar va
forumlarni qo'llab-quvvatlashi mumkin.
Xulosa:
Xulosa o‘rnida shuni ta’kidlash mumkinki,
elektron ta’lim tizimida o‘quvchilarning xulq-atvorini
baholashda ma’lumotlarni yig‘ish usullari va
algoritmlari asosiy o‘rin tutadi. Ma'lumotlarni yig'ish,
oldindan qayta ishlash, xususiyatlarni ajratib olish,
modellashtirish
va
tasniflash
o'quvchilar
xatti-
harakatlarining muhim tomonlarini aniqlash va
o'rganishga
individual
yondashuvlarni
yaratish
imkonini beradi. Ma'lumotlar tahlili orqali ta'lim
tizimlari shaxsiylashtirilgan tarkibni taklif qilishi,
dastlabki qiyinchiliklarni aniqlashi va o'rganishni
optimallashtirishi
mumkin.
Bu
o'qituvchilar va
eLearning ma'murlariga ongli qarorlar qabul qilishda
va ta'lim natijalarini yaxshilashda yordam beradi.
Ammo
shuni
ta'kidlash
joizki,
o'quvchilarning xatti-harakatlarini baholash uchun
ma'lumotlarni qidirish texnikasi va algoritmlaridan
foydalanish
ham
shaxsiy
hayot
va
axloqiy
muammolarni keltirib chiqaradi. Ma'lumotlarni himoya
qilish tamoyillariga rioya qilish va talabalarning
anonimligi saqlanishi kerak.
Umuman olganda, elektron ta’lim tizimida
o‘quvchilar
xulq-atvorini
baholash
uchun
ma’lumotlarni qidirish usullari va algoritmlarini ishlab
chiqish va qo‘llash zamonaviy ta’limning muhim
bosqichi hisoblanadi.
Adabiyotlar
1. Балашова, Ю. В. Когнитивные и личностные
особенности
студентов очного и дистанционного обучения :
диссертация ... кандидата
психологических наук : 19.00.01 / Балашова Юлия
Владимировна; [Место
защиты: Моск. гос. гуманитар. ун-т им. М.А.
Шолохова].- Москва, 2011.- 180 с.:
ил.
2.Буваков К.В. Организация самостоятельной работы
студентов по
дисциплинам специализациис применением интернет-
технологии в
программной среде web c ourse t ools[Текст]. – ТПУ, 2010
3. Готская И. Б. Аналитическая записка «Выбор системы
дистанционного обучения» / Готская И. Б., Жучков В. М.,
Кораблев А. В.// РГПУ им. А.И. Герцена.
4. Ильин, Е.П. Психология индивидуальных различий /
Е.П. Ильин. —
СПб.: Питер, 2011. — 701 с.: ил. — (Серия «Мастера
психологии»).
5. Михалева, Г. В. Особенности дистанционного
обучения в системе
образования [Текст] / Г. В. Михалева, Т. В. Ромашова //
Актуальные вопросы
современной педагогики: материалы V междунар. науч.
конф. (г. Уфа, май 2014
г.). — Уфа: Лето, 2014. — С. 39-41.
