Use of fuzzy logic to create an adaptive individual learning path based on dynamic course complexity management
Authors: Белов М.А. , Гришко С.И. , Живетьев А.В. , Подгорный С.А. , Токарева Н.А. 
Published: July 2024

В статье представлена модель формирования адаптивной индивидуальной траектории обучения на основе динамического управления сложностью курса с применением методов нечеткой логики. Модель позволяет индивидуально управлять сложностью учебного курса для каждого учащегося, а также наглядно формализовать процесс выдачи практических заданий и обратной связи с учащимися, стимулируя каждого из них продуктивно учиться с учетом личностных особенностей и предпочтений. Внедрение подобных моделей и систем управления в учебный процесс помогает сократить нагрузку на преподавателей в области выбора наиболее подходящих заданий с учетом индивидуальных особенностей учащегося и выделить больше времени для научной, методической и творческой работы, особенно когда используется предоставление учебного материала в форме микрообучения, где широкому кругу учащихся, как правило обучающихся в онлайн режиме, предлагается выполнить большое количество небольших практических заданий, тесно связанных между собой. Также адаптивные траектории обучения призваны способствовать развитию адаптивного мышления и формированию адаптивных стратегий поведения учащихся. Возможность формирования индивидуальных образовательных траекторий является важным элементом онлайн поддержки учебного процесса в среде облачного учебного дата-центра «Виртуальная Компьютерная Лаборатория», созданного Беловым М.А (https://belov.global) в 2007 году в Институте Системного Анализа и Управления Государственного Университета «Дубна», отличительной чертой которого являются принципы самоорганизации.
The article presents a model for creating an adaptive individual learning path based on dynamic control of the course complexity using fuzzy logic methods. The model helps to individually manage the complexity of the training course for each student and to formalize the process of solving practical tasks and feedback from students motivating them to study productively taking into account personal characteristics and preferences. Implementation of such models and corresponding systems in the training process enables teachers to choose the most appropriate tasks for each student with due regard for individual characteristics and personality. The approach allows teachers to allocate more time for scientific, methodological and creative work, especially with the option to distribute educational materials in the form of microlearning, where a large number of students, usually studying online, is invited to perform many small practical tasks. Also, adaptive learning paths are designed to promote the development of adaptive thinking and adaptive strategies for students behavior. The individual learning path is an important element of online learning management system in the cloud environment of "Virtual Computer Lab" educational data center created by M.A. Belov (https://belov.global) in 2007 at the Institute of System Analysis and Control of Dubna State University, the hallmark of which are the principles of self-organization.