ВВЕДЕНИЕ

Создание и совершенствование компьютеров привело и продолжает приводить к созданию новых технологий в различных сферах научной и практической деятельности. Одной из таких сфер стало образование - процесс передачи систематизированных знаний, навыков и умений от одного поколения к другому. Будучи само по себе мощной информационной сферой, и владея опытом использования различных классических (не компьютерных) информационных систем, образование быстро откликнулось на возможности современной техники. На наших глазах возникают нетрадиционные информационные системы, связанные с обучением; такие системы естественно называть информационно-обучающими.

Автоматизированные обучающие системы (АОС) - это системы помогающие осваивать новый материал, производящие контроль знаний, помогающие преподавателям готовить учебный материал.

В своей профессиональной деятельности я интенсивно использую компьютерные информационные технологии: обучающие и контролирующие программы, интернет-технологии и мультимедиа.

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ

ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ НОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБУЧЕНИЯ

С началом промышленного изготовления компьютеров первых поколений и их появлением в образовательных учреждениях возникло новое направление в педагогике - компьютерные технологии обучения. Первая обучающая система Plato на основе мощной ЭВМ фирмы «Control Data Corporation» была разработана в США в конце 50-х годов и развивалась в течение 20 лет. По-настоящему массовыми создание и использование обучающих программ стали с начала 80-х годов, когда появились и получили широкое распространение персональные компьютеры. С тех пор образовательные применения ЭВМ выдвинулись в число их основных применений наряду с обработкой текстов и графики, оттеснив на второй план математические расчеты.

С появлением примеров компьютерного обучения к созданию компьютерных обучающих программ приобщились десятки тысяч педагогов - специалистов в различных областях знания, чаще всего в технических науках. В разрабатываемых ими программах, опираясь в основном на интуицию и практический опыт, они воплощали свои представления о преподавании конкретных дисциплин с помощью компьютеров. Педагоги-теоретики долгое время оставались в стороне от этого нового направления в обучении. В результате до сих пор отсутствует общепризнанная пснхолого-педагогическая теория компьютерного обучения, компьютерные обучающие программы продолжают создаваться и применяться без необходимого учета принципов и закономерностей обучения.

Благодаря своим конструктивным и функциональным особенностям современный персональный компьютер является уникальной по своим возможностям обучающей машиной. Он находит применение в обучении самым разнообразным дисциплинам и служит базой для создания большого числа новых информационных технологий обучения. Какие же особенности персонального компьютера так выгодно отличают его от прежде известных обучающих машин и технических 1 средств обучения?

Это не столько какая-то одна возможность персонального компьютера, сколько сочетание

интерактивного (диалогового) режима работы (действие человека - реакции компьютера - ... - действие человека - реакция компьютера и т.д.);

«персональности» (небольшие размеры и стоимость, позволяющие обеспечит компьютерами целый класс);

хороших графических, иллюстративных возможностей (экраны распространенных модификаций имеют разрешающую способность 640x480 точек при 16 млн. цветовых оттенков - это качество хорошего цветного телевизора или журнальной иллюстрации);

простоты управления, наличия гибких языков программирования человеко-машинного диалога и компьютерной графики;

легкости регистрации и хранения информации о процессе обучения и работе учащегося, а также возможности копирования и размножения обучающих программ.

Технические возможности персонального компьютера, если компьютер используется как обучающее средство, позволяют:

активизировать учебный процесс;

индивидуализировать обучение;

повысить наглядность в предъявлении материала;

сместить акценты от теоретических знаний к практическим;

повысить интерес учеников к обучению.

Активизация обучения связана с диалоговым характером работы компьютера и с тем, что каждый ученик работает за своим компьютером. При традиционном классном обучении основное - это восприятие учащимися информации в устной форме, при этом ученику не часто приходится проявлять активность на уроке и учитель не в состоянии организовать и контролировать активную работу каждого ученика на его рабочем месте. Поэтому традиционное обучение, в основном, является пассивным - многие педагоги сетуют, что на уроке активно работают 20 - 30% учащихся. Если же обучение ведется в компьютерном классе, компьютер диалоговым характером своей работы стимулирует ученика к деятельности и контролирует ее результаты.

Индивидуализация обучения при использовании компьютера также связана с интерактивным характером работы с компьютером и наличием компьютеров на рабочих местах: каждый ученик теперь может сам выбирать темп обучения, делать в работе паузы. Более глубокий и тонкий учет индивидуальных особенностей учащихся может осуществлять компьютерная программа, с помощью которой ведется обучение (педагогическое программное средство, сокращенно ППС). С помощью начального теста программа может определить уровень обученности ученика, и в соответствии с этим уровнем предъявлять теоретический материал, вопросы и задачи, а также подсказки и помощь. Обучение слабых учеников программа ведет на самом легком (базовом) уровне, изложение теоретических сведений максимально упрощено, вопросы и задачи облегчены, помощь имеет характер прямой подсказки. Обучение сильных учеников ведется на наиболее сложном уровне, теория излагается углубленно, предлагаются творческие задачи, требующие изобретательности и интуиции, а помощь имеет косвенный характер - намека или наводящего на правильный путь соображения. Между этими крайними случаями обучающая программа может учитывать более тонкую градацию подготовленности учащихся.

Каждый ученик в процессе обучения сталкивается с трудностями индивидуального характера, связанными с наличием пробелов в знаниях или особенностями мышления. При обучении с помощью компьютера обучающая программа может диагностировать пробелы в знаниях ученика, его индивидуальные особенности и строить обучение в соответствии с ними.

Графические возможности дисплеев персональных компьютеров и гибкие языки программирования позволяют сделать компьютерное обучение очень наглядным. В самом деле, теперь на каждом рабочем месте ученика имеется телевизор - дисплей, на экране которого с помощью языка программирования можно без всякой кино- и видеосъемки показывать геометрические фигуры и построения, стилизованные изображения реальных объектов и т.п. - и все это как статически (т.е. неподвижно), так и динамически, в движении. С помощью компьютерной графики можно сделать зримыми или, как еще говорят, визуализировать такие явления и процессы, которые не могут быть увидены в действительности (тем более в условиях школьного класса), можно создать наглядный образ того, что на самом деле никакой наглядности не имеет (например, эффектов теории относительности, закономерностей числовых рядов и т.п.). На этой возможности компьютеров основывается, так называемая, когнитивная компьютерная графика - особое направление применения компьютеров в научных исследованиях, когда иллюстративные возможности компьютера используются для изучения различных закономерностей.

Всегда остро стоит вопрос о соотношении теории и практики применительно к научному знанию, обучению и т.д. (на это обращал внимание еще гётевский Мефистофель: «Суха теория, мой друг, но древо жизни вечно зеленеет»). Традиционное обучение является преимущественно теоретическим. Классно-урочная форма обучения исподволь, незаметно подталкивает каждого педагога в отдельности и всю систему образования в целом к усилению теоретической стороны обучения в ущерб практической. В самом деле, любому педагогу излагать теоретические знания у доски и требовать от учеников воспроизведения этого изложения значительно легче, чем организовывать ориентированную на практику работу учащихся. Если же вести обучение с помощью компьютера, оно приобретает практический уклон: диалоговый характер работы с компьютером, его вычислительные моделирующие возможности предрасполагают к обучению в форме решения задач (и к тому же задач практической направленности).

Важным условием успешного обучения является интерес учеников и изучаемому предмету, ходу обучения и его результату. Этот интерес связан с множеством факторов: содержанием изучаемого предмета, уровнем его сложности, организацией процесса обучения, системой поощрений и наказаний, применяемой учителем, личностными качествами самого учителя (его мастерством и интересом к предмету), системой ценностей ученика, его ближайшего окружения, родителей, взаимоотношениями в классном коллективе, социальным заказом в подготовке по направлению науки, представляемому данным предметом. В последнее десятилетие действует очень настоятельный социальный заказ в отношении всего, что связано с компьютерами (в подготовке специалистов по компьютерам и их применению, в развитии компьютерных технологий, в распространении компьютерной грамотности - умению использовать компьютер для решения разнообразных прикладных задач в различных сферах профессиональной деятельности).

Действию скрытого социального заказа мы обязаны появлением большого числа «компьютерных» талантов и дарований. Сфера деятельности, связанная с компьютером, непосредственная работа на компьютере сама по себе обладает привлекательными чертами, втягивает в себя людей. Существует даже особая категория людей («хакеров»), увлекшихся сложными и тонкими вопросами управления компьютерами, программированием различных компьютерных эффектов. В некоторых случаях можно говорить даже о возникновении психологической зависимости человека от компьютера - настолько велико мотивирующее влияние компьютера.

Компьютерная технология повышает интерес к обучению предметам, не связанным с информатикой. Новое в организации учебного процесса с участием компьютера, само изменение характера работы ученика на уроке способствуют повышению интереса к учебе. В то же время, более тонкое использование возможностей компьютера позволяет управлять мотивацией учеников во время компьютерного обучения. Здесь имеются в виду, в первую очередь, мотивирующие реплики обучающих программ, т.е. фразы, в которых обучающая программа оценивает работу ученика и стимулирует дальнейшее обучение. Эти фразы могут иметь неформальный характер с оттенком юмора и создавать теплую партнерскую эмоциональную атмосферу при работе с компьютером. Важное значение имеют элементы игры, состязательности в компьютерном обучении (например, подсчет очков и сравнение достижений различных учеников) или звуковые и зрительные эффекты (звучание музыкальных мелодий, мигание и цвета на экране дисплея).

Вот далеко неполный арсенал возможностей компьютера, делающих его очень перспективным для использования в учебном процессе обучающим средством.

Итак, компьютеры - эти уникальные по своим возможностям обучающие машины - установлены в классе... И тут выясняется, что не понятно, как к этим компьютерам подступиться, т.е. говорить о компьютерном обучении еще рано. Как быть, с чего начать переход к компьютерному обучению?

Ответ таков: «с подбора обучающих программ и продумывания организационных форм их применения, с разработки методик, использующих возможности компьютера в обучении». Нельзя рассматривать компьютер в обучении (да и в других сферах тоже) отдельно, сам по себе, в отрыве от:

• а) программного обеспечения - педагогических программных средств;
• б) организационных форм использования компьютеров.

В настоящее время существует огромное множество обучающих программ по самым разным предметам, ориентированных на самые различные категории учащихся, начиная контингентом детских садов и кончая персоналом атомных электростанций. Кроме того, каждая из программ предназначена только для одного типа компьютеров - а ведь этих типов великое множество - и не годится для других! Далее будем иметь в виду лишь обучающие программы по общеобразовательным предметам средней школы. Их очень много, и четкая классификация разновидностей этих программ еще не установилась.

Компьютерные обучающие программы (КОПР) - это электронные гипертекстовые учебники с диалоговыми функциями и элементами мультимедиа, которые предназначены для самостоятельной работы студентов с учебным материалом; эффективны при дистанционной технологии обучения.

КОПР дополняют традиционные учебные материалы, используя возможности современных компьютерных технологий.

Они включают в себя:

теоретический материал

разбор решения типовых задач и поясняющие примеры

графические и анимационные материалы

тесты для самоконтроля и контроля знаний

необходимые дополнительные и сервисные средства.

Можно выделить наиболее распространенные типы компьютерных средств :

Презентации - наиболее распространенный вид представления демонстрационных материалов (бла-бла)

Электронные энциклопедии объединяют функции демонстрационных и справочных материалов и являются электронным аналогом обычных справочно-информационных изданий, таких, как энциклопедии, словари, справочники. Для создания таких энциклопедий обычно используются гипертекстовые системы и языки гипертекстовой разметки, например HTML.

Обладают рядом дополнительных возможностей:

Обычно поддерживают удобную систему поиска по ключевым словам и понятиям;

Имеют удобную систему навигации на основе гиперссылок;

Могут включать в себя аудио- и видеофрагменты.

Дидактические материалы (сборники задач, диктантов, упражнений, примеров, рефератов и сочинений), представленные в электронном виде. Также к дидактическим материалам можно отнести программы-тренажеры, например, для решения математических задач или для заучивания иностранных слов.

Программы системы контроля знаний , такие, как опросники и тесты. Позволяют быстро, удобно, беспристрастно и автоматизировано обработать полученные результаты.

Электронные учебники и электронные учебные курсы объединяют в единый программный комплекс все или несколько вышеописанных типов обучающих программ. Например, обучаемому сначала предлагается просмотреть обучающий курс (презентация); на следующем этапе он может поставить виртуальный эксперимент на основе знаний, полученных при просмотре обучающего курса; а в завершение он должен ответить на набор вопросов.

Обучающие игры и развивающие программы в основном ориентированы на дошкольников и младших школьников. К этому типу относятся интерактивные программы с игровым сценарием. Выполняя разнообразные задания во время игры, дети развивают тонкие двигательные навыки, пространственное воображение, память и другие умения.

В результате работы с программным обеспечением различного типа выделим следующие принципы выбора программного продукта для использования на уроке:

1) Программа должна быть понятна с первого знакомства как преподавателям, так и ученикам. Управление программой должно быть максимально простым.

2) Преподаватель должен иметь возможность компоновать материал по своему усмотрению и при подготовке к уроку заниматься творчеством.

3) Программа должна позволять использовать информацию в любой форме представления (текст, таблицы, диаграммы, слайды, видео- и аудиофрагменты и т.д.).

Учебно-методический комплекс – система нормативной и учебно-методической документации, средств обучения и контроля, необходимых и достаточных для качественной организации основных и дополнительных образовательных программ, согласно учебного плана. УМК учебной дисциплины является одним из элементов организации образовательной деятельности по очной, заочной и очно-заочной форм обучения. УМК должен разрабатываться для студентов по всем учебным дисциплинам с учетом необходимости повышения качества усвоения содержания учебного материала на уровне требований ГОС ВПО.

Основная цель создания УМК - предоставить студенту полный комплект учебно-методических материалов для самостоятельного изучения дисциплины. При этом, помимо непосредственного обучения студентов, задачами преподавателя являются: оказание консультационных услуг, текущая и итоговая оценка знаний, мотивация к самостоятельной работе.

Как правило, элементы программируемого обучения входят в состав автоматизированных обучающих систем (АОС). Эти системы представляют собой комплексы научно-методической, учебной и организационной поддержки процесса обучения, проводимого на базе компьютерных или, как их также называют, информационных технологий. С позиций современной дидактики введение информационной среды и программного обеспечения внесло огромное количество новых возможностей во все области процесса обучения. Компьютерные технологии предстааляют собой принципиально новые средства обучения. За счет своего быстродействия и больших резервов памяти они позволяют реализовы-вать различные варианты сред для программированного и проблемного обучения, строить различные варианты диалоговых режимов обучения, когда так или иначе ответ учащегося реально влияет на ход дальнейшего обучения.

Вследствие этого современный педагог с неизбежностью должен осваивать новые образовательные подходы, опирающиеся на средства и методы индивидуального компьютерного обучения. В общем случае педагог получает доступ к компьютерным средствам, информационной среде и программным продуктам, предназначенным для обеспечения преподавательской деятельности. Все эти средства образуют комплексы автоматизированных обучающих систем.

В рамках автоматизированных обучающих систем на сегодняшний день решается ряд задач обучения. В первую группу можно отнести задачи проверки уровня знаний, умений и навыков учащихся до и после обучения, их индивидуальных способностей, склонностей и мотиваций. Для таких проверок обычно используют соответствующие системы (батареи) психологических тестов и экзаменационных вопросов. К этой же группе относятся задачи проверки показателей работоспособности учащихся, что осуществляется путем регистрации таких психофизиологических показателей, как скорость реакции, уровень внимания и т.д.

Вторая группа задач связана с регистрацией и статистическим анализом показателей усвоения учебного материала: заведение индивидуальных разделов для каждого учащегося, определение времени решения задач, определение общего числа ошибок, классификация типов индивидуальных ошибок и т. д. К этой же группе логично отнести решение задач управления учебной деятельностью. Например, задач по изменению темпа предъявления учебного материала или порядка предъявления учащемуся новых блоков учебной информации в зависимости от времени решения, типа и числа ошибок. Таким образом, эта группа задач направлена на поддержку и реализацию основных элементов программированного обучения.

Третья группа задач АОС связана с решением задач подготовки и предъявления учебного материала, адаптации материала по уровням сложности, подготовки динамических иллюстраций, контрольных заданий, лабораторных работ, самостоятельных работ учащихся. В качестве примера уровня таких занятий можно указать на возможности использования различных инструментов информационных технологий. Другими словами, использования программных продуктов, дающих возможность формирования различных сложных лабораторных или других практических работ. Например, таких, как сборка "виртуального" осциллографа с последующей демонстрацией его возможностей по регистрации, усилению или синхронизации различных сигналов. Аналогичные примеры из области химии могут касаться моделирования взаимодействия сложных молекул, поведения растворов или газов при изменении условий эксперимента.

Техническое обеспечение автоматизированных обучаюшихси-стем основано на локальных компьютерных сетях, включающих автоматизированные рабочие места (АРМ) учащихся, преподавателя и линии связи между ними (рис. 10.1). Рабочее место учащегося, кроме монитора (дисплея) и клавиатуры, может содержать принтер, такие элементы мультимедиа, какдинамики, синтезаторы звуков, текстовые и графические редакторы. Цель всех этих тех-нических и программных средств состоит в обеспечении учащихся средствами решения, справочным материалом и средствами регистрации ответов. Оснащение центрального рабочего места преподавателя включает в себя существенные дополнительные технические и программные элементы, позволяющие регистрировать ин

Рис. 10.1. Общая схема замкнутого контура управления в системе "педагог - учащийся". Программное обеспечение автоматизированных рабочих мест преподавателя и учащегося (АРМП и АРМУ) дает возможность реализации различных вариантов автоматизированных обучающих систем, в том числе систем программированного обучения, основанных на учете индивидуальных трудностей обучения и выдаче персональных заданий

дивидуальные ответы учащихся, вести статистику типов ошибок, выдавать индивидуальные задания и оказывать корректирующую помощь. Расширенные варианты автоматизированных обучающих систем могут иметь выход в пространство Интернета, доступ к базам данных по различным предметным областям, электронную почту.

1

Проведен анализ компьютерных обучающих систем, выявлены основные проблемы в их построении. Основной проблемой является построение модели обучаемого, существует большое количество данных моделей, однако они слабо учитывают психофизиологические особенности и характеристики обучаемого и, как правило, не используются при формировании структуры образовательных ресурсов и их содержания, что снижает эффективность применения компьютерных обучающих систем. Построение моделей предлагается строить в виде семантической сети, которая отличается от других моделей наглядностью и простотой представления знаний, наличием механизмов их структуризации и соответствием современным представлениям об организации памяти человека. Создание и совершенствование компьютеров привело и продолжает приводить к созданию новых технологий в различных сферах научной и практической деятельности. Несмотря на бурное развитие в настоящее время компьютерных обучающих систем, существует масса проблем, связанных как с их разработкой, так и с внедрением и эффективностью использования данных обучающих систем. Основной проблемой при создании адаптивных обучающих систем является сложность в построении такой программной среды, которая могла бы «понять» человека.

компьютер

обучение

обучаемый

образование

алгоритм

1. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. – М.: Филинъ. – 2003. – 430с.

2. Брусиловский П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Известия РАН. Техническая кибернетика. – 1992. – № 5. – С. 97–119.

3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. –СПб.: Питер, 2000. – 384 с.

4. Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б. Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы // Новости искусственного интеллекта. – 2001. – № 4. – С. 3–13.

5. Петрушин В.А. Обучающие системы: архитектура и методы реализации (обзор) // Известия РАН. Техническая кибернетика. – 1993. – № 2. – С. 164–190.

6. Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы. – Киев: Наукова Думка, 1992. – С. 196.

7. Пименов В. И. Алгоритмическое обеспечение инструментального комплекса для формирования знаний о технологических процессах // Известия вузов. Приборостроение. – 2009. – № 1. – С. 3–9.

8. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы/ Искусственный интеллект и принятие решений. – 2008. – № 1. – С. 22–46.

9. Фролов Ю.В., Махотин Д.А. Компетентностная модель как основа оценки качества подготовки специалистов // Высшее образование сегодня. – 2004. – № 8. – С. 34–41.

Создание и совершенствование компьютеров привело и продолжает приводить к созданию новых технологий в различных сферах научной и практической деятельности. Одной из таких сфер стало образование - процесс передачи систематизированных знаний, навыков и умений от одного поколения к другому. Будучи само по себе мощной информационной сферой, которая владеет опытом использования различных классических (не компьютерных) информационных систем, образование быстро откликнулось на возможности современной техники.

На наших глазах возникают нетрадиционные информационные системы, связанные с обучением; такие системы естественно называть информационно-обучающими.

Автоматизированные обучающие системы - это системы, помогающие осваивать новый материал, производящие контроль знаний, помогающие преподавателям готовить учебный материал .

Цель исследования: провести анализ компьютерных обучающих систем, выявить основные проблемы в их построении, разработать подмодели компьютерной обучающей системы для повышения квалификации.

Современные исследования в области применения компьютеров в обучении развиваются в основном в рамках нескольких основных направлений, которые можно обозначить следующим образом: интеллектуальные обучающие системы; учебные мультимедиа и гипермедиа; учебные среды, микромиры и моделирование; использование компьютерных сетей в образовании; новые технологии для обучения конкретным дисциплинам.

Несмотря на бурное развитие в настоящее время компьютерных обучающих систем, существует масса проблем, связанных как с их разработкой, так и с внедрением и эффективностью использования данных обучающих систем.

Рассматривая проблему разработки компьютерных систем обучения в целом, нельзя не упомянуть о следующей важной особенности, подмеченной В.Л. Стефанюком , - это выделение двух основных процессов: обучение как learning и обучение как tutoring (рисунок).

Классификация интеллектуальных систем компьютерного обучения

Направление learning (обучающиеся системы) - это самообучение, обучение с учителем, адаптация, самоорганизация и т.д., поэтому при разработке обучающих систем исследуются модели, демонстрирующие способности адаптации к окружающей среде путем накопления информации. Направление tutoring (обучающие системы) тесным образом связано с вопросами «кого учить» (модель обучаемого), как и «чему учить» (модель обучения) и даже «зачем учить», т.е. здесь исследуются модели передачи информации и знаний от учителя с помощью компьютера.

Поскольку в области педагогики нет общепринятых теорий и алгоритмов обучения, нет формальных моделей обучаемого, обучения, учебных воздействий, объяснений и т.д., то надежды возлагаются в основном на логико-лингвистические модели. Взаимопроникновение интеграционных процессов искусственного интеллекта и педагогики выразилось в интеллектуальных обучающих системах, а также в обучающих интегрированных экспертных системах, в необходимости введения дополнительных средств, позволяющих поддерживать модель обучаемого, в соответствии с которой педагог на стратегическом уровне определяет текущую подцель обучения, а также средств, реализующих конкретную модель обучения в виде совокупности учебных воздействий на тактическом уровне и обеспечивающих преподавателю возможность наблюдения за действиями обучаемого и оказания ему необходимой помощи .

Г.А. Атанов в книге «Деятельностный подход в обучении» пишет о том, что моделирование знаний об обучаемом преследует три основные цели - установление того, «каков он есть», «каким его хотим видеть» и «каким он может стать». Иногда в нормативную модель обучаемого включают предметное знание и умение по конкретной дисциплине/курсу или рассматривают пятикомпонентную предметную модель как часть нормативной модели и т.п.

Основной проблемой при создании адаптивных обучающих систем является сложность в построении тако й программной среды, которая могла бы «понять» человека . Поэтому большинство разработок в данной области строится на создании моделей обучаемых с последующим описанием и построением всевозможных гипотез (работы А.Г. Гейна, Б.С. Гершунского, В.П. Зинченко, А.В. Осина, С.В. Панюковой, И.В. Роберт, и др.). Моделям присваивается определенный набор характеристик, которые впоследствии влияют непосредственно на построение самой обучающей системы. Существует достаточно большое количество моделей обучаемого, однако они слабо учитывают психофизиологические особенности и характеристики обучаемого и, как правило, не используются при формировании структуры образовательных ресурсов и их содержания, что снижает эффективность применения компьютерных обучающих систем .

С этой точки зрения, модель обучаемого и соответственно реализуемая на базе применения технологий адаптации структура данных систем, должны учитывать модальность обучаемого; тип его темперамента; текущее психо-эмоциональное состояние обучаемого. Особый интерес представляет определение текущего психо-эмоционального состояния обучаемого. В качестве реальных инструментов, определяющих психо-эмоциональное состояние, можно выделить две большие группы:

1. Тесты и тестирующие программы.

2. Специальные аппараты или системы.

В современных работах по компьютерным обучающим системам практически отсутствуют исследования, связанные с формированием модели компетенций обучаемого, отражающей его способности применять знания и личностные качества для успешной деятельности в конкретной профессиональной области, что является новым процессом в рамках создания и использования данных систем. Эта модель может рассматриваться как новый динамический компонент модели обучаемого, тесно связанный, с одной стороны, с психологическим портретом личности, а с другой - отражающий результаты использования конкретных обучающих воздействий.

Существуют различные подходы к моделированию содержания образования как сложной системы, способы представления семантической информации, проблемы, возникающие при разработке систем, основанных на знаниях, и наиболее распространённые модели их представления. Для представления знаний в интеллектуальных системах существуют различные способы, наличие которых вызвано, в первую очередь, стремлением с наибольшей эффективностью представить знания, относящиеся к различным предметным областям .

Способ представления знаний в большинстве случаев реализуется с помощью соответствующей модели. Основные типы моделей представления знаний делятся на логические (формальные), эвристические (формализованные) и смешанные.

На основе системного анализа интеллектуальных моделей представления знаний в качестве основного средства решения указанных дидактических задач в области информатики выбрана модель в виде семантической сети, которая отличается от других моделей наглядностью и простотой представления знаний, наличием механизмов их структуризации и соответствием современным представлениям об организации памяти человека.

Проделав системный анализ интеллектуальных моделей, можно сделать вывод о том, что в модель компьютерной обучающей системы для повышения квалификации необходимо включить построение трех следующих подмоделей: модель обучаемого (М1), модель процесса обучения (М2), модель объяснения (МЗ) .

Модель М1 включает следующие компоненты: в простейшем случае - учетную информацию об обучаемом, а в более сложных - психологический портрет личности обучаемого (Ph); начальный уровень знаний и умений обучаемого (); заключительный уровень знаний и умений обучаемого (); алгоритмы выявления уровней знаний и умений обучаемого (А); алгоритмы психологического тестирования для выявления личностных характеристик, на основании которых формируется психологический портрет личности обучаемого (АPh). Под термином «знания», в соответствии с точкой зрения О.И. Ларичева, понимается теоретическая подготовленность обучаемого (декларативные знания), а под термином «умения» - умение применять теорию при решении практических задач (процедурные знания) .

Для реализации алгоритмов А и АPh при формировании модели М1 использован следующий набор процедур тестирования обучаемого: процедура ввода исходной информации (контрольных вопросов, вектора правильных ответов и весовых коэффициентов по каждому вопросу); процедура вывода вопросов и вариантов ответов в процессе проведения контроля знаний; процедура формирования оценки; процедура вычисления итоговой оценки. Модель М1 содержит информацию о состоянии знаний обучаемого (модели , ) ─ как общие, интегрированные характеристики, так и те, которые отражают усвоение им текущего учебного материала.

В общем виде модель обучаемого представляет собой конечный ориентированный граф, который может быть описан в виде Мобучаемого = , где V = - множество вершин, которые в свою очередь делятся на - множество изучаемых понятий, n - количество изучаемых понятий, элемент , i = 1, …, n, где N - изучаемое понятие; Т = (0, 1), принимает значения знает/не знает; W = (0, ..., 10) - вес вершины; - множество умений, относящихся к данной модели, m - количество соответствующих умений, элемент , j = 1, …, m, где N -изучаемое умение; Т = (0, 1), принимает значения умеет/не умеет; W = (0, ..., 10) - вес вершины; U = {uj} = , j = 1, …, m - множество связей между вершинами, где Vk - родительская вершина; Vl - дочерняя вершина; R = {Rz} - тип связи; z = 1, …, Z.

В настоящее время разработана библиотека оценочных алгоритмов, гибко использующихся при проведении тестирования обучаемых в зависимости от специфики курса/дисциплины и контингента обучаемых. Например, эффективно применяется метод, основанный на сбалансированной оценке Т. Робертса для вопросов закрытого типа и дополненный возможностью произвольного задания степени строгости оценивания, а также взвешиванием вопросов коэффициентами сложности, получаемыми на основе экспертной оценки. Под сбалансированностью в данном случае понимается независимость математического ожидания оценки от числа правильных и неправильных ответов, полученных на этот вопрос случайным образом.

Для формирования модели обучаемого М1 используется эталонная модель Ме, соответствующая уровню знаний преподавателя о конкретном разделе изучаемого курса, с которой будут сравниваться получаемые на этапе построения М1 результаты. Формально эталонная модель Ме, как и модель обучаемого, представляет собой ориентированный граф, т.е.совокупность вида Ме = .

Динамическое построение модели обучаемого М1 осуществляется путем сравнения текущей М1 с предварительно построенной преподавателем эталонной моделью Ме. Важно отметить, что на этом этапе наряду с выявлением уровня знаний и умений осуществляется построение психологического портрета личности.

Модель процесса обучения содержит знания о планировании и организации (проектировании) процесса обучения, общих и частных методиках обучения, поэтому предложенная модель М2 включает следующие компоненты: совокупность моделей М1; совокупность стратегий обучения и обучающих воздействий; функцию выбора стратегий обучения или генерации стратегий обучения в зависимости от входной модели М1.

Отметим при этом, что управление обучением осуществляется на основе некоторого плана, который либо выбирается из библиотеки стратегий обучения, либо генерируется автоматически на основе параметров М1, причем каждая стратегия обучения состоит из определенной последовательности учебных воздействий.

Теоретико-множественное описание адаптивной модели М2 представляет собой совокупность вида М2 = , где М1 = {М11, …, М1n} - множество текущих моделей обучаемого; S = {S1, …, Sn} - множество стратегий обучения Si, i = 1, …, m, в виде упорядоченных подмножеств множества обучающих воздействий для той или иной модели обучаемого; I = {I1, …, Iz} - множество обучающих воздействий Ij, где Ij = {tkil} tk - тип обучающего воздействия, а il - содержание воздействия, j = 1, …, z; k = 1, …, c; l = 1, …, v; F - функции (алгоритмы) генерации стратегий обучения в зависимости от входной модели обучаемого, т.е. M2 = F(M1, Mе, I), где Мe - эталонная модель курса (дисциплины), заданная преподавателем.

Модель объяснения (М3) разрабатывается исходя из того, что существующие способы реализации методов объяснения в традиционных компьютерных системах не в полной степени удовлетворяют целям обучения, в частности, моделям Ml и М2, поэтому модель М3, ориентированная на продукционные модели представления знаний, включает следующие компоненты:

М3G - целевые процедуры, обеспечивающие объяснение хода решения задачи путем генерации на экране дисплея текстов объяснений, содержащих описания правил, использованных в выводе (записанные объяснения), а также локализацию ошибок обучаемого при решении текущей задачи;

М3D - процедуры детальности объяснения, позволяющие в зависимости от уровня знаний обучаемого визуально иллюстрировать ход решения задачи с разной степенью детализации;

М3A - алгоритмы интерпретации результатов процессов выявления умений обучаемого реализовывать механизмы прямого/обратного вывода, включая возможность предоставления дополнительной информации об объектах проблемной области и их связях.

Модели М1, М2, М3 полностью специфицируют типовую задачу обучения с помощью конкретных процедур и функций, а также указывают на наличие определенных взаимосвязей. Другими словами можно сказать, что для успешной реализации и функционирования компьютерной системы повышения квалификации специалистов необходимо, чтобы в состав ее модели входили следующие функциональные возможности:

Построение модели обучаемого (с учетом психологического портрета личности, ее образовательного запроса и уровня первоначальных знаний) и эталонной модели курса;

Построение модели процесса обучения, сущность которой заключается в динамической модификации стратегии обучения в соответствии с текущей моделью обучаемого и последующей генерации совокупности обучающих воздействий, наиболее эффективных на данном этапе обучения с учетом психологических особенностей обучаемых;

Контроль деятельности обучаемого и генерация управляющих решений для соответствующей корректировки действий обучаемого с целью достижения им поставленных целей обучения;

Построение модели объяснения для оценки логики принятия решений, результатов вычислений, объяснение неправильной альтернативы или этапа решения задачи.

Рецензенты:

Карелин В.П., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой математики и информатики НОУ ВПО «Таганрогский институт управления и экономики» (ТИУ и Э), г. Таганрог;

Кирьянов Б.Ф., д.т.н., профессор кафедры прикладной математики и информатики, ФГБОУ ВПО «Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого», г. Великий Новгород;

Антонов А.В., д.т.н., профессор, декан факультета «Кибернетика» Обнинского института атомной энергетики Национального исследовательского ядерного университета МИФИ Министерства образования и науки Российской Федерации, г. Обнинск.

Работа поступила в редакцию 30.10.2013.

Библиографическая ссылка

Лященко Н.И. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ. ПОСТРОЕНИЕ ПОДМОДЕЛЕЙ В КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЕ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 10-10. – С. 2153-2157;
URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=32726 (дата обращения: 19.09.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания» 1

Проникновение информационных технологий в область обучения приводит к расширению понятийной базы, как за счет образования новых понятий, так и за счет употребления старых понятий в новом смысловом значении. Необходимость изменения смыслового содержания некоторых понятий кибернетики связано, прежде всего, с тем, что задачи управления обучением нельзя рассматривать в отрыве от состояния обучаемого. С этой точки зрения выстраиваемое в обучающих системах информационное поле и множество участников учебного процесса образуют единое целое - «самосогласованную систему». Это понятие заимствовано нами из физики, как и многие другие понятия, уже нашедшие применение в описании автоматизированных обучающих систем, не случайно. На наш взгляд между задачами автоматизации обучения и методами описания, например, квантовой системы много общего. При этом содержание понятия «кванта информации» имеет гораздо больше общего с понятием энергетического кванта, чем это принято считать.

С точки зрения информационных технологий задачу обучения можно рассматривать как перевод системы в новое качественное состояние путем конечного числа количественных преобразований.

При разработке автоматизированных обучающих систем обрабатываемая компьютером и предлагаемая пользователю информация должна оцениваться, прежде всего, с точки зрения восприятия этой информации сознанием как информации полезной для формирования личности. Иначе говоря, любая обучающая система (не обязательно автоматизированная) представляет собой семантическую информационную систему (СИС) . В связи с этим целесообразным, на наш взгляд, является выделение таких кибернетических элементов, которые принято называть информационными потоками , уточнив, однако, это понятия в применении к СИС.

Под семантическим информационным потоком в обучении (СИПО) мы будем понимать такую последовательность изменений наших знаний, которая только во всей своей совокупности воспринимается сознанием как определенный шаг в развитии личности, т. е. обеспечивает переход личности в новое качество.

На вход обучающей системы поступает информация, организованная по принципу «элементарного многообразия»: множество бит информации равномерно обрабатывается в течение времени. Биты информации, задаваемые на числовой оси x и такты обработки прерываний, задаваемые генератором можно рассматривать как координаты некоторого «пространственно-временного» многообразия {x, t} - однородного пространства экранных событий.

Обработка информации с целью обучения - это нарушение однородности многообразия, превращение его в некое, возможно метрическое, пространство. Чтобы понять, какие именно изменения происходят в непрерывном потоке информации в процессе ее подготовки к восприятию с экрана компьютерного монитора, рассмотрим основные операции над информационным пространством, диктуемые задачами обучения.

1. Разметка информационного пространства - разделение информационного пространства на СИПО.

2. Форматирование СИПО - задание единичного элемента, единицы измерения информационного потока по отношению к процессу обучения.

3. Квантование СИПО. Под квантованием СИПО мы понимаем его разложение на некоторые базисные составляющие, отвечающие заранее заданным свойствам, зависящим от особенностей компьютерного представления информации, задач обучения, особенностей восприятия. При этом саму процедуру квантования целесообразно разложить на две составляющие:

1. последовательное квантование - разбиение на части "длины" информационного потока (long-квантование);
2. параллельное квантование - расслоение отдельных long-квантов на слои - flaky-кванты по пути углубления представления об элементе информационного потока.

4. Распределение СИПО. В процессе обучения потребность в различных квантах различна, и это обстоятельство заставляет решать задачу распределения информационного потока по области компьютерного представления знаний (строки, фреймы, окна).

5. Конкатенация (соединение) СИПО. Содержание термина аналогично его смыслу в программировании. Речь идет как о соединении отдельных слоев long-квантов одного и того же СИПО, так и о соединении по некоторым квантам (как long, так и flaky) различных СИПО. Как правило, конкатенация внутри одного и того же СИПО обусловлена использованием различными long-квантами одних и тех же flaky-квантов.

6. Шлюзование информационного потока - приостановка потока новой информации для корректировки базовых знаний, необходимых для понимания дальнейших рассуждений.

7. Слияние информационных потоков - образование нового информационного потока на основании результатов, полученных в нескольких независимых СИПО.

Задачу квантования СИПО полезно уточнить, исходя из принятого в физике понимания кванта энергии. Под квантом энергии в физике (квантом электромагнитного поля) понимается энергетическая порция, которая излучается, перемещается в пространстве и поглощается только целиком, как единое целое - корпускула. При этом свойство поглощения кванта зависит от соотношения между энергией кванта и возможностями поглощающей системы, т.е. энергия кванта, поглощаемого системой, есть свойство не только кванта, но и поглощающей системы. В существующей трактовке кванта информации это основное свойство энергетического кванта отсутствует вообще. Но именно это свойство позволяет говорить о квантовой системе. Обучаемые, помещенные в информационное пространство, представляют собой многоуровневую систему, требующую для своего качественного изменения усвоение различного количества информации, т.е. квантов различной информационной энергии. С этой точки зрения экранная страница текста, формула, рисунок не могут рассматриваться как инвариантные понятия квантов информационного потока. В соответствии с понятием семантической информации квантом информации следует считать только такую совокупность данных, которая обязательно изменяет состояние наших знаний, а с точки зрения обучения изменить состояние знаний может только усваиваемая порция информации. Усвоена же порция информации может быть только тогда, когда все данные из этой порции понятны обучаемому. Таким образом, даже при одинаковой предыстории обучения для одного может быть понятна формула без дополнительных пояснений, для другого - с дополнительными пояснениями, для третьего необходимо разъяснение терминологии, используемой в пояснении. Такое понимание кванта информации значительно сближает его с понятием кванта энергии. Очевидно, что при определенных размерах информационного кванта не имеет смысла вообще говорить о возможности его поглощения, т.е. усвоения.

Следует, однако, отметить, что человеку как элементу учебного процесса свойственно самому разбивать информацию на кванты с целью ее полного усвоения. При этом ему приходится решать дополнительные задачи сортировки имеющейся информации и поиска недостающей информации. Решение именно этих задач и следует возлагать на автоматизированные обучающие системы. Рассмотренное выше уточнение семантических операций над семантической информацией, исходя из задач обучения, позволяет на наш взгляд лучше организовать процесс подготовки исходного материала для его использования в автоматизированных обучающих системах.

Литература

1. Горовенко Л.А. Построение информационно-образовательной среды с элементами искусственного интеллекта: Дис.... канд. техн. наук. Краснодар, 2002. - 167 с.
2. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. - М.: Высшая школа, 1989. - 127с.

Библиографическая ссылка

Рыкова Е.В., Рыков В.Т. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ // Успехи современного естествознания. – 2004. – № 3. – С. 87-88;
URL: http://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=12424 (дата обращения: 19.09.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»