Модели и методы построения контента Web-портала учебного заведения тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Модели и методы построения контента Web-портала учебного заведения"

На правах рукописи

Агирбов Рашид Станиславович

Модели и методы построения контента \УеЬ-портала учебного заведения

Специальность: 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2005

Работа выполнена в Государственном университете управления (г.Москва)

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук,

Л.И. Федоров

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор,

В.В. Капитоненко

кандидат экономических наук, С.В. Каримова

Ведущая организация: Академия Экономической Безопасности

(г. Москва)

Защита состоится 29 ноября 2005 г. в часов на заседании специального совета К 212.049.01 в Государственного Университета Управления по адресу: 109542, Москва, Рязанский проспект, д 99 зал Ученого совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета управления.

Автореферат разослан 28 октября 2005 года

Ученый секретарь специализированного совета кандидат экономических наук, доцент

Л.Д. Абрамова

ше -4

ц\ьт

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Современная экономика предъявляет новые требования к квалификации участников. Начальная подготовка не всегда дает преимущества. Необходимость постоянного совершенствования ставится на первый план. Появляется потребность в максимально эффективном инструменте повышения квалификации.

В настоящее время можно встретить огромное количество электронных курсов, но большинство из них это электронная копия бумажного учебника, дополненная картинками и анимацией с тестовыми заданиями в конце каждого раздела. Такой подход не дает возможности использования всех преимуществ современных технических средств образовании, а иногда и тормозит процесс за счет предоставления пользователю ненужной информации.

Опираясь на последние тенденции можно выделить направление дальнейшего развития как направление на максимально эффективное обучение.

Рынок диктует потребность в инструменте, позволяющем максимально быстро поднять уровень образования пользователя.

Кроме этого написание электронных курсов - это продолжительный и дорогостоящий процесс. Создание учебных курсов по всем дисциплинам и направлениям каждым вузом самостоятельно процесс не эффективный. Исходя из этого, можно выделить еще одну проблему: создания механизма совместного использования материала написанного всеми производителями учебных курсов.

В данном диссертационном исследовании проанализировано от чего зависит успеваемость обучаемых и на основе этой информации выработаны методы позволяющие построить контент таким образом, чтобы он адаптировался к индивидуальным особенностям личности.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка методов построения системы обучения, способной максимально эффективно адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя. Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

- определить наиболее эффективную систему подачи материала обучаемому;

- выявить возможности современных технических средств обучения, в том числе рассмотреть возможности, предоставляемые такими стандартами как вССЖМ;

- построить математическую модель типового электронного учебника, выявить его ключевые свойства;

- на основе математической модели электронного учебника описать работу конструктора, автоматически создающего междисциплинарный учебный план;

- описать методы поиска и устранения возможных методических ошибок;

- построить модель адаптации формы представления материала пользователю;

- построить модель перехода от одного блока информации к другому, а также возврата к неизученному или забытому материалу, опираясь на результаты тестирования.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс автоматизированного обучения. В качестве предмета исследования выбраны методы построения учебного курса и адаптации материала индивидуальным особенностям пользователя.

Методами и средствами исследования являются: системный анализ, математическое моделирование, информационное моделирование данных и знаний, объектно-ориентированный подход к проектированию и программированию.

Научная новизна. В результате исследования получены следующие результаты, обладающие элементами научной новизны: 1. проблема обучения рассмотрена как часть более общей проблемы получения, структурирования, передачи и преобразования знаний, что позволило применить в области образования научные методы, основанные на системном анализе и математическом моделировании;

2. предложены методы изменения формы представления материала пользователю с учетом его личностных психологических предпочтений;

3. сформулированы методические принципы построения современной технологии дифференцированного обучения на основе информационных технологий, включающие:

- построение индивидуального курса для каждого обучаемого. Показано, что построение индивидуального курса уменьшает время прохождения пользователем курса и повышает эффективность его изучения;

- построение интегрированного курса, что дает возможность избежать дублирования материала, предоставляемого пользователю, и избежать получения пользователем материала, который он, в силу недостатков образования, не может понять;

- алгоритм анализа учебного курса для устранения возможных методических ошибок в структуре материала.

Практическая значимость. Результаты данного диссертационного исследования могут применяться для построения контента как крупных образовательных учреждения, так и для корпоративных учебных порталов.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 5 работ объемом 1,1 печатных листа.

Структура работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы.

Содержание работы Во введении обоснован выбор темы, ее актуальность, определены объект, предмет, цель и задачи исследования, сформулированы научная новизна результатов и их практическая ценность.

В первой главе рассмотрены компьютерные методы и средства в учебном процессе. Новые информационные технологии предоставляют средства для решения задачи индивидуализации материала, которая в последнее время постулируется как основная.

Основные теоретические понятия обучения: метод обучения, схема обучения, содержание обучения, средства обучения.

После рассмотрения теоретических понятий образования в целом автор переходит к описанию преимуществ программированного обучения, которое по своей концепции в наибольшей мере отражает основные направления современного образования.

Под программированным обучением понимается управляемое усвоение программированного учебного материала с помощью обучающей системы. Программированный учебный материал представляет собой серию сравнительно небольших порций учебной информации.

В программированном обучении различают несколько видов обучающих программ - линейные, разветвленные, адаптивные и комбинированные.

Дистанционное образование - это универсальная форма обучения, базирующаяся на использовании широкого спектра как традиционных, так и новых информационных и телекоммуникационных технологий и технических средств. При этом процесс обучения не зависит от местоположения студента и очень гибок во времени.

Наиболее характерными чертами Интернет - обучения являются: гибкость, модульность, массовость. На этом базисе при умелой организации работы и, конечно, определенных затратах, образование на основе Интернет обеспечивает:

- индивидуальный подход к обучаемому;

- параллельность обучения с другой деятельностью обучаемого;

- экономическую эффективность обучения в целом и для отдельного

обучаемого;

- социальное равноправие обучающихся независимо от места жительства,

социального статуса, состояния здоровья;

- новую, творческую роль преподавателя по разработке учебных курсов

и координации познавательного процесса.

Последним этапом в развитии образовательных технологий в последнее время становится появление образовательных порталов. Отличие современного понимания портала от их предшественников - адаптивность на уровне работы с одним студентом.

Согласно одному из определений, адаптивной называется «образовательная система, способная помочь каждому ученику достичь оптимального уровня интеллектуального развития в соответствии с его природными задатками и способностями».

Уровень адаптации базируется, в первую очередь, на решении двух основных вопросов дидактики: «чему учить?» и «как учить?».

На основе проведенного анализа автор выделяет факторы, составляющие модель ученика и модель условий обучения.

Факторы, составляющие модель ученика:

1) визуальная группа: выраженность предпочтения визуального восприятия информации, предпочтение рисунков, графиков, таблиц, анимации, определённых цветов, расположения информации и т.д.;

2) аудиальная группа: выраженность предпочтения аудиального восприятия информации, предпочитаемые тембр, громкость голоса (при наличии звукового сопровождения);

3) психотипологическая группа: психотип, например, по Айзенку;

4) компьютерная группа: уровень владения компьютером и уровень компьютерной тревожности;

5) логическая группа: логика изложения учебного материала - индуктивная/дедуктивная, аксиоматическая/на примерах и т.д.;

6) содержательная группа (досье ученика): что из модели предметной области прошёл, сколько этому времени посвятил, что усвоил (не в общем, а конкретные факты, понятия, связи, алгоритмы из модели).

Факторы, составляющие модель условий обучения:

1) специальность (важно для акцентов в материале, задач, примеров);

2) перечень пройденных и будущих курсов и их объём;

3) перечень курсов, доступных в компьютерном варианте (для ссылок);

4) время, отведённое на обучение (чтобы не давать уходить далеко от необходимого материала);

5) наличие связи с преподавателем (почта, видеоконференции, форумы);

6) характеристики клиентского компьютера (аппаратные и программные).

Ранее говорилось о том, что пользователь портала должен получить ссылки или информацию, необходимые именно ему с учетом его образования, целей и т.п. Но пользователь чаще всего не знает, какую информацию он хочет получить. Система управления обучением, исходя из профиля пользователя, должна подобрать информацию сама.

Для этого пользователи портала группируются по соответствующим признакам (например, по специальности), затем для каждой группы создается нормативная модель, в которой будет описано, какими знаниями должен обладать данный пользователь, и какие предпочтения характерны для данной группы пользователей.

В свою очередь, по причине того, что группы не однородны, и в них находятся люди с разными интересами, возникает необходимость создания модели для каждой такой подгруппы.

Модели пользователя формируется при входе и модифицируется в процессе работы с системой. Конечная модель сравнивается с нормативной моделью, и при совпадении знаний система должна выдавать информацию об окончании обучения.

Во второй главе разработана структура электронного учебника, на основе этой структуры разработаны методы построения индивидуального курса, методы адаптации материала и методы построения тестовых заданий. Структура электронного учебника представлена в виде графа. Описаны метода построения графа знаний.

Автором вводится конечное множество учебных блоков Е = {Х,,Л2,...Д,...Я,|,}, где Х^- обучающий блок (>4 -блок) соответствует порции учебного материала, и пару отношений на Е, которые являются отображениями.

1) Х=а(Х,,к2,...,Х„) - отношение непосредственной связности по информации (выводимости) блока X из блоков {х, Д2,..Л„}.

2) Х= р(А-1, А.2,..., Хп) - отношение детализации знания X, которое «состоит из» знаний Е = {Х1,Х2,...,Х„...Х„}.

Структурной моделью учебного материала называется тройка (Е, а, р), где Е -множество учебных блоков, а - отношение информационной связности, р -отношение детализации.

Граф обладает следующими свойствами:

• асимметричностью;

• ацикличностью;

• полная выводимость.

Свойство полной выводимости является необходимым свойством активного электронного курса. При отсутствии полной выводимости нельзя построить процесс контроля знаний и управление процессом обучения. Процесс построения определяется деревом логического вывода.

При построении курса автором выделяются два вида связей учебных блоков:

- непосредственные связи, которые «передают» знания с предыдущего уровня на последующий;

- отложенные связи, указывающие на полученные ранее знания, которые студент должен помнить (или ему должны напоминать), пока эти знания будут использоваться при прохождении фронта обучения.

Соотношение этих связей определяется автором как одно из основных, так как для психологической оценки процесса обучения, является важным коэффициент забывания - X. Коэффициент забывания зависит от количества отложенных связей. При дистанционном обучении коэффициент забывания

9

корректируется, опираясь на временные характеристики прохождения предыдущего учебного материала.

После детального рассмотрения структуры электронного учебника автор переходит к построению методов конструирования индивидуального курса.

Кроме единой понятийной и терминологической, отсутствия дублирования, метод создания интегрированной дисциплины обладает следующими важными преимуществами:

-полнотой охвата изучаемых разделов науки;

- возможностью сохранения наиболее важных связей предыдущих разделов с последующими и, благодаря этому, возможностью генерации любых частных комплексов блоков на базе сетевого представления интегрированной дисциплины;

- возможностью автоматического обнаружения методических ошибок при выделении из интегрированной дисциплины фрагментов (специальных дисциплин) для отдельных специализаций.

Данная концепция автором положена в основу автоматизации построения индивидуального курса.

В диссертации рассмотрена простая линейная сеть, состоящая из линейной расстановки разделов интегрированной дисциплины. Описывается автоматическое построение курса и дальнейший анализ полученного курса для нахождения и исправления методических ошибок, и алгоритм минимизации отложенных связей.

После решения задачи построения интегрированного курса автор переходит к не менее важной задаче разработке методов адаптация формы предоставления материала к пользователю.

Отталкиваясь от того, что каждый обучаемый должен получать информацию, которою он готов понять в силу своего предыдущего образования и специфики его восприятия, делается вывод о необходимости управления формой и глубиной описания материала. Основные направления реализации - детализация курса до нужного уровня и адаптация формы представления.

Рассматриваются основные базовые принципы детализации.

Отношение детализации знаний Р постулируется как отношение разбиения на составляющие X-блоки. Составляющие А.-блоки получаются в результате операции разбиения (3, которая задается выражением

А

1 Р(Ц) = (^-ь' А«1 >->^7' >■••> К' ]>

где - Х-блок, подлежащий разбиению на детальные (составляющие) блоки -

Л,/ ,л.2/ ,.">ЛИ •

Разбиение (детализацию) можно продолжать как угодно глубоко, применяя рекурсивно операцию (3 ко вновь полученным блокам. На практике в большинстве случаев можно ограничиться тремя уровнями детализации (сжатый, развернутый и углубленный). Соответственно нулевой слой - это информационный блок в сжатом виде.

После введения алгоритма детализации блоков, автором вводится алгоритм подбора уровня детализации под каждого пользователя.

На основе анализа автор делает вывод, что использование любых предыдущих блоков для анализа предпочтений не эффективно, так как блоки отличаются по содержанию. Поэтому для решения этой задачи все блоки группируются по какому-либо признаку, и для моделирования в дальнейшем используются только связанные, по какому либо принципу, с моделируемым блоком. Критериями могут служить: содержание блока (гуманитарный или естественнонаучный), автор курса и т.п.

Таким образом, все блоки будут иметь несколько критериев. Перед тем, как предложить обучаемому блок учебного материала, система проверяет значимость каждого критерия для данного обучаемого, а затем, на основе имею-

А щейся информации о прохождении обучаемым курса, определить, в каком виде

должен быть подан следующий блок.

^ В работе допускается возможность формирования учебного материала

многими авторами, при которой части материала одного блока могут быть на-

писаны разными авторами. Поэтому для возможности более точной адаптации применяются элементы нечеткой логики.

Для моделирования автор выделяет множества, к которым в большей мере относится учебный блок. Это связано с выделенной автором спецификой учебного материала, в котором обычно за базу берется материал одного автора, а после дополняется материалами других авторов. Следовательно, от понимания обучаемым материала, написанного этим автором, будет зависеть понимание всего учебного блока.

Для упрощения соотношения критериев предложено применять метод парных сравнений, с помощью которого получаются веса критериев для оценки предпочтений обучаемого.

Для начала обучения используются веса критериев, выявленные из первоначального тестирования, которое, кроме информации о целях и знаниях обучаемого, должно выявить психологические особенности и предпочтения пользователя. В дальнейшем веса критериев изменяются, опираясь на информацию о пройденных блоках.

Первоначальные значения весов предложено принимать более значимыми, чем полученные на последующих этапах прохождения учеником материала, для того чтобы более точно оценить степень адаптации и исключить отклонения, вызванные случайными ошибками.

Вводится формула определения уровня прохождения блока. Так как разные части могут быть пройдены на разных уровнях детализации, то формула для вычисления уровня детализации будет иметь вид:

(к1 *0)+(к2* 1)..(кп*(п-1)),

где к1, к2..кп количество материала, пройденного на каждом уровне детализации, а п - количество слоев детализации. Причем 0<=[к 1 ,к2... кп]<= 1 и к1+к2+..+кп=1.

После того как определены все методы конструирования курса, описана работа конструктора тестов, позволяющая их реализовать.

Для каждого логического блока вводится входной и выходной контроль. При неудачно прохождении входного контроля программа направляет обучаемого на повторное обучение. При неудачном прохождении обучаемым выходного контроля, он направляется на повторное изучение данного блока, но на следующем слое детализации.

Конструктор курса направляет обучаемого с блока на блок, со слоя на слой, добиваясь от обучаемого правильных ответов (усвоения знаний).

Процесс тестирования реализован автором на основе построения логики гевШёу в программах обучения. Введено три типа условий гезШёу:

1. повторное прохождение материала, но на более высоком уровне детализации;

2. переход к выходному контролю ранее изученного блока;

3. переход к выходному контролю блока известного на начало обучения.

Для обучающих кластеров, где блоки обучения разнесены по слоям

детализации, возвраты (геяШёу) выходного контроля имеют вложенную структуру, соответствующую дереву детализации.

Каждый блок детализации также имеет свой выходной и входной тест. Детализация материала даёт возможность осуществить о детализации контрольных заданий. Структура детализации контрольных вопросов полностью повторяет структуру детализации блоков. Таким образом, при неправильных ответах обучаемого на вопросы первого уровня детализации, ему будут предложены вопросы второго, и так до тех пор, пока программа не получит правильный ответ.

Входной контроль должен контролировать входные знания, с которыми ученик продолжает обучение. Только при прохождении данного контроля обучаемый может приступить к выполнению данного блока. Этот контроль не повторяет выходного контроля с предыдущего блока, хотя может включать в себя некоторые вопросы из него. Это тестирование в работе представлено разделенным на три части:

Рис. I. Конструирование программы обучения для студентов.

1) начальный контроль знаний.

2) контроль давно изученных знаний;

3) контроль только что изученных знаний;

Все эти контроли построены по одному принципу: при непрохождении контроля по одному из тестов конструктор достраивает программу тестирования, исходя из вопросов выходного контроля забытых блоков, а дальше работают все алгоритмы выходного контроля.

Но в зависимости от того, к какой части относился контроль, глубина (количество вопросов) тестирования будет разной.

Отличие этих частей в коэффициенте забываемости знания. Соответственно, чем больше коэффициент, то есть удаленность блока от данного, тем больше вопросов по нему будет задано.

В третьей главе в соответствии с общей методологией решения больших задач и на её основе в работе выделены составляющие ее подзадачи.

• Управление учебным процессом. Руководство системой разрабатывает политику образовательной деятельности: открывает специальности и специализации, описывает модели этих специ-

альностей. Вносит информацию о том, какими знаниями, умениями и навыками должен обладать специалист данной специальности.

• Формирование учебного курса.

Преподаватель - разработчик учебного материала закладывает в него свои знания . Редактор собирает материалы авторов курсов в некоторый единый материал задавая связи между отдельными элементами учебного материала. Конструктор встроенный в систему опираясь на связи элементов формирует курс.

• Обучение в системе.

Студент изучает курс в индивидуальном режиме, система сама направляет студента по оптимальному пути обучения, выбирая, «что» и «в каком виде» предоставить обучаемому для максимально эффективного обучения.

• Контроль за обучением.

Преподаватель, сопровождающий материал (тьютор), причем неважно, будет ли это реальный преподаватель или виртуальный учитель, должен иметь возможность контролировать процесс изучения курса для каждого студента и при необходимости оказывать помощь или давать совет. Тьютор также может проводить общий анализ состояния дел в изучении конкретного материала.

• Мониторинг и анализ учебного процесса в целом, и отслеживание состояния обучения для каждого студента.

Для преподавателя и руководства важно проанализировать процесс обучения в целом, выявить возможные проблемы.

Ориентируясь на перечисленные задачи, автор особо выделил в системе дифференцированного обучения следующие группы пользователей: преподаватели - разработчики, студенты, тьюторы, редакторы, кураторы, руководство дистанционного обучения.

При создании системы дифференцированного обучения, в работе использовался объектно-ориентированный подход, при котором выделяются основные классы объектов, события, которые могут произойти в системе, и

методы обработки событий для класса объектов, приписываемых этому классу объектов.

В соответствие с моделью учебного курса основным объектом в системе принят учебный блок, в свою очередь состоящий из минимальных единиц, в качестве которых выступают учебные элементы (абзац, таблица, картинка и т.п.).

Выделены следующие объекты: учебный элемент, учебный блок, учебный блок - наследник(специальный), нормативные модели, учебный курс.

Для всех объектов определены основные атрибуты и события.

В диссертации проводится анализ технологии клиент-сервер, которая, по мнению автора, наиболее подходит для реализации предложенной модели взаимодействия. В работе рассматриваются модели файл - сервера, удаленного доступа, сервера баз данных и сервера приложений. Для системы дифференцированного обучения через Интернет обосновывается выбор модели сервера приложений, роль которого играет сервер баз данных.

Технология Интернет-обучения должна обеспечивать возможность работать с любого рабочего места, подключенного к Интернет. Программа -клиент должна предъявлять минимальные требования к оборудованию и оснащению рабочего места пользователя системы.

Поэтому в качестве программы-клиента выбран стандартный Интернет -браузер, сервер приложений обеспечивает формирование запросов к серверу баз данных и обработку результатов, а сервер баз данных обеспечивает надежное хранение разнородной информации, поддерживая целостность данных. Основой для реализации системы служит именно сервер базы данных.

Автором исследованы программные средства реализации концептуально - логической модели системы дифференцированного обучения.

Также рассмотрены функции, которые должен выполнять Интернет-сервер баз данных: работать с языком запросов SQL; поддерживать хранение сложных объектов; обеспечивать надежность хранения и целостность данных в соответствии с заложенными в саму базу данных правилами; обеспечивать

доступ к информации об объекте за весь период его существования. Кроме того, установлено , что немаловажным качеством для технологии обучения является открытость и доступность для потенциальных пользователей системы.

В результате проведенного анализа установлено, что данным требованиям отвечает реляционная или постреляционная система управления базами данных.

Для реализации сервера базы данных системы дифференцированного Интернет - обучения была выбрана постреляционная система управления базами данных Postgres, которая позволяет эффективно реализовать выбранную концептуально-логическую модель данных системы.

В заключении приведена общая характеристика работы, перечислены основные результаты и определены направления развития системы.

Основные результаты работы: 1. Предложена методология дифференцированного обучения, основанная на формальной модели представления учебного материала и процессов обучения.

2 Предложены методы построения и анализа индивидуального курса.

3. Разработаны методы адаптации формы представления материала пользователю.

4. Спроектирована система дифференцированного обучения на базе Интернет, охватывающая основные стороны учебного процесса: формирование учебных курсов, собственно обучение, контроль полученных знаний, администрирование.

Публикации по теме диссертации

1. Агирбов P.C. (соавтор Харламов A.B.) Автоматизация документооборота в здравоохранении. // Здоровье как междисциплинарная проблема. -Ставрополь: СГМА, 2002 (0,1 п.л.)

2. Агирбов P.C. (соавтор Харламов A.B.) Проблемы компьютеризации работы медицинских учреждений. // Здоровье как междисциплинарная проблема. / Сборник научных работ. - Ставрополь: СГМА, 2002 (0,1 п.л.)

3. Агирбов P.C. Тенденции современного образования. // Здоровье: социальные и медико-биологические аспекты исследования. -Ставрополь: СГМА, 2005 (0,3 пл.)

4. Агирбов P.C. Компьютерное обучение в современной системе корпоративной подготовки кадров. // Междунродная научно-практическая конференция «Проблемы экологической безопасности и сохранение природно-ресурсного потенциала». М.: Век. Книги-3, 2005 г. (0,3 п.л.)

5. Агирбов P.C. Адаптация формы представления материала к личностным особенностям потребителя. // Междунродная научно-практическая конференция «Проблемы экологической безопасности и сохранение природно-ресурсного потенциала». М.: Век. Книги-3, 2005 г. (0,3 п.л.)

Принято к исполнению 25/10/2005 Исполнено 26/10/2005

Заказ № 1197 Тираж: 75 экз.

ООО «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 Москва, Варшавское ш., 36 (095) 975-78-56 (095) 747-64-70 www.autoreferat.ru

'¿23324

РНБ Русский фонд

2006-4 22357

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Агирбов, Рашид Станиславович

Введение.

Глава 1. Компьютерные методы и средства в учебном процессе.

1.1. Обзор теоретических основ современного обучения.

1.1.1 Основные теоретические понятия обучения.

1.1.2 Программированное обучение.

1.2. Средства компьютерного обучения.

1.2.1 Исторический обзор средств компьютерного обучения.

1.2.2 Средства компьютерного обучения.

1.3. Дистанционное образование.

1.3.1 Задачи и возможности образовательных порталов.

1.3.2. Нормативные модели пользователей портала.

Выводы первой главы:.

Глава 2 Методы построения учебного контента.

2.1. Типовая структурная модель учебного материала.

2.1.1. Граф знаний и обучающий кластер.

2.1.2. Ярусно-параллельная форма представления графа знаний.

2.1.3. Планирование учебного процесса.

2.2. Построение «интегрированного» курса.

2.2.1 Подготовка учебной сети для работы оптимизирующих алгоритмов

2.2.2. Первая фаза алгоритма - перенумерация сети с «разъезжанием» разделов дисциплин.

2.2.3. Вторая фаза алгоритма - выявление и устранение циклических логических противоречий («восьмёрок»).

2.3. Адаптация формы представления.

2.3.1 Порождение графа знаний в процессе детализации знаний.

2.3.2 Весовые характеристики критериев.

2.3. Тестирование.

2.4.1. Модели обучения, учитывающие логические связи в потоковой модели знаний.

2.4.2. Структура возвратов restudy в программах обучения при контроле выходов логических блоков обучения.

2.4.3. Структура возвратов restudy в программах обучения при контроле входов в логический блок обучения.

2.4.4. Семантические карты контроля.

Результаты второй главы:.

Глава 3 Система дифференцированного обучения - технологическая обеспечивающая часть образовательных функций портала.

3.1. Задачи системы дифференцированного обучения.

3.2. Проектирование системы дифференцированного обучения.

3.2.1 Методы моделирования информационной системы.

3.2.2 Концептуально-логическая модель учебной информации системы дифференцированного обучения.

3.2.3. Концептуально-логическая модель учебного процесса в системе дифференцированного обучения.

3.3. Архитектура системы дифференцированного обучения и средства ее реализации.

3.3.1 Построение системы дифференцированного обучения по технологии распределенной обработки данных.

3.3.2 Реализация функция сервера системы дифференцированного обучения.

3.3.3 Сервер приложений системы дифференцированного обучения.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Модели и методы построения контента Web-портала учебного заведения"

Год от года растет интерес компаний к различным системам образования. Это связано в первую очередь с более высокой зависимостью конкурентоспособности компаний от квалификации ее сотрудников. Компании отправляют своих сотрудников на переквалификацию, тратя на это огромные средства. И не всегда переквалификация дает ощутимый эффект, а во многих случаях сотрудник меняет место работы сразу или через некоторое время после того, как пройдет переквалификацию. Но это не единственная проблема. Сотрудники, проходя обучение, вынуждены частично или полностью отходить от своих должностных обязанностей в силу того, что даже на вечернее обучение требуется время, которое во многих случаях компенсируется рабочим.

После появления электронного образования и образования через Интернет-компании начали сами работать над созданием собственных систем, которые давали бы возможность проходить переквалификацию, не вставая с рабочего места и подконтрольно компанией. Появляются внутренние банки знаний за счет покупки программных продуктов.

Многие направления связаны с построением систем подбора и сортировки предлагаемой информации в Интернете и последующем предоставлением этой информации пользователю. Но это направление, на взгляд автора, не эффективно. Подбор информации соответствует запросу пользователя, но не всегда соответствует его реальным потребностям. Набор ссылок, материалов, которые предоставляются пользователю, кроме того, что могут быть не поняты пользователем, не содержат никаких систем проверки усвоения материала. Это не дает возможность понять, на сколько пользователь разобрался в предложенном материале. Поэтому предполагается, что структурированный учебник более эффективен для получения новых знаний для пользователя, чем просто некоторый навигатор по Интернет.

Но простое получение бумажного или электронного учебника не решает всех проблем, вопрос ставится шире: «Как получить наиболее эффективный «механизм» повышения квалификации сотрудников?». То есть получить учебный курс, который дал бы возможность каждому сотруднику изменить его уровень квалификации в минимальные сроки без отрыва от производства.

В большинстве случаев учебный курс, предоставляемый обучаемому, -это только электронная или бумажная копия обычного учебника для очного образования, дополненная красочными картинками. А обычный учебник построен по принципам традиционного образования без учета преимуществ электронного образования^ а точнее, возможности индивидуального подхода к каждому обучаемому.

Работы над созданием системы, полностью решающей проблемы потребителей, велись и ведутся постоянно. Существует множество программных продуктов. Но ни один из них до конца не соответствует тем требованиям, которые предъявляют пользователи. Это связанно с тем, что не существовало единого подхода к построению учебных материалов, а, соответственно, и возможностью их использования в других программных продуктах, кроме тех, для которых они изначально были написаны. Даже учебники, написанные в одном стандарте, но в разных программных продуктах, различались между собой и не могли быть включены в один учебный курс. В последнее время ситуация изменилась с появлением общего стандарта SCORM. Этот стандарт становится общим для большинства учебных материалов. Соответственно появилась возможность свести все учебники в некоторый единый материал. Но при этом появилась проблема: как из огромного числа учебных материалов выбрать необходимые данному пользователю. Кроме этого, появилась возможность разбивать материал до минимальных объектов, до абзацев. Таким образом, появилась возможность не только выбрать нужные курсы для обучаемого, но и подать сам курс в необходимой ему форме. Под необходимой формой подразумевается, что, в зависимости от индивидуальных особенностей личности обучаемого, материал может быть предоставлен в нужной ему форме. Т. е. людям, которые лучше понимают сухой сжатый текст, будет предложен материал максимально сжатый, а обучаемый, более успешно усваивающий визуализированную информацию, получит тот же материал, но наполненный графиками, рисунками, таблицами и т.п.

В данном диссертационном исследовании сделана попытка описать методы построения системы такого типа. Системы, которая в зависимости от особенностей личности, подбирала бы учебный материал и форму его представления под каждого пользователя индивидуально.

Как всякое исследование, настоящая работа должна удовлетворить требованиям конструктивности. Под конструктивностью мы будем понимать доведение теории до реальных характеристик с выделением важных и легко оцениваемых показателей. Конструктивность подразумевает получение таких результатов, которые позволили бы сразу использовать их на практике для проектирования или оптимизации работы реальных автоматизированных обучающих систем. Единственной «некомпьютеризованной» остаётся практическая работа преподавателей над заполнением учебного плана (написание учебных материалов, внесение внутри- и междисциплинарных связей и пр.), автоматическое же оптимальное его преобразование и представление пользователю выполняет персональный компьютер.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка методов построения системы обучения, способной максимально эффективно адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя. Для достижения указанной цели в работе необходимо было поставить и решить следующие задачи:

- определить наиболее эффективную систему подачи материала обучаемому

- выявить возможности современных технических средств обучения, в том числе рассмотреть возможности, предоставляемые такими стандартами как SCORM

- построить математическую модель типового электронного учебника, выявить его ключевые свойства

- на основе математической модели электронного учебника описать работу конструктора, автоматически создающего междисциплинарный учебный план

- описать методы поиска и устранения возможных методических ошибок

- построить модель адаптации формы представления материала пользователю

- построить модель перехода от одного блока информации к другому, а также возврата к неизученному или забытому материалу, опираясь на результаты тестирования

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс автоматизированного обучения. В качестве предмета исследования выбраны методы построения учебного курса и адаптации материала индивидуальным особенностям пользователя.

Методами и средствами исследования являются: системный анализ, математическое моделирование, информационное моделирование данных и знаний, объектно-ориентированный подход к проектированию и программированию.

Научная новизна. В результате исследования получены следующие результаты, обладающие элементами научной новизны:

1. проблема обучения рассматривается как часть более общей проблемы получения, структурирования, передачи и преобразования знаний, что позволяет применить в области образования научные методы, основанные на системном анализе и математическом моделировании.

2. предложены методы автоматизированного изменения формы представления материала пользователю с учетом его личностных психологических предпочтений

3. сформулированы методические принципы построения современной технологии дифференцированного обучения на основе информационных технологий, включающие:

- построение индивидуального курса для каждого обучаемого. Показано, что построение индивидуального курса уменьшает время прохождения пользователем курса и повышает эффективность его изучения;

- построение интегрированного курса, что дает возможность избежать дублирования материала, предоставляемого пользователю, и избежать получения пользователем материала, который он, в силу недостатков образования, не может понять;

- алгоритм анализа учебного курса для устранения возможных методических ошибок в структуре материала.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Агирбов, Рашид Станиславович

Выводы первой главы:

1. С учетом всех достоинств программированного обучения ни одна из систем дистанционного образования не удовлетворяет основному требованию - обучать студента. Программы заставляют заучивать материал, направляя обучаемого на повторное обучение или повторное тестирование, не обращая внимания на то, почему обучаемый отвечал именно так.

2. Появление единого стандарта дает возможность использовать курсы, разработанные другими образовательными учреждениями, но он не описывает методы совместного использования этих курсов, соответственно методология должна разрабатываться самими учебными заведениями.

3. Современные технологии позволяют создать систему, максимально соответствующую требованиям современного образования.

Можно выделить задачи для дальнейшего исследования:

1. Построение индивидуального учебного курса, учитывающего знания и умения обучаемого, исключающего ситуации, когда материал не может быть понят студентом или обучаемый уже его изучал и только тратит свое время;

2. Разработка методов адаптации формы представления материала, т.е. методов, представляющих обучаемому материал в форме, удовлетворяющей/соответствующей его психологическим особенностям.

3. Разработка методов работы конструктора тестов для контроля пользователя и адаптации материала.

Глава 2 Методы построения учебного контента 2.1. Типовая структурная модель учебного материала

Для реализации задач, о которых говорилось в предыдущей главе, необходимо рассмотреть структуру стандартного электронного учебника, определить его основные свойства и особенности.

Как известно, графы служат для математического изучения ситуаций, в которых имеются две совокупности объектов, причём объекты второй группы играют роль связок, соединяющих пары предметов первой группы друг с другом. При наличии связок, соединяющих большее число предметов первой группы, мы попадаем в область гиперграфов, где связки многих объектов первой группы называются гиперрёбрами. Аналогично существуют ультраграфы со своими объектами и их связями.

Рассмотрим структуру учебного контента на основе блочного представления. Каждое выходное (целевое) знание следует из одного или нескольких исходных знаний.

Введем конечное множество Е = {£х,£2,.,£г.£„}, где 1\- обучающий блок (^ j-блок) соответствует порции учебного материала, и пару отношений на Е, которые являются отображениями.

1) £ = а(£1,£2,.,£п) - отношение непосредственной связности по информации (выводимости) блока t из блоков {£х,£2,.£„}.

2) £ = Лп) ~ отношение детализации знания t, которое «состоит из» знаний Е = {£,, £ 2,., £ t ,.1 „}.

Структурной моделью учебного материала называется тройка (Е, а, Р), где Е

-множество учебных блоков, а - отношение информационной связности, Р -отношение детализации.

Свойства отношений информационной связности таковы, что £ -блоки образуют сцепления, которые имеют начальные блоки и конечные целевые) блоки Образно говоря, знания имеют источники }, промежуточные (выводимые) знания и конечные (целевые) {^к}, связанные сетью передачи потоков знаний от источников к целевым обучающим блокам, поэтому модель знаний <Е, а, Р> называется потоковой структурой знаний.

2.1.1. Граф знаний и обучающий кластер

Обучающие I -блоки связываются в сеть следующим образом. Каждой вершине сопоставляется единственный I -блок. Каждой дуге соотносится маркер, который является кодом формулы (описания) соответствующего знания, заключенного в учебный блок. Далее маркеры обозначаются большими буквами латинского алфавита.

Исходя из того, что I -блок определяет отображение, введем понятие формулы вывода.

Формулой вывода называется выражение вида е(А1,А2,.,А,,.,Ая)-*А',. (1) где (Aj,А2,.,Aj,.,Ап) - входные, поставляемые в блок I (исходные) знания, а. А — выходные (целевые) знания, полученные в результате процедуры обучения (вывода), «-»> обозначает некоммутативную операцию следует».

Каждый £-блок имеет единственный выход и потому именем блока может служить маркер исходящей от него дуги. Все исходящие из t -блока дуги имеют одинаковый маркер. Формула (1) читается так: знание А является следствием процесса научения из знаний К\ & А2&,--ДА^ &,.& Ап.

Aj., An формула вывода ^(Ai,A2,.,A4.,An) —> А

Рис 2.1. Логический блок обучения и его формула вывода

Граф есть конечный граф для отношения а с {Б х Е}, где

Е = k}- £-блоки, и а = (£{,£^ - есть дуга связи с маркером А^. принадлежащем блоку £ j, из которого она исходит).

Граф обладает следующими постулируемыми свойствами:

• асимметричностью;

• ацикличностью.

Граф знаний конечен, имеет множество входных вершин (типа £q) и единственную выходную вершину (типа Вывод целевых знаний реализуется системой формул вывода вида (1) для каждой из его вершин, исключая входные.

Граф показывает, из каких составляющих и как складывается целевое знание. Он закладывает основу методики построения учебного материала, диалектического единства группировки и выделения, обобщения и дифференциации знаний. Для построения графа выполняются следующие процедуры:

1) Отбор есть определение множества Е — {^1,^2 >•••> ^ к }логических порций обучения, имеющих законченный смысловой характер, они названы ^-блоками.

2) Группировка знаний около £ -блока в виде логических формул вывода где «А» есть «сумма» знаний, выведенная из составляющих знаний « Aj,., Ап ».

3) Связывание ^-блоков в логические обучающие кластеры при помощи подстановок знаний в системе формул.

На графе логически выделяются завершенные подмножества — кластеры. Обучающим кластером называется направленный граф, вершины которого размечены ^-блоками, дуги А - маркерами знаний, каждой вершине соотнесена формула вывода и каждая вершина (^-блок) кластера выводима из начальных знаний, либо является начальным знанием (типа I q ).

Таким образом, кластер обладает свойством полной выводимости. Свойство кластерности или полной выводимости является необходимым свойством активного электронного курса. При отсутствии полной выводимости нельзя построить процесс контроля знаний и управление процессом обучения. Процесс вывода определяется деревом вывода, оно строится по логическим формулам.

Непосредственная окрестность логического блока I j задается формулой

4Л -К) (2)

Формула (2) получается из логической формулы ^(А^А^,.

А,)-М

Стрелки «-»» в правой части формулы (2) соответствуют дугам графа знаний и помечены маркерами знаний.

Система формул типа (2) для графа знаний определяет подграф, являющийся деревом, который обладает свойством полной выводимости, и, поэтому, является кластером. а) Граф KN

Формулы вывода для I -блока к1(В2,В3,В4)->В1

2(А3>В4)->В2 з(АЗ,В435)->ВЗ

4(А2>А3)->В4 /5(AlfA3).->B5 б) Дерево вывода кластера

Рис.2.2. Граф знаний и дерево вывода для обучающего кластера.

Доказательство конструктивно и следует из свойств выражения (2) и свойств кластерности графа.

На рис.2.2 представлено дерево вывода. Дерево отражает свойство

РОССИЙСКАЯ гссу;г.1'ст:м:нмлп ып.лиоп I'.A полной выводимости каждого £ -блока в кластере обучения.

2.1.2. Ярусно-параллельная форма представления графа знаний

До сих пор модель знаний была ориентирована на логику связи отдельных £-блоков. Оказывается важным при построении учебного материала учитывать и логическую независимость (несвязность) знаний. Независимость ^-блоков в графе знаний позволяет строить различные варианты последовательностей изложения учебного материала и выбирать из них наилучшие с точки зрения преподавателя и обучающегося.

Ярусно-параллельной формой (ЯПФ) графа знаний называется частичное упорядочение вершин по уровням, на которых расположены независимые по логическим связям I -блоки так, что на 0-м уровне расположены входные знания, а на последнем целевое знание.

На рис.2.3 показаны две различные ЯПФ для графа знаний, который состоит из двух £-блоков £1 и £2> которые являются кластерами и соответственно их объединение тоже является кластером. Как видно из рисунков, ЯПФ состоит из 8 уровней (ярусов), на 0-м уровне входные знания (А1} А2, А3), на последнем, 7-м уровне - целевое знание. На каждом уровне расположены независимые знания. ЯПФ (рис. 2.3а) и ЯПФ (рис. 2.36) отличаются друг от друга различным расположением независимых вершин по уровням.

Можно себе образно представить, что по ЯПФ идет фронт обучения, сначала изучаются входные знания, затем знания 1-го уровня и т.д., до целевых знаний на последнем уровне, причем последовательность изложения знаний на каждом из уровней произвольна. Совокупность независимых знаний на каждом уровне ЯПФ названа логическим уровнем. Таким образом, фронт обучения пробегает последовательность логических уровней обучения. а) В непосредсгаенньк связей 9

ОТЮМСННЫХ связей 6 гаэфф забывания

Х=9

0 1 2 3 4 5 6 7 непосредственных связей 5 отложенных связей 10 коэфф. забывания Х=16

Рис.2.3. Ярусно-параллелъная форма графа.

Все связи в ЯПФ разбиты на два класса:

1) непосредственные связи, которые «передают» знания с предыдущего уровня на последующий;

2) отложенные связи, указывающие на полученные ранее знания, которые студент должен помнить (или ему должны напоминать), пока эти знания будут использоваться при прохождении фронта обучения. Для фиксирования этих двух типов связей в ЯПФ предусмотрены соответствующие поля (рис.2.3.).

Количество непосредственных и отложенных связей и их соотношения могут служить очень важными характеристиками для построения последовательности обучения для различных контингентов обучаемых. Одной из характеристик графа знаний, важной для психологической оценки процесса обучения, является коэффициент забывания - X, значение его равно сумме количества уровней, которые пронизывают все отложенные связи при движении фронта обучения (на рис.2.3. они отмечены «*», количество «*» в ЯПФ определяет значение коэффициента забывания X).

2.1.3. Планирование учебного процесса

ЯПФ графа знаний уже дает план учебного процесса, т.е. последовательность прохождения учебного материала фронтально по логическим уровням. Но при фронтальном обучении остается неопределенной последовательность изучения, что неприемлемо для построения компьютерного курса. Далее вводятся ЯПФ - формы графа знаний, рассчитанные на линейную последовательность (цепочку) порций, когда на конкретном логическом уровне находится заранее «заказанное» количество ^-блоков, которые мы будем теперь называть логическими блоками, привязанными строго к номеру логического уровня. Такие ЯПФ будут называться n-процессорными разложениями, где количество логических блоков на каждом из уровней равно или меньше п.

На рис.3 построено разложение графа знаний из блоков 1Х и £2-Можно заметить, что полученный план последовательности «подачи» материала обладает не очень хорошими характеристиками. Если связать каждый логический уровень с уроком, то использование «свежих» знаний, полученных на предыдущем уроке, чрезвычайно мало (количество непосредственных связей равно 5, отмечены на рис.2.3в жирной линией). Самая длинная отложенная связь - знание А3, полученное на 3-м уроке, а последнее его использование предполагается на 7-м уроке (коэффициент забывания Х-5).

На рис.2.4 показаны план - разложения графа с ЯПФ, приведенной на рис.2.3а. Практически не исследована проблема «отложенных» знаний. Раздел формальной дидактики, связанный с построением учебных планов, открывает психологам, занимающимся процессом обучения, возможность варьирования планов и их научных оценок по сложности и протяженности логических связей в учебном материале.

В принятых методах оценки знаний обычно оцениваются целевые знания. Оценка полностью доверяется преподавателю. Даже при компьютерной оценке тестов, построенных по принципу меню (выбор одного правильного ответа из нескольких), когда оценка двубалльная (указан правильный ответ — 1, указан неправильный ответ - 0), на долю преподавателя приходится составление контекста неправильных ответов (с оценкой 0) окружающих правильный ответ (с оценкой 1).

Ai А2 Аз 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 В

Разложение графа непосредств. связей - 3 отложенных связей 22 51=35

I I ! I! II 1 ! ! I ! I !

О 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Рис.2.4. Планирование процесса обучения по графу знаний в ЯПФ.

2.2. Построение «интегрированного» курса

Все учебные курсы взаимосвязаны между собой, в каких-то случаях выходное знание одного курса является начальным для другого. В других ситуациях блок информации одного курса может быть составляющим для блока другого курса.

Таким образом, можно сказать, что построение графа может не ограничиваться одним курсом, а пронизывать весь материал, находящийся на портале, задавая связи между отдельными блоками.

Можно построить интегрированный курс. Что помогает, в частности, постановке любой требующейся специальной дисциплины на единую основу (в том числе и терминологическую) для обучения студентов со значительными вариациями дисциплин их первоначальной подготовки, нужных для конкретных целей, часто и сильно эту постановку изменяющих.

Задачей логического построения общей сетевой модели интегрированной дисциплины является сетевое представление структур дисциплин, её составляющих. Из универсальной полной интегрированной дисциплины методом выбора («ножниц») могут быть сконструированы любые программы по её продолжающим и составляющим дисциплинам как любого объема, так и для любой специальности или специализации.

Не упоминая известных достоинств метода интеграции учебных дисциплин (единая понятийная, терминологическая и другие базы, отсутствие дублирования и пр.), остановимся на других плюсах метода.

Первое. В интегрированной дисциплине указываются все разделы науки, охватываемые ею, что называется полнотой дисциплины. Свойство полноты является первым существенным достоинством подхода.

Второе существенное достоинство состоит в сетевом представлении интегрированной дисциплины, при этом удаётся сохранить наиболее важные связи предыдущих разделов с последующими и генерировать любые частные

45 программы, комплексы блоков. Блоки состоят не только из тех разделов, которые нужны в данной дисциплине, но и включают все те разделы курсов, которые их ранее обеспечивали.

Третье достоинство подхода состоит в автоматическом обнаружении ошибок при выделении из интегрированной дисциплины фрагментов (специальных дисциплин) для отдельных специализаций. Обнаруживаются методические ошибки.

Рассмотрим наиболее простую линейную сеть, состоящую из линейной расстановки разделов интегрированной дисциплины, Аналогично представляются каждая минимальная порция, тема, раздел, параграф, глава. Кратко рассмотрим требования к автоматизированной логической «сшивке» отдельных разделов и дисциплин интегрированной дисциплины в сетевую структуру, в которой:

• описана сетевая (гипертекстовая) структура дисциплины;

• приведены требования к написанию каждой «атомарной» части дисциплины (что надо для ее изучения, что изучается, чем после изучения <атомарной> части владеет студент).

Для описания зависимости блоков между собой (движения знания) удобнее всего использовать некоторую матрицу. В заголовках столбцов и строк этой матрицы будут находиться названия блоков, а по сетке будет показано, какой блок предшествует данному.

А1 А2 A3 AN

А1 - 1

А2 - 1 1

A3 -

-

AN 1

Заключение

В работе задача обучения рассматривается как часть более общей проблемы получения, структурирования, передачи и преобразования знаний, что позволяет применить в области образования научные методы, основанные на системном анализе и математическом моделировании. Предложен методический подход к построению технологии современного обучения на основе моделирования и структурирования знаний и их передачи посредством современных телекоммуникаций.

Сформулированы методические принципы построения современной технологии обучения, включающие:

• общую концепцию построения технологии обучения, базирующуюся на разработке математической модели представления знаний (учебного материала), выборе альтернативных путей обучения в рамках учебного курса и управлении процессом обучения;

• принципы построения индивидуальных учебных курсов, основанные на реализации элементов математической модели (потоков знаний в учебном курсе) в виде соответствующих блоков и связей между ними;

• принципы адаптации формы представления материала пользователю;

• архитектуру системы дифференцированного обучения через Internet, основанную на математической модели представления знаний (учебного материала).

Конструктор учебных курсов в системе дифференцированного обучения предусматривает интеграцию разнородных элементов, послойное представление знаний с возможностью их детализации или агрегирования, использования современных средств контроля знаний, их оценки и планирования учебного процесса.

Следует подчеркнуть, что рассматриваемая методика поддерживает поэтапное, последовательное развитие образовательного портала (наполнения его учебным материалом). Причем разработчик может использовать как материалы, написанные им самим, так и использовать материалы,написанные другими разработчиками.

Процесс обучения на таком курсе индивидуален, настраивается в зависимости от категории обучающихся, уровня их подготовки, целей обучения. Система обеспечивает контроль за процессом обучения со стороны преподавателя, сопровождающего курс. Степень автоматизации такого контроля определяется разработчиком курса.

Предлагаемая методика естественным образом обеспечивает общий процесс управления обучением на всех его уровнях - от студента до руководства.

В работе получены следующие результаты:

1. Предложена методология дифференцированного обучения, основанная на формальной модели представления учебного материала и процессов обучения.

2 Предложена методология построения индивидуального курса.

3. Разработаны методы адаптации формы представления материала пользователю.

4. Спроектирована система дифференцированного обучения на базе Интернет, охватывающая все стороны учебного процесса: формирование учебных курсов, собственно обучение, контроль полученных знаний, администрирование.