МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ ОБУЧАЕМОГО ДЛЯ СОЗДАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ
Хусаинов Н.О. – старший преподаватель “Темурбеклар мактаби” Национальной гвардии Республики Узбекистан, кандидат физико-математических наук
В настоящее время в процесс обучения активно внедряются программные технологии на базе персональных ЭВМ, применяемые для передачи ученику учебного материала и контроля степени его усвоения. При этом за последнее десятилетие появилось достаточно большое количество обучающих систем, в том числе и автоматизированных (АОС), которые охватывают различные предметные области, и призваны решать задачи обучения на различных этапах жизни человека - от начальных классов средней школы до процесса обучения в высших учебных заведениях.
Программные средства учебного назначения по принципам использования можно условно разделить на обучающие системы, наполненные знаниями о конкретной предметной области, и инструментальные системы, предназначенные для наполнения их знаниями о произвольной предметной области с целью создания обучающей системы.1 Наиболее перспективными с точки зрения соотношения конечного результата и трудозатрат на создание и поддержку являются инструментальные системы, которые принято называть автоматизированными обучающими системами (АОС).2
К основным достоинствам АОС относятся:
– возможность использования преимуществ индивидуального обучения;
– интенсификация обучения;
–возможность индивидуальной адаптации курса обучения к потребностям обучаемых или условиям обучения;
–возможность использования в рамках дистанционного обучения, переобучения и повышения квалификации.
Благодаря развитию информационных технологий АОС получили возможность выйти на новый уровень. Одной из важных задач при создании АОС является организация контроля знаний. Большинство существующих АОС и систем контроля знаний имеют ограниченное количество форм представления ответов (обычно, выборочных) и двухбалльную систему оценки. Это обусловлено простотой анализа выборочных ответов и отсутствием формальных методов анализа и дифференцированной оценки ответов обучаемых на контрольные вопросы. Однако такой подход ограничивает возможности разработчика курса в отношении использования различных вариантов тестовых вопросов и способов анализа ответов обучаемых.
Для оценки качества обучающей системы рассматривается соответствие обучающей системы схеме процесса обучения. Процесс обучения можно трактовать как процесс управления усвоением знаний.
Как и любой процесс управления, реализуемый в замкнутой системе, этот процесс характеризуется целью управления, имеет объект управления (обучаемых), устройство управления и канал обратной связи. На рис. 1 представлена обобщенная схема управления процессом обучения. Критерием качества управления могут служить результаты контроля знаний.
Рис.1. Обобщенная схема управления процессом обучения
Анализ существующих обучающих показал, что, несмотря на очевидные достижения, многие обучающие системы либо вообще не имеют канала обратной связи, либо не обладают возможностями адаптации процесса обучения к уровню знаний и умений обучаемых. Кроме того, большинство существующих систем являются централизованными, могут работать в режиме удаленного доступа, но не позволяют распределять функции обучающей системы между узлами сети.
На основании вышеизложенного можно сделать вывод о необходимости разработки методов взаимодействия компонентов АОС, позволяющих выполнять распределенные вычисления, настраивать систему на различные методики обучения и интегрировать в систему существующие программные средства учебного назначения. Также обоснована необходимость разработки способов и алгоритмов организации контроля знаний, основанных на формальных методах оценки ответов обучаемых.
Для организации управления процессом обучения, система должна иметь информацию о том, в каком состоянии находится процесс обучения конкретного обучаемого. Для учета этих сведений вводится модель обучаемого.
В настоящее время не существует общепринятого определения понятия “модель обучаемого”. Но можно выделить два основных подхода к построению такой модели.
1. В экспертно-обучающих системах (ЭОС) под моделью пользователя понимают набор характеристик (параметров) и совокупность правил, которые на основании значений этих характеристик управляют процессом общения системы с пользователем.
2. В других классах обучающих систем под моделью пользователя обычно понимают набор параметров, измеряемых во время работы системы с обучаемым и определяющей степень усвоения им знаний по изучаемому предмету.
На самом деле, понимание модели обучаемого как набора параметров –это слишком узкое понимание. Без учета методов, которые работают с данным набором характеристик, этот набор теряет смысл. Следовательно, модель обучаемого (МО) можно определить как совокупность набора характеристик обучаемого и методов (правил) обработки этого набора. Модель обучаемого должна включать в себя информацию: о цели обучения; о знаниях обучаемого в рамках изучаемого курса (текущее состояние процесса обучения); об особенностях подачи учебных материалов и выбора контрольных заданий и вопросов; о правилах изменения модели обучаемого по результатам работы с обучаемым.
Итак, модель обучаемого выполняет следующие функции:
• адаптация к обучаемому управляющих воздействий системы;
• определение уровня знаний студента по изучаемому курсу и степени достижения заданной цели обучения.
Модель обучаемого формируется (и изменяется) в процессе работы с ним. Система может начинать это формирование при полном отсутствии знаний об обучаемом. Единственное неудобство такого подхода состоит в том, что при этом может увеличиться время адаптации системы к обучаемому.
Для правильного выбора управляющих воздействий обучающая система должна знать цель, которой требуется достичь, а также критерии, по которым оценивается степень и эффективность достижения этой цели. Цель АОС – передать обучаемому знания, которые в нее заложены. Определить степень достижения этой цели система может с помощью модели обучаемого. Для этого в модель обучаемого (МО) следует включить целевую модель обучаемого, при достижении которой задача системы считается выполненной.
Предоставляя преподавателю возможность определять для модели обучаемого произвольный набор параметров, логично определить целевую модель через эти же параметры (или их подмножество). Представим описательную часть МО как набор параметров . Каждый из этих параметров задается произвольным арифметическим или логическим выражением, которое может включать операции (арифметические или логические), константы и параметры, входящие в МО. Тогда для целевой модели обучаемого:
, где k ≤ n.
Представим декларативную часть модели обучаемого в виде комбинации параметров. Каждый из параметров является произвольной характеристикой обучаемого отдельной темы или отдельного вопроса. Совокупность характеристик определяется преподавателем на этапе формирования описания модели обучаемого и предметной области. Для каждого параметра Pi устанавливаются возможные значения в виде диапазона или списка значений:
(1)
где <список значений> – перечисление возможных значений параметра; min, max – минимальное и максимальное значения параметра, а значение koef в каждом конкретном случае означает, что для данного обучаемого (темы, вопроса) этот параметр не установлен (неизвестен).
Декларативная часть модели может представлять собой совокупность средних значений установленных параметров с поправкой на оценку знаний обучаемого.
Изначально об обучаемом ничего не известно, и значения всех параметров принимаются равными некоторым усредненным значениям, которые определяются преподавателем, а по умолчанию приравниваются нулю. При прохождении начального тестирования (и/или очередной темы) значения параметров модели, установленных для данной темы (не равных koef), пересчитываются следующим образом. По результатам опроса обучаемого ему выставляется оценка b: b [min, max]. Эта оценка нормализуется:
(2)
Таким образом, оценка b` [-0.5, 0.5].
Новое среднее значение параметра Pi на текущий момент t дискретного локального времени рассчитывается исходя из предыдущего значения этого параметра
где b` – нормализованное значение последней оценки (2), полученной обучаемым, pi– значение параметра Pi, установленное для данной темы, а Pi(t) – среднее значение параметра Pi на предыдущий момент времени, которое рассчитывается как среднее арифметическое значение
.
Под локальностью времени подразумевается, что для каждого параметра Piведется свой отсчет времени t, равный количеству тем (вопросов), для которых этот параметр установлен.
Значения параметров модели обучаемого используются в процессе работы с обучаемым для определения стратегии и тактики поведения системы. Управление моделью обучаемого также возлагается на базу знаний.
Предложенный способ - модель обучаемого при построения АОС с открытой архитектурой, применение которого обеспечивает осуществление адаптивного управления процессом обучения на основе знаний о предметной области и об обучаемом, а также использование в обучающих системах произвольных методик преподавания и контроля знаний.
| 