|
Сетевой электронный научный журнал "СИСТЕМОТЕХНИКА", № 2, 2004 г. |
МОДЕЛИ ОБУЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ
Авторы: Цибульский Г.М.,Герасимова Е.И., Ерошин В.В.
Источник: http://systech.miem.edu.ru/2004/n2/Cibulskiy.htm
В настоящее время разработано большое число электронных учебных материалов, в качестве которых выступают электронные учебники, электронные учебные пособия, автоматизированные обучающие системы и т.п. Существующие электронные учебные материалы решают те или иные задачи обучения с большей или меньшей эффективностью, которая определяется, прежде всего, степенью управляемости обучаемым в процессе обучения. В условиях нарастающего интереса, к созданию различных вариантов электронно-методических материалов возникает необходимость в классификации этих материалов с целью оценки их различия и определения области применения. Уже существует ряд классификаций обучающих систем по различным их свойствам. Однако нет классификации, отражающей управляемость обучаемого системой, что при расширяющемся использовании электронных учебных материалов, является важным на данный момент.
Предлагаемая ниже классификация ранжирует различные реализации электронных учебно-методических материалов по распределению ролей между обучаемым и системой, реализуемых ими в процессе обучения.
1. Технизация процесса обучения. Технологизация педагогических методов
Систематическими исследованиями проблем обучения первыми занялись психологи через изучение психофизиологических особенностей обучаемых. В психологии обучение понимается так же как в педагогике - усвоение обучаемым определенной системы знаний, умений и навыков. При этом, с точки зрения психологии, важную роль в обучении играет память, т.е. такие важнейшие психические процессы, как запоминание и забывание, характеризующие усвоение знаний. В результате экспериментов психологов, были получены различные коэффициенты и зависимости, на основе которых были созданы первые модели обучения (так, например, модель Эббингауза [1], детерминированная формула Терстоуна [2]). Позднее данные модели были переведены в вероятностную форму [3, 4]. Данные модели используются разработчиками систем на последующих этапах развития моделей обучения.
Идея автоматизации учебного процесса на данном этапе сводилась к использованию, главным образом, различных технических средств обучения (ТСО), дополняющих учебный процесс. Все разработки были направлены на создание обучающей технической среды. При этом технологичность процесса обучения определялась объемом применения ТСО как дополнительного средства обучения [5]. Постепенно исследователи переходили к идее применения ТСО не как дополнения учебного процесса, а как устройства, берущего на себя некоторые функции учителя. Т. к. ТСО не обладали свойством управления учебным процессом, реализация с их помощью функций учителя, т.е. замена учителя техническим средством для управления или сопровождения хотя бы части учебного процесса было невозможно. В результате исследователи пришли к необходимости осмыслить сам учебный процесс, формализовать его и описать как технологический процесс.
На данном этапе учебный процесс стал объектом исследований. Был исследован сам учебный процесс, а так же различные способы его организации, основанные на различных педагогических методах. При этом основной принцип построения учебного процесса заключался в системе последовательных, четко описанных действий, выполнение которых ведет к заранее запланированной цели. Первым результатом этих исследований и одновременно основой последующих моделей обучения в начале 60-х годов XX века стала модель программируемого обучения, представленная во множестве изданий. Сутью данной модели является адаптация учебного процесса под четко заданные цели. Цели представлены некоторым эталонным результатом, например, заданные правильные ответы. После сравнения результата с эталоном ставится оценка, которая является единственной характеристикой обучаемого. В зависимости от оценки выбирается следующий этап учебного процесса, при неудовлетворительной оценке могут быть выбраны и альтернативные способы изложения материала. Такие модели могут быть реализованы как линейными так и разветвленными схемами обучения. При использовании только одной характеристики обучаемого идея о построении его модели не рассматривается, объектом управления остается сам учебный процесс, уже внутри которого находится объект – обучаемый.
2. Реализация моделей обучения на основе метода пакета прикладных программ
Данный этап охарактеризован реализацией идей программированного обучения в электронных учебно-методических материалах (например, АОС) на основе метода пакета прикладных программ. Основным принципом данного метода является разделение библиотеки стандартных программ и программ, управляющих ресурсами машины и библиотекой. Для взаимодействия пользователя с системой используется диалоговый компонент со специальным входным языком, позволяющим давать четкие команды вызова обучающей системе. Схема процесса обучения в АОС следующая: обучаемому предъявляется порция обучающей информации (ОИ), дается проверочное задание, осуществляется проверка правильности ответов и определяется следующая порция ОИ. При линейной схеме обучения план обучения задается разработчиками заранее с расчетом на среднего обучаемого и не корректируется в процессе обучения. Несколько позднее, реализовали разветвленные (более сложные) схемы обучения, в которых обучаемые были разделены на группы и план обучения задавался для каждой группы отдельно с расчетом на среднего обучаемого этой группы. Характеристикой обучаемого является номер его группы или оценка. Отнесение обучаемого к группе или оценка определяется только по его ответам. Метод ППП позволяет реализовать данные схемы: входной язык диалогового компонента достаточен для принятия ответов обучаемого, а программа, управляющая библиотекой, способна вызвать программы расчета оценок обучаемого и выбрать следующий этап учебного процесса.
В качестве примера АОС, разработанных на базе ППП в [6] приведена архитектура системы СПОК; состоящей из четырех компонентов, каждый из которых направлен на работу с определенной категорией пользователей (авторы, обучаемые, преподаватели и диспетчеры).
АОС с разветвленными схемами обучения позволяли задавать индивидуально план обучения для каждой группы обучаемых, однако такие планы обучения все равно рассчитаны на среднего обучаемого, но уже для группы. Исследователи пришли к пониманию что для эффективного управления таким сложным объектом, как обучаемый, для которого невозможно заранее создать точной и полной траектории обучения, необходимо индивидуализировать процесс обучения для каждого обучаемого, а для этого системе необходимы знания об обучаемом, изучаемой им среде и возможностях управления учебным процессом.
3. Реализация моделей обучения методом экспертных систем
Для получения большей эффективности управления обучаемым исследователи обратились к более глубокому изучению понятия «адаптации». Адаптация, как процесс приспособления к объекту управления имеет несколько иерархических уровней, соответствующие различным этапам управления обучаемым:
Для реализации всех рассмотренных уровней адаптации в моделях с разветвленной схемой обучения не хватало «знаний» об обучаемом. Это привело к созданию моделей обучения, в которых для управления процессом обучения используются модели об обучаемом наряду с наличием в системе экспертных знаний о предмете изучения и педагогических методах. Реализацией данного подхода стало появление в 1982 году новых структур обучающих систем на базе метода экспертных систем (ЭС).
Главным отличием данной модели обучения от предыдущих, является возможность не закладывать априори последовательность шагов обучения, т. к. она строится самой системой в процессе ее функционирования, что и позволяет строить для каждого обучаемого индивидуальный план обучения.
Данные обучающие системы способны выполнять параметрическую и структурную адаптации. Однако, в случае возникновения задачи, для решения которой у системы не достаточно знаний, задача остается не решенной. Это говорит о не достаточности параметров в структуре моделей обучаемого или несоответствии цели, преследуемой системой, целям объекта обучения. В данных системах экспертные знания о предмете и методах изучения должны быть полными, проектироваться априори и в процессе обучения не изменяться. Кроме того, работа системы направлена на достижение одной фиксированной, априори определенной цели обучения. Это делает невозможным реализацию адаптации целей обучения и тем более адаптацию объекта обучения.
4. Мультиагентный подход к реализации моделей обучения
В рамках мультиагентного подхода рассматривается возможность реализации адаптации всех уровней, что позволит обеспечить управление объектом - обучаемым на всех этапах процесса обучения.
Основа этого подхода – построение системы как совокупности агентов (агенты пользователя, агенты преподавателя, агенты лекций и даже агенты отдельных объектов знания: определений понятий и правил, задач, методов, результатов, лабораторных работ, комментариев и т.д.) [7]. Каждый из агентов имеет семантическое описание своего поля деятельности (свою структуру, свои знания), и соответствует экспертной системе с традиционной структурой [8]. Агент обладает всеми свойствами экспертных систем, а так же памятью своей деятельности. Основная идея применения агентов заключается в том, что каждый агент имеет собственные ресурсы для достижения собственных целей, взаимодействия с другими агентами и разрешения конфликтов с целями других агентов для достижения общей цели. Это позволяет свободно выбирать те цели, которые преследуются на данный момент объектом управления, и соответственно целям выбирать тот эталон (представленный соответствующим агентом), соответствие которому достигается моделью обучаемого на данный момент.
Движущей силой систем, основанных на мультиагентном подходе, является способность агентов вести переговоры. При этом их коммуникация основана на семантических сообщениях (самого высокого уровня), а не на заранее предопределенных сообщениях низшего порядка [9]. Переговоры необходимы для одновременного выполнения функций агентов, когда разные агенты, возможно, имеют разные взаимоисключающие цели и намерения, разные возможности в своих виртуальных мирах, обладают различной информацией. Вопросы взаимодействия агентов разной архитектуры решены применением соответствующего языка коммуникации агентов (ACL) и языка обмена информацией, которые дают возможность агентам эффективно понимать друг друга несмотря на разницу в подходах их построения и функционирования.
Мультиагентная система реализует распределенное управление, которое может быть как централизованным, так и децентрализованным.
Централизованное управление выполняется центральным устройством управления, который формирует коллективы агентов и распределяет все возникающие задачи между агентами коллектива [10].
При децентрализованном управлении известны разные варианты реализации систем, одним из них является применение «контрактной системы» управления [8]. При реализации данного подхода, вершинами сети агентов является множество независимых управляющих агентов (исполнителей), которые обладают информацией о том, какие задачи они способны решать, какие средства использовать, с какими агентами и как взаимодействовать при решении задачи. При возникновении конкретной задачи агент происходят переговоры между агентами и выясняется какой агент какую часть задачи может решить. С помощью такого процесса происходит распределение решения задачи. Все агенты независимы, т.е. исходное состояние графа до начала решения задачи представляет изолированные между собой вершины. Все связи устанавливаются только в процессе функционирования системы при решении задач. Использованию данного подхода препятствует отсутствие эффективного глобального управления работой такой системы, несмотря на то, что такой подход обладает гибкостью и модифицируемостью обучающей системы.
Таким образом, для каждой конкретной задачи обучения составляется определенный коллектив агентов, что говорит о смене структуры и целей решающей системы в зависимости от поставленной задачи. Формирование коллективов агентов для решения задач обучения позволяет реализовать любой уровень адаптации, т.к. эта процедура предполагает формирование каждый раз структуры системы, ее представления об объекте управления, т.е. обучаемом и целей обучающей системы, адаптируемые под цели, преследуемые на данный момент объектом управления.
5. Классификация средств обучения (электронных учебно-методических материалов)
C точки зрения управления учебным процессом все обучающие системы можно разделить на два класса:
1. класс: обучающие системы, в которых управление процессом обучения возложено на пользователя. Содержит изложение учебной дисциплины или ее раздела в соответствии с ее логикой на машинном носителе в текстовом и графическом форматах. Обучающие системы данного класса отличаются между собой функциональностью, свойствами, способами их реализации и делятся на следующие подклассы:
1.1. Электронные учебник или методическое пособие с последовательной структурой – можно рассматривать как электронную копию традиционного печатного учебника или пособия. Структура представления материала на машинном носителе является последовательной.
1.2. Электронные учебник или методическое пособие с гипертекстовой структурой – Представление учебной дисциплины на машинном носителе имеет гипертекстовую структуру.
1.3. Полнотекстовая база данных - Имеется возможность обращения по ссылкам в авторском изложении учебной дисциплины к оригинальным текстам других авторов. Как авторский текст, так и тексты других авторов могут иметь гипертекстовую структуру представления на машинном носителе.
1.4. Электронная библиотека – система, управляющая комплексом электронных учебно-методических материалов различного класса по различным учебным дисциплинам, позволяющая обучаемому выполнять поиск информации (поиск по ключевым словам, поиск по предметной области) пространство поиска должно допускать расширение, причём необходима организация взаимодействия с соответствующей библиографической системой.
1.5. Мультимедийные электронные учебник или методическое пособие – Изложение учебной дисциплины полностью выполнено или дополнено изложением в аудио, видео форматах. Данная система позволяет обучаемому наблюдать динамику изучаемых явлений и изменять параметры этой динамики. Система может обладать всеми или несколькими свойствами полнотекстовых баз данных.
1.6. Электронные учебник или методическое пособие со средствами рубежного контроля – после каждого раздела учебной дисциплины системой формируется оценка, которая является основой для самоконтроля обучаемого. Система может обладать всеми или несколькими свойствами мультимедийных систем.
2. класс: обучающие системы, самостоятельно управляющие учебным процессом. Содержит изложение учебной дисциплины или ее раздела в соответствии с ее логикой на машинном носителе в текстовом, графическом, аудио, видео форматах. В конце каждой порции изложения учебной дисциплины в данных системах обучаемому предоставляются проверочные задания. В отличие от систем первого класса, в данных системах ответы и действия обучаемого влияют на дальнейший ход процесса обучения. Степень управления учебным процессом напрямую зависит от степени адаптации системы под конкретного обучаемого, поэтому обучающие системы данного класса разделяются на подклассы по степени их адаптивности и способами реализации адаптации:
2.1. Автоматизированная обучающая система (АОС) с линейной моделью обучения – Структура представления материала на машинном носителе является последовательной. В зависимости от результатов проверки обучаемому предоставляется очередная (следующая) порция учебного материала, либо он возвращается к дополнительному изучению предшествующей порции. Система может обладать всеми или несколькими свойствами мультимедийных систем 1 класса.
2.2. Автоматизированная обучающая система (АОС) с разветвленной моделью обучения – Для каждой порции учебной дисциплины в системе задано несколько вариантов изложения материала, различающихся по степени подробности, глубине изложения, а так же несколько вариантов предлагаемых в конце каждой порции проверочных заданий с различными уровнями сложности. Данная система адаптируется по глубине, степени подробности изложения изучаемого материала и сложности проверочных заданий, что позволяет ей формировать индивидуальную траекторию обучения. Реализуется параметрическая и структурная адаптация.
2.3. Автоматизированная обучающая система (АОС) с адаптацией по форме изложения – Обучаемый имеет возможность выбирать форму изложения учебной дисциплины: преимущественно или текстовая, или графическая, или аудио, или видео форма. Система может обладать всеми или несколькими свойствами АОС с разветвленной моделью обучения.
2.4. Автоматизированная обучающая система (АОС) с адаптацией по логике изложения – Контроль обучаемого осуществляется на основе сопоставления моделей о предметной области учителя (эталонной модели) и обучаемого. В данных системах реализуется структурная адаптация. Реализуется параметрическая и структурная адаптация.
2.5. Мультиагентная автоматизированная обучающая система (АОС) с адаптацией по объекту и целям обучения – управление учебным процессом осуществляется коллективом агентов, каждый из которых в отдельности обладает всеми свойствами обучающих систем предыдущих подклассов. Коллектив агентов составляется каждый раз под конкретного обучаемого, под его цели обучения.
Список литературы
|
Сетевой электронный научный журнал "СИСТЕМОТЕХНИКА", № 2, 2004 г. |