Исследование автоматизированных обучающих систем в сфере образования

Общая постановка проблемы

В условиях современного информационного общества компьютер имеет широкое применение, в том числе в области автоматизации обучения. Различные средства мультимедии и виртуализации позволили создавать электронные учебники и методические материалы в более интересном формате.В настоящее время компьютер представляет собой информационную систему, а не вычислительную машину, что обусловлено доступом к большому количеству информации благодаря появлению всемирной сети Internet.

Многие проблемы образования стали решаемыми в свете новейших технологий и методик на основании использования информационных образовательных ресурсов вуза. В значительной мере это обусловлено возможностями включения в процесс обучения информационного обмена Интернет–ресурсов.

Однако проблема оценивания знаний обучающихся в полной мере не решена, что обусловлено примитивным подходом к использованию компьютеров – накоплению ограниченных тестовых вопросов и ответов. Что резко сужает деятельность персонального компьютера как обучающей системы. Качество полученных ответов и полноту знаний студента также необходимо учитывать при комплексной оценке запаса знаний студента. Кроме того, при контроле в автоматизированной системе необходимо особое внимание уделять защите информации и особенно оценке качества ответов и результатов проверки от несанкционированного доступа. Все перечисленное создает существенные трудности в использовании персонального компьютера для проверки знаний студента.

Цель исследования

Целью данного исследования является изучение основных видов автоматизированных систем, подробное рассмотрение автоматизированных систем обучения, а также модель обучаемого, как один из элементов организации процесса обучения.

Виды автоматизированных систем обучения

Автоматизированные системы представляют комплекс программных, технических, информационных, лингвистических, организационно–технологических средств и персонала, предназначенный для сбора, первичной обработки, хранения, поиска, вторичной обработки и выдачи данных в заданной форме (виде) для решения разнородных профессиональных задач пользователей системы.

Рассмотрим основные виды автоматизированных систем:

1. Автоматизированная система управления (АСУ).

Такие системы представляют собой комплекс технических и программных средств, который обеспечивает управление объектом в производственной или административной среде.

2. Автоматизированные системы научных исследований (АСНИ).

Таковыми являются программно–аппаратные комплексы, способные обрабатывать данные, поступающие от экспериментальных установок и измерительных приборов.

3. Системы автоматизированного проектирования (САПР).

Они реализуют принципы геометрического моделирования и компьютерной графики, служат для подготовки чертежей, более специализированные системы сосредоточены на технологии изготовления изделий конкретного назначения.

4. Геоинформационные системы (ГИС).

Это автоматизированные системы, имеющие большое количество графических и тематических баз данных, позволяющие преобразовать их в пространственную картографическую информацию. Основная задача этих систем – обеспечить наглядное представление различных параметров земной поверхности в форме структурированных карт, которые можно использовать и для научных исследований, и для оптимизации транспортных потоков, размещения сетей деловых объектов, даже оптимизации военных операций [1].

Автоматизированные системы обучения

Среди всех автоматизированных систем выделяют автоматизированную систему обучения, которая улучшает систему образования, позволяя освобождать время преподавателя от проверки заданий и оценке уровня знаний каждого студента. Такие системы включают в себя несколько составляющих:

• работу с лекционным и методическим материалом;
• работу с лабораторными работами;
• работу с научной литературой;
• лекционный курс в электронном варианте;
• систему оценивания знаний, включающую в себя тесты, контрольные и самостоятельные работы, рефераты и др.

Модель процесса обучения в автоматизированной системе состоит из 4 основных этапов. Рассмотрим их подробнее.

1. Этап обучение представляет собой передачу определенного объема обучаемого материала студентам, в виде лекций, методических материалов, а также контрольных и самостоятельных работ и др.
2. Этап контроля знаний подразумевает наличие контрольных вопросов в конце каждого задания и каждой лекции, с целью проверки степени освоенности материала у студента.
3. Этап когнитивного процесса обучения подразумевает способность преподавателя доложить лекционный материал, объяснить сложные моменты в доступной форме, заинтересовать, побудить студентов к положительному восприятию полученной информации, запоминанию и проведению самоконтроля полученных знаний, развитию познавательных способностей студентов.
4. Этап адаптации полученных результатов контроля знаний – это вынесение определенных выводов из полученных результатов контроля, переработка лекционного материала и внесение изменений процесс преподавания, приведение дидактического и лекционного материала к более высокому уровню, совершенному информационному виду и формам предъявлений учебного материала.

Особенностью общей стратегии построения модели обучения является взаимодействие между преподавателем и студентом, а также введение в процесс обучения некоторых программных продуктов в непрерывной форме информационных компьютерных технологий. Для обучения специалиста, имеющего высокий уровень знаний, в первую очередь необходимо определить, каким образом можно повлиять на восприятие студента с целью развития когнитивных способностей. Такое осуществимо только при индивидуальном подходе развития личностных способностей студента.

Метод преподавания также основан на способности преподавателя излагать материал в легкой форме, доступной для восприятия и понимания. В оценивание знаний обязательно включен промежуточный контроль, который представляет собой контрольные вопросы и задания к лабораторным работам, а также тестирование и реферативные работы на определенную тему – это совокупность требований, реализуемых процессом управления. Оценивание знаний представляет собой совокупность результатов объективного оценивания преподавателем уровня знаний, с оценкой знаний автоматизированной системы. Вышеописанная структура модели процесса обучения приведена рисунке 1.

Подсистемой воздействия, в данном случае, является личность конкретного студента, а принятие решений по итогам процесса обучения всего потока студентов – изменения, вносимые в учебный процесс и лекции. Эти изменения являются решающими для получения информации об общем состоянии уровня преподавания и его результатах. Изменения, вносимые в стратегию обучения – это разработка новых методов, методического материала и форм воздействия на объект – студенты, а также введение индивидуального подхода к объекту воздействия.

Таким образом, при помощи механизма теории управления сложными системами можно формализовать управление не только состоянием уровня подготовки отдельного объекта – студента, но всего потока студентов данного курса. В этом процессе воздействия на уровень знаний студентов, можно выделить как элементы воздействия, определенные рычаги и каналы управления на объект управления. Эта схема воздействия в формализованном виде реализована в теории управления процессами и математическими моделями на основе автоматов. Сам процесс преподавания можно представить в виде схемы взаимодействия этих автоматов [1].

Модель обучаемого

Модель обучаемого (МО) – один из важнейших элементов организации процесса обучения. Носителем МО является внешняя по отношению к обучаемому среда. Главная функция МО представлять внешние знания о состоянии (свойствах) обучаемого и позволять моделировать изменения в результате выполнения определенной учебной деятельности. Оценивание учебной деятельности обучаемого как правило базируется на той или иной МО. Спецификация модели обучаемого показывает на основе каких данных, каким способом и в каких терминах формируется внешнее представление о результатах учебной деятельности. Данные представляемые моделью обучаемого используются в следующих основных направлениях:

• управление учебной деятельностью;
• принятия решений о достаточности подготовки учащегося для следующего этапа обучения;
• готовность к выполнению определенной деятельности [3].

В настоящее время существенное развитие преобладает новое направление в данном моделировании обучаемого, которое основывается на разработке имитационных моделей. В имитационных моделях знания обучаемого отображены в виде структур данных, а его умения – в виде процедур и механизма их интерпретации.

Выводы

Исходя из всего выше сказанного и основываясь на своем понимании данного вопроса, я считаю, что внедрение в сферу образования простейших электронно–вычислительных машин, другой электронно–вычислительной техники, а также автоматических обучающих систем – безусловно, необходимый, прогрессивный и немаловажный шаг в развитии и усовершенствовании нынешней системы образования, которая, по моему мнению, нуждается в преобразовании и реконструкции. Я считаю, что данный процесс неотвратим, а поэтому следует принимать его как неотъемлемую часть научно–технических преобразований, происходящих в нашем обществе. Для повышения мотивации обучаемого и включения в процесс обучения системы самоконтроля, его активного участия в учебном процессе и оценки знаний необходимо изменить сам подход к проблемам оценки получаемых знаний, а также увеличивать мотивацию обучаемых. Поэтому необходимо вводить диалог преподавателя и ученика для углубления багажа знаний и объективной оценки полноты знаний учащегося. Таким образом, новейшие технологии требуют изменения мировоззрения на традиционные методы использования ПК в системах контроля и доступа к информационным ресурсам, а также в организации всего учебного процесса. Все это возможно осуществить с помощью автоматизированных обучающих систем, уменьшив до минимума необъективный человеческий фактор.

Принимая во внимание вышесказанное, можно заключить, что внедрение автоматизированных обучающих систем определенно повысит у выпускников различных учебных заведений уровень их профессиональной компетенции.

Список использованной литературы

1. Грибова В. В. Обучающие виртуальные системы и средства их создания / В. В. Грибова, Л. А. Федорищев // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2012. – № 3. – С. 48–51.
2. Дейт К., Введение в системы баз данных, Москва, 'Hаука', 1980 г.
3. Джабраилова З. Г. Нечеткий логический подход к задаче оценки кадрового потенциала / З. Г. Джабраилова, М. Г. Мамедова // Менеджмент в России и за рубежом. – 2004. – № 5. – 14 с.
4. Шумаков П. В., Delphi 3.0 и создание баз данных. Москва 1997 г.
5. Концепция разработки диагностических компьютерных тренажеров на основе знаний // В. В. Грибова [и др.] // AI&Human Resources. – 2009. – № 12. – С. 27–33.
6. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств // Под. ред. С. И. Травкина. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с.
7. Слабодчикова А. А. Информационная подготовка в процессе профессионального становления студентов технических специальностей // Актуальные проблемы современной науки. – 2006. – № 1. – С. 92–94.
8. Слабодчикова А. А. Формирование информационной готовности студентов как педагогическая проблема // Педагогические науки. – 2005. – № 6. – 70 с.
9. Автоматизированные системы обучения // Режим доступа: https://studopedia.ru/...
10. Классификация автоматизированных систем управления обучением // Режим доступа: https://cyberleninka.ru/...
11. Построение модели обучаемого в автоматизированной обучающей системе // Режим доступа: https://cyberleninka.ru/...
12. Интеллектуальная автоматизированная система обучения // Режим доступа: https://cyberleninka.ru/...