Современные теоретико-прикладные принципы разработки адаптивных обучающих программных комплексов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва, Россия

Современные теоретико-прикладные принципы разработки адаптивных обучающих программных комплексов

Л.С. Онокой, доктор социол. наук, профессор,

кафедра бизнес-информатики,

Аннотация

дистанционный обучающий стереотипный сетевой

Статья посвящена теоретико-прикладным подходам к разработке адаптивных обучающих программных комплексов с использованием модели обучаемого. В ней рассматриваются преимущества адаптивной дистанционной обучающей системы, которые заключаются, в первую очередь, в реализации принципов индивидуализированного обучения. Это достигается благодаря построению моделей знаний обучающихся. В статье приведены различные подходы к моделированию знаний обучающихся, которые базируются на использовании оверлейной и стереотипной моделей. Оверлейная модель строится как совокупность оценок уровня знаний обучаемого по отдельным концептам предметной области. Стереотипная модель обучаемого представляет собой набор шаблонов (стереотипов), соответствующих его уровню знаний по отдельным направлениям. В статье раскрыты достоинства и недостатки этих моделей, а также приведен классификационный анализ адаптации с точки зрения различных этапов управления обучаемым. Особое внимание в статье уделяется специфике сетевых обучающих систем, которые в связи с развитием сети Интернет получили в настоящее время самое широкое распространение. В таких системах индивидуализация обучения достигается посредством адаптации содержания образовательного контента и навигационной поддержки процесса обучения. В заключение представлены первоочередные задачи, которые необходимо решить для реализации адаптивных функций обучающими программными комплексами.

Ключевые слова: адаптивные обучающие программные комплексы, параметрическая адаптация, структурная адаптация, адаптация объекта управления, адаптация целей, адаптивные обучающие системы, оверлейная модель, стереотипная модель

Как показывает практика, сравнение традиционной и дистанционной форм обучения по качеству и эффективности зачастую оказывается не в пользу последней - в силу неадаптированности, по мнению автора, дистанционных курсов к знаниям, умениям и навыкам, а также индивидуальным способностям обучающихся к освоению учебного материала. Поэтому в настоящее время актуальной становится разработка адаптивных обучающих программных комплексов, которые призваны реализовать принципы индивидуализированного обучения.

Основные преимущества адаптивных обучающих программных комплексов:

- уменьшение трудозатрат педагогов в процессе обучения, что компенсируется интенсификацией работ, связанных с подготовкой электронных средств обучения, в том числе разработкой траекторий обучения, методик и технологий индивидуализированного обучения;

- обеспечение расширенных возможностей выбора траекторий обучения, адаптированных к индивидуальным характеристикам обучающихся;

- вариативность образовательного контента, соответствующего предыдущему опыту и уровню знаний обучающихся;

- обеспечение оперативности и объективности контроля знаний; - повышение мотивации к обучению, развитие творческих и интеллектуальных способностей.

В адаптивных обучающих системах принято выделять следующие основные характеристики обучающегося:

- цели, преследуемые в процессе обучения;

- накопленные знания, умения и навыки в данной предметной области;

- существующий опыт работы с обучающей системой;

- предпочтения и личностные характеристики.

Из предложенного выше списка наибольший интерес с точки зрения адаптивного обучения представляют знания обучающихся, которые могут значительно отличаться в начале и существенно изменяться в процессе работы с обучающей системой. Таким образом, одним из важнейших направлений адаптации в обучающей системе является моделирование изменяющегося уровня знаний обучающегося и формирование контента и траектории обучения в соответствии с этой моделью. Такая технология получила название подбора моделей знаний обучаемых (или просто подбор моделей).

В соответствии с современными подходами принято выделять оверлейную и стереотипную модели.

В оверлейной (или перекрывающейся) модели знания обучающегося по определенной теме представлены как наложение на модель предметной области с сохранением в ней значений, которые являются оценками уровня знаний обучаемого по отдельным концептам предметной области. В качестве оценки может использоваться булева переменная - качественная характеристика или количественное значение. Основной проблемой применения оверлейной модели в реальной практике является ее инициализация.

Альтернативой оверлейной модели является стереотипная модель обучаемого, которая более проста в использовании. В рамках проектирования стереотипной модели для каждого направления моделирования обучаемого строится некоторый набор возможных стереотипов. Модель конкретного обучающегося строится как совокупность стереотипов, которые соответствуют его уровню знаний.

Сравнительный анализ описанных выше моделей показывает, что стереотипная модель знаний значительно проще оверлейной, но проигрывает ей в функциональности. Следует отметить, что стереотипная модель более универсальна, так как ее легче инициализировать и в дальнейшем, как показывает практика, проще поддерживать. В настоящее время при проектировании адаптивных обучающих программных комплексов пользуются преимущественно оверлейной моделью знаний.

Классификация адаптации с точки зрения различных этапов управления обучаемым включает параметрическую и структурную адаптацию, а также адаптацию объекта управления и адаптацию целей¹.

Суть параметрической адаптации заключается в настройке значений параметров модели обучаемого в соответствии с его текущим уровнем знаний. Структурная адаптация включает подбор к модели обучаемого соответствующей статической структуры (схемы обучения) и/или функциональной структуры (схемы взаимодействия системы и обучаемого). Адаптация объекта управления реализуется благодаря включению в модель обучаемого новых учитываемых параметров и/или структур из внешней среды. В свою очередь, адаптация целей осуществляется путем выбора новых целей обучения.

Что же касается сетевых обучающих систем, то в них принято выделять адаптацию на уровне содержания, которая заключается в настройке содержания очередной web-страницы или в адаптации навигационной поддержки благодаря изменению ссылок с очередной страницы на другие.

Основные методы адаптации на уровне содержания сетевых систем включают дополнительные, предварительные и сравнительные объяснения, обеспечение вариантов объяснений и их сортировку. В свою очередь, методы адаптивной навигационной поддержки варьируют от полного руководства навигацией до использования различных механизмов настройки навигационных ссылок (сортировки, сокрытия, генерирования и т. д.).

Анализ существующих обучающих систем показывает, что в настоящее время элементами интеллектуальности обладают только отдельные экспериментальные разработки. Поэтому сегодня в связи с развитием дистанционного обучения и его программно-технической поддержки остро встает вопрос о реализации адаптивных функций обучающих программных комплексов. С этой целью, по мнению автора, первоочередными задачами являются:

- размещение материалов образовательного контента в базе знаний программного обучающего комплекса, в которой структуризация и иерархическое упорядочение учебного материала достигается благодаря использованию технологий искусственного интеллекта (семантических сетей и продуктивных моделей);

- реализация оверлейной или стереотипной моделей обучаемого, обеспеченных моделями предметной области (оверлейная модель) и шаблонными моделями обучающихся (стереотипная модель), алгоритмов адаптации образовательного контента, системы навигации и режима обучения в соответствии с моделью обучаемого, а также алгоритмов диагностики уровня знаний, умений и навыков.

Решение этих задач позволит дистанционному обучению с использованием адаптивных обучающих программных комплексов выйти на новый качественный уровень и конкурировать с традиционным образовательным процессом по эффективности обучения.

Литература

1. См. Brusilovsky, P.: Adaptive educational systems on the World Wide Web. In: Ayala, G. (ed.) Proc. of Workshop «Current Trends and Applications of Artificial Intelligence in Education» at the 4th World Congress on Expert Systems, Mexico City, Mexico, ITESM, 1998.

Размещено на Allbest.ru