Моделі, методи та інструментальні засоби побудови автоматизованих навчаючих систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

Харківський національний університет радіоелектроніки

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Спеціальність 05.13.06 - інформаційні технології

МОДЕЛІ, МЕТОДИ ТА ІНСТРУМЕНТАЛЬНІ ЗАСОБИ

ПОБУДОВИ АВТОМАТИЗОВАНИХ НАВЧАЮЧИХ СИСТЕМ

КОСТАРЄВ Дмитро Борисович

Харків - 2009

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Харківському національному університеті радіоелектроніки, Міністерство освіти і науки України.

Науковий керівник -	кандидат технічних наук, професор Ткаченко Володимир Пилипович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри інженерної та комп'ютерної графіки.
Офіційні опоненти:	доктор технічних наук, професор Мороз Борис Іванович, Академія митної служби України, завідувач кафедри інформаційних систем і технологій, декан факультету інформаційних та транспортних систем і технологій, м. Дніпропетровськ;
	доктор технічних наук, професор Філатов Валентин Олександрович, Харківський національний університет радіоелектроніки, професор кафедри штучного інтелекту.

Захист відбудеться “11” березня 2009 р. о 15 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: 61166, м, Харків, пр. Леніна, 14.

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м, Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий “ 10 ” лютого 2009 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Чалий С.Ф.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. З кінця 60-х рр. у світі розробляється методологія створення й функціонування автоматизованих навчаючих систем (АНС) на основі інформаційних технологій. Актуальність розв'язання цієї проблеми для України сьогодні ще більше посилюється у зв'язку з Болонським процесом і появою відкритої дистанційної освіти.

У цій галузі важливу роль грає проблема створення концепції побудови та використання інструментальних засобів проектування автоматизованих навчаючих систем (ІЗП АНС), що використовуються для відкритого комп'ютеризованого процесу навчання. Розробкам подібних концепцій присвячені роботи І.П. Норєнкова, В.Д. Шадрікова, A.M. Бершадського, Ж.Н. Зайцевої, В.І. Солдаткіна.

Але для її практичного застосування необхідне вирішення багатьох проблем, пов'язаних з розробкою та дослідженням моделей, методів та інструментальних засобів побудови автоматизованих навчаючих систем.

Серед моделей, що застосовуються у АНС, важливе місце посідає модель суб'єкта навчання. Зазвичай для її створення використовується оцінка ступеню засвоєння суб'єктом навчання певного фрагменту навчального матеріалу. На жаль такий підхід не враховує психофізіологічні характеристики та пізнавальні здібності суб'єкту навчання, тому створення моделі, що дозволяє врахувати та формалізувати вказані характеристики є актуальною задачею.

Існуючі сьогодні математичні та евристичні методи автоматизованого синтезу АНС та відповідні їм алгоритми не дозволяють в повній мірі програмно реалізувати сукупність властивостей розподілених освітніх систем у рамках припустимих часових обмежень при їх проектуванні. Тому їх недоліки повинні компенсуватися різноманітною програмною підтримкою інтелектуальних і адаптивних функцій. Значний внесок у розвиток цього напрямку внесли роботи П.Я. Гальпєріна, А.А. Растригіна, Е.В. Попова, Л.А. Зінченко - з позицій дослідження сутності інформаційних процесів; праці А.І. Берга, В.М. Глушкова - по застосуванню методів інформатики до проектування технологій навчання, а також дослідження У.Н. Вагіна, І.В. Герасімова, В.В. Курейчіка та інших щодо інтелектуальних компонентів і «семантичного веб» в навчаючих системах.

Значні резерви підвищення ефективності інтерактивних ІЗП АНС приховані в способах організації та подання контенту при здійсненні раціональної інтерактивної взаємодії з користувачем і організації інтелектуальних інформаційних каналів. Великий внесок у розвиток теорії проектування такого класу систем внесли роботи М.Ф. Бондаренко, Є.О. Соловйової, Н.В. Шаронової, В.Є. Ходакова, Л.Т. Кузіна, В.І. Анасімова, Д.І. Батіщєва, В.А. Сорокопуда, Е.Г. Ойхмана, Ю.Н. Стрельнікова, В.А. Камаєва та ін.

Еволюція процесів автоматизованого проектування з розвитком традиційних методів синтезу та організації розподіленої взаємодії з використанням ресурсів обчислювальної мережі при збереженні інтерактивного конструювання, спричинила створення нового класу систем, головною відмітною рисою яких є процес одержання гіпертекстового навчаючого ресурсу. Аналізуючи це положення можна зробити висновок про перехід АНС на новий рівень - рівень інтелектуальних навчальних систем. Це вимагає поглиблення наукових досліджень в галузі автоматизації творчих функцій людини з використанням адаптивної та інтелектуальної взаємодії користувачів у відкритому освітньому просторі.

Розробка математичних моделей, методів і інструментальних засобів АНС, які включають модель суб'єкта навчання, оптимізаційні критерії, адаптивні та інтелектуальні складові проектування, розподілену обробку інформації і взаємодію на основі Інтернет, надає сучасним ІЗП АНС нові системні властивості і розширює їх можливості. Останні полягають у здатності об'єднання в одному проекті різнорідної інформації з можливістю управління маршрутами освоєння контенту за допомогою індивідуальних адаптивних інформаційних каналів.

Таким чином, актуальними завданнями сучасного етапу розвитку АНС є удосконалення моделей, методів та інструментальних засобів їх автоматизованого проектування.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами

Дисертаційну роботу виконано на кафедрі інженерної та комп'ютерної графіки Харківського національного університету радіоелектроніки відповідно до плану науково-дослідної роботи на замовлення Міністерства освіти і науки України - НДР 173/1 "Розробка методологічних основ та інструментальних засобів створення просторових систем підтримки прийняття рішень", номер державної реєстрації 0103U001566.

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка математичних моделей, методів та інструментальних засобів проектування і розробки автоматизованих навчаючих систем для підвищення ефективності комп'ютеризованого навчального процесу.

Для досягнення поставленої мети необхідно:

– провести системний аналіз проблеми підвищення ефективності проектування та використання автоматизованих навчаючих систем та існуючих підходів до автоматизації їх проектування;

– розробити модель організації комп'ютеризованого навчального процесу та функціональну структуру автоматизованих навчаючих систем;

– побудувати модель профілю користувача автоматизованих навчаючих систем з урахуванням його індивідуальних психофізіологічних характеристик, рівня початкової підготовки та здібності до навчання;

– розробити модель процесу проектування автоматизованих навчаючих систем та архітектуру відповідного інструментального засобу для мінімізації терміну проектування;

– розробити інструментальні засоби побудови автоматизованих навчаючих систем

– здійснити програмну реалізацію розроблених моделей, методів та інструментальних засобів проектування автоматизованих навчаючих систем та оцінити їх ефективність при створенні автоматизованих навчаючих систем;

– провести оцінку ефективності розроблених моделей, методів та інструментальних засобів автоматизованих навчаючих систем;

Об'єкт дослідження - автоматизований процес комп'ютеризованого навчання.

Предмет дослідження - моделі, методи та інструментальні засоби, що використовуються для моделювання навчального процесу та проектування і розробки автоматизованих навчаючих систем.

Методи дослідження. Для розв'язання сформульованих задач були використані методи адаптивної гіпермедіа, методи теорії графів, теорії ймовірності та нечіткої логіки, розфарбовані мережі Петрі і ланцюги Маркова.

Наукова новизна отриманих результатів полягає у тому, що проведений у роботі комплекс досліджень дозволив вирішити важливу наукову і практичну задачу - розробку моделей, методів та інструментальних засобів побудови автоматизованих навчаючих систем для підвищення ефективності комп'ютеризованого навчального процесу.

У процесі вирішення поставлених задач автором особисто отримано такі наукові результати:

-вперше розроблено метод оцінювання ефективності застосування автоматизованих навчаючих систем, який відрізняється від існуючих використанням кінцевого ланцюга Маркова і розфарбованих мереж Петрі та містить у собі етапи оцінювання: динаміки зміни станів процесу навчання; середнього числа перебувань процесу в кожному зі станів і дисперсію цієї величини; граничної ймовірності перебування системи в станах ергодичної послідовності. Метод дозволяє отримати більш адекватні та об'єктивні оцінки навчального процесу;

-вперше розроблена інтегрована модель суб'єкта навчання, яка об'єднує математичні моделі профілів психофізіологічних характеристик і пізнавальних здібностей суб'єкта навчання та враховує загальний час реакції, час прийняття рішення, рівень знань, здатність до навчання, що дає можливість адаптувати як контент автоматизованої навчаючої системи, так і елементи графічного інтерфейсу до конкретного суб'єкта комп'ютеризованого навчального процесу;

-удосконалено метод адаптації маршруту освоєння контенту автоматизованої навчаючої системи до рівня знань суб'єкта навчання, який на відміну від існуючих побудований на технологіях адаптивної гіпермедіа та містить етапи: побудови навігаційних правил освоєння контенту у спеціальному форматі; використання функціональної моделі автоматизованої навчаючої системи; інтерпретації моделі суб'єкта навчання, керування його рухом по контенту автоматизованої навчаючої системи. Метод дозволяє суттєво підвищити ефективність комп'ютеризованого навчального процесу.

Практичне значення отриманих результатів. Практична реалізація розроблених у дисертаційній роботі моделей, методів та інструментальних засобів автоматизованих навчаючих систем та методів оцінки їх ефективності дозволило створити новий клас адаптивних автоматизованих навчаючих систем, що суттєво підвищують ефективність навчального процесу. Так, впровадження результатів досліджень у вигляді прототипів автоматизованих навчаючих систем, наукових положень, висновків і рекомендацій у навчальний процес Харківського національного університету радіоелектроніки дозволило підвищити ефективність навчання при проведенні лабораторних робіт, курсового і дипломного проектування, а також науково-дослідної роботи студентів за рахунок адаптації змісту навчального процесу до їх рівня знань.

Одержані результати можуть бути використані не тільки для побудови автоматизованих навчаючих систем, але й при створенні будь-яких інформаційних систем, що здійснюють адаптацію до інтересів користувача. Впровадження розроблених методів та моделей та інструментальних засобів проектування автоматизованих навчаючих систем у німецькій компанії Heidelberg дозволило не тільки скоротити терміни розробки програмного забезпечення тренажерів операторів друкарських машин, але й реалізувати основні ідеї адаптивного навчання роботі на складному об'єкті.

Результати дисертаційної роботи у вигляді моделей, методів та інструментальних засобів були впроваджені у інформаційно-освітньому порталі британського коледжу St. Nicholas College of London. Їх використання дозволило надавати підтримку ряду категорій користувачів, що мають труднощі у виборі курсів навчання і додаткових послуг коледжу, шляхом направлення їхніх дій за допомогою спеціально відібраних гіперпосилань на відповідні довідкові матеріали. Як наслідок, це підвищило зручність роботи користувачів навчального порталу коледжу і збільшило кількість українських студентів, що навчаються за дистанційної формою у британському коледжі.

Розроблена модель профілю користувача була використана у системі електронної комерції компанії «Факторіал». Впровадження розробленої моделі дозволило адаптувати запропоновані потенційному покупцеві матеріали до його потреб в реальному часі.

Усі наведені відомості підтверджені відповідними актами впровадження.

Особистий внесок здобувача. Основні положення і результати дисертаційної роботи отримані автором самостійно. В наукових працях, опублікованих у співавторстві, з питань, що стосуються даного дослідження, автору належать:

у роботі [1] авторові належить розробка методу проектування ергономічного інтерфейсу користувача на основі побудови математичних моделей профілів психофізіологічних характеристик; у роботі [2] - математичні та структурні моделі, на підставі яких створена архітектура адаптивної інтелектуальної навчаючої системи, що базується на використанні методу адаптації контенту АНС до суб'єкта навчання, та здійснене моделювання навчального процесу; у роботі [3] - модель проектування автоматизованої навчаючої системи, а також математична модель профілів пізнавальних здібностей суб'єкта навчання на основі теорії ймовірностей; у [4] - методу адаптації контенту АНС до індивідуальних властивостей суб'єкта навчального процесу; у роботі [5] - метод оцінки ефективності автоматизованих навчаючих систем на основі застосування методів імітаційного моделювання, у якості яких використовуються розфарбовані мережі Петрі та ланцюги Маркова; у [6] - моделі інструментального засобу проектування автоматизованих навчаючих систем та будь-яких інтерактивних інформаційних систем; у [7] - методи оцінки ефективності та інформаційної продуктивності користувацького інтерфейсу автоматизованої навчаючої системи, а також математична модель профілю психофізіологічних характеристик суб'єкта навчання і його взаємодії з інтелектуальним інтерфейсом АНС; у [8] - метод адаптації контенту автоматизованої навчаючої системи до рівня знань користувача; у [9] - моделі та програмна реалізація інструментального засобу проектування автоматизованих навчаючих систем для навчальних дисциплін: «Фізика», «Математика»; у [10] - математичні моделі адаптивної розподіленої навчаючої системи на базі технологій адаптивної гіпермедіа та пропозиції щодо моделювання навчального процесу при дистанційній формі освіти; у [11] - моделі контенту автоматизованої навчаючої системи та метод його адаптації до рівня знань користувача для навчального курсу «Математика».

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідалися, обговорювалися та були схвалені на: 3-й Міжнародній науково-практичній конференції «Современные проблемы гуманизации и гармонизации управления» (Харків, 2002), 33rd International conference of educational institutes for graphic arts, technology and management (Taskent, Usbekistan, 2003), 11th IASTED conference on «Computers and Advanced Technology in Education» (Rhodes, Greece, 2003), Міжнародній науковій конференції «Сучасні технології навчання: проблеми та перспективи» (Рівне, 2003), XIII-й Міжнародній конференції MicroCad '2005 (Харків, 2005), Міжнародній науково-практичній конференції «Інформаційні технології: наука, техніка, освіта, здоров'я» (Харків, 2005), V-й Міжнародній науково-технічній конференції «Метрологія та вимірювальна техніка» (Харків, 2005), 9-му Міжнародному молодіжному форумі «Радіоелектроніка та молодь у ХХ столітті» (Харків, 2005).

Публікації. Основні результати дисертаційної роботи викладено у 11 друкованих працях, у тому числі: у 6 статтях, 5 із яких в наукових журналах за профілем і спеціальністю відповідно до переліку ВАК України, та у 5 тезах доповідей на міжнародних наукових конференціях.

Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота має у своєму складі: вступ, чотири розділи, висновки, список літературних джерел зі 112 найменувань, 3 додатки, 62 рисунка і 3 таблиці. Загальний обсяг роботи складає 192 сторінки, у тому числі 149 сторінок основного тексту.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету і задачі досліджень, наукову новизну і практичне значення отриманих результатів. Наведено дані про впровадження результатів роботи, особистий внесок автора і публікації.

У першому розділі наведено результати системного аналізу проблеми підвищення якості і ефективності навчального процесу за допомогою застосування автоматизованих навчаючих систем, запропоновано вербальну модель проблемної області, що досліджена в дисертаційній роботі (рис. 1). У наступних розділах роботи всі складові структурні елементи цієї моделі деталізовані. Наведено визначення АНС і показано, що існуючі на сьогоднішній день методи автоматизації проектування АНС строго не формалізовані і це породжує певну неоднозначність в підходах. Крім того, відсутні формалізовані способи оцінки їх ефективності, а ті, що є - носять здебільшого емпіричний характер.

Наведено результати аналізу існуючих і можливих підходів до розв'язання задачі автоматизованого проектування АНС, запропоновано структурну модель процесу навчання з використанням АНС на основі методології IDEF0, визначено суб'єкта навчального процесу.

Одним з найбільш перспективних підходів до проектування АНС було визнано застосування технологій адаптивної гіпермедіа (АГ), що дозволяє створювати розподілені дидактичні системи, які здатні ефективно здійснювати процес навчання як одного, так і групи студентів. Наведена класифікація методів АГ, сформульовані цілі та основні задачі дисертаційного дослідження.

У другому розділі запропоновано інтегровану модель суб'єкта навчання, яка включає: математичні моделі профілів його психофізіологічних характеристик (загальний час реакції суб'єкта навчання, час прийняття рішення, пропускна спроможність, кількість та діапазон сприйманої інформації) і пізнавальних здібностей (рівня знань, здатність до навчання), використання якої дозволило адаптувати не тільки контент автоматизованої навчаючої системи, а також й елементи графічного інтерфейсу до конкретного суб'єкта комп'ютеризованого навчального процесу.

Модель профілів пізнавальних здібностей суб'єкта навчання являє собою орієнтований граф. При цьому кожний вузол моделює один із кроків процесу вивчення контенту АНС. Дуги між вузлами моделюють послідовність виконання дій, вони позначаються ймовірностями переходу від одного вузла до іншого.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1. Вербальна модель проектування АНС

При побудові моделі профілів психофізіологічних характеристик суб'єкта навчання в рамках його взаємодії з інтерфейсом АНС основна увага була приділена динамічним властивостям суб'єкта навчання, які визначаються часом його взаємодії з об'єктом інтерфейсу Т_ц, що визначається з наступного співвідношення:

, (1)

де n - кількість елементів інтерфейсу,

t_i - час операцій i-го елемента інтерфейсу,

t_р.п. - загальний час реакції суб'єкта навчання.

Було показано, що > і виконується наступне співвідношення:

=, (2)

де - час одержання інформації суб'єктом навчання,

- час ухвалення рішення суб'єктом навчання, яке залежить від числа вирішуваних задач, використаних алгоритмів, його кваліфікації та психофізіологічних особливостей.

Було встановлено, що час отримання інформації суб'єктом навчання, від засобів інтерфейсу і виконання у відповідь дій складає:

=, (3)

де k - число елементів інтерфейсу, що відображають важливу для суб'єкта навчання інформацію,

- час вивчення i-го інформаційного елементу інтерфейсу,

- час, що витрачається на знайомство з тим, а потім іншим елементом інтерфейсу,

t_c - час, який втрачає суб'єкт навчання із-за неістотних причин,

m - кількість однотипних елементів інтерфейсу,

t_mi - час виконання дій суб'єктом навчання при роботі з i-м інтерфейсом.

_i - час реакції людини на сторонні роботи, що не відносяться до даного моменту. Ця величина характеризує динамічні властивості суб'єкта навчання.

Підставивши вираз для з (3) в (2), отримаємо формулу для обчислення сумарного часу реакції суб'єкта навчання. Якщо тепер підставити значення t_р.п в (1), отримаємо значення взаємодії суб'єкта навчання з об'єктом інтерфейсу АНС - Т_ц.

Крім того, у цьому розділі було встановлено, що суб'єкт навчання сприймає обмежену кількість інформації, яка визначається його пропускною спроможністю. Вона є функцією таких чинників, як тип завдання, ролі суб'єкта навчання, об'єму інформації, що виводиться, і т.д.

Наприклад, при однаковій вірогідності сприйняття будь-якої інформації пропускна спроможність (у бітах/с) суб'єкта навчання визначається співвідношенням:

,

де n - кількість сприйнятої інформації,

Т - час представлення інформації,

N - кількість всієї інформації, представленої в інтерфейсі.

Таким чином, час сприйняття інформації суб'єктом навчання - це результат множення величини математичного очікування одиниці кількості сприйнятої суб'єктом навчання інформації на середній час фіксації цієї одиниці.

Більш того, у цьому розділі були встановлені закономірності для потоку інформації, що отримує суб'єкт навчання F_п і потоку інформації, що сприймає суб'єкт навчання F_в.

Ці потоки пов'язані виразом . Так, для АНС маємо:

,

де або ,

Ii(A) - кількість інформації, що сприймає суб'єкт навчання від i-ої частини інтерфейсу,

t - час між двома значеннями сприйманої інформації,

n - величина сприйманої інформації,

x_max - x_min - діапазон сприйманої інформації,

- кількість сприйманої інформації.

F_вол= F_р+ F_в+F_вп.

Кількість інформації, що виводиться на екран, обчислюється за наступною формулою:

,

де m - число символів в інформації, що виводиться на екран,

p(i) - вірогідність появи i-го символу в інформації, що виводиться на екран,

N - величина інформації, що виводиться на екран.

Потік інформації з інтерфейсу Н в одиницю часу залежить від здатності людини сприймати інформацію С та записується у вигляді:

Н= С - ,

де - деяка скільки завгодно мала величина, що характеризує вірогідність неправильного сприйняття суб'єктом навчання інформації, що поступає.

На підставі отриманих закономірностей були побудовані математичні моделі профілів психофізіологічних характеристик суб'єкта навчання, а також розроблена структура проекту АНС. Було показано, що до складу АНС повинні входити як мінімум чотири підсистеми:

– підсистема формалізації завдання на розробку АНС, проектування структури АНС та генерації контенту,

– підсистема розробки користувацького інтерфейсу АНС на основі математичної моделі профілю суб'єкта навчання,

– підсистема визначення понять і фрагментів контенту АНС,

– підсистема управління маршрутами навчання та адаптації контенту.

Крім того, були сформульовані методологічні основи проектування АНС і на їх базі побудована модель процесу проектування АНС, що однозначно задає послідовність рівнів подання властивостей її модулів. З огляду на той факт, що інформація про властивості атрибутів модулів АНС у процесі її проектування завжди буде нечіткою та неповною, для реалізації семантичної інтерпретації проектного рішення АНС був застосований апарат нечіткої логіки. побудова автоматизований навчаючий система

З огляду на все вищесказане, модель процесу проектування АНС була записана у наступному виді:

G=<{ Г, У, ї Д, О}, {с_i(ч), в_i(ч), г_i(чм), д_i(м), о_i(м), ж_i(м), ч_i(ч), р_i(ч), з_i(м), t}>, i[1,4].

де Г - розробник АНС;

У - формалізоване завдання на проектування інформаційного

об'єкта (вхідний опис мовою інтерфейсу в системі);

ї - проектне рішення (документація), що представлена у вигляді

гіпертекстових документів, графіків, таблиць, документів на зовнішніх магнітних носіях;

Д - робочий файл із поточною інформацією про об'єкт проектування;

О - постійні дані (вміст БД);

- складання вимог до моделі АНС;

- процедура підготовки формалізованого завдання на проектування моделі АНС;

г_i(чм): У>Д - уведення опису компонентів моделі АНС;

д_i(м):Д >ї - процедура відображення моделі АНС;

о_i(м): О>Д - деталізація, подальше визначення компонентів АНС стандартними елементами з бази даних;

ж_i(м): Д>О - занесення готової моделі компонента АНС у базу даних;

ч_i(ч): ї>Г - оцінка властивостей отриманої моделі АНС;

р_i(м): О>ї - передача даних;

з_i(м): О > О - сортування моделей АНС у БД

t - час.

У третьому розділі розроблено метод адаптації маршруту освоєння контенту автоматизованої навчаючої системи до рівня знань суб'єкта навчання, що відрізняється від існуючих:

-використанням спеціального формату навігаційних правил освоєння контенту автоматизованої навчаючої системи;

-використання функціональної моделі автоматизованої навчаючої системи,

-інтерпретації моделі суб'єкта навчання,

-керування його рухом по контенту автоматизованої навчаючої системи,

а також ґрунтується на технологіях адаптивної гіпермедіа, що дозволило суттєво підвищити ефективність навчального комп'ютеризованого процесу. Контент АНС організований у вигляді орієнтованого графа, вузлами которого є фрагменти навчального матеріалу, що оформлені відповідно до технології гіпермедіа. Запропонований метод управляє ходом навчального процесу за допомогою навігаційних правил наступного формату:

а) навігаційне правило вузла: C₁₁…C_1h+…+C_m1…+C_mh=D₁,…,D_n;

б) загальне навігаційне правило: C₁₁…C_1h+…+C_m1…+C_mh=C^f₁,…,C^f_n;

в) локальне користувацьке навігаційне правило: e₁#P_i#e₂: D₁,…,D_n;

г) глобальне користувальницьке навігаційне правило: e₁#P_i#e₂: C^f₁,…,C^f_n.

У наведених вище формулах C позначає клас вузла; D - ідентифікатор вузла, інформація якого буде показана суб'єкту навчання; h - кількість історій, які будуть задіяні; m - кількість образів шляху; n - кількість ідентифікаторів або класів вузлів, які будуть показані суб'єкту навчання; p - параметр суб'єкта навчання; e - межа параметра суб'єкту навчання; # - операція, що представляється одним з наступних трьох логічних операторів: "<", "<=" або "=". Класи визначені в такий спосіб:

- A - вузли з питанням (тестовим завданням);

- B - вузли, що містять інформацію для правильної відповіді студента;

- C - вузли з інформацією для неправильної відповіді студента;

- D - вузли з поясненням для студентів з високим рівнем знань;

- E - вузли з поясненням для студентів з низьким рівнем знань.

Як параметр суб'єкта навчання p₁ виступає його рівень знань з поданої дисципліни. Навігаційне правило вузла визначене для вузла В5. Дане правило застосовується тільки в цьому вузлі. "ACA=7" у цьому правилі означає, що, коли користувач заходить у вузол В5 та історія шляху користувача - "ACA", система показує зв'язок до вузла D7 і приховує зв'язок до вузла D8. Оскільки клас B означає правильність відповідей суб'єкта навчання, а клас C - неправильність, історія взаємодії користувача з АНС показує, що він відповідав на запитання у вузлі A0 неправильно, а у вузлі A4 - правильно. "ABA=8" означає що, якщо користувач відповів правильно на питання у вузлах A0 і A4, то система показує тільки зв'язок до вузла D8. Тобто система змінює хід навчального процесу відповідно до поточних результатів навчальної діяльності користувача.

У наведеному прикладі також задане глобальне користувацьке навігаційне правило. Це правило може бути застосоване в будь-якому вузлі гіперпростору. Так, якщо параметр суб'єкта навчання p₁ більше або дорівнює 0, але не перевищує 80, система показує зв'язки до вузлів із класом D та ігнорує всі інші зв'язки. Якщо параметр p₁ більше 79, але не перевищує 100, система показує зв'язки тільки до вузлів класу E. У такий спосіб досягається адаптація контенту АНС до рівня знань суб'єкта навчання.

Крім того, розроблено алгоритми, реалізація яких приводить до зменшення кількості помилок в описі навігаційних правил, для яких був розроблений спеціальний спрощений формат, що робить їх більш простими для сприйняття.

У цьому випадку, тільки в заштрихованого вузла є навігаційні правила, а в інших вузлів їх немає. Із шести зразків історії шляху в навігаційному правилі тільки в AB, AA, ABA, CCA є зв'язки, які можуть бути показані та дійсно існувати. Система реєструє ці зразки історії шляху як «живі» шляхи. Після цього АНС виконує пошук у глибину та виявлення тупика. У цьому прикладі шлях CCB - не «живий» шлях. Система вирішує, що коли користувач буде просуватися цим шляхом, виникне тупик. CCA - приклад шляху, що не викликає тупиків, та, відповідно, є живим шляхом.

Таким чином, створена на основі запропонованого методу АНС управляє маршрутом руху суб'єкта навчання по контенту, що вивчається за допомогою технології приховання зв'язків для оптимізації навчального процесу. Розроблений метод і алгоритми входять до складу спеціалізованого інструментального засобу ІЗП АНС, що призначене для перевірки наявності помилок у створених навігаційних правилах з метою скорочення їх кількості.

Крім того, розроблена програмна модель та архітектура інструментального засобу автоматизованого проектування АНС. Запропоновані моделі можуть бути покладені в основу різних навчаючих засобів, керуючих динамічними параметрами навчального процесу за допомогою оперативної оцінки ситуації по візуальних і статистичних критеріях з ухваленням відповідного рішення про подальший хід процесу навчання.

Розроблені алгоритми організації процесу комп'ютерного навчання за допомогою згенерованої в ІЗП АНС автоматизованої навчальної системи, відрізняються від відомих тем, що містять у собі основні переваги методів імітаційного моделювання (розфарбовані мережі Петрі, ланцюг Маркова) та методів адаптивної гіпермедіа. Це дозволяє найбільш повно використовувати архітектурні та інтелектуальні можливості керування інформацією в АНС, забезпечуючи при цьому достатню ефективність процесу придбання знань у ході реалізації дистанційного навчання.

У четвертому розділі розроблено метод оцінювання ефективності застосування автоматизованих навчаючих систем, який містить у собі етапи:

-оцінювання динаміки зміни станів процесу навчання в автоматизованих навчаючих системах;

-оцінювання середнього числа перебувань процесу в кожному зі станів і дисперсії цієї величини;

-оцінювання граничної ймовірності перебування системи в станах ергодичної послідовності;

-побудови оптимальної стратегії комп'ютерного навчання;

та відрізняється від існуючих використанням кінцевого ланцюга Маркова та розфарбованих мереж Петрі, що дозволяє отримати більш адекватні та об'єктивні оцінки навчального процесу. Було проведено комп'ютерне моделювання процесу інтерактивного навчання з АНС.

Розфарбована мережа Петрі моделює процес навчання під керуванням АНС. У цьому розділі було показано, що РМП дозволяє провести більш детальне моделювання навчального процесу. По-перше, диференціація ресурсів дозволяє простежити послідовність освоєння фрагментів контенту АНС, кількість повернень на додаткове та повторне вивчення матеріалу. По-друге, наявність часового механізму дозволяє простежити час, витрачений на виконання всіх перерахованих вище операцій і встановити протоколи освоєння контенту АНС.

Крім того, у цьому розділі запропонований метод оцінки ефективності АНС продемонстровано на простому прикладі.

Представлення інтерактивного процесу навчання у вигляді кінцевого ланцюга Маркова дозволяє описати та дослідити багато його властивостей: динаміку зміни станів процесу, середнє число прибувань процесу в кожному стані та дисперсію цієї величини, а також граничні ймовірності знаходження системи в станах ергодичної множини. Таким чином, в даному розділі запропонована методика оцінки середнього значення цих величин за даними реального навчальної процесу, а також наведені формули для визначення оцінки обчислених ймовірностей.

Розроблений метод дозволяє оцінити чутливість матриці середнього числа прибувань системи у станах безповоротної множини до зміни матриці ймовірностей переходу між станами.

У додатках наведено акти про впровадження результатів дисертаційної роботи та екранні форми розробленої програмної системи.

ВИСНОВКИ

Дисертаційну роботу присвячено вирішенню однієї з актуальних на сьогодні освітніх проблем - підвищенню якості і ефективності навчального процесу, за рахунок впровадження автоматизованих навчальних систем. Наведене теоретичне узагальнення та нові рішення виконаної наукової та практичної задачі - створення моделей, методів, та інструментальних засобів , що використовуються для моделювання навчального процесу та проектування і розробки автоматизованих навчальних систем, для створення умов підвищення ефективності навчального процесу.

Проведені дослідження дозволяють зробити наступні висновки:

1. У результаті системного аналізу проблеми підвищення ефективності комп'ютеризованого навчального процесу, сформовано модель організації навчального процесу за участю автоматизованих навчальних систем, запропоновано модель функціональної структури автоматизованої навчаючої системи та формалізацію складових процесу її проектування.

2. Розроблено інтегровану модель суб'єкта навчання, яка, на відміну від існуючих, включає моделі профілів його індивідуальних характеристик та пізнавальних здібностей , використання якої забезпечує користувачу комфортний графічний інтерфейс та індивідуальний інформаційний канал в навчальній роботі по освоєнню контенту.

3. Удосконалено метод адаптації маршруту освоєння контенту автоматизованих навчаючих систем з навігаційними правилами на основі технологій адаптивної гіпермедіа, який забезпечує послідовність подачі матеріалів контенту, відповідно до пізнавальних здібностей суб'єкта навчання, що дозволить підвищити ефективність навчального процесу.

4. Розроблено метод оцінювання ефективності застосування автоматизованих навчальних систем в навчальному процесі, який , на основі використання кінцевого ланцюга Маркова та розфарбованих мереж Петрі дозволяє промоделювати навчальний процес та оцінити динаміку зміни станів процесу навчання в АНС , середнє число перебувань процесу в кожному зі станів і оцінити дисперсію цієї величини, граничну ймовірність перебування системи в станах ергодичної послідовності, та вибудувати оптимальну стратегію комп'ютерного навчання користувача за допомогою АНС.

5. Практична реалізація розроблених в дисертаційній роботі моделей і методів дозволила створити новий клас автоматизованих навчальних систем та істотно підвищити ефективність навчального процесу. Результати дисертаційної роботи, у вигляді прототипів АНС використані в навчальному процесі фірми «Heidelberg» (Німеччина) при підготовці операторів друкарських машин, при організації дистанційної освіти британського коледжу St. Nicholas College of London, в навчальному процесі Харківського національного університету радіоелектроніки, та в системі електронної комерції фірми «Факторіал».

Крім цього, наукові положення, висновки і рекомендації, викладені в дисертації, використані під час читання курсу «Проектування електронних видань» на кафедрі інженерної і комп'ютерної графіки Харківського національного університету радіоелектроніки.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Костарєв Д.Б. Ергономічний користувацький інтерфейс: системологічний аналіз і процедура проектування / Д.Б. Костарєв, В.П. Ткаченко // Східноєвропейський журнал передових технологій.- 2004. - № 6 (12). - С. 182 -189.

2. Костарєв Д.Б. Основні принципи побудови інтелектуальних навчаючих систем / Д.Б. Костарєв, В.П. Ткаченко, А.Д. Тевяшев // Східноєвропейський журнал передових технологій. - 2006. - № 5/2 (23). - С.108 - 125.

3. Костарєв Д.Б. Застосування інтелектуальних технологій в автоматизованих навчаючих системах / Д.Б. Костарєв, О.П. Виродов // Східноєвропейський журнал передових технологій. - 2007. - № 4/2 (28). - С. 18 - 23.

4. Застосування методів адаптивної гіпермедіа при розробці автоматизованих навчальних систем / [Костарєв Д.Б., Виродов О.П., Ковальова С.В., Батрак О.М.] // Вісник Міжнародного слов'янського університету.- 2008. - Т. 11, № 1. - С. 44 - 49.

5. Про один підхід до оцінки ефективності автоматизованих навчаючих систем / [Тевяшев А.Д., Ткаченко В.П., Костарєв Д.Б., Виродов О.П.] // Східноєвропейський журнал передових технологій. - 2008. - № 3/3 (33). - С. 26 - 29.

6. Костарєв Д.Б. Застосування системи автоматизованого проектування електронних видань при підготовці навчальних курсів / Д.Б. Костарєв, В.П. Ткаченко // Вісник УДУВГП: розділ “Сучасні технології навчання: проблеми та перспективи”: зб. наук. праць, ч.1. - Рівне: УДУВГП, 2003. - С. 233 - 240.

7. Костарєв Д.Б. Інтелектуальний інтерфейс користувача в інтерактивних навчаючих системах / Д.Б. Костарєв // Інформаційні технології: наука, техніка, освіта, здоров'я: міжнар. наук.-техн. конф., 19-20 травня 2005 р.: тези доп. - Х.: НТУ «ХПІ», 2005.- С. 427 - 434.

8. Internet-resource “The educational book” - the new way of appraisal and distribution of informational production / [Kostarev D.B., Bondarenko M.F., Gudzinskiy V.E., Tkachenko V.F.] // International circle of educational institutes for graphic arts, technology and management: 33rd conference in Taskent, Usbekistan: The problem of textile. - 2003, - №4. - P. 16 - 17.

9. Kostarev D.B. Application of the electronic textbooks of mathematics and physics in medial and higher school / D.B. Kostarev, E.E. Getmanova // IASTED conference on "Computers and Advanced Technology in Education"(CATE 2003). - 2003. - P. 46 - 53.

10. Костарєв Д.Б. Использование компьютерного моделирования и web-технологий в мультимедийных электронных учебниках / Д.Б. Костарєв, Е.Е. Гетманова // Материалы конференции 3-й Международной междисцилинарная научно-практической конференции «Современные проблемы гуманизации и гармонизации управления».- Х.: ХНУ, 2002. - С. 140 - 141.

11. Kostarev D.B. Computer Technologies in Learning Mathematics / D.B. Kostarev, E.E. Getmanova // Staff and Educational Development International, 2000. - № 4(3). - P. 247 - 252.

АНОТАЦІЯ

Костарєв Д.Б. Моделі, методи та інструментальні засоби побудови автоматизованих навчаючих систем. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - інформаційні технології. - Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2009 р.

У поданій дисертації наведено результати теоретичного узагальнення та нового розв'язання наукового завдання, що полягає у розробці методів і моделей автоматизованих навчаючих систем для створення умов підвищення ефективності навчального процесу. Розроблений математично-програмний комплекс автоматизації процесу проектування автоматизованих навчаючих систем дозволяє вирішувати задачі їх синтезу, наповнення інформацією, адаптації навчального матеріалу під знання суб'єкта навчання, контролю його знань, керування ходом навчальної діяльності та оцінювання їх ефективності. Отримані методи і моделі реалізовані не тільки у вигляді математичного опису, але й програмно, що дозволило виконати їх впровадження в навчальний процес. У результаті розв'язання цього завдання підвищиться якість навчання студентів, а, отже, і якість підготовки фахівців в Україні при використанні комп'ютерних засобів навчання взагалі та при дистанційній формі освіти зокрема.

Ключові слова: автоматизована навчаюча система, адаптивна гіпермедіа, дистанційна освіта, комп'ютерне навчання, розфарбовані мережі Петрі, кінцеві ланцюги Маркова, орієнтований зв'язний граф, модель суб'єкта навчання, профіль користувача.

АННОТАЦИЯ

Костарев Д.Б. Модели, методы и инструментальные средства построения автоматизированных обучающих систем. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - информационные технологии. - Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2009 г.

В данной диссертации приведено теоретическое обобщение и новое решение научной задачи, которая заключается в разработке методов и моделей автоматизированных обучающих систем для создания условий повышения эффективности учебного процесса. Проанализировано состояние проблемы и различные подходы к построению современных автоматизированных обучающих систем. Построена модель проекта автоматизированной обучающей системы, которая позволяет формализовать требования к ее характеристикам и учесть их на этапе проектирования. Предложена интегрированная модель обучаемого, которая объединяет математические модели профилей психофизиологических характеристик обучаемого (общее время реакции обучаемого, время принятия решения, пропускную способность, количество и диапазон воспринятой информации и т.д.) и его познавательных способностей (уровень знаний, способность к обучению и т.д.), что позволяет не только адаптировать контент автоматизированной обучающей системы, но и элементы графического интерфейса к конкретному субъекту компьютеризированного учебного процесса. Разработана модель инструментального средства проектирования автоматизированных обучающих систем, представленная в виде четырехкомпонентного ориентированного графа и основанная на формальной системе правил выполнения последовательности типовых проектных процедур. Предложен метод оценки эффективности применения автоматизированных обучающих систем, основанный на использовании конечной цепи Маркова и раскрашенных сетей Петри, который содержит в себе следующие этапы: оценивания динамики смены состояний процесса обучения в автоматизированной обучающей системе, оценивания среднего числа пребываний процесса в каждом из состояний и дисперсии этой величины, а также оценивания предельных вероятностей нахождения системы в состояниях эргодической последовательности, что позволяет получить более адекватные и объективные оценки учебного процесса с целью оптимизации стратегии обучения в автоматизированной обучающей системе. Разработаны алгоритмы организации процесса дистанционного обучения с помощью сгенерированной в инструментальном средстве автоматизированной обучающей системы. Данные алгоритмы содержат в себе основные преимущества методов имитационного моделирования и методов адаптивной гипермедиа. Это позволяет наиболее полно использовать архитектурные и интеллектуальные возможности управления информацией в автоматизированных обучающих системах, обеспечивая при этом достаточную эффективность процесса приобретения знаний в ходе реализации дистанционного обучения. Предложен метод адаптации маршрута освоения контента автоматизированной обучающей системы к уровню знаний обучаемого на основе технологий адаптивной гипермедиа, который отличается от существующих использованием специального формата навигационных правил и содержит этапы построения навигационных правил, использования функциональной модели автоматизированной обучающей системы, интерпретации модели обучаемого и управления его передвижением по контенту, что позволило существенно повысить эффективность компьютеризированного учебного процесса. Кроме того, разработаны алгоритмы, реализация которых приводит к уменьшению количества ошибок в описании навигационных правил, для которых был разработан специальный упрощенный формат, что делает их более простыми для восприятия. Разработанный метод и алгоритмы входят в состав специализированного инструментального средства, предназначенного для проверки наличия ошибок в созданных навигационных правилах с целью сокращения их количества. Полученные методы и модели реализованы не только в виде математического описания, но и программно, что позволило выполнить их внедрение в учебный процесс. В результате решения данной задачи повысится качество обучения студентов, а, следовательно, и качество подготовки специалистов в Украине при использовании компьютерных средств обучения вообще и при дистанционной форме образования в частности.

Ключевые слова: автоматизированная обучающая система, адаптивная гипермедиа, дистанционное образование, компьютерное обучение, раскрашенные сети Петри, конечные цепи Маркова, ориентированный связанный граф, модель обучаемого, математические профили пользователя.

ABSTRACT

Kostarev D.B. Models, methods and tools for development of automated training system. - Manuscript.

Dissertation for a candidate of technical science (Ph.D.) degree in specialty 05.13.06 - information technologies. - Kharkiv National University of Radioelectronics, Kharkiv, 2009.

In the given dissertation is contained the theoretical generalization and new solution of the scientific task that consist in development of automated training system's methods and models for creating opportunities of training process effectiveness increasing. The developed mathematical software complex for automation of construction of automated training system allows solving the tasks of their synthesis, filling with information, learning material adaptation to user knowledge, their control, learning activities management and efficiency estimation. The obtained methods and models have been realized not only in form of mathematical formulation but also in form of software subsystems that have been allowed to implement their application in distance training. As result of solving the task, quality of student's training will be increased that will lead to increasing the quality of Ukrainian specialist's training with computer-based training system in general and for distance training in particular.

Keywords: automated training system, adaptive hypermedia, distance education, computer-based training, coloured Petri net, finite Markov chain, connected oriented graph, student model, user profile.

Размещено на Allbest.ru

...