Методы сбора информации для адаптивной обучающей системы
Разработка метода сбора информации, позволяющего собирать информацию о когнитивных и компетентностных характеристиках обучаемого в короткие сроки. Алгоритм построения и корректировки обучения. Методы сбора информации с помощью комплексных тестов.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | дипломная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 10.07.2017 |
Размер файла | 2,7 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
СОДЕРЖАНИЕ
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР
- 1.1 Адаптивные системы обучения
- 1.2 Анализ моделей обучаемого
- 1.3 Анализ методов сбора информации
- Выводы по главе
- 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ В АДОС
- 2.1 Комплексные тесты
- 2.2 Алгоритм сбора информации об обучаемом
- 2.3 Алгоритм построения траектории обучения
- Выводы к главе
- 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА И АЛГОРИТМОВ В АДОС
- 3.3 Разработка структуры системы
- 3.2 Реализация базы данных для адаптивной обучающей системы
- 3.3 Разработка интерфейса
- 3.4 Реализация модулей
- 3.3.1 Реализация приложения администратора и преподавателя
- 3.3.2 Реализация приложения обучаемого
- 3.5 Тестирование
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- ПРИЛОЖЕНИЕ 1
- ПРИЛОЖЕНИЕ 2
- ПРИЛОЖЕНИЕ 3
ВВЕДЕНИЕ
Образование играет важную роль в жизни каждого человека. В современном обществе образование можно рассматривать как «социальный лифт», который позволяет выдающемуся и целеустремленному человеку подняться из самых низов и добиться высокого социального статуса.
В высшие учебные заведения студенты приходят с разным уровнем знаний и умений, в связи с этим нецелесообразно вести для всех студентов обучение по признанному единому плану. Современные образовательные стандарты предполагают переход от групповой подготовки к индивидуальным программам, с возможностью выбора обучающимся предпочтительных дисциплин для изучения. Индивидуализация обучения позволяет повысить эффективность обучения. В краткие сроки обучаемый может получить нужные ему знания.
Современные образовательные стандарты предполагают переход от групповой подготовки к индивидуальным программам, с возможностью выбора обучающимся предпочтительных дисциплин для изучения.
Перспективным направлением изменения в компьютерных средства обучения является разработка и эксплуатация адаптивных обучающих систем. Эти системы лучше других способны учитывать уровень и сущность прошлой подготовки специалиста, эффективно наблюдать за результатами текущей подготовки. Адаптивное обучение представляет собой технологическую педагогическую систему форм и методов, способствующую эффективному индивидуальному обучению. Такая система позволяет адаптировать процесс обучения под особенности каждого конкретного обучаемого, тренировать и контролировать его знания и по результатам деятельности студента корректировать индивидуальный путь обучения.
Для составления индивидуальной траектории обучения нужны данные об обучаемом, коммуникативная, когнитивная и компетентностная информация. Не все методы сбора информации подходят для компьютерных средств обучения. Например, в интервью очередной вопрос контекстно зависит от предыдущего вопроса. Наблюдение можно лишь реализовать в виде отслеживания последовательностей действий пользователя. При этом вряд ли возможно дать какие-либо рекомендации по изменению хода учебного процесса. Кроме того, измерение психологических и компетентностных характеристик обучаемого - задача трудоемкая. И для определения психо-эмоционального состояния перед каждым сеансом обучения потребуется много времени.
Поэтому актуальна задача создания способа сокращения времени и повышения эффективности обучения.
Целью диссертационной работы является снижение временных затрат по получению информации о когнитивных и компетентностных характеристиках обучаемого.
Для достижения поставленной цели, сформулированы и решены следующие задачи:
1) анализ методов и алгоритмов;
2) анализ существующих алгоритмов адаптивного обучения;
3) разработка метода сбора информации, позволяющего собирать информацию в короткие сроки;
4) экспериментальные исследования метода и алгоритмов;
5) реализация предложенного метода и алгоритмов в АдОС.
В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
1) предложен метод сбора информации для адаптивной обучающей системы с помощью комплексных тестов, который в отличие от существующих позволяют одновременно получить информацию и об эмоциональных и когнитивных характеристиках студентов об их учебных достижениях;
2) разработан алгоритм сбора информации для адаптивной обучающей системы, основанный на предложенном методе;
3) разработан алгоритм построения траектории обучения, который учитывает не только компетентностные характеристики, но и когнитивные с помощью комплексных тестов, в отличие от существующих алгоритмов.
Предметом исследования являются методы построения АдОС и моделей обучаемого. Объектом исследования являются методы сбора информации об обучаемом.
Практическая ценность полученных результатов заключается в возможности применения построения моделей алгоритмов в АдОС, что позволит повысить эффективность обучения.
По теме диссертации опубликованы 11 печатных работ, 4 - на всероссийских и региональных научно-технических конференциях, 7 - на международных научно-технических конференциях.
В первой главе приведен анализ предметной области. Проведен анализ методов сбора информации, модели обучаемого. А также выделены проблемы существующих методов сбора информации, которые можно применять в адаптивной обучающей системе. Во второй главе приводится описание разрабатываемого комплексного метода сбора информации, алгоритмов для адаптивной обучающей системы. В третьей главе представлена реализация метода и алгоритмов в адаптивной обучающей системе.
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР
1.1 Адаптивные системы обучения
Активное введение информационных технологий во все области человеческой деятельности предопределяет нужность применения современных форм подготовки высокопрофессиональных квалифицированных кадров в сфере высшего профессионального образования.
На сегодняшний день в обучении используется немало методов, форм и средств осуществления учебного процесса. Все же основным остается традиционная система, в котором преподаватель выступает в качестве информатора и контролера учащихся. В современных условиях изменений на рынке труда, информатизации и роста темпа развития общества одним из ключевых требований к выпускникам становится наличие у них способности адаптироваться к меняющимся в стране и мире условиям. Данные условия привели к быстрому старению традиционной системы обучения. В 1992 г. в принятом законе ЗФ «Об образовании» уже говорится об адаптивной системе образования, которую необходимо формировать в отечественном образовательном пространстве. Ведется активный поиск способов и средств организации адаптивного обучения в научных исследованиях и прикладных педагогических разработках конца XX - начала XXI в.
Ключевые положения адаптивного управления учебно-познавательной деятельностью обучающихся и различные модели адаптивной образовательной системы были описаны в массовых учебных и методических изданиях (работы А.С. Границкой, Н.П. Капустина,дТ.И. Шамовой, Т.М. Давыденко, Е.Я. Ямбурга и др.). Центральное место в понимании сущности адаптивного обучение занимает термин «адаптация. Изначально этот термин был взят педагогикой из биологических наук, где он означал приспособление функций и строений организма, его клеток и органов к внешним условиям среды [1].
Многие исследователи изучали опросы об адаптивной системе обучения, а также в своих исследованиях давали объяснения терминам, например, «социальная адаптация». Все ученые дают объяснение данному термину по-разному. В.С. Олейников считает, что социальная адаптация представляет собой процесс овладения опытом в общественной жизни. По мнению Д.А. Андреева социальная адаптация представляет собой наилучшее целенаправленное жизнедеятельность личности. Б. Рубин и Ю. Колесников считают целесообразным рассматривать социальную адаптацию как «вхождение» личности в совокупность форм общественной деятельности и социальных ролей. М.И. Скубий видит в социальной адаптации детерминированный политическим и социально-экономическим строем процесс взаимодействия субъекта с общественной средой, где изменяются объективные и субъективные описания обеих сторон, и этим обеспечивается их более эффективное функционирование [1].
По В.В.Богореву, ключевыми достоинствами адаптивной системы, в сравнении с традиционной, являются то, что обучаемые сами определяют процесс обучения. Можно организовать гибкий темп и режим работы обучения. При всем обучение не только управляется, но также подвергается изменению. Создаются специальные учебные материалы для самостоятельной работы [2].
В адаптивной системе обучения меняются роли обучаемого и учителя. Организатором обучения является учитель, а вот ответственность о полученном результатам учитель несет не только учитель, но и обучаемый. Субъектом обучения является ученик, а не пассивным получателем информации (т.е. объектом). Главное место в АдОС занимает ученик с его индивидуальными характеристиками: психологическим состоянием, спецификой организации мыслительного процесса, уровнем активности и самостоятельности в практической и познавательной деятельности, также работоспособностью и т.д. Результатом данной системы становится качественное изменение его индивидуальных особенностей. В условиях самостоятельного обучения обучаемый способствует развитию личностных качеств, повышению уровня знаний, духовному состоянию, т.е. саморазвитие. Таким образом, адаптивная система обучения позволяет улучшить компетенции личности. [3]
По определению Н.П. Капустина, адаптивной (от позднелатинского adaptatio - приспособление) называется образовательная система, которая помогает каждому ученику добиться оптимального уровня интеллектуального развития в соответствии с его способностями. Обладая такими свойствами, как гибкость, открытость, адаптивная система способна вывести обучаемого на более высокий уровень развития, приспосабливая (адаптируя) его к своим требованиям. Адаптивность - это способность системы приспосабливаться к действиям пользователя, т.е. система корректирует свои параметры и структуру в зависимости от работы пользователя. В соответствии с классификацией, предложенной П.Л. Брусиловским, технологии адаптации делятся на две категории: во-первых, это адаптивное планирование обучения, во-вторых, - адаптивное представление информации и адаптивная навигация.
В числе различных проблем, которые решаются при построении адаптивных обучающих систем (АдОС), технологии обработки курсирующей в АдОС информации можно выделить следующие потоки информации:
- информация об обучаемом, фактически составляющая модель обучаемого;
- информация об образовательном контенте, имеющемся в АдОС;
- информация о пройденных студентом темах.
Наибольшим преобразованиям подвергается первый поток. Эта информация используется для построения траектории обучения, адаптированной к конкретному ученику. При построении АдОС технологии сбора, переработки и использования этой информации должны быть продуманы особенно тщательно.
На сегодня существует достаточно много КСО. Для качественного использования современных средств обучения и коммуникаций педагогу необходимо использовать то многообразие программного обеспечения (ПО), которое может повысить качество образовательного процесса.
Для ориентации в многообразии КСО и для грамотного применения последних необходимо рассмотреть подходы к классификации КСО.
Классификацию КСО можно проводить по разным основаниям:
- по языковым средствам;
- по типу ЭВМ;
- по механизму программирования и по типу предметной области знаний;
- по функционально-методическим возможностям;
- другим основаниям.
Более полная классификация КСО предложена А.И. Башмаковым, представлена на рисунке 1.1 [5].
Рисунок 1.1 - Классификация компьютерных средств обучения
Также КСО включают адаптивные обучающие системы.
В рамках магистерской диссертации были рассмотрены следующие адаптивные обучающие системы.
Система Knewton
Адаптивное обучение сильно изменилось с тех пор, как почти шесть лет назад появился Knewton. Knewton стал частью этой революции. Сегодня на рынке предлагается множество программ с удивительным интерфейсом, материалом и педагогической методикой, но от них мало толку, если они не умеют подстраиваться под ученика.
Каждое стороннее приложение, с которым мы работаем, может упражняться в тонком искусстве педагогики или создания контента, а весь тяжкий труд по персонализации данных переложить на плечи роботов Knewton. Платформа состоит из трех основных частей:
Система сбора данных:
собирает и обрабатывает огромные объемы информации о знаниях студента.
Адаптивная онтология: отображает связи между отдельными понятиями и генерирует нужные системы, цели и алгоритмы взаимодействия студентов
Расчетный блок: обрабатывает данные в реальном времени и параллельно анализирует для дальнейшего использования.
Системы вывода:
увеличивает набор данных и делает на их основе выводы.
Психометрический блок: оценивает знания и умения студента, подстраивает параметры контента. С каждым новым уровнем информация о студенте становится в разы точней.
Блок стратегии обучения: оценивает чувствительность студентов к изменениям в преподавании, темпе, оценивании и др.
Блок обратной связи: объединяет все эти данные и передает в систему сбора данных.
Система персонализации:
использует мощь данных всей системы, чтобы найти оптимальную стратегию для каждого студента на каждом уровне.
Блок рекомендаций: сообщает следующие шаги, корректирует цели, оценивает сильные и слабые стороны студента, степень вовлечения и т.д.
Блок аналитических прогнозов: предсказывает скорость и вероятность достижения целей (например, вероятность того, что студент пройдет текст на 70%), ожидаемую оценку, уровень знаний и др.
Единая история обучения: личная статистика студента, учитывающая успехи в разных приложениях и предметных областях.
Школы привыкли подготавливать всё сами: учителей, материалы, обеды в столовой, технологии. Заводам тоже было проще производить всё на своих станках. Но, наконец, люди поняли, что если выстроить экосистему, где каждый будет делать свое дело, получится гораздо дешевле и качественней. Школы всё чаще обращаются к аутсорсингу, покупая контент, ланчи и курсы повышения квалификации. Так они могут сосредоточиться на том, что они умеют делать лучше всего -- учить, воспитывать и развивать сообщества [5].
Адаптивная обучающая система - Mathgarden
Mathgarden предназначен для улучшения математических способностей. Mathgarden -это игровая онлайн-среда для учащихся для занятий по математике на своем уровне. Он доступен для семей, школ и других образовательных учреждений. Mathgarden содержит широкий спектр упражнений, что делает его пригодным для детей начальной школы в возрасте от четырех до средней школы, студентов и даже взрослых.
Базовая программа по Mathgarden предоставляет детальную информацию о производительности своих пользователей: - индивидуальное и групповое исполнение, отслеживание улучшений производительности с течением времени - понимание сильных, слабые места и типичные ошибки.
Mathgarden использует инновационные адаптивные системы, разработанные в университете Амстердама. Эта система автоматически регулирует сложность математических упражнений способность на уровне пользователя. Все пользователи, новички и Опытные пользователи, всегда получают предметы, соответствующие их уровню знаний. Это гарантирует, что Mathgarden является мотивирующим для пользователей всех уровней подготовки [6].
В данной системе смогла зарегистрироваться (рисунок 1.2). Затем открылась форма на которой отображаются разделы для тестирования (рисунок 1.3). Заходим в раздел “division” , отвечаем на вопросы (рисунок 1.4), после этого заходим зановона главную страницу и видим, что цветом начинает расти (рисунок 1.5).
Рисунок 1.2 - Страница регистрации
Рисунок 1.3 - Главная форма
Рисунок 1.4 - Форма тестирования
Рисунок 1.5 - Главная страница с результатами тестирования
Преподаватель при работе с учеником довольно часто учитывает индивидуальные особенности, в том числе, психологическое состояние, знания по дисциплине, интеллект, внимание обучаемого в данный момент. В большинстве КСО индивидуальные особенности не учитываются. В АдОС знания и психологические особенности учитываются с помощью модели обучаемого.
1.2 Анализ моделей обучаемого
Выделим основные черты, присущие обучаемому: индивидуальность в усвоения знаний, «нетерпимость» к управлению проявляется в том случае, когда цель управления не согласованна с собственными целями обучаемого, не стационарность.
Указанные особенности обучаемого указывает о желательность создания модели обучаемого.
Информацию, включаемую в модель обучаемого при построении адаптивной обучающей системы, можно разделить на три группы: коммуникативная, когнитивная, компетентностная. Коммуникативная - это данные, необходимые для однозначной идентификации студента, обеспечивающие общение с ним: имя, домашний адрес, адрес электронной почты, логин, пароль, язык общения и т.д. Когнитивная - данные, составляющие психолого-когнитивный портрет обучаемого: уровень развития общих и логических способностей, особенности памяти, параметры внимания, работоспособность и т.п. Компетентностная - информация о профессиональных компетенциях, исходных и приобретенных в ходе обучения, позволяющая судить об успешности образовательного процесса и, в случае необходимости, обеспечивающая возможность его корректировки.
Коммуникативную информацию получают обычно путем анкетирования респондента при регистрации. Психо-эмоциональное состояние обучаемого определяется посредством тестирования (тесты Стэнфорда-Бине, Айзенка, Уэшслера для оценки интеллекта; корректурная проба Бурдона, счет по Крепелину, таблицы Шульте, тест Торндайка для исследования внимания; тест М.Войнаровского для оценки способности к логическому мышлению и т.д.) и анкетирования (отражает самооценку обучаемого). Для выявления уровня знаний обучаемого используют чаще всего предметные тесты.
Если коммуникативную информацию можно считать постоянной, то психо-эмоциональное состояние обучаемого может значительно меняться в период обучения, поэтому желательно определять его перед каждым сеансом работы с АдОС. Компетентностные характеристики более стабильны, но также должны контролироваться достаточно часто, чтобы отследить полученные достижения и при необходимости скорректировать траекторию обучения.
Между тем, измерение психологических и компетентностных характеристик обучаемого - задача трудоемкая. Например, тесты Айзенка среднего размера (40 заданий) должны выполняться 30 минут. Чуть меньше времени необходимо для измерения логических способностей. А если еще оценить внимание, память и т.п. и провести предметные тесты, то на изучение предлагаемого контента времени не останется.
Знания о том, каков обучаемый есть, устанавливаются путем анализа его поведения в процессе обучения, и их называют поведенческой моделью обучаемого. Она изменяется вместе с изменением самого обучаемого, поэтому ее также называют динамической или текущей моделью. Механизмом построения этой модели является диагностика. Текущая модель обучаемого строится в процессе контроля результатов его учебной деятельности на текущий момент. Знания о том, каким должен быть обучаемый в результате обучения, то есть требования к его конечному состоянию как по отдельным учебным предметам, так и в целом как к специалисту, называют нормативной моделью обучаемого. Нормативную модель обучаемого по отношению к специалисту принято называть моделью специалиста. Конечной целью обучения является достижение такого положения, когда текущая модель обучаемого при выпуске совпадает с его нормативной моделью, или моделью специалиста.
Нет общепринятого понятия «модель обучаемого. Выделяют два основных подхода к построению такой модели.
1. В экспертно-обучающих системах под моделью пользователя понимают набор характеристик (параметров) и совокупность правил, которые на основании значений этих характеристик управляют процессом общения системы с пользователем [7].
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.
Если понимать модель обучаемого как набор параметров, то это узкое представление. Необходимо обязательно учитывать методы, которые работают с данным набором характеристик. В связи с этим, модель обучаемого можно определить как совокупность набора характеристик обучаемого и методов (правил) обработки этого набора.
Результаты изучения отдельных тем могут быть представлены как совокупность результатов контроля знаний по данной теме (если он предусмотрен) и набор значений параметров, которые могут быть измерены во время работы с обучаемым (количество обращений к вершине (теме), время работы с материалом, среднее время ответа на вопросы и т. д.).
Рассмотрим некоторые существующие методы построения модели обучаемого.
Одним из простых методов реализации модели обучаемого является оверлейная модель. Идея метода такова: знания обучаемого и знания системы имеют аналогичную структуру, при этом знания обучаемого являются подмножеством знаний системы, для каждой теме предметной области добавляется числовой атрибут, показывающий степень понимания обучаемым материала по этой теме и значение этого атрибута определятся в ходе опроса обучаемого.
Более сложный метод предложен для разностной модели. Процесс основан на анализе. Система анализирует ответы обучаемого и сравнивает их с теми знаниями, которые заложены в системе и которыми пользуется эксперт при решении подобных задач.
Полученные различия ложатся в основу модели обучаемого. Эта модель позволяет учитывать не только отсутствие знаний у обучаемого, но и неправильное их использование.
В основе построения пертурбационной модели лежит предположение, что знания пользователя и знания системы могут частично не совпадать. В этом случае важной предпосылкой построения такой модели является идентификация причин расхождения, т. к. без определения расхождений модель пользователя будет слишком неопределенной. Выделяют следующие причины расхождений: недостаток знаний, наличие ошибочных знаний, неправильное применение знаний, ошибка, порожденная невнимательностью, умышленно допущенная ошибка (дается первый попавшийся ответ) [8].
Последняя причина легко обнаружится, если задать несколько простых вопросов. Выявление других причин можно осуществить путем повторного опроса обучаемого (т.н. уточнение). Как видно, все эти методы предполагают наличие не только некоторых количественных параметров (описательной части), но и наличие способов (правил) определения степени соответствия знаний системы и знаний обучаемого, т. е. процедурной части.
В работе «Интеллектуальный агент обучаемого для системы дистанционного обучения» описана модель обучаемого, которая учитывает 3 составляющие информации для построении АдОС [9]. Модель обучаемого представлена 3 компонентами: коммуникативной, психолого-когнитивной, компетентностной (рисунок 1.6). Коммуникативную информацию получают путем анкетирования при регистрации. Психоэмоциональное состояние обучаемого определяется посредством тестирования и анкетирования. Уровень знаний обучаемого определяется с помощью предметных тестов.
Рисунок 1.6 - Модель обучаемого
Для получения необходимых для модели обучаемого данных используют различные методы сбора информации.
1.3 Анализ методов сбора информации
Управление эдукационными процессами требует надежной исходной информации относительно их протекания. Если информация ненадежная или несвоевременная, то от ее использования нужно отказаться: в данном случае управление невозможно. Вот почему главное внимание следует уделить методам сбора информации. Несмотря на сложность педагогических явлений и процессов, необходимо использовать только объективные методы сбора информации.
Для сбора информации применяются как традиционные, так и новые методы.
Традиционные методы появились достаточно давно, от исследователей, стоявших у истоков педагогической науки. До сих пор используются методы, которыми пользовались Платон и Квинтилиан, Коменский и Песталоцци. К традиционным методам относятся наблюдение, изучение опыта, изучение продуктов ученического творчества, беседы.
Одним из наиболее доступных методов сбора информации является наблюдение. Научное наблюдение существенно отличается от обыденного по следующим принципам: определение задач, объектов, разрабатка схем наблюдения; обязательная фиксация результатов; обработка полученных данных; сопоставлении результатов с известными [10]. Для повышения эффективности наблюдения оно должно быть длительным, систематическим, разносторонним, объективным и массовым. Наблюдения является доступным и распространенным, но на ряду с его достоинствами есть и недостатки. При использовании наблюдения как метода сбора информации невозможно получить всю достоверную информацию. Поэтому данный метод используются на начальных этапах исследования в сочетании с другим методами. Достоинствами наблюдения являются: независимость хода исследования от объекта наблюдения, от его желания участвовать в этом процессе и способности выражать свои мысли; высокая объективность, так как наблюдению подвергаются только фактически произошедшие события; возможность восприятия неосознанного поведения людей; возможность учета окружающей обстановки.
Под методом анализа документов представляет собой систематическое изучение документов, направленное на получение информации, значимой для целей исследования. Документы одновременно содержат в себе информацию о фактах, событиях и авторскую позицию, оценку этих фактов. Основным цель метода - это получить информацию об изучаемом объекте из документа и зафиксировать ее в виде признаков. Далее определить ее надежность, достоверность, значимость для исследования. Эти задачи, решаемые в процессе анализа документов, одновременно дают представление об этапах его применения.
Под экспериментом представляют метод сбора первичной информации путем активного вмешательства исследователя в определенные процессы с целью установить взаимосвязи между событиями.
В процессе эксперимента происходит активное вмешательство исследователя в процесс возникновения данных, осуществляется проверка причинно-следственных связей между событиями на основе изолированных изменений переменных, т. е. изменению подвергается только одна независимая переменная, состояние остальных переменных фиксируется. Эксперимент имеет ряд достоинств и недостатков.
Достоинства: высокая объективность, возможность изучения причинно-следственных связей между объектами, контроль над окружающей обстановкой. Недостатки: влияние посторонних факторов, большие затраты временных ресурсов и средств, сложность отнесения влияния на зависимую переменную на счет конкретной независимой переменной.
Опрос представляет собой ответно-вопросную ситуацию. При использовании данного метода для сбора информации об изучаемом объекте происходит общение интервьюера с респондентом. Ответы на вопросы респондента регистрируются. Целью опроса является получение информации о фактах и событиях, получение информации о состоянии мнения. В основном, опрос применяется при изучении сферы сознания людей. Также опрос применяют для изучения таких явлений и процессов, которые практически недоступны наблюдателю. Объектом исследования выступают: социальная общность, группа, коллектив или индивид. Если группа, коллектив или индивид выступают как данность, которую социолог может отобрать для изучения, то социальная общность формируется самим социологом. Данные опроса в любом случаем выражают только субъективное мнение опрошенных. Поэтому есть ограничения в использовании данного метода сбора информации. При подготовке выводов, полученных в ходе опроса, необходимо сопоставление с данными, которые получены при использовании других методов сбора. Другие методы сбора информации должны характеризовать объективное состояние изучаемых объектов. Необходим учет смещений, связанных с особенностями отражения социальной жизни в сознании индивидов, социальных групп, выступающих в качестве респондентов. Выделяют две разновидности опроса: анкетный опрос и интервью. Отдельно от этих методов стоит выделить метод экспертного опроса. Основание выделения этого вида -- качество респондентов.
Существует несколько видов анкетирования. Анкетирование классифицируют по разным признакам. Например, по числу опрашиваемых - групповое и индивидуальное анкетирование. Анкетирование в зависимости от ситуации - по месту работы, в целевой аудитории или на улице. Различаются и способы доставки анкет. Их можно разделить на раздаточное, почтовое. При раздаточном (курьерском) анкетировании у одного анкетера есть возможность опросить много человек путем раздачи анкет в аудитории. При почтовом анкетировании анкета доставляется по почте респонденту. Основным инструментом анкетировании является анкета. Качество анкеты во многом определяет надежность, достоверность результатов исследования. Социологическая анкета -- это объединенная единым исследовательским замыслом система вопросов, направленных на выявление характеристик объекта и предмета анализа. Существуют определенные правила и принципы конструирования анкеты. В анкете могут использоваться разные типы вопросов, выполняющих различную функцию. Вопросы в анкете размещаются блоками, в каждом блоке может содержаться своя тема со своими признаками.
Под тестом понимается кратковременное испытание. Тест позволяет изменить уровень развития или степень выраженности некоторых психических свойств (черты, характеристики), а также совокупности психических свойств личности или же психических состояний групп и коллективов. Социометрические тесты нашли свое применение в социологии. Такие тесты направлены на количественное измерение и анализ структуры межличностных отношений путем фиксации предпочтений в ситуциях выбора. Основное назначение социометрического теста -- диагностика эмоциональных связей, т. е. взаимных симпатий и антипатий между членами группы. Основными функциями социометрии являются:
- возможность измерить степень сплоченности-разобщенности группы;
- выявить соотносительный авторитет членов группы по признаку симпатии-антипатии, где на крайних полюсах оказываются неформальный лидер группы и отвергнутый;
- проявить внутригрупповые подсистемы (сплоченные образования со своими неформальными лидерами).
В социометрическом тесте единицей анализа и измерения является выбор - установка индивида относительно взаимодействия с членами своей группы в определенной ситуации[10].
Для реализации адаптации и построения индивидуальной траектории обучения необходима постоянно обновляемая информация о возможностях и предпочтениях студента, его затруднениях и достижениях. Существует достаточно много методов сбора информации. К ним относятся: наблюдение, анкетирование, опрос, тестирование, эксперимент и многие другие. У каждого из методов есть свои достоинства и недостатки. Например, достоинствами эксперимента является объективный характер, возможность установления причинно-следственной связи между факторами, но также есть трудности с организацией контроля над всеми факторами в естественных условиях и высокие издержки. Достоинством наблюдения является простота и исключение искажений, вызываемых контактами объектов с исследователем. Но наблюдение не позволяет однозначно определить внутренние мотивы поведения субъектов и его результаты могут быть неправильно интерпретированы наблюдателями.
Не все методы сбора информации можно применить в АдОС. Например, в интервью очередной вопрос контекстно зависит от предыдущего вопроса. Наблюдение можно лишь реализовать в виде отслеживания последовательностей действий пользователя. При этом вряд ли возможно дать какие-либо рекомендации по изменению хода учебного процесса.
В адаптивных обучающих системах для получения коммуникативной информации используют анкетирование. Данная информация необходима для однозначной идентификации студента и обеспечивающей общение с ним: имя, домашний адрес и т.д. Этим способом можно также определить психологическое и эмоциональное состояние обучаемого.
Для получения информации о компетентностных характеристиках можно использовать тестирование, опрос, эксперимент. Тестирование, как метод сбора информации, обычно применяется для получения информации о компетентностных и когнитивных характеристиках обучаемого. Эти характеристики используются для построения индивидуальной траектории обучения студента и её корректировки в случае необходимости. В АдОС эксперимент можно применить, например, для определения предпочтений студента к форме представления учебных материалов, методических инструкций (текстовая, видео, аудио и т.п.). При помощи эксперимента в контролируемых и (или) управляемых условиях исследуются явления действительности. Он позволяет быстро вскрывать закономерности, находить оптимальные режимы функционирования объекта, но его труднее осуществить.
Психо-эмоциональное состояние обучаемого определяется посредством тестирования (тесты Стэнфорда-Бине, Айзенка, Уэшслера для оценки интеллекта; корректурная проба Бурдона, счет по Крепелину, таблицы Шульте, тест Торндайка для исследования внимания; тест М.Войнаровского для оценки способности к логическому мышлению и т.д.).
К сожалению, длительность определения характеристик личности с помощью психологических тестов сравнительно велика, что не позволяет применять их и их результаты перед каждым сеансом обучения. Целью данной работы является сократить время на обучение и при этом учесть психолого-когнитивные характеристики.
Выводы по главе
1. В результате анализа предметной области можно сделать вывод, что адаптивные системы являются актуальными для процесса обучения и позволяют индивидуализировать процесс обучения, основанный на информационно-телекоммуникационных технологиях. По причине сложности реализации в настоящее время создано сравнительно мало продуктов, отвечающих требованиям адаптивности
2. Учет индивидуальных особенностей в АдОС осуществляется с помощью модели обучаемого. Проанализированы существующие компьютерные обучающие системы и реализованные в них модели обучаемого. Данные средства по разному решают проблему адаптации к обучаемому, имеют весьма слабые средства для реализации адаптивности к когнитивным особенностям индивидуума. В большинстве моделей учитываются только учебные достижения.
3. Одной из проблем реализации адаптивности является выбор методов сбора информации о когнитивных и компетентностных характеристиках обучаемого, которые подходят для компьютерных систем. Существующие способы требуют значительных затрат времени. Таким образом, появляется необходимость по повышению их эффективности.
2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ В АДОС
2.1 Комплексные тесты
Для сбора компетентностной и когнитивной информации об обучаемом, автором предлагается использовать комплексные тесты.
Комплексным будем называть тест, который позволяет совместить измерение уровня знаний с определением когнитивных характеристик. Эта информация необходима для построения индивидуальной траектории обучения, учитывающей возможности и пожелания обучаемого.
Автором были подготовлены комплексные тесты по дисциплинам «Информационные технологии», «Компьютерная практика», «Метрология, стандартизация и сертификация» и «Оборудование автоматизированных производств».
Разработанные по дисциплине «Метрология, стандартизация и сертификация» тесты позволяют кроме уровня знаний также измерить интеллект и внимание студентов. Объем тестов варьировался и охватывал от одной до шести (итоговый тест) тем. В итоговый тест (в последующем будем называть его комбинированным) вошло 28 заданий по метрологии, составленных по типу и структуре тестов Айзенка, 6 заданий по метрологии, 6 заданий Айзенка и задание на определение внимания, включающее 6 предложений (одно предложение по каждой теме), в которых студенты должны найти ошибки грамматические (типа пропущенных букв, слов) и ошибки, делающие приведенные выражения неверными с точки зрения метрологии. Примеры тестовых заданий приведены на рисунке 2.1 - 2.4.
Рисунок 2.1 - Пример тестовых заданий 1
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рисунок 2.2 - Пример тестовых заданий 2
Рисунок 2.3 - Пример тестовых заданий 3
Рисунок 2.4 - Пример тестовых заданий 4
В качестве испытуемых в эксперименте приняли участие 34 студента третьего курса дневного отделения электроэнергетического факультета Вологодского Государственного технического университета, изучавшие дисциплину «Метрология, стандартизация и сертификация» в первом семестре 2012/13 учебного года. На рисунке 2.5 представлены результаты тестов по метрологии, а на рисунке 2.6 - результаты тестов интеллекта, усредненные по интервалам вариационного ряда и выраженные в процентах к максимально возможному значению.
Рисунок 2.5 - Результаты тестов по метрологии, усредненные по интервалам вариационного ряда
Рисунок 2.6 - Усредненные по интервалам вариационного ряда результаты тестов интеллекта
Графики показывают, что в обоих случаях присутствует значительная корреляция (в первом случае коэффициент корреляции 0,83, во втором - 0,55) между результатами специализированного и комбинированного тестов.
Коэффициент корреляции между результатами контроля знаний студентов группы ЭМ-31 по метрологии посредством экзамена и комплексного теста оказался еще выше Он составил 0,94. Корреляция между тестами на внимание ниже. Предположительная причина этого в неудачном расположении их на бланке (в конце): не все успели уделить этим тестам достаточно внимания. Коэффициент корреляции между результатами контроля знаний студентов по метрологии посредством экзамена и комплексного теста по разным группам составил от 0,83 до 0,94, корреляция со специализированными тестами на внимание, интеллект ниже (0,4- 0,7).
В разрабатываемой АдОС будет использоваться комплексный тест для определения характеристик обучаемого. Комплексным будем называть тест, который позволяет совместить измерение уровня знаний с определением когнитивных характеристик. Идея комплексного теста возникла в связи с невозможностью определения психологических характеристик перед началом каждого учебного сеанса (так как это достаточно длительная процедура) и, следовательно, невозможностью корректировки траектории обучения с учетом психо-эмоционального состояния обучающегося.
В условиях адаптивного обучения применение комплексных тестов позволит сократить время на определение когнитивных характеристик студента. Также комплексные задания можно применять в качестве учебно-тренировочных задач, для активизации умственной деятельности студентов, акцентирования их внимания на важных элементах учебного материала и т.п. Данный тип тестов вносит элемент разнообразия в контроль знаний по изучаемой дисциплине, активизируют внимание.
После того как тест будет закончен, модуль проанализирует все ответы студента.
2.2 Алгоритм сбора информации об обучаемом
Автором предложен алгоритм для сбора информации об обучаемом. В данном алгоритме собирается информация о многом.
Алгоритм сбора первичной информации об обучаемом следующий. При первом входе в АдОС -- регистрация и анкетирование. Прохождение психологических тестов. Студент может проигнорировать этот шаг (например, из-за недостатка времени), но в этом случае при составлении индивидуальной траектории поправка на психо-эмоциональное состояние обучаемого сделана не будет. АдОС позволяет выполнить эти тесты и позже. После выбора дисциплины - входной тест. Его задача - определить готовность студента к изучению данного предмета. В зависимости от объёма исходных знаний (в первую очередь) назначается уровень сложности предлагаемых учебных материалов. Если в качестве входного используется комплексный тест, то появляется и учитывается информация и о когнитивных особенностях обучаемого[11], [12].
При последующих входах обучаемого в АдОС работает алгоритм сбора текущей информации. Изучение каждого учебного модуля завершается комплексным контрольным тестом. По его итогам возможно изменение уровня сложности учебных материалов в сторону понижения (автоматически) или повышения (по желанию студента). Во втором случае может возникнуть необходимость повторного прохождения темы на более высоком уровне сложности. В итоговом тесте по дисциплине комплексные задания не используются [13], [14], [15].
На рисунке 2.7 представлен алгоритм сбора информации адаптивной обучающей системе.
Рисунок 2.7 - Алгоритм сбора информации
2.3 Алгоритм построения траектории обучения
Нетривиальной является сама задача формирования комплексного теста и оценивания результатов тестирования студентов посредством этого теста. Исходными данными для создания комплексного теста являются количество и названия охватываемых тем N (междисциплинарные тесты здесь не рассматриваются), количество заданий по каждой теме Кi, количество (или процент) заданий для определения уровня внимания Квi, интеллекта Киi и других психологических характеристик. На выходе получаем файлы с тестом и правильными ответами (например, для бланкового тестирования), а также информационные параметры теста, такие как количество заданий, максимально возможное количество баллов по каждой характеристике [16].
Для построения траектории обучаемого, автором предлагается использовать следующий алгоритм. При входе обучаемого в систему идет проверка на прохождение входного теста. Если обучаемый не проходил входной тест, то проходит его и получает тест с базовой траекторией. Прохождение психологических тестов. Студент может проигнорировать этот шаг (например, из-за недостатка времени), но в этом случае при составлении индивидуальной траектории поправка на психо-эмоциональное состояние обучаемого сделана не будет. Далее идет процесс формирования траектории обучения. Обучаемый сначала изучает материал по дисциплине в зависимости от уровня сложности, затем об окончании изучения проходит комплексный тест. Если результаты по прохождению комплексного теста ниже или выше, то происходит корректировка траектории обучения. На рисунке 2.8 представлен данный алгоритм.
Рисунок 2.8 - Алгоритм построения траектории обучаемого
2.4 Выводы к главе
1. Предложен метод сбора информации для адаптивной обучающей системы с помощью комплексных тестов, которые в отличие от существующих позволяют одновременно получить информацию и об эмоциональных и когнитивных характеристиках студентов об их учебных достижениях. Метод апробирован на студенческой аудитории и показал, что комплексные тесты дают хорошую корреляцию[17].
2. Предложен алгоритм сбора информации об обучаемом для адаптивной обучающей системы, который в отличие от существующих, позволяет использовать комплексные тесты и в процессе обучения с помощью комплексных тестов учитывать психологическую составляющую (по желанию обучаемого).
3. Предложен алгоритм построения и корректировки траектории обучения, который в отличие от существующих использует комплексные тесты.
3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА И АЛГОРИТМОВ В АДОС
Структурно АдОС состоит из двух приложений (студента и преподавателя) и базы данных. Преподаватель может вводить и редактировать учебные и контрольно-измерительные материалы. Приложение студента обращается к базе данных практически при любых действиях пользователя от регистрации до итогового тестирования и вывода информации о результатах обучения.
2.5 Разработка структуры системы
Проанализировав требования к системе, ее функции, а также роли пользователей предложена следующая структура системы (рисунок 3.1) [18]:
? Модуль аутентификации и авторизации;
? Модуль обучения;
? Модуль обработки результатов тестирования и корректировка траектории обучения;
? Модуль определения психолого-когнитивнаых характеристик;
? Модуль создания тестовых заданий:
? Модуль задания базовой траектории.
Рисунок 3.1 - Общая структурная схема
Модуль создания контента позволяет создать и редактировать учебный материал , при этом задавать учебному материалу различный уровень сложности. данный модуль предназначен для преподавателя [18].
Модуль задания базовой траектории позволяет создать траектории обучения с различными интервалами, а также в данном модуле преподаватель способен задать базовую траекторию обучения , которая будет использоваться для входного теста в приложении обучаемого. Данный модуль предназначен для приложения преподавателя.
Модуль создания тестовых заданий позволяет создавать и редактировать дисциплины и темы, создавать общие и вопросы по темам, создавать комплексные вопросы по темам с различным уровнем сложности , создавать. Данный модуль создан для работы преподавателя.
Внесенные изменения сохраняются в базу данных с помощью навигационных кнопок интерфейса программы, таким образом, выходными данными модуля являются созданные либо отредактированные данные содержимого программы.
Модуль обработки результатов тестирования и корректировка траектории обучения основан на оверлейной модели обучаемого. Данная модель проста в реализации. Она строится в предположении, что знания обучаемого и знания системы имеют аналогичную структуру, при этом знания обучаемого являются подмножеством знаний системы.
Планируется создать динамическую модель индивидуума, учитывающую психологические, педагогические и характеристики достижений.
Для определения степени понимания обучаемым материала по теме каждой теме добавляется числовой атрибут. Значение этого атрибута определятся в ходе опроса обучаемого.
Для определения уровня знаний, внимания и психологического состояния в модуле будет использованы комплексные тесты. Данный модуль предлагает обучаемому ответить на ряд вопросов теста.
Применение комплексных тестов в условиях адаптивного обучения позволит сократить время на определение когнитивных характеристик студента. Комплексные задания можно применять также в качестве учебно-тренировочных задач, для активизации умственной деятельности студентов, акцентирования их внимания на важных элементах учебного материала и т.п. Они вносят элемент разнообразия в контроль знаний по изучаемой дисциплине, активизируют внимание.
После того как тест будет закончен, модуль проанализирует все ответы студента.
На основании ответов формируется модель обучаемого: программа анализирует ответы и определяет принадлежность студента к одной из следующих моделей:
? 1 уровень - Удовлетворительные знания
? 2 уровень - Хорошие знания
? 3 уровень - Отличные знания
Входными данными для данного модуля являются ответы обучаемого на предложенные системой тесты - это общая информация об обучаемом, а также информация о его психо-эмоциональном состоянии, прохождение входного теста и определение уровня его знании по данному предмету. Программа адаптивного обучения обрабатывает и анализирует ответы студента по правилам учета параметров обучаемого, в результате чего строится модель обучаемого.
После определения модели обучаемого, на экране отображается учебный материал, соответствующий уровню подготовки и психологическому состоянию студента (если обучаемый прошел психологический тест) - данный функционал обеспечивается модулем обучения. Учебный материал изучаемой темы разбивается предварительно на уровни сложности, данный уровень сложности задает преподаватель через приложение: 1 уровень - самый простой, соответствует первому уровню модели обучаемого (удовлетворительные знания). Таким образом, в тексте данного уровня необходимо отметить основные определения изучаемой темы, привести графические примеры, рисунки, алгоритмы и т д. Второй уровень соответствует хорошим знаниям, для данной модели в тексте материала происходит углубление в суть изучаемого вопроса, например. Приводятся различные классификации. Аналогичным образом составляется материал для 3 уровня модели обучаемого. Данный способ составления материала соответствует АОС с разветвленной моделью обучения, что позволяет формировать индивидуальную траекторию обучения.
Каждый уровень учебного материала хранится в базе данных программы адаптивного обучения.
В результате в модуль адаптивного обучения передается информация об уровне модели, после чего модуль находит и отображает на экран содержимое нужного файла.
Модуль создан для работы обучаемого в программе адаптивного обучения, поэтому также включает в себя выбор курсов и тем.
Таким образом, в зависимости от выбранного курса, темы и модели обучаемого программа адаптивного обучения отображает учебный материал определенного уровня сложности.
Модуль определения психолого-когнитивных характеристик используется для построения модели обучаемого, для определения характеристик обучаемого. Данный модуль используется в приложении обучаемого. У обучаемого есть выбор, проходить или нет тестирование на определение психолого-когнитивных характеристик.
Модуль авторизации и аутентификации предназначен для приложения обучаемого. Обучаемый, если заходит приложение первый раз, то должен сначала зарегистрироваться и получить логин и пароль. В дальнейшем, если данный обучаемый захочет зайти в приложение, то ему достаточно будет только ввести логин и пароль.
3.2 Реализация базы данных для адаптивной обучающей системы
3.2.1 Проектирование базы данных
Целью разработки любой базы данных является хранение и использование информации о какой-либо предметной области. Системы управления реляционными базами данных - это основа информационных систем по всему миру, и особенно в распределенных вычислительных системах типа клиент-сервер. Они позволяют множеству пользователей быстро и одновременно обращаться к данным, создавать их, редактировать и манипулировать ими, не мешая другим пользователям и не оказывая влияния на их действия.
Перспективным направлением развития компьютерных средств обучения являются адаптивные обучающие системы (АдОС). Такие системы позволяют строить учебный процесс с учетом индивидуальных особенностей обучаемого. и способствуют повышению эффективности обучения. Адаптивных обучающих программ сравнительно мало и в большинстве из них реализованы лишь отдельные виды адаптационных механизмов. Это объясняется недостаточной проработанностью многих аспектов построения АдОС, сложностью и трудоемкостью их реализации и подготовки учебных материалов. Одной из проблем является организация базы данных для АдОС, так как в ней помимо обычной информации о студентах, учебных материалах должны храниться и постоянно обновляться данные о психолого-эмоциональном состоянии ученика, об индивидуальной траектории обучения и т.п.
Учебные материалы в АдОС также должны быть хорошо структурированы. Помимо обычной систематизации (дисциплина-тема-урок) учебные материалы имеют несколько уровней сложности, например, низкий, средний и высокий (а лучше, больше). В составе контента должны присутствовать альтернативные и дополнительные учебные единицы (УЕ). Дополнительные учебные единицы, позволяют увеличить знания по определенной теме, расширить кругозор в области данной дисциплины. Они подставляются в траекторию обучения, если успехи студентов значительны. Альтернативные (специализированные) УЕ включают в траекторию при необходимости учета психических и физических особенностей обучаемых. Например, для людей с пониженным уровнем внимания должен быть, предложен материал, акцентирующий внимание на существенных моментах.
...Подобные документы
Технология сбора информации традиционными методами. Правила сбора оффлайновой информации. Технические средства сбора информации. Операции для быстрого восстановления данных в системах хранения. Технологический процесс и процедуры обработки информации.
курсовая работа [304,5 K], добавлен 02.04.2013Способы передачи данных и методы фазирования. Передача алфавитно-цифровой информации. Разработка кодирующего и декодирующего устройства. Расчет среднего времени запаздывания информации. Разработка структурных схем и алгоритмов функционирования СПД.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 21.12.2012Обзор контроллеров и модулей ввода-вывода отечественных и зарубежных фирм. Разработка системы АСТРК-СХК нового поколения. Возможные области применения OPC-серверов в АСУ предприятия. Оценка эффективности разработки системы удаленного сбора информации.
дипломная работа [4,5 M], добавлен 07.09.2013Проектирование схемы сбора информации со ста двадцати восьми датчиков на основе микроконтроллера. Разработка листинга программы для контроллера, обрабатывающей поступающие данные с накоплением их во Flash-памяти с учетом точного времени и текущей даты.
курсовая работа [891,8 K], добавлен 24.12.2012Разработка устройства последовательного сбора и обработки информации с последующим выводом. Выбор элементной базы. Расчет характеристик элементов функциональной схемы. Определение разрядности АЦП и количества бит, передаваемых в информационном кадре.
курсовая работа [160,9 K], добавлен 05.05.2013Особенности управляющих микроконтроллеров. Разработка контроллера для реализации комплекса сбора информации, рассчитанного на фиксирование данных в оперативно-запоминающем устройстве и одновременную передачу её по GSM-каналу в виде SMS-сообщения.
курсовая работа [1019,3 K], добавлен 26.12.2012Архитектура микроконтроллера PIC16F876 фирмы Microchip и построение на его основе микропроцессорной системы логического анализатора. Построение устройств сбора и обработки информации. Кросс-компилятор HI-TECH С for Microchip PIC v7.85. Листинг программы.
контрольная работа [137,4 K], добавлен 24.12.2012Принцип действия устройства сбора информации на базе микроконтроллера МК51: индикация, "рабочий режим" и передача данных персонального компьютера. Алгоритм начального опроса датчиков. Электрическая принципиальная схема устройства, текст программы.
курсовая работа [102,5 K], добавлен 21.10.2012Средства поиска информации в сети Интернет. Основные требования и методика поиска информации. Структура и характеристика поисковых сервисов. Глобальные поисковые машины WWW (World Wide Web). Планирование поиска и сбора информации в сети Интернет.
реферат [32,2 K], добавлен 02.11.2010Разработка программы для сбора и анализа информации об автобусах на парковке. Назначение и область применения. Алгоритм в словесной форме. Состав технических и программных средств. Разработка приложения в среде визуального программирования C++Builder 6.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 06.09.2014Запись результатов измерений в память микроконтроллера. Определение времени измерения и расчет погрешностей системы. Обоснование алгоритма сбора измерительной информации и метода ее обработки. Разработка временных диаграмм, отражающих работу системы.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 18.11.2011Создание системы сбора пространственных и атрибутивных данных как один из важнейших этапов ведения кадастрового учета. Требования к информационной системе, исходная информация по кадастровому учету объектов недвижимости. Необходимые программные средства.
курсовая работа [4,5 M], добавлен 17.07.2013Анализ модели информационно-телекоммуникационной системы предприятия. Виды угроз информационной безопасности. Цели и задачи защиты информации на предприятии. Разработка процедур контроля системы управления защитой информации в корпоративной сети.
дипломная работа [3,6 M], добавлен 30.06.2011Порядок сбора данных с помощью программного обеспечения "ПРОЛОГ". Языки программирования VBA и HTML, их характерные особенности. Web-сервера Apache, принцип работы серверной системы. Реализация сбора данных и разработка сайта с показаниями приборов.
дипломная работа [4,4 M], добавлен 24.09.2014Методы обеспечения целостности информации в системах стационарных и подвижных объектов. Определение оптимальных характеристик корректирующего кода, разработка кодирующего устройства; технические системы сбора телеметрической информации и охраны объектов.
дипломная работа [3,8 M], добавлен 01.07.2011Вычислительная сеть для сбора информации о потреблении электроэнергии от предприятий. Топология сети. Определение потока информации от предприятий и ЦДП. Необходимое оборудование. Сеть на базе оптоволокна, на базе xDSL модемов, на базе радиосвязи.
курсовая работа [268,6 K], добавлен 02.10.2008Сущность метода зонного сжатия буквенной информации. Описание классов, определяющих место хранения символов и алфавита. Реализация асимметричного алгоритма RSA. Логика построения шифра и структура ключевой информации в криптографическом алгоритме ГОСТ.
контрольная работа [3,2 M], добавлен 30.11.2013Аналоговое и цифровое представление информации. Понятие, классификация и характеристика методов сжатия данных: алгоритмы одно- и двухпараметрической адаптации, линейной экстра- и интерполяции. Кодирование информации и вычисление циклического кода.
курсовая работа [157,4 K], добавлен 07.12.2012Описание разработанных программных модулей системы автоматизированного документооборота. Характеристика базы данных, нормативно-справочной, входной и выходной оперативной информации. Организация технологии сбора, передачи, обработки и выдачи информации.
дипломная работа [4,7 M], добавлен 16.02.2013Информатика - наука об информации, технических средствах ее сбора, хранения, обработки, передачи. Носители информации, память. Носители информации вещество и поле. Процесс сообщения. Целенаправленная передача информации. Непрерывное и дискретное знания.
автореферат [667,1 K], добавлен 08.06.2008