Становление и развитие технологий интерактивного компьютерного обучения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Башкирский государственный аграрный университет

Становление и развитие технологий интерактивного компьютерного обучения

Технические науки

№42-3

Яковлева Юлия Николаевна, старший преподаватель

24.03.2016

Аннотация

Рассматриваются вопросы разработки технологий автоматизированного обучения на основе человеко-машинного, с целью повышения качества образовательных услуг.

Компьютерные технологии, технологии обучения, образовательный процесс

Сегодня сложно себе представить образовательный процесс в учебных заведениях любого уровня без применения технологий интерактивного компьютерного обучения [21]. Разработка технологий автоматизированного обучения на основе человеко-машинного диалога исследуются учеными и педагогами практически с момента промышленного производства электронно-вычислительных машин. Базовые принципы автоматизированного обучения впервые были разработаны Б.Ф. Скиннером в работе «Наука об обучении и искусство обучения». В основе его методики лежит повторяющийся процесс, в виде последовательности «ситуация ® реакция ® подкрепление» (рисунок 1), получивший название линейного программированного обучения [6]. Такая модель является разомкнутой, не имеющей обратной связи и управление обучением в ней отсутствует. Учащийся в процессе обучения в любом случае (верно, неверно) получает подкрепление в виде правильного решения, что способствует усвоению учебного материала. Задания, представленные в виде небольших фрагментов учебного материала, рассчитаны на самого «слабого» ученика и процесс обучения протекает в основном безошибочно.

Рисунок 1. Модель линейного программированного обучения

Модифицированная модель линейного программированного обучения С. Пресси предусматривает продвижение вперед, если учащийся правильно выполнил задание. В противном случае реализуется возврат к изучаемому материалу (рисунок 2). обучение программированный автоматизированный

Рисунок 2. Модифицированная модель С. Пресси

Недостатки моделей линейного программированного обучения:

· монотонность и механистичность, не способствующая активизации познавательной деятельности;

· отсутствие целостности и системности в восприятии учебного материала (большое количество мелких ситуационных фрагментов);

· отсутствие адаптации по учебному материалу (все учащиеся, независимости от их способностей, выполняют одну и ту же действия в соответствии с линейной программой обучения).

Дальнейшим развитием программированного обучения является модель разветвленного программированного обучения Н. Краудера. В ней увеличен фрагмент предоставляемой учащемуся учебной информации с 2-3 строк (модель Б.Ф. Скиннера) до примерно половины страницы текста. Типовая ситуация (задание) в модели Н. Краудера включает вопрос с тремя альтернативными вариантами ответов: правильный ответ, неточный ответ, неправильный ответ. В зависимости от варианта ответа учащегося осуществляется переход по различным ветвям обучающей программы. При неточном ответе обучаемому предоставлялась корректирующая информация, при неправильном - давалось разъяснение (помощь), а при правильном ответе он получал положительное подкрепление и переходил к следующему фрагменту учебной информации (рисунок 3).

Рисунок 3. Модель разветвленного программированного обучения Н. Краудера

Модель Н. Краудера допускает изложение одного и того же учебного материала с различной степенью сложности. В этом случае, при создании учебного курса необходимо разработать от двух до четырех вариантов изложения учебного материала с различными уровнями сложности. В зависимости от степени усвоения учебного материала осуществляется перевод учащегося с одного уровня на другой. Степень усвоения учебного материала выявляется на основе выполнения учащимся контрольных заданий или ответов тестовые вопросы. В целом, модель разветвленного программированного обучения позволяет:

· осуществлять индивидуализированное обучение в зависимости от индивидуальных способностей учащихся за счет переходов между фрагментами учебного материала;

· изменять объем и степень сложности учебного материала в зависимости от степени его усвоения учащимися на основе текущего контроля процесса обучения;

· предоставлять учащимся дополнительную информацию, подсказки, разъяснения, справки.

Дальнейшее развитие моделей компьютерного обучения связано с совершенствованием адаптивной компоненты. В модели Л.А. Растригина [5], обучение рассматривается как процесс управления сложной системой, в которой ученик является объектом управления, а учитель - механизмом управления (рисунок 4). Такая модель позволяет реализовать управление обучением в зависимости от текущего состояния системы с учетом индивидуальных параметров объекта управления (ученика).

Рисунок 4. Модель обучения как процесс управления

Следующим этапом развития моделей автоматизированного компьютерного обучения явилось объединение программированного обучения и искусственного интеллекта, что привело к созданию интеллектуальных обучающих систем. Исследования в этой области проводили П.Л. Брусиловский, В.А. Первушин, С.В. Тархов, Л.М. Тархова, Н.С. Минасова, E. Dillenbourg, J. Self, G. McCalla, Е. Wenger, и др. Так, в работе [10] адаптивный процесс управления обучением рассматривается как процесс принятия решений, в котором выбор пути продолжения обучения существенно зависит от предыстории обучения, хранимой в виде модели обучаемого. Причем выбор одного из путей продолжения обучения не определяется до конца обучающей программы, а задается лишь направление движения на очередной шаг [8]. На следующем шаге процесс принятия решения повторяется с учетом новой информации, полученной в системе управления обучением и сохраненной в модели обучаемого.

Интенсивное развитие информационных коммуникационных технологий привело к необходимости создания моделей удаленного компьютерного обучения [15]. Они позволяют учащимся в интерактивном режиме работать с сетевой интеллектуальной обучающей системой в любое время, с любого компьютера без потери важной информации, собранной о нем системой и хранящейся в виде модели обучаемого. Такой подход рассмотрен в многочисленных исследованиях, среди которых можно отметить работы А.М. Бершадского, И.Г. Кревского, Г.С. Курганской, М.И. Нежуриной, K. Warendorf, C. Tan, K. Nakabayashi, S. Ritter, R. Sison, M. Shimura, P. Brusilovsky, S.R. Alpert, C. Elliot, Y. Okazakiи др. В частности, модели дистанционного обучения рассматриваются в работах [7, 18]. Модель дистанционного индивидуального обучения позволяет учащемуся относительно самостоятельно определять график работы в процессе обучения. Для ее реализации может быть использована технология работы как в режиме реального времени (on-line) [9] с обучающе-контролирующей программой (реже с тьютором) [14], так и так и в режиме отложенного доступа (off-line) [2]. Например, в сетевой системе электронного обучения «Гефест» [9] на базе специального программного обеспечения реализована технология управления электронным обучением на основе адаптивной сборки учебного контента в процессе взаимодействия с обучаемым. Технология динамической генерации адаптивного учебного материала в процессе взаимодействия с учащимися реализована на базе текущего контроля усвоения учебного материала. В свою очередь, Контроль уровня усвоения учебного материала (оценка состояния обучаемого) осуществляется на основе выполнения учащимися тестовых заданий.

Примером практической реализации технологии обучения в режиме off-line служит электронное учебное пособие по разделу «Нанесение размеров на чертежах» дисциплины «Инженерная графика» [13]. Оно представляет собой агрегативный автономный электронный учебный модуль [20], включающий в свой состав комплект гипертекстовых электронных учебно-методических материалов, а также программные процедуры управления интерактивным обучением и сборки контента по результатам контроля усвоения материала на основе тестирования. Наличие в учебном материале сложных графических изображений [16, 17] (рисунков) и необходимости изучения отдельных структурных компонентов этих изображений приводит к усложнению процесса управления обучением. В этом случае используются технологии, основанные на применении карты разметки графических образов [3]. Они позволяют реализовать интерактивное управление обучением на основе использования «всплывающих» подсказок, информационных окон и организации переходов по учебному материалу с помощью гиперссылок, связанных с выделенными областями на изображении [4].

Технологии интерактивного компьютерного обучения и оценки учебных достижений находят широкое применение не только в образовательных учреждениях различного уровня. Они с успехом могут быть использованы при повышении квалификации, переподготовке и аттестации персонала в различных отраслях народного хозяйства, а также при реализации бизнес-процессов подбора персонала [11, 12, 22]. При этом могут использоваться специфические методы подготовки учебного и контролирующего материала [1].

Таким образом, рассмотренные существующие подходы к управлению интерактивным компьютерным обучением позволяют реализовать качественную и всестороннюю адаптацию в процессе взаимодействия с учащимися, которая возможна при глубокой структуризации учебного материала, использования карты разметки графических образов и применении в процессе управления обучением модели обучаемого. В настоящее время вопросы адаптивного управления обучением требуют дальнейшего изучения и совершенствования, как с точки зрения решения задач представления учебного материала, так и алгоритмов управления интерактивным взаимодействием учащегося с системой компьютерного обучения и контроля знаний.

Список литературы

1. Минасова Н.С. Организация информационного контента в системе управления персоналом // Современные проблемы науки и образования. 2014. №2. С. 140.

2. Минасова Н.С. Разработка моделей формирования индивидуализированных учебных модулей в системе электронного обучения // Информационные технологии моделирования и управления. 2005. №7 (25). С. 945-950.

3. Минасова Н.С., Тархов С.В., Тархова Л.М. Использование карт разметки графических образов для управления учебным контентом // Информационные технологии моделирования и управления. 2006. №3 (28). С. 301-306.

4. Минасова Н.С., Тархов С.В., Тархова Л.М. Управление контентом учебных дисциплин в системах электронного обучения на основе метода структурирования изображений // Фундаментальные исследования. 2015. №7-2. С. 338-342.

5. Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988. 160 с.

6. Скиннер Б.Ф. Наука об учении и искусство обучения // Программированное обучение за рубежом. М.: Высшая школа, 1968. С. 32-46.

7. Тархов С.В. Архитектуры сетевых информационно-обучающих систем // Вестник УГАТУ. Научный журнал Уфимского государственного авиационного технического университета. Т. 6, №1(12), УГАТУ, 2005. C. 135-142.

8. Тархов С.В. Модели и механизмы управления адаптивным электронным обучением // Системы управления и информационные технологии №4 (21). 2005. С. 94-100.

9. Тархов С.В. Реализация механизмов многоуровневой адаптации в системе электронного обучения «Гефест» // Журнал Восточно-Европейской подгруппы Международного форума «Образовательные технологии и общество» - Educational Technology & Society 8(4) 2005. ISSN 1436-4522. P. 280-290.

10. Тархов С.В. Управление адаптивным интерактивным обучением в распределенной сетевой информационно-обучающей системе // Вестник УГАТУ. Научный журнал Уфимского государственного авиационного технического университета. Т. 6, №2(13), УГАТУ, 2005. С. 157-165.

11. Тархов С.В., Минасова Н.С., Шагиева Ю.Р. Информационная система отбора претендентов на вакантные рабочие места // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2012. № 4 (24). С. 88-92.

12. Тархов С.В., Минасова Н.С., Шагиева Ю.Р. Моделирование бизнес-процессов подбора сотрудников в системе управления персоналом // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. №181(7). МГТУ ГА, 2012. С. 114-118.

13. Тархов С.В., Тархова Л.М. Нанесение размеров на чертежах. Электронное учебное пособие по инженерной графике по материалам ГОСТ 2.307-68 "Нанесение размеров и предельных отклонений" / Башкирский ГАУ, Каф. начертательной геометрии и графики. Уфа, 2011.

14. Тархов С.В., Шагиева Ю.Р. Интеграция анкетирования и тестирования в процессе входного контроля уровня подготовки обучающихся // Информационные технологии моделирования и управления №6 (71). Воронеж. Научная книга, 2011. С.639-645.

15. Тархова Л.М. Дистанционное образование: возможности, проблемы и перспективы // В сборнике: «На пути к новым технологиям». Материалы региональной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов. 2000. С. 18-21.

16. Тархова Л.М. Компьютерная графика в проектировании деталей и узлов сельхозтехники // В сборнике: Инновационно-промышленный салон. Ремонт. Восстановление. Реновация Материалы Всероссийской научно-практической конференции. Башкирский государственный аграрный университет. 2011. С. 39-41.

17. Тархова Л.М. Методика применения программных комплексов компаний AUTODESK и АСКОН в курсовом проектировании // В сборнике: Современное вузовское образование: теория, методология, практика Материалы Международной учебно-методической конференции. Министерство сельского хозяйства РФ, Башкирский государственный аграрный университет. 2013. С. 161-164.

18. Тархова Л.М. Модели и алгоритмы функционирования информационно-обучающей системы дистанционного образования (на примере дополнительного довузовского образования) / диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Уфа, 2001.

19. Тархова Л.М. Программные комплексы компаний AUTODESK и АСКОН в компьютерной подготовке специалистов // В сборнике: Информационные технологии и системы труды II Международной научной конференции. 2013. С. 191-193.

20. Тархова Л.М. Проектирование и компиляция электронных информационно-справочных материалов по инженерной графике // Информационные технологии моделирования и управления. 2005. №7 (25). С. 950-955.

21. Тархова Л.М. Создание и применение в учебном процессе интерактивных информационно-справочных и учебных материалов // В сборнике: Инновационные методы преподавания в высшей школе Материалы Всероссийской научно-методической конференции с международным участием. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, Башкирский государственный аграрный университет. 2012. С. 110-111.

22. Tarkhov S.V., Tarkhova L.M., Shagieva Yu.R. Information support of decision-taking in staff recruitment management process based on complex diagnostics // В сборнике: Computer Science and Infomation Technologies (CSIT'2013) proceedings of the 15th International Workshop. Ufa State Aviation Technical University. 2013. С. 138-142.

Размещено на Allbest.ru