В настоящее время разработано большое число электронных учебных материалов, в качестве которых выступают электронные учебники, электронные учебные пособия, автоматизированные обучающие системы и т.п. Существующие электронные учебные материалы решают те или иные задачи обучения с большей или меньшей эффективностью, которая определяется, прежде всего, степенью управляемости обучаемым в процессе обучения. В условиях нарастающего интереса, к созданию различных вариантов электронно-методических материалов возникает необходимость в классификации этих материалов с целью оценки их различия и определения области применения. Уже существует ряд классификаций обучающих систем по различным их свойствам. Однако нет классификации, отражающей управляемость обучаемого системой, что при расширяющемся использовании электронных учебных материалов, является важным на данный момент.

Предлагаемая ниже классификация ранжирует различные реализации электронных учебно-методических материалов по распределению ролей между обучаемым и системой, реализуемых ими в процессе обучения.

1. Технизация процесса обучения. Технологизация педагогических методов

2. Реализация моделей обучения на основе метода пакета прикладных программ

Данный этап охарактеризован реализацией идей программированного обучения в электронных учебно-методических материалах (например, АОС) на основе метода пакета прикладных программ. Основным принципом данного метода является разделение библиотеки стандартных программ и программ, управляющих ресурсами машины и библиотекой. Для взаимодействия пользователя с системой используется диалоговый компонент со специальным входным языком, позволяющим давать четкие команды вызова обучающей системе. Схема процесса обучения в АОС следующая: обучаемому предъявляется порция обучающей информации (ОИ), дается проверочное задание, осуществляется проверка правильности ответов и определяется следующая порция ОИ. При линейной схеме обучения план обучения задается разработчиками заранее с расчетом на среднего обучаемого и не корректируется в процессе обучения. Несколько позднее, реализовали разветвленные (более сложные) схемы обучения, в которых обучаемые были разделены на группы и план обучения задавался для каждой группы отдельно с расчетом на среднего обучаемого этой группы. Характеристикой обучаемого является номер его группы или оценка. Отнесение обучаемого к группе или оценка определяется только по его ответам. Метод ППП позволяет реализовать данные схемы: входной язык диалогового компонента достаточен для принятия ответов обучаемого, а программа, управляющая библиотекой, способна вызвать программы расчета оценок обучаемого и выбрать следующий этап учебного процесса.

В качестве примера АОС, разработанных на базе ППП в [6] приведена архитектура системы СПОК; состоящей из четырех компонентов, каждый из которых направлен на работу с определенной категорией пользователей (авторы, обучаемые, преподаватели и диспетчеры).

АОС с разветвленными схемами обучения позволяли задавать индивидуально план обучения для каждой группы обучаемых, однако такие планы обучения все равно рассчитаны на среднего обучаемого, но уже для группы. Исследователи пришли к пониманию что для эффективного управления таким сложным объектом, как обучаемый, для которого невозможно заранее создать точной и полной траектории обучения, необходимо индивидуализировать процесс обучения для каждого обучаемого, а для этого системе необходимы знания об обучаемом, изучаемой им среде и возможностях управления учебным процессом.

автоматизированная обучающая система классификация

3. Реализация моделей обучения методом экспертных систем

4. Мультиагентный подход к реализации моделей обучения

В рамках мультиагентного подхода рассматривается возможность реализации адаптации всех уровней, что позволит обеспечить управление объектом - обучаемым на всех этапах процесса обучения.

Основа этого подхода - построение системы как совокупности агентов (агенты пользователя, агенты преподавателя, агенты лекций и даже агенты отдельных объектов знания: определений понятий и правил, задач, методов, результатов, лабораторных работ, комментариев и т.д.) [7]. Каждый из агентов имеет семантическое описание своего поля деятельности (свою структуру, свои знания), и соответствует экспертной системе с традиционной структурой [8]. Агент обладает всеми свойствами экспертных систем, а так же памятью своей деятельности. Основная идея применения агентов заключается в том, что каждый агент имеет собственные ресурсы для достижения собственных целей, взаимодействия с другими агентами и разрешения конфликтов с целями других агентов для достижения общей цели. Это позволяет свободно выбирать те цели, которые преследуются на данный момент объектом управления, и соответственно целям выбирать тот эталон (представленный соответствующим агентом), соответствие которому достигается моделью обучаемого на данный момент.

Движущей силой систем, основанных на мультиагентном подходе, является способность агентов вести переговоры. При этом их коммуникация основана на семантических сообщениях (самого высокого уровня), а не на заранее предопределенных сообщениях низшего порядка [9]. Переговоры необходимы для одновременного выполнения функций агентов, когда разные агенты, возможно, имеют разные взаимоисключающие цели и намерения, разные возможности в своих виртуальных мирах, обладают различной информацией. Вопросы взаимодействия агентов разной архитектуры решены применением соответствующего языка коммуникации агентов (ACL) и языка обмена информацией, которые дают возможность агентам эффективно понимать друг друга несмотря на разницу в подходах их построения и функционирования.

Мультиагентная система реализует распределенное управление, которое может быть как централизованным, так и децентрализованным.

Централизованное управление выполняется центральным устройством управления, который формирует коллективы агентов и распределяет все возникающие задачи между агентами коллектива [10].

При децентрализованном управлении известны разные варианты реализации систем, одним из них является применение "контрактной системы" управления [8]. При реализации данного подхода, вершинами сети агентов является множество независимых управляющих агентов (исполнителей), которые обладают информацией о том, какие задачи они способны решать, какие средства использовать, с какими агентами и как взаимодействовать при решении задачи. При возникновении конкретной задачи агент происходят переговоры между агентами и выясняется какой агент какую часть задачи может решить. С помощью такого процесса происходит распределение решения задачи. Все агенты независимы, т.е. исходное состояние графа до начала решения задачи представляет изолированные между собой вершины. Все связи устанавливаются только в процессе функционирования системы при решении задач. Использованию данного подхода препятствует отсутствие эффективного глобального управления работой такой системы, несмотря на то, что такой подход обладает гибкостью и модифицируемостью обучающей системы.

Таким образом, для каждой конкретной задачи обучения составляется определенный коллектив агентов, что говорит о смене структуры и целей решающей системы в зависимости от поставленной задачи. Формирование коллективов агентов для решения задач обучения позволяет реализовать любой уровень адаптации, т.к. эта процедура предполагает формирование каждый раз структуры системы, ее представления об объекте управления, т.е. обучаемом и целей обучающей системы, адаптируемые под цели, преследуемые на данный момент объектом управления.