Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей

Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей

Автор: Тархов, Сергей Владимирович

Шифр специальности: 05.13.10

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2009

Место защиты: Уфа

Количество страниц: 377 с. ил.

Артикул: 4750716

Автор: Тархов, Сергей Владимирович

Стоимость: 250 руб.

Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей  Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей 

Содержание
Введение.
Глава I Анализ проблемы управления электронным обучением
1.1 Актуальность проблемы управления электронным обучением.
1.2 Анализ существующих подходов к управлению электронным обучением.
1.3 Анализ современных систем электронного обучения
1.4 Проблемы управления электронным обучением в образовательных учреждениях высшего профессионального образования.
1.5 Основные аспекты функционирования систем электронного обучения
1.6 Современные стандарты и технологии в области электронного обучения
1.7 Формулировка цели и постановка задач исследования
Выводы по первой главе.
Глава 2 Методология построения и модели сис темы электронного обучения
2.1 Методология построения системы электронного обучения.
2.2 Требования к разработке моделей распределенных систем электронного обучения.
2.3 Архитектура системы электронного обучения с комбинированным режимом работы
2.4 Функциональная модель системы электронного обучения
2.5 Модель блочномодульной структуры системы электронного обучения.
2.6 Модель структуры агрегативного учебного модуля системы
электронного обучения.
Выводы по второй главе
Глава 3 Метод создания агрегативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента.
3.1 Типизация методов представления и организация хранения контента в системах электронного обучения.
3.2 Подготовка учебнометодических комплексов и структуризация учебного контента в системе электронного обучения.
3.3 Информационная модель учебного контента в системе электронного обучения.
3.4 Хранение и применение методов объектов учебного контента
3.5 Организация адаптивной сборки учебного контента агрегативных учебных модулей.
3.6 Создание автономных агрегатвных учебных модулей в системе
электронного обучения.
Выводы но третьей главе.
Глава 4 Методы и алгоритмы адаптивного управления обучением на
базе агрегативных учебных модулей.
4.1 Обучение как процесс управления сложным объектом.
4.2 Методы адаптации в обучающих системах.
4.3 Модели и алгоритмы управления обучением.
4.4 Взаимодействие пользователя с системой электронного обучения
при сетевом и автономном режимах работы.
4.5 Оценка результатов усвоения учебного материала в системе электронного обучения.
4.6 Планирование работы преподавателей при подготовке учебною
процесса
Выводы по четвертой главе.
Глава 5 Специальное программное обеспечение системы управления
элек тронным обучением и исследование эффективности его применения
5.1 Выбор программноаппаратных средств и схема работы сис темы электронного обучения
5.2 Специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением
5.3 Практическое и использование разработанной системы электронного обучения в учебном процессе.
5.4 Программа эксперимента по исследованию эффективности системы электронного обучения
5.5 Результаты входного анкетирования студентов, обучаемых с использованием системы электронного обучения.
5.6 Оценка эффективности разработанного подхода к адаптивному
управлению электронным обучением
Выводы по пятой главе.
Заключение.
Литература


Модели линейного, разветвленного и линейноразветвленного программированного обучения являются частично адаптивными, поскольку в них анализируется только мгновенное текущее состояние обучаемого и не учитывается состояние в начале обучения, а также предыстория обучения. В периоде по годы идеи программированного обучения нашли свое отражение и дальнейшее развитие в работах Т. Н.Ф. Талызиной 5, 6, 7, Л. И.Берга , , В. П.Беспалько , В. Д.Алексеева и Н. А.Давыдова 1 и ряда других авторов. Дальнейшее развитие моделей обучения в плане совершенствования адаптивной компоненты связано с подходом, предложенным Гордоном Паском 7. Отношения между учеником и учителем рассматриваются, как отношения между объектом управления и управляющим устройством, что позволяет использовать методы теории управления. Это подход был развит Л. А. Растригиным 5. Модель взаимодействия ученика, среды и учителя показана на рисунке 1. Такой подход позволял реализовать управление обучением по оценке текущего состояния системы. В следующей группе работ в систему управления вводится понятие модель обучаемого 6, 5. Так, работе Л. А. Растригин и М. Х. Эренштейн 6, в адаптивной модели обучаемого учитываются индивидуальные факторы процессов запоминания и забывания учебного материала для каждого конкретного обучаемого. Таким образом, учитывается не только текущее состояние системы управления обучением, но и индивидуальные параметры объекта управления обучаемого, хранимые в его модели. Рисунок 1. Следующим этапом развития моделей адаптивного автоматизированного обучения явилось объединение программированного обучения и искусственного интеллекта, позволившее перейти к созданию интеллектуальных обучающих систем Ii i , I. Исследования в этой области проводили Б. П.Л. Брусиловский , , 2, 3, В. А.Гервушин 0, . Адаптивный процесс управления обучением рассматривался как процесс принятия решений, в котором выбор пути продолжения обучения существенно зависит от предыстории обучения, хранимой в виде модели обучаемого. На следующем шаге процесс принятия решения повторяется с учетом новой информации, полученной в системе управления обучением и сохраненной в модели обучаемого. Такой подход, основанный на модели обучаемого, показанный на рисунке 1. Интенсивное развитие телекоммуникационных технологий оказало существенное влияние на подходы к адаптивному обучению в ДОС. Традиционно интеллектуальные обучающие системы Ii i функционировали на стороне обучаемого на компьютере пользователя как самостоятельные приложения автономный режим обучения. Рисунок 1. Такие системы использовали модель обучаемого, хранившуюся локально на персональном компьютере пользователя. В процессе работы система собирала все больше и больше информации об обучаемом, что позволяло в определенных пределах изменять алгоритмы управления обучением и осуществлять адаптивное индивидуализированное обучение. Поскольку все личные данные в таких системах хранятся локально на компьютере обучаемого, единственным способом для него воспользоваться преимуществами адаптивного обучения является гарантирование того, что он использует постоянно один и тот же персональный компьютер при работе с интеллектуальной обучающий системой. Кроме того, в реальном учебном процессе обучаемый все чаще использует компьютер не только в образовательном учреждении, но и дома. При этом также возникнут проблемы, в случае если модель обучаемого будет храниться на конкретном персональном компьютере либо в образовательном учреждении, либо дома. Указанная проблема с успехом решается путем создания сетевых автоматизированных обучающих систем. Они позволяют обучаемому 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 был предложен в конце х годов прошлого века и рассмотрен вмногочисленных исследованиях, среди которых можно отметить такие работы как . С.Тап 5, . С. i, 8, . Бершадский и И. Г. Кревский , М. И.Нежурина , Г. С.Курганская . Мультиагентный подход к созданию систем электронного обучения рассматривался в работах 6, 7, , , 9, 7, 6, 9, 8. В. М. Курейчик и 1.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.214, запросов: 244