Адаптивная обучающая программа для нефтегазовой отрасли

Адаптивная обучающая программа для нефтегазовой отрасли

Автор: Дауренбеков, Куаныш Койшыгулович

Шифр специальности: 05.13.11

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2008

Место защиты: Москва

Количество страниц: 207 с. ил.

Артикул: 4118017

Автор: Дауренбеков, Куаныш Койшыгулович

Стоимость: 250 руб.

Адаптивная обучающая программа для нефтегазовой отрасли  Адаптивная обучающая программа для нефтегазовой отрасли 

Содержание
Список обозначений и сокращений.
Введение
Глава 1. Анализ состояния, обзор компьютерных обучающих систем.
1.1. Этапы развитие компьютерных технологий в образования
1.2. Классификация обучающих систем.
1.3. Анализ существующих инструментариев и обучающих систем
1.4. Общие требования к разработке обучающих систем.
1.5. Адаптивная система в обучения
1.6. Стандартизация в области компьютерных обучающих систем.
1.7. Выводы по первой главе.
Глава 2. Проектирование и разработка адаптивной обучающей программы
2.1. Модели обучения адаптивной обучающей программы.
2.1.1. Модель освоения обучаемого
2.1.2. Модель уровня сложности.
2.2. Разработка информационных модулей компьютерных обучающих систем средствами динамической визуализации
2.2.1. Метод и инструментарий динамической визуализации
2.3. Спецификация требований к компьютерным обучающим программам.
2.3.1. Интегрированный пакет требовании и их спецификации
2.3.2. Документконцепции адаптивной обучающей программы
2.4. Выводы но второй главе.
Глава 3. Построение рейтинговых оценок с помощью элементами теории нечетких множеств
3.1. Теория нечетких множеств и возможность ее использования для автоматизации получения рейтинговых оценок.
3.2. Рейтинговая система оценки качества учебной работы студентов
3.2.1. Иерархическая структура рейтингового оценивания
3.2.2. Методы нахождения весовых коэффициентов в иерархической структуре
3.3. Методика построения функций принадлежности для различных типов тестовых заданий.
3.4. Выводы по третьей главе.
Глава 4. Реализация разработанных подходов на примере обучающей программы по курсу Термодинамика
4.1. Источники адаптивности в обучающей программе.
4.2. Программная среда для реализации адаптивной обучающей программы по курсу Термодинамика
4.3. Описание структуры реализуемой программы
4.3.1. Разработка тестовых заданий в конструкторе i i.
4.3.2. Принцип работы виртуальных лабораторных работ
4.3.3. Использование динамической визуализации для развития адаптивности и освоения приемов работы с лабораторными работами
4.4. Автоматизация получения рейтинговых оценок в адаптивной обучающей программе.
4.5. Расчет эффективности внедрения программы по курсу Термодинамика.
4.6. Выводы по четвертой главе.
Заключение
Список опубликованных статей
Список литерату


Но если для представления знаний о предметных областях эти разработки подходили в значительной степени, то для решения двух других задач - управления обучением и тестирования результатов -требовались более сложные методы и средства. Эти проблемы находились в поле зрения разработчиков продуцирующих АОС в конце данного периода и до сих пор являются предметом исследований в области обучающих программ. В этот период автоматизированными обучающими системами начали называть любые программы, предназначенные для информационной или функциональной поддержки процесса обучения: тесты, электронные учебники, лабораторные практикумы и т. АОС к тому времени [2,5,6]. Кроме того, е годы стали свидетелями рождения нового поколения компьютерных средств поддержки процесса обучения -интеллектуальных (продуцирующих, экспертных) обучающих систем (ИОС). Интеллектуальными называются обучающие системы, реализующие или мотивирующие традиционно ассоциируемые с человеческим интеллектом функции. В году J. R.Carbonell представил свою систему SCHOLAR, на примере которой была продемонстрирована эффективность использования методов ИИ в такой области как обучение. Неудовлетворенность практиков возможностями программированного обучения стала причиной появления ИОС, где обучающие воздействия выбираются не педагогом, а «зашиты» в соответствующую систему и выбираются или генерируются в зависимости от целей обучения и с учетом текущего состояния знаний обучаемого. Для этого в обучающей системе представлены знания о том, чему обучать, как обучать и знания о самом обучаемом плюс имеются некоторые умения, позволяющие вести диалог с обучаемым. Такие системы позволяют адаптивно выдавать учебные воздействия, сопровождать решение задач, производить глубокую диагностику знаний обучаемого, что подразумевает реализацию еще целого ряда «интеллектуальных» возможностей []. Интеллектуальные обучающие системы принесли в сферу обучения не только новые технические (графические возможности), но и дидактические возможности, а именно, простоту диалогового общения. Применение графики позволяет увеличить скорость передачи информации обучаемому, повысить уровень ее понимания, а также способствует развитию интуицию. Развитие таких систем и информационных телекоммуникационных сетей дает возможность получить новую систему - систему дистанционного обучения. В конце -х гг. Это позволило говорить об адаптивных обучающих системах, которые могли в зависимости от параметров обучаемого и результатов контроля знаний генерировать новые последовательности управляющих воздействий [2,,]. В этот же период были предложены классификации АОС, включая интеллектуальные АО С, и сделаны первые шаги в направлении разработки технологии и создания обучающих систем различных классов. В СНГ попытки интеллектуализации обучающих систем делались довольно давно. Так, начиная с -х годов, было создано несколько оригинальных адаптивных систем обучения [1,2]. Так, в системах SCHOLAR, GCAI, MALT, BIP, FLEX при выборе очередного обучающего воздействия учитывалась модель обучаемого (МО). Интеллектуальная поддержка процесса обучения имеется в системах SOPHIE, WEST, GUIDON, LISP, TUTOR, FLEX. Такая поддержка осуществляется в виде помощи, которая может адаптироваться к знаниям конкретного обучающегося, путем формирования пути обучения, определяемого действиями обучающегося, и в форме активной помощи, основанной на том, что система пытается понять действия обучающегося. Глубокая диагностика ошибок и заблуждений, сформировавшихся у обучающегося, производится в системах LMS, MENO-II, PROUST. Системы QUA BASE, ReGIS являются образцами достаточно полных ИОС. Однако ИОС также не дали ожидаемого эффекта. Психологи считают, что причиной является слишком слабая разработка психологических теорий получения знаний, формирования понятий и построения логического вывода (умозаключения). Явно недостаточно интенсивной диагностики ошибок, совершаемых обучающимся, от чего отталкивается большинство интеллектуальных систем. В работе [,] указано, что среди ИОС наибольшую популярность получили экспертно-обучающие и адаптивные обучающие системы.

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