Управление в системах электронного обучения на базе формального аппарата семиотики и теории систем

• Автор: Зверева, Нина Николаевна
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 154 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ

1Л Анализ подходов к организации электронного обучения

1Л Л Обзор методов и средств разработки систем электронного

обучения

1 Л.2 Анализ методов управления в системах электронного обучения.

1Л .3 Анализ методов и моделей представления предметных знаний в

1.2 Анализ подходов к организации контроля результатов обучения в СЭО

1.2.1 Сравнительный анализ форм тестовых заданий
1.2.2 Анализ существующих моделей тестирования
Выводы по первой главе и постановка задачи исследования
2 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ОБУЧЕНИЯ И КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ В СИСТЕМАХ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ
2.1 Концептуальное моделирование процессов обучения и контроля знаний
2.1.1 Знаковые процессы передачи и усвоения знаний
2.1.2 Семиотические модели понятий
2.1.3 Семиотические модели доз знаний и умений
2.2 Разработка модели дисциплины в СЭО
2.2.1 Модели понятия и ДЗУ
2.2.2 Модели компетенций и теста
2.3 Метод оценки достоверности результатов контроля знаний
2.3.1 Задания с выбором вариантов ответа
2.3.2 Задание на упорядочение объектов
2.3.3 Задание на классификацию, установление соответствия объектов..
2.3.4 Учет типов ошибок при оценке решения

2.3.5 Итоговые шкалы оценок, учет сложности заданий и взвешивание решений
2.3.6 Оценки результатов тестирования в шкалах информационных логик
Выводы и результаты по главе
3 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ТИПОВЫХ МОДУЛЕЙ СЭО
3.1 Проектирование концептуальной структуры и информационной модели СЭО
3.2 Проектирование подсистемы хранения учебного контента
3.2.1 Проектирование структуры электронных курсов
3.2.2 Разработка онтологических моделей тезауруса
3.3 Формирование межмодульных и междисциплинарных связей на основе механизма объединения онтологий
3.4 Алгоритмы работы подсистемы контроля знаний
3.4.1 Алгоритм работы модуля вычисления точности решения тестового задания выбора 1 из N
3.4.2 Модуль вычисления точности решения тестового задания выбора п из N
3.4.3 Модуль вычисления точности решения тестового задания на упорядочивание элементов списка
3.5 Испытание подсистемы контроля знаний в учебном процессе..
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
ПРИЛОЖЕНИЕ В
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. В принятом в 2013 г. законе «Об образовании в Российской Федерации» определяется понятие и статус электронного обучения и дистанционных образовательных технологий. Очевидно, что их эффективное использование в образовательном процессе невозможно без совершенствования систем компьютерной поддержки процессов управления обучением и контролем знаний.
В настоящее время разработано большое количество средств автоматизации обучения, функциональные возможности которых весьма широки: от систем автоматизированного тестирования знаний до многофункциональных систем управления обучением (ЬМ8-системы). Но стоит отметить и тот факт, что большое число научно-педагогических работников считают неэффективным их применение в учебном процессе по ряду причин, в основном связанных с несовершенством механизмов управления обучением, относительно низкой достоверностью оценок результатов обучения при высокой трудоемкости разработки качественных электронных курсов. Таким образом, для достижения высокого уровня эффективности электронного обучения необходимо совершенствование механизмов управления обучением и контролем знаний в системах электронного обучения (СЭО).
Обучение является сложноформализуемым процессом с множеством влияющих факторов - объективных и субъективных, что позволяет рассматривать его как процесс управления с обратной связью, формирующей управляющие воздействия, в том числе и на основании результатов контроля состояния знаний обучаемого. Получение их достоверных оценок связано с высокой сложностью объекта измерения - приобретаемых знаний, умений, компетенций обучаемых.
Любое измерение основано на сравнении измеряемой величины с эталоном. В СЭО таким эталоном является модель предметных знаний по дисциплине. Для эффективного управления обучением необходим контроль на уровне владения отдельными понятиями и их элементами, понимания сложных семантических свя-

правильные, неполные ответы, а использовать более точную оценку в интервале от 0 (абсолютно неверный ответ дт = 0 ) до 1 (правильный ответ — дх = 1) [119].
Вопросы с выбором нескольких правильных ответов (множественный выбор). Данный тип вопросов отличается от предыдущего тем, что среди предлагаемых вариантов ответа верными являются несколько. Структура такого вопроса может быть представлена следующим образом:
<2={Т, А, п, Аь 5, N. пь і, Мь щ}
Т- текст вопроса;
А - множество альтернатив ответа;
п - общее количество альтернатив (элементов в множестве А);
А/с- значение к-й альтернативы, 1<к<п;
5 - уровень сложности вопроса;
N- множество верных альтернатив;
Пі - количество верных альтернатив (элементов в множестве /V), 1<і <п;
ТУї - множество альтернатив, выбранных обучаемым;
щ - количество верных альтернатив, выбранных обучаемым, 0< щ < Пі;
Для оценивания ответа требуется сравнить между собой два множества: N и ЛГ[. Если ТУП /Уг=0, то среди выбранных обучаемым альтернатив нет верных, следовательно, расстояние между данными множествами максимально. Случай, когда ТУП ЛГг Ф 0 означает, что среди выбранных обучаемым альтернатив присутствуют правильные.
Абсолютное большинство систем автоматизированного контроля знаний производит оценивание ответов на вопросы данного типа в дихотомической шкале: если множество выбранных обучаемым альтернатив полностью совпадает с множеством правильных ответов (7У= /Уг ), то ответ считается верным. Если же эти два множества неравны, но и N П Ыг Ф 0 (т.е. среди выбранных обучаемым альтернатив только часть является верными), то ответ, тем не менее оценивается как неправильный. Даже при щ - щ =1 (ситуация, когда обучаемый выбрал только