Модели и методы для управления процессом обучения с помощью адаптивных обучающих систем

• Автор: Шабалина, Ольга Аркадьевна
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Астрахань
• Количество страниц: 158 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ .
ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ

1.1 Модели высшего образования

1.2 Управление процессом обучения с использованием адаптивных

ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ

1.3 Анализ педагогических теорий обучения.

1.4 Этапы разработки адаптивных систем

1.5 Характеристики обучаемых, используемые в современных

адаптивных системах.

1.6. Оценка знаний обучаемого.

1.7 Адаптационные модели

1.8 Анализ адаптивных обучающих систем и оболочек для их разработки
1.9 Выводы
1. Постановка задачи
ГЛАВА 2 МОДЕЛЬ ОБУЧАЕМОГО.
2.1 Требования к модели обучаемого
2.2 Выбор параметров модели обучаемого
2.3 Выбор способов сбора информации об обучаемом
2.4 Оценка знаний обучаемого
2.4.1 Модель предметной области.
2.4.2 Модель знаний обучаемого
2.4.3 Расчет параметров модели обучаемого.
2.5 Профиль обучаемого
2.6 Выводы
ГЛАВА 3 МЕХАНИЗМЫ АДАПТАЦИИ ЭЛЕКТРОННОГО КУРСА
3.1 Выбор технологий и приемов адаптации.
3.2 Адаптационная модель.
3.2.1 Расчет атрибутов профиля обучаемого.
3.2.2. Механизм формирования стратегии обучения.
3.3 Структурирование гигтерпространства
3.3.1 Индексация курса
3.3.2 Описание кластера.
3.3.3 Алгоритм генерации страницы.
3.4 Оценка качества модели обучаемого
3.5 Выводы.
ГЛАВА 4 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ АДАПТИВНЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ КУРСОВ
4.1 Методика разработки электронных курсов.
4.2 Архитектура системы.
4.3 Подсистема оценки знаний обучаемого по результатам решения задач.
4.4 Анализ механизмов адаптации.
4.4.1 Анализ эффективности процесса обучения в режиме адаптации
4.4.2. Оценка механизмов обеспечения информационной поддержки
4.5 Выводы
4.6 Основные результаты работы
Библиографический список
Приложение А Структура курса Язык С.
Приложение Б Фрагмент байесовской сети на модели предметной
области Язык С
Приложение В Расчет текущих знаний обучаемого.
Приложение Г Инициализация модели обучаемого
Приложение Д Расчет результатов обучения по курсу Язык С
Приложение Е Формат описания кластера.
Приложение Ж Расчет атрибутов кластеров.
Приложение И Описание учебной онтологии.
Приложение К Примеры описания кластеров.
Введение


Носителем знаний традиционно выступает тьютор, способ движения знаний основан при этом на взаимодействии обучаемого и тьютором. Появление новых форм обучения, обусловило расширение понятия носителя знаний, и обусловило потребность в разработке обучающих систем и инструментальных средств разработки таких систем. Процесс управления знаниями можно представить в зависимости от вида отношений между тьютором и обучаемым. В выделены три модели высшего образования ремесленная, промышленная и постиндустриальная. Первой моделью считается ремесленная модель, которая была основана на личных отношениях обучающегося с тыотором, и предполагала активное участие обучающегося. В дальнейшем в результате значительного расширения контингента высшего образования появилась промышленная модель. Следующий этап связан с развитием дистанционного образования и внедрением постиндустриальной модели, в которой реализуются принципы ремесленной модели обучения, но используются новые информационные технологии для обеспечения процесса обучения. Компьютеры при этом используются как средство для получения знаний из различных баз данных в локальных сетях и сети Интернет, и таким образом знания становятся доступны очень многим лицам. Пользователи хотят иметь получать знания и формы их представления такими, чтобы это удовлетворяло каждого конкретного пользователя. Такой подход к получению знаний обусловил формирование четвертой модели, объединяющей достоинства дистанционного обучения и обучения лицомклицу. Будем называть такую модель адаптивной моделью. Модели высшего образования показаны на рисунке 1. Обучаемый
Рисунок 1. Адаптивная модель ориентирована на индивидуализацию массового высшего образования. Для внедрения такой модели необходимо использование новых информационных технологий, средств коммуникации и Интернета, а также новых подходов к обучающим системам, обеспечивающим индивидуализацию процесса обучения. Для управления процессом обучения на основе четвертой модели используются подходы, основанные на применении автоматизированных систем управления обучением. Формализация задачи обучения и критерия обучения позволяет применить к ней методы оптимального и адаптивного управления. Такой подход к обучению коренным образом отличается от традиционных подходов. Он требует разработки новых для обучения категорий и понятий управления, и алгоритмов, реализующих принципы управления 0. Существующие обучающие системы, используемые для управления процессом обучения, реализуют различные принципы управления. Известны три основных метода управления программный, управление с обратной связью и адаптивный. Применительно к рассматриваемой проблеме под программным управлением будем понимать управление с помощью обучающих систем, имеющих жесткую структуру и контент, то есть обучение в таких системах строится в соответствии с жестко заданной программой действий, независимо от реакций объекта управления и внешней среды. Управление с использованием принципа обратной связи предполагает возможность изменения структуры и содержания изучаемой предметной области, но изменения производятся извне системы, самим обучаемым или тьютором. И наконец, адаптивное управление подразумевает возможность системы самой настраиваться на конкретного обучаемого, на основе некоторой информации о нем иили процессе обучения рисунок 1. При этом проектировщики таких систем сталкиваются с трудноразрешимой задачей создания программных систем для миллионов пользователей такими, как если бы они проектировались для одного отдельного пользователя. Особенно важна персонификация в обучении с помощью различных компьютерных обучающих систем, т. Рисунок 1. Такие обучающие отличаются от обычных тем, что они используют интеллектуальные методики, которыми пользуются учителя в аудиториях и при индивидуальном обучении. Количество и разнообразие обучающих систем в VV увеличивается изо дня в день. Но без адаптивного механизма, гипермедиа системы не способны предоставить, в большинстве случаев, обучаемому необходимую информацию.