Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах

• Автор: Карпова, Ирина Петровна
• Шифр специальности: 05.13.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 204 с. : ил

Введение

1. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ.

1.1. История развития компьютерных средств учебного назначения.

1.2. Распределенная автоматизированная обучающая система.

1.2.1. Применение сетевых технологий в обучающих системах

1.2.2. Телекоммуникационная среда РАОС.

1.2.3. Компьютерные сети РАОС

1.3. Классификация компьютерных средств учебного назначения

1.3.1. Существующие классификации

1.3.2. Виды классификации

1.3.3. Принцип многомерной классификации.

1.4. Схема процесса обучения.
1.5. Автоматизированные обучающие системы АОС
1.5.1. Преимущества автоматизированных обучающих систем
1.5.2. Понятие автоматизированной обучающей системы
1.5.3. Требования, предъявляемые к РАОС
1.5.4. Инструментальные оболочки обучающих систем
1.5.5. Основные направления исследований.
Выводы.
2. ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ.
2.1. Организация РАОС
2.1.1. Создание сетевой среды РАОС.
2.1.2. Особенности функционирования программного обеспечения РАОС.
2.1.3. Описание протокола обмена данными между ядром АОС и вспомогательным программным обеспечением
2.2. Основные характеристики РАОС как программного продукта
2.3. Пользователи АОС
2.4. Логическая структура обучающей системы
2.4.1. Взаимодействие с обучаемым
2.4.2. Подсистема управления обучением.
2.4.3. Модель предметной области МПО.
2.4.3.1. Требования, предъявляемые к МПО
2.4.3.2. Семиотическая сеть.
2.4.3.3. Анализ модели предметной области.
2.4.3.4. Организация модели предметной области МПО
2.4.4. Модель обучаемого.
2.4.4.1. Методы построения модели обучаемого
2.4.4.2. Общие принципы построения модели обучаемого
2.4.4.3. Преобразование модели обучаемого.
2.4.5. Дополнительные возможности.
2.5. Контроль знаний.
2.5.1. Схемы проведения контроля знаний.
2.5.2. Параметры проведения контроля знаний.
2.5.2.1. Встроенные параметры.
2.5.2.2. Параметры, задаваемые пользователем
2.5.2.3. Общие замечания о параметризации.
2.5.3. Способы формирования актуального множества вопросов
Выводы.
3. ПОДСИСТЕМА КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ
3.1. Особенности работы подсистемы контроля знаний в РАОС
3.2. Характеристики систем контроля знаний.
3.2.1. Анализ существующих систем контроля знаний.
3.2.2. Требования к подсистеме контроля знаний.
3.3. Анализ ответов обучаемого
3.3.1. Представление вопросов и ответов
3.3.2. Типы вопросов и ответов.
3.3.3. Методы определения правильности выборочных ответов
3.3.3.1. Сравнение множеств элементов
3.3.3.2. Сравнение списков элементов.
3.3.3.3. Множества списков.
3.3.3.4. Списки множеств.
3.3.4. Анализ ответа в виде арифметического выражения
3.3.5. Текстовые ответы
3.3.6. Графические формы задания ответов.
3.3.6.1. Распознавание образов в обучающих системах
3.3.6.2. Задача распознавания графиков.
3.4. Расчет вероятности случайного ввода правильного ответа.
3.4.1. Ответ типа МНОЖЕСТВО
3.4.2. Ответ типа СПИСОК.
3.4.3. Ответ типа СПИСОК МНОЖЕСТВ
3.4.4. Ответ типа МНОЖЕСТВО СПИСКОВ
3.5. Моделирование случайного ввода правильного ответа
3.5.1. Моделирование ответа типа М1ЮЖЕСТВО.
3.5.2. Моделирование ответа типа СПИСОК
3.5.3. Моделирование ответа типа СПИСОК МНОЖЕСТВ.
3.5.4. Моделирование ответа типа МНОЖЕСТВО СПИСКОВ.
4. РЕАЛИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ.
4.1. Описание программного комплекса
4.1 Л. Функциональная структура программного комплекса.
4.1.2. Структура распределенного программного комплекса
4.1.3. Протокол обмена данными с динамической реконфигурацией системы
4.1.4. Настройка АОС.
4.2. Подсистема контроля знаний.
4.2.1. Особенности системы контроля знаний.
4.2.2. Язык описания тестов
4.2.2.1. Требования, предъявляемые к языку описания тестов.
4.2.2.2. Формат языка описания тестов
4.2.3. Контроль знаний в режиме удаленного доступа.
4.2.4. Управление тестированием
4.3. Эксперименты по применению подсистемы контроля знаний
Выводы.
Заключение
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


В начале этого периода основные усилия теоретиков автоматизированного обучения были направлены на поиск и проверку более глубоких моделей обучения на основе когнитивной психологии. Как следствие этих работ стали появляться экспериментальные обучающие системы продуцирующего типа, где обучающие воздействия выбираются не педагогом, а определяются алгоритмом функционирования системы и генерируются в зависимости от целей обучения и текущей ситуации. При этом предполагается, что в обучающей системе представлены знания о том, чему обучать, как обучать и знания о самом обучаемом. Третий этап вторая половина х и е годы. Этот период характеризуется двумя основными тенденциями. С одной стороны, широкое распространение персональных компьютеров ПК и развитие вычислительных сетей ориентирует обучающие системы на работу в сети с использованием общепринятых стандартов представления и передачи данных. С другой стороны, возросшие аппаратные возможности привели к тому, что одним из основных направлений развития обучающих систем стало применение в них новых компьютерных технологий в первую очередь, гипертекста и мультимедиа. Повальное увлечение новомодными технологиями отодвинуло на второй план содержательную и методическую составляющие обучающих систем . Вместе с тем, к середине х стало ясно, что интеллектуализация обучающих систем в первую очередь связана с практическим использованием при их разработке и реализации методов и средств, созданных в рамках исследований по экспертным системам. Это позволило говорить об адаптирующихся обучающих системах, которые могли в зависимости от параметров обучаемого и результатов контроля знаний генерировать новые последовательности управляющих воздействий , . С развитием вычислительных сетей и, в частности, сети I обучающие системы получили возможность выхода на новый уровень. При переходе от локальных обучающих систем к распределенным качественно изменяются функциональные возможности прежде всего за счет объединения сетевых ресурсов для решения стоящих перед системой задач. Использование средств телекоммуникаций позволяет значительно расширить круг пользователей системы. Более того, при организации работы через вычислительную сеть общение между обучаемыми и преподавателем может быть даже более интенсивным, чем при традиционном обучении в высшей школе. Преподаватель получает возможность постоянного контроля состояния процесса обучения в первую очередь, с использованием средств автоматического контроля, а обучаемый возможность консультации в режиме i или по электронной почте. Использование сетевых технологий и достижений в области искусственного интеллекта дает возможность создания перспективных обучающих систем, которые позволят адаптировать учебный процесс к конкретному обучаемому . Итак, первые два этапа в разработке обучающих систем е и, частично, е годы характеризовались активной работой но созданию специального программного обеспечения для обучающих систем, причем основное внимание уделялось авторским языкам пакетного описания обучающих программ. Для следующих этапов характерно возрастание роли инструментария общего назначения для разработки компонентов компьютерных обучающих программ, а также инструментария для формирования базы предметных знаний, реализации моделей обучения и обучаемого. Таким образом, отдельные задачи, из которых складывается проблема автоматизации обучения, уже имеют решение как в методологическом, так и в программном плане. Использование готовых решений не только упростит стоящую перед нами задачу, но и повысит качество ее решения. Современное развитие средств ВТ и программного обеспечения дает основания говорить о принципиальной возможности создания полнофункциональной РАОС. Предоставление удаленного доступа к системе предполагает работу в режиме клиентсервер. Система должна обеспечивать поддержку распределенных данных. Создание системы подобного уровня сложности в принципе возможно лишь при использовании вычислительных возможностей, предоставляемых сетью. Размещение отдельных модулей, входящих в состав АОС, на разных узлах сети позволит повысить степень параллелизма работы системы с множеством пользователей.