Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Дистанционное обучение и искусственный интеллект 8
1. Система образования и дистанционное обучение 8
2. Анализ систем дистанционного обучения 19
1. Структура систем дистанционного обучения 19
2. Особенности элементов С ДО 31
2.1. Электронный учебник 31
2.2. Электронная библиотека 35
2.3. Элементы сопровождения 39
3. Контроль знаний в системах дистанционного обучения 40
$4. Классификация систем дистанционного обучения 45
5. Искусственный интеллект и дистанционное обучение 54
1. Методы и модели 54
2. Экспертные системы 57
Глава II. Когнитивный процесс в дистанционном обучении 60
$ 1. Познавательный процесс в дистанционном обучении 60
2. Когнитивные модели..' 72
1. Процесс познания 72
2. Когнитивный процесс 82
$3. Когнитивный процесс в решении задач 93
Глава III. Когнитивный процесс как средство обучения и контроля знаний... 104
1. Единство СДО для различных дисциплин 104
2. Когнитивный процесс в контроле знаний 108
3. Когнитивный процесс в различных дисциплинах 117
1. Когнитивный процесс в технических дисциплин 117
2. Когнитивный процесс в гуманитарных дисциплин 124
3. Когнитивный процесс в смешанных дисциплинах 129
3.1. На примере курса Информатика в ВУЗе 129
3.2. На примере Экономики 142
4. Оценка знаний и качество обучения 145
Заключение 155
Литература:
- Анализ систем дистанционного обучения
- Контроль знаний в системах дистанционного обучения
- Процесс познания
- Когнитивный процесс в технических дисциплин
Введение к работе
Процесс экономических реформ в России повлек за собой большие изменения в различных областях народного хозяйства и, в том числе, в образовании. Одним из направлений реформирования образования в России стало возрождение и углубление дистанционного обучения.
Современное развитие информационных технологий и, в частности, систем дистанционного обучения позволяет говорить о глубокой интеграции информационных систем в учебный процесс.
Мировое информационное пространство с интегрированными в него системами дистанционного обучения дает возможность обеспечить учебный процесс качественным образованием, что выражается в унификации учебных программ, возможности централизованной разработки материалов по дисциплинам, унификации и универсализации обучающих систем, качестве обучения и т.д.
В настоящее время существует несколько сотен отечественных и зарубежных разработок в области дистанционного обучения, однако, направленность данных систем определяется сложностью дисциплин, что и сказывается на относительно низком уровне обучающих систем, и малым количеством дисциплин, подвергающихся автоматизации: математика, физика, химия, иностранный язык, русский язык и экономика. Из всего списка дисциплин, реализуемых в обучающих системах, только экономику можно отнести к не техническим. Но обучающие системы по экономике появились совсем недавно и носят в себе в основном информационный характер, хотя современные технологии позволяют создавать более продвинутые системы. [20]
В настоящее время в мире сложилось такое положение, когда наравне с традиционным обучением с личной встречей преподавателя и учащегося все большее внимание уделяется системе удаленного процесса обучения, которое и получило название «дистанционное». В последнее время сложилась тенденция штамповки систем дистанционного обучения по различным дисциплинам, причем иногда в ущерб качеству обучения.
Изначально такие системы были развиты в виде однонаправленной технологии посредством телевизионных каналов, без возможности обратной связи.
С появлением компьютерных технологий и средств переноса больших объемов информации, а также возможности реализации интерактивного обучения посредством CD-дисков, стало развиваться реальное дистанционное обучение. Но эта технология не позволяла полноценно использовать обратную связь, причем многие системы ее не имели вообще. К тому же далеко не в каждом доме имеется компьютерная техника, что в особой мере относится к России.
На смену этой технологии, помимо массовости внедрения компьютерной техники в жизнь населения, появилась технология сетевого обмена информацией (Internet, Fidonet и т.д.). На базе этих технологий и технологий мультимедийного представления информации стали появляться обучающие системы с полноценной обратной связью. К тому же этот период роста Internet-систем дистанционного обучения совпал с этапом бурного развития, как Internet-технологий, так и технологий представления и обработки информации.
Система образования, и не только в России, сегодня становится одной из самых важных задач в государственной политике. В экономически развитых странах (США, ФРГ и т.д.) всячески приветствуется самозанятость населения, т.е. организация безработными частных малых предприятий - семейных кафе, прачечных и т.п. Естественно, что главную роль в этом играет образование, поскольку людям необходимо обучаться и бизнесу, и той предметной области, в которой они собираются работать. Но эта же проблема стоит и у крупных корпораций, когда, при бурном развитии технологий, требуется переучивать свой персонал.
Как следствие роста информационных технологий, задачи реформирования системы образования встали особо остро, что также относится и к России в условиях обострения экономического и финансового положения.
В России в системе государственного и муниципального образования постоянно возрастает доля платных образовательных услуг. С каждым годом обостряются проблемы финансирования дополнительного образования детей, ставшего практически полностью платным. Низкий уровень доходов большинства населения ограничивает возможности родителей в оплате дополнительного образования своих детей, что в свою очередь, порождает проблему доступности этого вида образования. [15]
Все это ведет к вырождению системы образования в России. Ввиду этого возникла задача реформирования российской образовательной системы. К тому же по данным Всероссийского центра изучения общественного мнения положение дел в сфере образования сегодня волнует россиян не меньше, чем ситуация во всех других сферах. И это не удивительно: в каждой семье есть студенты или школьники, а нередко и те, и другие. Если к числу заинтересованных приплюсовать всех родителей, то выяснится, что образование затрагивает сегодня интересы чуть ли не половины населения страны [15]. А добавив еще сотрудников организаций и предпринимателей, которые хотят повысить свой уровень образованности, получится, что процесс образования затрагивает почти все население России.
Преобразования в России привели к тому, что население, с одной стороны, получило возможность оснащаться компьютерной техникой, а, с другой, были созданы условия недостижимости полноценного недорогого образования. Эти и множество других факторов поставили проблему развития систем дистанционного обучения в ряд приоритетных. Последние пять лет ознаменовались бурным развитием этих систем, но в качестве основных целей ставились задачи по созданию электронных учебников и увеличению количества дисциплин, по которым можно было бы обучаться дистанционно.
Однако существует очень важная задача, которая была пропущена основной массой производителей и разработчиков систем дистанционного обучения - это развитие систем контроля знаний. Лишь очень немногие представители научного мира обратили на это внимание, но какого-либо существенного продвижения в решении данной проблемы не наблюдается.
Эта проблема в рамках создания систем дистанционного обучения также поднимается в концепции информатизации образования в России, утвержденной министерством образования в 1998 году [15]. И наиболее приемлемым решением данной задачи видится разработка системы контроля знаний и системы представления знаний с использованием методов искусственного интеллекта и когнитивных моделей, которые рассматриваются в различных работах российских и зарубежных авторов (Смирнов В.М., Керов Л.А., Дерюшев В.А., Поспелов Д.А., Магазов С.С., Краудер Н.А. и др.).
Анализ систем дистанционного обучения
На сегодняшний день диапазон систем дистанционного обучения чрезвычайно широк - от простейших игровых программ до весьма сложных обучающих систем. Применяемые методы обучения весьма различны. Это может быть просто тренировка памяти и сообразительности, основанная на серии примеров и задач; иногда в ходе общения с обучающей программой человеку приходится основательно подумать. Обучающие программы могут играть роль консультантов при решении тех или иных задач; в этом случае применяются так называемые экспертные системы, работа которых базируется на использовании заранее введенных знаний о той или иной предметной области.
На данном этапе развития систем дистанционного обучения мы видим достаточно большое количество наработок и организаций, которые ими занимаются. Примерами могут служить: Институт дистанционного обучения, который предоставляет множество различной информации по дистанционному образованию и обучению (http://www.ido.ru); Евразийская ассоциация дистанционного образования, которая дает материалы конференций по дистанционному образованию и многое другое (http://www.dist-edu.ru); Центр дистанционного обучения МИЭМ, проводящий подготовку и переподготовку специалистов в рамках системы дистанционного обучения по различным программам (http://dlc.miem.edu.ru); Петрозаводский государственный университет (http://wwvv.karelia.ru/psu/General/Structure/Chairs/KOF/distans k.html) и многие другие. Все они занимаются практической разработкой обучающих систем.
Во всем мире уже накоплен большой практический опыт в области создания учебных курсов для системы дистанционного обучения.
На российском рынке существует множество обучающих систем, которые можно отнести к СДО, поскольку используют методы обучения на расстоянии.
Краткий список проанализированных систем дистанционного обучения приведен в приложении 2.
Анализ систем ДО и развития информационных технологий показали, что современные СДО должны иметь в своем составе следующие элементы: Электронный учебник; Электронную библиотеку; Подсистему контроля знаний; Подсистему фиксирования успехов; Подсистему обслуживания.
Каждый из этих элементов имеет свои особенности в структуре и только симбиоз всех элементов позволит полноценно обучить учащегося предоставляемому предмету. Причем этот симбиоз должен наблюдаться не только в структуре системы, но и между преподаваемыми предметами и, в случае отсутствия какого-либо предмета в структуре курса, обеспечивать указание системой на источники, где можно найти необходимую информацию и, по возможности, обеспечивать переход к этому источнику посредством использования электронной библиотеки и глобальных сетей.
Большинство современных систем дистанционного обучения построены таким образом, что имеют в своей структуре, в лучшем случае, только три элемента: электронный учебник (в простейшем своем исполнении), подсистему контроля знаний (на уровне простейшего тестирования), подсистему фиксирования успехов.
На следующих схемах представлены структуры и технологии по обучению конкретному предмету основных российских фирм-разработчиков систем дистанционного обучения.
Так, компания Медиа-Хауз занимается разработкой обучающих систем по различным направлениям. В основном, по техническим дисциплинам. Технология обучения в их системах предполагает системное обучение в модуле электронного учебника, который включает в себя лекционный и практический материал (рис. 4). Решение в режиме контрольная работа
Однако основной упор делается на самостоятельную работу ученика, который вынужден досконально самостоятельно (без помощи компьютера) осваивать представленные методы и модели, причем предлагаемые задачи не могут быть решены с помощью других методов и моделей, не описанных в системе. Анализ проводился на базе электронной обучающей системы по математике (раздел «Алгебра»).
Математическую модель данной системы можно представить следующим образом. Система состоит из малосвязанных (только по теоретическому материа лу) элементов: лекционный материал, практический материал, контроль зна ний, причем предпочтение отдается практическому материалу и контролю зна ний, а лекционный материал работает как средство помощи при решении задач. СДО = Пм + Кз+Лм /j\ где, СДО — система дистанционного обучения; Пм — Практический материал; Кз — Контроль знаний; Лм — Лекционный материал.
Контроль знаний в системах дистанционного обучения
В основном этот метод используется в технических дисциплинах или при необходимости решать математические и физические задачи. Хотя, например, при использовании методов искусственного интеллекта можно обеспечить решение задач в таких областях как: биология, генетика, геология, история, медицина и т.д. Проведенный анализ систем дистанционного обучения российского и зарубежного рынков показал, что чаще всего используется метод решения задач по строгой технологии, заранее заложенной в систему, без возможности корректировки последовательности действий.
Как пример можно привести систему дистанционного обучения, разработанную в компании «МедиаХауз» - Математика 2000. В этой системе метод решения задач реализован на всех стадиях обучения: при проведении практических занятий и контроля знаний. Сама технология представляет собой следующее. Пользователю выдается задача и предлагается несколько вариантов первого действия. В процессе раздумий учащегося фиксируется время, передел которого заложен в системе. Учащийся должен выбрать правильный вариант решения и нажать соответствующую кнопку. При выборе правильного ответа на лист экрана выводится выбранный ответ с автоматическим переходом к следующему шагу заранее заложенной технологии решения задачи. Если ответ выбран неверный, то система фиксирует попытку ответа, снижая при этом оценку, и продолжает ожидание правильного ответа. По истечении времени система автоматически выводит правильный ответ, ставя неудовлетворительную оценку по этому этапу технологии, и переходит на новый этап.
В процессе решения может быть предложен вариант ввода формулы вычисления, но (что является очень серьезным недостатком системы), учащийся вынужден ввести такую формулу, которая определена в технологии и даже не может использовать такие правила как: перемена мест слагаемых или множите лей. В результате учащийся может огромное количество раз пытаться ввести правильную формулу, но система будет ее расценивать как неверную и снижать за это оценку.
Также очень серьезным недостатком системы является то, что она в некоторых случаях самостоятельно выполняет определенные действия, которые подчас не являются закономерными. Это действие системы происходит и в контроле знаний, что с точки зрения проблемы является недопустимым.
И такая технология встречается не только в этой системе, но и во многих других, что существенно снижает качество систем дистанционного обучения и, в частности, подсистем контроля знаний.
Тестирование. Наиболее распространенный вариант контроля знаний. Он используется практически во всех системах дистанционного обучения. В мировой практике существует два вида тестов: линейный и разветвленный. Первый метод используется в системах дистанционного обучения и практически всегда в традиционном обучении. Второй метод представляет собой заранее заложенный диалог системы и учащегося и очень похож на диалог преподавателя и учащегося при приеме устного экзамена. Но в рассмотренных системах дистанционного обучения этот метод не нашел своего отражения. В традиционном обучении ввиду невозможности организации динамического тестирования этот метод не используется или представлен в виде устного экзамена.
Рассмотрим подробнее эти методы. Линейное тестирование. В практике тестирования встречаются различные варианты: Альтернативный выбор ответа; Множественный выбор ответа; Ввод правильного ответа; Ввод необходимых знаков, символов и т.д.; Выделение некоторой области текста или изображения; Построение правильной технологии; Построение правильной схемы; Другие.
С ростом научно-технического прогресса количество вариантов заданий может увеличиваться: ввод голоса, проигрывание музыки и т.д. Примерами использования линейного тестирования можно привести достаточно много систем ДО: Assimetrix Toobook, Открытая математика (компания «Физикон»), языковые системы дистанционного обучения и т.п. В настоящее время большинство зарубежных систем дистанционного обучения составлено по этой методике, в соответствии с которой каждый учащийся последовательно отвечает на все вопросы учебного курса [1].
Методика расчета оценки в таком тестировании чаще всего использует вычисление среднего арифметического: УПо Ц = - (28) где, Оц — оценка; По - признак правильности ответа; Кв — количество вопросов.
Эта методика касается и вариантов альтернативного выбора ответа и ввода ответа. При варианте тестирования с множественным выбором методика предполагает следующую формулу расчета: а По-р Но 0цГ ї" (29) где, Оц - оценка; По — признак правильности ответа; Но - признак неправильности ответа; Ко - количество ответов в задании; Кв - количество заданий; а- вес правильного ответа; /3- вес неправильного ответа.
Процесс познания
Рассмотрим поеледовательность.познания человеком какого-либо знания (рис. 4). Как известно, все познание начинается с получения человеком информации посредством рецепторов,- имеющихся у него. Через нервные узлы - характеристики некоторых объектов и действий, через осязание - запахи и вкус, через слух - голосовую информацию, которая несет в себе знания о мысленном мире и т.д. Все эти рецепторы, дают человеку полную информацию об окружающем мире или мыслеформах, передаваемых объектами через голос и другие методы передачи информации. .информации
После получения всего набора информации, человек часть информации запоминает в образной памяти (или, как еще ее называют, зрительной памяти), а часть - структурирует для последующего использования. Процесс структури зации информации можно отождествить с процессором компьютера, который обрабатывает некоторый набор информации по определенному алгоритму. В процессе структуризации происходит выделение объектов с соответствующими свойствами и выстраивается последовательность действий, происходящих с этими объектами.
После структуризации информации процессор человека начинает фильтрацию данных, обеспечивая тем самым отсев.ненужной информации. Под ненужной информацией человек понимает информацию, не относящуюся непосредственно к предметной области, .в рамках которой происходит передача данных. Также может быть отсечена информация, которая уже существует в памяти человека, однако в памяти человека может быть сохранен источник этой информации, чтобы потом можно было оперировать этими данными, ссылаясь на множество источников.
После фильтрации информации человек либо запоминает в памяти ос тавшиеся данные, либо происходит процесс решения задач, поставленных че ловеку. Память рассматривается как сложноустроенное хранилище знаний [23].
Принято считать, что существует два фундаментальных типа памяти: образная и логико-концептуальная. V Знания, хранящиеся в логико-концептуальной памяти делятся на декларативные и процедурные. Точной дефиниции принципа, на котором основано это деление не существует. Приведем .пример, который пояснит на интуитивном уровне, что означает это деление. Знание цены билета в театр является декларативным знанием, а знание о том, каким образом купить этот билет представляет собой процедурное знание. Знание о способе приобретения билета включает алгоритмы поиска билетной кассы/расчета за билет и т.д.
Рассмотрим проблему о форме представления декларативного знания. Память как бы разделена на два взаимосвязанных уровня. На первом уровне знания представлены на внутреннем первичном языке. Это представление недоступно внутренней интроспекции. Второй уровень памяти хранит знания в естественно-языковой форме и эта:-память. доступна внутренней интроспекции. Внутренний язык обладает большей выразительной способностью, чем естественный язык. Знания представленные на внутреннем языке лежат в области подсознания, и могут в любой момент, времени.эффективно транслироваться в естественно-языковую форму. Это одно из фундаментальных предположений относительно устройства логико-концептуальной памяти. Существующие экспериментальные данные говорят в пользу этой гипотезы. В ходе экспериментов (ведение дисциплины «Информатика» с использование методов дистанционного обучения на кафедре «Информационные системы» ГУУ) было показано, что испытуемые легко запоминают смысл сказанного и гораздо хуже запоминают языковую форму, в которую была облйчена: мысль. Из этого делается вывод о том, что смыл храниться в специальной высоко эффективной памяти, откуда может транслироваться в языковую форму. На втором уровне логико-концёптуалъной памяти хранятся концепты, отношения между концептами и лингвистические представления этих объектов. Под концептами будем понимать-свойства, представляющие класс объектов. Причем класс нельзя отождествлять с множеством, так как его понимают в математике. Классы представленные концептами-более адекватно представляются нечеткими множествам Заде. Основной функцией концептов является классификация объектов наблюдения. Динамика реальности в основном отображается в отношениях между концептами.: Отмечено,- что концепт может иметь сложную структуру. Исследования показали,, что в представлении одного и того же концепта различными индивидуумами; не совпадают полностью, но область не-совпадения все таки позволяет в большинстве случаев совершать успешные коммуникативные акты субъектам.
Когнитивный процесс в технических дисциплин
Полученные выкладки показали, что в формулировке теоремы используются еще дополнительные объекты. Их описать можно таким образом: (А,ха,уа,В,х ,у ,С,хс,ус,а,Ь,суАВ,ВС,АС,а Ь с,АВ + ВС,АС АВ + ВС) /Q\ Опишем теперь всю формулировку теоремы в нотации УИП: ({А,В,С}ла Ь с)тэ(АС АВ + ВС) ,щ
Т.к. компьютер не может оперировать такими сложными операциями, поэтому целесообразно описать формулировку унарными операциями. В результате такого описания мы получим последовательность действий, которые укладываются в структуру формул. Для этого достаточно заменить аббревиатуры в логической формулировке математическими формулами и описать логико-математическими и структурными формулами логические преобразования, к которым относятся: проверка неравенства и знак следования.
Для описания формулировки использовалось несколько формул: вычисление длины отрезка, вычисление угла наклона прямой. Поэтому опишем несколько формульных моделей и основную формулировку теоремы с их помощью. Описание формулировки в формулах будет выглядеть так (приложение 3, таблицы 1-3).
Фактически таблица формул есть не что иное, как последовательность действий для описания или решения задачи. Здесь мы выполнили решение задачи определения не принадлежности трех точек одной прямой, а также решение задачи вычисления длины отрезка. И описали формулировку теоремы, которой в последствие можно пользоваться при решении задач как фактом. При описании формулировки использовались функции, рассмотренные ранее. На бор определенных действий показывает системе, как формировать результат. Например: действие «сложить» показывает, что система должна совершить операцию сложения с двумя объектами и занести результат в некую переменную; действие «Если» является структурным действием и, как и во всякой структуре, показывает начало структуры, в которой объектом 1 является количество итераций до окончания этой части структуры до конца или до действия «Иначе», у которого этот же объект тоже имеет значение равное количеству итераций, а объект 2 содержит переменную, хранящую значения для условия и в поле результат храниться значения для сравнения; действие «ввод» означает, что данная переменная, описанная в объект 2, является параметром функции и вносится извне; действие «параметр» обозначает, что в функцию, описанную ранее, заносится значение переменной, хранящейся в объект 2.
Такая запись информационной модели решения задач и описания формулировок, использующая методику узкого исчисления предикатов, позволяет системе на интеллектуальном уровне контролировать действия обучающегося.
В нашем случае описание получается строгим, поскольку других методов идентификации необходимых значений работы функций в математике нет. Однако при решении задач (а ранее было сказано, что система имеет возможность самостоятельно пополнять набор формул и функций) возможно появление нескольких методов получения одного и того же результата. В этом случае мы обеспечиваем свободу выбора в методе решения задачи и формировании оптимального решения, на базе имеющихся методов. К тому же при такой постановке процесса обработки информации, система имеет возможность решать задачи, заранее не заложенные в нее, что дает ей дополнительную гибкость.
Возьмем, например, несложное квадратное уравнение: 5хг -2х + 3 = 10. Решать его можно несколькими способами:
Как видим, решений может быть три, причем одно из них может привести к зацикливанию системы, поскольку поиск корней уравнения по теореме Виета может длиться очень долго, но для проверки решения данную теорему исполь -123 зовать можно, т.к. она предполагает только сумму и произведение корней с проверкой на совпадение с коэффициентами.
Заложенные методы в систему позволяют использовать любой из путей дерева решений уравнения. Эта же технология может использоваться и при решении более сложных задач, таких как: логарифмирование, вычисление производной, построение касательной к графику, вычисление интеграла, вычисление объемов и площадей фигур и т.д. Это достигается путем использования методов и моделей теории узкого исчисления предикатов и метода представления знаний.
Все оговоренное выше также относится к любой технической дисциплине, будь то химия, физика и т.п. Только возможные функции могут быть немного изменены. В частности, для дисциплин, использующих эксперименты, могут быть добавлены функции экспериментирования с расчетом соответствующих величин.
