Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Электронное образование, мобильное образование, стандарты представления контента в электронных образовательных системах 10
1.1 Электронное образование 10
1.1.1 Понятие электронного образования. eLearning2.0 10
1.1.2 Учебный контент в системах класса eLearning 2.0. Учебные объекты
1.1.3 Использование учебных объектов. Стандарты контента 18
1.1.4 Анализ существующих LMS и LCMS сисгем класса eLearning 2.0 20
1.2 Мобильное образование 20
1.2.1 Понятие мобильного образования (mLearning) 26
1.2.2 Обзор существующих mLearnmg-систем 29
1.3 Перспективы развития систем eLearning 32
Глава 2. Информационная, математическая и имитационная модели LCMS- системы, использующей гибридные технологии доставки контента ..:. 38
2.1 Информационная модель системы управления курсами, использующей гибридные технологии доставки контента 38
2.1.1 Анализ и описательная модель системы 38
2.1.2 функциональные модели
2.2 Математические модели контента и алгоритмов его отбора для доставки пользователю 61
2.2.1 Математическая модель системы управления курсами без реализации адаптивного алгоритма 61
2.2.2 Модификация модели для реализации адаптивного алгоритма... 71
2.2.3 Моделирование системы по принципу F-схемы 34
2.3 Имитационное моделирование системы 75
2.3.1 Этапы построения имитационной модели 76
2.3.2 Критерии эффективности моделей и алгоритмов 79
Глава 3. Практика применения гибридных технологий доставки контента 81
3.1 Программная реализация моделей и вычислительный эксперимент.. 81
3.1.1 Платформа компьютерного моделирования 81
3.1.2 Компьютерное моделирование подсистемы пользовательских интерфейсов и внешней среды 81
3.1.3 Моделирование подсистемы хранения данных 83
3.1.4 Компьютерное моделирование пользователей системы 85
3.1.5 Компьютерное моделирование логической подсистемы 87
3.1.6 Эксперименты с компьютерной моделью 88
3 2. Построение системы управления курсами, использующей гибридные технологии доставки контента 98
3.2.1 Общая характеристика системы 98
3.2.2 Требования к системе 99
3.2.3 Проектирование системы 100
3.2.4 Программное и техническое обеспечение системы 102
3.2.5 Реализация системы 106
Заключение 108
Список литературы
- Мобильное образование
- Математические модели контента и алгоритмов его отбора для доставки пользователю
- Построение системы управления курсами, использующей гибридные технологии доставки контента
- Программное и техническое обеспечение системы
Введение к работе
Актуальность работы. Web-ориентированные информационные системы (ИС) в настоящее время получили широчайшее распространение, так как они позволяют добиться максимальной эффективности при автоматизации практически любых процессов. Одной из основных современных тенденций в практике работы с ИС является активное внедрение мобильных устройств различного рода и применение их наравне со стационарными компьютерами. Платформы мобильных устройств позволяют выполнять множество функций, однако, особенности аппаратного и программного обеспечения на таких устройствах накладывают большое количество ограничений на формат контента; к тому же мобильные каналы передачи данных имеют низкую пропускную способность при высокой стоимости трафика. Очевидно, что при использовании мобильных устройств в рамках распределенных ИС необходима адаптация передаваемого контента к устройствам.
Гибридные технологии доставки контента - совокупность методов, обеспечивающих: 1) возможность унифицированного доступа к ресурсам ИС при помощи любых устройств и каналов связи; 2) подбор и адаптацию контента к предпочтениям пользователей и к техническим особенностям устройств.
Мобильные технологии в образовательных системах - одно из текущих направлений развития электронного образования (eLearning). Процесс обучения с использованием мобильных технологий, или мобильное образование (mLearning) определяется, как «любой вид обучения, при котором обучаемый использует возможности, предлагаемые мобильными технлогиями» (консорциум МОВИеага).
Для эффективного использования гибридных технологий в образовательных ИС необходим определенный подход к оптимизации структуры материала, что требует разработки и исследо-
вания информационных и математических моделей структуры контента.
В настоящее время подходы к построению подобных систем описаны в работах В. А. Куклева, С. Д. Кувшинова, Д. Чарчилля, Д. Хэдберга, П. Саломони, С. Мирри, С. Феррети, М. Роччетти и др. Однако, открытыми остаются вопросы, связанные с форматом представления образовательных ресурсов. Большинство описываемых систем являются сервисно-ориентированными, т. е., предлагающими различные сервисы в зависимости от типа устройства. Данный подход не реализует адаптацию учебного контента к предпочтениям пользователя в полной мере. В тех системах, где учебный контент подбирается в соответствии с пользовательским устройством, не учитываются семантические характеристики материала.
Таким образом, проблема исследования и поиска эффективного способа применения гибридных технологий доставки контента в web-ориентированных ИС в целом, и в системах управления курсами в частности, представляется актуальной.
Целью работы является построение информационных, математических и объектных моделей учебного контента и алгоритмов подбора материала для отправки пользователю в системах управления курсами, ориентированных на гибридные технологии доставки.
Для достижения обозначенной цели в работе были поставлены следующие задачи:
-
исследование и анализ современных подходов и стандартов eLearning, mLearning;
-
построение информационной модели системы управления курсами с использованием гибридных технологий доставки контента; математической и объектной моделей структуры представления учебного материала и алгоритмов его отбора для доставки пользователю;
-
построение имитационных моделей, их программная реализация и проведение вычислительного эксперимента;
4) практическая проверка адекватности предложенных моделей и алгоритмов в рамках программной реализации на примере построения онлайн базы знаний.
Объектом исследования в диссертационной работе является моделирование структуры контента в системах управления курсами.
Предмет исследования - модели способов доставки образовательного контента по различным каналам связи, алгоритмы формирования адаптивных электронных курсов, гибридные технологии доставки контента.
Методы исследования - теория графов, теория множеств, дискретная математика, теория алгоритмов, методы оптимизации, теория баз данных, теория проектирования ИС, математическое моделирование, имитационное и компьютерное моделирование.
На защиту выносятся:
-
информационная модель системы управления курсами, базирующейся на гибридных технологиях доставки контента;
-
расширенная объектная модель компонентов учебного контента, основанная на стандарте IEEE LOM, дополненная набором формализованных педагогических характеристик и учитывающая показатели содержательной и структурной сложности материала, вид презентации информации, характер действий обучающегося;
-
математическая модель учебного контента и методы формирования пакетов контента, адаптированные к ограничениям канала связи, пользовательского устройства, предпочтениям пользователя к представлению материала, а также к целям пользователя;
-
программный комплекс, обеспечивающий реализацию предложенных моделей в рамках электронной обучающей системы класса eLearning 2.0.
Научная новизна и теоретическая значимость. На основе систематического рассмотрения способов хранения и доставки учебных материалов в системе управления курсами, использую-
щей гибридные технологии доставки контента, определены подходы к моделированию структуры учебного материала. Построена информационная модель системы управления курсами, использующей гибридные технологии доставки контента, учитывающая тип пользовательского устройства и канала связи, семантические характеристики передаваемого контента, адаптацию материала под предпочтения пользователя. Разработаны объектная и математическая модели структуры представления учебного материала, позволяющие реализовать многокритериальный поиск компонентов контента для доставки. Предложено и обосновано расширение модели метаданных учебных объектов, за счет включения характеристик, учитывающих структурную сложность, содержательность и характер презентации материала, а также характер действий обучающегося при освоении материала, что позволило реализовать сложные адаптивные алгоритмы подбора контента. Предложены алгоритмы автоматизированного подбора отправляемых пользователю ресурсов, формирования пакетов учебного контента и их оптимизации по различным критериям.
Практическая значимость работы. Разработана компьютерная модель описанной системы, позволяющая проводить имитационные эксперименты.
На основе предложенных моделей разработана система построения онлайн баз знаний использующих гибридные технологии доставки контента. На платформе созданной системы реализована база знаний «Операционные системы Windows», размещенная в Интернет по адресу . Система позволяет размещать в рамках одной темы материалы в различных форматов и различных уровней сложности; пользователю контент предоставляется в соответствии с указанными им настройками и используемым типом устройства.
Реализация и внедрение результатов работы. Предложенные алгоритмы использованы при проектировании и разработке ИС «Молодежный портал Тюменской Области», что подтвержда-
ется соответствующим актом внедрения, выданным государственным автономным учреждением «Молодежный информационно-аналитический центр». Разработана база знаний «Операционные системы семейства Windows», размещенная в Интернет по адресу .
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: всероссийская научно-практическая конференция «Модернизация системы профессионального образования на основе регулируемого эволюционирования», г. Челябинск, 2007; международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», г. Ярославль, 2007; международная конференция «Применение новых технологий в образовании» г. Троицк, 2008, 2009; научно-практическая конференция «Современные проблемы математического и информационного моделирования. Перспективы разработки и внедрения инновационных IT-решений» г. Тюмень, 2008, 2009, 2010; научньк семинарах Института математики и компьютерных наук ТюмГУ.
Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 13 печатных работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 134 наименований. Общий объем диссертации - 128 страниц, в том числе 41 иллюстрация.
Мобильное образование
Одной из широко распространенных бесплатных LCMS-систем является ATutor [115], разработанная в Канадском Университете Торонто. Данная система не ориентирована на полноценное администрирование учебного процесса, как Moodlc, однако, помимо функций управления учебным контентом, предоставляет функции социальной сети: групповые и личные блоги сообщества и группы, обмен учебными материалами, подключение виджетов, хранение файлов, личная переписка, форумы, опросы, и др., поэтому ATutor можно отнести к системам класса eLearning 2.0. Системой поддерживаются стандарты SCORM, различные стандарты IMS, и др. Также реализована модульная система - разработчики могут подключать программные модули сторонних производителей, или создавать свои. Основными недостатками системы ATutor специалисты считают ограниченную функциональность, линейность курсов, строящихся с использованием встроенных инструментов, однако, с точки зрения рядового пользователя ATutor предоставляет более интуитивно-понятный интерфейс и более высокую степень интерактивности. Sakai Еще одной растространепной opensource-системой является Sakai. Разработчики классифицируют Sakai как «CLE-платформу» (Collaboration and Learning Environment), т. к. в ней реализуется функционал LCMS, LMS и VLE (Virtual Learning Environment, виртуальная образовательная среда), что является непосредственным воплощением парадигмы eLearning 2.0 [124]. Стандартные модули системы Sakai: задания, уроки, обмен файлами, тестирования и опросы, отчеты, объявления, обмен ресурсами, вики, блоги, календарь, чаты, форумы, глоссарий, подключение внешних веб-страниц, ленты новостей и RSS. В данной системе более проработаны именно инструменты Web 2.0 и функции создания виртуальной обучающей среды, поэтому учебные і заведения часто сочетают Sakai с Moodle для достижения наибольшей функциональности. Blackboard Learn Blackboard Leam (в прошлом Blackboard Academic Suite) - одна из наиболее распространенных сегодня платных систем LMS. Имеет множество вариантов поставки, для школ, ВУЗов, колледжей, открытых университетов, ассоциаций и корпораций, а также для правительственных учреждений [132]. В отличие от выше рассмотренных систем, не имеет возможности самостоятельной доработки и подключения модулей, однако, также полноценно реализует функционал eLearning 2.0 - календарь работ, задания, сообщества, веб-сервисы, блоги, персональные страницы, обмен ресурсами, комментарии, функции социальной сети, и т. п., предоставляя высокую степень интерактивности. К минусам, в первую очередь, относится высокая стоимость продукта, и поддержки, а также невозможность внесения изменений. TotalLMS Еще одна часто используемая коммерческая LMS - TotalLMS (также есть вариант поставки TotalLGMS). Данная система ориентирована в основном на бизнес-структуры и на виртуальные институты повышения квалификации; она реализует более индивидуальный подход к студентам [ПО]. В TotalLMS Также доступен полный набор инструментов eLearning 2.0, разработчики предлагают адаптацию своего продукта для нужд компании-заказчика, поэтому TotalLMS используется многими крупными корпорациями в США и Европе. Основным минусом, как и в других коммерческих LMS является закрытый код продукта, дороговизна поддержки и доработок.
Математические модели контента и алгоритмов его отбора для доставки пользователю
На рис. 2.7 приведен фрагмент объектной модели по стандарту LOM [118]. Стандартная модель, хотя и является весьма емкой, накладывает определенные ограничения на возможности автоматизации подбора учебных объектов при использовании гибридных технологий. Во-первых, подход, когда параметры описываются перечислимыми типами, не позволяет реализовать адаптивные алгоритмы подбора, основанные на математических методах [76]. Во-вторых, указанные в стандарте педагогические параметры не характеризуют содержащийся в учебном объекте материал достаточно эффективно для автоматизированной компоновки элементарных учебных объектов для пользователя, соответственно его целям. Для более детальной и формализованной оценки педагогической составляющей объектной модели предлагается дополнить ее следующими числовыми параметрами, экспертными оценками, нормированными к интервалу [0,1]: «Теоретичность»: степень, в которой материал относится к сообщению знания, влияющего на все последующие знания в данной дисциплине. «Структурность»: структурная сложность, степень, в которой материал относится к информации, показывающей «устройство» чего-либо (последовательность, характер связей, ход доказательства, и т. п.) Сведения: степень, в которой материал относится к информации нужной для оперирования знаниями для решения задач определенной направленности; Усвоение: характер действий учащегося, оценка степени, в которой действия при изучении материала сводятся к простому усвоению запоминанию сведений и последовательностей; Понимание: степень, в которой материал направлен на понимание как процесс формирования представления о предмете рассмотрения момент возникновения представления (акт понимания), и само это представление, как результат процесса; Также, для реализации алгоритмов подбора, предлагается заменить в стандартной модели типы параметров сложности и семантической плотности с перечислимых на числовые, и нормировать к интервалу [0,1]. Данные характеристики назначаются дизайнерами учебного материала, и впоследствии могут быть скорректированы экспертами, либо путем обратной связи с обучаемыми (путем электронного анкетирования, выставления рейтинга, и т. п.). При изначальном присвоении материалу характеристик предлагается использовать следующие ориентировочные шкалы: 1. «Теоретичность» (выстроена по основанию «степень влияния на освоение целей и задач образовательной дисциплины»): 0-0 1 объект не содержит основополагающих теоретических сведений, в нем представлены отдельные сведения, факты, предписания, которые впрямую не связаны с общим содержанием курса и носят вспомогательный характер; 0 2-0 3- объект связан с отдельными разделами дисциплины, может содержать раскрытие отдельных понятий, описание отдельных действий, или иметь справочный характер, но направлен на обоснование действий и операций, а не на объяснение и истолкование содержания дисциплины; 0 4-0 5: объект может охватывать весь курс, или его важные разделы, с частичным разъяснением теоретических положений, но направлен только на оперирование знаниями, а не на их разъяснения или интерпретацию; 0 6-0 8: в объекте содержатся разъяснения или интерпретация важных категорий дисциплины, но они впрямую не направлены на раскрытие сущности дисциплины. 0 9-1 0: объект содержит информацию, разъясняющую общие, понятия, категории, на которых основано содержание всего курса и той области знаний, которую данный курс представляет. 2. «Структурность» (выстроена по основанию «структурная сложность»): 0-0 1: материал, представленный в объекте, содержит фрагменты, не связанные между собой, или несколько компонентов, связанных однотипным способом; 0 2-0 3: объект охватывает отдельные структуры образовательной дисциплины, имеющие разнородные, не всегда четко определяемые связи; 0 4-0 5: материал охватывает определенные структуры (линейные и разветвленные), внутри которых характер связей достаточно четко определен (взаимовлияние, причинно-следственные связи в разных вариация: однофакторные, разнофакторные и пр.), и можно выявить их последовательность;
Построение системы управления курсами, использующей гибридные технологии доставки контента
Система управления курсами была построена в виде онлайн базы знаний [73]. Такая форма была выбрана, т. к. она предусматривает совместное наполнение пользователями хранилища данных различными объектами по схожей тематике, и подходит для демонстрации принципов eLearning 2.0, а также предложенных в главе 2 моделей. Тематика базы знаний была определена как «Операционные системы семейства Windows». Разрабатываемая система управления курсами должна соответствовать стандарту eLearning 2.0. К архитектуре системы выдвигаются следующие требования: структура представления данных в системе должна позволять реализацию описанных в главе 2 алгоритмов, а также допускать возможные модификации системы без коренной переработки БД; элементы системы должны быть реализованы в виде объектной модели, позволяющей изменять отдельные классы, или добавлять новые, без правки существующих [88]; логика работы алгоритмов системы также должны быть представлена в рамках объектной модели; представление контента должно производиться независимым от логики интерфейсным блоком (другими словами, система должна соответствовать классической трехуровневой модели «данные-логика-представление»). Требования к функционалу системы: представление учебных ресурсов в соответствии с определенной в главе 2 структурой (учебные темы, учебные альтернативы, учебные объекты); разделение прав пользователей (пользователь, администратор, редактор); возможность добавления и правки материалов; назначения метаданных учебных объектов; . возможность задания предпочтения пользователя в настройках клиентской части системы (уровень подготовки, предпочтения по краткости и формату представления материала); . возможность автоматического определения технических характеристик устройства пользователя; . не менее двух режимов отображения контента: 1) отображать автоматически подобранный для пользователя контент; 2) отображать весь контент для самостоятельного подбора объектов пользователем; . независимые интерфейсы для различных типов устройств. 3 2 3 Проектирование системы Первым этапом проектирования системы является построение информационной модели с использованием диаграмм в нотации IDEFO, DFD. Такая модель была построена в п. 2.1. На ее основе было проведено проектирование базы данных системы, выделены основные таблицы, отвечающие за хранение информации о пользователях и ролях, о статических разделах системы, о структуре представления образовательных ресурсов (учебные темы, альтернативы, объекты и их метаданные), о поддерживаемых системой устройствах и форматах объектов [73]. Схема основных таблиц БД приведена на рис. 3.17
Программное и техническое обеспечение системы
В качестве платформы для разработки системы был выбран Web-сервер A ache 3 3.0, язык программирования и среда исполнения РНР 5.3; для организации хранилища образовательных ресурсов была выбрана система управления базами данных MySQL 5.1. Для организации пользовательских ингрефейсов использовались языки разметки XHTML, WML и каскадные листы стилей CSS. Данный набор был выбран, так как все входящие в него элементы являются бесплатными и свободно распространяемыми, а также поддерживаются всеми провайдерами хостинговых площадок. 3 2 5 Реализация системы Алгоритмы системы были реализованы в методах соответствующих классов (getTopicForUserO, getAltForUserO, и др.); это позволяет определять любое количество интерфейсов с различными характеристиками. В разработанной системе данная возможность представлена на примере трех интерфейсов: полноценный ПК-интерфейс, PDA-интерфейс для КПК, коммуникаторов, iPhone oB, и подобных устройств (hi-range - большой размер экрана, перьевой ввод), а также мобильный интерфейс для lo-range и mid-range мобильных устройств (малый размер экрана, клавиатурный ввод). Реализована 102 поддержка 15 форматов: текст, HTML, документы различных приложений, По итогам проведенной работы были сделаны следующие выводы: . По результатам анализа тенденций в сфере электронного образования и обзора современных электронных систем eLearning 2.0 и mLearning сделано заключение об отсутствии разработок, учитывающих, при отборе материалов, цели, предпочтения пользователя, технические возможности его устройства и канала связи. . В связи с отсутствием общепринятого термина введено понятие гибридных технологий доставки контента, определяющее совокупность методов подбора и адаптации информационных ресурсов к предпочтениям, целям и техническим возможностям пользователей. . По итогам проведенного информационного структурно функционального моделирования электронной образовательной системы, отвечающей требованиям, определенным поставленной задачей, сделан вывод о необходимости формализации семантических (педагогических) и технических компонентов контента для реализации логико-математического механизма, обеспечивающего функционирование гибридных технологий доставки. . Анализ стандарта метаданных учебных объектов IEEE LOM показал необходимость его дополнения с целью построения более детальной объектной модели, позволяющей реализовать сложный адаптивный алгоритм. , . Сравнение нескольких вариантов математических моделей контента и методов его отбора для отправки пользователю показывает, что наиболее адекватным математическим представлением задачи является ее постановка в виде задачи многокритериальной оптимизации. . На основании результатов вычислительных экспериментов с разработанной компьютерной моделью сделаны , выводы об оправданности внедрения гибридных технологий доставки контента в 106 системах среднего и большого масштаба (более 100 пользователей, более 100 учебных объектов) - крупных eLearning 2.0 LMS и LCMS, базах знаний и экспертных системах. Адекватность предложенных моделей подтверждена на примере разработнной базы знаний «Операционные системы семейства Windows».
