Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Анализ тенденций внедрения информационных технологий в области образования II
1.1. Обзор рынка электронных образовательных технологий 13
1.2. Классификация компьютерных средств обучения 16
1.3. Современные тенденции использования электронных образовательных технологий 19
1.4. Проблема использования средств автоматизации в инженерном образовании и роль в нем виртуальных лабораторий 22
1.5. Применение интеллектуальных технологий в разработке компьютерных средств обучения 27
1.6. Моделирование АЛЛ 34
1.7. Информационно-образовательная среда, как система комплексной поддержки образовательного процесса 35
1.8. Проблемы и перспективы использования технологий Интернет, как базы для реализации ИОС 38
1.8.1. ИОС, как образовательный Интернет-портал 38
1.8.2. Перспективы использования технологии веб-служб 40
1.9. Выводы 42
Глава 2 Моделирование интерактивного автоматизированного лабораторного практикума 44
2.1. Модель произвольного учебного процесса 44
2.2. Постановка задачи разработки АЛП 46
2.3. Определение требований и условий моделирования 48
2.4. Представление знаний в интерактивном обучающем АЛП 49
2.5. Абстрактная модель АЛП 52
2.6. Разработка модели лабораторной установки 55
2.7. Метод построения модели лабораторной работы 58
2.8. Алгоритм построения многоуровневого множества вспомогательных руководящих инструкций 59
2.9. Область применения и класс алгоритмов, представимых моделью 63
2.10. Представление модели лабораторного практикума с использованием XML 65
2.11. Выводы 72
Глава 3 Проектирование сетевого программного комплекса для поддержки задач инженерно-технического образования 74
3.1. Постановка задачи и определение требований 74
3.2. Методы обеспечения универсальности информационной системы 79
3.3. Методы информационной интеграции в распределенных системах 80
3.4. Требования к разрабатываемому программному комплексу 83
3.5. Принципы построения универсального образовательного комплекса 84
3.6. Разработка архитектурной модели программного комплекса 87
3.6.1. Технология вызова удаленных процедур XML-RPC 88
3.6.2. Типы данных в XML-RPC 90
3.6.3. Некоторые особенности XML-RPC 92
3.7. Подсистема каталогизации 93
3.7.1. Реализация гибкой системы управления метаданными 94
3.7.2. Стандартизация поиска в распределенной системе каталогов 95
3.8. Подсистема автоматизированного лабораторного практикума 97
3.9. Выводы 101
Глава 4 Разработка образовательного программного комплекса «Виртуальная лаборатория по сетевым технологиям» 103
4.1. Система каталогизации 105
4.2. Система электронного тестирования 1.08
4.3. Автоматизированный лабораторный практикум с удаленным доступом 112
4.4. Выводы 114
Заключение 116
Литература
- Классификация компьютерных средств обучения
- Определение требований и условий моделирования
- Методы информационной интеграции в распределенных системах
- Автоматизированный лабораторный практикум с удаленным доступом
Введение к работе
Актуальность работы
Проблема привлечения компьютерных средств к автоматизации решения сложных задач в различных областях человеческой деятельности в течение достаточно продолжительного времени не теряет своей актуальности, и сфера образования в этом процессе не стала исключением. Тенденция интеллектуализации отраслей и технологий, порождает все больший спрос на профессиональные и высококвалифицированные кадры. Поэтому работы по интеграции новых информационных и коммуникационных технологий в образовательный процесс и развитие на их основе систем непрерывного, дистанционного и открытого образования представляются весьма перспективными.
Одной из основных целей внедрения современных автоматизированных систем учебного назначения является повышение доступности образовательных услуг без снижения качества профессиональной подготовки обучаемых. Однако, как свидетельствуют факты, существенных успехов в этом направлении удается достичь далеко не всегда. В первую очередь это относится к сфере инженерного и естественнонаучного образования, где важную роль в процессе обучения играют практические занятия по решению задач, выполнению экспериментов, работе с реальным лабораторным оборудованием.
Основным направлением решения проблемы информатизации инженерно-технического образования является разработка электронных учебно-методических комплексов нового поколения, охватывающих широкий спектр образовательных задач и ориентированных в первую очередь на автоматизацию лабораторных практикумов, позволяющих приобрести практические профессиональные навыки. Здесь необходимо отметить работы В.З. Журавлева, A.M. Зимина, СИ. Маслова, И.П. Норенкова, А.А. Полякова и ДР.
В этой области можно указать принципиально новое направление повышения дидактической эффективности программных комплексов, реализующих контроль и управление процессом обучения, основанное на использовании технологий экспертных систем (А.И. Башмаков, И.А. Башмаков, П.Л. Брусиловский, В.П. Тихомиров, А.Н. Тихонов, Н.А. Селезнева и др.).
Несмотря на определенные успехи исследований и прикладных разработок в данном направлении, проведенный анализ существующих образовательных комплексов и автоматизированных лабораторных практикумов (АЛЛ) выявил наличие ряда проблем:
1. Большинство систем АЛЛ существуют в виде отдельных приложений,
не интегрированных в состав электронных учебно-методических комплексов.
2. Ввиду недостаточного внимания разработчиков к построению моделей
самого АЛП, имеется множество частных решений с собственной логикой и закрытой архитектурой, вследствие чего им, как правило, присущи узкая специализация, негибкость, невозможность создавать собственные сценарии лабораторных работ и т.п.
3. Демонстрационный характер большинства АЛП (визуализация
процессов, демонстрация или удаленный доступ к приборам) ограничивает их возможности, как образовательной технологии, ориентированной на получение знаний (программная демонстрация процесса функционирования объектов при отсутствии модели знаний о предметной области). Таким образом, актуальность исследования определяется необходимостью выработки системного подхода к моделированию автоматизированных лабораторных практикумов и расширения их возможностей в составе образовательных комплексов благодаря использованию моделей и технологий экспертных систем.
7 Целью диссертационного исследования является построение модели представления знаний в интерактивном АЛЛ, алгоритмов их формализации, хранения и передачи; разработка технологии построения распределенной образовательной среды, ориентированной на освоение инженерно-технических знаний.
Исходя из поставленной цели, в работе решаются следующие задачи:
Анализ и классификация существующих программных средств в области компьютерных образовательных систем и построение обобщенной концептуальной модели учебного процесса.
Исследование технологии формализации знаний эксперта и разработка модели интерактивного автоматизированного лабораторного практикума.
Проектирование архитектуры распределенной образовательной среды и технологии ее построения для поддержки решения учебных инженерно-технических задач.
Программная реализация модели АЛП и технологии доступа к распределенным информационным ресурсам на примере автоматизированного образовательного комплекса по сетевым технологиям.
Объект исследования: автоматизированные лабораторные практикумы в контексте распределенной образовательной среды.
Предмет исследования: модели и алгоритмы представления знаний в интеллектуальном АЛП, технологии построения сетевого образовательного комплекса инженерно-технического профиля.
Методы исследования
Проведенные в работе исследования базируются на использовании математического моделирования, теории автоматов, теории множеств, алгоритмов, системного анализа, теории экспертных систем, теории баз данных, методов модульного и объектно-ориентированного программирования.
8 Научная новизна и теоретическая значимость работы отражены в следующих результатах:
Предложен новый подход к построению автоматизированных лабораторных практикумов с удаленным доступом, реализующих функцию интерактивного подсказчика.
Разработана математическая модель формализации знаний на основе детерминированного конечного автомата, путем выделения активной модели исполнителя сценариев и модели представления лабораторной работы.
Для полученных моделей предложен метод формирования многоуровневого множества вспомогательных руководящих инструкций на основе рекурсивного алфавитного гомоморфизма.
Предложен способ машинного представления произвольных сценариев лабораторных работ, реализуемых моделью исполнителя.
Практическая значимость работы состоит в том, что на основе предложенных моделей разработан инструментарий для формирования заданий и сценариев лабораторных работ в интерактивном АЛП с обучающей функцией. Его эффективность подтверждена в процессе создания и практического использования АЛП для подготовки студентов в области сетевых технологий.
Разработанная интерактивная система АЛП предоставила возможность максимально эффективного использования имеющегося оборудования, путем предоставления к нему удаленного доступа. Доступность лабораторного практикума по сети Интернет позволяет предоставлять удаленный доступ к учебному оборудованию кафедрам других учебных заведений, не имеющих подобной технической базы, но заинтересованных в практической подготовке студентов в области настройки и администрирования активного сетевого оборудования.
Реализация и внедрение результатов работы
Теоретические и практические результаты работы реализованы и внедрены в качестве учебной образовательной среды на технической базе кафедры информационной безопасности Тюменского государственного университета. В процессе эксплуатации представленная система показала свою эффективность в поддержке учебного процесса, как для студентов, так и для преподавателей. АЛЛ внедрен в Институте математики и компьютерных наук Тюменского госуниверситета для обучения, как студентов базового вуза, так и его филиалов в г. Нижневартовске и г. Нягани, что подтверждено соответствующими актами внедрения.
Апробация работы
Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах:
Всероссийская научная конференция «Научный сервис в сети Интернет» г. Новороссийск, 2004; международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-17» г. Кострома, 2004; региональная научно-практическая конференция «Информационная безопасность региона» г. Челябинск, 2005; международная научная конференция «Модернизация образования в условиях глобализации», г. Тюмень, 2006; международная научно-практическая конференция «Безопасность информационного пространства» г. Екатеринбург, 2006; научные семинары НИИ КИТ, кафедр информационной безопасности и программного обеспечения ТюмГУ, 2003-2006.
Положения, выносимые на защиту
Модель автоматизированного лабораторного практикума, включающая функциональную модель лабораторной установки и структурную модель лабораторной работы, позволяющая формализовать экспертные знания о предметной области.
Алгоритм построения множества вспомогательных руководящих инструкций на основе построенной модели АЛП, обеспечивающий создание базы знаний для управления процессом обучения.
Архитектурная модель программного комплекса АЛП, благодаря которой становится возможной адаптация лабораторного практикума к широкому кругу смежных задач.
Программный комплекс образовательной среды для поддержки учебного процесса по инженерно-техническим специальностям.
Публикации
По теме диссертации автором опубликовано 11 печатных работ, в том числе 1 в издании, рекомендованном ВАК.
Структура и объем работы
Приведенные цели и задачи определяют структуру и содержание исследования. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 114 наименований и приложений. Общий объем диссертации — 133 страницы, в том числе 24 рисунка на 19 страницах, 3 приложения.
Классификация компьютерных средств обучения
В целом, ассортимент программных продуктов образовательного назначения достаточно широк и продолжает пополняться. Во многом, бум создания автоматизированных обучающих систем связан с новыми возможностями компьютеров и развитием коммуникационных технологий. Попытки классификации компьютерных средств обучения (КСО) предпринимаются регулярно. Однако среди специалистов нет устоявшейся системы классификации и единого терминологического аппарата. Так, в работе [29] предложена классификация КСО по назначению: Компьютерные учебники; Предметно-ориентированные среды (моделирующие программы, учебные пакеты); Лабораторные практикумы; Тренажеры; Контролирующие программы; Справочники, базы данных учебного назначения.
Компьютерный учебник — это программно-методический комплекс, обеспечивающий возможность самостоятельно освоить учебный курс или его раздел. Он соединяет в себе свойства обычного учебника, справочника, задачника и лабораторного практикума.
Предметно-ориентированные среды (моделирующие программы, учебные пакеты) - пакеты программ, позволяющие оперировать с объектами определенного класса. Среда реализует отношения между объектами, операции над объектами и отношениями, соответствующие их определению, а также обеспечивает наглядное представление объектов и их свойств.
Лабораторный практикум служит для проведения наблюдений над объектами, их взаимосвязями, или некоторыми их свойствами, для обработки результатов наблюдений, для их численного и графического представления и для исследования различных аспектов использования этих результатов на практике.
Тренажеры служат для отработки и закрепления технических навыков решения задач. Они обеспечивают получение краткой информации по теории и приемам решения задач, тренировку на различных уровнях самостоятельности, контроль и самоконтроль.
Контролирующие программы — это программные средства, предназначенные для проверки (оценки) качества знаний.
Справочники, базы данных учебного назначения предназначены для хранения и предъявления учащемуся разнообразной информации справочного характера. Для них характерны иерархическая организация материала и быстрый поиск информации по различным признакам.
Представляет интерес классификация КСО, приведенная в «Концепции информатизации сферы образования Российской Федерации» [30], построенная на основании материалов Научно-технического отчета "Классификация и современное состояние вычислительных платформ и программного обеспечения", который подготовлен Московским физико-техническим институтом и отделением "Вычислительные платформы и программное обеспечение" Научно-экспертного совета по информатизации сферы образования [31]. В ней предложено рассматривать в качестве концептуальных следующие классификационные признаки: дидактическая направленность; программная реализация; техническая реализация; предметная область применения.
В соответствии с критерием дидактической направленности выделяется два типа знаний:
Артикулируемые знання - легко структурируются и могут быть переданы обучающемуся с помощью порций информации (текстовой, графической, видео и т.д.). К средствам данной категории целесообразно относить: компьютерные учебники; учебные базы данных; тестовые, контролирующие программы и другие компьютерные средства, позволяющие хранить, передавать и проверять правильность усвоения обучающимся информации учебного назначения.
Неартикулируемые знания - основаны на опыте, интуиции и т.п. Это умения, навыки, интуитивные образы и другие формы человеческого опыта, которые не могут быть переданы обучающемуся непосредственно, а "добываются 1 им в ходе самостоятельной познавательной деятельности при решении практических задач. К КСО этого класса относятся: пакеты прикладных программ (ППП); компьютерные тренажеры (КТ); лабораторные практикумы (ЛЇЇ); программы деловых игр; экспертно-обучающие системы (ЭОС) и другие компьютерные средства, которые позволяют обучающемуся в ходе учебного исследования получать знания по изучаемой предметной области.
Определение требований и условий моделирования
Как показывает практика, разработка автоматизированного лабораторного практикума в значительной степени зависит от области его применения. Поэтому возможность разработки универсального средства, применимого для большого набора дисциплин, охватывающего многие предметные области, представляется сомнительной. Но в то же время система не должна быть слишком узкоспециализированной, так как это затруднит ее использование в других направлениях и смежных областях.
Рациональным решением, учитывающим данные условия, и позволяющим соблюсти разумный баланс между указанными крайностями является проектирование обобщенной модели представления знаний, программной архитектуры образовательного комплекса, технологии его построения и реализации, которые позволят создать АЛЛ с достаточной степенью универсальности и возможностью адаптации под частные задачи.
Как уже было отмечено, в силу исключительной сложности разработки абсолютно универсальной модели, применимой ко многим предметным областям, будем говорить об универсальности в более узком смысле, ограниченном заданной предметной областью (сетевые технологии) и, возможно, рядом смежных направлений или схожих дисциплин.
Рассмотрим более подробно набор задач, необходимых для реализации сформулированных требований: Разработка модели представления знаний в интерактивном АЛЛ. о Построение обобщенной модели функционирования лабораторной установки. о Разработка способа формализации произвольных алгоритмов решения лабораторных заданий, о Построение модели сценария лабораторной работы. Проектирование архитектуры программного комплекса АЛЛ. Реализация программного комплекса на базе открытых стандартов и коммуникационных технологий.
Традиционно, в области интеллектуальных систем используются такие два понятия как данные и знания. Данные представляют собой отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства [6]. Понятие «знания» весьма неоднозначно. В системах искусственного интеллекта (ИИ), под знаниями понимается формализованная информация, на которую ссылаются или используют в процессе логического вывода [55]. Авторы [6] определяют знания как закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области. Также часто используется такое определение: знания — это хорошо структурированные данные, или данные о данных (метаданные).
Для компьютерного представления и обработки знаний о предметной области (об объектах, процессах, явлениях, их структуре и взаимосвязях), они должны быть формализованы и представлены в определенном машиночитаемом виде.
Представление знаний есть процесс, конечная цель которого — представление информации (семантического смысла и значений) в виде информативных сообщений (синтаксических форм). Для этого необходимо пользоваться некоторой конструктивной системой правил для их представления и последующего восприятия — формализмом.
Существует несколько моделей представления знаний, используемых в интеллектуальных и экспертных системах.
Семантическая сеть. Это модель, в которой структура знаний предметной области формализуется в виде ориентированного графа с помеченными вершинами и дугами. Вершины графа обозначают понятия различных категорий: объекты, события, свойства, операции, а дуги — отношения между ними.
Характерная особенность семантических сетей — наличие трех основных типов отношений: 1. Класс - элемент класса (часть - целое, класс - подкласс, элемент -множество и т.п.); 2. Свойство - значение (иметь свойство, иметь значение и т.п.); 3. Отношения порядка (элемент за, элемент под, раньше, позже и др.).
Достоинство семантических сетей — наглядность представления знаний, с их помощью удобно представлять причинно-следственные связи между элементами (подсистемами), а также структуру сложных систем. Недостаток таких сетей — сложность вывода, поиска подграфа, соответствующего запросу.
Фреймовая модель удобна для описания структуры и характеристик однотипных объектов (фактов, процессов, событий) описываемых фреймами — специальными ячейками (шаблонами понятий) фреймовой сети (знания). Отдельные характеристики объектов (элементы описания) называются слотами фрейма. Фреймы в сети могут наследовать слоты других фреймов сети. Различают фреймы-образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, создаваемые для отображения реальных ситуаций для конкретных данных.
Методы информационной интеграции в распределенных системах
Значительное внимание при разработке комплексных многокомпонентных систем должно быть уделено вопросу взаимодействия отдельных подсистем и интеграции их информационных массивов.
Интеграция информации предполагает синхронизацию данных в различных программных приложениях и ее консолидацию для последующей обработки человеком или автоматизированными системами. Зачастую, следующим шагом предполагается проводить интеграцию программных приложений (Enterprise Application Integration, EAI) — это процесс связывания независимо друг от друга разработанных приложений, так что бы они работали как единое целое.
Для организаций с низким уровнем зрелости в области информационных технологий, к которым можно смело отнести учебные заведения, этот шаг преждевременен, да и в мире 75% проектов интеграции связаны с интеграцией только на уровне данных (по данным компании Microsoft на 2003г.) Как правило, корпоративная информация представлена в структурированной и неструктурированной форме, причем вторая превышает первую в 3-4 раза и задача ее консолидации крайне важна, Интеграцию данных в неструктурированной форме осуществляют системы управления корпоративным контенотм и системы управления знаниями.
Интеграцию данных в структурированной форме осуществляют следующими способами: Файловый обмен; Обмен сообщениями; Интеграция на уровне БД; Интеграция через веб-сервисы; Интеграция вокруг центральной системы.
Файловый обмен прост и понятен. Он является единственным способом получения информации из приложений не обладающих программным интерфейсом для обращения к ним извне. Однако он труднореализуем для значительного количества программных приложений работающих в режиме реального времени на различных платформах.
На смену файловому обмену пришло межплатформенное ПО, обеспечивающее связь между программными приложениями путем обмена сообщениями. Эти продукты имеют простые, легкие в использовании API, позволяют строить приложения, ориентированные на события, имеют механизм гарантии доставки сообщения и др.
Интеграция на уровне БД (Enterprise Information Integration — EII) подразумевает построение виртуальных баз данных из разнородных источников. Продукты ЕП позволяют [55]: Строить виртуальную БД в которой содержится информация о данных, хранящихся в разных источниках; Производить преобразование данных из целевой базы в общий формат и обратно; Поддерживать стандартный язык запросов SQL и транзакционность при исполнении запросов; Производить взаимодействия с целевыми базами данных, клиентскими и серверными приложениями.
Для организаций с незначительным числом приложений EII наиболее приемлем. Однако данный способ имеет ограничение, т.к. не реализует модель ориентированную на события.
Веб-сервис — программная система, идентифицируемая строкой URI, чьи внешние интерфейсы и привязки определены и описаны языком XML. Описание этой программной системы может быть найдено другими программными системами, которые могут взаимодействовать с ней согласно этому описанию посредством сообщений, основанных наХМЬ, и передаваемых с помощью интернет-протоколов.
Для веб-сервиса характерно использование трех стандартов [82]: Simple Object Access Protocol (SOAP) — для обмена сообщениями; Web Services Description Language (WSDL) — для описания свойств веб-сервиса; Universal Description Discovery And Interoperability (UDDI) —для регистрации WSDL-описаний в каталогах, а так же получения записей из этих каталогов.
Веб-сервисы обладают рядом свойств, которые делают их крайне привлекательными для решения задач интеграции. Во-первых, они обеспечивают хорошее средство для оформления компонентов бизнес-логики в качестве интерфейсов, программно легко доступных и допускающих многократное применение в различных приложениях. Во-вторых, веб-сервисы — это удобный механизм для взаимодействия приложений: ведь в идеале все их API определены и опубликованы в каталогах UDDI. И, наконец, они обеспечивают защиту инвестиций, т.к. приложения «обернутые» в веб-сервисы, в целом легче заменить.
Автоматизированный лабораторный практикум с удаленным доступом
В целях автоматизации проведения лабораторных работ по настройке и администрированию активного сетевого оборудования (коммутаторы, маршрутизаторы, файрволы) на базе предложенных в главе 2 моделей лабораторной установки и лабораторной работы, была реализована подсистема автоматизированного лабораторного практикума с удаленным доступом.
Архитектура аппаратного подключения лабораторного комплекса приведена на рисунке 22. Особенностью системы является возможность создания произвольных сценариев лабораторных работ, описываемых на языке XML (Приложение 1) Для удобства написания и корректировки сценариев ЛР, разработан специальный редактор, облегчающий работу с указанными XML-файлами (Рис. 23).
На языке Java разработан программный сервер автоматизации лабораторных практикумов, реализующий модель исполнителя сценариев (лабораторной установки). Работа студентов в системе АЛП осуществляется посредством подключения и взаимодействия с данным сервером. В качестве клиентского приложения может выступать любой терминальный клиент, поддерживающий протокол telnet, например HyperTerminal или Telnet в операционной системе Windows (Рис. 24).
Рассмотрен аспект практической реализации образовательного программного комплекса. Перечислены основные подсистемы, приведены их функции.
При разработке программного комплекса особое внимание было уделено подсистеме виртуального лабораторного практикума. Данная подсистема частично берет на себя задачи преподавателя, предоставляя образовательные услуги 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Как следствие существенно снижается загруженность учебной аудитории, повышается доступность лабораторного оборудования без существенной потери качества образовательных услуг.
Студенты получают определенную свободу действий (работа в любое время, из любой точки компьютерной сети) и возможность дополнительной практики по изучаемому предмету. Для преподавателя - снижается нагрузка, упрощается способ оценки и контроля.
В диссертации решена актуальная научно-техническая задача по исследованию технологий построения комплексной информационно-справочной образовательной среды и модели представления знаний в системе интерактивного автоматизированного лабораторного практикума. В частности получены следующие результаты:
1. В контексте проблемы автоматизации обучения в области инженерно-технического образования предложен метод модернизации систем АЛЛ (автоматизированного лабораторного практикума) путем наделения его функциями преподавателя, реализующего полноценный образовательный процесс в режиме самостоятельной удаленной работы обучаемого [107, 111, 112].
2. Разработана математическая модель интерактивного АЛЛ на основе детерминированного конечного автомата, реализующего технологию формализации знаний эксперта (преподавателя), что позволило наделить систему АЛЛ не только демонстрационными, но и образовательными функциями [112, 113].
3. Спроектирована и реализована универсальная программная архитектура системы АЛЛ, обеспечивающая его гибкость, расширяемость и адаптивность. Данная технология позволяет для каждой пользовательской сессии динамически строить собственную рабочую среду, путем компоновки цепочки модулей-обработчиков, соответственно решаемой задаче, допуская, таким образом, выполнение разными пользователями задач различного характера [112,113,114].
