Содержание к диссертации
Введение
1. Автоматизированные системы обучения и информационный базис 9
1.1. Обзор современного состояния образовательной системы и электронного обеспечения образовательных сред 9
1.2. Дидактические свойства и функции компьютерных телекоммуникаций в образовании 13
1.3. Проблемы организации электронного образования 18
1.3.1. Информационные технологии обучения 18
1.3.2. Организация учебного процесса 19
1.3.3. Проблемы реализации дистанционного образования 21
1.4. Особенности организации учебного материала для системы дистанционного обучения на базе компьютерных телекоммуникаций 23
1.5. Структура информационного базиса для поддержки механизмов многоуровневой адаптации в системе электронного обучения 30
1.5.1. Обучение как процесс адаптивного управления сложной системой 32
1.5.2. Сборка адаптивного учебно-методического материала 36
2. Модели и критерии оценки качества выбора автоматизированных средств для создания электронных обучающих курсов 42
2.1. Модели оценки качества выбора автоматизированных средств 42
2.1.1. Задача целочисленного математического программирования 42
2.1.2. Метод обобщенного критерия качества 44
2.2. Характеристики качества автоматизированных систем обучения (АСО) 45
2.3. Алгоритм составления системы характеристик качества автоматизированных систем обучения 47
2.4. Экспертная оценка качества. Значение степени согласованности экспертов 50
2.5. Обзор оцениваемых автоматизированных сред 51
2.6. Обработка результатов экспертного оценивания 69
2.6.1 Метод парных сравнений 70
2.6.2. Алгоритм вычисления весовых коэффициентов 76
2.7. Выделение множества Парето 78
3. Модельно-алгоритмическая поддержка оптимизационного формирования информационного базиса для адаптивно-обучающих систем 82
3.1. Модели и методы интерактивного контроля в адаптивно- обучающих системах 82
3.1.1. Модель адаптивной технологии обучения и контроля знаний 83
3.1.2. Методы и модели проведения контроля 85
3.1.3. Модели и методы оценки знаний 93
3.2. ГЕРТ-модель сценария контроля знаний 101
3.2.1. Графо-аналитический метод оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в адаптивно-обучающих системах 101
3.2.2. Определение вероятностных нормативных времен для процессов контроля знаний, реализуемых в условиях неопределенности
4. Компьютерная система выбора и моделирования автоматизированных систем обучения 118
4.1. Оценка качества и выбора программного обеспечения учебного назначения 118
4.1.1. Назначение программной системы выбора 118
4.1.2. Описание интерфейса системы выбора программного обеспечения учебного назначения 121
4.2. Имитационное моделирование учебного процесса 122
4.2.1. Инструмент имитационного моделирования AnyLogic 122
4.2.2. Концепции имитационного моделирования учебного процесса в среде AnyLogic 125
4.2.3. Анимация поведения модели в AnyLogic 129
4.2.4. Реализация имитационной модели в среде AnyLogic 129
4.2.5. Описание процесса создания модели 132
4.2.6. Проведение компьютерного эксперимента с использованием электронного образовательного ресурса и без использования 136
Заключение 144
Список использованной литературы
- Обзор современного состояния образовательной системы и электронного обеспечения образовательных сред
- Модели оценки качества выбора автоматизированных средств
- Модели и методы интерактивного контроля в адаптивно- обучающих системах
- Оценка качества и выбора программного обеспечения учебного назначения
Введение к работе
Развитие технологической базы производства и технический прогресс общества требуют повышения уровня образованности как сотрудников предприятий, так и выпускников вузов, повышения эффективности обучения и переобучения, оптимизации учебного процесса. Выполнение этих условий приводит к необходимости использования новых информационных технологий в системе высшего образования.
Состояние сферы образования России и тенденции развития общества требуют безотлагательного решения проблемы опережающего развития системы образования на основе информационных технологий, создания в стране единой информационно-образовательной среды.
Развитие науки и технологий, а также рост объема информации, необходимой для успешной образовательной деятельности, приводят к использованию современных компьютерных и коммуникационных технологий, которые позволяют решать задачи обучения и повышения квалификации обучающихся. Связаны эти перемены с переходом мирового сообщества к информационному типу организации образования и образовательного пространства.
Переход на новые образовательные технологии диктует новый подход к созданию и применению в учебном процессе более эффективных средств поиска, обработки, хранения, предоставления и передачи информации. Информационное обеспечение большинства процессов, связанных с профессиональным образованием, делает возможным хранение и доступ к базовой информации, необходимой пользователю.
Возникает острая необходимость применения программно-аппаратных средств учебного назначения. При этом структура информационного базиса должна поддерживать механизмы управления адаптивным электронным обучением, позволяющие реализовать динамическую многоуровневую адаптацию учебных материалов.
Таким образом, создание, сопровождение и развитие автоматизированных систем обучения требует повышения эффективности формирования и организации информационного базиса, используемого в учебном процессе.
Объектом диссертационного исследования является информационно-образовательная среда автоматизированных систем обучения.
Предмет исследований - информационный базис, структура и состав учебно-методических материалов.
Цель диссертационного исследования состоит в формировании и организации информационного базиса, используемого в автоматизированных системах обучения.
Поставленная цель достигается путем решения следующих задач:
анализа и формализации задач формирования информационного базиса автоматизированных систем обучения;
разработки методики выбора программного обеспечения учебного назначения;
исследования методов принятия решений и экспертной оценки для выбора программного обеспечения учебного назначения;
разработки стохастической модели прохождения сценариев при изучении материала курса с использованием выбранного программного обеспечения учебного назначения;
программной реализации системы оценки качества и выбора программного обеспечения учебного назначения;
определении зависимости качества усвоения дисциплины от объема использованных электронных образовательных ресурсов в учебном процессе.
Методы исследования. Основные теоретические и прикладные результаты работы получены на основе методологии системного анализа,
теории принятия решений, аппарата стохастических сетей.
Научная новизна работы:
Предложена новая методика выбора программного обеспечения учебного назначения, позволяющая понизить мощность множества критериев на основе их парного сравнения и ранжирования.
Для групповой экспертной оценки программного обеспечения учебного назначения разработан алгоритм вычисления весовых коэффициентов, обеспечивающий итеративный режим определения значений весов.
Разработана стохастическая сетевая модель прохождения сценариев, позволяющая реализовать идею адаптации при изучении материала обучающимся с использованием программного обеспечения учебного назначения.
Разработана имитационная модель процесса обучения с различным уровнем использования электронных образовательных ресурсов, позволившая экспериментально подтвердить эффективность предлагаемого подхода.
Значение для теории. Полученные при выполнении диссертационной работы результаты имеют существенное значение для развития теории принятия решений, в частности, выделения множества существенных критериев выбора и формирования области Парето. Разработанная ГЕРТ-методика оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в автоматизированных обучающих системах позволяет получать вероятностно-временные характеристики сценариев, в которые включены случайные отклонения и неопределенность, возникающие непосредственно во время выполнения процедуры контроля знаний.
Практическая ценность. Разработанная в диссертации программная система позволяет оценить качество и выбрать программное обеспечение учебного назначения, которое может дополнить в учебном процессе классические методы преподавания, что приведет к росту успеваемости студентов.
Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием методов принятия решений и стохастических моделей при обосновании полученных результатов, выводов, рекомендаций, а также успешным выполнением компьютерных экспериментов, показавших, что использование электронных образовательных ресурсов в процессе обучения ведет к росту успеваемости студентов.
Реализация результатов работы. В диссертационной работе были разработаны три программные системы, предназначенные для формирования оптимального состава программного обеспечения мультиверсионных информационно-управляющих систем. Программные системы прошли экспертизу и зарегистрированы в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (ОФАП), что делает их доступными широкому кругу специалистов в области системного анализа и разработки программного обеспечения информационно-управляющих систем. Перечень зарегистрированных программных разработок приведен в конце автореферата.
Научные и практические результаты внедрены в учебный процесс СибГТУ, использованы в программе повышения квалификаций преподавателей и слушателей Института дополнительного профессионального образования, повышения квалификации и переподготовки специалистов, а также при разработке 8 электронных учебно-методических комплексов, 11 учебно-методических пособий, ряда обучающих электронных курсов для заочного и дистанционного обучения. Материалы диссертационной работы введены в учебные курсы дисциплин, читаемых студентам на кафедрах «Информационные технологии» и «Лесоводство» Сибирского государственного технологического университета.
На защиту выносятся:
і. Методика выбора программного обеспечения учебного назначения.
2. Алгоритм вычисления весовых коэффициентов при групповой экспертной оценке.
Стохастическая модель оценки и пересмотра сценариев контроля знаний при изучении материала в автоматизированных обучающих системах.
Имитационная модель учебного процесса с применением программного обеспечения учебного назначения в автоматизированных обучающих системах.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы прошли всестороннюю апробацию на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях. В том числе, на III, IV, V Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона" (Красноярск, 1997, 1998, 1999), XXV юбилейной международной конференции (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 1998), Всероссийской научно-методической конференции "Образование XXI века: инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации и гуманизации" (Красноярск, 1999), Всероссийской научно-практической конференции "Лесной комплекс: проблемы и решения" (Красноярск, 1999), Всероссийской конференции "Информатика и информационные технологии" (Красноярск, 1999), IV и VI Международной научно-практической конференции «Современные техника и технологии» (Томск, 2000, 2002), Международной научно-практической конференции «Экологизация образования» (Алматы, 2000), Всероссийской научно-практической конференции «Непрерывное экологическое образование» (Красноярск, 2003), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы химико-лесного комплекса» (Красноярск, 2003, 2004), Всероссийской научно-практической конференции «Непрерывное экологическое образование и экологические проблемы» (Красноярск, 2005)
Диссертационная работа в целом обсуждалась на научных семинарах Сибирского государственного технологического университета, Сибирского государственного аэрокосмического университета, а также НИИ Систем управления, волновых процессов и технологий (2005-2007 гг.).
Обзор современного состояния образовательной системы и электронного обеспечения образовательных сред
Современное общество требует перехода к принципиально новому уровню доступности высококачественного образования. Зарубежные исследования показывают, что для постиндустриального общества необходимо, чтобы не менее 30% взрослого населения имело высшее образование. Однако существующая система профессионального образования даже теоретически не способна удовлетворять образовательные потребности в таких объемах. Поэтому закономерен переход к открытой образовательной системе.
Открытое образование и дистанционные технологии требуют полного использования возможностей, предоставляемых средой глобальной компьютерной сети. Для этого необходимы условия, определяемые наличием соответствующего программно-аппаратного обеспечения: для поддержки образовательной сети с выходом в Интернет (аппаратно-сетевая поддержка); для поддержания процесса обучения (административная поддержка); для создания и поддержки электронных учебно-методических комплексов, включающие электронные учебники, учебные пособия, тренинговые компьютерные программы, компьютерные лабораторные практикумы, контрольно-тестирующие комплекты и др.
Если проблемы аппаратно-сетевой поддержки уже успешно решаются большинством ведущих вузов России, то административная и ресурсная поддержка открытого образования эффективно функционирует лишь в единичных вузах. Решение этой проблемы требует проведения целенаправленных исследований в области учебно-методических основ нового направления педагогики (андрагогики) - электронной педагогики.
Обычно производителям гипермедиа приложений приходилось либо изучать такие языки программирования как Си, либо нанимать профессиональных программистов. При этом даже у профессиональных программистов уходило много времени на создание большой энциклопедии. Поэтому такая область как создание гипермедиа приложений для обычных пользователей персональных компьютеров была недоступна.
Сегодня на рынке инструментальных средств разработки мультимедиа приложений существуют такие средства как Macromedia Director, MediaView и много других. Однако следует признать, что большинство из них довольно сложны, и зачастую дороги. Более того, эти продукты совсем не представлены на Российском рынке. Российских же продуктов на рынке инструментальных средств создания гипермедиа приложений практически нет.
В табл. 1.1 приведен анализ доступных программных средств и комплексов, проведенный в Институте Информационных Технологий Открытого Образования, созданном при Красноярском госуниверситете.
Использование компьютерных телекоммуникаций в качестве технологической основы образовательной среды связано с возросшими возможностями технических средств связи, компьютерных телекоммуникаций (КТК). В пользу подобной основы для различных моделей дистанционного обучения (ДО) говорят следующие факторы, обусловленные дидактическими свойствами этого средства информационных технологий: - возможность чрезвычайно оперативной передачи на любые расстояния информации любого объема, любого вида (визуальной и звуковой, статичной и динамичной, текстовой и графической); - хранение этой информации в памяти компьютера в течение необходимой продолжительности времени, возможность ее редактирования, обработки, распечатки и т.д.; - возможность интерактивности с помощью специально создаваемой для этих целей мультимедийной информации и оперативной обратной связи; - возможность доступа к различным источникам информации, в том числе удаленным и распределенным базам данных, многочисленным конференциям по всему миру через систему Интернет, работы с этой информацией; - возможность организации электронных конференций, в том числе в режиме реального времени, компьютерных аудио-конференций и видеоконференций; - возможность диалога с любым партнером; - возможность запроса информации по любому интересующему вопросу через электронные конференции; - возможность перенести полученные материалы на свою дискету, распечатать их и работать с ними так и тогда, когда и как это наиболее удобно пользователю.
Особенно видны достоинства телекоммуникационной основы для дистанционного обучения, если обратиться к возможностям Интернета и его сервисным средствам.
Развитие глобальных сетей создало принципиально новую ситуацию в работе ученых и педагогов с информацией: многие источники информации, прежде разделенные, стали доступны, причем достаточно быстро и единообразно.
Модели оценки качества выбора автоматизированных средств
За основу моделей оценки качества выбора автоматизированных средств учебного назначения в работе взяты комплексные исследования, проведенные в докторской диссертации И.В. Ретинской (1998 г.). Основополагающие моменты исследований изложены в ее работах 1980-1998 гг. [41, 42]. Кратко остановимся на использованных в данной работе методах.
Как отмечено в работе И.В. Ретинской «решение задачи выбора программно-аппаратных средств учебного назначения из исходного оцениваемого множества объектов при наличии доминирующего критерия путем переноса остальных в ограничения может быть сведена к задаче целочисленного математического программирования. Такая задача может быть решена любыми известными методами (например, методом простого перебора), т.к. размерность пространства исследуемых объектов и числа ограничений вполне позволяет получить решение на современных вычислительных средствах для простейших процедур оптимизации.»
Пусть имеется п автоматизированных средств учебного назначения и m критериев. Требуется найти экстремум (максимум или минимум в зависимости от типа) k-го выбранного доминирующего критерия на априори заданном пространстве критериев.
Модель задачи может быть представлена в виде: п X р ik - max(min) / = і п X г, - і F j ( G ,.. ) О і = ],п j = 1 , т , j к где к - выбранный доминирующий критерий; Gy - значение критерия] для і-го программно-аппаратного средства учебного назначения; Fj () - заданная функция для критерия]; Pi ={0,1} - искомые величины - назначение і-го автоматизированного средства учебного назначения. «могут быть получены на основании изучения нормативных документов, ряд которых на отдельные элементы программно-аппаратных средств учебного назначения уже разработаны или находятся в стадии разработки. В случае если по каким-либо организационно-финансовым причинам экспертная информация не может быть получена, данная модель вполне может быть применима для поддержки индивидуального решения.»
Основные этапы решения задачи однокритериального выбора: Этап 1 Выделяется множество исследуемых объектов, соответствующее целям обучения. Этап 2 Определяется критерий оптимизации (максимум, минимум) для доминирующего критерия. Этап 3 Выделяется множество ограничений на базе остальных критериев. Этап 4 Определяются предельные значения ограничений на основе объективной информации (нормативной информации), обработки экспертной информации или личных предпочтений пользователя. Этап 5 Методом прямого перебора производится проверка отобранных на этапе 3 значений критериев из базы объектов и их соответствия ограничениям этапа 4 выделяется объект с оптимальным значением доминирующего критерия.
Метод обобщенного критерия качества является наиболее эффективным и обладает достаточной вычислительной простотой. Основные достоинства оценки качества и выбора автоматизированных средств учебного назначения:
1 Возможность получения количественной оценки качества, т.е. вычисления расстояния между автоматизированными средствами учебного назначения по качеству.
2 Возможность учета стратегии выбора (компенсаторной и гарантированной) при получении обобщенного критерия и последующем выборе.
3 Отсутствие необходимости повторения полной процедуры экспертного опроса и независимость результирующих оценок от изменения исходного оцениваемого множества автоматизированных средств.
4 Повышение объективности результатов экспертного опроса за счет отчуждения мнений экспертов от конкретных автоматизированных средств на этапе определения значений характеристик важности.
Модели и методы интерактивного контроля в адаптивно- обучающих системах
В данном разделе рассмотрена модель интерактивного контроля знаний (КЗ) в адаптивно-обучающих системах. Предложены классификации методов организации контроля и методов оценивания знаний. Описаны неадаптивные, частично адаптивные и адаптивные методы проведения контроля, а также основные алгоритмы оценки знаний. Показана взаимосвязь методов проведения КЗ и методов выставления оценки.
Проблемы компьютерного контроля знаний (КЗ) обычно рассматриваются в двух аспектах: методическом и техническом [16]. К методическим аспектам относятся: планирование и организация проведения контроля; определение типов вопросов и отбор заданий для проверки знаний студентов; формирование набора вопросов и заданий для опроса; определение критериев оценки выполнения каждого задания и контрольной работы в целом и др. К техническим аспектам относятся: автоматическое формирование набора контрольных заданий на основе выбранного подхода; выбор и использование в системе контроля параметров КЗ; выбор алгоритмов для оценки знаний учащихся и др. [17].
Поэтому вопросы компьютерного КЗ интересуют многих ученых, как педагогов, так и специалистов в области информационных технологий. За последние тридцать лет были изучены различные виды контроля [28]; определены более десяти типов вопросов, их компоненты и метаданные, используемые, как правило, при формировании набора контрольных заданий [53]; разработаны математические методы оценки знаний учащихся [32, 35 36] и различные методы проведения контроля. Таким образом, необходимо отметить, что существует ряд интересных разработок, посвященных различным аспектам контроля знаний и основанных на современных достижениях науки и компьютерной техники. В то же время, формирование набора заданий (формирования структуры информационного базиса адаптивно-обучающей технологии) осуществляется, обычно, случайным образом [40]. Иногда учитываются параметры заданий [21], и лишь в отдельных случаях используется адаптивная выдача контрольных заданий на базе модели студента [19-12, 14].
В настоящем разделе делается попытка систематизировать и классифицировать применяемые методы проведения контроля и модели оценивания знаний студентов на основе модели адаптивно-обучающей технологии.
Профессором Л.А. Растригиным [39, 40] было предложено рассматривать процесс обучения как процесс управления сложной системой. Аналогично можно представить и процесс управления адаптивным контролем знаний (рис. 3.1).
Блок "Алгоритм контроля выполняет следующие функции: анализ деятельности студента (проверка правильности его ответов и выполняемых действий); управление процессом контроля знаний на основе выбранного метода; определение результатов контроля, которое обычно сводится к выставлению оценки студенту. База знаний (БЗ) содержит методы и/или модели процесса контроля, а также совокупность знаний предметной области. База данных (БД) включает наборы вопросов и задач, предназначенных для проверки знаний студента и/или данные для формирования заданий.
Контрольные задания могут также генерироваться автоматически на основе БЗ. База данных и база знаний совместно с моделью студента образуют репозиторий системы контроля. Модель студента включает разнообразную информацию о студенте: предыстория обучения; результаты текущей работы (тип выполненных заданий, время выполнения заданий, число обращений за помощью и т.д.); личностные психологические характеристики (тип и направленность личности, репрезентативная система, способность к обучению, уровень беспокойства-тревоги, особенности памяти и др.); общий уровень подготовленности и другие [42]. Формировщик вопросов и задач используется для формирования и выдачи студенту очередного задания (вопроса или задачи). Контроль знаний осуществляется следующим образом: студент выполняет предложенное задание, и результат его работы помещается в модель студента.
Блок "Алгоритм контроля" на основе анализа ответа студента, целей контроля Z и используемого метода проведения контроля, учитывая внешние ресурсы R] (например, возможности системы контроля) и внутренние ресурсы студента R2 (например, время контроля), а также состояние среды Dx, определяет параметры задания, которое должно быть предложено студенту. Формировщик вопросов и задач, получив от "Алгоритма контроля" данные о параметрах следующего задания, выбирает из БД и/или БЗ необходимую информацию /, формирует текст задания и выдает его студенту. В простейшем случае работа этого блока сводится к выбору нужного вопроса или задачи из базы данных. При некоторых видах контроля (например, при текущем КЗ или самопроверке) может быть предусмотрена обратная связь К, которая состоит в выдаче комментария на ответ студента.
Таким образом, для управления адаптивным контролем знаний необходимо наличие: методов и моделей организации (проведения) контроля; моделей определения и оценки знаний, умений и навыков студента по результатам выполнения контрольных заданий.
Оценка качества и выбора программного обеспечения учебного назначения
Данная система предназначена для оценки качества и выбора программного обеспечения из множества альтернативных вариантов. Процессы деятельности, реализуемые распределенной системой: а) формирование баз данных "Эксперты", "Критерии"; б) автоматический подсчет и выбор наиболее значимых критериев; в) формирование итоговой таблицы критериев и ресурсов; г) автоматический выбор наиболее оптимального образовательного ресурса; д) графически наглядное объяснение данного результата.
В программе реализовано разграничение прав доступа к базам данных. В зависимости от выбора пользователя будет развиваться дальнейший сценарий событий.
Если с программой работает эксперт, то ему будет доступна возможность только давать либо изменять оценку критериям. На рис. 4.1 показана форма для работы эксперта. Если с программой работает Администратор, то ему будет доступна возможность добавлять, удалять, изменять критерии и ресурсы. А также производить расчет и выбор из критериев множества Парето.
В программной системе разработаны справочники: а) критерии; б) ресурсы; в) эксперты. На рис. 4.2 показана форма для работы администратора со справочниками критериев. Таким образом, программная система учитывает особенности пользователя и создает оптимальные условия для работы.
На рис. 4.4 показана форма для работы администратора в которой отображено множество Парето критериев, выбираемые ресурсы и оценки экспертов. Здесь, ЛИР имеет возможность оценивать ресурсы не только по критериям которые попадают в множество Парето, но и добавлять новые критерии, которые, по его мнению имеют тоже не малую важность. И оценка по ним тоже имеет место. Также возможно и удаление критериев, если ЛПР посчитает, что была проведена не достаточно корректная экспертная оценка.
Кроме того, можно добавлять и удалять ресурсы. Данная система позволяет оценивать не только средства учебного назначения, но и любое другое программное обеспечение.
Интерфейс системы выбора программного обеспечения учебного назначения разрабатывался с учетом эргономических требований к прикладным программным продуктам. Максимально простой, интуитивно понятный, он в тоже время отвечает определенным сложившимся на сегодняшний день стандартам, направлен на то, чтобы пользователь легко мог освоить данное приложение.
Интерфейс программного продукта разработан с учетом особенностей сферы применения. Он использует термины, понятные всем пользователям и ориентирован на минимальный уровень подготовки и отсутствие специальных знаний.
Работа в системе ведется в диалоговом режиме с пользователем. При любом действии пользователя выдается запрос, по которому можно определить, что делает пользователь и желает ли продолжать это действие.
В системе обеспечивается единый стиль взаимодействия пользователя с программой, который предусматривает минимум манипуляций на клавиатуре, единообразие и наглядное отображение информации, простое управление ходом диалога, быстрое переключение между функциональными компонентами системы. Информирование пользователя о назначениях каждого визуального элемента, обеспечивается системой всплывающих контекстных подсказок.
Меню системы разработано так, чтобы пользователь мог легко ориентироваться в нем. Наиболее часто используемые пункты меню вынесены на панель в виде кнопок и позволяют быстро и легко произвести вызов нужного рабочего окна программы.
Для снижения возможности ввода пользователем ошибочных данных, ввод данных с клавиатуры снижен за счет применения выпадающих списков, радио-кнопок и других управляющих элементов. Большая часть вводимой информации при вводе данных выбирается из списков. Выбор из списка позволяет свести до минимума возможность возникновения ошибки.
