Введение к работе
Актуальность темы. С учетом современных требований, предъявляемых к специалистам, процесс обучения все более усложняется, происходит активное развитие электронных форм обучения. Более 4,5 млн. студентов в 2012 году проходило хотя бы 1 образовательный курс онлайн, по прогнозам в 2014 году данное количество достигнет 18 миллионов человек. Известно, что электронное образование способно повысить эффективность обучения.
Электронное образование в значительно большей степени, чем традиционное, ориентировано на самостоятельную работу студента и в меньшей — на непосредственную работу с преподавателем. В следствие этого повышаются требования к релевантности обучающих материалов, используемых в учебном процессе, в особенности в области электронного образования.
Под электронным образовательным ресурсом (ЭОР) в работе понимается образовательный ресурс, представленный в электронно-цифровой форме и включающий структуру, предметное содержание и метаданные и который может использоваться многократно в процессе обучения.
Электронные образовательные ресурсы обладают рядом преимуществ по сравнению с традиционными образовательными ресурсами, такими как: низкая стоимость, легкость передачи информации, возможность получить доступ к большому количеству альтернативных источников образовательного материала. Помимо этого ЭОР несут в себе возможности, недоступные для традиционных образовательных ресурсов, например, использование мультимедийных (аудио, видео) материалов, тренажеров, а так же возможность адаптации образовательного материала к персональным характеристикам обучаемого.
Количество ежегодно публикуемых образовательных ресурсов увеличивается год от года. Так в 2011 году издано более 4 млн. образовательных ресурсов, в то время как в 2002-м году их было издано менее 250 тысяч. В связи с ростом количества публикуемых ЭОР, а так же количества студентов, участвующих в электронных формах обучения, становится актуальной задача разработки методов поиска ЭОР, релевантных данным обучаемым.
Под адаптивным поиском образовательных ресурсов понимается поиск ЭОР, набор и последовательность представления материала которого выстроены с учетом целей, текущего поля знаний и характеристик обучаемого. Показано, что адаптивные методы поиска образовательных ресурсов способны повысить эффективность обучения до 40%.
Под релевантностью результата адаптивного поиска понимается степень соответствия найденных ЭОР запросу, сформулированному при помощи целей, текущего поля знаний и характеристик обучаемого.
На данный момент разработан ряд методов адаптивного поиска ЭОР, основанных на нейросетевых моделях, алгоритмах рассуждений по правилам, прецедентам, решающих деревьях и др. Большой вклад в развитие методов адаптивного поиска ЭОР внесли такие ученые, как Норенков И.П., Соловов А.В. Башмаков А.И., Башмаков И.А., Беляев М.И., Буняев М.М., Вымятин В.М., P. Brusilovsky, W. Nejdl, G. Stumme, K. Bosward, Joi L. Moore, Valerie Shute, Erik Duval и др. Однако существующие методы адаптивного поиска ЭОР не учитывают неявные знания в виде опыта предыдущих решений, оценку обучаемым образовательных материалов, что снижает уровень релевантности результатов адаптивного поиска.
Цель и задачи работы. Цель работы состоит в повышении релевантности результатов поиска ЭОР за счет разработки метода адаптивного поиска на основе интеграции онтологических моделей представления знаний и алгоритмов рассуждений по прецедентам.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Провести анализ существующих методов адаптивного поиска образовательных ресурсов.
-
Разработать онтологическую модель образовательных ресурсов, обучаемого, образовательного стандарта, позволяющие осуществить поиск ЭОР по прецедентам.
-
Разработать алгоритм адаптивного поиска ЭОР на основе разработанных моделей и рассуждений по прецедентам.
-
Разработать метод адаптивного поиска ЭОР на основе разработанных моделей и алгоритмов, а так же программное средство, реализующее данный метод, проверить его работоспособность.
Объектом исследования является процесс адаптивного поиска образовательных ресурсов.
Предметом исследования являются модели и методы поиска образовательных ресурсов.
Гипотеза исследования: Интеграция онтологических моделей представления знаний и алгоритмов рассуждений по прецедентам способна повысить релевантность найденных в результате адаптивного поиска образовательных ресурсов.
Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы искусственного интеллекта, системного анализа, проектирования и реализации программных систем.
Работа выполнена в рамках фундаментального исследования «Разработка научно-методических основ построения электронной образовательной среды для обучения информационным технологиям», шифр 8.3391.2011.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях, выносимых автором на защиту:
-
онтологические модели образовательного ресурса, поля знаний, обучаемого, образовательного стандарта, прецедента, отличающиеся от существующих использованием модели прецедента;
-
метод адаптивного поиска ЭОР на основе онтологических моделей представления знаний и рассуждений по прецедентам, отличающийся от существующих разработанными функциями оценки близости прецедентов.
Практическая ценность работы состоит в разработке программного средства, использующих предложенные модели и алгоритмы.
Апробация работы. Основные положения и материалы диссертационной работы докладывались на IV Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные технологии в обучении и производстве», г. Камышин, (15-16 декабря 2009 г.), VII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление», г. Таганрог, (3-4 декабря 2009 г.), профессорско-преподавательской конференции в г. Волгограде (5 февраля 2010 г., 27 декабря 2012г.), семинарах кафедр «Программное обеспечение автоматизированных систем», «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования», ВолгГТУ.
Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 10 работах, в том числе 4 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы 122 страницы, в том числе 23 рисунка, 12 таблиц список литературы из 137 наименований.
