Содержание к диссертации
Введение
1. Пути повышения эффективности образовательного процесса в области инженерной деятельности на основе использования автоматизированных обучающих систем 12
1.1. Анализ основных направлений разработки автоматизированных обучающих систем для подготовки специалистов в области инже нерной деятельности 12
1.2. Пути организации эффективного функционирования обучающих систем, ориентированных на формирование модели профессиональной деятельности 20
1.3. Цели и задачи исследования 32
2. Разработка функциональной структуры и формализация знаний расчетно-проектирующеи аос дисциплинам инженерного профиля 33
2.1. Разработка функциональной структуры расчетно - проектирующей АОС дисциплинам инженерного профиля 33
2.2. Формирование системы базовых и производных понятий объектов инженерной деятельности 38
2.3. Разработка семантических моделей предметных областей, связанных с инженерной деятельности 46
2.4. Выводы второй главы 51
3. Разработка процедур рационального формирования содержания обучения и средств диагностики результатов обучения в аос
3.1. Моделирование рационального выбора содержания обучения дисциплинам инженерного профиля 52
3.2. Процедуры оптимального выбора вариантов учебных заданий по показателям эффективности 63
3.3. Процедуры принятия решений по результатам контроля знаний в автоматизированных обучающих системах 77
3.3. Выводы третей главы 87
4. Разработка автоматизированной обучающей системы для подготовки инженеров - проектировщиков радиоэлектронных средств
4.1. Структура автоматизированной обучающей системы 88
4.2. Программно-информационное обеспечение расчетно - проектирующей АОС и работа обучаемого с курсом «Теплофизиче-ское проектирование» 98
4.3. Оценка эффективности автоматизированной обучающей системы 111
4.4. Выводы четвертой главы 119
Заключение 120
Литература 122
Приложения 136
- Пути организации эффективного функционирования обучающих систем, ориентированных на формирование модели профессиональной деятельности
- Формирование системы базовых и производных понятий объектов инженерной деятельности
- Процедуры оптимального выбора вариантов учебных заданий по показателям эффективности
- Процедуры принятия решений по результатам контроля знаний в автоматизированных обучающих системах
Пути организации эффективного функционирования обучающих систем, ориентированных на формирование модели профессиональной деятельности
Основным режимом функционирования АОС является адаптивный диалог между пользователем и программно-информационным комплексом. В них процесс обучения рассматривается как задача управления знаниями обучаемого [39, 44, 46-48, 129-136]. Выбор управляющего воздействия из библиотеки планов обучения осуществляется на каждом шаге, с учетом информации о принадлежности объекта к определенному классу. Отнесение объекта к одному из классов осуществляется чаще всего через использование методов распознавания образов. Выбор управляющего воздействия может заключаться в реализации или одной из определенных стратегий, или их комбинации. С учетом модели обучаемого на каждом шаге формируется структура диалога. На основе информации, получаемой от пользователя в ходе обучения, происходит коррекция текущего состояния модели объекта управления (модели обучаемого - МО), включающей: - определение начального уровня знаний обучаемого; - предварительное ознакомление обучаемого с предметной областью и общим планом учебной деятельности; - приобретение и закрепление знаний; - обобщение приобретенных знании; - определение итогового качества знаний и принятие решения о дальнейшем направлении обучения. На различных этапах процесса усвоения знаний могут использоваться различные методы автоматизированного обучения: 1. Метод программирования учебной деятельности, в котором управление обучением полностью осуществляется системой обучения. Система интерпретирует некоторую обучающую программу, построенную из последовательности определенным образом связанных между собой кадров. По способу взаимосвязи кадров обучающие программы делятся на три типа: линейные, разветвленные и смешанные. Основное внимание в данном методе уделяется приобретению и закреплению новых знаний, контролю хода выполнения обучаемым заданий системы. При использовании этого метода обучаемый может обращаться к системе только за консультацией. 2. Метод свободного обучения, в котором управление обучением осуществляется частично системой, а частично обучаемым. В этом методе система предъявляет учебный материал в соответствии с указаниями обучаемого о тематике этого материала и способе работы с учебным материалом. АОС имеет возможность уточнять действия обучаемого и указывать ему более оптимальный способ работы с учебным материалом, исходя из необходимости достижения обучаемым конечной цели обучения. В методе свобод 22 ного обучения система предоставляет обучаемому доступ к формализованной структуре учебного материала и средства управления работой с этим материалом. 3. Метод моделирования учебной среды (или сокращенно метод моделирования), в котором активная роль в управлении ходом обучения принадлежит самому обучаемому. При использовании этого метода система может давать обучаемому лишь советы о ходе обучения. В методе моделирования в распоряжение обучаемого система предоставляет средства моделирования на ЭВМ объектов и явлений реального мира, с помощью которых он познает конкретные свойства изучаемых объектов и явлений. В качестве средств моделирования используются алгоритмические языки и библиотеки прикладных программ. Как правило, в этом методе в распоряжение обучаемого предоставляются также средства общения с базой данных, с помощью которых он может получать нужные ему данные, хранимые в базе данных, а также помещать в нее в случае необходимости результаты моделирования.
Идеология построения автоматизированной обучающей системы [101, 102], нацеленной на формирование модели профессионального поведения, должна заключаться в создании дружественной программной среды, поддерживающей профессиональную деятельность через программную имитацию предметов, средств и результатов деятельности. Обучение должно вестись от логики процесса деятельности к недостающим знаниям и к формированию целостного представления о связи знаний, решений (действий) и результатов между собой. При этом мотивом к освоению этих знаний будет достижение желаемого результата в процессе деятельности. Таким образом, исходя из цели - формирование модели деятельности, психолого-педагогической базой подобной компьютерной системы должен быть дея-тельностный подход в современной теории обучения [108].
Сравнительный анализ существующих типов автоматизированных обучающих систем в отношении их структурного и функционального строения, а также алгоритмической и технической реализации позволяет сформировать АОС для подготовки инженеров-проектировщиков РЭС, основанной на реальных моделях моделирования: - модели предметной области (МПрО), - модели обучаемого (МО), представленной моделью знаний обучаемого (МЗО), - модель индивидуальных предметно-независимых характеристик, - модуля управления обучением, - интерфейс пользователя. Модель предметной области. Можно выделить два основных направления процесса обучения: обучение понятиям (знаниям о ПО) и формирование умений (знаний о решаемых задачах). Знания о предметной области описывают ее структуру и содержание (семантику), а знания о решаемых задачах наряду с описанием семантики (алгоритмов решения задач) содержит прагматическую информацию (проблемные ситуации и эвристики).
Знания о предметной области (ПрО) содержат описание понятий данной предметной области и отношений между ними. Несмотря на разнообразие формальных методов описания концептуальных моделей знаний, последние представляют собой иерархию классов или понятий, связанных отображениями вида "один в один", "один в несколько" и т.д. В целом знания о ПрО могут быть представлены в виде сети (графа) понятий, узлы которой представляют собой понятия, а ребра - отношения между ними. Выделяют структурные и семантические отношения. К структурным связям относятся "быть частью", "иметь", "быть подвидом", "состоять из" и т.д. К семантическим связям, имеющим педагогическую значимость, относятся "обобщение", "аналогия", "уточнение", "упрощение", "отклонение" и "коррекция". При обучении понятиям обычно основное внимание уделяется предъявлению и разъяснению концептуального и фактического описания ПО: определению понятий, описанию их свойств и отношений, общему и развернутому описанию процессов, приведению данных о количественных и качественных характеристиках объектов и процессов и т.п. В связи с этим, необходимо представление знаний о ПрО через описание структуры ПрО и ее содержания (семантики). Формирование умений решения задач в ПрО связано с формированием рациональных схем поведения в условных ситуациях, следовательно, необходима формализация знаний о ситуациях и моделях поведения в них, на основе знаний экспертов. Под моделью ситуации понимается аналог математической задачи, обладающей параметрами, определенной целью, механизмами поиска решений. Причем, модели ситуаций в ПрО обладают свойствами взаимосвязанности (логической и структурной), слабой формализуемости.
Знания о решаемых задачах представляют ряд ситуационных моделей с определенными целями и механизмом поиска решения, который может основываться на заранее подготовленных ответах, решателе задач или экспертной системе. Знания о решаемых задачах включают множество задач, используя средства генерации задач и механизм решения задач, предназначенный для выработки эталонного решения. Можно выделить следующие типы задач:
Формирование системы базовых и производных понятий объектов инженерной деятельности
При формировании базы знаний АОС одной из важнейших задач является разработка формализма или моделей представления знаний [1,2]. С учетом специфики предметной области инженерной деятельности в АОС к форме представления знаний предъявляются следующие требования: - адекватность содержанию (структура объектов раскрывается с использованием графических средств, процессы иллюстрируются средствами динамической графики, моделирования, метод решения дается со всеми его компонентами); - соответствие формируемым у обучаемого знаниям (знания человека представляют собой некоторый образ изучаемого объекта или явления, и чем ближе форма предъявления к этому желаемому образу, тем значительнее будет результат, то есть глубже и надежнее приобретенные знания); - пригодность для выполнения требуемых учебных действий. Так, база знаний в расчетно - проектирующей АОС основана на системе понятий, являющейся одним из учебных средств достижения целей обучения и предназначенной для овладения терминологической лексикой учебной дисциплины, изучения основных классификаций и связей между понятиями. Понятийная информация является доступной как автономно, так и в процессе выполнения каких-либо элементов учебной деятельности: при изучении материалов дисциплины, контроле знаний, решении задач, что обеспечивается средствами программной поддержки и позволяет использовать систему понятий во многих аспектах, таких как: изучение состава понятий; просмотр и поиск понятий по лексикографическим запросам; изучение опреде 39 лений или объяснений к понятиям с помощью статей; изучение системы классификации учебного предмета; изучение связей между понятиями по принадлежности к одному классу и по положению в иерархической структуре [106, 113, 114, 116]. Систему понятий составляют понятия, в которых фиксируются общие и существенные признаки объектов и явлений, знания об их классах. Каждое понятие рассматривается как относительно обособленная система знаний о свойствах и законах изменения объектов предметной области. Содержание понятий меняется и уточняется в зависимости от уровня знаний о сущности объектов предметной области, при изменении соответствующей научной теории. Понятиям соответствуют системы, или понятия-классы, которые объединяют объекты на основании их общей природы. Система понятий формируется в соответствии со следующими требованиями: - система должна отражать реальные подсистемы и отношения между ними; - система должна быть конечной, неразрывной, строго логичной; - система должна иметь иерархическую структуру, корнем которой является категория, листьями - единичные понятия; - система должна включать родовидовые отношения между понятиями. С учетом выделенных свойств системы понятий предметная область включает: - классы понятий; - базовые понятия; - базовые отношения; - производственные отношения для последующего математического моделирования системы понятий Наименование класса Перечень базовых понятий Смысл понятия
ОбъектыПроцессыОтношенияЗначенияСвойстваПреобразования Технические устройства, машины, узлы, деталиИзлучение, измерение, калибровка, ремонт, эксплуатацияВременные, пространственные, динамические, классификационные, идентифицирующие, прагматические, каузативные и др.Числовое, оценочно-количественное, оценочно-бинарное, количественное Форма, характеристика, свойствоФормы объектов, в пространстве, во времени, движения, материала, путем исключения, добавления, замены и т.д. Элементы системыДействия объектовРеляционные свойства объектовИзмеряемые свойства объектов Виды характеристикФункциональные зависимости характеристик
Любой объект, входящий в понятие (репрезентирующий понятие) или само понятие предметной области выступает в двух ролях: - является объектом, по которому могут быть определены системные функции, характерные для всех объектов данной предметной области; - являются типом всех объектов, которые аппроксимируют его, то есть на предметной области определены отношения аппроксимации "с": "Xимеет тип V или "любой объект типа X является объектом типа У". Таким образом, вводится определенная иерархия используемых объектов и понятий, допускающая, что любой объект может быть подтипом другого, более универсального и абстрактного объекта, то есть аппроксимирует его. Любая предметная область представляется в виде графа понятий, отражающего концептуальную модель понятийной базы знаний. Построение такого графа соответствует заданию схемы классификации понятий.
Пусть единственная вершина модели системы понятий - корень дерева GC (рис. 2.2) - Со, где С0 - это понятие надсистемы, включающей все другие системы. Рассмотрим, на какие понятия делится категория С0 - понятие ну РОССИЙСКАЯ левого уровня иерархии. Исходя из того, что видовые отличия отражают существенные функциональные свойства соответствующих систем и находятся в родовидовых отношениях, у категории нет видовых отличий, так как соответствующая ей надсистема не функционирует внутри какой либо системы и, следовательно, не имеет функциональных свойств, поэтому С0 разделится на понятия, видовые отличия которых должны отражать самые общие виды свойств. Так, если Со разбивается на понятия Су и С2 первого уровня иерархии, то видовые отличия Dj и D2 понятий Сі и С2 соответственно будут понятиями главных видов свойств, то есть родовое понятие D0 понятий Dj и D2 -свойство.
Видовые отличия понятий - видов категорий - являются видовыми понятиями рода свойство. Далее, из родовидовых отношений между понятиями следует, что любое понятие первого уровня делится на видовые понятия таким образом, чтобы видовое отличие видового понятия было подвидом одного из видов свойств.
Как показано на рис. 2.2, С/ разделяется на С и и С}2 так, чтобы видовые отличия Dn и Dn понятий СЦ и С и были видовыми понятиями Di\ С2- на С21 и С22 в соответствии с разделением D2 на D2i и D22. Графы GC и GD описывают классификацию понятий систем-классов и свойств-классов соответственно, с учетом показанных штриховой линией связей вершин этих графов. Рассмотренная модель системы понятий предметной области представляется семантической сетью. Вершинами семантической сети служат языковые единицы, обозначающие соответствующие конкретные или абстрактные понятия, отражающие внутреннее содержание предметной области.
Каждое понятие, в свою очередь, представляется фреймовой структурой, базирующейся на отношениях типа "объект-атрибут" и "атрибут-атрибут". В соответствии с предложенной моделью системы понятий объектом выступает понятие, а атрибутом его - характеристика (свойство). Из практических соображений характеристики объекта разделяются на основные и дополнительные. Кроме того, для большего дидактического эффекта каждое понятие раскрывается словарной статьей.
Процедуры оптимального выбора вариантов учебных заданий по показателям эффективности
Для повышения эффективности подготовки специалистов в области проектирования РЭС необходимо совершенствование методов и средств контроля усвоения учебного материала обучаемыми. В процессе обучения с использованием АОС между управляющими субъектом и объектом управления возникают связи. Подача учебной информации образует прямую связь в обучении. Контроль же позволяет как устанавливать исходный уровень знаний, так и получать информацию о состоянии знаний студентов в самом процессе обучения, т.е. обеспечивается систематическая обратная связь, позволяющая, во-первых, строить адаптивную программу обучения, во-вторых, своевременно корректировать процесс подготовки специалистов. При этом она может устанавливаться как в конце, так и в процессе обучения [77,80,81].
Задачи контроля на определенных этапах обучения могут быть различны. Требуемый уровень преподаваемого курса может быть достигнут путем постепенного изучения разделов. В зависимости от этапа обучения решается вопрос о необходимом уровне усвоения каждого элемента материала. В соответствии с этим определяется задача контроля - выявление способностей студентов совершать соответствующую этим уровням мыслительную деятельность. Задачи контроля определяются конечными целями обучения.
При формировании учебных заданий необходимо иметь значения их дидактических параметров. Такими параметрами являются: значимость, сложность и специфичность учебных заданий, которые определяются методами экспертных оценок, в частности, методом парных сравнений с количественной оценкой предпочтения [21, 22, 49, 55, 71, 99, 100]. Первоначально эксперты заполняют матрицу смежности G = g,, элементами которой являются оценки степени превосходства /-го задания наду-м определяемым по шкале Т. Саати (табл. 3.1), использование которой обусловлено тем, что парные сравнения, определенные посредством бинарной операции, отображаются в шкалу отношений действительных чисел, соответствующих сравниваемым элементам, а также способностью человека производить качественные различия пятью определениями: равный, слабый, сильный, очень сильный и абсолютный.
Степень валшости Определение Объяснение 1 Одинаковая значимость Два действия вносят одинаковый вклад в достижении цели 3 Некоторое преобладание значимости одного действия перед другим (слабая значимость) Опыт и суждения дают легкое предпочтение одному действию перед другим 5 Существенная или сильная значимость Опыт и суждения дают сильное предпочтение одному действию перед другим 7 Очень сильная или очевидная значимость Предпочтение одному действию перед другим очень сильно. Его превосходство практически явно 9 Абсолютная значимость Свидетельство в пользу предпочтения одного действия другому в высшей степени убедительны 2, 4, 6, 8 Промежуточные значения между соседними значениями шкалы Ситуация, когда необходимо компромиссное решение Обратные величины приведен- ных выше чисел Если действию і при сравнении с действием/ приписывается одно из приведенных выше чисел, то действие і при сравнении с / приписывается обратное значение. Обоснованное предположение Рациональные значения Отношения, возникающие в заданной шкале Если постулировать согласованность, то для получения матрицы требуется п числовых значений. Имеется возможность принятия компромиссных решений между соседними определениями, при необходимости обеспечения высокой точности. На основе полученной матрицы определяются значения основных дидактических параметров учебных заданий, т.е. коэффициенты относительной значимости: ,=! -, (3-26) где Si - вес /-го объекта по матрице G. С учетом нормировки Si + .-.S l вычисляется вектор матрицы, который после нормализации становится вектором приоритетов S=(Sj, ...,Sm). Вычисление собственного вектора основывается на использовании утверждения, что собственный вектор, соответствующий Хпах, представляет собой нормализованные суммы элементов строк предельной матрицы в точности к-й степени G матрицы G. HmG -e = c-S Gk =er -G-e (3.27) / \\rk\\ где с - const, e = (l,...,l) , S - собственный вектор, соответствующий \гах, \шх - максимальное собственное значение, показывающее оценку согласованности, отражающую пропорциональность предпочтений. Вычисления прекращаются при условии, что разность между этими суммами в двух последовательных вычислениях меньше заранее заданной величины. Дидактический параметр "значимость задания" рассматривается исходя из его применения для дальнейшего изучения раздела, темы учебного курса и определяется по результатам прямого экспертного опроса. Параметр "сложность задания" рассматривается как мера труда обучаемого, который затрачивается на выполнение задания. Этот параметр выражается коэффициентом сложности и определяется как Ктр=\ - (n/N), где п - число обучаемых, правильно выполнивших задание; N- общее число обучаемых, выполнявших задание. При Ктр 0,7 - сложность задания макси 66 мальная; при Ктр 0,2 и Ктр 0,7 - задание имеет среднюю сложность; при Ктр 0,2 - сложность задания минимальна. Дидактический параметр "специфичность задания" указывает специфику задания (или его тип) и может принимать следующие значения: - задание типа "определение" - предусматривает знание терминологии учебной дисциплины и назначение отдельных объектов; - задание типа "пример" - предписывает выполнение некоторых действий; - задание типа "строение" - предполагает знание предмета и применение этих знаний к незнакомым ситуациям; - задание типа "правило" - содержит правила использования объектов и их свойств, определяемых в учебной дисциплине. Указанные параметры используются в системе управления познавательной деятельностью обучаемого. Компьютерная генерация вариантов учебных заданий основана на решении задач математического программирования [68, 69]. Тесту ставится в соответствие вектор х=(х], х2...хп) с целочисленными координатами X/=0v 1, значения которых определяют, включено или нет задание с номером і из банка заданий в тест. Кроме того, задается целевая функция Фо(х), такая , чтобы ее значения численно оценивали требуемое качество теста, и ограничения Дх) 0 на множество заданий и характеристики теста. В этом случае: Фо( )- min .//(x) 0;У= l,...,S;xr0vl; /= l,...,N.
Как правило, необходимо учитывать качество нескольких параметров теста. Поэтому используется задача обобщенного математического программирования. Основа обобщений служит замена скалярной целевой функции Фо(х), на вектор-функцию оценок качества Ф(х) = (Ф](х),..., Фр(х)) и интерпретация "оптимального" решения в терминах функций выбора, порожденных бинарными отношениями R между значениями функции Ф (х) на множестве возможных решений: требуется вычислить вектор х є X, такой, что Дх ) 0, s = 1.. .S; ф(х )R0(x)\/x Є X : fs (х) 0,s = 1 ...S. Тогда определяемый вектором х тест является лучшим относительно значений вектор-функции Ф(х) на множестве всех объектов х є X, удовлетворяющих ограничениям/х (х) 0, s = 1...S. При этом понятие "лучший" интерпретируется в терминах заданного бинарного отношения R, которое является механизмом, реализующим некоторую функцию выбора.
Процедуры принятия решений по результатам контроля знаний в автоматизированных обучающих системах
Объективный контроль предполагает применение средств, дающих точные полные сведения об уровне приобретенных знаний [86, 103]. В связи с этим, проблема разработки альтернативных методик оценки знаний отличается высокой актуальностью. Целесообразно использование следующих схем проведения контроля качества знаний: 1. тестирование заданиями открытого типа; 2. тестирование заданиями закрытого типа: обучаемому выдается система заданий и специальный бланк для ответов, на котором он помечает номера ответов, которые он считает верными; 3. тестирование заданиями закрытого типа (требующие проверки экспертами): обучаемому выдается система заданий с местом для решения и ответов. 4. компьютерное тестирование, обладающее рядом преимуществ: - оперативностью проведения и обработки результатов, высокой технологичностью ; - использованием мультимедиа-возможностей представления тестовой информации, открывающим принципиально новые возможности в диагностике уровня усвоения учебного материала; - игровой мотивацией, позволяющей повышать достоверность результатов и привлекательность процесса тестирования; - возможность реализации адаптивных алгоритмов тестирования. Основными функциями компьютерного тестирования являются: - последовательный вывод на экран заданий выбранного варианта теста; - ввод и изменение ответов на задание теста; - автоматическая проверка введенных ответов и подсчет процента правильных ответов; - контроль времени тестирования; - ввод правильных ответов в режиме "Обучение"; - просмотр ответов после завершения тестирования; - обеспечение работы в многопользовательском сетевом режиме. Преимущество тестовых методов объясняется, прежде всего, возможностью объективизации и автоматизации процесса оценки путем унификации оценочных технологий и применения компьютерных средств. Содержание теста оптимально отражает согласованное с соответствующим образовательным стандартом содержание учебной дисциплины в системе тестовых заданий, а также ядро дисциплины. При этом тест выявляет как знание, так и незнание обучающегося. Полнота этого отражения характеризуется валидностью теста. Кроме того, тестирование оценивает прочность, полноту, глубину и известные характеристики знаний и, таким образом, отвечает на вопрос о соответствии уровня и качества знаний обучающихся требованиям образовательного стандарта по данной дисциплине. Информация для всего теста в целом складывается из отдельных составляющих для каждого задания. Одной из ключевых проблем образования является проблема получения точных и достоверных оценок уровня знаний, умений и навыков, приобретаемых обучающимися в процессе обучения. Широкое распространение получили экспертные методы оценки знаний как средство объективизации субъективных методов оценки за счет правильной (научно обоснованной) обработки мнений отдельных экспертов. Анализ знаний в автоматизированной обучающей системе осуществляется с использованием системы (рис. 3.5), содержащей базу знания (знания по изучаемой дисциплине) и механизм логического вывода, позволяющий автоматически определить уровень знания. База знания Тема тестирования воппосы База данных л Интеллектуальный интерфейс ь — Студент W \ v / Механизм вывода Т Фотография знаний Рис. 3.5. Структура системы анализа знания в АОС Учебный материал представляется конечным множеством понятий {ті, т2,...тп}. Для определения конкретно изучаемого понятия, в частности ті, необходимо знание других понятий, с помощью которых непосредственно определяется понятие mj.
Между понятиями существует отношение "определения". Каждому понятию, в частности W/, соответствует некоторое конечное подмножество по-нятий {т , т ,...т }, с помощью которых оно определяется, т.е. находится в отношении "определения". Понятие mh является раскрываемым, а понятия из подмножества понятий {т , т ,...т } -определяющими. Отношение "определения" является частично упорядоченным. Оно определяет частично упорядоченное множество понятий. Это отношение обусловливает разбиение всех понятий на к конечных подмножеств (уровней знания) с помощью пк каждое.
Нижний уровень составляет базовое знание, т.е. понятия этого уровня известны обучаемому и не требуют дальнейшего определения. На основе этого уровня определяются понятия на уровень выше. На основе понятий этих уровней определяется следующий уровень понятий и так далее.
Для формального определения разбиения используется семантическая сеть, являющаяся моделью знания о структуре изучаемого учебного материала. По условию разбиения, каждая вершина сети принадлежит какому-то одному уровню. При этом не существует ребер, связывающих вершины одного уровня или более верхнего уровня из низших. Любое понятие mij является І-м элементом нау -м уровне.
Анализ знания осуществляется с помощью следующего механизма логического вывода. Каждому понятию ту ставится во взаимно однозначное соответствие логическая переменная у у, которая принимает значение и ("истина"), если обучаемый правильно ответил на вопрос теста по проверке знания этого понятия, и принимает значение л ("ложь") - в противном случае. Понятиям базового уровня соответствуют логические переменные, принимающие всегда значение и.
Каждое понятие ту, исключая понятия базового уровня, находятся в отношении "определения" с некоторым множеством понятий {тап, тьо,---тт2). Значение логической переменной yij определяется выражением: yy=fiyan, Уьо, Утг Анализ знания начинается с определения темы, которой соответствует понятие ту некоторого высокого уровня, которому, в свою очередь, соответствует целевая функцияуу= уап& ybo&...&ymz. Цель такой процедуры - добиться, чтобы у у = и. Результат процедуры -"фотография" знания, т.е. упорядоченный список, известных обучаемому понятий. Далее определяются значения аргументов целевой функции и значение у у. Если у у = и, то цель достигнута. В этом случае "фотография" знания выглядит следующим образом: уат уЬо, ..., ymz, у у. В случае, когда у у = л, необходимо установить, какие переменные из подмножества {тап, тЪо, ...тш) имеют значения л. Переменные, имеющие значение л становятся очередной текущей целью. И так до тех пор, пока все переменные не примут значение и. Поскольку переменные, соответствующие понятиям базового уровня, имеют значение и, то процесс заканчивается. Функционирование интеллектуальной системы анализа знания начинается с определения цели анализа - некоторой темы, которой соответствует понятие и вершина в семантической сети. Выдача вопросов осуществляется не по жесткой схеме, а в соответствии с ответами и семантической сетью, согласно логическому механизму вывода. При этом возможен анализ знания в соответствии с семантической сетью, согласно логическому механизму вывода. При этом возможен анализ знания в соответствии с семантической сетью до базового уровня, который состоит из уже известных определений и понятий, т.е. если обучающийся хорошо знает тему, то анализ затронет только верхний уровень знания. При плохом знании обучающийся может дойти до базового уровня. Для тестирования используются как задания закрытого типа, когда обучаемому необходимо выбрать правильный с его точки зрения ответ, так и задания открытого типа (в формулировки вопроса явно оговаривается формат ввода правильного ответа): 1. Задания с численным результатом. 2. Задания с однострочным ответом типа множество. 3. Задания с неформализуемым однострочным ответом. Оценивание знаний по результатам тестирования для различных форм тестов, основывается на статистическом понимании совокупности учебной информации в тестах.
Оценка знаний N, при аттестационном и итоговом тестировании производится по заданиям закрытого типа. Решение об уровне знаний по совокупности заданий принимают в зависимости от результатов сравнения числа неправильных ответов d с контрольным нормативом с.
