автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационная среда адаптивного обучения для дисциплин естественнонаучного цикла

На правах рукописи

и»-'-'

РЫЖКОВА МАРИЯ НИКОЛАЕВНА

ИНФОРМАЦИОННАЯ СРЕДА АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ДИСЦИПЛИН ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНОГО ЦИКЛА

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (область: информационные, телекоммуникационные и инновационные

технологии)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

? о -^ТТ 2С5Э

Дубна 2009

003481115

Работа выполнена на кафедре физики Муромского института (филиала) ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет»

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Самохин Анатолий Васильевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Минзов Анатолий Степанович

кандидат технических наук Арменский Александр Евгеньевич

Ведущая организация: Владимирский государственный гуманитарный университет, г. Владимир.

Защита диссертации состоится 11Сл£/-<Р 2009 года в /6 в аудитории /-/^¿7 на заседании диссертационного совета Д800.017.02 при Международном университете природы, общества и человека «Дубна».

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Международного университета природы, общества и человека «Дубна», по адресу: Московская область, г. Дубна, ул. Университетская, д. 19.

Автореферат разослан « су/О'^е-сЧ]^/ 2рр У года

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат физико-математических наук

Токарева Н.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время в России идет процесс качественного изменения системы образования: переход к непрерывному образованию - образованию в течение всей жизни, увеличение количества информации при уменьшении часов, отведенных на ее изучение, переход к ЕГЭ вместо классических экзаменов и т.д. При этом повышаются требования к качеству образования и к качеству знаний, полученных выпускниками школ. Важным требованием является и повышение мотивации обучаемых, интереса к изучаемому предмету для лучшего освоения материала.

Сегодня в связи с широким внедрением новых информационных технологий в образовательную систему России, использование компьютеров в учебном процессе — достаточно новый и эффективный способ его оптимизации, повышения наглядности обучающего материала и расширения его возможностей, связанных с включением в процесс обучения текстовой, графической, аудио и видеоинформации, что влечет повышение мотивации обучаемых, а, следовательно, к повышению качества образования. Для популяризации и массового продвижения информационных технологий в систему обучения и развития детей на государственном уровне в течение нескольких лет действуют программы развития единой образовательной информационной среды и национальные проекты в сфере образования. Однако, поскольку достаточно сложно внедрить новые технологии обучения в классическое школьное образование, то информационные технологии в первую очередь - это эффективное средство дополнительного образования учащихся.

Для внесения в систему обучения индивидуальности разрабатываются адаптивные алгоритмы, на базе которых строятся адаптивные информационные системы обучения. Адаптация - это процесс изменения параметров и структуры, логико-двдгвиртической модели обучаемого и выработки соответствующих обучающих воздействий на основе осведомляющей (контрольной) информации с целью достижения директивно заданного состояния обучаемого при его начальной неопределенности и изменяющейся педагогической среде (Д.А. Ловцов, В.В. Богорев и др.).

Адаптация - одно из наиболее развивающихся направлений в системах электронной поддержки обучения. Адаптивная обучающая система - образовательная система, способная каждому ученику помочь достичь оптимального уровня интеллектуального развития в соответствии с его природными задатками и способностями. (Н.П.Капустин). Именно такие системы наиболее полно отражают и воссоздают процесс обучения под контролем преподавателя - индивидуального репетитора.

Таким образом, создание и внедрение информационной среды адаптивного обучения является актуальным и востребованным направлением исследования, позволяющим внедрять информационные технологии в процесс обучения, тем самым, расширяя его возможности и повышая мотивацию обучаемых.

Цель исследования: разработка информационной среды адаптивного обучения для дисциплин естественнонаучного цикла, позволяющей подбирать индивидуальную траекторию обучения на основе оценивания начальных и текущих знаний обучаемого.

Задачи исследования. Исходя из цели работы задачами исследования являются:

1. Проведение анализа основных тенденций использования информационных технологий для индивидуализации обучения в современной образовательной системе России, определение способов внедрения адаптации знаний обучаемого в учебный процесс, а так же требований к созданию адаптивных обучающих систем.

2. Разработка структурной, функциональной и логической модели информационной среды адаптивного обучения. , . ^

3. Разработка способа формирования модели курса, а также способа формирования входных тестовых наборов в соответствии с разработанной моделью.

4. Разработка способа оценивания сложности практических заданий и механизма автоматизированного обучения решению задач.

5. Апробация разработанной модели на примере адаптивной обучающей системы по физике для школьников и студентов.

Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы дискретной математики и информатики, теории множестви< алгоритмов, математической статистики и. алгебры логики. Проведен анализ научно-методической литературы по теме исследования.; ;

Научная новизна.

1. Разработана модель обучающей системы, позволяющая формально описать информационную среду адаптивного обучения, обучаемого, его знания и результат обучения, отличающадся от существующих моделей способом построения модели курса и входного контроля, также элементов адаптации в выходном и промежуточном контроле знаний.

2. Разработан оригинальный способ формирования модели предметного курса для естественнонаучных дисциплин на основе создания частотной характеристики курса -библиотеки основных терминов понятийного аппарата, ранжированных по уровню значимости понятия в курсе. Использование этой библиотеки при разработке тестовых заданий для оценки уровня владения понятийным аппаратом позволяет ранжировать обучаемых по уровням знаний.

3. Предложен способ формирования входных тестовых наборов, отличающийся от существующих тем, что позволяет оценивать начальные знания обучаемого по всем разделам предметного курса и автоматически формировать индивидуальную траекторию обучения.

4. Разработана методика оценки сложности практических задач на основе разбиения процесса решения на отдельные операции, что позволяет дифференцировать задания для входного и выходного контроля.

Практическая ценность работы.

1. Разработанный механизм автоматизированного обучения решению практических задач позволяет проводить обучение на основе пошагового решения вместе с обучаемым.

2. Предложен способ формирования модели предметного курса в соответствии с государственными стандартами по любому предмету естественнонаучного цикла.

3. Разработана информационная система адаптивного обучения для довузовского образования по физике использована в образовательном процессе школ г. Муром и Муромского Института (филиала) ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет».

Реализация результатов исследования. Разработанные алгоритмы и адаптивная система обучения по физике были использованы для оценивания входных знаний по физике и в качестве средства дополнительного обучения в общеобразовательной школе №15 г. Муром, на подготовительных курсах по физике и в физической школе при Муромском институте (филиале) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет» (МИ (филиал) ВлГУ), а также студентов 1 курса специальности «Инструментальные системы интегрированных машиностроительных производств».

Работа выполнена на кафедре физики МИ (ф) ВлГУ в рамках государственной бюджетной темы №413/06 "Использование физических объектов и современный физический практикум с применением информационных технологий".

На защиту выносятся следующие результаты работы:

1. Способ формирования модели предметного курса на основе создания понятийного аппарата курса любой естественнонаучной дисциплины, оценка уровня владения терминами этого понятийного аппарата позволяет в дальнейшем ранжировать обучаемых по уровням знаний.

2. Способ оценивания сложности практических задач по физике позволяет дифференцировать знания обучаемого; предложенный на базе этого механизм автоматизированного обучения решению практических задач позволяет проводить обучение на основе пошагового решения вместе с обучаемым, тем самым, выполняя функцию индивидуального репетитора.

3. Разработанная методика формирования входных тестовых наборов позволяет оценивать начальные знания обучаемого и умение применять их на практике при реше-

нии практических задач по всем разделам предметного курса и на основе этого формировать индивидуальную траекторию обучения.

Апробация работы.

Диссертационная работа и отдельные ее части докладывались и обсуждались на: XVIII, XIV Международной конференции «Применение новых технологий в образовании» (г. Троицк, 2007, 2008 г.); Международной молодежной научной конференции «XV Туполевские чтения» (Казань, 2007); ежегодной преподавательской конференции «Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально-экономической сферы региона» (Муром, 2008); 34 Международной молодежной научной конференции «Гагаринские чтения» (Москва, 2008); научно-методической школе-семинаре «Физика в системе инженерного и педагогического образования стран ЕврА-зЭС» (Москва, 2008); I Всероссийской конференции «Зворыкинские чтения», (Муром, 2009) и других международных, всероссийских и региональных конференциях.

Личный вклад автора. Диссертация основана на теоретических, методических и экспериментальных исследованиях, выполненных автором в 2006 - 2009 гг. Основные теоретические и методические результаты получены непосредственно автором. Разработка модели информационной среды адаптивного обучения выполнена лично автором. Разработка адаптивной системы обучения и ее внедрение в образовательный процесс проводилась при участии автора: разработка алгоритмов работы системы, определение структуры, содержания и информационного наполнения системы, внедрение кодов, проведение апробации в Ми (ф) ВлГУ, обработка результатов исследования.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликованы 11 печатных работ, в том числе 2 статьи в журналах из перечня ВАК Министерства образования и науки РФ. Участие в научно-практических конференциях и методических семинарах подтверждается публикацией тезисов 5 докладов. По результатам исследований получены 2 свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ: свидетельство об отраслевой регистрации разработки, отвечающей требованиям новизны, приоритетности и научности (№12028, 23.12.2008) и извещение о государственной регистрации в "Национальном фонде неопубликованных документов" (№50200900042, 11.01.2009 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 95 наименований и приложений. Общий объем диссертации 184 страницы, в том числе 128 страниц основного текста, 13 страниц списка литературы, 43 страниц приложений, 15 таблиц, 32 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цель и задача исследования, сформулированы достигнутые результаты, раскрывается научная новизна и практическая значимость работа, приведено краткое содержание работы по главам.

В первой главе проведен анализ современного состояния и тенденций развития адаптивной инфраструктуры в общеобразовательной системе.

В разделе 1.1 рассмотрен процесс развития обучающих Информационных технологий и ресурсов. Сегодня в России, так же как и во многих странах мира происходит широкое внедрение информационно-коммуникационных технологий в образование. Это внедрение официально признано на государственном уровне как одно из приоритетных направлений развития образования, которое координируется и развивается на единой системной основе. В России действует несколько федеральных целевых программ развития образования. На первый план выходит необходимость внедрения информационных технологий в образовательный процесс.

На основе анализа отечественной и зарубежной литературы по применению информационно-коммуникационных технологий были выделены такие их преимущества как: гибкость обучения, приспособляемость к обучению, большая наглядность, эстетика предоставления содержимого, индивидуализация, направленность образования, объективность оценки качества усвоения изученного материала обучающимися, быстрота обратной связи, активное вовлечение учащегося в учебный процесс. Это свидетельствует о том, что широкое использование информационных технологий в процессе обучения предлагает новые перспективы и возможности для обучения. А для этого необходимо создать принципиально новую технологию приобретения научных

5

ходимо создать принципиально новую технологию приобретения научных знаний, новые педагогические подходы к преподаванию и усвоению знаний, а также новые методики преподавания.

В разделе 1.2 рассматривается понятие, средства, методы и технологии адаптивного обучения. Адаптация понимается как активный процесс взаимодействия индивида и среды, в ходе которого среда адаптируется под знания, умения и индивидуальные особенности обучаемого. В учебной деятельности это процесс изменения модели обучаемого и выработки соответствующих обучающих воздействий на основе контрольной информации с целью достижения заданного состояния обучаемого. С понятием адаптации в учебном процессе тесно связаны следующие понятия:

- адаптивность - персонификация процесса обучения на основе создания учебных материалов, учитывающих индивидуальные особенности обучаемых, в том числе психологические особенности, скорость восприятия, уровень начальных знаний, а также индивидуальные цели и задачи обучения (Е.З. Власова).

- адаптивное обучение - технологическая педагогическая система форм и методов, способствующая эффективному индивидуальному обучению, которая лучше других учитывает уровень и структуру начальной подготовленности и оперативно отслеживает результаты текущей подготовки (B.C. Аванесов).

- адаптивная технология обучения - последовательность взаимообусловленных адаптивных действий преподавателя и обучаемого с учетом его личностной профес-сионапьно-образовательной ориентации и направленных на эффективную подготовку специалистов с качествами, соответствующими современными потребностями общества (Е.З. Власова).

Таким образом, адаптация - это механизм приспособления учебных материалов к индивидуальным знаниям, потребностям и особенностям обучаемого.

Адаптация наиболее часто внедряется в учебный процесс для планирования последовательности обучения, анализа решений обучаемого, интерактивной поддержки решения задач, представление индивидуального содержимого страниц, поддержки совместной работы и поддержки навигации по учебному материалу.

Под информационной средой адаптивного обучения будем понимать совокупность условий, обеспечивающих осуществление деятельности с информационным ресурсом некоторой предметной области с помощью интерактивных средств информационно-коммуникационных технологий, которые позволяют отслеживать состояние знаний, умений и навыков обучаемого на каждом этапе работы и подстраиваться под требуемые параметры в процессе работы. Целью внедрения адаптации в данной системе является предоставление обучаемому следующих возможностей: индивидуальный учебный материал на основе имеющихся у него знаний, интерактивная поддержка при обучении решению задач, оценивание качества знаний по индивидуальному сценарию, личные статистические данные, показывающие степень прогресса, система рекомендаций, позволяющих оперативно оценивать достижения.

В разделе 1.3 рассматриваются адаптивные системы в современном обучении. В настоящее время адаптивные системы - это достаточно интенсивно развивающаяся область использования информационных технологий в обучении. Анализ современных систем обучения с элементами адаптации показал, что в мире наиболее распространены такие системы как ELM-ART, InterBook, AHA!, NavEx, PT и другие. Среди российских систем наиболее известны Телетестинг, ГЕКАДЕМ, Maintest3, Testor. Особенностью этих адаптивных систем является то, что они все доступны в среде Интернет, а, следовательно, предназначены в первую очередь для самостоятельного обучения. Лишь немногие из них могут быть использованы преподавателями в работе, поскольку выполнены для конкретных целей, снабжены учебными материалами по той или иной дисциплине и доступны в первую очередь учащимся в некотором учебном заведении. Чаще всего использование таких систем для организации авторских учебных курсов является дорогостоящим и не позволяет подстраивать системы под требования конкретного преподавателя. Создание авторского электронного учебного курса является достаточно затратным с точки зрения людских и денежных ресурсов, при этом высока вероятность того, что при создании не будут учтены все потребности автора (порой изменяющиеся

в процессе работы). Кроме joro, в дальнейшем совершенствовать полученную «под ключ» систему самостоятельно автор не сможет. . , ,

Это позволяет сделать вывод о том, что необходима система, которая бы удовлетворяла всем требованиям автора курса, обладала возможностями индивидуализации учебного материала, положенного в основу системы под конкретного обучаемого, была проста в обращении, не требовала дополнительного программного обеспечения и непрерывного доступа в сеть Интернет для обучения, имела бы возможность добавлять или заменять учебный и контрольный материал, была бы универсальной и могла бы использоваться для организации адаптивного курса по любым естественнонаучным дисциплинам.

С другой стороны анализ существующих моделей адаптивного тестирования выявил один общий недостаток всех моделей - субъективную оценку сложности предлагаемых заданий. Необходим способ определения сложности задания, основанный не на субъективном восприятии преподавателя конкретного задания, а на реальном алгоритме оценивания сложности задания.

Во второй главе проводится моделирование информационной среды адаптивного обучения для дисциплин естественнонаучного цикла.

В разделе 2.1 формулируются общие требования к построению адаптивной обучающей системы:

- система должна содержать учебный материал, разбитый на функциональные элементы (модули, лекции, практические занятия, инструкции и т.д.), которые были бы дифференцированы по уровням сложности, детализации материалов и степени интерактивности взаимодействия с обучаемым;

- учебный материал должен быть снабжен средством контроля результатов процесса обучения;

- учебный материал должен быть доступен на различных носителях (текстовые материалы, локальные сети, компакт-диски, Интернет) для обеспечения как можно более широкой аудитории;

- система должна содержать средства входного и текущего контроля, которые бы позволили определить начальный уровень знаний обучаемого до того, как он приступит к работе с системой;

- система должна содержать подсистему адаптации, которая бы позволила подстраивать учебный материал к уровню знаний обучаемого на каждом этапе обучения;

- система должна быть обеспечена средствами обратной связи с преподавателем (личный контакт с преподавателем, использование телефонных, почтовых и Интернет-ресурсов);

- система должна обеспечивать мотивацию обучаемого к повышению уровня знаний, этому может способствовать наглядное отображение результатов обучения, создание соревновательных ситуаций между обучаемыми и т.д.

В разделе 2.2 разрабатывается функциональная модель информационной среды адаптивного обучения и на ее основе - логическая модель информационной системы.

Функциональная модель системы - математическая модель, которая отражает только то, как объект функционирует.

Функциональная модель системы должна состоять из:

- модели предметного курса (/),

- модели знаний, которая включает в себя следующие элементы: модель знаний обучаемого, модель и алгоритмы входного контроля знаний обучаемого (JGI), модель и алгоритмы выходного контроля знаний обучаемого (ТО), модель и алгоритмы промежуточного контроля (TGM),

- системы сравнения, адаптации и обучения, которые включают алгоритмы адаптивного обучения и модели физической задачи (Q).

Логическая модель информационной среды - математическая модель, которая описывает понятия предметной области, логические связи между элементами данных вне зависимости от их содержания в среде хранения, а также ограничения на данные, налагаемые предметной областью.

: • Н. Хенце и В. Нейдл для построения логической модели адаптивной гипермедиа системы предлагают использовать систему из 4-х компонентов1:

{Docs, Urn, Obs, Ac),

Где Docs - пространство документов - то есть части, на которые может быть разделен курс, Um- модель пользователя, Obs - способы взаимодействия пользователя с адаптивной системой обучения, правила, определяющие способы обращения пользователя со средой, Ас — адаптивный компонент, то есть правила для функционирования адаптивной системы (например, правило выбора документа).

На основании функциональной модели в соответствии с правилами описания логической модели Н. Хенце построена логическая модель системы (рис. 1).

Docs - пространство документов: I (¡1...г„) - разделы, D {dt..,d„) - документы (подразделы в разделе), TG- группы тестов: TGI(lgi{...tgin) - группы входных тестов, TGM (tgm\..,tgmn) - группы промежуточных тестов, ТО {t0[...t0n) - задания для выходных тестов, Q (q\...qn) - задачи, G (g\..,gn)- справочные материалы.

Um - модель пользователя и,: Ind - индивидуальные особенности пользователя: tmi, — время на изучение одной темы, tmTG - время на решение тестовых заданий, tmq -время на решение задач, qti - количество повторных изучений темы, qtJG - количество повторных решений тестов, qtq - количество повторных решений задач; С - цели пользователя: С\ - просмотреть, с2 - получить доступ к обучению, Сз - изучить, с4 - пройти тест, С5 - работать с тестом, ев - решить задачу, с^ - завершить обучение с некоторой оценкой результатов, с8 - получить справочный материал; Кп (knl...kns) - знания пользователя: кщ - Новичок, кп2 - Базовый, кпз - Средний, кпз, - Сложный, кщ - Повышенной сложности КпЬ - первоначальные знания, Kns - знания, приобретаемых в процессе обучения, Кпе - знания, которые имеет пользователь при завершении обучения;

Obs - способы взаимодействия пользователя с адаптивной системой обучения соответствуют целям пользователя.

Ас - адаптивный компонент определяет следующий шаг обучаемого при работе с системой и зависит от структуры пространства документов и модели пользователя.

В разделе 2.3 строится модель предметного курса на примере физики. Модель предметного курса - это знания о предметной области. Знания могут быть как в виде неформальных знаний эксперта, так и выражены формально при помоши каких-либо

1 Henze N.. Nejdl W. Logically Characterizing Adaptive Educational Hypermedia Systems// The ACM Digital Library: [site], URL: http://poital.acm.ori/citation.cfin?id=1041153 (дата обращения: 18.10.2008)]:

средств. В качестве таких средств могут выступать текстовые описания предметной области, наборы должностных инструкций, правила ведения дел и т.п.

На основании методов контент-анализа была выдвинута гипотеза о значимости терминов понятийного аппарата при изучении предметного курса, причем чем чаще термин встречается, тем важнее он для изучения, понимания и усвоения курса. Для того, чтобы определить значимость того или иного термина в курсе, строится частотная характеристика курса - зависимость номера понятия в таблице понятий от частоты повторения понятия в курсе. В рамках выдвинутой гипотезы предлагается строить частотную характеристику по следующим правилам:

1. Весь курс разбивается на разделы, количество разделов и их содержание определяется предметным курсом, при этом раздел должен быть законченным по смыслу, и содержать знания о каком-либо природном, физическом явлении, взаимосвязи явлений или способе описания существующей действительности;

2. В каждом разделе в соответствии с государственными стандартами выбираются основные понятия, на которых он базируется, причем одно и то же понятие может быть значимым для нескольких разделов курса;

3. Понятия должны быть элементарными, не содержать в себе другие термины, не базироваться на других понятиях;

4. Понятия суммируются по всему курсу (т.е. высчитывается сколько раз встречается то или иное понятие во всем курсе);

5. Строится зависимость частоты повторения понятия от номера понятия в таблице, где понятия выстраиваются по значимости - количеству повторения понятия в курсе. По частотной характеристике определяется значимость знания понятия для изучения курса.

В качестве примера рассмотрим построение частотной характеристики курса физики. Для построения модели курс разбивается на 10 основных разделов: Кинематика /|, Динамика г';, Электрические явления г'з, Электромагнитные явления ц, Колебания и волны г5, Световые явления /6, Молекулярная физика г-, Тепловые явления /8, Теория относительности Атомная физика /]0. Каждую тему можно представить как совокупность некоторых элементарных понятий х,, на которых она базируется.

Номер понятия э таблице

Рис. 2 - Частотная характеристика курса физики Под элементарными понятиями в курсе физики предполагаются наиболее значимые термины курса, на знании и понимании которых базируется весь процесс обучения физике. На основании анализа государственных стандартов по курсу физики таких понятий было выбрано 50. Каждому элементу- библиотеки (в алфавитном порядке) присваивается определенный индекс. Каждая тема состоит из некоторой совокупности ос-

новных понятий из библиотеки X: Xj е X, je [1..10]. Частотная характеристика курса -зависимость частоты повторения понятия от позиции понятия в библиотеке основных физических понятой. Частота повторения в относительных единицах находится по формуле (п - количество тем):

j-i

Частотная характеристика курса, основанная на понятиях курса, определенных государственными стандартами, описывает область знаний, которыми должен владеть обучаемый, то есть представляет собой модель предметного курса.

На основании анализа частотной характеристики делается вывод, что наиболее значимыми понятиями курса физики являются, те понятия, которые встречаются 4 и более раз. Наименее значимыми являются понятия, которые встречаются в курсе 1 раз.

Исходя из вышесказанного, формулируется первое защищаемое положение: способ формирования модели предметного курса на основе создания понятийного аппарата курса любой естественнонаучной дисциплины, оценка уровня владения терминами этого понятийного аппарата позволяет в дальнейшем ранжировать обучаемых по уровням знаний.

В разделе 2.4 рассматривается модель практической задачи на примере физики. Любую задачу можно условно представить как последовательность п операций: Ор \ор\...ор^\, которые должен выполнить студент, для успешного решения задачи: определение условий задач ор\, определение требований задач ор2, определение величин, не заданных в условии, без которых решение невозможно ор3, составление таблиц/рисунка ор4, подбор известной теории ор5, подбор известных формул ор6, составление уравнений орт, соотнесение формул ops, преобразование формул ор9, преобразование единиц измерения орю, арифметические вычисления ори, анализ полученного ответа ор\2, анализ полученных единиц измерения ори, формулировка или выбор ответа ор\ц.

Задаче каждого уровня сложности (ранга) г¡, ставится в соответствие набор операций, которые необходимо выполнить для решения задачи ken, вероятность выполнения задания определяется средним арифметическим вероятностей выполнения всех требуемых этапов по оценке экспертов; трудоемкость задания (вероятность невыполнения задачи) mat: = 1 -р,, мера сложности задания ti = mati -п/к. Вероятность выполнения каждой операции определялась методом экспертных оценок. Сначала эксперты-преподаватели оценивали вероятность выполнения каждого этапа задачи, потом эти задачи, разбитые на этапы, предлагались студентам для решения. В таблицу 1 сведены средние оценки преподавателей вероятности выполнения каждого этапа и анализ выполнения каждого этапа задачи студентами. В таблицу 2 сведены основные характеристики задач разных уровней сложности.

_ ____Таблица 1

Операция Оценка преподавателей Анализ решения студентов

п гг Ъ Г4 ! Н rt ri п Г4 г5

ор\ 1 1 0.9 0,8 i 0,7 0,9 0,9 0,6 0.5 0.2

opi 1 1 0.9 0,8 ! 0,7 0.9 0.9 0,6 0.5 0.2

орг 1 0.3 0.2

ОР4 0.3 1 0,3 0,2 0.2

ops 0,8 0.8 0,5 0.4 : 0,2 0,5 0,4 0,2 0.1 0,1

opt. 1 0,8 0,5 ! 0,3 0,4 0,2 0.1 0,1

opi 0,4 i 0.3 0,2 0,1

орз 1 0.3 0.2

ОРч 0.8 0.5 ! 0,2 0.5 0.2 0.1

орю 0,3 0,3 0,3 0,1 0,1 0.1

орн 0,6 0.5 0.3 0.3 0,2 0.1

ори 1 0.8 0.5 0,4 0,2 0,8 0,5 0,4 0,3 0.1

ор\г 0.1 0,1 i 0,1 0,1 0,1 0.1

ори 1 0.8 0.5 0,4 1 0.2 0,8 0,5 0,4 0.3 0.1

ю

Таблица 2

Харастеристики П П Г} Г4 п

Вероятность выполнения задания 0.87 0,75 0.465 0,341667 0,225

Вероятность невыполнения задання 0,13 0.25 0,535 0,658333 0,775

Мера сложности задания 0,364 0,583333 0,749 0.768056 0,775

Разбиение задач на количество этапов, необходимых для выполнения задачи позволило разделить все задачи на 5 уровней сложности: г\ - задача на проверку знания теории (понятие, определение); г2 - задача на распознавание (формула, закон); г3 - типовая задача низкого уровня (оценка удовлетворительно); г4 - типовая задача среднего уровня (оценка хорошо); г5 - нетиповая задача на комбинацию понятий (оценка отлично).

Успешное решение задач определенного уровня сложности позволяет дифференцировать знания обучаемого на 5 уровней: Новичок, Базовый, Средний, Сложный, Повышенной сложности в соответствии с алгоритмом на рис. 3.

На основании вышесказанного был разработан пошаговый механизм обучения решению практических задач.

Новичок

Средний

Повышенной сложности

Рис. 3 - Алгоритм определения уровня знаний обучаемого 1. В режиме обучения: выдается условие задачи, которая должна быть решена, и ряд вопросов, на которые нужно ответить, выбрав один из 3-х вариантов ответов. Если ответ выбран неверно, то выдается подсказка и происходит возврат к данному вопросу. Если ответ выбран правильно, значит, данный этап в решении задачи пройден и можно приступать к следующему. Так происходит до тех пор, пока обучаемый не решит задачу целиком и не получит конечный ответ. Тогда можно либо переходить в режим контроля либо продолжить работу в режиме обучения с задачами того же уровня или более высокого. Переход к задачам более высокого уровня допустим только в том случае, когда не было ошибочно выполненных этапов при решении задачи данного уровня. В режиме контроля: в этом режиме может быть выбрано 2 уровня решения задач: поэтапное решение либо решение целиком. При поэтапном решении задачи алгоритм тот же, только на промежуточных этапах не выдается подсказка о правильности решения. В конце решения выдается анализ решения задачи с указанием, на каком этапе была сделана ошибка. Предлагается решить задачу заново с учетом анализа ошибок.

При решении задачи целиком выдается анализ решения с предположительными ошибками в случае неправильного ответа.

Таким образом, второе защищаемое положение звучит следующим образом: способ оценивания сложности практических задач по физике позволяет дифференцировать знания обучаемого; предложенный на базе этого механизм автоматизированного обучения решению практических задач позволяет проводить обучение на основе пошагового решения вместе с обучаемым, тем самым выполняя функцию индивидуального репетитора.

В разделе 2.5 разрабатывается модель входного контроля знаний обучаемого. Входной контроль в адаптивной системе является определяющим.

Для проведения входного контроля используется случайный набор ТС! фиксированных тестовых заданий из различного количества задач всех уровней сложности. Каждая задача основана на библиотеке основных понятий курса Ху, Х^е X.

Частотная характеристика/д тестового задания строится следующим образом: для каждого тестового задания из набора вычисляют частотную характеристику задачи дк, то есть определяют понятия, без знания которых невозможно решить задачу; суммируют частотные характеристики отдельных задач, получают частотную характеристику входного теста. Задачи в набор подбираются таким образом, чтобы нормированная ¡частотная характеристика входного теста соответствовала частотной характеристике курса

/Рк•

Коэффициент -нормирования одинаков для всех понятий курса и определяется при составлении входного тестового задания для каждого набора = [Р-К, Кп - коэффи-

Л К

циент нормирования.

Входной набор тестовых заданий охватывает весь курс физики, тем самым позволяет оценить владение обучаемым понятийным аппаратом по курсу, а так же умение применить знания: на практике, тем самым, определить начальный уровень знаний обучаемого и уровень обучения по каждой теме, и на основании этого построить индивидуальную траекторию обучения, восполняющую пробелы в знаниях пользователя (таблица 3).

__Таблица 3

Уровень обучения Раздел

1 2 I 3 4 5 6 7 8 9 10

1 + + +

2 + + + + +

3 + 1 +

Отсюда вытекает третье защищаемое положение: разработанный способ формирования входных тестовых наборов позволяет оценивать начальные знания обучаемого и умение применять их на практике при решении практических задач по всем разделам предметного курса и на основе этого формировать индивидушьную траекторию обучения.

В разделе 2.6 предлагается модель знаний обучаемого. Модель знаний пользователя - модель, которая предполагает явное задание знаний, предпочтений, целей, истории навигации и обучения пользователя при работе с системой. Модель включает в себя цели работы с системой: просмотреть, получить доступ к обучению, изучить, пройти тест, работать с тестом, решить задачу, завершить обучение с некоторой оценкой результатов, получить справочный материал С (сч.. .с8). Вторым компонентом модели пользователя являются знания пользователя, которые состоят из первоначальных знаний Knb¡, знаний, приобретаемых в процессе обучения Kns,, знаний, которые имеет пользователь при завершении обучения К пес. Kn¡ [Knb„ Kns¡, Кпе,], Кпе, = Knb, + Kns¡. Первоначальные и конечные знания принадлежат множеству из 5 стереотипов пользователей: Кп (кп\ ...Ьц) - знания пользователя: кп\ - Новичок, кп2 - Базовый, кщ - Средний, - Сложный, bis - Повышенной сложности, Knb - первоначальные знания, Kns - знания, приобретаемых в процессе обучения, Кпе - знания, которые имеет пользователь при завершении обучения; множеству из целых чисел О .. 2, что означает повышение исходных знаний на 0 .. 2 уровня Kns, е {0, 1, 2}. Третьим компонентом модели пользователя являются индивидуальные особенности пользователя - темп обучения (время на изучение одной темы tmi¡, время на решение тестовых заданий tmTG¡, время на решение задач tmqj), количество повторений (повторных изучений темы qti¡, повторных решений тестов qlTG¡, повторных решений задач qtq,): Ind¡ [tmi, ímTG¡, tmq„ qtih qTGi, qtqi\.

В разделе 2.7 описывается модель адаптивного обучения, алгоритм которого приведен на рис. 5. Основной целью адаптивного обучения является корректировка модели знаний обучаемого (модели пользователя) с помощью некоторых способов взаимодействия пользователя с адаптивной системой обучения и особенностей построения адап-

тивной системы как информационной. Модель пользователя формируется системой, до того, как пользователь приступает к работе, после прохождения входного контроля.

По результатам входного контроля система формирует определенную траекторию (программу) обучения, то есть находит в пространстве документов Docs именно те, которые отвечают модели пользователя, а так же формирует и выбирает способы взаимодействия системы с конкретным пользователем (Obs, Ас). С помощью них система изменяет модель пользователя.

Для построения индивидуальной траектории обучения необходимо сравнить знания пользователя, определенные на основании входного контроля с моделью курса (частотной характеристикой курса физики) /¡>ь- Анализируя полученную разность, получают индивидуальную траекторию обучения Д:/рь-fvm ~ Д.

Сначала отыскивают общее А, то есть разность по каждому понятию курса, затем отыскивают среднее Д по каждой теме отдельно. В зависимости от полученной А определяют уровень обучения по каждой теме: А, => L¡ (lx... 1Ъ) - уровни обучения: 1\ - Базовый, In - Сложный, /3 - Повышенной сложности.

Обучение проводят для каждого пользователя в соответствии с его уровнем знаний по каждой теме. В конце обучения в идеале должно выполняться условие: А, —» О,

/üm "">/pb-

Обучение считается успешным, если обучаемый увеличил исходный уровень знаВ разделе 2.8 разрабатывается модель выходного контроля знаний пользователя. Выходной контрольный тест состоит из разноуровневых тестовых заданий to¡ ...toa.

В выходном тестовом контроле каждое задание обладает такими характеристиками как уровень сложности задачи тема или темы (задачи 5-го уровня сложности), к которым относится задача 4, решение пользователя о продолжении тестирования udk (yes - продолжать, по - прервать тест):

[гь 4,

«4L Ъ е {1, 2, 3, 4, 5}, i [/] ... z'io], е {Yes, No}.

В отличие от входного контроля в выходном тестовом наборе уровень сложности задачи величина не только переменная, но и определяемая адаптивным алгоритмом:

- уровень сложности первой задачи жестко связан с исходным уровнем знаний пользователя по каждой теме: Г\ (гп) = Knb,

(in);

- уровень сложности каждого последующего задания определяется в зависимости от решения предыдущего задания: rk+i (in) ~ ^k(in) + 1» если задание выполнено верно, rk+1 (г,,) = г\ (/„) - 1, если задание выполнено неверно;

- выходное тестирование считается завершенным, если: по всем темам решены задачи наивысшего уровня сложности

'k('n)= 5; хотя бы по одной теме не решена задача низшего уровня сложности /\(;п) = 1; тестирование прервано пользователем ud = No.

ний, хотя бы до следующего уровня.

Мотивация к обучению

завершено

Рис. 4 - Алгоритм адаптивного обучения

В разделе 2.9 приводится описание моделей служебных модулей системы • статистического модуля и аналитического модуля системы. : <

В статистическом модуле хранится личная информация обучаемого. Модель статистического модуля включает в себя следующие.компоненты:

- знания пользователя Knb¡, Kne¡, ,.0 . ■■.,,■■

- индивидуальные особенности пользователя íml¡, tmTGi, tmq„ qti¡, qtTG¡, qtc¡„

- адаптивный компонент, то есть правила перехода пользователя по страницам пособия - индивидуальная траектория обучения Ас {fp, пр, míe}, где fp - исходная страница. пр - следующая страница, mie - правило перехода между страницами,

- текущее положение пользователя в системе, то есть описание изученных (посещенных) тем Dj, количество изученных разделов /„ и результаты изучения, количество и уровень сложности решенных задач Qk, статистика по входному, выходному и промежуточным тестам 70^.

Модель аналитического модуля содержит сведения о результатах входного, выходного и промежуточного тестирований.

Для входного тестирования TG1, по каждой теме /„ определяется уровень знаний Knb, пользователя. В зависимости от этого определяется траектория обучения Ac {fp, пр, rule}.

Ддя промежуточного тестирования TGM¡ определяется, решен ли тест на исходном уровне Knb¡ или на более высоком уровне Knb, + п, п> 1, в зависимости от этого либо пользователь возвращается к исходной теме либо ему разрешено изучать материал дальше, при этом формируется уровень сложности первой задачи /у по теме: '/'GM, (Solved, Value), Value e {Knb,-n, Knb,, Knb,+ n}, n > 1, rt = Value.

Для выходного тестирования TO, определяется, решено ли задание (Yes-No), меняется уровень сложности rk следующего задания: ТО, (rk, Solved, Value), Value e {Yes, No}, Value = Yes => rw = >\ +1, Value = No => rk+t = rk - 1.

По окончании выходного тестирования создается рекомендация по дальнейшей работе с курсом в зависимости от тем и уровней сложности заданий по каждой теме: Ree (Ph) - Ree (Rb di). /,). /= 1 ... 10.

В третьей главе описано построение информационной среды адаптивного обучения на примере локальной адаптивной обучающей системы довузовского образования АСОДО.

В разделе 3.1 рассматриваются принципы и этапы разработки информационной среды адаптивного обучения.

На рис. 5 представлена структурная схема создания и использования автоматизированного учебного пособия, которая описывает этап предварительной работы, этап дизайна, этапы сбора необходимой информации и этап подготовки содержания. Готовое электронное пособие, прошедшее отладку, регистрацию и сертификацию (юридический этап), распространяемое на CD, может быть доступно как

Ô

Пред пар и Ti-л ы i ця

_работ Л_

Отдельный пользователь

Coop нслбход ! IM о инДктлтши

Юридический :.гап

Учебный материал

Проварка знаний

i Справочная информация

Поисковая система

- Преачегная поддержка I

Локагьная сагь, Интернет ¡

Рис. 5 - Схема создания и использования электронного учебного пособия.

Уровень поверхности

Уровень схемы

Вспомогательные

материалы

Информационное

I наполнение

г

статистика

Уровень структуры

Г

Уровень рамок

1. Режим обучение

- обучение теории

- обучение решению задач

- предоставление справочного материала

- тестирование (еходное, промежуточное, итоговое)

2. Режим тестирования

- тестирование (входное, промежуточное, итоговое)

- предоставление справочного материала

Уровень стратегии

Цоли разработчиков:

1. Предоставление теоретического материала для индивидуального обучения

2. Предоставление возможности проверить свои знания

3. Предоставление возможности для обучения решению задач

4. Предоставление справочных материалов для облегчения обучения и работы с материалом Нужды пользователя:

1. Изучить (повторить, углубить) теорет ический курс

2. Проверить знания

3. Научиться решать задачи

4. Получить дополнительные знания

Рис. 6 - Структурная схема системы

Базовый курс рассчитан на обучаемого, бо уже начал изучать физики, но его знания

отдельному пользователю на домашнем компьютере, так и для работы в классе по локальной сети или через интернет.

С другой стороны структурирование системы в процессе разработки подразумевает разбиение системы на уровни, каждый из которых разрабатывается последовательно, и базируется на требованиях, определенных предыдущим уровнем. Как один из вариантов структурирования системы предлагается вариант, разработанный Джесси Гарреттом для веб-сайтов2. В этом случае система состоит из 5 уровней (рис. 6):

1 .уровень стратегии (цели и задачи системы),

2.уровень рамок (набора функций программы),

3. уровень структуры (реакция системы на действия пользователя, порядок расположения материалов) (рис.7),

4.уровень схемы (информационный дизайн системы),

5.уровень поверхности (визуальный дизайн).

Здесь же обоснован выбор инстру-Q ментов для создания системы: текстовой базы данных, созданной с помощью языка разметки XML; для управления базами данных - язык разметки для веб HTML и язык сценариев JavaScript.

В разделе 3.2 описано построение адаптивного теоретического курса с использованием языка программирования JavaScript.

Проведено сравнение базового и профильного уровня обучения физике в школе (на примере Механики), а так же их сравнение с программой вуза (стандарт по физике 3-его поколения для студентов технических ВУЗов). На базе этого разработаны три уровня обучающего материала:

- базовый курс;

- профильный курс:

- пропедевтический курс, который только начинает изучать курс ли-еще не достаточны, что бы исключать ггод-

0

1

н 0) о.

X I

о о

L_

0

1

£ аз

CL t-

о ю та

Д.Д. Гарретт. Элементы разработки веб-сайтов. 2003. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: ННр.У/шшщ^еЬтаасоп.сотЛотса/с^щпкепегаЬ'Ш-аар

робное теоретическое описание предметов и физических явлений. Профильный курс отличается от базового курса менее подробным описанием базовых физических явлений или процессов, более подробным описанием того, как разнородные явления (например, механические и электрические силы) соотносятся друг с другом, вводятся дополнительные понятия Ц-. описание физических явлений. Курс с элементами углубленного знания (пропедевтический курс) еще менее подробный в описании сути базовых явлений, вывода формул и т.д. с одной стороны, однако, более подробный с точки зрения описания нестандартных явлений, дающий более глубокие знания с учетом того, что обучаемый отлично владеет основами физики.

Обучение

Рис. 7 - Схема системы на структурном уровне В разделе 3.3 рассматривается построение входного и выходного контроля с элементами адаптации. Описывается, каким образом с помощью сценариев на языке JavaScript построены входное и выходное тестирование, приводится пример входного тестового набора и его частотная характеристика. Описывается структура базы данных на языке XML и функции языка JavaScript, которые позволяют обрабатывать данные из базы. В разделе 3.4 описывается программная реализация физического практикума, который предлагает обучаемому работу в трех режимах: режим обучения; режим контроля (поэтапное решение); режим контроля (решение целиком). Рассмотрены варианты поведения системы в каждом из возможных режимов работы. Описаны функции, позволяющие обеспечивать работу физического практикума.

В разделе 3.5 описываются результаты апробации системы на учениках школ г. Мурома и студентах 1 курса Муромского института Владимирского государственного университета. Для оценки эффективности адаптивной обучающей системы вводится аналитический коэффициент: относительный коэффициент качества обучения

Kq = * Коэффициент качества знаний перед началом обучения:

¡^-тЛ + тЛ.+т^ + т^+т^,

«* »д * л 3 N * N * н'

здесь Ту. Т5 - мера сложности задания 1-го.. 5-го уровней соответственно, 115.. П3 - количество человек, решающих задачи 1-го - 5-го уровней соответственно (таблица 4).

После прохождения обучения по индивидуальной траектории снова проводится оценка качества знаний: Кв84Г Если относительный коэффициент качества обучения

К0 > 0, то обучение считается результативным. Чем больше относительный коэффициент качества обучения - тем эффективнее работа системы по обучению физике.

Максимальный коэффициент равен 1. В результате апробации получен относительный коэффициент качества обучения, равный 0,16. Это означает, что качество знаний после обучения с помощью адаптивной обучающей системы по физике для довузовского образования повысилось в среднем на 16% относительно исходного уровня знаний, а, следовательно, обучение является результативным, что подтверждает эффективность предложенной модели адаптивной системы.

__Таблица 4

Уровень До обучения После обучения

Чел. В% Чел. В%

1 103 100 103 100

2 91 86 99 96

3 75 72 86 83

4 33 32 51 49

5 11 10 23 22

В заключении сформулированы основные результаты проведенных исследований, которые сводятся к следующему:

1. Выполненный анализ состояния современных тенденций в системе образования показал, что актуальной является индивидуализация учебного процесса под нужды и возможности любого обучаемого, поэтому учебный материал сегодня должен быть адаптированным под обучаемого, то есть любая информационная система, предназначенная для целей образования, должна быть адаптивной или иметь элементы адаптации.

2. Систематизированы понятия, касающиеся адаптации в учебном процессе: адаптивность, адаптивное обучение, адаптивные технологии обучения; определены понятие информационной среды адаптивного обучения и цели внедрения адаптивных технологий в информационную среду.

3. Построена логическая модель информационной среды адаптивного обучения на основе способа описания логической модели адаптивной гипермедиа системы Н. Хен-це, отличающаяся от существующих систем способом построения модели курса и входного контроля, наличием дополнительных уровней сложности обучающего материала, а также элементов адаптации в выходном и промежуточном контроле знаний.

4. Разработан способ формирования модели предметного курса на основе создания понятийного аппарата курса любой естественнонаучной дисциплины, определение значимости понятия в курсе дает возможность положить в основу модели частотную характеристику курса; оценка уровня владения терминами этого понятийного аппарата позволяет в дальнейшем ранжировать обучаемых по уровням знаний.

5. Предложен способ ранжирования практических задач (тестовых заданий) по сложности, на основе разбиения процесса решения на отдельные операции, что позволило получить 5 возможных уровней сложности, и тем самым, дифференцировать задания для входного и выходного контроля.

6. Разработан алгоритм обучения решению практических задач, который позволяет проводить обучение на основе пошагового решения задач вместе с обучаемым, тем самым, выполняя функцию индивидуального репетитора.

7. На основе способа структурирования веб-сайтов (Д. Гарретг) построена структурная модель информационной среды адаптивного обучения, состоящая из 5 уровней: уровня стратегии, уровня рамок, уровня структуры, уровня схемы, уровня поверхности, которая описывает адаптивную обучающую систему как информационную, закладывает цели системы, определяет ее структуру и описывает интерфейс.

8. Разработана информационная система адаптивного обучения для довузовского образования ACO ДО, в основу которой положена предложенная модель. Система является универсальной, может бьггь легко дополнена новыми компонентами и материалами, а также может использоваться для организации адаптивного курса по любым естественнонаучным дисциплинам.

В приложении приведены анализ основных адаптивных систем, используемых в современном обучении, библиотека основных физических понятий, описание разработанной системы АСОДО, сравнение школьных стандартов по физике с программой вуза (стандарт по физике 3-его поколения для студентов технических ВУЗов), пример входного теста, листинги программ, а также акты внедрения системы и свидетельство о государственной регистрации программы.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

в изданиях из перечня ВАК Министерства образования и науки РФ

1. Рыжкова М.Н. Построение локальной адаптивной обучающей системы довузовского образования. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. №3. - Н.Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2008. С. И - 16.

2. Рыжкова М.Н. Система адаптивного довузовского обучения. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. №2. - Н.Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2009. С. 32 - 37.

в прочих научных изданиях

3. Рыжкова М.Н. Использование информационных технологий при освоении курса физики в школе. Алгоритмы, методы и системы обработки данных: Сборник научных статей / Под ред.; C.C. Садьпсова, Д.Е. Андрианова - М.: Государственный научный центр Российской Федерации - ВНИИгеосистем, 2007. С. 160 - 165.

" 4. Ан А.Ф., Рыжкова М.Н., Самохин A.B. Инновационные подходы в обучении физике. // ИКТ в образовании. №1 (13), 15 января, 2008. С. 18 - 19.

5. Рыжкова М.Н., Курников A.B. Функциональная и логическая модели информационной системы. Методы и устройства передачи и обработки информации: Межвуз. сб. науч. тр. - Вып. 11 / Под ред. В.В. Ромашова, В.В. Булкина. - М.: «Радиотехника», 2009. С. 410-413.

6. Рыжкова М.Н. Электронное учебное пособие как средство дополнительного обучения. Современные проблемы социально-гуманитарных наук: материалы международной конференции. 20 ноября 2008 г.: К 15-летию Гуманитарного института. - Ч. II. - М.: Гуманитарный институт, 2009. С. 126 - 128.

7. Ан А.Ф., Рыжкова М.Н. Информационные технологии поддержки школьного уровня системы непрерывного физического образования. // Материалы XVIII конференции «Применение новых технологий в образовании» 27-28 июня 2007г.: Троицк: ЦНПГ, МОО Фонд новых технологий в образовании «Байтик». С. 67-69.

8. Рыжкова М.Н. Подход к формированию входного тестового контроля. // Материалы XIX конференции «Применение новых технологий в образовании» 26-27 июня 2008г.: Троицк: ЦНПТ, МОО Фонд новых технологий в образовании «Байтик». С. 332333.

9. Самохин A.B., Рыжкова М.Н. Адаптивная тестовая система для оценки качества знаний. / Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально-экономической сферы региона: сб. тезисов докладов научно-практической конференции, Муром, 1 февраля 2008 г./ Муромский институт (филиал) Владим. гос. ун-та.- Муром: Изд.- полиграфический центр МИ (ф) ВлГУ, 2008. С. 39-40.

10. Рыжкова М.Н. Метод определения трудности физической задачи. // Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально- экономической сферы региона: сб. тезисов докладов научно-практической конференции, Муром, 1 февраля 2008 г./ Муромский институт (филиал) Владим. гос. ун-та.- Муром: Изд.- полиграфический центр МИ (ф) ВлГУ, 2008. С, 69-70.

11. Рыжкова М.Н. Модель школьного уровня информационной системы непрерывного физического образования. / Материалы конференции «XV Туполевские чтения»: Международная молодежная научная конференция 9-10 ноября 2007 г.: Материалы конференции. - Казань: КГТУ им. Туполева. - 564 с.

12. Рыжкова М.Н. Модель адаптивного обучения физике на основе модели знаний пользователя. // XXXIV ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ Научные труды Международной молодежной научной конференции в 8 томах. Москва. 1-5 апреля 2008 г. - М.: МАТИ, 2008.- Т.4. С. 160-162. '

13. Рыжкова М.Н. Модель школьного курса физики на базе основных физических понятий. // Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании: материалы ХШ Всероссийской научно-технической конференции студентов. Часть 1. Рязанский государственный радиотехнический университет. 2008. Часть I. С.

14. Рыжкова М.Н. Адаптивная обучающая система для довузовского образования. // Тезисы докладов научно-методической школы-семинара по проблеме «Физика в системе инженерного и педагогического образования стран ЕврАзЭС». Научный семинар проходил в 2008 г., г. Москва. / Под ред. Проф. Г.Г. Спирина - М.: ВВИА им. Проф. Н.Е. Жуковского, 2008. С. 287-289.

15. Рыжкова М.Н. Курс физики как текст с повторяющимися элементами. // Всероссийские научные Зворыкинские чтения - 1. Всероссийская межвузовская научная конференция «Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России»: сб. тез. докл. В 3 т. Т. 2 / Муромский ин-т Владимирского ун-та, 6 февраля 2009г. - Муром: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2009. С. 125.

16. Самохин A.B., Рыжкова М.Н. Общие подходы к моделированию адаптивной системы обучения. // Всероссийские научные Зворыкинские чтения - I. Всероссийская межвузовская научная конференция «Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России»: сб. тез. докл. В 3 т. Т. 2 / Муромский ин-т Владимирского ун-та, 6 февраля 2009г. - Муром: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2009. С. 126.

свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

17. Рыжкова М.Н. Физический практикум. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки, отвечающей требованиям новизны, приоритетности и научности №12028, дата регистрации 23.12.2008.

18. Рыжкова М.Н. Физический практикум. Извещение о государственной регистрации в "Национальном фонде неопубликованных документов" №50200900042, дата регистрации 11.01.2009 г.

Подписано в печать 21.10.2009. Формат 60x84/16. Бумага для множительной техники. Гарнитура Тайме. Печать ризография. Усл. печ. л. 0,93. Тираж 100 экз. Заказ № 1661. Изд.-полиграфический центр Муромского института (филиала) ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет». 602264, Владимирская обл., г. Муром, ул. Орловская, 23.

94-95;

Термины и обозначения

Введение

Глава 1 Современное состояние и тенденции развития информационно-обучающей инфраструктуры в общеобразовательной системе

1.1 Анализ развития обучающих информационных технологий и ресурсов

1.2 Адаптивное обучение: средства, методы и технологии

1.3 Адаптивные системы в современном обучении

1.4 Выводы

Глава 2 Моделирование информационной среды адаптивного обучения для дисциплин естественно-научного цикла

2.1 Требования к проектированию адаптивных систем обучения

2.2 Построение функциональной модели адаптивной системы обучения

2.3 Модель курса для естественно-научных дисциплин на примере физики

2.4 Модель практической задачи

2.5 Модель входного контроля знаний обучаемого

2.6 Модель знаний обучаемого

2.7 Модель адаптивного обучения

2.8 Модель выходного контроля знаний обучаемого

2.7 Модели служебных модулей системы

2.8 Выводы

Глава 3 Построение информационной среды адаптивного обучения на примере системы адаптивного обучения для довузовского образования

3.1 Принципы и этапы разработки информационной среды адаптивного обучения

3.2 Построение адаптивного теоретического курса с использованием языка программирования JavaScript

3.3 Построение входного и выходного контроля с элементами адаптации

3.4 Построение физического практикума

3.5 Практическая оценка работы системы

3.6 Выводы 136 Заключение 138 Список использованных источников 140 Приложения

Термины и обозначения

Основные определения

Адаптация - это процесс изменения параметров и структуры логико-лингвистической модели обучаемого и выработки соответствующих обучающих воздействий на основе осведомляющей (контрольной) информации с целью достижения директивно заданного состояния обучаемого при его начальной неопределенности и изменяющейся педагогической среде.

Адаптивность - персонификация процесса обучения на основе создания учебных материалов, учитывающих индивидуальные особенности обучаемых, в том числе психологические особенности, скорость восприятия, уровень начальных знаний, а также индивидуальные цели и задачи обучения.

Адаптивное обучение - технологическая педагогическая система форм и методов, способствующую эффективному индивидуальному обучению, которая лучше других учитывает уровень и структуру начальной подготовленности и оперативно отслеживает результаты текущей подготовки.

Адаптивная образовательная система - образовательная система, способная каждому ученику помочь достичь оптимального уровня интеллектуального развития в соответствии с его природными задатками и способностями.

Адаптирующие образование - это программы и курсы, сориентированные на формирование комплекса способностей, необходимых для того, чтобы индивид мог комфортно жить и эффективно действовать в новых для него социальных условиях.

Адаптивная технология обучения - последовательность взаимообусловленных адаптивных действий преподавателя и обучаемого с учетом его личностной профессионально-образовательной ориентации и направленных на эффективную подготовку специалистов с качествами, соответствующими современными потребностями общества.

Гипермедиа (hypermedia) - метод дискретного представления информации на узлах, соединяемых при помощи ссылок.

Информационные технологии - совокупность методов, производственных и программно-технологических средств, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, хранение, обработку, вывод и распространение информации для снижения трудоемкости процессов использования информационных ресурсов, повышения их надежности и оперативности.

Контент-анализ — качественный анализ текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей.

Процесс обучения - это фундаментальный познавательный процесс умственной и социальной деятельности, продолжающийся в течение всей жизни.

Информационно-коммуникационная предметная среда - это совокупность условий, способствующих возникновению и развитию процессов учебного информационного взаимодействия между обучаемым, преподавателем и средствами ИКТ, формированию познавательной активности обучаемого, при условии наполнения компонентов среды предметным содержанием; а также обеспечивающих осуществление деятельности с информационным ресурсом некоторой предметной области с помощью интерактивных средств ИКТ; информационное взаимодействие между пользователями с помощью интерактивных ИКТ, взаимодействующих с пользователем как с субъектом информационного общения и личностью; интерактивное информационное взаимодействие между пользователем и объектами предметной среды, отображающей закономерности и особенности соответствующей предметной области (или областей).

Информационная среда адаптивного обучения - совокупность условий, обеспечивающих осуществление деятельности с информационным ресурсом некоторой предметной области с помощью интерактивных средств информационно-коммуникационных технологий, которые позволяют отслеживать состояние знаний, умений и навыков обучаемого на каждом этапе работы и подстраиваться под требуемые параметры в процессе работы.

Структурная модель - математическая модель, в которой отражается структура (устройство) моделируемого объекта, существенные для целей исследования свойства и взаимосвязи компонентов этого объекта.

Функциональная модель информационной среды — математическая модель, которая отражает только то, как объект функционирует (например, как он реагирует на внешние воздействия).

Логическая модель информационной среды - математическая модель, которая описывает понятия предметной области, логические связи между элементами данных вне зависимости от их содержания в среде хранения, а также ограничения на данные, налагаемые предметной областью.

Модель предметного курса, Модель предметной области — это знания о предметной области. Знания могут быть как в виде неформальных знаний в мозгу эксперта, так и выражены формально при помощи каких-либо средств. В качестве таких средств могут выступать текстовые описания предметной области, наборы должностных инструкций, правила ведения дел в компании и т.п.

Частотная характеристика курса - зависимость частоты повторения понятия от позиции понятия в библиотеке основных физических понятий.

Модель знаний пользователя - модель, которая предполагает явное задание знаний, предпочтений, целей, истории навигации и обучения пользователя при работе с системой.

Навыки - это полностью автоматизированные, инстинктоподобные компоненты умений, реализуемые на уровне бессознательного контроля. Если под действием понимать часть деятельности, имеющую четко поставленную сознательную цель, то навыком также можно назвать автоматизированный компонент действия.

Умения — способность выполнять действия, приобретенные в результате обучения или жизненной практики. При дальнейшем упражнении умение может перейти в навык. Способность к целенаправленной и результативной деятельности (Н.А. Лошкарёва, A.M. Новиков, А.В. Усова, Д.Б. Эльконин)

Опыт - знание и/или навыки, приобретённые в процессе непосредственных переживаний, впечатлений, наблюдений, практических действий, в отличие от знания, достигнутого посредством абстрактного мышления; единство знаний и умений. Одно из основных понятий теории познания.

Знания - форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека, субъективный образ объективной реальности, то есть адекватное отражение внешнего и внутреннего мира в сознании человека в форме представлений, понятий, суждений, теорий.

Знание предмета - уверенное понимание предмета, умение самостоятельно обращаться с ним, разбираться в нём, а также использовать для достижения намеченных целей.

Индивидуализация обучения - обучение, при котором способы, приемы и темпы согласуются с индивидуальными возможностями обучаемого, с уровнем развития его способностей.

Компоненты информационно-обучающей среды

Docs — пространство документов - то есть части, на которые может быть разделен курс. Это могут быть главы курса, темы, элементы знаний и т.д. Ph - курс физики fPh - частотная характеристика курса I (;'i. /п) - разделы

D(d\.dn) - документы (подразделы в разделе)

TG — группы тестов

TGI (tgii. .tgin) - групппы входных тестов TGM{tgm\. Jgmn) - группы промежуточных тестов ТО (tO\.ton) - задания для выходных тестов Q {q\.-.qn)~ задачи

Х{х\. .хп) - библиотека основных понятий Ор (ор\. орп) - набор операций рп - вероятность выполнения операции (1- рп ) - вероятность выполнения операции Р - вероятность решения задачи

R - уровень сложности практической задачи (ранг задачи) Lj - набор операций, которые необходимо выполнить для решения задачи некоторого уровня сложности (для разного уровня сложности набор разный) МАТ - трудоемкость задания (математическое ожидание числа ошибок) Г - мера трудности задания (трудность задачи)

Кп - коэффициент нормирования частотной характеристики входного теста Rec - рекомендации по дальнейшей работе с курсом

Um - модель пользователя - это знания, предпочтения и некоторые личностные характеристики обучаемого, влияющие на процесс обучения.

Ind — индивидуальные особенности пользователя:

Tmli - время на изучение одной темы

TmTG — время на решение тестовых заданий,

TmQ — время на решение задач

Qtl— количество повторных изучений темы,

QtTG - количество повторных решений тестов

QtQ - количество повторных решений задач.

С - цели пользователя:

С] - просмотреть,

С 2 - получить доступ к обучению, С 3 - изучить, с 4 - пройти тест, с 5 - работать с тестом, с 6 - решить задачу, с j — завершить обучение с некоторой оценкой результатов, с 8 - получить справочный материал

Кп -Знания пользователя:

КпЬ — первоначальные знания,

Kns - знания, приобретаемых в процессе обучения,

Кпе - знания, которые имеет пользователь при завершении обучения. кпх - Новичок, кп2 — Базовый, кп3 - Средний, кп4 - Сложный, кп5 - Повышенной сложности

L - Уровни обучения:

1 - Базовый,

2 - Сложный,

3 - Повышенной сложности.

Obs - способы взаимодействия пользователя с адаптивной системой обучения, правила, определяющие способы обращения пользователя со средой (например, просмотр документов, прохождение тестов и т.д.) с\ - просмотр документа, с2 - получить доступ к обучению, с3 - изучить раздел, с4 - работа над тестовым заданием, задачами, с5 - завершение темы, с6 - завершение тестового задания, задачи, с7 - пройти тестирование, с8 - получить помощь

Ас - адаптивный компонент, то есть правила для функционирования адаптивной системы (например, правило выбора документа).

В настоящее время в России идет процесс качественного изменения системы образования: переход к непрерывному образованию - образованию в течение всей жизни, увеличение количества информации при уменьшении часов, отведенных на ее изучение, переход к ЕГЭ вместо классических экзаменов и т.д. При этом повышаются требования к качеству образования и к качеству знаний, полученных выпускниками школ. Важным требованием является и повышение мотивации обучаемых, интереса к изучаемому предмету для лучшего освоения материала.

Сегодня в связи с широким внедрением новых информационных технологий в образовательную систему России, использование компьютеров в учебном процессе - достаточно новый и эффективный способ его оптимизации, повышения наглядности обучающего материала и расширения его возможностей, связанных с включением в процесс обучения текстовой, графической, аудио и видеоинформации, что влечет повышение мотивации обучаемых, а, следовательно, к повышению качества образования. Для популяризации и массового продвижения информационных технологий в систему обучения и развития детей на государственном уровне в течение нескольких лет действуют программы развития единой образовательной информационной среды и национальные проекты в сфере образования.

Основными достоинствами использования информационных технологий в обучении являются:

- гибкость - освоение материала в любое удобное в любом месте,

- большая наглядность, эстетика предоставления содержимого,

- объективность оценки качества усвоения изученного материала обучающимися,

- активное вовлечение учащегося в учебный процесс,

- индивидуализация, направленность образования - доступ к знаниям в определенной обучаемым последовательности, сложности и объеме, учет

11 индивидуальных особенностей обучающегося.

Информационно-коммуникационная предметная среда — это совокупность условий, способствующих возникновению и развитию процессов учебного информационного взаимодействия между обучаемым, преподавателем и средствами информационно-коммуникационных технологий, формированию познавательной активности обучаемого, при условии наполнения компонентов среды предметным содержанием; а также обеспечивающих осуществление деятельности с информационным ресурсом некоторой предметной области с помощью интерактивных средств информационно-коммуникационных технологий.

Для внесения в систему обучения индивидуальности разрабатываются адаптивные алгоритмы, на базе которых строятся адаптивные информационные системы обучения. Адаптация - одно из наиболее развивающихся направлений в системах электронной поддержки обучения. Именно системы с адаптацией наиболее полно отражают и воссоздают процесс обучения под контролем преподавателя - индивидуального репетитора.

Зарубежный и отечественный опыт разработки и использования адаптивных систем обучения свидетельствует о том, что на практике такие системы имеют ряд недостатков, которые не позволяют сторонним авторам использовать их для собственных нужд: дороговизна пакетов программ и сред разработки, невозможность вносить изменения в содержание и алгоритмы программ, системы работают только в локальном режиме либо в режиме on-line.

Таким образом, возникает необходимость разработки информационной среды адаптивного обучения, которая бы устраняла эти недостатки, удовлетворяла всем требованиям автора (создателя курса), обладала возможностями индивидуализации учебного материала, положенного в основу системы под конкретного обучаемого, была проста в обращении, не требовала дополнительного программного обеспечения и непрерывного доступа в сеть Интернет для обучения, имела бы возможность добавлять или заменять учебный и контрольный материал, была бы универсальной и могла бы использоваться для организации адаптивного курса по любым дисциплинам.

Поскольку на сегодняшний день достаточно сложно внедрить новые технологии обучения в классическое школьное образование, то информационные технологии в первую очередь — это эффективное средство дополнительного образования учащихся, в котором в наибольшей мере используются все достоинства таких технологий.

Предмет исследования

Предметом исследования в данной работе является информационная среда адаптивного обучения.

Цель исследования

Целью работы является разработка информационной среды адаптивного обучения для дисциплин естественно-научного цикла, позволяющей подбирать индивидуальную траекторию обучения на основе оценивания начальных и текущих знаний обучаемого.

Задачи исследования

В соответствии с целью исследования в ходе работы решались следующие задачи:

1 Проведение анализа основных тенденций использования информационных технологий для индивидуализации обучения в современной образовательной системе России, определение способов внедрения адаптации знаний обучаемого в учебный процесс, а так же требований к созданию адаптивных обучающих систем.

2. Разработка структурной, функциональной и логической модели информационной среды адаптивного обучения.

3. Разработка способа формирования модели курса, а также способа формирования входных тестовых наборов в соответствии с разработанной моделью.

4. Разработка способа оценивания трудности практических заданий и механизма автоматизированного обучения решению задач.

5. Апробация разработанной модели на примере адаптивной обучающей системы по физике для школьников и студентов.

Научная новизна

В результате проведенных исследований получены следующие новые результаты:

1. Разработана модель обучающей системы, позволяющая формально описать информационную среду адаптивного обучения, обучаемого, его знания и результат обучения, отличающаяся от существующих моделей способом построения модели курса и входного контроля, также элементов адаптации в выходном и промежуточном контроле знаний.

2. Разработан оригинальный способ формирования модели предметного курса для естественнонаучных дисциплин на основе создания частотной характеристики курса - библиотеки основных терминов понятийного аппарата, ранжированных по уровню значимости понятия в курсе. Использование этой библиотеки при разработке тестовых заданий для оценки уровня владения понятийным аппаратом позволяет ранжировать обучаемых по уровням знаний.

3. Предложен способ формирования входных тестовых наборов, отличающийся от существующих тем, что позволяет оценивать начальные знания обучаемого по всем разделам предметного курса и автоматически формировать индивидуальную траекторию обучения.

4. Разработана методика оценки сложности практических задач на основе разбиения процесса решения на отдельные операции, что позволяет дифференцировать задания для входного и выходного контроля.

Защищаемые положения

На защиту выносятся следующие результаты работы:

1. Способ формирования модели предметного курса на основе создания понятийного аппарата курса любой естественнонаучной дисциплины, оценка уровня владения терминами этого понятийного аппарата позволяет в дальнейшем ранжировать обучаемых по уровням знаний.

2. Способ оценивания сложности практических задач по физике позволяет дифференцировать знания обучаемого; предложенный на базе этого механизм автоматизированного обучения решению практических задач позволяет проводить обучение на основе пошагового решения вместе с обучаемым, тем самым, выполняя функцию индивидуального репетитора.

3. Разработанная методика формирования входных тестовых наборов позволяет оценивать начальные знания обучаемого и умение применять их на практике при решении практических задач по всем разделам предметного курса и на основе этого формировать индивидуальную траекторию обучения.

Реализация и апробация работы

Разработанные алгоритмы и адаптивная система обучения по физике были использованы для оценивания входных знаний по физике и в качестве средства дополнительного обучения в общеобразовательной школе №15 г. Муром, на подготовительных курсах по физике и в физической школе при Муромском институте (филиале) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет» (МИ (филиал) ВлГУ), а также студентов 1 курса специальности «Инструментальные системы интегрированных машиностроительных производств».

Работа выполнена на кафедре физики МИ ВлГУ в рамках

15 государственной бюджетной темы №413/06 "Использование физических объектов и современный физический практикум с применением информационных технологий".

Диссертационная работа и отдельные ее части докладывались и обсуждались на: XVIII, XIV Международной конференции «Применение новых технологий в образовании» (г. Троицк, 2007, 2008 г.); Международной молодежной научной конференции «XV Туполевские чтения» (Казань, 2007); ежегодной преподавательской конференции «Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально-экономической сферы региона» (Муром, 2008); 34 Международной молодежной научной конференции «Гагаринские чтения» (Москва, 2008); научно-методической школе-семинаре «Физика в системе инженерного и педагогического образования стран ЕврАзЭС» (Москва, 2008); I Всероссийской конференции «Зворыкинские чтения», (Муром, 2009) и других международных, всероссийских и региональных конференциях.

Структура и краткое содержание работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и содержит 192 страницы машинописного текста, 14 таблиц, 39 иллюстраций. Список литературы содержит 96 наименований.

3.6 Выводы

• На основе общепринятых правил построения автоматизированных учебных материалов были сформулированы общие требования к построению электронного учебного пособия как информационной среды, была предложена схема создания и использования электронного учебного пособия.

• На основе сформулированных требований к разрабатываемому учебному пособию был обоснован выбор языков разработки базы данных XML и системы управления базами данных HTML и JavaScript, которые позволяют наиболее просто реализовать информационную среду адаптивного обучения.

• Были описаны оригинальные коды на языках HTML и JavaScript, используемые для разработки адаптивной обучающей системы и отдельных ее частей.

• Результаты апробации показали, что относительный коэффициент обучения равен 0,157, а, следовательно, разработанная модель и созданная на ее основе адаптивная обучающая система по физике является эффективной в качестве средства дополнительного образования учащихся, а так же для контроля знаний по курсу физики.

• Система является универсальной, может быть легко дополнена новыми компонентами и материалами, а также может использоваться для организации адаптивного курса по любым дисциплинам естественнонаучного цикла.

Заключение

1. Выполненный анализ состояния современных тенденций в системе образования показал, что актуальной является индивидуализация учебного процесса под нужды и возможности любого обучаемого, поэтому учебный материал сегодня должен быть адаптированным под обучаемого, то есть любая информационная система, предназначенная для целей образования должна быть адаптивной или иметь элементы адаптации.

2. Систематизированы понятия, касающиеся адаптации в учебном процессе: адаптивность, адаптивное обучение, адаптивные технологии обучения; определены понятие информационной среды адаптивного обучения и цели внедрения адаптивных технологий в информационную среду.

3. Построена логическая модель информационной среды адаптивного обучения на основе способа описания логической модели адаптивной гипермедиа системы Н. Хенце (N. Henze), отличающаяся от существующих систем способом построения модели курса и входного контроля, наличием дополнительных уровней сложности обучающего материала, а также элементов адаптации в выходном и промежуточном контроле знаний.

4. Разработан способ формирования модели курса на основе разбиения курса на важнейшие составляющие части (разделы) и последующего выделения из них основных понятий, на которых они базируются, в соответствии с государственными стандартами по любой естественнонаучной дисциплине, что дает возможность положить в основу модели частотную характеристику курса.

5. Разработан алгоритм обучения решению практических задач, который позволяет проводить обучение на основе пошагового решения задач вместе с обучаемым, тем самым выполняя функцию индивидуального репетитора.

6. На основе способа структурирования веб-сайтов (Д.Гарретт) построена структурная модель информационной среды адаптивного обучения, состоящая из 5 уровней: уровня стратегии, уровня рамок, уровня структуры, уровня схемы, уровня поверхности, которая описывает адаптивную обучающую систему как информационную, закладывает цели системы, определяет ее структуру и описывает интерфейс.

7. Разработана информационная система адаптивного обучения для довузовского образования АСОДО, в основу которой положена предложенная модель. Система является универсальной, может быть легко дополнена новыми компонентами и материалами, а также может использоваться для организации адаптивного курса по любым естественнонаучным дисциплинам.

1. Аваиесов B.C. Адаптивное обучение и адаптивный тестовый контроль Электронный ресурс. / Персональная страница Аванесова B.C.: [сайт]. [1998]. URL: http://testolog.narod.ru/Theory4l.html (дата обращения: 17.04.2007).

2. Аверьянов Л.Я. Контент-анализ 2007 г. Электронный ресурс. // Электронная библиотека научной литературы по гуманитарным дисциплинам [сайт]. URL: http://www.i-u.ru\biblio (дата обращения: 12.08.2009).

3. Адаптация // Большая советская энциклопедия: сайт. URL: http://www.bigsoviet.ru/ (дата обращения: 12.05.2007).

4. Адаптация физиологическая // Большая советская энциклопедия: сайт. URL: http://www.bigsoviet.ru/ (дата обращения: 12.05.2007).

5. Ан А.Ф., Рыжкова М.Н., Самохин А.В. Инновационные подходы в обучении физике. // ИКТ в образовании (приложение к «Учительской газете»). ЗАО Издательский дом «Учительская газета». №1 (13), 15 января, 2008.-с. 18- 19.

6. Ан А.Ф., Самохин А.В. Общий курс физики. Физические основы механики: Конспект лекций. Муром: Муром, ин-т (фил.) Владим. гос. ун-та, 2005. - 90 с.

7. Ан А.Ф., Самохин А.В. Общий курс физики. Физические основы электромагнитных явлений: конспект лекций. Муром: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2006. - 120 с.

8. Ан А.Ф., Самохин А.В. Общий курс физики: Физические140основы волновых и колебательных процессов: конспект лекций. Муром: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2006. - 120 с.

9. Беспалько В.ГТ. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика третьего тысячелетия). М.: Издательство Московского психолого-социального института; Воронеж: Издательство НПО "Модек", 2002. - 352 с.

10. Биллиг В.А. Основы офисного программирования и документы Word Электронный ресурс. // Интернет университет информационных технологий: [сайт]. [2003] URL: http://www.intuit.ru/department/office/ vbaword/2/5.html (дата обращения: 6.07.2006).

11. Богданова С.В. Развитие информационных технологий и мультимедиа-ресурса для обучения. Материалы XVIII Международной конференции «Применение новых технологий в образовании», Троицк, 27 -28 июня 2007 г.

12. Власова Е.З. Теоретические основы и практика использования адаптивных технологий обучения в профессиональной подготовке студентов педагогического вуза. Автореф. . доктора пед. наук. СПб, 1999. Электронный документ. / Сайт ГНПБУ им. К.Д.Ушинского.

13. URL: http://www.gnpbu.ru/aref/Vlasova.htm. (дата обращения: 19.08.2008)

14. Гапанюк Ю.Е. Исследование и разработка модели, методики и средств создания автоматизированных учебных пособий с использованием технологии XML: Дис. . канд. техн. наук: 05.13.17. М.: РГБ, 2006.

15. Гарретт Д. Д. Элементы разработки веб-сайтов. Электронный ресурс. // Проект Webmascon: [сайт]. [2003]. URL: http://www.webmascon.com/topics/designgeneral/18a.asp (дата обращения: 19.08.2008).

16. Государственные образовательные стандарты общего образования // Российское образование / Федеральный портал: сайт. [Москва, 2002]. URL: http://www.edu.ru/db/portal/obschee/index.htm (дата обращения: 11.09.2008).

17. Григорьев И.М., Колинько К.П., Никольский Д.Ю., Чирцов А.С. Информационные технологии в обучении физике. Использование сетевых технологий // Компьютерные инструменты в образовании. СПб.: Изд-во ЦПО "Информатизация образования", 1999, №6, С. 23-27.

18. Грошев А.С. Основы работы с базами данных Электронный ресурс. // Интернет университет информационных технологий: [сайт]. [2003] URL: http://www.intuit.ru/dcpartment/database/basedb\v/1 /2.html (дата обращения: 12.09.2008).

19. Дистанционное обучение // Междисциплинарный центр дополнительного профессионального образования СПбГУ: сайт. [СПб]. URL: http://dl.nw.ru/practice/coursedesign/e-manual/ (дата обращения: 12.09.2008).

20. Зимина О.В., Кириллов А.И. Рекомендации по созданию электронного учебника // Проект EduXXI: сайт. [2001]. URL: http://www.academiaxxi.ru/ Meth Papers/AO recom t.htm (дата обращения: 5.05.2007).

21. Зубов В.Е. Опыт разработки и применения средств мультимедиа в учебном процессе: Методическое пособие. Новосибирск: СибАГС, 2006. -139 с.

22. Каптерев А.И. Информатизация социокультурного пространства. -М.: ФАИР-ПРЕСС, 2004. 512 с.

23. Капустин H.TI. Педагогические технологии адаптивной школы: Учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений. М.: «Академия», 1999. -216с.

24. Касьянова Е.В. Адаптивные методы и средства поддержки дистанционного обучения программированию: диссертация . кандидата физико-математических наук: 05.13.11. Новосибирск, 2006.

25. Лаборатория «Гуманитарные Технологии»: сайт. [Москва, 1997]. URL: http://www.ht.ru (дата обращения: 11.07.2008).

26. Ловцов Д.А., Богорев В.В. Адаптивная система индивидуализации обучения // Педагогика. 2001. - № 6. - С. 24 - 28.

27. Львович Я.Е., Рындин А.А., Долгих Д.В. Автоматизацияпроектирования компонентов дистанционного обучения и диагностика качества знаний специалистов для сети ИНТЕРНЕТ//Дистанционное образование. 1998. - №3. - С.26-29.

28. Монахов М.Ю. Электронное учебное пособие в образовательной сети / Качество и доступность образования: сайт. [2006]. URL: http://lerner.edu3000.ru/html/sek2/Monahov.DQC (дата обращения: 21.08.2008).

29. Отраслевой стандарт Госкомвуза Российской Федерации // Информационные технологии в высшей школе: Термины и определения (Утвержден и введен в действие Приказом Государственного комитета Российской Федерации по высшему образованию от 12.02.96 № 260)

30. Петрик Ю.С., Порядин Г.В., Афанасьев А.С., Заугольникова Н.С.

31. Использование технологии последовательного дифференцирующего тестирования для измерения обширности и качества знаний учащихся. Электронный ресурс. URL: http://www.kursknet.ru/~kgmuonit/Dif-test.htm (дата обращения: 2.02.2008).

32. Практическая андрагогика. Методическое пособие. Книга 1. Современные адаптивные системы и технологии образования взрослых / Под ред. д.п.н., проф. В.И. Подобеда, д.п.н., проф. А.Е.Марона. СПб.: ГНУ «ИОВ РАО», 2003. - 406 с.

33. Рыжкова М.Н. Модель адаптивного обучения физике на основе модели знаний пользователя. XXXIV ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ Научные труды Международной молодежной научной конференции в 8 томах. Москва. 1 5 апреля 2008 г. -М.: МАТИ, 2008. -Т.4. С. 160-162.

34. Рыжкова М.Н. Подход к формированию входного тестового контроля. Материалы XIX конференции «Применение новых технологий в образовании» 26-27 июня 2008г.: Троицк: ЦНПТ, МОО Фонд новых технологий в образовании «Байтик». с. 332-333.

35. Рыжкова М.Н. Построение локальной адаптивной обучающей системы довузовского образования. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. №3. Н.Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2008. С. 11 - 16.

36. Рыжкова М.Н. Система адаптивного довузовского обучения. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. №2. — Н.Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2009. С. 8 15.

37. России»: сб. тез. Докл. В 3 т. Т. 2 / Муромский ин-т Владимирского ун-та, 6 февраля 2009г. Муром: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2009.- с. 126.

38. Система дифференцированного Интернет-обучения ГЕКАДЕМ // Байкальская международная бизнес-школа ГОУ ВПО Иркутский государственный университет: сайт. Иркутск, 1999. URL: http://www.hecadem.irk.ru/ (дата обращения: 15.03.2007).

39. Словарь терминов Интернет: сайт. [2007]. URL: http://your-hosting.ru/terms/h/hm/ (дата обращения: 15.03.2007).

40. Служба тематических толковых словарей: сайт. [2000]. URL: http://www.glossary.ru (дата обращения: 19.03.2007).

41. Советов Б.Я, Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов -3-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., 2001. - 343 с.

42. Соколов В.И. Организационно-педагогические условия построения адаптивной образовательной системы вечерней школы : автореферат дис. . кандидата педагогических наук : 13.00.01 / Ин-т образования взрослых Рос. акад. Образования.

43. Софиев А.Э., Черткова Е.А. Компьютерные обучающие системы. -М.: ДеЛи принт, 2006. 296 с.

44. Социальная адаптация // Большая советская энциклопедия: сайт. URL: http://www.bigsoviet.ru/ (дата обращения: 27.03.2008).

45. Толковый словарь терминов понятийного аппарата информатизации образования. М.: ИИО РАО, 2006. - 88 с.

46. Ульянов Д.А. Марковская модель адаптивного тестирования и ее программная реализация в условиях дистанционного обучения : автореферат дис. . кандидата технических наук : 05.13.18 / Байкал, гос. ун-т экономики и права. Иркутск, 2005.

47. Хуторской А.В. Ключевые компетенции как компонент личностно -ориентированной парадигмы образования // Народное образование. 2003.2. С. 58-64.

48. Черемисина Е.Н., Крейдер О.А., Потемкина С.В. О единой информационно-ресурсной среде системы профессионального образования Московской области//Образование Подмосковья, 2005 №4. С.35-38.

49. Чтение текстовых баз данных из ASP // Энциклопедия web программиста: сайт. URL: http://www.doc.aceweb.ru/full 8 334 modered.html (дата обращения: 22.03.2007).

50. Яндола В. Состоится ли прорыв к новому качеству образования на втором этапе компьютаризации школ? // Народное образование. №1, 2006.

51. AHA! Adaptive Hypermedia for All: site. [Eindhoven, Nederlands]. URL: http://aha.win.tue.nl/ (дата обращения: 13.07.2007).

52. Baker F. The Basics of Item Response Theory. ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation, University of Maryland, College Park, MD. 2001. URL: http://echo.edres.org:8080/irt/baker/ (дата обращения: 18.07.2007).

53. Brna Paul, Paiva Ana, Self John (eds.). Supporting Learning as an Iterative Process in a Social Context Proceedings of the European Conference on Artificial Intelligence in Education. Lisboa: September 30 October 2, 1996, pp. 150- 156.

54. Brusilovsky P. Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education http://www2.sis.pitt.edu/~peterb/papers/KI-review.pdf (дата обращения: 21.07.2007).

55. Brusilovsky P. Methods and techniques of adaptive hypermedia. User Modeling and User Adapted Interaction, 1996, v 6, n 2-3, pp 87-129. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=l 0.1.1.53.8848 (дата обращения: 21.07.2007).

56. Carrier С., Jonassen D.H. Adapting courseware to accommodate individual differences. In book Instructional design for microcomputer courseware, pp. 61-96, Lawrence Erlbaum Associates, New Jersey, 1988.

57. De Bra, P., Aerts, A., Smits, D., Stash, N. AHA! Version 2.0, More Adaptation Flexibility for Authors. Proceedings of the AACE ELearn'2002 conference, October 2002, pp. 240-246.

58. Henze N., Nejdl W. Logically Characterizing Adaptive Educational Hypermedia Systems// The ACM Digital Library: site. URL: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=T041153 (дата обращения: 18.10.2008).

59. History of automated adaptive instruction in computer applications // Wikipedia: site. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Historyofautomated adaptiveinstructionincomputerapplications (дата обращения: 12.04.2007 )

60. Holzinger A., Nischelwitzer A., Meisenberger M. Lifelong-Learning Support by M-learning: Example Scenarios. // Elearn Magazine: site. URL: http://wv,w.elearnmag.org/subpage.cfm?section=:research&article:=6-l (дата обращения: 17.06.2007).

61. InterBook Home Page: site. [Pittsburgh, 2007]. URL: http://www2.sis.pitt.edu/~peterb/InterBook.html (дата обращения: 18.10.2008).http://www.es. usyd.edu.au/-judy/Homec/Pubs/2712.2008).

62. Laldin S., Parapounska V. Adaptive Electronic Textbooks on WWW. // Adaptive electronic textbooks on the World Wide Web: site., URL: www.mroilchange.ca/4461/ (дата обращения: 27.12.2008).

63. Marold К.A. The 21st century learning model: electronic tutelage realized. // Journal of Information Technology Education. Vol. 1, No. 2, 2002. P. 113 123.

64. Moodle community: site., URL: http://moodIe.org/ (дата обращения: 7.03.2007).

65. Networked Readiness Index Variation. // Cybersecurity.ru: site. URL: http://www.cybersecurity.rii/ consulting/22185.html (дата обращения: 7.03.2007).

66. О'Lawrence H. A Review of Distance Learning Influences on Adult Learners: Advantages and Disadvantages. // Proceedings of the 2005 Informing Science and IT Education Joint Conference. Flagstaff, Arizona, USA June 16 -19, 2005. P. 125- 135.

67. Oppermann R. Supporting Continuous Learning. // Fraunhofer-Institut: site. URL: http://fit.fraunhofer.de/~oppi/publications/ECCE208.Cloud.pdf (дата обращения: 7.03.2007).

68. PHP: Hypertext Preprocessor: site. . [2001]. URL: http://www.php.net/ (дата обращения: 12.06.2007).

69. PLATO® Pathways Learning Management System: site. [2009]. URL: http://support.plato.com/accountability/pathways.asp (дата обращения: 12.03.2009 ).

70. SunRav Software: сайт. URL: http://www.sunrav.ru/ (дата обращения: 11.08.2007).

71. Snow E.R. Aptitudes, learner control and adaptive instruction. In journal Educational Psychologist, vol. 15, pp. 151-158, 1980.

72. TALER Lab: site. [Pittsburgh, 2008]. URL: http://www.sis.pitt.edu/%7Etaler/ (дата обращения: 11.08.2007).