автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Компьютерная обучающая система китайской письменности

На правах рукописи УДК 519.95

Лю Юн

КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СИСТЕМА КИТАЙСКОЙ ПИСЬМЕННОСТИ

05.13.11 — математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

зЛ I

Москва - 2006

Работа выполнена на кафедре математической теории интеллектуальных систем механико-математического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова.

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук

доцент А. С. Строганов

Официальные оппоненты: доктор технических наук

профессор А. Б. Фролов

кандидат физико-математических наук доцент И. А. Лавров

Ведущая организация: Вычислительный центр им. А.А. Дородницына

РАН

Защита диссертации состоится 22 декабря 2006 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д.002.087.01 в Институте Системного Программирования РАН по адресу: 109004, Москва ул. Б. Коммунистическая, д. 25, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института Системного Программирования РАН.

Автореферат разослан % " кОЯвРЯ 2006 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д.002.087.01 института системного программирования РАН кандидат физико-математических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Задача создания автоматизированных систем обучения имеет более чем пятидесятилетнюю историю. Если рассмотреть сегодняшнюю ситуацию в целом, то основная масса используемых обучающих программ и систем имеют в основном большое информационное наполнение (в виде соответствующим образом организованных баз данных) и развитые возможности отображения этого материала (мультимедиа), эффективно реализуемые с помощью компьютера. Но зачастую обучение этим и ограничивается, и такие программы являются, по сути дела, информационными или демонстрационными. Проблемно-задачная часть в них развита слабо, как и процедуры обратной связи с учеником на основе контекстного анализа его ошибок в процессе обучения.

Повышение эффективности обучения при использовании обучающих систем с элементами моделирования функций учителя было подтверждено рядом исследований1, 2. Авторы этих и ряда других работ выделяют следующие позитивные факторы использования компьютерных систем обучения: индивидуализация и интенсификация обучения, использование возможностей вычислительной техники для моделирования поведения объектов и процессов, развитые средства интерактивного взаимодействия, использование мультимедиа для отображения учебного материала, возможность контроля степени усвоения знаний и т.п.

Сравнительно недавно появилось понятие интеллектуальных обучающих систем (ИОС). Различными авторами были сформулированы требования к таким системам и если бы взять всю сумму их предложений, то можно сказать, что создание таких систем удовлетворило бы до известной степени потребность в эффективности и качестве обучения. Это направление, основанное на работах в области искусственного интеллекта и теории интеллектуальных систем интенсивно развивается с конца . 90-х годов XX века. Основными составляющими ИОС являются модель обучаемого, процесс обучения, предметная область, на основе которых для каждого обучаемого может строиться рациональная стратегия обучения (модель функций учителя). Базы знаний ИОС могут содержать наряду с формализованными знаниями экспертные знания в предметных областях и в сфере обучения (например, методические приемы). Работы в области создания ИОС безусловно перспективны, но находятся пока на стадии научных исследований и, несмотря на некоторые примеры успешного применения, на уровень массовой технологии еще не вышли, поскольку задача моделирования функций учителя оказалась чрезвычайно сложной.

1 Баринова С. Н. Автоматизированные учебные курсы и их влияние на качество процесса обучения. Материалы конференции "Информационные технологии в образовании", 1999.

1 Карлащук В. И. Обучающие программы. -М.: "СОЛОН-Р", 2001.

Перед автором (разработчиком) компьютерной обучающей системы и учителем - предметником стоит единая проблема — повысить эффективность обучения ( в том числе и с помощью обучающей системы). Здесь возникает проблема взаимодействия педагога и разработчика системы, и, к сожалению, очень часто ИОС обычно создается в большей степени разработчиком-программистом, который имеет слабое представление о теории обучения или особенностях преподавания конкретного предмета. Причина этого - большая педагогическая нагрузка на преподавателя, который по этой причине может уделять мало времени для взаимодействия с автором-разработчиком системы. В результате, эти системы могут быть отлично сделаны с точки зрения программирования и использования компьютерных ресурсов, но оказываются совершенно бесполезными в реальной аудитории или неудобны в применении.

Поэтому необходимо уделять большее внимание разработкам таких аспектов системы как качество и организация обучающих материалов, интерфейс пользователя и интерфейс автора курсов, и модель учителя (стратегии обучения). Модель учителя в этом случае является формализацией учителя-человека, его отдельных функций (что, когда, в какой ситуации на уроке и для какой цели применяется и пр.) Технологически появление таких систем стало возможным в связи с появлением экспертных систем, которые моши анализировать и оценивать многочисленные данные о прохождении обучаемым курса и соответствующим образом корректировать поведение системы. Однако и на сегодняшний день доля обучающих программ, имеющих в своем составе экспертную систему, по-прежнему невелика, особенно в области обучения естественным языкам. Что касается китайского языка, то если не считать некоторых программ с элементами мультимедиа3, то на сегодня, по нашим данным, не существует ни одной ИОС по китайскому языку для русскоязычных учеников.

Возникает актуальная и практически значимая задача создания полноценной интеллектуальной обучающей системы по китайскому языку, обладающей интерактивным режимом, адаптивностью, индивидуальностью и позволяющей компьютеризировать важные этапы учебного процесса: формирование заданий, контроль процесса обучения и тестирование.

Цель работы

Разработка модели интерактивной обучающей системы по китайскому языку с элементами интеллектуальных функций преподавателя (первоначального этапа изучения языка), разработка моделей данных по языкам, имеющих в своей основе иероглифическую письменность, разработка структуры компьютерной обучающей системы и ее реализация.

5 Shi Yue, Lin Zhuying. A design model for knowledge-based intelligent tutoring system. Journal of Guizhou Normal University (Nature Sciences) Vol.21 No.3, Guizhou, China, Aug.2003, p25-30

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи;

• исследование интеллектуальных обучающих систем по естественным языкам (теория, архитектура и реализация) с целью проектирования обучающей системы по китайскому языку;

• разработка представления данных, отображения и сохранения обучающих материалов, механизмов стратегий обучения, структуры данных упражнений и курсов;

• создание базы данных китайских иероглифов (6763 иероглифа); разработка их индекса произношений (Pin Yin í#T=r). индекса графем (Bu Shou иР"i") и количества черт (Bi Hua ШШ)',

• реализация инструментальных средств в системе для обучаемого: китайско-русский иероглифический словарь, помощник для запоминания слов; авторская среда для учителя;

• реализация алгоритмов для автоматической генерации задач и тестов; реализация контроля процесса обучения, статистические данные прогресса обучаемого.

Научная новизна:

Впервые разработана компьютерная обучающая система с элементами интеллектуальных функций преподавателя китайского языка, адаптированная для русскоговорящих студентов с автоматическим контролем уровня знаний, а также возможностью самоконтроля с использованием новейших мультимедийных средств.

Разработан китайско-русский иероглифический словарь, предоставляющий возможность поиска несколькими способами (по произношению (транскрипции), по ключам, и через непосредственный ввод символа), что существенно облегчает работу учеников и преподавателя по поиску нужных иероглифов в процессе их изучения и чтения текстов.

Разработана программа «Моя тетрадь иероглифов», которая позволяет проводить индивидуальные тренировки, и осуществлять самоконтроль.

Практическое значение работы:

Созданная универсальная система ориентирована на автоматизацию процесса обучения естественным языкам, имеющим в своей основе иероглифическую письменность. В процессе ее реализации создана универсальная база для обучения китайскому языку (элементарный уровень), представляющая в электронном виде все элементы языка. Реализованы необходимые функции визуализации и контроля знаний ученика. Алгоритм системы позволяет использовать ее для обучения, тестирования и для самостоятельных тренировок и контроля. Универсальность системы предполагает ее использование в широком классе учебно-тренировочных задач в любых учебных заведениях с изучением китайского языка (начального этапа).

Апробация работы.

Результаты, автора докладывались на специальных семинарах кафедры

математической теории интеллектуальных систем механико-математического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, на научной конференции студентов и аспирантов "Ломоносов - 2006" (механико-математический ф-т МГУ им. М.В. Ломоносова, 2006 г.), на семинаре учебно-научного центра развития новой образовательной среды Российского государственного гуманитарного университета (2005 г.) на IX Международной научной конференции "Интеллектуальные системы и компьютерные науки" (Москва, октябрь 2006 г.).

Первоначальная версия обучающей системы китайской письменности C-Tutor прошла апробацию в Институте практического Востоковедения (г. Москва) и получила положительный отзыв. В сентябре 2006-го года, после учета замечаний, высказанных преподавателями китайского языка., новая версия системы прошла апробацию на Факультете мировой политики МГУ и в Институте восточных культур и античности Pi 1 У и, в настоящее время, используется в учебном процессе.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 4 печатные работы, одна из которых написана в соавторстве с A.C. Строгаловым (распределение авторского участия - Строгалов A.C. - 20% (общая идея и постановка задачи), Лю Юн- 80% (создание модели и ее реализация)).

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа (138 страниц) состоит из введения, 3 глав, выводов, списка литературы (99 ссылок), иллюстрирована 38 рисунками и содержит 7 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, приводится обзор существующих обучающих систем. Сформулированы основные проблемы исследования, определены цель и задачи работы.

Первая глава посвящена автоматному моделированию процесса обучения и обзору компьютерных средств обучения китайскому языку, описанию их достоинств и недостатков, выработке требованию к проектируемой компьютерной системе обучения.

В качестве объекта моделирования были взяты модели Б.Ф.Скиннера и Н. Краудера (основоположников идеи программированного обучения). В обучающих программах Б.Ф. Скиннера (линейное программирование) ученику предлагалось самому записать свой ответ в отведенном месте, а затем сверить его с правильным ответом, помещенным в следующей по порядку порции учебного материала. Роль учителя была сведена к роли методиста(сггбор обучающего материала, разбивка его на порции, порядок их предъявления и т.д.)

Однако, довольно быстро обнаружились недостатки методики линейного программирования:

1) однообразие и механистичность программированных текстов;

2) отсутствие системности, целостности в восприятии учебного материала (большое количество мелких доз не способствует обобщениям);

3) правильность выполнения простых заданий является положительным

подкреплением лишь на первых порах чтения пособия, в дальнейшем правильное выполнение простых ситуаций уже не приносит чувства удовлетворенности; 4) отсутствие адаптации и индивидуализации (все ученики выполняют одну и ту же программу, идут по одной линии).

Иными словами, модель обучения по Скинеру можно представить в виде цепи вопросов, причем переход по цепи возможен только при правильном ответе(см. рис. 1): здесь А! (¡=1,2,..) - правильные ответы, Ау— ответ ученика.

нет нет

рис. 1

Синтез автомата-среды: Здесь и далее выходом этого автомата является (а, а 2, аз. ад) е Ъ* х Н,х Ыпп, ще 11 (как и выше) есть 1-ая порция обучающего материала, — набор вопросов, связанных с ¡-ой порцией обучающего материала (предполагается только один правильный ответ), Н, — номер правильного ответа из набора <3,, Ни, - количество попыток ученика при предъявлении ему списка вопросов: мы ограничиваемся тремя попытками.

Входом автомата — среды является х(0е {0,1}, 1=0,1,2.....константа 0 означает

правильный ответ, а константа 1 — неправильный ответ ученика в момент 1+1 (после получения в момент t порции обучающего материала 1,х СМ.

Фрагмент автомата - среды приведен на рис. 2, который позволяет его продолжать в зависимости от длины (количества порций) обучающего материала.

Здесь цепочка переходов по состояниям Яо, Яь Яг, - соответствует правильным ответам, а цепочки <]■ I, Яи, и Я22> Ягз ассоциированы с Я1 и, соответственно, с цг соответствуют ошибочным ответам (напомним, что мы ограничились тремя попытками на каждом шаге обучения). Состояния ql и Цг - особые состояния, и далее мы их доопределим (в процессе синтеза автомата - учителя).

Поскольку в этой модели мы не анализируем смысловое содержание обучающей информации то далее будем обозначать пару 1| х (информация - список вопросов) просто числовым её номером, который вычисляется по конкретной паре (У) е 1)Х О! материала. Это делается для упрощения изложения и наглядности представления.

Автомат - ученик структурно имеет тот же вид, что и автомат — среда, отличаясь от него только количеством входов: входы его (правильный (0) или неправильный (1) ответ на его предыдущий вопрос, номер порции нового материала, количество попыток ответа), выход автомата есть некое

рис. 3 автомат - ученик В случае модели Скинера автомат — учитель выступает в роли регистратора событий. В принципе в этой модели он и не нужен -достаточно реакций среды. Для того, чтобы замкнуть модель, достаточно убрать состояния я^* 0=1 -¡-к, здесь к - длина истории обучения) из из автомата - среды и автомата — ученика. Поскольку мы имеем не более трех вопросов в каждом порядок вопросов не меняется (1=1 *к) и один ответ всегда правильный (это условие обучения - ученик должен найти правильны ответ) то достаточно следующей схемы взаимодействия(см. рис. 4):

-б-

рис. 4

Зо - нулевая задержка (стартовый шаг обучения; выдача первой порции учебного материала), Ф - сумматор по mod 2 (ответ на следующем шаге поступает в среду и далее возникает взаимодействие среды и ученика). Тем не менее, для сохранения общности картины обучения и для её дальнейшего расширения мы приведем структуру автомата - учителя, который регистрирует ошибки и попытки автомата -ученика. Его входам являются (номер порции обучающего материала, количество попыток, ответ ученика: 0 — правильный ответ. 1 — неправильный ответ, * - превышено количество попыток, упражнение не засчитывается).

рис. 5 автомат — учитель.

Автомат — учитель(см . рис. 5) «регистрирует» историю обучения автомата — ученика: его выходы повторяют значения входов и история обучения описывается набором троек (номер порции материала ¡, номер попытки К„, ответ ученика).

Для корректного взаимодействия среды, ученика и учителя состояния Ч, (среда и ученик) надо доопределить так же, как и в автомате - учителе: направить стрелку из q¡* в Ц|+ь сохранив выходные отметки, т.е. произошла ошибка, упражнение не засчитывается, но переход к следующему упражнению разрешен. Общая схема их взаимодействия приведена на рис. 6.

Собственно процесс обучения здесь целиком зависти от стратегии выбора ответа автомата — ученика и от устройства среды.

Функции учителя модели Скинера

рис. 6

Тем не менее, эти автоматы позволяют смоделировать такое поведение ученика, как:

1. «Лобовая» тактика - N,.1 - Ыу1' - выбор только первого ответа.

2. «Диагональная» тактика — Ну/= Муп' — (1 эп (шоёЗ), т.е. в первой порции обучающего материала выбирается первый ответ, во второй — второй ответ, в третьей — третий ответ, далее все повторяется.

3. Последовательный перебор - Ыу'= Му1' , если неверно Ыу2' , если неверны первые два ответа — выбирается N,3'.

4. «Смешанная» тактика - на первом шаге выбирается второй ответ, на втором шаге - 3 ответ, на 3 шаге выбирается первый ответ. Далее может быть и иной порядок выбора ответа.

5. Случайный выбор - ответ ученика ^¡=к, к — случайная выборка из множества номеров ответов. В нашем случае из {1,2,3}. Здесь к ученику добавляется датчик случайных чисел.

Более общая схема формализации процесса обучения приведена в работе 4 П. А. Алисейчик и т.д.

Она была модифицирована для моделирования тех компонент обучения китайской письменности, которые отсутствовали в моделях Скиннера-Краудера.

4 П. А. Алисейчик, К. Вашик, Ж. Кнал, В. Б. Кудрявцев, А. С. Строганов, С. Г. Шеховцов, Компьютерные обучающие системы // Интеллектуальные системы, Т.8, вып.1-4, М.:2004г. с.5-44.

Ао: ученик

Б: В: ответы ученика, др.

обучающая

А): интерфейс ученика

В^ результаты урока

А5: подбор учебного материала

В2: описание ученика и ситуации

В5: стратегия, заполненная учебным

А3: анализ^^ч ситуации

В<: рекомендованная стратегия

В3: описание желательной стратегии

А4: выбор стратегии ) /

рис. 7

Процесс обучения, представляется в виде взаимодействия двух автоматных моделей - управляемого А0 (ученик) и управляющего А (обучающая программа - учитель), (см. рис. 7) Выходом О автомата А, и соответственно, входом Ао является учебный материал - упражнения, пояснения, справочные материалы и т.п. Выходом В автомата Ао, и соответственно, входом А являются:

1. Успешно выполненные упражнения и отдельные части упражнений (изучение заданного массива иероглифов либо его отдельных порций, прохождение тестовых заданий, сгенерированных на основе ошибок ученика).

2. Допущенные при выполнении упражнений ошибки с занесением их в протокол обучения с квалификацией класса ошибки:

• случайные ошибки (опечатки, случайное нажатие кнопки "мыши" не в том месте и т.п.).

• ошибки, связанные с недостаточными знаниями (навыками) по изучаемой в данный момент теме (например: несмотря на серию повторений ученик не смог правильно распознать иероглифы).

• ошибки, связанные с недостаточными знаниями (навыками) по другим темам (например: ученик изучал эти иероглифы, но при выполнении

заданий пользовался словарем для нахождения уже пройденных иероглифов).

■ нераспознанные ошибки (например, бессмысленная последовательность букв там, где надо было написать слово).

3. Обращения к справочной или иной дополнительной информации.

4. Существенные превышения запланированного автором упражнения времени или, наоборот, выполнение упражнения значительно ранее запланированного времени.

5. Предпринятые по инициативе ученика отклонения от учебной стратегии и другие вмешательства в ход обучения (например: выбор другой темы, а не рекомендованной преподавателем).

Этот список может быть расширен сообразно решаемым задачам и процессам, поддающимся более или менее формальному описанию- например, на основе статистики обучения по различным типам тренировочного материала.

Задача обучающей программы (управляющего автомата А) - управлять с помощью выхода В автоматом Ас таким образом, чтобы за минимальное время привести его в заданное состояние (достичь заданного учебного результата). Другим вариантом постановки задачи может быть достижение максимального результата за заданное время. Формально это может быть описано как минимизация числа ошибок на выходе В автомата Ао на некотором отрезке времени Тгш, завершающем процесс обучения.

Приведенный выше формальный фрагмент модели позволяет описывать и строить компьютерные обучающие системы общего вида на основе автоматных моделей. В некоторых случаях бывает удобно разработать свою модель для отдельных компонент учебного процесса, а затем встроить ее в уже функционирующую систему, это относится в первую очередь к тестовой компоненте обучения, наиболее легко поддающейся формализацию.

Обзор существующих программ обучения китайскому языку позволил сделать вывод о том, что помимо бесспорных достоинств имеют следующие недостатки:

• в программах отсутствует четко определенная модель обучаемого, которая нацелена на тренировку конкретных языковых навыков.

• компьютеру отводится пассивная роль воспроизведения текста, графики и другого иллюстрационного материала, а не активная роль, свойственная преподавателю.

• программа обучения китайскому языку должна предоставлять учащимся возможность тренировки таких особенных аспектов китайского языка, как слоговая азбука (произношение иероглифов), интонационный аспект (тоны), ключи (определяющая часть иероглифа при его поиске, имеющая иногда и смысловое значение) и иероглифы, в том числе, проблему запоминания иероглифов, которая представляет собой отдельную

главную задачу, возникающую в процессе изучения китайского языка иностранцами.

Таким образом, стоящая перед автором данной работы задача должна включать:

• построение модели процесса обучения китайскому языку;

• построение модели ученика(включая информацию о его результатах обучения)

• реализация модели обучения китайской письменности в виде компьютерной системы обучения.

Вторая глава диссертации посвящена анализу логики обучения китайскому языку, выделению информационно-образовательных материалов и способов их представления, созданию модели учебно-тренировочных задач, модели обучаемого в системе С-ТиЮг, и алгоритма построения контрольных опросов ориентирующийся на модель обучаемого.

Одной из трудностей, которую надо преодолеть человеку, знания которого базируются на линейном письме и изучающему китайский язык, является изучение иероглифического письма, представляющего собой набор двумерных и достаточно абстрактных образов.

Трудность существует в следующих аспектах:

• огромное количество иероглифов;

• значительная графическая избыточность; трудно распознавать, трудно произносить, трудно писать.

Для эффективного запоминания большого количества иероглифов нужны специальные условия, ключевым из которых является знание системы ориентиров, позволяющей объяснять частные явление на основе свойств целого ( всей системы иероглифического письма: черта, ключ, иероглифы). Кроме того, надо учитывать разницу между европейскими учениками и учениками-китайцами. Китайские дошкольники уже до обучения письменности осваивают большой объем разговорной речи, они знают произношение и семантическое значение "нового иероглифа", который им приходится изучать. Им только нужно закрепить соответствие между произношением (знакомое), значением (знакомое) и графемой (незнакомым изображением) (см. рис. 8). Иностранным же ученикам незнакомы все эти элементы: произношение, значение, графема и для полноценного усвоения иероглифа им нужно с самого начала установить и запомнить связи между тремя этими объектами. Схематически это изображено на рис. 9.

рис. 8 Изучение «родного» языка

рис. 9 Изучение языка иностранцем

С другой стороны, как правило, иностранцы, изучающие китайский язык-это достаточно взрослые люди и способны логически устанавливать связи, учитывать свой собственный языковый опыт и находить и усваивать сложные смысловые ассоциации.

В основу модели обучения иероглифам были положены элементы теории Bruner5. Основным постулатом этой теории является положение о том, что в процессе обучения необходимо активизировать мышление ученика. Исследования, проведенные во Франции6 показали, что если студент получает целостную картину, которая включает в себя общие правила во взаимоувязке с произношением, написанием и значением примерно по 500 иероглифов, то в дальнейшем он проявляет высокие способности по чтению и иероглифическому письму.

Компьютерная обучающая система имеет идеальную платформу для использования ассоциативной модели обучения китайским иероглифам:

1) Компьютерная обучающая система может хранить в оптимальном виде большое количество систематизированной информации об иероглифах.

2) В электронном виде можно быстро и удобно искать нужные иероглифы и устанавливать отношение между ними. Результат фиксируется автоматически в заданных форматах представления данных, которые могут быть быстро изменены и уточнены.

3) Мультимедийные средства программы позволяют ученику построить всесторонние ассоциации в памяти: визуальные, звуковые, основанные на графике, Flash-анимации и т. д.

4) Посредством управляющей программы учитель и ученик могут управлять ассоциативными связями, отношениями в процессе обучения: корректировать их, изменять, добавлять и т.д.

С целью ускорения о облегчение процесса изучения китайских иероглифов, в системе C-Tutor (Chinese tutoring system) предлагали ассоциативную модель запоминания иероглифов:

• Авторская система создания информационной таблицы иероглифов СГГ (Character Information Table).

5 J.S. Bruner. "The Act of Discovery," //Harvard Educational Review, XXXI , Harvard university, 1961

LIN Chimiao, Research on classification of Chinese hieroglyphs and the application on teaching Chinese as a foreign language. // "International conference on the western learners' acquisition of the Chinese script", Université LYON III, Lyon, France, 2005.8,

Эта таблица содержит множество китайских иероглифов (примерно 500 наиболее часто употребляемых знаков). Она может корректироваться автором курса как основа для создания ассоциативных связей между ними. Структура такой таблицы может иметь, например, следующий ввд: CIT- таблица Character //иероглиф

TypeofLIUSHU // по каталогу Люшу

Pinyin //произношение в пииьинь

Топе //тон

Main radical key //главный ключ

Other radical key //другой ключ (если есть)

Antonym character //антоним

Synonym character //синоним Confusing character by form similarity

//перепутывающий иероглиф по форме Confusing character by Pinyin similarity

// перепутывающий иероглиф по пиньинь picture notes // графическая заметка

User's text notes // текстовая заметка ученика

• Создание таблицы ассоциативных связей ALT ( Associating Link Table)

Для того, чтобы хранить и управлять (обновлять, модифицировать и пр.) ассоциативными связями между иероглифами программа создает таблицу ассоциативных связей ALT: по таблице CIT определяет заданные ассоциативные связи между иероглифами и заносит их в таблицу связей ALT. Эта таблица может обновляться до- или в процессе обучения. Структура и

содержание таблицы приведены ниже:

Link type Link name Character 1 Character 2 note

1 Сходство- пиньинь * îr Пиньинь [da]

2 Сходство-формы * Л Одна чета

3 Равный-ключ H Ключ «вода»

4 Антоним * Большой - маленький

... ... ... ...

• Ассоциативное обучение и матрица установления ассоциативных связей между иероглифами САМ (Character Association Matrix ) Когда программа вводит новые символы, она автоматически демонстрирует обучаемым ассоциативные ссылки. Все ссылки, открываемые обучаемым, автоматически регистрируются программой САМ. САМ является матрицей установления связей между всеми иероглифами, ранее изученными

пользователем. ПО существу программа представляет собой репрезентацию орграфа, где узел обозначает иероглиф, а сторона — соединение между словами.

К примеру, предположим урок состоит из 5 новых иероглифов (С) .. С5) с ссылками. В процессе обучения пользователь воспользовался несколькими

рис. 10

Эти посещенные им ссылки автоматически регистрируются программой САМ. Определение 1. Пусть С={Сь .. С„} - это все иероглифы, представленные в курсе обучения. Тогда САМ можно определить как матрицу Мп„п,. Му = 0, если между С[ и С] нет связей (ссылок) Му = 1, если между С| и ^ есть связи

Определение 2. При условии что САМ Мп*в, 0<= 1 ^ <=п Мах!п(0= ¿А/, ;

МаХощф =

/-1

Очевидно, что МаХ|П(1) означает количество ссылок на иероглиф С^ а МаХошО) демонстрирует количество ссылок, сделанных с иероглифа Су В конце каждого урока программа рассчитывает САМ, а также Мах^ МаХощ. 1) Обновление С1Т, АЬТ и повторение ассоциаций

Путем расчета Махщ , МаХс, и САМ можно узнать частоту обращений к тому или иному иероглифу в течение курса обучения. Это важный показатель, который дает представление об основных иероглифах, усвоенных начинающим, а также об индивидуальных предпочтениях отдельных пользователей. Далее необходимо обновить С1Т, для чего необходимо проранжировать иероглифы по степени их «важности» и степени употребления, (см. рис. И )

рис. 11 Функциональные блоки системы C-Tutor Важным моментом при проектировании C-Tutor является определение уровня знаний обучаемого для того, чтобы в дальнейшем выработать для него оптимальную подачу обучающего материала. В системе C-tutor предлагается смешанная модель ученика(по сравнению с парадигмой проекций7 и ошибок8), так как она более удобна для планирования процесса обучения и контроля уровня знаний, навыков и умений у ученика в области изучения начального курса китайского языка, как иностранного. Структура данных ST_MODEL= (BPF, КРТ, PRQ ERR} в этой модели состоит из четырех

компонент:

ST_MODEL: {BPF, KPT, PRG, ERR)

BPF {S_ID, S_NAME, PASSWD, NATION, NATIVE LAN, REG_DATE, START LINE} определение первоначальную информацию об ученике

KPT {UNIT_ID, KPV, DATE} таблица уровня знаний

KPV {kjd. V|, v2, V3, v4}

1 Carr, B. & Goldstein, I. Overlays: a theory of modeling for computer-aided instruction. AI Lab Memo 406 (Logo Memo 40), Massachusetts Institute ofTechnology, Cambridge, MA. 1977

' Brown, J. & Burton, R. Diagnostic models for procedural bugs in basic mathematical skills. Cognitive Science, 2, p.155-191.1978

PRG {CURR_KID, PREKSET, PRE_KSTATE, SUCCJCSET, SUCCJCSTATE} индикатор прогресса процесса обучения

ERR {KID, ERR_COUNT, ERR_CLASS, DATE} информации об ошибках ученика, возникших в процессе обучения

Компонента BPF определяет первоначальную информацию об ученике. Компонента КРТ - таблица уровня знаний. В этой таблице каждая запись состоит из трех пунктов: ID курса, набор, который обозначает языковую компетенцию (языковые навыки и умения), и дата, когда данный уровень навыков и умений был освоен. Набор KPV состоит из пяти компонент- (к_и, vi, V2, v3, V4); Здесь к_и обозначает номер уровня знаний, vi, v^, V3, V4 означают различные уровни языковой компетенции на данном уровне знаний - узнавание, понимание, применение, анализ. Эти четыре значения могут быть вероятностными величинами, если их сумма нормирована на единицу - в общем случае это нечеткие переменные, которые в соответствии с определенной шкалой (не обязательно числовой) показывают значения уровня достигнутых компетенций ученика. Компонента PRG есть индикатор прогресса процесса обучения. Информация из PRG помогает системе выбрать правдоподобные гипотезы при формировании дальнейших стратегий обучения. Компонента ERR содержит информацию об ошибках ученика, возникших в процессе обучения. Она фиксирует ошибки, допущенные учеником на каждом уровне знаний ID, повторяемость ошибки (т.е. сколько раз ошибка была допущена), класс ошибки и дату. Класс ошибки определяется уровнем сложности проверочных вопросов, который устанавливается с учетом значений компонент набора с Vi по v4.

В конце второй главы передложенна основная идея алгоритма для планирования процесса обучения и контроля тренировок на знаний, и связанных с ним структур данных. Алгоритм осуществляет автоматический выбор контрольных (экзаменационных) вопросов, соответствующих уровню знаний студента на заданном этапе обучения. Этот выбор осуществляется на основе установки более высоких приоритетов вопросам, соответствующим низким показателям уровня знаний студента. Для этого необходимо найти интегральный вес вектора уровня знаний, который ляжет в основу процедуры выбора вопросов из базы данных. Проиллюстрируем сказанное выше примером, из которого будет понятен механизм такого моделирования:

i. Зададим конкретные значения компонент набора W = (2°, 21, 22, 23) , интерпретируемых как веса требований к уровню знаний (УЗНАВАНИЕ,

ПОНИМАНИЕ, ПРИМЕНЕНИЕ, АНАЛИЗ) для каждого этапа обучения.

Для каждого контрольного вопроса значение весов требований указывается автором курса. Определим расчётный уровень знаний для этапа обучения как е - (vl, v2, v3,v4)*W. Например, если KPV=(ul_k5, 0.1, 0.25, 0.65, 0.0),

то е=(0.1, 0.25, 0.65, 0.0)*( 2°, 2\ 21, 23)=3.2. Мы интерпретируем полученное значение как величину отражающую обобщенный уровень знаний ученика на этапе U|_ks. Это значение будет использовано в качестве стандарта, основываясь на котором будут выбраны вопросы для этого этапа обучения. И. Чтобы повысить приоритет процедуры улучшения невысоких показателей обучения ученика, при формировании списка новых контрольных вопросов, мы должны сделать следующее: для всех этапов обучения входящих в тест, вычислить значение е по KPV и отсортировать их в порядке увеличения, а затем с учетом этого порядка выбрать вопросы из базы данных.

Например, если ученик на уровне К; имеет набор значений KPVKi= (0.5, 0.5, 0.0, 0.0), а на уровне Kj имеет KPVKj= (0.0, 0.5, 0.5, 0.0), то eKi =(0.5, 0.5, 0.0, 0.0) х (2°, 21, 2г, 23)=1.5 и ец =(0.0, 0.5, 0.5, 0.0) * (2°, 21, 22, 23)=3.0; Мы интерпретируем это так, что уровень Kj освоен лучше уровня К/ и, следовательно, при формировании следующего задания из базы данных вопросов должны быть выбраны в первую очередь задания для уровня Kj.

Ранжируя таким образом вопросы к очередным заданиям, мы можем надеяться на более равномерное повышения уровня знаний ученика в процессе обучения.

В третьей главе представлена реализация обучающей системы C-Tutor и ее технические аспекты. Также рассмотрены особенности цифрового представления иероглифов, особенности компьютерных систем оперирующих ими и принципы организации информационно-поисковой системы по китайским иероглифам.

Общая схема архитектуры системы C-Tutor показана на рис. 12. В центральной области представлены главные компоненты системы:

• основная база данных обучающих материалов (в ней сохраняются иероглифы и учебная информация по ним)

• текущее состояние обучаемого (данные, к которым ученик обращался, сохраненная информация о результатах работы в программе, или отчет результата за курс обучения)

Главные функции и их рабочий механизм работают следующим образом: интерфейс ученика и интерфейс учителя содержат интерактивный режим работы, два планировщика заданий работают в качестве организатора упражнений и анализатора обучающего состояния. После первой установки и конфигурации учителем, система может работать без авторского модуля, иными словами, система работает самостоятельно в качестве программы самообучения по китайскому языку.

л

Интерфейс студента

... 1 Словарь Инструкции Упражнения Отчеты

Интерфейс преподавателя

тг

рис. 12 Архитектура системы С-ТиЮг

В 1981 году в КНР был принят национальный стандарт на иероглифы для компьютерных приложений вВ 2312-80. Этот стандарт в известном смысле параллелен японскому стандарту Л8-6220, принятому еще в середине 70-х годов.

Оба стандарта исходят из двухбайтовой адресации иероглифов и располагают весь корпус символов в виде двумерной таблицы 94*94. Строки и столбцы таблицы нумеруются от 01 до 94, табличный номер символа (¿В-код или ЛБ-код) образуется четырьмя десятичными цифрами ХХУУ, где XX номер строки, УУ номер столбца. Например, в ОВ-стандарте иероглиф "Щ" ( [дао], "путь, учение") находится в 21-й строке и 32-м столбце, следовательно, его ОВ-код есть 2132. В ЛБ-стандарте этот иероглиф (по-японски он читается "до:") находится в 38-й строке, 27-м столбце, его ЛБ-код есть 3827.

Иероглифы подразделяются на два уровня по частоте их применения. Первый уровень более распространенные иероглифы: они располагаются в алфавитном порядке по фонетическому принципу. Второй уровень — более редкие иероглифы: они располагаются по ключам.

Поскольку японские и китайские произношения иероглифов различаются, алфавитные порядки в латинизированной китайской транскрипции и в японской слоговой азбуке различны, как различны и частоты использования иероглифов, то расположение иероглифов в стандартах ЛБ и йВ совершенно различно.

В СВ имеются 3755 иероглифов первого уровня и 3008 иероглифов второго

уровня, занимающих соответственно строки 16-55 и 56-87. Итого стандарт GB охватывает 6763 иероглифа.

Фонетика китайского языка (в особенности тоны) представляют наибольшие трудности для изучающих китайский язык. Поэтому в системе упражнений особое место отведено лингафонным тренировкам. Лингафонный метод, используемый с низкой эффективностью в традиционных "мультимедийных" курсах, дополняется возможностью контроля с целью правильной постановки произношения. В рамках системы была составлена база данных инициален и финалей, которые представляют наибольшие трудности для русскоговорящих студентов, а также разработаны упражнения для тренировки произношения.

Структура базы данных 500 наиболее употребительных иероглифов структурирована следующим образом: серия (integer), CHMBon(text), mrabHHb(text), степень запоминания (integer), iGiacc(integer), где, "уровень запоминания" отражает количество ошибок, класс имеет 4 типа: 0 — не тестировался, 1-е ошибками китайско-русского перевода, 2-е ошибками русско-китайского, 3 - различные виды ошибок.

Тренировка усвоения иероглифов осуществляется при помощи специально созданных упражнений. Учащемуся предлагается выбрать правильное значение иероглифа (при тренировке перевода с китайского на русский) или выбрать соответствующий по смыслу иероглиф (при переводе с русского на китайский). Всего, как в любом тесте, существует несколько вариантов ответов (1,2,3,4), один из которых правильный. Подсказка (ответ правильный или неправильный) появляется сразу же в звуковой форме. Тренировка осуществляется в двух направлениях с русского на китайский и с китайского на русский, которые можно выбрать самостоятельно.

То же касается упражнений на запоминание ключей (составных частей иероглифов).

В заключении излагаются основные результаты, полученные в ходе исследования и проектирования информационно-образовательной модели. В ходе работы была проведена структуризация учебного материала, построена типология упражнений. Предлагаемые алгоритмы, реализующие управление учебным процессом, были реализованы программно.

C-Tutor является системой, ориентированной на автоматизацию обучения китайскому языку для русскоязычных студентов, она не только включает курс обучения и систему подготовки материала для учителя, но и содержит все основные элементы китайского языка, представленные в электронном виде (пиньинь, тоны, начертание и ключи иероглифов, 500 наиболее употребительных иероглифов) увязанные в систему интенсивного обучения. Стратегия обучения применяемая в ходе урока и курса в целом определяется как учителем, так и автоматически (например, организация тренировки на пиньинь).

Одним из основных преимуществ программы является возможность автоматического контроля уровня знаний, а также возможность самоконтроля с использованием новейших мультимедийных средств.

В рамках системы разработан собственный иероглифический словарь, предоставляющий возможность поиска несколькими способами (по произношению (транскрипции), по ключам, и через непосредственный ввод символа), собранные воедино эти системы значительно облегчают поиск иероглифов. Также в системе в качестве приложения разработана программа «Моя тетрадь иероглифов», которая позволяет проводить индивидуальные тренировки, и осуществлять самоконтроль. Все это делает ее достаточно целостной структурой, позволяющей работать с языком в условиях интенсивного тренинга.

Интерфейс для автора курса может быть представлен в двух формах: в виде XML-файлов или в виде визуального интерфейса.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В ходе диссертационного исследования получены следующие результаты:

1) Разработана архитектура компьютерной обучающей системы (КОС) по китайскому языку, осуществляющей контроль за уровнем усвоения иероглифов.

2) Разработаны и реализованы новые модели и алгоритмы для тренировки запоминания иероглифов, анализа ошибок, авторских добавлений новых курсов, генерации тестов на основе протокола пользователя.

3) Разработано новое программное обеспечение — C-Tutor, ориентированное на автоматизацию обучения китайскому языку для русскоязычных студентов.

4) Создан функциональный инструментарий для работы в КОС китайского языка — «Китайско-русский словарь», «Моя тетрадь иероглифов», «Лингафонная тренировка», «Пишущая панель для тренировки написания иероглифов», обеспечивающий новые возможности создания обучающих модулей интенсивного обучения.

Благодарности. Автор выражает искреннюю признательность своему научному руководителю доценту Александру Сергеевичу Строгалову за предложенную интересную тему работы, возможность пройти настоящую научную школу, за постоянное внимание, поддержку и помощь в выполнении работы. Особую благодарность мне хотелось бы выразить профессору Валерию Борисовичу Кудрявцеву за поддержку, полезные советы и за возможность пройти обучение на кафедре МаТИС механико-математического факультета МГУ

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Liu Yong. Development of an ITS for self-instructing of Chinese hieroglyph // Материалы DC Международной конференции «Интеллектуальные системы и компьютерные науки». № 2. М.: Изд-во МГУ им. М.В. Ломоносова, 2006.

2. Лю Юн. Моделирование процесса обучения китайским иероглифам. МГУ. 2006. 24 с. Деп. в ВИНИТИ РАН 27.11.06. № 1461-В2006.

3. Лю Юн, Строгалов A.C. Об одном алгоритме построения проверочных вопросов в компьютерной обучающей системе C-tutor // Интеллектуальные системы. № 9. Выпуск 1-4. М.: Изд-во МГУ им. М.В. Ломоносова, 2005. С. 565-571.

4. Лю Юн. Развитие компьютерной вспомогательной системы по языковому

обучению и концепта языкового обучения // Естественные и технические науки. 2005. №5. С.126-128.

С. 17-19.

Издательство ЦПИ при механико-математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова. Подписано в печать '¿7 10& Формат 60x90 1/16. Усл. печ. л. 1,5

Тираж 100 экз. Заказ 29

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР ОБУЧАЮЩИХ ПРОГРАММ.

1.1 Эволюция обучающих программ.

1.2 Классификация обучающих программ и их автоматные модели.

1.3 Формализация процесса обучения на основе автоматных моделей

1.4 Обзор программ обучения китайскому языку.

1.5 Выводы.

ГЛАВА 2. ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ОБУЧЕНИЯ КИТАЙСКОМУ ЯЗЫКУ.

2.1 Анализ обучения Китайскому письму.

2.1.1 Краткая характеристика и описание иероглифов.

2.1 2 Китайская система написания - черта, ключ, иероглиф.

2.1.3 Классификация иероглифов и обучение китайскому письму.

2.2 Модель учебно-тренировочных задач.

2.2.1 Взгляд на основные когнитивные модели языкового обучения с точки зрения разработчика компьютерной обучающей программы.

2.2.2 Особенности обучения китайскому письму.

2.2 3 Разработка информационно-логической модели учебного материала

2.3 Модель ученика и генерация тестов на основе протокола пользователя.

2.3.1 Моделирование образа (типа) ученика.

2.3.2 Модель обучаемого в системе C-Tutor.

2.3.3 Алгоритм построения контрольных опросов, ориентированный на модель обучаемого.

2.4 Выводы.

ГЛАВА 3. КОМПЬЮТЕРИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ОБУЧЕНИЯ.

3.1 Проектирование схемы обучающей программы.

3 1.1 Общая структура системы.

3.1.2 Учебный курс.

3.1.3 Интерфейс ученика.

3.1.4 Интерфейс учителя.

3 1.5 База данных обучающих материалов.

3.2 Разработка инструментальных средств и технические аспекты.

3 2.1 Стандарт на иероглифы для компьютерных приложений.НО

3.2.2 Принципы организации информационно-поисковой системы по китайским иероглифам.

3.2.3 Инструмент для тренировки по произношению и тонам.

3.2.4 Инструмент для обучения порядку написания иероглифов.

3.3 Выводы.

Идея использования различных устройств для процесса автоматизации процесса обучения восходит к двадцатым годам прошлого века, когда в массовом количестве начали выпускаться механические устройства, помогающие обучающемуся запомнить учебный материал и произвести проверку своих знаний (в основном это был материал, как бы сейчас сказали, тестового характера). Более глубокий подход, основанный на исследованиях психологов [51][52], к процессу автоматизации обучения, возник в середине 50-х годов XX века и связан он был с появлением нового инструмента обработки информации - компьютером, а также с развитием идей кибернетики, касающихся, в том числе, автоматизации и моделирования интеллектуальной деятельности человека. В период 60-х годов XX века в США и Европе начал формироваться подход к этой проблеме, получивший название программированного обучения, который активно развивался в СССР благодаря в первую очередь поддержке и усилиям академика А. И. Берга - в рамках Совета по комплексной проблеме «Кибернетика» АН СССР была создана активно работавшая по этой проблеме группа научных сотрудников, создавших большой научный задел по проблеме автоматизации обучения[53]. Однако проблема оказалась чрезвычайно сложной и многоплановой, требовавшей усилий ученых, работавших в разных предметных областях: кибернетиков, программистов, преподавателей, методистов, психологов и т.д. Конечно, играла же большую роль проблема координации усилий участников проекта, а кроме всего прочего реальные возможности компьютеров того времени были далеки от потребностей, задаваемых задачами автоматизации обучения (особенно это касалось возможностей интерактивного взаимодействия с компьютером на основе различных средств общения с ним.) Интерес к этой проблеме возник снова в связи с появлением персональных компьютеров и развитием средств общения с ними. Собственно активная фаза развития процесса разработки средств автоматизации процесса обучения приходится на период конца 90-х годов XX века и вплоть до настоящего времени. В этот период, благодаря развитию компьютерных технологий и концепциям языкового обучения, качество обучающих систем и программ значительно возросло[23][24][9], как и их количество. Однако, даже с учетом их использования энтузиастами-педагогами, существенного влияния на традиционный учебный процесс они не оказывают, в том числе и в области процесса обучения иностранным языкам. Возникает вопрос - почему?

Если рассмотреть сегодняшнюю ситуацию в целом, то большинство используемых обучающих программ и систем имеют в основном большое информационное обеспечение (в виде соответствующим образом организованных баз данных) и развитые возможности отображения этого материала (мультимедиа), эффективно реализуемые с помощью компьютера. Но зачастую моделирование процесса обучения этим и ограничивается, и такие программы являются, по сути дела, информационными или демонстрационными. Проблемно-задачная часть в них развита слабо, как и процедуры обратной связи с учеником на основе контекстного анализа его ошибок в процессе обучения[15].

Конечно, электронные учебно-методические пособия и средства обучения (иллюстрированные методические пособия, "Рабочие тетради", "Альбомы", "Виртуальные экскурсии" и др.) могут сыграть и играют важную роль в совершенствовании процесса обучения. Аудио-визуальное представление информации позволяет существенно расширить возможности преподавания, создает новую коммуникативную среду в отношениях учителя и ученика. При этом охватываются все традиционные формы и выявляются новые возможности и направления: дистанционное обучение; обучение определенных социальных групп населения (инвалиды, реабилитационные программы) и т.п. Но это не обеспечивает достаточной эффективности процесса обучения: по сути, реализуется модель "ученик и есть учитель"[57]. Для обеспечения эффективности учебного процесса автоматизированный учебно-методический комплекс (электронный учебник) должен принципиально отличаться от текстовых учебников и задачников. Главным из таких отличий является возможность обеспечения интерактивности учебно-методического комплекса и диалога с обучаемым,[10] а также иная организация учебного материала по сравнению с традиционным учебником[54].

Для того чтобы обучающая система действительно была гибкой и умела "чувствовать" ученика, разработчику этой системы следует решить целый ряд проблем[19]:

• система должна уметь оценивать знания обучаемого.

• Исходя из этой оценки, она должна уметь определять — идти ли дальше, или необходимо повторение.

• Система должна обладать возможностью реализовывать повторение тех или иных частей курса.

• Текущая оценка должна зависеть не только от задания (или ряда заданий), выполненных на текущий момент последними, но и от предыдущих результатов. В расчет должен приниматься весь процесс обучения, его общие характеристики.

• Желательно, чтобы система умела различать ошибки, допущенные по незнанию, по невнимательности, по усталости и соответственно по-разному реагировать на них.

Принимая во внимание конкретные характеристики обучаемому предмету, этот список можно продолжать и уточнять. (См. например,[57]). Так, в обучающей системе китайского языка, было бы полезно требовать от программы умение распознавать какие иероглифы и в какой степени запомнил ученик, когда лучше повторить пройденное, и в соответствии с этим корректировать форму подачи материала. Мы не приводимым иных списков требований или продолжения списка цитированного выше, ибо понятно, что фактически речь идет о моделировании функций учителя, зависящих как от общих механизмов обучения так и от особенностей преподавания в конкретной предметной области.

Повышение эффективности обучения при использовании обучающих систем с элементами моделирования функций учителя (такие системы мы будем называть интеллектуальными обучающими системами - ИОС) было подтверждено рядом исследований 15] [16]. Авторы выделяют следующие позитивные факторы: индивидуализация и интенсификация обучения [17], использование выразительных средств вычислительной техники, таких как наглядность, наличие средств моделирования объектов и процессов, возможность контроля степени усвоения знаний и т.п.

Можно сказать, что использование интеллектуальных обучающих систем (ИОС) удовлетворяет до известной степени потребность в эффективности обучения. Это направление, основанное на работах в области искусственного интеллекта[20] и теории интеллектуальных систем [55],56],[68] интенсивно развивается с конца 90-х годов XX века. Основными составляющими ИОС являются модели обучаемого, процесса обучения, предметной области, на основе которых для каждого обучаемого может строиться рациональная стратегия обучения (модель функций учителя). Базы знаний ИОС могут содержать наряду с формализованными знаниями так же экспертные знания в предметных областях и в сфере обучения (например, методические приемы). Работы в области создания ИОС, безусловно, перспективны, но находятся пока, на наш взгляд, все же на стадии научных исследований и, несмотря на некоторые примеры успешного применения, на уровень массовой технологии они еще не вышли.

Конечно, ни сегодня, ни в обозримом будущем, ни одна учебная программа не сможет заменить хорошего учителя и традиционный метод обучения, основанный на диалоге. Но мнение, что учитель, в принципе, может прекрасно обходиться и без привлечения компьютерных средств, добиваясь при этом высокой эффективности обучения, в настоящее время может быть предметом весьма серьезной критики. Поэтому, перед автором (разработчиком) компьютерной обучающей системы и учителем -предметником стоит единая проблема - как повысить эффективность обучения с помощью обучающей системы? Здесь возникает проблема взаимодействия педагога и разработчика системы, и, к сожалению, очень часто ИОС обычно создается в большей степени разработчиком-программистом, который имеет слабое представление о теории обучения или об особенностях преподавания конкретного предмета. Причина этого -большая педагогическая нагрузка на преподавателя, который по этой причине не может уделять много времени для взаимодействия с автором-разработчиком системы. В результате, эти системы могут быть отлично сделаны с точки зрения программирования и использования компьютерных ресурсов, но оказываются совершенно бесполезными в реальной аудитории или неудобны в применении. Поэтому мы считаем, что необходимо уделять большее внимание разработкам таких аспектов системы как качество и организация обучающих материалов, интерфейсу пользователя и интерфейсу автора курсов, и модели учителя (разработке стратегий обучения). Модель учителя в этом случае является, по сути, формализацией учителя-человека, его отдельных функций (что, когда, в какой ситуации на уроке и для какой цели применяется). Технологически появление таких систем стало возможным с широким распространением технологий создания экспертных систем, которые могут анализировать и оценивать многочисленные данные о прохождении обучаемым курса и соответствующим образом корректировать поведение системы. Однако на сегодняшний день доля обучающих программ, имеющих в своем составе экспертную систему, по-прежнему не велика, особенно в области конкретной системы для обучения естественному языку[21]. А если не считать некоторых мультимедиа-программ[26][27], на сегодня, по нашим данным, не существует так же ни одной ИОС по китайскому языку для обучения ему русскоязычных учеников.

Таким образом, стоит актуальная и практически значимая задача создания полноценной интеллектуальной обучающей системы по китайскому языку, обладающей интерактивным режимом, адаптивностью, индивидуальностью и позволяющей компьютеризировать важные этапы учебного процесса: формирование заданий, контроль процесса обучения и тестирование. Соответственно этой задаче, цель данной диссертационной работы формулируется следующим образом: разработка модели интерактивной интеллектуальной обучающей системы по китайскому языку, создание языка представления знаний для курсов и данной системы, реализация и внедрение в конкретные обучающие системы инструментальных средств, обеспечивающих генерацию задач и интеллектуальный контроль знаний обучаемого.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи: исследование интеллектуальных обучающих систем по естественным языкам (теория, архитектура и реализация) с целью проектирования обучающей системы по китайскому языку; разработка представления данных, отображения и сохранения обучающих материалов, механизмов стратегий обучения, структуры данных упражнений и курсов; разработка базы данных китайских иероглифов (6763 иероглифа); разработка их индекса произношений (Pin Yin Шт"), индекса графем (Bu Shou otftl) и количества черт (Bi Hua ЩШ); реализация инструментальных средств в системе для обучаемого: китайско-русский иероглифический словарь, помощник для запоминания слов; авторская среда для учителя. реализация алгоритмов для автоматической генерации задач и тестов; реализация контроля процесса обучения, статистические данные прогресса и оценка обучаемого;

Научная новизна работы состоит в следующем:

Впервые разработана интеллектуальная обучающая система китайского языка, ориентированная на русскоговорящих студентов с автоматическим контролем уровня знаний, а также возможностью самоконтроля с использованием новейших мультимедийных средств. В рамках системы разработан иероглифический словарь, предоставляющий возможность поиска несколькими способами: по произношению (транскрипции), по ключам, и через непосредственный ввод символа. Также в системе в качестве приложения разработана программа «Моя тетрадь иероглифов», которая позволяет проводить индивидуальные тренировки, и осуществлять самоконтроль.

Интерфейс для автора курса может быть представлен в двух формах: в виде XML-файлов или как визуальный интерфейс.

Практическая значимость: Созданная универсальная система ориентирована на автоматизацию обучения естественным языкам, имеющим в своей основе иероглифическую письменность. В процессе ее реализации создана универсальная база для обучения китайскому языку (элементарный уровень или, иными словами, начальный этап), представляющая в электронном виде все элементы языка. Реализованы необходимые функции визуализации и контроля знаний ученика. Алгоритм системы позволяет использовать ее для обучения, тестирования и для самостоятельных тренировок и контроля. Универсальность системы предполагает ее использование в любых учебно-тренировочных задачах в любых учебных заведениях с изучением китайского языка (начального этапа).

Апробация работы: Компьютерная обучающая система Chinese-Tutor (C-Tutor) прошла апробацию в ряде институтов и учреждений и получила хорошие отзывы.

Система обучения китайскому языку C-Tutor прошла апробацию в Институте практического Востоковедения (г. Москва) и получила положительный отзыв. Система C-Tutor прошла апробации на Факультете мировой политики МГУ и в Институте восточных культур и античности РГГУ.

3.3 Выводы Разработаны форматы данных и информационное описание для учебно-тренировочных материалов (учебных текстов, эскизов, графических иллюстраций, анимацией и т.д.)

Создан интерфейс с набором сервисных услуг для пользователя.

Предложены механизмы выработки обучающих стратегий обучения китайским иероглифам.

Разработаны инструментальные средства для коррекции модели обучения экспертом-преподавателем.

Разработана база данных (3000 иероглифов), позволяющая вести поиск по ключам и по произношению (в латинской транскрипции)

Разработаны и реализованы различные типы упражнений для тренировки навыков написания, произношения, распознавания и понимания значений иероглифов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования получены следующие основные результаты:

• Разработана архитектура компьютерной обучающей системы (КОС) по китайскому языку, осуществляющей контроль за уровнем усвоения иероглифов.

• Разработаны и реализованы новые модели и алгоритмы для тренировки запоминания иероглифов, анализа ошибок, авторских добавлений новых курсов, генерации тестов на основе протокола пользователя.

• Разработано новое программное обеспечение - C-Tutor, ориентированное на автоматизацию обучения китайскому языку для русскоязычных студентов.

• Создан функциональный инструментарий для работы в КОС китайского языка - «Китайско-русский словарь» с расширенными функциями поиска, «Моя тетрадь иероглифов», «Лингафонная тренировка», «Пишущая панель для тренировки написания иероглифов», обеспечивающий новые возможности создания обучающих моделей интенсивного обучения.

Система C-Tutor была апробирована в нескольких институтах и учреждениях (в Институте практического Востоковедения, (г. Москва), на Факультете мировой политики МГУ, и в Институте восточных культур и античности РГГУ.) и получила хорошие отзывы (см. приложение рис. 1 к настоящей работе).

Система была внедрена в Институте практического востоковедения, на факультете глобальных процессов МГУ (см. приложение рис. 2)

1. Brown, J. & Burton, R. (1978). Diagnostic models for procedural bugs in basic mathematical skills. Cognitive Science, 2,155-191.

2. Carbonell, J.R. (1970). AI in CAI: an artificial intelligence approach to computer-assisted instruction. IEEE Transactions on Man-Machine, 11,190-202.

3. Carr, B. & Goldstein, I. (1977). Overlays: a theory of modeling for computer-aided instruction. AI Lab Memo 406 (Logo Memo 40). Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA.

4. John F. Sowa, Knowledge representation logical, philosophical, and computational foundations. Thomson Learning Press.2003

5. Joseph Giarratano, Gary Riley. Expert Systems Principles and Programming. PWS Publishing Company, 1998

6. R.M. Gagne, LJ Briggs. Principles of instructional design Holt, Rinehart and Winston New York ,1979.

7. Stevens, A. L., Collins, A., and Goldin, S. (1982).Misconceptions in students' understanding. In D. Sleeman & J. S. Brown (Eds.), Intelligent Tutoring Systems (pp. 13-24). London: Academic Press.

8. VanLehn, K. Student modeling. In M. C. Poison & J. Jeffrey Richardson (Eds.), Foundations of Intelligent Tutoring Systems (pp. 55-78). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. (1988).

9. Лю Юн, Развитие компьютерной вспомогательной системы по языковому обучению и концепт языкового обучения. //Естественные и технические науки, №5, 2005

10. М. А. Левинская, Инструментальные средства создания интеллектуальных обучающих систем с визуальным преобразованием, сопоставлением и вычислением формул. Диссертация на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук. 2003

11. R.M. Gagne, Instructional Technology: Foundations. Lawrence Erlbaum Associates Publishers, 1987.12.Z№, ттШШШ))i34.шт\\, ттштпшшш^ш)) сt^tilffilt, 1999

12. Баринова С. Н. Автоматизированные учебные курсы и их влияние на качество процесса обучения. //Материалы конференции "Информационные технологии в образовании", 1999.

13. Карлащук В. И. Обучающие программы. М.: "COJIOH-P", 2001.528 с.

14. Bloom B.S. The sigma problem: The search for method of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Education researcher, 1984 No. 13. p3.

15. Беспалько В. П. Педагогика и прогрессивные технологии обу-чения. М.:, 1995.

16. Брусиловский П. J1. Интеллектуальные обучающие системы. Информатика 2.1990.

17. Соловов А. В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения. Учебное пособие. Самара, 1995

18. Карпова И.П. Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обуча-ющих системах. Канд. диссертация . М.: МИЭМ, 2002.

19. Савельев А. Я. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник (под ред. Савельева А. Я.) Киев, 1986

20. Гершунский Б. С. Компьютеризация в сфере образования: Проблемы и перспективы. М.: Педагогика, 1987

21. Ольга Завьялова, Китайский язык в России от отца Иакинфа до Интернета, http://www.chinadata.ru/lang history.htm26^шшттшшшштшшп

22. Shi Yue, Lin Zhuying. A design model for knowledge-based intelligent tutoring system. //Journal of Guizhou Normal University (Nature Sciences) Vol.21 No.3, Guizhou, China, Aug.2003, p25-3028. (^ишш^^ш) т\ш шсшдая: ш1997

23. The People's Republic of China. National Standard. Code of Chinese Graphic Character Set for Information Interchange. Primary Set. GB 2312-80. Beijing, 1981.

24. Japanese Industrial Standard. 16-dots Matrix Character. Patterns for display Devices. JIS С 6232-1984. Published by Japanese Standards Assotiation, Tokyo, 1984.

25. B. Ф. Суханов «Китайско-русский тематический словарь наиболее употребительных слов». М.: «Экономика» 2001ттт-штш)), фшг1. ММЖШ11990

26. Цудин И. С. Русско-китайский разговорник. Виктория плюс Санкт-Петербург 2004

27. Джон Барлоу, Китайско-Русско-Английский словарь, Лань Санкт-Петербург 200335.^-Р4 Ш тштжпт тятмт19941. ЩШФЩ& Й&ЕРШЖЙШ 2001mm immmm) 1999mm тшттшттт1. ШШ^-Ш (HSK) Ш)), 1990

28. А. Ф. Кондрашевский , М. В. Румянцева , М. Г. Фролова. Практический курс Китайского языка (Том 1) , М.: Муравей, 2003

29. А. Ф. Кондрашевский , М. В. Румянцева , М. Г. Фролова. Практический курс Китайского языка (Том 2) , М.: Муравей, 2003

30. Сборник трудов. Первая международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование», МГУ им. М. В. Ломоносова

31. Башмаков А. И., Башмаков И. А., Разработка компьютерных учебников и обучающих систем, М.: Фил инь, 2003

32. Т. П. Задоенко , Хуан Шуин , Основы китайского языка, М.: Восточная литература, 1993

33. Рабинер Л. Р. , Шафер Р. В. Цифровая обработка речевых сигналов, из-во «Радио и связь» 1981

34. Клейман, Нина Иванновна . Введение в изучение китайской иероглифической письменности. Владивосток 1983. с.8-102005, ±Ш48.LIN, Chimiao :1. ШН , University LYON III,1.on, France, 2005.8

35. J.S. Bruner. "The Act of Discovery," //Harvard Educational Review, XXXI ,1961, Harvard university

36. Ton de Jong, Wouter R. van Joolingen, "Scientific Discovery Learning with Computer Simulations of Conceptual Domains" // Review of Educational Research, Vol. 68, No. 2 (Summer, 1998), pp. 179-201

37. De Vaney, A. & Butler, R. P. Voices of the founders: Early discourses in educational technology. //In D. H. Jonassen (Ed.), Handbook of research for educational communications and technology. New York, NY: Simon and Schuster Macmillan, 1996

38. Larry Cuban , Teachers and Machines:The Classroom Use of Technology since 1920 // Teachers College Press, New York, 1986

39. Кибернетика и проблемы обучения: Сборник переводов .// Под ред. А. И. Берга -М.: Прогресс, 1970

40. Грушевский С. П. , Архипова А. И. Проектирование учебно-информационных комплексов. Краснодар, 2000г.

41. Брусиловский П. Архитектура на основе модели студента для интеллектуальных обучающихся сред // IV Международная конференция по Моделированию Пользователя, Hyannis. США.1. User Modeling Inc, 1994.

42. Беспалько В. П. Педагогика и прогрессивные технологии обучения. -М.:, 1995.

43. Вашик К., Кудрявцев В.В". Строгалов А.С. Проект «IDEA». Введение в новое поколение программного обеспечения типа ICBI для передачи знаний и навыков с помощью экспертной системы. Dortmund: Link&Link Software GmbH, 1995.

44. Кудрявцев В.Я., Вашик К., Строгалов А.С, Алисейчик П.А., Перетрухин В.В. Компьютерная система обучения автоматного типа .// Проблемы теоретической кибернетики. М.: РГГУ, 1996. С 111.

45. Кудрявцев В.Б., Алешин СВ., Подколзин А.С. Введение в теорию автоматов. М.: Наука, 1985.

46. Афанасьев Ю.Н., Шеховцов С.Г. Путь университета: опыт рефлексии // Вузовская педагогика в информационном обществе. М.: РГГУ, 1998. С 9-36.

47. Кудрявцев В. Б., Вашик К., Строгалов А.С, Алисейчик П.А., Перетрухин В.В. Об автоматном моделировании процесса обучения // Дискретная математика. Т. 8. № 4. М., 1996. С. 3-10.

48. Подколзин А.С. О формализации приемов решения математических задач // Интеллектуальные системы. Т. 3. Вып. 3-4. М. 1998. С 51-74.

49. Строгалов А.С. Компьютерные обучающие системы: некоторые проблемы их разработок // Вузовская педагогика в информационном обществе. М.: РГГУ, 1998. С. 68-72.

50. Строгалов А.С., Шеховцов С.Г. Мышление, язык и интеллектуальное образование // Интеллектуальные системы. Т. 3. Вып. 3-4. М., 1998. С. 5-50.

51. Littlewood, W.: Communicative language teaching. London, UK: Cambridge University Press 1981

52. Smith, W. F.: Modern issues in foreign language education: Theory and implementation, Lincolnwood, IL: National Textbook Company 1987

53. Афанасьев Ю.Н., Строгалов А.С, Шеховцов С.Г. Обуниверсальном знании и новой образовательной среде (к концепции универсальной компоненты образования). М.: РГГУ, 1999.

54. П. А. Алисейчик, К. Вашик, Ж. Кнал, В. Б. Кудрявцев, А. С. Строгалов, С. Г. Шеховцов, Компьютерные обучающие системы // Интеллектуальные системы, Т.8, вып. 1-4, М.:2004г. с.5-44.

55. Б. Ф. Скинер, Наука об учении и искусство обучения . //"Программированное обучение за рубежом", М.: , Высшая школа, 1968. с. 32-46.

56. У. К. Ричмонд, Учителя и машины. М: Мир, 1968.

57. Н. А. Краудер, "О различиях между линейным и разветвленным программированием". //Программированное обучение за рубежом, М.:, Высшая школа, 1968. с. 58-67

58. D. Sleeman , Intelligent Tutoring System, Newyork. 1997 -Academic Press

59. Chinese Character Reform Commission , <A List of 3000 High-frequency Chinese Characters>, The Chinese Character Reform Commission press, 1985

60. B. F. Skinner The Behavior of Organisms: An Experimental Analysis //Published in 1938 originally. Reprinted, Published by: the B. F. Skinner Foundation, 1999.

61. Концепция информатизации образования: (Использование средств вычислительной техники в сфере образования) // Гос.ком. по нар. образованию; Разраб.: РГ межвед. комис. под пред. А.П. Ершова. М., 1989.

62. Концепция использования новых информационных технологий в организационно-методическом обеспечении учебного заведения / Рос. Центр информатизации образования; Науч. руководитель: Я.А. Ваграменко, отв.исполн.:И.В. Роберт]. -М., 1992.

63. Краткий психологический словарь // Под общ. ред. А.В. Петровского, М.Г. Ярошевского. М.: Политиздат, 1985.

64. Кузнецов А.А. Сергеева Т.А. Компьютерная программа идидактика // Информатика и образование. 1986. - N 2.

65. Куприенко В.Д., Мещерин И.В. Педагогические программные средства: Метод, рекомендации для разработчиков ППС. Ч. II. // Омский гос. пед. ин т им. A.M. Горького. - Омск, 1991.

66. Ланда Л.Н. Алгоритмизация в обучении // Под общ, ред. Б.В. Гнеденко и Б.В. Бирюкова]. М.: Просвещение, 1966.

67. Е. И. Машбиц. Методические рекомендации по проектированию обучающих программ. Киев, Госпрофобр, 1986.- 111 с.

68. Куприенко В.Д., Мещерин И.В. Педагогические программные средства: Методические рекомендации для разработчиков ППС. // Омский ГПИ им. A.M. Горького. Омск, 1991.

69. Мирская А, Сергеева Т. Обучающие программы оценивает практика // Информатика и образование. 1987. 6.

70. Назарова Т.С. Проект кабинетной системы экспериментального комплекса // Сов. педагогика 1977. - 7.

71. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985.

72. Richards, J. С.: The context of language teaching. New York, NY: Cambridge University Press 1985

73. Ellis, R.: Understanding second language acquisition. Oxford: Oxford University Press 1985

74. Представление и использование знаний: Пер, с яп. // Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989.

75. Развитие учебно-материальной базы общеобразовательной школы // НИИ шк. оборудования и техн. средств обучения АПН СССР; Под ред. B.C. Леднева. М., 1990.

76. Реальности и прогнозы искусственного интеллекта: Пер. с англ. / Под ред. В.Л. Стефанюка. М.: Мир, 1987.

77. Роберт И.В. Средства новых информационных технологий в обучении: дидактические проблемы, перспективы использования // Информатика и образование. -1991. № 4.

78. Лю Юн. Об одном алгоритме построения проверочныхвопросов в компьютерной обучающей системе C-tutor. // Интеллектуальные системы, том 9, выпуск 1-4, М.:, МГУ, 2005. (с.565-571)

79. Liu Yong. Development of an ITS for self-instructing of Chinese hieroglyph. //Материалы IX Международной конференции "Интеллектуальные системы и компьютерные науки", М.: , МГУ, 2006, том.2 (с. 17-19)

80. Inside Interactive Technologies in education and training. Issue 56, 14 August 1991. Derby.: Inside IT, 1991.

81. Intelligent Tutoring Media. Vol. 2, № 1, February 1991. Oxford New Jersey.: Learned Information, 1991.

82. Microcomputers in Education Innovations and Issues, Vol. 12, № 1, 1989. - Cambridge.: Technical Education Research Centers, 1989.

83. Proceedings of the 2nd annual conference on Virtual Reality International: Impacts & Applications. Held in London, in April 1992. London.: Meckler, 1992.

84. Robert I. On some didactic problems of the use of new information technologies. Information Management: practice and education (Abstracts). International seminar, Budapest, 24 27 April 1990. -Budapest.: "Information Management'90", 1990.

85. Лю Юн. Моделирование процесса обучения китайским иероглифам. Деп. в ВИНИТИ, № 1461-В2006. -24 стр.