автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Компьютерная поддержка самостоятельной работы студентов на основе генераторов тестовых заданий

Морозова Юлия Викторовна

КОМПЬЮТЕРНАЯ ПОДДЕРЖКА САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ НА ОСНОВЕ ГЕНЕРАТОРОВ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ

Специальность 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 о ноя 2011

НОВОСИБИРСК 2011

4859387

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном бюджетном учреждении высшего профессионального образования «Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники»

Научный руководитель: доктор технических наук

Кручинин Владимир Викторович

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Носов Владимир Иванович

кандидат физико-математических наук Мурзин Федор Александрович

Ведущая организация: Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Новосибирский государственный технический университет»

Защита состоится «9» декабря 2011 года в 15.00 час. на заседании диссертационного совета Д 219.005.03 при ФГОБУ ВПО «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики» по адресу 630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, 86, ауд. 625.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики по адресу 630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, 86.

Автореферат разослан октября 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 219.005.03, к.т.н., доцент

И.А. Бунцев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность исследования. Модернизация образования и внедрение новых государственных образовательных стандартов обусловливают становление самостоятельной работы студентов как ведущей формы организации учебного процесса. В связи с этим, становится особо важной проблема организации самостоятельной работы и ее методического обеспечения. В исследованиях, посвященных организации и формированию умений самостоятельной работы (А. Беляева, В. Сенашенко, Н. Жалнина,

A.Е. Губарева, Т.Е. Исаева, И. Ковалевский, A.A. Вербицкий, П.И. Пидкасистый, А.Г. Казаков, E.JI. Белкин, И.А. Зимняя, JI.H. Хрипкова), рассмотрены обще-дидактические, психологические, организационно-деятельностные и методические аспекты этой проблемы. Особое значение в настоящее время приобретает решение проблемы организации самостоятельной работы студентов, обучающихся по заочной форме с применением дистанционных образовательных технологий. Привлечение к процессу обучения информационных и телекоммуникационных компьютерных технологий расширяет возможности самостоятельной работы, что было доказано в работах А.Е. Губаревой, И.Г. Захаровой, Е.В. Захаровой,

B.Б. Моисеева, П.И. Образцова, О.Н. Прохоровой, И.В. Гиркина, Е.С. Полат, A.C. Границкой, И.Е. Торбан, Т.Д. Речкиной, A.B. Соловова. Накоплено значительное количество разработок в сфере средств компьютерной поддержки обучения в виде компьютерных учебных программ (КУП), которые охватывают все этапы процесса обучения, но, как показал анализ, большинство из них направлены только на выдачу учебного материала и проверку декларативных знаний, в них отсутствует функциональность, обеспечивающая индивидуальную поддержку формирования такого базового навыка, как решение задач, которые играют важную роль в изучении инженерных и естественнонаучных дисциплин. Поэтому возникла потребность в компьютерной поддержке самостоятельной работы студентов, в которой на компьютер ложится задача моделирования таких действий преподавателя, как оценивание, планирование, управление и контроль. Все это говорит о том, что в КУП должны присутствовать, помимо контроля знаний, интерактивная и интеллектуальная компоненты, т.е. она обязана обладать определенной базой знаний. Важным элементом таких КУП является генератор тестовых заданий. Проблемой разработки генераторов занимались А.И. Башмаков, JI.A. Ашкинази, М.П. Гришкина, А.Ю. Ионов, И.А. Копылов, Д.О. Жуков, М.Н. Кирсанов, М.А. Левинская, И.А. Посов,

C.B. Титенко. Однако данные генераторы не направлены на закрепление знаний и поддержку обучения решению задач, так как обладают ограниченным функционалом и предметной областью, не используется единого подхода к построению генераторов тестовых заданий на основе базы знаний. В них отсутствуют алгоритмы планирования и управления действиями студента, позволяющие каждому студенту выбирать наиболее

X1

подходящий для него путь и темп усвоения учебного материала, устанавливая требуемый уровень знаний. Следовательно, существует проблема получения таких КУП для организации самостоятельной работы, которые отвечали бы принципам индивидуализации, интеллектуализации и адаптивности.

Таким образом, остается актуальной задача разработки компьютерной поддержки самостоятельной работы студентов на основе генераторов тестовых заданий.

Цели и задачи. Целью данной работы является создание и исследование моделей, алгоритмов и инструментального комплекса для разработки компьютерной самостоятельной работы на основе генераторов тестовых заданий (КСР) для компьютерной поддержки самостоятельной работы студентов.

Основными задачами диссертационного исследования являются:

1) обзор и анализ КУП в области организации самостоятельной работы студентов;

2) разработка моделей КСР, позволяющих реализовать поддержку обучения решению задач на основе индивидуального подхода к каждому студенту;

3) разработка и исследование алгоритмов планирования и управления самостоятельной работой студентов;

4) создание технологии разработки КСР;

5) создание инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР.

Методы исследования. Метод исследований заключается в системном подходе к разработке принципов, методов и моделей представления и обработки знаний, базирующихся на использовании шаблонов, теории построения генераторов, теории вероятности, комбинаторики, теории принятия решений, методов информационного поиска, математического моделирования, технологии объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна работы отражена в следующих результатах:

1. Впервые предложены фреймовые модели базы знаний КСР: тестовых заданий, эталонного ответа, подсказки, поддержки обучения решению задач.

2. Впервые решена задача планирования самостоятельной работы студентов на основе генетического алгоритма.

3. Предложен оригинальный инструментальный комплекс для разработки и эксплуатации КСР, обеспечивающей компьютерную поддержку самостоятельной работы студентов.

Положения, выносимые на защиту:

1. Предложенные модели базы знаний КСР: фреймовая модель тестовых заданий, фреймовая модель эталонного ответа, фреймовая модель

подсказки, фреймовая модель поддержки обучения решению задач, обеспечивают построение тестовых заданий открытой и закрытой формы, эталонных ответов, подсказок и решений.

2. Алгоритм планирования самостоятельной работы студентов на основе генетического алгоритма позволяет определить набор тестовых заданий на самостоятельную работу для достижения студентом требуемого уровня знаний.

3. Алгоритм управления самостоятельной работой студентов позволяет изменять непосредственно в процессе прохождения содержание и форму представления учебно-методической информации на основе анализа деятельности студента, оценивать его реальный уровень знаний.

4. Инструментальный комплекс для разработки и эксплуатации КСР позволяет сократить рабочее время на создание тестовых заданий для проведения экзаменов, контрольных и самостоятельных работ.

Достоверность результатов работы. Достоверность результатов, полученных в ходе диссертационной работы, подтверждается теоретическими исследованиями моделей, алгоритмов и инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР, экспериментальными данными при практическом использовании КСР как в дистанционных технологиях, так и для компьютерной поддержки очного обучения, а также выступлениями с докладами на региональных, всероссийских и международных научно-практических конференциях.

Внедрение. Основные результаты используются в дистанционной технологии обучения студентов Томского университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР). Пакет генераторов по дисциплине «Высшая математика» для проведения экзаменов зарегистрирован в отраслевом фонде алгоритмов и программ Министерства образования Российской Федерации (Свидетельство № 3536). Пакет генераторов тестовых заданий по курсу «Английский язык» (Свидетельство № 16631), пакет генераторов самостоятельных работ по дисциплине «Высшая математика» (Свидетельство № 16633) зарегистрированы в объединенном фонде электронных ресурсов «Наука и образование» (ОФЭРНиО).

Апробация результатов диссертации. Основные результаты диссертации были доложены на международных, всероссийских, региональных конференциях, в том числе: Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (г. Новокузнецк, 2003 г., 2005 г., 2007 г.); III Всероссийской научно-практической конференции-выставке «Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития» (г. Омск, 2004 г.); III Международной научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления» (г. Томск, 2005 г.); Всероссийской научно-методической конференции «Современное образование» (г. Томск, 2004 г., 2005 г., 2006 г., 2008 г., 2009 г., 2010 г., 2011 г.); XI Международной

конференции Украинской ассоциации дистанционного образования «Образование и виртуальность» (г. Ялта, 2007 г.); IX Международной научно-практической конференции-выставке «Единая образовательная информационная среда: направления и перспективы развития электронного и дистанционного обучения» (г. Новосибирск, 2010 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований было опубликовано 25 научных работ, в том числе 2 работы в изданиях, включенных в перечень рекомендованных ВАК для опубликования результатов диссертационных исследований.

Личный вклад. Основные результаты работы, модели, алгоритмы и инструментальный комплекс для разработки и эксплуатации КСР на основе генераторов тестовых заданий, практическая реализация пакета КСР по дисциплине «Высшая математика» получены лично автором.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 135 наименований. Объем работы составляет 138 страниц машинописного текста.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи работы, научная новизна, практическая ценность, перечислены основные результаты работы. Также приводится краткое содержание работы.

В первой главе дано определение самостоятельной работы и проведен обзор КУП в области организации самостоятельной работы студентов. Обоснована необходимость создания моделей, алгоритмов и инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР.

В научно-методической литературе многие авторы рассматривают самостоятельную работу как деятельность студента без непосредственной помощи со стороны преподавателя, направленную на применение опыта и знаний для решения задач; как средство закрепления знаний; как свободный выбор дифференцированных заданий, соответствующих их уровню знаний. Поэтому необходимым условием организации самостоятельной работы является ее учебно-методическое обеспечение с использованием КУП. На основе анализа литературы выделены дидактические возможности компьютерной поддержки самостоятельной работы студентов:

• придание гибкости учебному процессу путем генерации учебного материала и осуществления контроля с анализом, обратной связью и оценкой реального уровня знаний;

• активизация самостоятельной работы студентов за счет применения имитационных технологий, которые оказывают помощь в виде подсказок и поддержки обучения решению задач;

• индивидуализация самостоятельной работы студентов;

• разгрузка преподавателя от ряда рутинных действий.

Выявлено, что одной из главных проблем организации самостоятельной работы студентов является подготовка материала для компьютерного контроля знаний, требующая высокой квалификации и определенных методических навыков разработчика. Для решения указанной проблемы многие авторы предлагают генераторы тестовых заданий. Однако часть из них являются узконаправленными программами, созданными для проведения контроля знаний только по одной дисциплине без возможности дополнения банка заданий в тестовой форме и реализации для других предметных областей. Большинство созданных генераторов получают задания только для последующего их распечатывания. В них также отсутствует модель обучаемого, на основе которой осуществляется адаптивное управление.

При рассмотрении наиболее современных КУП в области организации самостоятельной работы студентов сделан вывод, что они удовлетворяют лишь некоторым из выделенных на основании системного анализа требованиям, что доказывает необходимость создания моделей, алгоритмов и инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР на основе генераторов тестовых заданий.

Во второй главе описываются модели и алгоритмы КСР. Предложена КСР на основе генераторов тестовых заданий, которая при малых затратах труда в интерактивном режиме обеспечивает индивидуальными элементами самоконтроля, проводит интеллектуальный анализ ответа на основе сравнения ответа студента с эталонным ответом, заданным деревом И/ИЛИ, организовывает интерактивную помощь, предоставляет поддержку обучения решению задач, оценивает реальный уровень знаний, детализирует результаты выполнения самостоятельной работы.

Рис. 1. Схема взаимодействия КСР со студентом

На рис. 1 представлена схема взаимодействия КСР со студентом. Она базируется на предъявление студенту корректирующей информации при неправильном ответе на задание. Она может быть консультативной (заключается в выдаче на каждом шаге самостоятельной работы по результатам решения задания интерактивной помощи), либо результативной (в виде поддержки обучения решению задачи). Эта информация предназначена для нахождения и коррекции ошибок, допущенных при выполнении задания, что дает возможность студенту сделать осознанный вывод об ошибочности учебной деятельности, помогает оценить и скорректировать дальнейшие действия.

Для реализации этой схемы предложена фреймовая организация базы знаний КСР, в которой выделены типы фреймов: фрейм задания, фрейм эталонного ответа, фрейм подсказок, фрейм поддержи обучения решению задач. •

Модель предметной области КСР представлена в виде графа:

МПО=<Т,Х,РЛЕ>, (1)

где T={t,,...,t„} - множество тем, Х{={х^_...,х1т} - множество тестовых заданий, - множество эталонных ответов, Р,=(рц,-,PiJ -

множество подсказок, Si={siI,...,sim} - множество решений, п - количество тем, т - количество тестовых заданий в теме th где i=l,..., п.

Дифференцирование задач по сложности позволяет использовать бальную систему оценивания, где каждая оценка выполнения самостоятельной работы соотносится со сложностью и штрафами, которые начисляются за использование помощи в виде подсказок и решения, при этом сложность - характеристика тестового задания, которую задает разработчик методического материала.

В общем виде модель обучаемого представлена графом:

M0=<K,U',U(0)>, (2)

где U={U]...,U„} - требуемые уровни знаний по темам, и -количество тем, U(0)={U](0)...,U„(0)} - реальные уровни знаний по темам, К ={1,2,3,4,5} - классы уровней знаний, элемент О,— <А,В,Н> - оценка за тему/,, /=/,...,и, где A={ai,... ак} - сложности тестовых заданий, а е[0,1] -

сложность задания хц, Ь„€[0,1] - полученный балл за задание х0,

О, если выдано решение 0.5,есливыданыподсказки ~ ШТраф За использование помощи к заданию

1, если не использовал помощь

xij, i = \,...,n - количество тем в КСР, j = l,...,mj - количество заданий в теме

i, к - количество заданий, которые будут выданы студенту из темы /, к < т..

Предполагается, что до начала обучения студент точно знает, какой уровень знаний ему необходим. Требуемый уровень знаний - это уровень знаний,

который студент может и хочет получить за самостоятельную работу, а реальный уровень знаний - динамический параметр модели обучаемого, который определяет соответствие знаний студента, полученных в результате самостоятельной работы, его требуемому уровню знаний. План самостоятельной работы - набор тестовых заданий такой сложности, выполнение которых позволит достигнуть требуемого уровня знаний за минимальное количество шагов. При этом возможен переход из одного класса уровня знаний в другой, в зависимости от результатов выполнения заданий, которые определяют реальный уровень знаний.

Проблема построения плана решается на основе применения моделей дискретного программирования. Введем функцию

£/>£/(*,)• (3)

Эта функция определяет требуемый уровень знаний по теме г, где и (Х1) - планируемый уровень знаний, 17 - требуемый уровень знаний,

Х^{хи.....х1к}, Хг _ если } задание из т&иы / включать в тан _ планируемые

'' [0,иначе

переменные, которые определяют, какие задания выдавать студенту для достижения требуемого уровня знаний, /=/,...,и - количество тем, у=7, ...,т, -количество заданий в теме /, к - количество заданий, выдаваемых студенту из

темы /, к & т.. При этом используется пороговая схема, когда устанавливается важность темы у,е[0,1] и штраф за не пройденную тему

^ [ 1, если тема пройдена Вопросы из плана задаются до тех пор, пока не

|0,если тема не пройдена пройден порог «тема пройдена» или «тема не пройдена» и количество заданий некритическое. Порог «тема пройдена» устанавливается, если получен реальный уровень знаний не ниже «удовлетворительно» и за оставшиеся задания минимальный балл не приведет к его уменьшению.

Реальный уровень знаний по темам определяется как

к

Т,Х9

}

Итоговый уровень знаний будет равен

и = ^-• (5)

п

Алгоритм планирования самостоятельной работы. Под

планированием самостоятельной работы студентов понимается такое построение плана самостоятельной работы, когда меньшим числом заданий удается быстрее достичь требуемого уровня знаний, точнее оценить реальный уровень знаний и повысить его, если это необходимо студенту. В начале прохождения самостоятельной работы студент задает по каждой теме требуемый уровень знаний, вокруг которого и будет размываться сложность задания.

Критерий достижения требуемого уровня знаний будет следующий:

^-С/Х^Жпип, (6)

где и\ - требуемый уровень знаний по теме /, £/ (Х1) - планируемый

уровень знаний по теме /, Х^{хц,...,хц} - набор тестовых заданий, которые могут использоваться для выполнения самостоятельной работы для достижения требуемого уровня знаний,

(1 .если /заданиеизтемъйвключать вплан . , х„ = ■! ' •' , 1=1, ...,и - количество тем,

'' [0,иначе

j=l,...,mi - количество заданий в теме г, к - количество заданий, выдаваемых студенту из темы 1, к < т..

В данной работе предложен алгоритм планирования на основе классического генетического алгоритма с набором генов из целых чисел, хромосомой фиксированной длины.

Алгоритм управления самостоятельной работой студентов.

1. Установка параметра КСР: С/* - требуемый уровень знаний для темы 1.

2. Определение важности темы v,.

3. Выбор х, ~ плана самостоятельной работы для темы к

4. Инициализация переменных: V/ = 0 - балл за задание, ^=1 - штраф за

помощь, IV; =0 - порог темы).

5. Обеспечение обратной связи со студентом.

6. Анализ ответа студента.

7. Изменение значений переменных в ходе прохождения самостоятельной работы (Ьу, Ь0).

8. Определение реального уровня знаний по формуле 4.

Если и. 2: и], то предлагается повысить Ц*, если студент выбрал

повышение уровня знаний, то происходит коррекция плана Х1 с новым и* =и' +1 и переход на шаг 3, иначе переход на следующую тему (шаг 9). Если и)<и,<и* и Х1 £ 0, то = и] -1 понижается и происходит

коррекция плана Х1 с новым £/*, переход на шаг 3. Если и* <£/, <£/* и Х;.е0, то выставляется реальный уровень знаний по теме г. Если №¡>11,1^ 11* и е05 то считается, что тема / не пройдена и оценка за тему равна 0.

9. Переход на следующую тему. Если 1<п, где п - количество тем, то /=/+7 - переход на следующую тему и шаг 1. Если г=п (все темы пройдены), то выставляется итоговая оценка и переход на шаг 10.

10. Определение итоговой оценки по формуле 5.

11. Выдача студенту таблицы с интерпретациями результатов самостоятельной работы.

12. Конец работы алгоритма.

Таким образом, предложен новый класс КУП, позволяющих в интерактивном режиме планировать самостоятельную работу студентов и управлять ею, генерировать задачи разной сложности, анализировать результат решения задания студентом, организовывать интерактивную помощь в виде рекомендаций и подсказок, выдавать решение задания, оценивать реальный уровень знаний.

Третья глава посвящена описанию инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР. Предложена технология создания КСР для различных предметных областей. Показан технологический процесс создания КСР в виде схемы (рис. 2). Первый этап является неформализуемым и выполняется экспертом предметной области. На этом этапе происходит деление предметной области на темы и классы сложности, выполняется анализ и подготовка материала для наполнения базы знаний КСР.

На втором этапе происходит создание КСР, наполнение базы знаний, реализация на языках программирования и представления тестов, тестирование и отладка. Этот этап автоматизирован. Прежде чем наполнять базу знаний, необходимо определить параметры и область допустимых значений этих параметров, поскольку именно они влияют на мощность базы знаний КСР. Рассчитав мощность и выявив ограничения, можно откорректировать значения параметров, чтобы избежать генерации избыточных и некорректных заданий. Только после этого база знаний наполняется интерпретациями задания, эталонными ответами, подсказками и решением. Затем она реализуется на языках программирования и представления тестов, тестируется программистом и специалистом предметной области.

На рис. 3 представлена структура инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР. Подсистема разработки базы знаний КСР предназначена для разработчиков КУП для наполнения базы знаний по описанным выше моделям на языках программирования и представления тестов.

Подготовка базы знаний (неформашзуемый)

Выявление предметной Анализ и Определение

области * подготовка формы

материала предъявления

Проектирование и разработка КСР (автоматизированный)

Выбор модели задания + -

Определения параметров и области их допустимых значений

+

Расчет мощности и коррекция параметров. Выявление ограничений

1

Описание эталонной модели ■+ Наполнение базы знаний

Тестирование и отладка КСР 4- Компоновка КСР

I-

Конвертирование базы знаний в формате спецификаций МБ ОТ! для МООЭЬЕ -> Внедрение, сопровождение, дополнение базы знаний КСР

Рис. 2. Схема технологического процесса создания КСР

Модуль интерфейса предназначен для организации взаимодействия студента с КСР. Этот модуль обеспечивает выдачу обучающего воздействия: заданий, подсказок, решений, результатов анализа ответов и итоговой оценки. Планировщик получает план самостоятельной работы. Генератор обеспечивает построение некоторого обучающего воздействия (тестовое задание, подсказки, решение), которое выдается студенту и решателю. Решатель обеспечивает стандартное выполнение задания. Результаты выполнения задания студентом и решателем поступают на вход советчика, который обеспечивает анализ этих результатов и выдает сообщение верно

или неверно решил задание студент планировщику. Планировщик решает дать студенту, в случае неверного ответа, правильный метод решения или подсказки, затем генерируется новое задание из этого класса, или, в случае верного ответа, генерируется следующее задание. Модуль оценивания производит определение реального уровня знаний и итоговой оценки. Модуль протокола ведет статистику студента в виде интерпретации оценок, как по темам, так и итоговой, количество выданных заданий, количество верных и неверных ответов, количество отказов от ответа, количество обращений к помощи, затраченное время.

Рис. 3. Структура инструментального комплекса для разработки и

эксплуатации КСР Блочная структура и мобильность КСР позволяет получать из базы знаний в зависимости от цели и стратегии обучения необходимый участок и конвертировать его в формате спецификаций IMS QTI (Instructional Management Systems Question and Test Interoperability). Появилась возможность КСР применять в системе управления обучением MOODLE (Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment).

В четвертой главе проведено исследование предложенных моделей, алгоритмов и инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР. Показана оценка мощности базы знаний КСР по дисциплине «Высшая математика». Приведены примеры реализованных моделей базы знаний КСР.

В Институте инноватики ТУСУР новым стандартом установлено, что обновление обучающих, контролирующих и аттестационных программ происходит 1 раз в 3 года. Требуемая мощность компьютерного теста должна быть равна 63000 вариантам заданий, которая позволит обеспечить уникальными заданиями студентов на протяжении 3 лет.

На основе расчетов, полученных в ходе диссертационного исследования и представленных в виде графиков динамики создания банка тестовых заданий по времени и объему программного кода на рис.4—5, сделан вывод, что применение инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР на основе генераторов тестовых заданий позволит

сократить рабочее время на создание тестовых заданий для проведения экзаменов, контрольных и самостоятельных работ и обеспечить индивидуальными заданиями большое количество студентов.

|

о г-

Т 0£ я |

1 5" о Ч л

** 4 О

* 31 2 ф 1-

т

0- л

1 3 4 10 11 12 13 14 15

банктестовых заданий, кол-во

Генераторная технология создания тестовых заданий -Традиционная технология создания фиксированного теста

Рис. 4. График динамики создания банка тестовых заданий

700000 -

8. бооооо -

I-

и

5 500000 -

о *

£ 400000 -о

X

2 300000 -

га

е-

§. 200000 -с

2

2 1ооооо -

о

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 банктестовых заданий, кол-во

— -«— Традиционная технология создания фиксированного геста -Генераторная технология создания тестовых заданий

Рис.5. График зависимости объема программного кода от объема банка

тестовых заданий

I 15

На основе предложенных моделей, алгоритмов и инструментального комплекса было разработано 22 КСР по дисциплине «Высшая математика», в которых реализовано 265 моделей. На рис. 6 показана реализация КСР по теме «Показательная функция» в системе управления обучением МОСЮЬЕ. Эта КСР предназначена для студентов первого курса обучения для усвоения, повторения и повышения уровня знаний из школьной программы.

Просмотр Показательная функция Ъысшт математика' Страница: 1 V ? 1 Ь (Дааее)

ШШШкШШй

I ^ШтгШефш ¡х-'ш'я-о деа^н&мйй. Ш гтм&саямкж. в

ж ОЛ

Рис.6. Экранная форма реализации примера 1 в МОСЖЬЕ

Проведено исследование работы алгоритма планирования самостоятельной работы студентов на основе генетического алгоритма, где в качестве хромосомы выступает набор тестовых заданий для плана самостоятельной работы, а популяции — совокупность возможных планов самостоятельной работы.

Эксперимент выполнялся со следующими параметрами по умолчанию:

• точность вычисления - 0.01;

• размер популяции — 500 хромосом;

• вероятность мутации - 1% ;

• вероятность кроссовера - 90%;

• максимальное количество популяций - 100; » объем банка тестовых заданий - 100.

На рис. 7 приведена зависимость количества вариантов плана самостоятельной работы от количества тестовых заданий в нем. График построен как средний результат выборки, состоящей из 100 испытаний. Из рисунка видно, что при размере популяции в 100 хромосом и объема теста

100 заданий количество популяций не увеличивается. При этом средний объем плана будет составлять 39 тестовых заданий.

График построен как средний результат выборки, состоящей из 100 испытаний

50 45

10 20 50 100 150 200 250 300 400 500

Хромосомы

—Количество особей в популяции

Рис. 7. График зависимости количества популяций от количества хромосом в популяции

Рис. 8. График зависимости количества популяций от точности решения

Следующий эксперимент проведен для определения точности вычисления. Как видно из графика, показанного на рис. 8, количество популяций увеличивается при увеличении точности решения. При точности

вычисления е=0.01 получаем план самостоятельной работы, состоящий из 39 тестовых заданий, позволяющих достичь уровня знаний, близкого к требуемому, за сравнительно небольшое увеличение числа популяций.

В заключении сформулированы основные результаты работы, обсуждаются перспективы дальнейшего применения и развития КСР с целью повышения качества образовательного процесса.

Приложения содержат акты внедрения, список разработанных КСР.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ КУП в области организации самостоятельной работы студентов.

2. Разработаны фреймовые модели задания, эталонного ответа, подсказок и решения. Показаны методики расчета мощности базы знаний КСР.

3. Разработан алгоритм планирования самостоятельной работы на основе генетического алгоритма, который позволяет определить набор тестовых заданий необходимой сложности для самостоятельной работы.

4. Предложен алгоритм управления самостоятельной работы, реализующий принципы адаптивного электронного обучения, который позволяет динамически изменять непосредственно в процессе прохождения самостоятельной работы содержание и форму представления учебно-методической информации на основе анализа деятельности студента, оценивать его реальный и итоговый уровень знаний.

5. Создан инструментальный комплекс для разработки и эксплуатации КСР.

6. Разработан пакет КСР по дисциплине «Высшая математика».

7. Реализован пакет КСР по дисциплине «Высшая математика» в системе управления обучением МООБЬЕ.

8. Проведенные экспериментальные исследования моделей, алгоритмов и инструментального комплекса показали, что разработка и внедрение генераторов позволяет сократить рабочее время на создание банка тестовых заданий для проведения экзаменационных, контрольных и самостоятельных работ.

9. Проведенные исследования КСР на основе генераторов тестовых заданий показали, что она обладает всем выделенным требованиям и подтвердили основные положения диссертационного исследования.

Основное содержание диссертации отражено в следующих публикациях автора:

1. Морозова Ю.В. Модели и алгоритмы генерации задач в компьютерном тестировании / В.В. Кручинин, Ю.В. Морозова // Известия ТПУ. -2004. Том 307, - №5. - С. 127-131.

2. Морозова Ю.В. Модели и алгоритмы компьютерных самостоятельных работ на основе генерации тестовых / В.В. Кручинин,

Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Известия ТПУ. - 2006. Т. 309. -№8. - С. 258-262.

3. Морозова Ю.В. Технология разработки генераторов компьютерных экзаменов и контрольных работ/В.В. Кручинин, Ю.В. Морозова//Труды IV Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве». - Новокузнецк: СибГИУ, 2003. - С. 203-204.

4. Морозова Ю.В. Генератор экзаменов по курсу «Высшая математика - 2. Ведение в анализ и дифференциальное исчисление» / В.В. Кручинин, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Современное образование: инновации и конкурентоспособность: Материалы региональной научно-методической конференции. - Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2004. - С. 96-97.

5. Морозова Ю.В. Генератор контрольных работ по курсу «Высшая математика -1. Линейная алгебра» / В.В. Кручинин, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития: Материалы III Всероссийской научно-практической конференции -выставки. —Омск: Изд-во ОмГУ, 2004. — С. 159—160.

6. Морозова Ю.В. Модели генераторов вопросов для компьютерного контроля знаний/В.В. Кручинин, Ю.В. Морозова/Юткрытое и дистанционное образование. -2004. -№2. - С. 36-42.

7. Морозова Ю.В. Внедрение генераторов в учебный процесс Томского межвузовского центра дистанционного образования / О.Ю. Исакова, В.В. Кручинин, Ю.В. Морозова // Материалы четвертой научно-практической конференции «Современные средства и системы автоматизации». - Томск: изд-во Томского университета систем управления и радиоэлектроники, 2004. -С. 177-180.

8. Морозова Ю.В. Анализ мощности генераторов тестовых вопросов и заданий / В.В. Кручинин, Ю.В. Морозова // Доклады Международной научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления». - Томск: Издательство Института оптики атмосферы СО РАН , 2005, -С. 231-232.

9. Морозова Ю.В. Организация самостоятельной работы студентов с использованием технологии генерации тестовых заданий / В.В. Кручинин, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова//Системы автоматизации в образовании, науке и производстве». - Новокузнецк: СибГИУ, 2005, - С. 351-353. Ю.Морозова Ю.В. Пакет генераторов самостоятельных работ по курсу "Высшая математика" / В.В. Кручинин, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Современное образование: ресурсы и технологии инновационного развития, - Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2005. - С. 128-129.

11. Морозова Ю.В. Проблема самостоятельной подготовки студентов / В.В. Кручинин, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Современное образование:

традиции и новации, - Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2006. - С. 191-193.

12. Морозова Ю.В. Компьютерные самостоятельные работы по теории вероятностей / В.В. Кручинин, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова / Новые информационные технологии в университетском образовании // Доклады XI Международной научно-методической конференции, - Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2006. - С. 145-146.

13. Морозова Ю.В. Пакет генераторов по дисциплине «Высшая математика» для проведения экзаменов / В.В. Кручинин, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Компьютерные учебные программы и инновации. - 2007. - № 1. -С. 29-30.

14. Морозова Ю.В. Технологии обучения с применением генераторов // Системы автоматизации в образовании, науке и производстве". -Новокузнецк: СибГИУ, 2007, - С. 287-288.

15. Морозова Ю.В. Обучающая система, основанная на генераторах задач / В.В. Кручинин, Ю.В. Морозова // Образование и виртуальность - 2007: Сборник научных трудов 11-й Международной конференции Украинской ассоциации дистанционного образования. - Харьков - Ялта: Украинская ассоциация дистанционного образования, 2007. - С. 336-340.

16. Морозова Ю.В. Развитие технологии обучения с использованием генераторов/Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова//Современное образование: вызовам времени — новые подходы, - Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2008. - С. 170-172.

17. Морозова Ю.В. Анализ реализации компьютерных самостоятельных работ/Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Современное образование: проблемы и перспективы в условиях перехода к новой концепции образования, - Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2009. - С. 183-184.

18. Морозова Ю.В. Технология построения генераторов тестовых заданий по дисциплине «Английский язык» / Л.Е. Лычковская, Е.Р. Менгардт, Ю.В. Морозова//Интенсификация процесса обучения иностранным языкам в школе и на неязыковых факультетах вузов: Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, - Новокузнецк: Кузбасская государственная педагогическая академия, 2009. - С. 58-60.

19. Морозова Ю.В. Технология построения генераторов тестовых заданий для промежуточного контроля знаний / В.В. Кручинин, Ю.В. Морозова // Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития, - Томск: Томский государственный университет, 2009. - С. 75-76.

20. Морозова Ю.В. Шаблоны для генераторов тестовых заданий / В.В. Кручинин, Ю.В. Морозова // Единая образовательная информационная среда: направления и перспективы развития электронного и дистанционного обучения, - Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2010. - С. 39-41.

21. Морозова Ю.В. Модели и алгоритмы генерации задач в компьютерном тестирование // Сборник научных работ Всероссийского конкурса научно-исследовательских работ в области технологий электронного обучения в образовательном процессе 6 октября-10 октября 2010 г. Белгород: Белгородский гос. ун-т, 2010. Том 1 - С.21 -30.

22. Морозова Ю.В. Проблемы математического образования студентов 1-го курса ТУСУРа и подходы к ее решению / Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова // Современное образование: перспективы развития многопрофильного технического университета, - Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2010. - С. 170-172.

23. Морозова Ю.В. Самостоятельные работы по курсу «Высшая математика» в режиме on-line / Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова, С.И. Франчук // Современное образовании: технические университеты в модернизации экономики России, - Томск: Томск, гос. ун-т систем упр. и радиоэлектроники, 2011. - С. 43^4.

24. Морозова Ю.В. Пакет генераторов тестовых заданий по курсу «Английский язык» [Электронный ресурс] /В.В. Кручинин, Л.Е. Лычковская, Е.Р. Менгардт, Ю.В. Морозова // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов "Наука и образование" - №1 (20) январь 2011. http://ofernio.ru/portal/newspaper/ofernio/2011/1 .doc

25. Морозова Ю.В. Пакет генераторов самостоятельных работ по дисциплине «Высшая математика». [Электронный ресурс] / В.В. Кручинин, Л.И. Магазинников, Ю.В. Морозова и др // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов "Наука и образование" — №1 (20) январь 2011. http://ofernio.ru/portal/newspaper/ofernio/2011/1 .doc

Тираж 100 экз. Заказ 1035. Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники. 634050, г. Томск, пр. Ленина, 40. Тел. (3822) 533018.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. КОМПЬЮТЕРНЫЕ УЧЕБНЫЕ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ.

1.1. Определение самостоятельной работы студентов и проблемы ее организации.

1.2. Обзор компьютерных учебных программ для организации самостоятельной работы студентов.

1.3. Генераторы тестовых заданий в области организации самостоятельной работы студентов.

1.4. Требования, предъявляемые компьютерным учебным программам, для организации самостоятельной работы студентов.

Выводы.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ.

2.1. Схема взаимодействия студента с компьютерной самостоятельной работой.30.

2.2. База знаний компьютерной самостоятельной работы.

2.2.1. Фрейм задания.

2.2.2. Фрейм эталонного ответа.

2.2.3. Фрейм подсказок.55

2.2.4. Фрейм поддержки обучения решению задач.

2.2.5. Алгоритм генерации базы знаний компьютерной самостоятельной работы.

2.3. Модель предметной области.

2.4. Модель обучаемого.

2.5. Планирование и управление самостоятельной работой студентов

2.5.1. Планирование самостоятельной работы студентов на основе генетического алгоритма.

2.5.2. Алгоритм управления самостоятельной работой студентов.

Выводы.

ГЛАВА 3. ТЕХНОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ РАЗРАБОТКИ И ЭКСПЛУАТАЦИИ КОМПЬЮТЕРНЫХ САМОСТОЯТЕЛЬНЫХ РАБОТ.

3.1. Описание технологического процесса создания компьютерных самостоятельных работ.

3.2. Инструментальный комплекс для разработки и эксплуатации компьютерных самостоятельныхработ.

3.2.1. Функциональная, структура инструментального комплекса для разработки и эксплуатации компьютерной самостоятельной работы

3.2.2. Генерация обучающего воздействия.

3.2.3. Анализ ответа студента.

3.2.4. Управление студентом и моделями базы знаний компьютерной самостоятельной работы.

3.2.5. Оценивание результатов самостоятельной работы студентов.

3.2.6. Модуль протокола самостоятельной работы.

3.3. Реализация компьютерных самостоятельных работ в системе управления обучением МООБЬЕ

Выводы.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ, АЛГОРИТМОВ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ И ЭКСПЛУАТАЦИИ КОМПЬЮТЕРНЫХ САМОСТОЯТЕЛЬНЫХ РАБОТ.

4.1. Оценка времени создания и объема программного кода компьютерной самостоятельной работы на основе генераторов тестовых заданий.

4.2. Исследование моделей задания базы знаний компьютерной самостоятельной работы.

4.3. Оценка мощности пакета компьютерных самостоятельных работ по дисциплине «Высшая математика».

4.4. Примеры реализованных моделей базы знаний компьютерных самостоятельных работ.

4.5. Исследование алгоритма планирования самостоятельной работы студентов на основе генетического алгоритма.

4.6. Исследование компьютерных самостоятельных работ и сравнение с аналогами.

Выводы.

Актуальность

В настоящее время в высших учебных заведениях значительно выросло количество студентов, обучающихся по заочной форме с применением дистанционных образовательных технологий, в которых процесс обучения строится на самостоятельной работе студентов (СРС) [83]. В этих условиях преподавателю важно не передать студенту определенный объем знаний; а организовать его самостоятельную работу, научить его самостоятельно добывать знания и применять их в практической-деятельности [35,53]. В. связи с этим; становится особо важной проблема организации СРС и ее методического обеспечения. В исследованиях, посвященных организации и формированию умений самостоятельной,работы (А. Беляева, В. Сенашенко,

Н. Жалнина, А.Е. Губарева, Т.Е. Исаева, И. Ковалевский, A.A. Вербицкий;

П.И. Пидкасистый, А.Г. Казаков, E.JI. Белкин, И.А. Зимняя, JI.H. Хрипкова), рассмотрены, обще-дидактические, психологические, организационнодеятельностные и методические аспекты этой проблемы. Привлечение к процессу обучения информационных и телекоммуникационных компьютерных технологий- расширяет возможности f самостоятельной деятельности студентов [26;36]: Актуальной становится' самостоятельная работа с применением компьютерных учебных программ (КУП).

Эффективность применения - информационных технологий в области организации СРС доказана в работах А.Е. Губаревой, И.Г. Захаровой, Е.В.

Захаровой, В.Б. Моисеева, П.И. Образцова, О.Н. Прохоровой, И.В. Гиркина,

Е.С. Полат, A.C. Границкой, И.Е. Торбан, Т.Д. Речкиной, A.B. Соловова.

Накоплено значительное количество разработок в сфере средств компьютерной поддержки обучения в виде КУП-, которые затрагивают все этапы процесса обучения [38,100]. Они обеспечивают построение и выдачу учебного материала, контроль знаний студентов с помощью тестовых заданий, сбор и обработку статистических данных о студентах и их деятельности, организацию диалога преподавателя и студентов, но, в 5 основном, они направлены на проверку декларативных знаний и в них отсутствует функциональность, обеспечивающая поддержку формирования такого базового навыка, как решение задач, которые играют важную роль в изучении инженерных и естественнонаучных дисциплин. Это приводит к упрощению процесса обучения, сводя его к обучению и проверке декларативной части знаний. Отсутствие у студентов элементарных навыков по рациональной обработке, запоминанию и применению больших объемов учебного материала в самостоятельной работе заметно сказывается на результатах итогового контроля [81]. Поэтому возникла потребность в компьютерной поддержки самостоятельной работы студентов, в которой на компьютер ложится задача.моделирования таких действий преподавателя,. как оценивание, планирование, управление и контроль. Все это говорит о том, что в КУП должны присутствовать, помимо контроля знаний, интерактивная и интеллектуальная компоненты, т.е. КУП обязана обладать определенной базой знаний. Вклад в теорию интеллектуальных обучающих

КУП внесли российские ученые Р.В. Рыбина, В.Л. Стефанюк, П.

Брусиловский, А.И. Башмаков, В.А. Петрушин и. др., а также зарубежные

АзМоп Н. Б., Уош^боп М.А, Вог§1к^ и., РагеБсЫ II. Таким образом, задача создания КУП для организации самостоятельной работы студентов-остается актуальной и сегодня. С этой целью необходимо разработать технологию создания требуемого количества разносложных контрольных материалов с элементами теории и разобранным решением для больших масс студентов разного уровня знаний (УЗ) для осуществления повторения, обобщения и закрепления знаний в ходе самостоятельной работы. При этом необходимо учитывать УЗ студентов для адаптивного управления самостоятельной работой. Эффективное и качественное управление самостоятельной работой возможно лишь при наличии математических моделей и алгоритмов формирования плана самостоятельной работы, который содержит набор заданий, выдаваемых на самостоятельную работу для достижения требуемого УЗ. Одним из подходов является генерация задач. Использование 6 генераторов дает возможность получать уникальное задание из одного и того же класса задач [57]. Это позволяет студенту тренироваться, решая неоднократно подобную задачу для достижения требуемого УЗ. Чем больше и разнообразнее студент решит задач за время прохождения курса, тем легче он овладеет теорией, и тем глубже будут его знания [64, 125].

На сегодняшний день создано большое количество генераторов тестовых заданий, реализованных на различных языках программирования. Проблемой разработки генераторов занимались А.И. Башмаков, JI.A. Ашкинази и М.П. Гришкина, А.Ю. Ионов, И.А. Копылов, Д.О. Жуков, М.Н. Кирсанов, И.А. Посов, C.B. Титенко. Однако данные генераторы не направлены на закрепление знаний и поддержку обучения решению задач, так как обладают ограниченным функционалом и предметной областью, не используется единого подхода к построению генераторов тестовых заданий на основе базы знаний. Следовательно, существует проблема получения таких КУП для организации СРС, которые отвечали бы принципам индивидуализации, интеллектуализации и адаптивности.

Таким образом, становится актуальной задача разработки компьютерной поддержки самостоятельной работу студентов на основе генераторов тестовых заданий.

Цели и задачи. Целью данной работы является создание и исследование моделей, алгоритмов и инструментального комплекса для разработки компьютерной самостоятельной работы на основе генераторов тестовых заданий (КСР) для компьютерной поддержки самостоятельной работы студентов.

Основными задачами диссертационного исследования являются:

1) обзор и анализ КУП в области организации самостоятельной работы студентов;

2) разработка моделей КСР, позволяющих реализовать поддержку обучения решению задач на основе индивидуального подхода к каждому студенту;

3) разработка и исследование алгоритмов планирования и управления самостоятельной работой студентов;

4) создание технологии разработки КСР;

5) создание инструментального комплекса для разработки и эксплуатации КСР.

Методы исследования. Метод исследований заключается в системном подходе к разработке принципов, методов и моделей представления и обработки знаний, базирующихся на использовании шаблонов, теории построения генераторов, теории вероятности, комбинаторики, теории принятия решений, методов информационного поиска, математического моделирования, технологии объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна работы отражена в следующих результатах:

1. Впервые предложены фреймовые модели базы знаний КСР: тестовых заданий, эталонного ответа, подсказки, поддержки обучения решению задач.

2. Впервые решена задача планирования самостоятельной работы студентов на основе генетического алгоритма.

3. Предложен оригинальный инструментальный комплекс для разработки и эксплуатации КСР, обеспечивающей компьютерную поддержку самостоятельной работы студентов.

Положения, выносимые на защиту:

1. Предложенные модели базы знаний КСР: фреймовая модель тестовых заданий, фреймовая модель эталонного ответа, фреймовая модель подсказки, фреймовая модель поддержки обучения решению задач, обеспечивают построение тестовых заданий открытой и закрытой формы, эталонных ответов, подсказок и решений.

2. Алгоритм планирования самостоятельной работы студентов на основе генетического алгоритма позволяет определить набор тестовых заданий на самостоятельную работу для достижения студентом требуемого уровня знаний.

3. Алгоритм управления самостоятельной работой студентов позволяет изменять непосредственно в процессе прохождения содержание и форму представления учебно-методической информации на основе анализа деятельности студента, оценивать его реальный уровень знаний.

4. Инструментальный* комплекс для разработки и эксплуатации КСР позволяет сократить рабочее время на создание тестовых заданий для проведения экзаменов, контрольных и самостоятельных работ.

Достоверность результатов работы

Достоверность результатов, полученных в ходе диссертационной работы, подтверждается теоретическими исследованиями моделей, алгоритмов1 и инструментального комплекса для разработки и эксплуатации' КСР, экспериментальными данными при практическом использовании КСР' как в дистанционных технологиях, так и для компьютерной поддержки очного обучения, а" также выступлениями с докладами на региональных, всероссийских и международных научно-практических конференциях.

Внедрение

Основные результаты используются в дистанционной технологии обучения студентов Томского университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР). Пакет генераторов по дисциплине «Высшая математика» для проведения экзаменов зарегистрирован в отраслевом фонде алгоритмов и программ Министерства образования Российской Федерации

Свидетельство № 3536). Пакет генераторов тестовых заданий по курсу 9

Английский язык» (Свидетельство № 16631), пакет генераторов самостоятельных работ по дисциплине «Высшая математика» (Свидетельство № 16633) зарегистрированы в объединенном фонде электронных ресурсов «Наука и образование» (ОФЭРНиО).

Апробация результатов диссертации

Основные результаты диссертации были доложены на международных, всероссийских, региональных конференциях и семинарах, в том числе:

1. Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (г. Новокузнецк, 2003 г., 2005 г., 2007 г.).

2. III Всероссийской научно-практической конференции-выставке «Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития» (г. Омск, 2004 г.).

3. III Международной научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления» (г. Томск, 2005 г.).

4. Всероссийской научно-методической конференции «Современное образование» (г. Томск, 2004 г., 2005 г., 2006 г., 2008 г., 2009 г., 2010 г., 2011 г.).

5. XI Международной конференции Украинской ассоциации дистанционного образования «Образование и виртуальность» (г. Ялта, 2007 г.).

6. IX Международной научно-практической конференции-выставке «Единая образовательная информационная среда: направления и перспективы развития электронного и дистанционного обучения» (г. Новосибирск, 2010 г.).

Публикации

По результатам выполненных исследований было опубликовано 25 научных работ, в том числе 2 работы в изданиях, включенных в перечень рекомендованных ВАК для опубликования результатов диссертационных исследований.

Личный вклад

Основные результаты работы, модели, алгоритмы и инструментальный комплекс для- разработки и эксплуатации КСР на основе генераторов тестовых заданий, практическая реализация пакета КСР по дисциплине «Высшая математика» получены лично автором.

Объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 135 наименований. Объем работы составляет 138' страниц машинописного текста.

Выводы

1. Проведенный расчетный эксперимент по следующим параметрам: время разработки базы знаний, и объем программного кода, показал, что разработка генераторов является наиболее выгодной и эффективной. Это объясняется тем, что внедрение генераторов, главным образом, позволит сократить рабочее время' на создание банка тестовых заданий для проведения экзаменов, контрольных и самостоятельных работ и позволяет обеспечить индивидуальными заданиями большое количество студентов.

2. Анализ оценки мощности базы знаний реализованных КСР по дисциплине «Высшая математика», из 265 моделей; на основе предложенных методик расчета мощности для каждой модели базы знаний показал, что КСР позволяют генерировать базу знаний большой-мощности для обеспечения уникальными вариантами заданий для СРС. Показаны примеры разработанных моделей базы знаний КСР.

3. Проведен анализ применимости генетических алгоритмов для получения плана самостоятельной работы для достижения студентами требуемого УЗ. Получено, что увеличение размера' популяции способствует повышению сходимости генетического алгоритма. При размере популяции в 100 хромосом и объеме теста в 100 тестовых заданий количество популяций не увеличивается. При этом средний размер плана самостоятельной работы будет составлять 39 тестовых заданий:

4. Проведенное исследование КСР на основе генераторов тестовых заданий в соответствии с заявленными требованиями, предъявляемые КУП для организации СРС, показало, что КСР на основе* генераторов тестовых заданий обладает всем выделенным требованиям и является более подходящей КУП для организации самостоятельной работы студентов.

Заключение

1. Проведен анализ КУП в области организации самостоятельной работы студентов.

2. Разработаны фреймовые модели задания, эталонного ответа, подсказок и решения. Показаны методики расчета мощности базы знаний КСР.

3. Разработан алгоритм планирования самостоятельной работы на основе генетического алгоритма, который позволяет определить набор тестовых заданий необходимой сложности для самостоятельной работы.

4. Предложен алгоритм управления самостоятельной работы, реализующий принципы адаптивного электронного обучения, который позволяет динамически изменять непосредственно в процессе прохождения самостоятельной работы содержание и форму представления учебно-методической информации на основе анализа деятельности студента, оценивать его реальный и итоговый уровень знаний.

5. Создан инструментальный комплекс для разработки и эксплуатации КСР.

6. Разработан пакет КСР по дисциплине «Высшая математика».

7. Реализован пакет КСР по дисциплине «Высшая математика» в системе управления обучением МОСШЬЕ.

8. Проведенные экспериментальные исследования моделей, алгоритмов и инструментального комплекса показали, что разработка и внедрение генераторов позволяет сократить рабочее время на создание банка тестовых заданий для проведения экзаменационных, контрольных и самостоятельных работ.

9. Проведенные исследования КСР на основе генераторов тестовых заданий показали, что она обладает всем выделенным требованиям и подтвердили основные положения диссертационного исследования.

1. Аванесов В. С. Основы научной организации педагогического контроля в высшей школе / Исследовательский центр. - М., 1989. - 1676 с.

2. Аванесов В. С. Притеснение заданий в тестовой форме в новых образовательных технологиях/В.С. Аванесов //Образовательные технологии. -2008.-№4.-С. 45-68.

3. Аванесов В. С. Форма тестовых заданий. —М.: Центр тестирования, 2005.-156 с.

4. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. — М.: Радио и связь, 1992, — 256 с.

5. Акманова C.B. Развитие навыков самообучения у студентов университета: Дис.канд. пед. наук / C.B. Акманова. — Магнитогорск, 2004. -197 с.

6. Андреев А. Определимся в понятиях // Высшее образование, 1998, № 4. -С. 53-58.

7. Атанов, Г. А. Деятельностный подход к проектированию обучения / Г. А. Атанов // Образовательные технологии. -2004. -№2. -С. 87-93.

8. Ашкинази JI.A., Гришкина М.П. Генератор задач по физике Электронный ресурс. // Информационные технологии в образовании, 2007. — http://ito.edu.rU/2007/Moscow/n/l/II-l-6899.html

9. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных и обучающих систем. -М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. -616с.

10. Белкин, Е. JI. Сущность, понятия "самостоятельная работа" в дидактике / E.JI. Белкин, В.В. Давыдов // Методы совершенствования учебно-воспитательного процесса в вузе: Межвуз. сб. науч. тр. — Волгоград, 1989. -С.31-33.

11. Беляева А. Управление самостоятельной работой студентов/ А. Беляева // Высшее образование в России /- 2003. №6. - С .105 - 109.

12. Беспалько В.П. Педагогика и прогрессивные технологии обучения. — М.:ИПРО, 1995; ^

13. Беспалько В: П. Персонализированное образование: теория / В. П. Беспалько // Школьные технологии. -2007. — №4. С. 40-55.

14. Брусиловский П.Л. Интеллектуальные обучающие системы // Информатика; Информационные технологии; Средства-и системы. -1990. -№2. -С. 3-22. . ' '

15. Брусиловский ПЛ. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Известия РАН; Техническая кибернетика;-1992: ^°5;С:97Ч!19:

16. Буль Е Е. Обзор моделей студента;для компьютерных систем обучения; //ЕёисайопаВТесЬпо^у & 8ос1е1у. 20031-№ 6 (4). - С. 245-250Ь .

17. Буравлев А.И., Переверзен В.Ю. Выбор оптимальной длины; педагогического^ теста; и« оценкашадежности его?результатов1; Электронный ресурс. http://www.e-joe.ru/sod/99/299/stl60.html. '.

18. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами? приложений* на С++ / Г. Буч; пер. с: англ. СПб.: Невский диалект, 19995 -560 с. . •

19. Васильев, В;И:, Тягунова- Т.Н; Основы культуры адаптивного тестирования?/ В.И. Васильев, Т.Н. Тягунова. М*: Икар. - 20031 -584)с.

20. Веревка Н:В. Совершенствование подготовки студентов педвузов в области управления образовательным процессом в школе на основе применения ¿информационных технологий. Дисс.канд.пед.наук / -М;, 2001. -222 с.

21. Воробейчикова О. В. Исследование структуры теста/

22. О: Л. Воробейчикова // Вестник СГМУ. 2000; -№1. - С. 36-40. /.:123

23. Воробейчикова О. В. Компьютерная технология адаптивного структурированного тестирования в образовании:Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. тех. наук:05.13.06 /О. В. Воробейчикова. — Томск, 2002.-19 с.

24. Вяткин Л.Г, Развитие познавательной активности и самостоятельности учащихся и студентов: Саратов, 1979, вып, 1. -80с.

25. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. СПб.: Питер, 2000. -384 с.

26. Гиркин И. В'. Новые подходы к организации учебного процесса с использованием современных компьютерных технологий // Информационные технологии. -1998. № 6. - С. 44-47.

27. Горбаченко И.М. Сравнительный! анализ существующих систем тестирования / Материалы Всероссийской научно — практической конференции «Тестирование в-сфере образования: проблемы и перспективы развития». Красноярск, 2008, - С. 177-181.

28. Границкая A.C. Научить думать и действовать: адаптивная система обучения в школе: Кн. для учителя. М.:Просвещение, 1991. —175с.

29. Губарева, А.Е. Современные формы организации самостоятельной работы и контроля знаний студентов вузов / А.Е. Губарева // Высшее образование сегодня. -2009. -№10. -С. 59-62.

30. Дубровский В.Н. От компьютера-книги к компьютеру-учителю: принципы разработки комплекса "1С:РЕПЕТИТОР. Математика" Электронный ресурс. // Материалы конференции "Информационные технологии в.образовании", 1999. http://www.bitpro.ru.

31. Евсеев В.В., Хряпкин A.B. Синтез аппаратных средств поддержкиобразовательной среды // Вестник ХНТУ. -2009. -№1(34).- С.513-515.124

32. Ермакова H.A., Чабан К.О. Проблема «шпаргалок», или как обеспечить объективность компьютерного тестирования? Дистанционное образование. -2000. —№6. С.29.

33. Есипов Б.П. Самостоятельная работа учащихся на уроке. —М., Учпедгиз, 1961.-240 с.

34. Жураковский В. Инструмент инновационного развития инженерного образования в России / В. Жураковский // Высшее образование в России. — 2008.-№ 10.-С. 36^3.

35. Зайцева Ж.Н., Рубин Ю.Б., Титарев Л.Г., Тихомиров В.П. и др. Открытое образование объективная парадигма XXI века. - М.: Изд-во МЭСИ, 2000.-204 с.

36. Захарова, Е.В. Формирование ценностных ориентаций в самостоятельной работе студентов с использованием информационных технологий / Е.В. Захарова, A.A. Сивцева // Современные проблемы науки и образования. 2007. -№ 3. - С. 35-40.

37. Захарова И.Г. Информационные технологии в образовании: Учеб. Пособие для студ.высш.пед.учеб.заведений. — М.: Издательский центр «Академия», 2003. 192 с.,

38. Зимняя И.А. Основы педагогической психологии: -М.:Просвещение, 1980.-528 с.

39. Зорин Ю.А. Система контроля знаний факультета дистанционного обучения ТУСУР // Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" (НТИ-2010),Россия, Новосибирск, НГТУ, 2010. С. 305-306.

40. Ильин М.Э., Юн С.Г. Применение в системе тестирования DITEST.V2международной спецификации IMS QTI Электронный ресурс. //125

41. VIII Международная научно-практическая конференция-выставка "Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития". http://www.ict.edu.ni/vconf/files/l 1196.pdf

42. Ионов А.Ю., Копылов И.А., Жуков Д.О. Генератор задач по физике Электронный ресурс. // Московская государственная академия приборостроения . и информатики, 2000: — http://nit.miem.edu.ru/2003/tezisy/articles/50.htm

43. Исаева Т.Е. Педагогическая культура преподавателя как условие и показатель качества образовательного процесса в высшей школе: Монография / Т.Е. Исаева. Ростов н/Д: РГУПС, 2003. -312 с.

44. Исаева Т.Е. Формирование самостоятельности как интегрального качества личности подростков: Дис.канд. пед: наук / Т.Е. Исаева. Ростов н/Д; 1990.-227 с.

45. Казакова, А.Г. Организация самостоятельной работы студентов в вузах, культуры и искусств: учеб.-метод. пособие / А.Г. Казакова; Моск. гос. ун-т культуры и искусств, Центр инновац. технологий обучения. М.: МГУКИ, 2005.-45 с.

46. Калмыков A.A. Системный анализ образовательных технологий. -Пермь: Изд-во Пермского ун-та, 2002.

47. Карамина O.A. Учебно-исследовательская работа студентов и ее роль в подготовке самостоятельно и творчески мыслящего учителя // Профессионально-педагогическая подготовка учителей иностранных языков: Учебное пособие. Ярославль, 1976, С. 34—39.

48. Карпова И.П. Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах. Дне. . канд. техн. наук. -М.: МИЭМ, 2002.

49. Кирсанов М.Н. Генератор задач по теоретической механике иматематике Электронный- ресурс.,, //Международная конференция

50. Современные технологии в преподавании курса теоретической механики",посвященной 75-летию кафедры "Теоретическая механика" Тульского126

51. Государственного Университета.2005http://vuz.exponenta.ru/PDF/MPEI/Generator.htm

52. Ковалевский И. Организация самостоятельной работы студентов// Высшее образование в России / И. Ковалевский. 2000. - №1. — С. 114 — 115.

53. Коляда М.Г. Виды моделей обучаемых в автоматизированных обучающих системах / М.Г. Коляда // Искусственный интеллект. — 2008. — №3. С. 142-147.

54. Концепция дистанционного обучения Электронный ресурс.' // http ://www.ctkurs.ru/do.html

55. Корнилов К. Н. О самостоятельной работе в вузах // Советская педагогика. 1965. - № 3. - С. 13-16.

56. Котляров В.П., Коликова T.Bi, Некрасов' Н.А., Епифанов Н.А. Технологии программирования. Основы современного тестирования программного^ обеспечения, разработанного на С#: Учеб.пособие — СПб.: Издательство СПбГПУ, 2004. 168 с.

57. Кручинин В.В. Генераторы в компьютерных учебных программах. — Томск: Изд-во Том. Ун-та, 2003. -200с.

58. Кручинин В.В. Разработка компьютерных учебных программ — Томск: Из-во Томск. Ун-та, 1998. 211 с.

59. Лаврентьев Г.В., Лаврентьева Н.Б. Инновационные обучающие технологии в профессиональной подготовке специалистов. — Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2002.-156 с.

60. Левинская М.А, Автоматизированная генерация заданий по математике для контроля знаний учащихся // Educational Technology & Society . 2002. -5(4)-С. 214-221.

61. Ленинская М.А., Зайцев В.Е. Метод генерации заданий в интерактивной обучающей системе // Тезисы докладов XI Международной: школы-семинара "Новые информационные технологии", -М.: МГИЭМ, -2003, T.1. -G. 441-442. . /

62. Майоров А.Н. Теория и практика, создания тестов для системы образования:—М.: "Интеллект-центр", 2001. — 296 ci

63. Медведева O.G. Методические аспекты развития творческого мышления учащихся:в процессе решения математических задач. -М.: МПГУ, 2000.-126с.

64. Минский Mi Фреймовое представление знаний.-М;: Энергия, 1979:

65. Мицель A.A., Романенко В.В., Веретенников М:В., Щербаков? А.И. Автоматизация разработки компьютерных учебных программ / Монография; Томск: Изд-во НТЛ, 2005. - 383с.

66. Морозова Ю .В. Модели и алгоритмы, генерации: задач в компьютерном тестировании / В.В. Кручинин,Ю.В: Морозова // Известия: ТПУ. -2004. Том 307,-№5.-С. 127 131. :. ;

67. Морозова Ю.В. Модели и алгоритмы:компьютерных' самостоятельных работ на основе генерации тестовых / В.В. Кручинин, Л.И1 Магазинников.; Ю:В1 Морозова // ИзвестаяТТШ. -^ООб^ Т. 309: ^№8. -С. 258^62.

68. Морозова Ю.В. Пакет генераторов самостоятельных работ подисциплине «Высшая математика» Электронный ресурс. / В.В. Кручинин,129

69. Л.И: Магазинников, Ю.В. Морозова и др // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов "Наука и образование" — №1 (20) январь 2011. http://ofenuo.ni/portaVnewspaper/ofeniio/2011/l.doc

70. Никитин В;. Технология; интенсивной подготовки к экзаменам Электронный ресурс.; -http://nildtinvic.narodiru/book/contentb.htm

71. Обозрение прикладной математики: Серия "Методы оптимизации". Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, Т.З; выпуск 5. 1996.

72. Образцов П. И. Психолого-педагогические аспекты разработки и применения в вузе информационных; технологий обучения: Монография. — Орел: ОрелГТУ, 2000: 145 с.

73. Ожегов С.И. Словарь русского языка /С.И. Ожегов;-М., 1988.

74. Панченко Т. В. Генетические алгоритмы: учебно-методическое пособие / под ред. Ю. Ю. Тарасевича. Астрахань : Издательский дом «Астраханский университет», 2007. -87 с.

75. Переверзев В.Ю. Шкалы в педагогических тестах // Среднее профессиональное образование, -1997. -№1. -С.39-47. .

76. Пол А. Объектно-ориентированное программирование на С++ / А. Пол; пер. с англ. -М.: «Издательство Бином», 1999. — 560 с.

77. Полат Е.С. Новые педагогические и информационные системы образования. -М.: Академия, 2000. 273 с.

78. Посов И. А. Автоматическая" генерация- задач // Компьютерные инструменты в школе. 2007. - № 1, - С. 54-62.

79. Представление и использование знаний: Пер. с япон / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. -М.: Мир, 1989.

80. Притчин А.А., Никитин А.А. Программа-задачник по количественным соотношениям в неорганической химии Электронный ресурс. //НИИ Математико-информационных основ обучения. — http://www.nsu.ru/archive/conf/nit/95/sect2/p24.html

81. Прохорова О.Н. Современные информационные технологии какусловие организации самостоятельной работы студентов педагогического131вуза/ О.Н. Прохорова // Информатика и образование. -2010. -№2. -С. 113114.

82. Редькина A.B. Обучающие системы алгоритмизации / A.B. Редькина // Совершенствование качества подготовки специалистов. Материалы научно-практической конференции. Красноярск: Изд-во КГТУ. —2002. С. 225.

83. Ретинская И.В. Системы и методьт поддержки принятия решений-по оценке качества и выбору компьютерных средств учебного назначения (Обзор) // Информационные технологии, 1997, № 6. с. 42-44.

84. Речкина Т.Д. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной деятельности» студентов педвуза: Дис.канд. пед. наук / Т.Д. Речкина. -Ростов н/Д, 2003.

85. Рыбина Г.В. Автоматизированное построение баз знаний для интегрированных экспертных систем // Известия РАН. Теория и системы управления. -1998. -№5. С. 152-166.

86. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений. -2008. -№ 1. С. 22-46.

87. Сенашенко В. Самостоятельная работа студентов: актуальные проблемы / В. Сенашенко, Н. Жалнина // Высшее образование в России. — 2006. -№7. -С. 103-109:

88. Система дистанционного обучения MOODLE Электронный ресурс. — http://www.moodle.org

89. Соколова И.Б. Организационно-педагогические условия самообразования будущих учителей: Дис.канд. пед. наук / И.Б.Соколова. -Армавир, 2000.-200 с.

90. Соловов A.B. Электронное обучение: проблематика, дидактика, технология. -Самара: Новая техника, 2006. -462 с.

91. Стафеева Ю.В. Педагогическая поддержка адаптации студентовsмладших курсов к условиям обучения в вузе: Дис. . канд. пед. наук / Ю.В. Стафеева. Петропавловск-Камчатский, 2006. - 192 с.

92. Стефанюк В1Л. Теоретические аспекты разработки компьютерных систем обучения. Учебное пособие. -Саратов: СГУ, 1995. 98 с.

93. Татаринцева C.B. Методическая компетенция учителя и её формирование в процессе самостоятельной работы студентов: Дис.канд. пед. наук /C.B. Татаринцева. Тольятти, 2003. — 319 с.

94. Титенко С. В. Генерация тестовых заданий в системе дистанционного обучения на основе модели формализации дидактического текста / С. В. Титенко // Научные вести НТУУ "КПИ". -2009. -№ 1 (63). -С. 47-57.

95. Титова Г. Ю. О технологии организации самостоятельной работы студентов // Вестник Томского государственного педагогического университета.-2010.-№1 (91).-С. 123-126.

96. Торбан И. Е. Эффективность применения адаптивной системы обучения при организации самостоятельной работы студентов // Новые методы и средства обучения. -М., 1993. -С. 118-120.

97. Физикон. Образовательное ПО'и системы дистанционного обучения Электронный ресурс., -http://physicon.ru.

98. Хуторской A.B. Современная дидактика: Учеб. пособие / A.B. Хуторской. М.: Высшая школа, 2007. - 639с.

99. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Генетический алгоритм // Представление знаний в информационных системах: учебное пособие. — Томск: Изд-во ТПУ, 2006г. -146 с.

100. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. К выбору размера популяции // Труды международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы. (IEEE AIS'04)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2004)". Научное издание в 3-х томах. Т.1. -М.: Физматлит, -2004. -С. 90-96.

101. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Решение задач линейного программирования с помощью генетического алгоритма // Труды региональной научнопрактической конференции студентов "Молодежь и современные информационные технологии", -Томск, 2003. -С. 8-9.

102. Шампанер Г., Шайдук А. Обучающие компьютерные системы // Высшее образование в России. 1998. -№ 3. - С. 97-99.

103. Шапиро Э.Л. Компоненты знаний и их соотношения в сферах интеллектуальной деятельности //Вестник высшей школы. -1990, -№11, -С.26—31.

104. Яковенко С.В. Познавательные задачи как средство повышения эффективности учебного процесса: Автореф. дис. . канд.пед.наук. — Минск, 1991.-С.20.

105. Ashton Н. S., Youngson М.А. Creating questions for Automatic Assessment in- Mathematics, Maths CAA Series: February 2004. http://ltsn.mathstore.ac.uk/articles/maths-caa-series/feb2004/index.shtml

106. Bloom B.S. The sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring // Education Researcher, № 13, 1984.-p. 3.

107. Borghoff U., Pareschi R., 1998. Information Technology for Knowledge Management. Springer-Verlag, Bin.

108. Brusilovsky, P. and Miller, P., Web-based testing for distance education. In: P. De Bra and J. Leggett (eds.) Proceedings of WebNet'99, World Conference of the WWW and Internet, Honolulu, HI, Oct. 24-30, 1999, AACE, pp. 149-154

109. Computer Aided Learning in Mathematics (CALM) website. -http://www.calm.hw.ac.uk.

110. Holland J. Adaptation in Natural and Artificial Systems. -The University of Michigan Press, Ann Arbor, 1975.

111. IMS Question & Test Interoperability Specification. -http://www.imsglobal.org/question.

112. Kabassi K., Virvou M. Using Web Services Personalised Web-based learning // Educational Technology & Society. 2003. 6(3). pp.61-71.

113. Musser D.R. Generic Programming. http://www.cs.rpi.edu/~musser/gp/index.html.