автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и алгоритмы управления для автоматизированных систем дистанционного обучения

На правах рукописи

ЛИФАНОВ Александр Евгеньевич

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Специальность 05.13.10 — Управление в социальных и экономических системах

9 СЕН ¿015

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПЕНЗА 2015

005562005

Работа выполнена в ФГАУ «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Ин-формика», г. Москва.

Научный руководитель - кандидат технических наук, доцент

Кривошеее Анатолий Олегович

Официальные оппоненты: Кулагин Владимир Петрович,

доктор технических наук, профессор, Московский институт электроники и математики НИУ ВШЭ (г. Москва), заведующий лабораторией космических исследований в области технологий, систем и процессов;

Кревский Игорь Гершевич,

кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» (г. Пенза), директор Пензенского регионального центра дистанционного образования

Ведущая организация - ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный

технический университет» (г. Тамбов)

Защита диссертации состоится 1 октября 2015 г., в 13 часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186.04 в ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» и на сайте http://dissov.pnzgu.ru/ecspertiza.

Автореферат разослан » 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Косников Юрий Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Настоящее время характеризуется активным использованием информационно-коммуникационных технологий в образовании, в частности дистанционных образовательных технологий (ДОТ). Под дистанционными образовательными технологиями в законе РФ об образовании понимаются образовательные технологии, реализуемые в основном с применением информационно-телекоммуникационных сетей при опосредованном (на расстоянии) взаимодействии обучающихся и педагогических работников.

Особое значение дистанционное обучение (ДО) приобретает для специалистов, которым необходимо повысить свою квалификацию без отрыва от профессиональной деятельности, поэтому ДОТ широко используются в системе дополнительного профессионального образования (ДПО), в частности - повышения квалификации.

Технологической основой современного процесса ДО являются информационно-телекоммуникационные сети и специализированное программное обеспечение — автоматизированные системы дистанционного обучения (Learning Management Systems - LMS).

С повышением востребованности ДО особое значение приобретают вопросы управления процессом обучения в автоматизированных LMS.

Теоретической основой исследования являются научные работы отечественных ученых - А. М. Вернадского, С. А. Бояшовой, Л. Д. Иваннико-ва, И. Г. Кревского, С. JI. Лобачева, Д. А. Новикова, И. В. Роберт, В. И. Сол-даткина, В. А. Старых, А. Н. Тихонова, связанные с теорией и практикой построения процесса обучения. Вопросам управления процессом обучения посвящены работы В. П. Беспалько, А. М. Довгялло, Л. В. Зайцевой, Л. А. Растригина, А. В. Соловова, Н. Ф. Талызиной и др.

Разрабатываемые учебные курсы для дистанционного обучения по программам ДПО должны поддерживать самостоятельность и познавательные качества обучаемого, обеспечивать максимально персонифицированный подход к каждому из них с использованием функционала LMS и активного участия сетевого преподавателя в управлении процессом обучения. При большом количестве обучаемых значительно возрастает учебная нагрузка на сетевого преподавателя и управление процессом обучения становится менее эффективным.

В общем случае под эффективностью управления понимается отношение совокупного результата управленческой деятельности к количеству ресурсов, затраченных на его достижение. При рассмотрении управления как информационного процесса в нем выделяют фазы планирования, учета, контроля и анализа, регулирования. В целях повышения эффективности управления процессом обучения в диссертационной работе исследованы вопросы автоматизации основных фаз процесса управления и вопросы обеспечения планирования и регулирования процесса обучения.

В существующих моделях и алгоритмах управления выявлены следующие недостатки: отсутствие в них совместного использования принципов программированного обучения, рекомендаций архитектуры технологических образовательных систем, требований эффективного управления для автоматизации процесса обучения, неиспользование таксономии уровней усвоения учебного материала для формирования траекторий обучения, отсутствие возможности оценки значений показателей процесса обучения для его планирования и регулирования, в том числе для оценки качества учебного контента. Для формализации описания учебного контента и сценариев обучения недостаточно полно используются современные стандарты в области технологий ДО, применение которых необходимо для реализации интероперабелыюсти контента и сценариев обучения в условиях наличия на рынке большого количества ЬМБ и средств разработки.

В связи с этим задача разработки моделей и алгоритмов управления для автоматизированных систем дистанционного обучения является актуальной.

Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов, обеспечивающих повышение эффективности управления процессом обучения, реализованным на основе дистанционных образовательных технологий с использованием свободно распространяемого программного обеспечения.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие основные задачи:

- проведение анализа автоматизированных обучающих систем в части реализации управления процессом обучения и поддержки стандартов формализованного описания учебного контента и сценариев обучения, классификация современных ЬМБ по признаку поддержки требований стандартов и определение уровня поддержки требований стандартов;

- разработка методики формализованного описания контента и сценариев обучения для обеспечения интероперабелыюсти и использования в автоматизированном процессе обучения;

- разработка концептуальной модели процесса обучения с использованием принципов программированного обучения, рекомендаций архитектуры технологических образовательных систем, требований эффективного управления, таксономии уровней усвоения учебного материала;

- разработка алгоритмов автоматизированного управления процессом обучения по программам ДПО для различных вариантов организации и параметров процесса обучения;

- разработка комплекса математических моделей для вероятностной оценки показателей процесса обучения с целью его планирования и регулирования, методики сбора и обработки статистических данных для вычислений с использованием предложенных моделей;

— разработка архитектуры учебной среды с использованием функциональности нескольких свободно распространяемых ЬМБ для максимально возможного выполнения требований стандартов формализованного описания учебного контента и сценариев обучения.

Объектом исследования является автоматизированный процесс обучения, реализованный на основе дистанционных образовательных технологий и требований стандартов в области технологий дистанционного обучения.

Предметом исследования являются модели и алгоритмы управления процессом обучения.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы методы теории управления, функционального моделирования, теории вероятностей и математической статистики.

Достоверность результатов исследования подтверждается корректным использованием математического аппарата и соответствием теоретических выводов экспериментальным результатам.

Соответствие паспорту специальности. Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности ВАК РФ 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (пункты 2, 3, 4).

Научная новизна работы заключается в том, что:

— разработана концептуальная модель процесса обучения, формализующая описание процесса обучения для автоматизации управления им. Отличительной особенностью модели является реализация траекторий обучения с использованием таксономии уровней усвоения и автоматизация основных фаз управления за счет совместного использования рекомендаций архитектуры технологических образовательных систем, требований эффективного управления и принципов программированного обучения;

— разработаны алгоритмы автоматизированного управления процессом обучения по программам ДПО для различных вариантов его организации, отличительной особенностью которых является учет начального уровня обучаемых для корректировки параметров процесса обучения и сбор информации для оценки качества учебного контента. Алгоритмы позволяют проектировать сценарий обучения для использования в автоматизированных ЬМ8;

— предложен комплекс математических моделей для вероятностной оценки показателей процесса обучения, отличительной особенностью которых является использование следующих показателей процесса обучения: вероятности достижения заданного уровня усвоения, среднего числа шагов до достижения заданного уровня усвоения, вероятности пребывания на уровне усвоения в течение определенного числа шагов. Модели позволяют оценить зависимость значений показателей процесса обучения от его параметров для планирования и регулирования процесса обучения, включая оценку качества учебного контента.

Практическая значимость результатов диссертационной работы состоит в том, что:

- реализованы интероперабельные модули контента и описания сценариев обучения;

- реализованы и апробированы учебные среды по нескольким курсам, в том числе учебная среда курса с использованием взаимодополняющей функциональности свободно распространяемых LMS Moodle и LMS LAMS, что позволило создать интегрированную систему управления обучением с расширенным функционалом и апробировать механизмы интеграции этих LMS;

- для модулей учебных курсов вычислены значения показателей процесса обучения, на основании чего осуществлены доработка учебного контента и корректировка параметров процесса обучения, в том числе с использованием разработанной программы для имитационного моделирования процесса обучения.

Реализация результатов работы. Практическая реализация и апробация результатов работы были осуществлены в рамках следующих работ ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»:

- выполнение государственных контрактов № П75 от 10.07.2006 г. «Создание основы системы дополнительного профессионального образования в области ИКТ на основе высоких информационных технологий (ВИТ-центры)» и № П536 от 24.08.2007 г. «Завершение формирования системы подготовки студентов, повышения квалификации и профессиональной переподготовки специалистов в области информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) высокого уровня на базе центров высоких информационных технологий для системообразующих вузов», созданы и апробированы системы ДО с использованием LMS Oracle ¡Learning и LMS Moodle на базе ФГБОУ ВПО «ПетрГУ», ФГЪОУ ВПО «УлГТУ», ФГБОУ ВПО «ВСГУТУ», ФГБОУ ВПО «СПбНИУ ИТМО», ФГБОУ ВПО «УГАТУ» и др.;

- выполнение задания тематического плана научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» в 2010 г. «Исследование и разработка принципов и методов создания on-line системы обучения пользователей информационных систем электронного документооборота органов государственного управления». Разработан прототип системы дистанционного обучения пользователей информационных систем электронного документооборота с использованием LMS LAMS для Министерства образования и науки Российской Федерации.

По результатам практической реализации и апробации получено три акта внедрения результатов работы - из Министерства образования и пауки Российской Федерации, ФГБОУ ВПО «Петрозаводский государственный университет» и ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет».

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на девяти междуна-

родных и российских научных конференциях и семинарах, в том числе: «Телематика'2005» (г. Санкт-Петербург, 6-9 июня 2005 г.); «Телемати-ка'2006» (г. Санкт-Петербург, 5-8 июня 2006 г.); «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке» (Турция, г. Фетхие, 18-25 мая 2007 г.); «Телематика'2007» (г. Санкт-Петербург, 18-21 июня 2007 г.); «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (г. Улан-Удэ, 24-29 марта 2008 г.); «Телематика'2008» (г. Санкт-Петербург, 23-26 июня 2008 г.); «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (Турция, г. Белек, 22-29 мая 2009 г.); «Телематика'2011» (г. Санкт-Петербург, 20-23 июня 2011 г.); «Тслсмати-ка'2013» (г. Санкт-Петербург, 24-27 июня 2013 г.).

На защиту выносятся:

— концептуальная модель, предназначенная для описания процесса обучения, включающего входное тестирование и траектории обучения и построенного с использованием рекомендаций архитектуры технологических образовательных систем, требований эффективного управления и принципов программированного обучения;

— алгоритмы автоматизированного управления, предназначенные для проектирования сценариев обучения различных вариантов организации процесса обучения;

— комплекс математических моделей, предназначенный для оценки показателей процесса обучения с целью его планирования и регулирования;

— архитектура учебной среды с использованием функциональности нескольких свободно распространяемых LMS, реализующая поддержку интероперабелыюго контента и сценариев обучения.

Публикации. Основные результаты диссертации были изложены автором в 13 печатных работах (в том числе 3 публикации в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и 10 публикаций - в трудах научных конференций).

Личный вклад автора. Результаты научной работы, изложенные в диссертации, получены соискателем лично или при его непосредственном участии.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 145 страницах; списка литературы из 117 наименований; двух приложений; содержит 33 рисунка и 11 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, сформулированы цель и задачи исследования, рассмотрены объект, предмет и методы исследования, отражены научная новизна и практическая значимость результатов, приведены сведения о внедрении и об использовании результатов.

В первой главе проведен анализ автоматизированных обучающих систем в части реализации управления процессом обучения и поддержки стандартов формализованного описания учебного контента и сценариев обучения, выполнена классификация современных LMS по признаку поддержки требований стандартов и определен уровень поддержки требований стандартов в современных LMS.

Приведен обзор основных работ в данной области, рассмотрена классификация различных типов управления и архитектура технологических образовательных систем (стандарт IEEE LTSA). Рассмотрены принципы программированного обучения, требования эффективного управления и таксономия уровней усвоения учебного материала.

Для повышения эффективности управления процессом обучения выявлена необходимость разработки моделей процесса обучения и алгоритмов управления, ориентированных на обеспечение максимальной автоматизации управления. Для планирования и регулирования процесса требуется разработка вероятностных моделей для оценки показателей основных вариантов организации процесса обучения по программам ДПО.

На этапе построения системы ДО необходимо использовать современные стандарты в области технологий ДО. Целью использования стандартов является формализованное описание учебного контента и сценариев обучения, формирующее основу для автоматизации процесса обучения и реализации интероперабелыюсти контента и сценариев обучения.

Проведен анализ деятельности ведущих организаций по стандартизации технологий ДО (комитета 1484 LTSC IEEE, комитета AICC, проекта ARIADNE, консорциума IMS, организации ADL) и основных стандартов для формализованного описания учебного контента и сценариев обучения (AICC, IMS Content Packaging, ADL SCORM, IMS Common Cartridge, IMS QTI, IMS Learning Design, IMS Simple Sequencing). Проведена классификация современных LMS по признаку поддержки требований стандартов формализованного описания учебного контента и сценариев обучения. На основе классификации определен уровень поддержки требований стандартов в LMS (рисунок 1), показывающий процент LMS, поддерживающих тот или иной стандарт. Это позволило обоснованно подойти к выбору стандартов для формализованного описания учебного контента и сценариев обучения.

В настоящее время в системе образования Российской Федерации, в частности в сфере ДПО, наиболее широко используются свободно распространяемые LMS. Исходя из уровня поддержки требований стандартов в LMS сделан вывод о том, что для свободно распространяемых LMS в качестве основного формата описания контента целесообразно использовать формат ADL SCORM 1.2. Для описания сценариев обучения принят формат IMS Learning Design.

Стандарты А1СС

1РЛSContent ADL SCORM 1.2 ADLSCORM iMSCommon iMSQTl packaging 2004 Cartridge

IMS Learning Design

и Свободно распространяемые LMS а Отечественные коммерческие LMS

□ Зарубежные коммерческие LMS в Все рассматриваемые LMS

Рисунок I - Уровень поддержки требований стандартов для формализованного описания учебного контента и сценариев обучения в ЬМЭ

Во второй главе разработана методика формализованного описания учебного контента и сценариев обучения и предложена концептуальная модель процесса обучения.

Информационной основой процесса обучения является учебный контент, разработанный для курса обучения, сформированный в соответствии с целями обучения и разбитый на модули. Курс формируется в виде набора учебных модулей. Модуль содержит учебные элементы и сценарий обучения. Модули могут быть различны по количеству учебных элементов и планируемому времени обучения.

Разработанная методика включает этапы формализованного описания учебного контента и описания сценариев обучения для учебного модуля, используемого в автоматизированной ЬМБ. В основе методики лежат требования эффективного управления, сформулированных в работах Н. Ф. Талызиной, таксономия уровней усвоения В. П. Беспалько и требования современных стандартов в области технологий ДО. Этап формализации описания учебного контента включает формирование целей обучения и критериев проверки их достижения; соотнесение целей обучения с уровнями усвоения учебного материала; формирование критериев для проверки начального уровня обучаемого; формирование учебных элементов и объединение их в модули в соответствии с целями обучения. Этап формализации описания сценария обучения включает указание участников процесса обучения; выбор оценочной шкалы; формирование последовательности учебных элементов и траекторий обучения с определением функций ЬМБ, реализующих элементы сценария; формирование обратных связей, условий перехода по результатам входного и промежуточного контроля и условия окончания процесса обучения.

Для формализации описания целей обучения использованы три уровня усвоения: уровень «узнавания» (а,), уровень «воспроизведения» (а2), уровень «применения» (а3), на основе которых формируются критерии проверки начального уровня обучаемого для реализации входного тестирования.

Типовой процесс обучения включает в себя обучаемого и сетевого преподавателя. В процессе освоения учебного модуля обучаемый должен пройти один или несколько уровней усвоения. Полагаем, что цель управления - достижение обучаемым заданного уровня усвоения за минимальное число шагов. Исходное состояние обучаемого определяется на основе входного тестирования либо задается преподавателем. Каждый уровень усвоения представляет собой последовательность учебных элементов, реализуемых с использованием функционала ЬМв. Результатом обучения по каждому из уровней усвоения является уровень обученности - (2(а,), определяемый на этапе контроля. По уровню усвоения а), как правило содержащему тестовые задания, контроль и обратная связь осуществляются автоматически средствами ЬМ8 (за исключением случаев с использованием тестовых заданий в открытой форме). По уровням усвоения а2 и а3 предусмотрены практические задания, оцениваемые преподавателем вручную с помощью принятой шкалы оценивания (за исключением случаев, когда используются автоматические тренажеры и эмуляторы).

При достижении значения уровня обученности Q{ai) больше либо равного пороговому значению считается, что обучение по данному уровню усвоения успешно пройдено. Пороговые значения уровня обученности для случая с автоматическим оцениванием установлены экспериментальным путем и могут корректироваться как один из параметров процесса обучения. В общем виде считаем, что при £>(а,) < 0,7 (менее 70 % правильных ответов) знания и умения находятся в стадии формирования, значение <2(а,) = 0,7 соответствует пороговому (минимально необходимому) уровню обученности, £>(а,) = 1 показывает максимальный уровень обученности г'-го уровня усвоения. Таким образом, £>(а,) > 0,7 означает переход к следующему уровню усвоения, £>(а,) < 0,7 означает необходимость продолжения обучения в рамках текущего уровня усвоения. Для реализации необходимых проверок в сценарий включаются условия перехода по результатам входного и промежуточного контроля, обратные связи, условия окончания процесса обучения. Корректирующие воздействия реализованы в форме автоматических подсказок и рекомендаций, формируемых сетевым преподавателем.

В качестве основы для построения модели процесса обучения и реализации требований эффективного управления использованы принципы

программированного обучения: иерархичность, цикличная организация системы управления, шаговая учебная процедура, индивидуализация темпа обучения. В современных Г,МЙ заложены механизмы реализации принципов программированного обучения.

Разработанная концептуальная модель процесса обучения показана на рисунке 2.

Тест я» прайден. идетор возможен Чеег не

Рисунок 2 - Концептуальная модель процесса обучения, разрабо танная с использованием методологии функционального моделирования ПЗКНЗ

В предложенной модели показан процесс обучения с использованием учебного контента и практических заданий в рамках автоматизированного сценария процесса обучения, направленного на достижение заданных уровней обученности по каждому из уровней усвоения.

Описание модели выполнено с использованием методологии функционального моделирования ШЕРЗ и содержит:

— основные работы, представленные последовательностью функциональных блоков (Р1-Р12);

— связи, показывающие временную последовательность работ и информационные потоки (представлены стрелками);

— перекрестки, показывающие слияние событий и условия их разветвления (Л—18).

Эффективность реализации данной модели с использованием ЬМБ зависит от уровня автоматизации элементов процесса обучения, который обеспечивается конкретной ЬМБ. В работе предложена оценка уровня автоматизации учебной среды курса как отношение количества автоматизированных элементов процесса обучения к общему количеству элементов.

Предложенная модель является основой для проектирования алгоритмов автоматизированного управления процессом обучения, моделей планирования и регулирования.

В третьей главе разработаны алгоритмы автоматизированного управления процессом обучения при различных вариантах его реализации и математические модели для вероятностной оценки показателей процесса обучения.

Разработаны алгоритмы, определяющие последовательность действий для достижения обучаемым заданного уровня усвоения при следующих вариантах организации процесса обучения по программам ДПО:

- процесс с ограничением числа шагов обучения в пределах учебного модуля, когда существует ограничение на максимальное число шагов /итах, после которого процесс обучения прерывается. Число попыток на каждом шаге может быть произвольным;

- процесс с ограничением числа попыток для достижения необходимого уровня обученности, когда существует ограничение «тах на максимальное число попыток на шаге, при достижении которого процесс также прерывается.

Параметрами алгоритмов являются: значения начального и заданного уровней усвоения, количество попыток, количество шагов обучения, пороговые значения уровней обученности. Реализован учет начального уровня обучаемых для корректировки параметров процесса обучения и предусмотрен сбор информации для оценки качества учебного контента.

На рисунке 3 приведена структурная схема алгоритма процесса с ограничением числа шагов обучения (структурная схема алгоритма процесса с ограничением числа попыток приведена в диссертационной работе).

При любом варианте организации процесса обучения на каждом шаге обучения осуществляется проверка уровня обученности £>(а,) и сравнение его с пороговым значением.

В зависимости от варианта организации процесса обучения возможны различные действия но итогам проверки уровня обученности, которые исследованы с помощью математических моделей.

Для планирования и регулирования процесса обучения предложен комплекс математических моделей, включающий базовую модель системы управления и модели основных вариантов организации процесса обучения. Базовая модель представляет собой систему управления, где объектом управления является обучаемый, на которого влияют управляющие воздействия и помехи.

I

I

Рисунок 3 - Структурная схема алгоритма процесса с ограничением числа шагов обучения

Управляющие воздействия м(?А.)определяются сценарием обучения, учебным контентом и действиями сетевого преподавателя в рамках учебного планка курса и методики обучения.

Помехи (3(4) задают возможные воздействия случайных факторов на объект управления, влияние которых не предусмотрено в учебном плане и методиках обучения (например, индивидуальные особенности обучаемого).

Процесс обучения для каждого модуля рассматривается_на дискретном множестве моментов времени (шагов) {¡к}, где к = 1,2,...,А/, 0 < М < <х>. На каждом шаге к на объект управления оказывают влияние управляющие воздействия и(1к) и помехи Р(^), в результате чего состояние объекта

N(tk) может меняться. Состояние объекта соответствует уровню усвоения и

может меняться от 0 до значения заданного уровня усвоения jV(0 < N(tk) < N).

Целью управления является достижение объектом состояния N, определенного для данного учебного модуля на этапе его проектирования. Возможны следующие изменения текущего состояния объекта: значение либо увеличивается на единицу (переход на следующий уровень усвоения), либо остается неизменным (уровень усвоения остается прежним).

Возможные значения управляющих воздействий в каждый момент времени tk (на шаге к) при нахождении объекта в состоянии N(tk_l) задаются дискретной случайной величиной u(tk,N{tk_x)), где к = 1,2,...,Л/, которая с вероятностью q{(tk,N(tk_,)) принимает значение 1 и с вероятностью q0{tk,N{tk_{)) принимает значение 0. Значение n(tk,N(tk_l)) = 1 - это возможность перехода состояния объекта на более высокий уровень усвоения в момент времени tk при состоянии N{tk_x), где 0< N(tk_x)< N, в момент времени tk_u а значение u(tk,N{tk_l)) = 0 — это сохранение имеющегося значения N(tk_x). Управляющее воздействие u(tk,N(tk_l)) = 0 соответствует случаю, когда, например, имеется «плохой» учебный контент или проверочные задания не соответствуют содержанию учебного контента.

Возможные значения помех в каждый момент времени tk при нахождении объекта в состоянии 1 < N(tk_x) < N задаются дискретной случайной величиной P(/t,)), которая с вероятностью p[(tk,N(tk_])) принимает значение 1 и с вероятностью Po(tk,N(tk_\)) принимает значение 0. При этом fi(tk,N(tk_])) = l означает наличие помехи в момент времени lk при состоянии объекта N(tk_x), a P(/jt,jV(iA._1)) = 0 означает отсутствие помехи.

Множество возможных управляющих воздействий на заданном множестве моментов времени {tk}, где к = 1,2,...,М, задается вектором и управления и вектором q соответствующих вероятностей:

u( ih }, {N{tk )}) = (и(/,, N(t0)),u(t2,N{h )),..., и(1й, ЛГ(/Л?_,))), (1) q«'t 1. №к)}) = (<?i С>, N(to)), <?, (t2, Щг,)),..., (tAl, N(ta_,))). (2)

Множество возможных помех на заданном множестве моментов времени где к = 1,2,...,М, задается вектором р помех и вектором р соответствующих вероятностей:

PC {i'A}, >} > = (PCA, JVC/-0 », P(i2, »,PC^, АГ(/Л-?_1)»; (3)

Состояние объекта в моменты времени {tk}, где к = 1,2,...,М, с учетом управляющих воздействий и помех, в общем случае задается уравнением

) = Wk-1) + > ^Ct-i Ж1 - PC*' Wt-i ))> • (5)

Значения управляющих воздействий и помех являются случайными величинами, поэтому значение состояния обучаемого в каждый момент времени также будет являться случайной величиной. В связи с этим можно определить вероятности изменения состояния обучаемого на каждом шаге.

Вероятность увеличения состояния обучаемого на очередном шаге определяется по формуле

P(N(tk ) = N{tk_, )+1) = <?, (tk, N(tk_, ))p0(tk, N(tk_,)). (6)

Вероятность того, что состояние обучаемого останется прежним, определяется по формуле

P(N(tk ) = N(ti_l)) = q i С*, ))Pi ({k, tf Ct-i)) + +q0(tk, ))p, (tk, N(tt_i)) + <foC* • ))Po«1 • »• (7>

На основе базовой модели разработаны модели основных вариантов организации процесса обучения по программам ДПО - модели процесса обучения с ограниченным числом шагов обучения и модели процесса обучения с ограниченным числом попыток. Для каждой модели приводятся формулы вычисления следующих показателей процесса обучения:

— вероятности положительного и отрицательного результатов процесса достижения заданного уровня усвоения за определенное число шагов;

— среднего числа шагов до достижения заданного уровня усвоения;

— вероятности пребывания на уровне усвоения в течение определенного числа шагов.

Рассмотрим модель процесса обучения с ограниченным числом шагов обучения. Для этой модели рассмотрено поведение объекта (обучаемого)

во времени - изменения его состояний в моменты времени {tk},k= 1,2,..., М.

С учетом вероятностных характеристик параметров процесса состояние обучаемого также является случайной величиной. Введено обозначение Рц -вероятность того, что на шаге i объект (обучаемый) находится в состоянии/ (i = 0, 1,2,..., М ; }= 0, 1,2,..., М). Учитывается, что изменение состояния объекта управления на каждом шаге не зависит от его значений на предыдущих шагах. Определено множество вероятностей состояний объекта управления на каждом шаге управления (обучения), с использованием которых были получены формулы для вычисления следующих показателей процесса обучения:

1. Вероятность ()М(Ы) достижения заданного уровня N на шаге М (М<М, N<М)\

<2м(Ю =

N-1 _

1 - £ Рм/■ > если м<ы,

¡=0

(8)

N-1 _ _ 4 '

1 - X Рм]-Рш- 1)ЛГ> если М>М>Ы;

¡=о

м

формула выведена при условии, что рМу = 0 при у > (М+ 1) и £ ри- = 1.

)=о

2. Среднее число шагов до достижения заданного уровня N:

л7 _

£

-(9)

I ем(ю

м=о

3. Вероятность пребывания на уровне усвоения к в течение пк шагов:

м

Р{пк)=ЪР]кР(Пк+лк. (10)

]=к

4. Вероятность Нд(Ы) недостижения уровня N за М шагов:

Нд{М) = \-Рш. (11)

Предложенная модель строится для конкретного значения допустимого числа шагов управления М, что не всегда соответствует реальному процессу. Чаще встречаются случаи, когда число шагов управления может быть произвольным, но на каждом шаге (уровне усвоения) имеется ограниченное число попыток.

Рассмотрим модель процесса обучения с ограничением на число попыток. Для этой модели целесообразно использовать дискретную конечную цепь Маркова, имеющую поглощающее состояние, соответствующее достижению значения заданного уровня усвоения N. Поглощающее состояние имеет номер ( N ). Невозвратные состояния цепи имеют номера 0, 1, 2, ..., (Ы— 1). Таким образом, цепь Маркова имеет (N + 1) состояний.

Определены возможные состояния объекта управления:

— поглощающее состояние 00 обозначает состояние успешного окончания процесса;

— поглощающее состояние 0г обозначает состояние завершения процесса на этапе номер г, где г = 1, 2, ..., N, по причине неудачных попыток перехода на следующий этап;

- невозвратное состояние к обозначает состояние, соответствующее

нахождению на этапе к, где к = 1,2,..., N.

Принимается допущение о том, что параметры управления не зависят от шага управления, а зависят только от состояния объекта управления.

Получены формулы для вычисления показателей процесса обучения для данной модели: _

1. Вероятность р^ пребывания цепи в состоянии/ (/' = 1, 2,...,Лг + 1) на шаге М при начале работы в состоянии 0:

=*(1РЛ'67, (12)

где вектор-строка размерности ((V +1), у которой вторая компонента равна 1, что соответствует начальному состоянию цепи N(t0) = \, а остальные компоненты равны 0; Рм - матрица переходных вероятностей; 5у -

вектор-столбец размерности (ЛГ + 1), у которого компонента;' равна 1, а остальные компоненты равны 0.

Состояния цепи нумеруются с 1. Состояния с номера 1 по номер N + 1 - поглощающие, а состояние цепи номер _/' соответствует состоянию

объекта (/-!)• _

2. Вероятность £д,(0к) (к = 0, 1,..., Ы) попадания в поглощающее состояние (0А-) при начале в нулевом состоянии точно на шаге М:

е;до*)=я0рЛч, (13)

где - вектор-столбец размерности ( N +1), у которого компонента к равна 1, а остальные компоненты равны 0.

3. Среднее число шагов 2*(//о) до попадания в поглощающее состояние (0 к):

2\Щ = Р^а, (И)

где N = (Е^ - О)-1; а - единичный вектор-столбец размерности N (все

компоненты вектора равны 1); Р - вектор-строка размерности N, у которой компонента номер к равна 1, а остальные равны 0, что соответствует поглощающему состоянию цепи (О/г).

Для расчетов с использованием предложенных математических моделей требуются исходные данные. В работе предложена методика сбора и обработки статистических данных, которая включает следующие этапы: выбор курса и получение доступа к системе сбора данных о результатах обучения в конкретной ЬМБ; сбор необходимых параметров и результатов обучения для модулей курса; перевод результатов в итоговые баллы; вычисление количественных значений вероятностей различных значений управляющих воздействий и помех.

В четвертой главе разработаны учебные среды с использованием интероперабельного контента и сценариев обучения, выполнена оценка уровня автоматизации учебных сред и оценка показателей процесса обучения, приведено описание результатов апробации учебных сред, результатов разработки программного обеспечения для имитационного моделирования процесса обучения, результатов проектирования учебной среды с использованием нескольких LMS.

В течение ряда лет проводилась эксплуатация учебных сред с использованием LMS Oracle ¡Learning, LMS Moodle и LMS LAMS с применением моделей и алгоритмов, предложенных для повышения эффективности управления процессом обучения. Определение уровня поддержки требований стандартов в рассмотренных LMS позволило обоснованно подойти к выбору стандартов для описания учебного контента (ADL SCORM 1.2) и сценария обучения (IMS Learning Design).

Применение методики формализованного описания контента и сценария обучения позволило сформировать интероперабельный учебный контент и сценарии обучения для использования в автоматизированном процессе обучения.

Разработка учебных сред на основе концептуальной модели процесса обучения позволила сократить трудоемкость обучения для обучаемых в среднем на 14 %. По результатам внедрения концептуальной модели проведена оценка уровня автоматизации учебных сред курсов с использованием различных LMS на примере конкретного учебного курса. Для LMS Oracle ¡Learning уровень автоматизации составил 54 %, для LMS Moodle -61 %, для LMS LAMS - 92 % (рисунок 4).

LMS Grade ¿Learning LMS Moodle LMS LAMS

[ и Автоматизированные элементы и Элементы. «уПОПКяеыцеаРЕЧВтР |

Рисунок 4 - Результаты оценки уровня автоматизации учебных сред

В результате повышения уровня автоматизации процесса обучения уменьшилось количество элементов процесса обучения, в которых задействован сетевой преподаватель.

Применение алгоритмов автоматизированного управления процессом обучения позволило реализовать учет уровня обучаемых и собрать статистические данные для оценки показателей процесса обучения. Сбор статистических данных был выполнен в рамках обучения 230 слушателей. В главе приведены результаты оценки показателей процесса обучения на основе предложенных математических моделей и результаты моделирования значений показателей процесса обучения при различных его параметрах с использованием разработанного программного обеспечения. Показано уменьшение среднего числа шагов за счет изменения параметров процесса обучения с целью уменьшения учебной нагрузки на сетевого преподавателя.

Приведены результаты оценки качества контента на основе собранных данных и результаты сравнения значений показателей процесса обучения для случаев использования нескольких вариантов учебного модуля при наличии соответствующих статистических данных с результатами обучения по ним.

Результаты использования методики формализованного описания контента и сценариев обучения позволили спроектировать контент в формате SCORM 1.2 и описать сценарий обучения в формате IMS Learning Design. Интероперабельный учебный контент использован в LMS Oracle ¡Learning и LMS Moodle, а сценарий обучения - в LMS LAMS. Для наиболее полной реализации выполнения требований стандартов разработан прототип системы дистанционного обучения пользователей информационных систем электронного документооборота для Министерства образования и науки Российской Федерации с использованием взаимодополняющей функциональности нескольких LMS. Реализована учебная среда с использованием LMS Moodle (с поддержкой требований стандарта SCORM 1.2) и LMS LAMS (с поддержкой IMS Learning Design). Архитектура учебной среды приведена на рисунке 5. Апробированы различные механизмы интеграции LMS.

Рисунок 5 - Архитектура учебной среды с использованием LMS Moodle

и LMS LAMS

Сделан вывод о повышении эффективности управления процессом обучения за счет повышения уровня автоматизации учебной среды курса, уменьшения среднего числа шагов обучения и повышения вероятности достижения заданного уровня усвоения за счет корректировки параметров процесса обучения и учебного контента.

В заключении приводятся основные выводы по диссертационной работе, теоретические и практические результаты исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В рамках проведенного диссертационного исследования решена задача, заключающаяся в повышении эффективности управления процессом обучения, реализованным на основе ДОТ с использованием свободно распространяемого программного обеспечения и получены следующие результаты, обладающие научной и практической значимостью:

1. Проведен анализ автоматизированных обучающих систем в части реализации управления процессом обучения и поддержки стандартов формализованного описания учебного контента и сценариев обучения, выполнена классификация современных LMS по признаку поддержки требований стандартов и определен уровень поддержки требований стандартов в современных LMS. Это позволило обоснованно подойти к выбору ADL SCORM 1.2 в качестве основного стандарта для описания учебного контента и стандарта IMS Learning Design — для описания сценария обучения в свободно распространяемых LMS.

2. Предложена методика формализованного описания контента и сценариев обучения, особенностью которой является использование таксономии уровней усвоения учебного материала и принципов программированного обучения на основе требований современных стандартов в области технологий ДО. Применение методики позволило сформировать интероперабельный учебный контент и сценарии обучения для использования в автоматизированном процессе обучения.

3. Разработана концептуальная модель процесса обучения, формализующая его описание. Особенностью модели является реализация траекторий обучения с использованием таксономии уровней усвоения и автоматизация основных фаз управления за счет совместного использования рекомендаций архитектуры технологических образовательных систем (стандарт IEEE LTSA), требований эффективного управления и принципов программированного обучения. Описание модели выполнено с использованием методологии функционального моделирования IDEF3. Разработка учебных сред на основе концептуальной модели процесса обучения позволила сократить трудоемкость обучения для обучаемых в среднем на 14 % и произвести оценку уровня автоматизации учебных сред на примере конкретного учебного курса - для LMS Oracle ¡Learning уровень автоматизации составил 54 %, для LMS Moodle - 61 %, для LMS LAMS - 92 %.

4. Разработаны алгоритмы автоматизированного управления процессом обучения по программам ДПО для варианта процесса обучения с огра-

ничением на число шагов обучения и для варианта с ограничением на число попыток. Отличительной особенностью алгоритмов является учет начального уровня обучаемых для корректировки параметров процесса обучения и сбор информации для оценки качества учебного контента. Алгоритмы позволяют проектировать сценарий обучения для использования в автоматизированных LMS. В рамках апробации алгоритма проведено обучение 230 слушателей.

5. Предложен комплекс математических моделей для вероятностной оценки показателей процесса обучения. Разработана базовая модель системы управления и модели для основных вариантов организации процесса обучения. Расчеты по моделям позволяют определять значения показателей процесса обучения, в том числе для планирования трудозатрат сетевого преподавателя и выводов о качестве учебного контента. Предложена методика сбора и обработки статистических данных для вычислений с использованием приведенных моделей. Разработано программное обеспечение для имитационного моделирования процесса обучения при различных значениях его параметров.

6. Разработана архитектура учебной среды на основе совместного использования свободно распространяемых LMS Moodle и LMS LAMS для обеспечения поддержки стандартов ADL SCORM 1.2 и IMS Learning Design. Реализация учебной среды позволила расширить функционал автоматизированной системы управления обучением и апробировать механизмы взаимодействия указанных LMS.

В приложениях представлены акты об использовании результатов диссертационной работы и дано описание способов интеграция для реализации учебной среды на основе совместного использования LMS Moodle и LMS LAMS.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Лифанов, А. Е. Проектирование процесса обучения на основе дистанционных технологий с использованием свободно-распространяемых LMS / А. Е. Лифанов //Дизайн и технологии. - 2012.-№ 31. - С. 119-125.

2. Лифанов, А. Е. Повышение эффективности управления процессом дистанционного обучения с использованием LMS / А. Е. Лифанов // Качество, инновация и образование. - 2013. -№ 12(103). - С. 18-21.

3. Лифанов, А. Е. Способы повышения эффективности управления процессом обучения на основе дистанционных образовательных технологий / А. Е. Лифанов // Информатизация образования и науки. - 2014. - № 1(21). - С. 57-68.

Публикации в других изданиях

4. Лифанов, А. Е. Совместное использование функциональности различных LMS при проектировании учебной среды курса / А. О. Кривошеев, А. Е. Лифанов // Труды XX Всероссийской научно-методической конференции «Теле-матика'2013». - СПб.: Университетские телекоммуникации, 2013. - С. 96-97.

5. Лифанов, А. Е. Прототип системы on-line обучения пользователей больших информационных систем / А. О. Кривошеев, А. Е. Лифанов, С. С. Фомин // Труды XVIII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2011». - СПб. : Университетские телекоммуникации, 2011. - С. 77.

6. Лифанов, А. Е. Преимущества совместного использования систем Moodle и LAMS для организации процесса дистанционного обучения / А. Е. Лифанов, С. С. Фомин // Новые информационные технологии и менеджмент качества (NIT&QM'2009) : материалы Междунар. науч. конф. - М. : ООО «ЭГРИ», 2009. - С. 89.

7. Лифанов, А. Е. Подготовка специалистов в области ИКТ на базе центров высоких информационных технологий / А. О. Кривошсев, А. Е. Лифанов, С. С. Фомин // Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий : материалы IX Всерос. науч.-техн. конф. - Улан-Удэ : Изд-во ВСГТУ, 2008. - С. 214-216.

8. Лифанов, А. Е. Опыт применения дистанционной технологии обучения для повышения квалификации специалистов в области ИКТ / А. О. Кривошеее, А. Е. Лифанов, С. С. Фомин // Труды XV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2008». - СПб. : Университетские телекоммуникации, 2008.-С. 412.

9. Лифанов, А. Е. Формат цифрового образовательного контента и вопросы описания учебного процесса в рамках проекта ВИТ-центров / А. Е. Лифанов // Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2007». - СПб. : Университетские телекоммуникации, 2007. — С. 489-490.

10. Лифанов, А. Е. Проведение групповых занятий по дистанционной технологии в средах Oracle ¡Learning и Moodle / В. В. Зубчевский, А. Е. Лифанов, С. С. Фомин // Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2007». — СПб. : Университетские телекоммуникации, 2007. — С. 487.

11. Лифанов, А. Е. Представление контента и сценариев обучения в рамках проекта ВИТ-центров / С. С. Фомин, А. О. Кривошеее, А. Е. Лифанов // Материалы международной научной конференции «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке» (IT&T ES'2007). - СПб. : Университетские телекоммуникации, 2007. — С. 203-204.

12. Лифанов, А. Е. Разработка дистанционного курса «Практическое введение в ОС UNIX» с использованием инструментального средства Trivantis Lectora для LMS Oracle ¡Learning / С. С. Фомин, А. О. Кривошеев, А. Е. Лифанов // Труды XX Всероссийской научно-методической конференции «Телемати-ка'2006». — СПб. : Университетские телекоммуникации, 2006. — С. 391.

13. Лифанов, А. Е. Сравнительная оценка возможностей современных систем дистанционного обучения / А. О. Кривошеев, А. Е. Лифанов // Сборник материалов Всероссийского конкурса инновационных проектов аспирантов и студентов по приоритетному направлению развития науки и техники «Информационно-телекоммуникационные системы». — СПб.: Университетские телекоммуникации, 2006. — С. 97—98.

Научное издание

ЛИФЛНОВ Александр Евгеньевич

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

Редактор Т. В. Веденеева Технический редактор И. В. Иванова Компьютерная верстка //. В. Ивановой

Распоряжение № 9/65-2015 от 15.07.2015. Подписано в печать 01.07.15. Формат 60x84 /16. Усл. печ. л. 1,16. Заказ № 008780. Тираж 100.

Издательство ПГУ. 440026, Пенза, Красная, 40. Тел./факс: (8412) 56-47-33; e-mail: iic@pnzgu.ni