автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Моделирование и разработка интерактивных обучающих систем с адаптацией

На правах рукописи

Доррер Александра Георгиевна

МОДЕЛИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ИНТЕРАКТИВНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ С АДАПТАЦИЕЙ

05.13.01 - Системный анализ, управление, обработка информации (химико-лесной комплекс)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Красноярск - 2005

Работа выполнена в Сибирском государственном технологическом университете, г. Красноярск

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Иваннлова Татьяна Николаевна

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Ковалев Игорь Владимирович,

кандидат технических наук ч Высоцкая Галина Степановна

Ведущая организация:

Восточно-Сибирский государственный технологический университет, г. Улан-Удэ

Защита состоится «21» декабря 2005 года в 14 часов на заседании диссертационного Совета К.212.253.01 при Сибирском государственном технологическом университете по адресу: г. Красноярск, ул. Марковского, 57, ауд. А102.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного технологического университета.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью организации, просьба присылать по адресу:

660049, г. Красноярск, пр. Мира, 82, Совет К.212.253.01.

Факс СибГТУ: (3912) 636117 e-mail: dorrer@fait.krs.ru

Автореферат разослан «18» ноября 2005 года.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук

Сергей Викторович Ушанов

2 Общая хара1стеристика работы

Актуальность.

Интерактивное, т.е. в значительной мере самостоятельное обучение с использованием современных информационных технологий - одно из важнейших направлений совершенствования системы образования, в том числе и в России. Быстрое развитие телекоммуникаций, и в особенности сети Интернет создало технологическую основу для обмена информацией между организациями и отдельными лицами, вне зависимости от их социального статуса, государственной принадлежности, географического положения и явилось мощным стимулом развития дистанционного образования.

Индустрия компьютерных средств обучения насчитывает уже более двадцати пяти лет. На первых порах в учебном процессе использовались различные программно-методические комплексы для освоения студентами элементов информационных технологий. Затем стали создаваться компьютерные обучающие системы на базе электронных учебников по различным дисциплинам с текстовыми и графическими фрагментами (Н.Д. Никандров, 1970; Л.А. Растригин, 1988).

Появление 1№'еЬ-технологий в первой половине 90-х годов стало серьезным стимулом для развития информационных технологий в обучении. Во второй половине 90-х годов началось широкое распространение дистанционного обучения, в том числе обучения на базе Интернет. (Е.С. Полат, 1998; А.И. Башмаков, И.А Башмаков, 2003; А.И. Башмаков, В.А. Старых, 2003; З.О. Джалишвили и др., 2003).

Появилась концепция открытого образования как системы предоставления образовательных услуг с помощью средств, имеющихся в распределенной информационно-образовательной среде, выбираемых пользователем и адаптированных под его конкретные запросы. В работу по созданию и использованию электронных средств поддержки образовательного процесса сегодня включились многие тысячи работников сферы образования. К настоящему времени созданы тысячи программных и информационных образовательных ресурсов.

Развитие интерактивного обучения в нашей стране входит в число стратегических задач всей образовательной системы - и как одного из методов обучения, и как составной части информатизации образования. В опубликованных в 1997 году «Основных положениях концепции очередного этапа реформации системы образования» указывается, что интерактивное обучение, осуществляемое в глобальных сетях, помогает решать основную задачу системы образования в целом -ориентацию на «реализацию общенациональных интересов России, ее конкурентоспособности на мировых рынках труда и цивилизованной конкурентоспособности ее населения в структурах становящегося глобального миропорядка». Большое внимание интерактивному обучению уделено в программе Президента РФ «Электронная Россия».

В настоящее время успешно работает ряд учебных заведений и фирм, которые специализируются на разработке программно-информационных средств для систем интерактивного обучения. На рынке и в свободном распространении появилось множество электронных курсов по различным дисциплинам. Созданы и предлагаются к продаже программы, предназначенные для самостоятельного использования преподавателями при разработке учебных электронных изданий.

Ведутся работы в направлении стандартизации информационных

образовательных ресурсов (И.П. Норенкоф, «Ц^ИЧ^бНЯМЙМЯ^ А. Старых, 2003).

БИБЛИОТЕКА

СП.

*э

у ^

Новые аспекты использования систем интерактивного обучения возникают в связи с планируемой реформой высшего образования, в частности, в связи с переходом на модульно-рейтинговую систему обучения.

Важную роль интерактивное обучение играет также при переподготовке кадров - не только инженерно-технического состава, но и работников среднего и нижнего звена. Для Красноярского края эта проблема наиболее остра в химико-лесном комплексе, где ощущается дефицит квалифицированных кадров всех уровней. Сибирский государственный технологический университет, где выполнена данная работа, серьезное внимание уделяет подготовке и переподготовке кадров для химико-лесного комплекса.

При переходе к массовому использованию компьютерного обучения возникает целый ряд нерешенных дидактических и технических проблем. Отметим наиболее актуальные из них.

• Разработка дидактики и методик, ориентированных на компьютерное обучение, в частности, на возможность адаптации обучающих систем к возможностям конкретного обучаемого.

• Разработка инженерных методов создания систем компьютерного обучения как своеобразных педагогически ориентированных информационных систем с использованием современных методологий и технологий моделирования и разработки таких систем.

• Создание методов и моделей для априорной оценки дидактических и эксплуатационных характеристик разрабатываемых обучающих систем.

• Снижение трудоемкости подготовки и разработки учебных электронных изданий для массового преподавателя.

Настоящая диссертационная работа посвящена созданию методов анализа и разработки адаптивных обучающих систем, основанных на моделировании процесса интерактивного обучения и использовании современных инструментальных средств. Новым элементом работы является использование теории обучения Л.С. Растригина (1988) и теории вероятностных автоматов с «целесообразным поведением» M.JI. Цетлина (1961, 1969) в качестве основы для создания моделей учебного процесса с адаптацией. Прикладная часть работы ориентирована на создание адаптивной системы обучения студентов, специализирующихся на изучении программирования и информационных технологий, курсу дискретной математики. При этом учитывалась специфика подготовки специалистов для предприятий химико-лесного комплекса.

Цель работы.

На основе исследования и моделирования процесса интерактивного обучения с адаптацией разработать методы расчета и разработки компьютерных курсов с различной дидактической структурой.

Для достижения поставленной цели требуется решение ряда задач.

Задачи работы.

• Разработать систему моделей адаптивных компьютерных курсов с разветвленной и многоуровневой дидактической структурой, оценить их особенности.

• Исследовать вероятностные характеристики систем интерактивного обучения с адаптацией, построенных на основе концепции автомата с «целесообразным поведением» для различных дидактических структур курсов.

• Разработать методику идентификации параметров стохастических моделей по данным учебного процесса.

• Разработать и апробировать в реальном педагогическом процессе многоуровневый адаптивный компьютерный курс по дисциплине «Дискретная математика» для студентов специальностей, связанных с информационными технологиями.

Научная новизна.

• На базе CASE - средств, раскрашенных сетей Петри и теории цепей Маркова создана система моделей процесса интерактивного обучения с разветвленной и многоуровневой структурой, позволяющая исследовать и прогнозировать этот процесс.

• В развитие концепций адаптивного обучения Л.С. Растригина и стохастического автомата с линейной тактикой M.JI. Цетлина предложены модели адаптивных интерактивных курсов с многоуровневой структурой.

• Исследованы вероятностные характеристики адаптивного процесса изучения курсов с различной дидактической структурой. Получены оценки вероятностей нахождения системы в различных состояниях, времени прохождения курса и его трудоемкости,

• Предложен метод текущей идентификации параметров вероятностных моделей компьютерных курсов по данным учебного процесса.

Практическая значимость.

На основе анализа и использования существующих инструментальных средств для создания электронных курсов разработан и внедрен в учебный процесс СибГТУ многоуровневый компьютерный курс по дисциплине «Дискретная математика» для студентов различных форм обучения специальностей 220400 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем и 210200 -Автоматизация и управление в химико-лесном комплексе. Показана эффективность процесса обучения с адаптацией.

Реализация результатов.

Разработанная обучающая система принята к использованию в Сибирском государственном технологическом университете, а также в Красноярском государственном техническом университете.

Личный вклад автора.

В работах, выполненных в соавторстве, автору принадлежат постановка задачи, сбор и обработка экспериментальных данных, интерпретация результатов. Автор принимала участие в переводе на русский язык книг К. Йенсена «Coloured Petri Nets: Basic Concepts, Analysis Methods and Practical Use», а также документации по работе с инструментальным средством для создания интерактивных курсов Lotus LearningSpace v.2.5 («Installation and Administration Guide», «Instructor Guide», «Student Guide»); эти материалы использовались при написании данной диссертационной работы. На различных этапах выполнения диссертационная работа была поддержана грантами: ФЦП «Интеграция», проект № 68 (направление 2.1), А0020 2002-2003 г; грант Красноярского краевого фонда науки № 9TS008.

Апробация работы.

Основные материалы диссертационной работы были представлены на Всероссийских научно-практических конференциях «Лесной и химический

комплексы - проблемы и решения» (Красноярск, 2003, 2004, 2005); П1, V и VI Всероссийских научно-технических конференциях «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2002, 2004, 2005); III Всесибирском конгрессе женщин-математиков (Красноярск, 2004); III Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2005); IX Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации региона. ПИР-2005» (Красноярск, 2005).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 2 - в центральной печати, 9 - в сборниках маг ер налов всероссийских конференций.

Структура работы.

Диссертация изложена на 155 страницах, состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, двух приложений. Работа содержит 35 рисунков, 7 таблиц; библиография включает 90 наименований.

Краткое содержание работы.

Во введении представлена актуальность работы, ее цель, задачи, научная новизна и практическая значимость.

Глава 1 «Проблемы разработки электронных обучающих систем» посвящена общим принципам организации интерактивного обучения и описанию связанных с этим проблем. Рассматриваются функции участников этого процесса, концепции его формального описания, дидактические структуры обучающих курсов. Дается обзор международных стандартов в области технологий интерактивного обучения и представления образовательных информационных ресурсов. Сформулированы основные черты интерактивного обучения с адаптацией.

В разделе 1.1 дается определение интерактивного (дистанционного, компьютерного) обучения, дистанционного образования. Обсуждаются достоинства и недостатки дистанционного обучения. Рассматриваются компоненты интерактивного обучения.

В разделе 1.2 перечислены действующие лица процесса интеракгавного обучения: обучаемого, преподавателя, администратора и охарактеризованы их функции.

В разделе 1.3 обсуждаются проблемы стандартизации компьютерных средств обучения на основе современных информационных технологий. Рассмотрены стандарты системы управления обучением IMS, а также спецификации ŒEE LTSC. Кроме того, рассмотрены стандарты в области описания информационных образовательных ресурсов, в том числе проект стандарта RUS-LOM.

В разделе 1.4 рассматриваются две концепции описания процесса обучения: как процесса управления или как динамической игры двух или более участников.

Обучение как прочее управления. Процесс освоения знаний обучаемым и контроль успешности этого процесса рассматривается как результат работы автоматизированной системы управления, в которой обучаемый является объектом управления (Л.С. Растригин, 1988). Следуя этой концепции, процесс обучения можно представить в виде схемы, показанной на рисунке 1: обучающая система на основе оценки знаний обучаемого и заданной цели обучения формирует алгоритм обучения в виде порций учебного материала и инструкций по его освоению. Обучаемый, в

свою очередь, воспринимает учебный материал, а затем проходит процесс тестирования; ответы обучаемого в процессе тестирования служат для оценки его знаний и осуществления обратной связи.

Обучение как динамическая игра. В этом случае процесс обучения представляется как динамическая игра двух сторон: обучаемого и обучающей системы, причем у каждой стороны признается наличие собственной цели и активного поведения. Эти цели в некоторых случаях могут совпадать, однако, в общем случае они различны. Схема взаимодействия сторон для данной концепции показана на рисунке 2. Существенным отличием от рисунка 1 является наличие двух алгоритмов поведения: обучающая система формирует алгоритм обучения, а обучаемый - алгоритм собственного поведения в обучающей среде. Схема игрового взаимодействия на рисунке 2 может быть расширена, если допустить одновременное обучение нескольких учащихся, каждый из которых имеет собственную цель и возможность взаимодействовать с другими участниками процесса обучения. В этом случае мы имеем игру с многими участниками.

Алгоритм обучения

Цель обучения

Рисунок 1 Обучение как процесс управления

^ Цель_обучавмого

Формирование алгоритма поведения обучаемого

Алёрритм поведения обучаемого

Процесс обучения

Цель учителя

Алгоритм обучения ]

Начало обучения

Процесс тестирования

Формирование

алгоритма

обучения

Ответы обучаемого

Оценка знаний обучаемого

Завершение обучения

Обучаемый

Обучающая система

Рисунок 2. Обучение как динамическая игра двух сторон В разделе 1.5 рассматриваются различные дидактические струкгуры обучающих курсов - линейная, разветвленная и многоуровневая и дается их

s

характеристика с точки зрения возможностей управления и адаптации к особенностям обучаемого.

В разделе 1.6 обсуждаются преимущества адаптивной системы обучения. Вводится определение адаптации в обучающей системе на основе определения, данного JI.A. Растригиным (1988). Рассматриваются иерархические уровни адаптации, соответствующие различным этапам управления сложным объектом: адаптация параметров, структуры, объекта и целей управления. Описывается реализация уровней адаптации в обучающих курсах с различной дидактической структурой.

В обучающих курсах с линейной структурой адаптация отсутствует. Предполагается, что известна точная модель обучаемого, и на основании этого строится алгоритм обучения. В курсах с разветвленной структурой при наличии развитой системы тестов и дополнительного материала адаптация может осуществляться путем выбора индивидуальной траектории прохождения фрагментов курса. В обучающих курсах с многоуровневой структурой адаптация осуществляется за счет выбора одной из альтернативных методик обучения в соответствии с рангом обучаемого.

В реальных обучающих системах приходится использовать различные уровни адаптации, а также их комбинации. Поэтому для формального описания процесса обучения, в том числе и с элементами адаптации, необходимо создание моделей процесса обучения.

В главе 2 «Моделирование процесса интерактивного обучения»

обсуждается проблема разработки моделей, которые могут быть положены в основу конструкции обучающих систем. Рассматриваются особенности процесса прохождения интерактивного обучающего курса.

Для получения достаточно полной модели поведения системы необходимо описать три ее аспекта: функциональность, отношения сущностей и дипамику системы.

Поскольку при моделировании процесса обучения функции обучающей системы задаются учебными программами курсов и дидактическими приемами преподавателя, данный аспект в диссертационной работе не рассматривается. Отношения сущностей задаются информационной моделью системы, которая определяет потоки данных в системе, места их хранения, управляющие воздействия, используемые ресурсы и другие характеристики. Модели динамики системы строят как развитие информационной модели, вводя в нее причинно-следственные связи, временные характеристики процессов, оценки вероятностей определенных событий.

В разделе 2.1 обсуждаются особенности моделирования бизнес-процессов, в том числе применительно к учебному процессу Рассматриваются два класса методологий моделирования бизнес-процессов: основанные на структурном анализе и объектом подходе. Рассматриваются базовые принципы каждого го этих классов. Подробно описано построение информационной модели процесса прохождения учащимся интерактивного обучающего курса на основе методологии IDEF0 с применением в качестве CASE-средства программы BPWin. На рисунке 3 приведена диаграмма декомпозиции функции «Проведение интерактивного обучения».

Раздел 2.2 посвящен описанию методологии раскрашенных (цветных) сетей Петри - Coloured Petri Nets (CPN) (К. Jensen, 1997). Методология CPN близка к структурным методам моделирования систем, однако в отличие от многих из них,

она базируется на хорошо разработанном математическом аппарате и поэтому допускает проведение аналитических и имитационных исследований. На взгляд автора, эта методология удобна и для моделирования процессов интерактивного обучения. Она позволяет наглядно представить динамику прохождения учебного курса, а также служит основой для исследования свойств моделируемой системы и создания имитационных алгоритмов.

Рисунок 3 Декомпозиция функции «Проведение интерактивного обучения»

Поскольку по методологии CPN отсутствует доступная русскоязычная литература, в диссертации приведены краткие сведения из теории раскрашенных сетей Петри: понятие мультимножества, формальное определение CPN, функционирование CPN, сети с временным механизмом. Эти понятия и определения затем используются при построении динамических моделей процесса интерактивного обучения.

В разделе 2.3 рассматривается применение теории раскрашенных сетей Петри к моделированию процесса обучения с разветвленной структурой. Вначале предложена модель, использующая всего один вид ресурсов и не учитывающая временных характеристик процесса обучения. Затем эта модель обобщена для нескольких видов ресурсов (цветов) с учетом временных и вероятностных характеристик этого процесса.

На рисунке 4 приведена модель прохождения учебного курса в виде раскрашенной сети Петри. Эта сеть содержит два множества узлов: множество позиций Р (обозначены кружками) и множество переходов Г (обозначены планками). Узлы соединены дугами двух видов: от позиций к переходам и от переходов к позициям. Маркировка позиций моделирует выполнение условий, а переходы при своем срабатывании - наступление событий. Причинно-следственные связи в системе моделируются дугами. Полное формальное описание раскрашенной сети Петри достаточно объемно, поэтому ниже приведены только его основные элементы.

Необходимые для моделирования цветовые множества: Color INT - счетчик и вспомогательные переменные; Color STUDENT - код обучаемого; Color MODULE -

номер учебного модуля; Color SUPPLEMENT - номер дополнительного раздела в данном модуле; Color TEST - номер тестового задания для данного модуля; Color RATING - оценка за данный модуль; Color TIMEMOD - время изучения данного модуля; Color TIMESUP - время изучения дополнительного материала; Color TIMETEST - время тестирования.

Условия, моделируемые позициями: р„ - наличие обучаемого; рц - обучение модуля возможно; рц - основной материал модуля выбран; рц - тест выбран; р14 -необходимо изучение дополнительного материала; р15 - оценивание ответа произведено; р16 переход к следующему модулю возможен; pF - курс пройден; рм -база основных учебных модулей; pD - база дополнительных материалов; рт база тестов; pj- журнал учета пройденных модулей; рЕ - обучающая система свободна.

События, моделируемые переходами. ts - обучаемый входит в систему; ?/ -обучение начинается; tn - происходит изучение основного материала модуля; t,2 -происходит изучение дополнительного материала; t13 - производится тестирование; t:4 - производится оценивание; tn - обучаемый отправляется для изучения дополнительного материала (оценка 3); t16 - изучение модуля завершается (оценка выше 3); tn - обучаемый отправляется для повторного прохождения модуля (оценка ниже 3); t2 - переход к следующему модулю; tf - обучение по курсу завершается. Выражения на переходах tlt, tn, t,3 обозначают временную задержку срабатывания, т.е. время, затраченное обучаемым на изучение материала модуля, изучение дополнительного материала и тестирование.

Рт

¡Подго-; ! товка |

Рисунок 4. Раскрашенная сеть Петри с временным и вероятностным механизмами, моделирующая прохождение учебного курса В разделе 2.4 излагается методика оценки средних характеристик процесса интерактивного обучения, основанная на концепции цепей Маркова.

Процесс обучения рассматривается как динамическая система, находящаяся в каждый из моментов tk в одном из п состояний:

.....5„}.МТ. (1)

Переменная ^ определяет номер шага в процессе обучения и не обязательно связана с академическим временем.

Состояния изменяются со временем случайным образом. Это изменение определяется матрицей переходных вероятностей

и

•р(0=|КММ2 л. (О />21 (Л ) рль) рга) 5 рЛч) рЛч)

рп 2 (О рлч).

Каждый элемент матрицы показывает вероятность

система в момент ^ находилось в состоянии 5,, то в момент (к+1 опа окажется в состоянии SJ.

Вектор-строка^(г11) = [*/(^),. .д:^ Дописывает распределение вероятностей

нахождения системы в соответствующих состояниях в момент^. При это./>

ы

/4б Т-

Пересчет распределения вероятностей на следующем шаге производится по формуле:

(3)

Множество состояний 5 в рассматриваемом случае подразделяется на множество невозвратных состояний и множество поглощающих состояний 52, Состояния, относящиеся к множеству л , соответствуют завершению процесса прохождения курса и не влияют на его трудоемкость. Поэтому, исключив из матрицы Р строки и столбцы, соответствующие состояниям, и обозначив оставшуюся матрицу О,, можно вычислить так называемую фундаментальную матрицу цепи Маркова:

Ы = (4)

где I-единичная матрица

Каждый элемент п1} матрицы N представляет собой среднее число

пребываний процесса в состоянии при старте из состояния Б, Зная пХ], можно вычислить среднюю трудоемкость прохождения курса по формуле

©1=2>1,-©,> (5)

7=1

где - ©; трудоемкость у - го шага процесса обучения в часах.

Рисунок 5. Цепь Маркова, моделирующая процесс прохождения модуля

учебного курса

На рисунке 5 в качестве примера представлена модель процесса прохождения фрагмента курса в виде цепи Маркова. Модель содержит следующие состояния: 5/ -получение задания; 5'2 - работа с компьютерной обучающей программой; -

защита выполненной работы; - изучение дополнительного материала; Б5 -получение зачета по модулю; - завершение обучения по модулю.

Раздел 2.5 посвящен оценке параметров модели по данным реального процесса обучения - ключевой проблеме при использовании вероятностных моделей.

Идентификация модели, описанной выше, заключается в оценке вероятностей перехода между состояниями процесса, а также в оценке трудоемкостей всех его этапов. В данном параграфе предлагается методика оценки вероятностей путем обработки наблюдений за реальным учебным процессом.

Эта методика заключается в следующем. При изучении группой студентов интерактивного курса составляется протокол прохождения каждым студентом последовательности заданий и тестов. Такой протокол рассматривается как одна реализация случайного процесса, порожденного цепью Маркова. Строка в матрице соответствует состоянию, из которого начат очередной шаг обучения, а столбец -состоянию, в котором оказывается учащийся на следующем шаге. В каждую ячейку матрицы, где оказался процесс, заносится единица. Процесс перехода от задания к заданию фиксируется учетным модулем обучающей системы, что после накопления необходимого объема статистических данных позволяет произвести оценку параметров модели - вероятностей перехода между состояниями. Проведя суммирование данных протоколов всех учащихся по строкам, и разделив накопленные в каждой ячейке числа на сумму строки, можно получить оценки вероятностей перехода из одного состояния в другие, т.е. матрицу Р.

На основе определения цепи Маркова вероятность перехода в состояние 5у при старте из состояния может быть оценена следующим образом.

т т я

Ри = =£ </££ и^М^я, (6)

т

где г/^;г',_/ = 1,...и - число Попаданий процесса в состояние 5] при старте из

»4

т я

по всем протоколам; ЛГ, =£2] ы'у;г = \,...п - число попаданий во все состояния

к

5'1,...,5,я при старте из 5, по всем протоколам; _ количество попаданий в состояние при старте из состояния 5, в к - м протоколе; п - количество состояний модели (количество элементов курса); т - количество обрабатываемых протоколов; г,У = 1,...,и;Л: = 1,...,/п.

Доверительная оценка полученных вероятностей может быть вычислена на основе уравнения:

ри2(\+^-)-р,,(2ри + <«. »'.7=1.-и. (7)

/V, Л,

Здесь гв - величина, зависящая от уровня надежности оценки. В частности, при а = 0,05 (т.е при уровне надежности 1 -а = 0,95 ) величина га = 1,96.

Корни этого уравнения р,* и р,~ представляют собой верхнюю и нижнюю границу возможных значений оценки вероятности ри], г',у' = 1 ,..л.

Следует заметить, что матрицы, составленные из вероятностей р,/ и Р,},ъ общем случае не являются стохастическими, т.к. сумма вероятностей по строкам в этих матрицах не всегда равна единице.

Оценки вероятностей перехода между состояниями имеют разброс, зависящий от числа обработанных анкет и количества зафиксированных переходов между состояниями учебного процесса. Поэтому важно оценить, как этот разброс скажется на конечных результатах моделирования динамики учебного процесса.

Предположим, что матрица вероятностей переходов между состояниями имеет

вид

Р = Р0±АР, (8)

где Р0 - среднее значение оценки матрицы, АР - разброс относительно среднего, находящийся в диапазоне от Р до Р+.

Тогда оценка вероятностей нахождения в различных состояниях определится согласно (3) формулой:

Х{1к^Х^кХР0±^Х{1к)Р,±Х(1к)АР, (9)

в которой второе слагаемое определяет возможный разброс вероятностей пребывания в различных состояниях на к - м шаге процесса.

Матрицу б представим в виде

е-а±де, (ю)

где <2„ - среднее значение оценки матрицы, Ь<2 - матрица, определяющая разброс вероятностей относительно среднего значения.

Вследствие изменения матрицы <2 изменится также матрица N и примет значение N0 ±Ш. Приращение ДЛГ этой матрицы в силу (4) будет равно:

(11)

На основе выражения (11) можно оценивать разброс числа пребываний процесса во множестве невозвратных состояний, если известен разброс вероятностей перехода между состояниями внутри этого множества.

Глава 3 «Модели процессов адаптации в учебных курсах с многоуровневой структурой» посвящена созданию стохастических моделей интерактивного процесса обучения с адаптацией на основе концепции автомата с линейной тактикой (М.Л. Цстлин, 1969; В.Л. Стефанюк, 2003). Рассмотрены три модели формирования образовательных траекторий: основанная непосредственно на модели М.Л. Цетлина; модифицированная путем введения поглощающих состояний; и, наконец, модель, допускающая возможность более гибкой смены методик обучения. Последняя модель, как наиболее реалистичная, исследована более подробно.

В разделе 3.1 рассматривается простейшая модель бесконечного процесса обучения. Система, состоящая из обучаемого и обучающей среды в каждый момент дискретного времени £=1,2,3... находится в одном из двух состояний 5/ и которые соответствуют двум стратегиям (методикам) обучения. Если система в момент 4 находилась в состоянии Ь\, то в следующий момент **+/ она с вероятностью ц, останется в этом же состоянии (это событие интерпретируется как успех), а с вероятностью р,=1-д1 перейдет в противоположное состояние (это событие

рассматривается как неудача). Таким образом, при успехе система продолжает использовать ту же стратегию, а при неудаче происходит переход к альтернативной стратегии. Показано, что эта модель является простейшим примером автомата с «целесообразным поведением».

В разделе 3.2. рассматривается модель бесконечного во времени многошагового обучения с адаптацией, при которой смена стратегии обучения происходит после серии неудач. Здесь состояния соответствуют первой стратегии обучения, состояния Я2, - второй стратегии, г=1,...,п, <7/ вероятности успеха, р/

= 1^1, р2 = 1-д2 - вероятности неудачи. Такая система названа Цетлиным автоматом с линейной тактикой. На рисунке 6 приведена цепь Маркова, соответствующая этой модели.

Рисунок 6. Модель автомата с линейной тактикой

Основным свойством приведенной модели является то, что описываемая система при достаточно большом числе шагов совершает почти исключительно то действие, при котором вероятность успеха максимальна, независимо от номера стартового состояния. Это свойство можно рассматривать как «целесообразное поведение» вероятностного автомата.

Данная схема может рассматриваться как модель повышения и поддержания уровня квалификации; она может быть полезной при разработке систем переподготовки кадров.

В разделе 3.3 рассматривается автомат с поглощающими состояниями, моделирующий процесс обучения с фиксацией достигнутого уровня квалификации. Поскольку реальный процесс обучения не может быть бесконечным и должен завершаться за конечное число шагов, модель, приведенная выше, была модифицирована путем добавления в нее двух поглощающих состояний и ,

которые моделируют завершение процесса обучения по каждой из методик (рисунок 7).

Рисунок 7. Модель автомата с поглощающими состояниями

Исследование показало, что в отличие от модели, приведенной в разделе 3.2, свойства «целесообразного поведения» сохраняются, однако поведение рассматриваемой системы в значительной степени зависит от номера стартового состояния.

Раздел 3.4 посвящен описанию модели двухуровневого обучения с адаптацией. Поскольку приведенные выше модели не допускают гибкого перехода от одной методики к другой, предлагается двухуровневая модель прохождения

учебного курса (рисунок 8). Первый уровень рассчитан на хорошо подготовленною учащегося, второй на учащегося с худшей подготовкой. При этом возможен переход с уровня на уровень не после серии успехов или неудач, а после каждого шага обучения.

Система состоит из т однородных ячеек, каждая го которых моделирует прохождение обучаемым одного модуля по методикам разного уровня.

Состояния, относящиеся к /-му модулю: ^Д,,- изучение материала / - го модуля и предварительное тестирование по этому материалу - соответственно, для первого и второго уровней; дополнительное изучение и повторное

тестирование по материалам г- го модуля, соответственно, для первого и второго уровней; вр - финишное состояние, соответствующее завершению курса.

Вероятности перехода между состояниями имеют следующий смысл (.р, =1): соответственно, вероятности успеха и неудачи при изучении и

предварительном тестировании для первого уровня; д2,р2 - то же для второго уровня; ,р3 - соответственно, вероятности успеха и неудачи при дополнительном изучении и повторном тестировании для первого уровня; дл,р4 - то же для второго уровня. Для наглядности дуги, соответствующие успеху, помечены на рисунке 8 знаком плюс, а дуги, соответствующие неудаче - знаком минус.

Рисунок 8. Модель двухуровневой системы интерактивного обучения

Одной из задач, которые можно решать с помощью данной модели, является оценка вероятностных характеристик индивидуальных образовательных траекторий для конкретного учащегося. Зная вероятности (й=1,...,4), характеризующие данного учащегося, можно вычислить вероятности пребывания во всех состояниях системы как функции дискретного времени (числа шагов обучения):

ЛГ(* + 1 ) = Х($)*Р, (12)

где - вектор, содержащий 4т+1 компоненту

^■(0 = К, (0, г = = 1.....4; хт+1 и+1 ].

При этом Х(0) определяется одним из двух стартовых состояний: либо дги(0) = 1, либо х14(0) = 1, все остальные компоненты в обоих случаях равны нулю. Первый случай соответствует началу обучения с первого уровня, а второй -соответственно, со второго уровня.

Последовательность векторов х(0),х(]),...,х(г), где т - период гарантированного завершения процесса обучения, представляет собой вероятностный портрет образовательной траектории группы учащихся. На рисунке 9 показаны образовательные траектории при изучении трех однородных модулей учащимися с хорошей подготовкой.

1 аг 1 *

1

| 42.1) »

8[3,1]

«1,; ад 1 1 8Г

St2.1l 1 2,2] 3[3,2] 5К II —

ПНЯМ 4 в[2,2 м [

мяЬ мИ

1 ИЯЙ| Я! 1. ■мя ннння НИИ ™ии|! ■мя

Рисунок 9. Образовательные траектории для учащихся с хорошим уровнем подготовленности при старте из Бц.

Глава 4 «Моделирование и разработка адаптивного курса по дисциплине «Дискретная математика» посвящена описанию создаваемой в Сибирском I осударственном техноло1 ическом университете компьютерной системы, поддерживающей процесс интерактивного обучения.

В разделе 4.1 описывается компьютеризированный курс по дискретной математике, который используется на кафедре системотехники СибГТУ для обучения дисциплине «Дискретная математика» студентов трех специальностей: 220400 - программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем (относится к направлению 654600); 071900 - информационные системы и технологии (относится к направлению 654700); 210200 - автоматизация и управление в химико-лесном комплексе (относится к направлению 657900). По специальностям 220400 и 210200 помимо шпигодичной (основной) формы обучения предусмотрена ускоренная трехгодичная форма (для выпускников средних учебных заведений по профилю специальности), а также заочная форма.

Курс не является полностью интерактивным - он содержит как модули, которые студент проходит с помощью обучающих и контролирующих программ, так и модули, изучаемые в контакте с преподавателем. Структурно курс состоит из восьми тематических модулей: М1 - алгоритм фронта волны; М2 - алгоритм Форда-

Беллмана; МЗ - алгоритмы обхода графов; М4 - остовныс деревья; М5 -индивидуальное задание по теме «Графы»; Мб - коллоквиум по теме «Графы»; М7 -алгоритмы на графах; М8 - основы комбинаторного анализа.

В данном курсе предусмотрена адаптация к объему изучаемого материала и его сложности. Поэтому ряд модулей содержит по 3 варианта учебного материала, соответствующих различным уровням сложности.

В течение трех семестров при обучении студентов специальностей 220400 (группы 21-6, 21-7), 071900 (группа 21-8), 210200 (группа 21-5) очной формы обучения проводилась эффективности предложенной методики и вероятностных моделей. При этом часть студентов обучалась по традиционной методике, другая часть - с применением процедуры адаптации.

Всего в эксперименте участвовало 8 учебных групп, 184 человека.

В разделе приводится динамическая модель прохождения курса группой обучаемых в виде двухуровневой иерархической сети Петри. На рисунке 10 приведена модель этого курса в виде раскрашенной сети Петри верхнего уровня. Каждый из описанных выше модулей представлен в виде непримитивного перехода

соответствующей позиции р1.....рй. Каждому переходу г,,...,/,соответствует

сеть Петри нижнего уровня, описывающая выполнение соответствующего модуля. В разделе подробно рассмотрены модели отдельных модулей курса в виде сетей Петри и соответствующих цепей Маркова. Пример таких моделей для модуля «Коллоквиум по теме «Графы» приведен на рисунке 11. Этот модуль включает следующие состояния: Рь 5/ - получение задания; Р2, 82 - выполнение индивидуального задания; Рь - изучение дополнительного материала; Р4, - получение зачета по модулю, - завершение обучения по модулю.

В разделе 4.2 рассматривается моделирование процесса адаптации, т.е. перехода обучаемого с одного уровня сложности изучения материала на другой. При этом, если взять за основу сеть Петри верхнего уровня (рисунок 10) и сосредоточиться только на моделировании процесса перехода между уровнями сложности, то мы получим обыкновенную сеть Петри, изображенную на рисунке 12 и соответствующую ей цепь Маркова (рисунок 13). В разделе подробно описан алгоритм функционирования данной модели.

Продемонстрировано использование методики определения вероятностей перехода по данным учебного процесса, описанной в разделе 2.5, на примере идентификации параметров модуля М5 - выполнение индивидуального задания по теме «Графы». На рисунке 14 показан образец протокола, отражающий последовательность прохождения заданий в модуле. Обработка протоколов группы студентов позволяет оценить вероятности перехода между отдельными заданиями модуля по формулам (6-9).

Всего было получено и обработано по методике п. 2.5 56 протоколов. Матрицы для указанного модуля рассчитывались отдельно для групп студентов, обучающихся по традиционной методике преподавания, и для групп, в которых использовался курс «Дискретная математика» с возможностью адаптации. Соответствующие матрицы средних значений вероятностей и их верхних и нижних оценок приведены на рисунке 15.

Рисунок 10 Раскрашенная сеть Петри, моделирующая прохождение курса «Дискретная математика» группой учащихся

Рисунок 11. Структура модуля Мб - коллоквиум по теме «Графы»: а) сеть Петры; б) цепь Маркова

яви

Рисунок 12. Сеть Петри, моделирующая процесс изучения курса «Дискретная математика» отдельным учащимся

М1 ш мз м< из ш ш из

Рисунок 13. Цепь Маркова, моделирующая вероятностный процесс прохождения курса «Дискретная математика» отдельным учащимся

получение задания выпалне-иие изучение доп. материала Защит» Получение зачета ----

получит» задания 1 1

выполнение

И9уч*ИИ< ДОП. метмммм / N

Зашита 1 %

Получение зачета -

Рисунок 14. Образец протокола прохождения модуля курса по дискретной математике студентом средней успеваемости

51 $2 Я $5

51 0338384 0.616182 0 0 0

52 03816132 0,218182 о а 0 0

» 0.01Э6986 0 0.42465В 0.561Б44 0

$4 0 0 0 0.595606 0.4044944

59 0 0 0 0 0

а)

51 $3 54 $5

51 0,4130435 0,686957 0 0 0

И О.Э5 0075 055 ОД25 0

$3 00191818 0 0290909 ОБЭ0909 0

$4 0 0 0 05 0.5

$5 0 0 0 0 0

Доверительны» вероятности

Р*

052 ода о/и 0Д4 ор*

лев 0,20 0,69 0,13 0,09

0,10 0Р7 0,42 ода 0^7

ода ода, 0Д1

р- —к —

0Д2 0,« ОД) ода ода

0,22 ода ОД), ода ода

ода ода, оЛ"9' ода ода

ода ода ода ода ода

Рисунок 15. Оценка вероятностей• а), б) матрица переходных вероятностей и доверительные вероятности при традиционной методике преподавания;

в), г) то же при использовании системы с адаптацией. Из рисунка 15 видно, что мафицы, определяющие верхние и нижние грапицы вероятностей в общем случае не являются стохастическими.

Для средних вероятностей, приведенных на рисунке 15, матрицы матожидания числа пребываний процесса в состояниях невозвратного множества имеют вид:

' 2.81 1 783 1 383

1.106 1.783 1 383 2

N1 =

( 3.25 2 561 1.78 2 472'

1.627 2.561 1.78 2.472

0.077 0 061 1 78 2.472

0 0 0 2.472

N2 =

V

0.072 0.046 1.446 2 0 0 0 2

у

(13)

где М - среднее число пребываний процесса в состояниях 81-84 при традиционной методике обучения, N2 - то же при использовании адаптивной системы. Из (13) видно, что число попыток прохождения заданий модуля во втором случае существенно меньше; это говорит об эффективности предложенной методики.

Кроме того, получены оценки матриц Д Q и Ш, а также дисперсии числа пребываний процесса в невозвратных состояниях.

По результатам проведенного эксперимента можно сделать следующие выводы.

• Применение предложенной методики позволяет уже на начальных этапах процесса обучения осуществить прогноз успешности обучения и способствовать адаптации учащихся к сложности и последовательности изучения материала путем выбора индивидуальных образовательных траекторий прохождения курса.

• Прогнозирование успешности процесса обучения позволяет гибко менять методику преподавания дисциплины в ходе учебного процесса.

• Более гибкий подход к преподаванию курса улучшает усвояемость учебного материала, что положительно влияет на успеваемость студентов.

В разделе 4.3 приводится обзор известных методологий и программных средств, предназначенных для создания компьютерных систем обучения и оценка их пригодности для создания адаптивного курса «Дискретная математика» в условиях СибГТУ. Рассмотрены такие системы разработки интерактивных учебных курсов, как Lotus LearningSpace, Asymetrix Tool Book Instructor & Assistant, HyperMethod eLearning Office, «Батисфера» компании «Информпроект», СДО «Доцент» компании «Униар». По итогам обзора были сделаны следующие выводы:

• все рассмотренные методологии и системы позволяют создавать достаточно эффективные образовательные информационные ресурсы, в частности, компьютерные учебные курсы; однако в рассмотренных системах отсутствует возможность создавать системы обучения с адаптацией, либо такая возможность реализуется с определенными трудностями;

• стоимость рассмотренных систем составляет десятки и сотни тысяч долларов, что в настоящее время делает весьма проблематичным их широкое использование в вузах.

Поэтому ниже рассмотрена еще одна возможность создания обучающих систем, основанная на использовании стандартных систем управления базами данных.

В разделе 4.4 описана попытка создания концепции интерактивного электронного курса, организованного по принципу лабораторного стенда.

Структурно про1раммный комплекс представляет собой иерархически упорядоченный набор самостоятельных независимых исполняемых модулей учебной направленности, хранение которых организовано средствами стандартной СУБД. Каждый исполняемый модуль работает независимо от других и моделирует фрагмент предметной области, предоставляя учащемуся возможность самостоятельного изучения материала (электронный учебник, обучающая программа или программа, моделирующая лабораторную установку и т.д.), контроля знаний (тестирующая программа). Индивидуальный учебный план формируется назначением индивидуальных заданий, выполняемых под контролем исполняемого модуля. Поиск, извлечение исполняемого модуля из базы данных, его загрузка и исполнение осуществляется средствами информационной системы и под ее контролем, что до определенной схспбни исключает возможность фальсификации результатов конфоля. В процессе работы из этих модулей формируется файл протокола работы в формате приложений Windows, который так же автоматически фиксируется в базах данных системы, что позволяет преподавателю организовать персонифицированный мониторинг процесса обучения. В качестве пользователей программного комплекса могут выступать преподаватели, учащиеся, администраторы баз данных, которым делегируются соответствующие права доступа к информационному ресурсу. Права доступа идентифицируются в начале каждого сеанса работы с программным комплексом через интерфейсы клиентского приложения. На рисунке 16 приведен интерфейс одного из исполняемых модулей системы.

Рисунок 16. Модуль «Пути в графах»

В приложениях приведены структура и описание базы данных обучающей системы, а также акты об использовании результатов диссертации.

Основные результаты

1. Разработана система информационных, динамических и вероятностных моделей процесса интерактивного обучения для курсов с разветвленной и многоуровневой структурой.

2. На основе концепций адаптивного обучения Л.С. Растригина и автомата с линейной тактикой М.Л. Цетлина разработаны и исследованы модели процесса обучения с адаптацией. Получены оценки вероятностных характеристик этого процесса.

3. Предложен метод идентификации параметров цепей Маркова, моделирующих процесс обучения, на основе данных реального учебного процесса.

4. На основе системы моделей, представленной в работе, создан и апробирован в педагогическом процессе многоуровневый адаптивный компьютерный курс по дисциплине «Дискретная математика». По данным, накопленным в процессе изучения курса, проведена идентификация параметров моделей.

5. Предложена концепция программной поддержки адаптивного учебного процесса на базе стандартной СУБД.

Список работ по теме диссертации

1. Доррер, А.Г. Использование принципа адаптации при разработке интерактивных обучающих курсов [Текст] / А.Г. Доррер // Материалы III Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий». - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ. -

2002.-С.150-152.

2. Доррер, А.Г. Модификация алгоритма адаптивного обучения [Текст]/ А.Г. Доррер // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Лесной и химический комплексы: проблемы и решения». - Красноярск: СибГТУ. -

2003.-С. 380-383.

3. Доррер, А.Г. Проектирование адаптивной обучающей системы по дискретной математике [Текст] / А.Г. Доррер // Материалы V Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий». - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ. - 2004. - С.375-378.

4. Доррер, А.Г. Моделирование процесса интерактивно1 о обучения на базе концепции автомата с линейной тактикой [Текст]. / А.Г. Доррер, Г.А. Доррер // Информатика и информационные технологии: Межвуз. сб. науч. тр. / Под ред. Е.А. Вейсова, Ю.А. Шитова. - Красноярск: ИПЦ КГТУ. - 2004. - С. 124-129.

5. Доррер, А.Г. Проектирование системы адаптивных обучающих модулей «Дискретная математика» [Текст] / А.Г. Доррер, Т.Н. Иванилова, С.П. Якимов // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Лесной и химический комплексы: проблемы и решения».- Красноярск: СибГТУ. - 2004. -С.278-283.

6. Доррер, А.Г. Структура интерактивного курса по дискретной математике [Текст] / А.Г. Доррер, Т.Н. Иванилова // Тезисы докладов III Всесибирского конгресса женщин-математиков / Под ред. Л.Ф. Ноженковой. -Красноярск: ПФК «Торра». - 2004. - С. 176-178.

7. Доррер, А.Г. Модель процесса интерактивного обучения как автомат с линейной тактикой [Текст]. / А.Г. Доррер // Материалы П1 Всероссийской научно-практической конференции студентов «Молодежь и современные информационные технологии». - Томск: ТПУ. - 2005. - С.98-99.

8. Доррер, А.Г. Оценка параметров Марковской модели процесса интерактивного обучения [Текст] / А,Г. Доррер // Материалы VI Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий». - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ. - 2005 г. -С.74-77.

9. Доррер, А.Г. Динамическое моделирование процесса интерактивного обучения [Текст] / А.Г. Доррер // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Лесной и химический комплексы: проблемы и решения». -Красноярск: СибГТУ. - 2005. - С.253-258.

10. Доррер, А.Г. Моделирование и разработка интерактивных обучающих систем с адаптацией [Текст] / А.Г. Доррер // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации региона. ПИР-2005». -Красноярск: ИПЦ КГТУ. - 2005. - с.147-152.

11. Доррер, А.Г. Модель процесса интерактивного обучения как автомат с линейной тактикой [Текст] / А.Г. Доррер, Г.А. Доррер, Г.М. Рудакова // Всстник КрасГАУ. Научно-технический журнал. - Вып. 9. - Красноярск: КрасГАУ. - 2005. -С. 242-246.

12. Доррер, Г.А. Использование концепции автомата с линейной тактикой для моделирования процесса обучения. [Текст]/ А.Г. Доррер, Г.А. Доррер, Г.М. Рудакова // Информационные технологии. -№ 11.- 2005. - С.63-69.

Сдано в производство 17.11.05. Формат 60x84 1/16. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз.

Изд. № 594. Заказ № 1381. _Лицензия ИД №06543 16.01.02._

Редакционно-издательский центр СибГТУ 660049, г.Красноярск, пр. Мира, 82

4

f

I

I' !»

P 23 6 94

РЫБ Русский фонд

2006-4 23118

i

Введение.

Глава 1. Проблемы разработки электронных обучающих систем.

1.1. Общая характеристика систем интерактивного обучения.

1.2. Действующие лица процесса интерактивного обучения.

Функции обучаемого:.

Функции преподавателя:.

Функции администратора системы дистанционного обучения:.

1.3. Международные стандарты в области технологий интерактивного обучения.

1.3.1 Стандарты IMS.

1.3.2 Спецификации IEEE LTSC.

1.3.3 Стандартизация описания информационных образовательных ресурсов.

1.4. Концепции описания процесса интерактивного обучения.

1.5. Дидактические структуры компьютерных курсов.

1.6. Адаптация в обучающих системах.

Выводы по первой главе.

Глава 2. Модели процесса интерактивного обучения и адаптации.

2.1 Информационные модели процесса интерактивного обучения.

2.2. Моделирование обучающих систем с помощью раскрашенных сетей Петри.

2.2.1 Мультимножества.

2.2.2 Формальное определение CPN.

2.2.3 Функционирование CPN.

2.2.4. CPN с временным механизмом.

2.3. Моделирование процесса интерактивного обучения.

2.3.1. Одноресурсная модель процесса прохождения учебного модуля.

2.3.2. Модель прохождения учебного курса, состоящего из нескольких модулей.

2.3.3 Модель учебного курса как раскрашенная сеть Петри (CPN).

2.4. Вероятностные модели процесса обучения.

2.4.1 Формальное определение модели.

2.4.2. Пример моделирования.

2.4.3. Обсуждение предлагаемой методики.

Допущения и ограничения модели.

Сокращение числа комбинаций тестовых вопросов.

2.5. Оценка параметров модели по данным реального процесса обучения

2.5.1. Оценка вероятностей перехода между состояниями учебного процесса.

2.5.2. Оценка чувствительности модели к изменению вероятностей перехода между состояниями.

Выводы по второй главе.

Глава 3. Модели процессов адаптации в учебных курсах с многоуровневой структурой.

3.1. Простейшая модель.

3.2. Модель процесса обучения как автомат с линейной тактикой.

3.3. Автомат с поглощающими состояниями.

3.4. Модель двухуровневого обучения с адаптацией.

Выводы по третьей главе.

Глава 4. Моделирование и разработка адаптивного курса по дисциплине «Дискретная математика».

4.1.1. Динамическая модель курса в виде иерархической раскрашенной сети Петри.

4.1.2. Модели отдельных модулей.

4.2. Функционирование модели адаптивного курса.

4.2.1. Моделирование процесса адаптации.

4.2.2. Алгоритм функционирования модели.

4.2.3. Определение матрицы вероятностей перехода.

4.3. Обзор программных средств создания обучающих систем.

10 4.3.1. Методологии разработки интерактивных учебных курсов.

4.3.2. Системы разработки интерактивных учебных курсов.

4.4. Системы интерактивного обучения на базе стандартной СУБД.

Выводы по четвертой главе.

Актуальность работы

Интерактивное, т.е. в значительной мере самостоятельное обучение с использованием современных информационных технологий - одно из важнейших направлений совершенствования системы образования, в том числе и в России. Быстрое развитие телекоммуникаций, и в особенности сети Интернет создало технологическую основу для обмена информацией между организациями и отдельными лицами, вне зависимости от их социального статуса, государственной принадлежности, географического положения и явилось мощным стимулом развития дистанционного образования.

Индустрия компьютерных средств обучения насчитывает уже более двадцати пяти лет. На первых порах в учебном процессе использовались различные программно-методические комплексы для освоения студентами элементов информационных технологий.

В конце 80-х годов стали создаваться компьютерные обучающие системы на базе электронных учебников по различным дисциплинам с текстовыми и графическими фрагментами [11,68,76,80].

Появление \УеЬ-технологий в первой половине 90-х годов стало серьезным стимулом для развития информационных технологий в обучении. Во второй половине 90-х годов началось широкое распространение дистанционного обучения, в том числе обучения на базе Интернет. Появилась концепция открытого образования как системы предоставления образовательных услуг с помощью средств, имеющихся в распределенной информационно-образовательной среде, выбираемых пользователем и адаптированных под его конкретные запросы. В работу по созданию и использованию электронных средств поддержки образовательного процесса сегодня включились многие тысячи работников сферы образования. К настоящему времени созданы тысячи программных и информационных образовательных ресурсов.

Развитие интерактивного обучения в нашей стране входит в число стратегических задач всей образовательной системы - и как одного из методов обучения, и как составной части информатизации образования. В опубликованных в 1997 году «Основных положениях концепции очередного этапа реформации системы образования» указывается, что интерактивное обучение, осуществляемое в глобальных сетях, помогает решать основную задачу системы образования в целом - ориентацию на «реализацию общенациональных интересов России, ее конкурентоспособности на мировых рынках труда и цивилизованной конкурентоспособности ее населения в структурах становящегося глобального миропорядка».

В настоящее время успешно работает ряд учебных заведений и фирм, которые специализируются на разработке программно-информационных средств для систем интерактивного обучения. На рынке и в свободном распространении появилось множество электронных курсов по различным дисциплинам. Созданы и предлагаются к продаже программы, предназначенные для самостоятельного использования преподавателями при разработке учебных электронных изданий.

Ведутся работы в направлении стандартизации информационных образовательных ресурсов.

Новые аспекты использования систем интерактивного обучения возникают в связи с планируемой реформой высшего образования, в частности, в связи с переходом на модульно-рейтинговую систему обучения.

В то же время, при переходе к массовому использованию компьютерного обучения возникает целый ряд нерешенных дидактических и технических проблем. Отметим наиболее актуальные из них [42].

• Разработка дидактики и методик, ориентированных на компьютерное обучение, в частности, на возможность адаптации обучающих систем к возможностям конкретного обучаемого.

• Разработка инженерных методов создания систем компьютерного обучения как своеобразных педагогически ориентированных информационных систем с использованием современных методологий и технологий моделирования и разработки таких систем.

• Создание методов и моделей для априорной оценки дидактических и эксплуатационных характеристик разрабатываемых обучающих систем.

• Снижение трудоемкости подготовки и разработки учебных электронных изданий для массового преподавателя.

Настоящая диссертационная работа посвящена созданию методов анализа и разработки адаптивных обучающих систем, основанных на моделировании процесса интерактивного обучения и использовании современных инструментальных средств. Новым элементом работы является использование теории обучения Л.С. Растригина (1988) и теории вероятностных автоматов с «целесообразным поведением» М.Л. Цетлина (1961, 1969) в качестве основы для создания моделей учебного процесса с адаптацией. Прикладная часть работы ориентирована на создание адаптивной системы обучения студентов, специализирующихся на изучении программирования и информационных технологий, курсу дискретной математики. При этом учитывалась специфика подготовки специалистов для предприятий химико-лесного комплекса.

Поскольку диссертация направлена на решение приведенных выше проблем и использует при этом оригинальный подход к созданию систем с адаптацией, ее тема представляется достаточно актуальной.

Цель работы.

На основе исследования и моделирования процесса интерактивного обучения с адаптацией разработать методы расчета и проектирования компьютерных курсов с различной дидактической структурой. Для достижения поставленной цели планируется решение ряда задач.

Задачи работы.

• Разработать систему моделей адаптивных компьютерных курсов с разветвленной и многоуровневой дидактической структурой, оценить их особенности.

• Исследовать вероятностные характеристики систем интерактивного обучения с адаптацией, построенных на основе концепции автомата с «целесообразным поведением» для различных дидактических структур курсов.

• Разработать методику идентификации параметров стохастических моделей по данным учебного процесса.

• Разработать и апробировать в реальном педагогическом процессе многоуровневый адаптивный компьютерный курс по дисциплине «Дискретная математика» для студентов специальностей, связанных с информационными технологиями.

Научная новизна

• На базе CASE - средств, раскрашенных сетей Петри и теории цепей Маркова создана система моделей процесса интерактивного обучения с разветвленной и многоуровневой структурой.

• В развитие концепций адаптивного обучения JI.C. Растригина и стохастического автомата с линейной тактикой M.JI. Цетлина предложены и исследованы модели адаптивных интерактивных курсов с многоуровневой структурой.

• Исследованы вероятностные характеристики адаптивного процесса изучения курсов с различной дидактической структурой.

• Предложен метод идентификации параметров вероятностных моделей компьютерных курсов по данным учебного процесса.

Практическая значимость

• На основе анализа и использования существующих инструментальных средств для создания электронных курсов разработан и внедрен в учебный процесс СибГТУ многоуровневый компьютерный курс по дисциплине «Дискретная математика» для студентов различных форм обучения специальностей 220400 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем и 210200 - Автоматизация и управление.

Показано, что применение методики идентификации параметров вероятностных моделей, предложенной в диссертационной работе, позволяет прогнозировать успешность учебного процесса для различного контингента учащихся, что делает процесс обучения более предсказуемым, дает возможность гибко менять методику преподавания дисциплины в ходе учебного процесса и в конечном итоге положительно влияет на успеваемость студентов.

Краткое содержание работы.

Во введении представлена актуальность работы, ее цель, задачи, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе работы рассматриваются общая характеристика систем интерактивного обучения, функции действующих лиц процесса интерактивного обучения, а так же международные стандарты в области технологий интерактивного обучения. Кроме того, в первой главе изложены концепции описания процесса обучения: как процесса управления или как динамической игры. Также в первой главе рассматриваются различные дидактические структуры обучающих курсов и различные подходы к адаптации интерактивных обучающих систем к особенностям обучаемого.

Во второй главе рассматриваются информационные модели процесса интерактивного обучения. Также подробно рассматривается моделирование обучающих систем с помощью раскрашенных сетей Петри. Кроме этого, обсуждаются особенности построения вероятностных моделей процесса интерактивного обучения, а также оценка параметров полученной модели по данным реального учебного процесса.

В третьей главе работы предложены различные модели адаптации в учебных курсах с многоуровневой структурой, разработанные на основе концепции автомата с линейной тактикой Цетлйна, а также оценка параметров модели на основе данных реального учебного процесса. I

В четвертой главе рассматривается модель курса «Дискретная математика», а также обсуждается моделирование процесса адаптации и алгоритм функционирования модели. Кроме того, в главе представлен обзор программных средств создания обучающих систем, а также обсуждается возможность построения системы интерактивного обучения на базе стандартной СУБД.

В приложениях приведены структура и описание базы данных, а так же акты об использовании обучающей системы по курсу «Дискретная математика».

Выводы по четвертой главе

1. Дисциплина «Дискретная математика» является одной из базовых, дисциплин при подготовке специалистов по многим направлениям, поэтому требуется создание достаточно развитой системы интерактивного обучения, обладающей возможностями адаптации к различному объему курсов и разным уровням подготовки студентов.

2. Предложена иерархическая модель адаптивного курса по дискретной математике в виде раскрашенной сети Петри и соответствующей цепи Маркова, предусматривающая три уровня сложности материала с возможностью перехода с одного уровня на другой в процессе обучения.

3. Проведена идентификация параметров модели по данным реального учебного процесса; установлены доверительные интервалы полученных значений вероятностей.

4. По результатам анализа имеющихся на рынке средств разработки обучающих систем сделан вывод о желательности создания оригинальной системы, основанной на использовании возможностей стандартной СУБД; предложена функциональная и информационная структуры такой системы.

5. Реализована первая очередь системы, реализующая адаптивный курс «Дискретная математика».

Заключение

В работе получены следующие основные результаты.

1. Разработана система информационных, динамических и вероятностных моделей процесса интерактивного обучения для курсов с разветвленной и многоуровневой структурой.

2. На основе концепций адаптивного обучения Растригина и автомата с линейной тактикой Цетлина разработаны и исследованы модели адаптивных курсов с многоуровневой структурой.

3. Проведено исследование вероятностных характеристик адаптивного процесса обучения для курсов с различной дидактической структурой.

4. Предложен метод идентификации параметров цепей Маркова, моделирующих процесс обучения, на основе данных реального учебного процесса.

5. На основе системы моделей, представленной в работе, создан и апробирован в педагогическом процессе многоуровневый адаптивный компьютерный курс по дисциплине «Дискретная математика».

6. По данным, накопленным в процессе изучения курса, проведена идентификация параметров моделей.

7. Разработана система поддержки адаптивного учебного процесса на базе стандартной СУБД.

1. Jensen, K. Colored Petri Nets: Basic Concepts, Analysis Methods and Practical Use. Текст. Berlin: Springier. - Vol.l - 1996, Vol.2 - 1997, Vol.3 -1997.

2. Lotus Announces Strategic Partnership with Russian Ministry of Education for Lotus Domino, Notes and LearningSpace. Текст. // Lotus press release by May 31, 1999.

3. Lotus LearningSpace, release 2.5. Installation and Administration Guide, электронный ресурс. http://www.lotus.com. - 1999. - 42р.

4. Lotus LearningSpace, release 2.5. Instructor Guide, электронный ресурс. http://www.lotus.com. - 1999. - 244р.

5. Lotus LearningSpace, release 2.5. Student Guide, электронный ресурс. http://www.lotus.com. - 1999. - 99р.

6. Агаев, В.Т. Методические рекомендации по подготовке материалов для учебных аудио-видеосредств. Текст. М.:МИЭП, 1996. - 8 с.

7. Агапова, О.И. О трех поколениях компьютерных технологий обучения. Текст. / О.И. Агапова, А.О. Кривошеев, А.С. Ушанов // Информатика и образование №2. - 1994. - с.34-40.

8. Андреев, А.А. Введение в дистанционное обучение. Текст. / А.А. Андреев // Евразийская ассоциация дистанционного образования. Материалы IV Международной конференции по дистанционному образованию. М., 1997.

9. Ахо, А. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. Текст. / А. Ахо, Дж. Хопкрофт, Дж. Ульман М.: Мир. - 1979. - 533 с.

10. Башмаков, А.И. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. Текст. / А.И. Башмаков, И.А. Башмаков М.: Информационно-издательский дом "Филинъ". - 2003. - 616 с.

11. Башмаков, А.И. Систематизация информационных ресурсов для сферы образования: классификация и метаданные. Научное издание. Текст. /

12. A.И. Башмаков, В.А. Старых. М.: РГУИТП, Европейский центр по качеству. -2003.-384 с.

13. Борисова, Н.В. От традиционного через модульное к дистанционному образованию. Текст. // Учеб. пособие. М.: Домодедово: ВИПК МВД России - 1999.

14. Бронштейн, И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. Текст. / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. М: «Наука». -1981.-720с.

15. Бурков, В.Н. Теория графов в управлении организационными системами. Текст. / В.Н. Бурков, А.Ю. Заложнев, Д.А. Новиков. М.: Синтег -2001.- 124 с.

16. Буч, Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения Текст. М.: Конкорд. - 1992.

17. Васильев, В.И. Культура компьютерного тестирования. Текст. /

18. B.И. Васильев, Т.Н. Тягунова. Ч. 1-3. - М.: МГУП. - 2002.

19. Воробьев, H.H. Теория игр для экономистов-кибернетиков Текст. М.: Наука, Гл. ред.физ.-мат. литературы. - 1985. - 272с.

20. Гареев, В.М., Куликов С.И., Дурко Е.М. Принципы модульного обучения. Текст. / В.М. Гареев, С.И. Куликов, Е.М. Дурко // Вестник высш. шк.-1987.-№8.

21. Горбатов, В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. Информационная математика. Текст. // Учебник для втузов. М.: Наука. Физматлит. - 2000. - 544 с.

22. Горбаченко, И.М. Методы моделирования процесса обучения и разработка интерактивных обучающих курсов. Текст. // Автореф. дисс. канд. тех. наук. Красноярск: СибГТУ. - 2001. - 22с.

23. Демкин, В.И. Дистанционное обучение и мультимедиа. Текст. // Высшее образование в России. 1998. - ,Y°4.

24. Демкин, В.П. Адаптивное обучение на основе информационных технологий. Текст. / В.П. Демкин, Г.В. Можаева, А.Г. Яковлева . Томск: Томский госуниверситет. - 1998.

25. Дистанционное обучение: Учебное пособие. Текст. / Под ред. Е.С. Полат. М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС. - 1998. - 192с.

26. Доррер, А.Г. Модификация алгоритма адаптивного обучения. Текст. / А.Г. Доррер // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Лесной и химический комплексы: проблемы и решения». -Красноярск: СибГТУ. 2003. - С. 380-383.

27. Доррер, А.Г. Динамическое моделирование процесса интерактивного обучения. Текст. / А.Г. Доррер // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Лесной и химический комплексы: проблемы и решения». — Красноярск: СибГТУ. 2005. - С.253-258.

28. Доррер, А.Г. Модель процесса интерактивного обучения как автомат с линейной тактикой. Текст. / А.Г. Доррер // Материалы III

29. Всероссийской научно-практической конференции студентов «Молодежь и современные информационные технологии». Томск: ТПУ. - 2005.

30. Доррер, А.Г. Модель процесса интерактивного обучения как автомат с линейной тактикой. Текст. / А.Г. Доррер // Вестник КрасГАУ. Научно-технический журнал. Вып. 9. - Красноярск: КрасГАУ. - 2005. - С. 242-246.

31. Доррер, Г.А. Использование концепции автомата с линейной тактикой для моделирования процесса обучения. Текст. / А.Г. Доррер, Г.А. Доррер, Г.М. Рудакова // Информационные технологии. № 10. - 2005.

32. Доррер, А.Г. Структура интерактивного курса по дискретной математике. Текст. / А.Г. Доррер, Т.Н. Иванилова // Тезисы докладов III Всесибирского конгресса женщин-математиков / Под ред. Л.Ф. Ноженковой. -Красноярск: ПФК «Торра». 2004. - С. 176-178.

33. Доррер, А.Г. Проектирование системы адаптивных обучающих модулей «Дискретная математика». Текст. / А.Г. Доррер, Т.Н. Иванилова, С.П. Якимов // Материалы Всероссийской научно-практической конференции

34. Лесной и химический комплексы: проблемы и решения».- Красноярск: СибГТУ. 2004.

35. Доррер, Г.А. Моделирование вычислительных систем: Учебное пособие Текст. Красноярск: КГТУ. - 2004. - 188с.

36. Доррер, Г.А Технология учебных электронных изданий на базе системы LearningSpace. Текст. / Г.А. Доррер, Г.М. Рудакова Красноярск: СибГТУ.-2004.-224 с.

37. Доррер, Г.А. Вероятностная модель процесса интерактивного обучения. Текст. / Г.А. Доррер, Г.М. Рудакова, И.М. Горбаченко // Открытое образование, №2. - 2001.

38. Доррер, Г.А. Система интерактивного обучения Lotus LearningSpace release 2.5. Учебное пособие. Текст. / Г.А. Доррер, В.А. Старых, Е.В. Корнеев, Е.В. Касьянова, И.М. Горбаченко. Красноярск: СибГТУ. - 2000. - 100с.

39. Закорюкин, В.Б. Модульное построение учебных пособий по специальным дисциплинам. Текст. / В.Б. Закорюкин, В.М. Панченко, JT.M. Твердин // Проблемы вузовского учебника. Вильнюс: ВГУ. - 1983.

40. Иванилова, Т.Н. Дискретная математика: Учебное пособие Текст. -Ч. 1-3. Красноярск: КГТА.- 1995-1997.

41. Иванилова, Т.Н. Дискретная математика. Сборник заданий с примерами решений для студентов направлений 552800 и 550200 всех формобучения. Текст. / Т.Н. Иванилова, О.В. Крайченкова. Красноярск: СибГТУ. -2000-60 с.

42. Исаев, В.В. Модель управления обучением в автоматизированной обучающей системе. Текст. / В.В. Исаев // Информационные технологии. -№2.-2004.-С. 53-59.

43. Калянов, Г.Н. CASE технологии. Консалтинг в автоматизации бизнес-процессов Текст. - М.: Горячая линия-Телеком. - 2002. - 320с.

44. Кемени, Дж. Конечные цепи Маркова. Текст. / Дж. Кемени, Дж. Снелл. М.: Наука. - 1970. - 450с.

45. Рудакова Г.М., Гриценко Е.М., Осавелюк П.А., Клименок С.Н. Конструктор электронных учебников (ETConstructor). Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2003611512. от 24.06.2003.

46. Котов, В.Е. Сети Петри Текст. М.: Наука. - 1984. - 158с.

47. Крайсл, Б. Изучи сам Lotus Notes. Текст. / Пер. с англ. Минск: ООО «Попурри». - 1998. - 432с.

48. Кузнецов, О.П. Дискретная математика для инженеров. Текст. / Г.М. Адельсон-Вельский, О.П. Кузнецов. М.: Энергия. - 1980. - 814 с.

49. Кукушин, B.C. Дидактика: учебное пособие Текст. М.: ИКЦ «МарТ»; Ростов-н/Д: изд. центр «МарТ». - 2003. - 368с.

50. Лаврентьев, Г.В. Сложные технологии модульного обучения: Учеб,-метод. пособие. Текст. / Г.В. Лаврентьев, Н.Б. Лаврентьева. Барнаул: Изд-во Алт. госуниверситета. - 1994.

51. Лернер, И.Я. Процесс обучения и его закономерности Текст. М.: Знание. - 1980.

52. Маклаков, C.B. BPWin и ERWin. CASE-средства разработки информационных систем Текст. М.: Диалог-МИФИ. - 2001 - 304с.

53. Малышев, Ю.А. Технология представления учебных курсов для дистанционной формы обучения в среде WWW. Текст. / Ю.А. Малышев, H.A. Нежданова, В.А. Шатровский // Информационные технологии. №3. - 1997. -С. 39-41.

54. Манькова, O.A. Некоторые проблемы компьютеризации обучения. Текст. / O.A. Манькова // Высшее образование в России. №3. - 1998. - С. 9799.

55. Материалы сайта компании «Asymetrix», электронный ресурс. -www.asymetrix.com.

56. Материалы сайта компании «Батисфера», электронный ресурс. -www.baty.ru.

57. Материалы сайта компании «ГиперМетод». электронный ресурс. -www.hyper-method.ru.

58. Материалы сайта компании «Униар». электронный ресурс. -www.uniar.ru.

59. Машбиц, Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьтеризации обучения Текст. М.: Педагогика. - 1988 - 191с.

60. Миронова, М.Д. Модульное обучение как способ реализации индивидуального подхода. Текст. // Автореф. дисс. канд. пед. наук. Казань. -1993.

61. Никандров, Н.Д. Программированное обучение и идеи кибернетики. Анализ зарубежного опыта Текст. М.: Наука. - 1970 - 206с.

62. Никитин, Н. Компьютерные обучающие программы и средства их разработки. Текст. / Н. Никитин. А. Прохоров // Компьютер-пресс. №10. -2002-С. 1-8.

63. Новиков, Ф.А. Дискретная математика для программистов Текст. СПб: Питер. - 2000. - 304 с.

64. Норенков, И.П. Стандартизация в области компьютерных образовательных технологий. Текст. // Информационные технологии. № 3. -2002.

65. Образование и XXI век: Информационные и коммуникационные технологии Текст. М.: Наука. - 1999. - 191с.

66. Подласый, И.П. Педагогика: Учебное пособие для студентов высших пед. учебных заведений Текст. М.: Просвещение. - 1996. - 432с.

67. Примерная программа дисциплины «Дискретная математика». / Утверждено руководителем департамента образовательных программ и стандартов профессионального образования Л.С. Гребневым. М.: Минобр. РФ.-2001.-6с.

68. Растригин, Л.А. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Текст. / Л.А. Растригин, М.Х. Эренштейн Рига: Зинатне. - 1988. - 160с.

69. Семенов, В.В. Компьютерные технологии в дистанционном обучении. Текст. / В.В. Семенов и др. // НИИ ВО. Новые информационные технологии в образовании. — Вып. 12. 1997. - 64с.

70. Семенов, В.В. Развитие компьютерных технологий в дистанционном обучении Текст. // НИИ ВО. Новые информационные технологии в образовании. Вып. 3. - 1999. - 68с.

71. Семенов, В.В. Информационные основы кибернетической компьютерной технологии обучения Текст. // Информатика и вычислительная техника. № 3. - 1997. - С. 37-40.

72. Средства дистанционного обучения. Методика, технология, инструментарий. Текст. / C.B. Агапонов, 3.0. Джалишвили, Д.Л. Кречман и др. / Под ред. З.О. Джалишвили. СПб.: БХВ-Петербург. - 2003. - 336с.

73. Стефанюк, B.JI. Учить или учиться? Текст. // Новости искусственного интеллекта. №2. - 2003. - С. 13-24.

74. Структурный анализ систем: IDEF-технологии. Текст. 7 C.B. Черемных, И.О. Семенов, B.C. Ручкин. М.: Финансы и статистика. - 2003. -208с.

75. Талызина, Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний Текст. -М.: МГУ. 1975. -344с.

76. Тимофеев, А.В. Дистанционное обучение в системе управления учебным процессом Lotus LearningSpace 5.x Текст. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - 2003. - 252с.

77. Управление образовательными системами: Учеб. пособие для студ. выс. пед. учеб. заведений. Текст. / Т.И. Шамова, Т.М. Давыденко, Г.Н. Шибанова / Под ред. Т.И. Шамовой. М.: Издательский центр «Академия». -2002.-384с.

78. Цетлин, M.JI. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем Текст. М.: Наука. - 1969. - 270с.

79. Цетлин, M.JI. Некоторые задачи о поведении конечных автоматов. Текст. // Доклады АН СССР. №4. - том 139. - 1961. - С. 830-833.

80. Шампандер, Г. Обучающие компьютерные системы. Текст. / Г. Шампандер, А. Шайдук // Высшее образование в России. №3. - 1998.

81. Шорохов, Д. Электронный профессор, или обучение под учащегося, электронный ресурс. http://po.test! .ru/article/6 elektr.shtml.

82. Яблонский, C.B. Введение в дискретную математику Текст. М.: Наука.- 1979.-271с.