автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Системы управления и диагностики учебной деятельности в вербальных проблемных средах

На правах рукописи

005016501

НИКОЛАЕВА ЮЛИЯ СЕРГЕЕВНА

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ДИАГНОСТИКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ВЕРБАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМНЫХ

СРЕДАХ

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

3 МАЯ 2012

Новосибирск 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева»

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук, доцент

Дьячук Павел Петрович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ковалёв Игорь Владимирович,

ректор Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетнева,

кандидат технических наук, профессор Крук Борис Иванович, директор Межрегионального учебного центра СибГУТИ по переподготовке и повышению квалификации специалистов

Ведущая организация: Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования «Новосибирский государственный педагогический университет»

Защита состоится «18 » мая 2012 г. в 1300 часов на заседании диссертационного совета ДМ 219.005.03 при ФГОБУ ВПО «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики» по адресу: 630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, д.86, ауд. 625

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОБУ ВПО «СибГУТИ».

Автореферат разослан «_ апреля 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 219.005.03 кандидат технических наук

И. А. Бунцев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность

В современном постиндустриальном мире все большее значение приобретает автоматизация различных видов деятельности человека на основе средств ИКТ, в том числе и учебной. В связи с этим научные исследования, проводимые с середины 50-х годов прошлого столетия, были направлены на создание различных обучающих систем (А.И. Башмаков, В.Г. Домрачеев, А.Г. Доррер, Ю.И. Неймарк, JI.A. Растригин, И.В. Ковалев, Б. Скиннер, C.B. Агапонов, З.О. Джалишвили, Д.Л. Кречман и др.), позволяющие управлять учебной деятельностью.

С развитием информационных технологий создавались компьютерные системы управления учебной деятельностью, основанные на моделях передачи информации и знаний объекту. В таких обучающих системах обучаемый является объектом управления, а обучающий рассматривается как управляющее устройство, что позволило применять в обучении методы теории управления (И.В. Мирошник, Д.А. Новиков, Л.А. Растригин).

Как показывает анализ литературы (Г.А. Атанов, Р. Аткинсон, Ю.К. Бабанский, В.П. Беспалько, А.И. Берг, A.B. Сивохин, Н.Ф. Талызина, Д. Хартли), среди подходов к проблеме управления учебно-познавательной деятельностью на основе компьютерных обучающих систем наиболее интересен подход к проблеме обучения, который был предложен Г. Паском и развит профессором Л.А. Растригиным, в котором обучение рассматривается как процесс управления. Для использования такого подхода современные достижения теории искусственного интеллекта, кибернетики, управления сложными системами, психодиагностики (K.P. Червинская) и др. позволяют создавать компьютерные обучающие программы для применения в процессе обучения - от различных тестовых оболочек до автоматизированных распределенных обучающих систем.

Большинство традиционных адаптивных обучающих систем (Л.А. Растригин, В.Б. Кудрявцев, A.C. Строгалов, Лю Юн, И.В. Ковалев, А.Г. Доррер, A.B. Усачев), направлены на запоминание учебного материала и применяют тестовый метод контроля для проверки усвоения знаний, позволяющий фиксировать правильность - неправильность выполнения задания. Недостаток данного метода тестирования состоит в том, что можно получить только результативные характеристики процесса научения, но нельзя увидеть, как обучающийся достиг полученного результата.

Системы управления учебной деятельностью обучающихся решению задач в математических проблемных средах исследовались в работах П.П. Дьячука, C.B. Бортновского, И.В. Шадрина. Однако предлагаемые ими системы управления учебной деятельностью не рассматривают процесс научения решению вербальных задач, не учитывают ограничений на ресурсы и принцип взаимной адаптации управляющего центра и обучаемого.

Так как учебная деятельность всегда происходит в условиях ограничений на ресурсы, которые могут быть временными, материальными и т.д., то это существенно влияет на управление учебной деятельностью. Учет ограничений на ресурсы, основными из которых являются объем работ и время деятельности, позволит существенно повысить эффективность систем

автоматического управления учебной деятельностью, представленных в виде динамических компьютерных тестов-тренажеров вербальных задач, а также диагностических систем процессуальных характеристик по научению решению вербальных задач.

Данные системы автоматического управления учебной деятельностью по решению вербальных задач позволяют получать результативные и процессуальные характеристики деятельности обучающихся, с помощью которых можно сформировать не только индивидуальные образовательные траектории, но и диагностировать профессиональные качества выпускников вузов и специалистов.

Использование систем автоматического управления учебной деятельностью по решению вербальных задач в условиях ограничения на ресурсы при решении проблем: функциональной безграмотности населения (В.В. Гаврилюк, В.П. Чудинова); профессиональной подготовки студентов вузов; диагностики уровня развития письменной речи человека; логики его мышления и т. п. является эффективным и актуальным на сегодняшний день.

Следовательно, имеются противоречия:

- между необходимостью осуществления эффективного управления учебной деятельностью обучающихся в условиях ограничения ресурсов и недостаточной разработанностью инструментальных средств и методов их применения;

- между необходимостью диагностирования процессуальных характеристик деятельности обучающегося при решении задач и отсутствием возможности получить их при использовании традиционных обучающих систем.

Проблема исследования состоит в разработке систем автоматического управления учебной деятельностью по решению вербальных задачи ее диагностики в условиях ограничения ресурсов, позволяющих повысить эффективность учебной деятельности и получать полезный результат (обязательное решение задачи обучающимся) независимо от индивидуальных характеристик обучающегося.

Объект исследования - системы автоматического управления учебной деятельностью обучающихся.

Предмет исследования - создание и применение систем автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальных проблемных средах с учетом ограничений ресурсов на основе принципа взаимной адаптации.

Целью работы является повышение эффективности систем управления учебной деятельностью и ее диагностики в вербальной проблемной среде.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи: 1) разработать математическую модель информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления (обучающегося), реализующую принцип взаимной адаптации в управлении учебной деятельностью посредством системы петель обратной связи с ограничением ресурсов;

2) на основе математической модели информационного взаимодействия управляющего центра и обучающегося создать структурно-функциональную модель системы автоматического управления адаптацией обучающихся к условиям проблемных сред с ограничением ресурсов и реализовать ее в вербальной проблемной среде;

3) используя структурно-функциональную модель системы автоматического управления учебной деятельностью в вербальных проблемных средах, решить задачу оптимизации выполнения объема работ и времени деятельности обучающегося;

4) разработать инструментальный метод диагностики учебной деятельности обучающихся по расстановке фрагментов текста, динамики ее изменения и получения процессуальных характеристик деятельности обучающихся при решении вербальных задач таких как : оптимальное время решения задач, обучаемость, трудозатраты, суммарный коэффициент обратной связи, фазовые портреты, функцию вознаграждения, функцию ценности и др;

5) на основе математического аппарата цепей Маркова описать и количественно оценить вероятностные характеристики процесса адаптации к деятельности по решению задач в вербальной проблемной среде.

Методы исследования вытекают из поставленных задач. Для их решения использовались положения теории вероятности, комбинаторики, системного анализа, методов компьютерного моделирования, кибернетики, теории конечных автоматов. При программной реализации полученных концепций использовались методы:

теории алгоритмов и языков программирования;

- объектно-ориентированного программирования;

- математического моделирования и визуализации, опирающиеся на методы вычислительной математики.

Научная новизна исследования

1. Разработана математическая модель информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления в виде системы петель обратной связи, заданных рекурсивными уравнениями, описывающих изменение ресурса, величины рассогласования между целевым и текущим состоянием; прогнозируемым и реальным значением функции ценности. В основе модели лежит представление о деятельности как о системе равноценных действий. В модели учитываются синтаксические и семантические свойства действий.

2. Создана система автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальных проблемных средах, в основе которой лежит разработанная модель, позволяющая получать полезный результат независимо от индивидуальных качеств и свойств объекта управления:

а) с ограничением ресурса объема работ, позволяющим оптимизировать расход ресурса для выполнения заданного объема работ;

б) с ограничением ресурса времени, позволяющим определять оптимальное время деятельности объекта управления;

Теоретическая значимость

Заложены теоретические основы математической модели

информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления, реализующей управление учебной деятельностью посредством системы петель обратной связи с учетом выделенных ресурсов. Введено новое понятие - суммарный коэффициент петель обратной связи, количественно описывающий адаптацию объекта управления к деятельности по решению задач.

Практическая значимость

Создана система автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальной проблемной среде, учитывающая ресурсы, позволяющая проводить диагностику процессуальных характеристик учебной деятельности, а именно находить: оптимальное время решения задач, обучаемость, трудозатраты, суммарный коэффициент обратной связи, фазовые портреты и др.

Достоверность обеспечивается корректным применением математического аппарата теории систем искусственного интеллекта и кибернетики при создании модели информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления и вычислительной математики при решении системы функциональных критериев целевых требований управления. Эффективность систем автоматического управления учебной деятельностью по решению вербальных задач подтверждается экспериментами, проведенными совместно с сотрудниками кафедры математических методов физики и ИТ Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева на базе факультета физики, информатики и ВТ, которые практически подтверждены данными по обучаемости независимых экспертов.

Основные результаты работы, выносимые на защиту

1. Структурно-функциональная модель системы автоматического управления учебной деятельностью с ограничением ресурса объема работ и времени, позволяющая оптимизировать расход ресурса и время деятельности для выполнения заданного объема работ обучающимися при решении задач в вербальной проблемной среде.

2. Инструментальный метод диагностики учебной деятельности по расстановке фрагментов текста, позволяющий получить процессуальные характеристики деятельности обучающегося: оптимальное время решения задач, обучаемость, трудозатраты, суммарный коэффициент обратной связи, фазовые портреты, функцию вознаграждения, функцию ценности и др.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: заседании кафедры математических методов физики и информационных технологий Красноярского государственного педагогического университета (2006-2010); IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Открытое образование: опыт, проблемы, перспективы» (Красноярск, 2008); XIX Международной конференции «Применение новых технологий в образовании» (Троицк, 2008); Международной научной конференции «Молодёжь. Образование. Карьера» (Красноярск, 2008); XIV международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях» (Воронеж, 2009); XII

Всероссийском семинаре «Моделирование неравновесных систем — 2009» (Красноярск, 2009); IV Международной конференции «Новые информационные технологии в образовании для всех: инновационные методы и модели» (Киев, 2009); XIV Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях» (Воронеж, 2010); Всероссийской научно-практической конференции «Развивающие информационные технологии в образовании: использование учебных материалов нового поколения в образовательном процессе» (Томск, 2010).

Экспериментальная проверка и внедрение основных положений диссертации проводились с 2006 по 2010 годы на базе факультета физики, информатики и вычислительной техники Красноярского государственного педагогического университета.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 15 печатных работ. В их числе 5 статей в журналах, рекомендованных ВАК и одно авторское свидетельство на разработанные программы.

Структура диссертации, Диссертация состоит из Введения, трех глав, Заключения, Библиографического списка, Приложения. Основное содержание диссертационной работы изложено на 172 страницах машинописного текста, иллюстрированного таблицами и рисунками.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении раскрывается актуальность темы исследования, сформулированы проблема, объект, предмет, цель, задачи, теоретическая и практическая значимость.

В первой главе исследования «Теоретический анализ автоматических систем управления и автоматизированных обучающих систем» рассмотрены основные типы автоматических (В.А. Бесекерский, Я.З. Цыпкин, А.Я. Лернер и др) и автоматизированных систем управления, раскрывается понятое и классификация автоматических и автоматизированных систем управления. Проведен анализ автоматизированных обучающих систем.

Во второй главе исследования «Компьютерные системы автоматического управления учебной деятельностью обучающихся по решению задач» рассмотрены различные обучающие системы.

Традиционные адаптивные системы управления построены на взаимодействии объекта управления (ученика) и управляющего устройства (учителя).

Рис. 1. Взаимодействие обучающегося и управляющего устройства в процессе

обучения

В схеме, предложенной Л.А. Растригиным (рис. 1), объект управления должен усвоить порцию материала и, пройти контрольные тесты Бу, а

управляющее устройство (УУ) на основе полученных результатов Г и состояния внешней среды X' сформировать следующую порцию учебного материала. В отличие от этих систем управления, автором диссертации применен подход, основанный на принципе взаимной адаптации обучающегося к системе управления, который использован для создания системы автоматического управления учебной деятельностью обучающихся по решению задач с ограничением на ресурсы.

Обучающийся, располагая ресурсами Я, должен сформировать свою структуру действий таким образом, чтобы добиться безошибочной деятельности и оптимизации расхода ресурсов при решении задач в проблемной среде. На рис. 2, показано, что УУ отсутствует в контуре управления.

Рис. 2. Взаимодействие обучающегося и системы автоматического управления учебной деятельностью в процессе решения задачи.

Регуляция процесса научения решению задач происходит путем подключения различных датчиков Обучающийся на основе

поступающих сигналов от проблемной среды задачи должен изменить свою структуру действий таким образом, чтобы овладеть деятельностью по решению задач.

Проблемная среда - это совокупность условий, обеспечивающих деятельность обучающегося по научению решению задач. В качестве таковых^можно выделить: а) наличие множества возможных действий или операций, необходимых обучающемуся для решения задач; б) возможность совершать и исправлять ошибки при решении задачи; в) реакции проблемной среды на действия обучающегося, позволяющей ему решить задачу; г) наличие информации о том, что решение очередной задачи является тактической целью на пути к достижению стратегической цели (научение безошибочному решению задач данного типа); д) наличие датчиков «Расстояние до цели» и «Уровни», позволяющие получать информацию о достижении целевого состояния при решении текущей задачи и информацию о значении функции ценности состояния, определяющей уровень успешности обучающегося.

Системы управления учебной деятельностью удовлетворяют двум основным условиям: во-первых, управляющие воздействия направлены на формирование поведения обучающегося, которое позволяет получать решение задачи; во-вторых, взаимодействие обучающегося и управляющего центра носит характер взаимосодействия в достижении полезного результата, т.е. научение безошибочному решению задач. Система автоматического управления учебной деятельностью, получая на входе информацию о среде X, о структуре системы действий обучающегося Б(У) цели г*, располагая ресурсами Я (время или объем работ, отводимый на

научение), должна выдать на выходе информацию об управлении С/, с помощью которого возможно достижение целевых требований 2*, т. е. искомого состояния структуры системы действий обучающегося 5* в рамках ресурсов Я:

<Х, г*, Л> и* 5"". (1) Алгоритм управления (р компьютерной программы решает эту задачу:

V* = <р (X, БСО. 2*. Я), (2)

(р - оператор, перерабатывающий исходную информацию в управление.

В общем виде целевые требования представляют собой критерии-функционалы (фь щ, гц), определяемые на состояниях обучающегося:

'<Р,£а, <7 = 1.....к,);

2':чг,=Ь, (;' = 1 ,...,к2у, (3)

Как

видно из (3), целевые требования имеют тройственный характер: цели-неравенства, цели-равенства и экстремальные цели. Они выражают потребности обучающего и представляют собой требования к обучающемуся.

Цель системы управления заключается в том, чтобы организовать такие управляющие воздействия ¡7, которые содействуют изменению структуры системы действий обучающегося таким образом, чтобы выполнялись поставленные целевые требования 2*.

Рассмотрим систему автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальной проблемной среде с ограничением ресурса действий. Задача управления заключается в минимизации объема работ обучающимся при решении вербальных задач.

Целевые требования 2*, предъявляемые к обучающемуся: цель-неравенство - время выполнения работ Т, которое может быть превышено, если не хватит минимально предложенного Тт1п\ цель-равенство -обязательное решение задачи; экстремальная цель - объём работ У* (действия обучающегося при решении задачи), который стремится к минимуму:

Т > Т.

шш '

2 = 1; (4)

Г"

Обучающийся для решения каждой задачи получает ресурс действий

В соответствии с моделью равных цен любое правильное или неправильное действие обучающегося в процессе решения задачи уменьшает эту величину на единицу. Задача обучающегося состоит в минимизации трат ресурса ь т. е. перехода в процессе научения к оптимальным траекториям деятельности по поиску целевого состояния.

Ресурс действий, выделяемый системой автоматического управления для решения очередного задания обучающимся, определяется:

т1п1*\+ У ¡^1, (5)

у*

где У* - успешные работы и У" - неуспешные работы

обучающегося, У'„,„ ¡и - минимальное количество правильных действий

(успешных работ), приводящих к решению задачи в текущем задании. Добавка Д7= У, -д, определяется неправильными действиями обучающегося и ресурсом в предыдущем задании и уменьшается по мере совершения деятельности по решению вербальных задач. Если при решении задачи обучающийся потратил ресурс так, что ему хватает остатка ресурса действий У ¡+, только на то, чтобы дойти до цели и при этом не сделать ни одной ошибки, то система управления отменяет неправильные действия обучающегося. При этом ресурс не расходуется. Информационное управляющее воздействие сменяется «институциональным», в результате которого система принуждает обучающегося использовать ресурс Ум так, что он обязательно достигнет целевого состояния. Данный тип воздействий описывает автомат отмены неправильных действий: - состояние ожидания неправильного действия, q1 - состояние отмены неправильного

действия; Бо - сигнал о совершении правильного действия, 81 - сигнал о совершении неправильного действия; г0 -команда оставаться в состоянии ожидания, Г] -команда об отмене неправильного действия. Рис. 3. Граф конечного автомата отмены ошибочных действий

Таблица!. Таблица 2. Таблица 3.

в 4о 41 Р 4о 41 Б Яп Я"

Эо Чо Чо 8о Го г0 0 0 0

41 41 в, Г1 Г! 1 1 1

—- _ ---------------* ».шпнлип о, ииниднш ц И ответных

сигналов г автомата отмены ошибочных действий. Этот автомат необходим для выполнения целевого требования (4) (2=1). По мере научения ошибочные действия уменьшаются, объемы работ становятся только успешными. Когда Г,+1 станет равным У'ш„ /+ь в течение нескольких выполненных заданий подряд, то можно сделать вывод о том, что обучающийся в полной мере овладел деятельностью по решению поставленных задач в условиях установленных ресурсов. Экстремизация цели У -*Ут1п будет достигнута, деятельность обучающегося с ограничением объема ресурса действий станет оптимальной. Для представления достижения обучающимися оптимального расхода ресурса действий, необходимо найти отношение минимального количества действий У тт!+1 К ВЫДеЛеННОМу Г*/+1 (рИС. 4).

» г ' 10-

Рис. 4. Отношение

: а) обучающегося №1; б) обучающегося №2;

в) обучающегося №3; г - номер задания

На рис. 4 изображены экспериментальные зависимости различных обучающихся. Обучающийся №1 за 2 задания вышел на оптимальную траекторию расхода ресурса действий, обучающемуся №2 потребовалось для этого больше 10 заданий, а обучающийся №3 не смог за 15 заданий достичь такого состояния.

Рассмотрим блок-схему алгоритма управления, реализованную в компьютерной программе с ограничением ресурса действий (рис. 5).

Рис. 5. Алгоритм системы автоматического управления с ресурсом действий В качестве «глобальной цели», представляющей собой целевые требования 2?, определим оптимизацию расхода ресурса действий обучающимся для выполнения заданного объема работ, что соответствует 10 уровню успешности.

Далее происходит генерация задания - текст с пропущенными фрагментами текста, количество которых определяет локальную цель -решение текущей задачи, отражающуюся в виде датчика «Расстояние до цели» (рис. 6). На основе этих данных и исходя из предыдущей деятельности

обучающегося определяется ресурс для совершения действий. Дальше обучающийся устанавливает фрагмент текста, тем самым уменьшает количество ресурса на единицу в рамках модели «равных цен», что отражено на датчике «Ресурс действий» (рис. 6).

Газета вышла не как всегда Ленский везде был принят, как жених. Это был не кто мной, как командир. По дороге как всегда мы забежали в кафе Столетия как птицы пролетели Лицей дал России таких людей как Пушкин Пущин Дельвиг ¡Деревья как и люди имеют свою судьбу,

Г : I

|_'_~_ . '' .....

Рис. 6. Интерфейс проблемной среды «Синтаксис», предлагающей расставить пропущенные знаки препинания После этого система проверяет остаток ресурса для запаса совершения неправильных действий. Если его не хватает, то автомат отмены неправильных действий отменяет их, а ресурс при этом не тратится. После этого и в случае достаточного запаса для совершения неправильных действий система проверяет достижение локальной цели - расстановка всех фрагментов текста. Если цель не достигнута, то обучающийся опять устанавливает или исправляет неправильно установленный фрагмент текста. Если локальная цель достигнута, то происходит проверка глобальной цели. В случае ее достижения обучающийся заканчивает работу с данной системой управления, а в противном случае снова выполняет следующее задание. В данной схеме выделены первая петля обратной связи, определяющая достижение «глобальной цели», вторая петля - достижение «локальной цели» и третья - регулирование расхода ресурса и включение режима «ликвидатора» неправильных действий. Значение уровня успешности (табл. 4) определяет параметры функционирования датчика «Расстояние до цели», его режим «подключения - отключения».

Таблица 4

Соответствие доли правильных действий Рі номеру уровня Ь,

и 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Рі [0,50,55] (0,550,6] (0,60,65] (0,650,7] (0,70,75] (0,750,8] (0,80,85] (0,850,91 (0,90,95] (0,9511

Такой режим работы датчика при выполнении г'-го задания определяется результатами деятельности обучающегося в (г-1) задании: при г = 1: Д = 1;

при г> 1: если рі1 <к< 1, то датчик подключается, Д = 1, если 0 < к < ріЧ, то датчик отключается, Д. =0.

Здесь р( - доля правильных действий, к - случайное число, сгенерированное случайно в интервале от 0 до 1, Ц - режим «подключения - отключения» датчика «Расстояние до цели». По мере научения р,-* 1 и соответственно вероятность включения датчика стремится к нулю. Параметр р, определяет, режим подключения датчика «Расстояние до цели».

Датчики «Уровни» и «Ресурс действий» подключены постоянно. Такой алгоритм управления позволяет обучающемуся решать задачу в условиях оптимизации расхода действий и «институционального управления», что обязательно приведет обучающегося в целевое состояние.

Для определения адаптации обучающегося к проблемной среде задачи количественно вводится, параметр эффективности функционирования обучающегося при решении задач, характеризующий деятельность системы в целом. Данный параметр отражает состояние структуры системы действий обучающегося и параметры проблемной среды, при которых осуществлялась деятельность. В качестве такого показателя при выполнении г'-го задания обучающимся возьмем суммарный коэффициент обратной связи (СКОС), который учитывает взаимодействие всех контуров обратной связи: Я, =(1-р,Н^,+1), (6)

Ы, + ЛГ

гДе Р = —--- доля правильных действий. N1 - количество

Nl¡ +2 • N

правильных действий, N0 - общее количество действий, совершенных обучающимся и неотмененных . системой, ЛГ- количество действий, совершенных системой по отношению к неправильным действиям обучающегося, N1 - относительная частота включения датчика «Расстояние до цели». Целью данной системы автоматического управления является достижение СКОС нулевого значения. Это означает, что действия обучающегося не зависят от показаний датчиков проблемной среды и определяются только собственной системой управления, т. е. мозгом, на основе внутренней информации. При этом отсутствует неопределенность при выборе действия и каждое действие приближает решение задачи. Для достижения этой цели необходимо, чтобы во втором контуре обратной связи величина а ЛГ,=0, а в первом контуре было равенство величин заданной и реальной структуры действий обучающегося.

Построим график изменения СКОС (6) для различных обучающихся в масштабе выполненных заданий (рис. 7).

/ ч ю

а) ? Ю 1? б.) ' 10 1-'

Рис. 7. Графики изменения СКОС в масштабе выполненных заданий: а) обучающегося №1; б) обучающегося №2; в) обучающегося №3; ¡- номер задания

Для большинства обучающихся от задания к заданию р уменьшается, что делает структуру системы действий более совершенной. Некоторая часть обучающихся, успешно осуществляющих деятельность при повышенной частоте p¡, при уменьшении частоты подкрепления N¡ совершают больше ошибочных действий и проблемная среда увеличивает N¡ при выполнении следующего задания.

Происходит колебание величины R¡ (рис. 7 а, б). В эксперименте все обучающиеся достигают десятого уровня (Д,-=0). Но приведенные на рис. 7 графики изменения СКОС показывают, насколько разным может быть процесс овладения деятельностью по решению задач в вербальной проблемной среде.

Итак, подводя итог вышесказанному, можно сделать вывод о том, что достижение безошибочной деятельности при непрерывном подкреплении не означает, что сформирован навык самостоятельно совершать учебную деятельность. Достижение безошибочной, самостоятельной деятельности наступает только тогда, когда обучающийся совершенно не нуждается в помощи при решении задач.

Понятие пространства состояний задачи используется для управления процессом поиска решения задач обучающимся с помощью системы автоматического управления учебной деятельностью в вербальных проблемных средах. Решение задачи - передвижение в пространстве, определяемом множеством состояний S и О операторов, с целью достигнуть множество целевых состояний. Задача решена, когда найдется последовательность операторов о=о(|),о(2),...,о№, что sg=om (о(Ы)(..,o(2)(s0))...), где s0 - состояние из множества начальных состояний, a sg - из множества целевых состояний. На языке пространства состояний задачу можно представить в виде направленного графа, а решение ее - путь между выделенными узлами графа. Пусть N = {п, }-упорядоченное множество вершин (узлов) и E={e{n,,nj)} - множество помеченных дуг между ними. Е и N, вместе взятые, определяют граф G. Пусть S0 и Sg начальное и целевое подмножества в N, Решение - это такая последовательность узлов n0¡ и/, _ пк что ис sS и пк eSg. Два узла и, и n¡+! могут принадлежать этой последовательности, только если определена' дуга ф,- , л/+;) Стоимость решения - это просто сумма меток на дугах, т. е. стоимость решения =

Стоимость решения минимальна, если не существует другого

решения с меньшей стоимостью. Длина решения - число узлов в нем. Множество узлов, достижимых из узла п (т. е. множество узлов {т}, для которых дуга е(п,т) определена) - это есть множество преемников узла п, которое обозначим S(n). Далее будем пользоваться моделью «равных цен» при построении любого графа пространства состояний задачи. В данной модели принимается стоимость одного совершенного действия обучающегося (метка на дуге графа) 1 у.е. Все дуги имеют одинаковую стоимость, т. е. все действия обучающегося равноценны. Оптимальный путь, согласно приближению модели равных цен, минимизирует стоимость решения. Используя данный подход, можно смоделировать проблемные

среды для вербальных и математических задач в виде графа пространства состояний.

Вербальная проблемная среда - это проблемная среда, в которой осуществляется деятельность по решению вербальных задач. Под вербальной задачей понимается задача по расстановке пропущенных фрагментов текста, таких как слово, слог, приставка слова, окончание слова, корень слова, знак препинания и др. В вербальной проблемной среде под состоянием понимается определенное расположение фрагментов текста, установленых в тексте.

На рис. 8 показан граф пространства состояний решения задачи по расстановке знаков препинания в предложении «Лес шумит, успокаивает.».

иЗю Начальное состояние: нет

знаков препинания 5о-Целевое состояние: запятая во втором пробеле, точка в третьем пробеле 5,3 ■ Состояния: расположение знаков препинания в предложении перед

пробелами сразу после слова. Функция определения преемника: изменение

предыдущего состояния на один знак препинания. Эту функцию сложно записать в общем виде, поэтому опишем переход в узлы-преемники из каждого конкретного состояния: 5"о—>{ 5], £2, 5з, 54, 55, 5б};

Рис. 8. Граф состояний поиска решения задачи из начального состояния 5ов целевое Бц >$1—>{57) 5з, 59, 5ю}; 53—>{58, 5„, 5и> £15}; 55 —>{£9, 5^, 518, ¿2—>{57) 5ц, 5^, 5)з}; 5»—>{5ю, ^з, ^1б> 5^}. 5б —► { 5^, ^в» 5]б}.

* { 5)9, 5]0—> { 52о, £"22}; 5;з—*> { ^20, £'24}; 5)6 —>{ ¿24, 52б};

5в—>{5)9, ¿21}; 5ц—>{5)9, 52з}; 5М—» { 5гз, 525}; 5п—>{ 522, 52б}; 59—* { 521, 522}; 5(2—>{5гз, 524}; 5)5—»{5гь 525}; 518—>{£25, ¿2б}-

Решением задачи по расстановке знаков препинания является последовательность узлов что п0е50 и пке8в. На рис. 8

решение, изображённое мелкой штриховой линией, состоит из последовательности: пт, пго, щз, а второе решение, изображённое

сплошной жирной линией, представлено последовательностью: щ, щ, «13. Стоимость пути: последнее решение является оптимальным, имеющим наименьшую стоимость, равную 2 у.е., а первое решение имеет большую стоимость - 6 у.е. Длина решения оптимальной траектории составляет количество узлов на данном графе и равна 3.

В процессе решения подобных задач траектория поиска приближается к оптимальной (безошибочной), соответствующей минимальному количеству переходов между узлами графа.

В третьей главе исследования «Компьютерная диагностика учебной деятельности обучающихся в вербальных проблемных средах» рассматриваются вопросы применения систем автоматического управления учебной деятельностью для диагностики обучающихся в вербальных проблемных средах. С помощью компьютерной системы обработки продуктов деятельности обучающихся проводится исследование различных факторов, влияющих на процесс учебной деятельности.

Рассмотрим диагностику трудозатрат и временных затрат обучающегося с помощью цепи Маркова. Итеративный характер процесса научения позволяет представить неоднородную цепь Маркова в виде последовательности однородных конечных цепей Маркова. Однородная конечная цепь Маркова соответствует учебной деятельности обучающегося при решении ти-й задачи. Изменение матрицы переходных вероятностей от задачи к задаче характеризует процесс развития структуры системы действий обучающегося. Деятельность обучающегося в процессе решения задачи в вербальной проблемной среде рассматривается как динамическая система, находящаяся в каждый из моментов к в одном из п состояний. В данной задаче таких состояний выделяется и=13: - установка «.»,

- отмена установки «.», - установка «,» - отмена установки «,», Б5 -установка «!», Бц - отмена установки «!», 57 - установка «?», Б8 - отмена установки «?», Бд - установка «:», -отмена установки «:», - установка «;», 5/г - отмена установки «;», Бц -завершение работы. Рис. 9. Структура £ системы действий обучающегося при решении: а) первой задачи; б) последней задачи

Пользуясь «моделью равных цен», сделаем упрощение в силу того, что установка и отмена различных знаков препинания равнозначна, поэтому структура системы действий сворачивается и становится п=3: 5/ - установка знака препинания, - отмена знака препинания, Б3 - завершение работы (рис.9).

5,2 5,3 0,21 0,77 0,02

р( 1) _ $22 ^23 = 1 0 0

¿31 532 5зз 0 0 1

Состояние 5*3 является поглощающим и не влияет на трудозатраты процесса научения, поэтому, исключая из Р(,) все строки и столбцы, им соответствующие, получаем при этом матрицу Q.

Начальное распределение вероятностей У(0)=(1;0;0) означает, что обучающийся начинает свою деятельность из первого состояния установки

фрагментов текста. Средние значения числа пребываний процесса в

множестве невозвратных состояний задаются следующей матрицей:

. 44 34 N = (1 — О) =

4 44 35

Средние трудозатраты процесса: &Х = Хии ' Ру + ¿"г; ' Рц = 44 • 0,21 4- 34 • 0,77 + 44 • 1 + 35 ■ 0 = 79,27 действий.

80 Tr \

■10

20

0 1

х-*--Tri

Тг2 '

Рис. 10. Изменение трудозатрат обучающегося: Tri - теоретические

трудозатраты; Тг2 - практические трудозатраты; i — номер задания

Модель Маркова дает большую корреляцию с практически полученными трудозатратами (рис. 10).

На рис. 11 представлена диаграмма рассеяния обучающихся в пространстве временных затрат t и трудозатрат п(Тг2) за первое задание. На диаграмме расположены абсолютные значения практических трудозатрат и временных затрат обучающихся, нормированных на средние значения. Из диаграммы видно, что эти значения значительно коррелируют г„=0,709. Каждая точка характеризует индивидуальный темп обучения 1 2 3 4 решению вербальных задач. Рис. 11. Диаграмма рассеяния обучающихся

Использование математического аппарата цепей Маркова позволило получить количественную оценку вероятностных характеристик пошагового процесса итеративного научения решению вербальных задач.

Для диагностики обучения с подкреплением необходимо создать постоянство внешних условий проблемной среды за счет подкрепления любого действия обучающегося, которое может быть положительным (награда) или отрицательным (наказание). В системе автоматического управления учебной деятельностью без ограничения на ресурсы вторая петля обратной связи (местная обратная связь) включает в себя действие и подкрепление, осуществляемые через информационный датчик «Расстояние до цели», и соответствующий «смайлик», работающий постоянно в режиме «подключено». Правильное действие означает приближение к цели, на что указывает радостный «смайлик», неправильное действие приводит к удалению от цели, поэтому высвечивается недовольный «смайлик».

0.8 0.6 0.4 0.2 0

0.7

■ -------

Правильное действие определяется числом 1, неправильное 0. Обучающийся, используя поступающие ему сигналы от проблемной среды, самостоятельно регулирует свое поведение по решению задач и находит приемлемый способ действий в каждом состоянии. В этом состоит обучение и соответственно адаптивное поведение. Если обучающийся при выполнении серии заданий достигает 10 уровня успешности, то он адаптировался к вербальной проблемной среде, в противном случае адаптация не произошла и у обучающегося видна недостаточная обучаемость русскому языку.

О том, как протекает процесс адаптации, обучающийся судил по датчику «Уровни» (табл. 4). На диаграмме (рис. 12) первая группа - это люди, которые не смогли адаптироваться к вербальной проблемной среде. У

. __________________________ них не сформировалась безошибочная

деятельность за отведенное время. Вторая группа представлена испытуемыми, которые смогли дойти до 10 уровня успешности, т.е. смогли адаптироваться. У первой группы, которая составляет 30 % испытуемых, наблюдалась недостаточная специфическая обучаемость русскому языку. Вторая группа 70 % достаточно хорошо адаптировалась к проблемной среде решения вербальных задач. Рис. 12. Разделение на группы адаптации.

Задача эксперимента заключалась в том, что при получении подкрепления со стороны системы автоматического управления на каждое совершенное действие, добиться безошибочной деятельности.

Предполагалось, что адаптация обучающихся может проходить: а) с опорой на внешний контекст; б) с опорой на внутренний контекст. Опора на внешний контекст предполагает, что при адаптивном поведении реакция среды играет существенную роль и стоит выключить датчик «Расстояние до цели», как обучающийся начнет делать ошибки и уровень его успешности понизится. Опора на внутренний контекст означает, что реакция среды играет несущественную вспомогательную роль в научении решению задач. В случае, когда датчик «Расстояние до цели» выключен, уровень успешности не меняется, то есть остается десятым.

Изучая результаты второй группы, мы сделали два предположения. Некоторые люди, достигшие безошибочной деятельности по решению задач, работая в режиме непрерывного подкрепления, после его отключения не смогут работать дальше безошибочно. Другие в такой же ситуации поведут себя иначе, им не нужно будет внешнее подкрепление (информационный датчик «Расстояние до цели») и деятельность по решению задач у них останется безошибочной. На рис. 13 приведены две экспериментальные кривые, полученные в режиме непрерывного подкрепления, с последующим выключением датчика «Расстояние до цели» и выполнением задания без реакции среды или подкрепления. На рис. 13а представлен график функции ценности обучающегося, работающего с опорой на внешний контекст.

Из рис. 136 видно, что обучающийся смог адаптироваться к проблемной среде задачи, его деятельность носит безошибочный характер, т. е. он в процессе адаптации опирался на внутренний контекст.

1 1 ;

/

/

/

/

/

і

б)

Рис. 13. Экспериментальные кривые деятельности испытуемых в проблемных средах: а) с опорой на внешний контекст; б) с опорой на внутренний контекст;

Ь - номер уровня: ' - номер задания

Диагностика функции ценности состояния обучающегося представлена графиком зависимости данной функции от количества заданий, выполненных в проблемной среде (рис. 14). Данная зависимость определяет уровень успешности обучающегося (табл.1) при решении задач в проблемной среде Функция ценности состояния обучающегося в момент времени определяется уравнением Х?,+Д?/+/) =Ф( Д?,), г(Г,+Д?1+/) ), где гф - функция вознаграждения.

;__I

Ц7

ЧГЧ

о I 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 б 7 8 5 10 И 12 13 14 15 16 17 18 Э) б) Рис. 14. Функция ценности состояния: а) обучающегося 1; обучающегося 2; / - номер задания; Ь - достигнутый уровень Диагностика функции вознаграждения представлена графиком зависимости данной функции от количества совершенных действий при решении задания. Функция вознаграждения 2(п) определяется суммой вознаграждений и штрафов, полученных обучающимся в процессе решения задачи.

-----^лли^ш™™™™^^ I

0 20 АО 60 80 100 0 5 10 15 20

а) б)

Рис. 15. Функция вознаграждения при прохождении задания: а) первого; б) последнего; п - количество совершенных действий; 2 - расстояние до цели Дискретные изменения значения ординат - установка или отмена знаков препинания - шаг к достижению цели или удаление от нее. Горизонтальные

участки отражают номер действия при установке либо отмене знака препинания. Расстояние до цели 2, в начале выполнения задания определяется количеством убранных знаков из текста.

Диагностика фазовых портретов деятельности по решению задач обучающегося. Для построения фазовых портретов в качестве системы координат возьмем величину, содержащую суммарный коэффициент

обратной связи: <5=1-Л (горизонтальная ось) и скорость ее изменения —

сЧ

(вертикальная ось). Фазовая плоскость, состоящая из состояний системы в

<18

системе координат 8 и — отвечает следующим условиям: 1) 0<(5<1; с18

2) — е (-со; со). Скорость изменения величины 8=1 -Я определяется

следующим образом: ¿8 _8,- 8,,

—---; где I _ это Н0Мер выполненного задания. Начало координат

Рис. 16. Проекции фазовых портретов на плоскость (д, —): а) обучающегося 1,

сЧ

(8 е [0,1;0,8], — б [-0,25;0,5];; б) обучающегося 2, (8 е[0,4;1], — е [-0,3;0,77];,-"1 сИ '

в) обучающегося 3,( 8 е [0,25;1], — е [0;0,3р

сИ

Обучающийся, фазовый портрет на рис. 16а, находится частично в квазипериодическом режиме. Он «зациклен» на внешнюю помощь и нуждается, чтобы внутренняя энтропия его действий гасилась внешней информацией в виде подключения датчика «Расстояние до цели». В данном примере наблюдается явление недостаточной специфической обучаемости (НСО). Второй обучающийся (рис. 166) в процессе научения решению задач переходит в устойчивое равновесное состояние после того, как пребывал в периодичном режиме до тех пор, пока не уяснил алгоритм решения задачи. Третий обучающийся (рис. 16в) в процессе научения решению задач переходит в устойчивое равновесное состояние и не нуждается во внешней

вспомогательной информации для решения задач в вербальной проблемной среде.

Для диагностики оптимального времени работы создана система автоматического управления учебной деятельностью с ограничением на ресурс времени. Целевые требования Z* состоят из: цели-неравенства -ресурс действий может быть больше минимального, приводящего к решению задачи; экстремальная цель - время, затрачиваемое обучающимся на выполнение заданий, должно стремиться к минимуму (оптимальному):

[Y>Y ;

z'-\T~r (10)

L min'

Для расчета временного ресурса Тм требуется знать среднее время 1 действия, которое понадобилось для выполнения предыдущего задания Т', и объем ресурса действий, рассчитанный по рекуррентному соотношению (5):

TM=YM^r (П)

Для каждого обучающегося этот параметр будет индивидуальным. На рис. 17 показано, что с каждым следующим выполненным заданием время

Рис. 17. Временной режим работы в процессе решения задачи: а) обучающегося №1; б) обучающегося №2; в) обучающегося №3; I - номер задания, Т-временной ресурс в минутах

По внешнему виду зависимости можно судить о характере деятельности обучающихся. Из графика на рис, 17а видно, что после выполнения пяти заданий временной ресурс приблизился к одной величине, примерно 0,1 минуте. У обучающегося №2 временной ресурс после 10-12 заданий вышел на величину 0,5 мин. (рис. 176), а обучающемуся №3 не хватило 15 заданий, чтобы выйти на оптимальное время работы (рис. 17в).

Этот показатель является важной характеристикой при диагностике профессиональных качеств человека, таких как скорость адаптации к деятельности, скорость овладения профессиональными навыками и т. д.

В заключении обобщены основные результаты, полученные в ходе диссертационного исследования:

1. Разработана математическая модель информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления (обучающегося), реализующая управление учебной деятельностью посредством системы петель обратной связи, заданных рекурсивными уравнениями, описывающих изменение ресурса, величины рассогласования между целевым и текущим состоянием;

прогнозируемым и реальным значением функции ценности. В основе модели лежит представление о деятельности как о системе равноценных действий. В модели учтены синтаксические и семантические свойства действий.

2. Создана структурно-функциональная модель системы автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальной проблемной среде, в основе которой лежит разработанная математическая модель, позволяющая получать полезный результат независимо от индивидуальных качеств и свойств обучающегося.

3. С помощью структурно-функциональной модели системы автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальной проблемной среде с ограничением ресурсов объема и времени работ решена задача оптимизации выполнения объема работ и найдено оптимальное время деятельности обучающегося.

4. Разработан инструментальный метод диагностики учебной деятельности обучающихся по расстановке фрагментов текста в виде компьютерной системы обработки протоколов продуктов деятельности обучающихся и получены процессуальные характеристики деятельности обучающихся в процессе обучения.

. 5. Получена количественная оценка вероятностных характеристик процесса адаптации к деятельности по решению задач в вербальной проблемной среде на основе математического аппарата цепей Маркова.

Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проведения дальнейших исследований по проблеме организации управления учебной деятельностью при помощи компьютерной техники и диагностики процессуальных особенностей деятельности обучающихся.

Основное содержание диссертационного исследования отражено в следующих публикациях.

Статьи, опубликованные в журналах из списка ВАК

1. Дьячук П.П., Николаева Ю.С. Компьютерные динамические тесты адаптивного поведения человека в проблемной среде // Системы управления и информационные технологии: научно-технический журнал. №3.1 (37). Воронеж, 2009. С. 135-139.

2. Дьячук П.П., Дьячук П.П. (мл.), Николаева Ю.С. Компьютерные системы управления поиском решения задач // Программные продукты и системы: научное и научно-практическое издание. №2 (86). Тверь, 2009 С 128-130.

3. Николаева Ю.С. Система управления и диагностики учебной деятельности обучающихся в вербальных проблемных средах // Системы управления и информационные технологии. 1.2(39). 2010. С. 259-263

4. Дьячук П.П., Николаева Ю.С., Пустовалов Л.В. Система, управляющая процессом поиска решения задач в условиях ограничений на ресурсы // Управляющие системы и машины. 2(226). Институт кибернетики им. В.М. Глушкова, 2010. С. 47-51,79

5. Бортновский C.B., Дьячук П.П. (мл.), Николаева Ю.С., В.М. Суровцев, Компьютерная система оптимизации ресурса учебных действий // Открытое образование. Москва, 2011, №6. - 9с.

Свидетельства о регистрации программы ЭВМ

6. Николаева Ю.С. Динамический компьютерный тест «Синтаксис» // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010610476. Москва, 2010.

Статьи

7. Николаева Ю.С. Компьютерная система оптимального управления учебной деятельностью // Открытое образование: опыт, проблемы, перспективы: материалы IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Красноярск, 2008. С. 69-72.

8. Николаева Ю.С. Диагностика процесса научения решению алгебраических задач // Применение новых технологий в образовании: материалы XIX Международной конференции. Троицк, 2008. С. 184-186.

9. Дьячук П.П., Дьячук П.П. (мл.), Николаева Ю.С. Анализ эффективности компьютерного и традиционного обучения школьной алгебре // Молодёжь. Образование. Карьера: материалы Международной научной конференции. Красноярск, 2008. С. 178-181.

10. Дьячук П.П. (мл.), Николаева Ю.С. Оптимальное обучение решению задач // Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях: сборник трудов по итогам XIV Л.В. Международной открытой научной конференции. Вып. 14. Воронеж, 2009. С. 153-156.

11. Дьячук П.П., Дьячук П.П. (мл.), Николаева Ю.С. Системы управления адаптивным поведением обучающихся решению задач // Моделирование неравновесных систем: материалы XII Всероссийского семинара. Красноярск; ИВМ СО РАН, 2009. С. 82-85.

12. Дьячук П.П., Николаева Ю.С., Пустовалов Л.В. Компьютерная система управления процессом научения с учётом ограничений на ресурсы // Новые информационные технологии в образовании для всех: инновационные методы и модели: материалы IV Международной конференции. Киев, 2009. С. 54—64.

13. Николаева Ю.С. Система управления процессом саморегуляции учебной деятельности обучающихся в вербальных проблемных средах // Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях: сборник трудов по итогам XIV Международной открытой научной конференции. Выпуск. 15. Воронеж, 2010. С. 200-205.

Н.Николаева Ю.С. Диагностика процесса саморегуляции учебной деятельности в вербальных проблемных средах // Развивающие информационные технологии в образовании: использование учебных материалов нового поколения в образовательном процессе: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Томск, 2010. С. 327-329.

15. Николаева Ю.С. Оптимальное время работы при решении задач в вербальных проблемных средах в условиях ограничения на ресурс времени // Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях: сборник трудов по итогам XVII международной открытой научной конференции. Выпуск 17 - Воронеж, 2012. С. 158-161.

Подписано в печать 13.04.12 Формат 60x84 1/16. Усл. печ. л. 1,5 Бумага офсетная. Тираж 100 экз. Заказ № 207 Цена свободная

Отпечатано ИНК КГПУ 660060, г. Красноярск, ул. А. Лебедевой, 89, тел.: (391)211-48-00,211-48-65. Е-таи:ата^ата2007@таН.ги

61 12-5/3647

КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. В.П. АСТАФЬЕВА

На правах рукописи НИКОЛАЕВА ЮЛИЯ СЕРГЕЕВНА

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ДИАГНОСТИКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ВЕРБАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМНЫХ СРЕДАХ

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

(технические науки)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

кандидат физико-математических наук,

доцент Дьячук П.П.

Красноярск 2012

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ............................................................................ 3

Глава I ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ.....................................................................................

1.1 Понятие и классификация автоматических систем управления......... 11

1.2 Типы автоматизированных обучающих систем (АОС)................... 17

1.2.1 АОС разомкнутой системой управления..............................19

1.2.2 АОС замкнутой системой управления..................................23

1.2.3 АОС комбинированной системой управления........................27

1.3 Постановка задачи управления учебной деятельностью по решению задач в проблемных средах..........................................................31

1.4 Выводы к главе 1...................................................................41

Глава II КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ.......................................................................42

2.1 Системы автоматического управления учебной деятельностью.........42

2.1.1 Управление без ограничения на ресурсы..............................45

2.1.2 Регулирование учебной деятельности в условиях ограничения

на ресурс действий................................................................50

2.1.3 Модель конечного автомата модуля отмены неправильных действий.............................................................................70

2.2 Суммарный коэффициент петель обратной связи в системе автоматического управления учебной деятельностью.........................71

2.3 Поиск решения задач в пространстве состояний, представленном в виде графа...................................................................................

2.4 Примеры моделирования проблемных сред задач различных типов.......................................................................................

2.5 Выводы к главе 2..............................................................Ю1

Глава III КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБУЧАЮЩИХСЯ В ВЕРБАЛЬНЫХ

ПРОБЛЕМНЫХ СРЕДАХ..........................................................103

3.1 Моделирование учебной деятельности в вербальной проблемной среде по решению вербальных задач с помощью цепей Маркова...........103

3.2 Исследование обучения с подкреплением....................................113

3.3 Корреляция между вероятностью совершения ошибок при решении вербальных и математических задач.............................................. 119

3.4 Диагностика обучающихся в вербальных проблемных средах........ 127

3.5 Аппроксимация суммарного коэффициента обратной связи в приближении модели Р. Буша и Ф. Мостеллера.................................150

3.6 Оптимальное время работы в условиях ограничения на ресурс времени.....................................................................................

3.7 Экспериментальные фазовые портреты деятельности

по решению задач в вербальных проблемных средах..........................165

3.8 Выводы к главе 3............................................................. 169

ЗАКЛЮЧЕНИЕ..........................................................................

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК............................................. 174

ПРИЛОЖЕНИЕ....................................................................1Я7

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования.

В современном постиндустриальном мире все большее значение приобретает автоматизация различных видов деятельности человека на основе средств ИКТ, в том числе и учебной. В связи с этим научные исследования, проводимые с середины 50-х годов прошлого столетия, были направлены на создание различных обучающих систем [1, 12, 33, 34, 55, 56, 94, 103, 105 и др.], позволяющие управлять учебной деятельностью.

С развитием информационных технологий создавались компьютерные системы управления учебной деятельностью, основанные на моделях передачи информации и знаний объекту. В таких обучающих системах обучаемый является объектом управления, а обучающий рассматривается как управляющее устройство, что позволило применять в обучении методы теории управления [67, 81, 94].

Как показывает анализ литературы [7, 8, 11, 15, 16, 53, 102, 108, 116, 117], среди подходов к проблеме управления учебно-познавательной деятельностью на основе компьютерных обучающих систем наиболее интересен подход к проблеме обучения, который был предложен Г. Паском [87] и развит профессором JI.A. Растригиным [94, 95, 96], в котором обучение рассматривается как процесс управления. Для использования такого подхода современные достижения теории искусственного интеллекта, кибернетики, управления сложными системами, психодиагностики [3, 119] и др. позволяют создавать компьютерные обучающие программы для применения в процессе обучения - от различных тестовых оболочек до автоматизированных распределенных обучающих систем.

Большинство традиционных адаптивных обучающих систем [34, 55, 56, 60, 61, 94, 95, 113, 128], направлены на запоминание учебного материала и применяют тестовый метод контроля для проверки усвоения

3

знаний, позволяющий фиксировать правильность - неправильность выполнения задания. Недостаток данного метода тестирования состоит в том, что можно получить только результативные характеристики процесса научения, но нельзя увидеть, как обучающийся достиг полученного результата.

Системы управления учебной деятельностью обучающихся решению задач в математических проблемных средах исследовались в работах П.П. Дьячука, C.B. Бортновского, И.В. Шадрина. Однако предлагаемые ими системы управления учебной деятельностью не рассматривают процесс научения решению вербальных задач, не учитывают ограничений на ресурсы и принцип взаимной адаптации управляющего центра и обучаемого.

Так как учебная деятельность всегда происходит в условиях ограничений на ресурсы, которые могут быть временными, материальными и т.д., то это существенно влияет на управление учебной деятельностью. Учет ограничений на ресурсы, основными из которых являются объем работ и время деятельности, позволит существенно повысить эффективность систем автоматического управления учебной деятельностью, представленных в виде динамических компьютерных тестов-тренажеров вербальных задач, а также диагностических систем процессуальных характеристик по научению решению вербальных задач.

Данные системы автоматического управления учебной деятельностью по решению вербальных задач позволяют получать результативные и процессуальные характеристики деятельности обучающихся, с помощью которых можно сформировать не только индивидуальные образовательные траектории, но и диагностировать профессиональные качества выпускников вузов и специалистов.

Использование систем автоматического управления учебной деятельностью по решению вербальных задач в условиях ограничения на ресурсы при решении проблем: функциональной безграмотности населения [27, 120]; профессиональной подготовки студентов вузов; диагностики

4

уровня развития письменной речи человека; логики его мышления и т. п. является эффективным и актуальным на сегодняшний день.

Следовательно, имеются противоречия:

- между необходимостью осуществления эффективного управления учебной деятельностью обучающихся в условиях ограничения ресурсов и недостаточной разработанностью инструментальных средств и методов их применения;

- между необходимостью диагностирования процессуальных характеристик деятельности обучающегося при решении задач и отсутствием возможности получить их при использовании традиционных обучающих систем.

Проблема исследования состоит в разработке систем автоматического управления учебной деятельностью по решению вербальных задачи ее диагностики в условиях ограничения ресурсов, позволяющих повысить эффективность учебной деятельности и получать полезный результат (обязательное решение задачи обучающимся) независимо от индивидуальных характеристик обучающегося.

Объект исследования - системы автоматического управления учебной деятельностью обучающихся.

Предмет исследования - создание и применение систем автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальных проблемных средах с учетом ограничений ресурсов на основе принципа взаимной адаптации.

Целью работы является повышение эффективности систем управления учебной деятельностью и ее диагностики в вербальной проблемной среде.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи: 1) разработать математическую модель информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления (обучающегося), реализующую

принцип взаимной адаптации в управлении учебной деятельностью посредством системы петель обратной связи с ограничением ресурсов;

2) на основе математической модели информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления создать структурно-функциональную модель системы автоматического управления адаптацией обучающихся к условиям проблемных сред с ограничением ресурсов и реализовать ее в вербальной проблемной среде;

3) используя структурно-функциональную модель системы автоматического управления учебной деятельностью в вербальных проблемных средах, решить задачу оптимизации выполнения объема работ и времени деятельности обучающегося;

4) разработать инструментальный метод диагностики учебной деятельности обучающихся по расстановке фрагментов текста, динамики ее изменения и получения процессуальных характеристик деятельности обучающихся при решении вербальных задач таких как: оптимальное время решения задач, обучаемость, трудозатраты, суммарный коэффициент обратной связи, фазовые портреты, функцию вознаграждения, функцию ценности состояния и др;

5) на основе математического аппарата цепей Маркова описать и количественно оценить вероятностные характеристики процесса адаптации к деятельности по решению задач в вербальной проблемной среде.

Методы исследования вытекают из поставленных задач. Для их решения использовались положения теории вероятности, комбинаторики, системного анализа, методов компьютерного моделирования, кибернетики, теории конечных автоматов. При программной реализации полученных концепций использовались методы:

- теории алгоритмов и языков программирования;

- объектно-ориентированного программирования; математического моделирования и визуализации, опирающиеся на

методы вычислительной математики.

Научная новизна исследования

1. Разработана математическая модель информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления в виде системы петель обратной связи, заданных рекурсивными уравнениями, описывающих изменение ресурса, величины рассогласования между целевым и текущим состоянием; прогнозируемым и реальным значением функции ценности. В основе модели лежит представление о деятельности как о системе равноценных действий. В модели учитываются синтаксические и семантические свойства действий.

2. Создана система автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальных проблемных средах, в основе которой лежит разработанная модель, позволяющая получать полезный результат независимо от индивидуальных качеств и свойств объекта управления:

а) ограничением ресурса объема работ, позволяющим оптимизировать расход ресурса для выполнения заданного объема работ;

б) с ограничением ресурса времени, позволяющим определять оптимальное время деятельности объекта управления;

Теоретическая значимость

Заложены теоретические основы математической модели информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления, реализующей управление учебной деятельностью посредством системы петель обратной связи с учетом выделенных ресурсов. Введено новое понятие - коэффициент петель обратной связи, количественно описывающий адаптацию объекта управления к деятельности по решению задач.

Практическая значимость

Создана система автоматического управления учебной деятельностью по решению задач в вербальной проблемной среде, учитывающая ресурсы, позволяющая проводить диагностику процессуальных характеристик учебной деятельности, а именно находить: оптимальное время решения

7

задач, обучаемость, трудозатраты, суммарный коэффициент обратной связи, фазовые портреты и др.

Достоверность обеспечивается корректным применением математического аппарата теории систем искусственного интеллекта и кибернетики при создании модели информационного взаимодействия управляющего центра и объекта управления и вычислительной математики при решении системы функциональных критериев целевых требований управления. Эффективность систем автоматического управления учебной деятельностью по решению вербальных задач подтверждается экспериментами, проведенными совместно с сотрудниками кафедры математических методов физики и ИТ Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева на базе факультета физики, информатики и ВТ, которые практически подтверждены данными по обучаемости независимых экспертов.

Основные результаты работы, выносимые на защиту

1. Структурно-функциональная модель системы автоматического управления учебной деятельностью с ограничением ресурса объема работ и времени, позволяющая оптимизировать расход ресурса и время деятельности для выполнения заданного объема работ обучающимися при решении задач в вербальной проблемной среде.

2. Инструментальный метод диагностики учебной деятельности по расстановке фрагментов текста, позволяющий получить процессуальные характеристики деятельности обучающегося: оптимальное время решения задач, обучаемость, трудозатраты, суммарный коэффициент обратной связи, фазовые портреты, функцию вознаграждения, функцию ценности состояния и др.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

1) Заседании кафедры Математических методов физики и информационных технологий Красноярского государственного педагогического университета (2006-2010);

2) IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Открытое образование: опыт, проблемы, перспективы» (Красноярск, 2008);

3)Х1Х Международной конференции «Применение новых технологий в образовании» (Троицк, 2008);

4) Международной научной конференции «Молодёжь. Образование. Карьера» (Красноярск, 2008);

5) XIV международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях» (Воронеж, 2009);

6) XII Всероссийском семинаре «Моделирование неравновесных систем — 2009», (Красноярск, 2009);

7) IV Международной конференции «Новые информационные технологии в образовании для всех: инновационные методы и модели» (Киев, 2009);

8) XIV международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях» (Воронеж, 2010);

9) Всероссийской научно-практической конференции «Развивающие информационные технологии в образовании: использование учебных материалов нового поколения в образовательном процессе» (Томск, 2010).

Экспериментальная проверка и внедрение основных положений диссертации проводились с 2006 по 2010 годы на базе факультета физики, информатики и вычислительной техники Красноярского государственного педагогического университета.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 15 печатных работ. В их числе 5 статей в журналах, рекомендованных ВАК и одно авторское свидетельство на разработанные программы.

9

Структура диссертации. Диссертация состоит из Введения, трех глав, Заключения, Библиографии, Приложения. Основное содержание диссертационной работы изложено на 172 страницах машинописного текста, иллюстрированного таблицами и рисунками.

ГЛАВА I

ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧЮАЩИХ

СИСТЕМ

1.1 Понятие и классификация автоматических систем управления

Существует чрезвычайно большое разнообразие автоматических систем, выполняющих те или иные функции по управлению самыми различными физическими процессами во всех областях техники. В этих системах сочетаются весьма разнообразные по конструкции механические, электрические и другие устройства, которые составляют большой комплекс взаимодействующих элементов [14]. Задача автоматизации состоит в осуществлении автоматического управления различными техническими процессами. Любой технологический процесс состоит из более простых, связанных между собой процессов. Эти связанные процессы представляют собой рабочие операции, т.е. действия, в результате выполнения которых происходит требуемая обработка информации, а также операции управления, которые в свою очередь об�