Кольцов А.С., Федорков Е.Д. Автоматизированные системы управления учебным процессом (учебное пособие)

Подождите немного. Документ загружается.

достаточно знаний, задача остается не решенной. Это говорит

о не достаточности параметров в структуре моделей

обучаемого или несоответствии цели, преследуемой системой,

целям объекта обучения. В данных системах экспертные

знания о предмете и методах изучения должны быть полными,

проектироваться априори и в процессе обучения не

изменяться. Кроме того, работа системы направлена на

достижение одной фиксированной, априори определенной

цели обучения. Это делает невозможным реализацию

адаптации целей обучения и тем более адаптацию объекта

обучения.

u4. Мультиагентный подход к реализации моделей

обучения

В рамках мультиагентного подхода рассматривается

возможность реализации адаптации всех уровней, что

позволит обеспечить управление объектом - обучаемым на

всех этапах процесса обучения.

Основа этого подхода – построение системы как

совокупности агентов (агенты пользователя, агенты

преподавателя, агенты лекций и даже агенты отдельных

объектов знания: определений понятий и правил, задач,

методов, результатов, лабораторных работ, комментариев и

т.д.). Каждый из агентов имеет семантическое описание своего

поля деятельности (свою структуру, свои знания), и

соответствует экспертной системе с традиционной

структурой . Агент обладает всеми свойствами экспертных

систем, а так же памятью своей деятельности. Основная идея

применения агентов заключается в том, что каждый агент

имеет собственные ресурсы для достижения собственных

целей, взаимодействия с другими агентами и разрешения

конфликтов с целями других агентов для достижения общей

цели. Это позволяет свободно выбирать те цели, которые

преследуются на данный момент объектом управления, и

соответственно целям выбирать тот эталон (представленный

соответствующим агентом), соответствие которому

достигается моделью обучаемого на данный момент.

Движущей силой систем, основанных на мультиагентном

подходе, является способность агентов вести переговоры. При

этом их коммуникация основана на семантических

сообщениях (самого высокого уровня), а не на заранее

предопределенных сообщениях низшего порядка. Переговоры

необходимы для одновременного выполнения функций

агентов, когда разные агенты, возможно, имеют разные

взаимоисключающие цели и намерения, разные возможности в

своих виртуальных мирах, обладают различной информацией.

Вопросы взаимодействия агентов разной архитектуры решены

применением соответствующего языка коммуникации агентов

(ACL) и языка обмена информацией, которые дают

возможность агентам эффективно понимать друг друга

несмотря на разницу в подходах их построения и

функционирования.

Мультиагентная система реализует распределенное

управление, которое может быть как централизованным, так и

децентрализованным.

Централизованное управление выполняется центральным

устройством управления, который формирует коллективы

агентов и распределяет все возникающие задачи между

агентами коллектива.

При децентрализованном управлении известны разные

варианты реализации систем, одним из них является

применение «контрактной системы» управления. При

реализации данного подхода, вершинами сети агентов

является множество независимых управляющих агентов

(исполнителей), которые обладают информацией о том, какие

задачи они способны решать, какие средства использовать, с

какими агентами и как взаимодействовать при решении

задачи. При возникновении конкретной задачи агент

происходят переговоры между агентами и выясняется какой

агент какую часть задачи может решить. С помощью такого

процесса происходит распределение решения задачи. Все

агенты независимы, т.е. исходное состояние графа до начала

решения задачи представляет изолированные между собой

вершины. Все связи устанавливаются только в процессе

функционирования системы при решении задач.

Использованию данного подхода препятствует отсутствие

эффективного глобального управления работой такой

системы, несмотря на то, что такой подход обладает

гибкостью и модифицируемостью обучающей системы.

Таким образом, для каждой конкретной задачи обучения

составляется определенный коллектив агентов, что говорит о

смене структуры и целей решающей системы в зависимости от

поставленной задачи. Формирование коллективов агентов для

решения задач обучения позволяет реализовать любой уровень

адаптации, т.к. эта процедура предполагает формирование

каждый раз структуры системы, ее представления об объекте

управления, т.е. обучаемом и целей обучающей системы,

адаптируемые под цели, преследуемые на данный момент

объектом управления.

5. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ

АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ

И ДИАГНОСТИКИ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ

Развитие международной сети Internet дает возможность

создавать программные продукты автоматизированного

обучения и контроля качества знаний на новом уровне.

Развитие сетевых технологий позволит расширить сферу

применения образовательных систем. Но надо заметить, что к

настоящему моменту уже сделаны серьезные наработки в

области автоматизации обучения и контроля, а также по

созданию инструментальных средств для проектирования

подобных систем.

Материалы данной главы посвящены анализу состояния

проблемы проектирования систем автоматизированного

обучения и диагностики знаний.

5.1. Анализ методов и проблем проектирования

систем автоматизированного обучения и диагностики

качества знаний

Современный этап развития вычислительной техники

характеризуется все более широким применением

компьютеров в различных областях человеческой

деятельности. Если до создания современных персональных

ЭВМ любое использование вычислительных машин для

организации, например, процесса обучения и контроля было

связано с повышением экономических расходов, то

современные вычислительные системы резко сократили эти

возможные расходы. С другой стороны постоянно

повышаются требования к качеству обучения. Помочь решить

последнюю проблему и позволяет внедрение компьютерных

систем обучения и диагностики качества знаний специалистов.

Внедрение подобных систем позволяет разнообразить процесс

обучения, предоставляет возможность для самостоятельного

образования, что позволяет обучающемуся более рационально

использовать свое время.

Принципиальная возможность и педагогическая

целесообразность использования ЭВМ для решения

разнообразных задач обучения, воспитания и развития

учащихся на разных ступенях образования были обоснованы в

многочисленных публикациях, как в нашей стране, так и за

рубежом еще в начале 60-х гг. В связи с этим можно

утверждать, что история компьютерного обучения начинается

с истории развития самих компьютеров. Период 60-х и начала

70-х гг. характеризуется повышенным интересом к данной

проблеме главным образом из-за энергичного развития идей и

методов программированного обучения. В эти годы были

сформулированы некоторые важные, актуальные и для наших

дней концептуальные положения, определяющие роль и место

компьютера в системе других средств обучения и его

разнообразные собственно педагогические возможности.

Последние как средства обучения по ряду показателей на

много превосходят возможности традиционных средств

реализации учебного процесса. В самом деле, компьютер

совмещает в себе, причем на качественно более высоком

уровне, возможности разнообразных средств наглядности,

материалов с печатной основой, тренажерных устройств

технических средств контроля и оценки результатов учебной

деятельности, а непрерывно улучшающиеся аудиовизуальные

параметры ПЭВМ, общая тенденция к переходу на

естественный язык обучения с пользователем, совмещение

ЭВМ с видеомагнитофоном и т.п. создают предпосылки для

постепенного вытеснения устаревших, малоэффективных и

статичных средств обучения (плакаты, макеты, лингафонные

устройства, диапроекторы).

Зарубежный опыт и опыт наших вузов, применяющих

компьютерные системы обучения и диагностики, показывает,

что они являются одним из действенных средств повышения

эффективности учебного процесса. Они позволяют

обеспечить:

индивидуализированное обучение и контроль знаний

обучаемых;

адаптацию процесса обучения к индивидуальным

характеристикам обучаемых по уровню знаний и скорости

прохождения материала;

разгрузку преподавателя от ряда трудоемких

повторяющихся операций, связанных с предъявлением

учебной информации и контролем знаний;

сбор и анализ разнообразной статистической

информации, используемой для совершенствования учебного

процесса.

Можно утверждать, что наступила пора, когда

необходимо, чтобы модель обучения отражала бы структуру

целенаправленного процесса, происходящего в сознании

обучаемого. Исследования в области искусственного

интеллекта во многом приближают нас к созданию подобных

моделей.

Взаимосвязь проблем создания человеко-машинных

обучающих систем и искусственного интеллекта особенно

четко выявляется, когда становится вопрос об исследовании

интерфейса человек-машина. В ранних исследованиях

применения ЭВМ не стоял вопрос отображения в памяти

ЭВМ, с одной стороны, объективных знаний и, с другой,

индивидуальных информационных показателей пользователя в

ходе решения, на первый план. В связи с этим возник целый

ряд задач, которые должны быть разрешены с целью создания

интерфейсов человек-машина.

Областью эффективного использования ЭВМ в учебном

процессе является диагностика знаний. При помощи ЭВМ

можно организовать сдачу промежуточных зачетов по темам, а

также генерировать неповторяющиеся серии вопросов

практически по всем аспектам темы. Эти вопросы могут быть

использованы студентами и для самоконтроля, а также при

повторении пройденного материала, что способствует

закреплению полученных знаний.

Исчерпывающее определение понятия "контроль"

(проверка) применительно к учебной деятельности студентов

высшего учебного заведения содержится в работе "Основы

вузовской педагогики": "Учебные проверки усвоения,

выступая как средство управления учебной деятельностью

учащихся и в известной мере деятельностью преподавателей,

являются одной из форм организации усвоения, естественно

входящей в структуру процесса обучения. Наряду с

проверочной функцией учебные проверки усвоения должны

выполнять обучающую и корректирующую функции

(дополнения, обобщения), а также организационную функцию

(проверкой знаний мотивируется работа над изучаемым

предметом, направляется внимание на значение определенных

навыков и умений, создаются ориентиры для усвоения)". При

компьютерном обучении усвоение в значительной степени

проверяется методами формализованного контроля.

Система контроля должна быть построена в соответствии

со структурно логической схемой учебной дисциплины.

Усвоение можно контролировать различным образом: от

тонких не формализуемых оценок, выполняемых

непосредственно в процессе учебного занятия по реакции и

настроению аудитории, до разветвленных детальных тестовых

проверок, при которых задания, выдаваемые студентам,

хорошо формализованы и документально зафиксированы, а

результаты выполнения этих заданий оцениваются путем

сравнения с эталоном.

Различают тестовую и функциональную диагностики.

Тестовая диагностика связана с активным воздействием тестом

на объект диагноза и определением состояния объекта по его

реакции на тест. При функциональной диагностики

информацию о ходе обучения собирают в процессе учебной

деятельности студентов путем наблюдений и возможных

измерений параметров этой деятельности.

Объективность контроля при автоматизированном

обучении обеспечивается практически неограниченной

возможностью автоматизированной детальной проверки

любой формализуемой деятельности обучаемых, комплексным

применением в процессе взаимодействия обучаемых с ЭВМ

тестовых и функциональных методов диагностики, а также

сохранением ведущей роли преподавателя на всех этапах

познавательной деятельности студентов.

Научно обоснованный отбор и периодическая корректива

содержания обучения - одна из наиболее актуальных,

непреходящих проблем дидактики. В условиях ускорения

научно-технического прогресса, сопровождающегося

непрерывным обновлением научных знаний, их

дифференциацией и интеграцией, появлением принципиально

новых объектов и средств труда, технологий, материалов и

т.п., эта проблема существенно усложняется, особенно когда

речь идет о динамичных, быстро развивающихся отраслях

науки, техники, производства, к числу которых, несомненно,

следует отнести системы автоматизированного

проектирования. В связи с этим особенно важно

руководствоваться четкими методологическими ориентирами,

позволяющими теоретически обосновать и обозначить

направления научного поиска, преодолеть все еще нередко

встречающийся сугубо эмпирический подход к отбору

содержания обучения с неизбежными в таком случае

издержками, свойственными методу проб и ошибок.

Сложность проблемы усугубляется междисциплинарным

характером самого подхода к отбору содержания обучения:

с одной стороны, необходимо реализовать принцип

научности, предполагающий отражение в соответствующих

учебных курсах наиболее достоверных, значимых как в

теоретическом, так и практическом отношении,

прогностически сориентированных данных изучаемой науки

или отрасли техники;

с другой, необходимо руководствоваться собственно

педагогическими соображениями и критериями, если иметь в

виду доступность отбираемого материала, его системность,

последовательность, стабильность, связь с практикой,

возможность реализации воспитательных и развивающих

функций обучения, политехническую направленность,

оптимальность межпредметных и внутрипредметных связей и

т.д. Поэтому исследования, направленные, в конечном счете,

на отбор учебного материала, составление учебников и

учебно-методических пособий, должны пройти ряд этапов, в

полной мере относящихся и к процессу отбора материала по

дисциплинам САПР.

Первый этап связан с обоснованием целей обучения,

отражающих на локальном, конкретном материале

рассматриваемого учебного предмета общую структуру

содержания обучения - знания, умения и навыки, творческие,

мировоззренческие и поведенческие качества личности,

формируемые в процессе обучения.

Второй этап научного обоснования содержания

дисциплин САПР связан с отбором содержания обучения.

Переходя к этому этапу, важно уточнить смысл,

вкладываемый во взаимосвязные, но отнюдь не идентичные

понятия "содержание обучения", "учебный материал" и

"учебный предмет".

Под содержанием обучения следует понимать

педагогически обоснованную, логически упорядоченную и

текстуально зафиксированную в учебной программе научную

информацию о подлежащем изучению материале,

представленную в свернутом виде и определяющую

содержание обучающей деятельности педагога и учебно-

познавательной деятельности учащихся для достижения целей

обучения.

Это определение, с одной стороны, отражает тот факт,

что содержание обучения документально фиксируется в

учебной программе, а с другой - содержит указания на

необходимость последующей детализации содержания

обучения, его преобразования в учебный материал, поскольку

в реальном учебном процессе одной лишь свернутой,

зафиксированной в понятиях и терминах информацией о

материале, подлежащих изучению, обойтись невозможно.

Третий этап непосредственно связан с отбором,

систематизацией и классификацией учебного материала и

конструированием учебного предмета, который по существу

представляет собой дидактически обработанную систему

научных знаний.

На четвертом этапе должна быть проведена опытно-

экспериментальная апробация предложенной учебно-

программной документации и внесены необходимые

коррективы в ее содержание. Выделение данного этапа в

качестве самостоятельного и завершающего условно:

апробация и корректировка содержания обучения должны

осуществляться систематически, вследствие непрерывных

изменений, происходящих в науке и технике.

Разумеется, приведенный перечень этапов исследования

представляет собой определенную программу - максимум,

которая не может быть реализована в одноразовом

исследовательском акте. Она требует организации серьезных и

систематических коллективных исследований, привлечения к

ним специалистов разного профиля. Важно, однако,

придерживаться определенной системы в этой работе,

осознавать ее сложность и многоплановость, видеть ее логику

и этапность.

Разработка компьютерных систем обучения и

диагностики (КСОД) для использования в высшем

образовании ведется многими коллективами.

В настоящее время при разработке КСОД, как правило,

применяется “прямое” программирование в системах СИ,

ПАСКАЛЬ, и т.д. Прямое программирование требует

применения труда профессиональных программистов высокой

квалификации и соответствующего задела в форме библиотек

специальных функций для формирования кадров и сценария

КСОД.

Для КСОД, реализованных методом прямого

программирования, характерны следующие черты:

разнообразие стилей реализации (цветовая палитра,

интерфейс, структура КСОД, способ подачи материала);