Кольцов А.С., Федорков Е.Д. Автоматизированные системы управления учебным процессом (учебное пособие)
Подождите немного. Документ загружается.
Возникает известная проблема “второго автора”.
Преподаватель, желающий применить контролирующую
программу, не может отобрать только те вопросы, которые он
считает методически удачными и соответствующими
конкретной рабочей программе его курса, изменить
последовательность предъявления вопросов, скорректировать
правила оценивания результатов контроля, в зависимости от
уровня требований к обучаемым, разрешить или запретить
выдачу пояснений и подсказок и т.д.
Разумеется, преподаватель - пользователь не должен
изменять содержание вопросов, эталоны ответов, так как
должно сохраняться авторство разработчика
контролирующего курса. Но желательно иметь возможность
легко и оперативно настраивать сценарий под свою программу
курса, под конкретную учебную группу, под вид контроля
(тренировка, рубежный контроль, итоговый контроль по всему
курсу и др.). В противном случае, как подсказывает опыт,
негибкость и замкнутость контролирующего курса приводят к
малому его использованию преподавателями, не
участвовавшими в разработке курса. Здесь можно провести
аналогию с использованием традиционного задачника в
“твердом виде”: преподаватель сам выбирает задачи и
предлагает их студентам, выставляет оценки, но не изменяет
содержание задачника.
Таким образом, представляется целесообразным
использование таких инструментальных средств, которые
содержат подсистемы, позволяющие преподавателю -
пользователю на этапе эксплуатации готового
контролирующего курса корректировать его сценарий. При
этом использование сети Internet в качестве основы для
проектирования компьютерных систем обучения и
диагностики позволило бы решить задачу унификации и
стандартизации автоматизированных обучающих систем.
71
5.4. Развитие международной сети Internet
и перспективности ее использования для построения
автоматизированных систем обучения и диагностики
качества знаний специалистов
Internet – самая большая компьютерная сеть в мире: в
настоящее время она объединяет десятки миллионов
пользователей и миллионы хост-компьютеров. Объем
информации, доступной пользователям сети, не поддается
исчислению. На протяжении последних семи лет число
компьютеров, подключенных к Internet, удваивалось каждый
год. В наши дни Сеть является важнейшим средством обмена
данными в масштабах планеты, предоставляя, пожалуй, самый
дешевый способ коммуникаций и источник оперативной
информации по любым отраслям знаний.
Благодаря совершенствованию коммуникационных
линий и удешевлению технологий подключиться к Internet
может практически каждый пользователь компьютера.
В доказательство перспективности и масштабности
развития сети Internet рассмотрим некоторые данные. На
сегодняшний день американский рынок – крупнейший рынок
информационных технологий. Согласно данным International
Data Corporation, он составляет примерно 41% мирового рынка
информационных технологий. На долю Европы приходится
27% этих денег, на долю Юго-Восточной Азии и Тихого
океана – около 24%.
Общая скорость роста компьютерного рынка, который в
1997 году оценивался в 610 млрд. долл., составляет сейчас
около 18% в год. Прогноз IDC – количество денег в сегментах
рынка, связанных с Internet, будет расти существенно быстрее,
чем другие виды вложений в IT-индустрию, и к 2000 году
увеличится почти в четыре раза!
В среднем затраты на продукты, связанные с Internet,
ежегодно увеличиваются на 50% - сравните со значением 18%-
ного роста по всему рынку. И это только в среднем – что
касается относительно новых ветвей этого бизнеса, таких как
72
сетевые компьютеры и специализированное программное
обеспечение (это не обязательно программы для доступа в
Internet – следует считать и клиент-серверное программное
обеспечение, разрабатываемое на базе новых технологий,
таких как ActiveX и Java), то соответствующие затраты
должны вырасти более чем на порядок. В шесть раз вырастет
количество денежной массы на рынке услуг, связанных с
Internet.
В настоящее время влияние Internet заметно усилилось во
всех сферах информационных технологий. Каждая технология
компьютерной индустрии обновляется, наращивается,
усиливается и расширяется, для того чтобы использовать
возможности, предоставляемые Internet. Совершенствуется
аппаратура и операционные платформы, средства разработки
приложений становятся более надежными и способными
поддерживать большое число пользователей. Сетевое
оборудование выпускается с расчетом на более высокий
трафик.
Перспективность использования вузами Internet
определяется тем, что последняя является, по сути, огромной
международной базой знаний, где сосредоточены последние
достижения современной науки и техники. Но Internet
способна выполнять не только информационную функцию, на
ее основе возможно построение обучающих и
диагностирующих систем. Тем самым вузы могут не только
организовывать центры дистанционного обучения, но и
обмениваться обучающими программами друг с другом, что
гарантирует полное взаимодействие всех образовательных
учреждений в рамках высшей школы и позволяет повысить
уровень и качество обучения и подготовки специалистов.
Общая структурная схема автоматизации
преподавательской деятельности представлена на рис. 5.
73
Рис. 5. Структурная схема автоматизации
преподавательской деятельности
В качестве основных элементов представлены: система
формирования учебного плана по специальности; АРМ
преподавателя; система обучения и диагностики качества
знаний. Особенностью данной структурной схемы являются
подсистемы дистанционного обучения и диагностики
адаптированные для использования в сети Internet. Все это
делает актуальной задачу автоматизации проектирования
компонентов дистанционного обучения и диагностики
качества знаний, с помощью которых преподаватели могли бы
строить свои обучающе-диагностирующие курсы для сети
Internet.
74
Рассмотрим основные компоненты, входящие в
структуру подсистемы обучения и диагностики (рис. 6).
Подсистема обучения состоит из следующих
компонентов: учебная информация; структура учебного
материала; план обучения; интерфейс взаимодействия с
пользователем. Таким образом, задача автоматизации
компонентов подсистемы дистанционного обучения включает
в себя несколько подзадач: автоматизация формирования
учебной информации; автоматизация формирования
структуры учебного материала; автоматизация формирования
оптимального плана изучения материала. При этом нужно
отметить отсутствие необходимости проектирования
интерфейса взаимодействия с пользователем для подсистемы
обучения, так как в автоматизированных подсистемах
дистанционного обучения интерфейс взаимодействия с
пользователем реализуется браузером Internet, что решает
задачу унификации различных автоматизированных подсистем
обучения.
Рассмотрим подробнее данные подзадачи. Автоматизация
формирования учебной информации предполагает создание
программных процедур, которые позволяли бы, опираясь на
формат представления информации в Internet (HTML),
создавать и редактировать учебный материал. Автоматизация
формирования структуры учебного материала предполагает
разработку математической модели структуры учебного
материала и программных процедур, реализующих данную
модель, а подзадача формирования плана изучения материала
– разработку оптимизационных моделей, алгоритмических и
программных процедур выработки оптимальной
последовательности изучения учебной информации для
каждого обучающегося индивидуально.
75
Рис. 6. Структура подсистем дистанционного обучения
и диагностики
Подсистема диагностики включает следующие основные
компоненты: контрольные задания; структура контрольных
заданий; режим функционирования подсистемы диагностики;
процедуры выбора контрольных заданий для итогового
контроля; процедуры оценки результатов контроля; интерфейс
взаимодействия с пользователем. Таким образом, задача
76
автоматизации компонентов подсистемы диагностики
включает в себя несколько подзадач: автоматизация
формирования контрольных заданий предполагает разработку
программных процедур, позволяющих создавать и
редактировать контрольные вопросы; автоматизация
формирования структуры контрольных заданий предполагает
разработку программных модулей установления взаимосвязи
между разделами учебного материала и контрольными
заданиями; автоматизация проектирования режима
функционирования подсистемы диагностики предполагает
разработку алгоритмических и программных процедур
функционирования диагностики знаний в различных режимах;
автоматизация проектирования процедур выбора контрольных
заданий предполагает разработку адаптивных
алгоритмических и программных модулей, которые должны
решать задачи наиболее полной и точной диагностики знаний;
автоматизация процедур оценки знаний требует
проектирования алгоритмических и программных модулей
оценки результатов диагностики знаний обучаемого;
автоматизация проектирования интерфейса взаимодействия с
пользователем предполагает разработку соответствующих
программных процедур.
Анализ существующих подходов проектирования
автоматизированных систем обучения и диагностики выявил
ряд недостатков:
отсутствие общего стандарта проектирования систем
обучения, что делает создаваемые системы закрытыми, не
позволяет или позволяет не в достаточной степени настраивать
системы обучения под конкретные условия и требования;
между различными обучающими системами невозможен
обмен информацией (учебным материалом, контрольными
заданиями и др.), так как каждая из них использует свой
формат данных;
применение инструментальных средств проектирования
обучающих систем не решает проблем, так как
автоматизированные системы обучения, созданные разными
77
инструментальными средствами также «не понимают» друг
друга.
существующие инструментальные средства создания
автоматизированных систем обучения и диагностики почти не
используют оптимизационные методы для построения
адаптивных систем обучения, в алгоритмах работы следуют
заранее созданному сценарию диалога, что не позволяет в
полной мере адаптироваться к конкретному обучаемому;
отсутствие, на сегодняшний день, комплекса
инструментальных средств для проектирования
автоматизированных адаптивных обучающих и
диагностирующих систем для сети Internet.
Таким образом, целью диссертационной работы является
разработка математического обеспечения, алгоритмических
процедур и программного обеспечения автоматизированного
проектирования компонентов дистанционного обучения и
диагностики качества знания для сети Internet. Для достижения
указанной цели в работе решаются следующие задачи:
разработка оптимизационных моделей рационального
выбора структуры учебного материала для подсистемы
обучения;
разработка алгоритмических процедур формирования
структуры учебного материала;
разработка алгоритмических процедур диагностики
знаний, ориентированных на организацию адаптивного
контроля;
создание программных средств, обеспечивающих
автоматизированное проектирование компонентов
дистанционного обучения и диагностики качества знаний для
сети Internet;
апробация средств автоматизированного проектирования
компонентов дистанционного обучения и диагностики знаний
в области САПРиИС.
Проведенный анализ необходимости создания
автоматизированных систем обучения и контроля знаний
показал, что, опираясь на зарубежный опыт и опыт наших
78
вузов, применяющих компьютерные системы обучения и
диагностики, они являются одним из действенных средств
повышения эффективности учебного процесса и 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.
В настоящее время при разработке компьютерных систем
обучения и диагностики, как правило, применяется “прямое”
программирование. Прямое программирование требует
применения труда профессиональных программистов высокой
квалификации и соответствующего задела в форме библиотек
специальных функций для формирования кадров и сценария. В
этой связи целесообразным является разработка
инструментальных средств автоматизации проектирования
компонентов компьютерных систем обучения и диагностики.
Существующие инструментальные средства создания
автоматизированных систем обучения и диагностики имеют
ряд недостатков, такие, например, как проблема “второго
автора”, связанная с недостаточной гибкостью и замкнутостью
контролирующих и обучающих систем при ее редактировании;
отсутствие единого, стандартизованного подхода к реализации
автоматизированных обучающих систем. При этом
использование сети Internet в качестве основы для
проектирования компьютерных систем обучения и
диагностики позволило бы решить задачу унификации и
стандартизации автоматизированных обучающих систем.
В настоящее время влияние Internet заметно усилилось во
всех сферах информационных технологий. Совершенствуется
аппаратура и операционные платформы, средства разработки
приложений становятся более надежными и способными
79
поддерживать большое число пользователей. Таким образом
основные тенденции развития международной сети Internet,
обосновывают необходимость и перспективность создания
инструментальных средств автоматизированного
проектирования компонентов дистанционных обучающих
курсов.
Исходя из проведенного анализа существующих систем
автоматизированного обучения, а также, учитывая, быстрое
развитие сетевых технологий и перспективность применения
систем дистанционного обучения и диагностики на базе
Internet определена необходимость в проведении исследований
в направлении создания инструментальных средств
автоматизированного проектирования компонентов
образовательных систем для сети Internet.
80