Юрков Н.К. Интеллектуальные компьютерные обучающие системы

Подождите немного. Документ загружается.

лучшем случае имеет только данные из журнала. В то же время

необходимость распознавания небольшого подмножества обу-

чающихся, нуждающихся в помощи больше, чем остальные, явля-

ется более важной.

Интеллектуальные КОС, как правило, в той или иной степени

учитывают индивидуальные особенности учащихся, предоставляя

каждому возможность наиболее быстро и качественно получить

новые знания. Таким образом, существующие КОС в различной

мере обеспечивают адаптацию, а часть из них обладает также не-

которыми свойствами адаптируемых систем.

К сожалению, существующие интеллектуальные и неинтел-

лектуальные системы не могут поддерживать требуемую степень

интеграции. Обычно каждая система разрабатывается как единое

целое и не допускает гибкого использования. Нельзя просто интег-

рировать внешний компонент (например, коммерческую среду про-

граммирования или локально созданного интеллектуального отлад-

чика) в другую систему. Исследователь не может быстро удалить

или заменить компонент, который не соответствует определенному

методу обучения.

При компьютерном обучении выделяют три иерархических

уровня адаптации к учащимся [23]:

– адаптация к студентам как категории пользователей;

– адаптация к группе студентов;

– адаптация к отдельному студенту.

Первый уровень адаптации предусматривает адаптацию к

каждой категории пользователей компьютерной системы обучения

в зависимости от их потребностей и обычно реализуется создани-

ем специального интерфейса для каждого класса пользователей.

Такой подход характерен для любых компьютерных систем. В ин-

теллектуальных обучающих системах учащемуся предоставляются

следующие возможности: обучение, проверка знаний, упражнения,

помощь и справочная информация, видеолекции и их презентации,

вопросы преподавателю, конференции, студенческие форумы,

электронные методические пособия, ввод комментариев по ходу

занятия и др.

Адаптация к группе студентов обеспечивает адаптацию в за-

висимости от выбранной специальности, образовательной про-

граммы, возраста и психологической направленности личности.

Этот уровень адаптации базируется в первую очередь на решении

двух основных вопросов дидактики: чему учить и как учить? От-

вет на первый вопрос определяет цели обучения, т.е. объем необ-

ходимых знаний, умений и навыков и степень их освоения. Реше-

ние второго вопроса дидактики (как учить?) обусловливает выбор

методов обучения, наиболее подходящих для группы учащихся, а

также способов представления информации [24].

На третьем уровне достигается максимальная степень адап-

тации к учащемуся, так как он основан на учете личностных ха-

рактеристик студента, его предшествующих и текущих знаний,

умений и навыков, опыта, способностей и т.п.

Для организации адаптации к учащемуся используют раз-

личные методы [25]:

– построение последовательности обучения (Curriculum se-

quencing);

– адаптивное представление информации (Adaptive presen-

tation);

– интеллектуальный анализ решений (Intelligent analysis of

student solutions);

– диалоговая поддержка решения задач (Interactive problem

solving support);

– адаптивная поддержка в навигации (Adaptive navigation

support);

– решение задач на примерах (Example-based problem sol-

ving);

– адаптивная поддержка сотрудничества (Interactive

collaboration support).

Далее подробно рассматриваются некоторые методы адапта-

ции и связанные с ними вопросы.

Цель построения адаптивной последовательности обучения

как метода адаптации заключается в обеспечении студентам наи-

более подходящей индивидуально планируемой последовательно-

сти для изучения единиц знаний и выполняемых задач. Для реали-

зации метода ставится задача построения оптимальной последова-

тельности изучения учебного материала (УМ). В компьютерных

системах обучения УМ или объект изучения представляется в виде

трех- или четырехуровневой иерархии (рис. 1): курс (учебный

предмет), тема, раздел темы, квант учебной информации (УИ),

причем уровень разделов для небольших и несложных тем может

быть опущен. Квант УИ – это элементарная порция информации:

текст для изучения некоторого понятия темы (квант-понятие), во-

прос, задача, комментарий на ответ, разъяснительный текст и т.п.

Рис. 1. Иерархическая структура учебного курса

В настоящее время при объектно ориентированном подходе к

разработке компьютерных систем обучения широко используется

термин «объект изучения» (learning object), но однозначного опре-

деления этого термина пока не существует [26]. Некоторые авторы

под объектом изучения (ОИ) понимают кванты УМ, другие рас-

сматривают ОИ на двух уровнях: макроуровне (уровень тем) и

микроуровне (уровень квантов УИ) [27], хотя учебный курс также

можно считать объектом изучения.

Построение оптимальной последовательности объектов изу-

чения осуществляется на основе модели учебного материала, в ка-

честве которой используется ориентированный граф с нагружен-

ными ребрами G(V, S) (рис. 2). Множество V вершин графа соот-

ветствует объектам изучения (курсам, темам, разделам тем или

квантам УМ), а множество S ребер – связям между ними. При этом

возможны следующие степени связи:

– для изучения объекта необходимо иметь общее понятие

о другом ОИ;

– при изучении объекта используются частые ссылки на

другой ОИ;

– для изучения наиболее сложных (или редко используе-

мых) понятий объекта необходимы знания из другого ОИ;

– для изучения объекта и практического применения зна-

ний необходимо четкое знание другого ОИ.

Рис. 2. Семантическая модель учебного материала

Каждой вершине i графа ставится в соответствие вектор

= {R

, R

, …, R

}, каждый элемент которого включает четыре

параметра, т.е.

= (p

, t

, z

, u

, q

), (1.1)

где i – номер ОИ; j – номер программы (специальности) студента;

– программа (специальность) студента; t

– время изучения ОИ;

– уровень знаний, который должен быть достигнут при изучении

ОИ; u

– уровень умений; q

– уровень навыков, которые должны

быть сформированы в результате изучения ОИ.

Последние три параметра отражают цель обучения. Тогда

подграф G

графа G, включающий вершины с одинаковыми значе-

ниями p

, является моделью УМ для группы студентов, обучаю-

щихся по специальности p

. На рис. 3 показан подграф с вершина-

ми V

, V

. Такой подход позволяет осуществить адап-

тацию к разным группам студентов в зависимости от их специаль-

ности и (или) программы обучения.

Рис. 3. Подграф G

графа G как модель УМ для группы студентов,

обучающихся по специальности p

После построения моделей УМ необходимо определить оп-

тимальную последовательность изучения объектов, использовав,

например, математический метод А. В. Нетушила и А. В. Никити-

на [28], основанный на минимизации линейной функции забывае-

мости. В результате получим сценарии обучения (последователь-

ность ОИ) для всех групп студентов. При этом также определяют-

ся ОИ, которые могут быть изучены в произвольной последова-

тельности, обеспечивая тем самым некоторую адаптируемость

ИКОС, так как в процессе обучения студенту предоставляется

возможность выбора ОИ для обучения из предлагаемого списка.

Аналогичным образом определяется последовательность

контрольных вопросов и задач, которые должны быть выполнены

для достижения требуемых знаний и умений.

Описанную модель будем использовать на всех уровнях УМ,

так как она позволяет определить сценарии и управлять последо-

вательностью изучения курсов, тем, разделов и квантов-понятий

УИ. Но при неизменной модели УМ, что в целом характерно для

учебных дисциплин, полученные на ее основе сценарии являются

постоянными. Поэтому их можно поместить в базу знаний компь-

ютерной системы обучения и использовать лишь для управления

последовательностью изучения курсов, тем, разделов и квантов-

понятий. В случае включения нового курса, темы, раздела видоиз-

меняется модель УМ и определяется последовательность обуче-

ния, т.е. создается новый сценарий.

На низшем уровне иерархии УМ при проработке отдельных

квантов сценарий обучения должен строиться динамически в ходе

диалога на базе модели квантов-понятий УM и модели студента.

Модель квантов-понятий УM используется для определения опти-

мальной последовательности их изучения и служит основой при

формировании сценария обучения, т.е. в зависимости от деятельно-

сти студента и его модели предварительный сценарий (последова-

тельность квантов-понятий) дополняется другими квантами УМ (во-

просы, задачи, разъяснения, комментарии). Решение о включении

новых квантов УМ принимается на основе модели студента, которая

в общем случае, хотя и необязательно, является вектором [29]:

М = {М

, М

, …, М

} (1.2)

и может включать следующие компоненты, как правило, векторы:

– предыстория обучения; М

– результаты текущей работы с

курсом (тип выполненных заданий, время выполнения заданий,

число обращений за помощью и т.д.); М

– личностные психологи-

ческие характеристики (тип и направленность личности, репре-

зентативная система, способность к обучению, уровень беспокой-

ства тревоги, особенности памяти и др.); М

– опыт работы с ком-

пьютерной системой; М

– общий уровень подготовленности;

– стратегия обучения и др.

Стратегия обучения отражает наиболее подходящие для сту-

дента методы обучения, которые выбираются на основе его обще-

го уровня подготовленности и направленности личности. Так, для

наименее подготовленных будем рекомендовать перцептивные и

логические методы обучения, для более подготовленных – гности-

ческие проблемные и поисковые [30]. Последние также будем счи-

тать предпочтительными для студентов, направленность личности

которых – ориентация на задачу.

Метод адаптивного представления информации предусмат-

ривает генерацию наиболее подходящих для студента квантов УМ

и связан с видом и детальностью представления информации. Вы-

бор как вида представления информации, так и ее детальности

осуществляется на основе модели студента (М

, М

Современные компьютерные технологии позволяют предста-

вить информацию по-разному: в виде текста, графики, анимации,

звука и т.д. Известно, что по предпочитаемой форме восприятия

информации различают людей с тремя репрезентативными систе-

мами (М

): аудиалы, визуалы и кинестики. Для аудиалов, которые

воспринимают информацию на слух, необходима звуковая интер-

претация УМ. Кинестики, или кинестетики (люди с предрасполо-

женностью к телесным ощущуениям, получению информации че-

рез осязание), должны получать больше информации через прак-

тические действия. Визуалам предпочтительна информация в виде

изображений, а текст должен быть визуально структурированным.

Таким образом, осуществляется адаптация в зависимости от вида

представления информации. Однако полезно предусмотреть в ИКОС

такое свойство адаптируемости, как обеспечение выбора вида выво-

димой информации, т.е. ИКОС предоставляет студенту возможность

включать и отключать звук, анимацию и презентацию.

Детальность выдаваемой информации зависит от текущего

выполнения заданий (М

) и общего уровня подготовленности (М

)

студента. Так, для более подготовленных учащихся достаточно ла-

коничного изложения УМ, для остальных нужна разъяснительная

информация различной степени детальности. Выбор степени де-

тальности выдаваемой информации также можно предоставлять

студенту.

Выдача комментариев – очень важный аспект компьютерно-

го обучения, который является составной частью нескольких ме-

тодов адаптации (интеллектуальный анализ решений, диалоговая

поддержка решения задач, решение задач на примерах, адаптивная

поддержка сотрудничества). Комментарии выводятся в зависимо-

сти от контекста, учитывая психолого-личностные характеристики

студента, хранящиеся в модели студента М.

Адаптивные комментарии бывают следующих видов: репли-

ка, помощь, разъяснение, примеры. Комментарий-реплика – это

слово или короткая фраза типа «Правильно», «Молодец!», «Не-

верно», «Вы ошиблись» и т.п. В ИКОС целесообразно создать банк

реплик и использовать его для выбора подходящей реплики слу-

чайным образом, что позволит оживить ход диалога. Коммента-

рии-помощь предназначены для поддержки студентов при работе с

ИКОС, помогая им выполнить те или иные действия, решить

предлагаемую задачу. В состав комментария-помощи может вхо-

дить и подсказка, например: «Для изучения новой темы выберите

режим ″обучение″, для проверки своих знаний – режим

″контроль″». Комментарии-разъяснения объясняют ошибочные

действия студента. Они обычно представляются в виде текста раз-

ной степени детальности, но могут также включать другие виды

представления информации. Комментарии-примеры используются

для демонстрации выполнения требуемых действий и (или) реше-

ния задач.

Выдаваемые студенту комментарии включают в себя как

один вид комментария, так и целый набор комментариев разного

вида, который формируется в процессе диалога. Так, при правиль-

ном ответе студента достаточно комментария-реплики. При невер-

ном ответе комментарий формируется в зависимости от уровня

подготовленности (М

) студента. Для студентов высокого уровня

подготовленности – это реплика и краткий комментарий-разъяс-

нение, для среднего уровня – реплика с подробным разъяснением,

для студентов с низким уровнем подготовленности следует выда-

вать реплику, подробный комментарий-разъяснение и примеры, в

отдельных случаях также комментарий-помощь. При этом для ау-

диалов (М

) рекомендуется и звуковой вывод комментария.

Интеллектуальный анализ решений как еще один метод

адаптации предусматривает анализ ответов студента с использова-

нием интеллектуальных анализаторов с целью распознавания не

только правильных, но и неточных, неполных и неправильных от-

ветов. Это позволяет определить, что конкретно не знает или не

понял студент, и выдавать соответствующие комментарии-

разъяснения, а также генерировать дальнейший ход диалога. Та-

ким образом, для реализации метода необходимо, во-первых, тща-

тельно подобрать задания для проверки знаний и умений студента

и подготовить комментарии на все возможные варианты ответов и,

во-вторых, разработать интеллектуальный анализатор. Теоретиче-

ской основой является метод ситуационного управления, примене-

ние которого в системах компьютерного обучения рассматривает-

ся далее.

В первую очередь подготавливаются задания различной сте-

пени трудности для проверки каждого определения и основного

понятия, по результатам выполнения которых можно однозначно

определить наличие у студента требуемых знаний и (или) умений.

Такие задания отбираются по результатам контрольных работ и

включаются в банк заданий, что позволяет предлагать задания

учащемуся в зависимости от его уровня подготовленности (М

В системе также предусмотрена возможность задавать наводящие

вопросы, которые помогут студенту самостоятельно выполнить

задания в процессе изучения УМ. Для каждого задания подготав-

ливается набор эталонных ответов: правильных, неточных, непол-

ных, неверных, позволяющих определить отсутствие у студента

элементов знаний. Особое внимание уделяется подготовке ком-

ментариев, разъясняющих каждое неверное действие студента. За-

дания и эталонные ответы и комментарии генерируются с помо-

щью программных средств ситуационного управления работой

ИКОС, опирающихся на базу знаний системы.

Сценарий диалога разрабатывается на основе последователь-

ности квантов-понятий УМ и отобранных контрольных заданий

для однозначной оценки достижения требуемых знаний и (или)

умений. Обычно каждый этап диалога начинается с изучения но-

вого понятия, за которым следует ряд вопросов и задач для закре-

пления полученных знаний и выработки умений. Завершает этап

контрольное задание. Предлагаемая студенту последовательность

вопросов и задач разной степени трудности зависит от выполнения

этих заданий и другой информации, хранящейся в его модели М.

В качестве модели сценария диалога используют граф, вершины

которого соответствуют предлагаемым учащемуся заданиям, а

ребра отражают связи между ними при правильных (Пр), непра-

вильных (Нп) и неточных (Нт) ответах студента. На рис. 4 показан

пример такого графа, включающего шесть заданий:

– очередное задание последовательности средней труд-

ности;

, В

– задания, аналогичные заданию В

;

– наводящий вопрос;

– задание минимальной трудности;

– задание максимальной трудности.

Задания В

, предлагаемые студенту, выбираются из банка за-

даний. Для освоения каждого понятия, как правило, разрабатыва-

ется свой сценарий – граф.

Рис. 4. Пример сценария диалога

Для индивидуализации процесса обучения в ИКОС приме-

няются различные методы адаптации, реализация которых основа-

на на ряде моделей: студента, учебного материала и др. В табл. 2

показана возможность использования методов и моделей на раз-

ных уровнях адаптации к учащемуся [31].

Таблица 2

Уровни, методы и модели адаптации

Уровень

адаптации

Методы

адаптации

Используе-

мые модели

Параметры

Реализация

1. К сту-

денту как

категории

пользова-

теля

Адаптивная

навигация.

Адаптивное

представление

информации.

Обучение на

примерах

Модель

студента как

категории

пользовате-

лей.

Модель

студента

Требования

пользователя.

Уровень подго-

товленности.

Опыт работы

Интерфейс

пользователя.

Комментарии

Окончание табл. 2

Уровень

адаптации

Методы

адаптации

Используе-

мые модели

Параметры

Реализация

2. К группе

студентов

Построение

последова-

тельности.

Адаптивное

представле-

ние инфор-

мации.

Адаптивная

навигация

Модели УМ.

Модель

группы

студентов.

Модель

студента

Программа

(специальность)

студента.

Репрезентативная

система.

Уровень

подготовленности

Последова-

тельность

ОИ.

Вид

представления

информации.

Комментарии

3. К отдель-

ному

студенту

Построение

последова-

тельности.

Поддержка

решения

задач.

Адаптивное

представле-

ние инфор-

мации.

Адаптивная

навигация.

Обучение

на примерах

Модель

студента

Предыстория

обучения.

Уровень

подготовленности.

Способность

к обучению.

Направленность

личности.

Репрезентативная

система

Последова-

тельность

ОИ.

Тип

и сценарий

диалога.

Комментарии.

Трудность

заданий.

Метод

обучений.

Вид

представления

информации

В ходе анализа открытых источников выявлены факторы,

определяющие готовность студентов к обучению с помощью ком-

пьютерных технологий. К ним относятся уровень усвоения знаний

в предметной области учебной дисциплины, уровень мотивации

учения, ведущая репрезентативная система обучаемого, психоло-

гический тип личности, а также работоспособность и прилежание.

Типы обучающих систем, использование которых целесообразно