Классификация компьютерных обучающих систем. Фундаментальные исследования Возможности компьютерных обучающих систем

Современные условия развития образовательной системы Российской Федерации предполагают модернизацию технологии обучения в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта третьего поколения. Ключевым критерием качества обучения студентов становится их компетентность в различных сферах будущей деятельности. Для подготовки специалиста, отвечающего современным требованиям, необходимо внедрять в процесс обучения новые педагогические технологии с применением современных компьютерных и мультимедийных средств.

Технологические основы разработки компьютерных обучающих систем базируются на идеях, взятых из различных областей науки:

Из теории управления используются системный подход, алгоритмизация действий, формализация функций, непрерывный контроль выполнения действий, обратная связь.

Из психологии следует выделить подход к формированию умственной деятельности через внешние воздействия - явление интериоризации, учет индивидуальных особенностей обучаемого.

Из педагогики можно отметить личностно-деятельностный подход к обучению; детализацию и

пошаговую подачу материала; рациональное сочетание индивидуальных, групповых (малых групп) и коллективных форм организации обучения; видоизменение роли преподавателя.

Разработка технологии создания компьютерных обучающих систем преследует цель выявления общих закономерностей с целью использования на практике наиболее эффективных и экономичных производств компьютерных средств обучения.

Разработанная технология создания компьютерных обучающих систем позволяет получить следующие результаты:

Создание технических условий для снижения сроков разработки, улучшения качества и надежности программ обучения и контроля;

Создание предметно-независимых компьютерных обучающих систем, позволяющих преподавателю, не

являющемуся специалистом в области программирования, осуществлять подготовку компьютерных курсов обучения и контроля, авторское сопровождение и обновление материала;

Предоставление возможности организационного и методического обеспечения самостоятельной работы обучающегося и формирования навыков самообразования.

При разработке компьютерных обучающих систем необходимо выделить два самостоятельных направления: разработка, непосредственно, компьютерной программной системы и разработка обучающего материала.

Разработка компьютерной программной системы включает следующие этапы:

Моделирование познавательной деятельности обучающегося с учетом разного уровня подготовленности, необходимости интерактивной работы и индивидуального темпа обучения;

Моделирование поисковой деятельности обучающегося, раскрывающей современные возможности средств компьютерной техники, средств телекоммуникационной связи и нарастающего объема информационных ресурсов;

Непосредственная разработка компьютерной программы или инструментальной программной среды для подготовки автоматизированных курсов обучения и контроля с учетом дидактических возможностей современной компьютерной техники;

Испытание программы с позиции проверки ее работоспособности и достижения запланированных результатов обучения;

Доводка, корректировка алгоритма программы и программного кода.

Разработка обучающего материала для компьютерных обучающих систем должна решать следующие задачи:

обоснование целесообразности применения компьютера для изучения конкретного учебного материала;

Рассмотрение конкретной темы, при изучении которой использование компьютера позволяет расширить знания о предмете, узнать новые свойства объекта, наблюдать развитие процесса в условиях, недоступных для реализации в обычном виде;

Осуществление глубокого структурирования, детального изучения дидактических компонентов обучающего материала, обеспечение ссылок при обращении к другим разделам предмета;

Наличие различных обучающих заданий, отличающихся по целям, структуре, последовательности, сложности и формам представления;

При внедрении компьютерных обучающих систем в образовательный процесс следует обратить внимание не только на разработку моделей организации групповых занятий, но и на разработку рекомендаций для преподавателя, реализующего новые функции автоматизированного обучения, и для студентов, которые получают новые возможности при организации самостоятельной работы и самообразовании. Также важным является разработка методики совершенствования компьютерных обучающих систем на основании непрерывного мониторинга эффективности работы обучающихся в новой образовательной среде.

Принципы, обеспечивающие развитие компьютерных технологий обучения, можно разделить на четыре группы: психолого-педагогические, дидактические, технологические и организационно-коммуникативные.

Рассмотрим психолого-педагогические принципы развития компьютерных обучающих систем:

1.Принцип проявления интереса к обучению – это принцип, основанный на внутренней потребности личности к развитию. Компьютерные технологии обучения воздействуют на внешние рецепторы мыслительной деятельности, усиливая мотивацию обучающегося в достижении учебных и познавательных целей.

2. Принцип индивидуализации обучения. Этот принцип позволяет обеспечить организацию управления познавательной деятельностью с учетом индивидуальных особенностей обучающегося с учетом индивидуальных особенностей обучающегося(скорость и тип мышления, уровень его способностей и начальной подготовленности в данном предмете изучения).

3. Принцип поисковой активности обучающегося. Приобретение новых знаний в процессе поиска информации позволяет решать главную задачу педагогики - научить обучающегося учиться.

4. Принцип личной ответственности направлен на реализацию задач самостоятельной работы обучающегося.

5. Принцип самооценки и самореализации. При использовании компьютерных технологий обучения реализуются индивидуальные качества обучающегося: самоутверждение, способность к самоконтролю и самостоятельной познавательной деятельности.

6. Принцип объективности оценки результатов обучения. Объективность оценки учебных достижений обеспечивается следующими факторами. Стандартизация программ обучения и контроля, индивидуальность и независимость прохождения обучения и процедуры контроля, исключение субъективных факторов в процессе обучения и контроля со стороны преподавателя.

7. Принцип непрерывности процесса образования. Технологии компьютерного обучения способствуют развитию такого важного качества обучающегося, как необходимости непрерывного повышения своего культурно-образовательного уровня в течение всей жизни. Эту педагогическую задачу решают технологии дистанционного обучения.

Наиболее важными дидактическими принципами развития компьютерных обучающих систем являются следующие:

1. Принцип целостности обучения. Основные составляющие этого методологического принципа: подходы к обучению и взаимодействию обучающего и обучающегося; принцип целостности обучения, принцип иерархии познания; принцип единства обучающей и учебной деятельности.

2. Принцип научности компьютерных технологий обучения реализуется непосредственно при их использовании, так как современное развитие информационных, компьютерных и коммуникационных технологий происходит благодаря внедрению научных достижений.

3. Принцип иерархичности структуры целей и содержания изучаемого материала. Это принцип вытекает из иерархичности процесса познания, требующего многоуровневого изучения объекта.

4. Принцип формализации. Разработка методов формализации и представления учебного материала при

компьютерном обучении позволяет достичь однозначности, компактности и технологичности любого обучающего материала, заданий для компьютерного контроля.

5. Принцип наглядности и доступности. Использование возможностей мультимедийных компьютерных технологий подготовки демонстрационного материала на основе использования разных сред (статической и динамической графики, анимации, аудиосред, сред моделирования и т.д.) позволяет значительно повысить наглядность изучаемых явлений, процессов и объектов.

6. Принцип свободных траекторий обучения. Возможность построения технологии разноуровневого и многоуровневого обучения, применение интерактивного режима работы компьютерных систем позволяют предложить гибкие обучающие системы.

7. Принцип связи теории и практики. Гиперссылки позволяют связать теоретический и практический материалы, предоставив обучаемому возможность обращения к необходимой теоретической информации при выполнении практических заданий и, наоборот, закрепления теоретического материала через практические примеры.

1. Принцип системности. Принцип системного подхода определяет методологию компьютерных технологий обучения, которая опирается с одной стороны на дидактику, психологию и социологию, а с другой стороны на теорию управления, информатику, системотехнику, эргономику, дизайн и ряд других областей науки и техники.

2. Принцип моделирования учебных действий обучающегося в компьютерной среде, моделирования изучаемых явлений и процессов.

3. Принцип опосредованности общения основных субъектов образовательного процесса с помощью создания компьютерной среды и коммуникационных технологий, обеспечивающих возможность работы в on- и off-line режимах.

4. Принцип интерактивности обучения обеспечивается с помощью специальных средств и оперативной обратной связи компьютерной системы обучения на действия всех субъектов образовательного процесса.

5. Принцип адаптивности алгоритмов управления учебной деятельностью обучающегося обеспечивает учет индивидуальных особенностей обучающегося.

6. Принцип открытости системы к подключению других систем и модулей. Этот принцип позволяет вести непрерывное совершенствование компьютерных систем обучения как технологической основы современного обучения.

7. Принцип вариативности позволяет создавать технологическую оболочку, в которой возможно непрерывное обновление учебной информации, рекомендаций по выполнению обучающих заданий и другое.

В завершении рассмотрены организационно-коммуникативные принципы развития компьютерных обучающих систем:

1. Принцип свободного доступа к информационному материалу.

2. Принцип территориальной и временной независимости при организации обучения.

3. Принцип широкой аудитории обучения.

5. Принцип индивидуальности и коллективности при организации обучения.

6. Принцип взаимодействия субъектов образовательного процесса в on- и off-line режимах.

7. Принцип интегрированности образовательных ресурсов и средств обучения в единое информационное и образовательное пространство.

Рассмотренные основы компьютерных технологий обучения позволяют сформулировать комплекс задач, решение которых является обязательным условием создания оптимальных компьютерных обучающих систем.

Использование компьютерных обучающих систем способствует формированию информационно-коммуникационной компетенции обучаемых, развитию их познавательных навыков, творческого мышления, умения самостоятельно оценивать и конструировать полученные знания, уверенно ориентироваться в информационном пространстве. Компьютерные и мультимедийные средства предоставления учебного материала также позволяют компенсировать недостаточное материальное оснащение специальных кабинетов и лабораторий.

Список литературы

1. Баранов, С.А., Голодков, Ю.Э., Демаков, В.И., Ларионова, Е.Ю., Кургалеева, Е.Е. «Особенности методики обучения с использованием современных информационных технологий» // Вестник ВСИ МВД России. – ФГКОУ ВПО ВСИ МВД России, 2014. – №3 (70). – С. 47–54.

2. Красильникова, В.А. Использование информационных и коммуникационных технологий в образовании: учебное пособие / В.А.Красильникова.–Оренбург: ОГУ, 2012. - 291 с.

3. Кургалеева, Е.Е. Роль информационных технологий в становлении субъектной позиции курсанта вуза МВД при изучении дисциплин информационно-правового цикла // Вестник Восточно-Сибирской государственной академии образования: серия «Педагогические науки»; ВСГАО. – Иркутск: Изд-во Иркут. Гос. Ун-та, 2013. – Вып. 18. – С.57-59.

1

Проведен анализ компьютерных обучающих систем, выявлены основные проблемы в их построении. Основной проблемой является построение модели обучаемого, существует большое количество данных моделей, однако они слабо учитывают психофизиологические особенности и характеристики обучаемого и, как правило, не используются при формировании структуры образовательных ресурсов и их содержания, что снижает эффективность применения компьютерных обучающих систем. Построение моделей предлагается строить в виде семантической сети, которая отличается от других моделей наглядностью и простотой представления знаний, наличием механизмов их структуризации и соответствием современным представлениям об организации памяти человека. Создание и совершенствование компьютеров привело и продолжает приводить к созданию новых технологий в различных сферах научной и практической деятельности. Несмотря на бурное развитие в настоящее время компьютерных обучающих систем, существует масса проблем, связанных как с их разработкой, так и с внедрением и эффективностью использования данных обучающих систем. Основной проблемой при создании адаптивных обучающих систем является сложность в построении такой программной среды, которая могла бы «понять» человека.

компьютер

обучение

обучаемый

образование

алгоритм

1. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. – М.: Филинъ. – 2003. – 430с.

2. Брусиловский П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Известия РАН. Техническая кибернетика. – 1992. – № 5. – С. 97–119.

3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. –СПб.: Питер, 2000. – 384 с.

4. Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б. Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы // Новости искусственного интеллекта. – 2001. – № 4. – С. 3–13.

5. Петрушин В.А. Обучающие системы: архитектура и методы реализации (обзор) // Известия РАН. Техническая кибернетика. – 1993. – № 2. – С. 164–190.

6. Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы. – Киев: Наукова Думка, 1992. – С. 196.

7. Пименов В. И. Алгоритмическое обеспечение инструментального комплекса для формирования знаний о технологических процессах // Известия вузов. Приборостроение. – 2009. – № 1. – С. 3–9.

8. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы/ Искусственный интеллект и принятие решений. – 2008. – № 1. – С. 22–46.

9. Фролов Ю.В., Махотин Д.А. Компетентностная модель как основа оценки качества подготовки специалистов // Высшее образование сегодня. – 2004. – № 8. – С. 34–41.

Создание и совершенствование компьютеров привело и продолжает приводить к созданию новых технологий в различных сферах научной и практической деятельности. Одной из таких сфер стало образование - процесс передачи систематизированных знаний, навыков и умений от одного поколения к другому. Будучи само по себе мощной информационной сферой, которая владеет опытом использования различных классических (не компьютерных) информационных систем, образование быстро откликнулось на возможности современной техники.

На наших глазах возникают нетрадиционные информационные системы, связанные с обучением; такие системы естественно называть информационно-обучающими.

Автоматизированные обучающие системы - это системы, помогающие осваивать новый материал, производящие контроль знаний, помогающие преподавателям готовить учебный материал .

Цель исследования: провести анализ компьютерных обучающих систем, выявить основные проблемы в их построении, разработать подмодели компьютерной обучающей системы для повышения квалификации.

Современные исследования в области применения компьютеров в обучении развиваются в основном в рамках нескольких основных направлений, которые можно обозначить следующим образом: интеллектуальные обучающие системы; учебные мультимедиа и гипермедиа; учебные среды, микромиры и моделирование; использование компьютерных сетей в образовании; новые технологии для обучения конкретным дисциплинам.

Несмотря на бурное развитие в настоящее время компьютерных обучающих систем, существует масса проблем, связанных как с их разработкой, так и с внедрением и эффективностью использования данных обучающих систем.

Рассматривая проблему разработки компьютерных систем обучения в целом, нельзя не упомянуть о следующей важной особенности, подмеченной В.Л. Стефанюком , - это выделение двух основных процессов: обучение как learning и обучение как tutoring (рисунок).

Классификация интеллектуальных систем компьютерного обучения

Направление learning (обучающиеся системы) - это самообучение, обучение с учителем, адаптация, самоорганизация и т.д., поэтому при разработке обучающих систем исследуются модели, демонстрирующие способности адаптации к окружающей среде путем накопления информации. Направление tutoring (обучающие системы) тесным образом связано с вопросами «кого учить» (модель обучаемого), как и «чему учить» (модель обучения) и даже «зачем учить», т.е. здесь исследуются модели передачи информации и знаний от учителя с помощью компьютера.

Поскольку в области педагогики нет общепринятых теорий и алгоритмов обучения, нет формальных моделей обучаемого, обучения, учебных воздействий, объяснений и т.д., то надежды возлагаются в основном на логико-лингвистические модели. Взаимопроникновение интеграционных процессов искусственного интеллекта и педагогики выразилось в интеллектуальных обучающих системах, а также в обучающих интегрированных экспертных системах, в необходимости введения дополнительных средств, позволяющих поддерживать модель обучаемого, в соответствии с которой педагог на стратегическом уровне определяет текущую подцель обучения, а также средств, реализующих конкретную модель обучения в виде совокупности учебных воздействий на тактическом уровне и обеспечивающих преподавателю возможность наблюдения за действиями обучаемого и оказания ему необходимой помощи .

Г.А. Атанов в книге «Деятельностный подход в обучении» пишет о том, что моделирование знаний об обучаемом преследует три основные цели - установление того, «каков он есть», «каким его хотим видеть» и «каким он может стать». Иногда в нормативную модель обучаемого включают предметное знание и умение по конкретной дисциплине/курсу или рассматривают пятикомпонентную предметную модель как часть нормативной модели и т.п.

Основной проблемой при создании адаптивных обучающих систем является сложность в построении тако й программной среды, которая могла бы «понять» человека . Поэтому большинство разработок в данной области строится на создании моделей обучаемых с последующим описанием и построением всевозможных гипотез (работы А.Г. Гейна, Б.С. Гершунского, В.П. Зинченко, А.В. Осина, С.В. Панюковой, И.В. Роберт, и др.). Моделям присваивается определенный набор характеристик, которые впоследствии влияют непосредственно на построение самой обучающей системы. Существует достаточно большое количество моделей обучаемого, однако они слабо учитывают психофизиологические особенности и характеристики обучаемого и, как правило, не используются при формировании структуры образовательных ресурсов и их содержания, что снижает эффективность применения компьютерных обучающих систем .

С этой точки зрения, модель обучаемого и соответственно реализуемая на базе применения технологий адаптации структура данных систем, должны учитывать модальность обучаемого; тип его темперамента; текущее психо-эмоциональное состояние обучаемого. Особый интерес представляет определение текущего психо-эмоционального состояния обучаемого. В качестве реальных инструментов, определяющих психо-эмоциональное состояние, можно выделить две большие группы:

1. Тесты и тестирующие программы.

2. Специальные аппараты или системы.

В современных работах по компьютерным обучающим системам практически отсутствуют исследования, связанные с формированием модели компетенций обучаемого, отражающей его способности применять знания и личностные качества для успешной деятельности в конкретной профессиональной области, что является новым процессом в рамках создания и использования данных систем. Эта модель может рассматриваться как новый динамический компонент модели обучаемого, тесно связанный, с одной стороны, с психологическим портретом личности, а с другой - отражающий результаты использования конкретных обучающих воздействий.

Существуют различные подходы к моделированию содержания образования как сложной системы, способы представления семантической информации, проблемы, возникающие при разработке систем, основанных на знаниях, и наиболее распространённые модели их представления. Для представления знаний в интеллектуальных системах существуют различные способы, наличие которых вызвано, в первую очередь, стремлением с наибольшей эффективностью представить знания, относящиеся к различным предметным областям .

Способ представления знаний в большинстве случаев реализуется с помощью соответствующей модели. Основные типы моделей представления знаний делятся на логические (формальные), эвристические (формализованные) и смешанные.

На основе системного анализа интеллектуальных моделей представления знаний в качестве основного средства решения указанных дидактических задач в области информатики выбрана модель в виде семантической сети, которая отличается от других моделей наглядностью и простотой представления знаний, наличием механизмов их структуризации и соответствием современным представлениям об организации памяти человека.

Проделав системный анализ интеллектуальных моделей, можно сделать вывод о том, что в модель компьютерной обучающей системы для повышения квалификации необходимо включить построение трех следующих подмоделей: модель обучаемого (М1), модель процесса обучения (М2), модель объяснения (МЗ) .

Модель М1 включает следующие компоненты: в простейшем случае - учетную информацию об обучаемом, а в более сложных - психологический портрет личности обучаемого (Ph); начальный уровень знаний и умений обучаемого (); заключительный уровень знаний и умений обучаемого (); алгоритмы выявления уровней знаний и умений обучаемого (А); алгоритмы психологического тестирования для выявления личностных характеристик, на основании которых формируется психологический портрет личности обучаемого (АPh). Под термином «знания», в соответствии с точкой зрения О.И. Ларичева, понимается теоретическая подготовленность обучаемого (декларативные знания), а под термином «умения» - умение применять теорию при решении практических задач (процедурные знания) .

Для реализации алгоритмов А и АPh при формировании модели М1 использован следующий набор процедур тестирования обучаемого: процедура ввода исходной информации (контрольных вопросов, вектора правильных ответов и весовых коэффициентов по каждому вопросу); процедура вывода вопросов и вариантов ответов в процессе проведения контроля знаний; процедура формирования оценки; процедура вычисления итоговой оценки. Модель М1 содержит информацию о состоянии знаний обучаемого (модели , ) ─ как общие, интегрированные характеристики, так и те, которые отражают усвоение им текущего учебного материала.

В общем виде модель обучаемого представляет собой конечный ориентированный граф, который может быть описан в виде Мобучаемого = , где V = - множество вершин, которые в свою очередь делятся на - множество изучаемых понятий, n - количество изучаемых понятий, элемент , i = 1, …, n, где N - изучаемое понятие; Т = (0, 1), принимает значения знает/не знает; W = (0, ..., 10) - вес вершины; - множество умений, относящихся к данной модели, m - количество соответствующих умений, элемент , j = 1, …, m, где N -изучаемое умение; Т = (0, 1), принимает значения умеет/не умеет; W = (0, ..., 10) - вес вершины; U = {uj} = , j = 1, …, m - множество связей между вершинами, где Vk - родительская вершина; Vl - дочерняя вершина; R = {Rz} - тип связи; z = 1, …, Z.

В настоящее время разработана библиотека оценочных алгоритмов, гибко использующихся при проведении тестирования обучаемых в зависимости от специфики курса/дисциплины и контингента обучаемых. Например, эффективно применяется метод, основанный на сбалансированной оценке Т. Робертса для вопросов закрытого типа и дополненный возможностью произвольного задания степени строгости оценивания, а также взвешиванием вопросов коэффициентами сложности, получаемыми на основе экспертной оценки. Под сбалансированностью в данном случае понимается независимость математического ожидания оценки от числа правильных и неправильных ответов, полученных на этот вопрос случайным образом.

Для формирования модели обучаемого М1 используется эталонная модель Ме, соответствующая уровню знаний преподавателя о конкретном разделе изучаемого курса, с которой будут сравниваться получаемые на этапе построения М1 результаты. Формально эталонная модель Ме, как и модель обучаемого, представляет собой ориентированный граф, т.е.совокупность вида Ме = .

Динамическое построение модели обучаемого М1 осуществляется путем сравнения текущей М1 с предварительно построенной преподавателем эталонной моделью Ме. Важно отметить, что на этом этапе наряду с выявлением уровня знаний и умений осуществляется построение психологического портрета личности.

Модель процесса обучения содержит знания о планировании и организации (проектировании) процесса обучения, общих и частных методиках обучения, поэтому предложенная модель М2 включает следующие компоненты: совокупность моделей М1; совокупность стратегий обучения и обучающих воздействий; функцию выбора стратегий обучения или генерации стратегий обучения в зависимости от входной модели М1.

Отметим при этом, что управление обучением осуществляется на основе некоторого плана, который либо выбирается из библиотеки стратегий обучения, либо генерируется автоматически на основе параметров М1, причем каждая стратегия обучения состоит из определенной последовательности учебных воздействий.

Теоретико-множественное описание адаптивной модели М2 представляет собой совокупность вида М2 = , где М1 = {М11, …, М1n} - множество текущих моделей обучаемого; S = {S1, …, Sn} - множество стратегий обучения Si, i = 1, …, m, в виде упорядоченных подмножеств множества обучающих воздействий для той или иной модели обучаемого; I = {I1, …, Iz} - множество обучающих воздействий Ij, где Ij = {tkil} tk - тип обучающего воздействия, а il - содержание воздействия, j = 1, …, z; k = 1, …, c; l = 1, …, v; F - функции (алгоритмы) генерации стратегий обучения в зависимости от входной модели обучаемого, т.е. M2 = F(M1, Mе, I), где Мe - эталонная модель курса (дисциплины), заданная преподавателем.

Модель объяснения (М3) разрабатывается исходя из того, что существующие способы реализации методов объяснения в традиционных компьютерных системах не в полной степени удовлетворяют целям обучения, в частности, моделям Ml и М2, поэтому модель М3, ориентированная на продукционные модели представления знаний, включает следующие компоненты:

М3G - целевые процедуры, обеспечивающие объяснение хода решения задачи путем генерации на экране дисплея текстов объяснений, содержащих описания правил, использованных в выводе (записанные объяснения), а также локализацию ошибок обучаемого при решении текущей задачи;

М3D - процедуры детальности объяснения, позволяющие в зависимости от уровня знаний обучаемого визуально иллюстрировать ход решения задачи с разной степенью детализации;

М3A - алгоритмы интерпретации результатов процессов выявления умений обучаемого реализовывать механизмы прямого/обратного вывода, включая возможность предоставления дополнительной информации об объектах проблемной области и их связях.

Модели М1, М2, М3 полностью специфицируют типовую задачу обучения с помощью конкретных процедур и функций, а также указывают на наличие определенных взаимосвязей. Другими словами можно сказать, что для успешной реализации и функционирования компьютерной системы повышения квалификации специалистов необходимо, чтобы в состав ее модели входили следующие функциональные возможности:

Построение модели обучаемого (с учетом психологического портрета личности, ее образовательного запроса и уровня первоначальных знаний) и эталонной модели курса;

Построение модели процесса обучения, сущность которой заключается в динамической модификации стратегии обучения в соответствии с текущей моделью обучаемого и последующей генерации совокупности обучающих воздействий, наиболее эффективных на данном этапе обучения с учетом психологических особенностей обучаемых;

Контроль деятельности обучаемого и генерация управляющих решений для соответствующей корректировки действий обучаемого с целью достижения им поставленных целей обучения;

Построение модели объяснения для оценки логики принятия решений, результатов вычислений, объяснение неправильной альтернативы или этапа решения задачи.

Рецензенты:

Карелин В.П., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой математики и информатики НОУ ВПО «Таганрогский институт управления и экономики» (ТИУ и Э), г. Таганрог;

Кирьянов Б.Ф., д.т.н., профессор кафедры прикладной математики и информатики, ФГБОУ ВПО «Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого», г. Великий Новгород;

Антонов А.В., д.т.н., профессор, декан факультета «Кибернетика» Обнинского института атомной энергетики Национального исследовательского ядерного университета МИФИ Министерства образования и науки Российской Федерации, г. Обнинск.

Работа поступила в редакцию 30.10.2013.

Библиографическая ссылка

Лященко Н.И. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ. ПОСТРОЕНИЕ ПОДМОДЕЛЕЙ В КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЕ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 10-10. – С. 2153-2157;
URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=32726 (дата обращения: 19.09.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

Компьютерные обучающие программы (КОПР) - это электронные гипертекстовые учебники с диалоговыми функциями и элементами мультимедиа, которые предназначены для самостоятельной работы студентов с учебным материалом; эффективны при дистанционной технологии обучения.

КОПР дополняют традиционные учебные материалы, используя возможности современных компьютерных технологий.

Они включают в себя:

теоретический материал

разбор решения типовых задач и поясняющие примеры

графические и анимационные материалы

тесты для самоконтроля и контроля знаний

необходимые дополнительные и сервисные средства.

Можно выделить наиболее распространенные типы компьютерных средств :

Презентации - наиболее распространенный вид представления демонстрационных материалов (бла-бла)

Электронные энциклопедии объединяют функции демонстрационных и справочных материалов и являются электронным аналогом обычных справочно-информационных изданий, таких, как энциклопедии, словари, справочники. Для создания таких энциклопедий обычно используются гипертекстовые системы и языки гипертекстовой разметки, например HTML.

Обладают рядом дополнительных возможностей:

Обычно поддерживают удобную систему поиска по ключевым словам и понятиям;

Имеют удобную систему навигации на основе гиперссылок;

Могут включать в себя аудио- и видеофрагменты.

Дидактические материалы (сборники задач, диктантов, упражнений, примеров, рефератов и сочинений), представленные в электронном виде. Также к дидактическим материалам можно отнести программы-тренажеры, например, для решения математических задач или для заучивания иностранных слов.

Программы системы контроля знаний , такие, как опросники и тесты. Позволяют быстро, удобно, беспристрастно и автоматизировано обработать полученные результаты.

Электронные учебники и электронные учебные курсы объединяют в единый программный комплекс все или несколько вышеописанных типов обучающих программ. Например, обучаемому сначала предлагается просмотреть обучающий курс (презентация); на следующем этапе он может поставить виртуальный эксперимент на основе знаний, полученных при просмотре обучающего курса; а в завершение он должен ответить на набор вопросов.

Обучающие игры и развивающие программы в основном ориентированы на дошкольников и младших школьников. К этому типу относятся интерактивные программы с игровым сценарием. Выполняя разнообразные задания во время игры, дети развивают тонкие двигательные навыки, пространственное воображение, память и другие умения.

В результате работы с программным обеспечением различного типа выделим следующие принципы выбора программного продукта для использования на уроке:

1) Программа должна быть понятна с первого знакомства как преподавателям, так и ученикам. Управление программой должно быть максимально простым.

2) Преподаватель должен иметь возможность компоновать материал по своему усмотрению и при подготовке к уроку заниматься творчеством.

3) Программа должна позволять использовать информацию в любой форме представления (текст, таблицы, диаграммы, слайды, видео- и аудиофрагменты и т.д.).

Учебно-методический комплекс – система нормативной и учебно-методической документации, средств обучения и контроля, необходимых и достаточных для качественной организации основных и дополнительных образовательных программ, согласно учебного плана. УМК учебной дисциплины является одним из элементов организации образовательной деятельности по очной, заочной и очно-заочной форм обучения. УМК должен разрабатываться для студентов по всем учебным дисциплинам с учетом необходимости повышения качества усвоения содержания учебного материала на уровне требований ГОС ВПО.

Основная цель создания УМК - предоставить студенту полный комплект учебно-методических материалов для самостоятельного изучения дисциплины. При этом, помимо непосредственного обучения студентов, задачами преподавателя являются: оказание консультационных услуг, текущая и итоговая оценка знаний, мотивация к самостоятельной работе.

1

Проникновение информационных технологий в область обучения приводит к расширению понятийной базы, как за счет образования новых понятий, так и за счет употребления старых понятий в новом смысловом значении. Необходимость изменения смыслового содержания некоторых понятий кибернетики связано, прежде всего, с тем, что задачи управления обучением нельзя рассматривать в отрыве от состояния обучаемого. С этой точки зрения выстраиваемое в обучающих системах информационное поле и множество участников учебного процесса образуют единое целое - «самосогласованную систему». Это понятие заимствовано нами из физики, как и многие другие понятия, уже нашедшие применение в описании автоматизированных обучающих систем, не случайно. На наш взгляд между задачами автоматизации обучения и методами описания, например, квантовой системы много общего. При этом содержание понятия «кванта информации» имеет гораздо больше общего с понятием энергетического кванта, чем это принято считать.

С точки зрения информационных технологий задачу обучения можно рассматривать как перевод системы в новое качественное состояние путем конечного числа количественных преобразований.

При разработке автоматизированных обучающих систем обрабатываемая компьютером и предлагаемая пользователю информация должна оцениваться, прежде всего, с точки зрения восприятия этой информации сознанием как информации полезной для формирования личности. Иначе говоря, любая обучающая система (не обязательно автоматизированная) представляет собой семантическую информационную систему (СИС) . В связи с этим целесообразным, на наш взгляд, является выделение таких кибернетических элементов, которые принято называть информационными потоками , уточнив, однако, это понятия в применении к СИС.

Под семантическим информационным потоком в обучении (СИПО) мы будем понимать такую последовательность изменений наших знаний, которая только во всей своей совокупности воспринимается сознанием как определенный шаг в развитии личности, т. е. обеспечивает переход личности в новое качество.

На вход обучающей системы поступает информация, организованная по принципу «элементарного многообразия»: множество бит информации равномерно обрабатывается в течение времени. Биты информации, задаваемые на числовой оси x и такты обработки прерываний, задаваемые генератором можно рассматривать как координаты некоторого «пространственно-временного» многообразия {x, t} - однородного пространства экранных событий.

Обработка информации с целью обучения - это нарушение однородности многообразия, превращение его в некое, возможно метрическое, пространство. Чтобы понять, какие именно изменения происходят в непрерывном потоке информации в процессе ее подготовки к восприятию с экрана компьютерного монитора, рассмотрим основные операции над информационным пространством, диктуемые задачами обучения.

1. Разметка информационного пространства - разделение информационного пространства на СИПО.

2. Форматирование СИПО - задание единичного элемента, единицы измерения информационного потока по отношению к процессу обучения.

3. Квантование СИПО. Под квантованием СИПО мы понимаем его разложение на некоторые базисные составляющие, отвечающие заранее заданным свойствам, зависящим от особенностей компьютерного представления информации, задач обучения, особенностей восприятия. При этом саму процедуру квантования целесообразно разложить на две составляющие:

1. последовательное квантование - разбиение на части "длины" информационного потока (long-квантование);
2. параллельное квантование - расслоение отдельных long-квантов на слои - flaky-кванты по пути углубления представления об элементе информационного потока.

4. Распределение СИПО. В процессе обучения потребность в различных квантах различна, и это обстоятельство заставляет решать задачу распределения информационного потока по области компьютерного представления знаний (строки, фреймы, окна).

5. Конкатенация (соединение) СИПО. Содержание термина аналогично его смыслу в программировании. Речь идет как о соединении отдельных слоев long-квантов одного и того же СИПО, так и о соединении по некоторым квантам (как long, так и flaky) различных СИПО. Как правило, конкатенация внутри одного и того же СИПО обусловлена использованием различными long-квантами одних и тех же flaky-квантов.

6. Шлюзование информационного потока - приостановка потока новой информации для корректировки базовых знаний, необходимых для понимания дальнейших рассуждений.

7. Слияние информационных потоков - образование нового информационного потока на основании результатов, полученных в нескольких независимых СИПО.

Задачу квантования СИПО полезно уточнить, исходя из принятого в физике понимания кванта энергии. Под квантом энергии в физике (квантом электромагнитного поля) понимается энергетическая порция, которая излучается, перемещается в пространстве и поглощается только целиком, как единое целое - корпускула. При этом свойство поглощения кванта зависит от соотношения между энергией кванта и возможностями поглощающей системы, т.е. энергия кванта, поглощаемого системой, есть свойство не только кванта, но и поглощающей системы. В существующей трактовке кванта информации это основное свойство энергетического кванта отсутствует вообще. Но именно это свойство позволяет говорить о квантовой системе. Обучаемые, помещенные в информационное пространство, представляют собой многоуровневую систему, требующую для своего качественного изменения усвоение различного количества информации, т.е. квантов различной информационной энергии. С этой точки зрения экранная страница текста, формула, рисунок не могут рассматриваться как инвариантные понятия квантов информационного потока. В соответствии с понятием семантической информации квантом информации следует считать только такую совокупность данных, которая обязательно изменяет состояние наших знаний, а с точки зрения обучения изменить состояние знаний может только усваиваемая порция информации. Усвоена же порция информации может быть только тогда, когда все данные из этой порции понятны обучаемому. Таким образом, даже при одинаковой предыстории обучения для одного может быть понятна формула без дополнительных пояснений, для другого - с дополнительными пояснениями, для третьего необходимо разъяснение терминологии, используемой в пояснении. Такое понимание кванта информации значительно сближает его с понятием кванта энергии. Очевидно, что при определенных размерах информационного кванта не имеет смысла вообще говорить о возможности его поглощения, т.е. усвоения.

Следует, однако, отметить, что человеку как элементу учебного процесса свойственно самому разбивать информацию на кванты с целью ее полного усвоения. При этом ему приходится решать дополнительные задачи сортировки имеющейся информации и поиска недостающей информации. Решение именно этих задач и следует возлагать на автоматизированные обучающие системы. Рассмотренное выше уточнение семантических операций над семантической информацией, исходя из задач обучения, позволяет на наш взгляд лучше организовать процесс подготовки исходного материала для его использования в автоматизированных обучающих системах.

Литература

1. Горовенко Л.А. Построение информационно-образовательной среды с элементами искусственного интеллекта: Дис.... канд. техн. наук. Краснодар, 2002. - 167 с.
2. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. - М.: Высшая школа, 1989. - 127с.

Библиографическая ссылка

Рыкова Е.В., Рыков В.Т. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ // Успехи современного естествознания. – 2004. – № 3. – С. 87-88;
URL: http://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=12424 (дата обращения: 19.09.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

История появления программ компьютерного обучения

Компьютерные технологии обучения в педагогике появились с появлением промышленных компьютеров в образовательных учреждениях. Первой обучающей системой на основе мощной ЭВМ фирмы Control Data Corporation была система Plato, разработанная в США в конце 1950-х гг., которая развивалась в течение 20 лет. Массовым создание и использование обучающих программ стало с начала 1980-х гг. с появлением и широким распространением персональных компьютеров. С тех пор применение ЭВМ для математических расчетов было оттеснено на второй план, а основным их применением стали образовательные функции и обработка текстов и графики.

С появлением примеров программ компьютерного обучения к их созданию приступило огромное количество педагогов, в основном специалистов по техническим наукам. В разрабатываемых программах реализовывался практический опыт преподавания конкретных дисциплин с помощью персональных компьютеров. В силу того, что педагоги-теоретики долгое время не принимали участие в разработке принципов этого нового направления в обучении, до сих пор нет общепризнанной психолого- педагогической теории компьютерного обучения. Таким образом, компьютерные обучающие программы создаются и применяются без необходимого учета принципов и закономерностей обучения.

Возможности компьютерных обучающих систем

Современный персональный компьютер может находить применение в обучении практически всем обучающим дисциплинам.

Возможности персонального компьютера в обучающей деятельности состоят в:

• интерактивном (диалоговом) режиме работы;
• «персональности» (небольшие размеры и доступная стоимость, которые позволяют обеспечить компьютерами учебный класс);
• высоких графических и иллюстративных возможностей;
• простоте управления;
• легкость регистрации и хранения информации о процессе обучения учащегося;
• возможность копирования и размножения обучающих программ.

При использовании персонального компьютера в качестве обучающего средства, его технические возможности:

• активизируют учебный процесс;
• индивидуализируют обучение;
• смещают акценты от теоретических знаний к практическим;
• повышают наглядность в предъявлении материала;
• повышают интерес учеников к обучению.

Диалоговый характер работы компьютера и его персональность позволяет активизировать обучение. При традиционном классном обучении на уроке активно работает 20–30% учащихся. При обучении в компьютерном классе работа с компьютерной обучающей программой стимулирует учеников к деятельности и позволяет контролировать ее результаты.

При организации компьютерного обучения каждый ученик может выбирать подходящий для него темп обучения. Для более глубокого и тонкого учета индивидуальных особенностей учащихся разработаны компьютерные программы, с помощью которых ведется обучение – педагогические программные средства (ППС):

• проведение начального теста дает возможность программе определить уровень обученности ученика, что позволяет соответственно этому уровню предлагать теоретический материал, вопросы и задачи, подсказки и помощь;
• легкий (базовый) уровень позволяет обучить слабых учеников, изложить теоретические сведения максимально упрощено, представить легкие вопросы и задачи, помощь имеет вид прямой подсказки;
• сложный уровень для обучения сильных учеников: теория излагается углубленно, предлагается решение творческих задач, которые требуют изобретательности и интуиции, помощь имеет вид наводящего на правильный путь сообщения.

Между легким и сложным уровнем обучающая программа может учитывать более тонкое деление подготовленности учащихся.

Определение 1

Компьютерные обучающие системы (КОС) – это специально разработанные программные модули, которые применяются в образовательном процессе и предназначены для управления познавательной деятельностью обучаемого, формирования и совершенствования его профессиональных знаний, умений и навыков.

Виды компьютерных обучающих систем

Существуют следующие виды КОС:

Интерактивная обучающая система – это компьютерная программа, которая предназначена для обучения и проверки знаний обучаемого в диалоговом режиме с применением современных средств компьютерного дизайна и технологии мультимедиа.

Интерактивная обучающая система может работать в нескольких режимах:

• Обучение – предоставляет учебно-теоретический материал, оснащенный рисунками, схемами и видеофрагментами. В конце каждого раздела размещаются контрольные вопросы.
• Экзамен – режим проверки усвоения полученного материала, формирование оценки;
• Помощь – сведения об обучающей системе;
• Лектор – формирование преподавателем демонстрационного блока из рисунков, фотографий, видеофрагментов, которые входят в обучающую систему;
• Статистика – вывод информации об успеваемости обучаемого при работе с обучающей системой.

1. Тренажер-имитатор – компьютерная обучающая программа, которая моделирует технологические ситуации при работе технологического оборудования и которые требуют управляющих воздействий персонала.

   Тренажеры-имитаторы также могут работать в нескольких режимах:

   • Навыки работы – предназначен для обучения управлением имитируемым технологическим оборудованием. Сначала все действия выполняются Мастером, а затем предполагается их самостоятельное повторение.
   • Обучение – происходит управление технологическим оборудованием с целью приведения технологических параметров к нужному значению.
   • Экзамен – для выполнения тех же технологических задач, что и в режиме Обучение, но без помощи Мастера и с ограничением по времени.
   • Помощь – сведения о работе с тренажером-имитатором.

   Преимущества тренажеров-имитаторов:

   • максимально приближены к реальной обстановке при использовании графического 3D-моделирования технологических объектов и полномасштабного математического моделирования всех физико-химических процессов;
   • дают возможность задавать и корректировать управляющие действия, контролировать все параметры по показаниям приборов на экранах дисплеев на технологической установке в лаборатории;
   • предоставляют возможность выполнять учебно-тренировочную задачу с помощью Мастера, подсказывающего следующее действие;
   • выполнение анализа действий ученика с выведением оценки каждого действия и протокола решения учебно-тренировочной задачи.

2. Обучающие-контролирующие системы и автоматизированные системы контроля знаний.

3. Электронный учебник.
4. Интерактивный учебный видеофильм.

Интерактивная обучающая система и тренажер-имитатор обладают максимальной информативностью, которая позволяет достичь наибольшей эффективности преподавания материала. С их помощью можно организовывать обучение и осуществлять контроль за результатом использования.

Замечание 1

Компьютерные обучающие системы стали обязательным компонентом учебного процесса, в связи с чем возникает все больше вопросов по их использованию. Особенно это касается краткосрочного обучения. Дистанционное обучение с помощью сетей Интранет и Интернет предоставляет учащимся использовать обучающие системы самостоятельно, при этом промежуточный и итоговый контроль за усвоением материала может проводится в традиционном очном режиме непосредственно на аудиторных занятиях с преподавателем.

Преимуществом использования компьютерных обучающих систем в учебном процессе является предоставление возможности оперативной переработки их содержимого, что соответствует высокому темпу технического прогресса и модернизации оборудования.