CC BY
61
УДК 681.3
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СОДЕРЖИМЫМ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МНОГОКРАТНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДУЛЕЙ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА
М.Ю. Сергеев, Т.И. Сергеева
Рассматриваются системы управления содержимым обучения и выполняемые ими функции Ключевые слова: контент, система управления, модели, алгоритмы
Введение
Наиболее значимые изменения в образовательной сфере связаны с разработкой и внедрением информационных и телекоммуникационных технологий в учебный процесс. Современный процесс обучения должен учитывать то, что во многих сферах деятельности характерно постоянное обновление знаний и увеличение объема перерабатываемой информации. Сам процесс обучения или переобучения часто должен осуществляться параллельно работе, по индивидуальной программе, соответствующей уровню знаний обучаемого, требуемым компетенциям конкретного специалиста и стандартам обучения.
Частично эти задачи решает заочное обучение. Однако практически все эксперты отмечают низкую качественную составляющую такого обучения, его малую эффективность, что не позволяет его рассматривать как достойную замену очному обучению. В данной системе обучения практически отсутствует текущий диалог преподавателя и обучаемого в процессе освоения учебного материала, постоянный мониторинг уровня полученных знаний и другие элементы, присущие качественно построенному процессу обучения.
Одним из современных направлений организации обучения является электронное обучение (е-Ьеагш^). Данный вид обучения, с одной стороны, предлагает образовательные услуги, не зависящие от места и времени обучения, а с другой, включает интерактивные формы получения знаний. На сегодняшний день электронное обучение широко внедряется в текущую работу российских и зарубежных компаний, хотя его организация требует значительных финансовых и технических ресурсов. Сегодня более 85% университетов США предлагают онлайн - курсы по разным направлениям обучения [1]. В ряде учебных заведений
Сергеев Михаил Юрьевич - ВГТУ, канд. техн. наук, доцент, тел. (473) 243-77-18
Сергеева Татьяна Ивановна - ВГТУ, канд. техн. наук, доцент, тел. (473) 243-77-18
России разработка и внедрение электронных курсов и е-Ьеагш^ технологий является одним из важнейших направлений совершенствования образовательного процесса.
При внедрении е-Ьеагш^ проектов возникает ряд проблем: дефицит хороших, адаптированных готовых курсов; дороговизна; низкое качество и отсутствие привязки к потребностям обучаемого; недостаточная самомотивация и самоорганизация слушателей (большой процент слушателей не заканчивает выбранные курсы).
Реализация е-Ьеагш^ обучения требует развития технологий для создания курсов электронного обучения, образовательных Web-сайтов, онлайн-учебников, систем управления содержимым обучения и систем управления обучением.
Существуют следующие виды электронного обучения [1]:
- самообучение;
- управляемое электронное обучение;
- электронное обучение, управляемое инструктором;
- встроенные курсы электронного обучения;
- дистанционная подготовка.
Цель самообучения, заключается в самостоятельном получении образовательных знаний. Иногда такой вид обучения называют автономным или самоуправляемым обучением. Учебные материалы в этом случае могут состоять из Web-страниц, мультимедийных презентаций и другой интерактивной обучающей информации, которая расположена на Web-сервере. Доступ к содержимому обеспечивается через Web-браузер. Все инструкции для электронного самообучения должны включаться в учебные материалы. Учащийся не ограничен во времени обучения и может в удобном для него режиме осваивать учебный материал. Программная реализация данного вида обучения требует наличия: программного обеспечения Web-сервера; системы управления организацией обучения, обеспечивающей регистрацию обучаемых, выдачу учебных материалов и фик-
сирование результатов обучения; системы управления содержимым обучения для настройки различных программ обучения и формирования учебных материалов из базы данных стандартных модулей учебного материала.
Управляемое электронное обучение основывается на использовании информации с Web-сервера, обеспечивает взаимодействие учащихся между собой и с преподавателем. Программная реализация данного вида обучения требует дополнительных программных средств для взаимодействия с базой данных учебных материалов.
Электронное обучение, управляемое инструктором, используют для организации традиционных занятий для удаленных учащихся. При таком обучении используются разнообразные технологии работы в режиме реального времени. Инструктор обычно демонстрирует учебные слайды, содержащие теоретический материал и примеры практического применения. Учащиеся могут просматривать презентации, задавать вопросы через окно чата или электронную почту. Задания «вывешивают» на доске дискуссионного форума, там же размещают выполненные домашние задания. Программная реализация данного вида обучения требует наличия: программного обеспечения Web-сервера, системы организации онлайновых встреч.
Встроенные курсы электронного обучения чаще всего предоставляют справочную информацию. Они обычно внедряются в компьютерные учебно-справочные программы, на Web-страницы и в сетевые приложения. Внедренная программа электронного обучения предназначена для одного учащегося и помогает решить конкретную проблему или найти нужный справочный материал. Учащийся может через справочную систему получить краткую учебную информацию, отвечающую на конкретный вопрос. Для реализации требуется программное обеспечение Web-сервера и специализированные программы взаимодействия сервера и обучаемого.
Дистанционная подготовка может включать все перечисленные выше виды электронного обучения.
Системы управления содержимым обучения
Системы управления содержимым обучения (LCMS - Learning Content Management System) или системы управления учебным контентом упрощают задачу создания, управления
и многократного использования содержимого учебного назначения.
В электронном обучении система управления содержимым обучения поддерживает работу с элементами содержимого учебного процесса, располагаемыми в базе данных (в центральном хранилище). Элементы или единицы обучения занимают диапазон от полного учебного плана до отдельных медиакомпонентов. В электронном обучении выделяют учебный план, курс, урок, страницу и медиакомпонент [1].
С помощью полнофункциональной системы управления содержимым обучения можно:
- эффективно создавать частично настраиваемые пользователем курсы;
- генерировать различные программы обучения, учитывающие требования образовательных стандартов и уровень знаний обучаемых, базирующиеся на использовании стандартных блоков учебных материалов, различающихся уровнем сложности и видом представления учебного материала;
- создавать произвольные по структуре и содержанию учебные материалы;
- представлять содержимое блоков учебных материалов в различных форматах (текст, Web-страница, мультимедийный компонент и т.д.).
Система управления содержимым обучения позволяет автоматизировать процесс создания, редактирования и многократного использования блоков учебного материала. В системе можно определять пользователей разного уровня (администратора, автора курсов, учащегося) с разным набором функций.
Авторы курсов создают отдельные страницы с помощью встроенного редактора для ввода текста, импорта графики и других медиакомпонентов, а также разметки страниц. Авторы курсов могут многократно использовать страницы в различных уроках и уроки в различных курсах.
Системы управления содержимым могут предоставлять инструменты для создания тестовых вопросов и сборки их в оценочные задания. Тесты и оценочные задания могут использоваться многократно.
Учащиеся входят в систему, чтобы посмотреть курсы, на которых они зарегистрированы или к которым у них есть доступ.
Система управления содержимым отслеживает доступ к курсу, завершение курса и оценки за отдельные тесты.
Система управления содержимым может предоставлять различные отчеты.
Администратор имеет доступ ко всем функциям системы управления содержимым.
Традиционное обучение может заимствовать идеи, реализованные в электронном обучении. В частности, можно использовать системы управления содержимым обучения:
- для разработки структуры учебного курса, ориентированного на требования образовательных стандартов, уровень знаний обучаемых, ограничения на время обучения;
- для формирования оценочных заданий с набором перенастраиваемых тестов;
- для формирования учебных пособий с перенастраиваемым содержанием;
- для разработки специализированных информационно-справочных систем учебного назначения с автоматизированным режимом доступа к учебно-справочному материалу.
В качестве содержимого учебного назначения (учебного контента) могут выступать лекция, методическое указание к выполнению лабораторной или контрольной работы, тест, практическое задание и т.д. Учебные контенты могут иметь разную форму реализации, например, текст или Web-документ, и разный уровень сложности (тезисный, стандартный, расширенный).
например, от 0,1 до 1 или от 1 до 10; может быть указана средняя сложность вопроса, полученная путем опроса группы экспертов); V -степень важности _)-го вопроса (полученная аналогично сложности вопроса).
Данная модель может использоваться в двух режимах. Во-первых, для автоматизированного формирования тестовых заданий с разным уровнем сложности. Во-вторых, для использования результатов тестирования при формировании программы обучения. В последнем случае выбор тем обучения и уровней их сложности происходит с учетом уровня знаний обучаемых, проверенного в ходе тестирования.
Оценка результатов тестирования осуществляется в рамках критериально - ориентированного подхода, при котором происходит сопоставление уровня знаний каждого обучаемого с некоторым стандартным уровнем знаний, умений и навыков. Оценка результатов тестирования группы обучаемых производится по средним значениям. Оценивание тестирования позволяет сформировать допустимое множество альтернативных вариантов изучения тем определенной дисциплины для выбранной специальности. Технология формирования множества допустимых тем следующая.
1. Определение для каждого тестируемого переменных ^:
Формирование оценочных заданий с перенастраиваемым набором тестов
Для конкретной дисциплины и специальности набор контрольно-тестовых заданий, обеспечивающий максимизацию суммарной важности или суммарной сложности и расчетное время тестирования, может быть сформирован в рамках следующей оптимизационной модели [2]:
I к;
ЕЕ^ ®тах; ЕЕтах;
;=1 н
I к,
Е Е
,=1 3=1
(1)
I к,
при условии ЕЕ ^ £я
,=1 3=1
1, если } - й вопрос , - й темы задается;
0, в противном случае,
где I - количество тем в дисциплине для конкретной специальности; к, - количество вопросов в ьой теме; , = 1,... Д; Я - максимальное допустимое время, отведенное на выполнение тестовых заданий; г - среднее время ответа на _)-й вопрос; С] - сложность вопроса (степень сложности вопроса может варьироваться,
1, если на ^ й вопрос получен
правильный ответ,
0, если на ] - й вопрос получен
(2)
неправильный ответ.
2. Расчет для каждого тестируемого общего результата тестирования:
(3)
Т, = Е^ или т, = Е ^
]=1 ]=1
где К, - количество тестовых заданий по ьй теме; I - количество тем тестирования; С] - весовой коэффициент сложности _]-го вопроса ьй темы; V] - весовой коэффициент важности _]-го вопроса ьй темы.
3. Расчет порогового значения Т, (на все вопросы даны правильные ответы).
4. Интерпретация результатов тестирования. Если Т, составляет 80 % и выше от Т, , то тема включается в программу обучения в тезисном варианте. Если Т, попадает в интервал от 65 % до 80 % от уровня Т, , то предлагается два варианта изучения темы: тезисный и стандартный. Если Т, составляет 65 % и ниже уровня Т, , то рассматривается два варианта изучения: стандартный и расширенный.
В случае, когда предмет является принципиально новым, не имеющим аналогов среди предыдущих учебных курсов, начальное тестирование утрачивает свою необходимость.
Разработка структуры учебного курса
Для формирования состава учебных контентов курса предложены оптимизационные модели, обеспечивающие оптимальные значения интегральных показателей качества. При этом вводятся переменные, управляющие выбором учебно-методических контентов (тем учебного курса).
Пусть I8 - количество тем, подлежащих изучению специальностью 8; V - номер варианта выбора темы; а, - весовой коэффициент важности ,-й темы (определяется экспертом или группой экспертов); ЬГ - среднее время освоения ьой темы в варианте V (определяется экспертом или группой экспертов); В - общее время обучения.
Тогда модель формирования состава тем дисциплины, изучаемых в аудиторном режиме, будет следующей [2]:
xt at ® max,
i=1
Е< в, е=>, (4)
1=1 V =1
1 = йх,
В данной модели максимизируется суммарная важность тем, изучаемых в аудиторном режиме, при условии, что не превышается общее время изучения дисциплины и для каждой темы выбирается один из возможных вариантов изучения. Каждая тема будет включена в программу обучения в одном каком-то варианте, что обеспечивает второе ограничение модели.
Если необходимо учитывать временные ограничения изучения каждого раздела, то задача (4) примет несколько иной вид:
Е
i=1
xt at ® max;
Е.;ь: £ в-; ExV =1
i=1
v =1
j = 1,..., J .
(5)
В задаче (5) Bj - это время изучения j-го раздела, и соответственно в задаче будет столько таких ограничений, сколько разделов в изучаемой дисциплине; J - количество разделов; Ij
- количество тем в j-м разделе.
Методика
Алгоритмическое обеспечение решения оптимизационных задач учитывает комбинаторный характер решаемых задач и невозможность перебора всех имеющихся вариантов решения.
Для решения представленных выше задач выбраны вероятностные алгоритмы, ориентированные на метод случайного поиска в пространстве случайных чисел, описывающих альтернативы выбора. Данные алгоритмы обеспечивают сокращенный перебор булевых переменных и на каждом шаге улучшают значение целевой функции. Алгоритм поиска базируется на применении условия локального улучшения функции и позволяет изменять вероятности выбора случайных переменных в зависимости от их влияния на величину функции. В данном алгоритме также происходит настройка шагов изменения случайных величин также с учетом влияния этих величин на величину улучшения функции.
Подробная алгоритмическая схема решения задач с применением вероятностного алгоритма представлена в [3].
Экспериментальная часть
При реализации специального ПО использовалось инструментальное средство Delphi 7.0, СУБД SQL Server 2005. Доступ приложения к данным происходит через администратора ODBC и соответствующий драйвер для работы с СУБД SQL Server 2005.
Программный комплекс администрирования и управления базой данных осуществляет
[4]:
- формирование и редактирование учебно-методических материалов, которые могут иметь три уровня представления, различающиеся по уровню сложности и полноте представления материала;
- регистрирует пользователей и результаты их тестирования;
- содержит структуру сформированных учебных курсов.
Программный комплекс генерирования набора контрольно-тестовых контентов осуществляет настройку контрольно-тестовых контентов в соответствии с адаптивным веро-
1
ятностным алгоритмом, проводит тестирование и регистрацию его результатов.
Программный комплекс формирования структуры учебного курса реализует [4]:
- анализ результатов тестирования и формирование исходного множества вариантов учебно-методических контентов (тем), которые могут быть использованы при построении структуры учебного курса; данные контенты (темы) и варианты их представления (тезисный, стандартный и расширенный) также удовлетворяют требованиям учебных стандартов;
- генерацию структуры учебного курса, обеспечивающей максимизацию суммарных экспертных оценок важности или сложности изучаемых тем и учет ограничений по времени изучения дисциплины.
Для ряда дисциплин, присутствующих в учебных планах многих специальностей (профилей), проведена автоматизированная генерация контрольно-тестовых и учебнометодических контентов (тем).
Оптимальное решение достигается за 1585 итераций.
Исходное количество учебных контентов колеблется от 20 до 70. При этом структура учебного курса может включать от 17 до 45 тем, изучаемых в аудиторном режиме.
Количество итераций, за которое достигается оптимальное решение, колеблется от 30 до 100.
Результаты выборки контрольнотестовых и учебно-методических контентов представлены в [2].
Таким образом, на основе предложенных моделей и алгоритмов реализовано специальное ПО автоматизированной системы управления учебным контентом, позволяющее создавать различные программы обучения, учитывающие ограничения на время обучения и базовый уровень знаний обучаемых.
Формирование учебных пособий с перенастраиваемым содержанием
Автоматизированные системы управления учебным контентом могут быть также использованы для формирования электронных учебных пособий с перенастраиваемой структурой и содержанием.
Конструктор электронных учебников предназначен для формирования новых электронных материалов с перенастраиваемой структурой и новым учебным содержанием. Изучение материала с помощью данных учебников значительно ускоряет учебный процесс,
адаптирует его к базовому уровню знаний обучаемого и способствует получению необходимых знаний и профессиональных компетенций.
Такие электронные материалы могут иметь следующие варианты использования:
- создание учебника в сокращенном варианте для заочного обучения на базе учебника для очного обучения;
- создание учебника в варианте, необходимом для индивидуального обучения с учетом имеющегося уровня знаний обучаемого;
- создание на основе базового учебника учебных материалов, ориентированных на определенную программу обучения (это ситуация, когда один и тот же предмет изучается студентами разных специальностей и имеет разные часы изучения и разный перечень профессиональных компетенций).
Созданный конструктор электронных документов обеспечит:
- получение оглавления базового учебника и отображение его в виде раскрывающегося списка, в котором пользователь сможет выбрать необходимые ему разделы и подразделы;
- создание электронного учебника из выбранных разделов и подразделов;
- расстановку номеров страниц в новом учебнике и создание обновленного оглавления с указанием номеров страниц каждого раздела и подраздела;
- сохранение электронного учебника в необходимом формате.
Конструктор электронных учебников разработан на языке C++ в среде программирования Visul Studio 2008.
Время выполнения программы для базового документа в 100 страниц на IBM-совместимом ПК с одноядерным процессором Celeron 3,0GHz и объемом ОЗУ 1024Мб следующее:
- анализ оглавления базового учебника и вывод дерева разделов и подразделов на экран составляет от 20 до 70 секунд;
- формирование учебника с измененной структурой в зависимости от количества абзацев, таблиц и изображений в базовом документе составляет от 50 секунд до 9 минут.
Электронные учебники с изменяемой структурой позволяют повысить уровень обучения студентов за счет присутствия в учебниках только необходимой информации и адаптации содержания учебника к уровню знаний обучаемого или к имеющейся программе обучения.
Разработка специализированных информационно-справочных систем учебного назначения
Доступ к учебно-методическим материалам может быть реализован через специализированные справочно-поисковые системы или через автоматизированные лабораторные практикумы.
Автоматизированные справочно-
поисковой системы для организации очного или заочного обучения могут обеспечить студентов различными учебно-методическими материалами: список учебно-методических разработок (пособия и методические разработки для различных видов занятий) для конкретной дисциплины или для всех дисциплин выбранного семестра; лекции, базовые понятия, экзаменационные вопросы; темы лабораторных работ и общие рекомендации по их выполнению; методические указания к выполнению контрольных, лабораторных и курсовых работ и т. д.
Автоматизированные справочно-
поисковые системы состоят из следующих блоков:
- блок формирования и поддержки в рабочем состоянии базы данных учебнометодических материалов;
- блок организации доступа к информации (неограниченный доступ к базе данных для преподавателя, ограниченный доступ к информации для обучаемого (поиск и визуализации найденных данных));
- блок реализации поиска информации по фиксированному набору критериев и визуализация найденных учебно-методических материалов.
Автоматизированные лабораторные
практикумы обеспечивают в рамках конкретной дисциплины учебно-методические материалы для выполнения лабораторных работ, выдачу заданий и контроль их выполнения.
Автоматизированные лабораторные
практикумы состоят из следующих блоков:
- блок формирования и поддержки в рабочем состоянии базы данных учебно-
методических материалов и сведений об обучаемых;
- блок регистрации обучаемых;
- блок организации доступа к учебнометодическим материалам, заданиям;
- блок тестирования уровня знаний по отдельным лабораторным работам;
- блок визуализации результатов выполнения лабораторных работ.
Автоматизированные лабораторные практикумы разработаны по дисциплинам «Базы данных», «Web-дизайн», «Системное программное обеспечение».
Например, для дисциплины «Базы данных» создана автоматизированная справка по разработке приложений для работы с базами данных в среде Бе1рЫ 7.0. Учебнометодическая информация может быть использована для выполнения лабораторных, курсовых и дипломных работ, где имеются задачи обработки данных, хранимых в базе данных. Доступ к учебно-методической информации возможен через дерево объектов, которое формируется автоматически на основе текущей информации в базе данных всякий раз, когда открывается автоматизированный справочник.
Литература
1. Хортон У., Хортон К. Электронное обучение: инструменты и технологии. - М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005. -640 с.
2. Сергеев М.Ю. Автоматизированная вычислительная система управления многоуровневым контентом / М.Ю. Сергеев // Системы управления и информационные технологии. 2010. № 1.2 (39). С. 268-272.
3. Сергеев М.Ю. Адаптивный алгоритм выбора компонентов учебно-информационной системы / М.Ю. Сергеев, С. Л. Подвальный // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2005. Т. 1. № 5. С. 4-7.
4. Сергеев М.Ю., Сергеева Т. И. Программная реализация адаптивных алгоритмов формирования состава кон-тентов информационно-образовательной системы // Современные проблемы информатизации в информационных системах и телекоммуникациях: сб. тр.- Воронеж: Научная книга, 2006. Вып. 11. С. 418-419.
Воронежский государственный технический университет
LEARNING CONTENT MANAGEMENT SYSTEMS BASED ON REUSABLE EDUCATIONAL MATERIAL MODULES
M.Yu. Sergeev, T.I. Sergeeva
Considered functions of learning content management systems Key words: content, management system, model, algorithm
