CC BY
33
Ахмедьянова Г.Ф.
Оренбургский государственный университет E-mail: ahmedyanova@bk.ru
АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННАЯ КООРДИНАЦИЯ ТВОРЧЕСКОГО И ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТОВ ОБУЧЕНИЯ
Проведен анализ процесса обучения с точки зрения возможностей представляемых моделированием его на основе агент-ориентированного подхода. Обсуждены вопросы выделения педагогической системы, выявления общих правил поведения, качеств агентов, преподавателя, свойств метода обучения, распределения сложности преподаваемого материала по периоду обучения. В качестве критерия глубины усвоения материала дисциплины, при координации педагогических инструментов принята степень отставания агентов в процессе продвижения по периоду обучения.
Ключевые слова: агент-ориентированное моделирование (АОМ), процесс обучения, педагогические технологии, творческие методы обучения.
Главная задача преподавателя способствовать глубокому усвоению знаний по своему предмету группой обучающихся, независимо от мотивации, начальных знаний и личных качеств каждого в группе, а также их взаимодействия. При этом надо усилить мотивацию к обучению, нарастить и углубить знания и развить личностные качества обучающегося. Для каждого действия необходимо применять адекватные инструменты. Координированное взаимодействие этих инструментов - предмет исследования в данной работе.
Прямые эксперименты в этом направлении длительны, проводятся под влиянием трудно разделимых факторов, имеют смешанные результаты. В таких условиях, необходимо использовать инструменты моделирования для выявления основных закономерностей, способствующих глубокому усвоению материала и препятствующих этому и управлять процессом обучения в соответствии с этими закономерностями по некоторой субоптимальной траектории, заведомо приводящей к лучшему результату. Моделирование процесса обучения позволит изучать и анализировать раздельное влияние различных факторов, выбирать оптимальные стратегии и методы обучения, оперативно реагировать на изменяющиеся требования к процессу образования.
В связи с этим необходимо ответить на следующие три вопроса: что моделировать; каким инструментом; для чего нужна модель[1].
Объектом моделирования естественно должна быть педагогическая система, но то какие элементы должны в нее входить обусловлено целью моделирования. Выберем целью наибольшую степень усвоения преподаваемого
материала. Тогда в систему необходимо включить обучающихся, степень их мотивированности, направленность и глубину взаимодействия, опыт преподавателя, сложность изучаемого материала, а также методы обучения.
К инструментам, усиливающим мотивацию можно отнести интерес, страх, важность дисциплины для будущей профессии. Конечно, необходимо исследовать влияние каждого из этих инструментов в отдельности.
Обучающиеся, как активные участники процесса, характеризуются двумя качествами: степенью системно-логического мышления и самостоятельностью (творческим подходом) при изучении материала. Именно эти качества выбраны в связи с разделением методов обучения описанным ниже. Конечно, в реалии у них очень много и других качеств, но, с точки зрения глубины усвоения материала преподаваемой дисциплины, и простоты модели - это главные. При этом можно рассматривать два варианта распределения способностей по группе с большой и малой дисперсии.
Кроме того, необходимо задавать уровень и направленность взаимодействия с другими обучающимися, учитывая, что оно может способствовать, а может и препятствовать усвоению знаний.
На результаты обучения может влиять наличие лидера (положительного или отрицательного), наличие подгрупп в учебной группе и даже в «ровной» группе вероятностные связи между обучающимися.
Очевидно, влияние лидера будет распространяться на всю группу по-разному. Его можно моделировать гауссовским распределением с различной дисперсией - рисунок 1.
При малой дисперсии рядом с лидером лишь несколько друзей, при большой дисперсии все попадают под влияние лидера.
Степень влияния можно оценить значением функции Гаусса в зависимости от степени удаления от лидера.
При наличии в группе подгрупп по интересам можно также выделять лидеров в подгруппе или рассматривать ровную подгруппу без лидера. Влияние подгрупп друг на друга можно оценивать в среднем, моделируя при этом дух соревновательности. С другой стороны, конкуренция может мешать процессу обучения.
Наконец, если группа «ровная», без ярко выраженного лидера, связи в ней возникают вероятностным образом, также как и степень, их влияния и направление воздействия - положительное или отрицательное. Такую модель можно организовать с помощью генератора случайных чисел, регулируя при этом величину охвата обучающихся количеством этих связей - рисунок 2.
На рисунке 2 представлено несколько видов связей: одиночные, взаимные, двунаправленные. Все они могут быть как положительными, так и отрицательными.
В начале каждого периода необходимо задавать вероятность взаимодействия пар студентов, считая при этом, что отрицательное и положительное влияние распределено поровну.
Преподаватель характеризуется своим опытом и может благоприятствовать более глубокому усвоению материала, либо затруднять его, поэтому опыт можно задавать двумя уровнями. Другие качества преподавателя опускаем при моделировании, хотя на более детальном уровне и постановке других целей они могут быть важны.
Методы обучения могут использовать в большей степени педагогические технологии или творческие приемы. Поскольку технология и творчество являются диалектическими противоположностями [2], ни один из этих способов получения результата - усвоение материала дисциплины, не может быть исключен из рассмотрения в связи с законом единства и борьбы противоположностей, но их соотношение можно задавать равенством или один к двум.
Сложность изучаемого материала может быть по-разному распределена на протяжении периода обучения - она может быть примерно равной в разные моменты обучения, плавно нарастать, иметь максимум в середине периода или каким-либо способом колебаться.
В качестве актуального подхода, вобравшего в себя эти высокие требования к моделированию сложной системы, выступает методология построения нового класса моделей? агент-ориентированных [3](далее -
ЗР
АО
ко \
і ВгОО!
У/.0
\ег-о.с 15 ея=&
2.0
15
1,0
0,6
020.10010,2
0,6
10
1.5
2.0
Рисунок 1. Моделирование степени влияния лидера гауссовским распределением
АОМ), известных в зарубежной литературе как Agent-BasedModeling (сокр. ABM) ипер-спективных для педагогики.
Среди классиков агент-ориентированно-го моделирования можно выделить Р. Аксельрода, Л. Тасфатсона, Р. Экстела, Дж. Эпштейна [5-8]. В России данное направление только начинает активно развиваться. Так, среди отечественных ученых можно выделить В.Л. Макарова, А.Р. Бахтизина, М.С. Бурцева, Ю.Н. Гаврильца, С.И. Паринова [3,4,9,10].
АОМ уже применялись к процессу обучения. В работе [11] модель включала студентов, профессоров, знания и денежные средства.
В другой работе [12] выделены и описаны роли взаимодействующих должностных лиц и сотрудников кафедры: студента, лектора, лаборанта, ассистента. К положительным сторонам работы относятся подробное описание ролей на примере роли «Студент», примеры протоколов взаимодействия, описанные в соответствии с методологией «Gaia» - модели агентов системы, модели услуг и модели связей. Однако совсем не рассматриваются методы обучения, квалификация преподавателей, взаимодействия между студентами.
Работа[13] посвящена анализу как теоретических, так и практических особенностей использования агентных технологий в компьютерной системе поддержки дистанционного обучения. Модель мультиагентной системы построена с учетом основных характерных черт дистанционного образования - гибкости, модульности, параллельности, технологичности. Однако здесь рассматривается только внутрисетевое взаимодействие на уровне пересылки работ и их оценки.
Хороший обзор и разработка теории по моделированию процесса обучения приведен в [14]. Однако исследования направлены на моделирование и создание обучающих систем.
В работе [1] в модель дополнительно включены: метод обучения, готовность каждого обучающегося к усвоению материала в системно-логической или творческой формах, опытность преподавателя, распределение степени сложности материала по периоду обучения. Глубина усвоения материала оценивалась степенью отставания обучающегося.
Однако вопросы текущего контроля компетентности и переключения инструментов
0#^ о + р 0
О ( э о
°J г v
о о
Рисунок 2. Взаимодействие обучающихся в «ровной» группе
непосредственно в процессе обучения с точки зрения их влияния на результаты обучения остались невыясненными.
Так же как в работе [1] каждому из агентов в соответствии с тем или иным законом распределения необходимо присвоить уровень качеств в области системно-логического и творческого подходов к освоению материала дисциплины, как обсуждено выше. Кроме этих факторов,необходимо дополнительно задать взаимосвязи между студентами, которые будут способствовать усвоению знаний или ухудшать условия их восприятия. Вероятностное воздействие этого фактора можно реализовать с помощью генератора случайных чисел.
Очевидно, слабая степень усвоения материала конкретных лекций будет приводить к отставанию обучающегося. Поэтому период обучения можно разбить на несколько интервалов и на каждом интервале оценивать глубину усвоения материала каждым агентом, затем с помощью пороговой операции определять какой из агентов переходит на следующий интервал, а какой задержится на данном.
По прошествии всех периодов можно определить долю агентов в группе с достаточной глубиной усвоения всего материала и по этой величине судить о соответствии метода обучения, распределения сложности материала дисциплины по периоду обучения, готовности группы к экзамену, влияние взаимосвязей между агентами внутри группы на результаты усвоения материала и т. д.
Одновременно необходимо оценивать уровень мотивации и профессионально-личностную компоненту компетентности и при
их несоответствии заранее спланированной стратегии производить переключение соответствующих инструментов.
Таким образом, агент-ориентированная координация творческого и технологического инструментов обучения обеспечит высо-
кую компетентность выпускников на основе разработки механизмов взаимодействия обучающихся, распределения сложности материала и своевременного выбора и использования адекватных методов обучения.
27.11.2013
Список литературы:
1. Ахмедьянова Г.Ф., Ерошенко О.С., Пищухин А.М Агент ориентированный подход к моделированию процесса обучения //Фундаментальные исследования, №11, часть 3, 2013
2. Ахмедьянова Г.Ф. Инженерная компетентность как результат интеграции творческого и технологического компонентов обучения //Фундаментальные исследования, №8, часть 1, 2011, с. 13-16
3. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Новый инструментарий в общественных науках - агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры //Экономика и управление, № 12 (50), 2009, с. 13-25.
4.Фаттахов М. Р. Агент-ориентированная модель социально-экономиче-ского развития мегаполисов. Автореф. дисс. на соиск. уч. степени канд. экон. наук, М., 2011, 23 с.
5. Axelrod R. The complexity of cooperation: Agent-based models of conflict and cooperation. Princeton, N.J.: The Princeton University Press, 1997.
6. AxelrodR., Tesfatsion L. On-Line Guide for Newcomers to Agent-Based Modeling in the Social Sciences. 2010. www.econ.iastate.edu/tesfatsi/abmread.htm.
7. Tesfatsion L., Judd K. L. Handbook of Computational Economics: Volume 2, Agent-Based Computational Economics. Amsterdam, The Netherlands: Handbook in Economics Series, 2006.
8. Epstein J. M. Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling. Princeton, NJ:PrincetonUniversityPress, 2006. Глава 12.
9. Бахтизин A. P. Агент-ориентированные модели экономики. /M.: Экономика 2008.
10. Фаттахов M. P., Бахтизин A. P. Агент-ориентированная модель устойчивого развития городов./ М.: «Радио и Связь», 2010. Искусственный Интеллект: философия, методология, инновации. Часть 1.
11. Марахтанов А.Г., Варфоломеев А. Г. Многоагентная модель студенческой группы как инструмент управления качеством обучения. /Материалы международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании» (26 - 28.02.2007, г. Екатеринбург). 2007. Т. 2. С. 148-150.
12. Федяев О. И., Жабская Т. Е., Грач Е.Г. Многоагентная модель процесса обучения студентов на кафедральном уровне. /Сб. науч. тр. ДонНТУ. Серия: «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем» (МАП-2006), выпуск 5(116) — Донецк: ДонНТУ, 2006. — с. 105-116.
13. Глибовец Н.Н. Использование JADE (JavaAgentDevelopmentEnvironment) для разработки компьютерных систем поддержки дистанционного обучения агентного типа // EducationalTechnology&Society - №8(3) - 2005 - C. 325-345
14. Кудрявцев В. Б., Алисейчик П. А., Вашик К., Кнапп Ж., Строгалов А. С., Шеховцов С. Г. Моделирование процесса обучения // Фундамент.иприкл. матем., 15:5 (2009), c. 111-169
Сведения об авторе:
Ахмедьянова Гульнара Фазульяновна, старший преподаватель кафедры системного анализа и управления Оренбургского государственного университета 460018, г. Оренбург, Шарлыкское шоссе, 5, ауд.14108, тел. (3532) 372557, e-mail: ahmedyanova@bk.ru
