CC BY
27
237
ЭЛЕМЕНТЫ «QUEST^-ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМЕ НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Я. С. Ватулин
Постоянные изменения в процессе производства требуют адекватных изменений в процессе подготовки специалистов. Наиболее гибко на состояние производства реагирует система непрерывного образования, что в свою очередь предъявляет определённые требования к технологии ее реализации в практике учебного процесса. Уровень унификации «несущих» (составляющих основу) технологических средств должен обеспечить одинаково качественное представление дидактического материала как для дисциплин естественно-научного направления, так и для дисциплин гуманитарного цикла. Кроме того, технологические средства должны обеспечить возможность создания индивидуальной
образовательной траектории учащегося, используя стандартный набор дидактических материалов и средств.
Практическая реализация такого подхода может быть осуществлена в виде структурной модели «дерева сценариев» учебного процесса по технологии, представляющей собой адаптацию QUEST - алгоритмов (Quick, Unbiased, Efficient Statistical Trees). Деревья классификации идеально приспособлены для представления логики протекающих процессов, и поэтому легче поддаются интерпретации сделанные на
238
Я. С. Ватулин
их основе выводы. Кроме того, деревья классификации позволяют последовательно изучить эффект влияния отдельных параметров {одномерное ветвление) на динамику изменения процесса в целом. Таким образом, представляется возможным осуществить идею мониторинга состояния причинно-следственных связей в процессе формирования профессиональных навыков у учащихся.
Система непрерывного образования, в частности ориентирована на социально-профессиональные группы населения, которые не обладают значительными ресурсами свободного времени, и, возможно, находятся на значительном удалении от сложившихся региональных образовательных центров. В этой связи широкое распространение получает автономный или дистанционный способ обучения, когда учебный процесс осуществляется непосредственно в месте проживания пользователя с помощью персонального компьютера. Такая форма обучения предполагает создание специализированной информационнообразовательной среды, которая в отсутствие преподавателя в определенной мере сможет взять на себя функции управления образовательным процессом. В данном случае компьютер является не только устройством хранения и представления информации, но и активным компонентом системы «преподаватель -компьютер-учащийся», который регламентирует процесс взаимодействия пользователя с виртуальной библиотекой и выдерживает стратегическую линию учебного сценария, выстроенную преподавателем.
В трудно формализуемых предметных областях, к которым относится и процесс обучения, для повышения эффективности и упрощения принятия
Я. С. Ватулин
239
решений пользователями традиционно используются экспертные системы. С помощью экспертной системы можно осуществить идею передачи знаний пользователю не только в форме пассивно воспринимаемых обзорных сведений, но и в форме деятельностного подхода к обучению субъекта. Отличительной особенностью экспертной системы является разделение содержательной информации: банка данных и технологии работы с ней (база «знаний»). База «знаний» системы представляет собой различные педагогические сценарии, отражающие особенности усвоения для одного и того же типового блока дидактического материала, т. е. база «знаний» является формализованной записью тех методических приемов, которые мог бы использовать автор-составитель в случае затруднений учащихся в процессе изучения данного материала. Наличие стандартных «шаблонов» поведения системы в различных ситуациях учебного процесса позволяет программе самостоятельно, без консультаций с тьютором, принимать стратегические решения, направленные на реализацию глобальной цели обучения.
Модель «дерева сценариев» сравнительно просто формализуется в виде направленного графа, представленного прямоугольной матрицей «инциденций» произвольного порядка. Каждый элемент такой матрицы (событие) представляет собой отдельный объект методического обеспечения данной дисциплины (текст, иллюстрация, аудио-видеофрагмент), имеющий собственные свойства и характерную реакцию (функцию) на окружение или воздействие из вне (например со стороны пользователя). Реакция объекта регламентирована взаимным расположением элементов
240
Я. С. Ватулин
матрицы "инциденций", которая определяется преподавателем при формировании дерева.
По-видимому, однозначного, универсального построения учебного материала для любого учащегося быть не может, хотя бы из соображений разницы в уровне внутренней мотивации или темпах его индивидуальной адаптации. Поэтому для формирования оригинальной образовательной траектории обучающая система должна иметь возможность оперативного доступа к любому дидактическому компоненту. Дидактическая информация представлена набором отдельных «концептов» - логически завершенных частей предварительно структурированного материала (слайдов, аудио-видеофрагментов, текстов). Моделирование логики построения учебного процесса с помощью QUEST-алгоритмов позволяют реализовать самые разнообразные авторские методики преподавания:
вариант простого последовательного построения реализует симплексный
(однонаправленный) вид передачи информации (лекция, видеокурс). Контроль степени усвоения учащимся материала осуществляется в конце изучаемого блока. Недостатком представленного варианта является интегрированная оценка эффективности усвоения, невозможность дифференцировать недостаточно усвоенные участки материала. Поэтому в случае неудачного исхода тестирования встроенная система диагностики признает некачественно усвоенным весь блок изученной информации;
- вариант последовательного построения с контролем усвоения учащимся части материала концепта реализует симплексный (однонаправленный)
Я. С. Ватулин 241
вид передачи информации (лекция, видеокурс).В данном варианте недостаточно качественно усвоенная информация определяется более оперативно, учащемуся требуется доработать относительно небольшой участок материала. Недостатком схемы является жесткое построение последовательности представления материала концепта, которому вынужден следовать учащийся при любой производительности усвоения;
в некоторых случаях целесообразно предоставить пользователю возможность изучения материала путем собеседования, когда учащемуся предоставляется возможность самому организовывать свою работу со справочным материалом при постоянном (скрытом) мониторинге процесса усвоения со стороны системы. Положительным моментом в данном случае является тот факт, что информация усваивается для немедленного практического использования. Схема имеет хороший потенциал в плане адаптивности к индивидуальным особенностям конкретного учащегося, но вместе с тем, учащийся оказывается связанным жесткой («навязанной») последовательностью прохождения собеседования;
технология «мягкого» тестирования (принимаются во внимание лишь те ошибки, которые имеют решающее значение в формировании причинноследственных связей). Направленный граф, представленный в базе «знаний» системы, позволяет более качественно («адресно») диагностировать причину низкой успеваемости и определить конкретные, относительно небольшие по объему, недостаточно усвоенные участки информации. Алгоритм выполняет процедуру контроля степени усвоения информации из состава предыдущих модулей, на которых базируется
242
Я. С. Ватулин
текущий, контролируемый блок. Данная конструкция позволяет реализовать идею построения последовательности заданий по убыванию сложности (в случае возникновения затруднений у учащегося, система выбирает задание из параллельной ветви пониженной сложности, при положительном исходе -учащийся возвращается на ветвь повышенной сложности). Такая схема позволяет реализовать: суггестопедическую учебную систему; эффективно проводить диагностику усвоения учебного материала и планировать процесс обучения, с высокой степенью достоверности оценивать не только знания учащихся, но и валидность составленных тестовых заданий.
Устойчивость работы системы (в смысле адекватность ее реакции на действия учащегося) зависит от эффективности имеющейся системы диагностики уровня усвоения материала и приобретения соответствующих навыков. Адекватная реакция системы на действия учащегося обеспечивается обратной связью с пользователем - тестовыми конструкциями. Тестирующие компоненты, включаемые в определенных опорных точках дидактического материала, являются структурами управления учебным процессом, которые в соответствии с инструкциями, изложенными в базе «знаний» системы, реализуют целевую функцию конкретного учебного концепта.
Важным резервом повышения качества обучения является формирование логико-информационных связей в системе получаемых знаний учащимся, чему способствует сам процесс конструирования профессионально-ориентированной фразы, излагающей смысл содержательной информации, поскольку
Я. С. Ватулин
243
предполагает четкое и ясное понимание предмета, подбор слов (терминов), наиболее точно отображающих его характеристику, примеров, поясняющих, иллюстрирующих особенности объекта. Использование таких алгоритмов позволит осуществить перенос центра тяжести в технологии обучения от схем «передачи готовых знаний» к схемам «приобретения знаний», что создаст условия для выработки навыков построения цепочек умозаключений, логического системного мышления учащихся.
Попытки создания универсального программного обеспечения для диагностических средств информационно-образовательных систем
наталкиваются на проблемы плохо формализуемых задач, возникающих в процессе обучения. Например, оказывается сложным сформировать ограниченный набор правил, позволяющий однозначно толковать понятия (и их взаимосвязь), используемые в данной предметной области. Такие проблемы характерны для дисциплин гуманитарного цикла, рассматривающих понятия, обладающие высокой степенью лингвистической неопределенности, вследствие неоднозначности используемых лексем.
Модель лингвистического анализатора, построенного на основе лексико-семантического анализатора, предполагает процесс конструирования фразы-ответа пользователя путем выделения (с помощью манипулятора «мышь») необходимых слов из состава предлагаемого избыточного их количества («деформированного» текста). Данный алгоритм отслеживает формальное наличие необходимых слов в составе ответа учащегося, безотносительно их местоположения в составе предложения, вследствие
244
Я. С. Ватулин
чего возможны случаи искажения передаваемого смысла.
Модель лингвистического анализатора, построенного на основе семантико-стилистического анализатора, предполагает описание основного смыслового содержания понятия вводимого эталонного ответа с помощью дескрипторов - лексических единиц информационно-поискового языка. Каждая такая лексическая единица является компонентом тезауруса системы, представляющего собой «дерево» понятий, корневая вершина которого - наиболее обобщенные понятия, конечные вершины - «листья» (альтернативные дескрипторы). Организация тезауруса может быть осуществлена по признаку принадлежности слова к понятийному классу (рубрике), с наложением формальных ограничений. Каждому слову присваивается шифр принадлежности к понятийному классу и информативная оценочная характеристика ("вес"). С помощью классификационного рубрикатора система осуществляет смысловую интерпретацию введенного ответа учащегося, путем преобразования фразы с помощью тезауруса и ее сравнения с эталонным вариантом. Информативность опознанной смысловой единицы оценивается посредством суммирования значений весов всех встретившихся в нем ключевых последовательностей. Предполагается, что учащийся должен вводить (или составлять) ответ на естественном языке изучаемой проблемной области.
Руководствуясь указаниями автора-составителя, отмеченными в базе «знаний», и в соответствии с результатами тестирования, система принимает решение об изменении индивидуального плана обучаемого.
