CC BY
70
Информатизация математический компоненты инженерного, технического и естественнонаучного обучения в рамках проекта MetaMath
Сосновский Сергей Александрович PhD, ведущий научный сотрудник кафедры технологий обучения Университет Саарланда (Universität des Saarlandes) Campus, 66123 Saarbrücken, Germany; ведущий научный сотрудник отдела электронных технологий обучения
Немецкий Научный Центр Искусственного Интеллекта (DFKI) Stuhlsatzenhausweg 3, 66123 Saarbrücken, Germany, +49 (681) 857755367 [email protected]
Гиренко Андрей Федорович к.т.н., менеджер проектов Немецкий Научный Центр Искусственного Интеллекта (DFKI) Stuhlsatzenhausweg 3, 66123 Saarbrücken, Germany), +49 (681) 857755373; [email protected]
Галеев Ильдар Хамитович к.т.н., начальник отдела ЦНИТ Казанский национальный исследовательский технологический университет (КНИТУ), ул. К. Маркса, 68, г. Казань, 420015, +7 (843)2314105; доцент кафедры АСОИУ
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева
(КНИТУ-КАИ), ул. Большая Красная, 55, г. Казань, 420015, (843)2310028 [email protected]
Аннотация
Даная статья открывает специальный выпуск Русскоязычной секции журнала «Образовательные Технологии и Общество» ("Educational technology and Society"), посвященный развитию информатизации математического образования в российских технических ВУЗах. Данный выпуск приурочен к завершению первого года проекта MetaMath спонсируемого Европейской Комиссией в рамках программы Темпус. В статье рассматриваются предпосылки и цели проекта, а также представлен краткий план его выполнения. Особое внимание уделяется описанию интеллектуальной обучающей системы Math-Bridge, используемой в проекта в качестве инструментальной платформы для информатизации математических курсов для студентов технический специальностей.
This paper opens a special issue of the Russian-speaking section of the Educational Technology and Society journal. The special issueis dedicated to informatisation of mathematical education in Russian technical universities and has been organised within the framework of the EU-Tempus project MetaMath. The paper overviews the motivation and goals of MetaMath and provides some details on the implementation plan of the project. A special attention is paid to the description of the intelligent tutoring system Math-Bridge used in the project as a multifunctional platform for informatisation of mathematical courses for students pursuing technical degrees.
Ключевые слова
инженерное образование, техническое образование, математическое обучение,
информатизация образования, электронное обучение, интеллектуальная
обучающая система (ИОС)
engineering education, technical education, mathematical education, STEM education,
ICT for education, e-Learning, intelligent tutoring system(ITS)
Введение
Во многих странах система инженерного, технического и естественнонаучного образования стоит перед рядом фундаментальных вызовов. Эффективность и своевременность решения проблем инженерного образования являются факторами которые определят успешность развития национальных экономик на годы вперед. Весьма показательно, что большинство проблем являются действительно глобальными и актуальны не только для стран с развивающимися экономиками, но для любого государства, обладающего стабильным инженерными сектором и успешной системой образования (напр., Германия и США).Для обозначения всего спектра инженерных, технических и естественнонаучных специальных дисциплин в англоязычной литературе был предложен специальный термин - STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics).В немецкой литературе используется схожая аббревиатура - MINT ("Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik"). Специалисты выделяют три основные группы факторов ответственных за изменения в требованиях к STEM-образованию [1]:
1. Факторы, вызванные глобальными изменениями в контексте STEM-образования;
2. Факторы необходимые для улучшения восприятия STEM-образования;
3. Факторы ответственные за сохранение студентов STEM-специальностей.
Глобальные изменения в контексте STEM-образования
Скорость обновления инженерных и технических знаний и компетенций неуклонно растет. В большинстве отраслей наблюдается ускорение инновационного цикла - времени между научной разработкой и внедрением технологии на производстве. Технические навыки ускоренно эволюционируют, новые навыки появляются, существующие устаревают; в зависимости от конкретной инженерной дисциплины. Многие студенты, обучающиеся сегодня в Вузах по STEM-направлениям, в итоге будут работать по профессиям, которых еще не существуют, а навыки, которым они должны будут обладать, еще не определены. Для многих студентов переквалификация станет обычным делом. Мы вступаем в эру продолженного обучения.
В то же время, сами инженерные проблемы и задачи меняются в связи с проникновением технологии во все сферы жизни и экономики. Технические системы становятся сложнее и взаимосвязаннее. Решение таких проблем и управление такими системами требует новых подходов, учитывающих не только их техническую составляющую, но также и их влияние на социальные, экологические, экономические и прочие аспекты.
Еще одна группа факторов продиктована растущей глобализацией экономических отношений между странами и компаниями, и их влиянием на требования к инженерному образованию. Рынки и компании выходят на международный уровень, а связи между ними становятся более динамичными. Решение типовых инженерных проблем превращается в сервис, а базовые инженерные навыки трансформируются в продукт, который могут предоставить инженеры многих стран за более умеренную цену. Государства, не способные подготовить необходимое количество конкурентоспособных инженеров, будут вынуждены платить таким странам за аутсорсинг собственных технических проблем.
Улучшения восприятия STEM-образования
При том, что в большинстве стран увеличивается спрос на квалифицированных инженеров, одновременно наблюдается уменьшение выпускников инженерных и
технических специальностей. Потенциальные студенты зачастую не считают инженерное дело интересным. Абитуриенты, ориентированные на достаток, не рассматривают техническую карьеру как привлекательную и делают выбор в пользу экономических специальностей. В то же время молодые люди, для которых важна социальная миссия их будущей профессии, также полагают, что STEM-образование не помогут им достичь жизненных целей, предпочитая такие области, как медицина и общественно -гуманитарные науки.
Многие студенты считают обучение по STEM-специальностям слишком формальным, скучным и сложным, что также отталкивает их от технического обучения. Изменение такой тенденции является важной практической задачей, стоящей перед всеми национальными системами STEM-образования.
Сохранение студентов STEM-специальностей
В инженерном и естественнонаучном образовании наблюдается самый высокий процент преждевременного прекращения обучения (особенно среди студентов 1-2 курсов). Так, в американских Вузах, до 40% студентов инженерных направлений меняют специальность на нетехническую, в течение прохождения обучения, либо не заканчивают обучение вообще [1]. В Европе положение дел не лучше. Например, в Германии количество студентов преждевременно прекративших высшее образование по большинству инженерных направлений выросло за последние 15 лет в среднем на 10%, и в настоящее время составляет 25-35% от общего числа поступивших, а по специальностям с усиленными требованиями к математической подготовке - до 40% [2].Похожие тенденции наблюдаются и в ряде других европейских стран (напр., в Нидерландах, Испании, Великобритании).
Одним из факторов обуславливающих такую практику является то, что традиционная структура инженерного образования долгое время не позволяет студентам почувствовать себя "инженерами". Начальные курсы в STEM-специальностях посвящены общим формальным предметам, таким как математика и физика. Только через 2-3 года начинается непосредственно «инженерная» часть инженерного образования.
Роль математики в STEM-образовании
Вышеперечисленные проблемы приобретают особенную актуальность, когда рассматриваются в разрезе математической компоненты STEM-образования. Математика является ключевым предметом для всех без исключения инженерных, технических и естественнонаучных специальностей. Во многом, математика служит базой для остальных, более узких технических предметов. На начальных курсах, когда проблемы в обучении наиболее критичны, именно математическая подготовка служит основным фактором определяющим успешность студента в целом.
Разница в уровне требований, предъявляемых к учащимся в школе и ВУЗе, достаточно велика. Такое положение усугубляется и ощутимой разницей в качестве математической подготовки между школами. Кроме того, сами студенты зачастую недооценивают объем математических знаний, необходимых для прохождения обучения по инженерным и естественнонаучным специальностям.
С организационной точки зрения, недостаток студентов на STEM-направлениях сопряженный с усилением требований рынка к количеству инженеров заставляет многие университеты ослаблять входные стандарты по математике. Такая практика понижает уровень принимаемых студентов и накладывает дополнительные обязательства на сами Вузы, что не может не сказаться на качестве подготавливаемых специалистов [3].
Проект MetaMath
Полное название проекта MetaMath - "Применение современных образовательных технологий для совершенствования математического образования в рамках инженерных дисциплин в российских университетах". Проект профинансирован в рамках 6-го
конкурса программы Темпус-IV исполнительного агентства по образованию, культуре и аудиовизуальным средствам (EACEA). Сроки исполнения проекта: с 01/12/2013 по 30/11/2016. Бюджет проекта составляет 1 144 862.55 Евро.
Цели проекта
MetaMath затрагивает широкий спектр обозначенных проблем математической подготовки в российском Вузовском STEM-обучении. Для решения этих проблем, проект применяет комплексный подход, опирающийся как на изучение зарубежного опыта, так и на анализ и модернизацию существующих педагогических практик и курсов. Выделяются следующие цели проекта MetaMath:
- Сравнительный анализ российских и европейских рабочих программ по математике для студентов STEM-специальностей;
- Модернизация нескольких математических курсов для выбранного набора специальностей;
- Локализация интеллектуальной адаптивной платформы электронного обучения Math-Bridge и (частичная) реализация на ее основе учебного материала выбранных курсов;
- Обеспечение возможностей организаций, участвующих в проекте по использованию платформы Math-Bridge;
- Пилотная апробация Math-Bridge и выяснение влияний обновленных рабочих программ на учебные показатели студентов;
- Распространение результатов проекта.
Проектный консорциум
Исполнение проекта возложено на консорциум, объединяющий десять организаций из России (шесть партнеров), Германии (два партнера), Финляндии (один партнер) и Франции (один партнер). Восемь из десяти партнерских организаций -университеты, кроме этого, в проектный консорциум входит один научно -исследовательский институт и одна некоммерческая организация. Полный состав консорциума приведен ниже:
- Universität des Saarlandes - UdS (Саарабрюкен, Германия),
- Universite Claude Bernard Lyon I - UCBL (Лион, Франция),
- Tampere University of Technology - TUT (Тампере, Финляндия),
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz - DFKI (Саарбрюкен, Германия),
- Ассоциация Инженерного Образования России - АИОР (Томск, Россия)
- Санкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет -ЛЭТИ (Санкт-Петербург, Россия),
- Нижегородский Государственный Университет им. Лобачевского - ННГУ (Нижний Новгород, Россия),
- Тверской Государственный Университет - ТГУ (Тверь, Россия),
- Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева - КНИТУ-КАИ (Казань, Россия),
- Мордовский Государственный Университет им. Огарева - МГУ (Саранск, Россия).
UdS осуществляет координацию проекта и обеспечивает связь между консорциумом и Еврокомиссией. Остальные организации-партеры разделены на три группы - в зависимости от их роли и экспертизы, которую они предоставляют в проекте. Общее управление и решение стратегических вопросов лежит на коллегиальном органе -координационном совете проекта, - куда входят представители от всех участвующих организаций. Рис. 1 отображает общую структуру проектного консорциума.
План исполнения проекта
Исполнение проекта будет проходить в основных три этапа (см. рис. 2). В рамках первого этапа выполняются следующие проектные задачи:
- разработка методологии сравнительного анализа математических курсов в европейских и российских Вузах;
- попарный сравнительный анализ ряда математических курсов по схеме "европейский курс - соответствующий российский курс";
- выработка рекомендаций по усовершенствованию (структурному/педагогическому/ технологическому) ряда математических курсов;
- определение областей в рабочих программах курсов, где было бы наиболее полезно внедрение электронных средств обучения.
Координатор
Координационный Совет Проекта
Контроль качества, Аккредитация
Л ЭТИ ННГУ ТГУ КНИТУ-КАИ МГУ им. Огарева
Рис. 1. Структура консорциума проекта MetaMath
Второй этап проекта включает в себя следующие шаги:
- модификация двух рабочих программ математических курсов, читаемых студентам STEM-специальностей, в каждом из российских университетов, участвующих в проекте (Особое внимание будет уделяться внедрению системы Math-Bridge);
- русскоязычная локализация Math-Bridge, обучение технического и преподавательского персонала использованию и сопровождению Math-Bridge.
Наконец, на третьем этапе:
- учебный материал модифицированных курсов будет (частично) перенесен на платформу Math-Bridge;
- будет спроектирован педагогический эксперимент, имеющий целью выяснение эффекта от обучения студентов по реформированным курсам с помощью MathBridge;
- в рамках этого эксперимента на базе всех участвующих в проекте российских университетов будет проведена широкомасштабная апробация модифицированных курсов и исследование их влияния на учебные показатели студентов;
- результаты исследования будут проанализированы и распространены.
1-ый этап: Обмен опытом, педагогический анализ 2-ой этап: Реформа рабочих программ 1 3-ий этап: Внедрение и оценка результатов
/
Рис. 2. Общий план исполнения проекта MetaMath
Math-Bridge: интеллектуальная адаптивная платформа для математических курсов
В рамках проекта MetaMath система Math-Bridge будет использована как основная платформа для доступа к цифровому образовательному контенту. Отличительной особенностью платформы Math-Bridge является ее функциональная гибкость и практичность использования. Обладая всеми свойствами и возможностями интеллектуальной обучающей системы, Math-Bridge способена поддерживать процесс обучения, осуществляемый в рамках традиционного университетского (или школьного) курса как с использованием нескольких адаптивных технологий, так и без их использования.
База знаний и учебного материала
В отличие от большинства других ИОС, Math-Bridge хранит знания о предметной области и учебный материал в единой базе. С точки зрения структуры, как модель предметной области, так и учебный материал Math-Bridge, разделены на атомарные объекты, называемые элементами знаний («knowledge items»). Элементы знаний сгруппированы в коллекции учебного материала и выражены в формате OMDoc, который широко используется для представления математических документов любой степени сложности [4]. Разделение учебного материала на индивидуальные учебные объекты и использование общепринятого и открытого стандарта для их представления повышает потенциальную видимость учебного материала, его открытость для поиска, а также улучшает совместимость учебного материала с другими системами.
Помимо этого, использование OMDoc позволяет Math-Bridge выделять разнообразные типы элементов знаний. OMDoc использует иерархическую структуру типов объектов с тем, чтобы иметь возможность описывать математические документы максимально гибко и подробно. На верхнем уровне иерархии элементы знаний подразделяются на так называемые «концептуальные» и «сопутствующие». Сопутствующие элементы используются исключительно для презентации учебного материала студентам и подразделяются на упражнения, примеры и учебные тексты. Концептуальные элементы имеют двойное назначение - с одной стороны, они также могут использовать для обучения студентов, а с другой они являются элементами модели предметной области и основой для моделирования знаний студентов. Типы концептуальных элементов знаний: определение, аксиома, теорема, лемма, и т. д. Единственный полностью абстрактный вид элементов знаний - это математический символ. Символы используются исключительно для представления семантики предметной области и последующего моделирования обучаемого. Общее количество учебных объектов во всех коллекциях Math-Bridge - чуть менее одиннадцати тысяч. Табл. 1 показывает их разбивку по типам.
Таблица 1.
Различные типы элементов знаний в коллекциях учебного материала Math-Bridge
Тип Количество
Интерактивное упражнение 5060
Учебный текст 2142
Вспомогательный пример 1563
Определение понятия 950
Утверждение (Теорема, Лемма) 634
Доказательство утверждения 334
Аксиома 36
Метаданные
Коллекции учебного материала в Math-Bridge состоят из множества учебных объектов различных типов. Как сами коллекции, так и индивидуальные учебные объекты формально описаны с точки зрения их свойств и атрибутов. Между собой учебные объекты связаны отношениями нескольких типов, образуя тем самым сетевые структуры. Как отношения между объектами, так и их свойства представлены в виде метаданных, подразделяющихся на три вида:
- описательные метаданные, используемые в административных целях для облегчения каталогизации учебных объектов, регулирования доступа к ним, управления лицензиями и т.д. [5];
- дидактические метаданные, помогающие создателям учебного материала определить разнообразные учебные параметры объекта (например, трудность упражнения) [6,7];
- семантические метаданные, определяющие связи между учебными объектами
[5, 8].
Метаданные имеют ключевое значение как для общей архитектуры Math-Bridgе, так и для отдельных функциональных компонентов платформы. Они обеспечивают семантический доступ к учебным объектам, поддерживают генерацию курсов, участвуют в процессе моделирования знаний обучаемых и последующей адаптации учебного материала.
В качестве базисной модели предметной области Math-Bridge использует онтологию абстрактных математических знаний. Она служит источником элементарных семантических метаданных и своего рода ориентиром для всех коллекций учебного материала. На данный момент онтология определяет более 600 базовых понятий и доступна в двух форматах: OMDoc и OWL [9].
Мультиязычность
Еще одной отличительной особенностью Math-Bridge является гибкая и многофункциональная поддержка мультиязычности. Интерфейс и учебный материал Math-Bridge были переведены на семь языков: английский, немецкий, французский, испанский, финский, голландский и венгерский. В любой момент времени обучаемый может выбрать язык, на котором он хочет работать с системой и с учебным материалом. Язык индивидуальных учебных объектов может быть переключен в интерактивном режиме в независимости от основного языка системы; что является полезной функций для иностранных студентов, вынужденных проходить обучение на неродном языке. Подсистема поиска может принимать запросы на одном языке, а выдавать результаты на другом.
Также важно отметить, что Math-Bridge переводит не только текст учебных объектов, но и математические символы согласно приятым национальным нотациям. Несмотря на то, что математика зачастую считается универсальным языком, в различных
странах для обозначения одних и тех же символов и понятий используются различные обозначения[10]. Math-Bridge разделяет семантическое значение символа и его написание в конкретной нотации. Внутри учебных объектов символы закодированы согласно их недвусмысленным значениям, однако в тот момент, когда символ отображается на экране, конкретное написание выбирается исходя из языка, используемого обучаемым в данный момент [11].
Поддержка обучаемых в Math-Bridge
Math-Bridge предоставляет студентам мультиязычный семантический и адаптивный доступ к математическому учебному материалу. В основе Math-Bridge лежат технологии, разработанные в рамках более раннего проекта ActiveMath. До некоторой степени, Math-Bridge можно считать следующим шагом в развитии ИОС ActiveMath [11,12,13]. На рис. 3 изображена стартовая страница Math-Bridge. Ее интерфейс состоит из нескольких виджетов обеспечивающих доступ к различным функциям системы: обычные и адаптивные курсы, вопросники, тесты и экзамены, закладки.
Во время работы студента с учебным материалом интерфейс системы разделен на 3 части: левая панель используется для навигации по иерархической структуре курса, правая панель предоставляет доступ к вспомогательной информации об учебном материале (например: метаданные) и дополнительным функциям системы (например, поиск). Центральная панель непосредственно отображает учебный материал. Каждый терминальный узел в иерархической структуре курса соответствует элементарной теме, для которой разработчик курса составил страницу с набором учебных объектов. Статические объекты студент может читать непосредственно со страницы, однако интерактивные упражнения запускаются в новой вкладке (рис. 4 показывает процесс решения упражнения в Math-Bridge).
Рис. 3. Стартовая страницаMath-Bridge
Любое взаимодействие обучаемого с учебным материалом, как то загрузка страницы, попытка решить упражнение, запрос к системе поиска и т.д. регистрируется Math-Bridge в лог-файлах. Некоторые из этих действий используются системой для моделирования знаний студентов и отслеживания их прогресса. Подсистема моделирования обучаемого использует его ответы на упражнения и их подзадачи (будь они правильные, неправильные или частично правильные) для вычисления уровней его знаний. Каждое упражнение в Math-Bridge связано с элементами модели предметной области (символы, теоремы, аксиомы и т.д.); Используя эти связи, а также отношения между самими элементами знаний, Math-Bridge в каждый момент времени пытается
предсказать, насколько хорошо тот или иной пользователь курса овладел тем или иным концептуальным элементом знаний. Правильный ответ обучаемого интерпретируется как свидетельство роста знаний и ведет к увеличению вероятности того, что студент овладел релевантными концептами и компетенциями. Детали подсистемы моделирования ActiveMath/Math-Bridge описаны в [14].
Рис. 4. Решение упражнения
Подсистема генерации курсов позволяет студентам автоматически собирать индивидуальные курсы из учебных объектов, имеющихся в общей базе материала. Полученные курсы оптимизированы исходя из текущего состояния модели обучаемого, заданной цели и сценария. Math-Bridge поддерживает несколько сценариев; студент может выбрать курс, помогающий ознакомиться с новой темой, курс, тренирующий определенную компетенцию, курс готовящий к экзамену, и т.д. [15]. Каждый курс генерируется на основе заложенных дидактических правил, определяющих общую структуру создаваемого курса, и заданной учебной цели. Подсистема генерации запрашивает модель обучаемого и метаданные учебных для формирования дидактически-разумную последовательность учебного материала. Педагогические метаданные (например, трудность упражнения) и семантические метаданные (например, отношения "требуемый - последующий") играют особенно важную роль. С точки зрения интерфейса генерация одного курса занимает 4 простых шага (см. рис. 5); после чего новый курс добавляется в виджет "Мои курсы".
Рис. 5. Адаптивная генерация курсов
База учебного материала Math-Bridge содержит несколько полноценных курсов. Некоторые из них состоят более чем из тысячи учебных объектов. Math-Bridge пытается помочь обучаемым в каждый момент времени отыскать нужную страницу, нужное упражнение, нужную теорему. Для этого Math-Bridge использует популярную технологию адаптивной гипермедиа - адаптивную аннотацию [16]. Иконки, аннотирующие учебный материал, визуализируют текущий прогресс обучаемого. MathBridge использует такие индикаторы прогресса чтобы направлять студента сразу на нескольких уровнях - от курсов (рис. 3, виджет "Courses"), до тем и подтем внутри расписания курса (рис. 4, левая панель).
Интерактивные упражнения играют две важные роли в системе Math-Bridge. Во-первых, они поддерживают непрерывный процесс оценки знаний обучаемых и, таким образом, поставляют информацию подсистеме моделирования обучаемого. Кроме того, они позволяют студентам тренировать умения и компетенции и применять на практике теоретические знания, полученные при работе с другими типами учебного материала.
Подсистема упражнений платформы Math-Bridge поддерживает многошаговые упражнения с разнообразными интерактивными элементами и богатым диагностическим функционалом. На каждом шаге решения упражнение может предоставлять обучаемому обратную связь, которая может быть как элементарным диагностическим сообщением («правильно/неправильно»), так и сгенерированным адаптивным дидактически-обоснованным объяснением причин ошибки и возможных путей ее преодоления. Для нескольких подразделов математики Math-Bridge способена генерировать интерактивные упражнения с помощью внешних систем вывода. На данный момент с Math-Bridge интегрирован набор систем вывода IDEAS, которые могут не только генерировать упражнения, но и пошагово диагностировать ответы студента, определять часть решения ответственного за ошибку и генерировать релевантное объяснение [17].
Помимо навигации, для того чтобы найти подходящий учебный материал в MathBridge, студенты могут использовать подсистему поиска. Базовый режим поиска работает как любой другой поисковый интерфейс - текстовый запрос генерирует список
наиболее близких текстовых ресурсов. Кроме этого, Math-Bridge позволяет искать ресурсы близкие по звучанию, или близкие «примерно». Однако, самая интересная опция поисковой подсистемы Math-Brudge - это семантический поиск. В этом режиме активно используются метаданные учебных объектов. Пользователь может указать тип учебного объекта (например, упражнение.), его сложность, область предназначения, и т.д. На рис. бизображен интерфейс подсистемы поиска Math-Bridge.
function
Search
"function"
Search
Exact phrase Partial match Sounds similar
Л
Search results
^function
.A The exponential function
exponential function for the base a ¿L The general power function ¿1 inverse function
Partial match Sounds similar
( Туре ; |( Assertion il
£
' Search results
k Properties of function and inverse function
i Theorem (graph of a linear function)
iTheorem (Li near equation written asa linearfunction)
Рис. 6. Подсистема поиска
Поддержка преподавателей в Math-Bridge
Math-Bridge предоставляет преподавателям и Вузам полный набор инструментов, необходимыйдля сопровождения курса и системы в целом.
Преподаватель может создать свой собственный курс, либо использовать уже существующие курсы. При этом имеющиеся курсы могут быть использованы целиком, либо частично. Также преподаватель может создать с нуля или скопировать один из имеющихся тестов и экзаменов. Для каждого теста/экзамена преподаватель может указать его продолжительность, а также время, когда он становится доступным для студентов, и время, когда студенты более не могут его запускать.
Всего, Math-Bridge поддерживает три категории пользователей. Студенты (обучаемые) могут работать с учебным материалом либо индивидуально, либо будучи частью курса. Преподаватели могут управлять своими курсами включая контроль за доступом к учебному материалу, контроль список учащихся и мониторинг учебного процесса, протекающего в рамках курса. Администраторы получают доступ ко всем аспектам управления системой и ее пользователями.
Мониторинг прогресса учащихся внутри Math-Bridge осуществляется с помощью подсистемы отчетов. Преподаватель может отслеживать как действия одного учащегося, так и агрегированный прогресс всего курса. Подсистема отчетов также способна помочь идентифицировать потенциально ошибочный (или неэффективный) учебный объект (например, упражнение, ни разу не решенное правильно). Рис. 7 демонстрирует интерфейс подсистемы отчетов Math-Bridge.
МЯН-ВЯЮСЕ Dashboard | # # ? Bt Manage My Profile Help | Logout
Manage « » More Js
Д Logged In as: sergey Bucket Report: i m ___... _ ГТШ1
Г Reports | Number of logins л Details Type | Bucket Report ; )
Users Number of unique usera AA_ Course | <all> ; ] Group | Kompetenrtxuecke i )
Groups Л~ User 10 Exercise events only Include tutors, authors and admins
s.™
urn. 01 n 0 : хш 0 m:':i~0le" -.01-ГИ1В.»
mto: 0 ! тн tt|«U 6 Time Range dd/mm/yyyy » •
-ЙЧГЯшГГШо ddfmm'yyyy »
MtoissmBFj View Report Export Data
.»wmw
Legal Notes ©2012 Math-Bridge ............—
Рис. 7. Подсистема отчетов
Заключение
Данный проект профинансирован при поддержке Европейской Комиссии в рамках программы Темпус (№ гранта: 543851-TEMPUS-1-2013-1-DE-TEMPUS-JPCR). Эта публикация отражает исключительно взгляды авторов. Комиссия не несет ответственности за любое использование информации, содержащейся здесь.
This project has been funded with support from the European Commission. This publication reflects the views only of the author, and the Commission cannot be held responsible for any use which may be made of the information contained therein.
Литература
1. NSF Report (2007). Moving forward to improve engineering education #NSB-07-122.
2. Heublein, U., Schmelzer, R., & Sommer, D. (2008). Die Entwicklung der Studienabbruchquote an den deutschen Hochschulen: Ergebnisse einer Berechnung des Studienabbruchs auf der Basis des Absolventenjahrgangs 2006. Projektbericht. HIS Hochschul-Informations-System GmbH. http://www.his.de/pdf/21/20080505_his-projektbericht-studienabbruch.pdf. Accessed 12 April 2013.
3. ACME. (2011). Mathematical needs: the mathematical needs of learners. Report. Advisory Committee on Mathematics Education.
4. Kohlhase, M. (2006). OMDoc - An open markup format for mathematical documents [version 1.2]. Berlin/Heidelberg, Germany: Springer Verlag.
5. DCMI. (1999). Dublic core metadata initiative. Standard specifications. http://dublincore.org/. Accessed 12 April 2013.
6. IEEE. (2002). IEEE standard for learning object metadata. Approved publication of IEEE (Designation: 1484.12.1-2002). IEEE Computer Society/Learning Technology Standards Committee. http://ltsc.ieee.org/wg12/. Accessed 12 April 2013.
7. IMS. (2003). IMS learning design specification. Version 1.0 final specification The IMS Global Learning Consortium. http://www.imsglobal.org/learningdesign/. Accessed 12 April 2013.
8. Miles, A., & Bechhofer, S. (Eds.). (2009). SKOS: simple knowledge organization system reference. W3C recommendation. http://www.w3.org/TR/skos-reference/. Accessed 12 April 2013.
9. McGuinness, D., & van Harmelen, F. (Eds.). (2004). OWL Web ontology language overview. W3C recommendation. http://www.w3.org/TR/owl-features/. Accessed 12 April 2013.
10. Libbrecht, P. (2010). Notations around the world: census and exploitation In S. Autexier, J. Calmet, D. Delahaye, P. Ion, L. Rideau, R. Rioboo, & A. Sexton (Eds.), Intelligent computer mathematics (pp. 398410). Berlin/Heidelberg, Germany: Springer Verlag.
11. Melis, E., Goguadze, G., Libbrecht, P., & Ullrich, C. (2009). ActiveMath - a learning platform with Semantic Web features. In D. Dicheva, R. Mizoguchi, & J. Greer (Eds.), Semantic Web technologies for e-Learning (pp. 159-177). IOS Press.
12. Melis, E., Andres, E., Budenbender, J., Frischauf, A., Goguadze, G., Libbrecht, P., & Ullrich, C. (2001). ActiveMath: a generic and adaptive Web-based learning environment. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 12(4), 385-407.
13. Melis, E., Goguadze, G., Homik, M., Libbrecht, P., Ullrich, C., & Winterstein, S. (2006). Semantic-aware components and services of ActiveMath. British Journal of Educational Technology, 37(3), 405423.
14. Faulhaber, A., & Melis, E. (2008). An efficient student model based on student performance and metadata. In M. Ghallab, C. Spyropoulos, N. Fakotakis, & N. Avouris (Eds.), Proceedings of 18th European conference on artificial intelligence, (pp. 276-280). IOS Press.
15. Ullrich, C. (2008). Pedagogically founded courseware generation for Web-based learning - an HTN-planning-based approach implemented in PAIGOS. Berlin/Heidelberg, Germany: Springer Verlag.
16. Brusilovsky, P., Sosnovsky, S., & Yudelson, M. (2009). Addictive links: the motivational value of adaptive link annotation. New Review of Hypermedia and Multimedia, 15(1), 97-118.
17. Heeren, B., Jeuring, J., van Leeuwen, A., & Gerdes, A. (2010). Specifying Rewrite Strategies for Interactive Exercises. Mathematics in Computer Science, 3(3), 349-370.
