CC BY
25
Инновационные средства педагогической диагностики в интеллектуальной системе онлайн обучения математике
Math-Bridge
Медведев Владимир Викторович преподаватель кафедры Прикладной математики и информатики, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева (КАИ), ул. К.Маркса, 10, г. Казань, 420111,, (843)2310086 [email protected]
Медведева Светлана Николаевна доцент, к.пед.н., доцент кафедры прикладной математики и информатики, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева - КАИ, ул. К.Маркса, 10, г. Казань, 420111, (843)2310086 pmisvet@yandex. ru
Аннотация
Предлагается краткое обобщение результатов исследований средств педагогической диагностики в интеллектуальной адаптивной платформе Math-Bridge. Сделан вывод, что главной отличительной особенностью системы Math-Bridge от других LMS является возможность разработки и применения интерактивных тестовых заданий на основе алгоритмического подхода, который реализован в системе Math-Bridge. Используя динамические математические объекты в процессе обучения, можно формировать и контролировать заданные компетенции по математической дисциплине средствами системы Math-Bridge.
Suggests a brief summary of experience in the development of studies of the means of pedagogical diagnostics of the intelligent adaptive Math-Bridge platform. It is concluded that the main distinguishing feature of the Math-Bridge system from other LMS is the ability to develop and apply interactive test tasks based on the algorithmic approach that is implemented in the Math-Bridge system. Using dynamic mathematical objects in the learning process, it is possible to form and monitor the assigned competencies in mathematical discipline using the MathBridge system.
Ключевые слова
электронное обучение, математическая подготовка, педагогическая диагностика, тесты, интерактивные обучающие объекты, инструментальная среда
eLearning, mathematical training, pedagogical diagnostics, tests interactive learning objects, , tool environment
Введение
Новые федеральные государственные стандарты ставят перед Российским образованием актуальную задачу разработки системы оценки степени
сформированности у обучающихся компетенций, определяемых государственными стандартами для соответствующих направлений подготовки. Для эффективного решения этой задачи в условиях ограниченных промежутков времени все больше используются возможности систем дистанционного обучения - LMS (Leaming Management System). Причем в настоящее время все больше наблюдается тенденция применения электронных тестирующих материалов как на стадиях итогового обобщения, контроля, коррекции и доводки результатов обучения, так и для целей текущего контроля при сочетании работы обучаемого под руководством преподавателя с самостоятельной работой (Blended Leaming). При этом происходит естественное обновление традиционной дидактической квадриги. Решающими источниками обновления дидактической квадриги на данном этапе являются электронные средства обучения и создаваемые на их основе электронные образовательные ресурсы.
Рис.1. Дидактическая квадрига
Следует отметить, что современный этап развития информационных технологий в сфере образования, имеет переходный характер. Как отмечается в работе [1], дидактическая система все больше и больше становится человеко-машинной (кибернетической) обучающей системой с привлечением искусственного интеллекта. Исследования в этой области ведутся как за рубежом, так и в России. Одним из направлений в этой области исследований является дидактическая инженерия -методология (теория, практика, диагностика) организации деятельности по решению дидактических задач с использованием инженерных методов (метрический подход, моделирование, численный анализ). В рамках дидактической инженерии решаются задачи по созданию новых эффективных дидактических систем, средств (технологий) обучения и диагностики качества подготовки, работающих в виртуально-реальной среде (техногенной образовательной среде) [1].
Особую роль в развитии новых интеллектуальных обучающих систем вносит инженерное, техническое и естественнонаучное образование в связи с тем, что 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, появляются новые навыки, существующие устаревают; в зависимости от конкретной инженерной дисциплины [2]. Указанные проблемы приобретают особенную актуальность, когда рассматриваются в разрезе математической компоненты технического 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 [2].
Для решения выделенных проблем с 2014 года по 2017 год выполняются исследования по сравнению и модернизации планов математической подготовки в ряде российских и европейских технических университетов в рамках международного проекта ТЕМПУС - МЕТАМАТН № 543851 - TEMPUS-1-2013-1-DE-TEMPUS-JPCR «Современные образовательные технологии для программ обучения математике в инженерном образовании в России». В российских вузах были выбраны для исследований математические дисциплины, формирующие основу математической компоненты учебных планов технических направлений подготовки бакалавриата и магистратуры, связанных с выпуском специалистов в области информационных технологий. Была выполнена локализация и адаптация международной специализированной математической системы Math-Bridge в электронные среды университетов - участников проекта [3]. Система Math-Bridge - первая общеевропейская веб-ориентированная интеллектуальная система для создания онлайн-курсов по математике и обучения математике в онлайн-режиме. Она была разработана совместными усилиями девяти университетов из семи стран Европы под руководством Немецкого Научного Центра Искусственного Интеллекта (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz - DFKI). Система Math-Bridge позволяет преподавателям и студентам взаимодействовать с тысячами математических обучающих объектов на десяти языках.
Исследования, выполненные университетами-партнерами в рамках проекта, позволили сравнить европейскую и российскую системы математической подготовки [4] , получить опыт разработки современных образовательных ресурсов, электронных курсов и интерактивных тестовых заданий [5-8], и формирования на их основе фондов оценочных средств [9] с использованием международного математического стандарта SEFI [10].
Как указано в работе [5], уникальной особенностью системы Math-Bridge также является возможность использования в составе как статических [6], так и динамических [7] объектов активные математические формулы с параметрами. В системе Math-Bridge имеется возможность ввода обучаемым ответа на тестовый вопрос в виде математической формулы. Анализ разработок, выполненных в других различных электронных обучающих системах, показывает, что в средствах создания тестовых заданий в этих системах имеется возможность отображения математической формулы только в виде изображения. Как правило, при этом используются тестовые задания закрытого типа, задания на соответствие и задания на конструирование. Выполнять анализ формул на правильность написания или использовать их для практических вычислений в этих системах невозможно. Поэтому электронных курсах, разработанных в таких электронных обучающих системах как Lotus Learning Space [11,12], IBM Workspaœ Collaborative learning [13], MOODLE [14, 15], BlackBoard [16] нет тестовых заданий, в которых обучаемый в качестве ответа должен был бы ввести полноценную формулу.
Исследования по проекту проводятся также по сближению методов разработки и применения электронных образовательных ресурсов, которые позволяют формировать профессиональные компетенции в процессе обучения и контроля, а также обеспечивают эффективную самостоятельную работу обучаемых. Необходимость изучения математических дисциплин с помощью современных интеллектуальных обучающих систем (ИОС) обусловлена тем, что в условиях современной требований к выпускнику, выделяется задача формирования компетенции, предусматривающая умение решения математических задач с использованием современных информационно-коммуникационных технологий [17].
Вопросы проектирования интеллектуальных обучающих систем
Современный период эволюционного развития информационных технологий характеризуется переходом к интеллектуальным информационным системам в различных сферах деятельности, в том числе в сфере образования. Поэтому вопросы методологии создания ИОС продолжают находиться в центре внимания многих современных исследователей за рубежом и в России.
Как отмечается в работе [18], как правило, в качестве основных целей создания ИОС указываются следующие:
- развитие динамической адаптивной обучающей среды;
- организация эффективной диагностики ошибок обучаемого;
- облегчение значительных усилий по подготовке учебного материала.
В соответствии с указанными целями предполагается, что в ИОС должны быть максимально полно автоматизированы основные функции обучающих систем [18]: предъявления учебной информации, контроля обучения и управления познавательной деятельностью обучаемого.
Отличие интеллектуальной обучающей системы от обычной современной системы онлайн-обучения состоит в том, что в интеллектуальной обучающей системе знания об обучаемом, знания об электронном контенте, знания о текущих результатах обучения не только хранятся в системе, но активно используются для построения адаптивной траектории обучения.
Формализация перечисленных знаний осуществляется построением соответствующих моделей и соответствующих им функциональных подсистем ИОС [18]:
- подсистема формирования заданий (генератор проблем (задач));
- подсистема решателя проблем (задач);
- подсистема диагностики;
- подсистема модели обучения.
На рис. 2 представлена схема процесса обучения в ИОС, инвариантная к предметной области.
Рис.2. Схема процесса обучения в ИОС
При разработке ИОС в конкретной предметной области в модели управления процессом обучения в ИОС блоки «База знаний и умений», «Дидактическая задача» и «Решение дидактической задачи» конкретизируются в соответствии с предметной областью.
Подсистема диагностики в ИОС обеспечивает решение двух задач [20]:
- контроль ответов обучаемого с выдачей ему соответствующих диагностических сообщений;
- формирование информации о типе и количестве ошибок (анализ результатов), используемых подсистемой модели обучения ИОС для управления познавательной деятельностью обучаемого (организация адаптивных траекторий обучения).
В традиционной дидактике наряду с понятием контроль, выделяют составные понятия - проверка, оценка и учет знаний. В современной дидактике контроль, проверка и оценка результатов обучения трактуется как педагогическая диагностика. Таким образом, подсистема диагностики ИОС предназначается для автоматизированного решения задач педагогической диагностики.
Как правило, в компьютерных системах обучения в тестовых заданиях используются ответы трех видов: выборочные - тестовые задания закрытого типа, выборочно-конструируемые - тестовые задания на соответствие и конструируемые (свободно-конструируемые) - тестовые задания на конструирование [19].
Одной из наиболее сложных проблем диагностики в ИОС является семантический анализ ответов на предметно-ограниченном естественном языке, так, для семантического анализа программ, сконструированных обучаемым на каком-либо языке программирования, в настоящее время чаще всего используются тестовые
наборы данных: система прогоняет программу, написанную обучаемым, на наборе тестов и при несовпадении результатов работ программы с эталонными (или с результатом работы эталонной программы) делает вывод об ошибке [18].
В ИОС осуществляется сравнение ответа обучаемого с ответом, полученным решателем проблем. При этом не возникает затруднений при сравнении численных ответов - достаточно только учитывать погрешность вычислений. В случае, когда ответ представлен аналитическим выражением (например, математической формулой), используется метод сравнения по точкам, так как проблема эквивалентности аналитических выражений алгоритмически не разрешима. Суть метода сравнения по точкам заключается в вычислении значения аналитического выражения в нескольких точках, - выражения считаются эквивалентными, если массивы их значений совпадают (в пределах точности вычислений) [21].
В данной работе рассмотрим возможности подсистемы диагностики интеллектуальной обучающей системы Math-Bridge.
Компоненты интеллектуальной обучающей системы Math-Bridge
Одним из основных компонентов Math-Bridge является генератор учебных задач, который собирает информацию об учебных объектах, об обучаемом и его целях обучения для того, чтобы сгенерировать адаптивную последовательность изучаемых объектов, которая помогает обучаемому в достижении поставленных целей.
В системе Math-Bridge различают три вида учебных объектов: динамические, статические и структурные объекты обучения. Динамические объекты обучения являются интерактивными, при этом обучаемый должен дать ответы на вопросы. Статические объекты обучения представляют собой текст для обучающегося, где не требуется никакого взаимодействия с обучаемым, однако и они несут в себе интеллектуальное наполнение, делающее их уникальными. Структурные объекты обучения используются для организации контента в Math-Bridge, так же для проверки знаний обучаемого. Math-Bridge предлагает два различных инструмента для создания статических и динамических объектов соответственно. При открытии объекта для редактирования нужный инструмент выбирается автоматически в зависимости от типа выбранного объекта обучения.
Семантическое представление знаний в системе Math-Bridge основано на стандарте OMDoc для математических документов. Стандарт OMDoc является расширением стандарта OpenMath. Стандарт OpenMath предоставляет математические объекты и наборы стандартизированных символов - контент словарей, которые покрывают только несколько математических дисциплин и не могут быть дополнены ввиду отсутствия Фреймворка, позволяющего добавлять новые символы и их описания (определения).
Другим недостатком формата OpenMath является то, что в нем нет градации математической информации на логические элементы, такие как «определение», «аксиома», «теорема» и другие. Поэтому был разработан формат OMDoc (автор Michael Kohlhase), который наследует грамматику для математических объектов формата OpenMath и существующих контент словарей и предоставляет возможность определения и добавления новых символов для обозначений математических понятий.
Рис.3. Диалоговое окно настройки параметров пользователя системы MathBridge
Кроме того, формат OMDoc расширяет формат OpenMath следующим образом: в учебных объектах все текстовые фрагменты могут чередоваться с формулами и быть представлены на нескольких языках (в настоящее время в системе Math-Bridge насчитывается 12 языков, см. рис. 3).
Для описания различных типов данных используется аппарат метаданных. Метаданные, используемые в системе Math-Bridge, можно разделить на три категории: общие административные метаданные, математические метаданные и образовательные метаданные.
Для общих составляющих элементов учебного объекта, таких как заголовок объекта, дата создания или изменения, фамилии авторов, сведения об авторских правах и т.д., Math-Bridge использует стандартный набор элементов метаданных. Математические метаданные определяют математические типы учебных объектов и отношения между ними. Образовательные метаданные включают в себя метаданные, такие, как: контекст обучения, сложность, область знаний, они определяют параметры таких учебных объектов, как например, «Упражнение», помогающих компонентам Math-Bridge действовать интеллектуально и строить модель обучаемого. Более подробно описание и работа с метаданными описана в работах [6, 22]. Метаданные диагностики относятся к «вспомогательным» учебным объектам, таким как примеры и упражнения. В соответствии с подходом Андерсона и Кратволя, диагностика представлена двумя видами когнитивных процессов: «знанием о том, что» и «знанием того, как». В системе Math-Bridge реализуются несколько схем педагогической диагностики, такие как: таксономия педагогических целей Блума и схемы Андерсона и Кратволя, являющиеся расширением таксономии Блума на основе процедурного подхода.
Рассмотрим кратко сценарий обучения в системе Math-Bridge. Система MathBridge имеет клиент-серверную архитектуру. Эта архитектура обеспечивает
открытость и платформонезависимость. Программное обеспечение системы MathBridge работает под управлением операционных систем MS WINDOWS и LINUX. В частности, программное обеспечение системы Math-Bridge на сервере КНИТУ-КАИ развернуто и работает под управлением операционной системы LINUX. Для работы с системой Math-Bridge на стороне клиента достаточно браузера (Netscape версии выше 6, Mozilla). На стороне сервера компоненты Math-Bridge спроектированы по модульному принципу.
Когда пользователь выбирает концепцию цели и сценарий обучения, менеджер сессий посылает запрос к генератору курса. Генератор курса отвечает за выбор и организацию содержания курса. Генератор курса посылает запрос базе математических знаний, для того чтобы извлечь идентификаторы (ID) математических понятий, необходимых для понимания концепции задачи, запрашивает модель обучаемого для того, чтобы узнать о предварительных знаниях и предпочтениях пользователя, а также использует педагогические правила для выбора, комментирования и организации содержания, включая примеры и упражнения. Полученный учебный граф и список идентификаторов отсылаются в движок представления, который извлекает математическое содержание, соответствующее идентификаторам и преобразует XML-данные в готовые страницы, который пользователь просматривает в своем браузере.
Как известно [18], анализ действий пользователя является сложной задачей, относящейся к области искусственного интеллекта (ИИ). В большинстве ИОС, в пространстве решений или в системах заменяющих его, содержится описание типичных ошибок и возможных этапов решения задачи. На основе этого описания система распознает ошибки обучаемого. Однако такой подход малоприменим на практике в случае огромных пространств решений, так как невозможно вообразить все возможные заблуждения ученика.
Система Math-Bridge, используя движок представлений, генерирует персонализированные веб-страницы с помощью Фреймворка для веб-публикаций с использованием Java и J2EE. Он обеспечивает связь между URL, Java контроллерами и шаблонизаторами. Движок представлений - компонент, который преобразует входные данные формата OMDoc из базы знаний в выходные данные в формате PDF (формат печати) или HTML с добавлением различных математических представлений - Unicode или MathML. База знаний представляет собой наборы (коллекции) с отдельными фрагментами (элементами) или объектами математического содержания, которые прописаны в формате OMDoc.
Ядром системы Math-Bridge, как и любой ИОС, является база данных (БД). Описание модели БД осуществляется с помощью модели «сущность - связь». Рассмотрим кратко структуру БД системы Math-Bridge. Схема реализации структуры основной БД системы Math-Bridge представлена на Рис.5.
Сущность AMUSER имеет связь с таблицами с информацией о группе POTENCIALGROUP, с блоком таблиц экзаменов, с блоком созданных книг, с блоком пройденных упражнений и с блоком учетных данных пользователя для входа в систему.
Сущность «Экзамен» содержит данные об экзамене.
В данный блок входит следующие таблицы:
• таблица экзаменов с названием Exam
• таблица всех пройденных экзаменационых заданий ExamRunEntries
• таблица запущенных экзаменов ExamRuns
• таблица запущенных упражнений ExamRunEntries
Сущность «Книга» представляет информацию о всех книгах, созданный пользователем. В данный блок входит следующие таблицы:
• таблица книг, созданных пользователем системы с названием USERBOOK
• таблица с местонахождением книг с названием BOOKMARKS
• таблица информации о книге с названием BOOKDESCRIPRION. Здесь вводится информация, на каком языке будет написана книга
• таблица целей книги с названием BOOKGOALS
• таблица названия книги с указанием языка с названием BOOKTITLES Сущность «Упражнения» содержит информацию о созданных упражнениях
пользователем.
• таблица состояний упражнений с названием BOOKSTAT Сущность «Группа» таблица POTENCIALGROUP содержит информацию о
пользователях, которые были привязаны к группе.
Сущность «Учетные данные пользователя» таблица USERDATA содержит информацию пользователя для авторизации в системе.
Рис.5. Схема реализации основной базы данных системы Math-Bridge
При регистрации пользователя данные вносятся в таблицы USERACCOUNTS, USERDATA и AMUSER
Сущность «Информация о системе» содержит информацию о текущей версии системы. Данные хранятся в таблице AMCORE.
База данных в системе Math-Bridge реализована как Derby, которая поставляется вместе с JDK под именем Java DB.
Возможности подсистемы диагностики в Math-Bridge
На современном этапе развития электронных обучающих систем, необходимы инструментальные среды, сочетающие функциональные возможности обычной LMS и дополнительные возможности как по разработке интерактивного обучающего контента для учебного материала, имеющего сложную логическую структуру, так и возможность контроля и оценки правильности выполнения интерактивных заданий в рамках учебного электронного курса средствами инструментальной среды. То есть необходимо, чтобы информация по результатам выполнения интерактивных учебных заданий передавалась и хранилась в системе управления электронным обучением, и на основе этой информации система могла генерировать учебный материал из
электронного курса для дальнейшего обучения, то есть строить адаптивную траекторию обучения. Таким требованиям удовлетворяет Math-Bridge -международная специализированная интеллектуальная адаптивная среда для математических курсов [1].
На кафедре Прикладной математики и информатики КНИТУ-КАИ с 2014 года проводятся исследования по практическому изучению возможностей системы MatchBridge и разработке интерактивного обучающего контента для математических дисциплин средствами этой системы.
Рассмотрим режимы создания тестов для контроля знаний и умений обучаемого в системе Math-Bridge.
В системе Math-Bridge есть возможность создавать так называемые «Книги для экзамена», с помощью которых можно создать тест для закрепления и проверки знаний и умений обучаемого.
Формирование теста для обучаемых необходимо производить в 3 этапа:
1. Создание предварительного теста и внесение упражнений
2. Внесение параметров теста
3. Привязка теста к группе обучаемых
Создание предварительного теста возможно осуществив переход в режим «Авторинг», затем выбрать в окне режима «Авторинг» команду «Создать», и далее пункт «Содержание курса/экзамена». После этих действий осуществляется переход в диалоговое окно с таблицей «Журнал курсов». Нажав на кнопку «Создать книгу экзамена» и введя название теста, можно перейти к созданию самого теста (см. Рис. 6).
Рис. 6. Окно режима создания теста
Создание предварительного теста возможно, осуществив переход в режим «Авторинг», затем необходимо выбрать в окне режима «Авторинг» команду «Создать», и далее пункт «Содержание курса/экзамена». После этих действий осуществляется переход в диалоговое окно с таблицей «Журнал курсов». Нажав на кнопку «Создать книгу экзамена» и введя название теста, можно перейти к созданию самого теста (см. Рис. 6).
Для того, чтобы создать тест необходимо внести названия тем в левой части (см. Рис. 6, область 1). В системе Math-Bridge для создания теста возможен только выбор ранее созданных записей в режиме «Авторинг». Чтобы найти ранее созданные упражнения или статические учебные объекты (определение, теорема и др.) в правой части (см. Рис. 6, область 4) с помощью режима поиска найти название упражнения, которое было уже создано ранее. В завершение просто перенести из правой нижней области (см. Рис. 6, область 5), найденное упражнение или другой объект в центральную область (см. Рис. 6, область 3). В данную область можно перенести все созданные ранее объекты. После завершения создания теста необходимо сохранить полученный тест с помощью команды «Сохранить» (см. Рис. 6, область 2).
Для задания значений параметров теста необходимо в режиме «Авторинг», после выбора команды «Создать», выбрать пункт «Экзамен/тест». Далее
осуществляется переход в журнал «Управление экзаменами» представленный на рис. 7.
Рис. 7. Журнал «Управление экзаменами»
Создание экзамена происходит после нажатия на кнопку «Создать новый тест/экзамен». После этого появится окно с формой задания параметров экзамена, представленное на Рис. 8.
Create Exam
Exam Id: exam-33
Exam Name: Статистичекий ряд
Mode: lïest
Start Date/Time: ® Unlimited
End Оа1еЯ1пле: 0 Unlimited
Duration (minutes): 0 Unlimited
Mandatory: У
ExamBook: I next (ebook-10) •
Points Per Exercise (5 Exercises) 0
Points: ,-. i i isetj
Упражнение 1_1
>Пражнение 2_4222
Упражнение 3 i_i
Упражнение 4_1 i_i
Упражнение 5_1 1
Рис. 8. Форма задания параметров экзамена
На данной форме можно указать период действия экзамена по дате начала (Start Date/Time) и дате завершения экзамена^М Date/Time). Также можно указать продолжительность выполнения экзамена. Каждому упражнению из теста можно задать количество баллов за правильный ответ. На примере этой формы можно отметить лаконичный и интуитивно понятный интерфейс диалоговых окон в системе Math-Bridge.
После того, как тест создан и в систему внесены параметры теста, необходимо данный тест привязать к группе обучаемых для его применения в учебном процессе. Привязку теста к группе осуществляет пользователь с правами «Преподаватель» и «Администратор системы Math-Bridge». Для этого нужно перейти в Режим «Управление», затем в левой части диалогового окна осуществить вход в журнал «Группы». Форма журнала групп представлена на Рис. 9.
Рис. 8. Форма журнала групп
Привязку группы к тесту экзамена можно осуществить, перейдя по кнопке «Доступ к тестам и экзаменам», представленной на Рис. 8 (область 1). Например, установим для группы 4207 доступ к тесту «Статистика», для этого установим галочку рядом с тестом «Статистика» и нажмем команду «Сохранить». Форма выбора теста для группы представлена на Рис. 9.
Доступ к тестам/экзаменам (4207)
□ Дискретная математика-итоговое тестирование g Задачи ТВ 2 курс
@ Exzam
Q Предварительное тестирование
□ Методы сптимизации-предварительное тестирование g Статистика
Q Методы оптимизаци - итоговое тестирование 0 Тестовые задачи по ТВ 0 Exam 1
Сохранить
Рис. 9. Форма выбора теста для группы
После того, как обучаемый войдет в систему, он увидит в разделе «Тесты» тест на выполнение, у которого будет статус «В процессе» (см. Рис. 10).
Рис. 10. Форма отображения со списком тестов в режиме обучаемого
В системе Math-Bridge существует мощный генератор отчетов. Рассмотрим режим формирования системных отчетов с результатами обучения. Для перехода в
журнал «Отчеты» необходимо перейти в режим «Управление» и далее выбрать в левой части в списке управления «Отчеты» (см. Рис.11). В правой части экрана осуществляется фильтрация данных, центральная часть экрана предназначена для вывода результатов.
Лл МАТН-ВИрС£ I Приборная панель " * ® I ^ I Авгорииг | Управление | Мой профиль I Помои» | Выйти
Управление « Отчёты > Больше ^
Пользователи Этот отчёт базируется на событиях пользователей sees групг. Tests & Exams 1 л Подробности- Тип Гесты и Экзамены
Группы Содержание su Группа «ail:* у
1 Новжоеа Светлана Владими роена (svnwRova) 27аиула 2016 c 1157 0 6 0.00% Pelais Только события упражнений [v Включать преподавателей, авторов и администраторов V Диапазон времени 2015-04 30 - 2017-05-28
2 Медведева Светлана (snme&edeva! 11 октября 0 20164316 3« 0.00% Details
3 4210 (421Opradita) 11 октября 2016 t 13:36 0 3S 0.00% Pelais s Смотреть отчет Экспортировать данные
t Мифтахоеа Раиля (mifri-1) 31 октября 0 2016 г 11:03 38 0.00% РеШг
Правовая информация @201tUa1tvBntJ3evl 3.5 5 group 421 №4 [group 18 ноября а * 0.00% Délais
6 Бапиееа упия (group 4210-2) 19 ноября 9 201640:26 38 0.00% Pete s
7 group 4210-3 (group 4210-8) 20 ноября 2016 t 16:51 0 36 0.00% шйз *
а group 4210-1 (group 4210-1) 20 ноября 0 2016 с 15:11 35 0.00% Details 1 «
Рис. 11. Окно с журналом «Отчеты»
Работа с фильтрами отчета осуществляется в правой части экрана (Рис. 11, область 2), где расположены фильтры отчетов. В данной области можно выбрать фильтр «Тип», в окне которого можно выбрать тип отчета. Также здесь имеется фильтр по названию теста, для поиска тестов, в которых обучаемые работали с тестовыми заданиями. Фильтр «Включить преподавателей, авторов и администраторов» необходим для того, чтобы добавить или убрать результаты работы с тестом авторов - разработчиков данного теста. Фильтр «Группа» служит для отбора данных по группам.
А ПОДРОБНОСТИ
Тип Тесты и Экзамены
Тест/Экзамен Группа Пользователь ID Только собып @ Включить пре администраторе» 1 [^Диапазон Bpei Тесты и Экзамены
Ответы студентов Результаты студентов Обобщенный отчет: студенты Обобщенный отчет: упражнения Комментарии студентов: по студентам Комментарии студентов: по учебным объектам События Опросники Bucket Report Share Calculator
Смотреть отчёт
Экспортировать данные
Рис. 12. Задание типа отчета в окне с фильтрами
После завершения выбора всех параметров необходимо нажать на кнопку «Смотреть отчет». Если есть необходимость экспорта данных, существует кнопка «Экспортировать данные» (см. Рис. 12). Экспорт данных осуществляется в формате csv. Данный формат является табличным, файл с таким форматом данных можно открыть с помощью Microsoft Excel. Далее информацию с результатами отчета в можно просматривать и распечатывать в любое время.
Рассмотрим самые распространенные отчеты, например, отчет о тестах и экзаменах. При формировании данного отчета, в центральной части экрана выводится
информация о результатах пройденного теста. После нажатия на ссылку «Смотреть детали» мы увидим количественную информацию об ответах обучаемых в виде таблицы, которая представлена на Рис. 12.
Exam 1
Результаты теста group 4210-6 Дата сдачи: 22 ноября 201С- г. 22:1 7
Упражнение Ваши 'баллы Возможные баллы
1. 1 1
2. 5Ш1еМар.деЦЗехШ) 2 2
3. ЗгШеМар.деЦЗехШ) 3 3
4. Задача №1. 1 1
5. Задача №2. 1 1
е. Задание 4. 1 1
7. Задача №4. 1 1
В. Задание 6. 1 1
9 Задан № 3. 1 1
10. Задача №7. 1 1
11. Задача №8. 1 1
12. Задание 5. 1 1
13. Задача №10. 1 1
14. Задача №11. 1 1
15. Задача №12. 1 1
16. Задание 7. 1 1
Рис.12. Количественная информация ответов обучаемых
При формировании отчета «Обобщенный отчет. Студенты», можно просмотреть информацию об ответах обучаемых на определенные тестовые задания. На Рис.13 представлена форма с примером отчета с ответами обучаемых при выполнении теста.
Результаты отфильтрованы по: "timerange"
Этот отчёт базируется на событиях пользователей всех групп.
Übungsaufgabe Задача №1. Задача №2. Задание 4 Задача N84. Задание 6. Задание 3. Задача №7. Задача №8. Задание 5 Задача N610
4210practika 1/10
damir
ehkremleva
group 4207-1
group 4207-12
group 4207-15 1/10
group 4210-1 0.1 1/90 1/12 0.5 0.5 0.1 1-(C*(n-m) и к) 0,38 0,21 0,504
group 4210-12 0,1 1/90 1/12 1/2 1/2 1/10 Syntax error from line 1 column 230 to line 1 column 237. Unexpected". 47/50 7/30 63/125
group 4210-13 0,1 0,0125 0,08 0,5 0,5 0,1 (n-m)!/(KP(n-nvk)!) /(n!/(k!*(n-k)!)) 0,94 0,23 0,8
group 4210-14 0.1 0.011 3/36 1/2 1/2 0.1 0.94 7/9 415
group 4210-15 0,1 0.095 P*(E) = 2/36 = 1ЛЙ 1/6
Рис.13. Ответы обучаемых
Анализ и оценка разработки
В ходе разработки были решены следующие основные задачи:
• изучены возможности интеллектуальной математической среды для разработки электронных математических курсов Math-Bridge;
• изучена и освоена технология создания тестовых заданий в виде динамических учебных объектов - интерактивных упражнений для электронного обучения и контроля умений решать математические задачи;
• изучена и освоена технология создания тестов и экзаменов в системе MathBridge;
• разработано более 100 динамических упражнений различной сложности для обучения решению математических задач по теории вероятностей для дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика», которые можно использовать при создании тестов.
• разработанные тесты включены в состав электронного учебного курса по теории вероятностей в системе Math-Bridge, развернутой на сервере КНИТУ-КАИ.
Разрабатываемые тесты с упражнениями предназначены для самостоятельного изучения алгоритмов решения практических математических задач по теории вероятностей и контроля результатов самостоятельной работы студентов преподавателем в реальном учебном процессе.
Заключение
Описаны технологии разработки тестовых заданий на основе интерактивных динамических объектов, реализующих обучение и контроль решения практических математических задач на примере задач по теории вероятностей и математической статистике для учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» в системе Math-Bridge. Специализированная математическая система Math-Bridge является инструментальной онлайн-средой разработки, которая позволяет вести учет рейтинговых достижений на этапах обучения и контроля умений решать математические задачи, а также позволяет создавать коллекции упражнений, которые реализуют достаточно большое количество различных вариантов однотипных задач для обеспечения возможности создания и использования тестов по различным темам учебной дисциплины, учитывающих специфику практических приложений в математической подготовке специалистов разных профилей, с целью увеличения эффективности применения электронного контента математических курсов, а также процессов их разработки.
Литература
1. Старыгина С.В., Нуриев Н.К. Дидактическая инженерия как новый тренд в обучении и диагностике. // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». -2017. - т. 20. - № 4. - C. 443-472.
URL: http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v20 i4/pdf/17.pdf
2. Сосновский С. А., Гиренко А. Ф. Галеев И. Х. Информатизация математической компоненты инженерного, технического и естественнонаучного обучения в рамках проекта MetaMath. // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" -
2014. - V.17. - №4. - C.446-457. - ISSN 1436-4522.
URL: http ://grouper. ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v 17 i4/pdf/1 .pdf
3. Давлетшин Д.Р., Медведева С.Н. Локализация и адаптация международной специализированной математической системы Math-Bridge в электронную среду университета. // XXIII Туполевские чтения (школа молодых ученых): Международная молодёжная научная конференция, 8-10 ноября 2017 года: Материалы конференции. Сборник докладов: в 4 т. - Казань: Изд-во Академии наук РТ, 2017. - Т. 2. - С.499-501.
4. Захарова И.В., Сыромясов А.О. Отечественные стандарты высшего образования: эволюция математического содержания и сравнение с финскими аналогами // Вестник ТвГУ. Серия Педагогика и психология. 2016. № 2. С. 140-155.
5. Новикова С.В., Кремлева Э.Ш. Использование интерактивных формул и выражений в динамических тест-объектах e-learning системы Math-Bridge. // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2017. - V.20. - №1. - C.366-380. - ISSN 14364522. URL: http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v20 i1/pdf/2.pdf
6. Новикова С.В., Валитова Н.Л., Кремлева Э.Ш. Особенности создания учебных объектов в интеллектуальной системе обучения математике Math-Bridge. //Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)» -2016. -V.19. -№3. -C.451-462. ISSN 1436-4522.
http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v19 i3/pdf/7.pdf
7. Медведева С.Н. Разработка интерактивных динамических учебных объектов в международной специализированной системе обучения математике Math-bridge. //Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)» -2016. -V.19. -№3. -C.522-543. ISSN 1436-4522. URL:
http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v19 i3/pdf/12.pdf
8. Новикова С.В. Преимущества компьютерных тренажёров при изучении вычислительных методов//Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (EducationalTechnology&Society)» -
2015. - V.18. -№2. - C.478-488. - ISSN 1436-4522. URL: http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v18_i2/pdf/6.pdf
9. Кузенков О.А., Кузенкова Г.В. Бирюков Р.С. Разработка фонда оценочных средств с использованием пакета Math-Bridge // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». - 2017. - V.19. -№4. -C.465-478. ISSN 1436-4522.
URL: http://ifets.ieee.org/russian/depository/v19 i4/pdf/17.pdf
10. Zakharova I.V., Kuzenkov O.A., Soldatenko I.S., Yazenin A.V., Novikova S.V., Medvedeva S.N., Chukhnov A.S.Using SEFI framework for modernization of requirements system for mathematical education in Russia. В книге: 44th Annual Conference of the European Society for Engineering Education - Engineering Education on Top of the World: Industry-University Cooperation, SEFI 2016 44, Engineering Education on Top of the World: Industry-University Cooperation. 2016. С. 164.
11. Медведева С. Н. Проектирование дистанционного обучающего курса в среде Lotus Learning Space. // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». -
2005. - т. 8. - № 1. - C. 148-164. ISSN 1436-4522.
URL: http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v8 i1/pdf/2.pdf
12. Новикова С.В. Проблемы интеграции практико-лабораторных модулей в дистанционный обучающий комплекс среды Learning SpaceV/Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2014. -V.17. -№4. -C.543-554. ISSN 1436-4522. URL:
13. Медведева С. Н. Проектирование дистанционного курса «Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы» в среде IBM Workspaœ Collaborative learning. // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». -2009. - т. 12. - № 1. - C. 417-425.
URL: http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v12 i1/pdf/8r.pdf
14. Шарамазанов Р.М., Савкина А.В. Архитектура многоагентной системы (МАС) обучения на базе LMS MOODLE//Национальная Ассоциация Ученых. 2015. №72 (12). С. 78-82.
15. Медведева С. Н., Тутубалин П.И. Информационные технологии контроля и оценки знаний в системе дистанционного обучения Moodle. // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». - 2012. - т. 15. - № 1. - C. 555-566.
URL: http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v15 i1/pdf/11.pdf
16. Медведева С. Н., Дубовский К.П. Проектирование электронного курса сложной логической структуры в системе дистанционного обучения Blackboard.
// Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2011. V.14. №4.- C. 329-341. -ISSN 1436-4522. URL:
http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v14 i4/pdf/4r.pdf
17. Медведева С.Н. Современные тенденции в методике преподавания математики в инженерном образовании в России XIV Международная научно-практическая конференция «Научные перспективы XXI века, достижения и перспективы нового столетия» 14-15 августа 2015 г. Новосибирск: Изд-во Международного научного института «Educatio» №7 (14), 2015. - С. 74-75.
18. Галеев И.Х. Проблемы и опыт проектирования ИОС // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)» - 2014. - V.17. - №4. - C.526-542. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html
19. Медведева С. Н. Математическое моделирование стратегий контроля знаний с учетом требований балльно-рейтинговой системы контроля знаний студентов. // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2014. V.17. №3. - C. 420-447. ISSN 1436-4522. URL:
http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v17 i3/pdf/5.pdf
20. Галеев И.Х. Модель управления процессом обучения в ИОС // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2010. - V.13. - №3. - C.285-292. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html
21. Галеев И.Х. Развитие адаптивных технологий обучения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: проблемы высшего образования. ВГУ, №2 Июль-Декабрь, 2004. С. 76-83.
22. Давлетшин Д.Р., Медведева С. Н. Метаданные динамических учебных объектов в интеллектуальной обучающей системе Match-Bridge. // Молодежный научный форум: Технические и математические науки: электр. сб. ст. по материалам XXXIX студ. междунар. заочной науч.-практ. конф. — М.: «МЦНО». - 2016 -№10 (39), с.143-154. URL: http://nauchforum.ru/studconf/tech/xxxix/13113
