Использование АОС для подготовки инженерных кадров Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

№ 1 - 2/ 2015

УДК 372.862

П.А. Румянцев

доцент, кандидат технических наук доцент кафедры Экономики и информатики филиал Российского государственного Социального университета

г. Сочи, Российская Федерация

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АОС ДЛЯ ПОДГОТОВКИ ИНЖЕНЕРНЫХ КАДРОВ

Аннотация

Для интенсификации подготовки и переподготовки инженеров возможно и целесообразно использовать автоматизированные обучающие системы (АОС) по различным дисциплинам. При полноценной интеграции автоматизированных систем обучения в систему дистанционного обучения следует говорить, по-видимому, о системах автоматизированного дистанционного обучения (АДО).

Ключевые слова

Интенсификация обучения, повышение эффективности обучения, индивидуализация обучения, автоматизированные обучающие системы, автоматизированное дистанционное обучение.

Не секрет, что вопрос подготовки, переподготовки и повышения квалификации инженерных кадров является достаточно актуальным. Для интенсификации подготовки и переподготовки инженеров возможно и целесообразно использовать автоматизированные обучающие системы (АОС) по различным дисциплинам. При этом под интенсификацией обучения следует понимать минимизацию необходимого времени для обучения [1].

В литературных источниках приведено следующее определение: автоматизированная обучающая система (АОС) - комплекс технического, учебно-методического, лингвистического, программного и организационного обеспечений на базе ЭВМ, предназначенный для индивидуализации обучения. С помощью АОС осуществляют: 1) выявление исходного уровня знаний, умений и навыков обучаемых, их индивидуальных особенностей; 2) подготовку учебного материала (объяснительных текстов и иллюстраций, учебных и контрольных заданий); 3) предъявление учебного материала, адаптацию его по уровню сложности, темпу представления информации; 4) управление познавательной деятельностью обучаемых; 5) определение показателей их работоспособности; 6) завершающий контроль качества усвоения; 7) регистрацию и статистический анализ показателей процесса усвоения учебного материала каждым обучаемым и группой в целом [2].

Управление процессом обучения состоит из двух основных процессов: организации деятельности обучаемого и проверки и, как правило, оценивании результатов этой деятельности. Для автоматизации этих процессов, а также индивидуализации обучения применение АОС является достаточно перспективным.

Между обучаемым и АОС должен быть организован «диалог» (то есть обмен информацией), который позволит управлять учебной деятельностью. Диалоговое обучение позволяет обучаемому управлять системой, а системе непрерывно отслеживать действия обучаемого, анализировать их и, с одной стороны, выдавать рекомендации, а с другой стороны, адаптироваться под его нужды.

84

Международный научный журнал «Инновационная наука»

Реализация автоматизированного диалогового обучения связана со сложностью семантического (смыслового) анализа ответов обучаемых, которые свободно конструируются на естественном языке. Вследствие этого большая часть АОС разрабатывается применительно к изучению хорошо формализумых курсов, таких как языки программирования, математика и т.п. Наиболее сложной является проблема распознавания текстовых сообщений. Чтобы организовать «осмысленный» диалог в АОС необходимо использовать язык общения определенной структуры, который в максимальной степени приспособлен для описания изучаемых технологических процессов и ситуаций, т.е. рассматриваемой предметной области обучения инженеров.

Таким образом, для эффективного управления учебной деятельностью в АОС необходимо решить проблему распознавания смысла ответов или сообщений обучаемых. В настоящее время АОС не в состоянии распознавать смысл свободно конструируемых ответов и сообщений на естественных языках. При этом для более глубокого анализа уровня усвоения материала необходимо не ограничиваться лишь вопросами выборочного типа, а использовать и другие типы вопросов, в частности выборочно-конструируемые и свободно-конструируемые

[3].

Весомым преимуществом АОС является возможность их использования в любое время и любом месте. В случае необходимости возможно одновременное использование двух или более обучающих систем, вследствие чего повышается оперативность и эффективность обучения, а также максимально учитываются индивидуальные возможности и потребности, а именно появляются следующие возможности:

• обучаться в наиболее плодотворные часы в соответствии с индивидуальными психоэмоционально-физическими возможностями;

• обучаться согласно индивидуальному графику;

• выборочно подходить к изучению разделов курса: подробно изучать столько раз,

сколько нужно, новые темы и не рассматривать уже ранее изученные или известные;

• в любой момент иметь возможность обратиться к любому необходимому разделу курса.

Использование АОС для обучения позволяет успевающим студентам изучать

углубленные разделы, а отстающим студентам прорабатывать необходимые разделы нужное число раз для полного усвоения.

Как было отмечено, АОС повышают эффективность обучения не только в системе профессионального образования при получении высшего инженерного образования, но и в системе дополнительного профессионального образования, повышения квалификации, оперативного обучения новым видам деятельности, а также в системе дистанционного обучения.

При полноценной интеграции автоматизированных систем обучения в систему дистанционного обучения следует говорить, по-видимому, о системах автоматизированного дистанционного обучения (АДО). Системы АДО по итогам начального тестирования удаленного обучаемого смогут определить исходный уровень его подготовки; далее во взаимодействии со встроенной экспертной системой определят перечень необходимых автоматизированных учебных курсов; посредством глобальной телекоммуникационной сети установят диалог с удаленным обучаемым, в процессе которого будут регистрировать ответы и другие действия и проводить их анализ; а также будут производить обработку и хранение результатов учебной деятельности удаленных обучаемых.

85

№ 1 - 2/ 2015

Автоматизированные обучающие системы (АОС) при всех очевидных достоинствах имеют и свои слабые стороны:

• возможность возникновения технических и программных ошибок;

• более высокая утомляемость органов зрения по сравнению с обычным обучением;

• формализованный (однообразный), не эмоциональный диалог с АОС в отсутствии преподавателя может осложнить усвоение учебного курса;

• направленность на ограниченный круг задач, которые легко поддаются формализованному описанию;

• необходимость в использовании специализированных технических средств;

• иногда неспособность АОС в достаточной мере адаптироваться к индивидуальным потребностям и возможностям отдельных обучаемых.

Основными направления развития АОС являются:

1. Совершенствование аудиовизуальных средств. При наличии таких средств можно за несколько минут показать течение процессов, длящихся годами, или исследовать процессы, доступ к которым в реальной обстановке обходится слишком дорого. Включение в состав средств АОС синтезаторов звука позволит акустически воздействовать на обучаемого, при этом могут быть воспроизведены авторские лекции, корректирующие команды, звуковые сигналы оповещений и тому подобное. Для регистрации речи обучаемого (как управляющих команд, так и ответов на поставленные вопросы) целесообразно использовать звуковые анализаторы.

2. Интеграция с другими системами. Например, многие системы автоматизированного проектирования могут содержать в себе обучающий курс, с помощью которого любой инженер может самостоятельно овладеть навыками работы с этой системой.

То же самое касается информационно-поисковых систем, систем автоматизации научных исследований, автоматизированных систем управления. При этом экономится время на обучение, во многом отпадает необходимость в курсах переподготовки и многократного тиражирования документации. Представляется перспективной интеграция АОС с лабораторным оборудованием. При этом предусматривается оборудование лабораторного макета, на котором выполняются исследования, набором датчиков. С помощью этих датчиков организуется ввод в АОС информации о правильности сборки макета, о показаниях подключенных измерительных приборов, о характере сигналов внутри лабораторной установки.

3. Возможна интеграция АОС и экспертных систем. В основе экспертной системы лежит база знаний (которая формализует знания и опыт в определенной предметной области) или модель предметной области. АОС же является эффективным инструментом передачи знаний и опыта обучаемым, поэтому их можно рассматривать как специфический программный интерфейс базы знаний.

Список использованной литературы:

1. Румянцев П.А. Некоторые принципы и проблемы создания автоматизированных обучающих систем и возможности их использования / Ученые записки Российского Государственного Социального Университета. - №5 (93). - М. Издательство РГСУ, 2011. - С. 234-237.

2. Разработка автоматизированных обучающих систем: проблемы и пути их решения. / Арунянц Г.Г., Хатагов А.Ч., Румянцев П.А. - Владикавказ: Из-во «Терек» СК ГМИ, 2005. 368 С.

3. Румянцев П.А. О подготовке компьютерных тестовых материалов / Наука и практика: мировые, российские и региональные тенденции развития. / Материалы Всероссийской научно-практической

86

Международный научный журнал «Инновационная наука»

конференции, 16 мая 2014 г. 236-239.

Сочи-Ставрополь: Издательство ИП Прокопенко Г.В., 2014 г. - С.

© П.А. Румянцев, 2015

УДК 621.3:004.9

В.Г. Сазыкин

Д.т.н., профессор

А.Г. Кудряков

К.т.н., доцент Факультет энергетики Кубанский государственный аграрный университет Г. Краснодар, Российская Федерация

ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ В ЭНЕРГЕТИКЕ

Аннотация

Рассматриваются проблемы информационной поддержки управления в системах энергетики. Анализируется поддержка принятия решений, использующая технологию экспертных систем. Приводится классификация и структура экспертных систем. Выделены очевидные преимущества новой технологии.

Ключевые слова

Экспертная система, структура, классификация, особенности поддержки принятия

решений.

Эффективное техническое управление в системах энергетики связано с большим числом составляющих элементов и контролируемых показателей оборудования энергетических хозяйств, сложностью и широким диапазоном скоростей протекающих процессов, используя значительный объем необходимой информации. В большинстве случаев для принятия решения предлагается неопределенная информация [1], что приводит к увеличению количества плохо формализованных задач, которые нельзя решать на основе традиционных детерминированных математических моделей. Поэтому все более востребованным направлением совершенствования управления является информационный подход к решению задач [2-5]. Для этого нужны соответствующие системы поддержки принятия решений (СППР), использующие технологию экспертных систем (ЭС) [3-6].

Работа экспертной системы основана на следующем принципе: какая-то часть знаний, имеющихся в индивидуальном опыте людей, моделях, литературе и др., выделяется из общей информационной картины, а затем, обогатившись опытом экспертов, в концентрированном виде возвращается к лицу, принимающему решение (ЛИР). Перейдя на уровень знаний в структуре принятия решений, ЛИР получает возможность расширения круга задач, при этом исключается необходимость использования в полной мере развитой теории объекта. Практические информационные системы предназначены для решения прикладных задач и состоят из интеллектуальных баз данных (БД) и баз знаний (БЗ), гипертекстовых, расчетно-логических и специализированных систем, нейронных сетей и роботов, интеллектуальных обучающих и ЭС [3-

87