CC BY
38
Конструктивные свойства трансформационного электронного образовательного пространства
Манако Алла Федоровна
д.т.н., заведующая отделом диалоговых и обучающих систем, Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем, Украина, пр. Академика Глушкова, 40, г. Киев, 03680 МСП;
Тел.: (+38044) 5026355 alla@irtc.org.ua
Аннотация
Описаны конструктивные свойства трансформационного электронного образовательного пространства и их содержательные интерпретации на примере создаваемой онлайновой системы для сертификации и аккредитации высших учебных заведений в Украине.
Describes the design characteristics of the electronic transformation educational space and meaningful interpretation of the example created an online system for certification and accreditation of higher education institutions in Ukraine.
Ключевые слова
Информационная система, электронное пространство, свойство, образование, аккредитация, сертификация.
Information system, electronic environment, property, education, accreditation, certification.
Введение
В последние годы Украине и других странах быстрыми темпами создаются и развиваются разнообразные электронные образовательные пространства (ЭОП) [1-5]. Применение ЭОП направлено на поддержку трансформации традиционной парадигмы обучения, перевооружение всех участников образования, улучшение их компетенций, значительное повышение уровня качества удовлетворения учебных потребностей, требований и желаний каждого участника [1, 6, 7]. Анализ показывает, что ЭОП и их композиты определяются и создаются с многочисленными целями, перспективами, на различных уровнях, с использованием разнообразных идей, понятий, языков, моделей, методов, правил и теорий [1, 5]. Также наблюдается широкое разнообразие классов ЭОП - от систем доставки учебного контента для учебных заведений, до национальных образовательных систем и сетей, глобальных образовательных сред, инфраструктур и киберпространств «экономики учебных объектов» [1, 8, 9]. В тоже время, описания свойств ЭОП и их композитов в подавляющем большинстве представлены на естественных языках, не систематизированы, не унифицированы, взаимно не согласованы и т.д. [10, 11]. Таким образом, одной из актуальных общих задач является идентификация и описание свойств ЭОП.
522
Постановка задачи
В 1984 году Вильям Гибсон ввёл в научный оборот понятие «киберпространство» [12] (В глоссарии ASTD по электронному обучению «киберпространство» определяется как «неясное, не выраженное «место», в котором люди взаимодействуют через компьютерные сети» [13]). С тех пор исследователями и практиками неоднократно предпринимались попытки по-новому определить, интерпретировать это понятие, а также идентифицировать и описать нужные свойства. Эти усилия были направлены, с одной стороны, на улучшение понимания природы разнообразных киберпространств как составляющих Интернет, Веба. С другой стороны, они вызваны практическими потребностями создания и многоразового использования инновационных технологий, сервисов и продуктов. Отметим, что параллельно с понятием «киберпространство», используются также термины «электронное пространство» «виртуальное пространство», «цифровое пространство» и др. [1, 14].
Например, в работе [14] описано результаты обзора разных типологий восприятия и ожиданий пользователей, которые посещают виртуальные пространства в сфере искусства. Отмечается, что определение объектов визуального искусства в определенной интерактивной среде является широко недостаточным, чтобы охватить все интеллектуальные труды, режим выражения которых является визуальным, например, видео, графика, Веб-страницы, флешь или подобные объекты». И поэтому, как отмечается в [14], Крис Хатчисон в 1996 году определяет таксономию слов для вербального описания киберпространства. При этом учитывается, что основная часть Веба и Веб-сайтов по визуальному искусству все еще созданы как текстовые документы. И чтобы концептуализировать использование Интернета в терминах метафор действие-пространство обычный консервативный взгляд на сетевой гипертекст информационных провайдеров и пользователей информации свидетельствует, что подавляющее большинство файлов, доступных в Интернете, может представляться в виде текстовых документов. Причём эти документы, например, электронные книги, журналы, газеты, научные публикации, руководства, пособия, справочники, FAQs, имеют тип, который относится к “пространству документов” (а не к типу «Евклидово пространство», который подсказывается метафорой, используемой для описания киберпространства) [15]. При этом вышеперечисленные термины используются как индикаторы семантического поля, на которые ссылаются пользователи, когда они размышляют о Вебе [14].
В работе [4] предложены следующие определения ЭОП. В ракурсе педагогических наук, - ЭОП - это совокупность взаимосвязанных образовательных систем различной природы. Оно может интегрировать, например, пространство электронной образовательной среды, пространство учебных программ, пространство компетенций, пространство образовательных ресурсов, пространство ИКТ для поддержки образования, обучения и т.д. В ракурсе информационных систем, - ЭОП -это совокупность взаимосвязанных информационных систем разной природы для поддержки процессов образования и обучения. В теории сложных систем [16, 17], под пространством понимается три и больше взаимосвязанные системы, которые ориентированы в поддержку решения определенных классов задач. Таким образом, ЭОП - это совокупность сред на базе Интернета для поддержки образовательных процессов в виде взаимосвязанных сложных систем для достижения общей цели на базе распределенного взаимодействия.
Предложена классификация ЭОП на следующих уровнях ЭОП [4]:
Имитационный. Основная идея имитационных ЭОП - массовое использование существующей технологии и инструментария для решения типовых задач. По существу, это стремление создать электронный образ реального мира и практически
523
без изменения перенести реальность в Интернет, используя хорошо зарекомендовавшие себя образы, модели и технологии.
Трансформационный. Основная идея трансформационных ЭОП (ТЭОП) -перспективная реализация принципа новых задач [18]. Здесь выделяются следующие классы ЭОП:
- Инновационные ЕОП. Как правило, они создаются, развиваются и функционируют для решения задач создания инноваций [3-5, 7] и их последующего трансфера для массового использования. Отметим, что инновация как таковая может уже существовать. А целью инновационной деятельности является всестороннее исследование ее массового и непрерывного использование в контексте заданной цели;
- Специализированые ЕОП. Специализированые ЕОП обычно создаются на базе инновационных ЭОП. Так ТЭОП, как правило, создается для поддержки распределенного взаимодействия участников с целью совместного осуществления определенных видов деятельности, для решения общего задания и достижения общей цели на базе распределенного взаимодействия [4, 5] и является некоторой интеграцией сложных систем на базе ядра. В настоящее время отсутствуют механизмы и соответствующие программные средства, которые позволяют массово создавать и масштабировать системы такого класса. Например, ЭНОП создается для поддержки деятельности определенных департаментов министерства, а именно - для поддержки непрерывного процесса обработки документируемой информации, которую регулярно поставляют и используют подведомственные и другие организации [19]. В процессе создания специализированных ЭОП работает принцип новых задач [18], а новые задачи часто индуцируют новые требования для всей системы.
Анализ определений ЭОП, классов ТЭОП и их существенных свойств (характеристик) свидетельствует о многочисленных трудностях, связанных с решением задачи идентификации и описания ТЭОП, системных композитов ТЭОП (далее ТЭОП-систем) и их свойств. Примеры трудностей: неопределенность единого родового понятия; использование в определениях понятий разнообразных и многочисленных существенных характеристик (ключевых понятий); отсутствие соответствующих формальных описаний и др. [9-11]. Отметим также, что постановка и решение частных, локальных задач идентификации и описания свойств ТЭОП обычно порождает все новые и новые трудности.
На наш взгляд, перечисленные трудности во многом связаны с недооценкой важности идентификации и описания так называемых конструктивных свойств ТЭОП. Ключевой характеристикой этих свойств является то, что они содержат в себе описание обобщенного способа построения ТЭОП. Они позволяют «с самого начала» улучшать понимание и проектирование ТЭОП. Таким образом, актуальной задачей является идентификация и описание конструктивных свойств ТЭОП.
Конструктивные свойства
В рамках применения предложенного подхода к построению формализованного описания информационных систем для образования и обучения [10, 11] далее описаны конструктивные свойства ТЭОП, а также приведены соответствующие примеры содержательной интерпретации.
Инновационность ТЭОП. Главным принципом создания ТЭОП является динамическое создание нового электронного знания в форме инновационных агрегаций контента (ИАК) при помощи ТЭОП-систем для достижения заданной цели (см. также в [20, 21]). А основным критерием оценки ТЭОП-систем является степень использования ИАК для достижения заданной цели.
524
Определенность ТЭОП. Основным методом построения описаний ТЭОП-систем является О-метод, согласно которому ключевые понятия общей постановки ТЭОП-задач вводятся при помощи формализации, исходя из вербального описания ключевых идей, понятий с использованием минимальной формальной структуры (м.ф.с.) - ТЭОП-базиса. В дальнейшем к этому базису добавляются, уточняются релевантные идеи, понятия одной или больше теорий, а результаты выполнения предыдущих шагов применяются для решения ТЭОП-задач. Ключевая задача - «Как лучше определить м.ф.с. на высшем уровне абстракции?». Общая рекомендация по ее решению состоит в том чтобы комплексно использовать: методы
лексикографических теорий [10]; метод аналогий для идентификации релевантных фактов, идей, абстрактных понятий, примеров; свойства (характеристики) универсального характера, такие как «форма-содержание»; аксиоматический метод.
Неопределенность понятий является одним из ключевых вопросов построения ТЭОП и поэтому необходимо ее устранять шаг за шагом, с самого начала и в холистическом подходе («вся система») путем постоянного совершенствования соответствия вербальных и формализованных описаний ТЭОП на базе О-метода. Одним из практичных решений в этом направлении является использование О-метода в форме определённого процесса (DP), где:
DP: процесс, который можно использовать пошагово для достижения определенной агрегации объектов ицз-контента;
ицз-контент: <<ц-контент>, <и-контент>, <з-контент>>; и-контент: контент с определением одной или более идея; ц-контент: контент с определением одной или более цель; з -контент: контент с определением одной или более задача; шаг: структура деятельности для агрегации объектов ицз-контента.
Примеры ресурсов DP: руководящие материалы (правила, стандарты, методология, стратегия, наилучшая практика), ролевая структура.
Построение ТЭОП-систем осуществляется на базе постоянно совершенствующейся Модели контента (МК) с применением механизмов частичного понимания на контенте. Эта МК необходима для распознавания, понимания, эффективной организации, прогнозирования и вывода на контенте, а также для овладения ролью и функциями ТЭП-систем. Принцип «частичного понимания»: конструктив (композит, объект) ТЭОП организуется в виде иерархии классов; если конструктив является неизвестным, то обеспечивается его частичного понимание путем отнесения к более широкому классу (типу, компоненту) ТЭОП-базиса.
Осознание. Осознание ТЭОП и его композитов осуществляется путем осознания динамик наилучшей практики применения ТЭОП (см также в [20]).
Пример содержательной интерпретации конструктивных свойств
В настоящее время Международным научно-учебным центром информационных технологий и систем Национальной академии наук Украины совместно с Министерством образования и науки Украины (МОНУ) развернуты работы по созданию распределенных онлайновых систем для поддержки определенных процессов по лицензированию, сертификации и аккредитации высших учебных заведений Украины (далее - ОССА, ОССА-процесс). Эти системы создаются в форме ТЭОП с учетом опыта длительной эксплуатации соответствующих локальных систем и накопленных информационных ресурсов.
Примеры нормативных вербальных описаний ОССА-процессов представлено на сайте МОНУ в разделе «Лицензирование и аккредитация»
(http://www.mon.gov.ua/ua/activity/66/). В частности, представлены многочисленные вербальные описания процедур, разнообразных агрегаций объектов контента
525
(понятия, нормативные документы), включая разные наборы метаданных и справочники, а также описания документированных распределенных взаимодействий групп участников для достижения поставленных целей и заданий.
Распределенная обработка нормативных и других описаний ОССА-процессов должна осуществляться людьми или автоматически в подсистемах ОССА -«Заявки», «Решения (Государственной аккредитационной комиссии)», «Лицензии», «Специальности», «Заведения», «Аккредитация» (см. рис.1).
Анализ показывает, что существенными особенностями существующей распределенной обработки нормативных и рабочих описаний в сфере лицензирования, сертификации и аккредитации высших учебных заведений Украины являются:
- динамичность контента, процедур и задач;
- нечеткая, неполная и неявная параметризация описаний;
- отсутствие унифицированных формализованных описаний агрегаций контента, процедур, задач для обеспечения аналитической обработки и удовлетворения разнообразных запросов групп внутренних и внешних пользователей.
Поэтому было принято решение о повышении определенности ОССА на базе О-метода путем унификации и формализации соответствующих постановок общих задач и процедур их решения.
Рассмотрим более подробно примеры классов таких задач ZQ.
Пусть в определенное время результаты ОССА-процесса частично представлены в виде м.ф.с. типа (O, M, P), где:
О = {O} - комплекс объектов (обычно это информационное представление ресурса, т.е. агрегации объектов контента в ОССА);
М = {M} - комплекс метаданных (данных о свойствах О);
Р = {P} - комплекс предикатов ассоциированных с (O, M).
Рис. 1. Пример результатов автоматического формирования Приложения к
лицензии № 072739.
Запись типа «предикат Ру =1» означает, например, что в результате выполнения процедуры П, установлено, что объект О,■ имеет свойство (свойства),
526
которое представлено метаданными Mj. Если Pj = 0, то „О, не имеет свойства ...”. Процедуру (оператор, алгоритм, процесс...) П может выполняться (вычислять) людьми либо автоматически или автоматизировано. Запись типа Pj = А означает, что эта процедура П не может вычислить этот предикат.
Задача Z формулируется следующим образом: «Для ТЭОП (в контексте Q) по комплексу метаданных М для комплекса объектов О вычислить значения комплекса предикатов P по критерию F», т.е. Z2 записывается в виде: Z2 = ZQ(O, M,
?P, F). Отметим, что если Pj (О,) = “О,- е K”, U к= {О}, то это задача
j
классификации.
Решить Z2(O, M, ?P, F) означает построить процедуру (оператор, алгоритм), которая вычисляет предикаты и удовлетворяет критерию F: П®(О, M, ?P) =
||aij||, (часто Oij = {Pj (О,), А}, где А - означает, что П2 не вычислила предикат и он считается некорректным.
Если создан комплекс процедур П2 = {П2(О, M, ?P)}, то Z2(O, M, ?P) превращается в Z2(O, M, ?P, П2) - задачу выбора процедуры при заданных условиях. Пример: выбор алгоритма, который доставляет экстремум функции (цели или) качества F. В состав комплекса nQ обычно входят алгоритмы, которые генерируют или вычисляют метаданные (специализации алгоритмов).
Примерами специализаций объектов и метаданных являются: целевые
(соответствуют предикатам) объекты, метаданные; нормативные (обычно они стандартизированы); вычислительные (представляют промежуточные результаты вычислений).
Для поддержки выполнения многочисленных вычислений ||Оу|| в разных контекстах, состояниях и т.п. на (О, M, P) вводится линейное пространство операторов А относительно операций сложения, умножения на скаляр, умножения операторов. Также вводятся разные метрики. Это позволяет формализовать задачи отслеживания, анализа и сравнения результатов вычисления ||aj||.
Примеры разных постановок задач Z2 представлено в Табл.1.
Примеры ZQ (знак * - обозначает набор)
Таблица 1.
Обозначения ZQ Вербальное описание Z
Z(O*, M*, ?P*) По набору М* для О* вычислить значения P.
Z(?{O}, a*, P*) Среди {О} найти объекты с заданными значениями а* в P*.
Z(?O*,P*1,?P*2, a*) Среди {O} найти объекты с заданными значениями а* предикатов P*1 и вычислить их значения предикатов P*2.
Z(?{O}, {M},a*, P*) По {M} среди {О} найти объекты с заданными значениями а* в P*.
Z(?{O}, M, P*l, ?P*2, a*) По {M} среди {O} найти объекты с заданными значениями а* предикатов P*1 и вычислить их значения предикатов P*2.
Пример интерпретации ZQ как задачи принятия решений. Обозначим {D} -набор ситуаций, каждая из которых описывается в виде некоторой комбинации объектов из ОССА. Каждая ситуация естественно содержит: группу людей и/или программных агентов, которые исполняют роль ЛПР (лицо, которое принимает решение); информационное описание или образ реальной ситуации; собственно решение. Следствием принятого решения является новая ситуация (переход от одной ситуации к другой осуществляется пошагово). Ситуация описывается набором слов определенного языка с заданием связей между компонентами, т.е. выделенной логической структурой. Обозначим также: R - решение, которое принято в ситуации
527
D, {R} - набор таких решений, {Р} = {P1...., PL} - набор предикатов, которые зависят от {D} и {R}. Допустим, что {R} разбито на классы Кг, ...,KL и
U к = {R}, (K n K ф 0).
]=1
Будем считать, что предикат Р имеет вид Pj(D) — “в ситуации D принято решение R е К”. Каждая ситуация из {D} задается набором признаков / свойств хь ..., xn с областями значений {a}, 1 < i < n. Назовем х, i-ой компонентой ситуации D. Решение, которое принимается в ситуации D, обозначим R(D). Тогда ситуация представляется в виде комбинации слов некоторого языка. А решение R(D) можно представить в виде R(D) = (уь ..., ym), где yi - некоторые признаки с областями значений {b}, 1 < i < m. При этом можно использовать разные модели последовательного принятия решений (а также ввести понятие «близости решений в пространстве решений»), которые можно использовать для разработки соответствующего программного обеспечения, в частности, для решения задач ZQ как задач принятия решений.
Заключение
Отметим, что под руководством автора в ОССА выполнена программная реализация решения ряда задач типа , в основном, связанных с автоматическим распознаванием различных метаданных в текстах лицензионных документов, с автоматическим формированием компонентов документов, накопленных ранее в базах данных локальных систем, многопараметрическим поиском лицензий и приложений к лицензиям. Также разрабатываются детализированные постановки задач ZQ как задач принятия решений. Планируется продолжение работ.
Литература
1. Манако А.Ф., Манако В.В. Електронне навчання i навчальш об’екти. / Манако А.Ф. - К.: "Кажан плюс", 2003. - 334 с.
2. Галеев И.Х. Проблемы формирования единого информационно -образовательного пространства // Сборник трудов 5-й ежегодной международной научно-практической конференции «Инфокоммуникационные технологии Глобального информационного общества». 5-6 сентября 2007 года. Казань: Изд-во Фолиантъ - С.68-70.
3. Манако А.Ф. Синиця К.М. Массовость и непрерывность как ключевые факторы развития электронного научно-образовательного пространства для всех // Proc. Fifth International Conference ITEA-2010. 23-24 November 2010. - Kiev, IRTC. - P. 23-33.
4. Манако А.Ф., Синица К.М. Электронные научно-образовательные пространства и перспективы их развития в контексте поддержки массовости и непрерывности // УСИМ. - 2012. - № 4. - С. 83-92.
5. Манако А. Ф., Синица Е. М. Непрерывное образование и инновационные электронные научно-образовательные пространства / В колл. моногр. „Новые информационные технологии в образовании для всех: непрерывное обучение” / [Авторский коллектив: В.И. Гриценко, В.Б. Белоусова, В.Б. Артеменко, А.Г. Колгатин, Т.Н. Каменева и др.]. - К., изд. дом "Академпериодика". - 2013. - С. 121-205.
528
6. И.В.Сандыга, А.Ф. Манако, А.П.Войченко, К.М Синица. Непрерывное обучение как фактор развития информационного общества // Proc. Fifth International Conference ITEA-2010. 23-24 November 2010. - Kiev: IRTC. - P. 34-37.
7. Манако А.Ф., Синица К.М. КТ в обучении: взгляд сквозь призму трансформаций // Международный электронный журнал “Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2012 - V.15 -N3. - С.392-413. -ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/V 153 2012EE.html\
8. Манако А.Ф. Сетевое общество и учебно-ориентированные технологии для всех / Манако А.Ф. // Управляющие системы и машины. - 2004. - № 4. - С. 50-58.
9. Манако АФ, Манако В.В., Синиця К.М. Розробка амейства онлайнових ресурав для телекомушкацшних освггшх середщовищ. // Збiрник праць мiжнародноi конференцп „Електронш зображення та вiзуальнi мистецтва, EVA 2002”. - 22-24 травня 2002. - К.: IRTC. - С. 196-206.
10. Манако А.Ф. Лексикографическая теория построения систем информационных технологий “учебные объекты” и ее применение в дистанционном образовании // Сборник избранных трудов научной конференции MegaLing’2009. 24-29 сентября 2009. - Киев. - 2009. - С. 315-329.
11. Манако А.Ф. Подход к построению формализованного описания информационных систем для образования и обучения // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2013. - V.16. - №1. - C.536-547. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/depository/v16 i1/html/10.htm
12. Gibson, W. Neuromancer. // Ace Books, New York. - 1984 (Reissue edition 2003).
13. American Society for Training & Development (ASTD), E-Learning Glossary http://www.astd.org/Publications/Newsletters/Learning-Circuits/Glossary
14. Raviolo, Paolo. Survey on user expectations from visual arts re/presentation on the web. Proc. Electronic Imaging & the Visual Arts. EVA 2002 Florence. - P. 195-200.
15. Hutchision Chris S. A sense of place: The Digital Museum. Proc. of EVA’96, Paris, 4-6 December, 1996. (See:
http ://www. internettime. com/itime group/lcms/IDCLCMSWhitePaper.pdf)
16. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. Пер. с англ. — М.: «Мир». - 1978. — 311 с.
17. Берталанфи Л. фон. Общая теория систем — обзор проблем и результатов. В кн.: Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник. — М.: «Наука». - 1969. — 203с.
18. Глушков В.М. Введение в АСУ. - К: Техшка, 1972. - 312 с.
19. Сандыга И.В., Манако А.Ф., Войченко А.П., Синица К.М. Построение отказоустойчивых распределенных систем на базе облачных технологий // Proc. Fifth International Conference ITEA-2010. 23-24 November 2010. - Kiev: IRTC. -P.240-243.
20. Манако А.Ф. Принципы построения МАНОК-систем // Управляющие системы и машины. - 2007. - №1. - С. 81-89.
21. Манако А.Ф. Каркас побудови МАНОК-систем // Бионика интеллекта.- 2006. -№ 2(65). - С. 77-82.
529
