CC BY
25
Сиговцев Г.С.1, Семенов И-O.2 , Чарута М.А.3
1 Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск, к.ф.-м.н., доцент кафедры информатики и математического обеспечения, sigovtsev@cs.karelia.ru
2 ООО «Техномедиа», г. Петрозаводск, к.т.н., iosemenov@gmail.com
3 Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск, старший преподаватель кафедры информатики и математического обеспечения, charuta@cs.karelia.ru
LCMS ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСОНАЛА НА ОСНОВЕ КОРПОРАТИВНОЙ БАЗЫ
ЗНАНИЙ
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Корпоративная база знаний, система управления учебным контентом (LCMS), когнитивная карта, модель контента учебного курса, модель обучаемого, онтология, компетенции.
АННОТАЦИЯ
В статье предлагается архитектура системы управления учебным контентом, предназначенной для подготовки учебных курсов на основе корпоративной базы знаний (КБЗ). В качестве моделей содержания КБЗ и учебных курсов используются числовые когнитивные карты. Содержание конкретного курса планируется в соответствии с моделью обучаемого, отражающей набор компетенций, которыми необходимо овладеть в результате обучения.
В деятельности любой организации используется комплекс информационных материалов, относящихся к сфере деятельности этой организации: описаний должностных инструкций, регламентов и технологических карт, описаний продуктов и услуг и так далее. Эта информация может быть представлена в виде отдельных документов, баз данных, информационных систем, образующих своего рода корпоративную базу знаний (КБЗ). Такая КБЗ является представленной в явном виде частью интеллектуального капитала организации, развитие которого становится основным фактором стабильного и успешного функционирования организации. Как отмечается в [1], управление знаниями является относительно самостоятельным видом менеджмента организации, который направлен на создание, перенос, распространение, хранение, использование и развитие знаний, а также на формирование и использование интеллектуального капитала.
Эффективность применения КБЗ зависит от наличия системы управления знаниями, т.е. совокупности систематических процессов создания, хранения и распределения элементов интеллектуального капитала, необходимых для устойчивого развития всех бизнес-процессов организации. Для поддержания актуальности КБЗ необходимо обеспечить процессы сбора и систематизации информации.
Особенностью данного типа КБЗ является ее гетерогенность вследствие разнотипности составляющих ее информационных объектов и разнообразия их материальных носителей. Вследствие этого система управления КБЗ должна носить комплексный характер, и ее программная реализация требует применения широкого набора информационных технологий, обеспечивающий целенаправленное развитие и эффективное функционирование процессов создания, накопления, распределения, обмена и использования знаний [2].
В ряде компаний — отраслевых лидеров существуют и интенсивно развиваются системы управления корпоративными знаниями, в рамках которых действуют специальные подразделения, обеспечивающие в той или иной форме корпоративное обучение. К задачам, решаемым системой корпоративного обучения, относится адаптация новых сотрудников, технологическое обучение, связанное с профессиональными знаниями и навыками, обучение по корпоративным компетенциям. Наиболее развитой формой таких образовательных структур являются корпоративные университеты. Среди отечественных компаний такие подразделения имеют Газпром, Сбербанк, Норильский никель, IBS, Диасофт и большинство других крупных успешных частных и государственных компаний [3].
Системы уровня корпоративный университет обеспечивают проведение регулярного планового учебного процесса с использованием заранее разработанных учебных курсов и других специально разработанных материалов. Наряду с этим в деятельности любой организации возникают ситуации, когда есть потребность оперативного освоения тем или иным сотрудником организации конкретного нового для него фрагмента КБЗ.
Подобные ситуации возникают при горизонтальной и вертикальной мобильности персонала, при этом нужно учесть разницу должностных инструкций и обязанностей сотрудника на старой и новой должности. Помимо проблем, связанных с вводом в должность и передачей дел, нужно помнить, что однажды собранная база знаний подвергается модификации и развитию по мере развития компании, технологий, которые она применяет и продукции, которую она выпускает или распространяет. Для более эффективного и быстрого обучения необходима возможность конструировать компактные обучающие курсы, ориентированные на конкретного обучаемого с учетом его знания КБЗ.
При организации корпоративного обучения активно используются электронные средства обучения, позволяющие снизить стоимость обучения и переобучения сотрудников, а также ускорить эти процессы. Можно выделить два основные типа программных систем, используемых в области разработки, управления и распространения учебных онлайн-материалов: системы управления обучением (LMS — Learning Management Systems) и системы управления содержанием обучения (LCMS — Learning Content Management Systems) [4].
Основные функции LMS связаны с администрированием учебного процесса и обеспечением взаимодействия обучаемых с преподавателями и между собой. Кроме того, эти системы предоставляют базовый набор возможностей по подготовке учебных курсов для разработчиков и обеспечивают работу обучаемых с учебными материалами. Основная функциональность LCMS связана с разработкой и использованием электронных учебных курсов. Если LMS возникли в ходе разработки учебных сред для дистанционного обучения, то LCMS являются специализированной линией развития CMS (Content Management Systems) — систем управления содержанием сайтов, информация на которых должна достаточно оперативно обновляться.
Существует довольно много LCMS/LMS систем, которые можно разделять на продукты, разработанные для высшего образования и для корпоративных клиентов. Лидерами в сфере высшего образования, являются Blackboard
(http://ru.blackboard.com/sites/international/globalmaster/Platforms/Blackboard-Learn.html), Moodle (https://moodle.org/), Desire2Learn (https://gsu.view.usg.edu/) и Instructure
(http://www.instructure.com/). Среди систем, специализирующихся на корпоративном обучении можно отметить SuccessFactors Learning (http://www.successfactors.com/en_us/solutions/bizx-suite/talent-solutions/learning.html), Train@Work (http://ww1.saba.com/mx/services/train-at-work/) и др. Все вышеперечисленные системы предоставляют пользователю инструментарий для создания контента для электронного обучения и лишь базовый набор функций для манипулирования данным контентом, поскольку направлены на систематическое, регулярное обучение.
В России разрабатываются несколько проектов , среди них: СДО «ПРОМЕТЕЙ» корпоративная система управления дистанционным обучением обучением ShareKnowledge (Competentum, http://www.competentum.ru), WebTutor — система автоматизации бизнес-процессов, связанных с систематизацией и хранением знаний, подбором, оценкой, тестированием и обучением персонала и другие. Фирма 1С выпустила линейку программных продуктов «1С:Электронное обучение», предназначенную для организации и проведения электронного и смешанного обучения в коммерческих организациях, учебных заведениях, а также бюджетных учреждениях (http://v8.1c.ru/elo/ ). На сегодняшний день в линейке представлены: решение для организации, проведения и управления смешанным обучением, средство поддержки электронным обучением традиционного (аудиторного) образовательного процесса техникумов, колледжей и вузов, средство для разработки электронных курсов, проведения обучения и анализа его результатов и средство для разработки электронных тестов, организации обучения, тестирования и анализа его результатов.
Несмотря на существующие разработки, актуальной остается задача создания систем для разработки корпоративных и индивидуальных обучающих курсов, быстро адаптируемых к текущим запросам организации, что может быть востребовано среди руководителей, разработчиков программ дистанционного обучения и сотрудников образовательных учреждений.
Представляется, что обеспечить функциональное преимущество новой системы типа LCMS для корпоративного обучения по сравнению с существующими можно за счет применения формальных логико-математических моделей для представления и анализа содержания учебного материала, используемого при проектировании курса.
Математическая формализация задачи планирования и управления содержанием учебного курса позволяет повысить качество курса в плане логической организации его содержания, эффективность по соотношению результаты обучения/затраты учебного времени и адаптируемость к конкретным целям использования курса.
Математическое моделирование содержания учебного курса опирается на графовые модели представления информации. В частности, к графовым моделям относятся различные варианты семантических сетей, являющихся широко распространенным способом представления знаний в различных предметных областях [5]. Узлы такой сети соответствуют объектам, понятиям, свойствам и т.д. предметной области, называемым обобщенным термином концепт. Различного рода отношения между концептами образуют дуги сети. В том числе это могут быть иерархические отношения, а также отношения, которые указывают на использование при изучении какого-то концепта информации, связанной с другими концептами, т.е. отношения «предыдущий — последующий». Эти отношения определяют возможные варианты последовательности изучения концептов, образующих содержание учебного ресурса.
Другой разновидностью графовых моделей являются когнитивные карты. Понятия когнитивной карты и семантической сети по сути весьма близки, но в когнитивных картах отношения между концептами используются для указания характера и степени влияния одного концепта на другой. В общем случае влияние одного концепта на другой может быть двух типов: «положительное», когда некоторой характеристики одного концепта увеличивает/ уменьшает характеристику другого, и «отрицательное», когда это влияние носит обратный характер. Степень влияния указывается весом соответствующей дуги: положительным в первом и отрицательным во втором случае [6].
Для построения модели содержания КБЗ предлагается использовать аппарат когнитивных карт. В этом случае концепты когнитивной карты могут обозначать разделы описаний продукции, положения должностных инструкций, описание типовых действий и другие учебные и информационные единицы. При использовании в КБЗ описания квалификационных требований к персоналу в терминах профессиональных стандартов, где используется иерархическая система понятий: обобщенная трудовая функция — трудовая функция — трудовое действие, концептами целесообразно представлять умения и знания, необходимые для отдельного трудового действия.
Дуги когнитивной карты отражают зависимость между концептами в смысле отношения «предшествующий-последующий», возникающего в том случае, если при изучении одного из концептов требуется знание другого концепта.
Концептам когнитивной карты может быть назначен ряд характеристик, таких как важность концепта, время изучения, сложность и другие. Дугам назначаются положительные веса, показывающие степень зависимости между концептами (в каком объеме знания одного концепта используются при изучении другого).
При планировании содержания того или иного учебного курса, который должен состоять из материалов КБЗ и изучение которого необходимо тому или иному сотруднику, предлагается модель содержания курса строить как часть модели КБЗ. При этом необходимо учитывать какой областью КБЗ уже владеет сотрудник. Таким образом, моделью содержания индивидуального учебного курса (ИУК) будет числовая когнитивная карта, содержащая подлежащий изучению набор концептов из модели КБЗ, отвечающий требованиям к знаниям и умениям по определенной должности в организации, на которую конкретный сотрудник назначается. Модель учебного курса должна быть корректной когнитивной картой по отношению между концептами «предшествующий — последующий» в том смысле, что концепт входит в модель курса, если в ней содержатся и все концепты, ему предшествующие.
В математическом смысле числовая когнитивная карта — это взвешенный ориентированный граф. На рисунке 1 показан пример такой карты.
Рис.1. Числовая когнитивная карта
Существует ряд характеристик числовых когнитивных карт, которые вычисляются на основе весов дуг и которые могут быть использованы для анализа и проектирования сетевых моделей предметных областей и для построения алгоритмов адаптации содержания учебного курса к цели и уровню знаний обучаемого [7,8]. К числу таких характеристик, относятся:
• влияние одного концепта на другой;
• влияние концепта на систему;
• влияние системы на концепт.
Для когнитивной карты, представленной на рисунке 1, величины влияния концептов, обозначенных номера от 1 до 12, друг на друга приведены в таблице 1. (Пустые клетки таблицы означают нулевое влияние.) Последний столбец таблицы содержит величины суммарного влияния концептов на карту, а последняя строка — величины влияния карты на концепты.
Таблица 1. Влияния концептов
1 2 3 4 5 6 7 8 Э 10 и 12 г
1 0,5 0,4 1Л
2 1,0 о.а 1.8
0,8 0,8
4 1-0 0,7 0.2 0.5 0.7 0.7 035 3.75
5 0,2 0.1 0.3
6 10 ио 0.5 25
7 0-5 0,5
8
9 1.0
10 0.3 03 03 0.15 1.05
и
12
£ 0.5 1.5 1.0 1,0 0.4 2.7 2.0 3.0 1.0
Приведенные в таблице значения показывают, что наибольшие влияния на карту у концептов 4 и 6, а карта наибольшим образом влияет на концепты 11 и 8. На основании этой информации можно предположить, что последовательность изучения концептов курса, моделью которого является данная карта, должна, при прочих равных условиях, содержать концепты 4 и 6 в начале курса, а 8 и 11 в его конце.
Указанные характеристики и основанные на них, учитывающие также важность концептов и другие возможные их характеристики, целевые функции дают разработчику курса дополнительные ориентиры при отборе его содержания. Это позволяет спроектировать рациональное по объему и структуре содержание курса, не перегружая его малозначащими для
курса в целом концептами, и организовать эффективную систему ссылок между концептами.
Проектированию содержания учебного курса можно придать характер нетривиальной оптимизационной задачи при наличии, кроме целевой функции, отражающей суммарную важность концептов, включаемых в курс, некоторого набора ограничений. Эти ограничения (например, максимальное время на освоение курса, предельная сложность курса и т.п.) могут сделать невозможным включение в курс всех необходимых концептов. Данная задача с учетом требования логической корректности по отношению «предшествующий-последующий» между концептами, задаваемому дугами когнитивной карты, является нелинейной и для ее решения нет алгоритмов полиномиальной сложности. В [9] показано, что квазиоптимальные решения такой задачи можно получить с помощью генетического алгоритма. Программная реализация решения указанной оптимизационной задачи позволяет построить систему для автоматического получения модели содержания ИУК из модели КБЗ и модели конкретного обучаемого в соответствии с целевым назначением курса.
Структурно-функциональная схема предлагаемой системы типа LCMS приведена на рисунке 2.
Рис.2. Структурно-функциональная схема LCMS
Представленные на схеме корпоративная база знаний (КБЗ), база моделей персонала (БМП) и индивидуальный учебный курс (ИУК) являются по отношению к LCMS внешними сущностями. Их логическая и физическая организация, а также средства манипулирования ими в данном случае не рассматриваются.
В LCMS КБЗ представлена своей моделью в виде когнитивной карты, отражающей содержание КБЗ. В случае большого объема и/или существенной гетерогенности состава КБЗ эта модель может быть организована иерархически в форме двудольного графа. Одна группа вершин такого графа — это концепты верхнего уровня, которые могут представлять крупные информационные единицы типа описания обобщенных трудовых функций, регламентов технологических процессов и т.п. Другая группа вершин — концепты нижнего уровня типа трудовых действий, композиции которых соответствуют концептам верхнего уровня.
Основная функция модуля управления моделью КБЗ — ввод, редактирование и отображение (включая визуализацию) когнитивной карты — модели содержания КБЗ. Редактирование включает: добавление нового концепта с установлением его связей с другими концептами модели; обновление концепта — изменение его параметров и/или связей; удаление концепта с предварительной проверкой возможности этой операции (отсутствие исходящих дуг).
Модуль управления моделью обучаемого предназначен для формирования модели обучаемого в соответствии с заданной целью обучения на основе модели КБЗ и текущего содержания модели знаний сотрудника (МЗС) для этого обучаемого, содержащейся в БМП. Цель обучения задается набором концептов, которые требуется изучить. Модель обучаемого должна
содержать три группы концептов: целевые концепты; концепты-пререквизиты, входящие в МЗС и концепты-пререквизивы, не входящие в МЗС. Концепты-пререквизиты — это концепты, изучение которых должно предшествовать изучению целевого концепта в соответствие с когнитивной картой КБЗ.
Модуль управления моделью контента ИУК должен сформировать когнитивную карту — модель содержания ИУК, содержащую целевые концепты и подлежащие изучению данным обучаемым концепты-пререквизиты. Набор таких концептов-пререквизитов может быть не полным в зависимости от задаваемых ограничений на проектируемый ИУК и некоторых других условий.
ИУК, соответствующий полученной модели его контента, может быть сформирован внутри LCMS в случае, когда соответствующие материалы КБЗ (или их учебные версии) представлены в электронной форме в среде самой LCMS, или совместимы с ней.
Для отработки алгоритмов построения и анализа когнитивных карт, а также основанных на них методов проектирования содержания учебного курса разработан прототип программной системы на платформе «1С Предприятие 8.2». Работоспособность системы проверена на тестовых примерах и показана возможность эффективного моделирования и управления содержанием электронных учебных курсов в соответствии с конкретными условиями их использования.
Представляется перспективным применение в случае данной разработки высокотехнологичных решений на базе технологии «облачных» вычислений и предоставление программного обеспечения по модели SaaS (Software as a Service)
Литература
1. Гапоненко А.Л. Управление знаниями. — М.: ИПК госслужбы, 2001. — 285 с.
2. Кудрявцев Д.В. Системы управления знаниями и применение онтологий. — СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. — 344 с.
3. Орлова Т.М., Гапоненко А.Л. Управление знаниями. Как превратить знания в капитал М.: Эксмо, 2008. — 550 с.
4. Соловов А. В. Математическое моделирование содержания, навигации и процессов электронного обучения в контексте международных стандартов и спецификаций. Лекция-доклад / Тр. Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования». — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2010. — 52 с.
5. Башмаков И.А., Рабинович П. Д. Анализ моделей семантических сетей как математического аппарата представления знаний об учебном материале. // Справочник. Инженерный журнал. 2002. - №7, с. 55-60.
6. Борисов В.В., Круглов В.В.,Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.:Горячая линия-Телеком, 2012. — 284 с.
7. Семенов И.О., Сиговцев Г.С. Моделирование содержания адаптивных учебных ресурсов на основе когнитивных карт. // Тр. XV Всероссийской конф. «Телематика 2008». СПб.: 2008. Т. 2, с. 448-449.
8. Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Проектирование содержания учебного ресурса на основе когнитивной карты // Сборник избранных трудов VI международной научно-практической конференции «Современные информационные технологии и ИТ-образование» М.: ИНТУИТ.РУ 2011. — С. 421-426.
9. Семенов И.О., Сиговцев Г.С. Математическое моделирование в планировании содержания электронного учебного курса. // Ученые записки Петрозаводского государственного университета. 2012, № 8. Естественные и технические науки, с. 113-115.
