CC BY
13
Нечаев В.В.1, Панченко В.М.2, Комаров А.И.3
1 Московский государственный технический университет радиотехники электроники и автоматики (МГТУ МИРЭА), д.ф.-м..н, проф., зав. каф. "Интеллектуальные технологии и
системы", песИаеу@тлтеа . ги 2 МГТУ МИРЭА, к.т.н., проф. Кафедры ИТС, рут 36@yandex. ги 3 МГТУ МИРЭА, асп. кафедры ИТС, котагоу- aig@yandex . ги
Методические аспекты и технологии поддержки интерактивности в электронных системах обучения
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
Методика, электронные системы обучения, интерактивность, проектирование модулей, когнитивные схемы.
АННОТАЦИЯ:
В статье рассмотрены методологические аспекты архитектурного проектирования модулей предметных областей для организации познавательного процесса обучения на основе технологий разделяемых единиц контента (ТРЕК). В качестве базиса для архитектурного проектирования модулей применяются когнитивные схемы лингвистического,
рационального, эмпирического и топологического уровней описания и их комплексы (в архитектуре общей теории систем). Поддержка интерактивности рассматривается как организация процессов формирования знаний на основе индивидуализации и методологии управления учебной деятельностью обучаемого в условиях применения технологий программ единичных экспериментов (ТПЕЭ).
Введение
В Массачусетсский технологический институт (МТИ) совместно с Гарвардским университетом в 2012 году запустили проект дистанционного обучения edX. По словам президента МТИ Рафаэля Райфа Л., данный инструмент обучения приведет к революции и вызовет самые глубокие технологические изменения в сфере образования более чем за 500 лет. Он призывает творчески использовать силу новых технологий, чтобы сделать образование более доступным и эффективным. Естественно согласиться с такой миссией проекта.[1, http://web.mit.edu/facts/focus.html]
Инициатива ведущих институтов была поддержана и со стороны общества. По данным сайта МТИ на первые курсы онлайн-обучения зафиксировано 155 тысяч регистраций, более чем 7 тысяч прошли жесткие требования онлайн-экзамена. [1]
На сегодняшний день задачу обеспечения доступности учебных материалов можно считать, во многом, решенной и широко используемой.
Для примера, только на сайт онлайн-курсов МТИ заходит более миллиона человек в месяц, а в целом за все время существования имеет место порядка 125 миллионов обращений. С целью повышения эффективности учебного процесса, требуется постоянное совершенствование учебных материалов и средств организации и контроля за ходом учебного процесса.
В настоящее время персонализированные данные о ходе образовательного процесса не используются в качестве косвенного фактора для прогнозирования эффективности и качества обучения. Следует отметить, однако, что общий вектор развития мирового образовательного сообщества направлен в сторону интеграции, накопления и обработки огромных массивов данных и знаний, направленных на персонализацию и оценку хода процесса обучения конкретного обучаемого.
Сформировалась система массовых открытых онлайновых (дистанционных) курсов бесплатного по доступу к учебному материалу обучения (Massive Open Online Courses, МООС).
Миллионы пользователей и десятки миллионов заданий, выполняемых в режиме реального времени при заочно-очном обучении в условиях МООС, требуют применения соответствующих новых массовых методических решений для обеспечения и поддержки эффективности и качества интерактивной сетевой организации учебного процесса
Цели и задачи. В этой связи рассмотрены задачи исследования и формирования необходимого математического и программного обеспечения, цели которых заключаются в закладке методологических основ проектирования систем электронного обучения (ЭО) с непрерывным мониторингом эффективности и качества организации текущей самостоятельной активной учебной деятельности обучаемого.
Оценки эффективности персонального процесса обучения формируются изначально путём организации программно-управляемой самостоятельной работы обучаемого при учёте текущих временных затрат, результатов наблюдений и данных прошлого опыта.
Заданными факторами-параметрами выступают объёмы составляющих контента. Затраты времени на работу с элементами контента определяют исследуемые функции и функционалы.
Такой подход позволяет, основываясь на методах анализа и обработки статистических данных, возможностных оценках и ретроспективных данных анализа оценок обучаемого, прогнозировать базовую оценку, достигаемую обучаемым в пространстве состояний и переходов изучаемой предметной области.
Оценить достигаемый уровень компетентности можно по известной четырёхуровневой шкале: от стадии узнавания, через воспроизведение, к типовой деятельности, до творческой деятельности.
Архитектура образовательной системы LTSA
Общепринятой архитектурой образовательной системы является
Learning Technology Systems Architecture (LTSA), которая описывается в зарубежном стандарте P1484.1-2003 IEEE Standard for Learning Technology. На рис. 1 приведены проблемы, решение которых зависит от принятых технологий обработки материалов контента и протоколов обработки программ единичных экспериментов (ПЕЭ).
Топологической системой моделей архитектуры является схема полного графа на шести вершинах (Кб), имеющего 15 рёбер (рис. 2).
Рис.1. Архитектура образовательной системы. Задачи для ТРЕК и ТПЕЭ
уи
¡ОБ
УМ
ДБ
\ П°
1 \с оц/
м
П
ио
Вершин ы графа 1 2 3 4 5 е Z
1 12 14 2
2 23 24 2
3 32 34 2
4- 41 43 45 46 4
5 54 56 2
е 61 62 65 3
Z 2 3 2 4 2 2
Рис.2. Схема орграфа, матрица смежности орграфа для архитектуры (см. рис.1)
Лингвистическая концепция представления граф схемы
Архитектура LTSA является в определённой степени парадигмальной (общепринятой) «меткой», характеризующей процессы, хранилища и прецеденты системы образования, построенной на информационных технологиях. Она встречается практически в явном виде и в виде ссылок на
неё во многих последующих изданиях [2, с.425], [3, с.173], [4, с.153], [5,с.28], [6,с.80].
Представим архитектуру С^А на рис.3 в виде псевдоорграфа с шестью вершинами для формирования «алфавита» описания составляющих подграфов архитектуры.
В табл.1 приведена матрица составляющих языка для матричного описания орграфа (см. рис.3) по вершинам и дугам. Имеем шесть образов-столбцов для вершин и 15 образов-столбцов для дуг. Комбинированием указанных элементарных образов просто и легко идентифицировать новые конструкты схем обучающих систем и их подсистем..
В общем случае архитектура описания лингвистических систем определяется последовательностью:
С ^ Е ^ и ^ А ^ О, где С - доступное для выбора множество языковых средств;
Е - выбранный автором естественный язык описания объекта;
и - ограниченный естественный язык описания объекта;
А - строго формализованный язык описания модели объекта;
О - язык интерпретации объекта наблюдений. [7] Таблица 1. Матрица составляющих орграфа, как размеченного дугами подграфа полного
графа на шести вершинах
№
об. 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 5 5 6 6 6
графа 1 2 3 4 5 6 2 4 3 4 2 4 1 3 5 6 4 6 1 2 5
1 1 2 2 2 2
2 1 2 2 2 2 2
3 1 2 2 2 2
4 1 2 2 2 2 2 2 2 2
5 1 2 2 2 2
6 1 2 2 2 2 2
12 2 2 1
14 2 2 1
23 2 2 1
№
об. 1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 5 5 6 6 6
графа 1 2 3 4 5 6 2 4 3 4 2 4 1 3 5 6 4 6 1 2 5
24 2 2 1
32 2 2 1
34 2 2 1
41 2 2 1
43 2 2 1
45 2 2 1
46 2 2 1
54 2 2 1
56 2 2 1
61 2 2 1
62 2 2 1
65 2 2 1
Для первых двух столбцов табл. №1, описывающих отношения вершин 1 и 2 орграфа, на рис. 4 приведены соответствующие разметке графические образы.
Функциональные подсистемы систем электронного обучения
Приведём в табл. 2 матрицу порождаемых покрытий (где 1- основной объект, 2 - вторичный объект) для конструктов следующих 12-ти типовых функциональных подсистем, выделяемых в стандарте Р1484.1 (табл. 3).
Таблица 2. Образы покрытий для 12-ти типов функциональных подсистем
Объекты Образы (функциональные
графа подсистемы Р1484.1"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 1 1 1 2 1 1 1
2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2
3 2 2 2 2 2 1 2 2 2
4 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1
5 2 1 2 2 1 2 2 1 1
6 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2
12 1 1 1 2 2 2 2
14 1 2 1 2 2 2 2 1 1
23 2 2 2 2 2 2 2
Объекты Образы (функциональные
графа подсистемы P1484.1"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
24 1 1 2 1 1 1 2 1 2 2
32 2 2 2 2 2 2 2
34 2 2 2 1 2 2 1 2
41 1 2 1 2 2 2 2 1 1
43 2 2 1 2 1 2
45 1 1 1 1 2 1 1 1
46 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2
54 1 1 1 1 2 1 1 1
56 1 1 2
61 2 2 1 1 2 2 1 2 2
62 1 1 1 1 2 1 2 1
65 2 2 2 2 2 2 1
Таблица 3. Типы функциональных подсистем стандарта Р1484.1
I.Наставничество, Инструктирование_
2.Электронные системы поддержки процесса обучения
3.Интерактивная среда_
4.Моделировани е_
5.Взаимодействие средств обучения_
6.Упорядочивание, Потребности до и после_
7.Фокусирование на учебную программу_
8.Системы управления контентом_
9.Системы управления обучением_
10.Экспериментирование. Открытие_
II.Интеллектуальные средства обучения_
12.Дистанционное и распределенное обучение_
Технология программ единичных экспериментов (ТПЕЭ)
Под единичным экспериментом в обучении представляется учебно-познавательный процесс самостоятельной деятельности, организованный на основе технологии разделяемых единиц контента (ТРЕК) по заданной учебной программе испытаний.
Схема общей постановки учебного процесса на основе ТПЕЭ приведена на рис.5. В определённой степени она предопределяет круг вытекающих из данных наблюдений вопросов и доступных для исследования классов задач идентификации параметров обучаемого, задач двойственной кластеризации и распознавания образов групп обучаемых и соответствующих им баз учебных материалов, заложенных в ТРЕК.
Эксперимент в данном случае всегда связан с измерением времени и анализом получаемых данных в зависимости от среды и форм представления информации.
Чел. 4
--- Г 1
ь ~ 1св ~ --1 -
Рис.5. Схема протекания учебного процесса в модульно-кадровом пространстве
электронных форм обучения
Пусть D - комплексная форма представления семантической информации S/.В общем случае это может быть книга, отдельные главы, параграфы, фрагменты и порции учебного материала; CD - однородные формы представления S/. Были выделены следующие однородные формы S/ [15]:
N= ),
где Т - текстовая информация (£ - форма); ^еТ; S - звуковая форма (аудиальная) (5 - форма); gеG ; G - визуальная форма (д - форма) - жесты, мимика, пластика; ; С - изобразительная, графическая форма (с - форма);
с еС .
Комплексные формы представляют собой различные сочетания однородных форм, связанных общей целью обучения. Формально комплексные формы можно задать на прямом произведении ряда однородных форм.
Текстовая форма информации - это основа семантического определения составляющих знаковых систем. Знаковые системы являются свёрткой (соглашениями, абстракцией) семантики текстовых форм информации.
Чтение, переписывание, набор текста на клавиатуре, конспектирование являются основными операциями познавательной деятельности обучаемого.
В качестве средства организации программно-управляемого процесса самостоятельного и программированного освоения авторских информационных материалов репозитория (электронных библиотек) в настоящее время используются понятия «модуль» (М1, М2,...), и его составляющие, представленные в форме просмотровых последовательностей кадров (страниц), например: М1(К1...К13) и М2(К1... К11).
Каждому кадру модуля по методике ТПЕЭ определяются формы учебного задания, например, из следующего ряда:
• изучить (прочитать (действие Д1), выделить ключевые понятия, законспектировать (переписать) (Д2), набрать текст на с помощью клавиатуры Д3);
• составить конспект (указание У1): заголовки и нумерацию порций перепечатывать в качестве заголовков электронного конспекта и использовать данные при определении скорости набора текста;
• конспектировать рисунки и таблицы в тетрадь и-или копировать в личную папку студента (ЛПС) (У2)...
На рис.6 приведен пример применения совместно технологий ТРЕК и ТПЕЭ для решения задач определения удельных неизбежных затрат обучаемого по трём типовым видам деятельности: Д1, Д2, ДЗ.
Данные ПЕЭ по набору, чтению и письму при работе с текстами
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 4
ф
—
о;
о.
Ш
А# А А*- -А---
0
50
100
150
200
Количество символов, в знаках
Рис. 6. Результаты обработки данных ПЕЭ по одному из обучаемых
На рис 6 принята следующая система обозначений: треугольники-для операции «чтение» Д1; квадраты - для операции «письмо» Д2; ромбы-для «набор» текста) Д3.
В случае рис.6 неизбежные затраты времени можно представить в виде средних скоростей деятельности обучаемого. Обработка данных испытаний проводилась по методу наименьших квадратов. Модуль был составлен из 10 кадров. По каждому кадру проведено три испытания, связанные с чтением, переписыванием и набором текста. Содержательно текст представлял собой выборку из десяти компетенций. В итоге имеем кортежи (набор, чтение, письмо) и соответственно скорости (2,61; 19,25; 2,32) знаков в секунду. Данные эксперимента по одной из групп обучаемых приведены в табл.4. Наблюдается существенная разница удельных показателей обучаемых.
Таблица 4. Данные наблюдений по учебной группе
Вариант ФИО У(Д2)(б/с) У(Д1) (б/с)
1К-07/09 ФИО1 1,54 8,16
2К-07/09 ФИО2 2,23 17,44
3К-07/09 ФИО3 2,00 23,77
4К-07/09 1,35 8,12
5К-07/09 2,15 8,12
6К-07/09 1,93 11,60
7К-07/09 1,37 13,81
8К-07/09 1,41 9,96
9К-07/09 1,45 11,45
10К-07/09 1,32 8,13
11К-07/09 2,04 18,04
12К-07/09 2,04 18,04
13К-07/09 2,52 19,23
14К-07/09 ФИО14 2,15 16,80
Можно отметить, что применение технологий ТРЕК совместно с ТПЕЭ является основой создания эффективных средств для анализа и управления учебной деятельностью в системах электронного обучения.
Сбор и обработка затрат времени на овладение модульно-кадровым потоком информации с учётом ретроспективных, текущих и экспертных данных содержит ценную информацию для организации процессов косвенной оценки и контроля для управления реальным учебным процессом.
Заключение
Становление и распространение системы MOOC - Массовых Открытых Онлайновых (дистанционных) курсов (Massive Open Online Courses) обучения с открытым бесплатным электронным доступом через Интернет ставит перед исследователями и организаторами учебных процессов ряд новых проблем методологического характера.
В основе всех проблем лежит массовость контингента обучаемых; необходимость обеспечения самостоятельности, своевременности и выполнимости планируемого учебно-познавательного процесса; требуется высокая степень самоконтроля и самооценки освоенных знаний.
Преподаватель, в принципе, не может проконсультировать и проверить число заданий, количество которых превышает несколько тысяч. Определяющая роль в этом случае отводится формированию умений использования открытых ресурсов сети Интернет.
Стохастический и возможностный характер проблемных ситуаций требует ретроспективного, текущего и экспертного оценивания деятельности обучаемого в пространстве состояний и переходов изучаемой предметной области. Требуется постоянный сбор и анализ данных хода учебного процесса, что, по мнению авторов, должно обеспечиваться взаимной дополняемостью и интеграцией технологий ТРЕК и ТПЕЭ (указанное требование реализуется через ведение протоколов испытаний).
Литература
1. Официальный сайт MIT Open Course Ware http://ocw.mit.edu/index.htm
2. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. -М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. - 616 с.
3. Норенков И.П., Зимин А.М. Информационные технологии в образовании. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 352 с.
4. Креативная педагогика: методология, теория практика / Под. ред. Круглова Ю.Г. - М. :МГОПУ им. М.А. Шолохова, изд. центр «Альфа», 2002. - 240 с.
5. Софиев А.Э., Черткова Е.А. Компьютерные обучающие системы. Монография: - М.: Изд. ДеЛи, 2006. - 296 с.
6. Ибрагимов И.М. Информационные технологии и средства дистанционного обучения: Учеб. пособие. -М.: Издательский центр «Академия», 2005.-336 с.
7. Кузин Л .Т. Основы кибернетики : В 2-х т.; т. 2 . Основы кибернетических моделей. Учебное пособие для вузов. - М. :Энергия, 1979,1991 .-584с.
8. Панченко В.М. Компьютерные технологии системы обучения. Технология разделяемых единиц контента в системе программ единичных экспериментов: Учебное пособие / Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский институт радиотехники и автоматики (технический университет)». - М. 2009. - 156 с.
9. Панченко В.М., Комаров А.И. Сбор и оценивание деятельности обучаемых по данным программ единичных экспериментов // 57 НТК МИРЭА. Сб. тр. Ч.5./ МИРЭА - М., 2008. - с. 63-67.
10. Нечаев В.В., Панченко В.М., Комаров А.И. «Межпредметный системообразующий базис организации процесса подготовки специалистов по научным направлениям» Научно-практический журнал «Открытое образование», 2012 г. №5
11. Нечаев В. В., Панченко В.М., Комаров А.И. Методическое обеспечение ИТ-образования в вузе: от технологии подготовки учебных материалов к организации индивидуальной учебной деятельности обучаемого. Современные информационные технологии и ИТ-образование [Текст] / Сборник избранных трудов VII Международной научно-практической конференции. Под ред. проф. В.А. Сухомлина. - М.: ИНТУИТ.РУ 2012. - 1050с. -ISBN 978-5-9556-0140-3. с. 215-223
12. Официальный сайт автоматизированной обучающей системы БиГОР http://bigor.bmstu.ru/
13. Кухтенко А.И. Систем общая теория / Энциклопедия кибернетики. Том 2. - Киев: Главная редакция УСЭ, 1974. - 335-339с.
14. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. - М.: Радио и Связь, 1990. - 540с.
15. Перспективы развития вычислительной техники: В 11 кн.: Справ. Пособие/ Под ред. Ю.М. Смирнова.
16. Книга 1 Информационные семантические системы/ Н.М. Соломатин.-М.: Высш. Шк. 1989.127 с.
