CC BY
33
}
Или другой вариант: {
for(1...10)
{
print a; print b;
}
}
Второй вариант оптимальней, т.к. он описывает не набор частных случаев, а выводит по ним общее правило - максимально короткую программу для данного языка программирования, генерирующую нужные выходные данные.
Развитие науки было обусловлено умением человека проводить обратный инжиниринг законов природы методом построения гипотез и их целенаправленной проверки экспериментами. В какой степени на это способны современные сети глубокого обучения? Предложенный тест (бенчмарк) позволяет провести оценку этого умения у произвольной нейросети.
Литература
1. Колмогоров А. Н. Три подхода к определению понятия «количество информации», Пробл. передачи информ., 1965. 3-11.
2. Верещагин Н. С., Успенский В. А., Шень А. Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность. М.: МЦНМО, 2013. 576 с.
3. Mahendran A., Vedaldi A., Visualizing deep convolutional neural networks using natural pre-images // International Journal of Computer Vision (Международный журнал компьютерного зрения), 2016.
Prospects for improving the quality of training on virtual training kit. The introduction of adaptive learning and adaptive test control
Zhukov I.
Перспективы повышения качества обучения по виртуальным учебным стендам. Внедрение адаптивного обучения и адаптивного тестового контроля
Жуков И. А.
Жуков Иван Андреевич / Zhukov Ivan - магистрант, кафедра информационных технологий и экономической информатики, Институт информационных технологий Челябинский государственный университет, г. Челябинск
Аннотация: в статье классифицированы существующие реализации виртуальных учебных стендов. Проведен обзор адаптивного обучения и адаптивного тестового контроля, внедрение которых позволит повысить качество обучения по виртуальным учебным стендам.
Abstract: the article classified the existing implementations of virtual educational booths. A review of adaptive learning and adaptive test control of the implementation of which will improve the quality of training on virtual training kit.
Ключевые слова: электронное образование, виртуальные учебные стенды, адаптивное обучение, адаптивный тестовый контроль.
Keywords: e-learning, virtual training stands, adaptive learning, adaptive test control. Введение
Главной проблемой обучения по виртуальным учебным стендам является её основное преимущество и отличие от традиционной формы образования - отсутствие учителя, преподавателя. Как следствие - отсутствие обратной связи.
Несмотря на трудоемкость и качество реализации стендов, представленные знания могут быть неверно интерпретированы обучаемым или вовсе нерелевантными, неявные сбои в программном обеспечении могут стать трудно отслеживаемыми причинами пробелов в знаниях у обучаемых. Это, в
свою очередь, ставит вопрос об эффективности применения такой формы обучения с точки зрения затрат в сравнении с типичным текстовым или медиа носителем информации.
Чтобы избежать вышеописанных и других проблем, связанных с повышением эффективности оценки использования виртуальных стендов в образовании, был проведен анализ методов и моделей адаптивного обучения и адаптивного тестового контроля на предмет их применимости.
Виртуальные учебные стенды и их классификация
Следует уделить внимание используемому термину «стенд». В различных источниках интерфейсные программные обеспечения используемые в электронном обучении называют по разному. Четкого и согласованного определения нет. Так, например, в статье Савкиной А. В., Савкиной А. В и Федосина С. А. «Виртуальные лаборатории в дистанционном обучении» [1] используется термин - «виртуальная лаборатория». В своей статье М. А. Прилепко [2], а также, например, компания VE Group используют термин «виртуальный тренажер». Допускается использование термина «виртуальный учебный комплекс».
Основываясь на общепризнанном понятии «исследовательский стенд - научное (экспериментальное) оборудование, предназначенное для исследовательских опытов, изучения свойств объектов и процессов», и в связи с использованием программного обучения в этих же целях, определим его как виртуальный учебный (образовательный) «стенд».
За время проведения научно-исследовательской работы по смежной теме мною было классифицировано понятие виртуальные образовательные стенды:
1. Мультимедийные образовательные комплексы (например, EduPlay, MultiKid, EduTouch, MultiMind, EduQuest).
2. Интерактивное оборудование (например, Smart ST230i, ST442i, SMART Table Toolkit, IQ Board).
3. VR-тренажеры и симуляторы (например, VE Group, CADWall, CAD-wall, CAVE, Панорама).
4. Виртуальные учебные стенды.
Последние из которых я разделил на:
1. Виртуальные тренажеры и симуляторы.
2. Электронные учебники.
3. Программы тестирования.
4. Мультимедийные анимационные имитаторы.
5. Виртуальные лаборатории (включает 2, 3, 4).
6. Интерактивные виртуальны стенды.
Адаптивное обучение
Адаптивное обучение - обширное понятие, и за всё время было разработано и описано немало различных моделей и методов, представляющих разные реализации и направленных на решение разных задач.
Так как основной задачей является повышение качество обучения по виртуальным образовательным стендам, то и методы адаптивного обучения должны быть направлены на повышение качества обучения.
Задачи адаптивного обучения при внедрении в виртуальные учебные стенды хорошо раскрыты в статье И. Ю. Денисова, М. В. Баканова «Реализация адаптивной технологии обучения в информационной обучающей системе» [3]:
1. Возможность индивидуального планирования последовательности блоков учебного материала обучаемым. Включая возможность возврата к блокам учебного материала.
2. Интерактивная поддержка решения задач (например - диалоговая).
3. Поддержка в решении задач на примерах.
4. Адаптивное представление информации и учебного материала.
5. Адаптивная поддержка в навигации.
6. Адаптивная выдача комментариев.
7. Симуляция, тренажер, моделирование ситуаций.
8. Интерактивная визуальная декомпозиция.
9. Реакция в реальном времени на действия и результаты обучаемого (предоставление информационного контента).
Адаптивный тестовый контроль
«Одной из форм адаптивного обучения является тестирование. Адаптивный тест представляется как вариант автоматизированной системы тестирования, в которой заранее известны параметры трудности и дифференцирующей способности каждого задания» [4].
Классически разделяют три варианта адаптивного тестового контроля: пирамидальное тестирование, flexilevel, stradaptive. Основная идея - изменять трудность задания в зависимости от правильности ответа данного, проходящим тестирование.
На данном подходе построено множество моделей, описанных в статьях, например, Белоус Н. В., Куцевич И. В. - «Модель адаптивного контроля знаний» [4] или Донской С. Ю., Митупова М. Б. -«Адаптивный тестовый контроль на основе информационных технологий» [5].
Немного дальше продвинулись в данном исследовании Л. В. Зайцева, Н. О. Прокофьева [6]. Контроль знаний они разделили на три категории: неадаптивные, частично-адаптивные и адаптивные.
Адаптивный тестовый контроль, внедренный в виртуальные учебные стенды, должен решать задачи «интеллектуального анализа ответов обучаемых»:
1. Регулировать трудность и число тестовых заданий в зависимости от ответа обучаемого (контроль по модели студента).
2. Регулировать трудность и число тестовых заданий в зависимости от пройденного материала обучающимся и времени, затраченного на обучение (контроль по модели учебного материала).
3. Определение недостающих и неполных знаний (обратная связь, обновление модели обучаемого).
Литература
1. Савкина Анастасия Васильевна, Савкина Анастасия Владимировна, Федосин Сергей Алексеевич. Виртуальные лаборатории в дистанционном обучении // Образовательные технологии и общество, 2014. № 4. [Электронный ресурс]: URL: http://cyberlemnka.ru/article/n/virtualnye-laboratorii-v-distantsionnom-obuchenii.
2. Прилепко Максим Анатольевич. Модель создания лабораторной работы при использовании системы автоматизации проектирования виртуальных тренажеров Network Lab // ОНВ. 2014. № 2 (130). [Электронный ресурс]: URL: http://cyberleninka.ru/article/n/model-sozdaniya-laboratornoy-raboty-pri-ispolzovanii-sistemy-avtomatizatsii-proektirovaniya-virtualnyh-trenazherov-network-lab.
3. Денисова И. Ю., Баканова М. В. Реализация адаптивной технологии обучения в информационной обучающей системе // Известия ПГУ им. В. Г. Белинского. 2012. № 28. [Электронный ресурс]: URL: http://cyberleninka.ru/article/n/realizatsiya-adaptivnoy-tehnologii-obucheniya-v-informatsionnoy-obuchayuschey-sisteme.
4. Белоус Н. В., Куцевич И. В. Модель адаптивного контроля знаний // Радюелектронжа, шформатика, управлшня, 2010. № 1 (22). [Электронный ресурс]: URL: http://cyberleninka.ru/article/n/model-adaptivnogo-kontrolya-znaniy.
5. Донская Светлана Юрьевна, Митупов Михаил Батомункуевич. Адаптивный тестовый контроль на основе информационных технологий // Бюллетень ВСНЦ СО РАМН, 2010. № 2. [Электронный ресурс]: URL: http://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnyy-testovyy-kontrol-na-osnove-informatsionnyh-tehnologiy.
