Представление модели пользователя и предметной среды обучения Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аванский С.М., Затылкин А.В., Юрков Н.К. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МОДЕЛИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ И ПРЕДМЕТНОЙ СРЕДЫ ОБУЧЕНИЯ

Для высшего образования первостепенную актуальность приобретает задача использования возможностей компьютера в моделировании исследовательской и профессиональной деятельности, а также подготовке будущих специалистов. Процесс реформирования образования рассматривается в контексте создания таких педагогических технологий, которые бы обеспечивали переход от формально-дисциплинарного к проблемно-активному типу обучения. Эта задача напрямую связана с концептуальным обоснованием системной целостности учебнопредметной деятельности, сохраняющей в условиях информационной технологии обучения основные этапы формирования умственных действий с использованием конструктивного анализа и моделирования предметных сред. Для решения данной задачи предлагается использовать интеллектуальные обучающие системы (ИОС).

На абстрактном уровне ИОС состоит из следующих трех компонентов выполненных в виде оверлейных моделей: модель предметной области, модель пользователя и модель обучения.

Термин «оверлейная модель» введен Голдштайном в 1981 г., но фактически этот термин употреблялся

пользователями системы компьютерного обучения еще в 197 0 году.

Модель предметной области (МПО) представляет собой информационное содержание предмета (представленное в виде направленного графа), стрелками показывается рекомендуемое направление изучения предмета. Например, знания, изложенные в главе № 6, основываются на знаниях глав №№ 4 и 5, рисунок 1.

Рисунок 1- Упрощенная модель предметной области

Модель пользователя (МП) представляет знания, цели, историю изучения и другие аспекты пользователя, формирует абстрактные стереотипные пользовательские профили. Модель пользователя - ключевой элемент в процессе адаптации информационного содержания и навигационного пространства терминала, на основе модели пользователя система с помощью заданных правил осуществляет изменение содержания ресурсов и экранного интерфейса. Часть (МП) строится следующим образом. К узлам семантической сети, описывающей знания по предмету, в качестве атрибутов добавляются числа, показывающие, в какой степени пользователь понимает содержащиеся в каждом узле знания, рисунок 2.

Рисунок 2 Модель пользователя

Подобная оверлейная модель строится в предположении, что знания пользователя и знания системы имеют полностью аналогичную структуру, но первые являются подмножеством последних. Оверлейная модель представляет собой подмножество МПО, то есть подграф. Смысл оверлейной модели состоит в том, чтобы представить знание конкретного пользователя как перекрытие («оверлей») модели предметной области. Оверлейные модели представляют собой очень мощный и гибкий механизм. Они могут осуществлять независимое измерение уровня знаний пользователя по различным темам. Во многих ИОС модель обучаемого представляет собой лишь оверлейную модель знаний обучаемого. Более продуктивно применять оверлейную модель знаний пользователя только как часть полной модели обучаемого.

В процессе обучения система руководствуется моделью обучения, представляющей собой разность между МПО и МП.

Ядро оверлейной модели умений обучаемого представлено в виде вектора Р(к) = [Рх(к), Р2(к),..., Р,(к),..., PJ(к)]

, где Р,(к) - вероятность правильного применения операции , -го типа, вычисляемая по результатам решения учебной задачи на к -ом шаге обучения. Выдача обучаемому релевантного учебного материала по результатам решения учебной задачи обеспечивается установлением взаимосвязи операций и концептов. Взаимосвязь

операций и концептов отражает отношение Е с У х X , где У - множество операций, а X - множество концептов. Это отношение задается матрицей ||е^|| , строки которой соответствуют операциям у, у2,..., у,..., у- , а

столбцы - концептам X, X,..., X,.", X" * Элемент матрицы ||е^|| определяется следующим образом:

^ 1, если в операции у используется концепт хА;

и [0, в противном случае

Матрица Це^Ц является формализованным описанием структур операций. В соответствии с алгоритмическим

подходом концепт, используемый в операции, является её неотъемлемой частью. Следовательно, на каждом к -ом шаге обучения уровень усвоения обучаемым каждого концепта, используемого в операции у. , не может

быть ниже уровня усвоения этой операции в целом на этом же шаге, то есть (к)>Pj(к) , где ¿уДк) - оцен-

ка уровня усвоения концепта xг . Более точно вычислить щ(,к) по результату выполнения операции у . в общем случае нельзя из-за отсутствия адекватной обратной связи. В связи с тем, что при решении учебной задачи на к -ом шаге обучения один и тот же концепт может использоваться в разных операциях, то для вычисления интегрированной оценки уровня усвоения концепта х( необходимо учитывать уровень усвоения этих операций. Таким образом, интегрированную оценку уровня усвоения щ(к) концепта х( по результатам выполнения учебной задачи, на к -ом шаге обучения предлагается вычислять по следующей формуле:

2** ■ Р (к)

(к)=-----------•

а,

Аналогично взаимосвязи операций и концептов задается взаимосвязь глав предмета. Эту взаимосвязь отражает отношение Е с 5 х X , где 5 - множество глав с типовой структурой, а X - множество концептов.

Отношение Е задается матрицей Ц/^Ц , строки которой соответствуют страницам £, 52,..., ^,..., , а столбцы

- концептами X, х2,..., X,..., X . Элемент матрицы 1М определяется следующим образом:

[1, если на странице Sg описан концепт х^

& [0 в противном случае

Оценка (к) обучаемым на к -ом шаге обучения знаний, изложенных на странице £ , вычисляется по

& &

формуле:

2Л, •(1 -®<(к))

р& (к) = , ^----------•

2 ^ в*

Использование при расчете р (к) значений й^(к) , вычисляемых на основе значений р(к), обеспечивает

учет предыстории выполнения обучаемым учебных задач, что является необходимым требованием при построении адаптивных систем обучения. По завершении выполнения задач в случае наличия ошибок формируется сообщение, содержащее перечень ссылок на главы с указанием обучаемому вернуться к проработке представленного в них учебного материала. Обучаемому предлагается проработать в первую очередь те главы, которые хуже усвоены.

Уровень знаний по теме, реализованной в ИОС, является наиболее важной характеристикой. Уровень знаний является переменной величиной для каждого конкретного пользователя. Это означает, что система, использующая знания пользователя, должна фиксировать изменение уровня этих знаний и соответствующим образом модифицировать модель пользователя.

Полная модель пользователя описывается на основе следующих исходных характеристик:

1. Анкетирование. Выявление необходимых начальных данных о пользователе, которые могут включать в себя некоторые пользовательские предпочтения, интересы, фактические данные.

2. История изучения. На основе истории изучения система может моделировать предпочтительные навигационные маршруты, определять круг интересов и знаний пользователя.

3. Составление семантического портрета пользователя на основе наборов ключевых слов посещенных ресурсов и тем.

4. Предпочтения интерфейса и навигационных моделей.

5. Уровни усвоения тем.

6. Уровни обзора тем.

7. Уровень сложности ресурсов и тем (может определяться различными алгоритмами).

При учете всех возможных вариантах обучения приходится решать сложную многокритериальную задачу.

ЛИТЕРАТУРА

1. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования - М.: Физмалит, 2003.

2. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: Сб. статей, Пер. с англ. М.. Мир, 1987, —247.

3. Кормен К., Лейзерсон Ч., Риверст Р. Алгоритмы построение и анализ. - М.: МЦМНО, 2000.

4. Харари Ф. Теория графов - М.: Мир, 1973.

5. Юрков Н.К. О концепции создания интеллектуальных компьютерных обучающих систем. /Юрков Н.К., Баннов В.Я./ Университетское образование: Сборник материалов V Международной научно-методической конференции. Ч. II. - Пенза, 2001.

6. Юрков Н.К. Автоматизированные и информационные технологии и аппаратура. Учебное пособие. Пенза, изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. - 172 с.