CC BY
56
Проектирование и реализация процесса адаптивного обучения в дистанционном образовании
Сергеев С.Л., к.ф.-м.н., доцент, Дорджиев Э.О., аспирант
Санкт-Петербургский государственный университет
В настоящей работе описана технология адаптивного обучения, применимая в дистанционном образовании. Согласно данной технологии, общая структура системы адаптивного обучения состоит из модели электронного учебника, модуля тестирования и адаптационной модели. Приведено назначение каждой составляющей, описана их логическая взаимосвязь. Процесс обучения по созданной технологии включает построение и коррекцию индивидуального плана обучения, а также проведение промежуточного и итогового тестирования.
Многие считают, что дистанционное образование — это просто новая форма известного нам заочного обучения. В какой-то мере это так: человек действительно может учиться, не выхода из дома. Но только при одном условии: если у него имеется современный компьютер, оснащенный обучающей программой. И сейчас уже студент, где бы он ни жил. может учиться по программе практически любого университета, располагающего обучающими курсами в Интернете. Информационные образовательные технологии делают образование более открытым, поскольку компьютер, подключенный к сети, позволяет получать знания, не выходя из дома, в удобное время и по индивидуальной программе.
В последние голы значительно возросло количество пользователей Интернета, а с ним и количество людей, которые могут пополнить свои знания через дистанционное образование. На практике это выглядит следующим образом. Учебные материалы помещаются на специально выделенном образовательном сервере (БД, файловая система, и.т.п.). Студенты или специалисты -скачивают- эти материалы на свой компьютер, отвечают на вопросы в режиме on-line, проходят тестирование, обучаются по индивидуальным учебным планам, осуществляют поиск по базе знаний. Такая система обучения может существовать и без помощи преподавателей на стадии обучения.
Сейчас дистанционное обучение начинает применяться в различных образовательных сферах. Самое широкое распространение оно получило в динамично развивающихся отраслях, где информация и учебные данные постоянно обновляются. Имеются в виду информационные технологии, бухгалтерский учет, налогообложение, правовая сфера, бизнес, администрирование и некоторые другие отрасли. Представители этих специальностей постоянно пополняют свои знания обо всех нововведениях и поэтому все чаще и чаще прибегают к дистанционному обучению, не покидая своих рабочих мест.
В настоящей статье описывается разработка технологии адаптивного обучения, применяемой в дистанционном образовании, учитывающей вопросы хранения, передачи данных и тестирования учащихся, объединяющая в себе основные концепции дистанционного адаптивного обучения. Технология адаптивного обучения
Данный раздел содержит описание технологии адаптивного обучения разработанной автором и состоит из следующих основных разделов: модель электронного учебника, тестирование знаний в адаптивном обучении, модель адаптивного обучения. В разделе модель электронного учебника идет описание математического представления учебного материала и процесса обучения. В следующем разделе описывается используемое в программе тестирование, как основной способ сбора информации о знаниях обучаемого. В последнем разделе модель адаптивного обучения приводится алгоритм адаптивного обучения.
При создании адаптивной системы обучения были выделены три основных составляющих этой системы:
• модель электронного учебника:
• модуль тестирования;
• адаптационная модель.
Моделью электронного учебника является информационное представление учебного материала. Модуль тестирования занимается сбором информации об уровне знаний обучающегося. Адаптационная модель анализирует информацию о знаниях учащегося и строит индивидуальные учебные планы. Рассмотрим строение и функции указанных составляющих. Модель электронного учебника
Для реализации процесса адаптивного обучения необходимо создать математическую модель электронного учебника, достаточную для обеспечения процесса
Экономика, Статистика и Информатика
№2, 2008
обучения любому учебному материалу, возможности тестирования знаний и анализа результатов тестирования. Структура учебного материала пред-ставима в виде набора большого числа «учебных единиц-, тестов, привязанных к одной или группе «учебных единиц», и логических связей между ними. Термин -учебная единица- представляет некото рую наименьшую часть учебного материала (например: небольшой параграф, большая фундаментальная теорема, последовательность определений или теорем). Логические связи - это переход между «учебными единицами- в последовательности обучения учебному материалу (например: после изучения -теоремы 1» следует изучать «теорему 2»). Логические связи задают структуру электронного учебника. Тесты промежуточного тестирования выполняют функцию контроля знаний полученных при изучении одной или нескольких «учебных единиц». Основываясь на теории графов, будем рассматривать электронный учебник в виде ориентированного графа, где каждый узел является «учебной единицей-, а направленное ребро показывает их логическую связь. Ориентация ребер графа показывает направление в последовательности обучения учебному материалу. Схематическое представление учебного материала в виде графа представлено на рис. 1.
Модель электронного учебника, представимая в виде ориентированного графа, содержит в себе последовательность обучения, которая строится по алгоритму: если все -входящие» узлы в рассматриваемый узел считаются изученными, то можно переходить к изучению этого узла. Данная модель имеет один недостаток, ориентированный граф должен полностью задаваться разработчиками учебного материала, что при больших объемах учебника полностью задать граф будет сложно и трудоемко. Но модель электронного учебника является более сложным представлением учебных планов, используемых в учебных заведения. Поэтому проблема сложности составления модели электронного учебника может быть решена при использовании специалистом обычных учебных планов. Таким образом, был выбрал ориентированный граф, математической моделью электронного учебника в дистанционном образовании.
Тестирование знаний в адаптивном обучении
Весьма важным аспектом адаптивного обучения является оценивание сервером знаний обучаемых. Одним из способов быстрой проверки знаний является тестирование. Оно не только позволяет быстро и достаточно качественно получить данные о знаниях студента, но просто в составлении и хранении на сервере. С помощью тестирования можно оценить знания учащегося и попытаться определить его уровень и количество знаний на момент тестирования. Тестирование знаний студента было разделено на два вида: первичное тестирование и промежуточное тестирование. Рассмотрим эти виды тестирования подробнее.
Первичное тестирование - это тестирование учащегося, которое предлагает система дистанционного обучения перед началом обучения по выбранному учебному курсу. Первичное тестирование является одним из наиболее важных пунктов в адаптивном обучении. Руководствуясь данными, полученными при первичном тестировании, система адаптивного обучения строит для каждого учащегося личный учебный план. Первичное тестирование состоит из вопросов, ответов на вопросы и связями между вопросами и узлами (или группой узлов) в модели электронного учебника. Основываясь на ответах ученика, можно раскрасить граф модели электронного учебника в цвета, что ученик знает, а что нет, используя связи между узлами внутри графа модели электронного учебника и результатами тестирования.
Существует несколько проблем, возникающих при использовании первичного тестирования для создания индивидуального учебного плана. Во-первых, первичный тест полностью задается разработчиками учебного материала и возможны ошибки, связанные с неполным охватом теста всего учебного материла. Во-вторых, количество вопросов в тесте ограничено, а размер учебного материала может быть достаточно большим.
Оптимально количество вопросов в тесте зависит от учебного материала. Малое количество вопросов может не хватить для качественного тестирования учебного материала, а от большого числа вопрос тестируемый может потерять интерес к тесту. Психологами было установлено, что при более 80 вопросов появляется усталость, а лучшим решением будет использовать тесты, в которых от 10 до 30 вопросов.
Промежуточное тестирование - это тестирование учащегося, которое производит система дистанционного обучения после изучения некоторого учебного материала, для которого в модели электронного учебника указан тест. Функцией промежуточного тестирования является контроль качества знаний по «учебным единицам-, для которых был задан тест. После анализа результатов тестирования система адаптивного обучения принимает решение о продолжении обучения или повтора материала.
Рассмотренные виды тестирования являются важной частью адаптивного обучения в дистанционном образовании. Они производят сбор информации
№2, 2008
72
о студенте, что позволяет системе адаптивного обучения строить индивидуальные учебные планы. Можно сказать, что для каждог о студента система адаптивного обучения создает личную последовательность обучения. Таким образом, студент не будет заново изучать материал, который он уже знает, а сразу приступит к изучению новой информации.
Модель адаптивного обучения
Модель адаптивного обучения содержит алгоритм обучения, который определяет, как будет строиться процесс адаптивного обучения и как на основе информации, полученной при тестировании учащегося, строиться индивидуальная последовательность обучения. Опишем основные этапы алгоритма адаптивного обучения.
Выбор учебного курса. Обучающийся выбирает из базы учебных материалов необходимый ему учебный курс.
Первичное тестирование. Система проводит первичное тестирование студента. Тест для проверки знаний задан и привязан к данному учебному курсу.
Определение личного учебного плана. Получив результаты после первичного тестирования, система начинает строить индивидуальный учебный план для студента. Результаты тестирования можно представить в виде соответствия: результатов ответа на вопрос (-зачет-ил и -не зачет-) и узла или группы узлов в модели электронного учебника, кото-
рым соответствует этот вопрос. Далее получаем модель электронного учебника. в котором отмечены некоторые узлы (в значения -знает- и -не знает-). Основываясь, на связях между узлами в модели электронного учебника, можем указать значения всем узлам графа. Если узел отмечен как -изучен- и зависит от узла, который отмечен как -не изучен-, то этот узел считается -не изученным-. Получив полностью отмеченный граф. мы можем построить индивидуальный учебный план для студента по узлам, отмеченным как -не изученные-.
Обучение студента, но индивидуальному учебному плану. После построения индивидуального учебного плана, система начинает последовательно обучать студента по узлам считающимся -не изученными-. Если узел зависит от узлов считающимися -не изученными-, то изучение этого узла откладывается, пока все узлы, от которого он зависит, будут -изучены».
Промежуточное тестирование. Система производит тестирование учащегося, после изучения некоторого учебного материала, для которого в модели электронного учебника указан 1 ееI. После получения результатов тестирования система принимает решение о продолжении обучения или повтору материала. Если обучение продолжается, то тестируемые узлы становятся -изученными-.
Эта модель имеет несколько недостатков. Во-первых, возможно некорректное создание индивидуального
Сервер
База
данных
Учебный материал
Рис. 2. Общая структура системы адаптивного обучения
Учебный материал
Процесс обучения
Администрирование
Рис. 3. Пользователи системы адаптивного обучения
плана из-за ответов -наугад- на вопросы первичного тестирования. Во-вто-рых, для хорошей работы системы необходимо качественное создание и задание модели электронного учебника, тестов для первичного и промежуточного тестирования. В-третьих, количество вопросов во всех видах тестирования определятся разработчиками учебного материала, но существует проблема, что вопросов может не хватить для лучшего охвата учебного материала или от большого количества вопросов студент может потерять интерес к тестированию. Решение этих проблем зависит от разработчиков учебного материала. При задании точной модели электронного учебника и подготовки качественных тестов, данный алгоритм модели адаптивного обучения реализует адаптивность обучения, и не требует вмешательства преподавателей в процесс обучения.
Техническая реализация технологии адаптивного обучения
Процесс адаптивного обучения был реализован в виде kuihchi - серверного программного обеспечения. Разработанное программное обеспечение не только реализует принципы и алгоритм адаптивного обучения, но и предоставляет различные интерфейсы для работы всех видов пользователей: преподаватели. учащиеся, администраторы системы. Предложенное ниже описание модели технологии адаптивного обучения, является лишь одним из возможных способов технической реализации.
Общая концепция системы адаптивного обучения
На рис. 2 представлена общая структура системы адаптивного обучения. Система состоит из двух основных программ: клиента и сервера. Вся информация храниться на серверной машине. Личная информация пользователей, информация об авторизации пользователей, учебных курсах и личные учебные планы хранятся в базе данных. Модель электронного учебника и все виды тестов хранятся в виде учебного материала в файловой системе на сервере. Па сервере и клиенте реализован один интерфейс функций, который обеспечивает взаимодействие и передачу информации между ними. Рассмотрим клиент и серверное приложение подробнее.
Экономика, Статистика и Информатика
73
№2, 2008
Приложение клиента в системе адаптивного обучения
Приложение клиента представляет набор интерфейсов для работы различных пользователей. Схематическое представление пользователей системы адаптивного обучения представлено на рис. 3-
Все пользователи работают с различной информацией, хранящейся на сервере. Преподаватели добавляют новые учебные курсы в систему, при этом им не предоставляемся возможность вмешиваться в процесс обучения учащихся. Учащиеся проходят процесс обучения по выбранным учебным курсам. Администраторы занимаются вопросами администрирования и авторизации пользователей. Необходимый интерфейс загружается после авторизации пользователя. Вид пользователя определяется по его информации авторизации.
Приложение сервера в системе адаптивного обучения
Серверное приложение работает с информацией, хранимой в базе данных, и учебным материалом. Оно отсылает необходимую информацию по запросу-клиенту. Схематически структура сервера представлена на рис. 4.
Структура сервера разделяется на три части: модуль работы с таблицами баз данных, модуль работы с учебным материалом, модуль обучения. Модуль обучения обрабатывает информацию из базы данных и учебного материала для обеспечения работы процесса адаптивного обучения. Модуль работы с таблицами баз данных и модуль работы с учебным материалом применяются в работе преподавателей и администраторов для работы с хранимой информацией.
Литература
1. Аванесов B.C. Математические модели педагогического измерения. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994.
2. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний: Моногр. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994.
3. Аванесов B.C. Современные методы обучения и тестового контроля знаний. Владивосток, 1999-
4. Бобков А.И., Далматов С.Б.. Преснякова Г.В., Шашин Г.В. Принципы по-
строения адаптивных аналоговых систем обучения и контроля знаний: Учеб. пособие. JI.: Лен. инст. авиац. приборостроения. 1987.
5. Глова В.И., Дуплик C.B. Модели педагогического тестирования обучаемых /7 Вестник Казанского гос. техн. унта им. А.Н. Туполева. 2003. № 2.
6. Дистанционное образование в России: проблемы и перспективы: Мат. 6-й Международной конференции но дистанционному образованию Под ред. В.Г1. Тихомирова, В.И. Солдаткина Д.Э. Колосова. М.. 1998.
7. Захаров А.И., Матюшкин A.M. Проблемы адаптивных систем обучения // Кибернетика и проблемы обучения. М.: Прогресс, 1970.
8. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. «Мир». Москва: 1978.
9. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии: Уч. пособие. М.: Народное образование, 1998.
10. Хуторской A.B. Особенности развития дистанционного обучения в российских школах
11. Мельникова М.Б. Адаптивное тестирование и образовании (теория, методология, технология)». М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2001.
12. Ямбург, Е.А. Школа для всех. Адаптивная модель. Теоретические основы и практическая реализация. М.: Новая школа. 1997.
13. Brusilovsky, P. Student model centered architecture for intelligent learning environment. In: Proceedings of Fourth International Conference on User
Modeling, Hyannis, MA, 15-19 August 1994, MITRE.
14. Brusilovsky. P. Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education. In C. Rollinger and C. Peylo (eds.). Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching, Konstliche Intelligenz.
15. Brusilovsky, P.Methods and techniques of adaptive hypermedia. In P. Brusilovsky and J. Vassileva (eds.), User Modeling and User-Adapted Interaction 6 (2-3), Special Issue on Adaptive Hypertext and Hypermedia.
16. Brusilovsky P. and Su H.-D. Adaptiv e Visualization Component of a Distributed Web-based Adaptive Educational System. In: Intelligent Tutoring Systems. Vol.2363, (Proceedings of 6th International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS'2002), Biarritz, France, June 2-7,2002) Berlin: Springer-Verlag
17. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N — J. Lawrence Erlbaum Ass., Publ. 1980.
18. Rasch, G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests. With a Foreword and Afterword by B.D. Wright The Univ. of Chicago Press Chicago & London, 1980.
19 Rasch G. On specific objectivity. An attempt at formalizing the request for generality and validity of scientific statements. In Blegvad. M. (ed.). The Danish Yearbook of Philosophy, 58-94. Munksgaard, Copenhagen, 1977.
20. Weiss D.JXEd.) New Horizons in Testing: Latent Trait Test Theory and Computerised Adaptive Testing. N — Y., Academic Press, 1983-
Базы данных
Сервер
Модуль работы с таблицами базы данных
Учебный материал
Модуль работы с учебным материалом
Модуль обучения
Клиент
Рис. 4. Структура серверного приложения
№2, 2008
74
