CC BY
33
Проектирование обучающей среды в системе МОНАП для изучения структур данных
Данилов Альберт Рафаилович студент института компьютерных технологий и защиты информации, Казанский Национальный Исследовательский Технический Университет имени А.Н.
Туполева г. Казань,89963371129 albert95danilov@gmail.com
Ахметов Айнур Кабирович студент института компьютерных технологий и защиты информации, Казанский Национальный Исследовательский Технический Университет имени А.Н.
Туполева г. Казань,89963371696 akhmetovainur@gmail.com
Аннотация
Данная работа содержит разработку модели обучения, реализованную в среде МОНАП. Для демонстрации возможностей обучающей среды была выбрана предметная область - Структуры данных. Обучающая среда включает в себя: теоретический материал в виде технической документации и интеллектуальную обучающую систему, разработанную с использованием инструментальных средств МОНАП.
This work contains the development of a training model implemented in the MONAP environment. To demonstrate the capabilities of the learning environment, the subject was chosen - Data Structures. The learning environment includes: theoretical material in the form of technical documentation and an intelligent training system developed using the tools of MONAP.
Ключевые слова
учебный контент, учебная система, интеллектуальная обучающая система, оценка навыков умений
educational content, educational system, intellectual learning system, skills assessment
Введение
Развитие информационных технологий оказывает значительное влияние на многие сферы жизни современного общества, в частности и на образовательную среду. За последние десятилетия было создано множество обучающих сред, способных реализовывать методы обучения, которые не только воспроизводят действия преподавателя, но и реализуют различные принципы обучения, такие как адаптивность, интерактивность и индивидуализация обучения. Под адаптивностью обучения понимают возможность организации процессов обучения и преподавания с помощью разделения учебного материала по содержанию, объему и сложности. Интерактивность обучения подразумевает взаимодействие обучаемого с обучающей средой в форме педагогического диалога. Принцип индивидуализации обучения
заключается в создании условий для самостоятельной работы обучаемых. Каждый выполняет индивидуальные задачи, для которых выполняется самопроверка результатов. Все это способствует улучшению качества усвоения учебного материала. А сам учебный материал соответствует предметной области, выбранной для обучения.
В данной работе выбор предметной области обусловлен актуальностью структур данных в программировании, которые являются важными «строительными блоками» для решения задач в программировании.
Представление функциональных возможностей обучающей среды, разработанной с использованием МОНАП
Функционирование интеллектуальной обучающей системы основано на поэтапном получении и контроля знаний обучаемого, а также на адаптивном формировании навыков решения учебных задач в выбранной предметной области обучения. В качестве изучаемой предметной области выбрана структура данных в программировании.
Обучающая среда представляет из себя, интеллектуальную обучающую систему, разработанную при помощи инструментальных средств МОНАП [1-5].
Обучение в ИОС является контролируемым и управляемым процессом решения учебных задач обучаемым [6-8].
На каждом шаге обучения выполняются следующие действия:
• выдаются задачи с требуемыми свойствами;
• обучаемый вводит ответы, правильность которых проверяется в ИОС, а в случае выявления ошибочных ответов выдаются объяснения;
• оцениваются навыки обучаемого и принимаются решения о продолжении или успешном завершении обучения, или же об аварийном окончании обучения (обращение обучаемого к преподавателю или к соответствующей обучающей литературе);
• определяются требуемые данные для выдачи следующей задачи (определение ее свойств), если принято решение о продолжения обучения.
При организации процесса обучения часто используется алгоритмический подход. Он подразумевает создание определенного алгоритмического предписания, которое разрабатывается экспертом-педагогом и описывает способы решения учебных задач из выбранной для обучения предметной области. Само алгоритмическое предписание представляет собой совокупность элементарных операций, а также указывает последовательность их выполнения, которая в итоге и приводит к верному решению учебной задачи.
Для осуществления различных подходов к организации процесса обучения, а также к формированию навыков и умений у обучаемого было выбрано инструментальное средство МОНАП (модель обучения навыкам алгоритмической природы).
МОНАП - инструментальные средства разработки интеллектуальной обучающей системы, в которой реализуются алгоритмы адаптивного управления процессом обучения в выбранной предметной области.
При создании алгоритмического предписания, о котором упоминалось ранее, проводится анализ предметной области и выбираются основные элементы - простые понятия, на которых базируется используемый учебный материал.
Правило 1.
Механизм статического распределения памяти основан на применении массивов с однотипными данными и заранее определенным количеством данных.
Для примера введем массив целочисленных данных, размерностью 5 элементов:
Var IntMassiv : array[1..5] of Integer;
Введем данные в массив:
IntMassiv[1] = 1;
IntMassiv[2] = 2;
IntMassiv[3] = 3;
IntMassiv[4] = 4;
IntMassiv[5] = 5;
В массивах со статическим распределением памяти данных хранятся строго последовательно, т.к. при его создании память выделяется блоком необходимого размера.
Проектирование ИОС в среде МОНАП можно разделить на следующие этапы:
1. Выбор предметной области, по которой будет организовано управление обучением. В данной работе рассматривается для обучения предметная область -структура данных в программировании.
2. Создание среды обучения, которая будет соответствовать выбранной предметной области и настройка параметров среды обучения для обеспечения адекватности управления процессом обучения.
3. Проектирование справочников базы знаний
Структура данных это программная единица, позволяющая хранить и обрабатывать множество однотипных и/или логически связанных данных в вычислительной технике. Для добавления, поиска, изменения и удаления данных структура данных предоставляет некоторый набор функций, составляющих её интерфейс.
Термин «структура данных» может иметь несколько близких, но тем не менее различных значений:
- Абстрактный тип данных;
- Реализация какого-либо абстрактного типа данных;
- Экземпляр типа данных, например, конкретный список;
В контексте функционального программирования — уникальная единица, сохраняющаяся при изменениях. О ней неформально говорят, как об одной структуре данных, несмотря на возможное наличие различных версий.
Структуры данных формируются с помощью типов данных, ссылок и операций над ними в выбранном языке программирования.
Различные виды структур данных подходят для различных приложений; некоторые из них имеют узкую специализацию для определённых задач. Например, B-деревья обычно подходят для создания баз данных, в то время как хеш-таблицы используются повсеместно для создания различного рода словарей, например, для отображения доменных имён в интернет-адреса компьютеров.
При разработке программного обеспечения сложность реализации и качество работы программ существенно зависит от правильного выбора структур данных. Это понимание дало начало формальным методам разработки и языкам программирования, в которых именно структуры данных, а не алгоритмы, ставятся во главу архитектуры программного средства.
Создание среды обучения и настройка параметров среды обучения с помощью инструментальных средств МОНАП представлено на рис. 1.
Рис.1 Окно для разработки учебной среды
В инструментальной среде МОНАП желательна форма представления правила в конструкции вида ЕСЛИ <условие>, ТО <действие> , где условие - это образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний; действие - совокупность действий, выполняемых при успешном исходе поиска. Но если правила предметной области не могут быть приведены к такому виду, то допустима иная их формулировка. Правила используются, прежде всего, для конструирования учебных задач, а также для выдачи комментариев к допущенным ошибкам при прохождении обучения.
Важным этапом при проектировании ИОС в инструментальной среде МОНАП является заполнение таблицы свойств задач. Для каждой учебной задачи определяется число использований сформированных ранее правил. Суммарное число применений по каждой отдельной задаче определяет ее сложность. Пример файла свойств задач представлен на рис.2.
Рис.2 Таблица свойств учебных задач
При разработке свойств задач используются такие ключевые понятия как класс и подкласс. Они условно определяют содержимое и спецификацию учебных задач. Деление на классы производится по их сложности, согласно принципу усвоения от простого к сложному, следовательно, они упорядочены по возрастанию сложности. Для каждой задачи вектор правил заполнен неравномерно, то есть каждое правило для разных задач используется неодинаковое количество раз, а также выделены задачи с минимальной и максимальной уровнями сложности. Поэтому организация свойств задач таким образом и позволяет достигнуть адаптивности в процессе управления обучением.
На рисунке 3 и 4 представлены примеры учебных задач из разных классов.
Рис.3 Окно с учебной задачей
Рис.4 Окно с учебной задачей
Для адаптивности в процессе обучения используются такие задачи как синонимичные. Каждая реализация может быть представлена множеством задач, в котором структура каждой задачи отражает вектор правил этой реализации. Именно такие задачи, отличающиеся друг от друга только внешним видом и характеризующиеся одинаковой сложностью, называются синонимичными.
Также можно ознакомится со списком обучаемых в данной предметной области. На рис. 6 представлены студенты, обучаемые в данной предметной области:
"ж <« _
X526
Обучаемые Ахметов Аймур
Рис.5 Обучаемые в данной предметной области
После того, как обучаемый закончит решение учебной задачи, можно посмотреть информацию по его уровню обучаемости:
- Априорные вероятности распределения гипотез
- Вероятности гипотез о состоянии обученности
- Распределения вероятностей правильного применения операции;
- Вероятности правильного выполнения операции. Информация по уровню обученности представлена на рис.7.
Рис.6 Процесс обучения
Рис.7 Информация по уровню обученности
История обучения Гипотезы о состоянии обученное™ Оценка уровня обученности Подсистема аргументирования
Распределения вероятностей правильного применения операции
Шаг Y10 Y11 Y12
► 1 0.6 0.6 0.6
2 o.e 0.6 0.6
3 0.4 0.8 0.8
4 0.6 0.8 0.6
ЕЯ 0.8 0.8 0.8
Вероятности правильного выполнения операции
ж C.S •
I 0.4 .
S с.з ■
= е.: в
I1" :
---------,- - -,--- - _ ----,---,---к __ -
АО 1 : 1 « s 6 7 t »10
Рис.8 Информация по уровню обученности
Заключение
Инструментальные средства МОНАП применяется для проектирования ИОС, управления процессом обучения при формировании навыков и умений обучаемого в выбранной для обучения предметной области.
Использование инструментальных средств МОНАП с выбранной предметной областью - структуры данных, позволяет сформировать знания без однотипного заучивания нового учебного материала, а также обеспечивает максимальный уровень адаптации управления процессом обучения, для каждого проходящего обучение [9,10].
Работа выполнена под научным руководством доцента кафедры АСОИУ КНИТУ-КАИ Галеева Ильдара Хамитовича.
Литература:
1. Галеев И.Х. Модели и методы построения автоматизированных обучающих систем (обзор) // Информатика. Научно-технический сборник. Серия Кадровое обеспечение. Выпуск 1. - М.: ВМНУЦ ВТИ, 1990. - С.64-72.
2. Галеев И.Х. Модель обучения в МОНАП-ПЛЮС // Искусственный интеллект -96. КИИ-96. Сборник научных трудов пятой национальной конференции с международным участием. T.I. - Казань, 1996. - С. 17-25.
3. Галеев И.Х. Развитие адаптивных технологий обучения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: проблемы высшего образования. Воронежский государственный университет. - 2004. - №2. - С. 76-83.
4. Галеев И.Х. Модель управления процессом обучения в ИОС // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2010. - V.13. - №3. - C.285-292. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html
5. Галеев И.Х. Свойства учебных задач при алгоритмизации в обучении // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2011. - V.14. - №2. - C.289-299. - ISSN 14364522. URL: http ://ifets.ieee.org/mssian/periodical/j ournal. html
6. Даненова Г.Т., Асеева А.А. Интеллектуальные системы обучения. Обзор общих понятий. URL:
http://www.rusnauka.com/32 PWMN 2009/Informatica/55223.doc.htm (дата обращения 8.04.2017)
7. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных обучающих систем // Информационно-издательский дом «Филинъ» - 2003 - C 33-51
8. Талызина Н.Ф. Теоретические проблемы программированного обучения. - М.: Изд-во МГУ, 1969. - 133 с.
9. Галеев И.Х. Проблемы и опыт проектирования ИОС // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society))» - 2014. - V.17. - №4. - С.526-542. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html
10. Галеев И.Х. Интеллектуальные обучающие системы: Теоретические основы: учебное пособие/ И.Х. Галеев; Мин-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВПО КНИТУ-КАИ им. А.Н. Туполева. - Казань: Изд-во КНИТУ-КАИ, 2018. - 76 с. -ISBN 978-5-7579-2303-1.
