Разработка экспертной системы для решения задач обучения Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

- начального теста для оценки остаточных школьных знаний, необходимых для успешного освоения изучаемой дисциплины (в качестве оценки остаточных знаний можно использовать результаты ЕГЭ, хотя они не в полной мере отражают уровень понятийного состава знаний обучаемого);

- тестов по основным понятиям учебных дисциплин;

-тестов на приемы и методы решения основных типов задач;

пинформационно-методическую часть, состоящую из:

- теории по изучаемым разделам курсов с разбором типичных задач;

- сборников задач для самостоятельного решения с ответами.

Машина логического вывода - механизм рассуждений, оперирующий знаниями и данными с целью получения новых данных из знаний и других данных, имеющихся в рабочей памяти.

Подсистема общения служит для ведения диалога с пользователем, в ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для процесса рассуждения, а также дает возможность пользователю в какой-то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной системы.

Подсистема объяснений необходима для того, чтобы дать возможность пользователю контролировать ход рассуждений и, может быть, учиться у экспертной системы. Если нет этой подсистемы, экспертная система выглядит для пользователя как «вещь в себе», решениям которой можно либо верить, либо нет.

Подсистема приобретения знаний служит для корректировки и пополнения базы знаний. В простейшем случае — это интеллектуальный редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах - средства для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста, графической информации и т.д.

Часть проекта, включающая в себя диагностику в процессе обучения и диагностирование обучаемости, разработку модели обучаемого свозможностью прогноза успешности обучения, на данный момент реализована [2-5]. Идентификация разработанной части системы производилась по данным исследований на социологическом, математическом и экономическом факультетах АлтГУ.

Остановимся на некоторых теоретических аспектах реализованной части проекта и результатах проведенных исследований в процессе идентификации ЭС.

1. Самая трудоемкая часть (по времени, адекватности экспертных оценок, по методическому обеспечению и т.п.) - диагностика.

Диагностика есть прояснение всех обстоятельств протекания дидактического процесса, точное определение его результатов. А эффективное управление дидактическим процессом, достижение оптимальных результатов в конкретных условиях невозможно без диагностики.

Цель дидактического диагностирования -своевременное выявление, оценивание и анализ течения учебного процесса в связи с его продуктивностью. При диагностировании обученности рассматривают достигнутые результаты и обучаемость (обученность оценивается как достигнутый на момент диагностирования уровень реализации намеченной цели). Количественное значение уровня обученности определяется через соотношение между фактически усвоенными знаниями, умениями и общим объемом этих знаний, умений, предложенных для усвоения.

Обучаемость - это способность учащегося овладевать заданным содержанием обучения.

Важнейшими компонентами обучаемости являются:

- потенциальные возможности обучаемого (восприимчивость, готовность к умственному труду, способность учиться, успешность познавательной деятельности);

- фонд действенных знаний (широта знаний, общая эрудиция, уровень усвоения знаний);

- обобщенность мышления (сила, гибкость, самостоятельность, экономичность, ответственные за качество - глубину и эффективность познавательного процесса);

- темпы продвижения в обучении (полностью определяются предыдущими компонентами; преимущества личности, имеющей более высокую обучаемость, перед личностью с более низкой характеристикой данного качества практически сводятся к разнице в темпах (времени) усвоения знаний, продвижения в обучении и приросте результатов).

Именно темпы продвижения в обучении являются определяющей характеристикой обучаемости, поэтому по завершении проведения очередного диагностирования вычислялись темпы прироста результатов, так как этот показатель характеризует динамику обучаемости и позволяет оперативно учесть изменения, происходящие в учебном процессе (повышение, стабилизация или снижение результативности).

Показатель прироста результатов позволяет судить о скорости процесса, его направленности и характере и может быть выражен как отношение последующих достижений к предыдущим, выраженное в процентах.

МАТЕМАТИКА

Таким образом, в диагностику вкладывается более глубокий смысл, чем в традиционную проверку знаний, умений обучаемых. Если проверка преимущественно только констатирует результаты, не объясняя их происхождения, то диагностирование рассматривает результаты с целью найти пути, способы их достижения, выявления тенденции, динамики формирования продуктов обучения. Диагностирование включает в себя контроль успеваемости, проверку, оценивание знаний и умений, накопление статистических данных, их анализ, выявление динамики, тенденций, прогнозирование дальнейшего развития процесса обучения.

При организации и проведении исследований соблюдались принципы объективности и систематичности диагностического контроля. Это выражалось в адекватном установлении критерия оценивания знаний [6,7], умений, согласованного со многими независимыми экспертами, а также в регулярном диагностировании обучаемых в течение изучения курса «Математика». Контроль осуществлялся по этапам, соответствующим отдельным темам изучаемой дисциплины, и состоял в комплексном подходе, при котором применялись различные формы, методы и средства контролирования, проверки и оценивания. Такой подход был выбран в связи с отсутствием универсальных методов и средств диагностирования.

Первым звеном в системе проверки является предварительное выявление уровня знаний обучаемых. Оно осуществлялось в начале изучения курса «Математика», чтобы определить знания учащихся важнейших элементов раздела математики, необходимых для дальнейшего успешного обучения по этому предмету, и зафиксировать начальный уровень обученности. После анализа полученных результатов проводились реабилитационные занятия, направленные на устранение пробелов в знаниях, умениях. Заканчиваются такие занятия повторной проверкой. Результаты реабилитационных занятий отражены на рисунке 2.

Вторым звеном проверки знаний является их текущая проверка в процессе усвоения каждой изучаемой темы. Применяемые методы и формы такой проверки были различными: тестирование по теоретическим аспектам курса, экспресс-опрос по ключевым моментам изучаемых тем, контрольная работа, индивидуальные задания.

Третьим, итоговым звеном в организации проверки является итоговая проверка знаний и умений обучаемых, приобретенных ими на всех этапах дидактического процесса, она выражает-

□ Р«д1 3 Р*д2

10 11 12

Рис. 2. Средние результаты двух тестирований студентов 2-го курса социологического колледжа (ряд 1 - результаты 1-го тестирования; ряд 2 - результаты 2-го тестирования)

ся в диагностировании прежде всего качества (уровня) фактической обученности в соответствии с поставленной на данном этапе целью.

Для проведения диагностики был разработан ряд тестов по основным темам дисциплины «Ма тематика» для студентов экономического и соци ологического факультетов вуза и по отдельным разделам математики для студентов математических специальностей.

2. Для составления прогноза на основе резуль татов тестирований была разработана эмпири ческая модель успешности обучения. С исполь зованием данной модели составлены прогнозь успешности обучения по математике для отдельных учащихся.

Модель успешности обучения имеет вид:

(-1

У,=Уо+^Ур

1=I

где у ~ уровень достижений на г'-м этапе обуче ния; Ду = ДУ'/~ фактическая величина уровн достижений на каждом этапе обучения; Ду - максимально возможная величина уровня достижений на каждом этапе по нормированной шкале оценки знаний; / - функция отклика, зависящая от начального уровня знаний (у0), освоения теоретического материала темы (Т(), работы на практических занятиях (7;), самостоятельной работы (5;).

Включение данной модели в экспертную систему является одним из ее преимуществ: в процессе обучения средствами диагностики строится индивидуальная модель обучаемого субъекта, позволяющая прогнозировать успешность обучения 3. Авторами проработана теоретическая часть экспертной системы для диагностики и прогнозирования уровня знаний, управления процессом успешности обучения. Разработана теоретическая и практическая часть базы данных для студентов математического, экономического, социологического и юридического факультетов вуза. Она включает в себя методические разработки по курсам:

«Методы оптимизации» (для 4 курса математического факультета);

«Высшая математика» (для 1 курса социологического факультета);

«Теория вероятностей» (для 2 курса социологического факультета);

«Математика в экономике» (для 1 курса экономического факультета);

«Математические методы и математические модели в экономике» (для 2 курса экономического факультета);

«Математика» (для 1 курса юридического факультета).

Результаты, полученные с помощью экспертной системы, сопоставлены с реальным итоговым уровнем знаний выбранных студентов, что позволило сделать вывод о высокой степени точности прогнозных оценок. Данная экспертная система позволит оптимизировать процесс обучения, подбирать индивидуальный подход для каждого студента, делать прогноз успешности обучения, отслеживать динамику усвоения знаний, измерять комплексное воздействие вуза на процесс овладения знаниями, проводить сравнительный анализ и оценивать эффективность методики преподавания на различных ступенях обучения и направлениях, корректировать формы и методы обучения.

Литература

1. Джексон П. Введение в экспертные системы М 2001. '

2. Каратаева В В., Хворова Л.А. Диагностика, моделирование и прогнозирование успешности обучения по математике на гуманитарных факультетах // Материалы второй краевой конференции по математике. Барнаул, 1999.

3. Каратаева В В., Хворова Л.А. Проблемы оценки качества знаний при различных формах организации обучения // Оценка качества образования в разных типах образовательных учреждений Алтайского края, опыт, проблемы: Сб. ст. Барнаул; М., 1998.

4. Каратаева В В., Хворова Л.А Моделирование, диагностика и прогнозирование процесса обучения // Известия АГУ. 1999. №1.

5. Оскорбив Н.М., Хворова Л.А., Каратаева В.В. Оценка качества знаний на основе модели процесса обучения //Три ступени университетского образования. тенденции и противоречия: Тез. межвуз. науч.-метод. конф. Барнаул, 1997.

6. Свиридов А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний. М., 1981.

7. Семь законов оценки знаний // Альма-матео 1998. №11.