CC BY
42
1 2 3456789
Наименовование ¡-го параметра
Рис. 8. Рейтинг средств ДО: - преподаватели, ws/ssfä - студенты
1-телефонные каналы; 2-телевизионные каналы; 3-учебные и учебно-методические материалы на бумажных носителях; 4-интерактивные базы данных; 5-электронные учебные и учебно-методические материалы, пересылаемые посредством E-mail; 6-образовательные порталы или веб-сайты; 7-электронные учебные и учебно-методические материалы на CD/DVD; 8-электронные библиотеки, 9-электронные учебные и учебно-методические материалы, размещенные на сервере учреждения образования
Литература
1. Жук А.И. Управление качеством дистанционного обучения / А.И. Жук, И.А.Тавгень // Народная асвета. - 2007. - № 11. - С. 3-7.
2. Зеневич А.М Инструментальные методы управления сетевым бизнес-процессом обучения: Дисс. канд. экон. наук: 08.00.13 / А.М. Зеневич. - Минск, 2007. - 186 с.
3. Полат Е. С. К вопросу качества дистанционного обучения // Качество дистанционного образования. Концепции, проблеммы, решения. (ED0-2005): Матер. междунар. научн.-практич. конф. - М. МГИУ, 2005. С. 233-237.
4. Третьяков П. И. Управление качеством образования в интересах устойчивого развития / П. И. Третьяков, Т. И. Шамова // Матер. 6-й Междунар. научн.-практич. конф. «Управление качеством образования в регионе, 15-17 мая 2002 г. - Минск: Акад. последипломн. образования, 2002. - 250 с.
5. Управление качеством образования: Практико-ориентированная монография и методическое пособие / Под ред. М.М. Поташника. - М.: Педагогическое общество России, 2000. - 400 с.
РАЗРАБОТКА КОМПОНЕНТОВ АДАПТИВНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
Л.Р.Фионова, к.т.н., проф., зав. каф. Информационного обеспечения управления
и производства Тел.: (8412) 36-82-39; Email: [email protected] Пензенский государственный университет http://pnzgu.ru
This article is about main properties of adaptive systems. Offered a structure of adaptive educational system by analogy with technical system. Described algorithm of forming individual educational program.
Адаптивность всегда рассматривалась как одно из важнейших и наиболее желательных свойств любой системы, определяющее ее жизнеспособность.
Термин «адаптация» использовался сначала для описания способности живых организмов приспосабливаться к условиям обитания и изменения окружающей среды [1]. Впоследствии терминология, связанная с адаптацией, была принята в социологии и технике.
Наиболее раннее и широкое примене-
ние идеи адаптивной организации нашли в теории автоматических систем управления. Именно здесь сформулированы принципы адаптации, следование которым обеспечивает приспособление к изменяющимся условиям в автоматических системах. При этом некоторые функции по получению, обработке и анализу недостающей информации об управляемом процессе осуществляются самой автоматической системой в процессе ее эксплуатации с помощью адаптивного управляющего устройства [2]. Роль такого
устройства в системах играют специальные программные средства, организованные в виде блока принятия решения или адаптивной подсистемы управления [3, 4].
Обобщенная схема адаптивной автоматической системы приведена на рис. 1. Адаптивное управляющее устройство осу-
Адаптивное управляющее устройство
ществляет сбор, обработку и анализ информации (сигналы хвх, хоб, q , в). Для оценки сложившейся ситуации принимает решение о наиболее целесообразных действиях и организует исполнение принятого решения (сигналы и).
в
Объект
управления 9
На рис. 1 используются следующие обозначения:
q - выходные переменные, выражающие цели управления в явном виде
q =
§ (и,в);
> Хвх , Хоб)
ры;
хвх - входные переменные;
Рис. 1. Обобщенная схема адаптивной автоматической системы
стики объекта управления достигается за счет регулирования сигналов на его входе. Самонастраивающиеся системы гарантируют адаптацию в условиях неопределенности, обеспечивая заданный оптимальный режим за счет изменения параметров или структуры.
Адаптивную образовательную систему можно отнести в соответствии с данной классификацией к группе самонастраивающихся систем.
управляющие воздействия
и = § (д
в - внешние неконтролируемые факто-
хоб - переменные обратной связи.
Адаптивные автоматические системы за несколько десятилетий претерпели много подходов к выбору структуры и способов построения. Само понятие адаптации также менялось от довольно узкого, связываемого с процессами обучения или оптимизации в условиях неопределенности, до полного отождествления адаптации с управлением, как его частного случая [5]. Следуя природе и здравому смыслу, можно утверждать, что адаптивный подход к организации автоматизированных систем имеет всеобщее значение и проявляется в многообразии форм его применения. Не представляют исключение и образовательные системы [6].
Адаптивные автоматические системы классифицируют по разным признакам [2, 5]. Например, по способу адаптации адаптивные системы можно разделить на 3 группы: обучающиеся, экстремальные и самонастраивающиеся. В обучающихся системах необходимый оптимальный режим обеспечивается в результате постепенного накапливания и анализа информации о поведении системы в зависимости от приобретенного опыта. В экстремальных системах требуемый экстремум статистической характери-
При разработке и внедрении автоматизированных систем возникает и решается широкий круг вопросов, связанных с ее адаптацией к различным объектам и категориям: к исходным данным, особенностям математических моделей, применяемым алгоритмам, к требованиям к квалификации пользователя, изменению маршрута проектирования (обучения) и к особенностям выдачи результата [7]. На рис. 2 показана схема выбора маршрута проектирования в адаптивной автоматизированной системе. Наличие альтернативного математического (МО) и программного обеспечений (ПО) требует применения адаптивных регуляторов (точки их включения - места выхода нескольких стрелок на рисунке) для выбора алгоритмов решения каждой задачи.
При разработке структуры адаптивной системы необходимо обеспечить динамическое взаимодействие моделей и алгоритмов
и
в специально организованной лингвистической среде. Отсюда следует три взаимосвязанных аспекта адаптивной организации -информационный, алгоритмический и лингвистический.
Информационный аспект предполагает наличие в системе развитой сети хранилищ информации [8], необходимой для проектирования (моделей, критериев, компонентов,
типовых фрагментов, архивов прошлых решений, информационно-справочного материала и т.п.). Такие хранилища (библиотеки моделей и критериев, банки данных и знаний) должны допускать возможность извлечения, пополнения, замены, редактирования и упорядочения информации, как на стадии подготовки задачи, так и в процессе ее решения [9]. При адаптивной организации
Рис. 2. Схема процесса выбора маршрута проектирования в адаптивной автоматизированной системе
необходимо располагать моделями различных уровней, обеспечивающих возможность описания одного и того же компонента или фрагмента с требуемой степенью детализации.
Алгоритмический аспект относится к адаптивной организации программных средств, реализующих алгоритмы проектирования в вычислительной среде. При этом должны быть обеспечены хранение конкурирующих алгоритмов (программных модулей), а также извлечение и настройка адекватного алгоритма в соответствии с критериями адаптации с тем, чтобы привести его в действие на соответствующем маршруте проектирования [10, 11]. Остаются по-прежнему актуальными исследования по разработке и классификации алгоритмов проектирования в целях выявления их положительных особенностей и областей рационального использования. Трудными, но крайне важными представляются изыскания критериев адаптации и формирования соответствующих адаптивных регуляторов. В то же время необходимо позаботиться о надлежащей организации библиотек конкурирующих алгоритмов, обслуживающих свои этапы и уровни обучения. Такие библиотеки должны быть открытыми, а их внутренняя структура должна содействовать наиболее рациональному представлению алгоритмов.
Лингвистический аспект связан с разработкой и использованием для адаптивной организации взаимосвязанной иерархии языков различного уровня. Организованная таким образом языковая среда становится основным средством адаптации к предметной области, решаемой задаче и конкретному пользователю.
Все три аспекта - информационный, алгоритмический и лингвистический - тесно связаны друг с другом. Только их комплексное развитие и использование создают предпосылки для разработки гибких, эффективных систем, способных адаптироваться к задачам проектирования. При этом адаптивные процессы могут происходить как в автоматическом режиме, так и при оперативном взаимодействии и предварительной настройке системы на задачу.
При проектировании образовательной системы в конкретной сфере деятельности в настоящее время важно также осуществлять адаптацию: 1) на исходный уровень общей (профессиональной) подготовки слушателя (обучаемого) в данной сфере; 2) на исходный уровень компьютерной подготовки слушателя (обучаемого); 3) на требования заказчика; 4) на финансовые возможности обучаемого или заказчика [12].
Структура предлагаемой адаптивной образовательной системы по аналогии с рис. 2 представлена на рис. 3. Поясним обозначения, введенные на рис. 3.
ИК - исходные компетенции, характеризующие уровень компетентности обучаемого
(степень подготовленности) в конкретной сфере деятельности [13, 14]. Определить ИК позволит тестирование. Именно ИК, в первую очередь, необходимо использовать для выбора маршрута обучения.
Рис. 3. Структура адаптивной образовательной системы
ЦК - целевые компетенции, которыми хотел бы овладеть обучаемый.
Мо - построенная модель обучаемого [15], Мо=8нЦ$л,^£>ф,; элементами первого множества si} являются те свойст-
ва («начальные») обучаемого, которые характеризуют степень подготовленности обучаемого (ИК). Кроме компетенций, базирующихся на исходных знаниях и умениях в конкретной сфере деятельности, сюда входят компетенции, характеризующие готовность к обучению в вузе. К последним можно отнести следующие:
• умение учиться, т.е. активно осваивать новую информацию;
• уметь жить и работать вместе, в команде, в группе;
• готовность принимать на себя ответственность;
• готовность к активному участию в социальных переменах общества.
Бл - множество личных свойств обучаемого, которые влияют на выбор формы обучения (очное, заочное, дистанционное, экстернат); к этим свойствам можно отнести желание обучаемого или работодателя-заказчика (перечень предпочтений и цель обучения), пол, место жительства, семейное положение, наличие домашних технических средств, занятость и т. п.
Бф - множество «финальных» свойств обучаемого, которые он хочет приобрести (в
том числе и ЦК). Эти свойства связаны с определенными знаниями и умениями в конкретной сфере.
В предлагаемой системе к элементам адаптивной организации относятся:
a. Анализатор исходных данных, устанавливающий принадлежность обучаемого к конкретному классу;
b. Анализатор требований на обучение, определяющий предпочтительность выбора того или иного модуля для включения в программу обучения;
c. Анализатор текущего обучения, позволяющий вносить коррективы в маршрут обучения. Причем как пользователь, так и диспетчер образовательной системы должен не только получать диагностическую информацию о ходе обучения, но и сам влиять на выбор учебных модулей;
^ Анализатор образовательного проекта, позволяющий накапливать знания об опыте предшествующего обучения.
Система тестирования включает комплекс анализаторов, использующихся на разных этапах образовательного процесса, которые также являются элементами адаптивной организации [16].
Каждый учебный модуль Ту образовательной программы (маршрута обучения) описывается [ 17] двумя множествами: Рвх={рь-рт} и РвЬ1Х= {Р1, -Рк}. Элементы множества Рвх являются необходимыми ус-
ловиями для обучающегося, желающего изучить данный модуль (они включают ИК). Элементы множества Рвых являются подмножеством ЦК, которыми обучаемый должен овладеть после завершения обучения. При выборе очередного модуля для изучения происходит сравнение множества Рвх с множеством Бн.
Если Р^с Бн, модуль включается в индивидуальную образовательную программу (ИОП) для конкретного обучаемого.
В результате завершения изучения /-го модуля к множеству Сн компетенций, «накопленных» обучаемым, будет добавлены
ЦК, входящие в Рвых/ данного модуля: Сн = Сн и Рвых При завершении изучения последнего модуля образовательной программы происходит сравнение множества накопленных компетенций Сн полученного после этого модуля как сумма его Рвых, и накопленных ранее компетенций и Бф модели обучаемого. Если множества равны (эквивалентны), маршрут обучения считается соответствующим заданным требованиям.
Алгоритм формирования индивидуальной образовательной программы (ИОП) представлен на рис. 4.
Рис. 4. Схема алгоритма формирования ИОП
Условные обозначения, используемые в схеме алгоритма:
Км - общее количество модулей в адаптивной образовательной системе;
Рвых7 - множество целевых компетенций, которыми обучаемый овладеет в ре-
зультате изучение 7-го модуля;
ИОП - индивидуальная образовательная программа;
Бф - множество целевых (финальных) компетенций, которые обучаемый хочет приобрести после завершения ИОП;
г - счетчик;,
Ь - количество модулей, включенных в ИОП;
Сн - множество, наполняемое компетенциями, которые достигаются очередным модулем, включаемым в ИОП и входящими в Sф;
Zz - заданные ограничения по стоимости, времени и т.д.;
Хг - ограничения, связанные с г-м модулем;
Хн - величина, накапливающая ограничения по всем модулям ИОП.
После того, как определен перечень модулей, входящих в ИОП, нужно определить оптимальную логическую последовательность их изучения.
Моделирование логики изучения учебной информации предлагается выполнить с использованием аппарата теории графов [18]. Используется ориентированный граф, вершинами которого являются учебные модули, включенные в ИОП, а дуги задают отношение следования (логическую последовательность при изучении). Вершины г и у, соответствующие модулям г и у, соединяются дугой в том случае, если множество Рвых г входит в Р вху или совпадает с ним.
Если целевые компетенции, формируемые модулем г, не входят во множество исходных компетенций _)-го модуля, то между вершинами { иу дуги нет.
На основе матрицы смежности осуществляется упорядочение вершин графа по уровням. Каждый уровень содержит учебные модули логически не связанные между собой. То есть на один уровень попадают вершины, между которыми нет ориентированной цепи. Далее строятся все возможные логические последовательности изучения учебных модулей, вошедших в ИОП.
Наличие дуги между вершинами в графовой модели предопределяет наличие единичной связи между учебными модулями и нулевой в противном случае. Матрица смежности А описанного выше графа будет содержать нули и единицы:
аг] = 1, если Рвых г входит в множество Р вх у;
аг] = 0, если Рвых г не входит в множество Р вх у .
Критерий выбора оптимальной логической последовательности изучения учебных
модулей зависит от количества учебных модулей в ИОП и наличия единичных связей между ними.
Такие модели обучаемого и модуля образовательной программы позволяют, используя простые нетрудоемкие операции с множествами, определить, насколько спроектированный маршрут обучения соответствует поставленным целям, то есть, адаптирован на конкретного обучаемого.
При анализе конечного состояния обучаемого тесты и тестовые задания поделены и построены по принципу деления компетенций на несколько групп [19]. Система тестирования состоит из 2 видов тестов и тестовых заданий, объединенных в практическую и психологическую части. Практическая часть направлена на проверку знаний и умений тестируемого в конкретной сфере, например в сфере документационного обеспечения управления [20, 21]. «Психологическая часть» системы позволяет раскрыть и оценить личностные качества тестируемого. Система тестирования охватывает все компетенции, определенные как важные при анкетировании работодателей, специалистов и студентов. Практическая часть системы тестирования построена по модульному типу. Каждый модуль имеет свои задачи и цели, т.е. четко определено, на проверку каких компетенций он направлен, а значит, какими компетенциями будет обладать тестируемый, прошедший его успешно.
Проектирование адаптивных образовательных программ на основе целевых компетенций или с помощью результатов обучения означает усиление ориентации на обучаемого, его (или его работодателя) потребности. Все это «... знаменует собой переход от содержания программы или курса (то есть от того, что преподает профессорско-преподавательский состав) к его результатам (другими словами, к тому, что будет в состоянии делать слушатель при успешном завершении программы или курса)» [22].
В заключение необходимо заметить, что статья носит обобщающий характер и включает обширную библиографию. По приведенным источникам можно детально изучить возможности применения технических методов для проектирования социальных систем.
Литература
1. Сигорский В.П. Проблемная адаптация в системах автоматизированного проектирования // Радиоэлектроника. - 1988. - Т. 31. - № 6. - С. 5-22.
2. Дервицкий Д.П., Фрадков А. Л. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. -М.: Наука, 1991. - 216 с.
3. Фионова Л.Р. Система интеллектуальной поддержки технологического проектирования// Новые промышленные технологии. - М.: Атоминформ, 1993. - № 6. - С.42-48.
4. Фионова Л.Р. Адаптация в кострукторско-технологических САПР электронной аппаратуры: Монография. - Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т, 1994. - 88 с.
5. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. - Рига: Зинатне, 1981. - 375 с.
6. Фионова Л.Р. О едином подходе к проектированию адаптивных технических и образовательных систем/ Университетское образование: Материалы III Междунар. научн.-метод. конф., г.Пенза, 22-23 апреля 1999 г. - Пенза: Изд-во ПДЗ, 1999, С.149-152.
7. Fionova L. An adaptive placement subsystem for radio electronic equipment CAD system// Design Automation Conference APK'91. Proceedings Kaunas, 1991. - P. 84-87.
8. Фионова Л.Р., Шигина Н.А. Структура информации в подсистеме автоматизированного проектирования топологии гибридных микросборок // Математическое, программное, информационное и техническое обеспечение САПР. - Саратов: Изд-во Сарат.гос. ун-та. - 1982. - С.16-20.
9. Бершадский А.М., Лебедев В.Б., Фионова Л.Р., Шигина Н.А. Коррекция размещения и трассировки микросборок// Технический прогресс в отраслевой промышленности. Сер. «Организация производства и прогрессивная технология в приборостроении». - 1987. - Вып. 4(195). - С.20-23.
10.Bershadskij A., Fionova L. System and Applied softuare Organization for Integrated CAD of Electronic Devices// Conference with International Participation: Computers'89: Bratislava, Czechoslovakia, 1989. - P. 198-204.
11.Фионова Л.Р. Варианты построения учебно-промышленной САПР ТП // Сб. трудов Всерос. на-учн.-тех. конф. «Интеллектуальные САПР». - Таганрог, 1992. - С.31-33.
12. Фионова Л.Р. Разработка адаптивной образовательной системы по ДОУ на основе компетентно-стного подхода // Открытое образование и информационные технологии: Матер. Всеросс. научн.-метод. конф., 17-20 октября 2005г. - Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2005. - С.347-350.
13.Фионова Л.Р. Профессиональная компетентность документоведа в условиях формирования информационного общества// В кн.: Открытое образование и информационные технологии: материалы Всероссийской научно-методической конференции, 17-20 октября 2005г. //Приложение к журналу «Открытое образование». - Пенза: Информационно-издательский цент ПГУ, 2005, с.343-346.
14.Фионова Л.Р. Компетентностный подход к непрерывной подготовке специалистов по ДОУ// В кн.: «Документация в информационном обществе: законодательство и стандарты: Доклады и сообщения на XII Международной научно-практической конференции 22-23 ноября 2005 г.», Росархив, ВНИИДАД - М., 2006, с.343-346.
15. Фионова Л.Р. К вопросу построения современной модели специалиста-документоведа // Документация в информационном обществе: управление документацией как сфера профессиональной деятельности: Доклады и сообщения на XIV Междунар. научн.-практич. конф. 20-21 ноября 2007 г., Росархив, ВНИИДАД. - М., 2008. - С.54-59.
16.Фионова Л.Р., Малыгина Е.А. Разработка системы тестирования в сфере ДОУ на основе компе-тентностного подхода// Матер. Междунар. конф. / Современные технологии документооборота в бизнесе, производстве и управлении. - Пенза: ПДЗ, 2007. - С.20-23.
17.Фионова Л.Р. Малыгина Е.А. Компетентностный подход к подготовке и переподготовке специалистов // Информатика и Вычислительная техника/ Известия ВУЗов, Поволжский регион. -Спец. вып., 2007. - С.97-105.
18. Фионова Л.Р. Определение оптимального маршрута изучения дисциплин на основе компетент-ностного подхода// Делопроизводство. - 2007. - № 4. - С.8-15.
19.Фионова Л.Р., Малыгина Е.А. Системный подход к формированию «портфеля» компетенций документоведа на основе мнения работодателей// Вестник Костромского госуниверситета им. Н.А.Некрасова. Сер. «Технические и естественные науки». - 2007. - № 1(4). - С.79-82.
20.Фионова Л.Р., Усманова И.В., Хусяинова Д.Б. Интеллектуализация профессионального тестирования уровня подготовки менеджеров ХХ! века// Подготовка управленческих кадров в ХХ! веке: Труды II Всеросс. научн.-практич. конф. / Под ред. И.В.Резановича, - Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2004. - С.203-207
21. Фионова Л.Р., Усманова И.В. Применение концепции компетенций для разработки систем тестирования знаний // Университетское образование МКУО-2007: ХI Междунар. конф. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2007. - С.202-204.
22.Байденко В.И. Компетентностный подход к проектированию государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования (методологические и методические вопросы): Методическое пособие. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005.
