САМООРГАНИЗУЮЩАЯСЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СИСТЕМА
C. Б.Бакланов, ,
Ульяновский государственный университет
Тел.: (84, e-mail: *****@
Интеллектуализация современных информационно-образовательных ресурсов является в настоящее время одним из наиболее перспективных направлений совместного исследования педагогов, психологов и специалистов в области информационных образовательных технологий.
Подходы к повышению степени интеллектуализации образовательных ресурсов известны и реализуются уже достаточно масштабно, однако, как правило, сводятся к повышению качества образовательного контента и экспертных систем оценки знаний [1]. На их взаимосвязи реализуются различные алгоритмы построения индивидуальных образовательных траекторий, интеллектуальных тестирующих систем и т. д. К сожалению, на пути повышения интеллекта образовательных ресурсов сравнительно мало внимания уделяется процессам психолого-педагогической интеллектуализации, которая строится на динамической оценке, во-первых, психологического состояния обучаемого, во-вторых, его особенностей восприятия, и, в-третьих, качества знаний в процессе обучения [2]. Первые два фактора, на наш взгляд, являются необходимыми, поскольку именно эти аспекты определяют поведение и взаимодействие обучаемого и компьютерной системы, а знания в данном случае являются критериями оценки не только уровня подготовки, но и качества совместимости обучающей системы и пользователя. Анализ указанных факторов является источником данных для проведения самоорганизации и постоянных корректировок процесса обучения на каждом этапе (что, собственно, и делает каждый преподаватель). Поиск подходов к реализации подобных интеллектуальных обучающих систем являлся целью данной работы.
В результате анализа существующих методов реализации обучающих систем такого типа и их качественного сравнения построен алгоритм построения самоорганизующейся обучающей системы, цель которой – в процессе взаимодействия с пользователем вести постоянную корректировку своих эргономических, психолого-педагогических, образовательных и интеллектуальных ресурсов за счет внутренней интеллектуальной обратной связи.
В основу алгоритма положен факт постоянного измерения помимо знаний еще и нескольких параметров состояния обучаемого, например: степени владения компьютерной техникой (скорость набора на клавиатуре), эмоционального состояния (количество повторов, возвратов и отмен при ответе на вопросы), интереса к материалу (прослушивание и просмотр до конца мультимедиа-фрагментов, время просмотра графики и т. п.), предпочтений (цветовые схемы, расположение компонентов в интерфейсе и т. п.) [2]. Перечисленные и многие другие параметры должны быть заложены в любое тестирование в данной системе.
Начальный набор указанных параметров может быть получен из предварительного теста. При этом результаты предварительного тестирования могут быть не вполне адекватными, что не является критичным, так как адекватность будет повышаться после прохождения очередного этапа обучения. Отметим, что тест в этой системе должен являться продуктом совместной деятельности психолога, педагога и программиста. В данной работе реализованы прототипы таких тестирующих систем, оценивающие ряд параметров, снимаемых с клавиатуры. Кроме того, в дальнейшем в систему возможно ввести алгоритмы оценки звуковых и графических данных о пользователе, получаемых в процессе тестирования. Одновременное использование дополнительных аудиовизуальных средств контроля позволит в некоторой степени решить проблемы идентификации и аутентификации пользователя.
После получения необходимых данных из предварительного теста на их основе система должна сформировать первый обучающий модуль.
В качестве основы для формирования учебного модуля предлагается использовать простые семантические связи между набором понятий, касающихся изучаемого модуля. Обычно набор таких понятий ограничен, как и количество связей. Для формирования семантической сети требуется база основных понятий, в качестве которой выступает неотъемлемая часть любого обучающего курса – глоссарий и семантический анализатор, алгоритмы построения которых в настоящее время интенсивно исследуются и уже есть готовые решения [1, 3]. При построении семантической сети можно задавать уровень ее сложности и разветвленности.
После формирования семантической сети модуля обучающая система должна генерировать сценарий, в основе которого лежат понятия из глоссария и гиперсвязи между ними, а также связи этих понятий с базой знаний – репозитарием. В качестве репозитария может выступать архив индексированных текстовых, графических, анимационных, звуковых и видеофайлов.
Полученный таким образом сценарий, включающий в себя связи, и является учебным материалом, предоставляемым пользователю. Все эргономические, психолого-педагогические и образовательные параметры этого модуля являются следствием анализа результата предварительного тестирования.
Вместе со сценарием на этом этапе генерируется и программа изучения.
По окончании изучения полученного блока пользователь проходит промежуточное тестирование, логика которого соответствует логике первого теста. Проводится съем необходимых параметров, их сравнительный анализ с данными предыдущего теста, а также корректировка. Затем формируется следующий учебный модуль, эргономические и педагогические составляющие которого могут значительно отличаться от первого. Эти действия повторяются после прохождения каждого модуля.
В процессе обучения каждый пользователь может как сознательно, так и бессознательно влиять на алгоритмы самоорганизации, что способствует повышению качества эмоционально-психологического взаимодействия пользователя и системы. Интеллектуальная обучающая система, построенная на основе предложенного алгоритма, способна значительно повысить качество процесса обучения и получения знания, что является актуальным на современном этапе развития педагогики и внедрении информационных технологий в образовательный процесс.
Литература
1. , , Усачёв системы оценки знаний. – Пенза: Изд-во Пенз. технол. ин-та, 2001. – 48 с.
2. Когнитивная психология. – СПб: Питер, 2003. – 272 с.
3. , , Заболеева-Зотова семантико-синтаксического анализатора естественного языка в системе классификации текстовых документов // Открытое образование, 2004. – №5 – С. 60-65.
