Библиографическое описание:

Ракова О. А. Компьютерная адаптивная обучающая система для диагностики обученности студентов // Молодой ученый. — 2010. — №8. Т. 1. — С. 169-175.

Проблеме подготовки кадров высшей квалификации в области информационных технологий в настоящее время уделяется особое внимание. При сохранении времени, отведенного на занятия, увеличивается объем информации, который должны усвоить студенты. Возрастает интенсивность занятий, которая в свою очередь, оказывает влияние и на систему образования, и, в частности, на систему преподавания технических дисциплин. Перед преподавателем возникает проблема, состоящая в противоречии между большим объемом информации, которую необходимо передать студенту, и ограниченностью во времени занятий, ограниченностью доступной литературы, способностью студентов к восприятию этой информации.

В настоящее время при обучении широко используются компьютерные технологии. Одним из самых главных преимуществ использования информационных технологий в учебном процессе является возможность индивидуализации обучения. Качественное преподавание характеризуется эффективным использованием таких педагогических средств воспитания, обучения и развития, которые адекватны индивидуальным особенностям учащихся и позволяют достигнуть поставленных образовательных целей. Ценность индивидуального подхода в том, что он основан на уважении личности обучающегося и дает возможность достигать принципиально более высокого уровня развития при обучении. Образование при использовании информационных технологий приобретает персонифицированный, ориентированный характер. Обучающийся становится основным, если не единственным субъектом образовательного процесса, а его главным элементом – не только знание, но и информация [1].

Наблюдения и специальные исследования показали, что предоставление обучающимся возможности самостоятельно управлять ходом учебного процесса оказывает положительное влияние на мотивацию и способствует лучшему усвоению материала.

В настоящее время, для интенсификации учебного процесса появляется много отдельных тестирующих и обучающих программ, а также разработаны различные оболочки, которые могут быть использованы для интеграции уже готовых курсов в единую систему, которая обеспечивает работу с электронной почтой, организацию дебатов/форумов/чата и т.д. Но, к сожалению, одним из недостатков этих систем является то, что они не позволяют организовать индивидуализацию, адаптацию к студенту, что значительно снижает эффективность обучения и, следовательно, качество программы. Этот недостаток устранен в компьютерных адаптивных системах обучения (КАСО). На наш взгляд, именно КАСО в той или иной степени учитывая индивидуальные особенности учащихся, предоставляют каждому из них возможность наиболее быстро и качественно получить новые знания. Такие системы могут эффективно использоваться как для проведения дистанционного обучения, так и для интеграции в традиционный (очный) учебный процесс.

Согласно определению Н.П. Капустина, адаптивной (от позднелатинского adaptatio – приспособление) называется «образовательная система, способная каждому ученику помочь достичь оптимального уровня интеллектуального развития в соответствии с его природными задатками и способностями. Обладая такими свойствами, как гибкость, полиструктурность, открытость, адаптивная образовательная система выводит обучаемого на более высокий потенциально возможный уровень развития, приспосабливая (адаптируя) его к своим требованиям»[2]. Таким образом, адаптивность – это свойство системы приспосабливаться к действиям пользователя, т.е. система изменяет свои параметры и структуру в зависимости от работы пользователя. В соответствии с классификацией, предложенной П.Л. Брусиловским [3], технологии адаптации делятся на две категории: во-первых, это адаптивное планирование обучения, во-вторых, – адаптивное представление информации и адаптивная навигация. В работе Л.В. Зайцевой [4] рассмотрены уровни адаптации в обучающих системах:

- адаптация к студентам как категории пользователей;

- адаптация к группе студентов;

- адаптация к отдельному студенту.

Первый уровень адаптации предусматривает адаптацию к каждой категории пользователей компьютерной системы обучения в зависимости от их потребностей и обычно реализуется созданием специального интерфейса для каждого класса пользователей. Такой подход характерен для любых компьютерных систем. В интеллектуальных обучающих системах учащемуся необходимо предоставить следующие возможности: обучение, проверка знаний, упражнения, помощь и справочная информация, вопросы преподавателю, конференции, студенческие форумы, электронные методические пособия, ввод комментариев по ходу занятия и др.

Адаптация к группе студентов обеспечивает адаптацию в зависимости от выбранной специальности, образовательной программы, возраста и психологической направленности личности. Этот уровень адаптации базируется, в первую очередь, на решении двух основных вопросов дидактики: «чему учить?» и «как учить?». Ответ на первый вопрос определяет цели обучения, т.е. объем необходимых знаний, умений и навыков и степень их освоения. Решение второго вопроса дидактики («как учить?») обуславливает выбор методов обучения, наиболее подходящих для группы учащихся, а также способов представления информации [4]. На выбор методов обучения и способов представления информации влияют как возраст обучаемого, так и его психологическая направленность личности (ориентация на себя, на задачу, на взаимодействие).

На третьем уровне достигается максимальная степень адаптации к учащемуся, т.к. он основан на учете личностных характеристик студента, его предшествующих и текущих знаний, умений и навыков, опыта, способностей и т.п. Именно этот уровень адаптации используется в разработанной нами КАСО.

Как известно, существует три основных вида адаптации: начальная, текущая и рубежная [5].

С помощью начальной адаптации можно установить психологические характеристики и общий уровень подготовленности обучаемого, которые в последствие помогут определить подходящие комментарии, пояснения и т.д. Рубежная адаптация выполняется по результатам выполнения конкретного этапа работы с системой. Текущая адаптация даёт возможность определить сценарий обучения для каждого студента, основываясь на его работу с системой. Очевидно, что этот вид адаптации позволяет достичь максимальной индивидуализации процесса обучения.

Так как все программные средства обучения, в первую очередь, служат задачам педагогики, то они должны подчиняться дидактическим закономерностям процесса познания. Современные требования к интеллектуальным обучающим системам с очевидностью доказывают необходимость включения в их состав модели обучаемого, имеющей в своей архитектуре не только познавательный, но и психофизиологический компонент.

Гипотетически для каждого обучаемого существует свой оптимальный набор методических воздействий, способствующих наиболее эффективной познавательной деятельности. Важной задачей любой интеллектуальной обучающей системы является выявление различий в восприятии, формировании представлений и усвоении знаний студентами, которые позволят наиболее эффективно управлять процессом обучения.

На основе выявленных различий осуществляется настройка сценария обучения, параметрами которого будут являться:

- стиль презентации учебного материала;

- стиль освоения материала (от общего к частному или от частного к общему);

- стиль помощи;

- формулировка заданий;

- подсказки и наводящие вопросы;

- длительность порций учебного материала;

- длительность сеансов тестирования;

- время окончания учебного сеанса;

- время предъявления контрольных заданий;

- время, отводимое обучаемому на решение задачи.[6]

Информационной базой для принятия решения о педагогических воздействиях является модель обучаемого (МО). Она содержит достаточно полную информацию об обучаемом: уровень его знаний, умений и навыков; способность к обучению; способность выполнения заданий (умеет ли он использовать полученную информацию); уровень мотивации и другие параметры. Модель студента динамична, т.е. изменяется в процессе прохождения курса, в ходе работы с системой. Главное ее назначение: хранение информации об обучаемом; отбор и анализ необходимых данных для последующей адаптации системы; оценка уровня знаний обучаемого.

Таким образом, МО в общем случае, хотя и необязательно, является вектором М = {М1, М2, М3, …, Мn} и может включать следующие компоненты, как правило, векторы: М1 – предыстория обучения; М2 – результаты текущей работы с курсом (тип выполненных заданий, время выполнения заданий и т.д.); М3 – личностные психологические характеристики (тип и направленность личности, мотивация, репрезентативная система, способность к обучению, уровень беспокойства-тревоги, особенности памяти и др.); М4 – опыт работы с компьютерной системой; М5 – общий уровень подготовленности и др. [7]

Для построения первоначальной МО в КАСО каждый студент-первокурсник должен пройти входное анкетирование. Анкета состоит из четырех основных блоков:

1.                  Вопросы общего характера для исследования контингента студентов, регистрируемых в КАСО, среди которых: наименование учебной группы; пол; состав семьи, средний доход на члена семьи, образование родителей, место жительства до поступления в вуз; последнее учебное заведение, которое окончил студент до поступления в вуз; наличие медали за отличную учебу в школе.

2.                  Вопросы, касающиеся знаний по дисциплине «Информатика», полученных в школе, такие как: изучалась ли в школе дисциплина «Информатика»; класс и технические характеристики ЭВМ, использовавшихся при изучении дисциплины «Информатика»; язык программирования, который изучали в школе.

3.                  Вопросы, характеризующие общий уровень подготовленности студентов к использованию в учебном процессе информационных технологий, среди которых: каким программным обеспечением владеете и уровень владения; какими языками программирования владеете и уровень владения; есть ли постоянный доступ к персональным компьютерам, если есть, то где (дома, у друзей, в Интернет-клубе, на работе у родителей, др.); наличие доступа к Интернет; какими носителями для переноса информации располагаете (см. рисунок 1)

4.                  Психофизиологический компонент (ПФК).

Вопросы первой части позволяют получить представление о социальном составе студентов, выяснить, где студенты получили полное общее среднее образование. Ответы на вопросы второй части дают представления о том, как изучалась информатика в школе и каким может быть средний уровень подготовки студентов в области информатики. Третий блок вопросов дает оценку технической базы, которой располагают студенты. Эта оценка важна для определения возможности самостоятельной работы студентов с учебными материалами по изучаемым дисциплинам. Четвертый блок – ПФК – включает минимально необходимый набор базовых характеристик, которые позволяют дифференцировать пользователей по ограниченному набору свойств, связанному с восприятием и переработкой учебной информации: мотивация к учению, работоспособность, восприятие информации, усидчивость.

Разработанное входное анкетирование позволяет получить первоначальную информацию об обучаемом, которая ложится в основу его индивидуальной модели. В процессе прохождения курса модель обучаемого изменяется и дополняется.

Построенная нами компьютерная адаптивная система обучения выполняет следующие задачи и функции:

- создание и обслуживание модели структуры ВУЗа, включающей схемы кафедра-преподаватель с одной стороны и специальность-поток-студент с другой;

- организация учебного плана;

- поддержка механизма аутентификации пользователей системы: студентов и преподавателей, – с помощью паролей;

- проведение входного анкетирования студента для построения его модели;

- определение показателей обученности студента с помощью регулярного промежуточного тестирования.

Взаимодействие пользователей: студентов, преподавателей и администратора, – осуществляется посредством соответствующих, одноименных модулей.

Модуль «Администратор» выполняет следующие функции:

- Обслуживание структуры ВУЗа: создание элементов, редактирование параметров и удаление. В качестве элементов выделены следующие атрибуты учебного процесса:

²   Дисциплины (самостоятельны, к ним посредством учебного плана привязаны специальности, потоки и преподаватель);

²   Кафедры (самостоятельны);

²   Преподаватели (принадлежат кафедре, по основной ставке);

²   Специальности (самостоятельны);

²   Потоки – год поступления (принадлежат специальности);

²   Студенты (принадлежат потоку).

- Обслуживание записей учебного плана (см. рисунок 1). Каждая запись в плане состоит из следующих полей:

²   Дисциплина;

²   Семестр;

²   Специальность;

²   Преподаватель.

Рисунок 1 – Учебный план

- Управление информацией для авторизации студентов и преподавателей. Аутентификация осуществляется посредством паролей. С помощью модуля «Администратор» выполняются следующие задачи:

²   Надежная шифровка паролей для хранения в БД;

²   Задание пароля для каждого пользователя путем прямого ввода;

²   Массовая генерация паролей для отмеченных пользователей, с выводом результатов генерации в электронной таблице Excel.

Модуль «Студент» выполняет следующие функции:

- Авторизация студента для работы с системой;

- Проведение входного анкетирования для построения модели студента. Среди вопросов анкеты выделяются следующие разделы:

²   Вопросы общего характера (пол, возраст, состав семьи и т.д.);

²   Вопросы, касающиеся знаний по дисциплине «Информатика», полученных в школе;

²   Вопросы, характеризующие общий уровень подготовленности к использованию в учебном процессе информационных технологий.

- Диагностика мотивации учения по разработанной методике;

- Проведение промежуточного тестирования по всем поддерживаемым дисциплинам для диагностики текущей обученности (см. рисунок 2).

Рисунок 2 – Результаты тестирования и рекомендации преподавателя

Модуль «Преподаватель» выполняет следующие функции:

- Авторизация преподавателя для фильтрации выводимой информации о дисциплинах, потоках и студентах;

- Обслуживание структуры дисциплины «лекция – тест».

- Визуальное представление модели отдельного студента, что помогает преподавателю формировать индивидуальный сценарий обучения (см. рисунок 3);

TeacherStudentModel

Рисунок 3 – Построенная модель студента

- Вывод требуемой информации о выбранном потоке студентов как в табличном, так и графическом видах с помощью диаграмм (см. рисунок 4). Это поможет преподавателю оценить степень усвоения конкретной темы лекционного курса и сделать необходимые корректирующие воздействия на программу обучения (см. рисунок 5).

ПреподСтатПоДисц

Рисунок 4 – Статистика усвоения по дисциплине

TeacherScenario

Рисунок 5 – Редактирования сценария обучения

Созданная КАСО была внедрена на кафедре и информационных технологий ДИТУД и апробирована преподавателями кафедры и студентами специальности «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».

Все студенты, участвовавшие в эксперименте, были занесены в базу данных, и для них были сгенерированы индивидуальные пароли. В результате прохождения входного анкетирования для каждого зарегистрированного студента в КАСО была сформирована карточка, содержащая общие сведения о студенте, его первоначальные знания по информатике, готовность к использованию информационных технологий при самообучении и установлен уровень мотивации к учению.

Благодаря полученным данным у преподавателя появилась возможность адаптивно управлять процессом обучения. Разработанная система предоставляет возможность преподавателю отслеживать динамику обученности студентов по мере изучения лекционного курса и выстраивать индивидуальный сценарий обучения как для каждого студента, так и для потока в целом. Как показал проведенный эксперимент, разработанная КАСО выполняет такие функции, как мотивационная, информационная, управления и оптимизации процесса обучения. Последняя позволяет достичь лучших результатов в обучении с наименьшей затратой сил и времени.

 

Литература:

1.                  Ильин Г. От педагогической парадигмы к образовательной // Высшее образование в России.– 2000. – № 1. – С. 64 – 69.

2.                  Капустин Н.П. Педагогические технологии адаптивной школы. – М.: Академия, 1999. – 216 с.

3.                  Брусиловский П.Л. Адаптивные обучающие системы в Word Wile Web: обзор имеющихся в распоряжении технологий//Авт. пер. на сайте http://ifets.ieee.org/russian/depository/WWWITS.html

4.                  Зайцева Л.В. Методы и модели адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения// Educational Technology&Society 6(4) 2003. ISSN 1436-4522.-P.204-211.

5.                  Зайцева Л.В. От традиционного к дистанционному обучению. – Новый коллегиум. – №3, 2000, стр. 58-60.

6.                  Ахремчик О.Л., Филатова Н.А. Разработка и исследование программно-методического комплекса для построения ПФК модели обучаемого// Educational Technology&Society 7(1) 2004. ISSN 1436-4522.-P.182-197.

7.                  Zaitseva L., Boule C. Student models in Computer-based Education // Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies. ICALT 2003. – Athens, Greece, 2003, p. 451.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle