В течение последних нескольких десятилетий мы стали свидетелями роста активного обучения интеллектуальных обучающих систем (ITS). Этот рост объясняется тем, что люди добились хороших результатов в области машинного и глубокого обучения, включая глубокое отслеживание знаний (DKT). ITS — это модель, которая с применением принципов и методов искусственного интеллекта (AI) будет отслеживать ход обучения студентов и предсказывать для него правильность следующих задач. Кроме того, изучаемая модель может быть использована для разработки интеллектуальных учебных планов и упрощает интерпретацию и обнаружение структуры в задачах учеников. Я пишу эту статью с надеждой на то, что я улучшу знания людей, интересующихся автоматизацией обучения на компьютере.
Ключевые слова: Intelligent Tutoring System, искусственный интеллект, электронное обучение.
For the last several decades, we have been witnessing the growth of active learning of the intelligent tutoring system (ITS). This increase is explained by the fact that people have achieved good performance in the field of machine and deep learning, including deep knowledge tracing(DKT). The ITS is an integrated software system that applies the principles and methods of artificial intelligence (AI) to the problems and needs of teaching and learning. In addition, the model studied can be used to develop intellectual curricula and makes it easy to interpret and discover structure in student tasks. I write this paper with the hope that I will improve the knowledge of people interested in e — learning by computer.
Электронное обучение — это средство обучения, которое включает в себя само-мотивацию, коммуникацию, эффективность и технологии. Поскольку существует ограниченное социальное взаимодействие, учащиеся должны быть сами заинтересованы в обучении. Данный метод требует, чтобы учащиеся часто общались друг с другом и инструктором чтобы выполнять свои назначенные задачи. Электронное обучение компетентно, поскольку оно устраняет расстояния, потому что контент для электронного обучения разработан информацией, к которой можно получить доступ с компьютера. Чаще всего это веб — сайты, где учащиеся могут получать доступ к онлайн- ресурсам через интернет.
Электронное обучение полезно для образования, корпораций и для всех типов учащихся. Он доступен по цене, экономит время и дает измеримые результаты. Электронное обучение можно определить как обучение с использованием электронных средств: приобретение знаний и навыков с использованием электронных технологий, таких как компьютерные и интернет-курсы, а также локальные и глобальные сети. Другое определение электронного обучения — это образование через интернет, сеть, или автономный компьютер. Это, по сути, передача навыков и знаний, связанных с сетью. Электронное обучение относится к использованию электронных приложений и процессов для обучения (Rodica and Anca, 2009).
Приложения и процессы электронного обучения включают в себя веб-обучение, компьютерное обучение, виртуальные классы и цифровое сотрудничество. Содержимое предоставляется через интернет, интранет/экстранет, аудио или видеоленту, спутниковое телевидение и электронное обучение на компакт-дисках. Основное внимание уделяется приобретению человеком новых знаний с поддержкой технологического построенного процесса. Моделирование, близкое к реальному миру, является ответом на конструктивистские теории обучения, требующие обучения на местах с высокой степенью участия ученика. Одна из вероятных причин отсутствия успеха заключается в том, что простое размещение лекций в интернете не тренируется. Потенциальным решением этой проблемы является использование обучающего программного обеспечения, такого как Intelligent Tutoring Systems (ITS) со встроенным искусственным интеллектом.
Процесс обучения можно рассматривать как процесс:
– получение информации;
– приобретение информации и опыта обработки;
– получение информации и опыта обработки, которые влияют на долгосрочное изменение сознания ученика;
– приобретение информации и опыта обработки, в которых учащийся интегрирует новую информацию и опыт в свою текущую базу знаний;
– получение информации и опыта обработки, в которых учащийся воспринимает, выбирает и интегрирует новую информацию и опыт в свою текущую базу знаний, тем самым меняя ее;
– получение информации и опыта обработки, при которой учащийся выбирает и создает знания, которые являются полезными и подходящими для него и в свою очередь использует это для управления и определения его собственного процесса непрерывного обучения;
– обучение, которое становится индивидуальным процессом взаимодействия между индивидуумом и его средой, в которой активно строится субъективная реальность ученика.
В этой статье описывается концепция интеграции компонентов ITS для систем электронного обучения и делаются выводы.
-
Принцип работы ITS
- Intelligent Tutoring Systems
Подход, известный как ITS, преследовали исследователи в области образования, психологии и искусственного интеллекта. Цель ITS — предоставить преимущества индивидуальной инструкции. Это позволяет учащимся практиковать свои навыки, выполняя задачи в высоко интерактивных учебных средах.
Как правило, компьютерные системы, такие как CAL (компьютерное обучение) или CBT (компьютерное обучение), используют традиционные учебные методы, предоставляя обучение учащимся без учета модели знаний учащегося. Таким образом, эти инструкции иногда не могут помочь учащимся индивидуально.
Напротив, ITS оценивает действия каждого учащегося в этих интерактивных средах и разрабатывает модель своих знаний, навыков и опыта. Основываясь на модели учащегося, он может адаптировать учебные стратегии с точки зрения как содержания, так и стиля, а также предоставляет соответствующие объяснения, подсказки, примеры, демонстрации и практические проблемы для каждого учащегося.
Чтобы предоставить соответствующую обучающую программу, система ITS состоит из трех типов знаний, организованных в четыре отдельных программных модуля. (как показано на рисунке 1)
Рис. 1. Компоненты ITS
2.1.1 Экспертная модель
Экспертная модель представляет собой компьютерное представление знаний предметного эксперта (декларативные знания) и способности решения проблем (процедурные знания). Это знание позволяет ITS сравнивать действия и выборы учащегося с экспертами, чтобы оценить, что он или она делает и не знает.
2.1.2. Модель учащегося
Модель учащегося — это уровень знаний ученика, когда он / она взаимодействует с системой репетиторства. Модель оценивает эффективность каждого учащегося по его / ее поведению во время взаимодействия с системой репетиторства, чтобы определить его или ее знания, способности восприятия и навыки рассуждений. Модель будет генерировать доказательства и использует вывод, чтобы предоставить ряд соответствующих инструкций каждому учащемуся.
2.1.3. Учебная модель
Учебная модель содержит знания для принятия решений о тактике обучения. Он опирается на диагностические процессы модели ученика для принятия решений о том, что, когда и как представлять информацию более компактному. Например, если ученик был оценен как новичок в конкретной процедуре, эта модель покажет некоторые пошаговые демонстрации процедуры, прежде чем просить пользователя выполнить процедуру самостоятельно. Когда ученик приобретает опыт, эта модель может решить представить все более сложные сценарии. Кроме того, эта модель может также выбирать темы, моделирование и примеры, которые имеют отношение к уровню знаний учащегося.
2.1.4. Модель интерфейса
Модель интерфейса важна как среда связи и обучающая среда, которая может поддерживать учащегося в задаче. Он также может выступать в качестве внешнего представления экспертной модели и учебной модели.
Эти виды обучающих систем могут предоставить учащемуся широкий выбор практических примеров исследований базы данных наряду с индивидуальной обратной связью для решения каждого конкретного исследования. Более того, это очень удобно для учащихся, которым нужно практиковать и учиться в своем собственном темпе.
1.2Адаптивная гипермедиа
Системы Hypermedia становятся все более популярными как инструменты для доступа пользователей к информации, ориентированной на пользователя. Они, как правило, предлагают пользователям большую свободу перемещения по большому гиперпространству. Adaptive Hypermedia (AH) объединяет Hypermedia с пользовательским моделированием (Брусиловский, 1996). Контент, представленный системой, адаптирован к знаниям пользователя, целям и предпочтениям, поддерживая модель пользователя. В контексте образовательной гипермедии темы, предложенные учащемуся для последующего изучения, будут определяться существующими знаниями учащегося (Брусиловский, 1998). AH направлены на преодоление этих проблем путем предоставления адаптивной навигационной поддержки и адаптивного контента (Kaplan C, Fenwick J и Chen J, 1993). Адаптация (или персонализация) основана на модели пользователя, которая представляет соответствующие аспекты пользователя, такие как предпочтения, знания и интересы. Система собирает информацию о пользователе, наблюдая за использованием приложения и, в частности, наблюдая поведение браузера пользователя.
Адаптивная гипермедиа строит модель целей, предпочтений и знаний каждого отдельного пользователя и использует эту модель во время взаимодействия с пользователем, чтобы адаптировать гипертекст к потребностям этого пользователя (Brusilovsky, 2001). Например, учащемуся в адаптивной образовательной системе гипермедиа будет дана презентация, которая специально адаптирована к его или ее знанию предмета и предлагаемому набору наиболее релевантных ссылок для дальнейшего продвижения (Papanikolaou, Mabbott et al, 2006). Адаптивная электронная энциклопедия будет персонализировать содержание статьи, чтобы расширить существующие знания и интересы пользователя (Milosavljevic, M., 1997). Виртуальный музей адаптирует представление каждого посещенного объекта к индивидуальному пути пользователя через музей (Oberlander, J., O'Donell, M., Mellish, C. and Knott, A., 1998).
Типичный гипердокумент состоит из набора узлов или «страниц», связанных ссылками. Каждая страница содержит некоторую локальную информацию и ряд ссылок на связанные страницы. Системы Hypermedia могут также включать специальные инструменты навигации, такие как оглавление, индекс и карту, которые могут использоваться для навигации по всем доступным страницам, которые могут быть адаптированы здесь, это страница (адаптация уровня контента) и внешний вид и поведение ссылок (адаптация уровня канала). В адаптивной литературе гипермедиа они упоминаются соответственно как адаптивное представление и адаптивная навигационная поддержка.
Адаптивная презентация предназначена для адаптации содержимого гипермедиа-страницы к целям пользователя, знаниям и другой информации, хранящейся в пользовательской модели. Для использования адаптивного представления может быть несколько причин. Два типичных случая в области образования — это сравнительные объяснения и варианты объяснения. Идея сравнительных объяснений заключается в том, чтобы связать новый контент с существующим знанием ученика.
Адаптивная навигация помогает пользователям находить свои пути в гиперпространстве, адаптируя представление ссылок к целям, знаниям и другим характеристикам отдельного пользователя. Адаптивная презентация и адаптивная навигация имеют компонент, показывающий взаимосвязь элементов на рисунке 2.
Рис. 2. Компоненты ITS
ITS должен был поддерживать ученика в процессе решения проблем. Предполагалось, что требуемое знание приобретается вне системы, например, посещая лекцию или читая книгу. Наряду с ростом компьютерных возможностей все больше и больше IT-разработчики сочли разумным предоставить ITS и учебный материал в электронной форме в одном пакете. Очень скоро стало ясно, что гипертекст или гипермедиа предоставляют лучший вариант для организации онлайнового учебного материала (Hockemeyer, C., Albert, D, 1999). Комбинация ITS и AH была естественной отправной точкой для исследования адаптивной образовательной гипермедиа в AITS.
- Заключение ибудущие работы
Adaptive Hypermedia и Intelligent Tutoring Systems (AITS) — эффективные методы компьютерного обучения. Однако в настоящее время работа была посвящена объединению этих систем. Предлагается комбинированная система, использующая для систем электронного обучения, чтобы управлять соединением и персонализировать обучение на основе адаптации к стилю обучения учащихся. AITS будет служить комбинированной моделью для двух систем, позволяя им делиться информацией о достижениях учащегося. Этот уровень связи между концептуальной инструкцией и практикой навыков обеспечит повышение эффективности обучения.
Литература:
- Rodica Mihalca & Anca Andreescu (2008). Управление знаниями в системах электронного обучения. Стр. 3–4, 375–417.
- Питер Брусиловский (1996). Методы и методы адаптивной гипермедиа. Специальный выпуск по адаптивному гипертексту и гипермедиа 6, стр. 2–3, 87–129.
- Брусиловский. (1996). Методы и методы адаптивной гипермедиа. User Modeling и User-Adapted Interaction 6, 2–3 87–129.
- Питер Брусиловский (2001). Adaptive hypermedia User Modeling и User Adapted Interaction11, 1/2, 87–110
- Питер Брусиловский (1998). Адаптивные образовательные системы во Всемирной паутине. В: Ayala, G. (ред.) Proc. Семинара «Современные тенденции и применение искусственного интеллекта в образовании» на 4-м Всемирном конгрессе по экспертным системам, Мехико, Мексика, ITESM, 9–16.
- Papanikolaou, Mabbott, A., Bull, S., & Grigoriadou, M. (2006). Разработка обучающих взаимодействий, управляемых учащимся, на основе обучения / познавательного стиля и поведения учеников. Взаимодействие с компьютерами, 18, 356–384.
- Милосавлевич, М. (1997). Добавление знаний пользователя посредством сравнения. В: Jameson, A., Paris, C. and Tasso, C. (eds.) User Modeling. Springer-Verlag, Wien, 119–130.
- Oberlander, J., O'Donell, M., Mellish, C., and Knott, A. (1998). Разговор в музее: эксперименты в динамической гипермедиа с интеллектуальным исследователем меток. Новый обзор мультимедиа и гипермедиа 4, 11–32.
- Hockemeyer, C., Albert, D. (1999). Адаптивная система обучения RATH. В: Auer, M.E., Ressler, U. (ред.) ICL 1999 Workshop Интерактивное компьютерное обучение: инструменты и приложения. Технический институт Каринтии, Филлах, Австрия.
