Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 681.5:004.78

АКТУАЛЬНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ

Мазурок Т.Л., Тодорцев Ю.К.

Развитие системы образования на этапе становления информационного общества неразрывно связано с использованием информационных технологий. Однако, практика использования автоматизированных систем учебного назначения показывает, что технология наполнения программных оболочек дидактическим процессом является тупиковой. Перспективным является путь проектирования дидактического процесса от схемы управления к созданию программных оболочек [1].

Современная классификация дидактических систем по способу реализации управления выделяет ручное и автоматическое. По виду управления дидактические системы подразделяются на разомкнутое и цикличное (замкнутое). В соответствии с видом информационного процесса – дидактические системы могут быть рассеянными и направленными. При рассмотрении всей совокупности классифицирующих признаков получаем восемь основных дидактических систем [1].

Анализ традиционных или ручных дидактических систем с точки зрения их управляемости показывает, что, основываясь на аналогии с представлением технических систем управления, можно выделить следующие элементы (рис.1): объект управления – обучаемый; исполнительную (ИСП), измерительную (ИП), управляющую подсистемы (УП).

Рис.1 Схема ручного управления учебным процессом со стороны преподавателя

Таким образом, получается, что n разнородных объектов управляются одной подсистемой управления при единой задаче обучения Z. Один преподаватель на группу обучаемых не в состоянии обеспечить эффективное управление, так как объективно оценить результат учебной деятельности большой группы учащихся, принять решение индивидуально для каждого обучаемого требует огромных интеллектуальных ресурсов.

С другой стороны, обучаемый изучает одновременно в течение определённого времени m дисциплин и его участие в управляемом процессе можно представить структурной схемой (рис.2).

При этом на одного обучаемого приходится m разнородных подсистем управления и огромный поток несогласованной информации. В данной схеме отсутствует координация.

Внедрение в практику обучения автоматизированных обучающих систем(АОС), не смотря на многочисленные положительные последствия, не разрешило указанных противоречий.

Рис.2 Схема потоков учебных воздействий на обучаемого

Анализ существующих электронных учебных материалов показал, что эффективность решения частных задач обучения и образования в целом определяется степенью управляемости обучаемым в процессе обучения [1]. В то же время совершенствование информационных технологий, развитие адаптивных средств автоматизации управления, бурное развитие интеллектуальных технологий в управлении обучением определяет роль компьютера как участника процесса обучения. Такая концепция сформулирована в работах Гальперина П.Я., Шадрикова В.Д., Беспалько В.П., Талызиной Н.Ф., Суходольского Г.В. и др.

Активно развиваются в последние годы АОС в виде сетевых программных систем управления учебным процессом, таких как Learning Space (http://www.lotus.com/learningspace), Top Class (http://www.wbtsystems.com), WebCT (www.webct.com), ИОС ОО (www.openet.ru) и др. Эти системы интегрируют основные функции организации электронного обучения - регистрацию обучающихся, поддержку самостоятельной учебной работы, организацию индивидуального и группового взаимодействия обучающихся и преподавателей, промежуточное и итоговое тестирование и ряд других функций, поддерживающих, прежде всего, дистанционные формы организации учебного процесса. Необходимо отметить, что применение специализированных инструментальных технологических средств электронного обучения создает предпосылки, но также не гарантирует высокого дидактического качества учебных материалов и учебного процесса.

Фрагментарное и необоснованное использование электронных обучающих средств разрушает сложившуюся педагогическую систему. В соответствии с принципами системного подхода любое существенное изменение одного из элементов системы неизбежно вызывает необходимость пересмотра всей системы. Поэтому актуальным является целостное рассмотрение системы управления учебным процессом, в которой компьютерный инструментарий выполняет функцию автоматизации управления.

Для определения целей и задач автоматизированной системы управления процессом обучения (АСУ ПО) рассмотрим основные противоречия, которые сложились в процессе автоматизированного обучения, и возможности их разрешения с помощью информационных технологий.

С точки зрения традиционных схем автоматизированного управления (рис. 3) преподаватель формирует очередные управляющие воздействия. В существующих электронных курсах, в основном, определены жёсткие схемы, не учитывающие реальные индивидуальные особенности, цели обучения. Индивидуализация, в лучшем случае, заключается в последующем продвижении по изучаемому материалу в зависимости от результатов контроля. В условиях неустранимой новизны изучаемого материала, присущей этапу информатизации общества, выполнение функции индивидуализации обучения преподавателем становится невозможным из-за ее критичности по времени. Следовательно, первое противоречие, присущее современным системам автоматизированного обучения состоит в том, что преподаватель не успевает качественно формировать управляющие воздействия на обучаемых на основе многокритериальной оценки его состояния, цели обучения. Таким образом, нарушается одна из важнейших тенденций современного образования – дифференциация.

Рис. 3 Схема управления учебным процессом преподавателем в АОС

Основными элементами в представленной схеме управления являются:

УВ – учебное воздействие;

КТ – квалификационные требования, выражающие цель обучения; в общем случае (например, в дистанционном обучении) КТ могут быть различны для разных обучаемых;

МО – модель обучаемого - содержит результаты контроля, индивидуальные характеристики.

Если рассмотреть процесс учения, т.е. проанализировать неорганизованную, иногда противоречивую, нарастающую совокупность управляющих воздействий всех учебных курсов на каждого обучаемого, то очевидным становится и второе противоречие современных АОС (рис. 4). Суть его состоит в том, что множество управляющих воздействий, направленных на обучаемого, не согласованы, следовательно, не оптимизированы ни по объёму, ни по достижимости целей и т.д. Данное противоречие нарушает вторую важную тенденцию современного образования – интеграцию.

Рис. 4 Схема потоков обучающих воздействий на студента в АОС

Следовательно, повышение эффективности использования различных видов АОС (в т.ч. дистанционных) связано с устранением указанных двух противоречий. Таким образом, дальнейшее совершенствование АОС связано с использованием инструментария информационных технологий для решения следующих задач:

-       формирование единой технологии автоматизированного обучения;

-       разработка и реализация единого алгоритма управления;

-       унификация процедур сбора информации об обучаемом (в т.ч. контроля);

-       возможность учёта и управления системой межпредметных связей;

-       разработка моделей и алгоритмов координации управляющих воздействий субъектов обучения.

С учётом сформулированных задач схема управления в АОС примет вид (рис.5):

Рис. 5 Обобщённая схема управления в АОС

Здесь введены дополнительно два элемента:

СУО – система управления обучением;

ИП СУО – интеллектуальная поддержка СУО.

Таким образом, формирование управляющих воздействий выполняется СУО на основе интеллектуальной обработки информации об изучении монопредметных учебных дисциплин, полученной от преподавателей; системы дидактических требований; квалификационных требований; атрибутов модели обучаемых.

На основе сформированных требований к функциям системы управления рассмотрим предлагаемую структуру блока интеллектуальной поддержки СУО.

Рис. 6 Структура блока интеллектуальной поддержки АОС

Здесь показана структура блока ИП СУО, состоящая из двух основных частей:

Iконтур формирования структуры интегрированного содержания обучения;

II – контур формирования индивидуализированной стратегии обучения на основе интегрированной БЗ;

КТ – квалификационные требования;

СИ – степень интеграции материала;

МОi – модель i-го обучаемого;

ДТ – дидактические требования;

ИСО – индивидуальная стратегия обучения.

Основная цель функционирования блока интеллектуальной поддержки состоит в формировании индивидуальной стратегии обучения. Исходными данными для этого процесса являются: структуры предметных областей, полученные от преподавателей - представлены в виде соответствующих баз знаний; квалификационные требования к формируемым знаниям, умениям, навыкам и соответствующий им показатель степени интегрированности монопредметных областей; дидактические требования, полученные от экспертов-специалистов по методике обучения, дидактике; модели обучаемых.

В рамках I-го контура в результате функционирования конфигуратора формируется структура интегрированного содержания обучения данному учебному элементу. В основе функционирования конфигуратора применяется искусственная нейросеть [2], с помощью которой моделируется междисциплинарный объект изучения как модель ассоциативного мышления [3].  Процесс подбора в нейросети требуемых синаптических весов (соответствуют коэффициентам взаимосвязей между учебными элементами) носит итерационный характер. В результате «настройки» нейросети на требуемую степень интегрированности, получаем структуру взаимосвязанных учебных элементов, отобранных для содержания обучения.

Во втором контуре на основе процедур логического вывода [4], знаний о дидактических, психологических особенностях формирования последовательности изучения материала, формируются по мере поступления запросов из СУО, рекомендации по очередным элементам индивидуальных стратегий обучения.

Таким образом, задачи преподавателя по формированию индивидуальных управляющих воздействий на обучаемого передаются блоку интеллектуальной поддержки. Формирование базы знаний предметной области и её поддержание для преподавателя, как правило, процесс менее динамичный, чем управление процессом обучения, не имеет строгих временных ограничений. С другой стороны, обучаемый при такой схеме обучения получает унифицированное учебное воздействие, построенное с учётом тех взаимосвязей между дисциплинами, которые оптимальны с точки зрения формирования необходимых компетенций. Следовательно, предлагаемые направления использования интеллектуальных технологий, могут служить эффективным инструментарием для совершенствования АОС в плане разрешения указанных противоречий.

Some substantial contradictions, inherent the automated departmental teaching, are certain in the article. The operating charts of management are considered and a chart, containing the block of intellectual support of the teaching system, is offered. Intelligence support is offered to realize by the successive use the model of associative thought and logical conclusion. 

1.                  Беспалько В.П. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика третьего тысячелетия). – М.: МПСИ, 2002.

2.                  Калан Р. Основные концепции нейронных сетей. – М.: Изд.дом «Вильямс», 2003.

3.                  Мазурок Т.Л. Ассоциативный подход к моделированию системы межпредметных связей в АОС //Сборник научных трудов четвёртого семинара «Информационные системы и технологии», Одесса, ОГАХ, 2006, с.155 – 162.

4.                  Частиков А.П. и др. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003.

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Информационно-управляющие комплексы и системы

Теленик С.Ф., Ролік О.І., Букасов М.М., Андросов С.А. Генетичні алгоритми вирішення задач управління ресурсами і навантаженням центрів оброблення даних

Богушевский В.С., Сухенко В.Ю., Сергеева Е.А., Жук С.В. Реализация модели управления конвертерной плавкой в системе принятия решений

Бень А.П., Терещенкова О.В. Применение комбинированных сетевых методов планирования в судоремонтной отрасли

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Теленик С.Ф., РолікО.І., Букасов М.М., РимарР.В., Ролік К.О. Управління навантаженням і ресурсами центрів оброблення даних при виділених серверах

Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Еременко А.П., Передерий В.И. Принятие решений в автоматизированных системах с учетом психофункциональных характеристик оператора на основе генетических алгоритмов

Львов М.С. Алгоритм перевірки правильності границь змінення змінних у послідовних програмах

Ляшенко Е.Н. Анализ пожарной опасности сосновых насаждений в зоне Нижне-днепровских песков – самой большой пустыни в Европе

Кучеров Д.П., Копылова З.Н. Принципы построения интеллектуального автору-левого

Касаткина Н.В., Танянский С.С., Филатов В.А. Методы хранения и обработки нечетких данных в среде реляционных систем

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Применение когнитивного подхода для решения задачи поддержки принятия управленческих решений при ликвидации лесных пожаров

Гончаренко А.В. Моделювання впливу ентропії суб’єктивних переваг на прийняття рішень стосовно ремонту суднової енергетичної установки

Фарионова Н.А. Системный подход построения алгоритмов и моделей систем поддержки принятия решений при возникновении нештатных ситуаций

Биленко М.С., Серов А.В., Рожков С.А., Буглов О.А. Многоканальная система контроля качества текстильных материалов

Мотылев K.И., Михайлов M.В., Паслен В.В. Обработка избыточной траекторной информации в измерительно-вычислительных системах

Гончаренко А.В. Вплив суб’єктивних переваг на показники роботи суднової енергетичної установки

Гульовата Х.Г., Цмоць І.Г., Пелешко Д.Д. Архітектура автоматизованої системи моніторингу і дослідження характеристик мінеральних вод

Соломаха А.В. Разработка метода упреждающей компенсации искажений статорного напряжения ад, вносимых выходными силовыми фильтрами

ПотапенкоЕ.М., Казурова А.Е. Высокоточное управление упругой электромеханической системой с нелинейным трением.

Кузьменко А.С., Коломіц Г.В., Сушенцев О.О. Результати розробки методу еквівалентування функціональних особливостей fuzzy-контролерів

Кравчук А. Ф., Ладанюк А.П., Прокопенко Ю.В. Алгоритм ситуационного управления процессом кристаллизации сахара в вакуум-аппарате периодического действия с механическим циркулятором

Абрамов Г.С., Иванов П.И., Купавский И.С., Павленко И.Г. Разработка навигационного комплекса для автоматического наведения на цель системы груз-управляемый парашют

Литвиненко В.И., Четырин С.П. Компенсация ошибок оператора в контуре управления следящей системы на основе синтезируемых вейвелет-сетей

Бардачев Ю.Н., Дидык А.А. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах

Рожков С.О., Кузьміна Т.О., Валько П.М. Інформаційна база як основа для створення асортименту лляних виробів.

Ускач А.Ф., Становский А.Л., Носов П.С. Разработка модели автоматизированной системы управления учебным процессом

Ускач А.Ф., Гогунский В.Д., Яковенко А.Е. Модели задачи распределения в теории расписания.

Сідлецький В.М., Ельперін І.В., Ладанюк А.П. Розробка алгоритмів підсистеми підтримки прийняття рішень для контролю якості роботи дифузійного відділення.

Пономаренко Л.А., Меликов А.З., Нагиев Ф.Н. Анализ системы обслуживания с различными уровнями пространственных и временных приоритетов.

Коршевнюк Л.О. Застосування комітетами експертів системи нечіткого логічного виводу із зваженою істинністю.. – С. 73 – 79.

Кирюшатова Т.Г., Григорова А.А Влияние направленности отдельных операторов и направленности всей группы на конечный результат выполнения поставленной задачи.

Петрушенко А.М., Хохлов В.А., Петрушенко І.А. Про підключення до мови САА/Д деяких засобів паралельного програмування пакету МРІСН.

Ходаков В.Е., Граб М.В., Ляшенко Е.Н. Структура и принципы функционирования системы поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров на базе новых геоинформационных технологий.

Сидорук М.В., Сидорук В.В. Информационные системы управления корпорацией в решении задач разработки бюджета.

Нагорный Ю.И. Решение задачи автоматизированного расчета надежности иасуп с использованием модифицированного метода вероятностной логики

Козак Ю.А. Колчин Р.В. Модель информационного обмена в автоматизированной системе управления запасами материальных ресурсов в двухуровневой логистической системе

Гожий А.П., Коваленко И.И. Системные технологии генерации и анализа сценариев

Вайсман В.А., Гогунский В.Д., Руденко С.В. Формирование структур организационного управления проектами

Бараненко Р.В., Шаганян С.М., Дячук М.В. Аналіз алгоритмів взаємних виключень критичних інтервалів процесів у розподілених системах

Бабенко Н.И., Бабичев С.А. Яблуновская Ю.А. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением

Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Бараненко Р.В Лінеаризація шкали і збільшення діапазону вимірювання ємностей резонансних вимірювачів

Головащенко Н.В. Математичні характеристики шумоподібно кодованих сиг-налів.

Шерстюк В.Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР.

Шекета В.І. Застосування процедури Append при аналізі абстрактних типів даних модифікаційних запитів.

Цмоць І.Г. Алгоритми та матричні НВІС-структури пристроїв ділення для комп'-ютерних систем реального часу.

Кухаренко С.В., Балтовский А.А. Решение задачи календарного планирования с использованием эвристических алгоритмов.

Бараненко Р.В., Козел В.Н., Дроздова Е.А., Плотников А.О. Оптимизация рабо-ты корпоративных компьютерных сетей.

Нестеренко С.А., Бадр Яароб, Шапорин Р.О. Метод расчета сетевых транзакций абонентов локальных компьютерных сетей.

Григорова А.А., Чёрный С. Г. Формирование современной информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений.

Шаганян С.Н., Бараненко Р.В. Реализация взаимных исключений критических интервалов как одного из видов синхронизации доступа процессов к ресурсам в ЭВМ

Орлов В.В. Оценка мощности случайного сигнала на основе корреляционной пространственной обработки

Коджа Т.И., Гогунский В.Д. Эффективность применения методов нечеткой логики в тестировании.

Головащенко Н.В., Боярчук В.П. Аппаратурный состав для улучшения свойств трактов приёма – передачи информации в системах промышленной автоматики.