Разработка системы обучения студентов на основе модели обучаемого.

В настоящее время при разработке компьютерных обучающих систем особое внимание уделяется проблеме адаптации, которая, как правило, осуществляется на основе модели обучаемого, включающей различные параметры, такие, как программа образования, специальность, личностные характеристики обучаемого, используемые педагогические методы обучения и другие.
Адаптивная обучающая система (АОС) – система, отражающая некоторые характеристики обучаемого в модели обучаемого и применяющая данную модель для адаптации различных аспектов программированного обучения и контроля знаний.
Согласно закону Российской федерации «Об образовании» одним из основных принципов государственной политики является адаптивность образовательной системы к уровням и особенностям развития учащихся. Все преподаватели вуза, особенно работая со студентами заочного отделения, сталкиваются с такой проблемой организации процесса деятельности учащихся, когда коллектив обучающихся, в силу различных объективных причин, имеет разный уровень владения предметной областью, а групповая работа со студентами при проведении лекций, консультаций, семинаров и других подобных занятий требует высокого темпа передачи информации.
Одним из решений данной проблемы является построение интеллектуальных электронных обучающих ресурсов, позволяющих адаптировать уровень и темп подачи материала к индивидуальным потребностям конкретного студента. Адаптивная обучающая система позволяет не просто давать и контролировать знания обучаемого, но и по результатам обучения и контроля определяет, какие знания недостаточны или неправильно поняты и возвращает обучаемого на соответствующий раздел теории или практики, либо дает дополнительные разъяснения. Т.е. такие системы адаптируют процесс обучения под особенности каждого конкретного обучаемого, работающего с системой. Поэтому в программах такого типа происходит отход от стандартной схемы обучения «получение теоретических знаний – формирование навыков – оценка обучения». Сценарий обучения в адаптивных системах формируется в соответствии с текущей ситуацией на основании оценивания обучающегося. Реализация таких систем осуществляется на основании знаний о предметной области, о процессе обучения, об обучаемом. Подобные системы могут быть использованы как для повышения эффективности самостоятельной работы студентов, так и для проведения дистанционного обучения.
Большинство существующих электронных учебных ресурсов для дистанционного обучения можно разделить на два непересекающихся класса по типу предоставления знаний пользователю.
Первый и наиболее распространенный класс ресурсов ДО - это так называемые электронные учебники. Зачастую такие ресурсы по структуре схожи со своими бумажными прототипами. Но они являются адаптированными для использования в глобальной сети и экранного просмотра, а также снабжены системой гипертекстовой навигации и, как правило, средствами самоконтроля усвоения учебного материала. К плюсам таких ресурсов можно отнести то, что не приходится концептуально и содержательно пересматривать структуру и наполнение курса при его изготовлении. Но это же определяет и основной их недостаток - статичность таких ресурсов, недифференцированность учебного материала по уровню знаний пользователя и его учебным целям, что можно назвать негибкостью контента по отношению к пользователям такого ресурса.
Второй мало представленный в настоящее время в Интернете класс учебных курсов - это адаптивные учебные ресурсы.
Основной проблемой, возникающих при разработке адаптивных электронных учебных курсов, является проблема описания структуры обучающей системы и действий обучаемого в ней или создание модели. Моделирование один из наиболее распространенных способов изучения различных процессов и явлений. Модель, рассматриваемая как ядро обучающей системы, должна определять тип используемых знаний, методы их структурирования и способы задания логической связи между ними.
Задача моделирования адаптивной обучающей системы подразделяется на разработку следующих моделей:
• обучаемого;
• освоения учебного материала;
• процесса прохождения обучения.
Модель обучаемого — совокупность набора характеристик обучаемого, измеряемых во время работы системы с обучаемым и определяющей степень усвоения им знаний по изучаемому предмету и методов (правил) обработки этого набора. В первую очередь эти правила должны проводить изменения самой модели обучаемого по результатам его работы с системой.
Данная модель должна включать в себя информацию: о цели обучения; о знаниях обучаемого в рамках изучаемого курса (текущее состояние процесса обучения); об особенностях подачи учебных материалов и выбора контрольных заданий и вопросов; о правилах изменения модели обучаемого по результатам работы с обучаемым.
Вопрос построения модели обучаемого, т.е. выбор структуры базы знаний об обучаемом, занимает одно из центральных мест при создании интеллектуальной обучающей системы. Цель любой обучающей программы – передать обучаемому знания, которые в ней заложены. Определить степень достижения этой цели система может с помощью модели обучаемого.
Задача дипломного проекта – разработка АОС обучения студентов на основе модели обучаемого. Система обучения внедряется в МИБД.
Задача состоит из следующих этапов:
1. Изучить деятельность структуру и деятельность ВУЗа.
2. Определить требования.
3. Выбрать стратегию автоматизации и способ приобретения системы.
4. Выбрать стандарты жизненного цикла, модель жизненного цикла и стратегию внедрения.
5. Разработать информационную модель.
6. Дерево функций, сценарий диалога.
7. Разработать ER-модель базы данных.
8. Рассмотреть пример реализации системы.
9. Рассчитать экономическую эффективность проекта.
Пояснительная записка состоит из трёх частей. Первая часть – аналитическая. В ней рассматривается ВУЗ, раскрывается комплекс задач и место автоматизации. Определяются требования к системе. Выбирается стратегия автоматизации и способ приобретения системы.
Во второй части проектируется система. Выбирается модель жизненного цикла, стандарт жизненного цикла, стратегия внедрения. Разрабатывается информационная модель, описываются входная и результатная информация. Проектируется дерево функций и сценарий диалога системы. Разрабатывается ER-модель базы данных.
В третьей части производится расчёт экономической эффективности.