Адаптивное обучение на основе смыслового содержания знаний

УДК 378.147.227

 

В.Д. Алексеев

 

АДАПТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ НА ОСНОВЕ СМЫСЛОВОГО

СОДЕРЖАНИЯ ЗНАНИЙ

 

Описывается концепция авторской автоматизированной системы адаптивного обучения и контроля успеваемости АСОКУ. Процесс обучения рассматривается как управляемый и контролируемый процесс осмысления знаний. Адаптивное обучение осуществляется с использованием модели знаний предметной области и модели найденных обучаемым смыслов в усвоенных знаниях. Предлагается в качестве основных параметров управления процессом обучения использовать количество смысла и скорость осмысления. Подробно рассматривается структура АСОКУ.

 

В настоящее время в связи развитием таких наук, как психология, нейрофизиология, информатика и др. нашло место более углубленное понимание процессов восприятия человеком информации, её осмысления, запоминания, удержания в памяти с последующим воспроизведением.    В различных информационных источниках предлагаются различные методики по развитию индивидуальных способностей обучения человека [1-3].

Бурное развитие информационных технологий в области дистанционного обучения позволяет персонифицировать учебный процесс. Появившиеся в последнее время адаптивные гипермедиа-системы существенно повышают возможности обучающих систем [4, 5].

Адаптивно-обучающая технология развивается в рамках современного подхода к проблеме обучения, который был предложен Гордоном Паском [6] и развит Л.А. Растригиным [7, 8]. Отношения между студентом и преподавателем рассматриваются, как отношения между объектом управления и управляющим устройством. Так как построение точной модели сложного объекта практически невозможно, необходимо построить приближенную модель и адаптировать её параметры для обеспечения адекватности реальному объекту (обучаемому).

Данная работа посвящена разработке инициативного проекта адаптивной системы обучения и контроля успеваемости (АСОКУ), работа над которым ведется в Казахском национальном техническом университет имени К.И. Сатпаева. Цель проекта – разработка адаптивной системы обучения и контроля успеваемости, поддерживающей активное индивидуальное обучение по различным дисциплинам, соединяющая возможности адаптивных гипермедиа-систем и интеллектуальных обучающих систем. В качестве основных параметров адаптации в АСОКУ приняты характеристики процесса осмысления учебного материала, а именно скорость осмысления и количество смысла.

 

 

1. Смысловое содержание учебно-методического материала.

Содержание запоминаемого текста может вызвать образные представления, может ассоциироваться с различными чувствами, может быть связано с какими-либо ощущениями, но, самое главное, содержание запоминаемого текста осмысливается запоминающим. В осмысление вовлекаются отдельные понятия, смысловые блоки, целые предложения и абзацы- группы предложений [1].

В качестве определения понятию «смысл» примем следующее: смысл – это внутреннее логическое содержание, значение чего-либо, постигаемое разумом. Для понятия «разум» выберем следующее определение: разум – это высшая, существенная для человека, как такового, способность комбинировать полученные знания и создавать новые знания, способность мыслить, способность отвлечения и обобщения, включающая в себя и рассудок.

Очевидно, что у всех людей разумные способности различны. Таким образом, внутренний смысл содержания какого-либо учебного материала для каждого человека есть величина сугубо индивидуальная. Причем невозможно полностью оценить количество смысла заложенного в определенном учебном модуле для каждого человека. Имеется только возможность оценивать соответствие заложенного смысла в учебные модули (исходя из учебных целей) и воспринятого смысла учебного курса конкретным пользователем в среде дистанционного обучения.

Если следовать теории смысла Фреге [11], то можно предположить, что под смыслом следует понимать знак связи между понятиями. В качестве знака связи будем использовать отношения между понятиями вида: «состоит из», «имеет свойство», «имеет значение» и др. отношения, используемые в семантических сетях, что удобно, если в качестве информационной модели предметной области использовать семантическую сеть. То, что взаимосвязано в реальной жизни, запоминается и воспроизводится с учетом этих отношений.

Отражение отношений между реальными предметами предполагает, по-видимому, установление специфических связей между понятийными репрезентациями этих предметов в памяти. Таким образом, количество смысла воспринятого в процессе изучения определенного учебного модуля можно оценить по количеству имеющихся в памяти человека семантических связей между понятиями.

Задача обнаружения наличия или отсутствия таких связей решается путем предоставления обучаемому тестовых заданий с измеренным количеством заложенного в него смыслового содержания. В случае отсутствия у обучаемого требуемой семантической связи между данными понятиями, появляется необходимость создания такой связи, т.е. начать научение.

Как правило, такое научение имеет итеративный характер. Постоянство внешних условий научения позволяет представлять количественное описание процесса научения графически в виде кривых научения, представляющих собой зависимость критерия уровня научения от времени или от числа повторений. Причем в большинстве случаев кривые итеративного научения аппроксимируются экспоненциальными кривыми [12].  Помимо кривых научения строятся кривые забывания, которые аппроксимируются показательными функциями. Это объясняется тем, что у человека существует “кратковременная” и “долговременная” память, характеризуемая различными временами запоминания, забывания и хранения информации (рис. 1)[13].

 

 

Рис.1. Вероятность правильного ответа на тестовое задание

 

Наличие образовавшейся связи в памяти определяется путем выполнения обучаемым тестовых заданий с измеренным количеством смыслового содержания. Поскольку результаты выполнения заданий имеют вероятностный характер, наличие установившейся связи (следа смысла в памяти) можно определить, если вероятность выполнения задания будет выше значения ψ, где ψ –установленное (заданное) пороговое значение. Величина ψ устанавливается, исходя из количества вариантов ответов на вопрос в тесте (для закрытого теста), степени важности изучаемых знаний, времени отведенного на изучение учебного модуля. Например, если в тесте 4 варианта ответов, то ψ > 0,25.

 

Рис. 2.  Модель знаний фрагмента учебника

 

 

 

На примере модели знаний фрагмента учебника определенной дисциплины, представленной в виде семантической сети (рис. 2) видно, что SR =5 [ед.], где SR – количество смысла данного фрагмента. Здесь С – множество понятий (концептов) между которыми имеется семантическая связь R, причем множество R таково, что  Количество смысла воспринимаемого обучаемым в процессе изучения данного фрагмента учебника можно оценить посредством анализа ответов на предложенные обучаемому задания qk. На рис. 3 представлены графики функций  распределения вероятности получения правильных ответов на каждое из qk. видно, что в момент времени t4 для данного обучаемого SU = 4 [ед.], где SU -количество воспринятого из фрагмента учебника смысла.

 

 

 

Рис. 3.  Следы смыслов в памяти

 

2. Предлагаемая структура АСОКУ

Основными вопросами при любой форме обучения являются следующие [9]:

·  Какова цель обучения, чему необходимо научить студента?

·  Как должна быть устроена система знаний для эффективного обучения?

·  Какими общими свойствами она должна обладать независимо от предметной области и состава обучаемых?

·  Как оценивать отдельные знания и как оценивать целостную систему знаний?

·  Как правильно построить процесс обучения от исходных знаний к заключительным?

·  Как обеспечить контроль за усвоением знаний?

·  Как организовать управление учебным процессом? и т.д.

Предлагаемая концепция построения АСОКУ состоит в том, что если рассматривать проблему обучения, как часть более общей проблемы получения, структурирования, передачи и преобразования знаний, то следует применять научные методы, основанные на системном анализе и математическом моделировании.

Рассмотрим процесс обучения как процесс управления сложной системой [8], в которой обучаемый является объектом управления, а система обучения – источником управления.

На рис. 4 представлена блок-схема разрабатываемой АСОКУ. В ее структуру включены следующие модули: объект управления (ОУ) – обучаемый, устройство управления обучением (УУ), источник гипер - мультимедийной информации (ИГМИ), модель знаний предметной области (МЗПО), модель знаний объекта управления (МСОУ) - обучаемого. Модель состояния знаний обучаемого позволяет не только определять состояние ОУ, но и на основании предыстории обучения строить прогноз динамики хода процесса научения.

 

Рис. 4.  Структура АСОКУ

 

Здесь введены следующие обозначения: Х – множество состояний среды, влияющих на состояние Y объекта управления студента, т.е.  X = {x1, x2, x3, …, xn}, где xi – требования к уровню компетенции вида «должен иметь представление»,  «должен знать», «должен уметь», «должен иметь навыки» [10]. Состояние ОУ выражается в виде профиля компетенций Y = {y1, y2, y3, …, yn}, где yi уровень i-й компетенции в процентном отношении относительно максимально достижимого уровня. УУ сравнивает параметры МЗОУ и ЭМЗ и на основании имеющихся ресурсов R формирует управляющее воздействие U={u1, u2, u3, …, uk} на ОУ. Каждое  ui для ОУ является заданием вида: «выполните предложеное тестовое задание», «прочитайте (прослушайте, просмотрите) блок информации и попытайтесь вновь ответить на вопрос», «запомните правильный ответ на поставленный вопрос» и т.д. Основополагающим звеном в АСОКУ является модуль МЗПО, в котором осуществляется конкретизация требований к формируемому уровню компетенции  обучаемого. Структура МЗПО представлена на рис. 5.

 

Рис. 5.  Структура модели знаний предметной области

 

 

 

МЗПО представляет собой базу данных параметризированных тестовых заданий, агрегированных с базой знаний предметной области. База знаний в ЭМЗ - это семантическая сеть, представленная ориентированным графом Gпо, вершинами которого являются концепты предметов, событий, состояний, а дуги создают отношения между ними. Данная семантическая сеть способна отобразить структуру знаний предметной области во всей сложности её взаимосвязей, увязать в единое целое объекты и их свойства. МЗПО строится на базе имеющихся печатных учебно-методических пособий, разработанных согласно требованиям «Типового учебного плана» конкретной специальности [10].

Каждой паре концептов в Gпо соответствует, как минимум одно тестовое задание из множества Q, где Q - вектор тестовых заданий для выполнения в процессе обучения. Q = {q1, q2, q3, …, qk}, где каждое qi = {С, R, L, F, t, b}. Здесь С – множество пар понятий (концептов) между которыми имеется семантическая связь R, причем множество R таково, что ; L- локаторы информационных ресурсов для поиска ответа на задание; F- режимы выполнения задания; t – временной норматив выполнения задания; b- уровень сложности требуемых знаний для выполнения задания.

Структура разработанной МСОУ аналогична структуре базы знаний ЭМЗ. Каждая связь между концептами в МЗОУ имеет весовые коэффициенты pij(th), т.е. вероятности того, что в h –й момент времени при диагностике знаний ОУ между i-м и j-м концептом будет обнаружена устойчивая семантическая связь. АСОКУ изменяет pij(th) в соответствии с результатами выполнения заданий Q = {q1, q2, q3, …, qk}. При этом учитываются многие параметры, такие как количество заданий в сеансе обучения, их информационная ёмкость (количество пар концептов, имеющих смысловую связь), количество повторений выполнения одного и того же задания, временные интервалы между повторениями, скорость усвоения информации, скорость забывания информации, степень сосредоточенности внимания обучаемого и др. Анализ структуры МЗОУ позволяет выявлять ошибочные семантические связи между концептами, имеющимися у обучаемого, этим самым вносить соответствующие коррективы в процесс обучения.

Представленная структура АСОКУ (рис. 4) частично реализована на базе веб-серверной технологии с использованием Apache, PHP, MySQL, Macromedia Flash MX.

Использование АСОКУ позволяет осуществлять различные формы обучения студентов. Также АСОКУ предназначена для исследования процессов восприятия человеком информации, её осмысления, запоминания, удержания в памяти с последующим воспроизведением.

 

ЛИТЕРАТУРА

 

1.     Зиганов М.А. Как научиться на 100 % запоминать тексты. – М.: Эксмо, 2007.

2.     Стайн Д. Расширение возможностей интеллекта. – М.: Эксмо, 2002.

3.     Бэддели А. Ваша память. Руководство по тренировке и развитию . -М.: Эксмо, 2001.

4.                          Brusilovsky P. Adaptive hypermedia // User Modeling and User-Adapted Interaction. – 2001. –Vol 11. PP. 20 - 27.

5.     Касьянов В.Н., Касьянова Е.В. Адаптивные системы и методы дистанционного обучения                                   // Информационные технологии в высшем образовании. –2004. – Т1, N4. С. 35 - 41.

6.     Паск Г. Обучение как процесс создания системы управления // Кибернетика и проблемы обучения.                 – М.: Прогресс, 1970.

7.     Растригин Л.А., Эреннштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. – Рига: Зинатне, 1988.

8.     Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. – Рига: Зинатне, 1981.

9.     Курганская Г.С. Теория дифференцированного Интернет-обучения. http://www.hecadem. irk.ru/theory/ index. htm

10.      ГОСО РК 3.001-2007. http://www.edu.gov.kz/en/obrazovanie_ v_kazakhstane/vysshee_ professionalnoe/ gosudarstvenyi_obshcheobjazatelnyi_stanart_obrazovanija _respubliki/

11.      Бирюков Б.В. Теория смысла Готлоба Фреге // В сб.: Применение логики в науке и технике. — М.: Наука, 1960. С. 42 – 51.

12.      Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. М.: ИПУ, 1998.

13.      Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения. М.: Прогресс, 1980.

 

 

Резюме

 

Жұмыста авторлық жүйенің адаптивті оқыту мен үлгерімдік бақылау  (АЖОҮБ) концепциясы баяндалады. Оқу процесі басқарылатын және бақыланатын білім алу процесі ретінде қарастырылады. Адаптивті оқыту пәндік аймақтың білім моделін және білім алушы оқу барысында қабылдаған білім моделін қолдану арқылы орындалады. Оқу процесін басқарудың негізгі параметрі ретінде білім алушының алған білімі мен қабылдау қабілеті болып табылады. АЖОҮБ-ның құрылымы егжейлі-тегжейлі қарастырылады.

 

 

 

 

Summarу

 

The article describes the concept of authorial Automatized Adaptive Training System & Сontrol of Academic Progress (AATSCAP). The process of training is considered as managed and controlled process of understanding the knowledge. Adaptive training is realized with implementing model of knowledge in subject field and model of meaning determined by student within gained knowledge. Quantity of meaning and speed of understanding is required to use as main parameters of managing the training process. The structure of AATSCAP is considered in details.

 

Ключевые слова: adaptive training, sense measurement, models of knowledge

 

Казахский национальный

технический университет имени К.И. Сатпаева                                                   Поступила 17.04.09

 


Алексеев В.Д.