Основная часть. Анализ подходов к построению интеллектуальных обучающих систем. Глава 1. Анализ перспективных направлений развития интеллектуальных обучающих систем Интеллектуализация электронных систем обучения
1.1.1. Эволюция систем обучения
Современные электронные системы обучения условно разделяются на два класса: собственно обучающие системы, и инструментальные системы, предназначенные для наполнения обучающих систем знаниями о произвольной предметной области с целью создания обучающей системы. Большую популярность получили инструментальные системы, которые относятся к автоматизированным обучающим системам (АОС).
К основным достоинствам АОС относятся:
наличие возможности использования преимуществ индивидуализации обучения за счет совмещения эффективности индивидуального обучения с экономичностью массового обучения;
повышение интенсивности обучения с адаптацией курса к потребностям обучаемых и условиям их обучения;
возможность использования выразительных средств вычислительной техники;
возможность использования и тиражирования передового опыта;
повышение доступности учебных ресурсов из любой точки в любое время;
возможность формирования навыков и умений за счет использования компьютерных моделей, тренажеров и т.д.;
автоматизация рутинных действий преподавателя (чтение лекций, проверки контрольных работ и т.д.);
возможность использования для ВПО и дополнительного профессионального образования, повышения компетенций и, при необходимости, не покидая места работы.
предоставление образовательных услуг более широкому кругу обучающихся, в т.ч. в рамках дистанционного обучения.
В истории человечества традиционной формой получения знаний является обучение с преподавателем. В ходе обучения с давних времен применялись различные вспомогательные средства. Несколько тысячелетий назад, в Китае, использовался тренажер для обучения искусству иглоукалывания в виде муляжа человека с множеством скрытых отверстий, в которые должны безошибочно попадать иглой обучаемые. Позже появились другие тренажеры, потом – механические и электронные системы тестирования. Появление вычислительных средств привело к появлению электронных систем обучения.
Попытки применения вычислительной техники в образовании делались в конце 1950-х годов. Даже несмотря на ограниченные возможности аппаратных и программных средств того времени, что не соответствовало успешному решению поставленной проблемы в целом, исследования в этой области начались во всех развитых странах.
В своем развитии электронные системы обучения прошли ряд этапов.
На первом этапе исследовались возможности создания обучающих систем. Эти исследования пришлись на 1950 – 1960 годы. Уже в 1954 году профессор Б.Ф. Скиннер выдвинул идею, получившую название программированного обучения [59]. Суть идеи заключалась в необходимости повысить эффективность управления учебным процессом путем построения его в полном соответствии с психологическими знаниями о нем, что фактически означает внедрение кибернетики в практику обучения [42]. Работы в этом направлении стали активно проводиться в США, а потом и в других странах. На первых этапах одним из основных признаков программированного обучения была автоматизация процесса обучения [38].
Работы по автоматизации программированного обучения начались с использования обучающих и контролирующих устройств различного типа. Такие устройства широко применялись в 1960–1970-е годы [29, 36], но из-за ограниченных возможностей не обеспечивали достаточной эффективности и адекватности результатов контроля реальному уровню знаний обучаемого. Применение таких устройств [30,55,60] способствовало обучению разным навыкам, а также реализации простейших методов контроля, в основном выборочного типа. Одновременно начали развиваться идеи искусственного интеллекта. Разрабатывались первые когнитивные модели, методы представления знаний, появились первые системы, использующие методы искусственного интеллекта. Многим казалось, что можно будет решать задачи, по крайней мере, те из них, которые не требуют творческого подхода.
При сложившихся обстоятельствах, в условиях всеобщей воодушевленности для разработчиков обучающих систем были сформулированы цели, которые сводились к необходимости создания такой обучающей системы, которая могла бы полностью соответствовать преподавателю, т.е. обладала бы достаточным набором знаний не только в предметной области, но и в педагогике, и могла бы в рамках предметной области общаться с обучаемым на естественном языке. Такая цель представляла собой задачу-максимум, но она определила путь, по которому следовало продвигаться. Итогом проводимых исследований стали разработанная структура обучающих систем и предложеные некоторые методы решения этой проблемы [57].
При реализации общих идей возникли огромные практические трудности. Выяснилось в ходе создания первых прототипов АОС стало ясно, насколько сложными являются задачи представления предметных знаний, организации обратной связи с обучаемым (в том числе, полноценного диалога, для которого явно не хватало лингвистических знаний). Созданные в то время системы очень сильно отличались от идеала. Однако, в 1960-е годы было разработано большое количество специализированных программных систем, ориентированных на создание и сопровождение прикладных обучающих программ – автоматизированных учебных курсов (АУК) на базе ЭВМ третьего поколения. Примерами отечественных разработок, использующих вычислительную технику и средства коммуникации в обучении являются проект PLATO-IV, а также отечественные автоматизированные обучающие системы АОС-ВУЗ, АОС-СПОК, АСТРА, САДКО и другие. Эти, да и другие обучающие системы были системами селективного (выбирающего) типа. Для таких систем определение методики обучения, в целом, и содержание обучающих воздействий, в частности, выполнялось педагогом, а их реализация и оценка результатов производилась средствами АОС. Связующим звеном между системой и педагогом была специальная форма представления информации – обучающий курс, – в который человеком "закладывались" все обучающие воздействия и условия смены их последовательности по линейной или ветвящейся программе.
В 1960-е годы были созданы продукционные обучающие системы, в которых диалог с обучаемым не программируется, а формируется по нескольким алгоритмам в соответствии с набором операций и фактов, заложенных в систему. Такие обучающие системы предназначались для некоторых специфических предметных областей, которые по тем или иным причинам оказались исключительно подходящими для такого типа программирования. Примером может служить система Ликлайдера для обучения аналитической геометрии [57] и система Битена и Лэйна, обучающая произношению слов иностранного языка [53]. В 1970 году Дж. Карбонеллом было сформулировано общее представление об интеллектуальных обучающих системах [43]. Он представил свою систему SCHOLAR, на примере которой была продемонстрирована эффективность использования методов искусственного интеллекта (ИИ) в такой области как обучение [10,43]. Если началом исследований в области ИИ принято считать 1955 год, когда Ньюэлл и Саймон приступили к исследованиям "сложных процессов обработки информации" в Технологическом институте Карнеги, то 1970-й можно считается годом рождения нового научного направления, появившегося на стыке программированного обучения и ИИ [39,40,43].
В появившихся ИОС, обучающие воздействия предлагаются не педагогом, а выбираются или генерируются обучающей системой в зависимости от целей обучения и с учетом знаний учащегося. Для этого в обучающей системе представлены знания о том, чему учить, как учить и знания о самом учащемся, а также имеются некоторые умения, позволяющие вести диалог с учащимся. Такие системы позволяют адаптивно выдавать учебные воздействия, сопровождать решение задач, производить глубокую диагностику знаний обучаемого, которая подразумевает реализацию еще целого ряда "интеллектуальных" возможностей.
Следующий, второй этап в развитии систем обучения включал период с начала 1970-х до середины 1980-х. В этот период в истории искусственного интеллекта наступили трудные времена, соответственно и идея создания интеллектуальных обучающих систем фактически потерпела временное фиаско, что нашло свое отражение в деградации понятия автоматизированного обучения. Автоматизированными обучающими системами начали называть любые программы, предназначенные для информационной или функциональной поддержки процесса обучения: тесты, электронные учебники, лабораторные практикумы и т.п.
Но, несмотря на ослабление требований к обучающим системам, продолжались исследования возможности использования при создании АОС идей и методов представления знаний, разработанных к тому времени в области искусственного интеллекта. И если для представления знаний о предметных областях эти разработки подходили в значительной степени, то для решения двух других задач – управление обучением и контроль знаний – требовались более сложные методы и средства. Именно эти проблемы находились в поле зрения разработчиков обучающих систем в конце данного периода и все еще являются предметом современных исследований в области обучающих программ.
Реальные исследовательские и коммерческие интеллектуальные обучающие системы (ИОС) появились уже в 1980-е годы XX-го века. Если в обычной автоматизированной обучающей системе программа просто указывает студенту, верен или неверен его ответ, то ИОС нацелена на диагностику, отладку и коррекцию поведения обучаемого. Такая система не только диагностирует и указывает студенту его ошибки, но и анализирует их причины, строит гипотезы, правила и планы исправления ошибок, дает советы, исходя из предварительно определенных стратегий обучения и имеющейся модели обучаемого [10,43].
Третий этап – имеет начало во второй половине 1980-х и завершение в 1990-е годы. Данному периоду характерны две основные тенденции:
широкое распространение персональных компьютеров (ПК) и развитие вычислительных сетей ориентирует обучающие системы на работу в сети с использованием общепринятых стандартов представления и передачи данных;
возросшие аппаратные возможности привели к тому, что одним из основных направлений развития обучающих систем стало применение в них новых компьютерных технологий (в первую очередь, гипертекста и мультимедиа).
Повальное увлечение новомодными технологиями отодвинуло на второй план содержательную и методическую составляющие обучающих систем.
В середине 1980-х стало ясно, что интеллектуализация обучающих систем в первую очередь связана с практическим использованием при их разработке и реализации методов и средств, созданных в рамках исследований по экспертным системам. Это, в свою очередь, вызвало к жизни серьезные исследования по моделям объяснения в обучающих системах, с одной стороны, и интеллектуальным технологиям формирования моделей предметной области, стратегий обучения и оценки знаний обучаемых на основе более сложных моделей самих обучаемых, с другой стороны. Сложившаяся ситуация позволила говорить об адаптирующихся обучающих системах, которые могли в зависимости от параметров обучаемого и результатов контроля знаний генерировать новые последовательности управляющих воздействий. Получается, что на ранних стадиях развития ИОС подходы, разработанные в рамках ИИ, использовались лишь для представления знаний из предметной области. А с середины 1980-х годов в состав ИОС стала в явном виде включаться информация об обучаемом (в частности, модель идеального обучаемого) и стратегиях обучения [10,43].
Развитие вычислительных сетей и, в частности, сети Internet, позволило обучающим системам подняться на новый уровень. По сравнению с локальными обучающими системами,, в распределенных происходит качественное изменение функциональных возможностей, благодаря объединению сетевых ресурсов для решения возникающих перед обучающей системой задач. Широкое внедрение средств телекоммуникаций позволило значительно расширить круг пользователей системы. При организации работы через вычислительную сеть общение между обучаемыми и преподавателем стало более интенсивным, чем при традиционном обучении в высшей школе. Преподаватель получил возможность постоянного контроля состояния процесса обучения (в первую очередь, с использованием компьютерных средств контроля), а обучаемый – возможность консультации в режиме on-line или по электронной почте.
Сетевые технологии и достижения в области искусственного интеллекта дали возможность создания перспективных обучающих систем, которые позволяют адаптировать учебный процесс к конкретному. В 1990-е годы при построении ИОС начали применять агентно-ориентированную технологию [10].
Таким образом, первые два этапа в разработке обучающих систем, проходившие в 1960-е и, частично, в 1970-е годы, характеризовались активной работой по созданию специального программного обеспечения для обучающих систем, причем основное внимание уделялось авторским языкам "пакетного" описания обучающих программ. А для следующих этапов характерно возрастание роли инструментальных средств общего назначения для разработки компонентов компьютерных обучающих программ, а также инструментальных средств для формирования базы знаний по предметным областям, реализации моделей обучения и обучаемого. Возникает и в дальнейшем укрепляется понимание того, что будущие обучающие системы будут создаваться с использованием возможностей вычислительных сетей, средств телекоммуникации и интеллектуальных технологий.
1.1.2. Концепция интеллектуализации процесса обучения
Важной отличительной особенностью современного этапа развития общества является процесс его информатизации. Новые коммуникационные технологии ведут к зарождению нового мира, а также к серьезной переоценке ценностей и потребностей современного рынка. Знания сегодня являются товаром, который с каждым днем востребован все больше и больше. Сейчас недостаточно просто знать, надо постоянно актуализировать свои знания [45,46]. Причем в эпоху информационного общества в основном это связано с внедрением новых технологий, таких как web 2.0, которые в свою очередь являются ключевым фактором доставки актуальных знаний до учащихся.
Еще несколько лет назад специалисты в области ИТ говорили о первом цифровом разрыве – сегодня же уже нужно говорить о втором [6].
Содержание первого цифрового разрыва заключалось в технологическом отставании в развитии в области ИТ индустрии:
недостаточное количество техники,
низкая степень охвата Интернетом,
низкая скорость Интернета,
низкая квалификация ИТ пользователей и т.д.
Первый цифровой разрыв позволял оценить положение стран, народов, континентов по насыщению электронными технологиями, в основном это были количественные оценки. Существовала следующая зависимость: страны, обладающие большим количеством технологий, получают большее развитие. На данный момент Россия в какой-то мере преодолела данный разрыв – в университетах и школах установили компьютеры и провели интернет, научили пользователей работать – но что же дальше?
Во втором цифровом разрыве возникли новые аспекты. Большое число функций человека были переданы машине, сам же человек сосредоточил свое внимание на креативности, на саморазвитии. Возник вопрос: какой новый эффект, новую эффективность получают люди с помощью этих новых технологий и возможностей? Допустим, мы научились переводить учебники в электронный формат. Но что именно это дает преподавателю, студенту? Философия второго цифрового разрыва включает получение нового эффекта. Использование информационно-коммуникационных технологий начинает эффективно коррелироваться с новой мотивацией и вовлеченностью людей в использование всего технологического многообразия. Знания становятся открытыми и доступными большему числу людей. Примером тому являются блоги, открытые образовательные ресурсы. Только открывая свои знания, можно привлечь внимание людей, вызвать их на дискуссию и тем самым представить разнообразный подход к проблеме. Активное использование новых знаний, размещаемых в открытых образовательных ресурсах, - принципиальная позиция второго цифрового разрыва.
Многие страны - такие как Корея - давно ушли вперед в своем технологическом развитии, и Россия отстает от них не на один, а как минимум на два шага. Что же необходимо сделать, чтобы сократить данное отставание?
Большинство современных развитых стран продвигает концепцию интеллектуализации (применения Smart-технологий) в рамках развития не только системы образования, но и всей экономики в целом. В основе данной концепции лежат три основные идеи:
Мобильный доступ – возможность получения всех видов цифровых услуг в любой точке мира, при этом данные сервисы должны быть ориентированы на каждого пользователя индивидуально;
Создание новых знаний – ни одна страна не сможет развиваться без постоянного «снабжения» новыми знаниями, ведь именно новые знания являются двигателем в процессе модернизации национальной экономики;
Создание Smart окружения – несмотря на то, что современный уровень развития вычислительных систем пока не позволяет говорить о создании искусственного интеллекта, тем не менее отдельные сервисы и технологические разработки достигли того уровня, когда ИТ среда практически идентична естественному интеллекту. Именно среда Smart позволяет стимулировать появление подобных разработок и служит одной из основных идей, на которых базируется идея «умной» экономики.
Развитие экономики в Smart направлении требует соответствующей модернизации всех её отраслей без исключения. Как сказал президент Дмитрий Медведев: «защитой российской экономики от деградации должна стать замена отсталого сырьевого хозяйства на "умную экономику"». К примеру, НАТО давно уже прорабатывает идею «УМНОЙ обороны». Так, под умной противоракетной обороной подразумевается та, которая не порождает новых угроз и локализует имеющиеся. Также в мире уже давно развивается идея умного освещения, которое является элементом концепции умный дом, где все сервисы используются с наибольшей эффективностью и удобством для пользователя.
Как отмечается в одном из блогов сети Интернет: «Научного определения термину „Умная экономика“ — нет. Но здесь и так все ясно. Это значит, в век нанотехнологий идти в ногу со временем».
Трансформация сфер экономики на пути к концепции Smart представляет собой цепочку, в которой переход в одной из сфер от одного этапа к другому влечет за собой развитие и в других областях. К примеру, «e-money» трансформировались в Smart money, а именно, появились новые платежные системы, позволяющие работать с финансами в любой точке мира и в индивидуальных условиях.
Трансформация затронула и сферу образования. Во многих странах понятие Smart education уже является стандартом де факто.
В чем же заключается основная идея Smart education? Для ответа на данный вопрос необходимо рассмотреть процесс развития подходов к образованию. Условно его можно разделить на три этапа и рассмотреть в разрезе пяти видений, таких как знания, технологии, преподавание, учитель и бизнес. «Вчера» единственным источником знаний для студента был преподаватель, при этом почерпнуть новые знания студент не мог нигде кроме, как в аудитории или в книге, которую ему посоветовал тот же преподаватель. Целью же университетов была подготовка специалистов для индустриального производства.
«Сегодня» знания передаются не только от преподавателя к студенту, но и между студентами, что позволяет создавать новый уровень знаний. В свою очередь активно начинают применяться образовательные технологии и преподаватели могут нести знания не только в аудитории. Бизнесу необходимы специалисты, подготовленные к обществу знаний.
А «завтра» главным источником знания для студента станет Интернет, технологии будут индивидуально ориентированы и направлены на создание новых знаний. Процесс преподавания будет предполагать движение знаниевых объектов в любых направлениях от студента к преподавателю и обратно, от студента к студенту и т.д. Выпускник будет не просто специалистом в своей области, он сможет вливаться в бизнес-среду в качестве партнера или предпринимателя.
В ходе прошлого десятилетия активно формировалось цифровое общество с такими атрибутами, как экономика знаний, электронная армия, электронная культура, электронное здравоохранение, электронное правительство, электронная наука. Электронное обучение имплантировано в структуру цифрового общества и является его центральным, системообразующим элементом. Однако, говоря об электронном обучении, упор делался в основном на технологии. Сегодня технологическое развитие ведущих университетов мира достигло такого предела, когда дальнейшее развитие информационной базы качественно нового изменения не принесет. Электронное обучение больше не является инновацией, в нем нет неясных позиций. Образовательный контент в свободном доступе для студентов, обеспечение обратной связи преподавателей и студентов, обмен знаниями между ними, автоматизация административных задач – это все относится к технологиям. Но что дальше? Что люди делают с этими технологиями, какой эффект получают? Эти вопросы лежат уже в разрезе Smart education. Именно оно способно обеспечить максимально высокий уровень образования, соответствующий задачам и возможностям сегодняшнего мира, позволит молодым людям адаптироваться в условиях быстроменяющейся среды, обеспечит переход от книжного контента к активному.
Smart education – это объединение учебных заведений и профессорско-преподавательского состава для осуществления совместной образовательной деятельности в сети Интернет на базе общих стандартов, соглашений и технологий. То есть речь идет о совместном создании и использовании контента, о совместном обучении. Примером тому может служить проект следующего десятилетия в европейской системе образования - Единый европейский университет с общим деканатом, который будет сопровождать перемещение студентов от вуза к вузу. Болонский процесс дает вузам возможность принимать студентов без переэкзаменовки, создавая, таким образом, Smart education system для Европы. Единый европейский университет будет осуществлять коллективный процесс обучения с помощью единого общего репозитария учебных материалов.
Можно также сказать, что Smart education, или умное обучение, - это гибкое обучение в интерактивной образовательной среде с помощью контента со всего мира, находящегося в свободном доступе. Ключ к пониманию Smart education – широкая доступность знаний.
В свою очередь цель умного обучения заключается в том, чтобы сделать процесс обучения наиболее эффективным за счет переноса образовательного процесса в электронную среду. Именно такой подход позволит скопировать знания преподавателя и предоставить доступ к ним каждому желающему. Более того, это позволит расширить границы обучения, причем не только с точки зрения количества обучаемых, но и с точки зрения временных и пространственных показателей: Обучение станет доступным везде и всегда.
Одним из условий перехода к интеллектуальному электронному обучению является переход от книжного контента к активному. Лишь знания в электронном виде можно передавать с наибольшей эффективностью. При этом знания должны располагаться в едином репозитории, предполагающем наличие интеллектуальной системы поиска. И простого размещения контента в подобном репозитории недостаточно чтобы он стал активным. Все знаниевые объекты должны быть взаимосвязаны системой метаданных. В свою очередь, качество в репозитории должно постоянно контролироваться за счет внедрения таких систем, как e-metrics, и работать в единой связке с системами управления учебным процессом.
Smart education является концепцией, которая предполагает комплексную модернизацию всех образовательных процессов, а также методов и технологий, используемых в этих процессах. Концепция Smart в образовательном разрезе влечет за собой появление таких технологий, как умная доска, умные экраны, доступ в Интернет из любой точки. Каждая из этих технологий позволяет по-новому построить процесс разработки контента, его доставки и актуализации. Обучение становится возможным не только в классе, но и дома и в любом месте: общественных местах, таких как музеи или кафе. Основным же элементом, связывающим образовательный процесс, становится активный образовательный контент, на базе которого создаются единые репозитории, позволяющие снять временные и пространственные рамки (рис.1).
В основе концепции Smart education лежит идея индивидуализации обучения, что возможно лишь за счет создания преподавателем контента, нацеленного на конкретного слушателя. Этого возможно добиться лишь за счет управления академическими знаниями, когда каждый новый знаниевый объект идентифицируется и описывается. Массив подобных объектов позволит их комбинировать и тем самым создавать уникальный контент, удовлетворяющий потребности каждого слушателя. Подобный подход удобен не только с точки зрения создания контента, но также и с точки зрения его актуализации. Помимо этого, создание репозиториев потребует их переноса в сферу Интернет и создания сообществ вокруг них. Это позволит вливать в эти репозитории наиболее актуальные знания, а также усовершенствует процесс обмена контентом.
Рис. 1. Концепция Smarteducation
При развитии интеллектуальных информационных сред происходит переплетение многих информационных процессов, затрагивающих образовательную область. Управление академическими знаниями становится взаимосвязанным с процессом управления корпоративными знаниями (Рис.2). Те знания, которые создаются в академической среде, могут активно использоваться в корпоративной среде и наоборот. В свою очередь процессы управления академическими и корпоративными знаниями схожи. В обоих процессах имеется этап генерации новых знаний. В академической среде данный этап представляется проведением научных исследований и разработок. Далее идет этап обмена и передачи знаний от сотрудника к сотруднику, если же рассмотреть образовательную сферу, то этот процесс можно назвать не иначе, как обучение. И последним этапом является использование знаний сотрудниками, а в академической среде данная стадия трансформировалась в коммерциализацию знаний, так как передача знаний на финансовой основе стимулирует первый этап цикла управления академическими знаниями – научные исследования.
Рис. 2. Взаимосвязь корпоративной и академической систем управления знаниями
Классическое образование с его ориентацией на книги сегодня способно давать лишь ничтожно малый объем знаний по сравнению с тем, что размещено на ресурсах Интернет. Значительная часть контента, в том числе образовательного, расположенного на web-ресурсах в Интернете, вообще никогда не попадет в книги. Оперируя только твердыми копиями, преподаватель обкрадывает себя и студента. Сохранение системы образования, ориентированной на книги, приведет общество к стагнации менее чем за десятилетие. Smart education позволит создать условия синхронизированной доставки знаний: то, что вчера было на сайте, сегодня - в учебном материале.
Новый образовательный контент позволит студентам приобрести навыки и знания в соответствии с компетентностной моделью. В рамках философии Smart education преподаватель может разрабатывать индивидуальный подход для каждого студента благодаря дисциплинам по выбору. На это настроена вся Болонская система. Более того, сам студент может участвовать в разработке конкретных дисциплин. Фактически учебный план студент для себя составляет сам, задача преподавателей – помогать ему в этом. Smart education позволит преподавателю не тратить время, связанное с технической разработкой курса. Он сможет воспользоваться уже существующим контентом, реализованным в виде модулей, описанных специальным образом. С помощью технологий эти модули можно собирать в любой последовательности, более того - в автоматизированном режиме.
Помимо этого, в последнее время большую популярность, в особенности у молодежи, получили социальные сервисы, такие как Twitter, Facebook и др. Размещение контента в подобных сетях и использование подобных технологий в образовательном процессе также позволит существенно повысить его качество.
В соответствии с внедрением новой концепции поменяется роль и преподавателя, и студента. В прошлом студент был вынужден посещать занятия, записывать материал, единственным источником знания были лекции. Сегодня учащийся отлично владеет базовыми ИТ-технологиями, поисковыми инструментами Интернета, сам способен находить нужную информацию, у него нет необходимости в записи лекционного материала. Но он нуждается в путеводителе, и это - функция преподавателя. Он должен создавать новые знания, направлять студента на изучение необходимых знаний и обучать его с использованием уже привычных технологий. Только так можно обеспечить удовлетворенность студентов качеством образования.
Переход к Smart education потребует изменения схемы построения современной системы образования (Рис.3). В основе данной схемы должна лежать система мотивации, ведь именно мотивированный преподаватель будет создавать наиболее актуальные знания и активно участвовать в процессе развития дисциплины. Причем данный процесс должен носить не локальный, а распределенный характер, за счет чего к созданию новых знаний можно привлекать наибольшее число преподавателей, образующих своего рода сообщество.
Их совместная работа позволяет наладить беспрерывный процесс развития и совершенствования дисциплины, которая впоследствии будет передана как в систему электронного обучения, так и во внешние репозитории. В свою очередь процесс работы с контентом должен постоянно находиться под контролем системы менеджмента качества, оценивающей удовлетворенность клиентов (слушателей) его результатами. В частности, элементом данной системы является система e-metrics.
В будущем развитие рассматриваемой концепции возможно за счет совместной разработки и использования вузами общего репозитария учебного контента - проект «электронного породнения» вузов на базе технологий Smart education. Преимущества такого подхода очевидны: преподавателю вуза не приходится самостоятельно создавать учебный контент с нуля – используя общий репозитарий, ему достаточно только актуализировать материал при работе с ним.
Использование технологий Smart Education дает возможность объективно формировать модель компетенций, предъявляемых со стороны работодателя студенту - выпускнику вуза, во много раз упрощается создание специальных учебных программ, семинаров и мастер-классов, то есть, по сути, происходит персонификация образования. Центральное место в интеллектуальных обучающих средах занимают интеллектуальные информационные технологии и системы.
Рис. 3. Схема построения системы образования при переходе к Smarteducation
Переход к концепции Smart education невозможен без внедрения электронного образования, которое потребует от учебного заведения немало затрат. Более того, процесс внедрения сам по себе занимает не менее двух лет. Для немедленного запуска электронного образовательного процесса в МЭСИ была разработана концепция «быстрого старта», подразумевающая использование облачных сервисов. При этом организации не нужно разворачивать собственную инфраструктуру – учебный процесс реализуется на базе наших IT-ресурсов и контента.
Реализация подобного проекта в организации должна позволить:
повысить эффективность управленческой деятельности;
избежать ошибок, связанных со сложностью выбора технологических решений в области подготовки кадров;
существенно снизить финансовые и временные затраты на выполнение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в области внедрения передовых инновационных образовательных технологий за счет использования готовых программных продуктов ведущих производителей и разработчиков;
получить опыт электронного обучения;
повысить квалификацию преподавательского состава, создать предпосылки для разработки новых технологий электронного обучения, опережающих мировые аналоги;
вовлечь в систему образования слушателей не только головной структуры, но и филиалов;
разработать требования к отечественным производителям сервисов и программных средств, необходимых для внедрения новых образовательных технологий;
подготовить организацию к полноценному внедрению технологий электронного образования.
Указанные предложения должны позволить рациональнее использовать интеллектуальные и информационные ресурсы для подготовки слушателей и проведения научных исследований в рамках расширенного образовательного пространства, а также сократить затраты на обучение, повышение квалификации и переподготовку сотрудников.
Концепция «быстрого старта» основывается также на Глобальной Электронной Среде Обучения (ГЭСО) - это комплексная информационная система, позволяющая полностью перенести учебный процесс любого вуза в электронную форму.
ГЭСО состоит из трех модулей:
Система управления обучением;
Электронный деканат;
Виртуальная образовательная среда студентов.
Основными преимуществами использования ГЭСО для вузов являются следующие:
Выход на перспективный рынок дистанционного обучения.
Экономия на оборудовании для развертывания системы дистанционного обучения.
Экономия на персонале по обслуживанию и администрированию системы.
Освобождение или разгрузка аудиторного фонда.
Централизованная безопасная база данных, репозиторий и распределенный доступ к ресурсам для каждого пользователя.
Мониторинг и контроль процесса обучения на всех стадиях.
Подводя итог по рассматриваемому вопросу, необходимо подчеркнуть, что умная система обучения означает гибкое обучение студента в интерактивной образовательной среде, позволяющее ему максимально быстро адаптироваться к окружающей среде, учиться в любое время и в любом месте на базе свободного доступа к контенту по всему миру. При этом Smart education строится на персонифицированном подходе, основанном на учете следующих параметров каждого слушателя:
текущий познавательный уровень;
текущее эмоциональное состояние;
предпочитаемые способы обучения;
момент способности к обучению.
Главная цель новой модели образования - создание среды, обеспечивающей максимально высокий уровень конкурентоспособного образования за счет развития у слушателя знаний и навыков, на которые предъявляет спрос современное информационное общество:
сотрудничество;
коммуникация;
социальная ответственность;
способность мыслить критически;
оперативное и качественное решение проблем.
Такая постановка задачи обусловливает необходимость использования лишь активного контента, построенного на принципе интеграции знаниевых объектов, e-metrics и систем управления учебным процессом.
За счет развития подходов, методов и технологий электронного обучения происходит неминуемая трансформация образования в направлении Smart. В свою очередь люди, подготовленные в среде Smart education, быстрее адаптируются к условиям умной жизни и страны в целом. Экономика же страны, построенная на основе единых подходов к разработке подобной концепции, позволяет выйти на мировую арену и взаимодействовать в рамках единых стандартов.
|
