004-027. 21 Грнти 50. 07. 03; 20. 01. 04
Скачать 1.56 Mb.
|
1.2.3. Поддержка в решении задачКак было указано выше, в течение многих лет поддержка в решении задач рассматривалась как главная обязанность систем ИОС и главное значение технологии ИОС. Можно выделить три технологии поддержки в решении задач: интеллектуальный анализ решений обучаемого, интерактивная поддержка в решении задач и поддержка в решении задач на примерах. Все эти технологии могут помочь студенту в процессе решения образовательной задачи, но делают они это разными способами. 1.2.3.1. Интеллектуальный анализ ответов обучаемого.Интеллектуальный анализ решений обучаемого имеет дело с конечными ответами обучаемого на образовательные задачи (как были получены эти ответы неважно). Чтобы считаться интеллектуальным, анализатор решений должен решить, верно решение или нет, найти, что конкретно неправильно или неполно, и, возможно, определить, какие недостающие или неправильные знания могут быть ответственны за ошибку (последнее действие относится к определению знаний). Интеллектуальные анализаторы могут предоставлять обучаемым далеко идущую обратную связь и обновлять модель обучаемого. Классическим примером является PROUST. Рассмотрим далее пример современной технологии интеллектуального анализа ответов обучаемых при изучении языка программирования «С». Предположим, что преподаватель хочет проверить понимание итеративных конструкций Языка «C», предлагая для решения следующую задачу: “Вычислите сумму массива из десяти целых чисел”. В таблице 1 приведены варианты решения, которые преподаватель обозначил как правильные. На рис. 6 приведен пример возможной онтологии, описывающий правила Языка «С» по созданию интерактивных конструкций. Эта онтология не полна, т.к. она не включает некоторых других понятий, которые могут быть найдены в вышеупомянутых частях кода, однако она достаточна для иллюстрации приведенного выше примера. Предположим, так же, что в систему внесены ограничения, которые могут быть использованы в итеративной конструкции (например, ограничение: «Условие завершения цикла может быть или “i <10” или “i <=9”). Предположим студент написал следующее решение, которое не было определено преподавателем: int v[10]; int sum; sum=0; for (int i=0;i<=9;i++) sum+=v[i]; Система сможет проверить это решение по онтологии и ограничениям и распознать, что это - правильное решение, даже если оно не существует в наборе правильных ответов учителя.     Является Является   Часть     Часть Часть Часть   Перед Перед  Является Является   Рис. 6. Фрагмент онтологии «Оператора цикла» Таблица 1. Два варианта решения задачи
Рассмотрим реализацию методов нечеткой оценки знаний в системе дистанционного обучения. Определим следующие возможные оценки для испытуемого на основе нечётких множеств: “неудовлетворительно”, “ниже среднего”, “удовлетворительно”, “хорошо”, “отлично”. Для каждой положительной оценки – уровня сложности – эксперту по дисциплине (преподавателю) необходимо разработать соответствующий набор вопросов. Итак, имеем 4 уровня сложности вопросов: уровень начинающего, средний уровень сложности, уровень повышенной сложности, уровень эксперта. Эти уровни будут меняться в зависимости от успеха отвечающего. Введем нечёткую характеристику «правильности» ответа на вопрос. Эта величина показывает, насколько успешно студент ответил на текущий вопрос – правильно, немного спорно, неточно (ошибочно) и неправильно. По мере увеличения правильных ответов увеличивается и уровень сложности задаваемых вопросов, и наоборот. В результате, итоговая оценка зависит от времени ответа на вопросы (рис. 7). Важной особенностью системы является ее интеллектуальность, что выражается в моделировании поведения экзаменатора в случае уверенности или неуверенности в знаниях студента, то есть тестирование может быть прервано, если экзаменатор уверен в уровне знаний студента или задаёт ряд дополнительных вопросов для уточнения этого уровня. В настоящее время в области образования намечается тенденция перехода от письменных экзаменов к тестированию на специфических печатных бланках, которые впоследствии проверяются при помощи компьютерных систем. Данных подход помогает ускорить процесс проверки работ и облегчить работу преподавателей. П
Рис. 7. Результаты тестирования на основе нечетких отношений римером уже существующей системы тестирования может служить система «FineReader Рукопись» фирмы ABBYY Software House на основе которой проводилось централизованное тестирование в 2000 году. Система предназначена специально для ввода в компьютер большого объема бумажных форм, заполненных от руки. Использование системы «ABBYY FineReader Рукопись» позволило значительно сократить время на обработку бланков. Так, на обработку более, чем миллиона бланков в 2001 году было потрачено 20 дней. На обработку этих же бланков вручную ушло бы 13 с половиной месяцев. Централизованное тестирование стало тем базисом, на основе которого была задумана схема проведения Единого Государственного Экзамена. 1.2.3.2. Интерактивная поддержка в решении задачФункции интерактивной поддержки в решении задач позволяют предоставлять обучаемому интеллектуальную помощь на каждом шаге решения задачи. Уровень помощи может быть разным: от оповещения о неправильно сделанном шаге до выдачи совета и выполнения следующего шага за студента. Системы (часто называемые интерактивными тренажерами), в которых реализуется эта технология, могут наблюдать за действиями студента, понимать их и использовать их понимание для предоставления помощи и обновления модели обучаемого. Например, система LISP Tutor предлагает решить обучаемым ряд задач по программированию, контролируя ход решения задачи и оказывая помощь по мере необходимости. Пока студент работает над упражнением, система непрерывно посимвольно анализирует написанный им текст. До тех пор, пока последовательность кадров модифицируемого текста совпадает с некоторым допустимым вариантом решения, система работает в фоновом режиме и выглядит как обыкновенный LISP-ориентированный редактор текста. Если студент допускает ошибку, то система помогает ее исправить, предоставляя необходимые пояснения. На основе анализа действий обучаемого система способна определять, когда он не знает, что делать дальше. В этом случае она сама выполняет следующий шаг решения, комментируя свои действия. На основе анализа действий обучаемого LISP Tutor строит его продукционную модель, в которой, с помощью байесовской процедуры, оценивается вероятность того, насколько студент владеет каждым правилом. Технологии интерактивной поддержки могут быть представлены, как состоящие из двух циклов: внешнего и внутреннего. Внешний цикл ответственен за принятие решения по выбору следующей задачи обучаемому. Внутренний цикл предназначен для пошаговой помощи при решении задачи. Внешний цикл. Рассмотрим, как реализуют возможность выбора следующей задачи существующие ИОС. Формирование множества задач для последующего выбора. Чаще всего задачи составляются педагогами, при этом разработчики создают оболочки для облегчения занесения задач в систему. Вместе с этим ряд компьютерных систем самостоятельно решают задачи. Например, инструментальное средство для известной системы Andes получает на входе формальное описание физической задачи, а также текст и графику. После этого данное средство пытается решить задачу самостоятельно. Если не выходит, тогда оно просит помощи у автора задачи. Для некоторых доменов задач средства не могут решить задачу, но когда наблюдают решение педагога, способны обобщить это решение. Например, система Steve ожидает, что педагог введет длинную последовательность виртуальных действий (открытие клапанов, нажатие кнопок, …). Система обобщает последовательность в процедуру для достижения заданной цели. Для того чтобы обобщить, система задает педагогу ряд вопросов. Тем не менее, существуют и генераторы задач. Например, на кафедре систем управления летательных аппаратов Национального аэрокосмического университета им. Н.Е. Жуковского «ХАИ» создана web-система для подготовки выпускников общеобразовательных учебных заведений к внешнему независимому оцениванию по математике. Особенностью системы является наличие генераторов 26 типов математических задач, включая алгебраические и геометрические задачи. Вместе со случайной генерацией исходных данных для постановок задач генерируются и правильные, а в случае закрытых тестов и неправильные, но правдоподобные решения. Аналогично для заданной спецификации компонента умений, который необходимо изучить, в системе SQLTutor [34] генерируется запрос на языке SQL. После этого педагог формулирует на естественном языке (в данном случае – английском) постановку задачу. Таким образом, за 3 часа педагог в состоянии создать 200 задач, достаточных для шестинедельного модуля по курсу SQL. Выбор задачи. В работе [34 для выбора следующей задачи описывается шесть основных подходов, используемые в существующих разработках. Эти подходы упорядочены по возрастанию сложности их реализации. 1) система отображает меню и предоставляет обучаемому возможность выбора следующей задачи. Например, такая возможность реализована в системе Andes. 2) система формулирует задачи в фиксированной последовательности. Такой подход реализован во многих ИОС, в том числе AutoTutor, «Обучающие программы по дисциплине «Моделирование систем» и других. Главное преимущество в том, что система побуждает овладевать умениями. 3) система реализует педагогический принцип «достижение мастерства». Система выбирает задачи из текущего уровня сложности до тех пор, пока студент не овладеет им. Принцип «достижение мастерства» требует наличия средств оценивания компетентности студентов на текущем уровне сложности. Такой подход реализует, в частности, система Sherlock. 4) система реализует педагогический принцип «макроадаптация». Например, это делает Algebra Cognitive Tutor. Система знает, из каких компонентов компетентности состоит каждая задача и может предложить задачу, которая требует несколько компонентов компетентности уже освоенных студентом и двух не освоенных компонентов. В добавление к представлению компонентов компетентности, в некоторых системах представлены также компоненты некомпетентности. Ряд систем учитывает также стили изучения и предпочтения, например, предпочтение визуального или вербального объяснения. В дополнение к выбору задачи некоторые системы предлагают выбор режима задачи. Например, система Steve в первом режиме демонстрирует решение задачи по шагам с объяснениями, во втором режиме – подсказывает каждый шаг, перед тем как его выполнит студент, а в третьем режиме предлагает студенту решить задачу без предоставления подсказок. Для выбора режима, как правило, используется такой педагогический принцип как «постепенное отвыкание от подпорок». 5) некоторые ИОС могут начать работу со студентом, например, с прочтения нескольких страниц гипертекста. Следующая задача может заключаться в просмотре видео-фрагмента по проблеме. Затем несколько задач могут быть предложены для самостоятельного решения студентом. Наконец, ИОС может потребовать от студента пройти тест. Поскольку сложные дисциплины почти всегда характеризуются иерархической структурой подачи материала, то и выбор задач осуществляется на каждом уровне иерархии. В данном случае можно говорить о пятом, многоуровневом подходе к выбору следующей задачи, в котором на каждом уровне может применяться один из четырех описанных выше подхода. 6) внешний цикл может реализовывать и более сложные технологии выбора. Например, ИОС может спланировать определенную последовательность задач для конкретного студента базируясь на модели компетентности этого студента, и затем начать выполнять эту последовательность. В середине последовательности ИОС может обнаружить, что у студента серьезные пробелы в умениях и перестроить план. Внутренний цикл. В то время как внешний цикл необходим для выбора следующей задачи, внутренний цикл работает в контексте решаемой в данный момент задачи и предназначен для оказания пошаговой помощи в решении. Как показано в обзоре [40] предоставляемую различными системами помощь можно обобщить и представить в виде таких наиболее распространенных сервисов как: 1) минимальная пошаговая диагностическая информация; 2) специфическая диагностическая информация в случае неправильного шага; 3) подсказка следующего шага; 4) оценивание умений; 5) обзор решения. Рассмотрим более подробно пять вышеуказанных сервисов внутреннего цикла. Для доступности дальнейшего изложения будем рассматривать внутренний цикл ИОС, как состоящий из двух основных функций: генерации шага и анализа шага. 1) минимальная пошаговая диагностическая информация. Категории минимальной диагностической информации. Большинство систем используют только две категории: правильно и неправильно. Вместе с тем, как показывает практика, существуют и другие категории. Например, текущий шаг может не быть частью идеального решения, а являться частью неидеального, но правильного решения. В таком случае система может реагировать третьим способом: правильно, но не оптимально. Такая тактика была реализована в системе Sherlock. В том случае, если шаг не может быть отнесен в одну из категорий (правильно, неправильно, не оптимально), он может быть зарегистрирован, как не распознанный. Существует три основных похода к не распознанным шагам: 1) в некоторых системах, таких как Algebra Cognitive Tutor заложено предположение, что все правильные шаги могут быть распознаны. Следовательно, все не распознанные шаги определяются, как неправильные; 2) в других системах, таких как SQL-Tutor действует предположение, что студенты могут иногда синтезировать новые, правильные решения, т.е. не распознанные шаги воспринимаются как правильные; 3) ИОС может выдать сообщение о том, что шаг не распознан. Разделение по времени реакции системы Существуют также различные тактики предоставления диагностической информации: а) немедленная диагностическая информация (системы Andes, Algebra Cognitive Tutor, Steve, AutoTutor); б) диагностическая информация с задержкой (Sherlock); в) диагностическая информация по требованию (SQL-Tutor). В дополнение к перечисленным тактикам существуют и более сложные. ИОС может после каждого шага принимать решения о том, когда предоставлять диагностическую информацию. Тактика предоставления диагностической информации может быть функцией мастерства студента. Например, если студент почти достиг уровня компетентности, диагностическая информация может быть с задержкой, в то время как для этой же задачи, но для другого, менее компетентного, студента диагностическая информация может быть немедленной, т.е. и здесь можно исходить из принципа «постепенное отвыкание от подпорок». 3) Подсказка следующего шага; ИОС, которая предоставляет минимальную диагностическую информацию, должна также иметь возможность подсказать следующий шаг. Без минимальной диагностической информации студенты часто пребывают в неведении о своих ошибках весь путь к неправильному решению. С минимальной диагностической информацией, но без подсказки следующего шага они могут долго угадывать и затем прийти в состояние фрустрации. Таким образом, подсказка следующего шага должна быть общим сервисом ИОС, обеспечивающих диагностическую информацию. Когда подсказывать. Уместный здесь педагогический принцип заключается в том, что ИОС должна подсказывать следующий шаг только тогда, когда студент действительно нуждается в этом. Если студент самостоятельно в результате продуктивной умственной работы может найти правильный шаг, система может не подсказывать. С другой стороны, если студент впал в состояние фрустрации или многократно и напрасно пытается угадать следующий правильный шаг, ИОС должна предоставить подсказку, даже если ее не просят об этом. Такая тактика реализована в системе DT Tutor. Более простые тактики используют системы Andes, Sherlock и другие. В некоторых системах подсказка выдается по требованию студента. Тем не менее, наличие кнопки «Подсказка» характеризуется двумя известными проблемами: а) избыточное использование – некоторые студенты запрашивают подсказку даже тогда, когда они не нуждаются в ней. В экстремальных случаях подсказка запрашивается на каждом шаге; б) недоиспользование – некоторые студенты отказываются обращаться к подсказкам даже тогда, когда они действительно нуждаются в этом. Для того чтобы препятствовать избыточному использованию подсказок, некоторые системы ведут счет и уменьшают баллы за каждую подсказку. С другой стороны, для предотвращения недоиспользования подсказок некоторые ИОС предоставляют подсказки после трех попыток ввести правильный шаг или в случае длительной паузы. Существует и другая тактика: проактивного поведения ИОС, т.е. выдачи подсказок перед попыткой сделать шаг. Например, если DT Tutor оценивает, что следующий шаг студента без подсказки будет ошибочным, то система говорит нечто подобное следующему “Следующий шаг – хитрый. Помни, что правило цепочки dx/dz = dx/dy*dy/dz.” ИОС Steve использует еще более экстремальную форму проактивной подсказки. Если следующий шаг ранее не делался или не наблюдался студентом, то система говорит «Следующий шаг – новый. Позволь мне показать, как это делается» и выполняет следующий шаг самостоятельно. Какие шаги подсказывать. Критериями выбора шагов для генерации могут быть следующие: а) шаг должен быть правильным; б) подсказываемый шаг должен быть новым для студента; в) должны быть учтены предпочтения преподавателя; г) если студент имеет план решения задачи, ИОС должна подсказать шаг, необходимый для завершения решения. Как подсказывать следующий шаг. Наиболее общий педагогический принцип – заставлять студентов как можно больше думать самостоятельно, т.е. первая подсказка должна быть минимальна. Еще один используемый принцип – если более чем один компонент компетентности включен в подсказку, то весьма трудно сформировать педагогически эффективную последовательность подсказок. Последовательность сложных подсказок может быть хуже, чем ее отсутствие. В таком случае лучше дать сразу самую детальную подсказку. Часто используется последовательность из трех типов подсказок: указать, научить, детализировать. Последовательности подсказок могут иногда быть упрощены путем отслеживания ранее выданных. Достаточно простой случай возникает тогда, когда ИОС и студент обсудили цель и план и эти цель или план все еще актуальны. 4) специфическая диагностическая информация в случае неправильного шага. Существует множество методов для диагностирования ошибок. Большинство из них требует, чтобы авторы наблюдали студенческие ошибки, вычисляли, что же вызвало наиболее общие из них, описывали соответствующие типы ошибок и реализовали их обнаружение. Когда предоставлять специфическую диагностическую информацию. Рассмотрим существующие тактики в этом вопросе. ИОС Algebra Cognitive Tutor предоставляет минимальную диагностическую информацию, если только студент безрезультатно пытался выполнить один и тот же шаг дважды. Тогда система предоставляет первую подсказку из последовательности подсказок для этого шага. Если студент вводит шаг с известной системе ошибкой, тогда уже предоставляются специфические подсказки перед подсказками следующего шага. Реализованная в системе Andes тактика – обеспечение немедленной минимальной диагностической информации по требованию (при нажатии на кнопки). Существует два вида кнопок: обеспечивающие подсказки следующего шага и обеспечивающие диагностирование текущего шага. Иногда студенты делают ошибки по невнимательности [15], но не замечают их, что приводит к потере времени на глубокий поиск концептуальных ошибок. Andes разделяет типы ошибок на концептуальные и ошибки по невнимательности. Ошибки по невнимательности часто допускаются в том числе экспертами. включая преподавателей. 5) оценивание. Как отмечают, в частности, авторы публикаций[38, 49] легко увлечься этой частью и сделать ее перегруженной. В то же время эта часть не является основной частью ИОС. 6) обзор решения. Множество ИОС предоставляют диагностическую информацию и подсказки только после того, как студент закончит решение. Например, так функционирует DC-Train, созданная с целью обучения морских офицеров борьбе с пожарами, затоплениями и другими катастрофами. Даже в предметных областях не реального времени диагностическая информация с задержкой более эффективна с точки зрения развития метакогнитивных знаний и умений. Далее рассмотрим особенности ИОС в области в области обучения работе с базамы данных. Наиболее известной ИОС для обучения языку SQL является система SQL-Tutor [31], разработанная в университете Canterbury, Новая Зеландия под руководством A. Mitrovic. Каждая задача в ней состоит из модели данных и постановки, какую информацию нужно получить. Студенты пишут SQL-запросы, заполняя бланки. После завершения работы над запросом они могут нажать кнопку «Представить решение на рассмотрение». ИОС анализирует студенческий запрос с целью нахождения ошибок и предоставляет множество уровней диагностической информации и подсказок. Студенты самостоятельно выбирают уровень диагностической информации, которую желают получить. После получения диагностической информации и редактирования запроса студент снова может переслать его на рассмотрение системой. Для анализа шагов SQL-Tutor содержит множество ограничений, каждое из которых включает в себя две части: условие релевантности и условие удовлетворения ограничения [31]. Если условие релевантности не выполняется, то ИОС никак не реагирует. Если же оно выполняется и выполняется условие удовлетворения ограничения, то ИОС снова никак не реагирует. Реакция происходит толь- ко в том случае, если первое условие выполняется, а второе – нет. Это значит, что ограничение нарушено и ИОС идентифицирует соответствующие обратные связи. Детально, каждое ограничение имеет два сообщения. В зависимости от уровня диагностической информации, выбранного ИОС либо студентом, первое, включающее короткое описание нарушения ограничения, может быть предоставлено студенту, когда ограничение нарушено. Второе – более детализированное. К недостаткам разработки можно отнести то, любое ограничение может быть сведено к давно известным правилам «если-то». Это утверждается, в частности, и в исследовании [31]. Вместе с тем в SQL-Tutor содержатся недопустимые ошибки. Например, ограничение 476 базируется на неверном предположении о зависимости между количеством таблиц в разделе FROM и количеством условий в разделе WHERE. В то же время существует множество практических задач, в которых требуется нахождение только лишь декартова произведения отношений. Приведены также примеры ошибок системы первого и второго рода. Ряд ограничений явно создан с целью синтаксического сравнения между единственным идеальным решением и решением студента. Естественно, что эти ограничения не дают шансов альтернативным решениям, которые могут быть более рациональными, чем созданные авторами. Альтернативный и часто противопоставляемый подход, реализующийся в виде правил-моделей ошибок представлен в работе [56]. В ней описаны 37 классов наиболее распространенных семантических ошибок, допускаемых студентами при составлении SQL-запросов. Для обнаружения описанных классов ошибок авторами реализована компьютерная система sqllint. Очевидный недостаток – отсутствие доказательств полноты множества классов ошибок. Также следует выделить такие системы, покрывающие только часть умений, как eSQL для обучения концепции обработки запросов; AsseSQL и SQLator –для оценивания запросов студентов, SQLify – средство, реализующее семантическую обратную связь, улучшенное автоматическое оценивание, а также предоставляющее возможность студентам оценивать решения друг друга. |
Похожие:
 | 004-027. 21 Грнти 50. 07. 03; 20. 01. 04 «Маркетинговые коммуникации» федерального компонента цикла дс составлена в соответствии с государственным образовательным стандартом... | | Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д. В. Скобельцына удк 004. 75+004. 722 Разработка технологий высокопроизводительных вычислений с использованием неоднородных территориально-распределённых вычислительных... |
| Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д. В. Скобельцына... «Развитие, исследование и внедрение средств высокопроизводительных вычислений на основе технологий Грид с поддержкой гетерогенных,... | | Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д. В. Скобельцына... «Разработка архитектуры и программных средств для обеспечения взаимодействия грид-инфраструктуры рдиг/egee и создаваемой системы... |
 | "ок 004-93. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности,... Ок 004-93. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг | | "ок 004-93. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности,... Ок 004-93. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг |
| "ок 004-93. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности,... Ок 004-93. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг (ред от 22. 11. 2011)(утв. Постановлением... | | Формирование компетентности профессионального самосовершенствования... Защита состоится 27 мая 2010 г в 14. 30 час на заседании диссертационного совета д 212. 027. 02 в Волгоградском государственном педагогическом... |
| Фгбу «пияф» удк 001. 89: 004. 31 Федеральное государственное бюджетное учреждение «Петербургский институт ядерной физики им. Б. П. Константинова» | | Удк 004. 9 Коржик И. А Методические рекомендации в помощь преподавателю: издание гаоу спо «Уфимский топливно – энергетический колледж». – Уфа, 2012г |
| Электронных ресурсов «наука и образование» №3 (46) март 2013 удк 51, 002, 004 № офэрниО: 18981 Интерактивный учебный комплекс по математике / фгбоу впо санкт-Петербургский государственный морской технический университет | | Удк 004. 942 : 57. 026 Эволюционно стабильная информационная структура... Федеральный закон от 31. 05. 2001 №73-фз «О государственной судебно-экспертной деятельности» (выдержки) |
| Бионормализующее действие препарата пдс при восстановлении воспроизводительной... Д 220. 004. 01 при фгоу впо «Белгородская государственная сельскохозяйственная академия» по адресу: 308503 | | Интеграционные процессы на постсоветском пространстве Защита состоится 1 апреля 2008 года в 12 часов на заседании диссертационного совета д 446. 004. 02 в Российском государственном торгово-экономическом... |
| Экзаменационные вопросы «гост 12 004-90 Организация обучения безопасности труда» Тестовые задания разработаны преподавателями гигиены детей и подростков кафедры экологии человека и гигиены окружающей среды медико-профилактического... | | Удк 004. 81 Разработка принципов поддержки экономических интересов... В мешке Старика-Годовика собраны признаки самого прекрасного времени года. Ваша задача: найти причину явления, названного в столбике... |
