CC BY
75
В .В .Должиков, А.Б Стученков
Анализ технологий создания on-line учебников
Электронные обучающие системы зарекомендовали себя как необходимое средство сопровождения учебного процесса. Они широко применяются как при самостоятельном обучении, так и при обучении под контролем преподавателя. Наибольший интерес представляют обучающие системы с удаленным доступом — on-line учебники. Поэтому наиболее перспективным направлением в развитии средств дистанционного обучения является
on-line .
Рассмотрим основные характеристики современных систем подобного типа: возможность развития инфраструктуры, адаптивность, автоматизируе-мость создания курса, интегрируемость с другими системами (повторное ис-). . Под развитием инфраструктуры будем понимать увеличение количества
функций, доступных различным видам пользователей (авторам курсов, пре-
, ),
при возрастающем количестве пользователей (описанные свойства про).
,
безопасности системы за счет совершенствования систем аутентификации и .
Разработка сетевых обучающих систем с развитой инфраструктурой, как
, ,
облегчающих создание приложений, удовлетворяющих описанным требованиям. Среди систем, главным преимуществом которых является развитая инфраструктура, можно назвать, например, WebCT, предназначенную для построения карт обучающих курсов, для совместного использования инфор-, , . Система Blackboard CourseInfo предоставляет набор мощных и простых в освоении программных инструментов для создателей курсов ДО, позволяющий создавать и управлять виртуальными учебными классами без примене-.
любого члена педагогического сообщества (будь то преподаватель, )
обучающей среды по любому предмету — от литературы средних веков до . ,
, Web- .
Blackboard CourseInfo -
жет быть легко расширен с ростом числа дистанционно обучающихся.
© Должиков В.В., Стученков А.Б., 2008
Authorware Attain — насыщенная мультимедиа возможностями визуальная среда для создания Web-ориентированных и онлайновых обучающих
. ,
Web,
локальных сетях и на CD-ROM. Authorware Attain легка в использовании,
максимизирует эффективность обучения за счет применения всех возможно, ,
поиска множества встроенных специальных интерактивных инструментов. Предлагает совершенные способы доставки учебного материала через сеть посредством самых современных технологий сжатия информации и потоко-. -гося и ее динамику и видоизменяет на основе этих данных содержание и способы доставки учебного материала.
Свойство адаптивности — важнейшее при создании настраиваемых
,
, .
обучающих систем — активно развивающееся научное направление, переросшее в область создания адаптивных гипермедиа систем, предоставляющих индивидуальное содержание любого (не только учебного) характера. К
, Web, Interbook,
CALAT, AST, MANIC. Одной из последних разработок в данной области яв-AHA — Web-
приложения (обычно on-line курсы). Конкретные особенности реализации адаптивных обучающих систем будут описаны ниже.
Автоматизируемость создания курса — очень важная возможность, позволяющая автору значительно ускорить процесс работы над курсом. Автоматизации могут подвергнуться любые стадии процесса создания курса: поиск учебного материала, разбиение учебного текста на фрагменты, структурирование учебного текста и т. д. При этом в каждом случае речь может идти ( ), (
коррективами) автоматизации. Быстрое создание учебных курсов — необходимое требование в условиях лавинообразного роста информации, что особенно важно для разработки адаптивных учебников. К сожалению, ни одна из существующих технологий разработки адаптивных обучающих систем не предусматривает возможностей автоматизации, что делает процесс создания индивидуально настраиваемого учебника чрезвычайно долгим. Например,
Interbook -
« » MS Word -
ных стилей и последующее «ручное» структурирование учебного материала. Такой подход не только неудобен, но и потенциально опасен, так как может стать причиной ошибок. Возможности автоматизации в системах создания адаптируемых учебников будут рассмотрены ниже.
Возможность интеграции в сетевых обучающих системах предполагает способность одной системы внедрять в свои курсы фрагменты курсов, построенные с помощью другой системы. При этом, безусловно, должна быть обеспечена и обратная возможность: предоставление собственных курсов (частей курсов) для интеграции с другими системами. Интеграцию часто называют повторным использованием курсов. Для реализации интеграции с другими системами необходим набор стандартов для универсального представления и передачи данных курса. Интегрируемые обучающие системы, использующие единые стандарты, делают возможным создание целой инфраструктуры взаимодействующих систем. На сегодняшний день разработка таких стандартов является перспективным направлением в области развития сетевых обучающих систем.
Обзор существующих систем [2] позволяет сделать некоторые выводы:
• автоматизация процесса создания индивидуально настраиваемого учебника является необходимой при современных требованиях к срокам выпуска таких учебников;
• в настоящее время не существует систем создания учебников, одновременно обладающих свойствами адаптивности и автоматизируемое™;
• возможность интеграции с другими с истемами очень важна для будущего перспективного развития системы.
В данной работе описывается один из возможных вариантов технологии автоматизированного создания адаптируемых учебников, имеющих развитую инфраструктуру и учитывающих необходимость интеграции с другими сетевыми обучающими системами.
Рассмотрим особенности реализации адаптивности в существующих системах и охарактеризуем предлагаемую технологию.
Состояние проблемы
В нашем исследовании, а также в системах типа Interbook, адаптация основана на правилах и концептуальных структурах, определяемых автором.
Идея создания системы для построения адаптивных сетевых учебников была впервые реализована для InterBook (Brusilovsky & Schwarz, 1997). Опи-, , .
Interbook
учебного материала. Учебная среда (УС) представляет собой совокупность
( ).
, (
) . -
( ) ( ).
Полученная структурированная гипертекстовая учебная среда подается на вход автоматизированной системы, генерирующей индивидуальный учебник для конкретного ученика. В ее основе лежит технология ELM-ART (Episodic Learner Model — Adaptive Remote Tutor), разработанная авторами системы Interbook [1-3]. В процессе взаимодействия с учеником эта автома-
тизированная система определяет его начальные знания и конечную цель путем выявления терминов (изучаемой предметной области), которые он знает
( ), , ( ).
В соответствии с начальными знаниями и конечной целью обучаемого,
система Interbook формирует для него гипертекстовый (р^мещенный в Web)
, .
процессе работы с таким учебником после изучения очередного УЭ предлагаются ссылки на группу последующих УЭ, к изучению которых обучаемый уже готов.
, ,
обучения основана на сведениях об ученике и правилах, разрешающих либо запрещающих получать доступ к конкретному УЭ в зависимости от текущего .
Динамика сведений об ученике, применяемая для адаптации, называется ( ). -ли, а также может содержать информацию о стиле обучения (подроб-/ ), ( , ) . . Дальнейшие разработки по совершенствованию системы адаптации в обучающих системах были направлены на более универсальное и гибкое управление процессом обучения, в результате чего были развиты понятия модели пользователя и правила. Современным примером может служить система AHA 2.0 (Adaptive Hypermedia Architecture) , применяемая для до-
on-line ,
Web-приложвния [4].
Адаптация также основана на модели пользователя, которая представляет , (concept).
определяется набором типизированных атрибутов [3-6].
Для управления процессом навигации (обучения) используются два вида : - (requirement rules)
(production rules). -
( , ),
вторые — для обновления отдельных атрибутов концептов, т.е. для изменения модели пользователя [6, 8].
Решение о доступе к конкретной странице (УЭ) принимается путем проверки для нее соответствующего правила-^ебования. Концепция системы
адаптации допускает запуск одних продукционных правил другими, что, с
, , — -
( , ).
Предлагаемая технология
Как уже упоминалось выше, существующие системы создания адаптивных учебников не обладают достаточными средствами автоматизации, что делает этот процесс затруднительным. Иллюстрируя данное утверждение,
приведем основные действия, которые необходимо вручную выполнить автору для подготовки учебной среды:
• предварительно структурировать учебный материал, разбив его на УЭ;
• описать атрибуты для концептов, составляющих модель обучаемого (УЭ являются концептами специального типа);
• задать правила-требования для концептов (по крайней мере, для всех
);
• задать продукционные правила для обновления модели обучаемого. Рассмотрим новую технологию создания автоматизированной системы
построения учебной среды, предложенную в первом варианте в [9]. Приведем краткое описание данной технологии и подходы к обеспечению автома-.
Начиная работу с системой построения учебной среды, автор формирует словарь терминов,описывашых и используемых во всем учебном материале. Словарь терминов служит отправной точкой для создания учебной среды. При этом не допускается присутствие в учебном материале термина, отсутствующего в словаре. Некоторые термины будут являться базовыми для данной , . Учебный материал не требует какой-либо специальной подготовки и может быть представлен как коллекция любых документов из данной предмет.
Каждый из УЭ — это часть учебного материала, снабженная паспортом,
формально характеризующим его содержание. Паспорт содержит сведения о
, ,
терминах, используемых в данном УЭ. Кроме того, паспорт несет в себе информацию о сложности УЭ и уровне его усвоения. Используя стандартную терминологию, можно определить паспорт как набор атрибутов, описывающих концепт-УЭ [7].
Здесь требуется пояснить термин «уровень усвоения». Уровень усвоения
— ,
учебников В. П. Беспалько [8]. Уровнем усвоения называется степень владения учеником учебным материалом, которая измеряется целым числом от 0 до 5, что характеризует усвоение от уровня понимания до уровня творческой .
этого УЭ на ученика с соответствующим уровнем усвоения. В представленной модели учебной среды уровни усвоения для УЭ могут быть вычислены на основании сложности УЭ.
Для качественного управления процессом обучения необходим контроль , . вопросы, проверяющие знания всех терминов из словаря. Желательно наличие как минимум двух разных вопросов для каждого термина. Для проведения процесса тестирования важен показатель уровня усвоения. Контроль
знаний, исходя из теории, разработанной В. П. Беспалько, следует проводить при переходе на следующий уровень усвоения. При неудовлетворительных результатах тестирования требуется повторное обучение без перехода на следующий уровень с большей степенью детализации учебного материала.
Следуя приведенной терминологии, перечислим все используемые концепты:
• термины из словаря (а^ибуты — сложность, признак базового термина);
• учебные элементы (а^ибуты — паспорт);
• тесты, проверяющие знания терминов (атрибуты — вопросы, варианты
,
• правильные ответы);
• даль ученика — часть модели обучаемого (атрибуты — набор конечных, «целевых» терминов);
• знания ученика — часть модели обучаемого (атрибуты — известные
);
• изученные термины — часть модели обучаемого (атрибуты — изучен-
, );
• уровень усвоения для ученика — часть модели обучаемого (атрибут —
);
• стиль обучения — часть модели обучаемого (атрибут — степень детализации учебного материала, детальное/поверхностное обучение);
• результаты прохождения тестов — часть модели обучаемого (а^ибу-
— , -
, , ).
Все концепты из модели обучаемого могут динамически меняться в про.
Приведенный список концептов составляет основу для учебной среды и может пополняться дополнительными элементами, например, сведениями о .
Для завершения описания учебной среды следует задать правила, описывающие логику адаптивного управления при обучении. Учитывая наличие в данной модели концептов основных фиксированных типов, можно предопределить правила обоих видов, сделав их неявными (но понятными) для автора
учебника. Сформулируем эти правила. -:
• УЭ может быть доступен ученику только в случае предварительного изучения всех используемых терминов;
• из всех доступных по набору используемых терминов учебных элемен -тов ученик будет иметь доступ лишь к тем, для которых функция приращения сложности не превышает степени детализации учебного
материала (при отсутствии доступных УЭ действует соответствующее продукционное правило);
• в начале работы с системой (после выбора целевых терминов) и при переходе на следующий уровень усвоения ученику предлагаются (делаются доступными) соответствующие тестовые вопросы.
Продукционные правила:
• -
;
• -
; ;
термины, связанные с вопросами, на которые был получен верный ответ, перемещаются из изученных в известные, увеличивается уровень
усвоения для ученика;
• -
( ), -
еле него повторяются вызов соответствующего правила-требования и проверка значения функции приращения сложности.
Суть упомянутой функции приращения сложности — трудность изучения очередного УЭ. Она зависит от набора известных и изученных терминов, уровня усвоения анализируемого УЭ, его сложности, расстояния в авторском тексте от последнего изученного УЭ, близости этих УЭ по составу терминов. На момент написания настоящей работы функция еще не приобрела окончательного вида и здесь представлена не будет. Создание подобной функции — субъективный творческий процесс, поэтому предполагается, что часть ее параметров будет доступна для изменения автору учебной среды.
Автоматизируемость. Построенная по указанной выше схеме учебная среда будет обеспечивать адаптивное обучение и тестирование знаний ученика. Покажем возможности автоматизации для отдельных этапов.
Построение словаря терминов.На первом этапе про исходит автоматическое создание словаря слов — кандидатов в термины. Для этого в системе подготовки учебной среды имеется словарь общеупотребительных слов (для
русского и английского языков). Все слова, не являющиеся общеупотреби-
, ,
области. Автору лишь остается отредактировать получившийся словарь. Поиск слов производится с применением механизма выделения основы слова — стемминга (stemming).
Структурирование учебного материала. Разделение учебного материала на УЭ также может быть частично автоматизировано с помощью предварительной разбивки учебного текста на тематические блоки (кандидаты в УЭ).
Оно осуществляется методами информационного поиска (Information Retrieval) и основано на векторном представлении абзацев исходного текста.
Задание атрибутов паспорта для каждого УЭ тоже поддается автомати-.
Для выявления используемых и определяемых в УЭ терминов применяются методы морфологического, синтаксического и элементы семантическо-
. , -
( ),
определений создан набор шаблонов, описывающих лингвистические конст-, . расширяемым и доступен для редактирования автору учебной среды. В рамках поиска лингвистических конструкций осуществляется также морфологический анализ слов русского языка. Опыт показал большую надежность и релевантность данных методов. После автоматического формирования списки используемых и определяемых терминов могут быть исправлены автором.
На основании взаимосвязей УЭ, обусловленных списками используемых и определяемых терминов, можно автоматически сформировать граф взаимосвязи терминов (в некоторых работах подобные структуры называют ассоциативными сетями) — важнейший объект учебной среды, на основе которого полностью автоматически вычисляются значения атрибутов сложности терминов. Сложность же учебного элемента линейно зависит от максимальной сложности используемых в нем терминов с поправкой на количество оп-.
Для формирования уровня усвоения для всех УЭ автору достаточно сопоставить диапазоны значений их сложности с каждым из представленных в
учебной среде уровней усвоения.
, , ( -
тичная) возможна почти на любом этапе создания учебной среды, что, безус, .
Единственным не автоматизируемым этапом является этап подготовки тестов. Эта проблема открыта для исследования и, видимо, должна решаться с помощью экспертной системы.
Представленная технология реализована в виде двух автоматизирован: ( ) -
,
.
Автоматизированная система построения УС представляет собой настольное приложение для семейства ОС Win32. Выбор платформы и среды разработки определялся требованиями к системе: стандартная платформа, небольшие аппаратные ресурсы.
Система, адаптивно управляющая процессом обучения, представляет собой Web-приложение на платформе ASP.NET. Управление обучением осу-
ществляется на основе модели обучаемого с использованием приведенных правил.
В качестве базы данных для хранения структуры учебных сред используются XML-файлы. Учебный материал, разбитый на УЭ, хранится в формате HTML, что делает его представление универсальным.
Литература
1. Brusilovsky, P. ELM-ART: An intelligent tutoring system on World Wide Web / P.Brusilovsky, E.Schwarz, G.Weber // Intelligent tutoring systems. Lecture Notes in Computer Science / Eds. C. Frasson, G. Gauthier, A. Lesgold. — Berlin, 1996. — Vol. 1086. — P. 261-269.
2. Brusilovsky, P. Web-based education for all: a tool for developing adaptive courseware / P.Brusilovsky, J.Eklund, E.Schwarz // Computer networks and ISDN systems: Seventh Intern. World Wide Web conference. — 1998. — P. 291-300.
3. Calvi, L. Towards generic adaptive systems: analysis of a case study / L.Calvi, A.Cristea // Second Intern, conference on adaptive hypermedia and adaptive Web-Based systems. — Berlin, 2002. — P. 77-87.
4. De Bra, P., AHA! Version 2.0. More adaptation flexibility for authors | P.De Bra, A.Aerts, D.Smits, N. Stash // Proc. AACE ELearn'2002 conference. — 2002. — P. 240-246.
5. De Bra P. Adaptive hypermedia: from systems to framework / P.De Bra, P.Brusilovsky, G.J.Houben // ACM Computing Surveys. — 1999. — Vol. 31.
— P.4.
6. Wu N. Design issues for general-purpose adaptive hypermedia systems / N.Wu, E.De Kort, P.De Bra // Proc. ACM conference on hypertext and hypermedia. -2001. — P. 141-150.
7. , . . -
/ . . , . . // . науч.-метод. конференции «Телематика-2001». — СПб., 2001. — С. 7577.
8. , . . . / . . .
— М., 1988. — 160 с. 9. , . .
on-line / . . // - -
. 10. . . управления. Выпуск 3-4. — СПб., 2004. — С.63-71.
