Модель обеспечения качества дистанционного обучения на основе онтологического подхода
Давлетбаева Альбина Радиковна аспирант кафедры технической кибернетики, Уфимский государственный авиационный технический университет, ул. К. Маркса, 12, корпус 6, г. Уфа, 450000, тел. (347)2737835 [email protected]
Аннотация
В статье рассмотрены вопросы обеспечения качества процесса обучения, реализующегося с применением электронных и дистанционных образовательных технологий. Представлена циклическая модель управления качеством данного процесса, основанная на использовании инструментов интеллектуального анализа. Кроме этого, предложена онтологическая модель базы знаний, которая позволяет интегрировать в формальном виде знания, характеризующие дистанционный учебный процесс: методические аспекты процесса обучения, требования образовательных и профессиональных стандартов, понятия предметной области, личностные характеристики участников рассматриваемого процесса и т.д.
This article deals with issues of e-learning and distance learning process quality. We consider cyclic model of distance learning process quality management based on the use of some intellectual analysis tools. In order to ensure the quality of distance learning is offered ontological model of the knowledge base, which allows to integrate some kind of knowledge that characterize methodological aspects of the learning process, educational requirements and professional standards, domain concepts, personal characteristics of learners and their tutors and others.
Ключевые слова
дистанционное обучение, качество дистанционного обучения, электронный учебный курс, онтологический анализ, база знаний.
distance learning, distance learning quality model, e-learning course, ontological analysis, knowledge base.
Введение
Внедрение информационных технологий во все сферы человеческой жизнедеятельности является основным вектором развития современного общества. В рамках образовательного процесса данная тенденция получила развитие в форме электронного (или дистанционного) обучения, позволяя интегрировать в него передовые достижения в области педагогики, информационных и телекоммуникационных технологий, психологии, искусственного интеллекта и т.д. В силу своих преимуществ данная форма обучения находит широкое применение при реализации образовательных программ различного уровня, ориентированных на постоянное улучшение компетенций и поддержание высокого уровня квалификации специалистов.
Управление качеством процесса обучения представляет собой достаточно сложный процесс, зависящий от большого числа внутренних и внешних факторов,
которые часто довольно трудно оценить и представить в формальном виде. К таким факторам можно отнести соответствие программы обучения и предоставляемого учебного материала (контента) требованиям образовательных и профессиональных стандартов, потребностям работодателей, а также личностным и психологическим особенностям и предпочтениям самого обучающегося. Использование в учебном процессе технологий электронного и дистанционного обучения приводит к пересмотру, изменению и расширению составляющих данный процесс функций, а также накладывает на него дополнительные ограничения и условия, связанные со спецификой используемых информационно-коммуникационных средств. Кроме этого, открываются новые возможности для представления, анализа и учета возникающей в процессе обучения информации в целях обеспечения качества принимаемых в проблемных ситуациях решений. Таким образом, эффективность процесса обучения определяется необходимостью учета и анализа большого количество знаний, охватывающих все аспекты реализации данного процесса. Одним из известных инструментов представления и формализации знаний, позволяющим обеспечить их семантическую целостность и корректное взаимодействие, является аппарат онтологического анализа.
Качество дистанционного обучения
Одной из основных задач в области образования любого вида и уровня является постоянное улучшение его качества. Как студенты различных форм обучения, так и сотрудники организаций в условиях современной нестабильной экономической ситуации, постоянно меняющейся политической обстановки и жесткой конкурентной борьбы вынуждены фокусировать внимание на проблемах постоянного обновления знаний и повышения уровня своих компетенций. В разрезе подобных проблем для образовательных учреждений различного уровня задача обеспечения качества процесса обучения всегда остается актуальной и востребованной [1].
Современное законодательство Российской Федерации предлагает определять качество образования через степень его соответствия федеральным государственным образовательным стандартам, федеральным государственным требованиям и (или) потребностям тех лиц, в интересах которых осуществляется обучение, а также через степень достижения планируемых результатов реализации образовательных программ[2, 3].
Получившая широкое распространение в последние годы практика внедрения в образовательный процесс технологий электронного и дистанционного обучения отражает глобальную в своем масштабе тенденцию информатизации современного общества, а также позволяет отследить начавшиеся шаги по пути интеграции нашей системы образования в мировое образовательное пространство. В настоящее время практически в каждом вузе созданы отделы, занимающиеся развитием технологий электронного и дистанционного обучения и внедрением их в образовательный процесс как очной, так и заочной форм обучения. Кроме этого, многие учебные центры, занимающиеся вопросами повышения квалификации специалистов в различных областях знаний, стали применять дистанционные образовательные технологии для поддержки обучения, а в некоторых случаях полностью перешли на дистанционную форму [4].
Однако подобные изменения вынуждают находить и применять новые модели и подходы к обеспечению качества предоставляемых образовательных услуг, учитывающие специфику использования электронного обучения и дистанционных образовательных технологий.
Следует отметить, что в соответствии с семейством международных стандартов ISO одним из основополагающих принципов, лежащих в основе проектирования эффективных систем менеджмента качества, является процессный подход. Преимущество процессного подхода состоит в непрерывности управления, которое он обеспечивает на стыках отдельных процессов при их взаимодействии [5].
Управление качеством осуществляется циклически и проходит через определенные этапы. Реализация такого цикла является широко распространенным методом непрерывного улучшения качества - циклом Деминга (или циклом PDCA) [6]. Область применения данного цикла не ограничивается только процессами управления качеством и име1г отношение ко всем видам человеческой деятельности, позволяя подсознательно использовать его в повседневной жизни.
Управление качеством процесса обучения, реализующегося с применением дистанционных образовательных технологий, в целях обеспечения его системности предлагается осуществлять циклически, с прохождением определенных этапов (рис.1). Данный цикл представляет собой своего рода вариант цикла PDCA и предлагает управление качеством процесса обучения на основе онтологии и правил принятия решений. Заметим, что представленная модель была разработана на основе примеров реализации образовательных программ высшего и дополнительного профессионального образования.
Обучающиеся
Предложения по улучшению процесса обучения
Формирование предложений по улучшению проиесса
Обучение с использованием ЭО и ДОТ
И ндивидуальные особенности обучающегося
Qpra I-1 jliu 1 ;,-.'.'Миги
процесса с применением ПОТ
Данные с проиессе обучения [включая данные с результатах обучения и поведении обучающихся)
"Л
Сбор и анализ данных о проиессе обучения
Результаты интеллектуального анализа данных
Данные о качестве процесса
Интепллектуальный анализ данных
Рис. 1. Цикл управления качеством процесса обучения, осуществляемого с применением дистанционных образовательных технологий
В настоящее время под дистанционным обучением чаще всего понимают электронные (или дистанционные) учебные курсы, имеющие определенную структуру и содержащие элементы и мероприятия различного формата, с которыми обучающиеся могут работать самостоятельно с помощью соответствующих информационно-коммуникационных средств. Структура и содержание электронного учебного курса предполагает его модульность на основе своеобразных единиц обучения - обучающих объектов (Learning Object) [7,8].
В данном исследовании качество процесса дистанционного обучения рассматривается с точки зрения качества и результативности освоения курса дистанционного обучения, что не противоречит рассмотренным ранее принципам и требованиям соответствующих стандартов. Более полный анализ проблемы
управления качеством образовательного процесса, реализующегося с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий, предполагает первоначальное структурирование и группирование влияющих на рассматриваемый процесс факторов, а также декомпозицию исследуемого процесса в соответствии с особенностями организации деятельности в конкретном учебном заведении [9].
Согласно приведенной модели процесс обучения, осуществляемый с применением дистанционных образовательных технологий, состоит из следующих этапов: обучение с использованием электронного обучения (ЭО) и дистанционных образовательных технологий (ДОТ), сбор и анализ данных о качестве процесса, интеллектуальный анализ данных, формирование предложений по улучшению процесса. Первый этап предполагает освоение обучающимися дистанционного учебного курса конкретной структуры и содержания. По мере прохождения курса и освоения соответствующих учебных материалов происходит сбор и анализ сопровождающих процесс данных (посещаемость, время работы с определенным элементом или ресурсом курса, итоги обратной связи, проводимой после прохождения курса, непосредственные результаты обучения и т.д.). Чаще всего сбор данных осуществляется в рамках конкретной системы управления обучением. В дальнейшем осуществляется анализ собранной информаций на основе соответствующих методов искусственного интеллекта. На основе результатов проведенного интеллектуального анализа формируются предложения и рекомендации по улучшению процесса, а также правила принятия решений в проблемных ситуациях. Например, к таким рекомендациям можно отнести выбор уровня сложности, порядка и формы представления учебного материала, средств и инструментов контроля полученных знаний, умений и навыков в зависимости от индивидуальных особенностей обучающихся или изменяющихся требований к содержанию учебной программы.
Структура и содержание курса также могут редактироваться на основе полученных результатов обучения. Использование полученного таким образом курса для следующей новой группы обучающихся позволяет учитывать и исправлять существующие в нем недостатки и обеспечивает возможность постоянного улучшения качества всего процесса обучения.
Предлагается разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений по управлению качеством процесса формирования дистанционных учебных курсов на основе базы знаний. Система формируется на основе интеграции методов и результатов интеллектуального анализа данных, онтологического анализа и синтеза семантической сети представления знаний.
Создание онтологической базы знаний
Структурирование знаний о содержании рассматриваемого процесса предлагается выполнить на базе методики онтологического анализа, в основе которой лежит методология описания терминов и понятий предметной области в виде сущностей, отношений между ними, и действий над сущностями. Кроме этого, онтология может быть использована в качестве средства семантического наполнения, редактирования и обновления содержания электронных учебных курсов, учитывающего особенности организации дистанционного учебного процесса, требования образовательных и профессиональных стандартов, квалификационные требования и предъявляемые работодателями условия, индивидуальные особенности участников процесса дистанционного обучения, а также структуру понятий, отражающих содержание соответствующей предметной области в рамках изучаемой дисциплины и др.
В результате онтологического синтеза формируется единое информационное пространство, интегрирующее знания о рассматриваемом процессе:
Onto = < Ontomet", Ontoed", Ontoreq, Ontopsy, {Onto,"pp}, InfF>, (1)
где Ontomet" - метаонтология верхнего уровня, сущностями которой являются наиболее общие понятия, такие как «Объект», «Атрибут», «Отношение» и т.п., а также некоторые типы значений свойств и связи между выделенными сущностями в виде аксиом.
Ontoed" - онтология, которая оперирует понятиями, характеризующими методические аспекты процесса обучения, а также особенности применения в рамках данного процесса электронного обучения и дистанционных образовательных технологий: «Образовательный процесс», «Обучающийся», «Электронное обучение», «Электронный учебный курс», «Пакет учебного материала» и др.
Ontoreq - онтология, которая оперирует понятиями, формализующими различные требования (квалификационные требования, требования образовательных и профессиональных стандартов, потребности работодателей и т.д.) к содержанию программы и результатам обучения: «Федеральный государственный образовательный стандарт», «Профессиональный стандарт», «Знания», «Умения», «Общекультурная компетенция», «Профессиональная компетенция» и т.д.
Ontopsy - оперирует понятиями, характеризующими личностные и психологические характеристики процесса дистанционного обучения: «Мотивация», «Самостоятельность», «Дисциплинированность», «Коммуникативность» и др.
{ Onto,"''} - онтологии предметных областей, описывающих структуру содержания конкретных учебных дисциплин.
Inf - модель машины вывода, ассоциированной с онтологической системой
Onto.
Следующий этап разработки онтологии включает формализацию знаний посредством разработки логической модели, основанной на принципах дескриптивной логики и представляющей собой формальные описания отношений между абстрагированными понятиями и сущностями.
Эти отношения описывают правила и процедуры реализации процесса обучения, которые впоследствии могут быть использованы для формирования критериев оценки качества электронного учебного курса. Например, правило, описывающее содержание курса с точки зрения его соответствия заявленным в государственном или профессиональном стандарте компетенциям, знаниям, умениям и навыкам, может быть использовано непосредственно для оценки его качества и подтверждения необходимого уровня квалификации обучающихся. Аналогичным образом, правило, которое устанавливает связь между обучающимся, его личными качествами, а также параметрами, характеризующими его достижения в рамках прохождения конкретного электронного учебного курса, может быть использовано с целью прогнозирования результатов обучения и формирования соответствующих рекомендаций как для обучающегося, так и для его преподавателя или тьютора. Кроме этого, правила могут характеризовать соответствие содержания, формы и порядка предоставляемого в дистанционном курсе учебного материала уровню знаний и способностей, а также психологическим и личностным характеристикам обучающихся, совместимость отдельных обучающих объектов для представления дедуктивных единиц описания компетенции, одновременность или последовательность действий в процессе обучения и т. д. Они позволяют строить причинно-следственные связи, процедуры проверки целостности и непротиворечивости знаний.
Описание разрабатываемой онтологии и логический вывод рекомендаций в рамках реализации предложенного подхода формируются с применением редактора онтологий Protégé на основе языков представления знаний OWL DL. (Ontology Web
Language based on Description Logic) и SWRL (Semantic Web Rule Language) на основе базы знаний, встроенной в онтологию.
Пример реализации онтологии
Практический опыт создания онтологии в соответствии с приведенной ранее структурой базы знаний показал, что составляющие ее онтологические модели пересекаются в рамках описания отдельных понятий и зачастую их разработку желательно вести совместно, в рамках единой модели. Например, в онтологии Ontoedu описание учебного процесса с точки зрения конкретного направления обучения не может не пересекаться с понятием федерального государственного образовательного стандарта, требования которого согласно принятой нами структуре должна описывать онтология Ontoreq. В тоже время онтология Ontoedu может включать в себя в качестве динамической компоненты базы знаний онтологии отдельных предметных областей, отражающих структуру содержания конкретной учебной дисциплины {Onto,app}.
В качестве примера практической реализации рассмотрим создание онтологической модели Ontoedu, описывающей методические аспекты процесса обучения. В процессе разработки онтологии были выделены как традиционные для данного процесса классы сущностей («Образовательный процесс», «Участник образовательных отношений», «Качество образования», «Федеральный государственный образовательный стандарт», «Основная образовательная программа», «Компетенция», «Профессиональная деятельность» и т.д.), так и специфические понятия, характеризующие применение в образовательном процессе технологий электронного и дистанционного обучения («Электронное обучение», «Дистанционная образовательная технология», «Электронный образовательный ресурс», «Участник дистанционного курса», «Пакет учебного материала» и др.). Кроме этого, структура данной модели позволяет учитывать особенности используемой в учебном заведении системы дистанционного обучения, от организации которой в значительной степени зависят формы представления учебного материала, выбор инструментов контроля и обратной связи, возможности навигации, администрирования, эргономики и удобства дистанционного учебного процесса.
От классов могут быть образованы новые классы, а также экземпляры этих классов, представляющие собой конечные узлы созданной иерархии и конкретные примеры реализации объектов данного класса (например, «Учебный цикл 1», «Дисциплина 2», «Профессиональная компетенция 2», «Знание 3», «Умение 2», «Пакет_SCORM 3», «Дистанционный учебный курс 1» и др.).
Свойства в OWL представляют собой отношения и могут быть реализованы посредством двух основных типов: объектные свойства и свойства типа данных. Создаваемые свойства также как и классы могут быть структурированы в соответствии с устанавливаемой иерархией свойств. Объектные свойства (Object Properties) определяют отношения между выделенными понятиями и сущностями (или их экземплярами). Например, объектное свойство «ИазЯвляется частью учебного цикла», устанавливает соответствие между дисциплиной и учебным циклом, в котором она изучается, а свойства «ЬаББазируется_на» и «ИаБЯвляется основополагающей_для» являются обратными (inversive) и характеризуют взаимно направленные отношения, возникающие между смежными дисциплинами, изучение которых является взаимообусловленным. Кроме этого, можно выделить объектное свойство «ИаБФормирует», которое устанавливает соответствие между разделом рабочей программы или элементом курса и формируемой в результате его освоения компетенцией, знанием, умением и навыком.
Свойства типа данных (Data Properties) применяются к классам и их экземплярам, позволяя противопоставить им определенные значения данных различного типа. Например, в рассматриваемой модели было определено множество свойства подобного типа, позволяющих описать такие характеристики выделенных классов, как наименование, трудоемкость, уровень сложности, время выполнения и др. Кроме этого, отдельно можно отметить такое свойство типа данных, как «Ьа8Личные_качества_обучающегося», которое включает в себя дочерние свойства, отражающие дисциплинированность обучающегося, его мотивацию, самостоятельность, организованность, активность и успеваемость. Также создано свойство типа данных «Ьа$Оценка_личных_качеств_преподавателя», которое представляет собой иерархию свойств, отражающих знания об ученом звании, степени, педагогическом стаже преподавателя, его научной активности, а также уровне квалификации в области электронного обучения и дистанционных образовательных технологий.
В рамках проводимого исследования, цель которого направлена на решение задачи управления качеством процесса дистанционного обучения (в частности, создания электронных учебных курсов), были сформированы правила на языке SWRL, описывающие казуальные отношения между выделенными классами объектов.
На рисунке 2 приведен фрагмент созданной онтологической модели, в котором отражена структура выделенных классов и понятий, приведены некоторые экземпляры, показаны примеры реализации рассмотренных типов свойств для экземпляра класса «Курсовой проект», а также сформированы правила принятия решений в данной предметной области.
Т ДиГТЛ11ЦИйМИЫ^_1ПГКТра|111|1|й_Кург ► #(:рГ-ДСТВа_ЛДНННИГТрир011аНУЯ
f труктура дигтлнциомного курс л о У час шик дистанционно! о курса
ШШ € Ж
• Знание 3
• Чнаииг 4
• Фгдграиниыг юсударпшгниЕ ' ♦ Федеральный юсударсн
il уд аре шинный ойрал>ив1сльныу >сударс шинный ойрал>ив1сльныу
Направление подготовки
• Вяадеиие/наяык •Знание * • Компетенция
• Унение Т ♦ УЧе6НЫЛ_Ц*КЛ
Кыг ш#»_абр л 1 о н лни*_под
• Канлл*кт_1лдаиии_и_т*ст1
• Канлл*кт_™даиии_к_«тог<
tn лрагрлчнА учгБи 4 Инс ipvHPHi кангроля 1'л1дрл рлбачрй npoi[ Т t Аудиюрнаи pa6oia • ЛаЬорлгорнан pat VЛекция
V Прлктичес кое sa и Т •Сачосиммельнаи pet
• ICyptova» paЬою
• Ин{ тручент_ит» гов11Го_К11НТрвпв_ I
• Курсовой_првект
• Лабора.орнля pabo.a 1
• Лабораторная рлботл '1
• Лл6оратарнля_рлботл_3
• Ла6орвтирная_ра&ота_1
• ЛаЬораюрнлм_раЬо1а_5
• Лабораюрнля pafruia 6
• ЛаБорлториля_рл6атл_/
• Л»кция_1
• Л*КЧк"Я_10
• Лекция 1
• Лекция i
• Лгкция_4
• Лекция_5
• D ы с шее_в6развван
• Среднее_професнк
Реферат * • самоподготовка
• Je te
■ ПК_1
■ hat Формирует Oï_l
■ hrtîf'r л лкпу <*тс я_и» |того_уч1,ймого_кургл Вгбинар_1_Курс:апой_прогк°
■ hasf'r ллкпу^тс п_ь |»наго_уч1,йиого_кургл
С>ШИИ,_1ЛНЯТг1Г_КурГ Of
■ hat Формирует OK_lD
■h j*06«n<!4HiM4j 1<Я Miii СДич*С1Сн*_т*:*>»«ч*_1
■ (^Наименование "Решение »дачи » смесях
■ Ь«Сложи!>ств "me""string мЬдеТрудоечкостъ "36"Ai4lnt
ОООО
оооо
■
ооос ОС
Компетенция! il), Обучающийся! ?Х)Г Раздел_равочей_11рограмчы(?У)г йазОсваивает{ ?Х. >¥}. OQi Ьа5Ф»рмирует( ?V, il) > Ьа50бладает_к»ипетенц1ней(1)С« il)
Методичеекие_указания(?У), Ра1дел_ди1танционного_курса( ?Z), Раздел_ра6очей_программы CÎ5J, Файл(?Х), Иа»0»еЕпем^вается(?5г ?У),
На5Реализует1я_|'нструнеитом_диЕтанцн»»ногс_уче6ного_курса(*5, il), На5Реали1уется_>'НЕтрунент©м_дистаН11н»»ногс_уче6ного_курЕа(*У, ?Х) ■> hisOéftne'MBdeitnf îli IX)
Педагогичеекий_ра6вт»1*к{ ?Х ), hasKволиф1'кация_в_»6ла11Ти_ЭО_и_ДОТ( ?Х, Риме ), Ьа5Пвд*гагмческий_стаж{гх, îcp), Н*4Ученав_етепень{?Х, Гер) >
Н*$Оценка_прафе((и»НАЛьных_каместв_ледйгагическага_р«6»тя4'ка/преп«да8ателя{?Х, ? вне}
Энание(?г), Обу"1ак>щ<'"ся{?Х)1 Раздел_ра6вчей_програнчы( ?У), Ьл50св4^влет( ГХ, î¥)p Н«Ф»рчиру*т( ?У, ?1) > Ь«Обладает_знаниен(?Х, ÏZ)
Педагогичее кий_ра6вт»1*к{ ?Х ), К«Квалиф1'кация_в_»6лвсти_ЭО_и_ДОТ( ?Х, ?вмс ), Ьа5Педагогмчеекий_стаж{?Х, Гвыс), |1«Учвная_£твлен1|(*Х, Гвыс} > Н*$Оценка_прафе((и«НАЛьных_ка<1еств_ледйгвгнческага_рв6»тж'ка/преп«да8ателя{?Х, ? вне}
Обучающийсн( ?Х), Права_Егуд«нта{ il). Учетяая_запясfV), Н«Права_Етудента{i Y, M),
ОООО ОООО
оооо
Рис. 2. Фрагмент созданной онтологической модели
Благодаря встроенной утилите SPARQL Query в Protégé реализована возможность выполнения запросов к созданной онтологии и разработанной на ее основе базе знаний. Язык SPARQL - язык запросов к RDF-хранилищам, который в январе 2008 года приобрел статус официальной рекомендации Консорциума W3C,
широко используется разработчиками информационных систем и хранилищ знаний [12]. Организованные с применением языка SPARQL процедуры информационного поиска отражают возможности практического использования созданной онтологии. Например, преподаватель или разработчик контента может найти посредством созданной онтологической модели интересующий его учебный модуль, определив необходимые условия, описывающие его название, сложность, трудоемкость, а также компетентностное содержание. Так, результат запроса, приведенного на рисунке 3, позволяет получить взаимосвязанный перечень разделов рабочей программы учебной дисциплины и реализующих их элементов и ресурсов дистанционного учебного курса. Данная информация может представлять практическую ценность для разработчиков дистанционных курсов, позволяя контролировать структуру создаваемого курса, семантическую целостность и непротиворечивость его содержания.
ISPARQL query: ШННЖ! I
PREFIX rdf: «http://www.w3.orgЛ 999/D2r22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www.w3 .org/2Q02rt]7/owl#>
PREFIX xsd: «http://www.w3 .org/2001/XMLSchema#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.Org/20Q0/01/rdf-schema#>
PREFIX foaf: «http://xmlns.eom/foaf/0.1fe
PREFIX ont: «http: //www. semantic web. orgfealavatova/orrtologies/2014/3/untitled-ontology-111>
SELECT ?uch_razdel ?distance_course_resource
WHERE
|?uch_razdel ont: ЬавРеализу етс я_инструментом_дистанционно го_учебного_курса ?distance_course_resource.
ORDER BY (?uch_razdel)
uch_razdel distance_course_resource
Курсовой_проект Вебинар_1_Куреовой_проект
Курсовой_проект Задание_Курсовой_проект —
Курсовой_проект Вебинар_2_Курсовой_проект
Лабораторная_работа_1 Вебинар_Лабораторная_работа_1
Пабораторная_работа_2 Вебинар_Лабораторная_работа_2
Лабораторная_работа_3 Очное_занятие_Лабораторная_работа_3
Пабораторная_работа_4 Вебинар_Лабораторная_работа_4
Лабораторная_ра6ота_5 Вебинар_Лабораторная_ра6ота_5
Лабораторная_работа_б Очное_занятие_Лабораторная_работа_б
Лабораторная_работа_7 Очное_занятие_Лабораторная_работа_7
Лекция_1 Вебинар_лекция_1_вводный
Лекция_1 Пакет_5СОРМ_1_лекция_1
Лекция_1 Пакет_5ССЖМ_2_лекция_1
Лекция_10 Пакет_5СОРгм_лекция_Ю
Лекция_2 Пакет_5С01?М_лекция_2
| Execute |
Рис. 3. Пример запроса к онтологии, позволяющий получить взаимосвязанный перечень разделов рабочей программы учебной дисциплины и соответствующих им элементов и ресурсов дистанционного учебного курса
Следует отметить, что возможности редактора Protégé позволяют интегрировать в созданную онтологию другие существующие онтологии, например, онтологии других дисциплин или же профессиональных стандартов, что обеспечивает масштабируемость и динамичность разработанной модели.
Таким образом, онтологическая модель позволяет представить формальное описание знаний в рассматриваемой предметной области, обеспечить однозначное понимание отраженных в онтологии понятий различными специалистами (преподавателями, тьюторами, методистами, разработчиками контента и др.).
Приведенный пример разработки онтологической модели управления качеством образовательного процесса, реализующегося с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий, позволяет провести
глубокий анализ сопровождающих данный процесс знаний, обеспечить их объективизацию и семантическую целостность. Перечисленные преимущества позволяют использовать данный подход в качестве основного инструмента представления, накопления и использования знаний в создаваемой интеллектуальной системе поддержки принятия решений по управлению качеством процесса дистанционного обучения.
Анализ и оценка разработки
Предлагаемая онтологическая модель, а также сформированная на ее основе база знаний, была реализована в рамках учебного процесса и конкретной учебной дисциплины «Системный анализ, оптимизация и принятие решений». При формализации знаний в выделенной предметной области эксперты опирались на содержание рабочей программы по данной учебной дисциплине, структуру соответствующего учебно-методического комплекса и другие сопутствующие источники (например, знания и опыт преподавателя, методические и организационные требования, установленные руководством учебного заведения и др.).
Соответствующий электронный учебный курс был создан с помощью специальных инструментов, позволяющих обеспечить наглядность, интерактивность и конвертируемость его модулей, и реализован в системе дистанционного обучения Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) на основе комплексного платформенного решения для организации дистанционного обучения МггароИз KnowledgeCenter (рис. 4).
Программа мероприятии по курсу "Системный анализ, оптимизация и принятие решении"
просмотр назад
Разделы оооума Входные требования
Настроен») настройки Настройки
Чш В» ( цигш Ч, ОЬ... С|Н>КН и
Ввивав а дс.ш""Л1"'г 'Спь-вчгуй й1 | - «и»и?..9лп'йниш'.а л гвипятис выменяй* ■ ■ маду^ 1, ¿4*11^ ; 5 I
в.вдр? ле^твн^нир»1
зднеииваннка
■ мДии
с Ю;. ^мсчиг г
№ прргигшнррмгий я тпдц
ГДДЦГ.^г^и задаче *?£
? — ■ [ЭДвШЯЖЙЯ .адМКчШ
¿¿в&аевааивя и&зт® ь «доч ододк
ветвей и шаш
10 | м<ниг+ ?■ б ,!.■?
4. Г^цднш; мщч к
Внешний
- ВмгшинА Йшчиний Вмгаший Внешний Внешним
= ■ СЯИ»»
ЭФАО1* "шйС&кянчдавдимч Внешний
саб-гтв И«г*д »»»ч* "-в^дра вм_шн„й
ПР.1Г.ЗТУН
Внешний Выгшмнй
1* приятие д сц^иий"
10,0 10.0
2014-12-10 -2015-07-ог
»14-1^x6 20150? 02
201«-12'10 - 2015-0?-02
20Х*-Х2-10 02
20X4' 1210 02
2014-12.10 02
201*-12-10 •
Рт Ьи»|д|
201507 2015 07
02
201-1-12-10 -
02
2014-12-10 02
2014 12.Ю 02
2014-12-10 -
£014-12-10 03
2014-12-10 0}
2014-12-10
ог
2014-12-10
02
2014 1г?о 02
2014 12'Ю 02
кур*
Электронный Курс Р.ГПИ.МЛр
Практическая чадами^ Р.-сён-члр
2015-0?' 2В14-12-Ю - 201Ь-О?-
2015-072015-07
ЭяеКТрЛНМЫЙ *урс
2014-12'30 2015*0?. 02
2016-О?-2015-072015-072015-07-
»10 -50 & 10 И
Рис. 4. Реализация курса «Системный анализ, оптимизация и принятие решений» в системе дистанционного обучения УГАТУ МггароНз KnowledgeCenter
Структура учебного электронного курса позволяет пошагово осваивать компетенции и пошагово фиксировать результаты в ходе проведения промежуточных тестирований, предусмотренных после изучения каждого модуля дисциплины. В качестве результирующей оценки качества освоения дисциплины проводится итоговое тестирование. Однако не исключается возможность проведения итоговой аттестации в очной форме.
Особенностью созданного дистанционного учебного курса является его обеспеченность интерактивными обучающими лекциями и практикумами, представленными в международных формате дистанционного обучения БСОЕМ 2004, а также использование технологии видеоконференций (вебинаров) для проведения практических и лабораторных работ в режиме реального времени. Соответствие составляющих дистанционный учебный курс компонентов международным стандартам, в частности, стандарту БСОЕМ, позволяет обеспечить их совместимость, возможность многократного использования и полноценного интегрирования в используемую систему управления обучением (например, это обеспечивает возможность отслеживания процесса освоения SCORM-совместимого учебного модуля посредством используемой для его реализации системы дистанционного обучения).
Функциональные возможности используемой системы дистанционного обучения позволяют контролировать процесс прохождения учебного курса с позиции освоения необходимого набора компетенций. Кроме этого в курсе реализована возможность организации правил и условий переходов между его отдельными компонентами и модулями.
Среда реализации разработанного курса позволяет также организовывать процедуры сбора сопутствующей процессу дистанционного обучения информации, анализировать логи, оценивать активность обучающихся с точки зрения посещаемости и участия в обсуждениях, проводимых в рамках видеоконференций, форумов, чатов и т.д. На рисунке 5 приведен фрагмент отчета, характеризующий результаты освоения отдельного учебного элемента, например, тестирования, и содержащий как непосредственную информацию о его результатах, так и сопутствующие данные (время начала освоения и время, затраченное на попытку).
• ф ЛрАамгь птскт ыпрос^мтмл ^ ,' Изменение результатов по попытке 1
В^вегти »ватой ог*т Выме*м !»пный а«» нияд
Тис» Тес 1**1 <1в»уши11'Ои'ооЛ»,|[Ч|;рччтсВг'лч]
Вр4..и-| гчс 11 лг/ста 24-0Э-301 5 50-2" * ПоегЧдмда ачткч гь
мйаио
1? 0л)0й00
Рис. 5. Фрагмент отчета, характеризующий результаты прохождения
тестирования
Немаловажное значение на результативность дистанционного обучения, а значит и на его качество в целом, оказывают факторы, влияние которых достаточно сложно оценить или даже представить в формальном виде, удобном для анализа. К
таким факторам относятся психологические аспекты дистанционного учебного процесса, в частности, личностные характеристики его непосредственных участников, имеющие отношение к мотивации, способности к самостоятельной аналитической работе, самоорганизации и дисциплинированности. В рамках проводимого исследования мероприятия по оценке личностных и психологических качеств обучающихся были реализованы в очной форме в виде соответствующих процедур тестирования, самооценки и анкетирования. Результаты этих мероприятий были проанализированы с помощью инструментов интеллектуального анализа, в частности, систем нечеткого логического вывода и нечетких когнитивных карт. Данные исследования позволили выделить факторы, оказывающие наибольшее влияние на качество рассматриваемого процесса, оценить это влияние, рассмотреть процесс в динамике, а также сформировать соответствующие рекомендации по его улучшению [13,14].
В дальнейшем оценку личностных и психологических качеств обучающихся также планируется осуществлять в электронной форме на базе используемой системы дистанционного обучения с помощью специальных инструментов (обратной связи, опросов, тестов и анкет).
Работа поддержана грантом РФФИ 15-08-01334 «Повышение эффективности организационного управления человеко-машинных систем с учетом человеческого фактора».
Заключение
В результате проведенного исследования рассмотрена проблема обеспечения качества процесса дистанционного обучения, разработана циклическая модель управления качеством, ориентированная главным образом на постоянное улучшение качества используемых и вновь создаваемых электронных учебных курсов, а также на повышение результативности их освоения. Кроме этого, предложена структура и методика разработки онтологической базы знаний, содержащей информацию об особенностях организации дистанционного учебного процесса, требованиях образовательных и профессиональных стандартов, личностных характеристиках участников рассматриваемого процесса, а также о структуре понятий, характеризующих содержание конкретной учебной дисциплины и т.д. В рамках проведенного исследования также был рассмотрен пример создания онтологии с применением редактора онтологий Protégé. На основе созданной онтологической модели был разработан и реализован электронный учебный курс, отвечающий необходимым требованиям и позволяющий организовать процесс обучения в соответствии с предложенной моделью обеспечения качества.
Литература
1. Хрунков С.Н., Пудалова Е.И. Организация процесса формирования профессиональных компетенций в области авиастроения при проведении выездных производственных практик студентов и стажировок преподавателей вузов // Концепт: научн.-метод. электрон. журн. - 2012. - №9. URL: http://e-koncept.ru/2012/12127.html (дата обращения 08.12.2014).
2. ГОСТ ISO 9000-2011. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. - Введ. 2011-12-22. - М.: Стандартинформ, 2012. -28 с.
3. Российская Федерация. Законы. Об образовании в Российской Федерации: федер. закон от 29.12.2014. № 279- ФЗ. - Российская газета. -2012.-№303.
4. Информатизация образования России: люди, организации, проекты: справочник. - М.: ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», 2011. - 420с.
5. ГОСТ ISO 9001-2011. Системы менеджмента качества. Требования. - М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012. - 36 с.
6. Ребрин Ю.И. Управление качеством: учебное пособие. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. - 174с.
7. Learning Technology Standards Committee. IEEE Draft Standard for Learning Object Metadata. IEEE Standard 1484.12 - 2002, Institute of Electrical and Electronic Engineers, New York, 2002.
8. Advanced Distributed Learning Sharable Content Object Reference Model (SCORM)
2004. / Перевод с англ. Е.В. Кузьминой. - М.: ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика",
2005. - 29 с.
9. Салаватова А.Р. Анализ факторов, влияющих на качество дистанционного обучения // Смарт-регион: возможности электронного обучения (13 мая 2014 г.): сб. статей 2-й межд. науч.-практ. конф. - Уфа: Нефтегазовое дело,2014. - С. 131135.
10. Черняховская Л. Р., Салаватова А. Р., Владимирова И.П. Онтологический анализ как основа формализации знаний о процессе дистанционного образования // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений (Уфа, 18-21 мая 2014 г.): матер. 2-й межд. конф. - Уфа: УГАТУ, 2014. - С. 145150.
11. Добров Б.В., Соловьев В.Д., Лукашевич Н.В. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения: учебное пособие. - М.:Бином ЛБЗ, 2009. - 179 с.
12. SPARQL Query Language for RDF, ed. Eric Prud'hommeaux and Andy Seaborne, W3C Recommendation 15 January 2008. URL: http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ (дата обращения 25.02.2015).
13. Черняховская Л.Р., Герасимова И.Б., Салаватова А.Р., Мухамедрахимова Л.Н. Оценка влияния социально-психологических факторов на качество подготовки студента с применением нечетких когнитивных карт // Вестник УГАТУ, 2014. Т. 18, № 4 (65). С. 134-141.
14. Давлетбаева А.Р., Черняховская Л.Р. Применение моделей и методов интеллектуальной поддержки принятия решений для обеспечения результативности процесса дистанционного обучения // Информационные технологии и системы (21 февраля - 1 марта 2015 г., Банное): труды 4-й межд. науч. конф.- Челябинск: Издаательство Челябинского государственного университета, 2015. - С. 79-81.