Управление обучением на основе модели пользователя.

Учебный процесс может быть рассмотрен как процесс управления сложной технической системой, в которой объектом управления является студент. В общем случае модель пользователя в системе обучения (описательная часть МО - набор параметров) декомпозирована на две компоненты, представляющие собой статическую модель и динамическую модель.

Статическая модель содержит информацию о пользователе, которая хранятся в базе данных. В начале работы пользователя с системой информация из статической модели «клонируется», образуя компоненты динамической модели пользователя.

Данные динамической модели изменяются в ходе взаимодействия пользователя с обучающей системой в пределах всего сеанса работы. При завершении сеанса работы данные динамической модели сохраняются в своих аналогах в статической модели.

Значения параметров статической модели обучаемого используются в процессе работы с обучаемым для определения стратегии и тактики поведения системы.

Для отображения сценария обучения используется модифицированная модель, показанная на рисунке 1.

Рис. 1. Модель управления процессом обучения

В начале обучения студент находится в состоянии Y1. На основе информации, хранящейся в базе знаний и данных, а также модели студента, формируются кадры учебного материала. В ходе изучения предоставленной информации обучаемый получает новые знания и переходит в состояние Y2. Для проверки усвоения материала и выработки умений генерируются вопросы и задачи, выполняя которые студент переходит в состояние Y3.

В базе данных хранится общая информация о студентах, учебных курсах и др.

База знаний включает набор моделей (например, предмета, диалога).

Алгоритм обучения состоит из 2 частей – модуля анализа ответов и модуля управления, который обеспечивает управление процессом обучения с учетом информации из базы знаний и данных, цели обучения Z, ресурсов R и модели студента.

Модели процесса обучения в значительной мере определяются используемыми в АОС методами формирования учебных воздействий и, прежде всего, методами формирования контролирующих воздействий.

В общем случае, модель обучения (МОб) содержит знания о планировании и организации (проектировании) процесса обучения, общих и частных методиках обучения, поэтому модель обучения включает следующие компоненты:

· совокупность моделей обучаемого (МО);

· совокупность стратегий обучения и обучающих воздействий (S);

· функцию выбора стратегий обучения или генерации стратегий обучения в зависимости от входной (статической) модели обучаемого (F).

Отметим при этом, что управление обучением осуществляется на основе генерации параметров МO, причем каждая стратегия обучения состоит из определенной последовательности учебных воздействий (I).

Функция выбора стратегии обучения обеспечивает настройку на соответствующую стратегию обучения в зависимости от состояния модели МO, а входными параметрами для этой функции являются: начальный уровень знаний и умений обучаемого, а также тип сценария диалога, зависящий от уровня знаний и умений обучаемого и вида учебного материала.

Описание адаптивной модели МОб представляет собой совокупность вида МОб = <MО, S, I, F>,

где МO_i = {МO₁,…,МO_n} – множество текущих моделей обучаемого;

S = {S₁,…,S_n} – множество стратегий обучения S_i, где i = 1…,m, в виде упорядоченных подмножеств множества обучающих воздействий для той или иной модели обучаемого;

I = {I₁,…,I_z} – множество обучающих воздействий I_j,

где I_j={t_k, i_l} t_k – тип обучающего воздействия, а i_l – содержание воздействия, j=1,…,z, k=1,…,c, l=1,…,v;

F – функции (алгоритмы) генерации стратегий обучения в зависимости от входной модели обучаемого, т.е. MОб=F(MО,S,I).

Пример: Рассмотрим некоторые особенности формирования адаптивной модели МОб. Генерация стратегии обучения Si происходит путем сравнения текущей модели обучаемого МО_i с эталонной моделью представления знаний Мэ. В процессе сравнения двух моделей из множества обучающих воздействий I формируется подмножество воздействий, изучение которых необходимо для успешного обучения. Затем производится анализ психологического портрета личности обучаемого, на основании которого осуществляется упорядочивание данного подмножества, т.е. в первую очередь будут применяться те обучающие воздействия, изучение которых дается обучаемому легче. На этом процесс формирования МОб заканчивается и начинается процесс обучения в соответствии с S_i, который продолжается до так называемого «рубежного контроля» (тип I_j), после чего осуществляется переход на следующую ступень итерации с модернизацией модели МО и адаптацией под нее модели МОб. Процесс продолжается до достижения необходимого уровня усвоения обучаемым материала ПрО.

Обучающее воздействие I_j можно представить в виде I_j={t_k, i_l},

где t_k – тип обучающего воздействия, а i_l – содержание воздействия, k=1÷c, l=1÷v.

В свою очередь тип обучающего воздействия можно представить в виде: t = <N, H, P, W, I_n >, где N – название обучающего воздействия;

H = {h₁, h₂} – характер обучающего воздействия: h₁ – теоретическое освоение материала, h₂ – практическое освоение материала;

P = {0,...,10} – показатель восприимчивости например, (показывает для какого типа мышления больше подходит обучающее воздействие): 10 – логический тип, 0 – интуитивный;

W = {w₁, … , w_n} – степень важности (показывает насколько важно, чтобы обучаемый усвоил данный материал);

I_n = {i_o, i_n} –степень интегральности воздействия (область применимости воздействия), где i_o – воздействие связано только с соответствующей темой, i_n - воздействие охватывает положения, рассматриваемые в предыдущих единицах учебного материала ПрО.

В свою очередь содержание обучающего воздействия i представляет собой конкретный вид обучающего воздействия:

i = {C_h, Pr, Tr, Ex, Pa},

где C_h = {М₁, М₂}– глава ГТ-учебника, где М₁ – HTML-модель ГТ, М₂ – XML-модель ГТ; P_r = {S, R} – презентация;

S = {S₁,...,S_n}– способ представления информации: S₁- последовательность ГТ-страниц (ГТ-модель), S₂ – видеоролик (avi, mpeg), S₃ – исполняемый файл (exe);

R = {n, y}– возможность возврата к предыдущему «экрану» (если презентация создается с помощью встроенного редактора): n – нет возможности возврата, y – возможность возврата предусмотрена;

E_x – тренинг с ЭС;

T_r = <D_a, C, V, V_u, O_v, P_a> – учебно-тренировочная задача, где D_a – исходные данные, C – ограничения, которые должны быть учтены при выполнении УТЗ, V – правильные ответы, V_u = {V₁,...,V_n}– описание способа ввода результата, где V₁ – численное значение или интервал, V₂ – набор альтернативных вариантов, V₃ – набор вариантов, V₄ – заполнение пропусков в текстах, V₅ –выбор компонентов решения из перечня, V₆ – маркировка текста, V₇ – построение связей между элементами графического представления;

O_v – функция оценивания результата O_v(V_s, V)→ R , где R – множество оценок, V_s-введенный результат;

P_a = {P_a1,...,P_an} – работа с программными средствами расчетного и графического характера: P_ai – конкретный вид программного приложения, интеграцию с которым поддерживает обучающая система.

На основе разработанной обобщенной модели управления обучением (рис.2), ориентированной на максимальную успешность обучения и учет индивидуальных особенностей пользователей можно предложить структуру системы адаптивного формирования стратегий обучения (рисунок 3).

Рис. 2. Схема структурной организации процессов формирования стратегий обучения

Рис. 3. Обобщенная модель управления обучением и тестированием

Алгоритм управления обучением представлен на рис. 4.

С «технологической» точки зрения выделим следующие классы моделей процесса обучения:

- модели на основе сетей Петри;

- вероятностные модели (Байесовские сети и цепи Маркова);

- модели, основанные на теории конечных автоматов.

Рис. 4. Алгоритм поддержки процесса управления обучением на основе модели обучаемого