Дослідження і аналіз методів та моделей інтелектуальних систем безперервного навчання


Скачати 285.74 Kb.
НазваДослідження і аналіз методів та моделей інтелектуальних систем безперервного навчання
Сторінка3/3
Дата18.03.2013
Розмір285.74 Kb.
ТипДокументи
bibl.com.ua > Фізика > Документи
1   2   3

Моделі і механізми адаптації. Принцип функціонування адаптивної навчальної системи схематично зображено на рис.3. [32].


Рис.3. Механізм функціонування адаптивної навчальної системи.
Адаптаційні можливості системи залежить від застосовуваних в ній моделі предметної області і моделі користувача. На етапі прийняття рішень про адаптацію обираються конкретні методи адаптації на основі результатів етапу моделювання користувача з метою покращити обрані аспекти взаємодії учня і системи. Рішення про адаптацію можуть виражатися в таких діях як показ довідкового вікна для допомоги користувачеві виконати завдання, переструктурування гіперпростору, щоб допомогти студенту орієнтуватися і пересуватися в ньому, надання додаткових пояснень по деякому навчальному поняттю тощо.

Логіка адаптаційних рішень часто подається за допомогою набору правил адаптації [23], які визначають який компонент адаптації потрібно обрати відповідно до результатів моделювання учня. В адаптивних гіпермедіа-системах ці правила відповідають за адаптивне подання контенту і адаптивну навігацію. Для реалізації механізмів адаптації використовуються підходи на основі семантичних понять предметної області і семантичної індексації контенту, ключових слів і автоматичної індексації контенту на базі інформаційного пошуку, а також соціальні механізми, такі як навігація на основі історії і колективна фільтрація [26].

Моделювання взаємодії учасників навчального процесу. Моделі колективної взаємодії в навчанні служать для організації співпраці через Інтернет учасників навчального процесу. Сюди слід віднести такі традиційні засоби спілкування як електронне листування, форуми, блоги, а також wiki-системи.

Окрім спілкування, колективна взаємодія може також виражатися у соціальній навігації [26]. Соціальна навігація може застосовуватися у прямій і непрямій формі. Пряма форма передбачає безпосереднє спілкування і анотування контенту, виражене у коментарях користувачів, які вони мають змогу залишити безпосередньо на сторінці.

Непряма соціальна навігація виражається у методах на основі історії і методах колективної фільтрації. Навігація на основі історії візуалізує узагальнені або індивідуальні дії користувачів щодо поточної сторінки. Так варіантами такого підходу є публікація кількості відвідувань сторінки, або часу, проведеного на ній іншими користувачами та ін. Подібна інформація допомагає зрозуміти, на скільки дана сторінка релевантна спільноті користувачів. На основі візуалізованих даних користувач приймає рішення про власну навігацію. Колективна фільтрація – техніка надання рекомендацій, заснованих на попередньо виражених думках або зацікавленості схожих користувачів. Колективна фільтрація часто реалізується за допомогою рейтингів або оцінювання, а також індикаторів зацікавленості.

У зв’язку з тим, що історія адаптивних і інтелектуальних освітніх систем має корені в до-Інтернет розробках, в них не приділяється достатньо широка увага моделюванню колективної роботи учасників навчального процесу. Проте цей аспект стає досить важливим у контексті сучасних освітніх Web-систем, враховуючи тенденції розвитку Інтернету, що отримали назву Web 2.0.

Висновки
Огляд основних технологій адаптивних і інтелектуальних навчальних систем дозволяє зробити висновки щодо особливостей застосування таких технологій в контексті безперервної освіти. Одну з проблем багатьох систем можна виразити як принцип «повного інтелектуального керівництва» – тенденції повного контролю над навчальним процесом. Система, будучи педагогічно свідомою, намагається все зробити за користувача і має тенденцію займати позицію повної влади над навчальним процесом. Доцільнішим вбачається підхід за принципом «інтелектуального партнерства», коли система, маючи педагогічну свідомість, спрямовує користувача у дусі радника і надає йому найширші можливості для самостійної адаптації свого навчання. Це дозволяє використати «для допомоги штучному інтелекту» системи природний інтелект учня, що, без сумніву, стане вагомим внеском в ефективність навчання і досить сильно демократизує освітній процес, що відповідає вимогам безперервного навчання.

Крім цього, зважаючи на аналіз особливостей безперервної освіти, слід зауважити, що розглянуті адаптивні і інтелектуальні навчальні системи не приділяють достатньо безпосередньої уваги деяким специфічним вимогам БН: відповідність архітектури системи явищу «інформаційного вибуху», професійна спрямованість навчання, міждисциплінарність знань.

Проблема відповідності архітектури явищу «інформаційного вибуху» [35]. В той час, як адаптивні і інтелектуальні навчальні системи сконцентровані на проблемах всередині курсу, часто поза увагою залишається той факт, що існує потреба в інтенсивній підтримці великої кількості курсів, які потрібно постійно створювати у відповідь на розширення цільових для навчання знань. Ця вимога відображається на функціональність засобів створення і збереження навчальних ресурсів. Ця проблема також виражається як проблема систем із закритим типом контенту [28].

Професійна спрямованість навчання передбачає відповідність кадровим потребам підприємств, зв'язок навчання із посадовими обов’язками. Ця потреба описується як актуальність і релевантність навчання та орієнтація на негайне застосування отриманих знань. Більшість адаптивних і інтелектуальних систем навчання не розглядають такі сутності як посада, професія, компетенція і їх зв'язок із навчальними ресурсами. Не зважаючи на те, що велика кількість систем мають на меті передачу процедурних знань (так звані тренажери), цей клас систем не відповідає завданню систематизації інформаційних навчальних ресурсів у гнучкій відповідності до посадових або професійних обов’язків. Деякі системи класу підтримки виробничої діяльності застосовують модель задач для налаштування навчання [30, 31]. Інтелектуальні системи БН повинні розвинути і розповсюдити цей досвід для підтримки безперервного навчання.

Вимога міждисциплінарності знань, що мають бути засвоєні в процесі навчання пов’язана із професійною спрямованістю і відображає необхідність цілісного навчання для певної посадової або професійної позиції. Цим знову підкреслюється недостатність лише одного погляду всередину курсу, потрібен міждисциплінарний рівень. Тому в інтелектуальних системах безперервного навчання слід передбачити наявність єдиної багатопредметної бази навчальних матеріалів і існування в ній міжпредметних зв’язків.

Література
1. Томаш Тімар, Пітер Дарваш, Ян Коварович,Сорен Поулсен. Коментарі до Національної доктрини розвитку освіти України (аналіз проекту освітньої доктрини від 15 травня 2001р.) // Бюлетень Програми підтримки вироблення стратегії реформування освіти №2 червень/липень 2001, http://www.irf.kiev.ua/old-site/ukr/programs/edu/2001/bulletin-02.pdf

2. Богданова И.Ф. Непрерывное образование в эпоху перехода к информационному обществу. http://sbmt.bsu.by/projects/Thesis06.pdf

3. Дресвянников В.А. Андрагогика: принципы практического обучения для взрослых // Элитариум: Центр дистанционного образования, 2007 http://www.elitarium.ru/2007/02/09/andragogika.html

4.  Blackboard, інформація за адресою http://www.blackboard.com

5.  WebCt, інформація за адресою http://www.webct.com

6.  Moodle – безкоштовна система управління дистанційними курсами, доступно за адресою http://moodle.org/

7. IBM LearningSpace, інформація на сайті IBM http://www.ibm.com/

8. Гагарін О.О., Гайдаржи В.І., Титенко С.В. Концептуальний підхід до подання знань в інтелектуальній освітній системі // Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та економіці: Матеріали Всеукраїнської науково-практичної конференції. 11-13 грудня 2006 р., м. Луганськ. – Луганськ: Альма-матер, 2006. – C.17-19

9. International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAIED) http://aied.inf.ed.ac.uk/

10. Международный Форум "Образовательные Технологии и Общество" – Восточно-евпопейская подгруппа International Forum of Educational Technology & Society http://ifets.ieee.org/russian/

11. International Forum of Educational Technology & Society http://ifets.ieee.org/

12 .International Workshop In Applications of Semantic Web technologies for E-Learning (SW-EL) http://www.win.tue.nl/SW-EL/

13. Сивец С.Д. Непрерывное образование: концепция и ее реализация // Элитариум: Центр дистанционного образования, 2007 http://www.elitarium.ru/2007/09/13/nepreryvnoe_obrazovanie_koncepcija_i_ee_realizacija.html

14. Чошанов М.А. Процесс непрерывного конструирования и реорганизации // Директор школы. 2000. № 4. С. 56-62.
15. Michele B. Medved. Creating an Environment for Ongoing Learning. // Learning Circuits - ASTD's Online Magazine Covering E-Learning, 2003. http://www.learningcircuits.org/2003/dec2003/elearn.html

16. Кларин М.В., Андрагогика: наука обучения взрослых // Элитариум: Центр дистанционного образования, 2004 http://www.elitarium.ru/2004/08/25/andragogika_nauka_obuchenija_vzroslykh.html

17. Громкова М.Т.Модульное обучение в системном образовании взрослых // Элитариум: Центр дистанционного образования, 2005 http://www.elitarium.ru/2005/09/06/modulnoe_obuchenie_v_sistemnom_obrazovanii_vzroslykh.html

18. Социальная психология. Словарь / Под. ред. М.Ю. Кондратьева // Психологический лексикон. Энциклопедический словарь в шести томах / Ред.-сост. Л.А. Карпенко. Под общ. ред. А.В. Петровского. - М.: ПЕР СЭ, 2006. - 176 с.

19. Brusilovsky, P. (1996) Methods and techniques of adaptive hypermedia. User Modeling and User-Adapted Interaction, 6 (2-3), pp. 87-129.

20. Murray Т. Authoring Intelligent Tutoring Systems: An Analysis of the State of the Art. International Journal of Artificial Intelligence in Education (1999), 10, 98-129

21. Brusilovsky, P. and Peylo, C. (2003) Adaptive and intelligent Web-based educational systems. In P. Brusilovsky and C. Peylo (eds.), International Journal of Artificial Intelligence in Education 13 (2-4), Special Issue on Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems, 159-172.

22. Brusilovsky, P. (1999) Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education. In C. Rollinger and C. Peylo (eds.), Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching, Künstliche Intelligenz, 4, 19-25.

23. de Bra, P., Houben, G.J., Wu, H.: Aham: A dexter-based reference model for adaptive hypermedia. In: Proceedings of the ACM Conference on Hypertext and Hypermedia, Darmstadt, Germany (1999) 147–156

24. F. Halasz and M. Schwartz. The Dexter Reference Model. In Proc. NIST Hypertext StandardizationWorkshop, pp. 95–133, 1990.

25. F. Halasz and M. Schwartz. The Dexter Hypertext Reference Model. Communications of the ACM, Vol. 37, nr. 2, pp. 30–39, 1994.

26. Brusilovsky, P. (2007) Adaptive navigation support. In: P. Brusilovsky, A. Kobsa and W. Neidl (eds.): The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4321, Berlin Heidelberg New York: Springer-Verlag, pp. 263-290.

27. Brusilovsky, P. and Millán, E. (2007) User models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems. In: P. Brusilovsky, A. Kobsa and W. Neidl (eds.): The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4321, Berlin Heidelberg New York: Springer-Verlag, pp. 3-53.

28. Brusilovsky, P. and Henze, N. (2007) Open corpus adaptive educational hypermedia. In: P. Brusilovsky, A. Kobsa and W. Neidl (eds.): The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4321, Berlin Heidelberg New York: Springer-Verlag, pp. 671-696.

29. Conlan, O., O'Keeffe, I., Tallon, S.: Combining adaptive hypermedia techniques and ontology reasoning to produce dynamic personalized news services. In: Wade, V., Ashman, H., Smyth, B. (eds.) Proc. of 4th International Conference on Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-Based Systems (AH'2006). Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4018. Springer Verlag (2006) 81- 90

30. Brusilovsky, P. and Cooper, D. W.(2002) Domain, Task, and User Models for an Adaptive Hypermedia Performance Support System. In: Gil, Y. and Leake, D. B. (eds.) Proc. of 2002 International Conference on Intelligent User Interfaces, San Francisco, CA, ACM Press 23-30.

31.Vassileva, J., A task-centered approach for user modeling in a hypermedia office documentation system, User Modeling and User-Adapted Interaction, 6 (2-3)/1996

32. Brusilovsky, P., Karagiannidis, C., and Sampson, D. (2004) Layered evaluation of adaptive learning systems. International Journal of Continuing Engineering Education and Lifelong Learning 14 (4/5), 402 - 421.

33. De Bra, P., Web-based educational hypermedia, Book chapter in: Data Mining in E-Learning, dited by C. Romero and S. Ventura, Universidad de Cordoba, Spain, WIT Press, ISBN 1-84564-152-3, pp. 3-17, 2006.

34. Stash, N., Cristea, A., De Bra, P., Authoring of Learning Styles in Adaptive Hypermedia: Problems and Solutions, Proceedings of the WWW 2004 Conference, New York, NY, USA, May 2004, pp. 114-123.

35. Черняк Л. Адаптируемость и адаптивность // Открытые системы #09/2004 http://www.osp.ru/os/2004/09/184560/
1   2   3

Схожі:

Технологічний підхід в освіті Педагогічні технології
Педагогічні технології – сукупність методів, форм, прийомів навчання, тотожних їм моделей управління, підпорядкованих визначеній...
Поняття про моделі та моделювання. Класифікація моделей. Поняття...
Одним із важливих методів добування нової інформації людиною, пізнання нею довколишнього світу є моделювання
Моделювання області знань в системі безперервного навчання на основі...
Ання і визначення області знань в інтелектуальній системі безперервного навчання на базі моделі Web-контенту Tree-Net і понятійно-тезисної...
Що корисного дає для економічного дослідження використання кількісних методів в економіці?
Основними напрямками використання кількісних методів є – методи економіко-математичного моделювання та методи статистичного аналізу....
“Ітераційні методи розв’язання систем лінійних рівнянь”
Мета роботи: Вивчення ітераційних методів розв’язання систем лінійних рівнянь і набуття навичок їх реалізації за допомогою математичного...
Задача полягає в тому, що необхідно перевести ОК з заданого початкового стану
Мета роботи – засвоїти методи синтезу термінальних систем автоматичного керування з використанням моделей на ЕОМ для їх аналізу
План-конспект заняття з трудового навчання студента
Теоретичні відомості: Визначення завдань проекту. Міні маркетингові дослідження. Пошук інформації, її аналіз відповідно до поставлених...
Принципи навчання у вищій школі
Принципи (лат ргіпсіріит — основа, начало) навчання вищої школи — вихідні положення теорії навчання. Вони є загальним орієнтиром...
ЧИСЕЛЬНІ МЕТОДИ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ СИСТЕМ НЕЛІНІЙНИХ РІВНЯНЬ Ужгород –...
Мета роботи: Вивчення методів розв’язання систем нелінійних рівнянь і набуття навичок їх реалізації за допомогою математичного пакету...
ДЕРЖАВНО-ПРАВОВИЙ ІДЕАЛ У ТЕОРІЇ БЕЗПЕРЕРВНОГО ПРОГРЕСУ М. М. КОВАЛЕВСЬКОГО...
У зв’язку з цим значний інтерес має аналіз концепції визначного представника ліберальної течії М. М. Ковалевського
Додайте кнопку на своєму сайті:
Портал навчання


При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання © 2013
звернутися до адміністрації
bibl.com.ua
Головна сторінка