Авторская система TeachLab CourseMaster

Авторская система TeachLab CourseMaster

А.А. Пугачев, кафедра математики и информатики

Улан-Удэнский филиал Восточно-Сибирского института МВД России,

Улан-Удэ, Россия

Введение

Анализ опыта внедрения в школах, вузах и различных предприятиях, компьютерных программ учебного назначения показывает, что важным фактором, препятствующим их широкому применению, является неполное соответствие предлагаемого материала идеям и методам преподавания той или иной дисциплины. Многие педагоги проявляют значительную осторожность в использовании обучающих программ и педагогических программных средств. Идеальным решением этой проблемы является полный учет требований пользователя (преподавателя), что практически недостижимо. В настоящее время в сфере разработки обучающих и других учебных программ доминируют интересы и предпочтения производителя, то есть программистов-разработчиков компьютерных программ. В печати и на конференциях различного уровня не раз высказывалось мнение, что современному педагогу, скорее нужен не диск с полным мультимедийным курсом по предмету, а некоторые элементарные кирпичики, которые он мог бы использовать в качестве красочных иллюстраций своих идей и методов и которые более органично вписались бы в традицию использования наглядных пособий, подбираемых педагогом для своего занятия.

В связи с этим представляется целесообразным создание не законченной обучающей продукции, а своеобразных электронных конструкторов - инструментальных программных средств (авторских систем) для создания педагогом собственных ЭУК. В настоящее время существует довольно много таких систем, как коммерческих, так и исследовательского уровня, различающихся простотой освоения, предоставляемыми возможностями, стоимостью и т.д. В рамках данной статьи рассмотрена авторская система TeachLab CourseMaster ( teachlab.km). Система TeachLab CourseMaster предназначена, в первую очередь, для создания адаптивных электронных учебных курсов.

Основные возможности системы, приведены ниже:

Представление в ЭУК предметных, педагогических и диагностических знаний.

Формирование и поддержка Модели обучаемого.

Адаптация к предметной области.

Адаптация к уровню знаний и умений разработчика электронных курсов

Использование коммуникационного посредника (Ассистента), позволяющего переключить обучаемого из коммуникации "человек-человек" в коммуникацию "человек-компьютер".

Визуальная среда проектирования страниц курса.

Наличие объектно-ориентированного языка программирования (Object Pascal, Visual Basic, JavaScript).

Простые механизмы подключения дополнительных библиотек обучающих компонент и элементов управления ActiveX.

Представление знаний в системе

Система обеспечивает представление в электронном учебном курсе предметных, педагогических и диагностических знаний [Норенков Ю. И., 1993].

К предметным знаниям отнесены: учебный материал, знания, способствующие поиску требуемой информации, и знания о структуре предметной области.

В системе CourseMaster учебный материал представлен в виде страниц учебного курса, которые обладают следующими свойствами:

каждая страница курса имеет атрибуты, назначаемые автором и классифицирующие учебный материал по различным критериям (уровень представления учебного материала, уровень усвоения учебного материала, уровень осознанности [Беспалько В. П., 1977]);

страница курса содержит специальные данные, облегчающие поиск содержащейся в ней информации (метаданные);

страница учебного курса может содержать гиперссылки на другие страницы курса и диагностические знания;

информация на страницах курса может быть представлена в различных формах (текст, графические образы, диаграммы, видео, аудио и т.д.). Конкретное множество допустимых видов информации задается реализацией, т.е. зависит от множества используемых обучающих компонент;

каждый из информационных элементов, составляющих страницу курса, обладает определенными свойствами, которые могут изменяться в ходе процесса обучения.

Множество страниц учебного курса, организованных определенным образом, образуют структуру предметной области HS. Для каждого элемента t HS могут быть определены:

страница учебного курса;

множество диагностических учебных воздействий (пре- и пост-тестирование);

множество педагогических знаний, осуществляющих управление процессом обучения и модификацию модели обучаемого.

Представление педагогических знаний

Для реализации процесса адаптивного обучения необходимо планирование учебных воздействий и корректировка получаемых планов в зависимости от успешности усвоения материала. Оглавление учебного курса (структура предметной области) содержит ссылки на предметные знания и задает отношения между темами учебного материала. Его создание осуществляется разработчиком курса и оно остается неизменным в процессе обучения. Между тем, необходимость индивидуализированного подхода к обучению требует планирования учебных воздействий, как на основании структуры предметных знаний, так и на основании модели конкретного обучаемого.

Управляющий модуль системы целесообразно рассматривать как конечный автомат, который в любой момент времени находится в некотором состоянии. Состояние автомата однозначно определяется значениями его внутренних переменных. Изменение состояния происходит после поступления внешнего воздействия, в данном случае - действия обучаемого. Новое состояние определяется на основании поступившего внешнего воздействия и предыдущего состояния и выбирается в соответствии с функцией перехода, которая задается при помощи продукционных правил.

Таким образом, для представления педагогических знаний в системе реализованы следующие компоненты:

внутренняя память, в которой хранятся значения переменных, и

множества правил-продукций, анализирующих и изменяющих состояние данных переменных.

Для хранения значения внутренних переменных используется Реестр системы - динамическая база данных для хранения неоднородной информации, индивидуальной для каждого обучаемого.

В Реестре выделены следующие подструктуры:

модель обучаемого: уровень знаний, предпочтения и т.д.;

заметки обучаемого;

протокол работы обучаемого с системой, в котором сохраняются сведения о пройденном учебном материале;

информация о состоянии некоторых концептов предметной области и т.д.

Для хранения практически всей указанной информации используются элементы (разбитые на категории, секции) следующего вида:

Атрибут = Значение

где Атрибут - символьный идентификатор элемента Реестра: Значение - значение данного элемента Реестра, принадлежащее к одному из следующих типов: логический (Boolean), целый (Integer), вещественный (Float), строковый (String), поток (Stream), компонент (Component).

Для анализа и модификации содержимого Реестра используются продукционные правила, генерируемые автоматически при проектировании курса или разрабатываемые автором курса.

Каждое продукционное правило имеет следующий формат:

Список условий > Список действий

Список условий правил составляется из операторов используемого языка программирования, в частности, операторов, анализирующих состояние Реестра.

Список действий также составляют операторы текущего языка программирования, в частности, операторы, производящие модификацию Реестра.

Диагностические знания

Диагностические знания содержат сведения о способах и методах контроля знаний, умений и навыков обучаемого (вопросы и упражнения).

В рассматриваемой системе, по способу получения ответа, выделены следующие типы (варианты) контрольных вопросов (упражнений):

упражнения с заданным множеством ответов:

одиночный выбор;

множественный выбор;

ввод с клавиатуры;

область на рисунке;

соответствие;

иерархия;

упражнения с присоединенной процедурой вывода и анализа ответов (свободно-конструируемые вопросы).

Поддержка вопросов с заданным множеством ответов - обязательное условие для любой авторской системы современного уровня. Однако более полно контролировать процессы усвоения знаний, формирования умений и навыков позволяют вопросы с присоединенной процедурой вывода и анализа ответов (свободно конструируемые вопросы).

В чем суть вопросов этого типа? Практика показывает, что гораздо эффективнее, при проверке знаний и умений, вместо вопроса, например, "Как создать новую папку на Рабочем столе Windows?", потребовать - "Используя контекстное меню, создайте папку на Рабочем столе Windows". В этом случае, тестируемый, не выбирает правильный ответ из предложенных вариантов, а выполняет набор действий, который приводит к желаемому результату. Именно такое тестирование и позволяют реализовать свободно конструируемые вопросы.

Вопросы этого типа - наиболее эффективный способ проверки знаний и умений, но платой за эффективность является довольно высокая сложность разработки данных вопросов, связанная с необходимостью знания основ программирования. Однако в будущем, благодаря разработки специализированных компонент (в рамках данного проекта - обучающих компонент), сложность проектирования данных вопросов значительно снизится.

Для вопросов любого типа в системе CourseMaster могут быть определены метаданные, наличие которых позволяет генерировать тесты, индивидуализированные и соответствующие параметрам запроса автора курса или системы, т.е. авторы могут точно определить различные параметры опроса обучаемых, необходимые в некоторой точке учебного курса: общее количество вопросов, пропорцию вопросов специфического вида или специфичных тем, трудность, важность и т.д. В частности, использование метаданных позволило реализовать такую функцию система как "Работа над ошибками".

По способу активации множество диагностических знаний разделено на следующие подмножества:

упражнения, активизируемые в процессе предварительного тестирования (например, при инициализации стереотипной или оверлейной модели пользователя);

упражнения, активизируемые, в результате выполнения некоторого правила;

упражнения, закрепленные за некоторым концептом предметной области и активизируемые до или после его изучения (пре- и пост-тестирование);

упражнения для самоконтроля, активизируемые самим обучаемым в процессе работы с концептом ПО (ссылки на такие упражнения задаются в соответствующем концепте).

Автоматизированное оценивание уровня знаний и умений является в достаточной мере формальной процедурой и его качество напрямую зависит от используемых алгоритмов. Для информирования о результатах обучения и отражения динамики развития обучаемого в системе CourseMaster использован алгоритм, в основу которого положена многозначная логика с векторной семантикой VTF [Аршинский Л. В., 1998, Аршинский Л. В., Пугачев А. А., 2001; Гаврилова, Хорошевский, 2000]. Данный алгоритм обеспечивает:

проведение адаптивного тестирования;

формализованный, однозначный и объективный порядок фиксирования результатов ответов на вопрос;

предоставление возможности дифференцированного подхода к оцениванию результатов ответов на каждый вопрос с учетом его параметров;

возможности распознавания типа ошибки и соответствующего их оценивания;

получение итоговой интегрированной оценки по результатам ответа на все вопросы;

приведение итогового результата к оценке по традиционно используемой шкале;

достаточно простую программную реализацию.

Важным достоинством алгоритма является возможность естественным образом учитывать вес каждого вопроса в тесте. Механизм задания весовых коэффициентов может быть различен. В рассматриваемой системе вес вопроса (упражнения) определяется в соответствии с системой дидактических показателей предложенных В.П. Беспалько [Беспалько В.П., 1977]:

показатели уровня представления учебного материала ( альфа);

показатели уровня усвоения учебного материала ( бета);

показатели качества усвоения (осознанность) ( гамма);

В соответствии с данными показателями вес i-вопроса, определяется выражением

,

где - коэффициенты, определяющие приоритет того или иного показателя, - поправочный коэффициент.

Существенным, в данном подходе, является использование, наряду с понятием вес вопроса, понятия - вес ответа, который определяется как степень соответствия j ответа текущему вопросу, выраженная в процентах или долях единицы.

Итоговый балл, получаемый тестируемым, при выполнении i задания теста определяется выражением:

,

где

t - тип вопроса (в настоящей работе: 0 - "одиночный выбор", 1- "множественный выбор", 2 - "ввод с клавиатуры", 3 - "область на рисунке", 6 - "соответствие" и 4, 5 - "конструктор вопросов");

kij - степень соответствия j ответа содержанию i вопроса;

NF - число ответов выбранных неправильно (для вопросов "множественный выбор" и "соответствие");

NT - число ответов выбранных правильно (для вопросов "множественный выбор" и "соответствие").

Адаптация к предметной области

Адаптация к предметной области позиционирует систему CourseMaster, как совокупность инструментальных средств, на базе которых появляется возможность разработки учебных курсов из различных областей знаний. Технология положенная в основу авторской системы инвариантна к различным предметным областям. Разумеется, инвариантность не следует трактовать в абсолютном смысле. При переходе от одной предметной области к другой отдельные составляющие технологии могут модифицироваться (адаптироваться), однако ядро системы, реализующее общие принципы и механизмы построения электронных учебных курсов, остается неизменным.

Процедуры адаптации к новым предметным областям достаточно гибкие, в результате чего затраты, на настройку системы на новую предметную область, как минимум, на порядок меньше затрат на разработку новой системы "с нуля".

Практической стороной решения этой проблемы явилось:

наличие в системе визуальных средств конструирования и корректировки интерфейса и содержания учебного курса;

наличия широкой палитры обучающих компонент и простых средств их включения в учебный курс.

Процесс конструирования страниц курса аналогичен процессу разработки программ в любой среде визуального программирования, например, Delphi (Рисунок 2): проектирование интерфейса путем манипуляции набором компонент и связывание их с помощью кода на Object Pascal (VBScript или JavaScript).

Набор компонент достаточно обширен (идентичен компонентам Delphi), кроме того, предусмотрена возможность подключения дополнительных компонент и элементов управления ActiveX, для расширения функциональных возможностей программы.

Рис. 3. Подключение компонент и элементов ActiveX.

Решение некоторых типовых задач в системе TeachLab CourseMaster

При разработке электронных учебных курсов естественно возникновение ряда типовых задач и ситуаций. Методы и способы решения некоторых типовых задач рассмотрены ниже.

Объединение вопросов и упражнений в тесты

Тест - объективное и стандартизированное измерение, легко поддающееся количественной оценке, статистической обработке и сравнительному анализу.

Структурно тест представляет собой взаимосвязанный набор из серий заданий равной трудности, направленных на один объект исследования (тему, умение, навык и т.п.).

При проведении тестов с целью итогового контроля, определения общего уровня владения предметом, диагностики знаний возникает задача проверки и оценки знаний, умений и навыков испытуемого по широкому перечню областей, в то время, как каждый конкретный тест обычно направлен на какой-то один объект тестирования. В этом случае применяют так называемые "тестовые батареи". Формально тестовая батарея представляет собой один большой тест, измеряющий сразу несколько характеристик испытуемого.

Структура тестовой батареи определяется структурой предметной области, и для ее формирования разработан механизм, который позволяет из базового набора вопросов и упражнений (тестов) формировать произвольные тестовые батареи.

Для работы с тестовыми батареями, в системе TeachLab CourseMaster можно использовать обучающий компонент TTestButton и/или встроенную функцию.

Обучающий компонент TTestButton. Компонент имеет большое количество настраиваемых свойств, но непосредственно на сеанс тестирования влияют только следующие:

Таблица 2. Свойства обучающего компонента TTestButton .

Наиболее существенным является свойство TestQuery, определяющее фильтр, по которому будут выбираться вопросы для данной тестовой батареи.

Таблица 3. Параметры фильтра.

Настройка данного свойства осуществляется с помощью визуального построителя запросов.

Рисунок 5. Настройка фильтра.

Обеспечение интеграции учебных курсов

Практически в каждой учебной дисциплине может потребоваться наличие знаний из другой дисциплины, т.е. при изучении тем одного