Автоматизированные обучающие системы

Что представляют из себя автоматизированные обучающие системы? Это среда обучения, сочетающая в себе функции предъявления и контроля учебного материала, взаимодействующих по принципу обратной связи. Структура автоматизированной обучающей системы чаще всего состоит из следующих базовых объектов [4]:

• — электронного учебного курса — совокупности дидактических единиц, обеспечивающих информационно-содержательное наполнение учебного курса (лекции, справочный материал, задачи) [5];
• — подсистемы компьютерного тестирования — программного модуля, обеспечивающего оценку текущего уровня обученности пользователя посредством педагогических компьютерных тестов [6];
• — базы знаний — совокупности хранимых в автоматизированных обучающих системах данных о пользователе, стратегиях обучения, структуре электронного учебного курса;
• — планировщика — подсистемы, позволяющей на основе данных базы знаний и действий пользователя произвести подстройку (адаптацию) работы автоматизированной обучающей системы для достижения наилучшего учебного эффекта.

Следует отметить, что рассматриваемые автоматизированные обучающие системы значительно отличаются друг от друга — как по составу, так и по функциональным возможностям, но имеют общую идею индивидуализации траектории обучения. Она реализуется через механизм адаптации отдельных элементов автоматизированной обучающей системы и представляет собой воплощение идеи личностно ориентированного подхода к обучению.

Очевидно, что автоматизированная обучающая система должна самостоятельно осуществлять подстройку обучающего воздействия по отношению к каждому пользователю, с учетом его индивидуальных особенностей. Исходя из этого надо признать, что скорость изучения материала электронного учедного курса не является критерием индивидуализации для самой автоматизированной обучающей системы. Данный вывод можно сделать и относительно содержания курса: стандартизированная функция контроля (при всей видимой адаптивности) не позволит пройти аттестацию тем пользователям, кто не изучил весь «обязательный» материал электронного учебного курса. Что касается идеи адаптивного тестирования (то есть компьютерного тестирования, при котором тестовая выборка (набор предъявляемых пользователю вопросов) комплектуется тестовыми заданиями в зависимости от результатов, проявленных в процессе самого тестирования), то эффект от индивидуализации предъявления тестовых заданий весьма относителен, так как не формируется эффективная обратная связь вежду такими компонентами автоматизированной обучающей системы, как компьютерное тестирование планировщик электронный учебный курс (поскольку нет влияния на сам процесс обучения).

Отметим ряд этапов работы пользователя с электронным учебным курсом, на которых может быть осуществлена индивидуализация: в момент записи на курс, в процессе изучения учебного материала, в момент проведения контроля (тестирования). Поэтому чтобы уточнить возможности индивидуализации в автоматизированной обучающей системе, выделим стратегии, благодаря которым электронный учебный курс может «подстраиваться» под пользователя:

• 1) по целям работы с электронным учебным курсом — учитывать пожелания пользователя (или организаторов проведения обучения) по отношению к изучаемой дисциплине;
• 2) по составу учебного материала в электронном учебном курсе — изменять набор дидактического материала, включаемого в текущую реализацию курса;
• 3) по составу тестовой выборки при компьютерном тестировании — изменять состав тестовой выборки в зависимости от уровня обученности пользователя;
• 4) по последовательности предъявления учебного материала — формировать начальную траекторию обучения (с последующей корректировкой, вырабатывать рекомендации для повторения и пр. (индивидуальный план обучения по [7]).

Очевидно, что первый пункт (цель) является базовым элементом любой стратегии адаптации. Поэтому включение в автоматизированную обучающую систему гипертекстовых документов или адаптивного теста оказывается не проявлением индивидуализации, а всего лишь демонстрацией свободы перемещения пользователя в рамках электронного учебного курса. Поскольку электронный учебный курс должен обеспечивать индивидуализацию, то основными критериями механизмов адаптации должны стать цель пользователя, цель курса (обучение) и текущий уровень знаний. Следовательно, все базовые компоненты автоматизированной обучающей системы необходимо настроить не на изоляцию функций контроля и обучения, а на их взаимодействие. Рассмотрим подробнее комплекс мер по индивидуализации траектории обучения в автоматизированной обучающей системе в рамках каждой из четырех стратегий.

Индивидуализация цели работы с электронным учебным курсом должна сочетать две противоположных тенденции. С одной стороны, отвечать запросам пользователя/обучаемого (непосредственного получателя эффекта от индивидуализации). С другой стороны, необходимо учесть цели обучения, которые ставились разработчиками электронного учебного курса при его составлении. Таким образом, категория «цель» должна быть явно указана при записи пользователя на очередной курс, размещенный в автоматизированной обучающей системе. Выбрать цель для произвольного курса можно одним из трех способов: во-первых, выбрать полный (стандартизованный) вариант изучения электронного учебного курса; во-вторых, указать направленность знаний для обучения (ознакомительную, теоретическую, практическую, обычную стандартизированную, углубленную, расширенную и т. д., с указанием своего профиля); в-третьих, отметить те элементы электронного учебного курса, которыми обучаемый планирует овладеть в результате работы. Подобная интерпретация индивидуализации по цели позволит на практике учесть личные пожелания пользователя, не подменяя их жестким планом обучения.

Индивидуализация состава электронного учебного курса должна проявляться в том, что каждому пользователю, в зависимости от объявленных им целей, подбирается индивидуальный состав тем и подтем учебного курса. Для реализации этой возможности в автоматизированной обучающей системе необходимо хранить расширенные данные (метаинфор-мацию) о составе электронного учебного курса. Очевидно, что ограничиваться линейной моделью представления структуры курса в виде иерархии типа «дерево» обойтись не удастся, так как элементы учебного материала должны быть объединены между собой по признаку следования, наследования информации и специализации. Результатом описания элементов дисциплины станет семантическая сеть, позволяющая сформировать реализацию электронного учебного курса в зависимости от заявленных пользователем целей и своей специализации. Индивидуализация по составу будет адекватной лишь в том случае, если все необязательные для достижения цели элементы курса будут исключены из состава электронного учебного курса и переведены в разряд справочной и дополнительной информации. Следовательно, эффективность индивидуализации состава электронного учебного курса будет проявляться уже при минимальном объеме включенных в курс учебных единиц нужного уровня специализации (при условии потенциальной возможности достичь поставленной пользователем цели обучения).

Индивидуализация состава теста должна опираться в первую очередь на конфигурацию реализации электронного учебного курса. Для этого тестовые задания должны описываться не для всего курса, а применительно к каждому дидактическому материалу: формируемая динамически тестовая выборка для рубежного контроля должна содержать те задания, которые проверяют знания только присутствующих в реализации курса учебных единиц. В этом режиме динамическое комплектование состава теста в ходе сеанса тестирования недопустимо, поскольку его эффективность не подтверждается на практике. Далее, обучающее и тренировочное тестирования должны опираться на цель обучения: в тестовую выборку в первую очередь должны включаться вопросы по тем разделам реализации курса, которые следует освоить в первую очередь (узловые элементы в используемом фрагменте семантической сети). Таким образом достигается индивидуализация контроля — благодаря подбору тематического состава тестовой выборки и контролю текущего уровня знаний.

Следующая стратегия взаимодействия пользователя с электронным учебным курсом заключается в индивидуализации траектории обучения. По нашему мнению, если от результатов теста зависит, будет отображен (или скрыт) учебный материал, то нарушается целостность восприятия материала учебного курса. Поэтому адаптация траектории обучения не должна затрагивать возможности обращения пользователя к любому учебному материалу из электронного учебного курса. Как было отмечено выше, индивидуализация должна базироваться на трех основных положениях: цели пользователя, цели курса (обучение) и текущем уровне знаний. Следовательно, результаты тестирования можно сразу использовать для корректировки траектории обучения, применяя обучающие компьютерные тесты (например, [8]). С одной стороны, неверно решенные тестовые задания позволяют выявить «проблемные» темы электронного учебного курса (при анализе семантической сети модели курса). Но, с другой стороны, существует высокая степень неопределенности, препятствующая четкому определению плохо усвоенных элементов курса: обучающийся может не знать теоретический базис, практические методы или неверно толковать термины. Поэтому автоматизированная обучающая система не должна жестко управлять траекторией движения пользователя по учебному материалу, а предлагать экспертные рекомендации по результатам прохождения обучающего тестирования (прямой или косвенный методы индивидуализации). Такой подход даст обучаемому возможность самому принять решение о том, к какому из элементов рекомендованного материала следует обратиться для повторения в первую очередь [9].

Помимо достижения индивидуализации обучения в автоматизированной обучающей системе необходимо осуществлять стандартизированный контроль знаний [10−11]. Для достижения этой цели следует создать качественный банк тестовых заданий, формируемый из совокупности вопросов каждой из дидактических единиц, который позволит генерировать тестовые выборки с привлечением механизма случайного выбора. Каждый вариант электронного учебного курса будет укомплектован актуальным набором тестовых заданий за счет фиксированного состава разделов тестовой выборки для контрольного и адаптивного обучающего режимов работы подсистемы (компьютерного тестирования).

Если исходить из идеи системного подхода к процессу индивидуализации, приведенные стратегии следует реализовать в рамках одной автоматизированной обучающей системы. Для этого потребуется соблюдение следующих принципов:

• — ведущая роль должна отводиться цели обучения для всех элементов системы (включая подсистему компьютерного тестирования);
• — обеспечение взаимозависимости процессов обучения и контроля;
• — учет семантических связей внутри учебного материала;
• — применение в системе тестов обучающего типа;
• — анализ комплекса сведений о пользователе, отмеченных автоматизированной обучающей системой;
• — использование методов анализа данных, статистики и искусственного интеллекта при реализации процессов индивидуализации, адаптации и оценки знаний.

Реализация личностно ориентированного подхода при дистанционном обучении возможна благодаря механизму обратной связи между пользователем и электронным учебным курсом. Такую связь можно обеспечить посредством сочетания тестирования и механизмов индивидуализации [12]. Нам представляется, что комплекс предложенных в статье мер позволит существенно повысить эффективность автоматизированных обучающих систем и обеспечит индивидуализацию учебного процесса.