Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Управление в социальных и экономических системах

Диссертационная работа:

Шабалина Ольга Аркадьевна. Модели и методы для управления процессом обучения с помощью адаптивных обучающих систем : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.10 Астрахань, 2005 158 с. РГБ ОД, 61:06-5/435

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ПРОЦЕССОМ
ОБУЧЕНИЯ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ
10

  1. Модели высшего образования 10

  2. Управление процессом обучения с использованием адаптивных обучающих систем 12

  3. Анализ педагогических теорий обучения 15

  4. Этапы разработки адаптивных систем 16

  5. Характеристики обучаемых, используемые в современных

адаптивных системах 19

1.6. Оценка знаний обучаемого 23

  1. Адаптационные модели 26

  2. Анализ адаптивных обучающих систем и оболочек для их разработки 27

  3. Выводы 31

1.10 Постановка задачи 32

ГЛАВА 2 МОДЕЛЬ ОБУЧАЕМОГО 34

  1. Требования к модели обучаемого 34

  2. Выбор параметров модели обучаемого 35

  3. Выбор способов сбора информации об обучаемом 40

  4. Оценка знаний обучаемого 41

  1. Модель предметной области 41

  2. Модель знаний обучаемого 46

  3. Расчет параметров модели обучаемого 56

  1. Профиль обучаемого 64

  2. Выводы 66

ГЛАВА 3 МЕХАНИЗМЫ АДАПТАЦИИ ЭЛЕКТРОННОГО КУРСА 66

  1. Выбор технологий и приемов адаптации 66

  2. Адаптационная модель 72

3.2.1 Расчет атрибутов профиля обучаемого 74

3.2.2. Механизм формирования стратегии обучения 76

3.3 Структурирование гиперпространства 78

  1. Индексация курса 78

  2. Описание кластера 80

  3. Алгоритм генерации страницы 82

  1. Оценка качества модели обучаемого 87

  2. Выводы 92

ГЛАВА 4 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ
АДАПТИВНЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ КУРСОВ
93

  1. Методика разработки электронных курсов 93

  2. Архитектура системы 101

  3. Подсистема оценки знаний обучаемого по результатам решения

! ЗАДАЧ 102

,' 4.4 Анализ механизмов адаптации 105

4.4.1 Анализ эффективности процесса обучения в режиме адаптации 105

4.4.2. Оценка механизмов обеспечения информационной поддержки ....108

  1. Выводы 109

  2. Основные результаты работы 109

Библиографический список 111

Приложение А Структура курса «Язык С» 123

Приложение Б Фрагмент байесовской сети на модели предметной
области «Язык С» 126

, ПриложениеВ Расчет текущих знаний обучаемого 134

Приложение Г Инициализация модели обучаемого 137

Приложение Д Расчет результатов обучения по курсу «Язык С» 140

Приложение Е Формат описания кластера 150

Приложение Ж Расчет атрибутов кластеров 151

Приложением Описание учебной онтологии 153

Приложение К Примеры описания кластеров 155

Введение к работе:

Изменение структуры и содержания высшего профессионального образования, направленное на увеличение разнообразия высшего образования и разработку нового содержания, обеспечивающего социальное, экономическое и культурное развитие, формирует новые потребности в информации и определяет структуру современной информационной среды. Появление новых форм обучения, связанных с развитием дистанционного образования, обусловило потребность в разработке обучающих систем и инструментальных средств для разработки таких систем.

В высшей школе есть большой потенциал для развития новых форм и методов обучения на основе новых информационных технологий: наличие соответствующей материальной базы, квалифицированных инженерно-педагогических и научно-педагогических кадров, оперативная разработка новых учебных планов и курсов, развитие коммерциализации в образовательной деятельности и т.п. С другой стороны, современные условия быстрого технологического развития диктуют новые подходы и методы поддержки высокого профессионального уровня руководящих и инженерных кадров. Непрерывный процесс повышения квалификации и обновления профессиональных знаний стал неотъемлемой частью работы менеджеров и технических работников всех уровней в большинстве крупных корпораций и банков мира, что является необходимым условием выживания коммерческой организации при существующей жесткой конкуренции.

Оснащение инфраструктуры системы высшей школы России средствами вычислительной техники, программным обеспечением, видеоаппаратурой, телекоммуникационными средствами и другой информационной техникой является одной из основных проблем информатизации обучения на основе дистанционных технологий образования. Однако, максимальная эффективность их использования достигается разработкой специального программно-

методического обеспечения для внедрения и использования новых технологий обучения в образовании.

В настоящее время формируется новый принцип построения
обучающих систем: процесс обучения в них рассматривается как процесс
управления знаниями обучаемого. В рамках этого подхода ведутся работы по
разработке интеллектуальных систем управления обучением. Наиболее
перспективным с точки зрения поддержки процесса обучения являются
адаптивные обучающие системы, т.е. поддерживающие индивидуальный
подход в обучении. Однако модели и методы, применяемые в системах, в
недостаточной степени учитывают особенности уровня подготовки студентов в
российских вузах. Поэтому актуальной является задача разработки

принципов построения адаптивных обучающих систем, предназначенных для управления процессом обучения в российских технических вузах.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления процессом обучения за счет использования адаптивных обучающих систем.

Для достижения поставленной цели были выделены следующие задачи:

  1. Провести анализ современных подходов к персонификации процесса обучения, систем, реализующих эти подходы, анализ предметных курсов, изучаемых в технических вузах, и определить критерии выбора характеристик обучаемого, существенных с точки зрения изучения этих курсов.

  2. Разработать модель предметной области, позволяющую учитывать специфику предметных курсов, изучаемых в технических вузах, и обеспечивать поддержку обучения за счет расширения информационными ресурсами из других предметных областей.

  3. Разработать модель обучаемого, позволяющую учитывать индивидуальные характеристики, информацию об уровне подготовки в начале процесса обучения и изменение уровня знаний обучаемого в процессе обучения.

  1. Разработать адаптационную модель и алгоритмы отображения электронных курсов на основе модели обучаемого, реализующие технологии адаптивного представления структуры и содержания курсов.

  2. Реализовать предложенные модели и алгоритмы в системе для разработки адаптивных обучающих курсов.

Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы системного анализа, искусственного интеллекта, проектирования интерактивных систем, теории вероятности, теории принятия решений, теории графов и теории множеств, проектирования систем баз данных, формализованного представления сложных структур данных.

Научная новизна результатов, выносимых на защиту, заключается в создании адаптационных моделей и методов для обеспечения функциональности адаптивных обучающих систем, а именно:

  1. Разработана модель предметной области на основе семантической сети, дополненной узлами, позволяющими обеспечивать информационную поддержку процесса обучения, и оценивать уровень знания предметной области по результатам тестирования.

  2. Разработана модель обучаемого, представляемая как наложение на модель предметной области, и интерпретируемая как байесовская сеть доверия, отображающая зависимости уровня знаний по всем узлам сети предметной области, позволяющая учитывать индивидуальные характеристики, информацию об уровне подготовки в начале процесса обучения, и изменение уровня текущих знаний обучаемого в процессе обучения на основе механизма байесовского вывода.

  3. Разработана адаптационная модель, включающая набор алгоритмов и правил и реализующая технологии адаптации структуры и отображения курса на основе модели обучаемого.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

  1. На основе предложенных моделей и алгоритмов разработана автоматизированная система, позволяющая создавать адаптивные обучающие курсы по различным дисциплинам. Разработана методика описания предметных курсов для использования в системе и созданы описания предметных курсов «Язык С» и «Теория автоматического управления».

  2. Реализованы дополнительные внешние модули тестирования и поддержки решения алгоритмических задач. Использование этих модулей для оценки уровня знаний обучаемого позволяет повысить достоверность модели обучаемого в системе.

  3. Использование адаптивных систем позволяет повысить эффективность процесса обучения в режимах дистанционного и самостоятельного обучения.

Реализация результатов работы.

Система внедрена в учебный процесс ВолгГТУ и использовалась при изучении по курсам «Язык С» и «Теория автоматического управления».

Апробация работы. Основные положения и материалы диссертации докладывались на X Международной конференции «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий» («Инноватика-2005», г. Сочи, 3-14 октября 2005 г.), XXXII Международной конференции и дискуссионном научном клубе «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 20-30 мая, 2005 г), на международной научно-методической конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Россия, Волгоград, 18-22 окт. 2004г.), на международной научно-технической конференции «Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах» («Инноватика - 2004», г. Сочи, 3-14 октября 2004г.) и других международных научно-технических и научно-практических конференциях.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ, в том числе: 5 публикаций в изданиях центральной печати, 1 статья в сборнике

9 научных трудов, 14 статей в сборниках российских и международных научных конференций.

Подобные работы
Глебов Андрей Александрович
Модель краткосрочного прогнозирования электропотребления с помощью нейро-нечетких систем
Жуковская Наталья Петровна
Комплексный подход к оценке стиля управления субъекта в системе организационного поведения: методы и модели
Шахназарян, Армен Авинерович
Модели и методы оптимизации торговых систем
Ларин Олег Михайлович
Методы, модели и алгоритмы для системы поддержки принятия решений оптимизации потерь электроэнергии в системе электроснабжения промышленного предприятия
Алиев Вакил Чайлар оглы
Методы, модели, алгоритмы управления в экономических системах внебюджетной лесопромышленной деятельности лесхозов
Караваев Андрей Петрович
Модели и методы управления составом активных систем
Усенко Татьяна Павловна
Методы и модели управления взаимодействием экономических систем разного уровня в процессе регулирования спроса и предложения
Арсланов Марат Зуфарович
Разработка и исследование моделей и методов согласованного управления двухуровневыми активными производственными системами
Носкова Елена Александровна
Модели и методы поддержки управленческих решений в производственных системах на основе информационно-экономического и тезаурусного подходов
Рагимова Наимат Надирали Кызы
Разработка моделей и методов управления экономическими показателями финансовой состоятельности образовательной системы аккредитованного внебюджетного вуза

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net