ИНТЕГРАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ЗНАНИЙ УЧЕНИКА В АДАПТИВНОЙ СРЕДЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Иван Александрович Гиря

аспирант кафедры «Управляющие интеллектуальные системы»

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Тел.: 8 (926) 2457892. E-mail: ivan.girya@gmail.com

 

 

Аннотация

Адаптивные обучающие системы являются одним из актуальных направлений исследований и разработок в современном электронном обучении. В основе адаптивных механизмов таких систем лежит модель ученика. В статье рассматривается вопрос интеграции моделей знаний ученика из разных курсов.

Adaptive learning systems are among the actual problems for research in modern E-Learning. Adaptive tools are based on the student model. This paper is focused on the problem if integration of student knowledge models used in different adaptive courses.

 

Ключевые слова

Адаптивные обучающие системы, модель ученика, интеграция моделей пользователя.

Adaptive learning systems, student mode, user model integration.

 

Основная идея разработки адаптивных компьютерных систем обучения состоит в оптимизации процесса изучения курса путем подстройки обучающей среды под особенности конкретного ученика. Для осуществления этой цели необходимо обладать информацией об ученике ― достаточно полной для того, чтобы система имела возможность выбирать правильные адаптивные механизмы. Эта информация может включать в себя данные об образовании ученика, его знаниях, навыках и квалификации, особенностях восприятия и интересах (Касьянов, Касьянова, 2004). Такого рода информация по возможности подается на вход обучающей системы перед началом работы, а затем дополняется и корректируется в течение всего процесса работы с системой, составляя модель ученика.

Механизмы наполнения модели ученика могут быть различными. Отслеживание маршрутов перехода между разделами курса поможет понять, какие темы вызвали наибольший интерес обучаемого. Мониторинг обращений к списку определений покажет, какие термины и понятия могут представлять потенциальную сложность при тестировании. Факты возвращений к уже пройденным разделам являются сигналом к тому, что по этим разделам у ученика остаются вопросы. И так далее.

Под адаптивной средой будем понимать комплекс дисциплин и учебных курсов, предназначенных для дистанционного обучения средствами компьютерных адаптивных систем, а также соответствующие обучающие системы.

Методики фиксации и накопления информации об ученике в процессе обучения могут иметь свою специфику для различных областей знаний. Архитектура модели ученика в части представления его знаний также может определяться особенностями конкретного курса.

В качестве примера рассмотрим оверлейный подход к ведению модели знаний ученика. Идея оверлейного подхода состоит в сопоставлении текущих знаний ученика с некоторым требуемым в данном курсе набором знаний. Другими словами, модель знаний ученика является подмножеством модели предметной области. Сам термин «оверлей» означает, что знания ученика «накладываются» на эталон.

 

Рис. 1. Оверлейное представление знаний ученика

 

На Рис. 1 каждая вершина графа соответствует определенной теме в предметной области. Линии показывают связи между темами. Темы, отмеченные черным, уже изучены учеником. Знание тем 2 и 5 предусмотрено курсом, но на данный момент ученик еще не изучил их.

Очевидным является тот факт, что возможность переноса накопленной информации об ученике из одной адаптивной системы в другую позволила бы сэкономить время и максимально эффективно организовать работу адаптивной среды.

Рассмотрим задачу интеграции различных моделей знаний ученика.

В общем случае для ее решения необходимо иметь набор правил, описывающих связи между различными курсами, дисциплинами, темами и понятиями, которые будут использоваться в адаптивной обучающей среде. Набор таких правил позволит определить «опорные точки», на основе которых будет происходить интеграция различных моделей знаний.

Для примера обратимся к задаче интеграции двух моделей знаний ученика, сформированных при прохождении адаптивных курсов: «Объектно-ориентированное программирование» и «C# и объектно-ориентированный подход».

Оба курса относятся к области знаний «Программирование» и, очевидно, содержат в некоторой степени связанные разделы, темы и понятия.

Возможны следующие виды связей между объектами курсов и соответствующие им выводы при интеграции моделей знаний ученика:

 

1.       Связь «Тема Термин».

Если из одной модели известно, что ученик успешно изучил определенную тему, то это можно учесть при ведении новых моделей. В данном случае, при прохождении других курсов возможно сократить время, уделяемое изучению определений из этой темы, т.к. они уже хорошо известны ученику.

2.       Связь «Тема Тема».

Если курсы содержат одинаковую тему, то возможно перенесение информации, касающейся этой темы, из одной модели в другую. Например, ученику, успешно прошедшему курс «Объектно-ориентированное программирование», в процессе изучения курса «C# и объектно-ориентированный подход» не обязательно подробно описывать понятия инкапсуляции, наследования и полиморфизма: достаточно изложить специфику их реализации и применения в программировании на C#.

3.       Связь «Курс Тема».

Достаточно часто встречается ситуация, при которой определенная тема, входящая в учебный курс, является некоторым кратким изложением (либо выжимкой из релевантной для данного курса информации) другого курса или дисциплины. Например, ученику, прошедшему курс по объектно-ориентированному подходу в программировании, можно пропустить (или остановиться лишь на основных моментах) тему «Концепция ООП» в курсе «C# и объектно-ориентированный подход».

 

Чтобы избежать попарного описания связей на уровне отдельных курсов, предлагается следующий метод централизованного ведения связей между курсами адаптивной обучающей среды:

Составляется иерархический граф, содержащий в качестве узлов все темы, которые используются в различных курсах адаптивной обучающей среды. После этого каждому узлу необходимо проставить в соответствие разделы курсов, в которых он используется.

При появлении новых курсов необходимо расширять граф, добавляя новые объекты.

Полученное «дерево знаний» становится основой для ведения моделей ученика.

На Рис. 2 графически изображены связи между темами и понятиями в адаптивной обучающей среде, где ученик уже изучил курс «Объектно-ориентированное программирование» (код A), и теперь приступает к изучению курса «C# и объектно-ориентированный подход» (код B).

Рис. 2. Дерево знаний в адаптивной обучающей среде

Раскрытие кодов объектов курсов, использованных на Рис. 2, приведено в таблице 1.

 

 

Название объекта курса

Код

Курс:

«Объектно-ориентированное программирование»

A

      Общее представление.

A1

      Объекты и классы.

A2

      Инкапсуляция, наследование, полиморфизм

A3

     

 

Курс:

«C# и объектно-ориентированный подход»

B

      Вступительная информация

B1

      Концепция ООП

B2

      Платформа .NET

B3

      Наследование в C#

B4

      Инкапсуляция в C#

B5

     

 

 

Таблица 1. Кодирование объектов в адаптивной обучающей среде

 

 

В нижней части Рис. 2 отображены связи узлов дерева знаний с разделами из курсов A и B. Подчеркнуты коды разделов, которые ученик изучил в процессе прохождения курса A.

Для связей между узлами дерева знаний и объектами обучающих курсов указывается один из возможных типов отношения:

1) Полное соответствие. Означает, что объект курса исчерпывающе описывает материал, соответствующий данному узлу в дереве знаний. На Рис. 2 обозначается символом =.

2) Частичное соответствие. Объект курса содержит материал, относящийся к данному узлу, но для установления степени соответствия необходимо перейти на более низкий уровень связей – например, от тем к терминам. На Рис. 2 обозначается символом <.

Основываясь на построенном графе связей между предметными областями (см. Рис. 2), можно осуществить первичное наполнение оверлейной модели ученика для курса «C# и объектно-ориентированный подход» (B).

Рис. 3. Оверлейная модель знаний ученика для курса «С# и объектно-ориентированный подход»

 

На Рис. 3 черным закрашен узел, относящийся к теме, изучать которую ученику нет необходимости: такой вывод сделан на основании того, что узел «Парадигма ООП» дерева знаний полностью перекрывается курсом «Объектно-ориентированное программирование», о котором известно, что ученик его изучил. Заштрихованные узлы соответствуют темам, которые были изучены частично (либо в контексте, отличном от контекста текущего курса). В этих темах ученику необходимо получить специфические для данного курса сведения.

Администратору адаптивной обучающей среды необходимо однажды настроить отношения и связи разделов из различных курсов с центральным «деревом знаний», чтобы затем эти настройки использовались во множестве сценариев обучения для различных учеников.

При этом вопрос минимальной гранулярности вершин составленного графа должен рассматриваться в свете требований к уровню интеграции моделей учеников. 

Описанный метод позволяет получить ценную информацию о знаниях ученика еще до начала процесса обучения, основываясь на данных, собранных из моделей ученика, созданных в ранее пройденных курсах. Эта информация затем может быть использована при работе адаптивных механизмов построения курса, навигации, тестирования.

 

Литература

1. Касьянов В.Н., Касьянова Е.В. // Методы и средства адаптивной гипермедиа. Вычислительные технологии. — 2004. — Т.9, Часть 2. — С. 333-341.

2. Peter Brusilovsky, Sergey Sosnovsky, Michael Yudelson, Amruth Kumar, Sharon Hsiao. //  User Model Integration workshop. 5th International conference on Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-Based Systems. Hannover, 2008. P. 19.

3. Desmond Elliott, Frank Hopfgartner, Teerapong Leelanupab, Yashar Moshfeghi, Joemon M. Jose. // An Architecture for Life-long User Modelling. — 2009.

4.  Loc Nguyen, Phung Do. // Learner Model in Adaptive Learning. 2008.