Программный инструментарий управления автоматизированным обучением

Характерной чертой современного этапа НТР является автоматизация практически всех сфер человеческой деятельности, ставшая возможной в связи с созданием мощных средств автоматики и вычислительной техники. Процесс автоматизации в области образования находит свое воплощение в концепции автоматизированного обучения.

Целесообразность разработки и использования в учебном процессе вузов (асо) на базе ЭВМ является прямым следствием сложности и многогранности задач по дальнейшему повышению качества подготовки выпускников вузов и переподготовки специалистов по новейшим направлениям науки и техники. Именно эти задачи были сформулированы в постановлении ЦК КПСС и Совета Министров СССР «О дальнейшем развитии высшей школы и повышении качества подготовки специалистов» (июль 1979 г.).

В условиях использования в учебном процессе вуза ACO дает возможность: осуществлять индивидуальный подход к обучаемому, систематически и оперативно оказывать ему необходимую дидактическую помощь, выполнять непрерывный контроль за действиями обучаемого в процессе обучения, развивать познавательную активность и инициативу обучаемого, эффективно сочетать автоматизированное обучение с «традиционным», снизить долю непроизводительного труда в работе преподавателя. С точки зрения кибернетики ACO можно рассматривать как управляющий объект в некоторой управляющей системе, процессом работы которой является обучение, к) В дальнейшем мы будем различать обучение [2] как процесс передачи опыта (или целесообразных структур поведения) от обучающего к обучаемому и научение (усвоение) [2J как процесс приобретения индивидуального опыта (или преобразования целенаправленного поведения в целесообразное), возникающий в ходе многократного решения задач.

Правомерно говорить об оптимальном управлении таким процессом? 3 ], имея в виду обеспечение выполнения одного из следующих требований: I) максимизации количества информации, усвоенной обучаемым за фиксированное время- 2) минимизации времени усвоения обучаемым фиксированного количества информации- 3) минимизации затрат преподавателя для усвоения обучаемым фиксированного количества информации за фиксированное время. Оптимальность управления в ACO обусловливается адекватностью управляющих воздействий системы (как управляющего объекта) объективной природе познавательной деятельности обучаемого (как управляемого объекта). Таким образом, вопросы управления обучением (формирование эффективных управляющих воздействий на обучаемоговсесторонний учет факторов управленияразработка, реализация и оценка управляющих алгоритмов) становятся одной из центральных проблем, связанных с. современными ACO.

Основными целями диссертационной работы явились:

— разработка подхода к управлению обучением в экспериментальной ACO, всесторонне учитывающего разнообразные факторы процесса обучения при формировании управляющих воздействий системы на обучаемого и допускающего усиление или ослабление значимости этих факторов для повышения дидактической эффективности системы;

— создание в рамках разработанного подхода ряда алгоритмов управления обучением для различных способов организации учебного материала и различной степени активности системы в процессе обучения;

— реализация и ацробирование специализированного программного обеспечения, поддерживающего разработанные алгоритмы управления обучением в условиях конкретной экспериментальной ACO".

Решение в диссертации указанного комплекса проблем позволило предложить подход к описанию источников управляющих воздействий ACO на обучаемого, унифицирующий разноплановые факторы управления в ACO и являющийся основой классификации направлений (типов) автоматизированного обучения. С использованием этого подхода разработаны алгоритмы управления обучением для трех типов автоматизированного обучения, характеризующихся представлением учебного материала в виде обучающей программы [[4]. Предложена машинно-независимая структура данных для представления курса обучения, позволяющая разрабатывать стратегию конкретного процесса обучения независимо от содержания учебного материала, а также эффективно решить проблему соотношения инициатив системы и автора учебного материала при формировании управляющих воздействий на обучаемого. Разработана структура программной среды функционирования управляющих алгоритмов (обучающей подсистемы), обеспечивающая для различных типов автоматизированного обучения стандартизацию компоненты, поддерживающей обучающий диалог, и сменяемость (или сосуществование) компонент, реализующих системное управление. Все эти полученные в диссертации результаты обладают научной новизной.

Теоретические исследования, проведенные в диссертационной работе, позволили создать алгоритмы управления, способные эффективно реализовать указанные выше возможности ACO при ее использовании в учебном процессе вуза, сочетать различные типы обучения в рамках одной универсальной ACO, а также использовать ACO для проведения дидактических экспериментов в автоматизированном обучении. Предложенная структура данных для представления курса обучения снижает трудоемкость создания учебного материала, позволяя автору — непрограммисту определять лишь содержание курса, а формирование управляющих воздействий на обучаемого возложить на «встроенные» в систему стратегические алгоритмы. Основным практическим результатом работы явилась реализация специализщюванного программного обеспечения, поддерживающего разработанные алгоритмы, в качестве обучающей подсистемы ACO ЭКСТЕРН (экспериментальной Системы ТЕстирования и Регулируемого Научения) []5,б]], являющейся частью Системы Коллективного Пользования ЭВМ МГУ и используемой на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ, а также в ряде других вузов и научных организаций страны.

В первой главе диссертации систематизируются основные понятия автоматизированного обучения, связанные с управлением обучениемпри этом рассматриваются как понятия, относящиеся к учебному материалу (обучающая программа, кадр, учебное задание, единица обучающей программы, структурный уровень обучающей программы и т. п.), так и понятия, характеризующие взаимодействие обучаемого с учебным материалом (стратегия обучения, генерирование учебного задания, обратная связь, локальная цель обучения, предпосылки локальной цели обучения и т. п.).Особое внимание уделяется понятию адаптивности ACOформулируются основные принципы работы адаптивной ACO и отмечается, что управление познавательной деятельностью обучаемого осуществляется адаптивной ACO не только по результатам, но и по выделенным параметрам процесса обучения/научения.

В диссертации определяется классификация различных типов автоматизированного обучения по источникам управляющих воздействий ACO на обучаемого и формам организации учебного материала. Согласно этой классификации выделяются следующие основные типы автоматизированного обучения: i) программно-управляемое обучение- 2) автоматизированная проверка знаний- 3) автоматизированное тренирование- 4) проверка гипотез с помощью моделирования- 5) структурно-управляемое обучение- 6) обучение принятию решений- 7) генеративное обучение. Кроме основных типов, рассматриваются два вспомогательные типа обучения: тестирование и информирование.

Для обобщения характеристики различных управляющих воздействий ACO на обучаемого вводится аппарат стратегических возможностей и рассматриваются следующие базовые стратегические возможности, общие для различных типов автоматизированного обучения: I) правильность ответа обучаемого- 2) время научения- 3) сложность единицы учебного материала и упрощение единицы- 4) индивидуальные характеристики обучаемого- 5) предыстория работы обучаемого- 6) помощь- 7) система повторения учебного материала- 8) отсылка обучаемого к преподавателю- 9) селективность прохождения учебного материалаI0) модель обучаемого. В диссертации описываются особенности построения учебного материала и стратегические возможности для каддого из семи основных типов автоматизированного обученияэтим показывается достаточная универсальность предложенного подхода к описанию процесса управления обучением в ACO. Специфика управляющих воздействий иллюстрируется на примерах 20 систем обучения, разработанных в СССР, США, Англии, Франции и Канапе (НАСТАВНИК, КОДИАЛ-СОАВТОР, СПОК, САДКО, SOCRATES, PLATO IV, CASTE, ЕРОСАТ, TROLL, IMPRESS, TI С CI T, BIP, MALT, GrCAI и др.).

Вторая часть посвящена описанию алгоритмов управления обучением в ACO ЭКСТЕРН. При разработке этих алгоритмов учитывались следующие ^ требования, наложенные на систему в плане управления обучением: I) адаптивность, предполагающая учет разнообразных факторов конкретного процесса обучения/научения при формировании управляющих воздействий ACO на обучаемого- 2) универсальность, выражающаяся в реализадии системой нескольких типов автоматизированного обучения (а именно, программно-управляемого обучения, структурно-управляемого обучения и автоматизированной проверки знаний, а также тестирования и информирования) — 3) экспериментальность, проявляющаяся в широкой параметризации стратегических алгоритмов, что дает возможность использовать систему в качестве инструмента в дидактических экспериментах и исследованиях- 4) ®-£есторошш^ обучением, предполагающий использование в процессе формирования управляющих воздействий ACO на обучаемого полного набора базовых стратегических возможностей- 5) дифференцированность по отношению к автору учебного материала, обусловливающая реализацию в системе ряда встроенных стратегий [[б], ограничивающих предоставляемый автору набор стратегических возможностей, но сохраняющих достаточную гибкость управления цри одновременной простоте определения учебного материала. '.

Б главе описаны стратегии трех основных типов автоматизирован-^ ного обучения, причем описание строится в рамках того же универсального по. цхода, что и описание процессов управления обучением для разных типов автоматизированного обучения в первой главе: сначала описываются особенности строения учебного материала, затем формируются стратегические возможности и в заключение (если трудно проследить алгоритм из описания стратегических возможностей) приводится стратегический алгоритм в виде последовательности описаний. шагов.

Третья глава посвящена информационному и функциональному аспектам реализации алгоритмов управления обучением в ACO ЭКСТЕРН. Описывается среда функционирования этих алгоритмов в системе ЭКСТЕРН — обучающая подсистема. В главе рассматриваются модули обучающей подсистемы (восстановления, стратегии, запоминания, подачи, ответа, анализа, статистики) и отмечается, что варианты обучающей подсистемы, реализующие разные типы обучения, различаются в основном лишь модулями стратегии. Таким образом, допускается сосуществование всех трех модулей стратегии (для црограммно-управляемого обучения, структурно-управляемого обучения и автоматизированной проверки знаний) в рамках одной конфигурации обучающей подсистемы и смена одного модуля другим по инициативе мони-торной подсистемы.

Функциональное выделение модуля стратегии поддерживается организацией учебного материала в виде структуры данных, интерпретируемой обучающей подсистемой. Такая форма организации учебного материала позволяет, в частности, отделить на уровне обучающих данных логику учебного материала от его содержания и обеспечить применение разнообразных встроенных стратегий обучения. В главе оцределяется машинно-независимое представление структур обучающих данных для трех типов обучения, выраженное в терминах информационной подсистемы (СУБД) ACO ЭКСТЕРН. Приводятся функциональные описания для всех трех модулей стратегиипри этом в силу общности представления учебного материала, обеспечивающего обучающий диалог, из всех модулей стратегии выделяется соответствующая общая часть. В последней части главы рассматриваются вопросы реализации описанных модулей и приводится сводка результатов эксплуатации ACO ЭКСТЕРН.

Диссертационная работа завершается кратким описанием результатов исследования и рассмотрением перспектив развития ACO ЭКСТЕРН в плане управления обучешем.

Основными результатами работы, выносимыми на защиту, являются:

— разработка классификации типов автоматизированного обучения;

— унификация описания источников управляющих воздействий ACO на обучаемого посредством аппарата стратегических возможностей;

— разработка алгоритмов управления для трех типов автоматизированного обучения и упрощенных форм этих алгоритмов (встроенных стратегий)?облегчающих работу по определению учебного материала;

— создание матмкно-независимого представления структуры обучающих данных;

— реализация алгоритмов управления и среды их функционирования (обучающей подсистемы) в рамках ACO ЭКСТЕРН.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю к.ф.м.н. Е. Н. Пасхину за помощь в определении набора базовых стратегических возможностей и постоянное внимание к работе, а также старшим научным сотрудникам А. Т. Егоровой и Ю. П. Лященко за ряд ценных замечаний по тексту первой главы диссертации. Автор искренне признателен сотрудникам лаборатории программного обеспечения вычислительного практикума, аспирантам и студентам факультета вычислительной математики и кибернетики, принявшим участие в реализации компонент ACO ЭКСТЕРН и в обсуждении вопросов, изложенных в диссертации.

— 156-ЗАКШСИЕНИЕ.

В итоге выполнения диссертационного исследования получены сведущие основные результаты:

1. Предложена классификация типов автоматизированного обучения по степени активности ACO при формировании управляющих воздействий на обучаемого и способам организации учебного материала, а также единый для всех типов обучения аппарат описания источников управляющих воздействий в виде стратегических возможностей.

2. Разработаны алгоритмы управления для трех типов, автоматизированного обучения (программно-управляемого обучения, структурно-управляемого обучения и автоматизированной проверки знаний), характеризующихся представлением учебного материала в виде обучающей программы, а также упрощенные формы этих алгоритмов управления (встроенные стратегии), ограничивающие предоставляемый автору учебного материала набор стратегических возможностей, но сохраняющие достаточную гибкость управления при одновременной простоте определения учебного материала.

3. Для трех указанных типов автоматизированного обучения создано машинно-независимое представление структуры обучающих данных, позволяющее разрабатывать и исследовать алгоритмы управления обучением для различного учебного материала.

4. В условиях конкретной ACO ЭКСТЕРН реализованы разработанные алгоритмы управления обучением и специализированное программное обеспечение, поддерживающее их функционированием.

Первый и третий результаты получены совместно с научным руководителем, остальные результаты — самостоятельно.

Дальнейшее развитие системы ЭКСТЕРН в плане управления обучением предполагается осуществлять в следующих направлениях (параллельно с ее эксплуатацией в существущей конфигурации):

1. Совершенствование эксплуатационных характеристик стратегических алгоритмов на основе использования оптимизирующего компилятора с языка ПЛ/1 вместо применяемого в настоящее время компилятора уровня f, а также путем перевода части обучающей подсистемы на язык Ассемблера, что позволит более эффективно использовать основную память ЭВМ.

2. Значительное расширение набора встроенных стратегий.

3. Поиск оптимальных соотношений между параметрами стратегических алгоритмов для разных типов и целей обучения путем имитационного моделирования результатов работы обучаемых и их количественных характеристик усвоения.

4. Реализация на базе обучающей подсистемы ACO ЭКСТЕРН алгоритмов управления для новых типов обучения, в частности, для автоматизированного тренирования и генеративного обучения.