Подходы к проектированию эффективной адаптивной

Подходы к проектированию эффективной адаптивной обучающей системы
И.А. ГИРЯ, Ю.Г. ДРЕВС
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
ПОДХОДЫ К ПРОЕКТИРОВАНИЮ ЭФФЕКТИВНОЙ АДАПТИВНОЙ
ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ
Адаптация автоматизированных систем к целям и индивидуальным особенностям пользователя – актуальное
направление исследований и разработок. Обсуждаются основные свойства адаптивных обучающих систем. Рассматривается одна из главных проблем разработки таких систем – создание и динамическое ведение модели ученика. Поддержка актуальности модели ученика является необходимым требованием в реализации принципа “lifelong learning”.
Обсуждается концепция переносимой и расширяемой модели ученика.
При всем многообразии современных средств вычислительной техники и богатейшем наборе технологий и устройств, обеспечивающих человеко-машинное взаимодействие, процесс «компьютерного обучения» по-прежнему в подавляющем числе случаев представляет собой простое
чтение учебника с экрана монитора. Процесс обучения в таком случае превращается в самообучение, лишается функций, обычно выполняемых учителем-человеком: индивидуального подхода,
попыток заинтересовать учеников.
Из опыта работы в интернете каждому из нас известно, что использование сайтов, отслеживающих историю активности пользователя и адаптирующих свое содержание под его интересы и
нужды, является гораздо более удобным и продуктивным, чем использование «мертвых» страницхранилищ данных.
Одним из направлений исследований, направленных на повышение эффективности компьютерного обучения, является разработка адаптивных обучающих систем (рис. 1). Задача такой системы состоит в адаптации процесса обучения под цели, интересы и особенности восприятия конкретного ученика.
Для достижения этого эффекта, необходимо начальное определение и продолжающееся в
течение всей работы с системой динамическое ведение «профиля» или «модели» текущего ученика (student model). На содержании этой модели станет основываться работа остальных подсистем,
будут определяться алгоритмы адаптации процесса обучения к ученику (рис. 1).
Рис. 1. Архитектура адаптивной обучающей системы
При создании и актуализации модели ученика используются механизмы дисциплины User
modeling.
Модель ученика формируется постепенно. Первые сведения вносятся в нее на этапе начала
работы с системой: например, обучаемому может быть предложено пройти начальный тест или
ответить на несколько вступительных вопросов, а также указать предпочтительный режим обучения. Затем в процессе работы с системой модель ученика наполняется новой информацией, которую система получает, оценивая каждый шаг в процессе взаимодействия с пользователем. Основываясь на результатах промежуточного контроля, система формирует все более подробный формализованный портрет пользователя, отвечая на вопросы:

как быстро ученик продвигается в изучении материала?
Подходы к проектированию эффективной адаптивной обучающей системы



какие темы представляют наибольшую сложность?
какой метод изложения предпочтительнее?
на какие вопросы имеет смысл сделать акцент при следующем тестирова-
нии?
Довольно очевидно, что для достижения максимальной эффективности обучающей системы,
главная ее часть (сюда входят модуль обучения, интерфейс, механизмы навигации, представления
информации и тестирования) должна быть спроектирована с учетом особенностей конкретной
дисциплины или предметной области. Тем не менее, основные параметры, хранимые в модели
ученика, могут быть многократно применимы в различных дисциплинах и учебных активностях.
К таким параметрам, например, относятся характеристики, описывающие тип восприятия, уровень
компьютерной грамотности, уровень IQ и другие.
Целесообразно выделить эти части модели ученика (рис. 2) в отдельную структуру (условно
назовем ее ядром) (рис. 2).
Рис. 2. Части модели ученика
При описанной организации по мере необходимости осуществляется выделение контекстнозависимых частей модели ученика, которые можно использовать не только в течение прохождения
одного курса, но и во всех последующих случаях работы пользователя с адаптивными системами.
Например, после поступления в университет на первом курсе студенты проходят обучение
по нескольким дисциплинам различных профилей (информатика, математика, гуманитарные
науки и т.д.) на базе компьютерных обучающих систем с функцией адаптивности. После прохождения этих дисциплин на каждого студента создается «досье» (модель ученика), которое содержит
некоторый комплекс сведений о нем: физик или лирик, аудиал или визуал, предпочитает вопросы
со свободной формой ответа или тесты и т.д. В течение последующих лет обучения сформированная модель раз за разом используется в новых компьютеризированных курсах, корректируясь и
дополняясь новыми сведениями.
Таким образом, делается шаг к осуществлению идеи lifelong learning («образование через
всю жизнь»). Из хранящегося неограниченное время ядра модели ученика происходят выгрузки
информации для создания локальной модели, объем которой определяется требованиями конкретной системы, которая будет использовать эту информацию. В процессе взаимодействия ученика с
адаптивной системой информация в локальной модели будет уточняться и обновляться. А по
окончании работы с системой обновленные данные локальной модели загружаются назад в ядро,
актуализируя (если существует такая возможность и необходимость) остальные его части.
Пути достижения такой архитектуры могут быть различными, но для любого из них будут
актуальны следующие требования:

необходимы стандарты для построения ядра модели ученика и организации
локальных выгрузок из нее (в качестве примера можно рассматривать спецификацию
LIP консорциума IMS);
Подходы к проектированию эффективной адаптивной обучающей системы

модель ученика должна поддерживать не только возможность предоставления различным обучающим системам определенной выжимки логически связанных
данных об ученике, но и возможность обратной связи от этих систем путем внесения в
модель обновленных сведений об ученике (например, в качестве базовой технологии
для обмена данными может использоваться язык XML);

следствием предыдущего пункта является необходимость стандартизации
правил работы адаптивных обучающих систем с частями модели ученика во избежание
расхождений в форматах данных, их структуре и т.п. ― этой стандартизацией необходимо руководствоваться при проектировании новых систем;

в исключительных случаях допускается ручное редактирование модели
ученика авторизованными лицами ― для такой ситуации необходимо предусмотреть
алгоритмы каскадного обновления связанных частей модели после внесения изменений.
Стоит задача определения алгоритмов и механизмов эффективного обмена информацией
между различными частями модели ученика, а также задача организации переносимости такой
модели и ее интеграции с различными системами.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
2.
3.
Касьянов В.Н., Касьянова Е.В. // Вычислительные технологии. 2004. Т. 9. Ч. 2. С. 333.
Brusilovsky, P. // Künstliche Intelligenz. 1999. № 4. S. 19.
Paramythis A., Loidl-Reisinger S., Kepler J. // Electronic Journal of eLearning. 2004. V. 2. I. 1. P.
181.
4.
Papanikolaou, K. A., Grigoriadou, M., Kornilakis, H. et al. // User Modeling and User Adapted Interaction. 2003. V. 13(3). P. 213.
5.
Yudelson M., Sosnovsky S. // Proc. 17th Int. UMAP Conf. on User-Centred Design and Evaluation
of Adaptive Systems. Trento, 2009. P. 34.
6.
IMS Global learning consortium [Электронный ресурс]. – Режим доступа к ресурсу:
http://www.imsglobal.org/profiles.