«КАРПОВА ИРИНА ПЕТРОВНА ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ 05.13.13 – Телекоммуникационные системы и компьютерные сети ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ...»

Тем не менее, в 60-е годы было разработано большое количество специализированных пакетов программ, ориентированных на создание и сопровождение прикладных обучающих программ – автоматизированных учебных курсов (АУК) на базе ЭВМ третьего поколения. Одними из самых известных в нашей стране проектов использования вычислительной техники и средств коммуникации в обучении является проект PLATO в наиболее развитой версии – PLATO-IV, а также отечественные автоматизированные обучающие системы АОС-ВУЗ, АОС-СПОК, АСТРА, САДКО и другие.

По сути дела эти и многие другие обучающие системы были системами селективного (выбирающего) типа. В таких системах определение методики обучения в целом и содержание обучающих воздействий в частности оставлялось педагогу, а их реализация и оценка результатов производилась средствами АОС. Связующим звеном между системой и педагогом была специальная форма представления информации – обучающий курс, – в который человеком "закладывались" все обучающие воздействия и условия смены их последовательности по линейной или ветвящейся программе.

Кроме систем селективного типа были созданы продуцирующие обучающие системы, в которых диалог с обучаемым не программируется, а формируется по нескольким алгоритмам в соответствии с набором операций и фактов, заложенных в систему. Подобные обучающие системы предназначались для некоторых специфических предметных областей, которые по тем или иным причинам оказались исключительно подходящими для такого типа программирования. В качестве примеров можно привести систему Ликлайдера для обучения аналитической геометрии [137] и систему Битена и Лэйна, обучающую произношению слов иностранного языка [129].

Следующий этап в развитии автоматизированного обучения – с начала 70-х до середины 80-х. К этому времени идея создания интеллектуальных систем фактически потерпела временное фиаско, что нашло свое отражение в деградация понятия автоматизированного обучения. Автоматизированными обучающими системами начали называть любые программы, предназначенные для информационной или функциональной поддержки процесса обучения: тесты, электронные учебники, лабораторные практикумы и т.п., что нашло свое отражение в классификациях АОС, относящихся к тому времени (раздел 1.3.1).

Впрочем, несмотря на ослабление требований к обучающим системам, продолжались исследования возможности использования при создании АОС идей и методов представления знаний, разработанных к тому времени в области искусственного интеллекта. Но если для представления знаний о предметных областях эти разработки подходили в значительной степени, то для решения двух других задач – управление обучением и контроль знаний – требовались более сложные методы и средства. Именно эти проблемы находились в поле зрения разработчиков обучающих систем в конце данного периода и все еще являются предметом современных исследований в области обучающих программ.

автоматизированного обучения были направлены на поиск и проверку более глубоких моделей обучения на основе когнитивной психологии. Как следствие этих работ стали появляться экспериментальные обучающие системы продуцирующего типа, где обучающие воздействия выбираются не педагогом, а определяются алгоритмом функционирования системы и генерируются в зависимости от целей обучения и текущей ситуации. При этом предполагается, что в обучающей системе представлены знания о том, чему обучать, как обучать и знания о самом обучаемом.

Третий этап – вторая половина 80-х и 90-е годы. Этот период характеризуется двумя основными тенденциями. С одной стороны, широкое вычислительных сетей ориентирует обучающие системы на работу в сети с использованием общепринятых стандартов представления и передачи данных. С другой стороны, возросшие аппаратные возможности привели к тому, что одним из основных направлений развития обучающих систем стало применение в них новых компьютерных технологий (в первую очередь, гипертекста и мультимедиа). Повальное увлечение новомодными технологиями отодвинуло на второй план содержательную и методическую составляющие обучающих систем [30].

Вместе с тем, к середине 80-х стало ясно, что интеллектуализация использованием при их разработке и реализации методов и средств, созданных в рамках исследований по экспертным системам. Это, в свою очередь, вызвало к жизни серьезные исследования по моделям объяснения в обучающих системах [101], с одной стороны, и интеллектуальным технологиям формирования моделей предметной области, стратегий обучения и оценки знаний обучаемых на основе более сложных моделей самих обучаемых, с другой стороны. Это позволило говорить об адаптирующихся обучающих системах, которые могли в зависимости от параметров обучаемого и результатов контроля знаний генерировать новые последовательности управляющих воздействий [26, 91].

С развитием вычислительных сетей и, в частности, сети Internet обучающие системы получили возможность выхода на новый уровень. При переходе от локальных обучающих систем к распределенным качественно объединения сетевых ресурсов для решения стоящих перед системой задач).

Использование средств телекоммуникаций позволяет значительно расширить круг пользователей системы. Более того, при организации работы через вычислительную сеть общение между обучаемыми и преподавателем может быть даже более интенсивным, чем при традиционном обучении в высшей школе. Преподаватель получает возможность постоянного контроля состояния процесса обучения (в первую очередь, с использованием средств автоматического контроля), а обучаемый – возможность консультации в режиме on-line или по электронной почте.

искусственного интеллекта дает возможность создания перспективных обучающих систем, которые позволят адаптировать учебный процесс к конкретному обучаемому [32].

Итак, первые два этапа в разработке обучающих систем (60-е и, частично, 70-е годы) характеризовались активной работой по созданию специального программного обеспечения для обучающих систем, причем основное внимание уделялось авторским языкам "пакетного" описания обучающих программ. Для следующих этапов характерно возрастание роли инструментария общего назначения для разработки компонентов компьютерных обучающих программ, а также инструментария для формирования базы предметных знаний, реализации моделей обучения и обучаемого. Появляется понимание того, что будущее обучающих систем связано с использованием возможностей вычислительных сетей и средств телекоммуникации.

Таким образом, отдельные задачи, из которых складывается проблема автоматизации обучения, уже имеют решение как в методологическом, так и в программном плане. Использование готовых решений не только упростит стоящую перед нами задачу, но и повысит качество ее решения. Современное развитие средств ВТ и программного обеспечения дает основания говорить о принципиальной возможности создания полнофункциональной РАОС.

1.2. Распределенная автоматизированная обучающая система Распределенность обучающей системы имеет несколько аспектов:

1. Предоставление удаленного доступа к системе предполагает работу в режиме клиент–сервер.

2. Система должна обеспечивать поддержку распределенных данных.

3. Создание системы подобного уровня сложности в принципе возможно предоставляемых сетью. Если говорить о полнофункциональной АОС, то решение задачи автоматизированного обучения в максимальном варианте включает:

• предоставление учебных материалов в различных формах (текст, гипертекст, графика, аудио- и видеоматериалы и т.д.);

• выполнение практических работ (моделирование, проектирование, решение задач и пр.);

• организация диалога с обучаемым (т.е. ответы на его вопросы);

• определение уровня знаний обучаемого;

• адаптация системы к уровню знаний обучаемого в соответствии с целью обучения.

Размещение отдельных модулей, входящих в состав АОС, на разных узлах сети позволит повысить степень параллелизма работы системы с множеством пользователей.

Выделим основные принципы построения РАОС [28]:

1. Распределенность: функционирование на основе компьютерных сетей.

2. Полнофункциональность: предоставление возможности использования практически любых известных к настоящему времени технологий и методов компьютерного обучения.

3. Универсальность, т.е. пригодность базового программного обеспечения РАОС для создания произвольных курсов и изучения любых дисциплин (естественнонаучных, технических, гуманитарных).

4. Открытость, т.е. предоставление возможности использования готового программного и информационного обеспечения.

5. Стандартизация: использование стандартных сетевых и программных интегрированной базы данных, что позволит легко и практически неограниченно наращивать, переносить и масштабировать ее.

1.2.1. Применение сетевых технологий в обучающих системах В последнее время в мире наблюдается повышенный интерес к использованию для образовательных целей ресурсов международных глобальных компьютерных сетей. Среди наиболее распространенных Internet-технологий, которые используются для информационного обеспечения образовательных услуг, можно выделить [51]:

• системы электронной почты (E-mail);

• средства организации файловых архивов и доступа к ним (FTP);

• сетевая файловая система (NFS);

• push-технология принудительной доставки информации;

• глобальная распределенная гипертекстовая информационная система (WWW).

Кроме этих стандартных для Internet технологий, в обучении применяются адаптивные обучающие системы, которые используют такие интересные подходы, как [15]:

• адаптивное планирование (curriculum sequencing), • интеллектуальный анализ решений обучаемого, • поддержка интерактивного решения задач, • поддержка решения задач на примерах и поддержка совместной работы, • поддержка адаптивного представления и адаптивной навигации.

Все технологии адаптации, применяемые в адаптивных обучающих системах в Web, взяты либо из области ИОС, либо из области адаптивной гипермедиа.

В ближайшем будущем ожидается появление новых технологий адаптации, например: адаптивная поддержка совместной работы, специально спроектированная для обучения в Web.

В процессе обучения используются как информационные ресурсы общего назначения, уже существующие в глобальных сетях, так и специальные "образовательные" серверы. Но существующие образовательные серверы нельзя однозначно отнести ни к распределенным системам, ни к автоматизированным обучающим системам.

Как пример наиболее распространенного подхода к организации образовательных серверов можно привести инструментальную систему Distance Learning Studio, разработанную Санкт-Петербургским отделением института "Открытое общество" и компанией ГиперМетод [131]. Эта система предоставляет доступ в режиме клиент–сервер и обладает встроенной системой контроля знаний, основанной на дихотомических тестах, т.е.

тестах, которые можно либо решить полностью, либо не решить вообще.

РАОС – это АОС, функционирующая в сети и объединяющая вычислительные возможности сети для реализации своих функций.

Обучающая система не может быть названа распределенной, если она вычислительные возможности сети.

С другой стороны, АОС предполагает постоянное наблюдение за ходом обучения и адаптацию процесса обучения к индивидуальным характеристикам обучаемых. Поэтому отсутствие возможностей адаптации не позволяет считать образовательный сервер автоматизированной обучающей системой [15].

1.2.2. Телекоммуникационная среда РАОС При построении распределенной автоматизированной системы обучения, предполагающей доступ как в рамках локальной вычислительной сети (ЛВС), так и через Internet, встает задача оптимального выбора среды передачи информации между элементами системы.

Оптимальность определяется временем реакции системы на запрос в интерактивном режиме работы и отношением скорости передачи данных к стоимости услуг связи.

Современные телекоммуникационные сети характеризуются большим разнообразием технологий и протоколов. Аналоговые системы связи в меньшей степени отвечают требованиям режима on-line из-за невысоких скоростей и ненадежности соединения. Они могут успешно применяться для низкоскоростной передачи данных, в частности по протоколу Х.25, при режиме "толстый клиент – тонкий сервер".

Строительство и аренда выделенных цифровых каналов связи, построенных на основе медных кабелей, оптоволокна, беспроводных и спутниковых каналов связи, обходятся значительно дороже. Поэтому их использование для образовательных целей ограничено. Но в тех случаях, когда это возможно (например, в рамках образовательного учреждения), следует использовать выделенные каналы. Они отличаются надежностью и более высокими скоростями передачи данных, что позволяет расширить сферу услуг, предоставляемых системой.

Считается [36], что одной из наиболее перспективных технологий для организации РАОС является цифровая сеть с интеграцией служб ISDN (Integrated Services Digital Network). В основе ISDN лежит устоявшаяся технология и использование оборудования и каналов существующих телефонных сетей общего пользования (ТфОП).

По мере развития и удешевления сетевых технологий для организации распределенной обучающей системы будут применяться и новые сетевые технологии [37], среди которых можно отметить такие, как:

• сети с асинхронным режимом передачи данных (ATM), которые рассчитаны на передачу любых видов трафика с высокой надежностью и эффективностью, а также масштабировать полосу пропускания;

многоточечные топологии и обычно базирующиеся на выделенных линиях; сети frame relay хорошо зарекомендовали себя при передаче различных видов трафика, в том числе для работы в режиме on-line, когда очень высоки временные требования к системе;

• многоточечная передача данных на основе коммутации ячеек (SMDS, Synchronous Multimegabit Digital Service);

• широкополосная ISDN (B-ISDN, Broadband ISDN);

кабельного телевидения (КТВ) и телефонным проводам (xDSL).

Эти технологии очень перспективны, но пока малодоступны и дороги.

1.2.3. Компьютерные сети РАОС В общем случае распределенная обучающая система состоит из нескольких подсистем, связанных вычислительной сетью. Каждая из этих подсистем является либо автономной полнофункциональной обучающей функционирования РАОС.

В системе дистанционного обучения каналы связи, обеспечивающие постоянными, а коммутируемыми при наличии информации для передачи. В функциональным возможностям, так и по стоимости – может стать использование сетей ISDN. Они обеспечивают такие функции, как связь по требованию, пропускная способность по требованию (объединение нескольких B-каналов в один логический канал), компрессия данных в канале, защита информации, и позволяют реализовать разнообразные решения проблем организации связи в системе дистанционного обучения.

Сети ISDN способны решить также вопросы организации подключения ЛВС и рабочих мест пользователей к Internet при условиях достаточно высоких требований к пропускной способности сети и ограниченности финансовых ресурсов [36].

Общая схема РАОС приведена на рис.1.1.

Мультиплатформенный программного обеспечения и разделения функций различают два типа организации работы:

1. "тонкий" клиент – " толстый" сервер;

2. "толстый" клиент – "тонкий" сервер.

В существующих обучающих системах в основном используется первый вариант (например, [46]).

Теперь рассмотрим положение дел в области создания и использования автоматизированных обучающих систем.

1.3. Классификация компьютерных средств учебного назначения За время развития автоматизированного обучения было создано огромное количество обучающих систем разного уровня и назначения (см., например, сборник [75]). В литературе по компьютерным средствам обучения используется различные термины, характеризующие типы программ учебного назначения. К сожалению, разные исследователи часто вкладывают в один и тот же термин существенно разный смысл или наоборот, однотипные программы характеризуют разными терминами [50].

Рассмотрим различные классификации обучающих систем.

1.3.1. Существующие классификации эквивалентности. При классификации некоторого множества в нем задают одно или несколько отношений эквивалентности и рассматривают классы эквивалентности, связанные с этими отношениями.

1. По принципам взаимодействия программных обучающих средств и обучаемого эти программные средства можно разделить на два больших класса [89]:

• учебные среды, • обучающие программы.

При работе в учебной среде предполагается, что обучаемый имеет определенную цель (неважно, задана ли она обучающим или самим обучаемым), а система ассистирует ему в достижении этой цели. В системах данного класса отсутствует (по крайней мере явно) этап контроля обучаемого со стороны системы, так как система не знает цели, с которой обучаемый обратился к ней.

программами нет. Действительно, системы обеспечивающие демонстрацию учебного материала в своем развитии "идут" в направлении учебных сред. А учебные среды-тренажеры в определенной области в конечном счете приближаются к обучающим программам-тренажерам. Единственное различие, остающееся между обучающими системами этих классов – отсутствие контроля фискального типа в учебных средах и наличие его в обучающих программах.

2. Кривошеев А.О. (РосНИИИС) [52–53] предлагает делить компьютерные обучающие средства на следующие классы:

• Компьютерные (или электронные) учебники (КУ). Обеспечивают возможность самостоятельно освоить учебный курс или его раздел.

• Предметно-ориентированные среды (ПОС) [60, 122, 139, 141]. Это учебные пакеты программ, позволяющие оперировать с объектами определенного класса.

• Лабораторные практикумы (ЛП), позволяющие автоматизировать выполнение лабораторных работ по различным дисциплинам.

• Тренажеры (ТР). Служат для отработки и закрепления технических навыков решения задач.

• Контролирующие программы (КП), предназначенные для проверки (оценки) качества знаний обучаемых.

программные комплексы, предназначенные для создания различных программ учебного назначения.

обеспечивающие хранение и предъявление учащемуся разнообразной учебной информации справочного характера.

Недостатки данной классификации очевидны. Приведем только один пример.

В соответствии с этой классификацией контролирующие программы вынесены в отдельный класс, в то время как многие компьютерные учебники включают контроль знаний как составляющую часть. Таким образом, мы видим эффект пересечения классов, что говорит о неоднозначности данной классификации.

3. Савельев А.Я. выделяет два класса обучающих систем [98]:

• Автоматизированные обучающие системы (АОС). Ядром АОС являются т.н. авторские системы, позволяющие преподавателю вводить свой учебный материал в базу данных системы и программировать алгоритмы изучения с помощью специальных средств.

• Отдельные программы, пакеты программ, элементы автоматических систем (АСУ, САПР, АСНИ, АСУП и др.), предназначенные для автоматизации трудоемких расчетов, оптимизации, исследования свойств объектов и процессов на математических моделях и т.п.

Особое место среди таких систем занимают экспертно-обучающие системы (ЭОС) [58, 80], которые обычно представляют собой промышленные экспертные системы (ЭС), адаптированные к целям обучения.

4. Соловов А.В., автор одной из известных обучающих систем (КАДИС – Комплекс Автоматизированных ДИдактических Средств [103]) предлагает условно делить обучающие системы на два множества:

• Компьютерные обучающие программы (КОП), под которыми понимается любое программное средство, специально разработанное или адаптированное для применения в обучении. Назначение КОП – поддержка всех или отдельных составляющих учебного процесса.

• Инструментальные системы, предназначенные для разработки КОП и создания учебных курсов.

Две последние классификации близки друг другу, и обе объединяют в один класс такие разные программные средства как, например, лабораторный практикум по физике и тренажер по математическому анализу (МГТУ им.

Баумана, [69]).

Как видно из приведенного перечня, ни одна из предложенных классификаций не является исчерпывающей. Все они страдают одним недостатком: это "плоские" классификации, в основе которых лежит один классифицирующий признак, например, функциональность или принцип взаимодействия с обучаемым. Все подобные классификации не являются однозначными, т.е. строго разграничивающими все пространство объектов.

В последнее время предпринимаются попытки систематизации учебных компьютерных средств. Например, Б.Х. Кривицкий [50] предлагает проводить классификацию ("разграничение") по двум признакам:

1. Вид учебной деятельности:

• средства, предназначенные для групповой работы;

• средства для самостоятельной работы.

2. Педагогическое (или дидактическое) назначение.

• информационные, обеспечивающие прямой канал передачи;

• контролирующие, обеспечивающие обратный канал передачи;

• обучающие, обеспечивающие замкнутый цикл управления.

Но и это предложение не решает задачи однозначной классификации, что признает и сам автор: "В настоящее время появляются такие новые… комплексы, которые предполагают использование как при самостоятельной, так и при групповой учебной работе… Это означает, что принятые подходы для таких комплексов как бы сливаются, и различия подходов для них становятся неактуальными" [там же].

Приведенных примеров достаточно для того, чтобы попробовать разобраться с тем, что такое классификация вообще и как должна выглядеть "хорошая" классификация в частности.

1.3.2. Виды классификации Кроме "плоских" существуют иерархические и т.н. фасетные классификации [11].

В иерархической классификации все множество объектов разлагается на классы эквивалентности, после чего каждый класс может быть разбит на подклассы эквивалентности по другому отношению и т.д. Ограниченность этого подхода проистекает из самого принципа иерархии, в соответствии с которым каждый классифицируемый объект может быть приписан единственному классу. Поэтому все подобные классификации также являются не однозначными либо чрезвычайно избыточными.

Наиболее известная из иерархических классификаций – это УДК (универсальная десятичная классификация), которая является основой библиотечных каталогов. Также с помощью иерархических классификаторов организовано большинство современных поисковых серверов в Internet.

При использовании фасетных классификаций на одном множестве объектов строится несколько классификаций (возможно, иерархических) по разным признакам. Приведем пример такой классификации.

Принято считать [115–116], что экспертные системы по своим характеристикам делятся:

1. По назначению (цель создания, состав и характеристика пользователей;

консультационные, исследовательские и управляющие).

2. По предметной области; в том числе различают статические и динамические предметные области (статическая или динамическая ЭС).

3. По степени сложности (по глубине анализа предметной области):

поверхностные и глубинные. Поверхностные ЭС представляют знания об области экспертизы в виде правил (условие действие). Глубинные ЭС, помимо этого, обладают способностью при возникновении неизвестной выполнить.

исследовательский прототип, опытная эксплуатация, промышленный прототип, коммерческая система).

5. По типу используемых методов и знаний.

6. По используемым инструментальным средствам.

Фасетные классификации лучше иерархической. Но фактически они представляют собой совокупность нескольких классификаций, обычно иерархических, каждая из которых определяет принадлежность объекта к определенному классу по одному из признаков объекта. И если множество классифицирующих признаков достаточно велико, мы получим очень громоздкую, избыточную классификацию.

1.3.3. Принцип многомерной классификации Основным критерием корректности построения классифицирующих систем является взаимно-однозначное соответствие между объектом и классифицирующей системой. То есть однозначное местоположение объекта непротиворечивого определения множества свойств искомого объекта – с другой.

Для обеспечения этого требования представим все множество классифицируемых объектов в виде точек в некотором конечномерном пространстве признаков. Координатными осями этого пространства будут независимые классифицирующие признаки. При этом пространство признаков может быть как дискретным (чаще всего классифицирующих признаков немного и они "дискретны"), так и частично непрерывным. В последнем случае речь может идти о некоторых "непрерывных" признаках (например, степень полноты, глубины, удобства и т.п. чего-либо).

Введя оси в соответствии с классифицирующими признаками и определив диапазон или перечень их значений мы получим универсальную классифицирующую систему – многомерный классификатор.

Принцип, лежащий в основе такой классификации, позволяет, вопервых, четко различать два объекта, если они существенно отличаются друг от друга. Во-вторых, эта классификация в любом случае не потребует внесения кардинальных изменений при появлении новых классов объектов.

Достаточно будет добавления новых значений на существующие оси или добавления осей, соответствующих новым классификационным признакам.

Разумеется, определение набора осей – классифицирующих признаков "ортогональность", несоблюдение которой приведет к тому, что объект может быть представлен не одной точкой, а множеством. При неудачном выборе осей существует опасность чрезмерного возрастания размерности пространства.

пространстве классифицирующих признаков. Возможность одновременно определять для конкретного объекта несколько значений одного признака делает классификатор более гибким и избавляет от необходимости учитывать в качестве значения признака различные варианты комбинаций элементарных значений.

Замечание: задача создания исчерпывающей классификации обучающих систем выходит за рамки данной работы, но предложенный принцип классификации, по мнению автора, позволяет сделать существенный шаг в направлении создания такой классификации. Эта работа требует участия различных специалистов в области компьютерных технологий обучения и может быть выполнена только в ходе открытой дискуссии в печати, началом которой можно считать статью [40].

Руководствуясь этим принципом, можно сформировать набор классифицирующих признаков, которые являются существенными с точки зрения исследователей, разработчиков и пользователей обучающих систем. Далее, для каждого устоявшегося термина определить, какими значениями этих признаков характеризуется тот или иной программный продукт, что внесет ясность в определения всех терминов и позволит специалистам говорить на одном языке.

Наличие классификации дает возможность определить принадлежность конкретного программного продукта к определенному классу, но не позволяет оценить качественные показатели обучающей системы.

удовлетворять утвержденные или предполагаемые потребности. Для того чтобы получить возможность оценивать качество обучающей системы, обучающей системы этой схеме.

1.4. Схема процесса обучения Процесс обучения можно трактовать как процесс управления усвоением знаний, что не противоречит современной педагогике [12, 50]. Этот процесс реализуется в замкнутой системе и (как для любой замкнутой системы управления (обучаемых), устройство управления и канал обратной связи (рис. 1.2). Критерием качества управления могут служить результаты контроля знаний.

Схема, приведенная на рис. 1.2, является упрощенной и формальной.

Она не учитывает (и не может учитывать) те особенности, которые накладывает на реальный процесс обучения участие в нем человека. Но эта схема дает общее представление о предмете обсуждения. В соответствии с целью обучения устройство управления вырабатывает набор управляющих воздействий на обучаемого (например, предъявление учебного материала или контрольного задания). Ответная реакция обучаемого (уточняющий вопрос, ответ и т.п.) по каналу обратной связи передается устройству управления и позволяет ему корректировать управляющие воздействия для достижения желаемого результата [110].

Очевидно, что традиционное обучение является адаптивным процессом. Следовательно, автоматизированная система обучения также должна быть адаптивной. Адаптация обучающей системы может заключаться в изменении параметров управления и изменении набора правил, вырабатывающих управляющее воздействие.

Адаптивная система должна уметь оценивать результат управляющих воздействий системы на обучаемого. Таким образом, особое значение в обучающей системе приобретает оценка знаний. Именно она в первую очередь обеспечивает обратную связь системы с объектом управления (обучаемым) и позволяет системе оценивать качество управления и адаптироваться к обучаемому. Для обеспечения адекватной оценки знаний методы анализа и оценки ответов обучаемых на контрольные вопросы должны базироваться на монотонном функционале, чтобы система могла отличать абсолютно неправильные ответы от частично неправильных.

Сложность задачи по организации обучающей системы заключается в том, что процесс обучения не формализован (возможно, в принципе не может быть формализован [50]). Не существует готового набора формальных параметров, с помощью которых можно было бы сформулировать цель обучения и критерии достижения этой цели. Следовательно, в отсутствие формальных моделей управления обучением, нужно использовать другие подходы, например, методы инженерии знаний или нечеткую логику, которые предназначены для решения слабо формализованных задач.

Для организации работы обучающая система должна включать знания [30, 145]:

• о предметной области (о предмете изучения).

Если обучающая система является инструментальным средством, то она должна настраиваться на произвольную предметную область.

• о методике обучения (правила формирования управляющих воздействий).

Набор этих правил должен базироваться на теории обучения. К сожалению, единой общепризнанной теории обучения не существует.

Разные специалисты в области обучения имеют различные представления об эффективных методах преподавания и целесообразности их использования.

Отсюда можно сделать вывод: в отсутствие единой теории обучения знания о стратегии обучения должны быть такими же вариативными, как и знания о предметной области, чтобы преподаватель мог вложить в систему свои представления об эффективной методике обучения.

• об обучаемом (об объекте управления).

Информация о цели обучения и о текущем состоянии процесса обучения нужна системе для обеспечения возможности адаптации к обучаемому и определения степени достижения цели.

Общепризнанных формальных методов описания модели обучаемого также не существует. Каждый специалист в области обучения имеет право предложить и обосновать свой набор параметров модели обучаемого и критериев достижения цели обучения. Таким образом, обучающая система должна предложить преподавателю механизм для формирования модели обучаемого, а не просто готовую модель.

Теперь рассмотрим современное состояние автоматизированных обучающих систем и оценим их соответствие принятой схеме обучения.

1.5. Автоматизированные обучающие системы (АОС) Многие исследователи (например, [17, 23, 50, 55, 68, 99, 134]) считают компьютерных средств учебного назначения по целому ряду причин.

1.5.1. Преимущества автоматизированных обучающих систем Преимущества АОС перед другими видами обучающих систем в инструментальный комплекс для создания компьютерных средств учебного назначения. Различие между произвольной обучающей системой и инструментальным комплексом для создания обучающих систем заключается в том, что инструментальный комплекс не содержит знаний по конкретной предметной области.

Создание любой обучающей программы требует больших трудозатрат [8]. По данным Дж. Морриса [138] один час курса стоит около долларов. А. Борк [128] на основе экспертных данных оценил затраты на разработку 6–семестрового автоматизированного курса по высшей математике в 3–5 млн. долларов. Применение АОС позволяет сократить трудоемкость и сроки разработки за счет наличия готовых механизмов для выполнения функций обучения [53].

Кроме удешевления и ускорения разработки обучающей системы применение АОС имеет следующие преимущества:

• в систему можно вложить знания по произвольной предметной области;

• АОС предоставляет возможность в той или иной мере настроить систему на требования преподавателя;

• применение одной и той же АОС для разных курсов приводит к унификации интерфейса и, как следствие, к уменьшению времени на изучение правил работы с системой, затрачиваемое обучаемым.

Определим, что понимают под термином автоматизированная обучающая система, и какими признаками она должна характеризоваться.

1.5.2. Понятие автоматизированной обучающей системы По причине отсутствия однозначной классификации и сложившейся терминологии к 2002 г. не сложилось единого мнения относительно определения автоматизированных обучающих систем. Существует множество определений АОС. Проследим за эволюцией этих определений с 60-х годов ХХ века и до наших дней.

В начале работ по созданию обучающих систем в соответствии с глобальной целью их создания под АОС понимался комплекс программных и аппаратных средств, предназначенных для автоматизации процесса обучения [87] (1963).

Прошло десятилетие, и понимание сути АОС изменилось. В качестве подтверждения можно привести работу [22] (1976), в которой АОС рассматривается как взаимосвязанный комплекс средств информационного, математического и программного обеспечения, организованный на базе ЭВМ и предназначенный для управления процессом обучения.

Еще десятью годами позже (1985) АОС определялись уже как функционально взаимосвязанный набор подсистем учебно-методического, информационного, математического и инженерно-технического обеспечения на базе средств вычислительной техники, предназначенный для оптимизации процесса обучения в различных его формах и работающий в диалоговом режиме коллективного пользования [78].

К настоящему времени сформировалось отношение к АОС как к "организованному на базе ЭВМ комплексу средств технического, лингвистического, учебно-методического и программного обеспечения, предназначенному для диалогового учебного взаимодействия и образующему программную оболочку, приспособленную для заполнения...

учебным материалом пользователем-непрограммистом" [24] (1998).

Как видим, в разное время давались похожие определения АОС, но расставлялись разные акценты. Смещение этих акцентов – от автоматизации процесса обучения к управлению обучением, потом к оптимизации обучения, и, в конце концов, к созданию оболочек, поддерживающих диалог с обучаемым – отражает изменение понимания места и роли обучающих систем в образовательном процессе.

Суммируя все вышесказанное и учитывая наметившуюся тенденцию возврата к ранее поставленной цели автоматизации обучения, можно дать еще одно определение: АОС – это инструментальный комплекс, включающий математическое, методологическое и программное обеспечения и предназначенный для заполнения знаниями пользователемнепрограммистом в целях создания обучающей системы и, в конечном итоге, реализации автоматизированного обучения.

С учетом распределенности и на основании рассмотренной схемы обучения систематизируем требования, которым должна отвечать РАОС.

1.5.3. Требования, предъявляемые к РАОС Основные требования, предъявляемые к РАОС, можно условно разбить на две группы:

1. требования, обусловленные распределенным характером системы:

– организация прозрачного взаимодействия пользователей и системы через вычислительную сеть;

– возможность объединения разнородных программных средств, распределенных в сети, для решения поставленных задач;

– поддержка распределенных данных.

2. требования, обусловленные функциональным назначением АОС:

– учет цели обучения и задание критерия достижения этой цели;

– возможность заполнения АОС знаниями по предметной области;

– обеспечение канала обратной связи с обучаемым;

– адаптация системы к обучаемому.

Для выполнения этих требований РАОС должна:

• иметь средства организации удаленного доступа к системе;

• включать средства межпроцессного взаимодействия;

• содержать инструментарий, позволяющий настроить РАОС на предметную область путем внесения в нее прикладных знаний;

• иметь средства предварительного определения уровня подготовки обучаемого и настройки системы на определенный уровень квалификации;

• содержать средства создания и использования различных стратегий обучения и разнообразных моделей обучаемого;

• включать средства контроля процесса обучения.

• поддерживать различные формы и виды обучения (лекции, лабораторные и контрольные работы, практические занятия и т.п.);

Реализация этих базовых требований представляет сложный и трудоемкий процесс, поэтому даже наиболее передовые АОС соответствуют лишь некоторым из указанных требований [133].

Существующие в настоящее время реально действующие АОС не могут характеризоваться как распределенные, потому что самое большее, что они обеспечивают, – это возможность удаленного доступа к учебному серверу (например, [20, 23]). (Поэтому при анализе существующих АОС имеет смысл учитывать только требования, определяемые функциональным назначением обучающих систем.) Те же системы, которые можно зачислить в разряд распределенных, не могут считаться автоматизированными обучающими системами. Например, Центр дистанционного образования МГИЭМ функционирует на основе системы Lotus Notes. Фактически это система документооборота с возможностью обмена информацией по электронной почте, снабженная средствами автоматизированного контроля знаний. Но результаты контроля знаний обучаемого не влияют на поведение системы. Очевидно, что этих функций недостаточно для того, чтобы называться АОС.

Более того, подавляющее большинство систем дистанционного образования, работающих в Internet, вообще нельзя отнести к разряду обучающих систем, т.к. они "являются ничем иным, как просто сетью статичных гипертекстовых страниц" [15].

Применим к обучающим системам ранее предложенный принцип многомерной классификации и рассмотрим возможную классификацию обучающих систем по качественным показателям. В табл. 1.1 выделены подчеркиванием значения признаков, которые должны характеризовать АОС, соответствующую вышеуказанным требованиям.

Учет цели обучения - отсутствует Возможность заполнения - отсутствует (система настроена на конкретную предметной области - существует Канал обратной связи с - отсутствует Адаптация системы к - отсутствует Детализируем эти требования и рассмотрим обучающие системы как специализированные программные средства, которые должны предоставлять определенный набор функциональных возможностей (табл. 1.2).

Таблица 1.2. Вариант классификации компьютерных средств учебного назначения Открытость - позволяет подключать внешние модули Таблица 1.2. Вариант классификации компьютерных средств учебного назначения Тип настройки - параметрическая настройка Обратная связь с - контекстная помощь Распределенность - возможность удаленного доступа Встроенные - используемые форматы файлов с учебными материалами возможности - тип организации управления обучением:

Набор классифицирующих признаков, используемых в табл. 1.2, введен по результатам анализа различных программных продуктов и работ [23, 24, 31, 47, 53, 98, 103, 133, 136].

1.5.4. Инструментальные оболочки обучающих систем В настоящее время имеется много отечественных инструментальных систем общего назначения, предназначенных для создания обучающих программ: КАДИС, АДОНИС, КОБРА, УРОК, АОСМИКРО, СЦЕНАРИЙ, "Наставник" и другие, сравнимых по функциональным возможностям с такими зарубежными ИС как: Costoc, LinkWay, Quest, TenCore [52].

Проанализируем и сравним некоторые используемые в настоящее время инструментальные оболочки обучающих систем (то, что принято называть автоматизированными обучающими системами).

В качестве объектов сравнения были выбраны следующие системы:

КАДИС [103]; АОСМИКРО [23]; "ЭКСТЕРН" [78]; КОБРА [20]; "Фея" [55].

Эти системы, с одной стороны, получили определенное распространение за рамки круга разработчиков, и, с другой стороны, демонстрируют разные подходы к решению основных задач, стоящих перед обучающими системами.

Результаты сравнения этих систем приведены в табл. 1.3. Анализ показал такие достоинства этих систем, как:

• развитые возможностями представления информации;

• наличие средств настройки системы;

• возможность удаленного доступа (по сети);

• разнообразные формы представления и анализа ответов обучаемого;

• возможность сбора статистики обучения.

Но эти системы не лишены недостатков:

1. Используемая методология обучения либо программируется (ЭКСТЕРН, "Фея"), либо уже заложена в алгоритм функционирования системы (КАДИС, КОБРА, АОСМИКРО), причем обоснование этой методологии отсутствует во всех рассмотренных системах, за исключением системы КАДИС.

2. Возможности организации адаптивного управления обучением необходимостью программирования (ЭКСТЕРН, "Фея").

3. Отсутствие модели обучаемого сужает возможности системы по адаптации к обучаемому. Модель обучаемого есть только в системе ЭКСТЕРН, но алгоритм ее формирования запрограммирован и основан на статистическом наборе встроенных параметров.

1. Удаленный доступ 2. Управление обучением 3. Обратная связь с обучаемым контекстная помощь Программируется Программируется на Включена в Программируется на Программируется 4. Возможности настройки 5. Типы организации обучения:

7. Предметная область принцип организации Гипертекст и Набор информац. и Файлы форматов Набор информац. и Система меню, окон учебного материала гипермедиа контрольн. кадров doc,txt,htm,gif… командных кадров и кадров 11. Контроль знаний алгоритм проведения Фиксированный Фиксирован или Фиксированный Фиксированный Фиксированный или 9. Параметры – программированное обучение.

– если не указан язык программирования, а система допускает различные возможности (например, авторский язык и Pascal), значит можно использовать и тот, и другой язык.

– фиксированное число вопросов, произвольная выборка вопросов из теста.

4. Возможности организации адаптивного контроля отсутствуют (КАДИС, КОБРА) или ограничены необходимостью программирования (ЭКСТЕРН, "Фея", АОСМИКРО).

5. Только система КАДИС поддерживает модель предметной области (в виде графа), но при изложении учебного материала все равно сводит эту модель к списку тем (учебных элементов).

6. Все рассмотренные системы являются "вещью в себе", т.е. требуют хранения учебных и контролирующих материалов (тестов) в базе данных системы, не обеспечивая переносимость материалов в другую оболочку.

7. Формы представления ответов обучаемого в каждой системе ограничены, методы определения правильности ответов запрограммированы и не подлежат изменению.

Нельзя не отметить, что все составные части АОС в том или ином виде реализованы хотя бы в одной из рассмотренных систем. Но нет системы, которая соответствовала бы всем требованиям, предъявляемым к АОС.

1.5.5. Основные направления исследований В настоящее время во всем мире активно ведутся работы по исследованию и разработке АОС [54, 132, 135]. Основные направления этих исследований:

• создание новых форм представления и способов хранения знаний (учебного материала), стратегий активации и использования этих знаний;

• разработка формальных и когнитивных моделей приобретения знаний;

• формирование моделей поведения обучаемых (student modelling);

• создание новых стратегий обучения студентов и изучения учебного материала (teaching and learning strategies).

подавляющее большинство их является электронными учебниками, дополненными, в лучшем случае, системами тестового контроля знаний [47, 70, 108–109]. Помимо этого, есть небольшое количество обучающих систем (например, [29, 80]), которые направляют процесс обучения не по заранее написанному сценарию, а используют в своей работе знания преподавателя (обычно, в виде экспертной системы) и обратную связь с обучаемым. Но эти системы написаны под конкретную предметную область.

К сожалению, новые научно-методические разработки слабо отражаются на реальных программных продуктах. Об этом можно судить по проходившей в Москве 6-9 апреля 2000 г. 2-й Международной выставкеконференции "Информационные технологии и телекоммуникации в образовании" [69]. В конференции приняли участие 16 институтов и университетов из разных регионов России, а также компании, производящие программное обеспечение, ориентированное на использование в учебном процессе. Анализ предложенных там продуктов и технологий (табл. 1.4) выявил следующую ситуацию:

• среди множества программных продуктов не было ни одной системы, которая осуществляла бы полную подготовку обучаемого хотя бы по одной дисциплине;

• все программные продукты либо освещают какой-то фрагмент ПО, либо выполняют одну (в лучшем случае – несколько) функций обучающей системы, либо предназначены для формирования отдельных умений и навыков решения задач;

•в большинстве программных продуктов (за исключением предусмотрена настройка системы на произвольную предметную область и требования преподавателя, т.е. учебный материал включен в состав системы и не подлежит изменению, а последовательность его подачи запрограммирована;

• ни одна из представленных обучающих программ не содержит модели обучаемого, т.е. индивидуализация процесса обучения осуществляется только за счет индивидуальной работы обучаемого с программой;

Таблица 1.4. Компьютерные средства учебного назначения, представленные на 2-й Международной выставке-конференции

DIACOM

транспорта Таблица 1.4. Компьютерные средства учебного назначения, представленные на 2-й Международной выставке-конференции государственный ма для создания тестов технологический по численному институт, г.Озерск моделированию Челябинской обл.

экономический (7 дисциплин) институт – определение правильности ответа основано на сравнении с эталоном • большинство из представленных обучающих программ не имеет модели знаний по предметной области, структура информации в них линейна или, в лучшем случае, определяется гиперссылками.

Современные обучающие системы, включая инструментальные системы для создания обучающих программ, страдают отсутствием абстрактности и носят явный отпечаток ориентации на определенные предметные области. Скорее всего, это обусловлено двумя основными факторами. Во-первых, отсутствует единая общепризнанная теория создания компьютерных обучающих систем. Во-вторых, сама задача обучения в самом широком смысле этого слова настолько сложна, что слабо поддается формализации и автоматизации. Поэтому каждая группа разработчиков, обычно обладающая знаниями в какой-либо определенной предметной области, пытаясь создать нечто универсальное, неизбежно приходит к необходимости сузить функциональные возможности системы и ограничить их решением наиболее проработанных и/или близких им задач.

Отчасти это может служить объяснением сложившейся в настоящее время ситуации, когда существующие обучающие системы не находят широкого применения и часто не выходят за рамки круга разработчиков. При создании АОС разработчики идут по пути выбора какой-либо определенной теории обучения и закладывают в систему алгоритм обучения (или правила формирования этого алгоритма). При этом они даже не всегда обосновывают выбор той или иной теории, а просто ставят пользователей перед фактом. И получается, что, несмотря на декларацию широких возможностей для настройки, существующие АОС не предоставляют возможности существенно изменить самое главное – правила поведения системы (стратегию обучения).

Таким образом, в настоящее время роль ЭВМ в обучающих системах ограничивается оптимизацией дозирования и последовательности подачи изучаемого материала, а также использованием различных форм его представления. С помощью обучающих программ изучается в основном тот материал, который в традиционных некомпьютерных технологиях обучения осваивается в процессе лекционных занятий и семинаров. Но идея "приблизить работу обучающих программ к работе учителя" [31] вновь возрождается, причем на более высоком, чем прежде, уровне.

Выводы В первой главе был проведен анализ тенденций развития и проблематики одной из актуальных областей современных информационных технологий – автоматизированных обучающих систем.

Показано, что современный этап развития АОС связан, прежде всего, с использованием достижений в области инженерии знаний и тех возможностей, которые предоставляются компьютерными сетями. Развитие Internet и телекоммуникационных технологий не только открывает новые возможности для получения образования, но позволяет обучающим системам выйти на качественно новый уровень предоставления образовательных услуг за счет объединения вычислительных возможностей компьютерных сетей.

Рассмотрены различные аппаратные и программные решения и современные сетевые технологии, применяемые для построения распределенных автоматизированных обучающих систем.

Приведены некоторые существующие классификации обучающих систем и показана их неоднозначность. Предложен принцип многомерной классификации систем по набору классифицирующих признаков, а также набор этих признаков и их значений для классификации обучающих систем.

Проведенный анализ некоторых существующих обучающих систем и инструментальных средств для их создания показал, что многие обучающие системы либо вообще не имеют канала обратной связи, либо не обладают возможностями адаптации процесса обучения к уровню знаний и умений обучаемых. Не в последнюю очередь это связано с перекосом в сторону использования в обучающих системах гипертекста и мультимедиа в ущерб содержанию и методологии обучения.

Кроме того, большинство существующих обучающих систем с удаленным доступом не являются распределенными, т.к. не позволяют распределять функции обучающей системы между узлами сети.

Было отмечено, что все составные части АОС в той или иной форме реализованы хотя бы в одной из рассмотренных систем. Но нет системы, которая соответствовала бы всем требованиям, предъявляемым к АОС.

По результатам анализа можно сделать вывод о необходимости разработки методов взаимодействия компонентов РАОС, позволяющих выполнять распределенные вычисления, настраивать систему на различные методики обучения и интегрировать в систему существующие программные средства учебного назначения. Обоснована необходимость разработки способов и алгоритмов организации контроля знаний, основанных на формальных методах анализа и дифференцированной оценки ответов обучаемых.

2. ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ

С одной стороны, быть как можно ближе к традиционному индивидуальному обучению с преподавателем. Для этого система должна поддерживать обратную связь с обучаемым, иметь способность адаптироваться к его уровню и потребностям, объективно оценивать его знания. С другой стороны, такая система должна включать те возможности, которые предоставляет вычислительная техника: различные формы представления информации, моделирование процессов и явлений, использование электронных справочников, доступ к большим объемам информации.

2.1. Организация РАОС 2.1.1. Создание сетевой среды РАОС Сетевая среда распределенной обучающей системы включает в себя локальную вычислительную сеть и глобальную (Internet).

Рассмотренные в Главе 1 сети ISDN способны во многом решить проблемы доступа в сеть Internet [36]. Выделяют три варианта подключения отдельных компьютеров и ЛВС к Internet. Для доступа в Internet отдельных пользователей можно применять ISDN BRI-адаптеры, которые устанавливаются в стандартное гнездо шины персонального компьютера (ISA, PCI или PC-Card). Для связи с провайдером обычно используется Pointto-Point Protocol (PPP), а для аутентификации входящих в сеть пользователей – протоколы PAP и CHAP.

Кроме внутренних адаптеров, существуют внешние терминальные адаптеры или внешний ISDN-модем, которые предназначены для моста/маршрутизатора или другого не ISDN-устройства, в формат ISDN BRI.

Для сетей ISDN возможно применение активных или пассивных адаптеров. Активный адаптер построен на основе процессора со своей оперативной памятью и ориентирован на выполнение коммуникационного программного обеспечения. Он позволяет значительно меньше использовать ресурсы ЦП файлового сервера. Пассивный адаптер ISDN аналогичен обычному сетевому адаптеру и использует ресурсы ЦП сервера. Обычно активные адаптеры дороже пассивных, но и более производительны.

Для подключения ЛВС к Internet обычно используется маршрутизатор, позволяющий разделять внутреннюю и внешнюю IP-сети и осуществляющий функции брандмауэра. Сами маршрутизаторы могут быть реализованы программным путем на серверах NetWare (IntranetWare), Windows NT или UNIX. Необходимо также программное обеспечение типа NetWare Multiprotocol Router for ISDN, либо аналогичное для Windows NT или UNIX.

маршрутизатора, который выполнен в виде отдельного устройства и имеет один или несколько портов для подключения ЛВС и один или несколько WAN-портов. Производительность и широта функциональных возможностей (в частности, поддержка разнообразных протоколов) зависят от стоимости маршрутизатора.

Теперь перейдем к рассмотрению особенностей функционирования программного обеспечения РАОС.

2.1.2. Особенности функционирования программного обеспечения Функциональная схема РАОС приведена на рис. 2.1.

Здесь используются следующие сокращения:

БПО – базовое программное обеспечение;

ППО – прикладное программное обеспечение;

ЛППО – локальное прикладное программное обеспечение;

ЛКПО – локальное коммуникационное программное обеспечение;

ЛКПО ЛКПО ЛППО ЛППО

ППО БПО

ППО БПО

ЛППО ЛППО

Возможны различные подходы к распределению функций между клиентами и сервером. Размещение прикладного программного обеспечения на клиенте позволяет сократить до минимума функциональность сервера ("толстый" клиент – "тонкий" сервер). При этом на машине клиента располагается локальное ППО, в т.ч. учебные материалы и вспомогательное программное обеспечение: всевозможные моделирующие пакеты, лабораторные практикумы, тренажеры и т.п. А на сервере располагается базовое программное обеспечение.

Основное преимущество подхода "толстый" клиент – "тонкий" сервер заключается в минимизации сетевого трафика: обмен по сети ограничивается передачей сообщений и обращениями к БД. Кроме того, снижаются требования к пропускной способности канала связи.

При переносе на сервер прикладного программного обеспечения (и учебных материалов) реализуется технология "тонкий" клиент – "толстый" сервер. На клиенте размещается только локальное коммуникационное программное обеспечение. Это значительно увеличивает сетевой трафик, зато избавляет пользователя от необходимости хранить на своем компьютере прикладные программы и большие объемы данных, а также упрощает администрирование программного обеспечения.

И та, и другая технология могут быть реализованы как в локальной сети, так и в сети Internet. Для ЛВС наиболее распространенным решением является использование сервера под управлением ОС Windows. В пользу этого подхода можно привести такие соображения, как простота организации сервера; стандартный интерфейс; естественная интеграция приложений;

высокая скорость обмена данными; возможность распределения программного обеспечения между узлами сети; прозрачная файловая система.

Для работы через Internet более целесообразным с точки зрения надежности является использование сервера под управлением ОС UNIX.

Сервер БД также следует разместить на UNIX–машине. В БД хранится информация о пользователях системы, поэтому она должна быть хорошо защищена от несанкционированного доступа. Информация включает в себя паспорт пользователя (его имя, пароль, статус, права, которыми он обладает в системе), данные о текущем состоянии процесса обучения и некоторые другие сведения.

Кроме рассмотренных выше, в состав обучающей системы могут входить различные вспомогательные модули – дополнительные программы (программные комплексы), которые предназначены или адаптированы для выполнения отдельных функций, поддерживающих процесс обучения. Их набор может меняться в зависимости от требований к обучающей системе. В совокупности с ядром АОС они обеспечивают выполнение всех внутренних функций системы.

В качестве примеров вспомогательных средств можно привести:

• лингвистический сервер – программный комплекс, предназначенный для распознавания текстов на естественном языке. В АОС его можно использовать для анализа вопросов и ответов обучаемого, для синтеза ответов системы с целью поддержки диалога между системой и пользователем.

• графический сервер – программный комплекс, предназначенный для распознавания графических изображений при анализе ответов обучаемого.

Для работы этих (и подобных им) комплексов требуется много системных ресурсов – и процессорного времени, и дисковой памяти. Кроме того, обычно такое программное обеспечение, в отличие от АОС, ориентировано на определенную предметную область. Поэтому эти программные комплексы нецелесообразно включать в состав ядра АОС и размещать на том же узле сети.

С другой стороны, эти вспомогательные программные средства берут на себя часть функций АОС, поэтому доступ к этим средствам (к узлам сети) критичен для системы в целом. Повышения надежности и работоспособности системы можно достигнуть, используя специальный протокол обмена данными, который обеспечивает автоматическую реконфигурацию системы вспомогательного программного обеспечения.

неоднородных вычислительных средах, актуальная, прежде всего, в САУ, рассмотрена, например, в [38]. Но применительно к данному случаю можно рассмотреть более простой вариант протокола обмена данными с реконфигурацией системы. (На рис. 2.1. составляющие элементы этой 2.1.3. Описание протокола обмена данными между ядром АОС и вспомогательным программным обеспечением Перед протоколом обмена данными стоят задачи организации распределенных вычислений и автоматической реконфигурации системы с целью обеспечения надежности ее функционирования. Это протокол уровня приложения, основанный на использовании TCP/IP.

Конфигурация сети определяется следующей информацией:

– топология сети;

– процессы, которые могут быть запущены на каждом узле сети.

возможными средствами. Для этого требуются процессы-демоны: главный демон на сервере АОС и вспомогательные демоны на тех узлах, где расположено вспомогательное программное обеспечение (ВПО). Демоны запускаются оператором вручную.

При запуске главный демон опрашивает узлы сети для установления их доступности и определяет те узлы, на которых будут запущены процессы ВПО. Критерием распределения процессов является максимальное распараллеливание работы при условии, что каждый процесс запускается на одном узле. Потом главный демон направляет вспомогательным демонам выбранных узлов команды на запуск соответствующих процессов. При обращении ядра АОС к вспомогательному процессу главный демон направляет запрос соответствующему вспомогательному демону и ожидает от него ответа, который возвращает ядру АОС. Если в течение определенного периода (time-out) ответ не получен или получено сообщение об ошибке, то главный демон производит реконфигурацию системы и повторные попытки обработать запрос. Кроме того, главный демон может периодически опрашивать узлы сети для подтверждения их доступности.

Вспомогательные демоны сразу после запуска переходят в состоянии ожидания запроса от главного демона. При запросе на подтверждение готовности вспомогательный демон отсылает отклик главному демону.

Обработка запроса на инициацию процесса заключается в том, что вспомогательный демон запускает процесс и отправляет главному демону сообщение об успехе (или неуспехе) запуска. При запросе на передачу данных вспомогательный демон передает данные запущенному процессу и ожидает результата, который отправляет обратно главному демону.

При такой организации работы система будет работоспособна, пока для каждого вспомогательного процесса доступен хотя бы один узел, на котором он может быть запущен.

Подробнее протокол обмена данными между ядром РАОС и вспомогательным программным обеспечением рассмотрен в Главе 4.

2.2. Основные характеристики РАОС как программного продукта Итак, РАОС – это функционирующий в вычислительной сети программный комплекс, предназначенный для формирования и эксплуатации обучающей системы и позволяющий преподавателю заложить в систему свои представления о методологии преподавания и свои предметные знания.

Примечание: предметом данного исследования являются только самые общие свойства, которыми система должна обладать, и возможности, которые система должна предоставлять преподавателю при создании АОС.

Теоретическое или эмпирические обоснование правомерности того или иного педагогического или методологического решения должно выполняться создателем конкретного курса.

К основным свойствам, которые должны характеризовать РАОС как программный продукт, можно отнести следующие:

1. Полнофункциональность системы. Инструментарий РАОС должен обеспечивать возможность создания системы, которая поддерживает различные формы организации обучения в течение всего цикла обучения (от определения начального уровня знаний обучаемого и его потребностей до итогового контроля знаний).

2. Открытость системы, т.е. предоставление пользователю возможности настраивать систему и расширять ее путем подключения дополнительных исполняемых модулей или замены существующих. Настройка системы должна быть параметрической и алгоритмической.

3.

Работа в сети. Подразумевает не только предоставление возможности удаленного доступа к системе, например, в рамках дистанционного образования, но и активное использование вычислительных возможностей, предоставляемых сетью. С учетом требования открытости это означает возможность создания на основе РАОС гетерогенной обучающей системы.

2.3. Пользователи АОС АОС предназначена для организации автоматизированного обучения по произвольной дисциплине (курсу). Все множество пользователей АОС можно разбить на три группы:

1. Составитель курса (преподаватель).

Он осуществляет подготовку системы к использованию, в его задачи входит:

заполнение системы знаниями по предметной области, учебными материалами, вспомогательными компьютерными программами и т.д.;

настройка системы (в рамках предоставленных возможностей) в соответствии с целями использования системы и представлениями преподавателя об эффективных методах управления обучением.

2. Консультант (преподаватель).

Он контролирует работу обучаемых с системой; в его задачи входит:

регистрация обучаемого, настройка системы на данного обучаемого, определение цели его работы с АОС;

периодический контроль за ходом процесса обучения;

принятие решения об окончании обучения с учетом рекомендаций системы.

3. Обучаемый.

Работа системы с обучаемым делится на сеансы. Во время каждого сеанса система:

определяет текущее состояние процесса обучения;

выполняет действия, предусмотренные текущим состоянием (например, демонстрацию учебных материалов, запуск внешних модулей, контроль знаний);

по результатам ответных действий обучаемого изменяет текущее состояние процесса обучения;

осуществляет проверку достижения заданной цели. Если цель достигнута, система сообщает об этом обучаемому и консультанту; если не достигнута – просто завершает сеанс.

Последовательность работы АОС с обучаемым отражена на структурной диаграмме (рис. 2.2) и состоит из следующих шагов:

1. Идентификация обучаемого преследует две цели:

• Предотвращение несанкционированного доступа к системе.

Предлагается использовать парольную идентификацию как наиболее распространенную и простую в реализации.

• Настройка системы на конкретного обучаемого.

Во время первого сеанса работы системы с обучаемым настройка заключается в определении исходного состояния объекта управления, а в дальнейшем – в использовании модели обучаемого (объекта управления), сформированной в результате предыдущих сеансов.

Рис. 2.2. Структурная диаграмма работы обучающей системы 2. Определение текущего состояния процесса обучения заключатся в анализе статистических данных, полученных при работе с обучаемым, определении степени достижения цели и выборе стратегии поведения.

3. Определение вида работы происходит в диалоге с обучаемым. В общем (продолжения) обучения, и обучаемый выбирает из них самостоятельно.

Если он хочет воспользоваться помощью системы, он может получить консультацию. В ходе консультации система выдает рекомендации последовательности изучения курса в целом.

Альтернативой консультации является получение информации о текущем состоянии процесса обучения.

Для работы с учебными материалами обучаемый выбирает тему, которую он будет изучать, после чего ему выдаются соответствующие материалы.

При этом возможна временная передача управления другим программам.

При проверке знаний обучаемого система сначала определяет стратегию преподавателем или происходит на основе модели обучаемого. После тестирования выполняется анализ результатов и изменение модели обучаемого.

4. По окончании выполнения каждого вида работы система фиксирует результаты в базе данных обучаемых. После этого обучаемый может приступить к другой работе или завершить сеанс.

2.4. Логическая структура обучающей системы В Главе 1 было определено, что для реализации всех функций обучающая система должна содержать общие и специальные знания трех видов [30, 145]:

1. о предметной области (модель предметной области, a model of the subject).

Модель предметной области должна отражать структуру ПО. Она может быть использована при определении последовательности изучения тем и проведения контрольных занятий [25].

2. об учащемся (модель обучаемого, a model of the specialist).

параметров, отражающих общие характеристики обучаемого, и проекцию его знаний на знания системы (на модель предметной области).

3. о стратегии обучения.

Стратегия обучения определяет последовательность изучения тем (на основе модели предметной области) и формирует задания для контроля знаний обучаемого (на основе модели обучаемого).

На основании вышеизложенного можно предложить логическую структуру обучающей системы (рис. 2.3).

Рис.2.3. Логическая структура обучающей системы К сожалению, в настоящее время отсутствуют реально используемые в учебном процессе системы, содержащие все упомянутые выше модели (предметной области, стратегии обучения и обучаемого) [30], а без них невозможна полноценная адаптация системы к обучаемому.

Рассмотрим подробнее принципы организации и взаимодействия этих моделей.

2.4.1. Взаимодействие с обучаемым Выделяют три подхода к организации управления взаимодействием с обучаемым в АОС [74]:

1. либеральный;

2. консервативный;

3. адаптивный.

В первом случае управление со стороны системы отсутствует, обучаемый самостоятельно выбирает последовательность изучения материала. Единственной подсказкой здесь может служить оглавление курса, задающее целесообразный порядок изучения предмета. Такая организация подобна выдаче обучаемому списка рекомендованной литературы.

При консервативном подходе последовательность подачи учебных материалов жестко запрограммирована (и, обычно, дозирована). Эта последовательность описывается в сценарии курса, выполнение которого управляется программно. При программированном обучении [4] обучающая система получается негибкой: она одинаково управляет разными пользователями, и теряется одно из преимуществ использования АОС – индивидуальность обучения. Введение же альтернативных сценариев, вопервых, сопряжено с большими дополнительными расходами времени и сил разработчика, а, во-вторых, не решает проблему полностью, т.к. по отдельности каждый альтернативный сценарий все равно остается запрограммирован.

Наиболее эффективным способом организации управления обучением является адаптивный подход. Система подстраивается под обучаемого, устанавливая очередность и интенсивность изучения материалов на основании достигнутых обучаемым результатов.

При разработке обучающих программ нельзя идти по пути применения какого-либо одного метода управления взаимодействием с обучаемым.

Необходимо предусмотреть различные методы управления, как по инициативе системы, так и по инициативе обучаемого [98].