Перспективные исследования в области компьютерного обучения

Современные исследования в области применения компьютеров в обучении развиваются, в основном, в рамках нескольких основных направлений, которые можно обозначить следующим образом:

1) интеллектуальные обучающие системы;

2) учебные мультимедиа и гипермедиа;

3) учебные среды, микромиры и моделирование;

4) использование компьютерных сетей в образовании;

5) новые технологии для обучения конкретным дисциплинам.

Остановимся на некоторых из этих направлений подробнее

Интеллектуальные обучающие системы. Наиболее перспективным направлением развития систем компьютерного обучения является технология искусственного интеллекта (ИИ). Системы, использующие методику ИИ, называют интеллектуальными обучающими системами (ИОС). ИОС реализует адаптивное и двухстороннее взаимодействие, направленное на эффективную передачу знаний Под адаптивностью понимается то, что система дает пояснения, подходящие каждому обучаемому, с помощью динамического управления, зависящего от процесса обучения Двустороннее взаимодействие - это взаимодействие со смешанной инициативой, при которой обучаемый может задать вопросы или просить систему решить задачу. ИОС отличаются друг от друга прежде всего методологиями представлений знаний о предметной области, об обучаемом и о процессе обучения.

Наиболее перспективным путем развития ИОС является, по-видимому, путь создания самообучающихся систем, приобретающих знания в диалоге с человеком. Общая архитектура системы совместного обучения человека и компьютера может определяться следующими компонентами;

• микромир;

• учащийся-человек;

• учащийся-компьютер;

• интерфейс между двумя учащимися и микромиром;

• интерфейс между двумя учащимися.

В основе разработки компьютерного «соученика» в центре внимания должно быть соотношение между управлением и коммуникацией Прототипом такого рода системы можно считать MEMOLAB - обучающую среду с искусственным интеллектом по методологии экспериментальной психологии и человеческой памяти.

Другое направление развития систем искусственного интеллекта - распределенные системы, связывающие два и более компьютеров так, что ученики могут обучаться, сотрудничая или соревнуясь, каждый на своем компьютере В этом случае возникает некое подобие «классного» обучения, но на совершенно ином уровне. Эксперименты и оценки показывают, что такое обучение оказывается более эффективным и интересным, чем обучение в одиночку.

Недостатком многих существующих ИОС является ориентация на специальные знания в рамках определенного предмета, так что в них не предусмотрена возможность простой адаптации к другой предметной области. Более общий подход состоит в развитии интеллектуального окружения (оболочки), из которого затем можно получить много ИОС путем наполнения различным содержанием, как баз знаний. Пример такой системы - EEPS, обучающая среда для решения задач, обеспечивающая обучение решению задач в качественных областях науки.

Система реализует модель преподавания, основанную на трех режимах:

• режим вопросов (обучаемый расспрашивает компьютер, с целью получения ответов на задачи и их объяснений);

• режим исследования (решения задачи совместными усилиями обучаемого с компьютером, обучаемый поставляет требуемую информацию для решения задачи);

• режим решения (обучаемый решает задачу самостоятельно, получая минимальную помощь и советы компьютера).

Система диагностики представляет стратегию решения задач студентом в виде одного из следующих стилей:

• дефектный стиль (студент, зная материал, допускает одну или более концептуальных ошибок);

• стиль «вокруг да около» (студент пытается найти решение многими неверными путями, задает много не относящихся к делу вопросов);

• рефлексивный стиль (когда студент знает материал, но решает задачу постепенно, иногда проходя через множество промежуточных этапов);

• импульсивный стиль (когда студент спешит прийти к заключению без достаточных оснований);

• смешанный стиль - комбинация двух или более перечисленных выше стилей.

Основанные на знаниях модели обучаемых могут быть построены с использованием различных видов дифференциального анализа, когнитивной диагностики.

В современных интеллектуальных обучающих системах, в основном, используются знания о качественных (количественных) аспектах процесса обучения. Однако, необходимо учитывать и мотивашюнную сторону обучения. Мотивационные аспекты обучения можно классифицировать в соответствии с такими явлениями, как соревновательность, заинтересованность, самоконтроль, уверенность и удовлетворение.

Обучающая система должна

• определять мотивацнонное состояние обучаемого;

• реагировать с целью мотивации рассеянных, менее уверенных или недовольных учеников или поддержки уже мотивированных учеников. Примеры мотивационной тактики:

•если менее вверенный ученик правильно решает задачу, система может предложить ему подобную задачу для закрепления;

• внимание рассеянных или неактивных обучаемых может быть привлечено неожиданными эффектами или вводными комментариями;

• интерес может быть повышен головоломками, вопросами или знакомством с новыми темами.

Учебная мультимедиа и гипермедиа представляет собой развитие технологии программированного обучения, хотя упор делается не на адаптивность обучения и его методическое обоснование, а на внешнюю иллюстративно-наглядную сторону. Современные графические и звуковые возможности компьютера, а также возможность комплексирования его в качестве управляющего устройства с системами учебного телевидения, обусловили появление средств гипер- и мультимедиа. Научные исследования в данной области связаны с разработкой технологий создания учебных курсов большего размера на основе возможностей мульти- и гипермедиа. Под управлением компьютера система мультисред может производить в едином представлении объединение текста, графики, звуков, видео-образов и мультипликации. Технология мультимедиа в последнее время широко применяется для создания электронных книг (и учебников).

Развитием идей мультимедиа являются технологии компьютерной виртуальной реальности. В этом случае с помощью специальных экранов, датчиков, шлемов, перчаток и т.п. полностью моделируется управление, например, самолетом, так что у обучаемого возникает полная иллюзия того, что он находится в кабине самолета и им управляет.

Таковы основные направления исследований в области компьютерного обучения и основные подходы в компьютерном обучении. Ситуация, сложившаяся в области компьютерного обучения, является парадоксальной: несмотря на активно и в различных направлениях ведущиеся поиски, обилие результатов, зреет ощущение необходимости кардинальных изменений концепции обучения, глубинного изменения подхода к компьютерному обучению. В первую очередь, требуется разработка адекватной теории компьютерного обучения, новых методов представлений знаний и моделирования процесса обучения и поведения обучаемого.

Компьютерное обучение остается очень интересной и перспективной областью исследований, привлекающей передовых ученых, педагогов и методистов всего мира. С внедрением компьютерного обучения стали меняться стили и устоявшиеся подходы к обучению, стала быстро меняться сама эта традиционная сфера человеческой деятельности. Трудно переоценить значение и влияние этих изменений на судьбы человеческой цивилизации в целом.

Контрольные вопросы и задания

1. Разработайте модель знания по школьному разделу «действия с дробями», используя модульный принцип.

2. Разработайте тест на знание таблицы умножения чисел от 0 до 100.

3. Используя какую-либо инструментальную тестовую оболочку, разработайте компьютерный тест по тестовым заданиям курса информатики, описанным в настоящей главе.

Дополнительная литература к главе 6

1. Балыко Г. Г., Пугач В. И., Фиишан Л. И. Управление школой и базы данных. -Самара: СГПИ, 1992.

2. Берещанский Д. Г. Практическое программирование на dBASE. - М.: Финансы

и статистика.1989.

3.Герман О. В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний: -Минск: «Дизайн-ПРО», 1995.

3. Глушков В М. Основы безбумажной информатики / Изд. 2-е. - М.: Наука, 1987.

4. А.Каратыгин С., Тихонов А , Долголаптев В. Базы данных: простейшие средства обработки информации, электронные таблицы, системы управления базами данных. В 2-х томах. - М.: ABF.1995.

5. Коновалова Н. В., Капралов Е.Г. Введение в ГИС. - Петрозаводск: Петрозаводский госуниверситет, 1995.

6. Крамм Р. Системы управления базами данных dBASE II и dBASE III для персональных компьютеров. - М.: Финансы и статистика, 1988.

7. САПР. Системы автоматизированного проектирования / Под ред. И.П.Норенкова. - Минск: Высшая школа, 1987.

8. Свириденко С. С. Современные информационные технологии. - М.: Радио и связь, 1989.

9. Советов Б Я. АСУ. Введение в специальность. - М.: Высшая школа, 1989.

10. Советов Б.Я. Информационная технология. - М.: Высшая школа, 1992.

11. Фурунжиев P.M., Гугля В. А. САПР, или как ЭВМ помогает конструктору. -Минск: Высшая школа, 1987.

12. Электронная почта в системе MS-DOS. Официальное руководство компании Редком.-М., 1995.

13. Журнал «Информатика и образование», с 1992 г.

14. Журнал «Педагогическая информатика», с 1994 г.