Современные информационные технологии/3. Программное обеспечение

 

аспірант  Дроздовська А.С.

Херсонський Національний технічний університет, Україна

 

Игровые и адаптивные технологии в контексте электронных обучающих систем

 

Введение. Электронные обучающие системы (ЭОС) на базе информационных и коммуникационных технологий являются одним из основных средств современного образования. Одним из важных и мало изученных аспектов ЭОС является использование методов теории активного обучения, а именно, методов игрового и адаптивного обучения. Игровые обучающие системы (ИОС) дают возможность привлечь учеников к получению реальных знаний, так как они имитируют реальные условия. Адаптивные обучающие системы (АОС) учитывают индивидуальные особенности обучаемых. В то же время большинство систем не могут быть классифицированы как игровые и адаптивные одновременно, значительное число систем подпадают лишь под одну из этих категорий. Совместное использование в обучении адаптивных технологий и средств игрового обучения позволит достичь более гибкого подстраивания курса обучения под каждого конкретного обучаемого. С целью максимального раскрытия его личностных особенностей и их использования в процессе игрового обучения и автоматизации процесса обратной связи в ходе обучения.

Анализ достижений и публикаций. Как отмечается в литературе, большое число ИОС, включая German Tutor (Heift, & Nicholson, 2001) и Sql-tutor (Mitrovic, 2003) являются неадаптивными. С другой стороны, большое количество адаптивных систем используют эффективные но очень простые техно­логии, которые могут быть отнесены  к «игровым» с большой натяжкой. В конечном итоге - пересече­ние между адаптивными и игровыми системами совсем невелико и недостаточно освещено в специальной литературе.

Цель статьи. Целью данной работы является теоретическое рассмотрение игровых и адаптивных технологий в контексте электронных обучающих систем с целью изучения возможности их совместного использования.

Основная часть. Рассмотрим технологии и инструменты построения ИОС и АОС. Существующие игровые и адаптивные технологии очень разные. Они предоставляют разные виды поддержки обучения как для обучаемых, так и для обучающих, задействованных в процессе обучения. Чтобы  вникнуть в это разнообразие систем и идей, предлагается  сосредоточиться на игровых и адаптив­ных технологиях. Под игровыми и адаптивными технологиями мы имеем в виду разные по сути пути добавления игровой и адаптивной функциональности в ЭОС.

 Технология, как правило, может быть в дальнейшем разложена на структурно меньшие модели и методы, которые отвечают разным вариантам этой функциональности и разным способам ее реализации.

Рис.1. Соотношение между игровыми и адаптивными

обучающими системами (ОС)

 

Обзор определил главные технологии, которые используются в ИОС и АОС (Рис.2). Эти технологии имеют начало в двух исследовательских областях, которые достаточно развились до эры Интернета – адаптивное гипермедиа и игровые технологии. Так как их применение было отно­сительно простым, эти технологии были одними из первых и могут рассматриваться как «классические» технологии. В соответствии с их возникнове­нием обзор группирует пять классических технологий в Адаптивные технологии гипермедиа  и Игровые технологии обучения (Рис.2).  Обзор также оп­ределяет и группирует некоторые технологии в технологии «рожденные Интерне­том», которые появились в Интернете недавно и не имеют прямых корней в до-интернет учебных системах.

 

 

Рис.2. Классические технологии ИОС и АОС.

 

Программирование учебного курса. Программы учебных курсов строятся с учётом вопросов, возникающих при разработке проекта, особая ценность прикладных знаний заключается в том, что их можно сразу же применить на практике. Все программы курсов содержат демонстрационные примеры, которые максимально приближены к реальным условиям.          

Интеллектуальный анализ данных. В отличие от неинтеллектуальных проверяющих инструментов, которые способны лишь сказать верно решение или нет, интеллектуальные анализаторы могут сказать, что именно неверно или что решено не полностью, и какие пропущенные или неверные знания могут отвечать за ошибку. Интеллектуальные анализаторы способны обеспечить технику обратной связи обработки ошибок и обновление модели студента.  Из-за низкой интерактивности и естественного соответствия форм, эта тех­нология была реализована одной из первых в таких ранних АІОІС, как ELM-ART (Brusilovsky, et al., 1996a) и WITS (Okazaki, et al., 1996). Системы Sql-tutor (Mitrovic, 2003), German Tutor (Heift, et al., 2001) и последняя версия ELM-ART (Weber, et al., 2001).

Целью поддержки принятия решений (интерактивной) является обеспечение обучаемого интеллектуальной помощью на каждом этапе решения проблемы – от предоставления под­сказки до выполнения следующего этапа вместо обучаемого.  Технология интерактивной под­держки принятия решений не так популярна – в основном из-за проблем с реализацией. Как было показано в ранних системах, чистая реализация на стороне сервера, такая как Pat-online (Ritter, 1997) не в состоянии активно следить за действиями студента, и может обеспечивать помощь лишь по запросу. Чистая реализация на стороне клиента, такая как ADIS (Warendorf, & Tan, 1997) имеет ограничение по сложности. Необходимая функциональность и уровень сложности для реализации интерактивной поддержки принятия решений нуждается в клиент-серверной реализации, такой как  Algebrain (Alpert, Singley, & Fairweather, 1999), но такие системы бо­лее сложны в реализации. Activemath (Melis и др., 2001) реализует интерактивную под­держку принятия решений в ее планировщике доказательств Омега.  В дополнение к этому ELM-ART (Weber и др., 2001) представляет уникальный пример поддержки принятия реше­ний на основе примеров – это другая интерактивная технология поддержки, которая становится многообещающей.

Под адаптивностью будем понимать индивидуализацию процесса обучения на основе создания электронных курсов, учитывающих индивидуальные особенности обучаемых, в том числе психологические особенности, скорость восприятия, уровень начальных знаний, а также индивидуальные цели и задачи обучения.

Адаптивное представление и адаптивная поддержка навигации – две самых больших технологии, которые рассматриваются системами адаптивного гипертекста и адаптивного гипермедиа. Целью технологии адаптивного представления  есть приспособления содержи­мого каждого узла (страницы) к целям студента, знаниям и другой информации, которая хранится в модели студента. В системе адаптивного представления страницы являются не статическими, а такими, которые адаптивно генерируются  или собираются для каждого пользователя.  Activemath (Melis, и др., 2001) представляет одну из широчайших сред суще­ствующих примеров адаптивного представления. В дополнение ELM-ART (Weber, и др., 2001) демонстрирует специальную форму адаптивного представления – адаптивные преду­преждения об образовательном состоянии текущей страницы. Metalinks (Murray, 2003)   де­монстрирует адаптивное представление для «повествовательного сглаживания».

Целью технологии поддержки адаптивной навигации является помощь студенту со­риентироваться и перемещать в гиперпросторе с помощью изменения вида видимых ссылок. Например, система адаптивного гипермедиа может адаптивно сортировать, аннотировать, или частично прятать ссылку текущей страницы для того, чтобы упростить выбор, куда пе­редвигаться дальше. Поддержка адаптивной навигации  разделяет одну и ту же цель, что и программирование курса обучения – помочь обучаемому найти оптимальный путь в учебном материале. В то же время поддержка адаптивной навигации  менее управляющая и более «партнерская», чем традиционное программирование: она ведет обучаемого, оставляя ему воз­можность самостоятельно выбирать следующий элемент знаний для изучения, следующую задачу для решения. Поэтому поддержка адаптивной навигации  становится как естественной, так и эффек­тивной. Она была среди трех первейших технологий, используемых в таких системах как  ELM-ART (Brusilovsky, и др. , 1996), Interbook (Brusilovsky, Schwarz, & Weber, 1996). Kbshyperbook (Henze, и др. , 2001), Activemath (Melis, и др. , 2001) и ELM-ART (Weber,и др.,2001) демонстрируют несколько ва­риантов адаптивной аннотации (комментирование) ссылок.  Mltutor (Smith, и др. , 2003) ис­пользует сортировку и генерацию ссылок.

Выводы и перспективы дальнейших исследований. Рассмотрены игровые и адаптивные технологии в контексте ЭОС, что дает возможность применить бо­лее широкое разнообразие технологий в образовательном контексте.

Итак, возникает задача создания модели подачи знаний, на основе которой ста­нет возможным построение современной электронной игровой адаптивной обучающей системы с широкими возможностями отно­сительно контроля и оценки знаний обучаемых, широкой адаптивности к потребностям уче­ника.

 

Литература:

  1. Brusilovsky P., Peylo C. (2003) Brusilovsky P., Peylo C. Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems. International Journal of Artificial Intelligence in Education 13 (2003) 156–169. IOS Press, 2003
  2. Brusilovsky, P. (1996). Methods and techniques of adaptive hypermedia. User Modeling and User-Adapted Interaction, 6(2-3), 87-129.
  3. Brusilovsky, P. and Tasso, C. (2004) Preface to special issue on user modeling for Web information retrieval. User Modeling and User Adapted Interaction 14 (2-3), 147-157.
  4. IFETS. International Forum of Educational Technology & Society http://ifets.ieee.org/
  5. Атанов Г.А., Пустынникова И.Н. (2002) Обучение и искусственный интеллект, или основы совре­менной дидактики высшей школы. – Донецк: Изд-во ДОУ, 2002.
  6. МФ «ВОТ». Международный Форум "Образовательные Технологии и Общество" – Восточно-евпо­пейская подгруппа International Forum of Educational Technology & Society http://ifets.ieee.org/russian/