Интеллектуальные информационные системы в дистанционном обучении

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ДИСТАНЦИОННОМ ОБУЧЕНИИ

Рассматриваются современные интеллектуальные обучающие системы и принципы их функционирования.

Дистанционное образование становится все более популярным. Ведущие вузы и компании мира предоставляют Online услуги обучения на основе использования таких программных продуктов как Moodle, TrainingWare Class, Claroline LMS, Dokeos [1].

Главная задача обучения - обеспечить качество образования. Проявляется тенденция создавать интеллектуальные образовательные платформы, чтобы система подстраивалась к каждому клиенту, а не человек перестраивал себя под однотипную базу запрограммированных знаний.

Функционирование интеллектуальных обучающих систем базируется на построении модели обучающегося, которая создается по его первичному тестированию, определяющему глубину знаний и психофизические особенности, а в дальнейшем процессе обучения, идет постоянный мониторинг достижений студента и корректировка модели. Система определяет недостающие знания и вносит коррективы в процесс обучения. Примером является PROUST.

По этому же принципу работают интерактивные тренажеры. Например, система LISP-TUTOR [2].

Известны системы, основу которых составляет построение траектории обучения. При этом постоянно отслеживается учебный процесс, глубина усвоения материала и может осуществляться корректировка траектории обучения. Пример - ELM-ART-II, VC Prolog Tutor.

Обучающие системы анализа наличия и правильности знаний оценивают не результат, а ход решения, генерируя подсказку, объясняющую неверный шаг. Пример - Andes Physics Tutor.

Также существуют программные комплексы, которые при возникновении ошибки выдают пример с аналогичной задачей, ранее правильно решенной. Такие, как AlgeBrain.

Анализ показывает, что в мире созданы интеллектуальные обучающие системы, которые адаптируют процесс обучения к нуждам клиента, но адаптация носит частный характер и решает частные задачи [3,4]. Главное - с требуемой точностью определять уровень подготовки и, если он не достаточен, и студент не справляется с предлагаемыми заданиями, необходимо переводить его на более низкий, легкий уровень. И наоборот, если студенту легко дается решение, нужно предложить ему более сложные задачи. Непременным условием для результативного функционирования системы должно быть умение определять психофизические особенности человека [5]. Во-первых, важно понять, как у него работает восприятие при запоминании информации - преобладает образное, звуковое или иное восприятие. При этом система должна перестраиваться под нужды клиента. Во-вторых, если студент устал или не настроен на работу в данный день, программа должна предложить вернуться к занятиям в следующий раз.

Список литературы

Советов Б. Я., Цехановский В. В., Чертовской В. Д. Интеллектуальные системы и технологии. М.: Академия. 2013. - 320 с.

sumschool.sumdu.edu.ua/is-02/rus/lectures/sobaeva/sobaeva.htm

Ткаченко, А.В. Модель и алгоритм управления индивидуальной траекторией обучения [Текст] / А.В.Ткаченко, А.И.Ткаченко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 1. С. 34-39.

Серебровский, В.В. Инновационные технологии в образовании: обучение по индивидуальной траектории [Текст] / В.В.Серебровский, А.В.Ткаченко, А.И.Ткаченко // Известия Юго-Западного государственного университета. 2013. № 1 (46). С. 026-031.

Ткаченко, А.В. Модели и методы управления идентификацией знаний студентов в системах дистанционного обучения [Текст] / А.В.Ткаченко, А.И.Ткаченко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 1. С. 137-142.

Оценка рисков природных и техногенных катастроф в информационноаналитических системах поддержки принятия решений/ Зотов И.В., Сазонов С.Ю., Ефремова О.В., Аббакумов С.А.// Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 5-2 (44). С. 019-023.

Подход к построению интеллектуальной системы моделирования и управления состоянием пожароопасности сложных технических объектов/ Егоров С.И., Сазонов С.Ю., Фролов С.Н .// Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. №8. С. 50-54.

Методика расчета времени эвакуации людей при воздействии опасных факторов пожара в системе имитационного моделирования пожароопасных ситуаций в ву- зе/Сазонов С.Ю.// Информационные системы и технологии. 2012. № 1 (69). С. 38-44.

Методический подход к выбору и разработке моделей оценки эффективности комплексной системы объектов защиты/Чебанов А.С., Власенко А.В., Жук Р.В., Сазонов С.Ю.//Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 6 (45). С. 038-040.

Построение биометрических систем контроля и управления доступом по рукописному почерку/ Лапина Т.И., Петрик Е.А., Лапин Д.В.// Наукоемкие технологии. 2012. Т. 13. №9. С. 10-13.

Информационный подход к построению моделей объектов в системах контроля/ Лапина Т.И., Петрик Е.А., Лапин Д.В.// Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 2. С. 65-70.

Анализ и прогнозирование случайных процессов на основе метода нормирования данных/ Лапина Т.И.// Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. Т. 6. № 10. С. 76-81.

Способ биометрической аутентификации по почерку в компьютеризированной системе контроля доступа/ Милых В.А., Лапина Т.И., Лапин Д.В.// патент на изобретение RUS 2469397 30.09.2011

THE INFORMATION-ANALYTICAL PROGRAM TOOL FOR REGIONAL DECISION MAKING IN SOCIAL SPHERE/ Artemenko M., Hudec O., Lapina T., Sokolova M.V.// Telecommunications. 2004. T. 9. C. 42. УДК 004.056

Количество показов: 729