WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |
  1. Критерии, основанные на количественных характеристиках графа сети Петри:
    1. число позиций сети Петри;
    2. число переходов сети Петри;
    3. число дуг сети Петри;
    4. число всех возможных путей;
    5. связность графа сети Петри.
  2. Критерии, основанные на статистических атрибутах переходов стохастической сети Петри:
    1. средний уровень знаний концепта;
    2. степень интегрированности концепта в обучающий курс;
    3. степень взаимосвязи между концептами обучающего курса.
  3. Критерии, основанные на результатах моделирования с использованием полученной модели процесса обучения:
    1. средний уровень конечных знаний обучаемого;
    2. успешность адаптационных решений.

Расчет этих критериев позволяет идентифицировать недостатки обучающего курса и механизмов принятия адаптационных решений. Разработанные критерии используются в методе оценки качества электронных обучающих систем. Метод включает в себя следующие этапы:

  1. Расчет априорных критериев оценки качества электронной обучающей системы.
  2. Анализ результатов априорной оценки качества и внесение изменений в электронную обучающую систему.
  3. Сбор данных о процессе обучения в системе целевой группой достаточного для получения достоверного результата размера.
  4. Автоматическое построение модели процесса обучения в электронной обучающей системе с использованием автоматизированной системы оценки качества.
  5. Идентификация концептов курса с низким качеством обучения.
  6. Расчет критериев и анализ качества процесса обучения.
  7. Модернизация обучающего курса по результатам анализа.
  8. Верификация внесенных изменений в обучающий курс.

Данный метод включает в себя априорные и апостериорные критерии, а также этапы внесения изменений в электронную обучающую систему и обучающий курс, что позволяет управлять качеством электронных обучающих систем на всех этапах их жизненного цикла.

В третьей главе описана автоматизированная система оценки качества, реализующая метод оценки качества и алгоритмы расчета критериев качества.

Разработанный метод оценки качества и алгоритмы расчета критериев качества были реализованы в автоматизированной системе оценки качества. Архитектура автоматизированной системы представлена на рис. 3.

Рисунок 3 – Архитектура автоматизированной системы оценки качества

Система оценки качества включает в себя следующие подсистемы:

а) подсистема сбора данных, предназначена для сбора данных о процессе обучения в оцениваемой электронной обучающей системе;

б) подсистема предобработки данных, предназначена для предобработки данных о процессе обучения в электронной обучающей системе с использованием методов статистического анализа данных;

в) подсистема построения модели процесса обучения, предназначена для построения модели процесса обучения на основе данных о процессе обучения в электронной обучающей системе и ее редактирования;

г) подсистема моделирования, предназначена для моделирования процесса обучения с помощью модели процесса обучения на основе стохастической раскрашенной сети Петри;

д) подсистема определения критериев качества, предназначена для расчета значений различных критериев качества;

е) подсистема интерфейса пользователя, предназначена для организации взаимодействия пользователя с системой;

ж) подсистема безопасности, обеспечивает аутентификацию и авторизацию пользователей в системе.

Автоматизированная система была реализована с использованием языка программирования Java. При разработке использовалась интегрированная среда разработки Eclipse. Система позволяет рассчитывать априорные критерии качества на стадии разработки электронной обучающей системы и апостериорные критерии качества на стадиях внедрения и эксплуатации. Расчет апостериорных критериев производится на основе данных о процессе обучения в системе. Сбор данных может осуществляться двумя способами: обучающая система сохраняет сведения о процессе обучения, после чего система оценки качества преобразует данные сведения в собственный формат; обучающая система передает данные системе оценки качества в формате XML с использованием технологии Web Services (возможно использование системы оценки качества как удаленного сервиса).

Разработанная автоматизированная система позволяет поддерживать процесс управления качеством электронных обучающих систем, в том числе адаптивных, на стадиях их разработки, внедрения и эксплуатации.

В четвертой главе приведено описание применения разработанного метода, критериев и автоматизированной системы оценки качества электронных обучающих систем, показаны результаты управления качеством электронных обучающих систем, в том числе адаптивных, используемых в учебном процессе.

Априорные критерии оценки качества были применены для оценки и управления качеством на этапе разработки адаптивной обучающей системы на сети Бейеса (разработка кафедры «САПР и ПК» ВолгГТУ).

Для применения критерия адекватности модели обучаемого были составлены множества характеристик модели обучаемого и технологий адаптации. Была произведена оценка зависимостей реализации технологий адаптации от характеристик модели обучаемого, в результате выявлена неполнота модели обучаемого. Выявленный недостаток был исправлен за счет добавления дополнительных характеристик обучаемого.

Оценка чувствительности модели обучаемого данной адаптивной обучающей системы к колебаниям данных о текущем уровне знаний обучаемого показала, что модель на сети Бейеса позволяет адаптироваться к процессу обучения с учетом стабильности показываемых результатов обучения. Чем выше стабильность результатов обучаемого, тем меньше отклонения от ожидаемых результатов влияют на оценку уровня знаний.

Обучающая система была использована для обучения целевой группы. Результаты обучения показали ее преимущество в сравнении с аналогами, использующими другие варианты модели обучаемого (было подтверждено увеличение среднего уровня знаний обучаемых). Таким образом, применение априорных критериев позволяет адекватно оценить модель обучаемого и управлять качеством обучающей системы на этапе ее разработки.

С помощью автоматизированной системы оценки качества была проведена апостериорная оценка двух действующих обучающих систем.

Для оценки качества обучающей системы «CALMAT» был выбран курс математики, который используется для обучения по специальности «Биология и медицина». В качестве исходных данных для оценки качества были взяты данные о прохождении обучающего курса, состоящего из 10 тем, шестью группами общей численностью 151 человек. Собранные исходные данные были преобразованы в формат системы оценки качества и на их основе была построена модель процесса обучения (уровень знаний нормирован на интервал [0;1]). Применение оценки уровня знания, критериев степени интегрированности концептов и взаимосвязей концептов (см. рис. 4) позволило определить, что уровень знаний студентов по последним трем темам ниже, чем по остальным, потому что данные концепты тематически не связаны с остальными концептами предметного курса. Вследствие этого при переходе от предыдущих концептов к их изучению наблюдалось снижение оценок. В результате проведенного анализа были сформулированы рекомендации по изменению обучающих материалов.

Рисунок 4 – Модель процесса обучения в системе «CALMAT» с отображением результатов расчета критерия взаимосвязей концепта T01

Оценка качества адаптивной обучающей системы «AHA!», модели адаптации которой основаны на продукционных правилах и семантической сети предметной области. Модель процесса обучения была построена на основе данных о процессе обучения 120 студентов по курсу «Теоретические основы автоматизированного управления», проходивших обучение на кафедре «САПР и ПК» ВолгГТУ (см. рис. 5).

Рисунок 5 – Результаты изучения обучающего курса в системе «AHA!» до изменения адаптационных решений

В результате анализа по уровню знаний, степени интегрированности и взаимосвязей концептов, успешности стратегий адаптации было определено подмножество адаптационных решений, приводящих к низким результатам обучения. Внесенные по результатам оценки качества изменения в семантическую сеть предметной области позволили исключить данное подмножество, что повысило результаты обучения (см. рис. 6, 7) (уровень достоверности 5%).

Рисунок 6 – Результаты изучения обучающего курса в системе «AHA!» после изменения адаптационных решений

Рисунок 7 – Графики результатов изучения обучающего курса в системе «AHA!» до и после изменения адаптационных решений

Разработанная автоматизированная система оценки качества обучающих систем была также использована для управления качеством адаптивных обучающих игр (разработки компании ООО «КСИ», специализирующейся на создании обучающих игр). Адаптивная обучающая игра представляет собой адаптивную обучающую систему, персонифицирующую процесс обучения в игре за счет использования нелинейного сюжета. Применение метода оценки качества позволило выявить и устранить недопустимые последовательности заданий, приводящие к снижению результатов обучения.

Полученные практические результаты применения разработанного метода, критериев и автоматизированной системы оценки качества подтверждены приведенными в диссертации актами о внедрении.

В заключении диссертации приводятся основные научные и прикладные результаты, полученные автором в процессе выполнения работы.

В приложении приведены материалы справочного, иллюстративного характера, данные, собранные в ходе тестирования целевых групп.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

  1. Проведен анализ процесса жизненного цикла электронных обучающих систем, процесса управления качеством электронных обучающих систем, выделены достоинства и недостатки современных подходов и методов оценки качества электронных обучающих систем, произведена систематизация критериев оценки качества обучающих систем.
  2. Разработан метод оценки качества электронных обучающих систем, в том числе адаптивных, позволяющий управлять их качеством как на ранних этапах разработки системы, так и на стадиях внедрения и эксплуатации.
  3. Разработаны априорные критерии для оценки качества обучающих систем на стадии разработки и апостериорные критерии для оценки качества на этапах внедрения и эксплуатации, и алгоритмы их расчета.
  4. Предложенный метод оценки качества и алгоритмы расчета критериев качества реализованы в автоматизированной системе оценки качества электронных обучающих систем на языке Java в среде разработки Eclipse.
  5. Произведена апробация разработанного метода, критериев и автоматизированной системы оценки качества на этапах разработки, внедрения и эксплуатации обучающих систем, что позволило выявить их недостатки и устранить их, за счет чего повысить уровень знаний обучаемых.

В целом разработанные метод оценки качества и автоматизированная система оценки качества позволяют повышать эффективность электронных обучающих систем за счет управления их качеством на всех этапах жизненного цикла.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

  1. Воробкалов, П.Н. Управление качеством процесса разработки адаптивных обучающих систем с использованием многослойного подхода / П.Н. Воробкалов, О.А. Шабалина // Изв. ВолгГТУ, Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических сстемах»: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ.- 2007.- Вып.2, №2.- С. 63-66.
  2. Воробкалов, П.Н. Метод оценки качества адаптивных обучающих систем с использованием имитационного моделирования / П.Н. Воробкалов, О.А. Шабалина // Изв. ВолгГТУ. Серия "Новые образовательные системы и технологии обучения в вузе": межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - Волгоград, 2007. - Вып.4, №7. - C. 164-166.
  3. Воробкалов, П.Н. Метод управления качеством электронных обучающих систем / П.Н. Воробкалов // Системы управления и информационные технологии.- Воронеж, 2008.- 3.2(33).- С. 238-243.

В прочих изданиях:

  1. Воробкалов, П.Н. Управление качеством электронных обучающих систем / П.Н. Воробкалов // Информационные технологии моделирования и управления.- 2008.- Вып. 6(49).- С. 616-623.
  2. Воробкалов, П.Н. Оценка качества электронных обучающих систем с использованием модели процесса / П.Н. Воробкалов, В.А. Камаев // AIS`08. CAD-2008. Интеллектуальные системы. Интеллектуальные САПР: тр. конференций / ФГОУ ВПО "Юж. федерал. ун-т" [и др.]. - М., 2008. - Т. 1. - C. 323-327.
  3. Воробкалов, П.Н. Quality Estimation of e-Learning Systems / П.Н. Воробкалов, В.А. Камаев // Methodologies and Tools of the Modern (e-) Learning: suppl. to Int. Journal "Information Technologies and Knowledge". - 2008. - Vol. 2, [Int. Book Series "Inform. Science & Comput."; № 6]. - C. 25-30.- Англ.
  4. Разработка, применение и оценка качества обучающих игр / О.А. Шабалина, П.Н. Воробкалов, А.В. Катаев, А.В. Тарасенко // Открытое образование: приложение к журналу [по матер. междунар. конференций, Ялта-Гурзуф, 20-30 мая 2008 г.]. - 2008. - Б/н. - C. 335-337.
  5. Воробкалов, П.Н. Автоматизация оценки качества адаптивных обучающих систем / П.Н. Воробкалов, О.А. Шабалина // Технологии Microsoft в теории и практике программирования: тр. Всерос. конф. студ., аспир. и мол. ученых. Центр. регион: Москва, 2-3 марта 2006 г. / МГТУ им. Н.Э. Баумана.- М., 2006.- С. 111-112.
  6. Воробкалов, П.Н. Автоматизированная система управления качеством адаптивных обучающих систем / П.Н. Воробкалов, О.А. Шабалина // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах: (Инноватика, 2006): матер. Междунар. конф. и Рос. науч. школы / Науч.-техн. центр «АСОНИКА» и др.- М., 2006.- Ч.2.- С. 45-48.
  7. Воробкалов, П.Н. Метод автоматизированной оценки качества адаптивных обучающих систем / П.Н. Воробкалов, О.А. Шабалина // Открытое образование: прил. к журн.: по матер. XXXIII межд. конф. и IV межд. конф. мол. уч. IT + S&E’06 (Ялта-Гурзуф, Крым): Инф. технол. в науке, образов., телекоммуникации и бизнесе.- 2006.- б/н (май).- С. 423-424.
  8. Воробкалов, П.Н. Модель процесса обучения для оценки качества адаптивных обучающих систем / П.Н. Воробкалов // Информационные технологии в образовании, технике и медицине: матер. междунар.
    Pages:     | 1 | 2 || 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»