WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 22 |

CONTENT

I. ICT IN EDUCATION FOR ALL:

INNOVATION METHODS AND MODELS 4

Artemenko V.

THE AGENT-ORIENTED MODEL OF E-LEARNINGPARTICIPANTS 4

Bakhrushin V., Ghuravel S., IgnakhinaM.

SOME TECHNIQUES FOR AUTOMATED DETERMINING OFTESTING RESULTS 13

Bodnenko D., Bondar N., Pavljuchenko O., SusolT.

OPTIMIZATION OF FOREIGN LANGUAGES STUDY

THROUGH THE ICT USE 19

Bortnovski S., Laricov E., PustovalovL.

PHASE PORTRAIT METHOD FOR LEARNINGDIAGNOSTICS 25

Dyachuk P., Nikolaeva Y., PustovalovL.

COMPUTER CONTROL SYSTEM OF LEARNING PROCESSCONSIDERING THE RESOURCES’RESTRICTIONS 34

Gnedkova O., Kravtsov H.

PECULIARITIES OF ADAPTIVE TESTS USING INDISTANCE LEARNING SYSTEM «KHERSON VIRTUAL UNIVERSITY» 44

Karakasheva-Yoncheva L.

ABOUT THE USE OF CERTAIN TEACHING METHODS

FOR SEMINARS ON MATHEMATICALANALYSIS 48

Kebkalo A., Mykhailiuk A., TarasenkoV.

THEMATIC >

Kolgatin O.

PEDAGOGICAL DIAGNOSTICS METHODS AND

THEIR REALISATION IN THE AUTOMATEDSYSTEMS 61

Kuzminska N., Vasyutunska Y.

APPLICATION OF ZIPF’S LAW IN LINGUISTICRESEARCHES 68

Kuznetsova T.

SOME ASPECTS OF THE INFORMATIVE SYSTEMPLANNING RESEARCHES IN APS OF UKRAINE 74

Levchuk A.

A SYSTEM APPROACH IN RESEARCH OF

THE PROBLEM-FOCUSED INFORMATIONTECHNOLOGIES 81

Lyaletski A., Zhezherun A.

PECULIARITIES OF THE DEDUCTIVE PROCESSING OFMATHEMATICAL KNOWLEDGE IN THE SAD SYSTEM 84

Mazurok T.

LERNER MODEL AS AN OBJECT OF THE

AUTOMATIZED CONTROL 92

Miroshnikov S., Filippova M., ChernovR.

SOFTWARE FOR PSYCHOLOGICAL

EXPERIMENTAL RESEARCH 102

Mitko Mitev, Elena Racheva, GinkaMarinova

GRAPH-ANALYTIC APPROACH

FOR E-LEARNING COURSESDEVELOPMENT 107

Pustovalov L., Dyachuk P., LarikovE.

LEARNING ACTIVITY CONTROL INFLUENCES

IN COMPUTER TRAINING SYSTEMS 116

Pylypchuk A., Mykhailiuk A., Mykhailiuk O.,Snizhko M.

INTELLECTUAL QUERY EDITOR FOR SEARCH OFEDUCATIONAL INFORMATION ACCORDING TO IT SENSE IN E-RESORCE 122

Shadrin I.

FUNCTIONAL INFORMATIONAL SYSTEM

“LEARNER – PUZZLE PROBLEMENVIRONMENT” 128

Tukalo S.

THE USE OF SHAREPOINT AS A WEB-ORIENTEDPLATFORM

FOR COLLABORATIVE WORK AND

DOCUMENT MANAGEMENT SYSTEMS 137

Voichenko A.

AUTOMATION OF STRUCTURING AND PRESENTATION OFELECTRONIC EDUCATIONAL RESOURCES 143

Zaretskaya M., Zaretsky M.

COMPUTER PRACTICAL WORK IN THE COURSE OFMATHEMATICS FOR STUDENTS OF COMPUTER SCIENCE 148

Antonyuk Y., Dzhuvago M., AshayeriH.

INNOVATIONS ASPECTS OF THE REMOTE CONTROLELECTRIC POWER NETWORK COMPUTER DEVICES 156

Antoniuk Y., Antoniuk M., YakovlevS.

CAMPUS NETWORK OPERATION CENTRE ENGENIRINGCONCEPTIONS 160

Reznik S.

A CERTAIN APPROACH TO DEVELOPMENT OF MODELSOF LEARNING RESOURCES FOR E-EDUCATION 164

Manako A.

ON LEARNING SYSTEM PROPERTIES 169

I. ICT IN EDUCATION FOR ALL: INNOVATION METHODS ANDMODELS

THE AGENT-ORIENTED MODEL OF E-LEARNINGPARTICIPANTS

Viktor Artemenko

Lviv Academy of Commerce Ukraine

Directions of the agent-based model (АBМ)creation are considered. This model consists of three types of e-learningparticipants: lectures-authors of distance courses, tutors and students whodynamically co-operating on the basis of certain rules. Their interactionenvironment is the virtual centre of a higher educational institution. Anultimate goal of АBМ creation is carrying out of computer imitations forrevealing of agents’fluctuations influence which operate at microlevel, on macrolevel indicators.The focus is on discription of approaches to such model creation by SWARMmeans, one of the most popular (noncommercial) applied packages forconstruction the agent-oriented models.

АГЕНТ-ОРІЄНТОВАНА МОДЕЛЬУЧАСНИКІВ ЕЛЕКТРОННОГО НАВЧАННЯ

Артеменко В.Б.

Львівська комерційнаакадемія, Україна

Розглядаються напрямистворення агент-орієнтованої моделі (АОМ),яка складається з динамічно взаємодіючихна основі визначених правил трьох типівучасників електронного навчання:викладачів-авторів дистанційних курсів,тьюторів і студентів. Їх середовищемвзаємодії є віртуальний центр вищогонавчального закладу. Кінцева метастворення АОМ – проведення комп’ютерних імітаційдля виявлення впливу флуктуацій агентів,які діють на мікрорівні, на показникимакрорівня. Основна увага приділяєтьсявисвітленню підходів до створення такоїмоделі засобами SWARM, одного з найбільшпопулярних (некомерційних) прикладнихпакетів для побудови агент-орієнтованихмоделей.

Вступ. Упраці [1] розглянуто підходи до моделюваннявзаємодії двох агентів, які ґрунтуються напередумовах теорії соціальних системН.Лумана. Тут висвітлюються напрямиматематичної формалізації взаємодіїучасників дистанційних курсів (ДК), якірозміщені у Веб-центрі Львівськоїкомерційної академії (ЛКА) [2]. Вважається,що рівновага на ринку електронногонавчання (е-навчання) досягається за умовйого переходу до стаціонарного (абосталого) процесу. Ми спробуємо розглянутипідходи до розроблення агент-орієнтованоїмоделі (agent-based model, далі АОМ), що складаєтьсяз трьох типів агентів е-навчання:викладачів, тьюторів і студентів.Середовищем їх інформаційної взаємодії єВеб-центр ЛКА.

Агент-орієнтованімоделі – ценовий засіб для добування знань. Основнаідея АОМ –побудова «обчислювального інструменту»,що є сукупністю агентів із певним наборомвластивостей та дозволяє проводитимашинну імітацію реальних явищ. Кінцевамета процесу створення АОМ – відстежити впливфлуктуацій агентів, які діють намікрорівні, на показники макрорівня.Домінуючим, як правило, методологічнимпідходом є метод, в якому обчислюєтьсярівновага або псевдорівновага системи, щомістить у собі безліч агентів. У той же частакі моделі, використовуючи прості правилаповедінки, можуть видавати доситьпрактичні результати.

Таким чином АОМ єспеціальним класом моделей, заснованих наіндивідуальній поведінці агентів істворюваних для проведення комп’ютерних імітацій.Вважається, що АОМ доповнюють класичніаналітичні методи. Останні дозволяютьохарактеризувати рівновагу досліджуваноїсистеми, а АОМ – аналізувати можливість утвореннятакого стану.

Більшість розробленихАОМ викладені в Інтернеті. Так, існуютьспеціалізовані видання, тематика якихбезпосередньо пов’язана з розробленням АОМ. Наприклад,міжнародний онлайновий журнал JASSS – Journal of Artificial Societies andSocial Simulation [3] або російський Інтернет-журнал«Искусственные общества» [4].

Варто згадати і проновий напрям у прикладних економічнихдослідженнях, який ґрунтується накомп’ютерномумоделюванні віртуального світу,«населеного» автономними агентами (Agent-BasedComputational Economics, ACE). Управління створенимзгідно методології ACE віртуальним світомздійснюється без втручання ззовні, тобтолише на підставі взаємодії агентів. У тойже час агенти повинні володіти здібністюдо навчання [5].

Відома також доситьвелика кількість програмних продуктів, яківикористовуються для побудовиагент-орієнтованих моделей. Серед ниходним із найбільш популярних є прикладнийпакет SWARM. Це колекція програмнихбібліотек, написаних на Objective C групоюдослідників Інституту Санта Фе (Santa Fe Institute)[6]. Деякі з цих бібліотек написані мовоюскриптів, що дозволяє використовувати такібазові графічні засоби, як графіки, вікната ін. Зазначимо також, програми тадокладна інструкція з їх інсталяціїрозповсюджується безкоштовно як OpenSource-проект і у вільному доступі викладеніна сайті [7].

Аналіз відомихприкладів агент-орієнтованих моделейдозволяє зробити наступні висновки.

1. Агенти – теоретична (наукова)абстракція, використовувана в АОМ дляпозначення дійових осіб – членівсоціально-економічної системи, прийняттярішень якими має певну самостійність.Агент може «жити» в часі, мати графічнийобраз, реагувати на події, що поступаютьвід датчиків, зовнішніх програм абокористувача.

2. Переважна більшістьАОМ є абстрактними, і основна ціль їхрозроблення –науковий інтерес, тобто вонивикористовують умовні дані і створюютьсядля випробування новогоінструменту.

3. Серед моделей, щорозглядують реальні явища, лише невеликачастка має відношення до взаємодій агентіву сфері освітніх послуг.

Мета даної статті – розглянути підходидо розроблення АОМ на мікрорівні, щоскладається із динамічно взаємодіючих напідставі визначених правил трьох типівучасників е-навчання: викладачів-авторівдистанційних курсів, тьюторів і студентів.Їх середовищем взаємодії є віртуальнийцентр вищого навчального закладу. Кінцевамета створення АОМ полягає у проведеннікомп’ютернихімітацій для виявлення впливу флуктуаційагентів, які діють на мікрорівні, напоказники макрорівня (у нашому випадку– цесукупність таких макроагентівнаціональної системи дистанційногонавчання, кожен з яких істотно впливає наосвітні послуги вищої школи). Основна увагаприділена висвітленню підходів допобудови моделі взаємодії агентіве-навчання на основі технології SWARM, одногоз найбільш популярних пакетів для побудовиагент-орієнтованих моделей.

Підходи до побудовимоделі взаємодій агентів е-навчання наоснові технології SWARM

У контексті технологіїSWARM для побудови АОМ і проведення на їїоснові комп’ютерних імітацій необхідним єнаступне.

1. Створення штучногосвіту, що має простір, час і об’єкти, які можуть бутирозташовані в деяких «точках»просторово-часової структури. Необхідно,щоб ці об’єктимогли визначати їх власну поведінкувідповідно до їх власних правил івнутрішнього стану.

2. Створення певноїкількості об’єктів, які будуть спостерігати,записувати, аналізувати дані, щовиробляються поведінкою об’єктів у штучномусвіті, створеному на попередньомуетапі.

3. Запуск аналізованоїсвітобудови, керованої модельованими таспостережуваними об’єктами в часі за визначеною певнимчином процедурою узгоджень.

4. Взаємодіяти зекспериментом через дані, що виробляютьсяінструментальними об’єктами, дляздійснення серії контрольнихекспериментальних прогонів системи.

Структура SWARM має дварізні рівні. Перший – рівень моделі, де можна будуватисерію моделей, вкладених одна в одну. Інший– рівеньспостерігача, що розглядає модель (абосімейство вкладених моделей) як унікальнийоб’єкт длявзаємодії в цілях отримання результатів,їх візуалізації та використання.

Отже специфікаціязадачі побудови АОМ передбачає створеннятрьох типів агентів: А1 – викладачів-авторівДК, А2 –тьюторів, які супроводжують навчальнийпроцес у віртуальному середовищі ВНЗ і А3– студентів,які є учасниками ДК. Основоювзаємозв’язків, які відбуваються міжагентами, є інформація, знання, відомості,досвід. Їхня взаємодія зображена на рис.1.

Рис. 1.Схема взаємодії агентів е-навчання

Далі створюємо об’єкт класу OneSwarmAgent(один агент), який буде займатисьстворенням і управлінням великоїкількості агентів.

На рис. 2 представленаблок-схема створення Swarm-об’єктів для агентіве-навчання.

Рис. 2.Схема створення Swarm-об’єктів для агентіве-навчання

Swarm-об’єкт зазвичай виконуєнаступні три завдання: створюєрізноманітні об’єкти, посилає об’єкту такіповідомлення, щоб він виконав ті дії, які михочемо та об’єднує все це разом, формуючи пакет,який ми можемо запустити.

Конструктор ModelSwarmвиконує зокрема такі завдання:

  1. створює об’єкти, яківикористовуються у моделі;
  2. створює групуповідомлень, які будуть посилатись агенту,що представляють собою пакетизованийсписок дій, які має виконати агент;
  3. забезпечує перехіду світ, де діють багато взаємодіючих міжсобою агентів.

На рис. 3 представленасхема реалізації переходу від одного добільшої кількості агентів. Як видно з рис. 3,управляти колекцією агентів можна післяїхньої трансформації в об’єкти.

RunOneAgent імплементуєагента, який прогулюється випадково повигаданому двовимірному цифровому масиві.Матриця 80 на 80, по якій «гуляє» агент,визначається в змінних класу worldXSize таworldYSize.

Рис. 3.Схема трансформації агентів в об’єкти

Позиція у просторівизначається змінними xPos та yPos. Агентпроводить безліч випадкових прогулянок. Укожній агент, спочатку, рухається внапрямку по осі X, викликаючи метод randomMove(),а потім по осі Y, викликаючи даний метод щераз.

Метод randomMove()використовує простий числовий генератор зматематичної бібліотеки Java. Він повертаєзначення -1 для руху назад, 0 – для стояння на місціабо +1 – хідуперед (Swarm дозволяє використовувати дещоінші генератори випадкових чисел).

Наш OneAgents здатнийвиконувати дві дії: прогулюватися по світурозміром X,Y та звітуватися про місцерозташування на ньому в консолі. В першомуметоді, randomWalk(), агент прогулюєтьсявипадково назад або вперед по осі X, азгодом –випадково назад або вперед по осі Y. Вкожному випадку напрямок визначаєтьсячислом -1, 0 або +1, а модульний операторвикористовується для того, щоб перевіритичи агент не вийшов за межі світу.

Swarm надає також великукількість інструментів для створенняграфічного користувацького інтерфейсу, щодозволяє візуалізувати агентів увіртуальному світі і взаємодіяти змоделлю.

Змістовнаінтерпретація результатівмоделювання

Створена модель агентівучасників е-навчання надає можливістьвізуально простежити за їхніми діями. Дляперегляду характерних значень зміннихбудь-якого агента можна за допомогоюсистемної панелі керування призупинитипроцес моделювання. На скріншоті створеноїмоделі (рис. 4) добре видно, що всі агентисформовують свої підгрупи в центріпростору. Взаємозв’язки б) характеризуютьпсевдорівновагу і виникають унаслідокобміну повідомленнями та отриманняагентами досвіду.

а)

б)

Рис.4. Головне вікно відображення результатівАОМ:

а)початковий етап

б)кінцевий етап

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 22 |






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