WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 20 | 21 ||

Фактически мощностьопределяет количество вариантовполученных в процессе генерации задачи.Мощность негенерируемойзадачи равна единице. В задачах обычноиспользуют конечные подмножества, вводяопределенные ограничения. Допустим, что взадаче [2; 10], где - генерируемый компонент и нужноопределить количество возможных вариантовданной задачи. Количество значений,которое принимает,стремится к бесконечности, а значит иколичество вариантов тожестремится к бесконечности, вычислить чемуравна мощность невозможно. Но если ввестинекоторые ограничения, например, где - множество целыхчисел, то в таком случае значение мощностиможно определить:

{2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9;10}

=9.

Таким образом, длянахождения конкретного значенияколичества вариантов задачи, которое можетполучиться в результате генерации,зачастую вводят ограничения нагенерируемые компоненты, которые в нейсодержатся. Это позволяет вычислитьзначение мощности, а значит определить,насколько задача генерируема.

Возможная схемареализации данного подхода, применительнок разработке учебных ресурсов:

  1. Постановка цели;
  2. Анализ данных;
  3. Определение основных компонентов(генерируемых и фиксированных);
  4. Формирование условий ввидувведенных ограничений;
  5. Обработка данных;
  6. Результат.

Пример

Найти корни уравненияспособом, включающимвычисление дискриминанта.

Решение.

Цель – нахождение корнейуравнения;

Исходные данные – квадратноеуравнение с действительнымикоэффициентами;

Основные компоненты:,,,,,, ;

Ограничения: решениеспособом, включающим вычислениедискриминанта.

-

Исполь­зовать способ, вклю­чающий вычис­ление дискри­минанта

-

Практическоеиспользование

В рамках развитиясистемы электронного обучения большуюроль играют учебные объекты, которые могутиспользоваться преподавателями влекционных материалах, студентами длясамостоятельного изучения,проектировщиками для конструированияинтерактивных курсов или администраторамидля координации учебного плана.Актуальными являются проблемы разработкии использования моделей агрегацииучебного контента на базе учебныхобъектов, а также соответствующихтехнологий и систем [2]. Концепция учебныхобъектов с возможностью многократногоиспользования и содержащихся в специальноорганизованных хранилищах являетсяактуальной в настоящее время в различныхобластях человеческого знания.

Описанный подходиспользуется при разработке учебныхресурсов в вузах, в частности при созданиизадачников и методических пособий поопределенной дисциплине или курсу, чтоспособствует лучшему усвоению материаластудентами, значительному улучшениюкачества знаний.

Применениеразработанной модели позволит значительносокращать время разработки, снижатьконечную стоимость учебного ресурса,повышать конечное качество иэффективность процесса обучения,способствовать процессусамообразования.

Литература

  1. Башмаков А.И., Башмаков И.А.Разработка компьютерных учебников иобучающих систем. – М.:"Филинь", 2003
  2. Манако А.Ф. Системные аспектымоделирования целенаправленногоразвития  инновационных информационныхтехнологий „учебные объекты” / Манако А.Ф.// Управляющие системы и машины. – 2006. – №6. – С. 10–19.


ON LEARNING SYSTEM PROPERTIES

Manako A.

International Research and Training Center forInformation Technologies and Systems, Kiev, Ukraine

Problem statement and approach toidentification andproperties description of some >

О СВОЙСТВАХ УЧЕБНЫХСИСТЕМ

Манако А.Ф.

Международныйнаучно-учебный центр информационныхтехнологий и систем НАН и МОН Украины,Киев.

Описаны постановказадачи и подход к идентификации и описаниюсвойств некоторых классов учебныхсистем

Первые отечественныеразработки в области электронных системподдержки обучения появились в Украине нарубеже 50-60-х годов [1]. Был пройден сложныйпуть от создания простейших компьютерныхпрограмм до сложнейших учебных систем иразвития идей непрерывного массовогообучения для всех, создания концепциисистемы электронного образования. Всредине 90-х была создана отечественнаяконцепция гибких дистанционныхтехнологий [1], высоко оцененная как вУкраине, та и за ее пределами. Концепциястала фундаментом для новых направленийинновационных исследований в областиразвития ИКТ для поддержки образования,тем самым предопределяя инновационныеисследования в области построениякачественно новых технологий и учебныхсистем для поддержки массовогообразования.

В настоящее времянаблюдается большое разнообразие классовучебных систем, которые ориентированы наподдержку учебной деятельности на базеИнтернет (от простых систем доставкиконтента и услуг до национальных учебныхсистем и сетей, глобальных управляемыхучебных сред, инфраструктур, электронныхнаучно-образовательных пространств и т.д.).Все они создаются в соответствии сразличными перспективами, целями изадачами, с использованием разнообразныхидей, понятий, языков, моделей, методов,правил и теорий [2,3]. Их описания вподавляющем большинстве представлены наестественных языках, не систематизированы,не унифицированы, взаимно не согласованы ит.д. Были проведены исследования учебныхсистем (далее –учебные системы, S), которые основаны на примененииинформационных технологий «учебныеобъекты». Не смотря на то, что они вбольшинстве своем основаны намеждународных стандартах и рекомендациях,их композиты определяются и создаются смногочисленными целями и перспективами, наразличных уровнях свойства их могутзначительно отличаться между собой. Такимобразом, актуальной общей задачей является идентификация и описаниесвойств S.

Постановказадачи. Рассмотрены примерыописания [3-6] свойств в определениях Sразличных, наиболее часто используемыхклассов систем (LMS, LCMS) для поддержкимассового обучения. Проведеносравнение их определений, родовых понятийи существенных характеристик (свойств) класса.Результаты свидетельствую омногочисленных трудностях, связанных собщим пониманием и решением общей задачиидентификации и описания системныхкомпозитов S и их характеристик. Примерытрудностей: неопределенность единогородового понятия; использование вопределениях понятий разнообразных имногочисленных существенныххарактеристик (ключевых понятий);отсутствие соответствующих формальныхописаний (см. также в [2–3]). Постановка ирешение частных, локальных задачидентификации и описания S: обычно порождает всеновые и новые трудности [2]. По мере развитиятехнологической платформы, несущей в себеитерационные инновации. понимание сутипостроения и использования систем дажеодного класса, но имеющих разныхпроизводителей и может значительнотрансформироваться и порождать новыенеопределенности. Заметим, что системыдаже одного класса, которые представлены ввиде открытого кода, после доработкипользователями могут значительно изменятьсвои свойства и характеристики. Кроме того,S имеет практически неограниченный набор свойств,каждое из которых можно исследовать, изучать,использовать, осознавать и оценивать поопределенному конечному набору свойств.Ясно, что невозможно изучить полностью всесвойства S (что следует из первой теоремыГеделя) и реальной целью исследования Sявляется выделение и изучение только техего свойств, которые связаны с заданнойцелью или проблемой [2].

В соответствии сбазисными подходами к построению S (LTSA, SCORM,IMS, ОКІ), в общей схеме построения S и ихкомпонентов комбинируют следующие шаги:<разработка вербального описанияпостановок задач> <разработка принципиальногорешения задач> <разработка вербального описаниямодели агрегирования контента (SCORM)> <разработкачастичных решений на базеXML/RDF-формализмов> <практическая реализациярешений> [3]. Ключевым аргументом в пользуприменения формальных конструкций и структурXML/RDF в данной схеме является тот факт, что WWWде-факто стал стандартной общей платформойдля S. На наш взгляд, такой подходсущественно ограничивает потенциалприменения формализованных описаний S,особенно на этапах исследования и общего(не детализированного) проектирования S иего системных компонентов, т.е. „с самогоначала”. Другими словами, необходимоидентифицировать удобную минимальнуюформализованную структуру или конструкцию(м.ф.с.) и разработать общие стратегии ееопределения и применения дляидентификации и описания свойств S.

Подход к решениюзадачи. На наш взгляд,решающим фактором для формализациисвойств S является не обеспечение„правильности” определения м.ф.с. длякаждой его содержательной интерпретации, ато, насколько ее можно ясно и однозначнопонять и в последующем исследовать ииспользовать, в частности, в другихдисциплинах и подходах. Исходя из этого,для идентификации и описания существенныхсвойств S предлагается использовать м.ф.с.типа «категория» [7]. Такой подход имеет рядважных перспектив по сравнению страдиционным применением м.ф.с.«декартовое произведение множеств» втеоретико-множественных подходах кформализации понятия «система». Дело в том,что во второй половине ХХ века былаустановлена связь между формальнымиаксиоматическими теориями (илидедуктивными системами, исчислениями) икатегориями. А именно, исчисление илидедуктивную систему можно преобразовать вкатегорию, морфизмы которой определяютсявыводами в исчислении. Ловер предложилрассматривать формальные теории каккатегории, морфизмы которых определяютсятермами и формулами, а композицииморфизмов задаются при помощи операцииподстановки терма вместо свободныхпеременных [8]. Взгляд Ловера на теорию какна определенный тип категории расширяетвозможности метода моделирования, даетединый взгляд на понятие модели. В [4]описаны общие стратегии применения м.ф.с.типа «категория» для идентификации иописания свойств совокупноститехнологически возможных S. В частности,идентифицированы и описан ряд важныхуниверсальных характеристик S(«Форма-Содержание», «Агрегирование») см.ф.с. типа «категория».

В заключении, следует подчеркнуть, чтопредложенный подход принципиальнорасширяет возможности традиционногоинструментария по идентификации иописанию свойств учебных систем,предоставляет новые возможности обменарезультатами, повышает точность иустраняет неопределенность описанийучебных систем «с самого начала».Раскрытие концептуальнойнеопределенности является системнойзадачей, поэтому результаты зависят нетолько от способностей и уменийисследователя, но и предопределяют какпринципиально новое отношение кдеятельности, так и принципиальноеизменение стиля мышленияразработчиков.

Литература

  1. В.И. Гриценко, Фундаментальныепроблемы Е-обучения, К.: ВД"Академперіодика", 2008, 38 с.
  2. Манако А.Ф. Сетевое общество иучебно-ориентированные технологии длявсех // Управляющие системы и машины. – 2004.  – № 4. – С. 50–58.
  3. Манако А.Ф., Манако В.В. Електронненавчання і навчальні об’єкти. – К.: "Кажан плюс", 2003.– 334 с.
  4. Манако А.Ф. Формальные структурыМАНОК-систем // Управляющие системы имашины. – 2008.– №1. – С. 35–41.
  5. SCORM (2001). Sharable Content Object Reference Model (SCORM),Version 1.2, October 1, 2001. Advanced Distributed Learning Initiative. (See:http://www.adlnet.org/)
  6. IMS Digital Repositories Interoperability - Core Functions BestPractice Guide. 2002.http://www.imsglobal.org/
  7. Букур Н., Деляну А. Введение в теориюкатегорий и функторов. М.: Мир, 1972. 259 с.
  8. Lowvere F.W. The Category of Categories as a Foundation forMathematics // Proc. of the Conf. on Categorical Algebra. – Springer-Verglag. 1966. – P. 1–20.

1 Часть данногоисследования поддержанадоговорами № М/077-2008 и № М/033-2009 поуправлению математическими знаниями иавтоматизации их обработки, заключенными сМОН Украины.

2 Его развитие для случаянеклассических логик первого порядкапривело к построению семействамашинно-ориентированных классических иинтуиционистских модальныхсеквенциальных исчислений, включая чистоклассический и интуиционистский случаи(см., например, [20,21]).

Pages:     | 1 |   ...   | 20 | 21 ||






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