780
«Молодой учёный»
.
№ 6 (65)
.
Май, 2014 г.
Педагогика
обучения исходя из собственного опыта, что не всегда бывает оптимально. Здесь в качестве критерия эффективности
мы рассматриваем глубину освоения предмета обучаемым, полноту и прочность усвоенных им знаний, уровень из-
учения теоретического материала и приобретения практических навыков. Учет в модели компьютеризованной системы
обучения свойств самого обучаемого позволяет наиболее эффективно достигнуть поставленной цели обучения. В про-
цессе исследования свойств и характеристик обучаемого нами были выделены следующие параметры, составляющие
ядро модели обучаемого (МО): а) тип мышления обучаемого; б) воспринимаемая форма представления знаний; в) свой-
ство уверенности при ответе; г) уровень усвоения знаний обучаемым; д) оптимальная стратегия получения знаний обу-
чаемым.
Воспринимаемая форма представления знаний обучаемым могут быть представлен двумя значениями: интуитивным
и теоретически-методологическим мышлением; в редких случаях может быть отнесена только к одному типу. По-
этому для более точного отображения в МО свойств обучаемого предлагается использовать коэффициенты предпо-
чтения для каждого значения параметра. Не снижая общности дальнейших построений, значений таких коэффициентов
можно выбирать из отрезка от 0 до 1 (очевидно, что простое нормирование приводит любой набор коэффициентов
в отрезок [0,1]). В общем случае значения таких коэффициентов на отрезке [0,1] могут меняться непрерывно, однако,
на практике всегда можно считать, что эти значения меняются дискретно с некоторым фиксированным шагом, вели-
чина которого определяется с одной стороны семантикой параметра (смысловым содержанием параметра), а с другой
стороны требуемой точностью представления в МО свойств обучаемого. Выделим следующие основные, на наш взгляд,
формы представления знаний: аналитическая (аналитические выражения, математические модели, алгоритмы, форма-
лизованные описания и т. д.), образная (схемы, рисунки, видеофрагменты), эвристическая (практические методы и ре-
комендации, эвристические описания).
Для представления знаний по определенной теме, например, «Основы алгоритмизации и программирования» пред-
мета «Информатика» выбираем
m
вопросов. Каждый вопрос объясняем аналитически, либо образно, либо эвристи-
ческим путем. Допустим, данный предмет преподает
n
преподавателей. Для нашего примера возьмем
m
= 3 вопроса,
например, вопрос 1 — алгоритмизация и программирование линейных вычислительных процессов; вопрос 2 — алго-
ритмизация и программирование разветвляющихся вычислительных процессов; вопрос 3 — алгоритмизация и про-
граммирование повторяющихся (циклических) вычислительных процессов;
n=2
преподавателя. Введем обозначение:
{ }
_____
,
1
,
m
i
v
V
i
=
=
— количество вопросов;
— количество преподавателей; лингвистические пе-
ременные соответственно: аналитические
Кортеж значений параметра форм представления знаний содержит 12 элементов, т. е. Z = {A, O, E} = {
a
1
,
a
2
,
a
3
,
a
4
,
о
1
,
о
2
,
о
3
,
о
4
,
е
1
,
е
2
,
е
3
, 0}. Первые четыре элемента соответствуют значению коэффициента для аналитической формы
представления знаний, следующие четыре — для образной формы и последние четыре — для эвристической. Таким
образом, для каждого подкортежа, состоящего из 4 элементов, хотя бы один элемент равен 1, что соответствует неко-
торому значению коэффициента для каждой формы представления знаний. Например, кортеж (0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0)
несет следующую смысловую нагрузку: обучаемый в лучшей степени воспринимает практические методы и образную
форму (в виде блок-схемы) изучаемого материала, а также ему более доступны словесные описания предлагаемого ма-
териала, чем его формальная постановка в виде математических закономерностей. Подобным образом составляются
кортежи значений для всех других параметров МО.
Объединение кортежей позволяет получить матрицу N x M, где N — это количество параметров МО, а М — длина
кортежа значений. Все кортежи необходимо привести к единому значению М, заполнив отсутствующие элементы нулями.
Таким образом, мы получаем матрицу, состоящую из нулей и единиц, описывающую состояние модели конкретного обу-
чаемого в некоторый момент обучения.
Предлагаемая адаптивная система обучения, используя сформированную матрицу коэффициентов значений па-
раметров обучаемого должна предложить некоторую эффективную методику обучения. Однако, в процессе обучения,
на основе сбора информации о субъекте обучения, происходит изменение МО, что безусловно влияет на методику об-
учения, которая прежде всего отвечает за формирование предоставляемого обучаемому материала. Задача выбора оп-
|