Методические основы представления и контроля знаний в области информатики с использованием адаптивных семантических моделей

2

Методические основы представления и контроля знаний в области информатики с использованием адаптивных семантических моделей



Общая характеристика исследования

Актуальность темы. Современные информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) и стремительное развитие сетевых образовательных услуг вызвали комплекс инноваций по реорганизации существующих образовательных систем всех уровней образования - от школы до вуза. Как следствие, меняется характер и динамика информационного взаимодействия обучающихся с преподавателем, что существенным образом влияет на выбор форм, методов, средств и технологий обучения.

Одной из отличительных особенностей современного этапа развития образовательных систем является поиск педагогами-исследователями эффективных способов применения формальных методов представления знаний и организации процесса обучения на основе использования достижений кибернетики, синергетики, теории искусственного интеллекта в аспектах развития и расширения понятий, принципов и методов дидактики и педагогических технологий.

Информатика как научная дисциплина представляет собой стремительно развивающуюся область знаний, некоторые разделы которой уже устоялись и являются общепризнанными, а некоторые находятся в стадии становления. Современная дидактика рассматривает изучение научных дисциплин как освоение педагогически адаптированных научных знаний. Применительно к информатике это обстоятельство требует первоначально провести систематизацию и структуризацию её содержания на текущий момент времени. Имея представление о состоянии современной информатики, можно строить дидактическую систему обучения этой области знаний, для чего необходимо разработать методологию структуризации и адаптации этих знаний с учетом требований специальности и социального заказа.

Значимая роль информатики и информационных технологий в модернизации образовательных систем отмечается в научных исследованиях многих известных ученых и педагогов (Бороненко Т.А., Ваграменко Я.А., Власова Е.З., Вострокнутов И.Е., Готская И.Б., Зобов Б.И., Колин К.К., Лапчик М.П., Монахов В.М., Роберт И.В., Стефанова Н.Л., Швецкий М.В. и др.). При этом отмечается необходимость дальнейших исследований, которые бы позволили эффективно использовать потенциал интеллектуальных методов и моделей представления знаний (логических моделей, фреймов, правил продукций, семантических сетей и др.) в системах обучения.

Различные подходы к моделированию содержания образования в области информатики и систематизации учебного материала исследованы в работах Т.А. Азларова, Н.В. Апатовой, А.Г. Гейна, А.С. Лесневского, В.П. Линьковой, Е.А. Ракитиной, Н.В. Матвеевой, Н.В. Марусевой, М.В. Швецкого и др.

Применению математического аппарата теории графов для моделирования логической структуры учебного материала, систематизации его понятий посвящены исследования В.П. Беспалько, С.А. Бешенкова, И.И. Логвинова, В.П. Мизинцева, И.В. Роберт, А.М. Сохор, А.Ю. Уварова и др. Следует также отметить работы, В.Ф. Волгиной и И.А. Мешковой, в которых графовые модели представления знаний использованы практически.

Наиболее важным с методологической точки зрения представляется подход, предложенный В.С. Ледневым, в основу которого положены три базовые составляющие: опыт личности, виды деятельности и содержание образования. Взаимодействие этих составляющих с позиций кибернетики можно рассматривать как проблемную область исследования информационных процессов в сложных системах.

Однако, в настоящее время практически отсутствуют исследования системного представления знаний в учебных текстах и электронных базах знаний, хотя в теории и методике обучения информатике появляются работы, в которых с целью моделирования логической структуры учебного материала применяются понятия и аппарат семантических сетей, как структуры представления знаний в виде графов, в вершинах которых находятся понятия изучаемой предметной области, а дуги обозначают отношения между ними.

Следует отметить, что традиционная система обучения на разных этапах учебного процесса стремится дать обучаемым как можно больше фактического материала. При таком подходе оценка качества знаний проводится посредством учета количества фактов (понятий, элементов знаний и др.), которыми оперирует обучаемый, и точностью их воспроизведения. Поскольку изучаемые понятия предметной области взаимосвязаны, следуют одно из другого, в стороне остаются связи и отношения между понятиями и правила логического вывода конкретных понятий из более обобщенных категорий предметной области. Такого рода обучение приводит к формализму знаний. При решении творческих задач, к которым относится процесс обучения, необходима система представления знаний, основанная на логико-семантическом подходе, который позволяет отображать условия задачи в виде структурированной модели, в которой учитываются все необходимые для её решения связи между элементами.

Для построения теории обучения, отражающей основные стороны реальной действительности и предоставляющей возможности для совершенствования вузовского обучения, должна быть принята соответствующая модель учебной деятельности. Так как общеизвестные модели в виде графов, матриц, логических уравнений, предикатов и др. не всегда пригодны для описания процесса обучения и ориентированы в основном на анализ количественной информации, то при выборе модели процесса обучения необходимо учитывать субъективные факторы и специфику семантической информации, динамику развития предметной области “Информатика”. Большим потенциалом для решения указанных задач обладают адаптивные семантические модели.

Под адаптивной семантической моделью (АСМ) учебного материала понимается многоуровневая иерархическая структура в виде семантической сети, представленной ориентированным графом, в вершинах которого находятся понятия изучаемой предметной области, а рёбра обозначают связи (отношения) между ними.

Применению формально - математических методов для повышения эффективности отдельных этапов педагогического процесса посвящены работы многих исследователей, в том числе Б.И. Канаева, О.А. Козлова, В.Л. Латышева, Ю.М. Неймана, Н.И. Пака, И.В. Роберт, В.М. Хлебникова, М.Б. Челышковой, В.С. Черепанова и др. Однако, названные и другие авторы при применении формально - математических методов не уделяют должного внимания комплексному описанию и использованию методов представления и контроля знаний как информационного процесса, его исследованию с формально - структурных позиций.

Проблему исследования определяет следующая группа противоречий между:

· целесообразностью применения формально - логических моделей представления знаний, комплексного использования потенциальных возможностей средств информационных технологий в профессиональной подготовке будущих учителей информатики и отсутствием теоретических и практических разработок по семантическому подходу к структуризации и систематизации понятий и объектов предметной области “Информатика”, основанных на использовании интеллектуальных моделей представления знаний;

· существующими психолого-педагогическими и организационно-методическими достижениями современных теоретических и экспериментальных исследований в области информатики, ИКТ, деятельностного, системного подходов к обучению, личностно-ориентированному образованию и недостаточностью их методического обеспечения, практического применения при создании, использовании автоматизированных обучающих систем на базе интеллектуальных подходов к процессу обучения, ориентированных на использование ИКТ в качестве инструмента познания;

· необходимостью совершенствования моделей представления учебного материала в автоматизированных обучающих системах на основе формально- логических, интеллектуальных моделей знаний, более широкого использования средств ИКТ в обучении и недостаточным уровнем применения их достижений в обучении, представлении и контроле знаний в используемой информационно- образовательной среде;

· потребностью обеспечить систематичность, массовость и объективность контроля знаний в области информатики и отсутствием инструментария для описания и исследования процессов автоматизированного контроля знаний с использованием современных аппаратно-программных средств ИКТ и семантических моделей.

Таким образом, актуальность данного исследования определяется необходимостью развития теоретических и научно-методических подходов к обучению информатике на основе формализации знаний и использования семантического подхода при создании моделей описания и структуризации учебного материала в этой предметной области.

Объект исследования - процесс обучения информатике студентов педагогических и гуманитарных вузов.

Предмет исследования - представление и контроль знаний в области информатики с использованием адаптивных семантических моделей.

Цель исследования разработка теоретических и методических оснований представления и контроля знаний в области информатики на основе использования адаптивных семантических моделей профессиональных знаний в этой области. Частными целями исследования являлись совершенствование методики контроля знаний обучаемых и обоснование принципов построения и структуры специализированной системы обучения информатике.

Гипотеза исследования. Если в основу моделирования логической структуры учебного материала в области информатики будут положены адаптивные семантические модели представления и контроля знаний, разработать на основе этого подхода соответствующую педагогическую систему, то это обеспечит:

· повышение качества подготовки учителей информатики, развитие межпредметных связей в этом образовательном процессе, формирование у обучаемых структурно-организованных знаний в области информатики и умений конструировать модели знаний в различных ее тематических разделах, систематизировать понятия и объекты в данной предметной области;

· сокращение времени изложения учебного материала на лекционных и семинарских занятиях с использованием информационных средств представления учебной информации коллективного пользования и индивидуального раздаточного материала;

· сокращение времени контроля знаний обучаемых, а также повышение достоверности и полноты этого процесса.

Цель и гипотеза исследования определили следующие его основные задачи:

· провести анализ существующих подходов и моделей представления знаний, обосновать выбор основной модели представления и контроля знаний в области информатики;

· сформулировать основные методологические и методические положения по: декомпозиции модели учебного материала, его адаптации к уровню подготовки специалиста и состоянию его базовых знаний; определению состава основных учебных моделей, их взаимодействию, выбору критериев структуризации знаний и этапности создания различных учебных моделей;

· обосновать принципы и критерии структуризации знаний по информатике на основе адаптивных семантических моделей для различных тем основных учебных дисциплин специальности 030100 (учитель информатики);

· разработать методику контроля знаний, соответствующую принципам построения предлагаемой системы обучения;

· разработать структуру и предложить состав основных функциональных модулей автоматизированной обучающей системы, ориентированной на использование баз знаний, построенных на основе адаптивных семантических моделей;

· разработать методику использования автоматизированной обучающей системы, реализованной на основе адаптивных семантических моделей в области информатики;

· провести педагогические эксперименты и исследования по оценке эффективности разработанной методики представления и контроля знаний в реальном учебном процессе.

Теоретико-методологическая база исследования основана на работах:

· Абдеева Р.Ф., Моисеева Н.Н., Ракитова А.И., Урсул А.Д. и др., в исследованиях которых с философских позиций рассматриваются состояние, противоречия, тенденции развития системы образования в условиях современного информационного общества;

· Бабанского Ю.К., Беспалько В.П., Бордовского Г.А., Ваграменко Я.А., Гершунского Б.С., С.Г. Григорьева, Извозчикова В.А., Колина К.К., Лаптева В.В., Машбица Е.И., Монахова В.М, Разумовского В.Г., Роберт И.В., Румянцева И.А. и др., которые заложили теоретические и методологические основы информатизации образования;

· Ершова А.П., Бешенкова С.А., Бороненко Т.А., Бубнова В.А., Вострокнутова И.Е., Гейна А.Г., Готской И.Б., Зобова Б.И., Извозчикова В.А., Кузнецова А.А., Кузнецова Э.И., Лапчика М.П., Пугача В.И., Румянцева И.А., Шапкина В.В., Швецкого М.В. и др, в работах которых исследуются проблемы подготовки учителей информатики;

· Беляевой А.П., Власовой Е.З., Извозчикова В.А., Казаковой Е.И., Монахова В.М, Радионовой Н.Ф., Роберт И.В., Сластенина В.А., Стефановой Н.Л., Тряпицыной А.П. и др., посвященных исследованию сущности педагогических технологий обучения;

· Анисимова В.И., Братчикова И.Л., Воробьева В.И., Румянцева И.А., Советова Б.Я. и др. в работах, которых рассматриваются проблемы обучения современной информатике в высшей школе;

· Буча Г., Вагина В.Н., Исидзуки М., Коямы Т., Ли Т.Б., Мацуби Б., Окамато Т., Попова Э.В., Поспелова Д.А., Растригина Л.А., Уэно Х. и др., заложивших теоретические основы объектно-ориентированного проектирования, представления, структуризации и использования знаний на основе достижений искусственного интеллекта и интеллектуальных обучающих систем.

Для решения поставленных задач и проверки выдвинутой гипотезы исследования применялись следующие методы исследования: современной дидактики; искусственного интеллекта; объектно-ориентированного проектирования моделей сложных систем; нечеткой логики; теории информации; математической статистики, педагогики и психологии.

Логика исследования базируется на выдвинутой гипотезе исследования и предполагает создание целого ряда моделей знаний в различных тематических разделах информатики на основе адаптивных семантических моделей, содержащих адаптивные и управляемые преподавателем процедуры представления и контроля знаний, определения их глубины и качества, формирования информационной модели обучаемого.

Научная новизна исследования состоит в: системном анализе наиболее распространенных моделей представления и контроля знаний, систематизации и обобщении основных методологических положений по представлению и контролю знаний в области информатики на основе адаптивных семантических моделей, разработке методики создания этих моделей, разработке 43 новых учебных моделей по основным дисциплинам профильной подготовки учителей информатики по специальности 030100, разработке принципов построения и структуры оригинальной автоматизированной системы обучения и контроля знаний, создании методики использования этой системы, получении количественных оценок эффективности основных результатов диссертации.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке теоретических основ структуризации знаний на базе адаптивных семантических моделей, проектирования учебных моделей в области информатики, исследования эффективности использования этих моделей в учебном процессе вуза.

Практическая значимость. На основе предложенной методики структуризации знаний разработан образовательный контент по информатике общим объёмом около 26 Мб, создан учебно-методический комплекс по 8 дисциплинам предметной подготовки учителя информатики, разработана и внедрена в учебный процесс Дагестанского государственного педагогического университета автоматизированная обучающая система “КАСПИЙ”.

Достоверность и обоснованность научных положений и выводов исследования обеспечены за счёт использования: указанной состоятельной теоретико-методологической базы исследования, современных методов научных исследований, в том числе современной педагогики и психологии, теории искусственного интеллекта, теории сложных систем и математической статистики, опыта ведущих научных и образовательных учреждений страны, результатов обсуждения этих исследований на ряде Международных и Всероссийских научных форумах, данных педагогических исследований в нескольких образовательных учреждениях Республики Дагестан и других субъектов Российской Федерации.

Этапы исследования. Исследования по теме настоящей диссертации проводились в основном в период с 2001 по 2008 годы. Поисковый этап выполнялся в течение 2001 - 2002 годов, констатирующий этап реализовывался в 2003 - 2006 годах, формирующий этап поводился в 2007 - 2008 годах.

Апробация результатов исследования. Материалы, основные положения и результаты исследования докладывались и обсуждались в течение 2001-2008 гг. на целом ряде Международных и Всероссийских научно-методических и научно-практических конференциях и симпозиумах: “Народное образование в XXI веке” (Москва, 2001), “VIII Рязанские педагогические чтения” (Рязань, 2001), “Открытое образование” (Пенза, 2005), “Информатизация образования - 2005” (Елец, 2005), “Информатизация сельских школ” (Анапа, 2005, 2006, 2007, 2008), “XX лет школьной информатике” (Новгород, 2006), «ИТО-Черноземье-2006» (Курск, 2006), "Применение новых технологий в образовании" (Троицк, 2007), “Информатизации образования - 2007” (Калуга, 2007), “Информационные технологии в образовании” (Тула, 2007), "Информационные технологии в образовании" (Москва, 2007), “Информатизация педагогического образования” (Екатеринбург, 2007); “Телематика'2007” (СПб, 2007), “Смешанное и корпоративное обучение” (п. Дивноморское Краснодарского края, 2007), “Информатизация профессионального образования” (Уфа, 2008), “Информатизация образования - 2008” (г. Славянск - на - Кубани, 2008).

Общее количество публикаций по теме диссертации - 58, их общий объём 34 п.л.

Внедрение результатов исследования осуществлялось в процессе подготовки и проведения опытно-экспериментальной и методической работы на базе Дагестанского государственного педагогического университета, Дагестанского института повышения квалификации педагогических кадров (ДИПКПК), Махачкалинского филиала МАДИ (ГТУ). Результаты исследования внедрены в 12 образовательных учреждениях Российской Федерации (см. стр. 34 автореферата).

Положения, выносимые на защиту:

1. Для представления и контроля знаний в области информатики целесообразно использовать адаптивные семантические модели, обеспечивающие эффективную структуризацию, наглядное представление и строгое логическое изложение учебного материала, целостность восприятия его содержания, возможность адаптации компонентов моделей к современному содержанию информатики, уровню подготовки специалистов и качеству базовых знаний обучаемых.

2. Основными методологическими положениями при создании учебных семантических моделей в области информатики следует определить: необходимость структуризации изучаемых понятий, явлений, объектов и технологий, целесообразность использования многоуровневых иерархических структур и идентификации уровней знаний обучаемых, обеспечение возможности построения пирамид знаний с применением современных достижений психосемантики, использования инструментальных средств для создания современного образовательного контента, отвечающего требованием государственных образовательных стандартов.

3. Методические основы представления и контроля знаний в области информатики с использованием адаптивных семантических моделей должны обеспечивать: адекватное отражение знаний в изучаемой предметной области и ее тематических разделах, учет причинно-следственных и родовидовых связей между понятиями и отдельными разделами учебных дисциплин, рациональную этапность разработки учебных моделей, возможность адаптации отдельных компонентов этих моделей и моделей в целом к уровню подготовки специалистов, качеству базовых знаний обучаемых и используемым формам учебных занятий.

4. Разработанные в диссертации 43 адаптивных учебных моделей по основным темам 8 профильных учебных дисциплинам специальности 030100 (учитель информатики): «Программирование», «Программное обеспечение ЭВМ», «Архитектура компьютера», «Компьютерное моделирование», «Теоретические основы информатики», «Математическая логика», «Компьютерные сети», «Основы искусственного интеллекта», могут быть использованы для повышения эффективности учебного процесса в педагогических и гуманитарных вузах страны по данной специальности.

5. Предложенная в диссертации методика контроля знаний обучаемых, основанная на применении адаптивных семантических моделей и сети запроса учебной информации и обеспечивающая целесообразную последовательность предъявляемых им контрольных заданий и использование деятельностного подхода к процессу контроля знаний, позволяет существенно повысить оперативность и объективность этого процесса.

6. Разработанные принципы построения автоматизированной обучающей системы «КАСПИЙ» на основе модульной структуры и адаптивного пользовательского интерфейса, обеспечивают возможность её эффективного использования и поэтапного развития и совершенствования.

7. Проведенные экспериментальные педагогические исследования и полученные на их основе количественные оценки эффективности основных результатов диссертации подтверждают правомерность основной гипотезы диссертационного исследования.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии и приложений. Основной текст диссертации изложен на 302 стр.

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность исследования, сформулирована его проблема, определены цели, объект, предмет и гипотеза исследования. Показаны степень разработанности, научная новизна, теоретическая и практическая значимость проблемы, выделены этапы и описаны результаты апробации рекомендаций исследования, перечислены положения, выносимые на защиту. На основе анализа сложившихся противоречий и недостатков определена основная задача диссертации - совершенствование методической системы обучения будущих учителей информатике, в соответствии с концепцией модернизации отечественного образования, современным состоянием, тенденциями и задачами информатизации российского общества.

В первой главе “Теоретические основания исследования и системный анализ его проблематики” изложены теоретические основы диссертационного исследования, рассмотрены наиболее распространённые модели представления знаний, проведен их системный анализ, на основе которого обоснован выбор основной модели представления знаний в области информатики.

Рассматриваются также различные подходы к моделированию содержания образования как сложной системы, способы представления семантической информации, проблемы, возникающие при разработке систем, основанных на знаниях и наиболее распространённые модели их представления. Для представления знаний в интеллектуальных системах существуют различные способы, наличие которых вызвано, в первую очередь, стремлением с наибольшей эффективностью представить знания, относящиеся к различным предметным областям.

Способ представления знаний в большинстве случаев реализуется с помощью соответствующей модели. Основные типы моделей представления знаний делятся на логические (формальные), эвристические (формализованные) и смешанные (рис.1).

В основе логических моделей представления знаний лежит понятие формальной системы (теории). Примерами формальных теорий могут служить исчисление предикатов и любая конкретная система продукций. В отличие от формальных моделей эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих специфические особенности той или иной проблемной области. К эвристическим моделям относятся сетевые, фреймовые, продукционные и объектно-ориентированные модели. На основе различных логических концепций создаются смешанные модели представления знаний.

Основным преимуществом логических подходов является наличие четкой семантики и правил вывода. Одной из основных проблем является отсутствие в логическом подходе структуры, так как знания представляются в виде совокупности линейных формул.

Фреймы - универсальная модель представления знаний, эффективна для структурного описания сложных понятий. Однако в этой модели отсутствует конкретный язык представления знаний, затруднено управление завершенностью и постоянством целостного образа, что приводит к возможному нарушению присоединенной процедуры.



Рис.1. Наиболее распространенные модели представления знаний

Система продукций - эффективна для выражения знаний, которые могут принимать форму переходов между состояниями. Основным недостатком систем продукций является отсутствие внутренней структуры.

Семантические сети. Как известно этот термин обозначает фактически целый класс подходов, для которых общим является использование графических схем с узлами, соединенными дугами. Узлы представляют понятия, а дуги выражают отношения между ними. Семантические сети обеспечивают легкий доступ к знаниям: начиная движение от некоторого понятия по дугам отношений, можно достичь других понятий предметной области. Эти сети обладают естественностью и выразительностью, механизмами структурирования и абстракции и легко преобразуются в естественный язык. Фреймы и системы продукций имеют свои недостатки, обусловленные их преимущественной ориентацией на эффективную машинную реализацию; в частности их семантика определяется механизмом вывода.

На основе системного анализа интеллектуальных моделей представления знаний, в качестве основного средства решения указанных дидактических задач в области информатики выбрана модель в виде семантической сети, которая отличается от других моделей наглядностью и простотой представления знаний, наличием механизмов их структуризации и соответствием современным представлениям об организации памяти человека.

Во второй главе “Методологические аспекты представления и контроля знаний” приведены результаты анализа методов структуризации знаний, этапы разработки общих моделей представления и контроля знаний, основные методологические положения по представлению и контролю знаний с использованием адаптивных семантических моделей.

Как отмечалось выше, одним из преимуществ семантических сетей как модели представления знаний и непосредственно самого процесса обучения является наглядность описания предметной области, их гибкость и адаптивность к цели и другим факторам процесса обучения.

Однако, свойство наглядности с увеличением размеров и усложнением связей базы знаний предметной области теряется. Кроме того, возникают значительные сложности по обработке различного рода исключений. Для преодоления указанных проблем обычно используется метод иерархического описания моделей (рис.2).

На самом верхнем уровне расположены классы понятий, далее (на уровень ниже) размещены обобщенные понятия и на самом нижнем уровне - элементарные (конкретные) понятия. Число уровней иерархической модели знаний предметной области зависит от степени детализации понятий.

Такой подход к организации знаний при разработке обучающих систем показывает взаимосвязь элементов учебного материала, позволяет значительно сократить время обучения, уменьшить объем памяти, занимаемой базой знаний и данных.

Модель в виде иерархической семантической сети, являясь логической структурой изучаемой предметной области, показывает также последовательность изложения учебного материала.

Многоуровневую иерархическую модель знаний можно интерпретировать ориентированным графом. На рис.3 приведена иерархическая модель знаний по учебной дисциплине “Программирование” специальности 030100 (учитель информатики).

Данная модель представляет различные виды понятий (обобщенные, элементарные) изучаемой учебной дисциплины (“Программирование”), где понятия в зависимости от их сложности распределены по уровням. Таким образом, на самом верхнем уровне расположены классы понятий (КП₁¹ , . . . , КП_n¹), далее на уровень ниже размещены обобщенные понятия (ОП₁² , …, ОП_m²) и на третьем уровне - более простые, конкретные понятия (ЭП³_{1 , . . . ,} ЭП³_k).

Приведенные выше сведения, соображения и рекомендации позволили систематизировать и обобщить основные методологические положения по представлению и контролю знаний в области информатики с использованием адаптивных семантических моделей (АСМ).

1. Для представления и контроля знаний в области информатики в качестве основных обеспечивающих эти задачи моделей целесообразно использовать адаптивные семантические модели, учитывая их возможности по более адекватному описанию взаимодействия различных понятий и разделов учебных дисциплин и их адаптации к быстрому изменению содержания этих дисциплин и уровню знаний обучаемых.

2. АСМ обеспечивают глубокую структуризацию изучаемых понятий и явлений в области информатики, её предметная область может быть представлена наглядно в виде сложных иерархических моделей, которые могут идентифицировать знания обучаемых и их способности, в полной мере использовать достижения современных систем искусственного интеллекта.

3. Основными этапами структуризации знаний в АСМ в большинстве случаев можно считать:

· определение входных и выходных данных;

· составление словаря терминов;

· выявление объектов и понятий;

· выявление связей между понятиями;

· выявление метапонятий и детализация понятий;

· построение пирамид знаний;

· определение отношений между понятиями;

· определение стратегии принятия решений.

4. При построении пирамид знаний должны использоваться наглядные материалы: рисунки, схемы, диаграммы, графики и др.; уровни пирамиды знаний чаще всего возникают в сознании обучаемых в виде наглядных образов.

5. Одним из основных методов (аппаратов) структуризации знаний является психосемантика, которая позволяет исследовать структуры сознания через реконструкцию индивидуальной системы знаний, выявляя категориальные структуры сознания экспертов.

6. В связи с тем, что свойство наглядности АСМ при использовании многоразмерных баз знаний и усложнением связей между её объектами теряется целесообразно использовать многоуровневые АСМ, в которых понятия и объекты предметной области располагаются на нескольких уровнях.

7. Основными источниками содержательной информации для образовательных АСМ должны являться:

· государственные образовательные стандарты;

· типовые (примерные) учебные планы:

· рекомендуемая Минобрнаукой России учебная и учебно-методическая литература;

· материалы научно - методических, научно - практических конференций и выставок, обеспечивающих опережающее обучение студентов.

8. Разработку образовательных АСМ по конкретным учебным дисциплинам рекомендуется проводить в следующей последовательности:

· классификация понятий в предметной области;

· выделение общих свойств и признаков присущих каждому уровню

понятий;

· выделение отличительных признаков каждого уровня понятий;

· установление связей между понятиями, относящимися к одному

уровню;

· выделение межуровневых и межпредметных связей.

9. Контроль знаний обучаемых на основе АСМ должен предполагать смысловую обработку их ответов и сравнение знаний обучаемых с данными образовательной АСМ, при этом может использоваться сеть запроса учебной информации и должна обеспечиваться активизация учебной деятельности студентов и повышение объективности контроля их знаний.

10. Процедура синтеза тестов для контроля знаний обучаемых должна обеспечивать максимально возможную информацию о предметной области в ответах обучаемых при минимально возможном числе тестов.

В третьей главе “Методические основы представления и контроля знаний в области информатики” представлена методика разработки АСМ по учебным дисциплинам подготовки будущих учителей информатики, основные положения которой сводятся к следующему.

1. Разработанные АСМ по предметам и разделам информатики должны обеспечивать адекватное отражение знаний в изучаемой предметной области в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта и рабочих учебных программ вузов. При этом при разработке АСМ необходимо руководствоваться методологическими положениями, представленными во второй главе данной диссертации.

2. Основными этапами разработки образовательных АСМ являются:

· разделение содержания учебной дисциплины на отдельные относительно автономные темы;

· отбор значимых понятий (метапонятий) изучаемой темы;

· детализация метапонятий (на макропонятия, микропонятия);

· выделение общих и специфических свойств и признаков понятий и объектов предметной области;

· определение связей между этими понятиями и объектами;

· построение АСМ с учётом многоуровневой структуры большинства из них.

3. При разработке образовательных АСМ необходимо учитывать причинно - следственные и родовидовые связи между понятиями, объектами и отдельными разделами учебных дисциплин предметной области.

4. Классифицировать учебные задачи по информатике целесообразно по использованию системы знаний языка программирования, необходимых для их решения.

5. Программная реализация образовательных АСМ должна обеспечивать адаптацию этих моделей к уровню образования и подготовки обучаемого, а также модернизацию моделей в процессе их использования.

6. Должна обеспечиваться структуризация знаний для различных форм учебных занятий (лекций, лабораторных работ, практических занятий и др.),

7. При семантической структуризации учебных задач по программированию

целесообразно использовать трехуровневую АСМ:

· 1 уровень - условие задачи;

· 2 уровень - алгоритм решения задачи;

· 3 уровень - система знаний, необходимых для решения задачи.

8. В качестве инструментальных средств структуризации учебных задач по программированию целесообразно использовать:

· классификатор базовых знаний по программированию;

· алфавит языка программирования;

· таксономическую структуру оператора условного перехода.

9. Разработанные АСМ должны сопровождаться методическими

рекомендациями для студентов, требования к ним должны содержаться в специальном методическом пособии для преподавателей информатики.

10. Внедрению образовательных АСМ в реальный учебный процесс должна предшествовать их предварительная апробация (вместе с методическими пособиями) с участием студентов.

На основе представленной выше методики разработки образовательных АСМ (п.п. 1-9) созданы 43 модели по 8 учебным дисциплинам предметной подготовки учителей информатики (“Программирование”, “Программное обеспечение”, “Архитектура компьютера”, “Компьютерное моделирование”, “Математическая логика”, “Теоретические основы информатики”, “Компьютерные сети”, “Основы искусственного интеллекта”). Для разработки указанных АСМ по этим учебным дисциплинам их содержание было разделено на отдельные темы, которые реализовались на соответствующих АСМ.

На рис. 4 представлен фрагмент семантической модели по учебной дисциплине «Программирование» по теме “Подпрограммы - процедуры языка Паскаль”. В рамках данной темы студенты изучают принципы модульного построения программ, назначение подпрограмм, структуру и свойства процедур.

Разработанная семантическая модель несёт в себе следующую информацию о процедуре: процедура является подпрограммой, частью программы, которую используют многократно, получает данные из основной программы, возвращает результат в программу и т.д. В языке Паскаль есть и другая форма подпрограммы - функция, которая имеет общие свойства с процедурой и отличительные признаки. При традиционном изучении данной темы указанные подпрограммы языка Паскаль, присущие им общие свойства и их особенности рассматривают отдельно. Например, если в базу данных о подпрограммах добавить новую запись “Функция - это подпрограмма”, то узнаём о функции только данный факт. Но если добавить этот факт в семантическую модель (рис.4), ясно, что функция является программным блоком, имеет определённую структуру, которую включает заголовок подпрограммы, раздел описаний, раздел операторов, т.е. она наследует все свойства понятия “ Подпрограмма”. При данном подходе к изучению указанной темы необходимо только добавить в семантическую модель учебного материала отличительные от процедуры признаки.

На рис. 5 представлена семантическая модель учебного материала на тему “Антивирусные программы” (учебная дисциплина «Программное обеспечение»). Данная семантическая модель показывает, что основным понятием по указанной теме является понятие “Антивирусные программы“, которое подразделяется на программы - детекторы, программы - доктора, программы - вакцины и т.д. Кроме того, разработанная модель показывает особенности действия каждого вида антивируса, наследуя свойства понятия “Антивирусные программы”. На рис. 6 представлена семантическая модель по учебной дисциплине “Компьютерное моделирование”. Семантическая модель описывает свойства моделируемого объекта и модели, показывает её назначение.

Теоретические основы информатики - пока не вполне сложившийся и не устоявшийся раздел науки. Как и теоретические разделы других наук, теоретическая информатика формируется в значительной мере под влиянием потребностей обучения информатике.

Теоретическая информатика - наука, которая складывается из ряда разделов математики, которые прежде казались мало связанными друг с другом: теории автоматов и теории алгоритмов, математической логики, теории формальных языков и грамматик, реляционной алгебры, теории информации и др.

Для разработки адаптивных семантических моделей по учебной дисциплине «Теоретические основы информатики» её содержание было разделено на самостоятельные темы. На рис.7 представлена АСМ по теме “Понятие информации”. Данная модель описывает, что понятие информации ассоциируется с данными, сведениями, знаниями, передаётся в виде сообщения (сигнала) при наличии среды, материального носителя. Показывает также общие свойства и особенности дискретной и непрерывной информации.

В рамках учебной дисциплины “Архитектура персонального компьютера” студенты специальности 030100 изучают аппаратную часть компьютера. Данная дисциплина достаточно сложная, что предполагает детальное и подробное изучение составных компонентов ПК. На рис.8 представлена семантическая модель учебного материала поданной дисциплине (тема “Процессор”). По разработанной модели следует, что “одним из основных устройств компьютера является процессор, который определяет его вычислительные возможности, функции и свойства, различают процессоры разных модификаций и т.д.

Для подготовки будущих учителей информатики к работе с информационными образовательными ресурсами, компьютерными базами и банками данных в учебный план специальности 030100 включен курс “Компьютерные сети”. На рис. 9 представлена семантическая модель по данной учебной дисциплине по теме “Назначение сервера”.

Следует подчеркнуть, что семантическая модель, изображая логическую структуру учебного материала в соответствии с существующими связями между его понятиями, одномоментно показывает все основные понятия изучаемой темы и связи между ними, что облегчает её восприятие.

На рис.10 представлена семантическая модель по учебной дисциплине «Математическая логика». Данная учебная дисциплина является абстрактной. Если при изучении составных компонентов персонального компьютера можно пользоваться схемами, рисунками, иллюстрациями, то при изучении абстрактных дисциплин у преподавателя такая возможность отсутствует. Отсутствие наглядных пособий затрудняет усвоение студентами содержание учебного предмета. Приведенная на рис.10 модель учебного материала по теме “Логические операции” представляет е основные понятия и показывает причинно - следственные отношения между ними.

В настоящее время существуют различные виды образовательных средств: учебники, методические пособия, справочники и т.д., в том числе и электронные образовательные средства. Однако существующие электронные учебники по абстрактным дисциплинам существенно не отличается от учебных пособий в твердом носителе. Чтобы найти связи между понятиями учебной дисциплины приходится многократно листать весь учебник и искать необходимую информацию. Представление учебного материала по абстрактным дисциплинам на основе адаптивных семантических моделей позволяет создать структурированный учебник, показывающий связи между понятиями предметной области, что важно при организации обучения на основе информационных и коммуникационных технологий.

Как показывает опыт разработки семантических моделей по учебной дисциплине «Математическая логика», сам процесс построения моделей способствует эффективному приобретению знаний. Поэтому обучение студентов можно вести ни только по разработанным преподавателем АСМ, но и давать студентам задания по их разработке, что способствует лучшему усвоению учебного материала.

Дисциплина «Основы искусственного интеллекта» имеет целью ознакомить студентов с основными направлениями исследований в области искусственного интеллекта, экспертных систем, моделями представления знаний, с инструментальными средствами разработки экспертных систем, обучить их принципам представления знаний, проведению анализа полученных результатов, а также содействовать фундаментализации образования, формированию научного мировоззрения и развитию системного мышления. При изучении данного курса подробно рассматривают наиболее распространенные модели представления знаний: семантические сети, логические подходы, фреймы и системы продукций. На рис.11 представлена семантическая модель по данной учебной дисциплине, которая характеризует основные модели представления знаний и их свойства. Следует отметить, что процесс разработки семантических моделей предметной области является трудоёмким процессом. Однако, метод семантических сетей достаточно эффективный способ структуризации знаний в такой предметной области как “Информатика”. В таблице 2 приведены обобщенные данные по созданным образовательным моделям в области информатики.

Как видно из данной таблицы всего по учебным дисциплинам предметной подготовки учителя информатики разработаны 43 АСМ, общий объём разработанного на основе этих моделей образовательного контента составляет около 26 Мбайт.

Кроме методики разработки моделей по содержанию учебных дисциплин в диссертации предложена методика контроля знаний обучаемых, которая основана на сети запроса контрольных заданий и построении обучаемыми семантических моделей по учебному материалу. Данная методика обеспечивает целесообразную последовательность предъявления обучаемому контрольных заданий, возможность использования деятельностного подхода к процессу контроля знаний, возможность использования более сложных комплексных задач в предметной области, в том числе и в проблемных ситуациях; при этом сеть запроса учебной информации обеспечивает соответствие содержания контрольных заданий изученному учебному материалу.

По разработанной методике контроля знаний создано около 60 контрольных заданий для проверки знаний обучаемых с построением ими семантических моделей. Причём к одной и той же учебной семантической модели можно разрабатывать несколько контрольных моделей различной



Обобщенные данные по разработанным моделям

№	Профильные дисциплины специальности 030100	Количество моделей	Объём контента, Мб
1	Программирование	9	4,8
2	Программное обеспечение ЭВМ	6	3,7
3	Архитектура компьютера	2	1,6
4	Компьютерное моделирование	5	3,5
5	Теоретические основы информатики	5	3,9
6	Математическая логика	3	1,9
7	Компьютерные сети	8	4,1
8	Основы искусственного интеллекта	5	2,3
	Итого	43	25,8

степени сложности. Согласно разработанной методики контроля знаний при выполнении контрольных заданий необходимо из предложенного набора выбрать названия понятий и отношений между ними и подписать ими соответствующие вершины и рёбра контрольной модели. Построенная, указанным образом, модель учебного материала сравнивается с соответствующей семантической моделью, находящейся в базе знаний системы “КАСПИЙ” и она выдаёт оценку с подробным указанием ошибок обучающихся.

В четвертой главе “Экспериментальные исследования и оценка эффективности рекомендаций диссертационного исследования” рассматриваются процесс проектирования и принципы построения автоматизированной обучающей системы “КАСПИЙ”, ориентированной на использование образовательных АСМ, в том числе в области информатики.

В главе приведена также методика использования этой системы в процессе обучения и результаты проведённых педагогических экспериментов.

Как видно из структурной схемы системы “КАСПИЙ” (рис.12) все операции с базой данных (БД) выполняются через модуль управления БД.

Модуль содержит множество процедур и функций, обеспечивающих взаимодействие с БД без использования инструкций языка SQL и без непосредственного обращения к БД.

Модуль управления базой данных является одним из основных модулей системы “КАСПИЙ”. Назначение всех основных модулей системы “КАСПИЙ”, представленных на рис.12, приведены в таблице 3.

Назначение модулей системы «Каспий»

№	Название модуля	Назначение
1	Главный модуль программы (uMain.pas)	Обеспечивает запуск системы; управление модулями «Редактор сети», «Обучение», «Проверка знаний»; управление модулем управления структурой базы знаний.
2	Модуль «Редактор сети» (uNetEdit.pas)	Реализует редактирование учебных моделей.
3	Модуль «Обучение» (uNetTeach.pas)	Реализует обучающую функцию системы.
4	Модуль «Контроль знаний» (uNetControl.pas)	Реализует функцию системы по проверке знаний обучаемых.
5	Модуль управления объектами обучающей сети (uObj.pas)	Содержит структуру объектов обучающей сети: узел, связь, текстовый блок, группа узлов, новый узел, новая сеть.
6	Модуль управления редактором сети uNet.pas	Модуль содержит описание объекта “Обучающая сеть”, который обеспечивает отображение и работу с сетью в различных режимах (редактирование, обучение, контроль знаний).
7	Модуль управления таблицей “Обучающие сети” uNetEditRec.pas	Обеспечивает выбор обучающей сети из предложенного набора в таблице.
8	Модуль управления структурой базы знаний (uThemeHistory.pas)	Обеспечивает выбор базы знаний из списка “Предметная область”, “Предметы”, “Темы”.
9	Модуль управления базой данных uDM.pas	Обеспечивает управление через алиас ODBC с помощью инструкций языка Transact - SQL.
10	Модуль управления таблицей “Предметные области” uAreaEditRec.pas	Обеспечивает выбор предметной области для обучения и контроля знаний.
11	Модуль управления таблицей “Дисциплины” uSubjectEditRec.pas	Обеспечивает выбор дисциплины для обучения и контроля знаний.
12	Модуль управления таблицей “Темы” uThemeEditRec.pas	Обеспечивает выбор темы учебной дисциплины для изучения и проверки знаний.

Структура, принципы построения и пользовательский интерфейс системы “КАСПИЙ” предусматривает её использование в следующих режимах: “Редактирование сети”, “Обучение”, “Контроль знаний”. В режиме “Редактирование сети” формируются проблемно - ориентированные базы знаний учебных дисциплин на основе соответствующих адаптивных семантических моделей. Данным программным режимом управляет один из основных модулей системы “КАСПИЙ” - “Редактор сети”, который имеет довольно большой набор инструментов, позволяющих пользователям системы как создавать, редактировать АСМ учебного материала, так и разрабатывать к ним контрольные задания различной сложности.

При этом по мере пополнения учебного предмета новыми понятиями и изменения его содержания обеспечивается возможность корректировки адаптивных семантических моделей.

Режим “Обучение” предъявляет обучаемым учебный материал с учётом уровня их знаний, определяемых по специальным предварительным тестам и результатам промежуточного контроля их подготовки.

Режим “Проверка знаний” предполагает генерацию контрольных заданий различной сложности с последующим сравнением АСМ, построенных обучаемыми и учебными АСМ, находящимися в базе знаний системы “КАСПИЙ” и выдачу соответствующего результата (оценки). В данной обучающей системе предусмотрена панель истории навигации, предназначенной для отображения пути, пройденного обучаемым в структуре её базы знаний с документированием результатов контроля его знаний.

Методика использования системы обучения “КАСПИЙ” предусматривает возможность работы как в автономном, так и сетевом режиме, является инвариантной по отношению к конкретным учебным дисциплинам.

Для подтверждения гипотезы исследования в течение 2006 - 2008 гг. проводилась экспериментальная работа, основное содержание которой определяли:

1. Отбор контрольных и экспериментальных групп студентов.

2. Создание необходимых условий для проведения педагогических экспериментов.

3. Организация занятий по традиционной методике обучения с использованием традиционных электронных курсов в контрольных группах студентов.

4. Организация занятий в экспериментальных группах студентов с использованием электронных АСМ.

5. Проведение оценки эффективности предложенной авторской методики обучения на основе АСМ в среде системы “КАСПИЙ” в сравнении с традиционной методикой обучения с использованием электронных курсов “Педагогического виртуального университета” МГГУ им. М.А.Шолохова для специальности 030100.

Основные условия педагогических экспериментов:

место проведения: ДГПУ (кафедра Информатики и ВТ);

время проведения: 1.09.06 - 30.05.08 (4 семестра);

контингент студентов: 310 чел. (1 - 4 курсов);

количество учебных дисциплин: 5;

количество использованных адаптивных семантических моделей: 30.

Как известно, сущность педагогического эксперимента по проверке эффективности какой - либо методики заключается в изменении одних условий учебного процесса при сохранении других. К неварьируемым условиям в нашем эксперименте относились: состав студентов учебных групп, идентичные тексты контрольных заданий до начала эксперимента и после него, одинаковое количество времени, отводимое на их выполнение. Различной была методика проведения экспериментальных занятий относительно традиционной (с использованием ИКТ).

Основной педагогический эксперимент проводился в ДГПУ (в течение 4- х семестров) по следующим учебным дисциплинам специальности 030100: теоретические основы информатики, программное обеспечение, компьютерные сети, компьютерное моделирование, теория алгоритмов и математическая логика. В эксперименте приняли участие студенты математического факультета, обучающиеся по специальности 030100.

В ходе педагогических экспериментов вычислялись: средний балл обучения экспериментальных и контрольных групп студентов, время изложения учебного материала на лекционных и семинарских занятиях, время рубежного и итогового контроля знаний обучаемых. В результате проведенных педагогических экспериментов были получены следующие основные количественные оценки эффективности результатов диссертации, подтверждающие её гипотезу:

Точность представленных оценок ± 10%

При этом необходимо иметь в виду, что трудоемкость разработки образовательного контента на основе адаптивных семантических моделей увеличивается по сравнению с традиционным контентом примерно на 20%