Интеллектуальные обучающие системы: поиск возможностей персонифицированного обучения

Автор: Репринцева Е.А.

Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka

Статья в выпуске: 12 (40), 2019 года.

Бесплатный доступ

В статье обсуждаются вопросы использования интеллектуальных обучающих систем для персонифицированного обучения. Интеллектуальные обучающие системы рассматриваются в контексте современных тенденций образования в России и за рубежом. Описываются дидактические принципы проектирования интеллектуальных обучающих систем, обеспечивающие индивидуализацию образовательной деятельности.

Интеллектуальные обучающие системы, персонифицированное обучение, дидактические принципы проектирования интеллектуальных обучающих систем

Короткий адрес: https://sciup.org/140285497

IDR: 140285497

Текст научной статьи Интеллектуальные обучающие системы: поиск возможностей персонифицированного обучения

student

3rd course, faculty of math and science education, pedagogical institute NRI BSU

Russia, Belgorod

INTELLIGENT EDUCATIONAL SYSTEM : SEARCH FOR

POSSIBILITIES OF INDIVIDUALISED EDUCATION

Annotation - in the article there are the questions of intellectual educational systems usage for personal education are discussed. Intellectual educational systems are seen in the context of modern education tendencies in Russia and abroad. Didactical principals of intellectual educational systems that provide individualization of educating activities are described.

В настоящее время одним из перспективных направлений развития образования является интеллектуализация информационно-образовательных ресурсов [5]. Впервые понятие интеллектуальных обучающих систем появилось в 1970 году в работах Дж.Карбонелла [1]. Если автоматизированная обучающая система способна только констатировать наличие совпадений, т.е. правильных ответов обучающегося, и, соответственно, определять наличие ошибок, то интеллектуальная обучающая система разрабатывается с целью диагностики и корректировки образовательного маршрута с учетом допускаемых ошибок. «Интеллектуальные обучающие системы - это качественно новая технология, особенностями которой являются моделирование процесса обучения, использованием динамически развивающейся базы знаний; автоматический подбор рациональной стратегии обучения для каждого обучаемого, автоматизированный учет новой информации, поступающей в базу данных» [5, с.192]. «Такая система не только диагностирует и указывает студенту его ошибки, но и анализирует их причины, строит гипотезы, правила и планы исправления ошибок, дает советы, исходя из предварительно определенных стратегий обучения и имеющейся модели обучаемого» [2, с.6]. Интеллектуальные обучающие системы позволяют решать задачи персонифицированного обучения и повышения квалификации специалистов.

Первые работающие интеллектуальные обучающие системы появились в 80-е годы XX века. «С середины 80-х годов в состав ИОС стала в явном виде включаться информация об обучаемом (в частности, модель идеального обучаемого) и стратегиях обучения. Наконец, в 90-е годы при построении ИОС начали применять агентно-ориентированную технологию» [2, с.6] .

«Применение интеллектуальных систем в педагогике обусловлено появлением дистанционного образования, при котором существует спроектированная база знаний, которая позволяет проводить обучение студентов, не имеющих возможность посещать занятия очно» [5, с.192] .

В таблице 1 описаны дидактические принципы [2] , которые лежат в основе разработки интеллектуальных обучающих систем и отражают нацеленность такого рода систем на индивидуализацию обучения.

Таблица 1.

Дидактические принципы разработки интеллектуальных средств обучения

Принципы разработки интеллектуальных средств обучения

Содержание принципов разработки интеллектуальных средств обучения

Принцип прагматической диагностики

Диагностика     необходима     для     построения

индивидуального (персонифированного) образовательного

маршрута и его своевременной корректировки.

Принцип сопоставления текущей модели обучаемого с моделью

идеального обучаемого

Задача диагностического компонента интеллектуальной образовательной системы состоит в проверке, насколько задания, определяемые предварительным учебным планом (моделью идеального обучаемого) соответствуют текущей модели обучаемого.

Принцип «порождающих интерфейсов» (индивидуальной оперативной   адаптации

формы     предъявления

учебного  материала  к

отдельному студенту)

При проектировании образовательного маршрута и его «подгонки» под потребности обучающегося необходимо своевременно «строить/компоновать» учебный материал с учетом актуального состояния знаний и потребностей обучающегося

Принцип

неэквивалентности обучения

Конечный уровень подготовки (результирующее состояние опыта) обучаемого никогда не соответствует точке в абстрактном пространстве состояний (т.е. всегда оказывается подмножеством некоторого множества целевых состояний). Соответствующие этому подмножеству состояний знания обучаемого могут быть представлены различными способами.

Принцип необходимого разнообразия обучающих воздействий

Для обеспечения адаптивности обучения преподаватель должен уметь выбирать наиболее эффективные варианты воздействий из всего набора обучающих воздействий (например, сочетать манипулятивные и развивающие стратегии воздействия на студентов).

В современных исследованиях обсуждаются вопросы совершенствования интеллектуальных систем на этапе принятия решения. Например, О.Н. Сметанина (2012) для решения данной задачи рекомендует использовать интеллектуальные технологии с участием эксперта и инженера по знаниям [3] . В.Углев (2013) предлагает осуществить полную индивидуализацию в обучении посредством афферентных процессов симуляции. Проблему компромисса между целями моделей студента, учителя и тьютора он считает целесообразным решать с помощью четырехступенчатой схемы принятия решений и синтезирования интеллектуальной обучающейся системой механизма когнитивных карт диагностики знаний [7] . Jacek Marciniak (2014) предлагает решение данной проблемы посредством реализации системы педагогических паттернов и авторской модели Simple Reflex Agent, которая делает возможным реализацию индивидуального обучения [6] .

В заключении отметим, что современными тенденциями развития образования в России и за рубежом выступают индивидуализация обучения и интеллектуализация образовательных технологий. Научная педагогическая общественность работает над проблемой обеспечения персонифицированного образования, в том числе с применением информационных технологий и дистанционного обучения [4] . Проблема актуальна и пока не решена окончательно. Запросы информационного общества XXI века направлены на активное применение информационных образовательных ресурсов, но наибольший эффект видится в проектировании интеллектуальных обучающих систем персонифицированного назначения.

Список литературы Интеллектуальные обучающие системы: поиск возможностей персонифицированного обучения

  • Алешева Л.Н. Интеллектуальные обучающие системы / Л.Н.Алешева // Вестник университета. 2018;(1):149-155. DOI: 10.26425/1816-4277-2018-1-149-155
  • Голенков В.В. Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы / В.В.Голенков, В.В.Емельянов, В.Б.Тарасов // Новости искусственного интеллекта. 2001. - № 4. - с.3-13.
  • Сметанина О.Н. Вопросы управления образовательным маршрутом с использованием интеллектуальных технологий / О.Н.Сметанина // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2012. Т. 16. № 6 (51). С. 226-233.
  • Тен Т.Л. Развитие интеллектуального анализа данных при дистанционных образовательных технологиях / Т.Л.Тен, Г.Д.Когай, А.С.Цицина // Биржа интеллектуальной собственности. 2013. Т. 12. № 8. С. 35-38.
  • Шутый С.А. Информационные образовательные технологии: интеллектуальные системы обучения / С.А.Шутый, Н.В.Харькова // Электронное обучение в непрерывном образовании. 2017. № 1. С. 191-193.
  • Marciniak J. Building Intelligent Tutoring Systems Immersed in Repositories of E-learning Content // Procedia Computer Science, Volume 35, 2014, Pages 541-550.
  • Uglev V. Implementation of Decision-making Methods in Intelligent Automated Educational System Focused on Complete Individualization in Learning // AASRI Procedia, Volume 6, 2014, Pages 66-72.
Еще
Статья научная