Конструктивные свойства трансформационного электронного образовательного пространства

В последние годы Украине и других странах быстрыми темпами создаются и развиваются разнообразные электронные образовательные пространства (ЭОП) [1-5]. Применение ЭОП направлено на поддержку трансформации традиционной парадигмы обучения, перевооружение всех участников образования, улучшение их компетенций, значительное повышение уровня качества удовлетворения учебных потребностей, требований и желаний каждого участника [1, 6, 7]. Анализ показывает, что ЭОП и их композиты определяются и создаются с многочисленными целями, перспективами, на различных уровнях, с использованием разнообразных идей, понятий, языков, моделей, методов, правил и теорий [1, 5]. Также наблюдается широкое разнообразие классов ЭОП – от систем доставки учебного контента для учебных заведений, до национальных образовательных систем и сетей, глобальных образовательных сред, инфраструктур и киберпространств «экономики учебных объектов» [1, 8, 9]. В тоже время, описания свойств ЭОП и их композитов в подавляющем большинстве представлены на естественных языках, не систематизированы, не унифицированы, взаимно не согласованы и т.д. [10, 11]. Таким образом, одной из актуальных общих задач является идентификация и описание свойств ЭОП.

Постановка задачи

В 1984 году Вильям Гибсон ввёл в научный оборот понятие «киберпространство» [12] (В глоссарии ASTD по электронному обучению «киберпространство» определяется как «неясное, не выраженное «место», в котором люди взаимодействуют через компьютерные сети» [13]). С тех пор исследователями и практиками неоднократно предпринимались попытки по-новому определить, интерпретировать это понятие, а также идентифицировать и описать нужные свойства. Эти усилия были направлены, с одной стороны, на улучшение понимания природы разнообразных киберпространств как составляющих Интернет, Веба. С другой стороны, они вызваны практическими потребностями создания и многоразового использования инновационных технологий, сервисов и продуктов. Отметим, что параллельно с понятием «киберпространство», используются также термины «электронное пространство» «виртуальное пространство», «цифровое пространство» и др. [1, 14].

Например, в работе [14] описано результаты обзора разных типологий восприятия и ожиданий пользователей, которые посещают виртуальные пространства в сфере искусства. Отмечается, что определение объектов визуального искусства в определенной интерактивной среде является широко недостаточным, чтобы охватить все интеллектуальные труды, режим выражения которых является визуальным, например, видео, графика, Веб-страницы, флешь или подобные объекты». И поэтому, как отмечается в [14], Крис Хатчисон в 1996 году определяет таксономию слов для вербального описания киберпространства. При этом учитывается, что основная часть Веба и Веб-сайтов по визуальному искусству все еще созданы как текстовые документы. И чтобы концептуализировать использование Интернета в терминах метафор действие-пространство обычный консервативный взгляд на сетевой гипертекст информационных провайдеров и пользователей информации свидетельствует, что подавляющее большинство файлов, доступных в Интернете, может представляться в виде текстовых документов. Причём эти документы, например, электронные книги, журналы, газеты, научные публикации, руководства, пособия, справочники, FAQs, имеют тип, который относится к “пространству документов” (а не к типу «Евклидово пространство», который подсказывается метафорой, используемой для описания киберпространства) [15]. При этом вышеперечисленные термины используются как индикаторы семантического поля, на которые ссылаются пользователи, когда они размышляют о Вебе [14].

В работе [4] предложены следующие определения ЭОП. В ракурсе педагогических наук, - ЭОП - это совокупность взаимосвязанных образовательных систем различной природы. Оно может интегрировать, например, пространство электронной образовательной среды, пространство учебных программ, пространство компетенций, пространство образовательных ресурсов, пространство ИКТ для поддержки образования, обучения и т.д. В ракурсе информационных систем, - ЭОП -это совокупность взаимосвязанных информационных систем разной природы для поддержки процессов образования и обучения. В теории сложных систем [16, 17], под пространством понимается три и больше взаимосвязанные системы, которые ориентированы в поддержку решения определенных классов задач. Таким образом, ЭОП - это совокупность сред на базе Интернета для поддержки образовательных процессов в виде взаимосвязанных сложных систем для достижения общей цели на базе распределенного взаимодействия.

Предложена классификация ЭОП на следующих уровнях ЭОП [4]:

Имитационный. Основная идея имитационных ЭОП - массовое использование существующей технологии и инструментария для решения типовых задач. По существу, это стремление создать электронный образ реального мира и практически без изменения перенести реальность в Интернет, используя хорошо зарекомендовавшие себя образы, модели и технологии.

Трансформационный . Основная идея трансформационных ЭОП (ТЭОП) -перспективная реализация принципа новых задач [18]. Здесь выделяются следующие классы ЭОП:

• -    Инновационные ЕОП. Как правило, они создаются, развиваются и функционируют для решения задач создания инноваций [3-5, 7] и их последующего трансфера для массового использования. Отметим, что инновация как таковая может уже существовать. А целью инновационной деятельности является всестороннее исследование ее массового и непрерывного использование в контексте заданной цели;

• -    Специализированые ЕОП. Специализированые ЕОП обычно создаются на базе инновационных ЭОП. Так ТЭОП, как правило, создается для поддержки распределенного взаимодействия участников с целью совместного осуществления определенных видов деятельности, для решения общего задания и достижения общей цели на базе распределенного взаимодействия [4, 5] и является некоторой интеграцией сложных систем на базе ядра. В настоящее время отсутствуют механизмы и соответствующие программные средства, которые позволяют массово создавать и масштабировать системы такого класса. Например, ЭНОП создается для поддержки деятельности определенных департаментов министерства, а именно - для поддержки непрерывного процесса обработки документируемой информации, которую регулярно поставляют и используют подведомственные и другие организации [19]. В процессе создания специализированных ЭОП работает принцип новых задач [18], а новые задачи часто индуцируют новые требования для всей системы.

Анализ определений ЭОП, классов ТЭОП и их существенных свойств (характеристик) свидетельствует о многочисленных трудностях, связанных с решением задачи идентификации и описания ТЭОП, системных композитов ТЭОП (далее ТЭОП-систем) и их свойств. Примеры трудностей: неопределенность единого родового понятия; использование в определениях понятий разнообразных и многочисленных существенных характеристик (ключевых понятий); отсутствие соответствующих формальных описаний и др. [9-11]. Отметим также, что постановка и решение частных, локальных задач идентификации и описания свойств ТЭОП обычно порождает все новые и новые трудности.

На наш взгляд, перечисленные трудности во многом связаны с недооценкой важности идентификации и описания так называемых конструктивных свойств ТЭОП. Ключевой характеристикой этих свойств является то, что они содержат в себе описание обобщенного способа построения ТЭОП. Они позволяют «с самого начала» улучшать понимание и проектирование ТЭОП. Таким образом, актуальной задачей является идентификация и описание конструктивных свойств ТЭОП.

Конструктивные свойства

В рамках применения предложенного подхода к построению формализованного описания информационных систем для образования и обучения [10, 11] далее описаны конструктивные свойства ТЭОП, а также приведены соответствующие примеры содержательной интерпретации.

Инновационность ТЭОП. Главным принципом создания ТЭОП является динамическое создание нового электронного знания в форме инновационных агрегаций контента (ИАК) при помощи ТЭОП-систем для достижения заданной цели (см. также в [20, 21]). А основным критерием оценки ТЭОП-систем является степень использования ИАК для достижения заданной цели.

Определенность ТЭОП. Основным методом построения описаний ТЭОП-систем является О-метод, согласно которому ключевые понятия общей постановки ТЭОП-задач вводятся при помощи формализации, исходя из вербального описания ключевых идей, понятий с использованием минимальной формальной структуры (м.ф.с.) – ТЭОП-базиса. В дальнейшем к этому базису добавляются, уточняются релевантные идеи, понятия одной или больше теорий, а результаты выполнения предыдущих шагов применяются для решения ТЭОП-задач. Ключевая задача – «Как лучше определить м.ф.с. на высшем уровне абстракции?». Общая рекомендация по ее решению состоит в том чтобы комплексно использовать:   методы лексикографических теорий [10]; метод аналогий для идентификации релевантных фактов, идей, абстрактных понятий, примеров; свойства (характеристики) универсального характера, такие как «форма-содержание»; аксиоматический метод.

Неопределенность понятий является одним из ключевых вопросов построения ТЭОП и поэтому необходимо ее устранять шаг за шагом, с самого начала и в холистическом подходе («вся система») путем постоянного совершенствования соответствия вербальных и формализованных описаний ТЭОП на базе О-метода. Одним из практичных решений в этом направлении является использование О-метода в форме о пределённого процесса f DP), где:

DP: процесс, который можно использовать пошагово для достижения определенной агрегации объектов ицз-контента;

ицз-контент: <<ц-контент>, <и-контент>, <з-контент>>;

и-контент: контент с определением одной или более идея ;

ц-контент: контент с определением одной или более цель; з

• - контент : контент с определением одной или более задача;

шаг : структура деятельности для агрегации объектов ицз-контента.

Примеры ресурсов DP: руководящие материалы (правила, стандарты, методология, стратегия, наилучшая практика), ролевая структура.

Построение ТЭОП-систем осуществляется на базе постоянно совершенствующейся Модели контента (МК) с применением механизмов частичного понимания на контенте. Эта МК необходима для распознавания, понимания, эффективной организации, прогнозирования и вывода на контенте, а также для овладения ролью и функциями ТЭП-систем. Принцип «частичного понимания»: конструктив (композит, объект) ТЭОП организуется в виде иерархии классов; если конструктив является неизвестным, то обеспечивается его частичного понимание путем отнесения к более широкому классу (типу, компоненту) ТЭОП-базиса.

Осознание. Осознание ТЭОП и его композитов осуществляется путем осознания динамик наилучшей практики применения ТЭОП (см также в [20]).

Пример содержательной интерпретации конструктивных свойств

В настоящее время Международным научно-учебным центром информационных технологий и систем Национальной академии наук Украины совместно с Министерством образования и науки Украины (МОНУ) развернуты работы по созданию распределенных онлайновых систем для поддержки определенных процессов по лицензированию, сертификации и аккредитации высших учебных заведений Украины (далее – ОССА, ОССА-процесс). Эти системы создаются в форме ТЭОП с учетом опыта длительной эксплуатации соответствующих локальных систем и накопленных информационных ресурсов.

Примеры нормативных вербальных описаний ОССА-процессов представлено на сайте МОНУ в разделе «Лицензирование и аккредитация» . В частности, представлены многочисленные вербальные описания процедур, разнообразных агрегаций объектов контента

(понятия, нормативные документы), включая разные наборы метаданных и справочники, а также описания документированных распределенных взаимодействий групп участников для достижения поставленных целей и заданий.

Распределенная обработка нормативных и других описаний ОССА-процессов должна осуществляться людьми или автоматически в подсистемах ОССА -«Заявки», «Решения (Государственной аккредитационной комиссии)», «Лицензии», «Специальности», «Заведения», «Аккредитация» (см. рис.1).

Анализ показывает, что существенными особенностями существующей распределенной обработки нормативных и рабочих описаний в сфере лицензирования, сертификации и аккредитации высших учебных заведений Украины являются:

• -    динамичность контента, процедур и задач;

• -    нечеткая, неполная и неявная параметризация описаний;

• - отсутствие унифицированных формализованных описаний агрегаций контента, процедур, задач для обеспечения аналитической обработки и удовлетворения разнообразных запросов групп внутренних и внешних пользователей.

Поэтому было принято решение о повышении определенности ОССА на базе О-метода путем унификации и формализации соответствующих постановок общих задач и процедур их решения.

Рассмотрим более подробно примеры классов таких задач ZQ.

Пусть в определенное время результаты ОССА-процесса частично представлены в виде м.ф.с. типа ( O, M, P ), где:

О = { O } - комплекс объектов (обычно это информационное представление ресурса, т.е. агрегации объектов контента в ОССА);

М = { M} - комплекс метаданных (данных о свойствах О) ;

Р = {P} - комплекс предикатов ассоциированных с (O, M).

Рис. 1. Пример результатов автоматического формирования Приложения к лицензии № 072739.

Запись типа «предикат Pj =1» означает, например, что в результате выполнения процедуры П, установлено, что объект Oi имеет свойство (свойства), которое представлено метаданными Му. Если Ру = 0, то „Oi не имеет свойства ...” Процедуру (оператор, алгоритм, процесс...) П может выполняться (вычислять) людьми либо автоматически или автоматизировано. Запись типа Ру = А означает, что эта процедура П не может вычислить этот предикат.

Задача Z Q формулируется следующим образом: «Для ТЭОП (в контексте Q ) по комплексу метаданных М для комплекса объектов О вычислить значения комплекса предикатов Р по критерию F », т.е. Z Q записывается в виде: Z Q = Z Q ( O, M,

?Р, F) . Отметим, что если Р у ( O i ) = “ O i е К у ”, ^ Kj = { O }, то это задача классификации.

Решить Z Q ( O, M, ?Р, F) означает построить процедуру (оператор, алгоритм), которая вычисляет предикаты и удовлетворяет критерию F : П ( O, M, ?Р ) = lla ij ll, (часто a ij = { Р у ( O i ), А}, где А - означает, что П не вычислила предикат и он считается некорректным.

Если создан комплекс процедур П = { П ( O, M, ?Р )}, то Z^Q ( O, M, ?Р ) превращается в Z Q ( O, M, ?P, П ' ) - задачу выбора процедуры при заданных условиях. Пример: выбор алгоритма, который доставляет экстремум функции (цели или) качества F . В состав комплекса n^Q обычно входят алгоритмы, которые генерируют или вычисляют метаданные (специализации алгоритмов).

Примерами специализаций объектов и метаданных являются: целевые (соответствуют предикатам) объекты, метаданные; нормативные (обычно они стандартизированы); вычислительные (представляют промежуточные результаты вычислений).

Для поддержки выполнения многочисленных вычислений ||a ij || в разных контекстах, состояниях и т.п. на ( O, M, Р ) вводится линейное пространство операторов Ă относительно операций сложения, умножения на скаляр, умножения операторов. Также вводятся разные метрики. Это позволяет формализовать задачи отслеживания, анализа и сравнения результатов вычисления ||a ij ||.

Примеры разных постановок задач Z Q представлено в Табл.1.

П	Таблица 1. римеры ZQ (знак * - обозначает набор).
Обозначения ZQ	Вербальное описание Z
Z ( O*, M*, ?Р*)	По набору M* для О* вычислить значения Р .
Z (?{ O }, a*, P* )	Среди { O } найти объекты с заданными значениями a* в Р* .
Z(?O*,P*L?P*2, a* )	Среди {O} найти объекты с заданными значениями a* предикатов Р*1 и вычислить их значения предикатов Р*2 .
Z (?{ O }, { M }, a*, P*)	По { M } среди { O } найти объекты с заданными значениями a * в Р *.
Z(?{ O }, M, Р*1, ?P*2, a* )	По {M} среди {O} найти объекты с заданными значениями α* предикатов P*1 и вычислить их значения предикатов P*2.

Пример интерпретации Z^Q как задачи принятия решений . Обозначим {D} - набор ситуаций, каждая из которых описывается в виде некоторой комбинации объектов из ОССА. Каждая ситуация естественно содержит: группу людей и/или программных агентов, которые исполняют роль ЛПР (лицо, которое принимает решение); информационное описание или образ реальной ситуации; собственно решение. Следствием принятого решения является новая ситуация (переход от одной ситуации к другой осуществляется пошагово). Ситуация описывается набором слов определенного языка с заданием связей между компонентами, т.е. выделенной логической структурой. Обозначим также: R - решение, которое принято в ситуации

D , {R} - набор таких решений, {Р} = {P i, ..., P_L} — набор предикатов, которые зависят от {D} и {R} . Допустим, что {R} разбито на классы K 1, ...,K_L и

J K , = {R}, (K i A K , + 0 ).

j = 1

Будем считать, что предикат Р имеет вид P,(D) — “в ситуации D принято решение R е K,”. Каждая ситуация из {D} задается набором признаков / свойств x1, . ., xn с областями значений {a,}, 1 < i < n. Назовем х, i-ой компонентой ситуации D. Решение, которое принимается в ситуации D, обозначим R(D). Тогда ситуация представляется в виде комбинации слов некоторого языка. А решение R(D) можно представить в виде R(D) = (y1, ., ym), где yi - некоторые признаки с областями значений {6,}, 1 < i < т. При этом можно использовать разные модели последовательного принятия решений (а также ввести понятие «близости решений в пространстве решений»),  которые  можно использовать для разработки соответствующего программного обеспечения, в частности, для решения задач ZQ как задач принятия решений.

Заключение

Отметим, что под руководством автора в ОССА выполнена программная реализация решения ряда задач типа Z Q , в основном, связанных с автоматическим распознаванием различных метаданных в текстах лицензионных документов, с автоматическим формированием компонентов документов, накопленных ранее в базах данных локальных систем, многопараметрическим поиском лицензий и приложений к лицензиям. Также разрабатываются детализированные постановки задач Z^Q как задач принятия решений. Планируется продолжение работ.