Методы и модели адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения
Автор: Зайцева Л.В.
Журнал: Образовательные технологии и общество @journal-ifets
Статья в выпуске: 4 т.6, 2003 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются уровни и методы адаптации, используемые в компьютерных системах обучения (КСО), а также ряд моделей (учебного материала, студента, сценария диалога), на основе которых осуществляется адаптация. Приводятся свойства и параметры адаптивности и адаптируемости КСО.
Адаптация, методы, модели, компьютерные технологии
Короткий адрес: https://sciup.org/14062005
IDR: 14062005
Текст научной статьи Методы и модели адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения
В настоящее время при обучении широко используются компьютерные технологии. Для интенсификации учебного процесса разрабатываются как отдельные тестирующие и обучающие программы, так и компьютерные системы обучения (КСО). Интеллектуальные КСО, как правило, в той или иной степени учитывают индивидуальные особенности учащихся, предоставляя каждому возможность наиболее быстро и качественно получить новые знания. Таким образом, существующие КСО в различной мере обеспечивают адаптацию, а часть из них обладает также некоторыми свойствами адаптируемых систем.
Адаптивность – это свойство системы приспосабливаться к действиям пользователя, т.е. система изменяет свои параметры и структуру в зависимости от работы пользователя. Адаптируемость системы – это возможность пользователя изменять структуру и параметры системы.
Уровни и методы адаптации в компьютерном обучении
При компьютерном обучении можно выделить три иерархических уровня адаптации к учащимся [Зайцева, 2003]:
– адаптация к студентам как категории пользователей;
– адаптация к группе студентов;
– адаптация к отдельному студенту.
Первый уровень адаптации предусматривает адаптацию к каждой категории пользователей компьютерной системы обучения в зависимости от их потребностей и обычно реализуется созданием специального интерфейса для каждого класса пользователей. Такой подход характерен для любых компьютерных систем. В интеллектуальных обучающих системах учащемуся необходимо предоставить следующие возможности: обучение, проверка знаний, упражнения, помощь и справочная информация, видео-лекции и их презентации, вопросы преподавателю, конференции, студенческие форумы, электронные методические пособия, ввод комментариев по ходу занятия и др.
Адаптация к группе студентов обеспечивает адаптацию в зависимости от выбранной специальности, образовательной программы, возраста и психологической направленности личности. Этот уровень адаптации базируется, в первую очередь, на решении двух основных вопросов дидактики: «чему учить?» и «как учить?». Ответ на первый вопрос определяет цели обучения, т.е. объем необходимых знаний, умений и навыков и степень их освоения. Решение второго вопроса дидактики («как учить?»)
обуславливает выбор методов обучения, наиболее подходящих для группы учащихся, а также способов представления информации [Zaitseva, 1997]. На выбор методов обучения и способов представления информации влияют как возраст обучаемого, так и его психологическая направленность личности (ориентация на себя, на задачу, на взаимодействие).
На третьем уровне достигается максимальная степень адаптации к учащемуся, т.к. он основан на учете личностных характеристик студента, его предшествующих и текущих знаний, умений и навыков, опыта, способностей и т.п.
Для организации адаптации к учащемуся используют различные методы [Brusilovsky, 1998].
– Построение последовательности обучения (Curriculum sequencing).
– Адаптивное представление информации (Adaptive presentation).
– Интеллектуальный анализ решений (Intelligent analysis of student solutions).
– Диалоговая поддержка решения задач (Interactive problem solving support).
– Адаптивная поддержка в навигации (Adaptive navigation support).
– Решение задач на примерах (Example-based problem solving).
– Адаптивная поддержка сотрудничества (Interactive collaboration support).
Далее подробно рассматриваются некоторые методы адаптации и связанные с ними вопросы.
Построение последовательности обучения
Цель данного метода адаптации – обеспечить студентам наиболее подходящую индивидуально планируемую последовательность для изучения единиц знаний и выполняемых задач. Для реализации метода ставится задача построения оптимальной последовательности изучения учебного материала (УМ). В компьютерных системах обучения УМ или объект изучения представляется в виде трех- или четырехуровневой иерархии (рис. 1): курс (учебный предмет), тема, раздел темы, квант учебной информации (УИ), причем уровень разделов для небольших и несложных тем может быть опущен. Квант УИ – это элементарная порция информации: текст для изучения некоторого понятия темы (квант-понятие), вопрос, задача, комментарий на ответ, разъяснительный текст и т.п. [Зайцева, 1989].

Рис. 1. Иерархическая структура учебного курса.
В настоящее время при объектно-ориентированном подходе к разработке компьютерных систем обучения широко используется термин «объект изучения» ( learning object ), но однозначного определения этого термина пока не существует [Ip, 2003]. Некоторые авторы под объектом изучения (ОИ) понимают кванты УИ, другие рассматривают ОИ на двух уровнях: макроуровне (уровень тем) и микроуровне (уровень квантов УИ) [Redeker, 2003], хотя учебный курс также можно считать объектом изучения.
Построение оптимальной последовательности объектов изучения осуществляется на основе модели учебного материала, в качестве которой используется ориентированный граф с нагруженными ребрами G(V,S) (рис. 2). Множество V вершин графа соответствует объектам изучения (курсам, темам, разделам тем или квантам УИ), а множество S ребер – связям между ними. При этом возможны следующие степени связи [Зайцева, 1989]:
-
s1 - для изучения объекта необходимо иметь общее понятие о другом ОИ;
-
s2 - при изучении объекта используются частые ссылки на другой ОИ;
-
s 3 - для изучения наиболее сложных (или редко используемых) понятий объекта необходимы знания из другого ОИ;
-
s 4 - для изучения объекта и практического применения знаний необходимо четкое знание другого ОИ.

Рис. 2. Графовая модель учебного материала.
Каждой вершине i графа ставится в соответствие вектор V i = { R i1 , R i2 , …, R im } , каждый элемент которого включает четыре параметра, т.е.
Rij = (pij, tij, zij, uij, qij), где i – номер ОИ;
j – номер программы (специальности) студента;
p ij – программа (специальность) студента;
-
t ij – время изучения ОИ;
-
z ij – уровень знаний, который должен быть достигнут при изучении ОИ;
-
u ij – уровень умений;
qi j – уровень навыков, которые должны быть сформированы в результате изучения ОИ.
Последние три параметра отражают цель обучения. Тогда подграф Gk графа G , включающий вершины с одинаковыми значениями p ij является моделью УМ для группы студентов, обучающихся по специальности p к . На рис. 2 показан подграф с вершинами V 1 , V 2 , V 4 , V 5 , V 6 , V 7 . Такой подход позволяет осуществить адаптацию к разным группам студентов в зависимости от их специальности и/или программы обучения.
После построения моделей УМ можно определить оптимальную последовательность изучения ОИ, использовав, например, математический метод А.В.Нетушила и А.В.Никитина [Нетушил, 1969], основанный на минимизации линейной функции забываемости. В результате получим сценарии обучения (последовательность ОИ) для всех групп студентов. Этапы решения данной задачи подробно описаны в работе [Зайцева, 1989]. При этом также определяются ОИ, которые могут быть изучены в произвольной последовательности, обеспечивая тем самым некоторую адаптируемость КСО, т.к. в процессе обучения студенту предоставляется возможность выбора ОИ для обучения из предлагаемого списка.
Аналогичным образом можно определить последовательность контрольных вопросов и задач, которые должны быть выполнены для достижения требуемых знаний и умений.
Описанную модель можно использовать на всех уровнях УМ, т.е. определить сценарии и управлять последовательностью изучения курсов, тем, разделов и квантов-понятий УИ. Но при неизменной модели УМ, что в целом характерно для учебных дисциплин, полученные на ее основе сценарии являются постоянными. Поэтому их можно поместить в базу знаний компьютерной системы обучения и использовать лишь для управления последовательностью изучения курсов, тем, разделов и квантов-понятий. В случае включения нового курса, темы, раздела видоизменяется модель УМ и определяется последовательность обучения – новый сценарий.
На низшем уровне иерархии УМ при проработке отдельных квантов УИ сценарий обучения должен строиться динамически в ходе диалога на базе модели квантов-понятий УM и модели студента. Модель квантов-понятий УM используется для определения оптимальной последовательности их изучения и служит основой при формировании сценария обучения, т.е. в зависимости от деятельности студента и его модели предварительный сценарий (последовательность квантов-понятий) дополняется другими квантами УИ (вопросы, задачи, разъяснения, комментарии). Решение о включении новых квантов УИ принимается на основе модели студента, которая в общем случае, хотя и необязательно, является вектором [Zaitseva, 2003]
М = {М1, М2, М3, …, Мn} и может включать следующие компоненты, как правило, векторы:
М 1 – предыстория обучения;
М 2 – результаты текущей работы с курсом (тип выполненных заданий, время выполнения заданий, число обращений за помощью и т.д.);
М 3 – личностные психологические характеристики (тип и направленность личности, репрезентативная система, способность к обучению, уровень беспокойства-тревоги, особенности памяти и др.);
М 4 – опыт работы с компьютерной системой;
М 5 – общий уровень подготовленности;
М 6 – стратегия обучения и др.
Стратегия обучения отражает наиболее подходящие для студента методы обучения, которые выбираются на основе его общего уровня подготовленности и направленности личности. Так, для наименее подготовленных можно рекомендовать перцептивные и логические методы обучения, для более подготовленных – гностические проблемные и поисковые [Архипова, 2002]. Последние также можно считать предпочтительными для студентов, направленность личности которых – ориентация на задачу.
Адаптивное представление информации
Этот метод адаптации предусматривает генерацию наиболее подходящих для студента квантов УИ и связан с видом и детальностью представления информации. Выбор как вида представления информации, так и ее детальности осуществляется на основе модели студента ( М 2 , М 3 , М 5 ).
Современные компьютерные технологии позволяют представить информацию по-разному: в виде текста, графики, анимации, звука и т.д. Известно, что по предпочитаемой форме восприятия информации различают людей с тремя репрезентативными системами ( М 3 ): аудиалы, визуалы и кинестики [Юсупова, 2002]. Для аудиалов, которые воспринимают информацию на слух, необходима звуковая интерпретация УМ. Визуалам предпочтительна информация в виде изображений, а текст должен быть визуально структурированным. Таким образом, осуществляется адаптация в зависимости от вида представления информации. Однако, полезно предусмотреть в КСО и такое свойство адаптируемости как обеспечение выбора вида выводимой информации, т.е. необходимо предоставить студенту возможность включать и отключать звук, анимацию и презентацию.
Детальность выдаваемой информации зависит от текущего выполнения заданий ( М 2 ) и общего уровня подготовленности ( М 5 ) студента. Так, для более подготовленных учащихся достаточно лаконичного изложения УМ, для остальных нужна разъяснительная информация различной степени детальности. Выбор степени детальности выдаваемой информации также можно предоставить студенту.
Адаптивная выдача комментариев
Выдача комментариев - очень важный аспект компьютерного обучения, который является составной частью нескольких методов адаптации (интеллектуальный анализ решений, д иалоговая поддержка решения задач, решение задач на примерах, адаптивная поддержка сотрудничества). Комментарии выводятся в зависимости от контекста, учитывая психолого-личностные характеристики студента, хранящиеся в модели студента М .
Адаптивные комментарии бывают следующих видов: реплика, помощь, разъяснение, примеры. Комментарий-реплика - это слово или короткая фраза типа «Правильно», «Молодец!», «Неверно», «Вы ошиблись» и т.п. В КСО целесообразно создать банк реплик и использовать его для выбора подходящей реплики случайным образом, что позволит оживить ход диалога. Комментарии-помощь предназначены для поддержки студентов при работе с КСО, помогая им выполнить те или иные действия, решить предлагаемую задачу. В состав комментария-помощи может входить и подсказка, например, «Для изучения новой темы выберите режим «обучение», для проверки своих знаний - режим «контроль»». Комментарии-разъяснения объясняют ошибочные действия студента. Они обычно представляются в виде текста разной степени детальности, но могут также включать другие виды представления информации. Комментарии-примеры используются для демонстрации выполнения требуемых действий и/или решения задач.
Выдаваемые студенту комментарии могут включать как один вид комментария, так и представлять собой набор комментариев разного вида, который формируется в процессе диалога. Так, при правильном ответе студента достаточно комментария-реплики. При неверном ответе комментарий формируется в зависимости от уровня подготовленности ( М 5 ) студента. Для студентов высокого уровня подготовленности - это реплика + краткий комментарий-разъяснение, для среднего уровня - реплика с подробным разъяснением, для студентов с низким уровнем подготовленности следует выдавать реплику, подробный комментарий-разъяснение и примеры, в отдельных случаях также комментарий-помощь. При этом для аудиалов ( М 3 ) рекомендуется и звуковой вывод комментария.
Интеллектуальный анализ решений
Данный метод адаптации предусматривает анализ ответов студента с использованием интеллектуальных анализаторов с целью распознавания не только правильных, но и неточных, неполных и неправильных ответов. Это позволяет определить, что конкретно не знает или не понял студент и выдавать соответствующие комментарии-разъяснения, а также генерировать дальнейший ход диалога. Таким образом, для реализации метода необходимо, во-первых, тщательно подобрать задания для проверки знаний и умений студента и подготовить комментарии на все возможные варианты ответов и, во-вторых, разработать интеллектуальный анализатор.
В первую очередь подготавливаются задания различной степени трудности для проверки каждого понятия, по результатам выполнения которых можно однозначно определить наличие у студента требуемых знаний и/или умений. Такие задания, как правило, отбираются по результатам контрольных работ и включаются в банк заданий, что позволяет предлагать задания учащемуся в зависимости от его уровня подготовленности ( М5 ). Необходимо также предусмотреть наводящие вопросы, которые помогут студенту самостоятельно выполнить задания в процессе изучения УМ. Для каждого задания следует подготовить набор эталонных ответов: правильных, неточных, неполных, неверных, позволяющих определить отсутствие у студента элементов знаний. Особое внимание надо уделить подготовке комментариев, разъясняющих каждое неверное действие студента. В отдельных случаях задания, а также эталонные ответы и комментарии могут генерироваться с помощью специальных средств, используя базу знаний.
Диалоговая поддержка решения задач
Цель метода – обеспечить студенту интеллектуальную помощь на каждом шаге решения задачи, помогая выполнить следующий шаг, т.е. метод связан, с одной стороны, с выдачей адаптивных комментариев и с другой – с разработкой сценария диалога при решении отдельной проблемы.
Сценарий диалога разрабатывается на основе последовательности квантов-понятий УМ и отобранных контрольных заданий для однозначной оценки достижения требуемых знаний и/или умений. Обычно каждый этап диалога начинается с изучения нового понятия, за которым следует ряд вопросов и задач для закрепления полученных знаний и выработки умений. Завершает этап контрольное задание. Предлагаемая студенту последовательность вопросов и задач разной степени трудности зависит от выполнения этих заданий и другой информации, хранящейся в его модели М . В качестве модели сценария диалога используют граф, вершины которого соответствуют предлагаемым учащемуся заданиям, а ребра отражают связи между ними при правильных (Пр), неправильных (Нп) и неточных (Нт) ответах студента. На рисунке 3 показан пример такого графа, включающего шесть заданий:
-
В 1 – очередное задание последовательности средней трудности;
-
В 2 , В 5 – задания, аналогичные заданию В 1 ;
-
В3 – наводящий вопрос;
-
В4 – задание минимальной трудности;
-
В6 – задание максимальной трудности.
Задания В i , предлагаемые студенту выбираются из банка заданий. Для освоения каждого понятия, как правило, разрабатывается свой сценарий – граф.

Заключение
Для индивидуализации процесса обучения в КСО могут применяться различные методы адаптации, реализация которых основана на ряде моделей: студента, учебного материала и др. В таблице показана возможность использования методов и моделей на разных уровнях адаптации к учащемуся.
Интеллектуальным КСО присущи как свойства адаптивности, так и свойства адаптируемости (рис. 4), например, функциональная адаптируемости [Oppermann, 1997]. Однако, совместное использование некоторых свойств приводит к противоречию. На рисунке 4 такие свойства соединены двунаправленными линиями. Учитывая особое назначение интеллектуальных КСО – индивидуализация обучения, целесообразно отдать предпочтение свойствам адаптивности. В отдельных случаях студентам с высоким уровнем подготовленности можно разрешить выбор детальности представления информации и комментариев.
Таблица 1. Уровни, методы и модели адаптации.
Уровень адаптации |
Методы адаптации |
Используемые модели |
Параметры |
Реализация |
|
1 |
К студенту как категории пользователя |
Адаптивная навигация Адаптивное представление информации Обучение на примерах |
Модель студента как категории пользователей Модель студента |
Требования пользователя Уровень подго товленности Опыт работы |
Интерфейс пользователя Комментарии |
2 |
К группе студентов |
Построение последовательности Адаптивное представление информации Адаптивная навигация |
Модели УМ Модель группы студентов Модель студента |
Программа (специальность) студента Репрезентативная система Уровень подго товленности |
Последователь ность ОИ Вид представления информации Комментарии |
3 |
К отдельному студенту |
Построение последователь ности Поддержка решения задач Адаптивное представление информации Адаптивная навигация Обучение на примерах |
Модель студента |
Предистория обучения Уровень подго товленности Способность к обучению Направленность личности Репрезентативная система |
Последователь ность ОИ Тип и сценарий диалога Комментарии Трудность заданий Метод обучения Вид представления информации |
Адаптивность
Адаптируемость
Управление последовательностью изучения курсов, тем, разделов, квантов-понятий
Адаптивное представление информации
Адаптивная выдача комментариев
Адаптивный сценарий диалога

Выбор функции КСО Выбор режима работы Выбор темы для контроля знаний
Выбор ОИ для изучения из предложенного списка Включение и отключение звука, анимации и т.п.
Выбор детальности представления информации Выбор детальности комментариев
Рис. 4. Свойства адаптивности и адаптируемости КСО.