Модель обеспечения качества дистанционного обучения на основе онтологического подхода

Внедрение информационных технологий во все сферы человеческой жизнедеятельности является основным вектором развития современного общества. В рамках образовательного процесса данная тенденция получила развитие в форме электронного (или дистанционного) обучения, позволяя интегрировать в него передовые достижения в области педагогики, информационных и телекоммуникационных технологий, психологии, искусственного интеллекта и т.д. В силу своих преимуществ данная форма обучения находит широкое применение при реализации образовательных программ различного уровня, ориентированных на постоянное улучшение компетенций и поддержание высокого уровня квалификации специалистов.

Управление качеством процесса обучения представляет собой достаточно сложный процесс, зависящий от большого числа внутренних и внешних факторов, которые часто довольно трудно оценить и представить в формальном виде. К таким факторам можно отнести соответствие программы обучения и предоставляемого учебного материала (контента) требованиям образовательных и профессиональных стандартов, потребностям работодателей, а также личностным и психологическим особенностям и предпочтениям самого обучающегося. Использование в учебном процессе технологий электронного и дистанционного обучения приводит к пересмотру, изменению и расширению составляющих данный процесс функций, а также накладывает на него дополнительные ограничения и условия, связанные со спецификой используемых информационно-коммуникационных средств. Кроме этого, открываются новые возможности для представления, анализа и учета возникающей в процессе обучения информации в целях обеспечения качества принимаемых в проблемных ситуациях решений. Таким образом, эффективность процесса обучения определяется необходимостью учета и анализа большого количество знаний, охватывающих все аспекты реализации данного процесса. Одним из известных инструментов представления и формализации знаний, позволяющим обеспечить их семантическую целостность и корректное взаимодействие, является аппарат онтологического анализа.

Качество дистанционного обучения

Одной из основных задач в области образования любого вида и уровня является постоянное улучшение его качества. Как студенты различных форм обучения, так и сотрудники организаций в условиях современной нестабильной экономической ситуации, постоянно меняющейся политической обстановки и жесткой конкурентной борьбы вынуждены фокусировать внимание на проблемах постоянного обновления знаний и повышения уровня своих компетенций. В разрезе подобных проблем для образовательных учреждений различного уровня задача обеспечения качества процесса обучения всегда остается актуальной и востребованной [1].

Современное законодательство Российской Федерации предлагает определять качество образования через степень его соответствия федеральным государственным образовательным стандартам, федеральным государственным требованиям и (или) потребностям тех лиц, в интересах которых осуществляется обучение, а также через степень достижения планируемых результатов реализации образовательных программ[2, 3].

Получившая широкое распространение в последние годы практика внедрения в образовательный процесс технологий электронного и дистанционного обучения отражает глобальную в своем масштабе тенденцию информатизации современного общества, а также позволяет отследить начавшиеся шаги по пути интеграции нашей системы образования в мировое образовательное пространство. В настоящее время практически в каждом вузе созданы отделы, занимающиеся развитием технологий электронного и дистанционного обучения и внедрением их в образовательный процесс как очной, так и заочной форм обучения. Кроме этого, многие учебные центры, занимающиеся вопросами повышения квалификации специалистов в различных областях знаний, стали применять дистанционные образовательные технологии для поддержки обучения, а в некоторых случаях полностью перешли на дистанционную форму [4].

Однако подобные изменения вынуждают находить и применять новые модели и подходы к обеспечению качества предоставляемых образовательных услуг, учитывающие специфику использования электронного обучения и дистанционных образовательных технологий.

Следует отметить, что в соответствии с семейством международных стандартов ISO одним из основополагающих принципов, лежащих в основе проектирования эффективных систем менеджмента качества, является процессный подход. Преимущество процессного подхода состоит в непрерывности управления, которое он обеспечивает на стыках отдельных процессов при их взаимодействии [5].

Управление качеством осуществляется циклически и проходит через определенные этапы. Реализация такого цикла является широко распространенным методом непрерывного улучшения качества – циклом Деминга (или циклом PDCA ) [6]. Область применения данного цикла не ограничивается только процессами управления качеством и имеtт отношение ко всем видам человеческой деятельности, позволяя подсознательно использовать его в повседневной жизни.

Управление качеством процесса обучения, реализующегося с применением дистанционных образовательных технологий, в целях обеспечения его системности предлагается осуществлять циклически, с прохождением определенных этапов (рис.1). Данный цикл представляет собой своего рода вариант цикла PDCA и предлагает управление качеством процесса обучения на основе онтологии и правил принятия решений. Заметим, что представленная модель была разработана на основе примеров реализации образовательных программ высшего и дополнительного профессионального образования.

Рис. 1. Цикл управления качеством процесса обучения, осуществляемого с применением дистанционных образовательных технологий

В настоящее время под дистанционным обучением чаще всего понимают электронные (или дистанционные) учебные курсы, имеющие определенную структуру и содержащие элементы и мероприятия различного формата, с которыми обучающиеся могут работать самостоятельно с помощью соответствующих информационно-коммуникационных средств. Структура и содержание электронного учебного курса предполагает его модульность на основе своеобразных единиц обучения – обучающих объектов ( Learning Object ) [7,8].

В данном исследовании качество процесса дистанционного обучения рассматривается с точки зрения качества и результативности освоения курса дистанционного обучения, что не противоречит рассмотренным ранее принципам и требованиям соответствующих стандартов. Более полный анализ проблемы управления качеством образовательного процесса, реализующегося с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий, предполагает первоначальное структурирование и группирование влияющих на рассматриваемый процесс факторов, а также декомпозицию исследуемого процесса в соответствии с особенностями организации деятельности в конкретном учебном заведении [9].

Согласно приведенной модели процесс обучения, осуществляемый с применением дистанционных образовательных технологий, состоит из следующих этапов: обучение с использованием электронного обучения (ЭО) и дистанционных образовательных технологий (ДОТ), сбор и анализ данных о качестве процесса, интеллектуальный анализ данных, формирование предложений по улучшению процесса. Первый этап предполагает освоение обучающимися дистанционного учебного курса конкретной структуры и содержания. По мере прохождения курса и освоения соответствующих учебных материалов происходит сбор и анализ сопровождающих процесс данных (посещаемость, время работы с определенным элементом или ресурсом курса, итоги обратной связи, проводимой после прохождения курса, непосредственные результаты обучения и т.д.). Чаще всего сбор данных осуществляется в рамках конкретной системы управления обучением. В дальнейшем осуществляется анализ собранной информаций на основе соответствующих методов искусственного интеллекта. На основе результатов проведенного интеллектуального анализа формируются предложения и рекомендации по улучшению процесса, а также правила принятия решений в проблемных ситуациях. Например, к таким рекомендациям можно отнести выбор уровня сложности, порядка и формы представления учебного материала, средств и инструментов контроля полученных знаний, умений и навыков в зависимости от индивидуальных особенностей обучающихся или изменяющихся требований к содержанию учебной программы.

Структура и содержание курса также могут редактироваться на основе полученных результатов обучения. Использование полученного таким образом курса для следующей новой группы обучающихся позволяет учитывать и исправлять существующие в нем недостатки и обеспечивает возможность постоянного улучшения качества всего процесса обучения.

Предлагается разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений по управлению качеством процесса формирования дистанционных учебных курсов на основе базы знаний. Система формируется на основе интеграции методов и результатов интеллектуального анализа данных, онтологического анализа и синтеза семантической сети представления знаний.

Создание онтологической базы знаний

Структурирование знаний о содержании рассматриваемого процесса предлагается выполнить на базе методики онтологического анализа, в основе которой лежит методология описания терминов и понятий предметной области в виде сущностей, отношений между ними, и действий над сущностями. Кроме этого, онтология может быть использована в качестве средства семантического наполнения, редактирования и обновления содержания электронных учебных курсов, учитывающего особенности организации дистанционного учебного процесса, требования образовательных и профессиональных стандартов, квалификационные требования и предъявляемые работодателями условия, индивидуальные особенности участников процесса дистанционного обучения, а также структуру понятий, отражающих содержание соответствующей предметной области в рамках изучаемой дисциплины и др.

В результате онтологического синтеза формируется единое информационное пространство, интегрирующее знания о рассматриваемом процессе:

Onto = < Onto mea , Onto eu Onto rq , Onto ps , { Onto ^p } , Inf>,           (1)

где Onto me^a - метаонтология верхнего уровня, сущностями которой являются наиболее общие понятия, такие как «Объект», «Атрибут», «Отношение» и т.п., а также некоторые типы значений свойств и связи между выделенными сущностями в виде аксиом.

Onto^ed“ - онтология, которая оперирует понятиями, характеризующими методические аспекты процесса обучения, а также особенности применения в рамках данного процесса электронного обучения и дистанционных образовательных технологий: «Образовательный процесс», «Обучающийся», «Электронное обучение», «Электронный учебный курс», «Пакет учебного материала» и др.

Onto^req - онтология, которая оперирует понятиями, формализующими различные требования (квалификационные требования, требования образовательных и профессиональных стандартов, потребности работодателей и т.д.) к содержанию программы и результатам обучения: «Федеральный государственный образовательный стандарт», «Профессиональный стандарт», «Знания», «Умения», «Общекультурная компетенция», «Профессиональная компетенция» и т.д.

Onto ps - оперирует понятиями, характеризующими личностные и психологические характеристики процесса дистанционного обучения: «Мотивация», «Самостоятельность», «Дисциплинированность», «Коммуникативность» и др.

{ Onto i ^app } - онтологии предметных областей, описывающих структуру содержания конкретных учебных дисциплин.

Inf - модель машины вывода, ассоциированной с онтологической системой Onto .

Следующий этап разработки онтологии включает формализацию знаний посредством разработки логической модели, основанной на принципах дескриптивной логики и представляющей собой формальные описания отношений между абстрагированными понятиями и сущностями.

Эти отношения описывают правила и процедуры реализации процесса обучения, которые впоследствии могут быть использованы для формирования критериев оценки качества электронного учебного курса. Например, правило, описывающее содержание курса с точки зрения его соответствия заявленным в государственном или профессиональном стандарте компетенциям, знаниям, умениям и навыкам, может быть использовано непосредственно для оценки его качества и подтверждения необходимого уровня квалификации обучающихся. Аналогичным образом, правило, которое устанавливает связь между обучающимся, его личными качествами, а также параметрами, характеризующими его достижения в рамках прохождения конкретного электронного учебного курса, может быть использовано с целью прогнозирования результатов обучения и формирования соответствующих рекомендаций как для обучающегося, так и для его преподавателя или тьютора. Кроме этого, правила могут характеризовать соответствие содержания, формы и порядка предоставляемого в дистанционном курсе учебного материала уровню знаний и способностей, а также психологическим и личностным характеристикам обучающихся, совместимость отдельных обучающих объектов для представления дедуктивных единиц описания компетенции, одновременность или последовательность действий в процессе обучения и т. д. Они позволяют строить причинно-следственные связи, процедуры проверки целостности и непротиворечивости знаний.

Описание разрабатываемой онтологии и логический вывод рекомендаций в рамках реализации предложенного подхода формируются с применением редактора онтологий Protege на основе языков представления знаний OWL DL . ( Ontology Web

Language based on Description Logic ) и SWRL ( Semantic Web Rule Language ) на основе базы знаний, встроенной в онтологию.

Пример реализации онтологии

Практический опыт создания онтологии в соответствии с приведенной ранее структурой базы знаний показал, что составляющие ее онтологические модели пересекаются в рамках описания отдельных понятий и зачастую их разработку желательно вести совместно, в рамках единой модели. Например, в онтологии Onto^edu описание учебного процесса с точки зрения конкретного направления обучения не может не пересекаться с понятием федерального государственного образовательного стандарта, требования которого согласно принятой нами структуре должна описывать онтология Onto^req _. В тоже время онтология Onto^edu может включать в себя в качестве динамической компоненты базы знаний онтологии отдельных предметных областей, отражающих структуру содержания конкретной учебной дисциплины { Onto i ^app }.

В качестве примера практической реализации рассмотрим создание онтологической модели Onto^edu , описывающей методические аспекты процесса обучения. В процессе разработки онтологии были выделены как традиционные для данного процесса классы сущностей («Образовательный процесс», «Участник образовательных отношений», «Качество образования», «Федеральный государственный образовательный стандарт», «Основная образовательная программа», «Компетенция», «Профессиональная деятельность» и т.д.), так и специфические понятия, характеризующие применение в образовательном процессе технологий электронного и дистанционного обучения («Электронное обучение», «Дистанционная образовательная технология», «Электронный образовательный ресурс», «Участник дистанционного курса», «Пакет учебного материала» и др.). Кроме этого, структура данной модели позволяет учитывать особенности используемой в учебном заведении системы дистанционного обучения, от организации которой в значительной степени зависят формы представления учебного материала, выбор инструментов контроля и обратной связи, возможности навигации, администрирования, эргономики и удобства дистанционного учебного процесса.

От классов могут быть образованы новые классы, а также экземпляры этих классов, представляющие собой конечные узлы созданной иерархии и конкретные примеры реализации объектов данного класса (например, «Учебный цикл 1», «Дисциплина 2», «Профессиональная компетенция 2», «Знание 3», «Умение 2», «Пакет_ SCORM 3», «Дистанционный учебный курс 1» и др.).

Свойства в OWL представляют собой отношения и могут быть реализованы посредством двух основных типов: объектные свойства и свойства типа данных. Создаваемые свойства также как и классы могут быть структурированы в соответствии с устанавливаемой иерархией свойств. Объектные свойства ( Object Properties ) определяют отношения между выделенными понятиями и сущностями (или их экземплярами). Например, объектное свойство «hasЯвляется частью учебного цикла», устанавливает соответствие между дисциплиной и учебным циклом, в котором она изучается, а свойства «hasБазируется_на» и «hasЯвляется основополагающей_для» являются обратными ( inversive ) и характеризуют взаимно направленные отношения, возникающие между смежными дисциплинами, изучение которых является взаимообусловленным. Кроме этого, можно выделить объектное свойство «hasФормирует», которое устанавливает соответствие между разделом рабочей программы или элементом курса и формируемой в результате его освоения компетенцией, знанием, умением и навыком.

Свойства типа данных ( Data Properties ) применяются к классам и их экземплярам, позволяя противопоставить им определенные значения данных различного типа. Например, в рассматриваемой модели было определено множество свойства подобного типа, позволяющих описать такие характеристики выделенных классов, как наименование, трудоемкость, уровень сложности, время выполнения и др. Кроме этого, отдельно можно отметить такое свойство типа данных, как «hasЛичные_качества_обучающегося», которое включает в себя дочерние свойства, отражающие дисциплинированность обучающегося, его мотивацию, самостоятельность, организованность, активность и успеваемость. Также создано свойство типа данных «hasОценка_личных_качеств_преподавателя», которое представляет собой иерархию свойств, отражающих знания об ученом звании, степени, педагогическом стаже преподавателя, его научной активности, а также уровне квалификации в области электронного обучения и дистанционных образовательных технологий.

В рамках проводимого исследования, цель которого направлена на решение задачи управления качеством процесса дистанционного обучения (в частности, создания электронных учебных курсов), были сформированы правила на языке SWRL , описывающие казуальные отношения между выделенными классами объектов.

На рисунке 2 приведен фрагмент созданной онтологической модели, в котором отражена структура выделенных классов и понятий, приведены некоторые экземпляры, показаны примеры реализации рассмотренных типов свойств для экземпляра класса «Курсовой проект», а также сформированы правила принятия решений в данной предметной области.

Рис. 2. Фрагмент созданной онтологической модели

Благодаря встроенной утилите SPARQL Query в Protégé реализована возможность выполнения запросов к созданной онтологии и разработанной на ее основе базе знаний. Язык SPARQL - язык запросов к RDF-хранилищам, который в январе 2008 года приобрел статус официальной рекомендации Консорциума W3C, широко используется разработчиками информационных систем и хранилищ знаний [12]. Организованные с применением языка SPARQL процедуры информационного поиска отражают возможности практического использования созданной онтологии. Например, преподаватель или разработчик контента может найти посредством созданной онтологической модели интересующий его учебный модуль, определив необходимые условия, описывающие его название, сложность, трудоемкость, а также компетентностное содержание. Так, результат запроса, приведенного на рисунке 3, позволяет получить взаимосвязанный перечень разделов рабочей программы учебной дисциплины и реализующих их элементов и ресурсов дистанционного учебного курса. Данная информация может представлять практическую ценность для разработчиков дистанционных курсов, позволяя контролировать структуру создаваемого курса, семантическую целостность и непротиворечивость его содержания.

Рис. 3. Пример запроса к онтологии, позволяющий получить взаимосвязанный перечень разделов рабочей программы учебной дисциплины и соответствующих им элементов и ресурсов дистанционного учебного курса

Следует отметить, что возможности редактора Protégé позволяют интегрировать в созданную онтологию другие существующие онтологии, например, онтологии других дисциплин или же профессиональных стандартов, что обеспечивает масштабируемость и динамичность разработанной модели.

Таким образом, онтологическая модель позволяет представить формальное описание знаний в рассматриваемой предметной области, обеспечить однозначное понимание отраженных в онтологии понятий различными специалистами (преподавателями, тьюторами, методистами, разработчиками контента и др.).

Приведенный пример разработки онтологической модели управления качеством образовательного процесса, реализующегося с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий, позволяет провести глубокий анализ сопровождающих данный процесс знаний, обеспечить их объективизацию и семантическую целостность. Перечисленные преимущества позволяют использовать данный подход в качестве основного инструмента представления, накопления и использования знаний в создаваемой интеллектуальной системе поддержки принятия решений по управлению качеством процесса дистанционного обучения.

Анализ и оценка разработки

Предлагаемая онтологическая модель, а также сформированная на ее основе база знаний, была реализована в рамках учебного процесса и конкретной учебной

дисциплины «Системный

анализ,

оптимизация и принятие решений». При

формализации знаний в выделенной предметной области эксперты опирались на содержание рабочей программы по данной учебной дисциплине, структуру соответствующего учебно-методического комплекса и другие сопутствующие

источники (например,

знания

и

опыт

преподавателя,

методические

и

организационные требования, установленные руководством учебного заведения и др.).

Соответствующий электронный учебный курс был создан с помощью специальных инструментов, позволяющих обеспечить наглядность, интерактивность и конвертируемость его модулей, и реализован в системе дистанционного обучения Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) на основе комплексного платформенного решения для организации дистанционного обучения Mirapolis KnowledgeCenter (рис. 4).

Программа мероприятии

Программа мероприятии по курсу "Системный анализ, оптимизация и принятие решении"

удалить котировать Просмотр назад

Основная и* Компоненты Учястмиел Результаты Ресурсы Расписание

и топкой оцгчиы

Добавить внешний компонент Дс

нент Распределить равномерно

найти • сгмсе»

Дооолнительно г репс дэва те ли Прис 1К1И1ОП мыв! <с-ипетениии Разделы ®ооума D- сдные требования

■ - Модуль 1. Лекции 1 5

Практическое

V?;, Решение задач лине

1м«и;<е»--« ГвеФимаскии - ;-—г»

мтгиннп. Давйымяпам и з о гоанииоояани*

Габаратозная работа 1. Реше

и липейнуупе

Внешний

инешний

"1£Й"0 Внешний

2014-12-10 - 2015-07- ^^^

2014-1210 2015-07 >wl(lpeHweeype

2014-12-10 • 2015-07-

Настроечяж настройки настройки завершения

Внешний

2014 12 10 2015 07  ^^^

2014-12 10 2015-07  пр,^.

зада- : rS1..,----,.ем с,-:-.-, «AW

И- f’MiTHHtcxoe aaeamte № J гебдоетоенвя работа j. Решение зедеч иевсмис

Теигимиватчте MX (гекуший к ил гриль)

Мпдуль 2. Лекиии 6 IQ

Пр^ейтт.д.-оя мботв 4, PCIUC-W МДОЧ 50МЯТ •яир'^ прсгренмимеания с пргненениен снега мы MATLAB дейвшшцшииЗанадьшлшр^!^^

У нлтоичпых ИГР с приненениен системы MATLA

Внешний

Инешний

Внешний

Внешний

Внешний

Внешний

С<ше- -а заде- --:-:.;---; чп--;., гтг..м..!а4и Циешний

нвбаввтвап в я вабета2. Исстелемте коллективного принятия решений

- Твымкиглв №1 iitMuutH мзянмда}

лит, рлтинизпция и принятие решений Эпл>"иг. Курфрое поиск ttWQMTiHC

Вебиндо 1. Курс

Записи I -19 ев 19

Внешний

Внешний

Внешний

2014 12-10 2015-07  ^^

2014.12-10 - 2015-07. ^^

Очное неооприитие

2014-12-10 - 2015-07-

20X412-10 2015-07

Электронный куре

Уебинер

2014-12-10-2015-07. Mwap

Очное мероприятие

2014-12-10 - 2015-07

2014-12-10 - 2015-07

2014-12-10 - 2015-07-

Очное мероприятие

Электронный tetr

Электронный tetr

2014 12-10 2015-07 Мимр

Вебинар

Рис. 4. Реализация курса «Системный анализ, оптимизация и принятие решений» в системе дистанционного обучения УГАТУ Mirapolis KnowledgeCenter

Структура учебного электронного курса позволяет пошагово осваивать компетенции и пошагово фиксировать результаты в ходе проведения промежуточных тестирований, предусмотренных после изучения каждого модуля дисциплины. В качестве результирующей оценки качества освоения дисциплины проводится итоговое тестирование. Однако не исключается возможность проведения итоговой аттестации в очной форме.

Особенностью созданного дистанционного учебного курса является его обеспеченность интерактивными обучающими лекциями и практикумами, представленными в международных формате дистанционного обучения SCORM 2004, а также использование технологии видеоконференций (вебинаров) для проведения практических и лабораторных работ в режиме реального времени. Соответствие составляющих дистанционный учебный курс компонентов международным стандартам, в частности, стандарту SCORM, позволяет обеспечить их совместимость, возможность многократного использования и полноценного интегрирования в используемую систему управления обучением (например, это обеспечивает возможность отслеживания процесса освоения SCORM-совместимого учебного модуля посредством используемой для его реализации системы дистанционного обучения).

Функциональные возможности используемой системы дистанционного обучения позволяют контролировать процесс прохождения учебного курса с позиции освоения необходимого набора компетенций. Кроме этого в курсе реализована возможность организации правил и условий переходов между его отдельными компонентами и модулями.

Среда реализации разработанного курса позволяет также организовывать процедуры сбора сопутствующей процессу дистанционного обучения информации, анализировать логи, оценивать активность обучающихся с точки зрения посещаемости и участия в обсуждениях, проводимых в рамках видеоконференций, форумов, чатов и т.д. На рисунке 5 приведен фрагмент отчета, характеризующий результаты освоения отдельного учебного элемента, например, тестирования, и содержащий как непосредственную информацию о его результатах, так и сопутствующие данные (время начала освоения и время, затраченное на попытку).

♦ Добыытх wpotvieTw ф

, Изменение результатов по попытке 1

Вывести •авий отчет   Вывести полный отчет назад

Итог по попиты»                                     Учаспы» Варфоломеева АнастасиеОгикоыа к^тченгыл                                     Меротеметме Тестирование ТЫ Пегимлйенпюлы

Полный ПИД

Тест Тест Nil (тееущт1ио«тро#ЫГ4ес*я«оесха^

С гатх Пройден                          »

Btwwrwpeoroia'Aia  24 03 20 4     20 2’»

”оспв»«*о<т»»«остк  24 03 20 4     2’03»

Зап>#е*о 00 42 »

Пройдем 100%

копачество баллов 17 00 000 0

Рис. 5. Фрагмент отчета, характеризующий результаты прохождения тестирования

Немаловажное значение на результативность дистанционного обучения, а значит и на его качество в целом, оказывают факторы, влияние которых достаточно сложно оценить или даже представить в формальном виде, удобном для анализа. К таким факторам относятся психологические аспекты дистанционного учебного процесса, в частности, личностные характеристики его непосредственных участников, имеющие отношение к мотивации, способности к самостоятельной аналитической работе, самоорганизации и дисциплинированности. В рамках проводимого исследования мероприятия по оценке личностных и психологических качеств обучающихся были реализованы в очной форме в виде соответствующих процедур тестирования, самооценки и анкетирования. Результаты этих мероприятий были проанализированы с помощью инструментов интеллектуального анализа, в частности, систем нечеткого логического вывода и нечетких когнитивных карт. Данные исследования позволили выделить факторы, оказывающие наибольшее влияние на качество рассматриваемого процесса, оценить это влияние, рассмотреть процесс в динамике, а также сформировать соответствующие рекомендации по его улучшению [13,14].

В дальнейшем оценку личностных и психологических качеств обучающихся также планируется осуществлять в электронной форме на базе используемой системы дистанционного обучения с помощью специальных инструментов (обратной связи, опросов, тестов и анкет).

Работа поддержана грантом РФФИ 15-08-01334 «Повышение эффективности организационного управления человеко-машинных систем с учетом человеческого фактора».

Заключение

В результате проведенного исследования рассмотрена проблема обеспечения качества процесса дистанционного обучения, разработана циклическая модель управления качеством, ориентированная главным образом на постоянное улучшение качества используемых и вновь создаваемых электронных учебных курсов, а также на повышение результативности их освоения. Кроме этого, предложена структура и методика разработки онтологической базы знаний, содержащей информацию об особенностях организации дистанционного учебного процесса, требованиях образовательных и профессиональных стандартов, личностных характеристиках участников рассматриваемого процесса, а также о структуре понятий, характеризующих содержание конкретной учебной дисциплины и т.д. В рамках проведенного исследования также был рассмотрен пример создания онтологии с применением редактора онтологий Protégé. На основе созданной онтологической модели был разработан и реализован электронный учебный курс, отвечающий необходимым требованиям и позволяющий организовать процесс обучения в соответствии с предложенной моделью обеспечения качества.