Методи та програмні засоби автоматизованої побудови адаптивної траєкторії навчання

Abstract

Подано розроблені та апробовані нові методи вирішення проблеми автоматизованої побудови адаптивної траєкторії навчання в інтелектуальних адаптивних системах передачі та контролю знань на основі визначення поточного стану студента, оцінювання ймовірностей переходу між станами в часі в залежності від поставленої навчальної мети, встановлених параметрів конкретного студента та параметрів навчального матеріалу. Запропоновано функціональну оптимізацію адаптивної траєкторії навчання з використанням квантового генетичного алгоритму вищих порядків. Досліджено такі показники якості розробленої адаптивної системи передачі та контролю знань як: релевантність побудованої адаптивної траєкторії навчання, цілісність представлення адаптованого навчального матеріалу, якість контролю знань, якість засвоєння нових знань, зручність та зрозумілість інтерфейсу користувачів, автоматизація процесу структурування та імпорту навчального матеріалу, використовуваність технічних засобів, використовуваність праці викладачів та експертів, час відповіді системи, відновлюваність даних, цілісність бази знань, сумісність. Одним з основних методів дослідження став експеримент, який дозволив оцінити рівень досягнення поставленої мети та технічні параметри програмних засобів. Експериментом вважається автоматизована побудова і вибір оптимальної для конкретного студента адаптивної траєкторії навчання, проходження занять студентом відповідно до цієї траєкторії, внесення цієї адаптивної траєкторії у базу знань системи із зазначенням оцінки рівня досягнення поставленої мети. Таким чином, кожне проходження дисциплін студентами уточнює і удосконалює процедуру побудови адаптивної траєкторії навчання з урахуванням накопичених знань. Розроблена адаптивна система передачі та контролю знань удосконалюється і «навчається» в процесі навчання студентів. Визначено методи оцінки ймовірності досягнення поставленої навчальної мети в залежності від параметрів моделі студента і параметрів адаптивної траєкторії навчання. Впровадження і використання розробленої інтелектуальної адаптивної системи передачі та контролю знань дозволяє підвищити якість навчального процесу, раціональніше використовувати трудові, технічні та матеріальні ресурси закладів освіти шляхом автоматизації та адаптації процесу оволодіння знаннями.

There have been developed and approved new methods of solving the problem of the automated construction of adaptive trajectory of educating in the intellectual adaptive systems of transmission and control of knowledge on the basis of determination of current status of student, estimations of transition probabilities between the states in time depending on the educational aim, set parameters of certain student and parameters of educational material. There has been offered the functional optimization of adaptive trajectory of educating with the use of quantum genetic algorithm of higher orders. There have been investigated such indexes of quality of the developed adaptive system of transmission and control of knowledge as: relevancy of the built adaptive trajectory of educating, integrity of presentation of the adapted educational material, quality of control of knowledge, quality of mastering of new knowledge, comfort and clearness of interface of users, automation of process of structuring and import of educational material, usage of labour of teachers and experts, usage of technical equipments, time of answer of the system, resilience of data, integrity of knowledge base, compatibility. One of the main research methods was the experiment, which allowed assessing the level of achievement of the goal and technical parameters of software. An experiment is automated construction and selection optimal adaptive learning trajectory from several proposed, passing lessons by student on this trajectory, and then entering this adaptive trajectory into the system’s knowledge base with an assessment of the level of achievement of the goal. Thus, each passing lessons by students refines and improves the procedure for automate constructing an adaptive learning trajectory. So, the developed Intelligent Online e-Learning System is improved and “learns” in the process of student learning. The paper reports methods for assessing the likelihood of achieving the set educational goal, what are determined depending on the parameters of the student model and the parameters of the model of the adaptive learning trajectory. The study presents the results of applying the developed methods for constructing an individualized educational process on improving the quality indicators of students’ academic achievements. The introduction and use of the developed Intelligent Online e-Learning System allows to improve the quality of the educational process, to rationally use the labor, technical and material resources of educational institutions by automating and adapting the process of mastering knowledge.

Представлены разработанные и апробированные новые методы решения проблемы автоматизированного построения адаптивной траектории обучения в интеллектуальных адаптивных системах передачи и контроля знаний на основе определения текущего состояния студента, оценки вероятностей перехода между состоя-ниями во времени в зависимости от поставленной учебной цели, установленных параметров конкретного сту-дента и параметров учебного материала. Предложена функциональная оптимизация адаптивной траектории обучения с использованием квантового генетического алгоритма высших порядков. Исследованы такие показатели качества разработанной адаптивной системы передачи и контроля знаний как: релевантность построенной адаптивной траектории обучения, целостность представления адаптиро-ванного учебного материала, качество контроля знаний, качество усвоения новых знаний, удобство и понят-ность интерфейса пользователей, автоматизация процесса структурирования и импорта учебного материа-ла, использованность труда преподавателей и экспертов, использованность технических средств, время от-вета системы, восстанавливаемость данных, целостность базы знаний, совместимость. Одним из основных методов исследования стал эксперимент, который позволил оценить уровень достиже-ния поставленных целей и технические параметры программных средств. Экспериментом считается автома-тизированное построение и выбор из нескольких предложенных оптимальной для конкретного студента адап-тивной траектории обучения, прохождение занятий студентом согласно этой траектории, внесенные этой адаптивной траектории в базу знаний системы с указанием оценки уровня достижения поставленной цели. Таким образом, каждое прохождение дисциплин студентами уточняет и совершенствует процедуру построения адаптивной траектории обучения с учетом накопленных знаний. Разработанная адаптивная система передачи и контроля знаний совершенствуется и «учится» в процессе обучения студентов. Определены методы оценки вероятности достижения поставленной учебной цели в зависимости от пара-метров модели студента и параметров адаптивной траектории обучения. Внедрение и использование разработанной интеллектуальной адаптивной системы передачи и контроля знаний позволяет повысить качество учебного процесса, рационально использовать трудовые, технические и материальные ресурсы учебных заведений путем автоматизации и адаптации процесса овладения знаниями.