Информационное и алгоритмическое обеспечение адаптивного управления слабо формализуемыми объектами на примере переносимых обучающих модулей

На правах рукописи

Курзыбова Яна Владимировна

Информационное и алгоритмическое обеспечение адаптивного управления слабо формализуемыми объектами на примере переносимых обучающих модулей

Специальность 05.13.01 – Системный анализ,
управление и обработка информации
(региональные народно-хозяйственные комплексы)

АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук

Иркутск – 2012

Диссертация выполнена на кафедре «Автоматизированные системы»
ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный технический университет»

Научный руководитель:	Петров Александр Васильевич, доктор технических наук, профессор, декан факультета «Кибернетика» ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный технический университет»
Официальные оппоненты:	Ованесян Сергей Суренович, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Статистика и экономический анализ» ФГБОУ ВПО «Байкальский государственный университет экономики и права» Кузнецов Борис Федорович, доктор технических наук, профессор, декан факультета «Техническая кибернетика» ФГБОУ ВПО «Ангарская государственная техническая академия»
Ведущая организация:	ФГБОУ ВПО НИ «Томский политехнический университет»

Защита диссертации состоится «26» июня 2012 г. в 1400 на заседании диссертационного совета Д 212.070.07 при Байкальском государственном университете экономики и права по адресу: 664003, г. Иркутск, ул. К. Маркса, д.24, корп. 9, зал заседаний ученого совета БГУЭП.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Байкальский государственный университет экономики и права» по адресу: 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, БГУЭП, корпус 2, аудитория 101.

Объявление о защите и автореферат размещены на сайте ВАК Минобрнауки РФ (www.vak.ed.gov) 25 мая 2012 г. и на официальном сайте Байкальского государственного университета экономики и права (www.isea.ru) 25 мая 2012 г.

Отзывы на автореферат направлять по адресу: 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, БГУЭП, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.070.07. Автореферат разослан 25 мая 2012 г.
Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент	Т.И. Ведерникова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время эффективность использования и обработки информации связана с качеством организационно-технических систем, используемых в народно-хозяйственной деятельности человека. Основной характеристикой данного класса систем является наличие совместно функционирующих устройств и людей.

Организационно-технические системы характеризуются наличием неопределенности характеристик в большей степени, чем технические системы. Наличие характеристик, не поддающихся формализации, а также неопределенность влияния одних факторов на другие влечет применение неклассических методов управления, базирующихся на теории искусственного интеллекта, нечеткой логике, эвристиках, которые позволяют получать решения в слабо-формализуемых областях. Методы управления и техническая реализация таких систем, зачастую, не обладают свойствами универсальности, переносимости из одной системы в другую.

К организационно-техническим системам непосредственно относятся системы электронного обучения, в которых также сохраняется проблема переносимой реализации адаптивного управления.

Описанная выше проблема распространяется и является актуальной для широкого класса систем электронного обучения, в которых необходима информационная и алгоритмическая поддержка адаптивного управления компоновкой электронных образовательных ресурсов (ЭОР), обеспечивающих адаптивное обучение в электронной обучающей среде на основе мониторинга и оценки состояния процесса обучения.

Одним из путей решения проблемы синтеза ЭОР, обладающих свойством переносимости и самонастройки, является анализ и разработка переносимых обучающих модулей, способных генерировать обучающие траектории. Это позволит дополнять функциональность уже существующих систем без их кардинальной реконструкции.

На сегодняшний день существует проблема разработки и реализации информационной модели учебных модулей, компилируемых из учебных объектов с возможностью дальнейшего добавления к уже существующим системам обучения с целью расширения функциональности этих систем. Для реализации учебных модулей использованы спецификации SCORM (Sharable content object reference model), определяющие формат структуры и представления учебных объектов.

Исходя из вышесказанного, актуальной является задача информационного и алгоритмического обеспечения адаптивного управления технической (программной) составляющей организационно-технических систем, обладающих свойствами переносимости и самонастройки.

Методологической основой исследования послужили труды ученых: Александрова В.В., Гавриловой Т.А., Хорошевского В.Г., Цыпкина Я.З., Ларичева О.И., Рыбиной Г.В., Растригина Л.А., Поспелова Д.А., Брусиловского П.Л., Башмакова А.И., Соловова А.В., Беспалько В.П., Зайцевой Л.В. Значительный вклад в разработку направления автоматизации адаптивного обучения внесли Брусиловский П.Л., Гаврилова Т.А., Рыбина Г.В., Курганская Г.С., Тархов С.В., Леонова Н.М., Галеев И.Х., A. Kobsa, M. Specht, W. Nejdl, D. Benyon, P. De Bra.

Цель работы состоит в системном анализе и алгоритмизации функционирования интероперабельных обучающих модулей, реализующих адаптивное управление компоновкой электронных образовательных ресурсов.

В соответствии с этой целью были поставлены следующие задачи.

1. Системный анализ переносимых модулей, реализующих адаптивное управление компоновкой ЭОР, включающий в себя анализ отечественных и международных разработок и исследований адаптивных систем обучения, а также существующих подходов к автоматизации процесса адаптивного управления в обучающих системах.
2. Разработка алгоритмов синтеза адаптивных обучающих траекторий в переносимых модулях и их программная реализация, удовлетворяющая международным спецификациям SCORM.
3. Разработка информационного обеспечения переносимых модулей: создание структурированных учебно-методических материалов, представленных в форме ЭОР; банка тестовых вопросов, служащего основой адаптивного управления компоновкой ЭОР; создание экранных форм, предоставляющих пользовательские интерфейсы.
4. Проведение испытаний по использованию разработанных алгоритмов и программных средств. Экспериментальный анализ качественных характеристик адаптивного обучения с использованием обучающих модулей.

Объектом исследования является процесс динамической компоновки электронных образовательных ресурсов, основанный на адаптивном управлении в электронной образовательной среде.

Предмет исследования. Моделирование адаптивных переносимых обучающих модулей.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, искусственного интеллекта, разработки веб-приложений, дискретной математики, математической статистики, объектно-ориентированного анализа и проектирования.

Научную новизну диссертации представляют следующие положения, которые выносятся на защиту:

1. Информационная модель описания учебного процесса в переносимых обучающих модулях.
2. Формализованное описание учебных объектов, промежуточных результатов обучения, ограничений функционирования модулей, позволяющее реализовать построение адаптивных обучающих траекторий.
3. Метод адаптации по прецедентам в области электронного обучения.
4. Алгоритмы адаптивного управления компоновкой электронных образовательных ресурсов для модулей, соответствующие спецификациям SCORM.

Практическая значимость. Разработаны алгоритмы генерации обучающих траекторий, опирающиеся на адаптивное управление по прецедентам. Создан программный комплекс «ОПАН»[4]. Разработана серия электронных курсов, реализующих адаптивное управление компоновкой ЭОР посредством включения в курсы переносимых модулей. Проведена апробация разработанных алгоритмов в Международном институте экономики и лингвистики Иркутского государственного университета, в Центре интернет-технологий Иркутского государственного технического университета, а также в Иркутском государственном институте усовершенствования врачей в процессе переподготовки и повышении квалификации медицинских работников. Результаты исследования использованы в проекте по заказу Федерального агентства образования (проект № Ф-302, контракт П657, 2007 г.).

Апробация работы. Основные результаты работы представлены на Всероссийской конференции «Винеровские чтения», Иркутск, 2006; на XII Байкальской всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в научных исследованиях», Иркутск, 2007; на Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании», Иркутск, 2007; в Федеральном агентстве образования, Москва, 2007; на Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании», Екатеринбург, 2008; на IX Байкальской всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в научных исследованиях», Иркутск, 2009; на VIII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии системный анализ и управление», Таганрог, 2010.

Публикации и личный вклад автора. Результаты диссертации отражены в 11 научных работах (в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК для опубликования научных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора или кандидата наук, Свидетельство Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии из 146 наименований и 4 приложений. Общий объем работы – 157 страниц, из которых 136 страниц основного текста, включающего 30 рисунков и 13 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель, приведены задачи исследования, научная новизна диссертационной работы, дана краткая аннотация работы.

В первой главе рассмотрено состояние современных средств электронного обучения в отношении реализации адаптивного управления компоновки ЭОР. Выделены среди существующих систем электронного обучения интеллектуальные системы, реализующие методы адаптивного управления. Проанализированы модели адаптивного электронного обучения. Сформулированы основные направления в решении задачи моделирования и создания переносимых обучающих модулей, реализующих адаптивное управление компоновкой ЭОР.

Во второй главе Предложен метод формирования адаптивного управляющего контура в слабо формализованных системах, который содержит: формулировку цели управления, признаковое описание объекта управления, ограничений, прецедентов, разбиение прецедентов на классы, анализ прецедентов с использованием матрицы знаний.

Проведен системный анализ по обобщенной методике С. Оптнера в силу специфики этапов методики, делающих упор на анализ альтернатив, приводящих к цели функционирования системы. Системный анализ переносимых обучающих модулей ориентирован на анализ альтернатив: дерево целей создания приносимых обучающих модулей, структура системы переносимых обучающих модулей, модель обучающих модулей, основанная на теории прецедентов, анализ альтернатив, составление и реализация решения проблемы адаптивного обучения в электронных средах и системах, оценка реализации целей переносимых обучающих модулей.

Выполнено формализованное описание учебных объектов, промежуточных результатов обучения, ограничений функционирования модулей, позволяющее реализовать построение адаптивных обучающих траекторий.

Дано описание модели k–го обучаемого (k=1,…,l, где l – количество обучаемых), выступающего подсистемой обучающего модуля. Структура модели представлена на рис. 1. На этом рисунке F(i) – метаинформация, полученная из электронного курса. Каждая итерация обучения вызывает управляющие воздействия на объект управления «обучаемый», представленные информационным потоком:

,

(1)

где i – номер итерации изучения элементов модуля, – априорные правила взаимодействия обучаемого с модулем (представляют собой ограничения, формулируемые преподавателем при составление модулей: количество допустимых обращений к учебным элементам (УЭ), допустимое время взаимодействия, уровень представления (изложения) УЭ, порядок обхода набора УЭ, необходимый процент по результатам теста), – набор УЭ, – дерево деятельности, – множество тестовых заданий, связанных с текущей итерацией.

Выходной информационный поток содержит элементы, отражающие результаты взаимодействия обучаемого с модулем:

,

(2)

где – история обучения (3), – характеристика, отражающая уровень усвоения учебного материала по окончании итерации. Оценка определяется методом тестирования. В большинстве адаптивных обучающих систем управляющее воздействие определяется результатами теста, по которым настраивается уровень сложности и объем последующих заданий. Однако показатели результатов тестирования не в полной мере способны отразить динамику состояния объекта управления. Обучаемый при анализе только результатов теста представляет собой некое подобие «черного ящика», слабые стороны в знаниях обучаемого при использовании данного метода скрыты для анализа, тестирование выступает лишь обобщенным показателем результатов обучения.

Для более глубокого анализа учебных характеристик обучаемого введем оценку – история обучения, характеризующую множество УЭ в траектории

,

(3)

где m – количество итераций; d – уровень представления (изложения) учебного материала; n – количество попыток; t – направление навигации; r – уровень достижения учебных целей; a – доступность других элементов траектории (не только логически следующих за изучением текущего учебного элемента).

Управляющее устройство представляет собой функциональную часть модуля и учебные действия обучаемого (действия обучаемого также управляют изменением траектории), реализующей алгоритмы параметрической и структурной адаптации. Управляющие воздействия инициирует контур управления , описанный выше.

Введены ограничения для формирования траектории обучения и константные ограничения – множество значений констант ограничений, – множество траекторий, удовлетворяющих ограничениям :

• – обучаемый изучает лишь те УЭ, уровень представления которых для него определен;
• – нельзя превысить количество попыток обращения к УЭ, установленных преподавателем;
• – оценка, полученная по УЭ модуля, не должна быть ниже установленной для обучаемого;
• – направление навигации по УЭ модуля совпадает с заданным для обучаемого направлением навигации.

Задача адаптации обучающей траектории к обучаемому сводится к генерации управляющего воздействия адаптивного модуля всякий раз по завершению текущей итерации взаимодействия обучаемого с модулем. Каждая итерация обучения обладает совокупностью уникальных характеристик и инициирует ситуативное управление. В работе предлагается использовать метод управления основанный на прецедентах.

Разработана информационная модель описания учебного процесса в переносимых обучающих модулях.

Самоприспосабливаемость модуля (как подсистемы обучения) будет заключаться в изменении структуры модулей (изменение набора учебных объектов), как следствие, обучающей траектории, а также в изменении правил взаимодействия обучаемого с адаптивным модулем. Целью адаптации будет являться достижение высоких показателей обучения с уменьшением используемых ресурсов (времени, затраченного обучающим и обучаемым).

Модель адаптивного обучающего модуля включает в себя следующие подсистемы:

• подсистема «Обучаемый»;
• подсистема дерево курса;
• подсистема контроля (обратной связи);
• управляющая подсистема (состоящая из управляющего устройства и адаптера);
• электронный курс.

Анализируя выходной информационный поток устройства управления (результаты взаимодействия обучаемого с модулем на текущей итерации), можно спроектировать адаптивную систему управления обучением (рис. 1).

Средой для адаптивных обучающих модулей могут выступать: электронный курс, система дистанционного обучения или автономное использование модулей без интеграции в обучающую среду. Метаинформация из пакета курса является информацией из внешней среды для переносимого модуля (возможности и характеристики SCO-объектов, описанные в спецификациях SCORM). Адаптивный модуль может представлять собой любой кластер дерева курса, но не может выступать самим курсом (это связано с особенностями упаковки пакета курса, описанными в спецификациях SCORM).

Рис. 1. Информационная модель организации учебного процесса

В обучающем модуле управляющие воздействия направлены на два объекта: обучаемого и представительскую часть обучающего модуля.

На схеме адаптивной системы управления (рис. 1) присутствует два контура управления (адаптации):

1. адаптивное управление обучаемым – параметрическая адаптация к модели обучаемого;
2. адаптивное управление структурой обучающего модуля и его представлением – структурная адаптация обучающего модуля.

Входная информация ОУ (объекта управления) описывается выражением (1) – информационным потоком, направленным на обучаемого. Выходной информационный поток OУ описывается выражением (2).

Разработан метод адаптации по прецедентам в области электронного обучения.

Адаптация по прецедентам – это способ принятия решения, опирающийся не только на общие сведения и закономерности предметной области в целом (как это есть в формальных моделях), но использующий положительные исходы предыдущего опыта взаимодействия обучаемого системой

Метод адаптации по прецедентам заключается в рассуждениях, многократно использующихся применительно к учебным ситуациям. Воспользуемся концепцией повторного (многократного) использования эталонных объектов контента, регламентированных спецификациями SCORM.

Для адаптивного управления в слабо формализуемой организационно-технической среде электронного обучения прибегнем к управлению по прецедентам. Классическую модель прецедента: прецедент = <объект, ответ>, адаптируем к предметной области электронного обучения.

Пусть имеется множество объектов – множество возможных траекторий, представляющих собой набор:

,

(4)

где – конечное число итераций, – подмножество множества O учебных объектов (), входящих в модуль адаптивного обучения, Test – множество тестовых заданий, покрывающих V, Rule – набор правил взаимодействия обучаемого с траекторией, Hist – множество вида (3).

При заданных ограничениях мы располагаем набором объектов вида (4), их характеристиками и результатами порогового теста.

Множество ответов Y представляет собой новую траекторию, с определенными на ней правилами взаимодействия:

,

(5)

где – уточненное подмножество УЭ, – результаты порогового теста,  – уточненные правила взаимодействия с модулем.

Рассмотрим прецеденты с точки зрения управляемого процесса. Рассмотрим объект управления «обучаемый» в начале обучения:
, где – обучаемый в начальный момент обучения (первая безусловная итерация), – априорные правила взаимодействия обучаемого с модулем, – набор учебных объектов, – дерево деятельности, связанное с текущей итерацией, – множество тестовых заданий, связанных с текущей итерацией.

ОУ «обучаемый» на i-ом шаге взаимодействия с модулей представляет собой: , где – объект вида (3), – правила взаимодействия на i-шаге.

После взаимодействия с обучающим модулем состояние обучаемого опишем следующим выражением: . – состояние объекта управления до и после взаимодействия с обучающим модулем. Управляющее воздействие определяется: , где – подмножество учебных элементов, входящих в текущую учебную траекторию,  – текущие правила взаимодействия обучаемого с модулем. Исход управления представим в виде: . Прецедент представим следующим образом: .

Для использования адаптации по прецедентам необходимо выделить признаки проблемной ситуации, которые позволят классифицировать их по управляющим воздействиям.

В диссертации выделены классы проблемных ситуаций по управляющим воздействиям, вошедшие в обучающую выборку.

1. Итерация «Прогон» – прецедент, характеризующийся «провальными» пороговыми оценками знаний. Результирующее воздействие: набор учебных объектов остается неизменным, для обучаемого фиксируется количество «Прогонов».
2. Итерация «Звездный путь» – прецедент, характеризующийся «высокими» пороговыми оценками знаний по всем учебным объектам, в такой ситуации для повторного изучения из текущей траектории в следующую не попадет ни один элемент. Управляющее воздействие может быть двух видов:
1. завершение обучения с предоставлением результатов;
2. в новую траекторию войдут учебные объекты более высоким уровнем изложения.
3. Итерация «Время–деньги» – прецедент, характеризующийся моделью обучения с ограниченным количеством времени изучения конкретного учебного объекта. Управляющее воздействие – увеличение времени изучения УО на фиксированное значение.
4. Итерация «Плато научения» – учебная ситуация, характеризующаяся достижением определенного уровня навыков, который остается неизменным при последующих итерациях обучения. Управляющее воздействие – завершение итераций взаимодействия с модулем.

Анализ решения для целевого прецедента строится исходя из сравнения с эталоном из обучающей выборки, приведенной в матрице знаний с помощью макси-минной процедуры определения близости прецедентов. Степень близости целевого прецедента с эталоном определяется исходя из признаковых описаний прецедента и эталона. Из множества наиболее близких прецедентов машинной процедурой выбирается единственное решение, эффективность которого анализируется на последующих итерациях.

Алгоритмы адаптивного управления компоновкой ЭОР для модулей, соответствующие спецификациям SCORM.

Множество процедур, связанных с динамической компоновкой ЭОР были объединены в комплекс алгоритмов (рис. 2).

Управляющее воздействие, приводящее к адаптации, генерируется итеративно и включает в себя следующие этапы. Контроль и фиксация времени, затраченного на изучения отдельного элемента раздела (или курса). Установление последовательности изучения элементов (Asset) – строгая последовательность изучения или свободная последовательность (возможность многократного повторного обращения к элементам курса, движение как вперед, так и назад по дереву курса). Промежуточный контроль на каждой итерации изучения раздела курса. Сохранение результатов промежуточного контроля. Контроль и сохранение количества попыток изучения каждого элемента обучающего модуля. Возможность ограничения учебных элементов по глубине изложения материала (студенту будут доступны лишь элементы заданной для него глубины изложения). Используется три уровня изложения: информационно–рецептивный, репродуктивный, проблемный.

Рис. 2. Комплекс алгоритмов адаптивного управления компоновкой ЭОР

При использовании алгоритмов (рис. 2) появляется возможность динамически изменять структуру модуля в зависимости от результатов промежуточного тестирования и статистики взаимодействия обучаемого с модулем.

После очередного промежуточного тестирования осуществляется анализ прецедента и сохранение результатов в базу данных электронного курса. Выполняется генерация нового управляющего воздействия, которое включает новый набор учебных элементов и уточненные правила взаимодействия с модулем.

В третьей главе диссертации представлены: описание системы информационной поддержки и программная реализация обучающих модулей с адаптивной навигацией, основанной на прецедентах. Приводится описание окружения модулей: в какие системы обучения можно встроить модули; методические и технические требования к средам обучения, предлагается обоснование использования веб-технологий для реализации модулей; технология подготовки контента, его структурирования, метоописания, формирования и проверки на соответствие стандартам и спецификациям; описание технической реализации (статическая модель, модель взаимодействия) в нотации UML (Unified Modeling Language – унифицированный язык моделирования). Описываются механизмы интеграции обучающих модулей в различные средства электронного обучения, рассматривается применение спецификации SCORM S&N; постановка и проведение экспериментов, а также анализ и интерпретация экспериментальных данных.

Для представления модели динамического сценария обучения использован объектно-ориентированный анализ и проектирование. В нотации UML были построены следующие информационные модели: модель контекста системы обучения в виде диаграммы прецедентов, объектная модель классов обучающих модулей в виде диаграммы классов, модель поведения модулей в виде диаграммы последовательностей взаимодействия объектов.

Приведем объектно-ориентированную модель классов приносимых обучающих модулей (рис. 3). Для моделирования и представления учебных элементов введем класс LearningModul, экземплярами данного класса могут выступать учебные элементы, тестовые задания, графическая иллюстративная информация и многое другое, наследниками данного класса выступают SCO и Asset, данные сущности заимствованы из спецификаций SCORM и позволят в дальнейшем пользоваться возможностями, регламентированными в стандарте.

Для подтверждения эффективности предложенных алгоритмов адаптации был поставлен ряд опытов. Исследуемым явлением выступил процесс обучения и его результаты. Цель опытов – качественно оценить результаты применения метода адаптивной компоновки ЭОР, исходя из результатов обучения двух групп студентов. Сбор статистических данных и их хранение осуществлялись в базе данных СДО i.Logos, далее набор данных импортировался во внешнее приложение (Statistika) для дальнейшего анализа.

Рис. 3. Диаграмма классов переносимых обучающих модулей

Для проведения качественного опыта были взяты две группы студентов: первая – контрольная группа (88 человек студентов первого курса специальности «Коммерция» – средний балл промежуточной аттестации по предмету «Информатика» 2,78 был получен до начала проведения экспериментов – статистика по нескольким группам 2007–2008 и 2008–2009 годов обучения) изучала электронный курс «MS Excel» (тема: «Списки и базы данных в Excel») в классической классно–урочной форме при использовании электронных материалов, размещенных в электронном курсе СДО, в котором отсутствовала рассмотренная выше методика адаптивного представления учебных элементов; вторая – экспериментальная группа (26 человек студентов первого курса специальности «Коммерция» – средний балл промежуточной аттестации по предмету «Информатика» 2,77 был получен до начала проведения экспериментов – статистика по нескольким группам 2007–2008 и 2008–2009 годов обучения) изучала электронный курс «MS Excel», состоящий из дидактических единиц идентичных, тем, что были использовано в первой экспериментальной подгруппе (Asset–элементы), но уже с использованием выше упомянутой методики.

Для подведения итогов данных опытов две подгруппы студентов прошли идентичное итоговое тестирование по теме «Списки и базы данных в Excel»). Тестирование содержало вопросы (40 тестовых заданий), касающиеся всех дидактических единиц, рассмотренных на занятиях в рамках данной темы. Были использованы следующие формы тестовых заданий: закрытые формы – выбор один из многих, выбор многие из многих, установление последовательности, установление соответствия, а также открытая форма.

В результате анализа экспериментальных данных было установлено:

1. средневыборочное значение результатов теста для второй группы испытуемых увеличилось (улучшилось качество усвоения материала), доверительный интервал средневыборочного значения также переместился вправо (рис. 4);
2. применение обучающего модуля для проведения занятий во второй группе студентов улучшило качество усвоения материала, продемонстрированного при рубежном тесте.

Рис. 4. Доверительные интервалы средневыборочного значения результатов итогового теста для двух экспериментов

На сегодняшний день существуют технические и социально-технические системы, в которых управление осуществляется по циклически повторяющейся схеме. Управляющие воздействия генерируются в условиях неполной информации об объекте управления и возмущающих воздействиях, а также при изменяющихся параметрах объекта управления. В таких системах адаптивное управление можно организовать по выводам по прецедентам, используя метод, приведенный в диссертации.

В работе приведены предметные области, согласующиеся с приведенной выше схемой адаптивного управления при итеративных воздействиях на объект управления: сборочная фаза технологических процессов, управление проектами, системы управления взаимоотношениями с клиентами. Для приведенных областей приводится описание применения методики с описанием характеристик адаптивного управления.

В заключении приведены основные результаты, полученные в ходе диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Создана информационная модель организации учебного процесса на основе переносимых адаптивных обучающих модулей.
2. Разработано формализованное описание учебных объектов, промежуточных результатов обучения, ограничений функционирования модулей, позволяющее реализовать адаптивное управление обучающей траекторией.
3. Разработан метод адаптации по прецедентам в области электронного обучения.
4. Разработаны алгоритмы адаптивного построения обучающей траектории для модулей, основанных на спецификациях SCORM, и выполнена их программная реализация с возможностью внедрения и переноса в любую систему обучения без привязки к предметной области.
5. Предложена и апробирована методика использования разработанных переносимых обучающих модулей при обучении студентов различных направлений и специальностей. Проведены испытания по использованию разработанных алгоритмов и программных средств. Проведен экспериментальный анализ качественных характеристик обучения, подтверждающий эффективность использования переносимых обучающих модулей.
6. Реализована информационная поддержка переносимых обучающих модулей: созданы экранные формы, предоставляющие пользовательский интерфейс, созданы структурированные учебно-методические материалы, представленные в форме электронных учебных объектов, а также банк тестовых вопросов, служащий основой адаптивного управления компоновкой электронных образовательных ресурсов.
7. Практическое применение переносимых модулей показало хорошие результаты в классно-урочной и дистанционной форме проведения занятий, а также в сфере переподготовки и повышения квалификации врачей.
8. Свойство переносимости модулей подтверждено удачным импортом в различные системы дистанционного обучения и системы тестирования контента: i.Logos, Moodle, Scorm Test Track, Reload Editor; а также в режиме автономного использования модулей в виде «Обучающей программы с адаптивной навигацией (ОПАН)».

По результатам диссертационного исследования получены акты о внедрении и справка об участии в проекте по заказу Федерального агентства образования.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ:

1. Курзыбова, Я.В. Использование Scorm sequencing and navigation для построения адаптивной траектории обучения / Я.В. Курзыбова // Открытое образование. – 2007. – №3. – С.41–46 (0,4).
2. Курзыбова, Я.В. Системный подход к анализу структуры и проектированию адаптивного интероперабельного обучающего модуля / Я.В. Курзыбова // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2010. – №6(46). – С. 291–294 (0,2).
3. Курзыбова, Я.В. Проектирование алгоритма функционирования адаптивных обучающих модулей в нотации UML / Я.В. Курзыбова // Открытое образование. – 2011. – №1. – С.16–21 (0,4).

Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ:

4. Курзыбова, Я.В. Обучающая программа с адаптивной навигацией (ОПАН): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009613134 (17.06.2009). М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2009.

Статьи в других изданиях:

5. Курзыбова, Я.В. Организация электронного обучения в образовательных учреждениях системы среднего профессионального образования / И.М. Головных, Р.М. Лобацкая, Д.А. Ульянов, A.Г. Куницын, Я.В. Курзыбова // Материалы 5–ой научно-практической конференции «Организация электронного обучения в образовательных учреждениях системы среднего профессионального образования». – Москва: МЭСИ. – 2006. – С. 16–22 (0,7/0,25).
6. Курзыбова, Я.В. Алгоритм формирования индивидуальной траектории обучения в системе дистанционного обучения i.Logos / Я.В. Курзыбова // Вестник МГПУ. – 2007. – №2 (9). – C.51–56 (0,4).
7. Курзыбова, Я.В. Построение оптимальной траектории обучения / Я.В. Курзыбова // Труды XII Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». – Ч.3. – 2007. – C. 236–243 (0,5).
8. Курзыбова, Я.В. Адаптивный подход к формированию содержания курсов в системе дистанционного обучения i.Logos / Я.В. Курзыбова // Материалы международной научно–практической конференции «Новые информационные технологии в образовании». – Екатеринбург: Рос. гос. проф.-пед. ун-т. – Ч.2. – 2008. – С. 73–77 (0,25).
9. Курзыбова, Я.В. Об одной идее многокритериальной оптимизации учебного процесса в условиях компьютерного обучения / Я.В. Курзыбова // Материалы международной научно–практической конференции «Новые информационные технологии в образовании». – Екатеринбург: Рос. гос. проф.-пед. ун-т. – Ч.2. – 2008. С. 262–268 (0,5).
10. Курзыбова, Я.В. Формирование итеративной стратегии научения, основанной на адаптации по прецедентам / Я.В. Курзыбова // Труды XIV Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». – Иркутск: ИСЭМ СО РАН.– Ч.2. 2009. – С. 267–273 (0,2).
11. Курзыбова, Я.В. Управление обучающей траекторией основанное на выводе по прецедентам / Я.В. Курзыбова // Сборник трудов VIII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». – Таганрог: Изд-во Технологич. Института Южн. фед. ун-та, 2010. – С. 342–347 (0,2).

Подписано к печати «03» апреля 2012 г. Формат 60х90/16. Бумага офсетная.

Печать трафаретная. Уч. печ. л. 1. Тираж 120 экз. Заказ 5177.

Отпечатано в ИПО БГУЭП.