Новости Словари Конкурсы Бесплатные SMS Знакомства Подари звезду
В нашей
базе уже
59876
рефератов!
Логин

Пароль

26551Введение

26551Введение.
Введение
Развитие и совершенствование архитектуры интеллектуальных обучающих систем (ИОС) находится в центре внимания многих исследователей [Conati C. & VanLehn K., 1996; Kinshuk & Patel, 1997; Gertner A. et al., 1998; Yang & Akahory, 1999]. Одним из основных направлений проводимых работ является решение проблемы адаптивного управления процессом обучения. В случаях, когда в алгоритмах управления используются дидактические принципы обучения, инвариантные к предметной области (ПО) обучения, разрабатываются инструментальные средства проектирования ИОС. Педагог, использующий такие средства в конкретной ПО должен обеспечить параметрическую настройку этих принципов к ПО и конкретным обучаемым для обеспечения адекватности управления обучением в проектируемой ИОС.
Краткое содержание реферата: «Введение» Основные понятия Идентификация знаний обучаемого Адаптивное управление процессом обучения Авторские средства проектирования ИОС Моделирование процесса обучения Интеллектуальная обучающая система, основанная на МОНАП Дискуссия и выводы
разработка решающих алгоритмов конкретных учебных задач и изучение обучаемыми применение этих алгоритмов;
разработка алгоритмов адаптивного управления обучением, которые реализованы в ИОС.
Алгоритмы решения учебных задач, разработанные педагогом на основе анализа изучаемой предметной области и описанные посредством совокупности правил (операций): ЕСЛИ (условие), ТО (действие).
Инструментальные средства МОНАП предоставляют автоматизацию проектирования ИОС, реализуя алгоритмы адаптивного управления процессом обучения в выбранной ПО [Galeev I. et al., 1998; Galeev I., 1999]. Вместе с основной функцией МОНАП предоставляет автоматизацию проектирования подсистемы объяснений. Подсистема объяснений формирует ответ на вопрос обучаемого «ПОЧЕМУ?» в форме того правила в котором имела место ошибка, пока обучаемый решал учебную задачу. Здесь используется база данных, содержащая совокупность, сформулированных педагогом.
Для различных категорий обучаемых в одной и той же ПО целесообразно использовать различные среды, отличающиеся друг от друга дидактическими характеристиками в рамках единой модели обучения. В этом случае необходимо поддерживать механизм наследования свойств, обеспечивающий совместное использование данных различными ИОС. Требования реализованы в технологии формирования семейства ИОС как сети, которая по существу минимизирует трудность формирования новых ИОС, принадлежащих семейству.
В этой статье также описан подход к проектированию ИОС, который предлагает альтернативу разработке предметно-зависимых подсистем ИОС для некоторых ПО. Такой подход существенно уменьшает трудность проектирования новой ИОС.
Основные понятия
В результате анализа ряда теорий обучения выделен следующий ряд принципов организации обучения, инвариантных к ПО обучения.
Процесс обучения рассматривается как управляемый и контролируемый процесс решения учебных задач. Определение свойств учебных задач и выдача подкреплений должны осуществляться на основе идентификации знаний обучаемого на каждом шаге обучения. В процессе обучения должен соблюдаться принцип перехода от усвоения простого учебного материала к сложному. Переход к усвоению нового учебного материала осуществляется в случае успешного усвоения предыдущего материала. В процессе обучения должна осуществляться стабилизация субъективной степени трудности учебных заданий для каждого обучаемого.
Формализация выделенных принципов осуществляется следующим образом.
Экспертом-педагогом разрабатывается алгоритмическое предписание, описывающее пути решения учебных задач в заданной ПО обучения. Множество типов операций, выполняемых обучаемым при решении указанных задач и соответствующих алгоритмическому предписанию, обозначается через . Свойства конкретной задачи определяются вектором операций, используемых для ее решения: , где - число операций , применение которых необходимо для решения задачи . Все задачи ПО обучения могут быть разделены на классов, каждый из которых характеризуется соответствующим уникальным подмножеством типов операций , используемых при выполнении задач, принадлежащих  -му классу. В свою очередь задачи, принадлежащие -му классу, могут быть разнотипными, то есть отличаться друг от друга тем, что их свойства описываются различными векторами и .
В качестве основного компонента модели обучаемого используется вектор , где - вероятность правильного применения операции на -м шаге обучения определяется как: . Мера трудности задания вводится как средняя доля ошибок, ожидаемых при выполнении задания:
, (1)
где - математическое ожидание числа ошибок при выполнении задания (трудоемкость задания), то есть , где  - вероятность неправильного применения операции на -м шаге обучения.
В соответствии с принципом стабилизации субъективной степени трудности учебных заданий необходимо стремиться к тому, чтобы на каждом шаге обучения выполнялось неравенство: , где  - оптимальная мера трудности; - размер интервала.
С учетом введенных определений формулируется цель обучения:
 (2)
где  - требуемое значение вероятности правильного применения операции; - требуемая сложность задачи в -м классе задач; - время обучения.
Если достигнут требуемый уровень обученности, то обучения успешно заканчивается. Предусматривается возможность аварийного окончания обучения в случае, когда процесс обучения не является эффективным, что оптимизирует затраты на его проведение. На каждом шаге обучения модель обеспечивает идентификацию знаний обучаемого и вынесение решения о продолжении обучения или его завершения (успешном или аварийном).
В настоящее время нами разрабатывается расширение модели. Это даст возможность адаптивно формировать теоретический материал для обучаемого.
Идентификация знаний обучаемого
Идентификация знаний обучаемого (определение значений ) осуществляется следующим образом. Для каждой операции вводится гипотез , соответствующих состояниям обученности. Каждому -му состоянию обученности соответствует условная вероятность  правильного применения операции  в каждом из её применений, равная .
Гипотезы  образуют полную группу несовместных событий, то есть имеет место: , г
Умар.Ш. был тут !!!!!
 
давайте изгоним мат !!!
 
ДОБРОЙ НОЧИ ОТ Ъ
ЛОКИ ИНО
 
ДМК МЭ
 
где инфааа?