Лекция10

ГЛАВА 4. ЧЕРНОВИК

В то же время необходимо учитывать, что уровень адаптивности управления процессом обучения и качество контроля знаний обучаемого возрастают при увеличении степени детализации разложения учебной деятельности на составляющие операции. Очевидно, что может быть сформирован целый класс таких алгоритмических предписаний на ЕЯ. При этом алгоритмические предписания указанного класса могут существенно отличаться друг от друга. Возможны следующие основные различия:

§ по типам выделенных операций, входящих в алгоритмическое предписание;

§ по степени детализации выделенных операций, входящих в алго­ритмическое предписание;

§ по указанной экспертом-педагогом последовательности выделенных операций;

§ по естественно-языковой форме представления алгоритмического предписания, обусловленного как многозначностью, так и синонимичностью ЕЯ.

В качестве примера, иллюстрирующего потенциальное многообразие алгоритмических предписаний в рассматриваемой ПО обучения можно привести ряд операций, описывающих то или иное подмножество правил склонения прилагательных в слабой форме:

§ ЕСЛИ перед прилагательным и существительным стоит определенный артикль der или одно из местоимений dieser, jener, solcher, jeder, welcher и определяемое существительное мужского рода, ТО окончанием прилагательного является -е;

§ ЕСЛИ перед прилагательным и существительным стоит определенный артикль der и определяемое существительное мужского рода, ТО окончанием прилагательного является -е;

§ ЕСЛИ перед прилагательным и существительным стоит определенный артикль der и определяемое существительное мужского рода или определенный артикль das, или определенный артикль die и определяемое существительное женского рода, ТО окончанием прилагательного является -е.

Проведенный анализ грамматики немецкого языка в части склонения имен прилагательных позволил разработать требуемое алгоритмическое предписание, описывающее правила склонения прилагательных для всех рассмотренных выше случаев. Как указывалось ранее, эксперт-педагог может разработать свое, отличное от предложенного, алгоритмическое предписание, адекватно (как по естественно-языковой форме представления, так и по содержанию) отображающее его знания в анализируемой ПО обучения. Инструментальные средства проектирования ЭОС обеспечивают такую возможность.

Как указывалось ранее, способ построения подсистемы формирования заданий определяется характером ПО. В рассматриваемом случае, когда учебным заданием является набор предложений немецкого языка, содержащих основы прилагательных, в качестве подсистемы формирования заданий целесообразно использовать банк учебных задач со средствами его создания и обслуживания, а также соответствующую программу, обеспечивающую предъявление обучаемому задачи с требуемыми свойствами, которые определяются подсистемой модели обучения. Так как, число предложений в задаче может широко варьироваться, то понятия задания и задача в указанном случае можно считать эквивалентными, то есть задание состоит из одной задачи. Отказ от построения генератора учебных задач объясняется тем, что синтез естественно-языковых предложений является трудоемкой проблемой, требующей для своего решения значительных затрат, не оправданных в рассматриваемом прикладном (частном) случае. Следовательно, простейшая форма генерации - управляемая выборка уже сформированных задач является в таком случае оптимальным решением, хотя и приводящим к снижению уровня автоматизации одной из основных функций ЭОС. Положительной чертой предложенного решения является то, что оно не приводит к снижению уровня "открытости" разрабатываемой ЭОС. Это обуславливается тем, что при необходимости эксперт-педагог может создать свой банк учебных задач или скорректировать существующий, поставляемый как компонент ЭОС GRAD, используя любую лексику немецкого языка. Кроме того, так как операции, применяемые для выполнения задачи и представленные вектором (соответствующей записью файла ПРЕДМЕТ) взаимонезависимы и порядок их применения определяется структурой задачи, то одному вектору могут соответствовать различные задачи не только по используемой лексике, но и по структуре, определяющей порядок применения операций, входящих в вектор . То есть, один и тот же вектор может описывать свойства целого класса синонимичных задач, существенно различных по внешней форме представления. Таким образом, предложенный подход к организации подсистемы формирования заданий предоставляет эксперту-педагогу широкие возможности по определению того множества учебных задач, на базе которого будет осуществляться процесс обучения.

В связи с отказом от разработки и применения генератора задач отпадает необходимость в разработке решателя задач, так как при созда­нии каждой задачи, входящей в банк учебных задач, можно указать правильный ответ - требуемые окончания прилагательных. Однако, в случае появления ошибки, когда окончание, введенное обучаемым, не совпадает с эталонным окончанием, можно зафиксировать только сам факт ошибки, но нельзя непосредственно определить ее тип (тип ошибочно выполненной операции), так как вектор , описывающий свойства задачи, не задает порядок применения входящих в него операций. Следовательно, нельзя сформировать вектор M(k), то есть не обеспечивается выполнение необходимого условия применения подсистемы модели обучения. Таким образом, требуется либо для каждой задачи из банка учебных задач дополнительно задавать (описывать) порядок применения операций, необходимых для ее решения, либо, используя знания о грамматике немецкого языка, определять тип ошибочного выполненной операции независимо от того, какой по порядку она применялась. Использование первого подхода для организации диагностики ошибок обучае­мого означает увеличение трудозатрат эксперта-педагога при внесении изменений в банк учебных задач, вызванных необходимостью "ручной" поддержки соответствия между задачей и ее описанием, содержащим требуемый порядок применения операций, необходимых для ее выполнения. Использование второго подхода позволяет избежать указанного недостатка, то есть характеризуется более высоким уровнем автоматизации диагностики ошибок обучаемого.

Определение структуры предметно-ориентированной подсистемы диагностики завершается конкретизацией основных функций ее процедурного компонента. Указанные функции включают в себя:

§ ввод ответа обучаемого (ввод окончаний прилагательных, проставленных обучаемым) или обработка его отказа выполнять задание;

§ сравнение окончаний прилагательных, проставленных обучаемым с эталонными окончаниями, проставленными в процессе формирования банка учебных задач;

§ выдача диагностических сообщений (например: об успешном выполнении задания, о допущенных ошибках обучаемого и т.д.);

§ представление помощи обучаемому;

§ определение типов и количества допущенных ошибок;

§ формирование вектора M(k) и возврат управления в вызывающую программу (MONITOR).

Указанная информация служит для формирования вектора M(k), который используется затем предметно-независи­мой подсистемой модели обучения для пересчета вероятностей правильного применения операций и формирования индивидуально оптимального по сложности и трудности учебного задания.

Кроме того, если обучаемый после фиксации его ошибки задал вопрос "ПОЧЕМУ?", то, используя найденное значение типа ошибочной операции в качестве аргумента поиска в файле АЛГОРИТМ, можно сформировать ему ответ на ЕЯ в виде "ЕСЛИ..., ТО...".

Таким образом, в результате проведенных исследований определены следующие структуры предметно-ориентированных подсистем ЭОС GRAD. Подсистема формирования учебных заданий представляет собой совокупность банка учебных задач со средствами его создания и обслуживания, а также соответствующей программы, обеспечивающей предъявление обучаемому задачи, свойства которой определяются подсистемой модели обучения.

Подсистема решателя задач отсутствует в связи с отказом от построения генератора задач.

Подсистема диагностики представляет собой совокупность файлов СЛОВАРЬ и ГРАММАТИКА со средствами их создания и обслуживания, а также соответствующей программы, основные функции которой описаны выше.

Необходимо отметить, что файл СЛОВАРЬ наряду с файлом АЛГОРИТМ входит в средства помощи обучаемому.

Подсистема объяснений представляет собой расширение подсистемы диагностики за счет включения в ее структуру файла АЛГОРИТМ, используемого для формирования ответов обучаемому на его вопрос “ПОЧЕМУ?”.

В соответствии с разработанной ранее архитектурой (концепцией взаимосвязи элементов) проектируемых ЭОС (рис.3.2) файлы Банк ученых задач, СЛОВАРЬ и ГРАММАТИКА входят в предметно-ориентированное расширение среды обучения ЭОС GRAD. На рис 4.1 представлена подсистема формирования и обслуживания предметно-ориентированного расширения сред обучения ЭОС GRAD. Функции программных компонентов указанной подсистемы рассматриваются ниже.

Вопросы для самоконтроля:

1. Чем определяетсяспособ построения подсистемы формирования заданий? Приведите пример на основе грамматики немецкого языка.

2. Опишите два подхода организации диагностики ошибок обучае­мого.

3. Что включают в себя основные функции процедурного компонента?

4. Для чего используется вектора M(k) предметно-независи­мой подсистемой модели обучения?

5. Что представляет собой подсистема формирования учебных заданий?

6. Что представляет собой подсистема диагностики?

7. Что представляет собой подсистема объяснений?

Дата добавления: 2014-01-13