Разработка адаптивной обучающей среды с использованием инструментального средства МОНАП

Разработка адаптивной обучающей среды с использованием инструментального средства МОНАП

Деушев Алексей Андреевич, студент группы 4192 института компьютерных технологий и защиты информации, Казанский Национальный Исследовательский Технический Университет имени А.Н.

Туполева (КНИТУ-КАИ), ул. К. Маркса, 10, г. Казань, 420111, (917)8983372 ktotoad@mail.ru

Пашин Николай Павлович, студент группы 4192 института компьютерных технологий и защиты информации, Казанский Национальный Исследовательский Технический Университет имени А.Н.

Туполева (КНИТУ-КАИ), ул. К. Маркса, 10, г. Казань, 420111, (917)2639903 qstnokia@gmail.comu

Аннотация

В работе рассмотрено проектирование среды обучения для оценки знаний и умений обучаемого, в сфере владения программным комплексом Cisco Packet Tracer. Данная среда формирует задания с оптимальной для обучаемого трудностью и состоит из: теоретического материала в виде электронного учебника, теста, реализованного в программе TestMaker для проверки теоретических знаний обучаемого и интеллектуальной обучающей системы, разработанной с использованием инструментальных средств МОНАП. The development of the learning environment in evaluation of student's knowledge of working with Cisco Packet Tracer program complex is examined in this work. This environment allows creating tasks with specific optimal difficulty for students and includes: theoretical material in the form of electronic textbook, test implemented in the TestMaker for testing theoretical knowledge of learner and an intelligent learning system developed using the MONAP tools.

Ключевые слова

учебный контент, обучающая система, адаптивная обучающая система, обучающая среда, оценка навыков/умений, ЦИСКО

educational content, tutoring system, adaptive training system, learning environment, skills/abilities assessment, CISCO

Введение

В настоящее время создание интеллектуальных обучающих систем (ИОС) является актуальной проблемой в связи с наличием большого количества обучаемых пользователей в различных сферах деятельности с неопределенным уровнем знаний, которые должны изучить определенный набор материалов и адаптивно сформировать навыки работы с новыми знаниями. Данный подход предоставляет возможность обучаемому в любой момент включаться в процесс обучения и изучать материал в удобном для него темпе, а также контролировать процесс обучения. Благодаря интеллектуальным обучающим системам появляется возможность к адаптивности обучения, то есть, реализация процесса обучения и преподавания за счет формирования изучаемого материала по таким характеристикам, как сложность и

трудность. Благодаря индивидуальности набора заданий для обучаемого улучшается качество процесса обучения.

В качестве предметной области, был выбран программный комплекс Cisco Packet Tracer. Изначально, данная программа позволяет студентам строить сети, экспериментировать, следить за поведением модели и оценивать возможные сценарии развития.

Эмулятор сети позволяет проектировать сети любой сложности, создавая и отправляя различные пакеты данных, изучать и использовать такие сетевые устройства, как коммутаторы второго и третьего уровней, рабочие станции, определять типы связей между ними и отображать работу сети, что повышает освоение материала учащимися.

В виду значительного объема данной предметной области, было решено спроектировать для неё обучающую среду. Обучающая среда должна обеспечивать эффективное усвоение знаний обучающимися с учетом их подготовки, поэтому обучение алгоритмам решения определенных задач осуществляется через управляемое и контролируемое выполнение учебных заданий. В связи с этим актуальной является задача формализации, а на ее основе и автоматизации функции формирования учебных задач с требуемыми свойствами, обеспечивающими усвоение рассмотренных алгоритмических предписаний [1]. Рассматриваемый процесс обучения основан на принципе адаптивного формирования умений решения задач.

Компоненты среды обучения:

• Теоретический материал предметной области для изучения;

• Тест, созданный в приложении TestMaker [2];

• Интеллектуальная обучающая система, спроектированная инструментальными средствами МОНАП [1,3-8].

Теоретический материал

В качестве теоретического материала был выбран практический лабораторный комплекс С.Ю.Ситникова, охватывающий основной курс технологий Cisco [9], доступный по адресу https ://bit.ly/2jNJnrG и практические задачи и тесты с информационного источника infocisco [10], доступный по адресу http://infocisco.ru/tests cisco.html

Как теоретическая основа для осуществления процесса обучения используется теория поэтапного формирования умственных действий [11].

Рис. 1. Скриншoт лaбoрaтoрнoгo кoмплексa С.Ю. Ситникoвa

Рис. 2. Скриншот электронного ресурса ШоОзсо

Действие, названное в работах А. Н. Леонтьева и С. Л. Рубинштейна единицей психологического анализа, впервые выполнило эту функцию в рассматриваемой теории.

Применяя основы и принципы данной теории при создании обучающей среды, стала возможной реализация рационального управления процессом усвоения знаний и приобретения требуемых навыков. Обучение является контролируемым и управляемым процессом выполнения учебных заданий обучаемым. Рассмотрение вопросов разработки алгоритмических предписаний и обучения им учащихся позволило определить основную функцию алгоритмов обучения - определение свойств учебных задач, обеспечивающих усвоение алгоритмических предписаний, разработанных экспертом-педагогом [1]. Определение указанных свойств осуществляются с учетом общих принципов обучения, выявленных при анализе ассоциативно-рефлекторной теории обучения, а именно:

• определение свойств учебных задач и выдача подкреплений должны осуществляться на основе идентификации навыков 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 должен осуществляться в случае успешного усвоения предыдущего материала;

• в процессе обучения должна осуществляться стабилизация субъективной степени трудности учебных задач для каждого обучаемого.

На каждой стадии процесса обучения выполняются определенные действия:

• выбор задач с некоторыми требуемыми свойствами;

• ввод ответов обучаемым с дальнейшей проверкой правильности интеллектуальной обучающей системой и при необходимости объяснениями выявленных ошибочных ответов;

• оценка сформированности навыков обучаемого и принятие решения о продолжении процесса обучения или остановке при успешном завершении или аварийном окончании обучения с дальнейшим обращением к учебному материалу;

• определение свойств, используемых для выбора следующей задачи при продолжении обучения.

Разработка алгоритмического предписания является, в общем случае, слабо формализуемой, многокритериальной задачей, решаемой экспертом-педагогом. В результате анализа предметной области (ПО) обучения выбираются базовые (первичные) элементы, представляющие собой простые понятия (концепты), на основе которых строится рассматриваемый учебный материал.

С учетом выбранных базовых элементов (концептов) и на основе структурно -алгоритмического анализа деятельности по решению задач определенного класса осуществляется выделение типовых операций (правил), составляющих содержание рассматриваемой деятельности. Разработка алгоритмического предписания завершается описанием его логической структуры, указывающей последовательность, в которой необходимо или возможно (целесообразно) выполнять выделенные операции (правила) для получения искомого решения [1].

Реализация рассматриваемых методов организации процесса обучения и формирования навыков и умений осуществлялась с использованием следующих прикладных программных комплексов:

• система электронного контроля знаний TestMaker;

• инструментальное средство МОНАП (Модель Обучения Навыкам Адаптивного Программирования).

Система TestMaker

Для эффективной проверки знаний обучаемого могут применяться электронные тесты - наборы проверочных заданий из различного типа вопросов и ответов в выбранной предметной области. Система TestMaker позволяет создавать, редактировать различные по структуре и содержанию тесты с использованием таких типов вопросов как закрытый, многозначный однозначный вопросы, выбор соответствия, простой и расширенный открытый вопросы, предназначенных для проверки теоретических знаний и анализа результатов тестирования с различными параметрами, например, ограничением по времени выполнения, последовательностью, сложностью вопросов. В рамках предметной области общей физики и выбранных дисциплин был реализован тест из 9 вопросов по 3 для каждого раздела с использованием TestMaker, представленный на рис. 3.

Компания ABC только что купила три новых маршрутизатора, чтобы начать делать свою сеть. Какие элементы необходимы для установления терминальной сессии между компьютером и маршрутизатором для начала конфигурирования?

Компания ABC только что купила три новых маршрутизатора, чтобы начать де. С straight-through cable

С Программное обеспечение-эмулятортерминала С Перевернутый кабель (нуль-модемный, зеркальный) Г V.35 cable

OK

Bonpoc-lrtO Время:0:00:03

Рис. 3. Система TestMaker (выполнение теста - сверху, проектирование

вопросов теста - снизу)

Инструментальные средства проектирования МОНАП

МОНАП (Модель Обучения Навыкам Алгоритмической Природы) -инструментальное средство для автоматизации проектирования интеллектуальной обучающей системы, в которой реализуются алгоритмы адаптивного управления процессом обучения в заданной предметной области.

Составными компонентами системы являются: среда преподавателя и среда обучаемого [12].

В рамках разработки алгоритмического предписания в «Среде преподавателя» осуществляется:

• Выбор некоторой предметной области, для которой реализуется адаптивное управление обучением.

• Анализ выбранной предметной области, поиск учебного материала, справочников, выбор простых базовых понятий как опорных элементов.

• Создание обучающей среды для данной предметной области и выбор параметров оптимального управления процессом обучения.

Структура среды преподавателя представлена основным навигационным меню, окном содержания выбранной вкладки, панелью инструментов. В системе реализовано 6 разделов для проектирования ИОС.

Среда обучения

В данном окне рассматривается общее описание среды, различные параметры обучения, в частности отвечающие за оптимальное значение трудности и скорость обучения, и настройки среды проектирования.

Рис. 3. Окно описания среды обучения

Подсистема правил

После описания среды необходимо определить набор правил - базовых элементов для оценки сформированности навыков. Процесс обучения опирается на данные правила, сформированные желательно в виде «условие-действие». С помощью правил осуществляется конструирование учебных задач. В рамках проектирования создано 15 правил из разных разделов Cisco технологий. Пример просмотра и редактирования правил изображен на рис. 4.

Рис. 4. Список правил среды обучения и окно редактирования

Свойства учебных задач

При создании интеллектуальной обучающей системы важной является разработка файла свойств задач, содержащего классы, подклассы и вектор использований правил, определяемый числом использований каждого, из созданных ранее правил. Данные понятия используются для определения спецификации учебных задач. Каждому классу соответствует фиксированное число правил, а подклассы применяются для разделения задач по их сложности, определяемой суммарным числом применений правил. При этом каждый последующий подкласс представляет задачи с более высоким уровнем сложности, чем у предыдущих, т.е. реализуется принцип от простого к сложному. В рамках выбранной предметной области реализовано 5 классов по таким разделам CISCO, как:

• Настройка интерфейсов

• Протокол rip

• Протокол eigrp

• Протокол ospf

• Vlan

с 4 правилами в каждом в виде терминов и правил. В каждом классе выделено 4-5 подклассов с задачами различной сложности. Данный файл свойств изображен на рис. 5.

Класс эдкла< У1 У2 УЗ У4 УБ У6 У7 У8 УЭ У10 У11 У12 У13 У14 У15 У16 У17 У18

ш ц т

1 2 1 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 3 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 4 2 3 3 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 5 3 4 4 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 2 0 0 0 0 1 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 3 0 0 0 0 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 4 0 0 0 0 3 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

3 2 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0

3 3 0 0 0 а 0 0 0 2 2 2 0 0 0 а 0 0 0 0

3 4 0 0 0 0 0 0 0 3 3 4 0 0 0 0 0 0 0 0

4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0

4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 2 0 0 0 0

4 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 0 0 0 0

4 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 3 3 4 0 0 0 0

5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1

5 2 0 0 0 а 0 0 0 0 а 0 0 0 0 а 2 2 2 2

5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 3 3

Рис. 5. Файл свойств учебных задач

Банк учебных задач

В подсистеме банка задач содержатся все учебные задачи ИОС. Как видно на рисунках 6, 7, 8 задачи разделяются на классы и подклассы в общем списке, определяющие их сложность. Также с целью обеспечения вариативности обучения для обеспечения разнообразия имеются синонимичные задачи с одинаковым классом и подклассом, т.е. с одинаковым набором правил, как показано на рис. 7.

Рис. 6. Задача 1-го класса 2-го подкласса

Рис. 7. Синонимичная задача

Рис. 8. Задача 1-го класса 5-го подкласса

Подсистема моделирования

В данной подсистеме реализован функционал моделирования процесса обучения с возможностью задания любых результатов решения задач, а также хранение всей истории моделирования обучения с векторами операций, сложностью, трудоемкостью, априорными вероятностями распределения гипотез, оценкой уровня

обученности. Данный раздел предназначен для преодоления затруднений у преподавателей при выборе параметров среды обучения.

Среда обучаемого

Процесс обучения с алгоритмами адаптивного управления реализован в «Среде обучаемого». После регистрации преподавателем пользователь может авторизоваться в форме как на рис. 9 и начать процесс обучения. После авторизации пользователю доступен интерфейс данной среды, представленный на рис. 11, в котором отображается окно выбора среды обучения, состояние и история обучения, вероятности распределения гипотез, вероятности гипотез о состояниях обученности, распределения вероятностей правильного применения операции, а также доступны возможности для начала или продолжения обучения.

Рис. 10. Успешная авторизация

Рис. 11. Интерфейс среды обучаемого

После входа в процесс обучения пользователю средой обучения предоставляются задания для решения в виде описания задачи, полей ввода правильного ответа, как показано на рис. 12. При тестировании пользователь может наблюдать за текущим состоянием обучения на вкладках детализации и текущего шага, на которых представлена информация, описанная на рис. 11. На основе информации о шагах обучаемого формируется история обучения, представленная в виде графика вероятности правильного применения операции на рис. 13. Также во время тестирования система может осуществить аварийной завершение обучения при заданных параметрах среды обучения.

Рис. 12. Прoхoждения oбучения

Информация о шагах обучаемого

£. 1,0 <и с о к S

в 0.S 4-

X

с о с л о

Jj

с

I 0.4 о.

и о £ I-05 О Q. Ф

СО

1.0

2.0

3.0

4.0

Шаги обучения

Рис. 13. Состояние обучения при тестировании

Таким образом, разработанная интеллектуальная среда обучения позволяет автоматизировать: оценку навыков обучаемого, принятия решения об аварийном завершении обучения, определение подсистемой формирования знаний свойств учебных задач с оптимальным значением трудности в соответствии со знаниями, навыками и умениями обучаемого при принятии решения о продолжении обучения.

Заключение

В процессе проектирования была создана адаптивная среда обучения в области Cisco технологий, предназначенная для программного комплекса Cisco Packet Tracer; включающая в себя тест, разработанный в программном комплексе TestMaker, и интеллектуальную систему обучения, спроектированную инструментальными средствами МОНАП.

Работа выполнена под научным руководством доцента кафедры АСОИУ КНИТУ-КАИ Галеева Ильдара Хамитовича.

Литература

1. Галеев И.Х. Свойства учебных задач при алгоритмизации в обучении //

Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society))» - 2011. - V.11. - №2. - С.289-299. - ISSN 14364522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html

2. Галеев И.Х., Колосов О.В., Филяев А.И. Сравнительный анализ систем компьютерного контроля знаний // Материалы Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в многоуровневой системе образования» - 2005. - Казань: ЗАО «Новое знание» - С. 101-105

3. Галеев И.Х. Модель обучения в МОНАП-ПЛЮС // Искусственный интеллект - 96. КИИ-96. Сборник научных трудов пятой национальной конференции с международным участием. T.I. - Казань, 1996. - С.17-25

4. Galeev Ildar, Sosnovsky Sergey and Chepegin Vadim. MONAP-II: the analysis of quality of the learning process model // in Valery Petrushin, Piet Kommers, Kinshuk and Ildar Galeev: Proceedings of IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2002), Kazan, Tatarstan, Russia, September 9-12, 2002, pp. 116120

5. Galeev Ildar, Tararina Larissa, Kolosov Oleg, Kolosov Vlad. Structure and implementation of partially integrated adaptive learning environment // in Allison Rossett: Proceedings of E-Learn 2003, Phoenix, Arizona USA, November 7-11, 2003, p. 2151-2154

6. Галеев И.Х. Развитие адаптивных технологий обучения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: проблемы высшего образования. Воронежский государственный университет. - 2004. - №2. - С. 76-83

7. Galeev Ildar, Tararina Larissa and Kolosov Oleg. Adaptation on the basis of the skills overlay model // in Kinshuk, Chee-Kit Looi, Erkki Sutinen, Demetrios Sampson, Iganacio Aedo, Lorna Uden and Esko Kahkonen: Proceedings of 4th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2004), Joensuu, Finland, August 30 - September 1, 2004, p. 648-650

8. Галеев И.Х. Модель управления процессом обучения в ИОС // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society))» - 2010. - V.13. - №3. - С.285-292. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/j ournal. html

9. Ситников С.Ю. Практический лабораторный комплекс CISCO. URL: https://bit.ly/2iNJnrG

10. Электронный ресурс: Практические задачи и тесты infocisco. URL: http://infocisco.ru/tests cisco.html

11. Талызина Н.Ф. Теоретические проблемы программированного обучения. - М.: Изд-во МГУ, 1969. - 133 с.

12. Галеев И.Х. Проблемы и опыт проектирования ИОС // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society))» - 2014. - V.17. - №4. - С.526-542. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html