Структура адаптивного е-обучения на основе распределенной повторно используемой учебной деятельности (стр. 1 из 4)

Эта статья доказывает, что путь к новому поколению мощных е-обучающих систем начинается на перекрестке двух важных областей: многократного использования курсов и адаптивных образовательных систем. Данная статья представляет ДеревоЗнаний, структуру для адаптивного е-обучения, основанную на распределенной повторно используемой учебной деятельности, которые мы в данный момент разрабатываем. Цель ДереваЗнаний – заполнить пробел между информационными возможностями современных хранилищ (репозиториев) обучающих материалов и своевременной доставкой и возможностями персонализации ИОС и АГ технологий.

Введение

Адаптивные сетевые образовательные системы и системы повторного использования курсов на основе стандартов составляют два больших направления исследований в области е-обучения. Системы повторного использования курсов появились как реакция на стандартную практику «объединения» высококачественных квантов учебного материала в содержание курса. Эта практика не давала возможность повторно использовать учебный материал и в результате впустую тратились усилия образовательного общества в целом из-за необходимости разрабатывать повторно тот же самый материал снова и снова. Начальным решением этой проблемы было создание базы данных образовательных ресурсов и повторное использование курсов для авторизации новых курсов (Olimрoetаl., 1990). Идеи повторного использования курсов нашли плодотворную почву в сетевом обучении. Некоторые ранние большие проекты в области сетевого обучения, как АRIАDNE (Forte, Forte&Duvаl, 1996) и MTS (Grаf&Sсhnаider, 1997), финансируемые Евросоюзом, были направлены на повторное использование курсов. АRIАDNE представляет очень хороший пример архитектуры повторного использования курсов. Она включает множество пулов (репозиториев) учебного материала, проиндексированного с помощью метаданных, и открытый набор средств для создания, индексирования и повторного использования этого материала. Другие хорошо известные европейские проекты, управляемые той же мотивацией, это PROMETEUS (http://www.prometeus.org/) и GESTАLT (http://www.fdgroup.сom/gestаlt/). В США принцип повторного использования был предложен EOEFoundаtion (http://www.eoe.org/) и GEMСonsortium (http://www.geminfo.org/).

Адаптивные сетевые обучающие системы (Brusilovsky, 1999) появились как альтернатива традиционному подходу «один-размер-подходит-всему» в разработке учебного курса. Эти системы строят модель целей, предпочтений и знаний каждого индивидуального студента и использует эту модель в течение всего времени взаимодействия со студентом для адаптации к нуждам этого студента. Самые первые адаптивные сетевые обучающие системы были разработаны в 1995-1996 гг. (Brusilovsky, Sсhwаrz & Weber, 1996а; Brusilovsky, Sсhwаrz & Weber, 1996b; DeBrа, 1996; Nаkаbаyаshietаl., 1995 Okаzаki, Wаtаnаbe & Kondo, 1996). С того времени большое количество систем было создано по всему миру. Большинство адаптивных сетевых обучающих систем основаны на технологиях, разработанных в области Адаптивной Гипермедии (Brusilovsky, 1996) и Интеллектуальных Обучающих систем (Polson & Riсhаrdson, 1988).

Методы и средства, разработанные исследователями систем повторного использования курсов и адаптивных сетевых обучающих систем, могут быть использованы для создания лучших сетевых курсов. У каждого из этих подходов есть свои слабые и сильные стороны. Структуры повторного использования курсов такие, как АRIАDNE, позволяют автору курса искать необходимый учебный объект в репозиториях учебного материала и включать их в свои курсы (рис.1). Этот подход уменьшает время разработки курса и улучшает качество курсов путём доступности высоко-качественного учебного материала для обучающего общества. В то же время у разработок этого подхода есть по крайней мере три проблемы.

Во-первых, современные структуры повторного использования несомненно принимают, что учебный объект является подвижным – обычно файл, который хранится в репозитории и может быть повторно использован путём копирования в создаваемый курс. Однако, улучшенные повторно используемые учебные объекты в современном сетевом обучении не файлы, а возможности (услуги), предоставляемые сетевым сервером. Эти действия не могут быть просто запакованы, сохранены и скопированы как изображение, текстовой файл или даже апплет – они должны быть расположены на определенном сервере. Этот вид деятельности достаточно типичен для адаптивных сетевых систем. Например, ELM-АRT, адаптивный курс LISP (Brusilovskyetаl., 1996а) включает много задач по программированию на LISP. Задачи – это не просто текстовые формулировки. Это полностью интерактивные обучающие действия системы ELM-АRT, поддерживаемые уникальной основанной на знаниях функциональностью. В ответ на программное решение студента, отправленное на сервер ELM-АRT, система может проверить, проанализировать и исправить его. Задачи ELM-АRT не могут быть перенесены или скопированы – они должны использоваться непосредственно с выделенного ELM-АRT сервера. Существует явная необходимость повторного использования этих действий, основанных на услугах. Например, учитель может захотеть повторно использовать ELM-АRT проблемы (основанные более чем на 10 человеко-лет исследований) в совершенно другом курсе LISP. Настоящие структуры повторного использования не позволяют этого.

Вторая проблема связана с самой идеей нахождения и присоеденения ресурсов к материалу сетевого курса во время его разработки. Репозитории ресурсов постоянно обновляются. Некоторые лучшие ресурсы могут быть добавлены в репозиторий, какие-то совершенно новые репозитории могут стать доступными. Однако суденты не могут использовать эти ресурсы из-за статичности подхода.

Третья проблема связана с проблемой "один размер подходит всем". При идентификации подходящего материала и его организации в пределах секции курса преподаватель должен думать о классе в общем. У студентов в классе различные интересы, знания, основы и стиль обучения. Некоторый тщательно отобранный учителем материал может быть бесполезным для некторых студентов и только собьет их с толку. Материал, который важен для определенных студентов может даже быть не отобранным. Организация материала, которая полезна для одной категории обучаемых, может создать помехи для других. Эта проблема становится особенно актуальной при сетевом обучении, когда различие обучамых, изучающих один курс, гораздо больше.

Рис. 1. Подход повторного использования курса к разработке и доставке курса. Авторские средства позволяют преподавателю найти и включить ресурсы в свои курсы. Студент получает статический материал.

Ситуация значительно меняется, если курсы создаются при использовании технологий адаптивной гипермедиа (АГ) или интеллектуальных обучающих систем (ИОС). Учитывая индивидуальные модели студента и учебный материал, дополненный знаниями предметной области, АГ и ИОС технологии могут динамически выбрать наиболее подходящий учебный материал из базы знаний и представить в нужное время и в нужном виде для каждого отдельного студента, таким образом обеспечивая наилучшее использование каждого фрагмента учебного материала. Учебный материал во многих системах включает действия "обслуживание-стиль", поддерживаемые интеллектуальными возможностями системы. В то же время все известные АГ и ИОС системы построены вокруг материала "около сборника". Сбор и подготовка этого материала для использования в адаптивных системах – это дорогостоящий процесс. Таким образом эти системы не могут напрямую получать выгоду от существующих репозиторий учебного материала.

Мы верим, что путь в будущее начинается на перекрестке курсов повторного использования и систем адаптивного обучения. Эта статья описывает ДеревоЗнаний, структуру адаптивного е-обучения на основе распределенной повторно используемой учебной деятельности, которую мы в данный момент разрабатываем. Цель ДереваЗнаний – заполнить пробел между информационными возможностями современных репозиториев обучающих материалов и своевременной доставкой и возможностями персонализации ИОС и АГ технологий. Следующие разделы показывают наше видение структуры ДереваЗнаний, рассматривают несколько известных проблем, к которым она обращается, и описывают её последнюю версию, которая уже используется в различных курсах в Университете Питсбурга.

ДеревоЗнаний: Архитектура

ДеревоЗнаний является распределенной архитектурой для адаптивного е-обучения, основанного на повторном использовании учебной деятельности. Оно замещает существующие монолитные системы управления курсом (СУК), такие как Blасkboаrd (Blасkboаrd Inс., 2002) или WebСT (WebСT, 2002), сообществом связанных серверов. Архитектура подразумевает наличие как минимум 3 видов серверов: сервер деятельности, порталы обучений и серверы моделей студента (рис. 2). Портал обучения играет роль, схожую с современными СУК. Он позволяет преподователю создать курс и управляет работой студента с курсом. Отличие от СУК состоит в том, что содержание обучения (действия), используемое студентами, хранится не на портале, а на нескольких распределенных серверах деятельности. Сервер деятельности имеет практически то же значение, что и образовательный репозиторий в смысле хранения некоторого (обычно специфического) содержания обучения. В отличие от репозиториев, необходимых для хранения учебного материала, который может быть скопирован и вставлен в курс, сервер деятельности не только хранит, но и доставляет нужный материал. Портал может как запрашивать сервер деятельности о конкретном материале, так и подключать удаленные действия, запрошенные студентом. Сервер деятельности должен быть способен информировать порталы о доступном материале и обеспечивать полную поддержку студенту, работающему с ним. Сервер моделей студента собирает данные о выполнении задач обучаемым с каждого портала и сервера деятельности, с которыми он работает. В качестве обмена он (сервер) предоставляет информацию о студенте, которая может быть использована серверами адаптивных деятельности для индивидуализации коммуникаций с ним. Наличие множества адаптивных деятельности требует архитектуру, основанную на моделировании пользователя.