Задача выбора модели обучаемого и общая схема ее решения.
На сегодняшний день существует много моделей обучаемого, которые могут быть разделены на две основные группы: фиксирующие и имитационные. Фиксирующие, в свою очередь, включают скалярные (представляет уровень знаний, умений и навыков в виде оценки), покрывающие (векторные и сетевые) и генетические графы (вершины содержат декларативные и процедурные знания, которые связываются дугами-отношениями). К имитационным можно отнести модели ограничений, ошибок и фальшправил.
Были
рассмотрены различные модели обучаемого
с целью определения их типов и выявления
самых распространенных из них. В
результате установлено, что на сегодняшний
день наиболее широко используются
векторные и сетевые модели обучаемого
(рис. 1). Векторные модели включают такие
составляющие, как умения и навыки
обучаемого по конкретным дисциплинам,
необходимым для достижения ранее
определенной цели. В сетевых моделях
информация о обучаемом отображается,
как правило, с помощью графа знаний,
вершины которого соответствуют квантам
учебной информации, а дуги показывают
отношения между ними.
Рис. 1. Использование разработанных моделей обучаемого
К сожалению, существующие на данный момент модели обучаемого не учитывают всю информацию о нем, необходимую для наиболее эффективной организации учебного процесса.
Модели также были проанализированы с точки зрения используемых параметров, которые отображают необходимую информацию об обучаемом. Основное внимание было уделено таким факторам, как:
Уровень знаний.
Психологические характеристики (тип личности, ориентация и др.).
Скорость/стиль обучения (усвоения, изучения).
Выполнение заданий.
Способность обучения (очень внимательный, средне, мало).
Уровень умений и навыков.
Метод/стратегия обучения.
Структура курса.
Поскольку одна из основных целей обучения – это научить обучаемого использовать предоставленную информацию для решения конкретных задач или ситуаций, а базой для этого служат полученные знания, то такой параметр, как "уровень знаний" включен во все модели обучаемого. С точки зрения усвоения и освоения предметной области не менее важным является уровень навыков и умений, однако моделей, которые учитывают этот параметр, достаточно мало (порядка 19% из исследованных). На сегодняшний день часто встречаются сетевые модели, которые отображают структуру курса. Этот параметр один из наиболее распространенных – используется приблизительно в 37% систем. Результаты исследований показаны на рис. 2 (столбцы соответствуют ранее перечисленным параметрам).
Рис.
2. Использование параметров в моделях
обучаемого
Предлагаемая модель обучаемого
Исследования показывают, что на результат учебного процесса влияют различные характеристики, при этом некоторые из них отображаются при помощи нескольких составляющих (например, уровень знаний можно разбить по дисциплинам, а также на начальные и текущие знания). По этой причине структура модели обучаемого не является однотипной, а будет содержать такие виды, как:
вектор (текущие знания, опыт, психологические характеристики),
граф или сеть (структура курса),
скаляр (стратегия, метод обучения).
Графически
такую модель обучаемого можно отобразить,
как показано на рис. 3.
Рис. 3. Структура комплексной модели обучаемого
Для наиболее эффективной организации учебного процесса целесообразно учитывать различную информацию о обучаемом, т.е. при разработке системы включать также модель обучаемого. Большинство из доступных на сегодняшний день моделей составляют покрывающие – векторные и сетевые (графы знаний). Однако, они не отображают всю необходимую информацию. Для этой цели наиболее удобным представляется использование смешанной структуры модели обучаемого. Основной задачей для будущих исследований является разработка и реализация такой комплексной модели в системах компьютерного обучения.