978-5-7764-0767-3

ления информации – обучающий курс, – в который человеком «закладыва-

лись» все обучающие воздействия и условия смены их последовательности по линейной или ветвящейся программе.

Автоматизированная обучающая система «Контакт» была создана со-

трудниками Рижского политехнического института в конце 1960-х годов на базе компьютеров «Минск-32»; в качестве периферийных устройств исполь-

зовались электрические пишущие машинки, телетайпы и дисплеи [43,44,45].

С помощью разработанной системы осуществлялся контроль знаний по ком-

плексу вопросов предварительно занесённых в её базу данных; система под-

держивала разветвлённую логику выдачи обучающемуся вопросов. Так на основании правильности ответов на первые вопросы программа формировала представление о подготовленности учащегося и выдавала те или иные вопро-

сы исходя из уровня его знаний [1]. Доработанная в 1982 году АОС «Кон-

такт/ОС» включала 40 обучающе-контролирующих и 29 контролирующих комплексов вопросов по языкам программирования, операционным систе-

мам, философии, инженерной графике и другим дисциплинам [14].

В Белорусском Государственном Университете были созданы АОС ЭВОС (Экспериментальная Вычислительная Обучающая Система) и АТОС

(Автоматизированная Телевизионная Обучающая Система) [31,32]. ЭВОС использовала специальные пульты преподавателя и учащихся, соединённые с единым устройством управления, в роли которого выступал компьютер. По такому же принципу был построена АТОС, использовавшая в качестве тер-

минала телевизор «Юность» и специально разработанную клавиатуру [43].

Для АОС САДКО (Система Автоматизированного Диалога и Коллектив-

ного Обучения), которая была разработана в ВЦ Минвуза РСФСР и МТИПП

[21], использовался другой подход, суть которого заключалась в совместном использовании компьютера и учебного пособия на бумажном носителе. Обу-

чаемый изучал определённый учебный материал по пособию, выполнял зада-

ние в рабочей тетради. По завершению отработки учебного материала проис-

ходил ввод ответа с помощью специального пульта в АОС в виде формул, чи-

11

сел, букв или текста [20]. Ответ проверялся АОС и, в зависимости от его вер-

ности, выдавала информацию о решении, а также о номере страницы пособия,

на которую учащийся должен был перейти для продолжения обучения. Данная программа ориентировалась на самостоятельное индивидуальное обучение без ограничения времени на выполнение заданий [15,21].

Во многих учебных заведениях велись работы по созданию АОС. Каж-

дый из этих проектов создавался в соответствии с конкретными условиями учебного заведения. В итоге созданные АОС [24], как правило, оказывались несовместимыми между собой в отношении как технического, так и про-

граммного обеспечения, что затрудняло обмен учебными курсами и модер-

низацию АОС.

Активно ведется разработка АОС и в зарубежных странах [24]. Для аме-

риканских разработок в тот период характерно стремление к созданию обо-

рудования, специально предназначенного для целей обучения. В 1970-х го-

дах в США получила распространение АОС PLATO-IV, созданная в Илли-

нойсском университете совместно с фирмой CDC и базировавшаяся на ком-

плексе ЭВМ высокой производительности [22]. Ведутся разработки крупны-

ми фирмами, рядом университетов, колледжей, военных и промышленных центров обучения. В основе АОС применяются ЭВМ с различным быстро-

действием и памятью. Рабочие места учащихся связываются с ЭВМ кабель-

ными системами и спутниковыми каналами связи. На рабочих местах ис-

пользуется различная аппаратура: специальные электрические пишущие ма-

шинки, чёрно-белые или цветные дисплейные устройства со «световым пе-

ром» и чувствительными к прикосновению экранами. Для американских раз-

работок характерно стремление к созданию оборудования, специально пред-

назначенного для целей обучения. С начала 1980-х годов наметилась тенден-

ция к замене больших ЭВМ общего пользования персональными ЭВМ и пе-

реходу к индивидуальным АОС.

В Великобритании с 1970-х годов вычислительная техника интенсивно внедряется в средние школы, колледжи, университеты. В целом уделяется

12

должное внимание разработке программного и учебно-методического обес-

печения АОС и обмену учебными курсами между учебными заведениями.

Для широкого внедрения микроэлектроники в обучение в 1980году была принята отдельная государственная программа. Для образовательной систе-

мы Франции в 1979 Министерство образования совместно с Министерством промышленности был разработан план внедрения персональных ЭВМ в обу-

чение, согласно которому осуществлено массовое оснащение лицеев и вузов персональными ЭВМ (программа «10 000 ЭВМ»), Создан Центр по распро-

странению дидактических материалов для АОС; составлены многочисленные учебные курсы и проведено массовое обучение преподавателей. Наблюдает-

ся широкое использование АОС в ФРГ, Нидерландах, Японии и др. странах.

В ходе создания АОС первого поколения были впервые сформулированы принципы адаптации автоматизированного обучения под уровень подготов-

ленности обучаемого. С.И. Кузнецовым [20] был предложен алгоритм, в ко-

тором учебный материал разбивался на несколько ветвей по уровню сложно-

сти, при этом наиболее сложная ветвь обеспечивает скорейшее обучение за счёт уменьшения количества задания и увеличения их сложности, а в случае наиболее простой ветви, наоборот, количество заданий намного больше, но их сложность существенно ниже. Для обучения АОС выбирает ту или иную ветвь по результатам последних этапов обучения [19]. Кроме того в 1960-е

годы были созданы продукционные обучающие системы, в которых диалог с обучаемым не программируется, а формируется по нескольким алгоритмам в соответствии с набором операций и фактов, заложенных в систему. Такие обучающие системы предназначались для некоторых специфических пред-

метных областей, которые по тем или иным причинам оказались исключи-

тельно подходящими для такого типа программирования. Примером может служить система Ликлайдера для обучения аналитической геометрии [51] и

система Битена и Лэйна, обучающая произношению слов иностранного язы-

ка [47]. В 1970 году Дж. Карбонеллом было сформулировано общее пред-

ставление об интеллектуальных обучающих системах (ИОС) [48]. Он пред-

13

ставил свою систему SCHOLAR, на примере которой была продемонстриро-

вана эффективность использования методов искусственного интеллекта (ИИ)

в такой области как обучение [6,48]. Если началом исследований в области ИИ принято считать 1955 год, когда Ньюэлл и Саймон приступили к иссле-

дованиям «сложных процессов обработки информации» в Технологическом институте Карнеги, то 1970-й можно считается годом рождения нового науч-

ного направления, появившегося на стыке программированного обучения и

ИИ[29,30,48].

Впервых ИОС, обучающие воздействия предлагаются не педагогом, а

выбираются или генерируются обучающей системой в зависимости от целей обучения и с учетом знаний учащегося. Для этого в обучающей системе представлены знания о том, чему учить, как учить и знания о самом учащем-

ся, а также имеются некоторые умения, позволяющие вести диалог с уча-

щимся. Такие системы позволяют адаптивно выдавать учебные воздействия,

сопровождать решение задач, производить глубокую диагностику знаний обучаемого, которая подразумевает реализацию еще целого ряда «интеллек-

туальных» возможностей.

Следующий, второй этап в развитии систем обучения включал период с начала 1970-х до середины 1980-х. В эти годы в истории искусственного ин-

теллекта наступили трудные времена, соответственно и идея создания интел-

лектуальных обучающих систем фактически потерпела временное фиаско,

что нашло свое отражение в деградации понятия автоматизированного обу-

чения. Автоматизированными обучающими системами начали называть лю-

бые программы, предназначенные для информационной или функциональ-

ной поддержки процесса обучения: тесты, электронные учебники, лабора-

торные практикумы и т.п.

Но, несмотря на ослабление требований к обучающим системам, продол-

жались исследования возможности использования при создании АОС идей и методов представления знаний, разработанных к тому времени в области искус-

ственного интеллекта. И если для представления знаний о предметных областях

14

эти разработки подходили в значительной степени, то для решения двух других задач – управление обучением и контроль знаний – требовались более сложные методы и средства. Именно эти проблемы находились в поле зрения разработ-

чиков обучающих систем в конце данного периода и все еще являются предме-

том современных исследований в области обучающих программ.

Реальные исследовательские и коммерческие ИОС появились уже в

1980-е годы XX-го века. Если в обычной автоматизированной обучающей системе программа просто указывает студенту, верен или неверен его ответ,

то ИОС нацелена на диагностику, отладку и коррекцию поведения обучаемо-

го. Такая система не только диагностирует и указывает студенту его ошибки,

но и анализирует их причины, строит гипотезы, правила и планы исправле-

ния ошибок, дает советы, исходя из предварительно определенных стратегий обучения и имеющейся модели обучаемого [6,48].

Третий этап – имеет начало во второй половине 1980-х и завершение в

1990-е годы. Данному периоду характерны две основные тенденции:

широкое распространение персональных компьютеров (ПК) и развитие вычислительных сетей ориентирует обучающие системы на работу в се-

ти с использованием общепринятых стандартов представления и пере-

дачи данных;

возросшие аппаратные возможности привели к тому, что одним из ос-

новных направлений развития обучающих систем стало применение в них новых компьютерных технологий (в первую очередь, гипертекста,

мультимедиа, технологий искусственного интеллекта).

Повальное увлечение новомодными технологиями отодвинуло на второй план содержательную и методическую составляющие обучающих систем.

В середине 1980-х стало ясно, что интеллектуализация обучающих си-

стем в первую очередь связана с практическим использованием при их раз-

работке и реализации методов и средств, созданных в рамках исследований по экспертным системам. Это, в свою очередь, вызвало к жизни серьезные исследования по моделям объяснения в обучающих системах, с одной сторо-

15

ны, и интеллектуальным технологиям формирования моделей предметной области, стратегий обучения и оценки знаний обучаемых на основе более сложных моделей самих обучаемых, с другой стороны. Сложившаяся ситуа-

ция позволила говорить об адаптирующихся обучающих системах, которые могли в зависимости от параметров обучаемого и результатов контроля зна-

ний генерировать новые последовательности управляющих воздействий. По-

лучается, что на ранних стадиях развития ИОС подходы, разработанные в рамках ИИ, использовались лишь для представления знаний из предметной области. А с середины 1980-х годов в состав ИОС стала в явном виде вклю-

чаться информация об обучаемом (в частности, модель идеального обучаемо-

го) и стратегиях обучения [6,48].

Современный, четвертый этап, берет начало в 1990-х годах. Содержание этого этапа тесно связано с развитием вычислительных сетей и, в частности,

сети Internet, что позволило обучающим системам подняться на новый уро-

вень. По сравнению с локальными обучающими системами, в распределен-

ных происходит качественное изменение функциональных возможностей,

благодаря объединению сетевых ресурсов для решения возникающих перед обучающей системой задач. Широкое внедрение средств телекоммуникаций позволило значительно расширить круг пользователей системы. При органи-

зации работы через вычислительную сеть общение между обучаемыми и преподавателем стало более интенсивным, чем при традиционном обучении в высшей школе. Преподаватель получил возможность постоянного контроля состояния процесса обучения (в первую очередь, с использованием компью-

терных средств контроля), а обучаемый – возможность консультации в ре-

жиме on-line или по электронной почте.

Сетевые технологии и достижения в области искусственного интеллекта дали возможность создания перспективных обучающих систем, которые поз-

воляют адаптировать учебный процесс к конкретному обучаемому. Уже в

1990-е годы при построении ИОС начали применять агентно-ориентирован-

ную технологию [6].

16

Таким образом, первые два этапа в разработке обучающих систем, про-

ходившие в 1960-е и, частично, в 1970-е годы, характеризовались активной работой по созданию специального программного обеспечения для обучаю-

щих систем, причем основное внимание уделялось авторским языкам «па-

кетного» описания обучающих программ. А для следующих этапов харак-

терно возрастание роли инструментальных средств общего назначения для разработки компонентов компьютерных обучающих программ, а также ин-

струментальных средств для формирования базы знаний по предметным об-

ластям, реализации моделей обучения и обучаемого. Возникает и в дальней-

шем укрепляется понимание того, что будущие обучающие системы будут создаваться с использованием возможностей вычислительных сетей, средств телекоммуникации и интеллектуальных технологий.

17

1.2. Интеллектуализация электронных обучающих систем

Быстрое развитие информационно-коммуникационных технологий оказывает влияние на создание и использование динамических систем сбора, накопления, обработки и распространения информации. Наиболее широко используются сервисно-ориентированные, многоагентные, интеллектуальные технологии. Одной из предметных областей, где наиболее востребованы современные распределенные интеллектуальные технологии является непрерывное образование, нацеленного на динамическую организацию учебного процесса.

Благодаря высокому спросу на сетевое обучение происходит накопление значительных объёмов учебных материалов, которые хранятся в электронном виде и доступны через Интернет. Простой перенос в информационную среду классических подходов к организации образовательного процесса не обеспечивает требуемую эффективность в получении знаний. Решение данной проблемы связано с реализацией компетентностного подхода в образовании, заключающегося в переносе акцента с содержания обучения на его результат

[29,33,34,38,41,42,53,55,56,].

Компетентностный подход в образовании становится доминирующим и в отличие от традиционного квалификационного подхода отражает требования не только к содержанию образования (что должен знать, уметь и какими навыками владеть специалист в профессиональной области), но и к поведенческой составляющей (способностям применять знания, умения и навыки для решения задач профессиональной деятельности). Так, в настоящее время широко распространена трактовка компетенции как способности специалистов применять знания, умения и личностные качества для успешной деятельности в определенной области [29,38,40]. При этом под компетентностью понимается обладание необходимыми составляющими профессиональной компетенции конкретным человеком.

Использование основных положений компетентностного подхода в непрерывном образовании означает формирование разнообразных образовательных программ для различных категорий обучающихся по различным ви-

18

дам и формам обучения. Потребность в гибкости и динамичности таких образовательных программ обусловливает необходимость инструментальной поддержки процессов формирования компетентностей обучающегося и оценки уровня его достижимости с использованием динамических интеллектуальных систем сбора, накопления, обработки и распространения информации. Данная задача может быть решена за счет введения адаптивности в процесс обучения. Основная проблема заключается в планировании и реализации образовательной траектории обучающегося к цели на основе управляемого усвоения им учебного материала в обучающей системе.

Имеющиеся автоматизированные обучающие системы ориентированы на формирование у обучающихся отдельных знаний, умений и навыков без учета необходимости формирования целостной компетенции, как интегрированной сущности, обладающей синергетическими свойствами. В связи с этим возрастает значение моделирования и представления компетенций в автоматизированной системе, а также формализации алгоритмов их формирования. Используемая процедура тестирования, которая унифицирована и общая для всех, является залогом объективной оценки, но имеет один серьезный недостаток – не учитываются индивидуальные различия в уровне подготовки обучаемых. Это, в свою очередь, может привести к серьезному снижению точности исследований в случае, если средняя сложность заданий теста не соответствует уровню подготовленности испытуемых.

Кроме того, существующие АОС создаются, как правило, для отдельных предметов (дисциплин), имея жесткую структуру для всех профилей и направлений профессионального образования, не поддерживают межпредметные связи, что не позволяет выстраивать индивидуальную траекторию обучения с учетом характеристик освоения тех или иных компетенций и индивидуальных особенностей обучающихся, обусловливающих необходимость обращения к учебным объектам (материалам) из смежных дисциплин в едином хранилище (репозитории). Одним из путей снижения отмеченных недостатков является создание интеллектуальных обучающих систем, ориентированных на использование единого пространства знаний для предметной

19

области, связывающей различные дисциплины. Такая концепция позволяет вместо локальных АОС создать интегрированную интеллектуальную систему для формирования компетентности обучающегося на основе агентноориентированного подхода. Созданная система сможет осуществлять динамическое накопление учебных объектов в едином репозитории и формировать индивидуальные траектории обучения.

Как отмечалось ранее первое представление об ИОС было сформулировано в 1970 году Дж. Карбонеллом [48], а реальные исследовательские и коммерческие ИОС появились позже, в 1980-х годах. В отличии от обычной АОС ИОС нацелена на диагностику поведения обучающегося, формирование на основе его модели рекомендаций для исправления выявленных ошибок. На начальных стадиях в ИОС использовались представляемые знания из предметной области.

За прошедшие годы изменились требования к образованию – передовые страны проводят новую образовательную политику, опирающуюся на «инженерный подход», связанный с индивидуализацией процесса обучения. Ранее неоспоримое достоинство институтов высшего образования – постоянная, устойчивая структура, мало зависящая от внешнего мира, – теперь часто оборачивается недостатком. Жесткая, детерминированная, инерционная организация не позволяет своевременно отслеживать конъюнктуру рынка и удовлетворять все возрастающие требования заказчиков образовательных услуг [6]. Все это привело к необходимости привлекать имеющиеся и разрабатывать новые подходы в области искусственного интеллекта, выделять новые особенности образовательного процесса. Это требует принципиально разных направлений исследований в области ИОС. В работе [29] в качестве одной из основных парадигм построения ИОС считается применение эвристической модели задачи обучения.

Существующие ИОС становятся Интернет-ориентированными [2,29]. Используются описания фиксированных курсов, в разработке и актуализации которых участвуют преподаватели. ИОС охватывают лишь определенные аспекты образовательного процесса.

20