Лекция №12.

В существующих моделях обучения практически не рассматриваются «внештатные» ситуации вызванные внешними, по отношению к обучаемому и процессу обучения, воздействиями («шумами»). Это объясняется сложностью моделирования указанных воздействий, что существенно снижает адекватность таких моделей обучения реального процесса обучения. В рассматриваемой модели обучения вводится понятие порог «стресса» задаваемое значением параметра Dp2 и предназначенной для предотвращения ложного аварийного окончания обучения. Кроме того, для этой цели требуется знание значения векторов Pkза последние Dk+1 шагов обучения. Таким образом реализован еще один механизм обучения направленный на повышение адекватности модели, вместе с указанным механизмом, учетом предыстории, так же объективно направлен на обеспечение адекватности разработанной модели. Наряду с рассмотренным объективным аспектом точности оценки навыков обучаемого и управления обучением, субъективнойаспект точности (точности моделей с позиции эксперта педагога) реализован следующим образом: сближение оценки осуществляемой рассматривоемой модели с оценкой выставляемой экспертом педагогом может обеспечиваться выбором соответствующей размерности шкалы оценок. Размерность шкалы оценок определяется числом введенных в состояние обученности (знакчением параметра N). В связи с тем, что целью (выходным параметром) модели обучения и объекта (эксперта педагога) является не оценка навыков, а управление обучением на ее основе. центральной проблемой является не минимизация собственного рассогласования в оценках, а минимизация различий в управлении процессом обучения вызванных указанным рассогласованием. С позиции эксперта педагога рассогласование в оценках может выражаться в том, что оценка осуществляемая моделью либо завышена, либо занижена. В случае, когда по мнению эксперта педагога оценка завышена необходимо соответственно уменьшить значение оптимальной меры трудности (значение параметра Tопт) с тем, чтобы трудность формируемой моделью учебной задачи на очередной шаг обучения была бы меньше, и соответствовала навыкам обучаемого. В противном случае когда оценка по мнению эксперта педагога занижена необходимо соответственно увеличить значение оптимальной меры трудности. Предложенный метод минимизации последствий рассогласования в оценках навыков между моделью обучения и экспертом педагогом является только одним из способов обеспечения адекватности модели эксперта педагога. Наряду с ним, требуемая (приемлемая) адекватность управления процессом обучения может достигаться путем гибкого варьирования всех других параметров рассматриваемой модели. Так например изменяя величину минимально требуемой скорости усвоения (изменение значений параметров Dkи DP1). Можно изменить условия аварийного окончания обучения, или изменяя число гипотиз о состоянии обученности (значение параметра N) можно изменить требования к конечному уровню обученности. (т.е. условие успешного завершения окончания обучения. В то же время необходимо отметить что адекватность рассматриваемой модели, как системы управления процессом обучения может быть достигнута лишь в том случае, когад эксперт педагог принципиально согласен, с теми основными дидактическими принципами которые были сформулированы на основе анализа модели обучения и формализованы в модели обучения. Следующим основным требованием предъявляемым к модели является надежность (сходимость). Модель считается надежной если небольшие погрешности в определении исходных данных не приводят к большому изменению в результатах расчета (т.е. обеспечиваеться сходимость обучения). Иисходными данными для рассматриаемой можели, а следовательно и потенциальном источнике источники погрешности являеются: знания об обучаемом, знание. При любых допустимых значениях одных даный и исход данных принимающих в себя все и принтя-яяяяяяяяяяяясти решения, либо в опредеелении свойство задачи, адекватной среде обучаемого. При моделировагии любая математическая оценка носит субъективный харктер. Когда однии те же отколоенения, определение ихсрдных данных могут интрепретироваться как полное совподение, другим как принципиальное различие. Следовательно, сходимости модели должно инготеринрирьоваться с требованеим его открытости. т.е. в следующем случае – если отклонения в исходных данных интерпретируются экспертом как погрешати то они игноироруют.в противном случпае моедель должно быть адекватна. Требемое совеойовойство должно обеспечиватьс параметрической настройкорй модели. В случае когда источником информации является уровень обучаемых, уровень сходисотсти может быть достигнуто следующим образорм. Известно что в уловиях Ьайесовсеого подхода описывается следжующим обрахом. Чувствительность к начальному, априорнум уменьшается с у xxtnjvувеличеия обхвыборки. Таким обрм ALи Jlkприведет к тому, что оценка погрещноти не будет оказывать такого как раннее, но опосторионым= оценку его умений (оценка мений мпо результатам обучения). Следовательно оценку времени можно уменьшить до числа состояний обученности N. Указанное размещение размерности шкалы оценок приводит к тому, что увеличиваюся лиапазоне умений, оценки обучаемых, игнорируемогй моделью обучения и соответственно снижаются требования к конечному Nобученности.Знания эксперта педагога представлены набором параметров.

ПримерЕсли значение параметра Nв данной реализации модели отличается от его значения в другой, и при этом сами значения достаточно велики в рамках своей области допустимых значений, то влияние указанных различий на уровень развитий не велико, но в случае когда сами значения параметра Nмалы их различие может понизить уровень сходимости. Аналогичные утверждения справедливы и для параметра Dk. Ухудшение сходимости вызванное отклонением в значениях параметра Топт в различных реализациях модели минимизируются уменьшением значения модели параметра Dtрост значений параметра Dt или Dkувеличивают уровень сходимости.