Лекция №13.

надо записать на диск: наш проект, 4 аннотации на каждый проект соперника, персональный отчет каждого, в каждом проекте инфологическая структура проекта, моделирование 10 ситуаций, с показанием кто занимался моделированием каждой ситуации (2, 3, 4, 5, форс-мажор).

26.05.2011 может прийти группа сдавать свое, 1,2.06.2011

Знания эксперта педагога о ПО обучения представлено в модели с помощью алгоритмического предписания и соответствующего ему множества векторов {Lrq} где r=1,R, q=1,Qr. Проведенное исследование инвариантных свойств ПО обучения позволяет следующим образом охарактеризовать влияние погрешности в указанных знаниях на сходимость модели обучения. Различие выделенным экспертом педагогом по операционном составе алгоритмического предписания значение параметра Jсущественно влияет на сходимость модели обучения. Если логическая структура алгоритмического предписания такого что имеет место вырожденный случай, то сходимость модели зависит только от значения минимально требуемых скоростей усвоения задаваемые параметры Dp1 и Dk. Чем ниже значение минимальной скорости усвоения, тем выше уровень сходимости. Если имеет место частично вырожденный случай, то на сходимость моделей влияет, к дополнении к указанному различие в сортировке векторов Lr1, где r=1,R по сложности. В общем случае, когда подмножество векторов Lrq, r=1,R, q=1,Qrопределяет область возможная адаптация по трудности учебных задач можно сформулировать следующие закономерности:

• Уровень сходимости не зависит от сортировки векторов Lrqпринадлежащих выделенному подмножеству по их сложности в каждом r=1,Rклассе.

• Чем меньше векторов Lrqсодержится в выделенном подмножестве, тем выше уровень сходимости, чем больше изоморфных

Таким образом, приведенные примеры доказывают, что эксперт педагог может самостоятельно задавать необходимые уровни сходимости и адаптивности в управлении процессом обучения. Наряду с требованиями адекватности и надежности модель должна отвечать требованиям экономичности и универсальности. В условиях компьютерной реализации разработанной модели обучения, ее экономичность оценивается временем счета, требуемым для получения решения и размером необходимой памяти. Размеры указанных ресурсов могут варьироваться и зависят от следующих факторов: значений присвоенных экспертом педагогом ряда параметров модели обучения (J, N, dK), логическая структура алгоритмического предписания θ, количество векторов Lrqописывающих свойство учебных задач рассматриваемой ПО обучения, количество обучаемых. В качестве характерной особенности свидетельствующей об экономичности разработанной модели обучения можно отметить рекурсивный характер формул используемых при идентификации навыков обучаемого и позволяющих эффективно использовать память при учете предыстории обучения. Рекурсивное использование памяти для хранения векторов dKтак же свидетельствует об экономичности модели. Кроме того необходимо отметить что те или иные компоненты информационной базы модели могут в различных случаях одновременно использоваться различными модулями системы. Указанные свойства не только минимизируют затраты эксперты педагога по разработке ИУС но и позволяет эффективно использовать память компьютера. Последнее свойство модели – универсальность – обеспечивается тем, что дидактические принципы обучения инвариантны к содержанию ПО обучения. В качестве ограничения на область применения выступает требование разработки алгоритмического предписания, θ описывающее пути решения задач в рассматриваемой ПО обучения и возможность организации соответствующего по операционного контроля действия обучаемого при выполнении указанных задач, т.е. предметно ориентированная ИУС на каждом шаге обучения должна обеспечивать формирование вектора M(K)=[M,M1(k)… ,My(k)] где ,Mj (k) – число правильных операций yjна k шаге обучения.

Проведенный анализ качества разработанной модели обучения показывает что она в целом удовлетворяет основным требованиям предъявляемым к математической модели: надежности, экономичности, универсальности. Практическая ценность указанной модели заключается в разработке на ее основе интеллектуальных обучающих систем к некоторому виду деятельности.