Адаптивные и интеллектуальные технологии для Сетевого обучения. — КиберПедия 

Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...

Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...

Адаптивные и интеллектуальные технологии для Сетевого обучения.

2019-08-04 135
Адаптивные и интеллектуальные технологии для Сетевого обучения. 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Адаптивные и интеллектуальные технологии для Сетевого обучения.

Питер Брусиловски

Carnegie Technology Education and Human-Computer Interaction Institute

Carnegie Mellon University

Работа представляет обзор адаптивных и интеллектуальных технологий в среде Сетевого дистанционного обучения. Мы анализируем, какие виды технологий доступны в настоящее время, насколько легко они могут применяться в Сети, и каково место этих технологий в широкомасштабном Сетевом обучении.

Введение

Сетевое обучение (СО, Web-based education (WBE)) сейчас является областью усиленного исследования и развития. Выгоды Сетевого обучения ясны: аудиторная независимость и платформенная независимость. Сетевое обучающее программное обеспечение установленное и обслуживаемое в одном месте может использоваться по всему миру тысячами учащихся, имеющих любой вид подключенного к Интернету компьютера. Тысячи программ Сетевого обучения и других образовательных приложений стали доступны в Сети за последние пять лет. Проблема состоит в том, что большинство из них являются не более чем статичными гипертекстовыми страницами. Целью исследований является развитие продвинутых Сетевых образовательных приложений, которые смогли бы предложить некоторое количество адаптивности и интеллектуальности. Эти особенности стали важны для приложений СО с тех пор, как дистанционные обучаемые в основном стали обучаться сами по себе (обычно из дома). Интеллектуальное и личное содействие, которое могут дать учитель или студент-сокурсник в обычном аудиторном положении, нелегко достижимо. Адаптивность важна для программного обеспечения СО еще и потому, что оно должно использоваться намного более разнообразным множеством студентов, чем любое “однопользовательское” обучающее приложение. Сетевое ПО, разработанное для класса пользователей с одним складом ума, может не подойти другим.

С самых ранних дней Сети некоторое число исследовательских групп применяло различные виды адаптивных и интеллектуальных систем для сайтового и дистанционного СО. Цель этой статьи – краткий обзор работы проделанной в этой области. Обзор сконцентрирован на различных адаптивных и интеллектуальных технологиях. Мы находимся на уровне технологий, способных обеспечить совместимость с ранними статьями по адаптивной гипермедиа и Сетевым ИОС. Под адаптивными и интеллектуальными технологиями мы имеем в виду различные пути добавления адаптивной или интеллектуальной функциональности обучающей системе. Технология обычно может быть разобрана на составляющие зерна: технические приемы и методы, которые связаны с различными вариантами функциональности и различными видами ее реализации. В следующем разделе мы проанализируем, какие виды технологий доступны прямо сейчас, и насколько легко их реализовать в Сети. После этого мы обсудим, каково место этих технологий в широкомасштабном Сетевом обучении.

Сетевые обучающие системы: обзор технологий

Сетевые адаптивные и интеллектуальные обучающие системы (АИОС) не являются новым видом систем в полном объеме. Исторически, почти все Сетевые АИОС - наследники двух более ранних видов АИОС: интеллектуальных обучающих систем (ИОС) и адаптивных систем гипермедиа. Большинство адаптивных и интеллектуальных технологий применяемых в Сетевых АИОС были напрямую приспособлены либо из области их ИОС, либо из области адаптивной гипермедиа. Как только исследования Сетевых АИОС станут более зрелыми, они будут производить оригинальные технологии, вдохновленные Сетевой обстановкой. По крайней мере, одна из этих Сетью вдохновленных технологий уже может быть определена (подбор моделей). Этот параграф рассматривает существующие технологии, группируя их по происхождению. Для каждой технологии мы перечисляем существующие Сетевые АИОС и проекты, которые реализуют разновидности этой технологии, и обсуждаем пути ее реализации в Сети.

Поддержка в решении задач

Как это упоминалось выше, в течении многих лет поддержка в решении задач рассматривалась как главная обязанность систем ИОС и главное значение технологии ИОС. Мы установили три технологии поддержки в решении задач: интеллектуальный анализ решений обучаемого, интерактивная поддержка в решении задач и поддержка в решении задач на примерах. Все эти технологии могут помочь студенту в процессе решения образовательной задачи, но делают они это разными способами.

Интеллектуальный анализ решений обучаемого имеет дело с конечными ответами обучаемого на образовательные задачи (как были получены эти ответы неважно). Чтобы считаться интеллектуальным, анализатор решений должен решить, верно решение или нет, найти, что конкретно неправильно или неполно, и, возможно, определить, какие недостающие или неправильные знания могут быть ответственны за ошибку (последнее действие относится к определению знаний). Интеллектуальные анализаторы могут предоставлять обучаемым далеко идущую обратную связь и обновлять модель обучаемого. Классическим примером является PROUST [Johnson, 1986 #681]. Как можно увидеть в таблицах 1 и 3, число сетевых АИОС реализующих интеллектуальный анализ решений обучаемого невелико.

Интерактивная поддержка в решении задач более современная и более мощная технология. Вместо ожидания конечного решения эта технология предоставляет обучаемому интеллектуальную помощь на каждом шаге решения задачи. Уровень помощи может быть разным: от оповещения о неправильно сделанном шаге до выдачи совета и выполнения следующего шага за студента. Системы (часто называемые интерактивными тренажерами), в которых реализуется эта технология, могут наблюдать за действиями студента, понимать их и использовать их понимание для предоставления помощи и обновления модели обучаемого. Классический пример - LISP-TUTOR. Эта технология также представлена в Сетевых АИОС (Таблицы 1 и 3).

Технология поддержки в решении задач на примерах самая новая. Эта технология помогает обучаемым решать новые задачи, не выделяя их ошибки, а предлагая примеры успешного решения схожих задач из их более раннего опыта (это могут быть примеры, объясненные им, или задачи решенные ими ранее). Пример: ELM-PE. В Сети эта технология реализована в ELM-ART и ELM-ART-II.

В области традиционных ИОС технология поддержки в решении задач на примерах абсолютно преобладает. Интерактивная поддержка в решении задач является предельной целью почти всех ИОС, в то время как интеллектуальный анализ решений обучаемого часто считается несовершенным, а поддержка в решении задач на примерах слишком редка, чтобы рассматривать ее как соперника. Но опять же, в Сети ситуация меняется: и интеллектуальный анализ решений обучаемого, и поддержка в решении задач на примерах кажутся в Сети очень естественными и полезными. Обе технологии пассивны (работают по запросу обучаемого) и соответственно могут быть относительно легко реализованы в сети при помощи интерфейса CGI. Более того, старые однопользовательские программы АИОС, использующие эти технологии, могут быть относительно легко размещены в сети реализацией CGI-шлюзов к ним. Неудивительно, что эти технологии были среди первых реализованных для Сети. Важной выгодой применения этих двух технологий в сети является их низкая интерактивность: им обоим обычно требуется только одно взаимодействие между браузером и сервером для цикла решения задачи. А это очень важно в случае медленной Интернет-связи. Эти технологии могут обеспечивать интеллектуальную поддержку в случае, когда трудно использовать более интерактивные технологии. В настоящее время эти технологии преобладают в Сетевой среде над более мощной, но жадной до взаимодействия интерактивной поддержкой в решении задач.

Технология интерактивной поддержки в решении задач последней из технологий ИОС переселилась в Сеть. Проблема в том, что подход к реализации Сетевых ИОС "наспех" (разработка интерфейсов CGI к старым однопользовательским ИОС), использовавшийся в первых системах, не проявил себя должным образом для этой технологии. Это можно продемонстрировать на примере системы PAT-Online, которая вероятно была первой попыткой реализации интерактивной поддержки в решении задач в Сети. Эта система использует основанный на разновидности CGI-AppleScript интерфейс для однопользовательской системы Репетитор по практической алгебре (Practical Algebra Tutor - PAT). Поскольку интерфейс CGI пассивный, Сетевая версия должна предоставлять обучаемому кнопку "подчинения" для получения обратной связи с системой. Естественно это также добавляло еще одну особенность, которая была важна для обучаемых с медленным Интернет-соединением: возможность требования обратной связи после выполнения нескольких шагов решения задачи. В результате PAT-Online переместилась в категорию интеллектуальных анализаторов задач, точнее в подкатегорию анализаторов, способных анализировать неполные решения (ELM-ART также принадлежит этой подкатегории). Интеллектуальные анализаторы этой подкатегории можно расположить между традиционными анализаторами и интерактивными репетиторами (в Таблицах 1 и 3 они обозначены ключевым словом "частичная", однако, их нельзя рассматривать как настоящие интерактивные тренажеры).

Настоящий интерактивный репетитор должен быть не только интерактивным, но и активным. Он не должен спать в промежутках от одного запроса к другому, а вместо этого он должен быть способен наблюдать, что делает обучаемый и немедленно реагировать на ошибки. Но это просто не может быть реализовано при помощи обычной интерактивности CGI на сервере и требует клиентской интерактивности основанной на Java. Технология Java развилась очень недавно. Два года назад в обзоре она называлась как перспективная платформа для Сетевых АИОС, но было упомянуто всего три Java системы. Сейчас Java обеспечивает надежное решение проблемы для Сетевых интерактивных репетиторов. Если быть более точным, то Java предлагает два различных решения. Одно состоит в том, что репетитор полностью реализован на Java. Это может быть как апплет, работающий в браузере, так и приложение Java. Другим решением является распространяемый клиент-серверный репетитор, в котором часть функций реализована на Java и работает на клиентской стороне, а другая часть работает на сервере. Части связаны через Интернет. Хотя чистое Java решение выглядит проще (всего лишь новый язык для создания АИОС), клиент-серверная архитектура предлагает более привлекательный выбор для развития Сетевых репетиторов. Это определенный выбор для размещения однопользовательских интерактивных репетиторов в Сети. D3-WWW-Trainer и AlgeBrain показывают, как заново использовать интеллектуальные функции предшествующих однопользовательских репетиторов, заменяя их на серверные приложения, и разрабатывая относительно слабых "безмозглых" Java клиентов, которые реализуют интерфейсные функции и связываются с интеллектуальным сервером. Недавно реализованные событийные репетиторы, такие как ADIS и ILESA, которые могут быть легко реализованы на чистой Java, в отличии от клиент-серверной архитектуры имеют такую выгоду как централизованное построение модели обучаемого. В конечном итоге накладные расходы клиент-серверного подхода (необходимость иметь распространяемую систему) не такие большие, с тех пор как Java естественным образом поддерживает несколько способов клиент-серверной взаимосвязи - HTTP/CGI, сокеты или RMI/CORBA. Мы думаем, что архитектура клиент-сервер станет очень популярной в будущие годы в качестве стандарта реализации Сетевых интерактивных репетиторов и пути реализации всех видов высоко интерактивных Сетевых АИОС. Мы уже видим примеры ее использования: в реализации интерфейса основанного на пере в WITS-II и одушевленного педагогического агента Винсента в TEMAI.

Адаптивные и интеллектуальные технологии для Сетевого обучения.

Питер Брусиловски

Carnegie Technology Education and Human-Computer Interaction Institute

Carnegie Mellon University

Работа представляет обзор адаптивных и интеллектуальных технологий в среде Сетевого дистанционного обучения. Мы анализируем, какие виды технологий доступны в настоящее время, насколько легко они могут применяться в Сети, и каково место этих технологий в широкомасштабном Сетевом обучении.

Введение

Сетевое обучение (СО, Web-based education (WBE)) сейчас является областью усиленного исследования и развития. Выгоды Сетевого обучения ясны: аудиторная независимость и платформенная независимость. Сетевое обучающее программное обеспечение установленное и обслуживаемое в одном месте может использоваться по всему миру тысячами учащихся, имеющих любой вид подключенного к Интернету компьютера. Тысячи программ Сетевого обучения и других образовательных приложений стали доступны в Сети за последние пять лет. Проблема состоит в том, что большинство из них являются не более чем статичными гипертекстовыми страницами. Целью исследований является развитие продвинутых Сетевых образовательных приложений, которые смогли бы предложить некоторое количество адаптивности и интеллектуальности. Эти особенности стали важны для приложений СО с тех пор, как дистанционные обучаемые в основном стали обучаться сами по себе (обычно из дома). Интеллектуальное и личное содействие, которое могут дать учитель или студент-сокурсник в обычном аудиторном положении, нелегко достижимо. Адаптивность важна для программного обеспечения СО еще и потому, что оно должно использоваться намного более разнообразным множеством студентов, чем любое “однопользовательское” обучающее приложение. Сетевое ПО, разработанное для класса пользователей с одним складом ума, может не подойти другим.

С самых ранних дней Сети некоторое число исследовательских групп применяло различные виды адаптивных и интеллектуальных систем для сайтового и дистанционного СО. Цель этой статьи – краткий обзор работы проделанной в этой области. Обзор сконцентрирован на различных адаптивных и интеллектуальных технологиях. Мы находимся на уровне технологий, способных обеспечить совместимость с ранними статьями по адаптивной гипермедиа и Сетевым ИОС. Под адаптивными и интеллектуальными технологиями мы имеем в виду различные пути добавления адаптивной или интеллектуальной функциональности обучающей системе. Технология обычно может быть разобрана на составляющие зерна: технические приемы и методы, которые связаны с различными вариантами функциональности и различными видами ее реализации. В следующем разделе мы проанализируем, какие виды технологий доступны прямо сейчас, и насколько легко их реализовать в Сети. После этого мы обсудим, каково место этих технологий в широкомасштабном Сетевом обучении.


Поделиться с друзьями:

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...

Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...

Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьше­ния длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...

Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.023 с.