WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 
Копировать

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |

«Трембач В.М. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ЭВОЛЮЦИОНИРУЮЩИХ ЗНАНИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Монография Москва, 2013 1 УДК 004.8 ББК 32.813 Т 662 ВАК 05.13.11 РЕЦЕНЗЕНТЫ: Б.А. ...»

-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ,

СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ (МЭСИ)

Трембач В.М.

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ

ЭВОЛЮЦИОНИРУЮЩИХ ЗНАНИЙ

ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Монография Москва, 2013 1 УДК 004.8 ББК 32.813 Т 662 ВАК 05.13.11 РЕЦЕНЗЕНТЫ:

Б.А. Позин, доктор технических наук, профессор, технический директор ЗАО «ЕС-лизинг»

Г.В. Рыбина, доктор технических наук, профессор кафедры кибернетики, Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»

Трембач В.М. Системы управления базами эволюционирующих знаний для решения задач непрерывного образования. – М.: МЭСИ, 2013.

– С. 255.

Системы управления базами знаний (СУБЗ) являются важным элементом современных электронных систем обучения – интеллектуальных обучающих систем (ИОС).

ИОС применяются для решения многих задач и особенно они востребованы в области непрерывного образования. Главный смысл непрерывного образования состоит в обеспечении человеку постоянного развития, совершенствования, творческого обновления на протяжении всей жизни, обеспечивая, таким образом, процветание всего общества. Один из подходов к созданию и применению ИОС предполагает включение в ее состав СУБЗ, содержащей многократно используемые компоненты. Основная задача этих компонентов – ускорить создание новых ИОС. В качестве основных методов для многократно используемых компонентов СУБЗ рассматриваются: интегрированный метод представления знаниями, планирование, машинное обучение, прогнозирование, когнитивный подход к анализу и созданию баз знаний. Представлена архитектура ИОС на основе СУБЗ.

В монографии представлен материал об истории электронных систем обучения, ИОС на основе учебных объектов и персональной среды обучения. Рассмотрена ИОС на основе СУБЗ для конкретной предметной области.

Книга может быть полезна для специалистов, разрабатывающих и использующих ИОС, СУБЗ для создания ИОС и для обеспечения целенаправленного поведения, в различных предметных областях. Монография будет полезна для преподавателей и аспирантов вузов, занимающихся исследованиями в области создания и использования ИОС, а также других интеллектуальных информационных систем на основе баз знаний.

Ил. – 53, табл. – 3, список литературы – 238 назв.

© Трембач В.М., ISBN 978-5-7764-0767- © МЭСИ,

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире одной из ключевых сфер жизни общества, важнейшим источником и ресурсом его эволюции является образование. Наша цивилизация достигла того уровня, когда мировые образовательные тенденции, перемены в сфере образования неразрывно связаны с процессами происходящими в социально-политической и экономической жизни человечества. Формируемые и используемые знания начинают занимать ключевые позиции в экономиках стран, радикально изменяют место образования в структуре общественной жизни мирового сообщества. Переход к новому типу экономики, ориентированной на знания, в информационном обществе порождает необходимость для работников несколько раз в течении жизни менять профессию, постоянно повышать квалификацию. Начиная с последних десятилетий ХХ-го века наблюдается ускорение обновляемости технологий и знаний в различных областях человеческой деятельности. Президент корпорации «Дженерал Моторс» говорит об этом так: «Нам нужны специалисты не с четырех- и даже с шестилетним, а сорокалетним образованием» [1].

Идеи непрерывного образования возникли не одномоментно [3]. Их появление связано с эволюцией нашей цивилизации и проявлялись эти идеи в различных формах. Первые идеи непрерывного образования можно обнаружить у Платона, Конфуция, Сократа, Аристотеля, Сенеки и других мыслителей античности. Элементы концепции непрерывного образования просматриваются во взглядах Вольтера, Гете, Руссо, которые связывали их с достижением полноты человеческого развития. Попытки внедрения элементов концепции непрерывного образования предпринимались в XIII-XIV вв. в городах Европы на основе «цеховых школ», которые открывались и содержались ремесленными цехами. С развитием цивилизации возрастает и значимость непрерывного образования. В ХХ веке оно становится в ряд прогрессивных идей культуры этого периода.

В нашей стране непрерывное образование получило новый толчок к развитию после 1917 года, благодаря формированию новой системы образования [3]. В этот период появляются новые виды формы образовательных учреждений, в том числе и для образования взрослых, повышения квалификации работающих. Основной замысел виделся в компенсации недостатков, недоработок предшествующей подготовки, либо в пополнении знаний в связи с новыми требованиями жизни, профессии. Но к концу 1960-х годов концепция непрерывного образования была отодвинута на задний план, не получив возможности стать центральной образовательной системой.

Современные представления о непрерывном образовании сформировал Ян Амос Коменский, в работах которого содержится основная мысль, воплощенная в наши дни в концепции непрерывного образования. Сам термин «непрерывное образование» впервые употребляется в 1968 году в материалах ЮНЕСКО, а после опубликования комиссии под руководством Э. Фора в 1972 году принято решение ЮНЕСКО, согласно которому непрерывное образование признается основным принципом, «руководящей конструкцией»





для нововведений или реформ образования во всех странах мира [3].

Значимость этой идеи, в общечеловеческом и философском контексте, очень велика, а главный смысл заключается в обеспечении человеку постоянного развития, совершенствования, творческого обновления на протяжении всей жизни, обеспечивая, таким образом, процветание всего общества.

В структуре современного непрерывного образования в нашей стране доминируют основное и дополнительное образование. Основное и дополнительное образование может быть общим и профессиональным (рис. В1).

В последнее время в непрерывном образовании все более отчетливо проявляется новая составляющая – обучение на основе информационных технологий, с использованием электронных систем обучения. Имеющиеся электронные системы обучения [2] рассматриваются как инструмент, дополняющий известные формы обучения, но может наступить то время, когда их роль будет основной в области непрерывного образования.

НЕПРЕРЫВНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ

БАЗОВОЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЕ

ОБЩЕЕ ОБЩЕЕ

Дошкольное

ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ

техническое Специальное Магистратура Аспирантура Докторантура В данной книге рассматриваются интеллектуальные обучающие системы: история их появления и развития, применяемые технологии, формирование и использование индивидуальной среды обучения, архитектура интеллектуальной обучающей системы для непрерывного образования на основе эволюционирующих знаний, основные этапы создания интеллектуальных обучающих систем.

В первой главе рассматривается история электронных систем обучения.

Показаны основные этапы развития электронных систем обучения, начало использования результатов исследований в области искусственного интеллекта, их развитие и современные технологии электронных систем обучения.

Во второй главе дается представление об интеллектуальных обучающих системах (ИОС). Показаны события, связанные с появлением и развитием ИОС. Рассмотрены основные подходы к построению современных интеллектуальных обучающих систем: интеллектуализация преподавания и интеллектуализация учения; создание самообучающихся систем, приобретающих знания в диалоге с человеком и делающие их наиболее соответствующими действительности; сервисно-компонентная архитектура ИОС; технологии Web 2.0, Web 3.0. Дается краткое описание новых технологий обучения на основе учебных объектов, персональной среды обучения в ИОС.

В третьей главе представлены современные методы описания знаний.

Даются основные понятия эволюционирующих знаний, необходимость их использования в ИОС. Излагаются основы интегрированного подхода к представлению знаний. Данный подход позволяет представлять, как декларативные, так и процедурные знания, сочетать объектный и процессный подходы к описанию предметных областей, при решении задач непрерывного образования. Показана структура ИОС на основе эволюционирующих знаний.

Четвертая глава является центральной в данной монографии. В ней показано развитие систем управления данными. Показаны методы и операции, используемые в СУБЗ для решения задач непрерывного образования. Рассмотрено современное состояние исследований в области машинного обучения, представлены классификация задач обучения и формальная постановка задачи обучения, применение методов обучения для решения задачи прогнозирования. Показана агентно-ориентированная архитектура системы, реализующей интегрированный метод обучения. Описан когнитивный подход к вербализации баз знаний.

В пятой главе рассмотрены примеры создания многократно используемых компонентов СУБЗ и их применение при разработке модулей ИОС. Показан пример формирования компетенций для дисциплины «Интеллектуальные информационные системы». Представлены этапы создания ИОС на основе баз знаний. Рассмотрены особенности формирования репозитория учебных объектов и базы знаний (метаданных) об учебных объектах. Показано использование среды разработки ИОС на основе СУБЗ.

Литература для введения 1. Назарбаев Н. А. К экономике знаний через инновации и образование: Лекция Президента Республики Казахстан Н. А. Назарбаева в Евразийском национальном университете имени Л. Н. Гумилева. – Адрес содержания лекции:

http://www.kazpravda.kz/rus/prezident/k_ekonomike_znanij_cherez_ innovacii_i_obrazovanie_lekcija_prezidenta_respubliki_kazahstan_n_a_nazarba eva_v_evrazijskom_nacionaljnom_universitete_imeni_l_n_gumileva.html.

2. Рыбина Г.В. Интеллектуальные обучающие системы на основе интегрированных экспертных систем: опыт разработки и использования // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2011. – № 10. С. 4–16.

3. Трембач В.М. Интеллектуальные технологии для решения задач непрерывного образования // Научно-практический журнал «Открытое образование». – МЭСИ. – № 3, 2012. – С. 4–11.

Глава 1. История электронных систем обучения 1.1. Этапы развития электронных систем обучения С древнейших времен человечество накапливало и осмысливало опыт обучения и воспитания. Некоторые обобщения опыта практической деятельности в этой области делались уже в первобытном обществе и находили свое выражение в житейских правилах, которые передавались из поколения в поколение через предания и верования. Традиционной формой получения знаний становится обучение с преподавателем. Для обучения начинают применяться различные вспомогательные средства тренажеры. Слово «тренажер» появилось в прошлом столетии, но само понятие, которое оно обозначает – некое устройство для обучения человека и создания у него определенных навыков, применялось, наверняка, еще тысячи лет тому назад. В те времена тренировка осуществлялась, в основном, по принципу – «делай как я», но постепенно появлялись «приспособления», которые использовались нашими далекими и не очень далекими предками для воспитания и обучения. В первую очередь это были куклы, которые сопровождают человечество со времен Адама и Евы. В ратном деле древние, желая сохранить во здравии своих воинов, использовали в тренировках деревянные мечи и копья с затупленными наконечниками. Несколько тысячелетий назад, в Китае, использовалось «приспособление», для обучения искусству иглоукалывания, в виде муляжа человека с множеством скрытых отверстий, в которые должны безошибочно попадать иглой обучаемые. Позже создавались другие тренажеры, потом – механические и электронные системы тестирования.

Развитие вычислительных средств привело к появлению электронных систем обучения.

Попытки применения вычислительной техники в образовании стали предприниматься в конце 1950-х годов. Даже несмотря на ограниченные возможности аппаратных и программных средств того времени, что не соответствовало успешному решению поставленной проблемы в целом, исследования в этой области начались во всех развитых странах. В своем развитии электронные системы обучения прошли ряд этапов.

На первом этапе исследовались возможности создания обучающих систем. Эти исследования пришлись на 1950 – 1960 годы. Уже в 1954 году профессор Б.Ф. Скиннер выдвинул идею, получившую название программированного обучения [52.]. Суть идеи заключалась в необходимости повысить эффективность управления учебным процессом путем построения его в полном соответствии с психологическими знаниями о нем, что фактически означает внедрение кибернетики в практику обучения [35]. Работы в этом направлении стали активно проводиться в США, а потом и в других странах.

На первых этапах одним из основных признаков программированного обучения была автоматизация процесса обучения [28.].

Работы по автоматизации программированного обучения начались с использования обучающих и контролирующих устройств различного типа. Такие устройства широко применялись в 1960–1970-е годы [17,26], но из-за ограниченных возможностей не обеспечивали достаточной эффективности и адекватности результатов контроля реальному уровню знаний обучаемого.

Применение таких устройств [18,49,54] способствовало обучению разным навыкам, а также реализации простейших методов контроля, в основном выборочного типа. Одновременно начали развиваться идеи искусственного интеллекта. Разрабатывались первые когнитивные модели, методы представления знаний, появились первые системы, использующие методы искусственного интеллекта. Многим казалось, что можно будет решать задачи, по крайней мере, те из них, которые не требуют творческого подхода.

При сложившихся обстоятельствах, в условиях всеобщей воодушевленности для разработчиков обучающих систем были сформулированы цели, которые сводились к необходимости создания такой обучающей системы, которая могла бы полностью соответствовать преподавателю, т.е. обладала бы достаточным набором знаний не только в предметной области, но и в педагогике, и могла бы в рамках предметной области общаться с обучаемым на естественном языке. Такая цель представляла собой задачу-максимум, но она определила путь, по которому следовало продвигаться. Итогом проводимых исследований стали разработанная структура обучающих систем и предложенные некоторые методы решения этой проблемы [51].

При реализации общих идей возникли огромные практические трудности. В ходе создания первых прототипов автоматизированных обучающих систем (АОС) стало ясно, насколько сложными являются задачи представления предметных знаний, организации обратной связи с обучаемым (в том числе, полноценного диалога, для которого явно не хватало лингвистических знаний). Созданные в то время системы очень сильно отличались от идеала.

Однако, в 1960-е годы было разработано большое количество специализированных программных систем, ориентированных на создание и сопровождение прикладных обучающих программ – автоматизированных учебных курсов (АУК) на базе ЭВМ третьего поколения. Были предприняты первые попытки автоматизации различных педагогических процессов с позиций концепции автоматизации основных направлений умственного труда [16,39] В рамках этой концепции предполагалось переложить все рутинные функции с человека на вычислительные машины. В 1970-х годах в СССР создаются автоматизированные обучающие системы первого поколения.

Примерами разработок, использующих вычислительную технику и средства коммуникации в обучении являются отечественные автоматизированные обучающие системы: АОС-ВУЗ, АОС-СПОК, ЭВОС БГУ, АСТРА, САДКО, АТОС БГУ, «Контакт», «Экстерн», и другие [27]. Перечисленные, да и другие обучающие системы были системами селективного (выбирающего) типа. Для таких систем определение методики обучения, в целом, и содержание обучающих воздействий, в частности, выполнялось педагогом, а их реализация и оценка результатов производилась средствами АОС. Связующим звеном между системой и педагогом была специальная форма представления информации – обучающий курс, – в который человеком «закладывались» все обучающие воздействия и условия смены их последовательности по линейной или ветвящейся программе.

Автоматизированная обучающая система «Контакт» была создана сотрудниками Рижского политехнического института в конце 1960-х годов на базе компьютеров «Минск-32»; в качестве периферийных устройств использовались электрические пишущие машинки, телетайпы и дисплеи [43,44,45].

С помощью разработанной системы осуществлялся контроль знаний по комплексу вопросов предварительно занесённых в её базу данных; система поддерживала разветвлённую логику выдачи обучающемуся вопросов. Так на основании правильности ответов на первые вопросы программа формировала представление о подготовленности учащегося и выдавала те или иные вопросы исходя из уровня его знаний [1]. Доработанная в 1982 году АОС «Контакт/ОС» включала 40 обучающе-контролирующих и 29 контролирующих комплексов вопросов по языкам программирования, операционным системам, 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 терминала телевизор «Юность» и специально разработанную клавиатуру [43].

Для АОС САДКО (Система Автоматизированного Диалога и Коллективного 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. Обучаемый изучал определённый учебный материал по пособию, выполнял задание в рабочей тетради. По завершению отработки учебного материала происходил ввод ответа с помощью специального пульта в АОС в виде формул, чисел, букв или текста [20]. Ответ проверялся АОС и, в зависимости от его верности, 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. Каждый 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 программного обеспечения, что затрудняло обмен учебными курсами и модернизацию АОС.

Активно ведется разработка АОС и в зарубежных странах [24]. Для американских разработок в тот период характерно стремление к созданию оборудования, специально предназначенного для целей обучения. В 1970-х годах в США получила распространение АОС PLATO-IV, созданная в Иллинойсском университете совместно с фирмой CDC и базировавшаяся на комплексе ЭВМ высокой производительности [22]. Ведутся разработки крупными фирмами, рядом университетов, колледжей, военных и промышленных центров обучения. В основе АОС применяются ЭВМ с различным быстродействием и памятью. Рабочие места учащихся связываются с ЭВМ кабельными системами и спутниковыми каналами связи. На рабочих местах используется различная аппаратура: специальные электрические пишущие машинки, чёрно-белые или цветные дисплейные устройства со «световым пером» и чувствительными к прикосновению экранами. Для американских разработок характерно стремление к созданию оборудования, специально предназначенного для целей обучения. С начала 1980-х годов наметилась тенденция к замене больших ЭВМ общего пользования персональными ЭВМ и переходу к индивидуальным АОС.

В Великобритании с 1970-х годов вычислительная техника интенсивно внедряется в средние школы, колледжи, университеты. В целом уделяется должное внимание разработке программного и учебно-методического обеспечения АОС и обмену учебными курсами между учебными заведениями.

Для широкого внедрения микроэлектроники в обучение в 1980году была принята отдельная государственная программа. Для образовательной системы Франции в 1979 Министерство образования совместно с Министерством промышленности был разработан план внедрения персональных ЭВМ в обучение, согласно которому осуществлено массовое оснащение лицеев и вузов персональными ЭВМ (программа «10 000 ЭВМ»), Создан Центр по распространению дидактических материалов для АОС; составлены многочисленные учебные курсы и проведено массовое обучение преподавателей. Наблюдается 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 подготовленности обучаемого. С.И. Кузнецовым [20] был предложен алгоритм, в котором учебный материал разбивался на несколько ветвей по уровню сложности, 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 предметных областей, которые по тем или иным причинам оказались исключительно подходящими для такого типа программирования. Примером может служить система Ликлайдера для обучения аналитической геометрии [51] и система Битена и Лэйна, обучающая произношению слов иностранного языка [47]. В 1970 году Дж. Карбонеллом было сформулировано общее представление об интеллектуальных обучающих системах (ИОС) [48]. Он представил свою систему SCHOLAR, на примере которой была продемонстрирована 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 исследованиям «сложных процессов обработки информации» в Технологическом институте Карнеги, то 1970-й можно считается годом рождения нового научного направления, появившегося на стыке программированного обучения и ИИ [29,30,48].

В первых 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 учащемся, а также имеются некоторые умения, позволяющие вести диалог с учащимся. Такие системы позволяют адаптивно выдавать учебные воздействия, сопровождать решение задач, производить глубокую диагностику знаний обучаемого, которая подразумевает реализацию еще целого ряда «интеллектуальных» возможностей.

Следующий, второй этап в развитии систем обучения включал период с начала 1970-х до середины 1980-х. В эти годы в истории искусственного интеллекта наступили трудные времена, соответственно и идея создания интеллектуальных обучающих систем фактически потерпела временное фиаско, что нашло свое отражение в деградации понятия автоматизированного обучения. Автоматизированными обучающими системами начали называть любые программы, предназначенные для информационной или функциональной поддержки процесса обучения: тесты, электронные учебники, лабораторные практикумы и т.п.

Но, несмотря на ослабление требований к обучающим системам, продолжались исследования возможности использования при создании АОС идей и методов представления знаний, разработанных к тому времени в области искусственного интеллекта. И если для представления знаний о предметных областях 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 разработчиков обучающих систем в конце данного периода и все еще являются предметом 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 обучаемого. Такая система не только диагностирует и указывает студенту его ошибки, но и анализирует их причины, строит гипотезы, правила и планы исправления 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 сети с использованием общепринятых стандартов представления и передачи данных;

возросшие аппаратные возможности привели к тому, что одним из основных 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 систем в первую очередь связана с практическим использованием при их разработке 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 стороны, и интеллектуальным технологиям формирования моделей предметной области, стратегий обучения и оценки знаний обучаемых на основе более сложных моделей самих обучаемых, с другой стороны. Сложившаяся ситуация позволила говорить об адаптирующихся обучающих системах, которые могли в зависимости от параметров обучаемого и результатов контроля знаний генерировать новые последовательности управляющих воздействий. Получается, 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 включаться информация об обучаемом (в частности, модель идеального обучаемого) 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 уровень. По сравнению с локальными обучающими системами, в распределенных 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 организации 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 компьютерных средств контроля), а обучаемый – возможность консультации в режиме on-line или по электронной почте.

Сетевые технологии и достижения в области искусственного интеллекта дали возможность создания перспективных обучающих систем, которые позволяют адаптировать учебный процесс к конкретному обучаемому. Уже в 1990-е годы при построении ИОС начали применять агентно-ориентированную технологию [6].

Таким образом, первые два этапа в разработке обучающих систем, проходившие в 1960-е и, частично, в 1970-е годы, характеризовались активной работой по созданию специального программного обеспечения для обучающих систем, причем основное внимание уделялось авторским языкам «пакетного» описания обучающих программ. А для следующих этапов характерно возрастание роли инструментальных средств общего назначения для разработки компонентов компьютерных обучающих программ, а также инструментальных средств для формирования базы знаний по предметным областям, реализации моделей обучения и обучаемого. Возникает и в дальнейшем укрепляется понимание того, что будущие обучающие системы будут создаваться с использованием возможностей вычислительных сетей, средств телекоммуникации и интеллектуальных технологий.

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 видам 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 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.

В современных условиях требуется новый взгляд на формирование компетентностей, при котором охватывается весь процесс формирования знаний, умений и навыков. Реализация такой ИОС возможна на основе результатов следующих исследований в области ИИ:

динамические интеллектуальные системы [23], многоагентные системы [6,29,8], онтологии [8,37,41,50], эволюционирующие знания [41].

В настоящее время, для реализация ИОС, соответствующей современным требованиям, необходимы результаты указанных исследований и их интеграция в рамках одной системы для формирования компетентностей обучающегося в единой информационно-образовательной среде, чему способствую процессы информатизации нашего общества.

Появившиеся новые коммуникационные технологии ведут к зарождению нового мира, способствуют серьезной переоценке ценностей и потребностей современного рынка. Знания сегодня являются товаром, который с каждым днем востребован все больше и больше. Сейчас недостаточно просто знать, надо постоянно актуализировать свои знания [38,53]. А в эпоху информационного общества это, в основном, связано с внедрением новых технологий, таких как web 2.0, которые в свою очередь являются ключевым фактором доставки актуальных знаний до учащихся.

Еще несколько лет назад специалисты в области ИТ говорили о первом цифровом разрыве – сегодня же уже нужно говорить о втором [3].

Содержание первого цифрового разрыва заключалось в технологическом отставании в развитии в области ИТ индустрии:

недостаточное количество техники, низкая степень охвата Интернетом, низкая скорость Интернета, низкая квалификация ИТ пользователей и т.д.

Первый цифровой разрыв позволял оценить положение стран, народов, континентов по насыщению электронными технологиями, в основном это были количественные оценки. Существовала следующая зависимость: страны, обладающие большим количеством технологий, получают большее развитие. На данный момент Россия в какой-то мере преодолела данный разрыв – в университетах и школах установили компьютеры и провели интернет, научили пользователей работать – но что же дальше?

Во втором цифровом разрыве возникли новые аспекты. Большое число функций человека были переданы машине, сам же человек сосредоточил свое внимание на креативности, на саморазвитии. Возник вопрос: какой новый эффект, новую эффективность получают люди с помощью этих новых технологий и возможностей? Допустим, мы научились переводить учебники в электронный формат. Но что именно это дает преподавателю, студенту? Философия второго цифрового разрыва включает получение нового эффекта.

Использование информационно-коммуникационных технологий начинает эффективно коррелироваться с новой мотивацией и вовлеченностью людей в использование всего технологического многообразия. Знания становятся открытыми и доступными большему числу людей. Примером тому являются блоги, открытые образовательные ресурсы. Только открывая свои знания, можно привлечь внимание людей, вызвать их на дискуссию и тем самым представить разнообразный подход к проблеме. Активное использование новых знаний, размещаемых в открытых образовательных ресурсах, – принципиальная позиция второго цифрового разрыва.

Многие страны – такие как Корея – давно ушли вперед в своем технологическом развитии, и Россия отстает от них не на один, а как минимум на два шага. Что же необходимо сделать, чтобы сократить данное отставание?

Большинство современных развитых стран продвигает концепцию интеллектуализации (применения Smart-технологий) в рамках развития не только системы образования, но и всей экономики в целом. В основе данной концепции лежат три основные идеи [33,55]:

1. Мобильный доступ – возможность получения всех видов цифровых услуг в любой точке мира, при этом данные сервисы должны быть ориентированы на каждого пользователя индивидуально;

2. Создание новых знаний – ни одна страна не сможет развиваться без постоянного «снабжения» новыми знаниями, ведь именно новые знания являются двигателем в процессе модернизации национальной экономики;

3. Создание Smart окружения – несмотря на то, что современный уровень развития вычислительных систем пока не позволяет говорить о создании искусственного интеллекта, тем не менее отдельные сервисы и технологические разработки достигли того уровня, когда ИТ среда практически идентична естественному интеллекту. Именно среда Smart позволяет стимулировать появление подобных разработок и служит одной из основных идей, на которых базируется идея «умной» экономики.

Развитие экономики в Smart направлении требует соответствующей модернизации всех её отраслей без исключения. Как сказал президент Дмитрий Медведев: «защитой российской экономики от деградации должна стать замена отсталого сырьевого хозяйства на «умную экономику»«. К примеру, НАТО давно уже прорабатывает идею «УМНОЙ обороны». Так, под умной противоракетной обороной подразумевается та, которая не порождает новых угроз и локализует имеющиеся. Также в мире уже давно развивается идея умного освещения, которое является элементом концепции умный дом, где все сервисы используются с наибольшей эффективностью и удобством для пользователя.

Как отмечается в одном из блогов сети Интернет: «Научного определения термину „Умная экономика“ – нет. Но здесь и так все ясно. Это значит, в век нанотехнологий идти в ногу со временем».

Трансформация сфер экономики на пути к концепции Smart представляет собой цепочку, в которой переход в одной из сфер от одного этапа к другому влечет за собой развитие и в других областях. К примеру, «e-money»

трансформировались в Smart money, а именно, появились новые платежные системы, позволяющие работать с финансами в любой точке мира и в индивидуальных условиях.

Трансформация затронула и сферу образования. Во многих странах понятие Smart education уже является стандартом де факто.

В чем же заключается основная идея Smart education? Для ответа на данный вопрос необходимо рассмотреть процесс развития подходов к образованию. Условно его можно разделить на три этапа и рассмотреть в разрезе пяти видений, таких как знания, технологии, преподавание, учитель и бизнес. «Вчера» единственным источником знаний для студента был преподаватель, при этом почерпнуть новые знания студент не мог нигде кроме, как в аудитории или в книге, которую ему посоветовал тот же преподаватель. Целью же университетов была подготовка специалистов для индустриального производства.

«Сегодня» знания передаются не только от преподавателя к студенту, но и между студентами, что позволяет создавать новый уровень знаний. В свою очередь активно начинают применяться образовательные технологии и преподаватели могут нести знания не только в аудитории. Бизнесу необходимы специалисты, подготовленные к обществу знаний.

А «завтра» главным источником знания для студента станет Интернет, технологии будут индивидуально ориентированы и направлены на создание новых знаний. Процесс преподавания будет предполагать движение знаниевых объектов в любых направлениях от студента к преподавателю и обратно, от студента к студенту и т.д. Выпускник будет не просто специалистом в своей области, он сможет вливаться в бизнес-среду в качестве партнера или предпринимателя [34,40,57].

В ходе прошлого десятилетия активно формировалось цифровое общество с такими атрибутами, как экономика знаний, электронная армия, электронная культура, электронное здравоохранение, электронное правительство, электронная наука. Электронное обучение имплантировано в структуру цифрового общества и является его центральным, системообразующим элементом. Однако, говоря об электронном обучении, упор делался в основном на технологии. Сегодня технологическое развитие ведущих университетов мира достигло такого предела, когда дальнейшее развитие информационной базы качественно нового изменения не принесет. Электронное обучение больше не является инновацией, в нем нет неясных позиций. Образовательный контент в свободном доступе для студентов, обеспечение обратной связи преподавателей и студентов, обмен знаниями между ними, автоматизация административных задач – это все относится к технологиям. Но что дальше? Что люди делают с этими технологиями, какой эффект получают? Эти вопросы лежат уже в разрезе Smart education. Именно оно способно обеспечить максимально высокий уровень образования, соответствующий задачам и возможностям сегодняшнего мира, позволит молодым людям адаптироваться в условиях быстроменяющейся среды, обеспечит переход от книжного контента к активному.

Smart education – это объединение учебных заведений и профессорскопреподавательского состава для осуществления совместной образовательной деятельности в сети Интернет на базе общих стандартов, соглашений и технологий. То есть речь идет о совместном создании и использовании контента, о совместном обучении [33,57].

Можно также сказать, что Smart education, или умное обучение, – это гибкое обучение в интерактивной образовательной среде с помощью контента со всего мира, находящегося в свободном доступе. Ключ к пониманию Smart education – широкая доступность знаний.

В свою очередь цель умного обучения заключается в том, чтобы сделать процесс обучения наиболее эффективным за счет переноса образовательного процесса в электронную среду. Именно такой подход позволит скопировать знания преподавателя и предоставить доступ к ним каждому желающему.

Более того, это позволит расширить границы обучения, причем не только с точки зрения количества обучаемых, но и с точки зрения временных и пространственных показателей: Обучение станет доступным везде и всегда.

Smart education является концепцией, которая предполагает комплексную модернизацию всех образовательных процессов, а также методов и технологий, используемых в этих процессах. Концепция Smart в образовательном разрезе влечет за собой появление таких технологий, как умная доска, умные экраны, доступ в Интернет из любой точки. Каждая из этих технологий позволяет по-новому построить процесс разработки контента, его доставки и актуализации. Обучение становится возможным не только в классе, но и дома и в любом месте: общественных местах, таких как музеи или кафе.

Основным же элементом, связывающим образовательный процесс, становится активный образовательный контент, на базе которого создаются единые репозитории, позволяющие снять временные и пространственные рамки.

Основу концепции Smart education составляет идея индивидуализации обучения, что возможно лишь за счет создания преподавателем контента, нацеленного на конкретного слушателя. Традиционное образование ориентированное на книги сегодня способно давать лишь ничтожно малый объем знаний по сравнению с тем, что размещено на ресурсах Интернет. Большая часть контента, в том числе образовательного, расположенного на webресурсах в Интернете, вообще никогда не попадет в книги. Удержание системы образования, ориентированной на книги, может привести общество к стагнации менее чем за десятилетие. Использование Smart education дает возможность синхронизировать доставку знаний: то, что вчера было на сайте, сегодня – в учебном материале. Такой образовательный контент позволит студентам приобрести навыки и знания в соответствии с компетентностной моделью. Smart education позволит не тратить время, связанное с технической разработкой курса, благодаря возможности использовать уже существующий контент, реализованный в виде модулей (учебных объектов), описанных специальным образом.

Следует отметить тот факт, что в последнее время большую популярность (особенно у молодежи) получили социальные сервисы, такие как Twitter, Facebook и др. Перенос контента в подобные сети и использование подобных технологий в образовательном процессе позволит существенно повысить качество обучения.

1.3. Современные технологии электронных систем обучения Развитие вычислительной техники позволило активно применять ЭВМ для решения задач обучения. При этом шло постоянное расширение областей применения компьютерных технологий. Качественно эти технологии изменились с появлением персональных компьютеров и вычислительных сетей. Сетевые технологии послужили основой распределенных автоматизированных систем обучения. Стали развиваться методы доступа, как в рамках локальной вычислительной сети, так и через Internet. При создании обучающих систем появляется задача оптимального выбора среды передачи информации между элементами системы. Дальнейшее развитие технологий передачи информации, новых аппаратно-программных решений позволило решить эту задачу.

Следующий шаг использования информационных технологий в обучающих системах связан с их интеллектуализацией. Разработчики обучающих систем активно стали применять методы и средства созданные в рамках исследований систем, основанных на знаниях – экспертных систем. Возник практический интерес к серьезным исследованиям моделей объяснения в обучающих системах и к интеллектуальным технологиям в области инженерии знаний, стратегий обучения и оценки знаний обучаемых на основе более сложных моделей самих обучаемых.

С середины 1980-х годов стала включаться в состав обучающих систем информация об обучаемом и стратегиях обучения. Спустя десятилетие в разработках интеллектуальных обучающих систем стали применять агентноориентированный подход. К этому времени во многих корпорациях встают задачи управления содержанием (content management), требующие построения онтологических моделей, учитывающих логику связей и отношений. Решение подобных задач требует новых подходов. Для этих целей возникает агентно-ориентированный подход, использующий интеллектуальных агентов как высокоуровневую абстракцию для формализации и структурирования предметной области и как мощное программное средство для разработки и реализации сложных информационных систем.

Интеллектуальные агенты (ИА) – это новый класс программных и программно-аппаратных сущностей, которые действуют от имени пользователя, чтобы находить и обрабатывать информацию, вести переговоры в системах электронной торговли и услуг, автоматизировать выполнение рутинных операций и поддерживать решение трудных задач, сотрудничать с другими программными агентами при возникновении сложных проблем, снимая тем самым с человека избыточную информационную нагрузку [36].

ИА и многоагентные системы (МАС) имеют достаточно долгую историю и сформировались на основе результатов, полученных в рамках таких направлений как «распределенный искусственный интеллект», «параллельный искусственный интеллект», «распределенные системы поддержки принятия решений» [36].

Базисом для формирования агентно-ориентированных технологий стали труды А. Н. Колмогорова по теории информации и алгоритмической сложности объектов [4,46], И. Пригожина, И. Стенгерс, Г. Хакена по теории самоорганизации и эволюции открытых систем [5,7,46], У. Р. Эшби по моделям гомеостазиса и разнообразию систем, А. Беркса по клеточным автоматам и моделированию эволюционных систем [9], Дж. Холланда и Д. Гольдберга по генетическим алгоритмам [10,11]. Значимое влияние на исследования в рамках ИИ было сделано отечественной школой коллективного поведения автоматов (М.Л. Цетлин, М.М. Бонгард, В.И. Варшавский и др.) [12,13,46]. Результаты работы в рамках этой школы позволили впервые в мире поставить вопрос о возможности целесообразного поведения в стационарной среде при рассмотрении коллектива реактивных агентов минимальной сложности, и было доказано, что если среда является стационарной и вероятностной, то для организации целесообразного взаимодействия со средой достаточно иметь в качестве агента конечный автомат определенной структуры. Расширение адаптивности агентов достигается за счет перехода к автоматам переменной структуры. Классические модели коллективного поведения автоматов могут рассматриваться как предельный случай описания реактивных агентов, которые обладают малой автономностью и минимальным целеполаганием.

Большую роль в становлении агентно-ориентированного подхода сыграли работы Карла Хьюитта в области открытых систем и теории акторов [46]. В этих работах в 1969 г. был предложен язык PLANNER для доказательства теорем. Кроме того К. Хьюитт раскрыл значение процессов коммуникации и управления в организации и понимании рассуждений. Отойдя от рассмотрения управления как последовательности актов выбора, он ввел вариант распределенной системы, в которой структуры управления трактовались как «образцы прохождения сообщений», циркулирующих между активными объектами, названными им акторами. По К. Хьюитту, актор – это программный агент, имеющий свой почтовый адрес и обладающий определенным поведением [46].

В результате появилось семейство языков для программирования задач параллельного ИИ, которые стали первыми средствами реализации MAC, осуществляющих коммуникацию путем посылки асинхронных сообщений.

М. Минский стал одним из первых ученых, начавших распространять представления о различных ментальных свойствах на искусственные объекты, и трактовать ментальную сферу как среду взаимодействия между активными объектами [46]. Он описал некоторые механизмы возникновения интеллектуального поведения в результате конфликтов и сотрудничества между простейшими вычислительными единицами, которые он называет агентами. Каждый агент «отвечает» за то или иное ментальное свойство, их взаимодействие происходит спонтанно, без участия какого-либо управляющего агента. В своих трудах М. Минский сделал важный вывод о том, что функционирование психики связано не столько с реализацией выводов над символьными конструкциями, сколько с принципами самоорганизации при взаимодействии автономных процессов. Его идеи оказали серьезное влияние на многие современные исследования в области многоагентных систем.

Первые зарубежные практические разработки агентно-ориентированных систем появились в 1970-х годах и связаны с именами В.Лессера [36,46] Д. Лената [46]. Результаты их работ привели к созданию архитектуры «доски объявлений» (blackboard) и легли в основу многих дальнейших разработок по организации коммуникации между агентами. Исследуя проблематику автоматического понимания речи, они воспользовались метафорой «доски объявлений», полагая, что решение проблемы обычно требует заранее не запланированных обращений к источникам знаний. Полагается, что структура управления процессом коммуникации предварительно не определена. Функционирование источников знаний связано с доставкой, модификацией и извлечением объектов с доски объявлений, т. е. из зоны совместной работы в базе данных, где модель предметной области структурирована как пространство гипотез и решений. Управляющее устройство разрешает конфликты доступа к доске объявлений, возникающие между агентами и неявно организует их совместную работу.

У. Корнфелд и К. Хьюитт [46], в те же 1970-е годы разработали схожий подход к совместному решению задач. В рамках их модели «демоны», похожие на источники знаний, доставляют факты, гипотезы и доказательства в общую область, аналогичную «доске объявлений». Отличие от модели классной доски состоит в разделении демонов на две категории – экспертов и критиков. Эксперты стремятся доказать справедливость некоторой гипотезы, а критики, наоборот, ищут контрпримеры, чтобы ее опровергнуть. Специальные управляющие агенты распределяют время, отводимое каждому демону.

Д. Ленатом [46] и К. Хьюиттом был предложен другой тип управления взаимодействием агентов. В системе PUPS, была реализована идея решения задачи группой агентов (специалистов), именуемых «beings» («существа»).

Специалисты или «существа» стремятся синтезировать особого специалиста по формированию концепций, способного самостоятельно решить задачу.

Существа постоянно меняются в процессе решения задачи и не могут быть отнесены к классическим источникам знаний. Каждый специалист моделируется подобно фрейму множеством пар «атрибут-значение» и может обращаться за сведениями к другим специалистам, не зная их лично.

Р. Смит [36,46] в начале 1980-х годов разработал модель распределенного решения задач под названием «протокол контрактной сети», которая получила большую известность и стандартизована FIPA. Модель использует метафору переговоров между автономными ИА и основана на протоколе рыночных торгов. Имеются три типа агентов: агент-менеджер, агентисполнитель, агент-подрядчик. Агент-менеджер распространяет объявление о задании и определяет исходную цену, а агенты – потенциальные исполнители предлагают свои услуги, посылая свои варианты цен, и участвуют в конкурсе на определение наилучших предложений по исходному заданию.

Затем агент-менеджер отбирает наилучшие предложения и заключает соглашение с выбранными агентами-исполнителями, которые становятся агентами-подрядчиками. Эти механизмы взаимодействия агентов широко используются во всех современных агентно-ориентированных приложениях.

Важными информационными технологиями для обучающих систем являются технологии визуализации, как в области учебных объектов, так и в области метаданных. В последние годы стали широко применяться методы и средства виртуальной реальности. Они используются в деловых (серьезных) играх, тренажерах, симуляторах, что существенно повышает эффективность использования обучающих систем.

Литература к главе 1. Автоматизированная обучающая система КОНТАКТ/ОС /Л.В. Зайцева, Л.В. Ницецкий, Л.П. Новицкий и др. – М.: Моск.науч.– учеб. центр СНПО “Алгоритм”, 1982. – 108 с.

2. Астанин С.В., Курейчик В.М., Попов Д.И., Кузмицкий А.А. Интеллектуальная образовательная среда дистанционного обучения // Новости искусственного интеллекта. – 2003. – №1. – С. 7-19.

в проблематику дистанционного обучения (ДО) 3..Введение http://www.distancelearning.ru/db/el/7EEF8DFAD10899CFC3256C840052529E/doc.html;

4. Воронин А.Т., Чернышев Ю.А. Интеллектуальная инструментальная система для WINDOWS // Материалы Международной конференциивыставки «Информационные технологии в непрерывном образовании». – Петрозаводск, 5-9 июня 1995 г. // 5. Гиркин И.В. Новые подходы к организации учебного процесса с использованием современных компьютерных технологий // Информационные технологии. – 1998. – № 6. – С. 44-47.

6. Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б., Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы // Новости искусственного интеллекта. – 2001. – №4.

7. Горюнов Ю.П. Логическая структура курса и обучающий алгоритм курса.

/ В сб.: Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. /Под ред. Шестакова А.И. – М.: Сов. Радио, 1963. – С. 24-31.

8. Загорулько Ю. А. Методологические проблемы построения онтологий для портала научных знаний // Когнитивные исследования: сб. науч. тр. / РАН, Ин-т психологии, Казан. гос. ун-т им. Ассоц. когнитивных исслед.;

отв. ред.: В. Д. Соловьев, Т. В. Черниговская. – М.: Ин-т психологии РАН, 2006. – С. 308-317.

9. Джалалуддин А.К. Применение компьютеров для целей непрерывного образования // Перспективы, 1991. – № 2. – С. 72-89.

10. Джалиашвили З.О., Николаев Д.Г. Сетевые технологии как эффективное средство поддержки дистанционного обучения // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», – http://www.bitpro.ru/ 11. Джонсон У.Л., Солоуэй Э. PROUST (автоматический отладчик программ на языке Паскаль) / В сб. «Реальность и прогнозы искусственного интеллекта» под ред. Стефанюка В.Л. / Пер. с англ. – М.: Мир, 1987. – С. 48-70.

12. Домрачев В.Г., Ретинская И.В. О классификации образовательных информационных технологий // Информационные технологии. – 1996.– № 2.

– С. 10-13.

13. Дубровский В.Н. От компьютера-книги к компьютеру-учителю: принципы разработки комплекса «1С:РЕПЕТИТОР. Математика» // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 1999. – http://www.bitpro.ru/ 14. Зайцева Л.В., Новицкий Л.П. Компьютерные технологии обучения в рижском техническом университете: воспоминания о будущем// Educational Technology & Society №6(4). – 2003. – С. 212-219.

15. Зархин В.Г. Психофизиологические различия учащихся в процессе обучения на автоматизированных системах. Дис. … канд.псих. наук. – 1978.

16. Интеллект человека и программы ЭВМ / Отв. ред. О.К. Тихомиров – М., 1979. – 230 с.

17. Кибернетика и проблемы обучения: Сборник переводов / Ред. и предисл.

А.И. Берга. – М.: Прогресс, 1970. – 389 с.

18. Кривец В.А. Автоматизированный класс на базе ОЭМ-2. / В кн.: Теория и применение математических машин / Под ред. А.М. Оранского, Н.Н.

Поснова. – Мн.: Изд-во БГУ, 1972.– С. 209-213.

19. Кривицкий Б.Х. Обучающие компьютерные программы:психология разработки преподавателями обучающих курсов в АСО //Educational Technology & Society. – №10(3). – 2007. – С. 395-406.

20. Кузнецов С. И., Дорошкевич А. М. ЭВМ помогает учить и учиться. Разрабатывается современная АОС. – Вестник высшей школы. – 1976. – № 3.

21. Липаев В.В., Серебровский Л.А. и др. Технология проектирования комплексов программ АСУ. – М., 1983.

22. Мир словарей. Педагогический словарь:

http://mirslovarei.com/content_pedslov/avtomatizirovannaja-obuchajushhajasistema-77341.html 23. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. – М.: КРАСАНД, 24. Педагогическая энциклопедия:

http://www.eslovar.info/? grupa=11&id_sl= 25. Пихота Анна, E-learning. Изменение тенденций:

http://www.trainings.ua/article/2043.html; 11 января 26. Применение ЭВМ в учебном процессе / Сборник докладов научнотехнич. семинара под ред. А.И. Берга. – М.: Сов. радио, 1969. – 248 с.

27. Российская педагогическая энциклопедия / Под ред. В.Г. Панова. – М., 28. Ростунов Т.И. Сущность программированного метода обучения. / В сб.:

Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. / Под ред. Шестакова А.И. – М.: Сов. радио, 1963. – С. 10-23.

29. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений, 2008. № 1. С. 22–46.

30. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. пособие / Г.В. Рыбина. – М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2010. – 432 с.

31. Стрикелева Л.В., Пискунов М.У., Тихонов И.И. Организация учебного процесса с помощью АОС. Педагогические основы. – Мн.: «Университетское», 1986. – 94 c.

32. Стрикелева Л.В. Педагогические основы повышения эффективности учебного процесса с помощью применения автоматизированных обучающих систем (АОС). Дис. … канд. пед. наук. – Минск, 1984.

33. Smart education – веление времени http://www.media-office.ru/?go= 1710346&pass=cf3478cd14cf8574154d30268e8116d3 – Газеты. Пермского края. Российская газета Прикамье /2011-02- 34. Smart технологии изменят систему образования:

http://www.elearning-russia.ru/last/e_learning_2011/ 35. Талызина Н.Ф. Теоретические проблемы программированного обучения.

– М.: Изд-во МГУ, 1969. – 133 с.

36. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. – 352 с.

37. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов: компонентная методология. – М.: Финансы и статистика, 2004.

38. Тельнов Ю.Ф. Управление компетенциями в самообучающейся организации // V-я Международная научно-практическая конференция «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». – Коломна, 2009.

39. Тихомиров О.К. Психологические последствия компьютеризации. – В кн.: Человек и компьютер. – М., 1972, вып. 1. – С. 235-262.

40. Тихомирова Н.В. Smart-технологии для инновационного развития экономики http://www.rus-reform.ru/magazine/archive/60/2/10002473/prn/ 41. Трембач В.М., Формирование и использование моделей компетенций обучающихся на основе эволюционирующих знаний, // Научнопрактический журнал «Открытое образование», МЭСИ. – №6(77). – 2009.

– С. 12-26.

42. Трембач В.М. Применение интеллектуальных технологий к формированию компетенций обучающихся // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2008. – №2. – С. 34-54.

43. Хотько С.М. Разработка программной управляющей части многотерминальных автоматизированных обучающих систем на базе ВЦКП.Дис. … канд. техн. наук. – М., 1984.

44. Хотько С.М. Способы построения управляющей части многотерминальной АОС. – В кн.: Тезисы докладов Всесоюзной конференции «Научные основы разработки и внедрения технических средств обучения». – М.:

МШИ, 1984. – С. 106.

45. Хотько С.М., Тамаров П.А., Зельманов И.И. Подсистема связи «АОС.ВУЗ» с комплексами алфавитно-цифровых дисплеев ЕС 7920-01.Пенза: ЦНТИ, 1983. – 4.0.

46. Швецов А.Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям / Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы», http://window.edu.ru/window/library?p_rid= 47. Buiten R., Lane H.S. Experimental system gives language student instant error feedback. / Digital Equipment Corporation Computer Application Note, 1965.

48. Carbonell J.R. AI in CAI: an Artificial Intelligence Approach to ComputerAided Instruction// IEEE Transactions on Man-Machine Systems. – 1970. – Vol. MMS-11. – №4.

49. Coulson J.E. Computers in research and development on automated instruction.

// «Proceedings of the IV-th international congress of cybernetic medicine», Nice, 1966. – p. 241-257.

50. Gruber T. A translation approach to portable ontology specifications.

Knowledge Acquisition, 1993, Vol. 5, 199-220.

51. Licklider J. Preliminary experiments in computer-aided teaching. // «Programmed Learning and Computer Based Instruction». – New York, Wiley, 1962. – p. 217-239, 52. Skinner B.F. The science of learning and art of teaching. // Harward Education Review, Spring, 24, 1954. – p. 86-97.

53. Telnov Y. The Model of Continuous Profession-oriented Learning in the Eenvironment Based on a Competence Approach and Academic Knowledge Management // 11th European Conference of Knowledge Management Systems, 2-3 Sept, 2010, Porto 54. Uttal W.R. On conversational interaction // «Programmed Learning and Computer Based Instruction». – New York, Wiley, 1962.

55. http://www.elearning-russia.ru 15 июня 2011 г.

56. In Search of Knowledge Management: Pursuing Primary Principles / Edited by Annie Green, Michael Stankosky, Linda Vandergriff – Emerald Group Publishing Limited, 2010, p. 443 // Natalia Tikhomirova, Vladimir Tikhomirov, Yury Telnov and Valentina Maksimova // Chapter 9. The University’s Integrated Knowledge Space in Knowledge Management – pp. 147 – 57. http://www.smarttech.com/ – Международный сайт компании SMART Technologies Глава 2. Интеллектуальные обучающие системы 2.1. Появление и развитие интеллектуальных обучающих систем Исследования и наработки в области ИОС ведутся с 1960-х годов, когда были созданы продукционные обучающие системы, в которых диалог с обучаемым не программировался, а формировался по нескольким алгоритмам в соответствии с набором операций и фактов, заложенных в систему. Такие обучающие системы предназначались для некоторых специфических предметных областей, которые по тем или иным причинам оказались исключительно подходящими для такого типа программирования. Начиная с 1970 года, когда Дж. Карбонеллом [32] было сформулировано общее представление об интеллектуальных обучающих системах, стали формироваться различные теоретические наработки в области электронных систем обучения. Наиболее значимый вклад в теорию интеллектуальных автоматизированных обучающих систем внесли российские ученые Гаврилова Т.А., Ларичев О.И., Рыбина Г.В., Стефанюк В.Л., Тарасов В.Б., Тельнов Ю.Ф. Петрушин В.А., Брусиловский П.Л., Башмаков А.И., Башмаков И.А. и др., а также зарубежные Kabassi K., Tang T.Y., Dorca F.A.,Giannotti E., Rada R. и др.

Выделяется несколько основных парадигм организации и реализации интеллектуальных систем электронного обучения:

1. Основанная на концепции специализированных экспертных систем.

2. Основанная на гипертексте и гипермедиа (Web-ориентированная).

3. Интегрированная на использовании экспертных систем и гипертекста/гипермедиа.

4. Использующая модели обучаемого.

5. На основе интеграции экспертных систем с системами обучения.

6. Использующая интеллектуальных агентов.

В работе [2] на основе модельного подхода, к построению архитектуры интеллектуальной обучающей системы, используются следующие основные компоненты: предметная область проектирования, обучаемый проектировщик, сценарий процесса обучения. С целью обеспечения доступности и автономности компонентов, выбрана сервисно-компонентная организация системы обучения. Такой выбор объясняется тем, что интернет-ориентированные сервисные службы позволяют поддерживать доступ к системе в любое время и с любого подключенного к сети Интернет клиентского компьютера. Интерфейсное взаимодействие компонентов обеспечивает возможность замены их на другие компоненты без перекомпилирования всей системы. Взаимодействие компонентов архитектуры [2] показано на рис. 2.1.

Рис. 2.1. Сервисно-компонентная архитектура ИОС Математическое описание моделей в предметной области автоматизированного проектирования представлено в виде дерева онтологий, которое динамически использует иерархические, порядковые и ассоциативные связи онтологий объектов и процессов проектирования. Каждой онтологии соответствует учебный элемент. Иерархические связи используются для описания объекта и процесса проектирования с разной степенью детализации. Порядковые связи упорядочивают описание на одном иерархическом уровне и определяют цепочки онтологий. Ассоциативные связи соединяют иерархические и порядковые онтологии разных уровней. Таким образом, модель предметной области позволяет адекватно представить учебный материал и является базой знаний промышленного проектирования. Накопленная и обработанная информация в процессе обучения хранится в протоколе.

В работе [12] рассматривается применение принципов адаптивного управления для создания электронных информационно-образовательных сред с новыми возможностями. Развитие информационных технологий в образовании привело к появлению в составе информационно-образовательных сред систем управления, которые обеспечивают динамическую компоновку учебно-методических материалов индивидуально для каждого обучаемого.

Наличие такой системы управления приводит к перераспределению информационных потоков в образовательной среде. Введенная система управления ориентирована на реализацию части функций, выполняемых преподавателем, что обеспечит взаимодействие обучаемых с учебно-методическими материалами в виде электронных образовательных ресурсов. Такая информационнообразовательная среда включает: преподавателя, обучаемого и электронные средства, содержащие систему управления, электронные образовательные ресурсы, средства хранения, обработки и передачи данных, интерфейсы для взаимодействия обучаемых и преподавателя (рис. 2.2).

Свойства адаптации в системе управления обеспечиваются использованием принципов самонастройки. Зная текущий уровень успеваемости обучаемого, можно сформировать такой контур адаптации, который обеспечит требуемый уровень интенсификации процесса обучения [12].

Для построения адаптивной системы управления задается цель управления. В образовательной деятельности в качестве целей управления могут использоваться следующие показатели качества [12]:

суммарное время, затрачиваемое преподавателем на работу с каждым из обучаемых для достижения заданного уровня знаний, умений и навыков, приобретаемых в течение типового цикла обучения;

уровень знаний, умений и навыков каждого обучаемого, приобретаемых при фиксированном времени общения с преподавателем в течение типового цикла обучения;

количество обучаемых, достигающих заданного уровня знаний, умений и навыков при фиксированном времени общения преподавателя с каждым из обучаемых;

критерии эффективности.

Электронные средства

ИНТЕРФЕЙСЫ

передачи данных Рис. 2.2. Состав информационно-образовательной среды В состав информационно-образовательной среды введена модель обучаемого как объект управления. Функциональность модели k-го обучаемого предполагает наличие многосвязности между различными видами учебных занятий. Входной информационный поток в разные периоды обучения включает в себя лекционный вид занятий и внелекционные виды учебных занятий Лекционные занятия проводятся преподавателем с группой обучаемых перед выполнением других видов учебных занятий. Имеется возможность управлять уровнем сложности задач и уровнем объемов заданий в зависимости от уровня подготовки обучаемого, полученного после проведения лекционного вида занятий. Выходной информационный поток содержит элементы, отражающие знания, умения и навыки, получаемые обучаемым в текущем периоде.

Специалисты в области электронных систем обучения выделяют ряд требований к ИОС, которые являются важными при создании и использовании обучающих систем. В качестве основных требований выделяются:

индивидуализация и дифференциация процесса обучения;

выбор индивидуальной образовательной траектории;

наличие обратной связи путем диагностики и оценки результатов учебной деятельности;

самоконтроль и самокоррекция действий обучаемого;

интенсивное развитие умений и закрепление навыков обучаемого путём вариативного компьютерного тренинга;

создание и использование индивидуальных сред обучения, обеспечение оперативного доступа к удалённым информационным ресурсам.

В разработанных ИОС [2,12] реализуется адаптивное и двухстороннее взаимодействие, направленное на эффективную передачу знаний. Перспективными направлениями развития ИОС являются создание самообучающихся систем, приобретающих знания (метазнания) в диалоге с человеком; развитие систем искусственного интеллекта, многоагентных систем, с использованием которых обучаемые могут обучаться, сотрудничая или соревнуясь, каждый на своем компьютере. В этом случае создаётся некое подобие “классного” обучения, но на сетевом уровне. Эксперименты и прогностические оценки показывают, что сетевое обучение оказывается более эффективным, чем индивидуальное обучение.

Использование ИОС в подготовке специалистов в инновационных, знаниевых областях экономики направлено на достижение следующих методических целей [4,5,6,11,17,18,21,22,23,24,25,27,28,31]:

усиление индивидуализации и дифференциации процесса обучения, переход к индивидуальным образовательным траекториям;

интегрированный подход к формализованному представлению и интерпретации знаний, относящихся к различным предметным областям;

наглядность, визуализация представления скрытых в реальном мире процессов, наблюдение их в развитии, в пространственном движении с использованием технологий мультимедиа и гипермедиа;

применение в обучении виртуальных практических, лабораторных работ и экспериментов с имитацией реального опыта на компьютере или полунатурной модели;

организация многоуровневого контроля с обратной связью, с диагностикой и оценкой результатов учебной деятельности; самоконтроль и самокоррекция действий обучаемого;

создание и использование методов и средств оперативного доступа к удалённым информационным ресурсам;

использование индивидуальных или групповых творческих проектов для формирования интеллектуальных умений и развития коммуникативных качеств;

актуализация мотивации обучения путём использования гибкой системы бонусов, учитывающих когнитивный стиль и эмоциональное состояние обучаемого.

Перспективным направлением развития ИОС является создание самообучающихся систем, приобретающих знания в диалоге с человеком и делающие их наиболее соответствующими действительности. Общая архитектура системы совместного обучения человека и компьютера может определяться следующими компонентами: микромир; учащийся-человек; учащийсякомпьютер; интерфейс между двумя учащимися и микромиром; интерфейс между двумя обучаемыми; подсистема обеспечения эволюции знаний, т.е. их наибольшего соответствия действительности.

При разработке современных ИОС одним из вопросов является обеспечение соотношения между управлением и коммуникацией. Решение данного вопроса лежит в новом направлении развития систем искусственного интеллекта – распределенных системах, с использованием которых обучаемые могут обучаться, сотрудничая или соревнуясь, каждый на своем компьютере. В этом случае создаётся некое подобие “классного” обучения, но на сетевом уровне. Оценки специалистов показывают, что сетевое обучение оказывается более эффективным, чем индивидуальное обучение.

Одним из главных недостатков ИОС первого поколения является ориентация на специальные знания в рамках определенной дисциплины, так как в них не предусматривалась возможность адаптации к другой предметной области. Более общий подход состоит в развитии интеллектуального окружения (унифицированной оболочки), из которого затем можно получить семейство ИОС путем наполнения баз знаний междисциплинарным содержанием. Поэтому среди наиболее актуальных направлений формирования компьютерной системы для непрерывного образования выделяются следующие:

создание и развитие новых образовательных технологий на основе дальнейшего развития идеи мультидисциплинарной подготовки путём интеграции науки, образования и инновационной деятельности;

осуществление программы формирования технологической культуры у школьников профильных классов и студентов учреждений СПО;

совершенствование сетевых форм научно-образовательной деятельности в интересах повышения квалификации и переподготовки кадров, использования уникального лабораторного оборудования;

Тенденции в области ИОС для образования современных специалистов проявляются в активизации исследований по нескольким направлениям [6,17,18,20,21,24,25,26,29,35,36]:

а) создание специализированные ИОС;

б) создание универсальных ИОС на единой платформе;

в) создание гибридных и профессионально-ориентированных ИОС;

д) разработка баз знаний и алгоритмов их обучения на основе достижений в области искусственного интеллекта;

е) развитие эвристических методов и математических схем, ориентированных на формализацию поведения сложных систем с априорно заданными свойствами и визуализацию протекающих в них процессов;

ж) разработка методов интеллектуальной обработки и анализа результатов контроля знаний обучаемых.

2.2. Современные подходы к построению ИОС В работах [6,17,18,19] выделяются два магистральных направления применения интеллектуальных технологий в сфере высшего образования, а именно, интеллектуализация преподавания и интеллектуализация учения. Для пояснения рассмотрим граничные случаи базового взаимодействия «преподаватель – компьютерная система – студент». Проблематика интеллектуальных обучающих систем ставит на первый план воздействие преподавателей, опосредованное компьютерной системой, на студентов. Здесь главное место занимают процессы коммуникации, передачи знаний преподавателей, представленных в компьютере, студентам. При этом взаимодействие «преподаватель– компьютерная система» связано с динамическим перераспределением обучающих функций между преподавателем и ЭВМ. Компьютерная программа принимает на себя часть функций преподавателя по предъявлению учебного материала, контролю его усвоения, обнаружению ошибок у студентов, и пр. В данном случае присутствуют, как явно выраженная цель обучения, так и реализация некоторого метода обучения, ведущего к достижению требуемой цели и характеризующего стиль общения электронного преподавателя со студентом.

При использовании технологии обработки знаний в обучении необходимо обеспечить высокую эффективность переноса разнородных знаний, что предполагает представление в ЭВМ как предметных знаний преподавателя, так и методических правил, как педагогических суждений, так и способов управления знаниями. Компьютерные системы, работающие по принципу инженерии предметных, педагогических и методических знаний преподавателей, когда программно поддерживаются содержание, стратегии и методики обучения, называются интеллектуальными обучающими системами, в частности, экспертно-обучающими системами.

Когда же рассматривается главным образом задача учения с применением интеллектуальных технологий на базе ЭВМ, главную роль играет взаимодействие «студент – компьютерная система», а соответствующие программные комплексы называются интеллектуальными учебными средами [6]. Интеллектуальные учебные среды могут быть построены с использованием средств гипермедиа и мультимедиа, а также на основе технологий создания виртуальной реальности. В данном случае цели обучаемого могут быть сформулированы довольно нечетко, а интеллектуальная среда обеспечивает наиболее благоприятные условия для достижения этих целей. Это происходит благодаря конструированию наглядных и конкретных представлений фрагментов рассматриваемой проблемной области – микромиров и минимиров. Естественным развитием такого подхода являются многомодальные компьютерно-ориентированные аналоги реальных ситуаций профессиональной деятельности – виртуальные учебные среды.

Характерными чертами учебных сред являются: а) обеспечение дружественного интерфейса с учащимися; б) предоставление студентам учебного материала и других ресурсов по их запросам; в) отсутствие контроля действий студентов со стороны компьютерной системы.

В основе современных интеллектуальных обучающих систем лежит применение Интернет-технологий которые предоставляют широчайшие возможности свободного получения и распространения научной, деловой, познавательной и развлекательной информации. Интернет возник как воплощение двух идей – глобального хранилища информации и универсального средства ее распространения В 1990 Тим Бернерс – Ли [3] создал систему, реализующую идею единого гипертекстового пространства. Для описания гипертекстовых страниц служил специальный язык HTML (HyperText Markup Language), а для их пересылке по сети – протокол передачи HTTP (HyperText Transfer Protocol).

Новый способ указания адресов с помощью URL (Uniform Resource Locator – универсальный указатель ресурсов) позволял легче запоминать их и лучше ориентироваться в информационном пространстве Интернета. Бернерс – Ли со своими помощниками создал также специальную программу отображения гипертекстовых страниц – первый браузер [3]. Он назвал свой проект WWW – World Wide Web, то есть «Всемирная паутина».

Одним из востребованных подходов к работе в Интернете является использование Web-сайтов. Ведь по своей природе Web-сайт – это информация, представленная в определенном виде, которая располагается на Webсервере и имеет свое имя (адрес). Для просмотра Web-сайтов на компьютере пользователя используются специальные программы, которые называются браузерами. Любой Web-сайт состоит из связанных между собой Webстраниц. Каждая Web-страница представляет собой текстовый файл с расширением *.html, который содержит текстовую информацию и специальные команды – HTML-коды, определяющие в каком виде эта информация будет отображаться в окне браузера. Вся графическая, аудио – и видео – информация непосредственно в Web-страницу не входит и представляет собой отдельные файлы с соответствующими расширениями *.gif, *.jpg (графика), *.mid, *.mp3 (звук), *.avi (видео). В HTML-коде страницы содержатся только указания на такие файлы [3].

Страница Web-сайта имеет также свой Internet адрес, который состоит из адреса сайта и имени файла, соответствующего данной странице. Таким образом, Web-сайт – это информационный ресурс, состоящий из связанных между собой гипертекстовых документов (Web-страниц), размещенный на Web-сервере и имеющий индивидуальный адрес.

В последние годы стали популярны системы управления контентом. С помощью подобных систем легко создать базовый web-проект, а webинтегратор получает возможность развернуть масштабный проект за счет модульности.

Применение системы управления контентом при разработке webпроекта позволило не работать над созданием кода разметки каждой страницы, программированием и интегрированием их графического оформления.

Достаточно выбрать готовый модуль, из ранее созданных и протестированных. Интеграция в систему делается по единому стандарту.

Начало развития web-среды происходит в 1990-х годах. Этот период характеризовался относительно невысоким уровнем развития web-технологий и web-проекты способные на интерактивное взаимодействие могли создаваться только программистами. Вся динамика реализовывалась через CGI и другие сложные технологии и сайт обычно представлял собой набор статичных html страниц, подготовленных в html редакторах. После набора, страницы, для осуществления возможности межстраничных переходов, объединялись ссылками и размещались на сервере. Вся работа по обновлению информации и проверке работоспособности проекта перекладывалась на его автора. Если требовалось не просто изменить существующую страницу, а добавить новую, то приходилось решать вопросы, связанные с логическим и физическим внедрением последней в весь проект. И если объем страниц возрастал, то «справляться» с ними становилось еще сложнее. Изменять и расширять динамические проекты было еще более проблематично.

Используемые системы управления это не только удобная оболочкаменеджер для пользователя, но и мощный инструмент для web-разработчика (последнее справедливо далеко не для всех систем). Благодаря таким системам, все реже возникает необходимость в разработке web-проектов «с нуля»

– подготовленному пользователю достаточно выбрать, установить и настроить существующую систему, чтобы получить приемлемый результат профессионального уровня.

Возможности Интернета, как показало время, практически безграничны и позволяют перейти к использованию принципиально новых технологий обучения, коренным образом видоизменяя его парадигму. Новые подходы, основанные на информационных технологиях, особенно ускорились с появлением широкополосного Интернета и технологий Web2.0, которые в корне видоизменили многие принципы, положенные в основу классического образования.

Благодаря инструментарию Web2.0 у каждого имеется возможность стать автором, а не пассивным потребителем информации в сети Интернет.

С приходом Web 2.0 (2005-2006 гг.) почти у каждого пользователя Сети появилась возможность создавать свой контент, неограниченному количеству пользователей иметь доступ к контенту и совместной с ним работы, создавать гибридный контент, сочетающий различные форматы передачи данных – текстовый формат с графическим, цветовым, визуальным или же звуковым.

Web 2.0 создал такие возможности для коммуникации и работы в Интернете, которые затем привели к формированию на его основе образовательного подхода, получившего аналогичное название Образование Web 2.0 или просто Образование 2.0. (термин был придуман канадским педагогом Стефеном Доунсом) [7,13,15]. К особенностям Web 2.0, которые способствовали появлению новой образовательной модели, могут быть отнесены возможности:

быстрого создания пользовательского контента;

редактирования;

совместной работы над любым текстом или проектом;

хранения больших объемов информации непосредственно в Сети; а не на электронных носителях;

легкости в работе с контентом;

распространения дружественных пользователям интерфейсов;

усиления аудиовизуального формата передачи данных;

обнародования любой информации в сети. Эти возможности и некоторые другие намного увеличиваются, и традиционная приватная информация или информация для избранных становится публичной и доступной всем желающим.

В сети уже наблюдаются разговоры о том, что эпоха Web 2.0 заканчивается – наступает пора Web 3.0. И если концепция Web 2.0 была построена на социализации, то Web 3.0 или семантический Web [30,33], подразумевает всеобщую персонализацию сети. Новые интернет-сервисы агрегируют данные о каждом пользователе и автоматически подстраиваются к его предпочтениям: например, по запросу пользователя о покупке автомобиля поисковая система должна выдать ответ в виде адреса ближайшего автосалона. Web 3.0 – это технологии, которые позволяют идентифицировать пользователя не как абстрактного посетителя, а как личность и таким образом выдать ему более точную информацию. Чем больше информации пользователь сообщит о себе, тем более точное решение получит от интернет-сервисов, причем данные собираются «… не за счет «набивания» контента пользователем, а в силу того, что система отслеживает выбор и действия пользователей» [1]. Следовательно, Web 3.0 является совершенно другой концептуальной моделью функционирования сети Интернет.

В концепции «Образование 2.0» образование опирается на концепцию Web 2.0. Это может стать альтернативой системе университетского образования. Но это новые требования и для студентов и преподавателей: смогут ли они создать новую систему восприятия информации, когда важно знать не только, где найти информацию и как оценить её достоверность, но и как это делать в темпе современности.

Образование 3.0 основано на следующих принципах:

принцип торента – равный обмен информацией.

принцип социальной сети – организация широкой сети контактов по функциональному признаку (хобби, решение задачи).



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |


Похожие работы:

«Л.Б. Махонькина И.М. Сазонова РЕЗОНАНСНЫЙ ТЕСТ Возможности диагностики и терапии Москва Издательство Российского университета дружбы народов 2000 ББК 53/57 М 36 Махонькина Л.Б., Сазонова И.М. М 36 Резонансный тест. Возможности диагностики и тера­ пии. Монография. - М.: Изд-во РУДН, 2000. - 740 с. ISBN 5-209-01216-6 В книге представлены авторские разработки диагностических шкал для резонансного тестирования. Предложены и описаны пять диагн остических блоков критериев, которые могут служить в...»

«А.В. Графкин ПРИНЦИПЫ ПРОГРАММНОГО УПРАВЛЕНИЯ МОДУЛЯМИ ICP DAS СЕРИИ I-7000 В ЗАДАЧАХ ПРОМЫШЛЕННОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ САМАРА 2010 УДК 004.9 (075) Рецензенты: Заслуженный работник высшей школы РФ, д.т.н., профессор Прохоров С.А.; д.т.н., профессор Кузнецов П.К. А.В. Графкин Принципы программного управления модулями ICP DAS СЕРИИ I-7000 в задачах промышленной автоматизации / СНЦ РАН, 2010. – 133 с.: ил. ISBN 978-5-93424-475-1 Монография содержит описание особенностей, которые необходимо учитывать при...»

«Д. А. МАРКЕЛОВ РАДИОЭКОЛОГИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ ТЕРРИТОРИЙ ОЦЕНКА, ДИАГНОСТИКА, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ монография МОСКВА 2011 RU УДК 551.521.6: 577.4; 581.2 ББК 20.18 М 27 Маркелов Д.А. М 27 Радиоэкологическое состояние территорий (оценка, диагностика, прогнозирование): монография. – М.: Интернет-издательство Prondo.ru, 2011. – 240 с. В книге рассмотрены особенности радиоэкологического состояния фоновых экосистем, выявленные на основе собственных наблюдений автора в широком спектре ландшафтно-зональных...»

«Федеральное агентство по здравоохранению и социальному развитию Российской Федерации ГОУ ВПО “Ижевская государственная медицинская академия” ГОУ ВПО “Башкирский государственный медицинский университет” ГУЗ “Республиканское бюро судебно-медицинской экспертизы” МЗ СР ЧР Бабушкина Карина Аркадьевна Халиков Айрат Анварович Маркелова Надежда Михайловна ТЕРМОДИНАМИКА КРОВОПОДТЕКОВ В РАННЕМ ПОСТМОРТАЛЬНОМ ПЕРИОДЕ Монография Ижевск – Уфа – Чебоксары 2008 УДК 340.624.6:616-003.214 ББК 58+54.58 Б 129 Ре...»

«Е. В. Баловленков, М. М. Любимов ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ Достижение поставленных целей с наименьшими затратами природных, социальных и личных ресурсов (здоровья личности, семьи, коллектива). Гармонизация окружающей среды. Москва • 2012 175 ББК 65.050.9(2)2 Б20 Рецензент: академик, д.э.н. Мхитарян Ю.И. Авторы: профессор, академик Международной академии информатизации Евгений Васильевич Баловленков Институт повышения квалификации Московского технического университета связи и...»

«Арнольд Павлов Arnold Pavlov Стратегии терморегулирования при различных видах стресса Монография Популярность шумна и изменчива, По натуре она такова. Только слава – надёжная женщина, Но она не жена, а вдова. (Н.К.Доризо) Донецк 2011 1 УДК: 612.55:616.45-001.1/.3 ББК: 52.5 П 12 Павлов А.С. Стратегии терморегулирования при различных видах стресса. - Донецк: Издательство Донбасс, 2011. – 112 стр. Рецензенты: Доктор биологических наук, профессор А.В.Колганов Доктор биологических наук, профессор...»

«В. П. Казначеев Е.А. Спирин КОСМОПЛАНЕТАРНЫЙ ФЕНОМЕН ЧЕЛОВЕКА АКАДЕМИЯ МЕДИЦИНСКИХ НАУК СССР СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ИНСТИТУТ КЛИНИЧЕСКОЙ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ В.П. КАЗНАЧЕЕВ Е.А. СПИРИН КОСМОПЛАНЕТАРНЫЙ ФЕНОМЕН ЧЕЛОВЕКА Проблемы' : AV ; комплексного изучения Ответственный редактор доктор медицинских наук JI.M. Н е п о м н я щ и х ИГОНБ Новосибирск НОВОСИБИРСК НАУКА СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ББК 15. К Рецензенты доктор...»

«Федеральное агентство по образованию Архангельский государственный технический университет Ольга Борисовна Бессерт Обучение индивидуальному чтению Монография Архангельск 2008 УДК 81.24 ББК 81.2-92П Б 53 Рецензенты: Л.Б. Кузнецова, канд. филос. наук М.И. Ковалева, канд. пед. наук Бессерт О.Б. Б 53 Обучение индивидуальному чтению: монография / О.Б. Бессерт. - Ар­ хангельск: Арханг. гос. техн. ун-т, 2008. - 276 с. ISBN 978-5-261-00410-3 Рассмотрен один из новых подходов к решению проблемы обучения...»

«Е.А. ОГНЕВА ХУДОЖЕСТВЕННЫЙ ПЕРЕВОД: ПРОБЛЕМЫ ПЕРЕДАЧИ КОМПОНЕНТОВ ПЕРЕВОДЧЕСКОГО КОДА УДК 82.03+81`25 ББК 83.3+81.2-7 О-38 Огнева Е.А. Художественный перевод: проблемы передачи компонентов переводческого кода: Монография. 2-е изд., доп. – Москва: Эдитус, 2012. – 234 с. Рецензенты: доктор филологических наук С.Г. Воркачев доктор филологических наук Л.М. Минкин В монографии обсуждаются актуальные проблемы сопоставительного языкознания и теории перевода. Изложена типология преобразований...»

«Томский государственный архитектурно-строительный университет В.В. ЧЕШЕВ ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗНАНИЕ Издательство Томского государственного архитектурно-строительного университета Томск 2006 1 УДК 1:001 Ч 576 Чешев, В. В. Техническое знание [Текст] : монография / В.В. Чешев. - Томск : Изд-во Том. гос. архит.-строит, ун-та, 2006. - 267 с. - ISBN 5-93057-199-6 В предлагаемой работе рассмотрены вопросы, возникающие при исследовании становления и структуры научного технического знания. В интересах...»

«С. Г. СЕЛИВАНОВ, М. Б. ГУЗАИРОВ СИСТЕМОТЕХНИКА ИННОВАЦИОННОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА В МАШИНОСТРОЕНИИ Москва Машиностроение 2012 УДК 621:658.5 ББК 34.4:65.23 С29 Рецензенты: ген. директор ОАО НИИТ, д-р техн. наук, проф. В. Л. Юрьев; техн. директор ОАО УМПО, д-р техн. наук, проф.С. П. Павлинич Селиванов С. Г., Гузаиров М. Б. С29 Системотехника инновационной подготовки производства в машиностроении. – М.: Машиностроение, 2012. – 568 с. ISBN 978-5-217-03525-0 Представлены результаты...»

«В. Н. Шубкин Социология и общество: Научное познание и этика науки Электронный ресурс URL: http://www.civisbook.ru/files/File/Sociologia_i_obshestvo .pdf Перепечатка с сайта Центра социального прогнозирования и маркетинга http://www.socioprognoz.ru СОЦИОЛОГИЯ И ОБЩЕСТВО: НАУЧНОЕ ПОЗНАНИЕ И ЭТИКА НАУКИ 2 РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ СОЦИОЛОГИИ В.Н. Шубкин СОЦИОЛОГИЯ И ОБЩЕСТВО: НАУЧНОЕ ПОЗНАНИЕ И ЭТИКА НАУКИ Центр социального прогнозирования и маркетинга Москва УДК 316.1/.2(035.3) ББК Ш...»

«ББК 83.011.7 Печатается по решению З-17 РИС НовГУ Рецензенты: доктор филологических наук, профессор О. В. Лещак Института славянской филологии Свентокшиской Академии им. Яна Кохановского в г. Кельце (Польша) доктор филологических наук, доцент В. Г. Дидковская кафедры русского языка Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого Заика В. И. З-17 Очерки по теории художественной речи: Монография / В. И. Заика; НовГУ им. Ярослава Мудрого. – Великий Новгород, 2006. – 407 с. В...»

«Министерство образования и науки Украины Государственное высшее учебное заведение Приазовский государственный технический университет ОФОРМЛЕНИЕ ТЕКСТОВОГО МАТЕРИАЛА В УЧЕБНЫХ ПОСОБИЯХ И МОНОГРАФИЯХ. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ Методические рекомендации для научно-педагогических работников Мариуполь 2012 ББК 74.58 УДК 371.671 Оформление текстового материала в учебных пособиях и монографиях. Общие требования : методические рекомендации для научно-педагогических работников / сост. Н. М. Помазкова. Мариуполь...»

«В.Г.Садков, В.Е. Кириенко, Т.Б. Брехова, Е.А. Збинякова, Д.В. Королев Стратегии комплексного развития регионов России и повышение эффективности регионального менеджмента Издательский дом Прогресс Москва 2008 2 ББК 65.050 УДК 33 С 14 Общая редакция – доктор экономических наук, профессор В.Г.Садков Садков В.Г. и др. С 14 Стратегии комплексного развития регионов России и повышение эффективности регионального менеджмента /В.Г. Садков, В.Е. Кириенко, Т.Б. Брехова, Е.А. Збинякова, Д.В. Королев – М.:...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО Магнитогорский государственный университет Зеркина Елена Владимировна, Чусавитина Галина Николаевна Подготовка будущих учителей к превенции девиантного поведения школьников в сфере информационно-коммуникативных технологий Монография Рекомендована Фондом развития отечественного образования для использования в учебном процессе и переиздания для широкой научной общественности в России и за рубежом Магнитогорск 2008 ББК Ч 481.2 УДК...»

«Ю. Ю. Булычев РОССИЯ КАК ПРЕДМЕТ КУЛЬТУРНОИСТОРИЧЕСКОГО ПОЗНАНИЯ ВВЕДЕНИЕ В ПРОБЛЕМУ РОССИЙСКОЙ КУЛЬТУРНО-ИСТОРИЧЕСКОЙ САМОБЫТНОСТИ Санкт-Петербург Издательство Политехнического университета 2005 ББК 71.7: 87.6 Б 908 Булычев Ю.Ю. Россия как предмет культурно-исторического познания. Введение в проблему российской культурно-исторической самобытности. – СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2005. – 255 с. ISBN 5 -7422 - 0884 -7 В книге рассматриваются социально-философские принципы,...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНФОРМАЦИОННО-БИБЛИОТЕЧНЫЙ СОВЕТ БИБЛИОТЕКА РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК Елена Дмитриевна ДЬЯЧЕНКО ИНФОРМАЦИОННО-БИБЛИОТЕЧНЫЙ СОВЕТ РАН: 100 ЛЕТ СЛУЖЕНИЯ АКАДЕМИИ НАУК 1911–2011 Санкт-Петербург 2011 ББК 78.3 Д 93 Научный руководитель д.п.н. В. П. Леонов Редколлегия: Н. М. Баженова, А. А. Балакина, Н. Н. Елкина (отв. сост.), Н. В. Колпакова (отв. ред.), С.А. Новик, И. И. Новицкая, О. Г. Юдахина Дьяченко, Елена Дмитриевна. Информационно-библиотечный совет РАН: сто лет...»

«ПОЧВЫ И ТЕХНОГЕННЫЕ ПОВЕРХНОСТНЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ В ГОРОДСКИХ ЛАНДШАФТАХ Монография Владивосток 2012 Министерство образования и науки Российской Федерации Дальневосточный федеральный университет Биолого-почвенный институт ДВО РАН Тихоокеанский государственный университет Общество почвоведов им. В.В. Докучаева Ковалева Г.В., Старожилов В.Т., Дербенцева А.М., Назаркина А.В., Майорова Л.П., Матвеенко Т.И., Семаль В.А., Морозова Г.Ю. ПОЧВЫ И ТЕХНОГЕННЫЕ ПОВЕРХНОСТНЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ В ГОРОДСКИХ ЛАНДШАФТАХ...»

«ОХРАНА ТРУДА, КАК СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ВЕКТОР РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ В РЕГИОНЕ г. Барнаул 2011 г. 1 ББК 65.246 О - 926 Бушмин И.А., начальник УТЗН Алтайского края, к.т.н. Охрана труда, как стратегический вектор развития социальной ответственности в регионе: Издательский дом Барнаул, 2011. – 240 с., ил. В данной монографии обеспечение безопасных условий труда и соблюдение требований охраны труда рассматривается как одно из ключевых направлений развития социальной ответственности в...»








 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.