- •Введение
- •Глава 1. Анализ вопросов управления процессом обучения при использовании автоматизированных обучающих систем и игровых технологий обучения
- •1.1 Существующие подходы к управлению обучением и современные системы электронного обучения
- •1.2. Анализ возможностей методов активного обучения
- •1.3. Анализ возможностей современных аос
- •1.4. Цели и задачи исследования
- •Выводы по первой главе
- •Глава 2. Разработка концепции информационной поддержки процесса обучения в рамках компетентностного подхода с использованием иис на основе игровых технологий
- •2.1. Концепция информационной поддержки процесса обучения
- •2.2. Функциональная модель процесса формирования учебно-методического материала для иис
- •2.3. Разработка схемы управления процессом обучения
- •Выводы по второй главе
- •Глава 3. Разработка моделей и методов поддержки обучения с использованием игровых технологий
- •3.1. Разработка онтологической модели классификации способов описания дидактических единиц учебного материала для игровых технологий
- •Построение онтологии. Онтология строится как сеть, состоящая из терминов и отношений между ними. Отношения могут быть различного типа, например, "является", "имеет свойство" и т. П. (рис. 3.2)
- •Введем ряд отношений, взаимосвязанных друг с другом. В таблице 3.2 приведены экземпляры знаний. Соответствующая им модель отношений представлена на рис. 3.3.
- •3.3. Разработка метода интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при репродуктивном обучении
- •Выводы по третьей главе
- •Глава 4. Разработка информационного и программного обеспечения и исследование эффективности предложенного подхода
- •4.1. Информационное обеспечение иис поддержки обучения
- •4.2. Алгоритмическое обеспечение иис поддержки обучения
- •4.3. Разработка прототипа программного обеспечения иис
- •4.4. Анализ эффективности разработанного подхода на основе тестирования обучаемых
- •4.5. Методические рекомендации по проведению занятий с использованием иис
- •Выводы по четвертой главе
- •Заключение
- •Список испольЗованной литературы
- •Приложение обзор наиболее известных автоматизированных систем управления обучением
- •1) Система Learning Space корпорации Lotus/ibm
- •2) Интегрированная среда разработки и доставки web-курсов в Интернет WebCt.
- •3) Систему BlackBoard корпорации Blackboard Inc.
- •6) Система «Прометей».
- •7) Система дистанционного тренинга redclass.
Выводы по третьей главе
1. Разработанная онтологическая модель классификации типов представления учебного материала, включающая в себя основные способы формирования понятий (определение, декомпозиция, перечисление присущих свойств и сопоставление), позволяет использовать формализованное описание учебного материала для разных видов игр для последующего применения при реализации ИИС.
2. Разработанные онтологические модели представления учебного материала позволяют применять унифицированное представление материала, что повышает эффективность их использования для автоматизированного обучения и тестирования с помощью разработанной ИИС.
3. Предложенный метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при планировании процесса обучения, в отличие от известных, основан на модели описания процесса репродуктивного практического обучения для автоматизированного обучения и тестирования и правилах выработки управленческих решений, и позволяет реализовать информационное и алгоритмическое обеспечение для последующей реализации предложенного подхода в компьютерной среде в виде ИИС.
Глава 4. Разработка информационного и программного обеспечения и исследование эффективности предложенного подхода
Аннотация
В данной главе рассматриваются вопросы разработки информационного, алгоритмического и программного обеспечения прототипа ИИС поддержки принятия решений при обучении с использованием игровых технологий. Проводится анализ эффективности предложенного подхода.
4.1. Информационное обеспечение иис поддержки обучения
Разработанное информационное обеспечение ИИС представлено в виде онтологии и позволяет применять унифицированное представление учебно-методического материала для автоматизированного обучения и тестирования. Онтологическая база знаний реализуется в виде специальной базы данных на основе реляционных СУБД, в которой содержится описание онтологической модели и метаданных всех ресурсов знаний.
Реляционная схема метаданных для хранения метаописаний ресурсов знаний приведена на рис. 4.1.
Рисунок 4.1 – Реляционная схема семантических метаданных онтологической базы знаний
Ниже приведены описания реляционных таблиц с расшифровкой используемых полей.
Таблица 4.1 – Concepts (Понятия онтологии)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
ConceptId |
uniqueidentifier |
Уникальный идентификатор понятия онтологии |
2 |
Name |
nvarchar(50) |
Название онтологии |
3 |
OntologyId |
uniqueidentifier |
Уникальный идентификатор онтологии (из таблицы Ontologies) |
4 |
IsAtomic |
bit |
Признак атомарности понятия (понятие не является пересечением, объединением и т.п.) |
Таблица 4.2 – Instances (Описание экземпляров понятий онтологии)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
InstanceId |
uniqueidentifier |
Уникальный идентификатор экземпляра понятия |
2 |
Name |
nvarchar(50) |
Обозначение экземпляра |
3 |
OntologyId |
Uniqueidentifier |
Идентификатор пространства имен (из таблицы Ontologies) |
Таблица 4.3 – Instance2ConceptsCache (Отношение экземпляров к понятиям онтологии)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
InstanceId |
uniqueidentifier |
Идентификатор экземпляра понятия (из таблицы Instances) |
2 |
ConceptId |
uniqueidentifier |
Идентификатор понятия (из таблицы Concepts) |
Таблица 4.4 – DataTriples (Триплеты данных – связывают экземпляр – свойство – данное)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
TripleId |
uniqueidentifier |
Уникальный идентификатор триплета |
2 |
LeftObjectId |
uniqueidentifier |
Уникальный идентификатор объекта в левой части триплета (по умолчанию из таблицы Instances) |
3 |
LeftObjectType |
int |
Тип объекта в левой части триплета |
4 |
PropertyId |
uniqueidentifier |
Уникальный идентификатор) свойства из (таблицы Properties |
Продолжение табл.4.4. |
|||
5 |
StringValue |
nvarchar(500) |
Текстовое значение свойства |
6 |
IntegerValue |
bigint |
Целочисленное значение свойства |
7 |
FloatValue |
float |
Значение с плавающей запятой |
8 |
DateTimeValue |
datetime |
Значение дата-время |
9 |
BLOBValue |
image |
Значение массив байтов |
10 |
EditorId |
int |
Уникальный идентификатор пользователя, который редактировал значение свойства |
11 |
LastEdited |
bigint |
Дата последнего редактирования свойства в целочисленном представлении (DateTime.Ticks) |
12 |
LanguageId |
int |
Идентификатор языка, если свойство имеет текстовое значение (из таблицы Languages) |
Таблица 4.5 – ObjectTypes (типы объектов)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
ObjectType |
int |
Уникальный идентификатор типа объекта |
2 |
Name |
nvarchar(50) |
Название: Concept Property Instance ObjectTriple DataTriple Unknown |
Таблица 4.6 – Properties (Свойства понятий онтологии)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
PropertyId |
uniqueidentifier |
Уникальный идентификатор свойства |
2 |
Name |
nvarchar(50) |
Обозначение свойства |
3 |
IsFunctional |
bit |
Является ли данное свойство функциональным |
4 |
IsTransitive |
bit |
Является ли данное свойство транзитивным |
5 |
IsInverseFunctional |
bit |
Является ли данное свойство инверстным |
6 |
IsSymmetric |
bit |
Является ли данное свойство симметричным |
7 |
InversePropertyId |
uniqueidentifier |
Идентификатор свойства, инверсного по отношению к данному (из таблицы Properties) |
8 |
DataTypeId |
int |
Идентификатор типа данных |
9 |
OntologyId |
uniqueidentifier |
Идентификатор онтологии (из таблицы Ontologies) |
Таблица 4.7 – PropertyDomains (Области применения свойства)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
ConceptId |
uniqueidentifier |
Идентификатор понятия (из таблицы Concepts) |
2 |
PropertyId |
uniqueidentifier |
Идентификатор свойства (из таблицы Properties) |
Таблица 4.8 – PropertyRanges (Области допустимых значений свойств)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
ConceptId |
uniqueidentifier |
Идентификатор понятия (из таблицы Concepts) |
2 |
PropertyId |
uniqueidentifier |
Идентификатор свойства (из таблицы Properties) |
Таблица 4.9 – DataTypes (Типы данных – литералов)
Номер |
Атрибут |
Тип данных |
Пояснение |
1 |
DataTypeId |
int |
Уникальный идентификатор типа данных |
2 |
Name |
nvarchar(50) |
Название типа данных: Integer Float String DateTime BLOB Instance Unknown |
На рис. 4.2 представлен фрагмент разработанной онтологической модели учебно-методического материала по дисциплине «Технология разработки программного обеспечения» для специальностей 010503 – Математическое обеспечение и администрирование информационных систем 230105 – Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем.
Рисунок 4.2 – Фрагмент онтологической модели дидактической единицы «Процесс жизненного цикла» по дисциплине «Технология разработки программного обеспечения»
Разработанное информационное обеспечение для реализации предложенного подхода позволяет применять унифицированное представление учебно-методического материала для автоматизированного обучения и тестирования и служит основой для разработки ИИС поддержки процесса обучения на основе игровых технологий.
