Выводы по второй главе
1. Разработанная концепция управления процессом обучения основана, в отличие от известных, на модификации и адаптации для образовательных целей известных игровых технологий для выполнения дидактических упражнений в форме групповых интеллектуальных игр, с применением онтологического подхода для структуризации учебного материала в ИИС, позволяет обеспечить поддержку формирования учебно-методического материала для проведения занятий в игровой групповой форме, что приводит к повышению эффективности процесса обучения.
2. Разработанная на основе стандарта SADT функциональная модель процесса обучения с использованием игровых технологий отражает специфику процесса обучения, является основой для построения информационной модели и разработки программного обеспечения и будет использована при построении ИИС поддержки принятия решений процесса обучения в рамках компетентностного подхода с применением игровых технологий.
3. Предлагаемая схема управления процессом обучения, основанная на стандарте IEEE P1484.1, позволяет представить процесс управления обучением как процесс принятия решений, в котором выбор пути продолжения обучения на занятии существенно зависит от предыстории обучения студента. При этом информационная поддержка осуществляется с помощью рекомендаций и данных, предоставляемых ИИС преподавателю по формированию наиболее подходящего для обучаемого содержания обучения, а обучаемому – в виде рекомендаций повторного изучения отдельных тем учебного материала.
Глава 3. Разработка моделей и методов поддержки обучения с использованием игровых технологий
Аннотация. Данная глава посвящена разработке моделей и методов поддержки обучения с использованием игровых технологий, а также метода интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при репродуктивном обучении, для реализации предложенного подхода.
3.1. Разработка онтологической модели классификации способов описания дидактических единиц учебного материала для игровых технологий
Для классификации способов описания дидактических единиц разработана модель типов представления учебного материала в зависимости от вида используемой игры (рис.3.1).
Рисунок 3.1 – Модель типов представления учебного материала
Разработанная онтологическая модель для организации знаний по учебным дисциплинам (в области информатики), которая, в отличие от известных, основана на предложенной классификации типов представления учебного материала, включающей в себя основные способы формирования понятий (определение, декомпозиция, перечисление присущих свойств и сопоставление), позволяет применять унифицированное представление материала для автоматизированного обучения и тестирования.
Современная обучающая среда должна быть универсальной, то есть лояльной к наполнению ее базы знаний, и предоставлять эксперту средства для ее наполнения. Актуальным, в данном аспекте, направлением инженерии знаний является онтологический анализ - подход, гарантирующий построение онтологических систем. В основе онтологического анализа лежит описание концептуально-логической модели программного обеспечения в терминах сущностей, отношений между ними и преобразования сущностей, которое выполняется в процессе решения некоторой задачи. В искусственном интеллекте под онтологией понимают базы знаний специального типа, которые могут «читаться» и пониматься, отчуждаться от разработчика и (или) физически разделяться пользователями. Выделим основные типы представления учебного материала в онтологии [91].
1) Определение понятий. Пример. Библиотека – это набор функций для разработчиков программных продуктов.
2) Перечень характеристик объекта. Пример. Программный продукт должен иметь: цену, гарантию качества, документацию, существовать независимо от разработчика, сопровождаться.
3) Упорядоченная последовательность действий, событий или состояний. Пример. Основные этапы жизненного цикла: разработка, производство, эксплуатация.
4) Типы семантических отношений между понятиями (обобщение, включение, пересечение и т.д.).
Формализуем некоторые задачи формирования методического материала по преподаваемым дисциплинам для проведения занятий с использованием игровых технологий [92]. Выделим следующие классы игр: ‘определение’, ’структура’, ‘атрибуты’. Введем обозначения: А – множество понятий; В – множество их определений; r – отношение, связывающее понятие из А и понятие из В; F(B) – функция перемешивания.
Для игры класса ‘определение’ введём:
Примером игры такого класса является игра «Определение».
2. Для игры класса ‘структура’ введём:
Примерами таких игр являются: «Структура», «Порядок».
3. Для игры класса ‘атрибуты’ введём:
Примером игры такого класса является игра «Характеристика».
Предлагается формализация задачи формирования методического материала по преподаваемым дисциплинам (см. табл. 3.1). Приведённые примеры аксиом представлены на языке дескриптивной логики SHIQ и хранятся в формате языка OWL DL. Для формирования содержания игровых объектов применяются приведённые запросы на языке SPARQL. В зависимости от типа игрового объекта происходит перемешивание полученных в результате запроса данных.
Таблица 3.1 – Типы представления учебного материала
Аксиомы |
Запросы |
Описание |
имеет_понятие, имеет_описание owl:DataTypeProperty Определение имеет_описание.Описание имеет_понятие.Дидакти-ческая_единица |
SELECT ?z ?y WHERE { ?x:имеет_описание ?y. ?x:имеет_понятие ?z } |
Найти все понятия (z) и их определения (y), например, видов программных продуктов, для игры типа «Определение» |
относится_к owl:ObjectProperty обладает owl:inverseOf.относится_к |
SELECT ?x ?y WHERE { :обладает rdfs:domain ?x. :обладает rdfs:range ?y } |
Найти все характеристики (y) понятия (x), например, программ-ного продукта, для игры типа «Характеристики» |
следует_за owl:TransitiveProperty предшествует owl:inverseOf. следует_за |
SELECT ?x ?y WHERE { ?x :предшествует ?y } |
Найти все понятия (x), которые следуют за указанным (y), для игры типа «Структура» |