Правительство нижегородской области
Официальный сайт
Вход для пользователей
Информатизация

Применение вероятностных методов для диагностики знаний и умений

Базисом глобального процесса информатизации общества является информатизация образования. Интенсивно развивается новое направление в компьютеризации обучения − интеллектуальные обучающие системы (ИОС), которые ориентированы на интеллектуализацию процесса преподавания, то есть взаимодействие преподавателей и студентов с использованием автоматизированной образовательной среды. Здесь важное место занимают процессы коммуникации, передачи студентам знаний и навыков преподавателей. Таким образом, в интеллектуальных обучающих системах при максимально возможном использовании когнитивных возможностей должны быть реализованы методы инженерии предметных, педагогических и методических знаний.

Существенной частью ИОС являются модели обучаемого, процесса обучения, предметной области, на основе которых для каждого обучаемого может строиться рациональная стратегия обучения. Базы знаний ИОС могут содержать экспертные знания в предметных областях и в сфере обучения.

Применение новых информационных технологий представляет обширные возможности по повышению уровня автоматизации и интеллектуализации процесса обучения с использованием обратной связи на основе детальной диагностики знаний и умений учащихся, выявление причин возникновения у них ошибок и разработки способов их устранения. Взаимодействие обучаемого с преподавателем может осложняется рядом факторов, таких как высокая стоимость, обусловленая ограниченой пропускной способностью, и возможные отклонения от объективной оценки знаний. Существующие виды автоматическго контроля знаний в виде тестирования, призванные облегчить работу преподавателя, в большинстве случаев позволяют проверить лишь знание формул, в то время как при применении экспертных систем возможна проверка всех элементов структуры знаний и умений.

Основными компонентами обучающей системы являются подсистема обучения и подсистема тестирования. Процесс обучения носит итерационный характер: в ходе накопления теоретического знания и получения практических навыков происходит конроль усвоенного материала с помощью элементов тестирования встроенных в процесс обучения. По результатам тестирования формируется обратная связь к подсистеме обучения. При этом обучаемому повторно представляются (рекомендуются) для проработки только те материалы и способы решения задач,  которые он не достаточно освоил.

При разработке систем интеллектуального автоматического тестирования эффективным оказывается применение вероятностных подходов. При этом предметная модель обучаемого может быть формализована посредством совместного распределения вероятностей для совокупности переменных, описывающих знания и умения, необходимые для решения исходной задачи. Общим методом решения задач считается разбиение задачи на подзадачи, которые совместно удовлетворяют требуемым условиям. Задача считается решенной, когда каждая из подзадач в отдельности решена.

Если задачу использовать как основу при построении интеллектуальной системы тестирования, то в ней можно выделить:

  • объекты, о которых идет речь в задаче (предметы окружающей действительности и характеризующие их физические величины);
  • характер ситуаций (взаимодействие между предметами, характер изменения величин);
  • отношения, связывающие объекты задачи;  требования задачи (что необходимо установить в результате решения задачи);
  • операторы, необходимые для выполнения требований задачи.

Задавая соответствующие вопросы можно выяснить, выделил ли обучаемый все объекты задачи, знает ли необходимые определения, понял ли сущность задачи, знает ли формулы, умеет ли их преобразовывать.

Предлагаемый подход к построению систем интеллектуального автоматического тестирования основан на согласованном использовании априорной информации и эмпирических данных. Формирование решений осуществляется с помощью вероятностного вывода на байесовской сети, синтезируемой с помощью процедур структурной и параметрической оптимизации. Параметры байесовской сети определяются в результате обучения по эмпирическим данным, накопленным за годы преподавательской деятельности. Знания экспертов о причинно-следственных взаимосвязях, в рассматриваемой предметной области, используются для определения структуры байесовской сети. Порядок проведения тестов определяется с использованием подхода, основанного на ценности информации.

Развиваемый подход позволяет выявлять знания, которыми учащийся не овладел и на основе этих данных корректировать процесс обучения, делая его более эффективным за счет минимизации времени на повторную проработку материала. Применение развиваемых методов при создании ИОС позволит в значительной степени автоматизировать процесс обучения, снизить трудозатраты и стоимость обучения.

Дата создания страницы: 21.06.2007
Дата модификации страницы: 20.06.2008