Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата

Рисунок 3.

Педагогу наглядно представляются итоги идентификации знаний обучаемого (используется байесовский подход) в цифровой и графической формах, а также тип текущей задачи, которая будет предложена обучаемому для выполнения на следующем шаге обучения в соответствии с его состоянием обученности и заданными значениями параметров модели обучения.

Варьируя результаты решения задач и значения параметров модели, педагог может подобрать такие значения, при которых модель обучения будет управлять процессом обучения оптимально с точки зрения педагога. В режиме моделирования доступны две различные формы графического представления итогов идентификации знаний обучаемого. В числовой форме эти же данные приведены в таблице, расположенной над графиком. Первый тип графика (Рис. 3) демонстрирует вероятности правильного применения обучаемым каждой операции на заданном количестве шагов обучения, то есть графически отображает данные, находящиеся в той или иной строке таблицы. Второй тип графика демонстрирует историю изменения состояния обученности обучаемого по конкретной операции (графическое изображение того или иного столбца таблицы). Переключиться между этими двумя типами представления графической информации можно щелкнув левой клавишей мыши на соответствующем заголовке строки или столбца цифровой таблицы соответственно.

В связи с тем, что процесс обучения является многофакторным, динамическим и слабо формализуемым процессом возникает необходимость в наличие инструментов, обеспечивающих педагогу возможность проведения дидактических экспериментов с целью такой настройки, модели управления обучением в ИОС, которая позволяет учитывать конкретные условия использования. Реализованная в МОНАП подсистема моделирования отвечает указанным требованиям.

Интеллектуальная обучающая система, основанная на МОНАП

Во многих научных исследованиях показано, что CALL системы более эффективны, чем традиционный человек-учитель [Yang & Akahory, 1999]. В результате анализа предметной области обучения (грамматики немецкого языка в части склонения имен прилагательных) разработаны структуры предметно-ориентированных подсистем соответствующей экспертной обучающей системы (ИОС GRAD) [Galeev I. et al., 1999]. Подсистема модели обучения спроектирована с помощью инструментальных средств МОНАП. В соответствии с разработанной ранее архитектурой проектируемых ИОС определен состав предметно-ориентированного расширения среды обучения в ИОС GRAD и разработаны программные средства, обеспечивающие её создание и обслуживание, в том числе и возможность построения семейства ИОС в рассматриваемой ПО обучения, имеющих сетевую архитектуру, т.е. использующих общие компоненты информационных баз. Разработанная ИОС GRAD обеспечивая адаптивный процесс освоения обучаемым грамматики немецкого языка в части склонения имен прилагательных представляет собой гибкую систему открытого типа, способную расширяться и изменяться по требованиям эксперта-педагога.

Актуальность усвоения грамматики немецкого языка в части склонения имен прилагательных обусловлена тем, что знания о прилагательном используются как при синтезе, так и при анализе немецкого предложения. В случае синтеза предложения основной задачей при изучении прилагательного является правильное определение его окончания. В случае анализа (понимания) немецкого предложения знания о прилагательном могут играть важнейшую роль при решении целого ряда задач анализа:

распознавание подлежащего;

различение числа;

распознавание распространенного предложения и т.д.

Таким образом, решая задачи синтеза, обучаемый приобретает знания, которые могут быть использованы и при решении задач анализа немецкого предложения. В связи с этим целесообразно проектирование ИОС GRAD (GR -Grammatik, AD - Adjektiv), в которой учебным заданием является набор предложений немецкого языка, содержащих основы прилагательных. Обучаемому необходимо правильно проставить требуемые окончания. Фрагмент учебного задания может выглядеть следующим образом:

Das klein... Kind trinkt warm... Milch.

На основе анализа морфологии прилагательного, а также учитывая результаты анализа морфологии определяемого существительного и артикля, сформулирован общий подход к формированию алгоритмических предписаний по определению окончаний прилагательных в виде набора правил (операций) типа: "ЕСЛИ (условие), ТО (действие)". Указанные предписания представляют собой реализации внешней формы представления знаний эксперта-педагога о грамматике немецкого языка в части склонения имен прилагательных. Очевидно, что может быть сформирован целый класс таких алгоритмических предписаний на ЕЯ. При этом алгоритмические предписания указанного класса могут существенно отличаться друг от друга. Возможны следующие основные различия:

по типам выделенных операций, входящих в алгоритмическое предписание;

по степени детализации выделенных операций, входящих в алгоритмическое предписание;

по указанной экспертом-педагогом последовательности выделенных операций;

по естественно-языковой форме представления алгоритмического предписания, обусловленного как многозначностью, так и синонимичностью ЕЯ.

В качестве примера, иллюстрирующего потенциальное многообразие алгоритмических предписаний в рассматриваемой ПО обучения можно привести ряд операций, описывающих то или иное подмножество правил склонения прилагательных в слабой форме:

ЕСЛИ перед прилагательным и существительным стоит определенный артикль der или одно из местоимений dieser, jener, solcher, jeder, welcher и определяемое существительное мужского рода, ТО окончанием прилагательного является -е;

ЕСЛИ перед прилагательным и существительным стоит определенный артикль der и определяемое существительное мужского рода, ТО окончанием прилагательного является -е;

В рамках сформулированного общего подхода разработано конкретное алгоритмическое предписание, для хранения которого используется файл «ПРАВИЛА». Эксперт-педагог может разработать свое, отличное от предложенного, алгоритмическое предписание, адекватно (как по естественно-языковой форме представления, так и по содержанию) отображающее его знания в анализируемой предметной области (ПО) обучения. Программные средства ИОС GRAD поддерживают такую возможность.

Определены следующие структуры предметно-ориентированных подсистем ИОС GRAD.

Подсистема формирования учебных заданий представляет собой совокупность банка учебных задач со средствами его создания и обслуживания, а также соответствующей программы, обеспечивающей предъявление обучаемому задачи, свойства которой определяются подсистемой модели обучения в соответствии с текущими знаниями обучаемого.

Подсистема решателя задач отсутствует в связи с отказом от построения генератора задач.

Подсистема диагностики обеспечивает:

ввод ответа обучаемого;

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: пожары реферат, ответы 5 класс.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата