- Математическая морфология.

Электронный математический и медико-биологический журнал. - Т. 6. -

Вып. 4. - 2007. - URL:

 

http://www.smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/TITL.HTM

 

http://www.smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/N-16-html/TITL-16.htm

 

http://www.smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/N-16-html/cont.htm

 

 

УДК 004.89

 

Интеллектуальная система дистанционного образования

 

Ó 2007 г. Соломин В. В.,  Бондарчук Н. Н.

 

(solomin.doc)

 

Рассмотрена созданная интеллектуальная система дистанционного образования, предназначенная для автоматизации учебного процесса в учебных заведениях, имеющих как внутреннюю локальную сеть Интранет, так и прямой выход в глобальную сеть Интернет. Процесс организации и осуществления обучения в данной системе реализован на основе нейросетевой технологии с использованием предложенной модификации адаптированной последовательной нейронной сети Кохонена.

Ключевые слова: система дистанционного образования, нейронная сеть Кохонена.

 

Интеллектуальная система дистанционного образования предназначена для автоматизации учебного процесса в учебных заведениях, имеющих внутреннюю локальную сеть Интранет, а также может использоваться в качестве системы дистанционного образования в учебных заведения имеющих прямой выход в глобальную сеть Интернет.

При создании данной системы были поставлены следующие цели:

1.                 Снижение учебной нагрузки на преподавателя. Для достижения данной цели были решены следующие задачи:

·   лекционный курс составляется один раз и может читаться нескольким группам одновременно, несколько семестров подряд;

·   тест составляется один раз и может использоваться за семестр многократно;

·   лекции и тесты могут использоваться всеми обучаемыми в автоматическом режиме;

·   использование экспертного режима тестирования позволяет:

Ø        вести индивидуальное тестирование, используя личность-ориентированный подход;

Ø        выдавать индивидуальные рекомендации по дополнительному изучению материала для каждого обучаемого (при необходимости выдать неправильные ответы для каждого обучаемого).

2.                 Улучшение качества обучения. Для достижения данной цели были решены следующие задачи:

·        система предоставляет обучаемому полный и выверенный лекционный материал;

·        система предоставляет обучаемому максимум времени для доступа к лекционному материалу;

·        система предоставляет обучаемому индивидуальное тестовое задание, максимально выявляющее уровень его знаний на всех этапах обучения;

·        система предоставляет обучаемому индивидуальные рекомендации по дополнительному изучению материала. 

3.                 Дистанционное образование. Для достижения данной цели были решены следующие задачи:

·        полностью дистанционно происходит прохождение учебного курса и получение результатов;

·        полностью дистанционно происходит создание и управление учебными курсами;

·        полностью дистанционно происходит администрирование предметов, списков преподавателей и групп обучаемых.

 

Интеллектуальная система дистанционного образования была полностью разработана в соответствии с поставленными целями и получила название «OLsEducation» [1].

Информационная модель интеллектуальной системы дистанционного образования представлена на рисунке 1.

 


 


Рисунок 1 – Информационная модель интеллектуальной системы дистанционного образования

 

Функции пользователей системы:

2.                 Администратор выполняет администрирование следующего:

·        всех пользователей в системе;

·        предметов;

·        факультетов;

·        групп на факультетах;

·        преподавателей;

·        обучаемых;

·        импорт/экспорт различных данных;

·        настройку внешних модулей;

·        дополнительно может:

Ø        вносить изменения и проводить лекции;

Ø        вносить изменения и проводить тесты;

Ø        просматривать результаты тестирования.

3.                 Преподаватель выполняет следующие функции:

·        создает, изменяет и проводит лекции;

·        создает, изменяет и проводит тесты;

·        просматривает результаты тестирования.

4.                 Обучаемый выполняет следующие функции:

·        изучает лекции;

·        проходит тесты;

·        просматривает результаты тестирования.

Согласно системе безопасности администратор имеет доступ ко всем элементам системы, исключая создание и прохождение лекций и тестов. Преподаватель имеет доступ только к своим лекциям и тестам. Может устанавливать права доступа к своим лекциям и тестам. Просматривает результаты тестирования любого обучаемого, прошедшего его тест, без ограничений. Обучаемый может проходить лекции и тесты, доступные для его группы. Может, также просматривать, только свои результаты тестирования с уровнем детализации, зависящим от прав доступа.

         Все тесты в системе дистанционного образования можно разделить на три типа:

1.                 Тип N1 – тест с индивидуальным временем ответа на вопрос.

2.                 Тип N2 – тест с общим временем ответа на весь тест.

3.                 Тип N3 – тест c экспертом.

В зависимости от типа теста, к нему может быть применен один или несколько параметров, перечисленных ниже:

1.                 Перемешивать вопросы – параметр действителен только для тестов Тип N1 и Тип N2. Если установлено 'Да', то все вопросы теста перед выдачей обучаемому будут индивидуально перемешаны случайным образом.

2.                 Перемешивать ответы – параметр действителен для всех типов тестов. Если установлено 'Да', то все варианты ответов, выдаваемые каждому обучаемому будут индивидуально перемешаны случайным образом.

3.                 Общее время – параметр действителен только для тестов Тип N1 и Тип N2. Если установлено 'Да', то тест работает как Тип N2, если установлено 'Нет', то тест работает как Тип N1.

4.                 Принимать повторные ответы – параметр действителен только для тестов Тип N2. Если установлено 'Да', то при тестировании обучаемому предоставляется возможность до завершения теста изменить свой ответ на любой вопрос. Ответом обучаемого будет считаться последний данный ответ.

5.                 Макс. выдаваемых вопросов – параметр действителен для всех типов тестов. Вне зависимости от числа вопросов в тесте, при тестировании обучаемому будет выдано заданное количество вопросов и меньше, если вопросов в тесте меньше заданного параметра. Стоит отметить, что при одновременном использовании параметра 'Перемешивать вопросы' выдаваемые вопросы представляют собой случайную выборку вопросов из всех вопросов теста, причем случайным образом перемешанные.

6.                 Время одной попытки в сек. – параметр действителен для всех типов тестов. Параметр предназначен, для не допущения повторной попытки пройти тестирование ранее, чем через указанное время. Стоит помнить, что в любом случае OLsEducation хранит все попытки пройти тест с точным указанием времени прохождения.

Варианты ответов могут быть двух типов:

1.                 Тип N1 Правильность, как Да или Нет – правильность ответа задается как 'Да' или 'Нет'.

2.                 Тип N2 Правильность, как текст – правильность ответа задается как текст. Ответ засчитывается как правильный только при полном совпадении текста ответа с текстом введенным обучаемым.

 

Интеллектуальная составляющая системы дистанционного образования выполнена на основе адаптированной последовательной искусственной нейронной сети Кохонена [2]. Различные конфигурации адаптированной сети Кохонена объединены общим понятием «Эксперт». В задачи эксперта входит:

·        анализ ответов обучаемых;

·        выбор вопросов из общей базы вопросов, исходя из поставленной цели и проведенного анализа ответов обучаемых;

·        установление степени усвоения обучаемым того или иного учебного материала.

В данной системе имеются следующие типы экспертов:

1.                 Эксперт 1 («Маша») – реализует стратегию случайного выбора вопросов. Критерий выбора вопроса — минимальный балл.

2.                 Эксперт 2 («Таня») – реализует стратегию случайного выбора вопросов и по мере обучения на ответах обучаемых переходит на стратегию выбора вопросов с наименьшим числом правильных ответов обучаемых. Критерий выбора вопроса — минимальный балл.

3.                 Эксперт 3 («АнтиТаня») – реализует стратегию случайного выбора вопросов и по мере обучения на ответах обучаемых переходит на стратегию выбора вопросов с наименьшим числом правильных ответов обучаемых. Критерий выбора вопроса — максимальный балл.

4.                 Эксперт 4 («Лена») – реализует стратегию случайного выбора вопросов и по мере обучения на ответах обучаемых переходит на стратегию выбора вопросов с наименьшим числом правильных ответов обучаемых для распознанного типа обучаемых. Отнесение ответа обучаемого к тому или иному типу производится с использованием Евклидовой метрики в пространстве вопросов N измерений. Эксперт предоставляет возможность посмотреть к какому типу обучаемых был отнесен ответ обучаемого. Критерий выбора вопроса — минимальный балл.

5.                 Эксперт 5 («АнтиЛена») – реализует стратегию случайного выбора вопросов и по мере обучения на ответах обучаемых переходит на стратегию выбора вопросов с наименьшим числом правильных ответов обучаемых для распознанного типа обучаемых. Отнесение ответа обучаемого к тому или иному типу производится с использованием Евклидовой метрики в пространстве вопросов N измерений. Эксперт предоставляет возможность посмотреть к какому типу обучаемых был отнесен ответ обучаемого. Критерий выбора вопроса — максимальный балл.

6.                 Эксперт 6 («Прасковья») – реализует стратегию выбора вопросов с наименьшим числом правильных ответов по темам эксперта ответы, на которые обучаемому даются особенно плохо. Данный эксперт при правильных ответах обучаемого обеспечивает минимальное покрытие теста, то есть пока обучаемый отвечает правильно эксперт задает вопросы из разных тем, если обучаемый по какой-то теме дает не верный вопрос эксперт начинает задавать вопросы по этой теме. Если через некоторое число вопросов обучаемый начинает давать правильные ответы эксперт переходит к следующей теме, в которой было много неправильных ответов и мало правильных. Эксперт предоставляет возможность посмотреть, какую тему обучаемый знает лучше, а какую хуже, из чего обучаемый может сделать вывод, какие темы ему необходимо прочитать дополнительно. Критерий выбора вопроса — минимальный балл.

7.                 Эксперт 7 («Ира») – реализует стратегию случайного выбора вопросов и по мере обучения на ответах обучаемых переходит на стратегию выбора признак вопроса, который имеет максимально отличный ответ по сравнению с такими же вопросами в других психологических типах обучаемого. Отнесение ответа обучаемого к тому или иному типу производится с использованием Евклидовой метрики в пространстве вопросов N измерений. Эксперт предоставляет возможность посмотреть к какому типу обучаемых был отнесен ответ обучаемого. Эксперт предоставляет возможность посмотреть, к каким психологическим типам относится обучаемый, в какой степени и с какой вероятностью, из чего можно сделать вывод с кем из обучаемых в группе он максимально схож. Критерий выбора вопроса — признак балл.

8.                 Эксперт 8 («Света») – реализует стратегию случайного выбора вопросов и по мере обучения на ответах обучаемых переходит на стратегию выбора признак вопроса, который имеет максимально отличный ответ по сравнению с такими же вопросами в других психологических типах обучаемого. Отнесение ответа обучаемого к тому или иному типу производится с использованием Евклидовой метрики в пространстве вопросов N измерений. Эксперт предоставляет возможность посмотреть к какому типу обучаемых был отнесен ответ обучаемого. Эксперт предоставляет возможность посмотреть, к каким психологическим типам относится обучаемый, в какой степени и с какой вероятностью, из чего можно сделать вывод с кем из обучаемых в группе он максимально схож. Критерий выбора вопроса – признак балл. Обучение эксперта производит автор теста один раз.

 

Литература

 

1.     OLsEducation: Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ №2007614666 http://www.olgalabs.com

2.     Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. – М. Мир, 1992.

 

Intelligent System of Remote Education

 

Ó 2007 г. Solomin V. V., Bondarchuk N. N.

 

The intelligent system of remote education is considered. Education in the given system is realized on a basis neurocomputing technologies with use of modified Kohonen Self-Organizing Map.

Key words: system of remote education, Kohonen Self-Organizing Map.

 

Кафедра вычислительной техники

Филиал ГОУ ВПО «МЭИ (ТУ)» в г. Смоленске

olgalabs@ya.ru

Поступила в редакцию 26.12.2007.