Редькина А.В. (alexandra.redkina@gmail.com) - Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, кандидат технических наук, Редькин А.В. (alexandra.redkina@gmail.com) - Сибирский федеральный университет, г. Красноярск (доцент ), Красноярск, Россия, кандидат технических наук, Карпов Л.Е. (alexandra.redkina@gmail.com) - Институт системного программирования РАН, г. Москва, доктор технических наук, Аношин Д.А. (anoshindx@gmail.com) - Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, (магистр ), Красноярск, Россия | |
Ключевые слова: модель предметной области., предметно-ориентированные компоненты, интеграция систем, системы управления обучением |
|
Keywords: knowledge domain model, subject-oriented components, distributed systems, education systems |
|
|
Информационные обучающие системы входят в число самых востребованных видов ПО. Гибкость – ключ к будущему обучающих систем. Одним из эффективных элементов процесса обучения естественно-научным дисциплинам является решение задач. Именно этот элемент процесса обучения при разработке обучающих систем требует особенно тщательного учета специфических особенностей изучаемых дисциплин. Так как решение задач по различным предметам может представляться текстом, формулами, изображениями, умозаключениями и т.д., его трудно разбить на отдельные концепты, а для некоторых предметных областей это просто невозможно. То есть решение проблемы в общем виде невозможно, однако представляются актуальными попытки разработки инструментов для решения конкретного круга задач в терминах, максимально приближенных к данной предметной области. При этом речь идет только о типовых задачах, которые в дальнейшем служат базой для решения творческих задач, пока не поддающихся автоматизированной обработке. Таким образом, при выборе средств для решения какой-либо задачи необходимо применять специализированные инструменты, ориентированные на конкретную предметную область и предоставляющие средства для решения задач именно в этой области. В качестве предметно-ориентированных компонентов выступают тематические редакторы и подсистемы, реализующие интерпретацию и проверку корректности представленных решений [1, 2]. Требования, предъявляемые к предметно-ориентированным компонентам, имеют двойственную природу. С одной стороны, разрабатываемые инструменты должны быть удобными для обучаемого, решающего задачу, доступными, чтобы упростить процесс его работы, сделать ее более понятной. С другой стороны, представляемое решение должно быть максимально формализованным, содержать точную и полную информацию, чтобы вычислитель мог интерпретировать представленное решение и автоматически проверять его корректность (рис. 1). Процесс формализации решения задачи сводится к описанию решения на неком формальном языке, который поддерживает систему знаков, однозначно понимаемую и человеком, и компьютером, следовательно, имеет свои синтаксические, семантические или прагматические аспекты. Введение формального языка приводит к необходимости однозначного перевода описания на одном языке в описание на другом и к необходимости их эквивалентной интерпретации. Если при обучении возникает необходимость работать с множеством предметных областей, соответственно, требуется и множество входных языков, отражающих специфику предметной области. Достоинство этих языков в возможности концентрироваться исключительно на области предметных знаний пользователя, чтобы тот не затрачивал дополнительные усилия на изучение предлагаемых инструментов. Недостатком же является необходимость разработки новых предметно-ориентированных языков и, следовательно, соответствующих компиляторов или интерпретаторов, что само по себе трудоемко. Для разработки предметно-ориентированных компонентов определяющее значение имеет моделирование предметной области. Модель предметной области обеспечивает специалисту в данной предметной области и разработчику программного инструментария единый язык, а пользователю (обучаемому) дает возможность представлять решение задачи на языке, близком к предметной области. Модель также должна содержать определение системы знаков и их смысловое значение, то есть семантическую составляющую, что позволяет проводить машинную интерпретацию представленных решений. Введение формального языка приводит к необходимости однозначного перевода описания на одном языке в описание на другом и к необходимости их эквивалентной интерпретации.
Онтологический подход основан на идее концептуального моделирования. Онтология определяется как совокупность множеств концептов (понятий, терминов) предметной̆ области, отношений между концептами и множеств функций интерпретации, заданных на концептах и/или отношениях онтологии. Онтологии отражают свойства, структуру и поведение данных предметной области. На практике в большинстве случаев онтологии представляются как словари, описывающие понятия с использованием терминологии, принятой в данной предметной области. Как правило, онтология предметной области содержит таксономию понятий. При построении онтологии предметной области решаемых задач предполагается, что определенные виды задач можно решить с ис-пользованием одной и той же модели предметной области. Для обеспечения машинной интерпрети-руемости имеющихся данных на первый план выступает семантика ресурсов, повышающая дос-товерность данных о конкретной области. Суще-ствующие методологии создания онтологий дос-таточно трудоемки, для этой цели применяют языки спецификации онтологий, специальные ин-струментальные среды, где в режиме диалога строится онтология, что является непростой зада-чей. На сегодняшний день нет достаточно гибких стандартных решений моделирования предметной области. Основные трудности в решении проблемы распознавания свободно конструируемых ответов и сообщений на языках, близких к предметной области, сводятся к ограничению языка общения путем четкой формулировки требований к условию задач, к исходным данным и результатам. Примитивы, из которых складывается решение задачи, определяют библиотеку инструментов для тематических редакторов построения решения задачи и позволяют создать математическую модель (чаще всего в виде графа представляемого решения задачи), учитывающую семантику оперирования библиотекой инструментов. Такие редакторы могут использоваться как для систем поддержки процесса обучения решению задач по спектру дисциплин, так и для научных исследований в этих предметных областях.
Столь же важной проблемой является обес- печение переносимости разрабатываемых интерактивных программных модулей и их взаимо- действия с различными системами управления обучением. Пока еще нет для этого общепринятых правил. Однако используется ряд спецификаций, в соответствии с которыми можно разрабатывать учебные модули, доступные для интеграции с системами управления обучением. Эти спецификации обладают определенными ограничениями и недостатками, поэтому их редко используют. К ним можно отнести спецификацию IMS Learning Tools Interoperability, в которой строго определены методы равностороннего взаимодействия обучающих программных средств с сертифицированными IMS учебными программными платформами [3]. Возможно, со временем эта спецификация обеспечит универсальный метод интеграции учебных модулей с системами управления обучением. Другим примером является сборник стандартов и спецификаций в сфере электронного обучения SCORM (Sharable Content Object Reference Model, эталонная модель переносимых объектов контента) [4]. Для интеграции в систему управления обучением SCORM-совместимый учебный материал должен быть заранее собран в архив с определенной структурой, что накладывает ограничение на внедрение интерактивных модулей, лишая их возможности дальнейшего редактирования и добавления заданий. В качестве примера интерактивного модуля, реализуемого таким образом, можно привести разработанный в Сибирском федеральном университете редактор-преобразователь алгебраических выражений. На рисунке 2 показана схема интеграции интерактивного модуля с системой управления обучением. Интеграция существующих и разрабатываемых систем, выявление общих принципов взаимодействия и построения предметно-ориентированных компонентов позволят упростить разработку ПО для поддержки процесса обучения. Публикация в единой информационно-образовательной среде теоретического материала и размещение поддержки в решении задач представляется главной целью разработки систем управления обучением. Литература 1. Редькина А.В., Карпов Л.Е., Минкин И.В. Многокомпонентные инструментальные системы поддержки процесса обучения // Программные продукты и системы. 2011. № 3. С. 104–107. 2. Редькина А.В. Построение инструментальных средств поддержки обучения решению задач // Технология разработки информационных систем: cб. матер. II Междунар. науч.-технич. конф. Таганрог: Изд-во технологического ин-та ЮФУ. 2011. Т. 2. С. 93–96. 3. Seamless, Rapid Integration of Innovative Learning Applications and Tools. URL: http://www.imsglobal.org/lat.html (дата обращения: 10.01.2012). 4. Advanced Distributed Learning (ADL), Sharable Content Object Reference Model (SCORM®) 2004 4th Edition. Overview, 2009. 5. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. СПб: Невский диалект, 1999. 560 с. |
http://swsys.ru/index.php?id=3340&lang=%E2%8C%A9%3Den&like=1&page=article |
|