Висвітлено проблеми розвитку систем дистанційного навчання та контролю знань з використанням інтелектуальних Інтернет-технологій. Увагу приділено теорії, методології, методиці та технології побудови адаптивних систем дистанційного навчання. Охарактеризовано адаптивні й інтелектуальні системи дистанційного навчання на основі Web-технологій. Наведено інформацію про традиційні та адаптивні тести, класичні статистичні методи аналізу результатів тестування, технологію варіабельного ядра, шкали оцінок у діагностичному тестуванні знань.

Освещены проблемы развития систем дистанционного обучения и контроля знаний с использованием интеллектуальных Интернет-технологий. Уделено внимание теории, методологии, методике и технологии построения адаптивных систем дистанционного обучения. Охарактеризованы адаптивные и интеллектуальные системы дистанционного обучения на основе Web-технологий. Приведена информация о традиционных и адаптивных тестах, классических статистических методах анализа результатов тестирования, технологии вариабельного ядра, шкалах оценок в диагностическом тестировании знаний.

Розглянуто актуальну проблему створення навчальної системи, яка, завдяки врахуванню індивідуальних особливостей кожного студента, дозволяє інтенсифікувати процес навчання. Запропоновано схему реалізації такої системи з використанням інтелектуальних агентів. Результати досліджень доводять можливість ефективного застосування даної системи в навчальному процесі.

Розглянуто питання створення технології оцінки ефективності роботи баз знань. На підставі досліджень показано, що втрата ефективності роботи баз знань піддається математичному моделюванню,і цей процес можна описати з використанням механізмів деградації. Виокремлено основні параметри, що характеризують процеси деградацій знань та впливають на швидкість їх перебігу. На підставі даних результатів виникає можливість розробки апаратно-програмного комплексу зі зворотним зв'язком для керування базами знань, що, в свою чергу, робить можливим забезпечення функціональності інтелектуальної системи.

Розглянуто питання створення адаптивної системи дистанційного навчання та контролю знань. Запропоновано технологію розробки навчального блоку системи. Дана технологія дозволяє забезпечити не тільки автоматичне розбиття навчального матеріалу на блоки способом, який створює найбільш сприятливі умови його засвоєння студентами, але й побудову з таких блоків навчального курсу залежно від індивідуальних особливостей, навичок і здібностей студентів.

Ключ. слова: генератор випадкових чисел, система дистанційного контролю знань
Індекс рубрикатора НБУВ: З970.826

Рубрики:

Системи автоматизованого навчання (АСН)

Шифр НБУВ: Ж15664 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Запропоновано технологію оцінки якості засвоєних знань для адаптації інтелектуальних систем дистанційного навчання та контролю знань на основі апарату ланцюгів Маркова. Врахування та оцінювання введених величин, таких, як ступінь засвоєння та ступінь сприйняття, дозволяє автоматизувати адаптацію системи до початкового рівня знань, а також до індивідуальних особливостей проходження процесу навчання кожним студентом.

Розглянуто підхід до оцінки та прогнозування швидкості сприйняття і засвоєння знань студентами в системах дистанційної освіти, який дозволяє адаптувати процес навчання і провести його оптимальним шляхом для кожного конкретного студента. Запропоновано математичну модель, що враховує швидкість сприйняття нової інформації, порядок тестування, рівень засвоєння навчального матеріалу, залежність швидкості засвоєння від швидкості сприйняття; яку можна використовувати для побудови системи, що враховуватиме персональні здібності студента, його попередні знання, вміння, особливості у сприйнятті та засвоєнні нової інформації.

Наведено огляд сучасного стану систем дистанційного навчання, у яких використовуються адаптивні й інтелектуальні технології. Запропоновано підходи до класифікації даних систем і проаналізовано реальні можливості їх практичного застосування у навчанні та контролі знань. Описані архітектурні підходи до створення таких систем дозволять розпочати розробку та впровадження систем нового покоління.

Описано застосування графо-автоматної моделі адаптивної системи дистанційного навчання (ДН) та контролю знань (КЗ) для вирішення задачі оптимального управління потоком квантів знань у процесі опрацювання курсу студентом. Розглянута модель враховує такі важливі аспекти ДН, як можливість "забування" квантів знань студентом, проблему черговості виведення квантів на опрацювання та виконання над ними операцій, повторюваність одних і тих же квантів у різних заняттях і контекстах. Описана модель управління потоком квантів дозволяє реалізувати в системі ДН та КЗ значні можливості адаптації до особливостей сприйняття і рівнів знань тих, хто навчається.

Розглянуто питання створення інтелектуальної системи дистанційного навчання та контролю знань. Запропоновано технологію розробки домена-експерта системи. Надана технологія дозволяє забезпечити не тільки автоматичне розбиття навчального матеріалу на блоки способом, який створює найбільш сприятливі умови його засвоєння студентами, але й побудову з таких блоків навчального курсу залежно від індивідуальних особливостей, навичок і здібностей студентів.

Запропоновано технологію конструювання критеріально-орієнтованих тестів в адаптивних системах дистанційного навчання, яка дозволяє порівняти рівень знань студентів із рівнем складності завдань. Таку можливість можна використати в адаптивних навчальних системах для визначення індивідуальної навчальної траєкторії конкретного студента, а також для забезпечення функціонування інтелектуального навчального модуля, який відповідає за всебічну оцінку процесу навчання.

Запропоновано підхід до проектування функції пристосованості в інтерактивному режимі на підставі моделей екстракції об'єктів навчання за допомогою системи дистанційного навчання та контролю знань студентів з адаптацією до їх підготовки та інших особливостей. Крім того, запропонована методологія дозволяє спрощувати декомпозицію потрібного набору об'єктів навчання для даного навчального курсу.

Описано технологію визначення оптимального часу тестування в адаптивних системах контролю знань, яка складається з декількох етапів: поділ групи, що проходить тестування, на три категорії; перевірка гіпотези про нормальний розподіл часу в кожній групі, використовуючи критерій Пірсона; проходження другої спроби тестування з визначеним оптимальним часом; визначення рангового кореляційного зв'язку між оцінками двох тестів. Використання даної технології дозволить об'єктивно оцінювати рівень знань студентів, що значною мірою залежить від індивідуальних особливостей і здібностей тих, хто навчається, та від правильної організації навчального процесу, індивідуалізації навчання, рівня наданого матеріалу, об'єктивності контролю.

Розглянуто проблеми тестового контролю знань у сучасних навчальних системах. Методики та інструментарій класичної теорії тестів попри великі можливості даної технології не вирішують багатьох задач, які ставить сучасний рівень розвитку освіти. Адаптивні тести у даному випадку дозволяють вирішувати ці питання і їх можна ефективно використовувати для вирішення будь-яких задач оптимізації навчального процесу - оцінки ефективності педагогічних інновацій і технологій, моніторингу і т.д.

Показано можливості статистичних методів аналізу результатів тестування. Представлено найпростіші та необхідні процедури статистичної обробки результатів тестування знань і методи оцінки якості тесту. Розглянуто підхід до конструювання тестів, представлений у сучасній теорії тестування на підставі математичної теорії параметричної оцінки тестових завдань на базі основних сучасних математичних моделей: однопараметричної моделі Раша, дво- та трипараметричної моделей Бірнбаума.

Описаны основные модели и методы диагностики знаний с использованием адаптивных критериально-ориентированных тестов. Рассмотрены существующие шкалы оценок в диагностическом тестировании, позволяющие переменный характер измеряемой величины последовательно приблизить к объективным оценкам уровня знаний студентов. Представлен процесс объективной оценки значения параметра, характеризующий уровень знаний студентов, а также его значение в индивидуальной шкале.

Показано можливості реалізації методів адаптивного тестування. Надано найпростіші та необхідні процедури статистичної обробки результатів тестування знань і методи оцінки якості тесту. Розглянуто підхід до конструювання тестів, представлений в сучасній теорії тестування на підставі математичної теорії параметричної оцінки тестових завдань на базі однопараметричної моделі Раша.

Рассмотрены направления стандартизации в дистанционной учебе, процесс разработки стандарта и цель процесса стандартизации. Приведен обзор международных организаций, которые занимаются стандартизацией.

Розглянуто проблеми тестового контролю знань у сучасних навчальних системах. Методики та інструментарій класичної теорії тестів попри великі можливості даної технології не вирішують багатьох задач, які ставить сучасний рівень розвитку освіти. Адаптивні тести у даному випадку дозволяють вирішувати ці питання і можуть бути ефективно використані для вирішення будь-яких задач оптимізації навчального процесу - оцінки ефективності педагогічних інновацій і технологій, моніторингу і т.д. Розглянуто підхід до конструювання тестів, представлений в сучасній теорії тестування, на основі математичної теорії параметричної оцінки тестових завдань на базі основних сучасних математичних моделей: однопараметричної моделі Раша, дво- та трипараметричної моделі Бірнбаума.

Індекс рубрикатора НБУВ: Ч481.290

Рубрики:

Дистанційне та віртуальне навчання в галузі вищої освіти

Шифр НБУВ: Ж14024 Пошук видання у каталогах НБУВ