Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка метода адаптивного управления обучением по индивидуальной образовательной траектории

Диссертация: Разработка метода адаптивного управления обучением по индивидуальной образовательной траектории
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Эти проблемы затрагивались в, рамках решения задач управления качеством подготовки выпускников высших учебных заведений в работах таких известных исследователей как H.A. Селезнева, А. И. Субетто, JI.A. Растригин, С. А. Пиявский, A.M. Бершадский, В. А Камаев. Однако врамках данных исследований рассматривается управление изучением отдельных дисциплин, но не образовательной траекторией в целом… Читать ещё >

Разработка метода адаптивного управления обучением по индивидуальной образовательной траектории (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ
    • 1. 1. Анализ существующих проблем в области управления обучением по- индивидуальной образовательной траектории
    • 1. 2. Адаптивное управление как способ организации управления обучением по индивиду альнойобразовательнойтраектории'
    • 1. 3. Проблема проектирования индивидуальных учебных планов на основе применения современных методов теории принятия решений и искусственного интеллекта
    • 1. 3- 1 Описание предметной области
      • 1. 3. 2. Анализ проблемы проектирования индивидуальных учебных планов
      • 1. 4. Проблемы, контроля. освоения образовательнойшрограммы
      • 1. 5. Анализ существующих методов решения задачи управления обучением наюснове индивидуального плана
  • Г. 5:1 Метод адаптивного- у прав ления обучением Л.А. Растригина
    • 1. 5. 2. Методы проектирования учебных планов, основанные на информационных технологиях
    • 1. 5. 3-Методы оценки уровня подготовки
    • 1. 6. Постановка задачифазработки метода построения информационной системы адаптивного управления"обучением<�по>индивидуальнош образовательной траектории
  • ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ РЕШЕ1ШЯ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНШГИКОЛИЧЕСТВЕННОЙОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК ИЗУЧАЕМЫХ ДИСЦИПЛИН
    • 211. = Разработка' концептуальных основ построения системы
      • 2. 2. Построение модели адаптивного тестирования оценки уровня подготовки обучающегося
        • 2. 2. 1. Алгоритм изменения сложности заданий в процессе тестирования
        • 2. 2. 2. Характеристики тестовых заданий и оценка правильности ответа
        • 2. 2. 3. Метод вычисления сложности заданий на каждом шаге работы теста
      • 2. 3. Количественное выражение объема дисциплины
      • 2. 4. Определение способности обучающегося к усвоению материала
      • 2. 5. Определение необходимых объемов дисциплин
        • 2. 5. 1. Определение недостающего объема материала для успешного освоения дисциплины студентом
        • 2. 5. 2. Вычисление на основе' полученных данных количества часов изучения данной дисциплины
  • Выводы
  • ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДИСЦИПЛИН В УЧЕБНОМ ПЛАНЕ С УЧЕТОМ ИХ
  • ВЗАИМОПРЕЕМСТВЕННОСТИ
    • 3. 1. Разработка метода построения взвешенной семантической сети взаимопреемственности дисциплин
      • 3. 1. 1. Построение структуры алгоритма в части формирования межпредметных связей в виде семантической^ сети
      • 3. 1. 2. Оптимизация структуры семантической сети власти взаимопреемственности дисциплин
    • 3. 2. Построение экспертной системы принятия решений по оптимальному распределению дисциплин по семестрам
      • 3. 2. 1. Формализация ограничений, накладываемых на учебный план
      • 3. 2. 2. Разработка алгоритма оптимального распределения дисциплин по семестрам
    • 3. 3. Разработка метода определения структуры, и состава элективных курсов на основе репертуарных решеток
    • 3. 4. Разработка метода адаптивного ¿управления процессом обучения по индивидуальной образовательной траектории
  • Выводы
  • ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
    • 4. 1. Описание структуры автоматизированной информационной системы
      • 4. 1. 1. Подсистема аутентификации
      • 4. 1. 2. Подсистема работы сотрудников
      • 4. 1. 3. Подсистема работы преподавателей
      • 4. 1. 4. Подсистема работы студентов
    • 4. 2. Структура базы данных и классов реализованной системы адаптивного управления обучением по индивидуальному учебному плану
      • 4. 2. 1. Даталогическая модель БД
      • 4. 2. 2. Структура классов автоматизированной информационной системы
    • 4. 3. Подбор оптимальных параметров тестирования
    • 4. 4. Пример построения индивидуального учебного плана и управления обучением по индивидуальной образовательной траектории
      • 4. 4. 1. Определение объема подготовки
      • 4. 4. 2. Определение способности усвоения материала
      • 4. 4. 3. Выбор элективных курсов
      • 4. 4. 4. Составление индивидуального учебного плана
    • 4. 5. Организация и результаты эксперимента
  • Выводы

Актуальность темы

В современных условиях рынка труда стала очевидной необходимость совершенствования подготовки кадров в системе многоуровневого непрерывного образования. Происходит реформирование системы образования, переход к многоуровневой структуре подготовки бакалавр/магистр на основе компетентностного подхода. Основной целью учебного заведения становится формирование ключевых компетенций.

В' высшие учебные заведения, приходят студенты с различным исходным уровнем подготовки — получившие общее среднее, начальное и среднее профессиональное образование, имеющие определенный опыт работы на производстве и совмещающие ее с учебой. В связис этим представляется нецелесообразным вести их обучение по единому учебному плану. У кого-то из них могут быть недостаточно сформированы необходимые компетенцииа для кого-то знания могут оказатьсяизбыточными, что влечет за собойпотерю времени и средств.

Основной особенностью современной' системы образования, решающей описанные проблемы, является возможность обучения по индивидуальной образовательной траектории, все более привлекательная в последнее время.

С переходом на двухуровневую систему бакалавр/магистр и внедрением в полной мере системы «кредитов» (зачетных единиц) появляется дополнительная возможность предоставить студенту индивидуальный, план, устанавливающий состави порядок изучаемых дисциплин. Однако при таком подходе возникает необходимость решения ряда проблем.

Как правило, составление учебных планов осуществляется на основе федеральных государственных образовательных стандартов. (ФГОС) в сочетании с экспертными оценками заведующих кафедр и опытом и интуицией преподавателей, опирающихся на свои представления о месте и роли каждой дисциплины в формировании ключевых компетенций, что само по себе представляет сложную и во многом субъективную задачу.

Особенно сложно эта проблема решается при составлении индивидуальных учебных планов, в рамках которых предусматривается:

1) частичный перезачет дисциплин для сокращенной формы обучения;

2) сокращение объема аудиторных часовдля ускоренной формы обучения;

3) порядок изучения дисциплин- 4) определение необходимого объема элективных курсов, которые студент желает изучить в рамках индивидуальной формы обучения.

Резковозросшее в последнее время число студентов, желающих обучаться по индивидуальному плану, приводит к невозможности решения задачи вручную, что требует автоматизации этого процесса' на основе его формализации.

Кроме того, в-настоящее время составленный* индивидуальный план, как и большинство применяемых учебных планов, является статическим. В то же время, период обучения довольно продолжителен (4−6 лет), и за это время, показатели студента, на которых основывалось построение индивидуального плана, могут измениться в ту или иную сторону. Отсутствие учета этого фактора в настоящее время приводит к тому, что со временем в процессе обучения студент сталкивается с проблемами, которых, удалось бы избежать путем составления адаптивного индивидуального учебного плана: несоответствие темпа подачи материала темпу его усвоения, отсутствие необходимого уровня подготовки или избыточность материала и пр. Таким образом, существует необходимость обеспечить адаптивное управление индивидуальной траекторией обучения.

Эти проблемы затрагивались в, рамках решения задач управления качеством подготовки выпускников высших учебных заведений в работах таких известных исследователей как H.A. Селезнева, А. И. Субетто, JI.A. Растригин, С. А. Пиявский, A.M. Бершадский, В. А Камаев. Однако врамках данных исследований рассматривается управление изучением отдельных дисциплин, но не образовательной траекторией в целом, и не затрагивается структура учебного плана в целом. Существовало множество попыток автоматизировать процесс составления учебных планов (В .А. Роменец, И. Б. Моргунов, Т. В. Нерсесов, JI.B. Найханова, C.B. Дамбаева, O.K. Трофимова), оценки подготовки (Д.О. Жуков). Однако большинство методов построены без достаточного учета компетентностного подхода и не содержат способов формализации процесса построения учебных планов. В своем большинстве они направлены на составление рабочих планов в достаточно жесткой привязке к типовому плану и не решают задачи индивидуального планирования, включающую несколько-взаимосвязанных задач, где ФГОС и примерный план выступают как необходимые, но не достаточные условия разработки.

Отмеченные обстоятельства позволяют заключить, что исследование и разработка методов формализации и автоматизации управления процессом обучения по индивидуальной образовательной траектории является в настоящее время актуальной' задачей, для решения которой возникает необходимость в использовании современных достижений в области теории информации, методов принятия решений'(А.И. Рыков, 0: И. Ларичев), включая методы искусственного интеллекта (ИИ) (Ю.И. Еременко), которые позволят обеспечить более высокую гибкость, и адаптивность формирования учебного плана.

Цели и постановка задач исследования. Целью диссертационного исследования, является разработка метода адаптивного управления обучением по индивидуальной образовательной траектории путем формализации процесса планирования, позволяющего адаптировать сложность и темп подачи материала к возможностям обучающегося-и повысить качество его подготовки.

Достижение цели работы потребовало решения следующих задач: анализ и оценка существующих квалиметрических моделей подготовки выпускника, моделей планирования с целью-выявления-наиболее подходящей для решения поставленной задачи или разработки новойразработка математических моделей: адаптивного тестирования, задач оценки информативности, объема дисциплин, обеспечения их взаимопреемственности, процесса выбора элективных курсов, алгоритма распределения предметов по семестрамразработка методов адаптивного управления к решению задачи управления обучением по индивидуальным планамразработка структурной модели и алгоритмов работы автоматизирован-ной системы адаптивного управления, обучением по индивидуальному плану.

Объект исследования — процесс управления обучением.

Предмет исследования — адаптивное управление обучением по индивидуальной образовательной траектории на основе управления основной образовательной программой путем проектирования< учебного плана и его корректировки.

Гипотеза исследования — создание метода адаптивного управления процессом индивидуального обучения на основе методов ИИ, что позволит повысить качество подготовки выпускников и снизить затраты на их подготовку.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории нейронных сетей, теории информации, теория и методы проектирования информационных систем, баз данных, методы сетевого планирования, теория экспертных систем, метод репертуарных решеток.

Научная новизна и значимость результатов диссертационной I работы: впервые предложен метод адаптивного управления обучением на основе процесса динамического проектирования и корректировки учебного плана с использованием нечеткой логики, нейронных сетей, репертуарных решетокна основе анализа недостатков существующих систем тестирования разработана модель адаптивного тестирования на основе нейро-нечетких сетейпредложен метод оценки информативности и определения необходимого студенту объема учебных курсов на основе энтропийного подходаусовершенствован метод решениязадачи планирования для взаимопреемственности дисциплин на основе применения семантических сетейвпервые применен метод репертуарных решеток для решения задачи определения состава элективных курсов, позволяющий формировать компетенции, необходимые конкретному студентуосуществленамодификация метода перебора с возвратамипутем введенияэвристического блока для решения проблемы распределения дисциплин по семестрам индивидуального планапредложен комплекс алгоритмов, функциональная схема и разработано программное обеспечение, необходимые для-реализации системы автоматизированного адаптивного управления обучением, по индивидуальному плану.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводыи практическиерекомендации, включенные в диссертационную работу, подтверждены расчетами, моделированием на ЭВМ, экспертными оценками специалистов, соответствующими актами и справками, дипломомконкурса научных работ, а также апробацией результатов в учебном процессе путем создания контрольных иэкспериментальных групп и последующего статистического анализа результатов, достигнутых студентами данных групп.

Теоретическая, практическая значимость и результаты внедрения.

1. Теоретическая значимость результатов исследования состоит в томчто 1) разработан метод адаптивного управления обучением и~ предложен нейросетевой метод адаптивного, тестирования, 2) предложен метод оценки информативности аудиторных занятий, 3) предложено развитие методов сетевого планирования и перебора' с возвратами, повышающие их эффективность.

2. Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что они позволяют на основе разработанных методов, моделей и алгоритмов: 1) реализовать автоматизированную систему управления процессом обучения, которая позволяет адаптировать темп подачи и сложность материала к уровню подготовки студента, 2) уменьшить субъективизм и снизить затраты времени на составление индивидуальных учебных планов, 3)'повысить качество подготовки выпускников, 4) снизить материальные затраты на подготовку выпускника.

3. Результаты внедренияРезультаты диссертационнойработы используются в СТИ МИСиС, ЛГТУ и ВГАСУ. Разработанные модели, методы и алгоритмы применяются вучебном процессе при управлении обучением, составлении индивидуальных планов, и контроле освоения предметов.

На защиту выносятся:

Модель и алгоритм построения адаптивного тестирования на^ основе нейро-нечетких сетей для объективного определения уровня подготовки студента.

Метод оценки информативности предметов и их объема, необходимого конкретному студенту на основе энтропийного подхода.

Способ решения задачи взаимопреемственности дисциплин путем построения семантической сети, основанной на компетентностном подходе.

Метод определения состава элективных курсов, на основе репертуарных решеток с привлечением обучающегося.

Модифицированный алгоритм перебора с возвратами, включающий эвристический, блок, для распределения, дисциплин по семестрам учебного плана.

Функциональная схема, ид алгоритмы системы адаптивного управления обучением на основеконтроля усвоения материала студентом и внесения корректировок в составленный индивидуальный учебный план.

Программный комплекс реализации предложенного метода.

Апробация-работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных конференциях: VII международной научно-технинеской конференции «Кибернетика и высокие технологии XXI века» (Воронеж, 2006), международной научно-практической конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества ССБС) М'2007» (Старый Оскол, 2007) — на Всероссийских конференциях: I Всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами» (Самара, 2006), на II Всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами» (Воронеж, 2007), III Всероссийской Молодежной конференции по проблемам управление (Москва, ИПУ РАН, 2008), IV Всероссийской школе-семинаре «Проблемы управления и информационные технологии» (Казань, 2008), V Всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами» (Липецк, 2008) — на<�региональных, научно-практических конференциях «Образование, наука, производство1 и управлениев XXI веке» и «Молодые ученые — производству» (Старый Оскол, 2005;2008).

По. результатам работы в-, федеральной службе. Роспатент зарегистрирована разработанная база" данных «Справочная» и оперативная, информация Управления Обучением по Индивидуальной Образовательной Траектории" (номер свидетельства — 2 009 620 180).

Работа удостоена диплома конкурса, научных работ по теории управления и ее. приложениям за 2008 год, проводимого ИПУ РАН, а также конкурса научных работ «Молодость Белгородчины» за 2009 год.

Диссертационное исследование поддержано грантом Российского гуманитарного научного фонда — 2005;2007 г. г. (проект 05−06−6 538а, решение РГНФ от 17.03.2005 г.).

Публикации. По результатам исследования опубликовано 20 печатных работ, в том1 числе 3 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ дляпубликации основных результатов диссертационных исследований.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работах [40,42] предложен метод, позволяющий определять.

12 объем воспринятой информации без непосредственного вычисления объема тезауруса приемникав работе [32] предложена функциональная схема системы адаптивного управления индивидуальным обучениемв работах [24,27,29,30,39] предложен алгоритм и произведен выбор оптимальной структуры гибридной нейронной сети для адаптивного тестированияв работах [22,34,35] разработан алгоритм решения задачи обеспечения взаимопреемственности дисциплинв работах [37,38] предложен метод определения скорости усвоения информации студентомв работе [23,35] предложен алгоритм распределения предметов по семестрам, в работе [28] предложен алгоритм выбора элективных курсов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из 4 глав, введения, заключения, библиографического списка из 123 наименований, 7 приложенийсодержит 147 страниц основного текста, 43 рисунка, 29 таблиц.

РЛАВАЛ^АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ ПОВЫШЕНИЯ^ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ.

Вглаве приведен содержательный анализ проблемы использования методов управления учебным процессом — ВУЗа для повышения? эффективности образования, определены основные ее характеристикирассмотрены используемые методы автоматизации решения задач проектирования, учебных планов, тестирования уровня подготовки, обучающегося, проведен их сравнительный анализ и выявлены недостатки-, обоснована необходимость и осуществлена постановка: задачи разработки метода построения информационной системы адаптивного управления обучением на основе индивидуальной образовательной траектории.

IUI Анализ существующих проблем в области управления обучением по индивидуальной образовательной траектории.

В настоящее время концепцияобучения в4 течение' всейжизни (непрерывного образования) является основойНациональнойДоктрины. Образования Российской Федерации [66]- Непрерывноеобразованиерассматривается как целостная системаобеспечивающая^ обновление знаний, умений, навыков на протяжении всей жизни человека: на основе: внутренних потребностей. Система непрерывного образования" должна эластично перестраиваться под интеллектуальные: потребности конкретного обучающегося. Гибкость непрерывного образования: проявляется в возможности свободного перехода из одного учебного заведения в другое, с низшего уровня на высший [111].

Многие годы при описании модели деятельности специалиста и соответствующей ей модели выпускника употреблялись в основном глаголы «умеет», «владеет» и «знает». Использовались также «имеет навык», «способен», «готов» и др. Однако в, последнее время все чаще в подобных описаниях встречается термин «компетенция». Обеспечению нового качества профессионального образования" служит ориентация при построении образовательного процесса на компетентностный подход, который направляет образовательный вектор на результат образования* и его реализацию в профессиональнойдеятельности. (В.И. Ьайденко, И. А. Зимняя, Б. К. Коломиец, Ю. Г. Татур, Ю. В. Фролов, В. В. Сериков и др.) — Подчеркивается1 обобщенный интегральный характер этого понятия, по отношению^ к «знаниям», «умениям», «навыкам» (но не противоположный им, а включающий в себя).

Происходящие в настоящее времягпреобразования^в системеобразования имеют целью, в частности, переход к компетентностному подходу. И именно на его основе производится разработка федеральных государственных образовательных стандартов третьего поколения, которые придут на смену действующим в настоящее время. На1каждой из ступенейшовой-двухуровневой: системы, (бакалавр/магистр) — будет происходить формирование своего набора компетенций.

Такое?положение принципиально-меняет подход-к обучению. Оно ставит задачу сознательного целенаправленного формирования всех необходимых? элементов^ базирующихся, на индивидуальных качествах личности^ обучающегосяИз этого следует индивидуализация/ процессадля каждого обучающегося^, интегрирование знаниевош и деятельностнош составляющихкомпетенций: и ориентация на конечныйрезультат — выполнение профессиональной? задачи? (операции вбизнес-процессе). Фактически, в конечномварианте, — каждый? из обучающихся^ в. высшем учебном заведении имеет свой индивидуальныйучебный, план, а. группы по изучению дисциплин формируются из студентов различных специальностей-, записавшихся на данный курс к данному преподавателю [98].

Таким: образом, в* современных условиях рынка труда стала очевидной необходимость. совершенствования, подготовки кадров^ в системе: многоуровневого^ непрерывного образования [107], что привело к разработке гибкой, вариативной, адаптивной системысовременного образованияв основе которой лежит компетентностный подход [101,114].

Однако в высшие учебные заведенияшриходят студенты с самым разным уровнем начальной подготовки — закончившие среднее, начальное профессиональное, среднее профессиональное образование, а также имеющие некоторый опыт работы на производстве. Обучать таких студентов на основе единого-рабочего плана представляется нецелесообразным. У кого-то из них не будут сформированы необходимые компетенции, поскольку на предшествующем этапе образования у них были сформированы разные компетенции.

Основной особенностью современной системы образования, позволяющей решить описанные выше проблемы, стало появление возможности обучения по индивидуальной образовательной траектории — на основеиндивидуального учебного плана. Такой план составляется1 и для обучающихся по сокращенной, и по ускоренной? форме, и дляжелающих получить более глубокую подготовку по специальности (индивидуальная форма). Использование даннош методики позволяет адаптировать учебный^ процесс (срок обучения, темп подачи материала, организацию занятий идр.) под возможности конкретного обучающегося, что позволяет существенно-повысить качество подготовки выпускников, формирование у них необходимых компетенций и оптимизировать сроки обучения. Кроме того, она позволяет учитывать мнение студента при выборе элективных дисциплин, его-профессиональную ориентацию;

Фактически, с переходом на двухуровневую систему бакалавр/магистр и внедрением в полной мере системы «кредитов» (зачетных единиц) каждый: студент будет решать какие дисциплины: и в каком порядке изучать (однако, данная задача решается в первую очередь на основе взаимопреемственности): Безусловно, степень «свободы» его выбора будет тем меньше, чем хуже он будет справлятьсягсо своим индивидуальным планом [98].

Однакопри таком: подходе возникает необходимость решения? ряда проблем. Как правило, составление учебных планов осуществляетсяна. основе федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС) в сочетании с экспертными оценками заведующих кафедр и опытом и интуицией преподавателей, опирающихся на свои представления о месте и роли каждой дисциплины в формировании ключевых компетенций, что само по себе представляет сложную и во многом субъективную задачу. Особенно сложно эта проблема решается при составлении индивидуальных учебных планов.

Резко возросшее в последнее время число студентов, желающих обучаться на основе индивидуального плана, приводит к невозможности решения данной задачи вручную, что, безусловно, требует автоматизации этого процесса на основе его формализации.

Кроме того, составленный индивидуальный план, как и большинство применяемых учебных планов, является статическим. Период обучения довольно продолжителен (4−6 лет), и за это время показатели, на которых основывалось построение индивидуального плана, могут измениться в ту или иную сторону. Отсутствие учета этого фактора во многих случаях приводит к тому, что со временем в процессе обучения* студент сталкивается с теми проблемами, которых удалось избежать на начальном этапе путем составления индивидуального учебного плана: несоответствие темпа подачи материала, отсутствие необходимого уровня подготовки и пр.

В случае улучшения показателей студента в процессе обучения, он может претендовать на увеличение объема и темпа подачи материала. Если же показатели ухудшились, то следует снизить темп подачи материала.

Таким образом, актуальной является задача организации управления обучением по индивидуальной образовательной траектории.

Выводы.

Для информационной оценки объема и способности к усвоению материала эффективным является адаптивное тестирование с использованием гибридной нейронной сети Ванга-Менделя с 6 функциями принадлежности для каждой входной переменной в первом слое, которое позволило провести эту оценку в условиях наиболее благоприятных для испытуемого.

Система адаптивного управления обучением по индивидуальной образовательной траектории позволяет в определенной степени уменьшить неточности как в оценке исходного уровня подготовки, так и в определении объемов и сроков изучения дисциплин.

Предложенная система позволяет на основе метода репертуарных решеток при составлении индивидуальных учебных планов в достаточной степени учесть пожелания студента в выборе вида, структуры и объемов элективных курсов (вариативной части плана).

Внедрение разработанного метода позволяет сократить время обучения в институте до 3.5−5.5 лет по сравнению с 6 годами заочной формы обучения в системе непрерывного образования.

Результаты эксперимента, проведенного на базе Старооскольского технологического института, демонстрируют высокую эффективность использования при управлении обучением студентов по индивидуальному плану предложенного подхода.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В' диссертационной работе автором на основе анализа вопросов управленияг обучением разработан научно-обоснованный метод адаптивного управления обучением на основе индивидуальной образовательной траектории. Решение данной проблемы, потребовало разработки методов решения ряда задач, основанных на различных подходах искусственногоинтеллекта. Научные1 и практические результаты диссертации актуальны как для сферы высшего профессионального образования, так и для других ступеней непрерывного образования, где решаются задачи" индивидуализации обучения.

В рамках решения этой задачи-получены следующие результаты и выводы:

1'. Решение задачи, адаптивного управления* обучением по-индивидуальной образовательной траектории является актуальной с точки зрения получения оптимальных характеристик по* объемам1 изучаемого материала, сроков обучения, качества и стоимости подготовки одного выпускника!

2. Применение для решения задачи' индивидуального планирования системы принятия1 решений, позволяет существенно сократить время и трудоемкость составления индивидуальных планов' и свести к минимуму субъективизм в оценках исходного уровня' подготовки студента и объемов дисциплин.

3. Применение нечетких нейронных сетей к задаче адаптивного тестирования* позволило получить достаточно эффективный и универсальный аппарат оценки исходного уровня подготовки обучающегося.

4. Способ оценки объема дисциплинна основе теории информации позволяет достаточно эффективно оценить информативность предмета.

5. Предложенный1 основанный на теории информации метод определения способности к обучению студента как приемника информации, передаваемой по каналу связи с помехами, позволяет формализовать задачу оценки его способности усваивать новый материал.

6. Показана целесообразность применения метода репертуарных решеток при определении, состава и объемов элективных курсов для формирования необходимого конкретному студенту набора компетенций.

7. Ввод эвристического блока в алгоритм перебора с возвратами при распределении дисциплин по семестрам позволил достичь приемлемой скорости и точности решения данной задачи.

8. Адаптивное управление «по отклонению» обучением по индивидуальному плану позволяет своевременно реагировать на изменения компетентностных характеристик студента путем внесения оперативных изменений в план.

9. Результаты эксперимента, проведенного на базе Старооскольского технологического института, демонстрируют высокую эффективность использования предложенного подхода при управлении обучением студентов по индивидуальному плану.

10. Научные и практические результаты диссертации актуальны как для сферы высшего профессионального образования, так и для других ступеней непрерывного образования, где решаются задачи индивидуализации обучения. Кроме того, предлагаемый метод может использоваться как в рамках специалитета, так и при переходе на двухуровневую систему обучения «бакалавр-магистр», что позволяет говорить о диссертационной работе как имеющей существенное значение — повышение качества и эффективности образования, экономии средств на подготовку одного выпускника.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , B.C. Композиция тестовых заданий Текст. / B.C. Аванесов. М.: Изд-во Центра тестирования Минобразования РФ^ 2002. — 239с.
  2. , А.Н. К вопросу о повышении достоверности оценки при тестовом контроле Текст. / А. Н. Алексеев, Н. И. Волков, Т. А. Майорова // Открытое образование. 2004.- № 3(44). — С.27−32.
  3. , А.В. Интеллектуальные информационные системы Текст.: учебник / А. В- Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова: М.: Финансы и статистика, 2004.-424с: ил.
  4. , Ю.П., Использование' компьютерного мониторинга знаний в образовательном" процессе Текст. / Ю. П. Ашаев, C.KD. Ашаев // Вестник БГТУ им. B.F. Шухова. Строительство и архитектура: 2002. — № 1. — С. 160−163.
  5. , В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов, как необходимый-этап проектирования ГОС ВПО нового поколения.Текст.: метод, пособие / В.И." Байденко. — М: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. -54с.
  6. Байденко, В. И:. Концептуальная модель государственных образовательных стандартов в компетентности ом формате Текст. / В. И. Байденко. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. — 101с.
  7. Байденко, В. И. Компетенции в профессиональном образовании (к освоению компетентностного подхода) Текст. / В. И. Байденко // Высшее образование в России. 2004- - № 11. — С.37−44.
  8. Белоусов- В. Е. Автоматизированная система контроля успеваемости военного вуза Текст. / В. Е. Белоусов // Вестник ВГАСУ. Воронеж: ВГАСУ, 2003. — С.157−161. '
  9. , В.Е. Математическая модель контроля текущей успеваемости в военном' вузе Текст. / В. Е. Белоусов, А. Г. Фадин, // Труды института1. — Вып.5. Воронеж: ВГАСУ, 1998. — С.202.
  10. , А.Г. Системы управления. Инжиниринг качества Текст. /
  11. A.Г. Варжапетян, А. А. Варжапетян. — М.: Вузовская книга, 2005. 320с.
  12. , В.И. Основы культуры адаптивного тестирования Текст. /
  13. B.И. Васильев, Т. Н. Тягунова. М.: Издательство ИКАР, 2003. — 584с.
  14. , В.И. Философия адаптивного тестирования Текст. / В. И. Васильев, Т. Н. Тягунова. М.: МГУП, 2002. — 200с.
  15. , Е.С. Теория вероятностей Текст.: учебник для студ. вузов / Е. С. Вентцель. — 9-е изд. М.: Издательский центр «Академия», 2003. — 576с.
  16. , С.С. Адаптивный тестовый контроль как средство повышения результативности обучения Текст.: автореферат дис.. канд. пед. наук: 13.00.01 / С. С. Волкова. М., 2005. — 24 с.
  17. , В.М. Дистанционное образование и его технологии Текст. / В. М. Вымятнин, В. П. Демкин, В. Ф. Нявро. Томск: Институт дистанционного образования, 1998. — 200с.
  18. , В.М. Информационно-технологическое обеспечение ДО Текст. / В. М. Вымятнин // Открытое и дистанционное образование. 2000. -№ 1. — С. 18−28.-ISSN 1609−5944.
  19. , Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем Текст. / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. СПб: Питер, 2000. — 384 е.: ил.
  20. , Э.И. Разработка моделей и алгоритмов многоцелевой оптимизации планов, учебного процесса Текст.: дис.. канд. тех. наук / Э.И. 1'ерман. Томск, 1975.- 194с.
  21. , В., И. Модели педагогического тестирования обучаемых- Текст. / В .И. Глова- С. В. Дуплик // Вестник Казан, гос. тех. ун-та им. А. Н. Туполева. — 2003. -- № 2. С.74−79.
  22. , А.И. Автоматизация процесса составления учебного плана в части- разбиения дисциплин по семестрам Текст. / А. И. Глущенко, Ю. И. Еременко // Материалы, IV Всероссийскою школы-семинара молодых ученых ИУИТ. Казань, 2008: — С.87−90.
  23. , А.И. Автоматизация. решения- задачи, учета взаимопреемственности.дисциплин.при составлении учебных планов Текст.-,/ А. И. Глущенко, Ю. И- Еременко // Инновационный Вестник Регион. № 4. -2008. — С.64−67.
  24. Глущенко^ А. И- Адаптивное тестирование при планировании индивидуального обучения студентов Текст.: / А. И: Глущенко // Труды региональной, научно-практической^ конференции- «Молодые ученые -производству». Старый Оскол, 2006. — С. 146−149:
  25. ,. А.И. Информационная- система принятия решений по формированию индивидуальных учебных планов Текст.- / А. И: Глущенко // Управление большими системами- Сборник, трудов. — Выш 15. — М.: ИПУ РАН, 2006- — С.79−91. — 188К 1819−24 401
  26. Глущенко, А. И- Использование гибридных нейронных сетей- в задаче адаптивного тестирования Текст. / А. И. Глущенко, Ю. И. Еременко // Системыуправления и информационные технологии, 2008. № 1(31). — С.51−56. — ISSN 1729−5068.
  27. , А.И. О применении гибридных нейронных сетей в задаче адаптивного тестирования Текст. / А. И: Глущенко, Ю. И. Еременко // ТрудыТП Всероссийской молодежной конференции по проблемам управления (ВМКПУ'2008). -М.: ИЛУ РАН, 2008'. С. 105−106.
  28. Глущенко, А. И1 О разработке системы адаптивного тестирования на основе нейронечетких алгоритмов Текст. / А. И. Глущенко, // Труды II школы-семинара молодых ученых «Управление большими системами». Воронеж, 2007.-т.1.-С. 176−182.
  29. , А.И. Об оценке информативности семантической информации Текст. / А. И. Глущенко, Ю. И. Еременко // Качество- Инновации. Образование. -№ 1.-2008. С.40−43.
  30. , А.И. Продукционная" модель адаптивного тестирования Текст. / А. И. Глущенко // Труды международной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и управление». Старый Оскол, 2007.-т.2.-С. 51−56.
  31. , А.И. Разработка методов формализации когнитивных задач Текст. / А. И. Глущенко, Ю. И. Еременко // Труды международной научно-практической конференции1 «Образование, наука, производство и управление».- Старый Оскол, 2006. С. 359−363.
  32. Голенко, ДЖ, Статистические методы сетевого планирования и управления Текст. / Д. И. Голенко. -М: Наука, 1968. —400с.
  33. , К.В. Разработка автоматизированного рабочего места преподавателя, для управления качеством обучения Текст.: дис.. канд. тех. наук: 05.13.10 / К. В. Григорьева. Пенза, 2003. — 178с.
  34. Дамбаева, С. В. Модели и методььпринятия решений! задачи формирования учебного плана специальности в условиях неопределенности Текст.: дис.. канд. тех. наук: 05.13.01 / Дамбаева Сэсэгма Викторовна. Улан-Удэ, 2004. -167 с.
  35. , В.Т. Задачи оптимизации иерархических структур Текст. / В. Т. Дементьев, А. И. Ерзин [и др.]. Новосибирск: НГУ, 1996. — 167с.
  36. , И.И. Сетевые образовательные технологии актуализации знаний. Текст. / И. И. Дзегеленок // Информационные технологии в проектировании и производстве. — № 3. -2003. С. 10−15.
  37. , И.И. Информационные технологии в управлении качеством образованияТекст. / И. И. Дзегеленок // Учебное пособие. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004−68с.
  38. Дистанционное образование в России. Постановка проблемы и опыт организации Текст. / сост. В. И. Овсянников. М.: РИЦ «Альфа» МГОПУ им. М. А. Шолохова, 2001. — 794с.
  39. , В.И. Прикладная теория информации Текст.: учеб. для студ. вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / В. И. Дмитриев.- М.: Высш. шк., 1989. 320с.: ил.
  40. , Т.В. Проектирование и реализация адаптивного индивидуального учебного плана профессионального образования выпускника сельской школы Текст.: автореф. дис.. канд. пед. наук.: 13.00.08 / Т. В. Дудникова. Барнаул, 2004. — 21с.
  41. ,. Д.О. Математические модели управления знаниями в* информационных обучающих системах Текст.: автореф. дис.. доктора технических наук / Д. О. Жуков. М!, Московский, государственный институт стали и сплавов, 2006. — 36с.
  42. , Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний Текст. / Н. Г. Загоруйко. Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999. -270с.
  43. , A.A. Современные математические методы объективных педагогических измерений Электронный ресурс. / A.A. Захаров, A.B. Колпаков. М., [200-]: — Режим, доступа: www.kolsarat.chat.ru. — Загл. с экрана.
  44. Зимняя, И: А. Ключевые компетенции — новая парадигма результата образования Текст. / И. А. Зимняя // Высшее образование сегодня. 2003. — № 5. — С.34−35.
  45. Ильченко, О. А- Компетентностный подход к формированию стандартов профессионального образования Текст. / O.A. Ильченко // Открытое образование. 2004. — № 4(45). — С.4−8.
  46. Инженерные расчеты систем безопасности труда и промышленной экологии Текст. / под ред. А. Ф. Борисова. Нижний Новгород: Вента-2, 2000. -255с.
  47. , Д.Е. Разработка методов! автоматизированной поддержки управления развитием исследовательского потенциала, студентов в вузе Текст.: дис.. канд. тех. наук: 05.13.10 / Д. Е. Кадочкин. — Самара, 2003″. 194'с.
  48. , Б.А. Имитационные методы управления учебными процессами Текст. / Б. А. Койшибаев. Алма-Ата: Мектеп, 1981. — 176с.
  49. Колмогоров- А. Н. Теория информации и теория алгоритмов Текст. / А. Н. Колмогоров. -М.: Наука, 1987. 304с.
  50. , А.Н. Три подхода к определению понятия «количество информации» Текст. / А. Н. Колмогоров // Проблемы передачи информации. -1965. -Т.1. -№ 1. -С.3−11.
  51. , А.Ф. Принятие решений в' условиях неопределенности Текст., / А. Ф. Кононенко, А. Д. Халезов, В. В. Чумаков. М: ВЦ АН СССР, 1991.-211с.
  52. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 г.
  53. Текст.: распоряжение Правительства. РФ< № 1756-р от 29 декабря 2001 г. // Вестник образования. -2002. -№ 6. С. 10−41.
  54. , О.И. Теория и методы принятия решений Текст.: учебник / О. И. Ларичев. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Логос, 2003. — 392с.: ил.
  55. , B.C. Содержание образования: сущность, структура, перспективы Текст./B.C. Леднев.- М: ВШ, 1991. -224с.
  56. , Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений Текст. / Б. Г. Литвак. -М: Патент, 1996. -271с.
  57. , В.Н. Формирование профессиональных компетенций специалистов на основе автоматизированного обучающего комплекса Текст.: автореф. дис.. канд. пед. наук / В. Н. Машин. — Воронеж, Высшее военное инженерное училище- 2005. —21с.
  58. Методические рекомендации по^ разработке и утверждению учебных планов основных образовательных программ высшего профессионального образования Текст.: приложение к приказу № 1207 от 01.12.2000 г. СПб.: СПбГУ, 2000. — 17с.
  59. , Г. Магическое число семь плюс минус два Текст. / Г. Миллер // Инженерная психология. М.: Прогресс, 1964. — С. 22.
  60. , И.Б. Оптимизация некоторых задач упорядочения (на примере упорядочения учебного материала) Текст.: монография / И. Б. Моргунов. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2007. — 228с.
  61. , C.B. Модели и методы автоматизированного синтеза учебных планов высшего образовании Текст.: дис.. канд. тех. наук: 05.13.18 / C.B. Наумова. — Саратов, 2005. 125с.
  62. , Ю.М. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов Текст. / Ю. М. Нейман, В. А. Хлебников. М.: Прометей, 2000. — 168с.
  63. Нейроуправление и его приложения Текст. / Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубия Юсоф- пер. с англ. Н.В. Батина- под ред. А. И: Галушкина, В. А. Птичкина. М.: ИПРЖР, 2000. — 272 е.: ил.
  64. , A.B. Вопросы оптимального составления учебных планов и программ Текст.: дис.. канд. тех. наук / A.B. Никитин. М., 1969. — 179с.
  65. , Д.А. Сетевые структуры и организационные- системы Текст. / Д. А. Новиков. М: ИПУ РАН, 2003. — 102с.
  66. , Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи) Текст. / Д. А. Новиков. — Ml: МЗ-Пресс, 2004. — 67с.
  67. О высшем и послевузовском профессиональном* образовании Текст.: Закон РФ № 3266−1 от 10.07.1992 г. // Бюл. Госкомитета РФ по высш. образованию. 1996. — № 10. — С. 1−59.
  68. Об утверждении Условий освоения основных образовательных программ высшего профессионального образования в сокращенные сроки
  69. Текст.: приказ Министерства образования Российской Федерации от 13 мая 2002 г. N 1725 // Вестник образования. 2002. — № 6. — С.33−57.
  70. Общая и профессиональная педагогика Текст.: учебное пособие для cTyn-eHTOBt педагогических вузов / под ред. В. Д. Симоненко. — М.: Вантана-Граф, 2005.-368с.
  71. , A.A. Сетевые методы планирования и организации учебного процесса Текст./ A.A. Овчинников, B.C. Пучинский, Г. Ф. Петров. М.: Высшая школа, 1972. — 157с.
  72. , С.П. Алгебраическая модель автоматизированной обучающей системы с переменной структурой Текст. / С. П. Орлов. Рига: Изд-во РПИ, 1996. — 150с.
  73. , С. Нейронные сети для обработки информации Текст. / С. Осовский- пер. с польского И. Д. Рудинского. — М.: Финансы и статистика, 2002.-344с.
  74. , Г. Б. Основы теории эффективности целенаправленных процессов. Методология, методы, модели Текст. / Г. Б. Петухов. М.: Министерство обороны СССР, 1989. — 660с.
  75. , С.А. Разработка и программная реализация методов тестирования научной и творческой квалификации Текст. / С. А. Пиявский, Д. Е. Кадочкин // Программные продукты и системы. — 2000. — № 1. С. 41−45.
  76. Поспелов- Г. С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии Текст. / Г. С. Поспелов. М.: Наука, 19 881 — 38с.
  77. , Б.А. Программно-целевое'планирование* и управление Текст.: учебник-/ Б. А. Райзберг. М: ИНФА', 2002. — 428с:
  78. , JI.A. Адаптация сложных систем Текст. / Л'.А. Растригин. — Рига: Зинатне, 1981. 375с.
  79. Ротштейн, А. П: Интеллектуальные технологии идентификации Текст. / А. П. Ротштейн. — Винница: Универсум, 1999. — 300с.
  80. Рыков, A.C. Поисковая оптимизация. Методы деформируемых конфигураций Текст. / A.C. Рыков. -М.: Наука, 1993. -216с.
  81. , A.C. Методы системного анализа: оптимизация Текст. / A.C. Рыков: М.: Экономика, 1999. — 256с.
  82. , A.C. Модели- и методы системного анализа: принятие решений и< оптимизация ^ Текст. / A.C. Рыков. М.: МИСИС: Издательский дом «Руда и металлы», 2005. — 352с.
  83. , Б.А. Система зачетных единиц: особенности организации и календарного планирования учебного процесса Текст. / Б. А. Сазонов //144
  84. Материалы к седьмому заседанию методологического семинара 17 мая 2005 г. — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005. -92с.
  85. , H.A. Качество высшего образования как объект системного исследования. Лекция-доклад Текст. / H.A. Селезнева. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2002. — 95 с.
  86. , В.В. Личностно-ориентированное образование Текст. / В.В. Серикова// Педагогика: Научно-теоретический журнал: Педагогика. 1994. -№ 5.-С. 16−21.-ISSN 0869−561.
  87. Система моделей и методов' рационального планирования и организации учебного процесса в вузе Текст. / под ред. В. В. Гусева, Н. Я. Краснера- Воронежский гос. ун-т. Воронеж: Изд-во ВГУ. — 1984. — 290с.
  88. , М.С. Исследование и разработка моделей и процессов принятия решений по определению требований к специалистам и формированию учебных планов Текст.: дис.. канд. тех. наук: 05.13.10 / М. С. Соколова. -М., 1999. 137с.
  89. , А.И. Квалиметрическое обеспечение управленческих процессов Текст. / А. И. Субетто, Ю. К. Чернова, М. В. Горшенина. Спб.: из-во «Астерион», 2004. — 278с.
  90. , А.И. «Метаклассификация» как наука о механизмах и закономерностях классификации (опыт обобщения). Часть 1 Текст. / A. Hi Субетто. — М: Исследовательский центр' проблем качества подготовки специалистов, 1994. 254с.
  91. Субетто, А. И: Онтология и эпистемология компетентностного подхода.
  92. Классификация и квалиметрия компетенций Текст. / А. И. Субетто. СПб.145
  93. Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. 72с.
  94. , И.С. Совершенствование подготовки кадров в системе университетских комплексов многоуровневого непрерывного образования Текст. / И. С. Суровцев, JT.C. Перевозчикова. Воронеж: ВГАСУ, 2004. — 150с.
  95. Тарасов, В'.А. Проектирование компьютерных тестов с открытыми ответами Текст. / В. А. Тарасов // Информатика и образование. — 2003. — № 1. — С.72 76. — ISSN 0234−0453.
  96. , Ю.Б. Компетентность в структуре модели качества подготовки специалиста Текст. / Ю. Г. Татур // Высшее образование сегодня. 2004. -№ 3. -С.51−56.
  97. Татур, Ю. Г1. Проектирование образовательного процесса в. вузе Текст.: учеб. пособие / Ю. Г. Татур. — М.: Исследовательский центр проблем качества" подготовки специалистов, 2005. 97с.
  98. , В.В. Новая философия профессионального образования-Текст. / В. В. Темник // Профессиональное образование. 1999. — № 12. — С.5.
  99. , O.K. Автоматизация процесса составления учебных планов вузов Текст.: дис.. канд. тех. наук: 05.13.10 / Ольга Константиновна Трофимова. М., 1999. — 140 с.
  100. Хоанг, Ч1М. Исследование и разработка моделей составления оптимального учебного плана Текст.: дис.. канд. экон. наук / Чень Минь Хоанг.-Л., 1990.-150 с.
  101. , М.Б. Адаптивное тестирование в образовании (теория, методология, технология) Текст. / М. Б. Челышкова. — М: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2001. 165с.
  102. , П. Теория и практика модульного обучения Текст. / П< Юсавичене. — Каунас: Швиеса, 1989. -272с.
  103. Hambleton, R.K. Fundamentals of Item Response Theory Text. / R.K. Hambleton, H. Swaminathan, H.J. Rogers. -N-Y.: SAGE Publications, 1991. -174p.
  104. Johnson, Elaine B. Contextual Teaching' and Learning Text. / Elaine B. Johnson. Corwin Press, INC. A Sage Publications Company. Thousand Oaks, California. -2002. — 196p.
  105. Kun, Wu Modelling an Academic Curriculum Plan as a Mixed-Initiative Constraint Satisfaction Problem Text. / Wu Kun, Havens S. William. Canadian Conference on AI, 2005. — Pp.79−90.
  106. Yerbruggen, H.B. Constructing fuzzy models by product space clustering Text. / H.B. Verbruggen, R. Babuska [etc.] // Fuzzy model identification. Berlin: Springer, 19 981 — Pp.53−90.
  107. Yipin, Kumar Algorithms for Constraint Satisfaction Problems: A Survey Text. / Kumar Vipin // Artificial Intelligence Magazine. Vol. 13.1. — 1992. -Pp.32−44.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!