Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського
“Харківський авіаційний інститут”

Зянчуріна Ірина Миколаївна |

УДК 004.3:378.1

моделі та Методи комп’ютерного навчання

з урахуванням індивідуальних здібностей

користувачів

05.13.06 – автоматизовані системи управління

та прогресивні інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук

Харків – 2005

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” Міністерства освіти і

науки України.

Науковий керівник: | кандидат технічних наук, доцент

Внуков Ігор Павлович,

Національний аерокосмічний університет
ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”,
завідувач кафедри електротехніки.

Офіційні опоненти: | доктор технічних наук, професор

Вартанян Василь Михайлович,

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” професор кафедри економіко-математичного моделювання;

кандидат технічних наук, доцент

Каук Віктор Іванович,

Харківський національний університет радіоелектроніки доцент кафедри програмного забезпечення електронних

обчислювальних машин.

Провідна установа: | Національний технічний університет “Харківський

політехнічний університет”, кафедра системного аналізу і управління Міністерства освіти і науки України, м. Харків

Захист відбудеться “_20_” травня 2005 р. о 12:00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д64.062.01 у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17,

радіотехнічний корпус, ауд. 232.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Національного аерокосмічного

університету ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”.

Автореферат розісланий “_12_” _квітня_ 2005 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради ______________М.О. Латкін

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Актуальність роботи обумовлена зростанням рівня комп'ютеризації та інформатизації громадського життя, збільшенням інформаційного обміну, інтенсивним розвитком ринку освітніх послуг. В умовах вступу України до системи європейської освіти існують проблеми, пов’язані з інтенсивним впровадженням нових інформаційних технологій навчання. Реалізація цих заходів вимагає суттєвих змін та реформ існуючої системи освіти. Нагальною необхідністю стає широке впровадження прогресивних інформаційних технологій в навчально-пізнавальну діяльність студента, формування на їх основі нових стратегій, спрямованих на розширення форм самоосвіти та індивідуалізацію процесу навчання.

Існуючі сьогодні системи комп’ютерного навчання та контролю знань, в тому числі системи дистанційної освіти, не забезпечують в повному обсязі розв’язання такого актуальної наукової задачі, як удосконалення та інтенсифікації процесу самоосвіти за рахунок його автоматизації та урахування індивідуальних характеристик осіб, яких навчають. Тому тема дисертації, яка спрямована на розробку нових моделей та методів навчання шляхом використання прогресивних інформаційних технологій навчання та урахування індивідуальних здібностей користувачів (осіб, яких навчають), є актуальною.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалася в межах НДР, здійснюваних у 2000 – 2004 рр. у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “ХАІ” відповідно до планів держбюджетних НДР Міністерства освіти і науки України:

- Д302-31/00 (ДР №0100U003443) “Методологічні основи синтезу системних технологій управління проектами та програмами зі створення складних аерокосмічних комплексів”;

- Д302-46/02 (ДР № U004181) “Системні та інформаційні технології формування та управління великомасштабними проектами та програмами”,

а також у межах договірних робіт, здійснюваних спільно:

- з СКБ “Верстаторобот” (ДР №0204U006254) “Розробка методів та моделей впровадження інформаційних технологій під час підготовки та атестації персоналу з питань використання обчислювальної техніки у системах управління роботами та верстатами з ЧПУ” (м. Павлоград);

- ВП “Шахта “Піонер” державного підприємства “Добропіллявуголь” (ДР № U002113) “Розробка моделей та методів керування проектами розвитку підприємства вугледобувної галузі” (сел. Новодонецьке Донецької обл.).

Особистий внесок автора в НДР як виконавця полягає в розробці нових моделей організації процесу накопичення та оцінювання знань і комп’ютерної системи навчання.

Мета та завдання дослідження. Метою дослідження є підвищення ефективності процесу самоосвіти шляхом урахування індивідуальних здібностей учасників освітнього процесу з використанням прогресивних інформаційних технологій дистанційного навчання. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання:

- провести аналіз підходів, методів, моделей і інформаційних технологій, які використовуються в комп’ютерних системах навчання та дистанційної освіті;

- розробити системну модель процесу комп’ютерного навчання;

- сформувати критерії урахування індивідуальних характеристик користувачів для вибору методу навчання;

- провести структуризацію матеріалів, що вивчаються, для системи самоосвіти;

- розробити метод комплексного оцінювання знань;

- розробити структуру та програмне забезпечення комп’ютерної системи навчання;

- впровадити результати дослідження в практику створення дистанційних курсів.

Об'єкт дослідження: процеси навчання і контролю знань.

Предмет дослідження: моделі, методи, інформаційні технології автоматизованого навчання й дистанційної освіти.

Методи досліджень: методи системного аналізу, теорії ймовірності, теорії нечітких множин, статистичного приймального контролю якості, методи тестування .

Наукова новизна одержаних результатів полягає в такому:

1)

2)

3)

Практичне значення одержаних результатів. На основі проведених досліджень:

1)

2)

Науково-технічний ефект полягає в автоматизації процесу самоосвіти за

допомогою розроблених інструментальних засобів, які враховують індивідуальні характеристики користувачів (особи, яких навчають).

Соціальний ефект пов'язаний з підвищенням якості підготовки фахівців для різних сфер діяльності за рахунок індивідуалізації процесу навчання та поліпшення контролю знань через підвищення його об'єктивності.

Результати дисертаційної роботи впроваджені:

1) у СКБ “Верстаторобот” (акт впровадження від 31.05.2004 р.);

2) у Держцентрі якості Держатомрегулювання України (акт впровадження від 19.08.2004 р.);

3) у відособленому підрозділі “Шахта “Піонер” державного підприємства “Добропіллявуголь”(акт впровадження від 12.05.2004 р.);

4) у Харківській філії Акціонерного банку “Тавріка” (акт впровадження від 28.07.2004 р.);

5) у навчальному процесі кафедри інформаційних управляючих систем Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “ХАІ” (акт впровадження від 8.12.2004 р.).

Особистий внесок здобувача. Всі основні наукові положення, висновки і рекомендації дисертаційної роботи отримані особисто автором. У публікаціях, написаних у співавторстві, авторові дисертації належать: методика створення віртуального лабораторного практикуму [1]; розробка програмного забезпечення для автоматизації процесу вибору та оптимізації траєкторії руху інструмента (датчика) під час виготовлення та контролю великогабаритних деталей для створення віртуальної лабораторної роботи [3; 4]; системна модель процесу навчання на підставі аналізу інформаційних матриць та матриць стану знань [5]; розробка графічного інтерфейсу віртуальних лабораторних робіт]; розробка комп’ютерної інформаційної системи навчання з урахуванням специфіки вивчення технічних дисциплін [7]; модель комплексного оцінювання результатів тестування [8; 12]; методика отримання інтегрального показника індивідуальних здібностей користувачів [10; 15]; аналіз використання математичних моделей для формалізації процесу навчання [11]; методичні вказівки та технологічні вимоги щодо створення: програмного забезпечення для обробки даних в АСУ технологічними процесами [16] та інформаційних банківських систем].

Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційного дослідження доповідалися й обговорювалися на міжнародних науково-технічних та Інтернет конференціях: НТК “Системи керування - 99” (Харків, 1999), МНТК “Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні” (Харків, 2002, 2003, 2004 рр.), МНПК “Мікропроцесорні пристрої і системи в автоматизації виробничих процесів” (Хмельницький, 2003), МНТК “Наукова сесія МІФІ”(Росія, Москва, 2003), ІК “Творчість молодих вчених у науці й творчості” (Росія, Москва, 2003), МНТК “Інформаційні технології в ХХІ столітті” (Дніпропетровськ, ), МНТК “Наука і освіта” (Харків, 2004),VI ММНПК “Людина і космос” (Дніпропетровськ, 2004), МНТК “Інтегровані системи управління в гірничо-металургійному комплексі” (Кривій Ріг, 2004), НМК “Використання нових інформаційних технологій навчання” (Харків, 2004), а також на наукових семінарах кафедри інформаційних управляючих систем і кафедри психології Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”.

Публікації. Результати роботи опубліковані в 17 друкованих працях: з них 6 статей у науково-періодичних виданнях і тематичних збірниках, 9 тез у матеріалах конференцій, видано 2 навчальних посібники.

Структура роботи. Дисертація складається із вступу, 4 розділів, висновків, додатка, викладена на 190 сторінках, містить 8 рисунків на 8 окремих сторінках, 2 таблиці на 2 окремих сторінках, список використаних літературних джерел із 191 найменування на 16 окремих сторінках, 4 додатка на 36 окремих сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність, наукову новизну та практичне значення роботи. Сформульовані мета та завдання, визначено об’єкт та предмет дослідження. Наведено загальну характеристику роботи.

У першому розділі наведено аналіз підходів, методів, моделей і інформаційних технологій, які використовуються в комп’ютерних системах та в системах дистанційної освіти. Комп’ютерне навчання (КН) визначено як індивідуальний процес передачі й засвоєння знань, умінь і навичок, що здійснюється за опосередкованою взаємодією учасників освітнього процесу в спеціалізованому навчальному середовищі, створеному на основі сучасних психолого-педагогічних та інформаційних технологій. Розглянуто міжнародні стандарти щодо створення комп’ютерних систем навчання, а саме: ISO/IEC JTC1 SC36, IEEE LTSC, AICC, ADL – SCORM, ARIADNE. Побудовано схему процесу КН та запропоновано для подальшого дослідження процес інформатизації та індивідуалізації одержання знань.

В другому розділі наведено формалізований опис задачі дисертаційного дослідження. КН розглянуто у вигляді схеми, наведеної на рис. 1, та системи функціоналів вигляду

,

де - вектор, що описує стан підсистеми контролю початкового рівня знань особи, яку навчають ;

– вектор, що описує стан підсистеми психологічного тестування ;

– вектор, що описує стан навчальної системи ;

G – вектор, що описує стан підсистеми контролю отриманих знань ;

t - умовний параметр (час, витрачені кошти, апаратні ресурси та ін.), відносно якого визначається ефективність процесу (за умов, що ).

Основні складові процесу моделювання визначені таким чином:

1. На етапі завдання початкових умов визначають:

-

-

2. Викладач виконує наповнення бази даних системи, визначає надійність і валідність тестових завдань. Залежно від стану векторів і виконується настроювання навчальної підсистеми під кожного користувача індивідуально, тобто для кожної особи, яку навчають, формується свій вектор .

3. Процес навчання полягає в послідовному дискретному переведенні підсистеми, яку навчають, з початкового стану у кінцевий . При цьому вона проходить ряд проміжних станів , кожен з яких характеризується визначеним рівнем знань (ступенем навченості) .

4. Кожен i-й рівень знань описується -мірним вектором де - компоненти вектора, кожен з яких кількісно визначає властивості навчальної підсистеми в даний момент часу. Перехід навчальної підсистеми зі стану у стан відбувається в результаті введення порції інформації . При цьому стан визначається не тільки порцією інформації , але й попереднім станом підсистеми , тобто  .

5. Метою навчання є перехід підсистеми, яку навчають з початкового стану , що характеризується рівнем знань , у кінцевий , якому відповідає рівень .

6. Показник ефективності процесу навчання стосовно до окремого користувача визначено як значний приріст навченості , що дорівнює , де - рівень знань на початку навчання; - рівень знань наприкінці навчання.

7. Для аналізу якості навчання будемо використовувати коефіцієнт засвоєння інформації, який розраховується за формулою . У випадку неадекватної роботи системи викладач вносить необхідні коректування у вибір методу навчання та проводить повторне визначення початкового рівня навчання.

Для одержання комплексного показника індивідуальних характеристик того, кого навчають , запропонована методика обробки результатів психологічного тестування з використанням методів теорії нечітких множин і відносин з урахуванням думок експертів.

Основою для одержання такого показника є психологічний портрет користувача. Для приведення результатів тестування до єдиної шкали використано лінгвістичні змінні , які визначають оцінку даної характеристики залежно від здатності користувача до навчання

, (1)

де ‘Характеристика’ – назва лінгвістичної змінної, яка визначає деяку психологічну характеристику за результатами психологічного тестування за методикою ;

– терм-множина лінгвістичної змінної;

Х – базова множина лінгвістичної змінної , яка обумовлена шкалою психологічного тесту в діапазоні .

Методика одержання інтегрального показника індивідуальних характеристик того, кого навчають, наведена у вигляді схеми на рис. 2 та складається з таких етапів:

1.

2.

. (2)

Для одержання результатів композиції використано таблиці лінгвістичних правил (ТЛП) (табл. 1).

Таблиця 1

ТЛП композиції “

П”“ | З”“ | Д”“ | В”

Сильно“ | П”“ | З”“ | Д”“ | В”

Середньо“ | П”“ | Д”“ | В”“ | В”

Слабо“ | З”“ | Д”“ | В”“ | В”

3.

4.

Таким чином у другому розділі наведена системна модель, яка дозволяє обирати метод навчання на підставі аналізу інтегрального показника індивідуальних характеристик користувачів при організації процесу самоосвіти. Використання такого підходу дозволяє значно підвищити рівень знань у системі освіти, а також скоротити час, витрачений на процес навчання.

Третій розділ присвячено організації процесу навчання та контролю отриманих знань за двома напрямками: за результатами індивідуального та групового навчання. Для організації процесу навчання необхідно структурувати дисципліни, що вивчаються, відповідно до схеми, зображеної на рис. 4: “Дисципліна” – “Модулі” – “Розділи” – “Питання”.

На підставі такої структуризації кожна дисципліна наведена як тривимірна інформаційна матриця (рис. , а), у якій кожен шар визначає один модуль дисципліни, що вивчається, а кількість стовпців — кількість питань, розташованих відповідно до вагових коефіцієнтів у порядку їхнього зростання. Для кожного питання ступінь вірогідності отриманого результату визначається за чотирибальною шкалою. Ваговий коефіцієнт питання визначає інформаційну ємність кожного питання. Вагові коефіцієнти розподілені на три рівня за складністю в діапазоні [0,1], що надає можливість формувати завдання рівноважної складності у тому випадку, коли номера питань вибираються випадково. Розподіл питань за їх складністю запропоновано виконувати згідно з чотирма рівнями засвоєння інформації: І рівень – це рівень відтворення засвоєної інформації, ІІ рівень – це репродуктивний рівень діяльності, ІІІ рівень – це рівень умінь, а ІV рівень – це рівень навичок. Таким чином, згідно з вимогами до побудови функціонально валідних та надійних тестів під час перевірки рівня засвоєння знань необхідно використовувати тестові послідовності, які складаються з питань із різних рівнів засвоєння інформації. Максимальна складність питань тесту визначається методом навчання, який було вибрано за методикою, наведеною у розд. 2.

Інформаційна матриця дозволяє кількісно оцінити:

- інформаційну ємність (вагу) модуля як суму вагових коефіцієнтів питань, котрі його складають, що розраховується за формулою ;

- інформаційну ємність (вагу) дисципліни як суму ваг модулів, що її складають:

Для оцінки якості отриманих знань побудовано матрицю стану знань (рис. , б). Для цього ті складові питання, на які отримані вірні відповіді, визначаються значенням , а невірні – нулями.

Оцінку загальних знань за i-м модулем обчислюють як суму добутків вагових коефіцієнтів на показник вірогідності результату всіх питань у межах даного модуля: .

Оцінка загальних знань з дисципліни дорівнює сумі оцінок загальних знань усіх модулів, які її складають: .

Коефіцієнт засвоєння знань з дисципліни визначається як відношення загальних знань до інформаційної ємності дисципліні .

Для переведення отриманого коефіцієнта засвоєння знань з модуля у бальну оцінку використано узагальнену шкалу порядку (рис. ). Використання даної шкали припускає, що найвищий бал при тестуванні можливо одержати тільки в тому випадку, якщо відбулися всі рівні тестування з коефіцієнтом засвоєння знань . Якщо розмірність узагальненої шкали порядку змінюється, то переведення коефіцієнта засвоєння у бальну оцінку здійснюється згідно з формулою

,

де - бальна оцінка за результатами тестування; - кількість рівнів засвоєння інформації; - максимальна розмірність шкали; - коефіцієнт засвоєння інформації на рівні .

Використання такого підходу до оцінювання знань користувачів дозволяє отримувати структурну оцінку знань, одержаних під час навчання, та виділяти саме ті підрозділи навчального матеріалу, які були недостатньо засвоєні в процесі навчання, на відміну від загальної оцінки, яку отримують іншими методами тестового контролю знань.

Для обробки результатів тестового контролю знань після вивчення дисципліни групою користувачів запропоновано використовувати метод статистичного контролю якості продукції, який широко застосовується в промисловості, а саме метод статистичного одиночного приймального контролю за якісними ознаками для невеликих партій виробів.

Оскільки обсяг вибірки n відносно обсягу партії N порівняно невеликий, то для вибору плану статистичного оцінювання вибрано гіпергеометричний закон розподілу, який характеризує кількість незадовільних результатів тестування d у вибірці з п питань, вибраних без повернення з партії результатів тестування N, із часткою невірних відповідей Р. При цьому передбачається вилучення вибірок кінцевого обсягу:

Основні позначення наведено у табл. 2.

Таблиця 2

Основні позначення закону розподілу

Показники | Вибірка | Партія

Кількість результатів | n | N

Кількість незадовільних результатів | d | D

Кількість задовільних результатів | h | H

Частка незадовільних результатів | p | P

Частка задовільних результатів | f | F

При організації одиночного приймального контролю знань за якісними ознаками необхідно задати набір показників:

-

-

-

-

-

-

-

Методика проведення приймального контролю за якісними ознаками складається з таких етапів:

1. Визначають:

- кількість незадовільних результатів D1=NP1 ;

- приймальне число А шляхом накопичення ймовірностей гіпергеометричного розподілу доти, поки;

- бракувальне число R=A+1;

- ризик користувача ;

- ризик викладача .

2. Якщо , то шляхом зміни обсягу вибірки n забезпечується точне наближення до заданих показників якості. Таким чином, одержуємо необхідний обсяг вибірки n з партії результатів тестування N для забезпечення необхідних показників якості і.

3. Одержують робочу характеристику (РХ). Функція робочої характеристики являє собою математичне сподівання ймовірності прийняття партії залежно від частки незадовільних результатів у партії.

4. Визначають середню вихідну якість (СВЯ) за такою формулою: .

У четвертому розділі наведено структуру комп’ютерної системи навчання (КСН) на основі розробленої системної моделі та методик організації процесу самоосвіти. КСН складається з чотирьох основних підсистем:

- підсистема вибору методу навчання на основі аналізу інтегрального показника індивідуальних характеристик користувачів;

- навчальна підсистема, що складається з електронного підручника й віртуального лабораторного практикуму;

- підсистема контролю отриманих знань.

Розроблена КСН може бути використана як інструментальна оболонка для створення дистанційних курсів з різних дисциплін. Реалізовано мережний режим роботи. Система була розроблена в Borland Delphy 7.0; як платформу для створення баз даних використано InterBase .0. Дана система працює під керуванням операційної системи Windows та вище. Апробація результатів роботи системи проведена на прикладі дистанційного курсу за напрямом “Автоматизація технологічних процесів”.

У додатках наведено акти впровадження результатів дисертаційних досліджень, перелік питань для організації контролю знань по різних рівнях засвоєння інформації на прикладі дисципліни “Автоматизація технологічних процесів”, опис використаних методів шифрування даних, екранні форми розробленої КОС.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення і нове вирішення наукової задачі удосконалення та інтенсифікації процесу самоосвіти за рахунок його автоматизації та урахування індивідуальних характеристик осіб, яких навчають.

Основні результати дослідження:

1. На підставі проведеного аналізу способів застосування інформаційних технологій у навчанні, міжнародних стандартів щодо створення комп’ютерних систем навчання, а саме: ISO/IEC JTC1 SC36, IEEE LTSC, AICC, ADL – SCORM, ARIADNE визначена та обґрунтована область дисертаційного дослідження.

2. Побудована структурна схема та системна модель процесу комп’ютерного навчання, яка на відміну від існуючих структурує отриманні знання та враховує індивідуальні здібності користувачів для під час організації процесу самоосвіти.

3. Отримано методику одержання інтегрального показника індивідуальних здібностей, який враховує особистісні характеристики та ментальні здібності користувачів з використанням методів теорії нечітких множин для забезпечення процесу індивідуалізації процесу самоосвіти.

4. Розроблено методику одержання структурної оцінки знань за рахунок наведення матеріалу, що вивчається, у вигляді інформаційних матриць для подальшої автоматизації процесу навчання та контролю отриманих знань.

5. Розроблено метод комплексного оцінювання знань на підставі удосконалення статистичного методу одиночного приймального контролю за якісними ознаками, який використовується для оцінки навчальних програм за дисциплінами, що вивчаються при комп’ютерному навчанні;

6. Одержано методику створення віртуального лабораторного практикуму для технічних дисциплін.

7. Отримано інструментарій для розробки комп’ютерної системи навчання на підставі отриманих моделей та методик, яка використовується для створення дистанційних курсів.

8. Результати досліджень впроваджені в навчальний процес для організації процесу самоосвіти на прикладі дистанційного курсу “Автоматизацій технологічних процесів”. Результати досліджень можуть також бути впроваджені для організації процесу атестації та перекваліфікації персоналу у різних освітніх закладах та на підприємствах.

Список опублікованих робіт за темою дисертації

1. Внуков И.П., Зянчурина И.Н. Технология создания виртуального лабораторного практикума для технических дисциплин // Авіаційно-космічна техніка і технологія: Зб. наук. пр. – Х.: Нац. аерокосм. ун-т “Харк. авіац. ін-т”, 2002. – Вип. . – С. 159 – 163.

2. Зянчурина И.Н. Разработка информационной системы контроля знанийНаукові праці Донецького національного технічного університету. Серія “Обчислювальна техніка та автоматизація”. – Донецьк, 2003. – С. 144 – 149.

3. Внукова Т.И., Зянчурина И.Н. Система контроля изготовления крупногабаритных деталей летательных аппаратов // Авіаційно-космічна техніка і технологія. Зб. наук. пр. – Х.:Нац. аерокосм. ун-т “Харк. авіац. ін-т” – 2003. – Вип. 1(36). – С. 81- 86.

4. Внукова Т.И., Зянчурина И.Н. Информационно-управляющая система измерений и контроля для технологического процесса изготовления крупногабаритных деталей // Зб. наук. праць за результатами Міжнародної науково-практичної конференції “Мікропроцесорні пристрої та системи в автоматизації виробничих процесів”. – Хмельницький, 2003. – С 24 – 29.

5. Внуков И.П., Зянчурина И.Н. Информационная модель управления процессом получения знаний при дистанционном обучении // Вісник академії дистанційної освіти. – 2004. – № 2 . – С. 58 – 63.

6. Внуков И.П., Зянчурина И.Н. Виртуальный лабораторный практикум по курсу “Компьютерные системы управления технологическими процессами” // Академический вестник Международной Академии компьютерных наук и систем 2004.- №14.- С. 72-77.

7. Внуков И.П., Зянчурина И.Н., Внукова Т.И. Проблемы и подходы к организации дистанционного обучения при изучении технических дисциплин // Сборник докладов и тезисов II Международного форума “Информационные технологии в XXI веке”. – Днепропетровск: УГХТУ, 2004. – С. 38 – 41.

8. Внуков И.П., Зянчурина И.Н. Обработка результатов тестирования знаний студентов на основе стандартов статистического контроля // Тр. Науково-методичної конференції “Впровадження нових інформаційних технологій навчання”. – Х.: Нац. аерокосм. ун-т “Харк. авіац. ін-т”, 2004. – С 44 – 49.

9. Зянчурина И.Н. Информационная система поддержки принятия решения при формировании группы со здоровым психологическим климатом и эффективной структурой управления // Тр. Интернет конференции “Творчество молодых в науке и образовании”. – М.: МГУИЭ, 2003. – Ч. 2. – С. 99 – 103.

10. Зянчурина И.Н., Внукова Т.И. Информационно-аналитическая система поддержки принятия решения о формировании коллектива со здоровым психологическим климатом // Збірник тез. IV Міжнародної молодіжної науково-практичної конференції “Людина і Космос”. – Дніпропетровськ: НЦАОМУ, 2004. – С. 171.

11. Зянчурина И.Н., Якушенко С. Анализ математических методов применяемых для управления системой дистанционного образования // Тези доповідей Міжнародної науково-технічної конференції “Інформаційні комп’ютерні технології в машинобудуванні – ІКТМ 2002”. – Х.: Нац. аерокосм. ун-т “Харк. авіац. ін-т”, 2002. – С. 70.

12. Зянчурина И.Н., Радченко Т. Оценка результатов тестирования на основе стандартов статистического контроля // Тези доповідей Міжнародної науково-технічної конференції “Інформаційні комп’ютерні технології в машинобудуванні – ІКТМ 2003”. – Х.: Нац. аерокосм. ун-т “Харк. авіац. ін-т”, 2003. – С. 142.

13. Зянчурина И.Н. Информационная система тестового контроля знаний // Сб. науч. тр. конференции “Молодежь и наука”. – М.: МИФИ. – 2003. – Т.13. – С. – 119.

14. Зянчурина И.Н. Исследование взаимной корреляции тестовой и традиционной оценки знаний // Тез. докл. Научно-технической конференции молодых ученых факультета “Системы управления летательных аппаратов” “Системы управления – 99”. – Х., 1999. – С. 27.

15. Волегжанин Д.Л., Зянчурина И.Н. Модель получения интегрального инженерно-психологического показателя личностных характеристик и ментального уровня обучаемых // МНТК “Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні ІКТМ –2004”: Тези доповідей. – Х.: Нац. аерокосм. ун-т “Харк. авіац. ін-т”, 2004. – С. 226.

16. Обработка данных в АСУ технологическими процессами // И.П. Внуков, И.Н. Зянчурина, В.С. Пигнастая , В.Б. Степанович. – Учеб. пособие по лабораторному практикуму. – Х.: Нац. аэрокосм. ун-т “Харьк. авиац. ин-т”. – 2002. – 63 с.

17. Информационные банковские системы. И.П. Внуков, И.Н. Зянчурина, В.Г. Кучмиев, Т.И. Внукова. – Учеб. пособие по лабораторному практикуму. – Х.: Нац. аэрокосм. ун-т “Харьк. авиац. ин-т”. – 2004. – 53 с.

Анотація

Зянчуріна І.М. Моделі та методи комп’ютерного навчання з урахуванням індивідуальних здібностей користувачів. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, Харків, 2005.

У дисертаційній роботі розв’язано актуальна наукова задача: підвищення ефективності процесу самоосвіти шляхом урахування індивідуальних здібностей користувачів з використанням прогресивних інформаційних технологій дистанційного навчання. Розроблено структурну схему й отримано модель процесу одержання знань. Отримана методика одержання інтегрального показника, який дозволяє враховувати особистісні характеристики того, кого навчають. Запропоновано новий підхід до контролю навчання, що оснований на структуризації знань за рахунок подання досліджуваного матеріалу у вигляді тривимірних інформаційних матриць. Для аналізу результатів тестування за групою користувачів отримана метод комплексного оцінювання знань з використанням головних принципів статистичного контролю за якісними ознаками. Розроблено структуру комп’ютерної системи навчання, що може використовуватися як інструментальна оболонка для створення дистанційних курсів для технічних дисциплін.

Ключові слова: методи навчання, моделювання освітніх процесів, структура знань, дистанційне навчання, комп’ютерна система навчання, контроль знань.

Аннотация

Зянчурина И.Н. Модели и методы компьютерного обучения с учетом индивидуальных характеристик пользователей. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского “Харьковский авиационный институт”, Харьков, 2005.

Диссертационное исследование посвящено вопросам разработки моделей, методов и методик решения задач внедрения прогрессивных информационных технологий в процесс обучения в целях его интенсификации в современных условиях развития общества и реализации положений Болонской конвенции.

Целью исследований является повышение эффективности процесса самообразования путем разработки моделей и методов, учитывающих индивидуальные особенности обучаемых, и использования прогрессивных информационных технологий дистанционного обучения.

Определены основные виды и формы представления знаний в компьютерных обучающих системах. Построена структурная схема и получена системная модель процесса самообразования. Обоснована необходимость и разработана методика получения интегрального показателя индивидуальных способностей обучаемого с использованием теории нечетких множеств и отношений. На основании структуризации знаний, путем представления изучаемого материала в виде трехмерных информационных матриц, разработан новый подход к процессу контроля обучения. Индивидуализация процесса самообразования рассматривается в двух основных аспектах: учет индивидуальных психологических характеристик личности при выборе метода компьютерного обучения и построение индивидуальной информационной матрицы для изучаемой дисциплины на основании результатов входного тестирования.

С использованием обобщенной шкалы порядка получена формула перевода коэффициента усвоения информации в различные шкалы оценивания знаний. Для анализа результатов тестирования по группе обучаемых разработан метод комплексного оценивания знаний с использованием основных принципов статистического приемочного контроля по качественному признаку. Применение такого подхода позволяет получать интегральные показатели качества процесса обучения, а также оценивать учебные программы и работу отдельных преподавателей.

Научная новизна полученных результатов заключается в следующем:

1)

2)

3)

На основании полученных моделей, методов и методик разработана структура компьютерной обучающей системы (КОС), которая может использоваться как инструментальная оболочка для создания дистанционных курсов для технических дисциплин. Как практический результат диссертационного исследования с использованием КОС разработан дистанционный курс “Автоматизация технологических процессов”

Научно-технический эффект состоит в автоматизации процесса самообразования с использованием разработанных инструментальных средств, которые учитывают индивидуальные характеристики пользователей.

Социальный эффект связан с повышением качества подготовки специалистов для разных сфер деятельности путем индивидуализации процесса обучения и объективности контроля знаний.

Ключевые слова: методы обучения, моделирование образовательных процессов, структура знаний, дистанционное обучение, компьютерная обучающая система, контроль знаний.

ABSTRACTs

Zyanchurina I.N. The Models and Methods of Computer Learning with Regard for Individual Abilities of Users. – Manuscript.

Thesis on competition for scientific degree of candidate of technical sciences by speciality 05.13.06 – automated control systems and progressive information technologies. – National Aerospace University “Kharkov Aviation Institute”, Kharkov, 2005.

In thesis work an actual scientific problem is devoted to questions of efficiency increasing of self-education process taking into account the individual abilities of users with help of progressive information technologies used in distance learning. The block diagram is constructed and the model of self-education process is received. The technique of reception of integrated parameter that allows taking into account the trained person individual characteristics is developed. The new approach to the control of learning process is offered and based on knowledge structure by representation of studied material in a form of three-dimensional information matrixes. For the analysis the testing results of the group of users the complex analysis method of testing results is constructed on the basis of the statistical quality control method. The structure of computer learning system that can be used as instrumental shell for creation of distance courses for technical disciplines is developed.

Key words: method of learning, modelling education process, structure of knowledge, distance learning, computer learning system, control of knowledge.

Відповідальний за випуск М.О. Латкін

Підписано до друку 6.04.2005

Умовн.-друк. арк. 1,2. Замовлення 176

Тираж 100 прим. Безкоштовно

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “

Харківський авіаційний інститут”

61070, м. Харків, вул. Чкалова 17

http://www.khai.edu

Видавничий центр “ХАІ”

61070, м. Харків, вул. Чкалова 17

izdat@khai.edu