Оренбургский государственный университет
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ КУРСОВ ДЛЯ АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ
Шухман А.Е., Белоновская И.Д.,
Запорожко В.В., Полежаев П.Н., Ушаков Ю.А.
г. Оренбург
Аннотация
Современное профессиональное образование характеризуется устойчивой тенденцией перехода к цифровизации и персонификации обучения. Модернизация профессионального образования в настоящее время связана с внедрением адаптивных, практико-ориентированных и гибких образовательных программ. В то же время, существующие платформы для создания электронных учебных курсов, например, наиболее популярная система Moodle, пока не имеют возможностей для интеллектуализации процесса обучения, гибкой адаптации содержания образования под индивидуальные потребности обучающихся, не содержат удобных интеллектуальных инструментов для поддержки разработчиков онлайн-курсов, автоматизации рутинных операций по структурированию образовательного контента.
Нами изучены подходы к разработке электронных учебных курсов, выделены этапы разработки и требования к электронным учебным курсам, разработаны структурно-содержательная модель электронного учебного курса и модель данных, собираемых в процессе электронного обучения. На основе разработанных моделей предложены интеллектуальные методы создания электронных учебных курсов: алгоритм структурирования материалов электронного учебного курса, алгоритм иерархической классификации материалов учебного курса по тематическим блокам, алгоритм первичного ранжирования элементов учебного курса по сложности и значимости, алгоритм первичного определения зависимостей между блоками и элементами учебного курса. Разработан проект прототипа интеллектуальной платформы создания и сопровождения учебных курсов как модуля в системе управления обучением Moodle, его логическая и физическая архитектура. электронный курс учебный образование
Применение интеллектуальных платформ для создания и сопровождения электронных учебных курсов позволит значительно повысить эффективность труда разработчиков курсов, многократно расширить выбор курсов в региональной цифровой образовательной среде, что положительно скажется на качестве обучения.
Ключевые слова: электронные учебные курсы, информационные технологии в образовании, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных.
Annotation
Shukhman A.E., Belonovskaya I.D., Zaporozhko V.V., Polezhaev P.N., Ushakov Yu.A.
Orenburg State University, Orenburg, Russia
E-LEARNING COURSES DEVELOPMENT INTELLECTUAL METHODS FOR ADAPTIVE LEARNING
Modern professional education is characterized by a steady trend towards the transition to digitalization and personification of training. Modernization of professional education is currently associated with the introduction of adaptive, practice-oriented and flexible educational programs. At the same time, existing platforms for creating e-learning courses, for example, the most popular system Moodle, do not yet have the ability to intellectualize the learning process, flexibly adapt the educational content to the individual needs of students, do not contain convenient intellectual tools to support developers of online courses, automate routine operations for structuring educational content.
To solve these problems, we have analyzed approaches to the development of e-learning courses, identified development stages and requirements for e-learning courses, developed a model of e-learning courses and a model of data collected in the process of e-learning. Based on the developed models, we suggest intelligent methods for creating e-learning courses: an algorithm for structuring materials for an e-learning course, an algorithm for hierarchical classification of materials for a course according to thematic blocks, an algorithm for primary ranking of educational items in complexity and significance, an algorithm for initial determination of the dependencies between blocks and elements of a course. Logical and physical architecture of an intelligent platform for creating and maintaining courses for Moodle has been developed.
The use of intelligent platforms for the creation and maintenance of electronic e-learning courses will significantly increase the efficiency of the course authors and will expand the choice of courses in the regional digital educational environment, which will positively affect the quality of training.
Keywords: electronic educational courses, information technology in education, machine learning, data mining.
Основная часть
Современное профессиональное образование характеризуется устойчивой тенденцией перехода к цифровизации и персонификации обучения. Запросы экономики определили стратегическую задачу развития отечественного образования - формирование гибкой, подотчётной обществу системы непрерывного образования, развивающей человеческий потенциал, обеспечивающей текущие и перспективные потребности социально-экономического развития государства [1]. Первоочередные задачи развития системы образования нашли отражение стратегических задачах Российской Федерации на период до 2024 года. В этот период планируется «модернизация профессионального образования, в том числе посредством внедрения адаптивных, практико-ориентированных и гибких образовательных программ», а также «создание современной и безопасной цифровой образовательной среды, обеспечивающей высокое качество и доступность образования всех видов и уровней» [2]. Одним из основных методов решения данной задачи является развитие цифрового образовательного пространства.
В рамках реализации программы Правительства РФ «Цифровая экономика» [3] планируется разработка отраслевой платформы для цифрового образования, предусматривающего максимальное использование в образовательном процессе информационных и коммуникационных технологий, в том числе новейших технологий обработки больших данных, машинного обучения, искусственного интеллекта. Упомянутые задачи тесно связаны друг с другом, поскольку могут обеспечить адаптивность и гибкость образовательных программ, сделать обучение максимально персонализированным и эффективным.
Указанные возможности представляют электронные учебные курсы (ЭУК), которые представляют собой информационную систему комплексного назначения (электронный ресурс) на основе единой компьютерной программы, безбумажной технологии и средств информационно-коммуникационных технологий для электронной поддержки всех этапов организации и сопровождения учебного процесса, таких как целеполагание, презентационное, операциональное, корригирующее, контрольнооценочное и мониторинговое виды сопровождения, перспективная самоорганизация.
ЭУК используются в интеллектуальной обучающей системе (ИОС) - «автоматизированной обучающей системе, имеющей интеллектуальный интерфейс, позволяющей в процессе обучения вести диалог, отвечать на вопросы и выполнять задания на естественном языке» [4].
В современной цифровой образовательной среде обучающимся доступны большое количество онлайн-курсов, однако возникают серьезные проблемы отбора необходимой информации, рациональной организации образовательной деятельности. В результате широкое распространение онлайн-курсов сочетается с проблемой крайне низкого процента обучающихся, которые их успешно осваивают. Ситуацию характеризуют данные Центра социологии высшего образования Института образования НИУ ВШЭ, полученные на выборке из 67 055 слушателей четырех различных электронных курсов по экономике [5]. Успешно освоили ЭУК только 4,77% зарегистрировавшихся слушателей, причем один из популярных курсов не освоили 98,8%. Автор считает, что слушатели были недостаточно мотивированы. В то же время из тех, кто планировал пройти курс полностью и был достаточно мотивирован к обучению, успеха в освоении добились только 9,71%, что подтверждает тезис о низкой эффективности ЭУК.
Причины низкой эффективности ЭУК связаны с недостатками существующих платформ для их создания. Например, наиболее популярная система Moodle, пока не имеет возможностей для интеллектуализации процесса обучения, гибкой адаптации содержания образования под индивидуальные потребности обучающихся, не содержит удобных интеллектуальных инструментов для поддержки разработчиков онлайн-курсов, автоматизации рутинных операций по структурированию образовательного контента [6]. Другая причина состоит в недостаточной разработанности методологии ЭУК, так, например, фрагментарно представлены и неоднозначно трактуются принципы создания и организации работы с ЭУК как в общем, так и в профессиональном образовании.
В целом повышение эффективности ЭУК ожидается при создании интеллектуальных платформ, основанных на методах машинного обучения, обеспечивающих сбор необходимых данных в процессе обучения, их анализ, использование результатов анализа для автоматического сопровождения онлайн-курсов и формирование на их основе рекомендации для разработчиков курсов. Предполагается, что применение интеллектуальных платформ для создания и сопровождения электронных учебных курсов позволит значительно повысить эффективность труда разработчиков курсов, многократно расширить выбор курсов в цифровой образовательной среде, что положительно скажется на качестве обучения [Ермолаева И.С. Современные платформы электронного обучения: взаимовлияние, конкуренция, особенности коммуницирования. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https:// kpfu.ru/docs/F235997197/platforms_ed3.pdf (дата обращения: 15.05.2019).6].
Подходы к разработке электронных учебных курсов
Разработка электронного курса по сложившимся современным представлениям включает в себя следующие основные этапы:
- определение цели и сценариев использования,
- определение структурных компонентов учебника,
- отбор учебного материала и его структурирование,
- создание программного продукта непосредственно [8].
К настоящему времени установлены ключевые моменты такой деятельности, которые определяют:
- способы отбора учебного материала;
- способы его структурирования в учебном курсе;
- функциональную структуру ЭУК.
Структурирование контента в учебном курсе предполагает различные требования, реализуемые как самостоятельно, автономно, так и комплементарно. Один из наиболее полный наборов таких требований представлен в работах Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» [9]. Авторами выделены принципы структурирования контента:
- модульность (локализации контента и полной автономности/независимости данного ЭУК от других УЭК и баз данных),
- интегральность (взаимосвязи учебных курсов, предметных областей и знаниевых потоков),
- субъектность (учета динамики обучения и активности студента), управляемость (открытость к внешним целевым воздействиям),
- информационность (формирование умений и опыта информационного поиска),
- распределенность (сетевое размещение информации на основе заданных требований).
Способы отбора учебного материала как контента ЭУК должны быть ориентированы на формирование профессиональных компетенций, соотносимых с данным курсом его разработчиками и/или потенциальными слушателями. Требование компетентностного подхода не является исчерпывающим и существенно дополняется спецификой предметной области ЭУК, в которой необходимо выделить системообразующий элемент и именно по нему проводить селекцию контента. Системообразующие элементы определены в уже ставших классическими исследованиях культурологической парадигмы содержания образования, где выделены когнитивный, операциональный, креативный, мотивационно-ценностный компоненты. В частности, для технического профессионального образования приоритет имеет операциональный компонент, определяющий способы деятельности [10].
Функции ЭУК соотносятся с набором возможностей, реализуемых в процессе освоения данного курса. К ним относятся, например, возможность сочетания при обучении электронного курса и печатного учебного издания, сценарный вариант изучения курса для применения различными категориями пользователей, адаптивность для накопления статистики действий обучающихся и адекватного реагирования [8].
В целях классификации УЭК по функциональному принципу возможно применить методику В.М. Трембача и А.С. Алещенко (например, [11]). В таком случае выделяются типы ЭУК, представленные на рисунке 1.
Разработка и реализация электронных учебных курсов в условиях профессионального образования предполагает дополнительный ряд требований.
Рамочный характер федеральных образовательных стандартов высшего образования не предусматривает выделения дидактических единиц даже в обязательных учебных дисциплинах. В виду высокой скорости обновления профессиональной информации не предполагается и примерных рекомендованных рабочих программ учебных дисциплин. В результате каждый вуз и каждый ведущий преподаватель создают собственный уникальный учебный контент, разнообразный и неоднородный как по форме представления, так и по своей физической сущности. Несмотря на отсутствие жестко заданной дидактической структуры, разработчики ЭУК, как правило, ориентируются на логику построения курса «от базовых понятий к сложным выводам» (линейная структура), что привычно для студентов и традиционно для тестовых учебников.
Однако для реализации адаптивного обучения необходимо использовать нелинейную логику конструирования ЭУК. В исследованиях О.П. Околелова [12] рекомендуется принцип линейно-концентрического структурирования ( нелинейный принцип). При этом в курсе создаются два взаимосвязанных модуля - базовый (основной) и расширенный (индивидуальный). В базовый модель входят основные понятия и положения изучаемого предмета, а также системные задания для формирования востребованных навыков деятельности в данной предметной области. Цель такого модуля - реализация требований ФГОС ВО к данной дисциплине или образовательной программы высшего образования (ОП ВО), если дисциплина не относится к числу обязательных. И в том, и в другом случае, происходит ориентация на соответствующую компетенцию, приписанную к данной дисциплине в учебной плане ОП ВО. Индивидуальный модуль включает материалы, которые могут расширить представление о данной теме, а также дополнительные исследовательские задания.
Рисунок 1 Классификация электронных учебных курсов по функциональному принципу
В научной литературе предложены различные подходы к реализации адаптивных ЭУК. Так, авторы статьи [13] исследовали, как осуществить динамический отбор учебных объектов для построения структуры курса в зависимости от входного набора компетенций (сформированных у обучающегося) и выходного (запланированных результатов обучения).