СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ LMS ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ УЧЕБНОЙ СРЕДЫ КУРСА

1. А.О. Кривошеев, aok@informika.ru А.Е. Лифанов, ael@informika.ru ФГАУ ГНИИ ИТТ «Информика» СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ LMS ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ УЧЕБНОЙ СРЕДЫ КУРСА

2. Рассмотрены вопросы проектирования «учебной среды курса» на основе современных LMS и повышения эффективности управления процессом обучения. • Под учебной средой курса понимается автоматизированная система сопровождения учебного процесса, разработанная для конкретного курса обучения на основе одной или нескольких LMS. • Учебная среда курса состоит из учебного контента и сценария обучения.

3. Преимущества стандартизации • Для учебного контента: • интероперабельность; • многократное использование; • доступность; • адаптивность; • экономическая эффективность. • Для сценария обучения: • обмен и многократное использование сценариев обучения. • формализованное описание процесса обучения. Использование рекомендаций стандартов обеспечивает длительный жизненный цикл учебной среды курса

4. Основные спецификации и стандарты • Для описания учебного контента: • AICC • IMS Content Packaging • ADL SCORM • IMS Common Cartridge • IMS QTI • Для описания сценариев обучения: • IMS Learning Design • IMS Simple Sequencing

5. Классификация распространенных LMS по поддержке требований стандартов Рассмотрены свободно распространяемые LMS: Moodle, LAMS, Sakai, ATutor, Claroline, Dokeos, OLAT, OpenACS/.LRN, ILIAS. Зарубежные коммерческие LMS: Blackboard/WebCT, IBM Lotus WCL, Oracle Learning Management, Oracle iLearning, Microsoft Learning Gateway, Learn eXact, Desire2Learn, Trivantis, CourseMill LMS, Saba LMS. Отечественные коммерческие LMS: Доцент, Прометей, Competentum, WebTutor, RedClass, eLearning Server 4G, Орокс, BaumanTraining.

6. Уровень поддержки требований стандартов в LMS На диаграмме показан уровень поддержки требований стандартов для описания учебного контента и сценариев обучения в LMS, показывающий процент LMS, поддерживающих соответствующий стандарт.

7. Архитектура учебной среды курса

8. Подготовка учебного контента • Подготовка учебного контента для использования в составе автоматизированного процесса обучения включает в себя следующие этапы: • формирование и формализацию целей обучения и критериев проверки их достижения; • соотнесение целей обучения с уровнями усвоения учебного материала; • формирование учебных элементов и объединение их в модули в соответствии с целями обучения. • Для формализации целей обучения используется таксономия уровней усвоения учебного материала, разработанная В.П. Беспалько. Предлагается использовать уровни усвоения α1–α3: • уровень α1- способность выполнять действия, опираясь на их описания, • уровень α2 - способность самостоятельно воспроизводить и примять информацию в ранее рассмотренных типовых ситуациях, • уровень α3 - способность использовать приобретенные знания и умения в нетиповых ситуациях.

9. Подготовка учебного контента • Цели обучения соотносятся с уровнями усвоения учебного материала. • С помощью инструментальных средств LMS формируются учебные элементы модуля, направленные на достижение целей обучения. • На заключительном этапе подготовки контента, учебные элементы объединяются в модули.

10. Уровень обученности • Для проверки достижения целей обучения используется понятие «уровень обученности», который определяется для каждого из уровней усвоения по формуле: • где Q(αi) – уровень обученности для рассматриваемого уровня усвоения (i = 1, 2, 3); Pj(mj) – оценочный балл обучаемого за задание mj(j = 1, 2,…, J); J – число выполненных заданий; n – общее число заданий; Pmax– максимальный предусмотренный оценочный балл соответствующего уровня усвоения. В работе предложено использовать общепринятую пятибалльную систему оценивания (Pmax= 5). • Для формирования итогового балла, значение уровня обученности сравнивается с пороговыми значениями Qп(αi) установленными экспериментальным путем:

11. Эффективное управление процессом обучения • Эффективное управление процессом обучения реализуется при соблюдении следующих требований (Н.Ф. Талызина): • указание целей управления; • установление исходного состояния управляемого процесса; • определение программы воздействий, предусматривающей основные переходные состояния процесса; • обеспечение получения информации по определенной системе параметров о состоянии управляемого процесса, т. е. обеспечение систематической обратной связи; • обеспечение переработки информации, полученной по каналу обратной связи, с целью выработки корректирующих (регулирующих) воздействий и их реализации.

12. Модель процесса обучения на основе типового учебного модуля

13. Алгоритм автоматизированного управления процессом обучения

14. Повышение эффективности управления процессом обучения на основе априорной оценки сценария • Состояние объекта управления (обучаемого) в моменты времени (k = 1,2,…,M), с учетом воздействия управления и помехи, задается уравнением: • Качество управления объектом задается функционалом: • Задача управления состоит в том, чтобы при заданных значениях предельного уровня состояния объекта и множестве коэффициентов определить • В качестве исходных данных используются следующие параметры: • среднее время обучения • количество обучаемых, закончивших обучение за определенное количество шагов • вероятность успешного окончания обучения за заданное число шагов.

15. Повышение эффективности управления процессом обучения за счет априорной оценки • Предложенный подход позволяет: • определять и подбирать параметры оптимального управления (допустимое количество «шагов»обучения, пороговое значение уровня обученности, количество попыток). • оценивать качество различных вариантов организации учебного процесса, отличающихся числом шагов обучения, затратами на обучающие материалы и индивидуальными особенностями обучаемых. • собирать статистические данные для формирования и уточнения априорной оценки.

16. Выводы • Использование рекомендаций стандартов обеспечивает длительный жизненный цикл учебной среды курса. • На данный момент в среде свободной распространяемых систем целесообразно использовать стандарт SCORM 1.2 для описания контента и IMS Learning Design для описания процесса обучения. • Наиболее полное выполнение рекомендаций стандартов возможно на основе предложенной архитектуры учебной среды курсас использованием двух LMS. • Для построения процесса обучения, обеспечивающего эффективное управление, предложены принципы подготовки учебного контента, модель процесса обучения и алгоритм автоматизированного управления. • Априорная оценка реализованного процесса обучения позволяет оценивать различные варианты организации процесса обучения, определять и варьировать параметры для обеспечения эффективного управления.

17. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!