А. Пруцков

Статический и динамический подходы к проектированию подсистем проверки знаний автоматизированных обучающих систем


С развитием и распространением компьютерной техники, информационных технологий, созданием глобальных информационных сетей появилась возможность придать традиционным методам обучения новые, современные черты: повысить доступность за счет расширения охвата и удешевления обучения, сделать процесс обучения гибким и удобным для усваивания обучаемым, обеспечить объективность оценки знаний. Системы, реализующие новую методику обучения с использованием современных информационных технологий, получили название автоматизированных обучающих систем.
Автоматизированная обучающая система решает две основные задачи:
1) обучение;
2) контроль усвоенных знаний.
Поэтому в структуре автоматизированной обучающей системы выделяют два основных модуля [1]: подсистему обучения и подсистему проверки знаний.
Рассмотрим задачи, которые реализуют эти подсистемы автоматизированной обучающей системы.
Подсистема обучения предназначена для обучения пользователя (обучаемого) и содержит методические материалы. Методические материалы могут быть представлены в следующем виде:
- методические указания в электронном формате (Word компании Microsoft, Portable Document Format компании Adobe, HTML и др.);
- мультимедийные практикумы;
- электронные учебники;
- игровые обучающие программы.
Подсистема проверки знаний выполняет следующие задачи:
- выдача вопроса (задания) пользователю;
- проверка правильности данного пользователем ответа;
- запись результатов проверки знаний в протокол для его последующего анализа преподавателем;
- выставление оценки пользователю.
Обобщенная структура подсистемы проверки знаний представлена на рис. 1.

Рис. 1. Структура подсистемы проверки знаний
автоматизированной обучающей системы
 
Подсистемы проверки знаний можно подразделить на два типа:
- статические, которые содержат готовые вопросы и ответы к ним;
- динамические, которые генерируют вопросы и ответы по мере необходимости.
С точки зрения реализации, подсистемы проверки знаний отличаются друг от друга структурой базы вопросов.
База вопросов статической подсистемы проверки знаний (рис. 2) включает блок выбора вопроса, список вопросов и ответов и генератор случайных чисел. Блок выбора вопроса получает случайное число из заданного диапазона, поступающее из генератора случайных чисел. Случайное число представляет собой номер вопроса, который извлекается из списка вопросов и ответов. Список вопросов и ответов является базой данных, которая содержит точные формулировки вопросов и ответы на них. Полученные вопрос и ответ поступают в блок выбора вопроса, а затем подаются на выход базы вопросов.
Преимущества статических подсистем проверки знаний:
- универсальность: подходят для всех дисциплин (предметов);
- простота реализации: в основе таких систем лежат алгоритмы случайного выбора вопроса для обучаемого.
Статические подсистемы проверки знаний целесообразно применять в автоматизированных обучающих системах по гуманитарным дисциплинам: истории, философии, литературе, культурологии.

Рис. 2. Структура статической базы вопросов

База вопросов динамической подсистемы проверки знаний (рис. 3) состоит из блока генерации, списка формулировок вопросов, блока генерации входных данных и генератора случайных чисел. Блок генерации вопроса решает несколько задач:
- с помощью генератора случайных чисел выбирает формулировку вопроса из списка формулировок вопросов;
- получает из блока входных данных аргументы из некоторого диапазона, определенные с помощью генератора случайных чисел;
- по входным данным вычисляет ответ;
- подает точную формулировку вопроса для обучаемого, полученную путем подстановки в формулировку вопроса аргументов, на выход базы вопросов.
Преимущества динамических подсистем проверки знаний:
- компактность: вопросы не хранятся, а генерируются по мере необходимости из формулировок и входных данных;
- уникальность вопросов, выдаваемых пользователю: динамическая генерация вопросов позволяет получить практически бесконечное количество вопросов, что исключает списывание; подобное преимущество достигается в статических подсистемах только при большом количестве вопросов в базе вопросов;
- конфиденциальность вопросов: конкретная формулировка вопроса, которая будет выдана обучаемому, известна только подсистеме проверки знаний, но не субъектам обучения (обучаемому и преподавателю); в статических подсистемах все формулировки известны заранее;
- конфиденциальность ответов: ответы неизвестны субъектам обучения и генерируются подсистемой динамически (в реальном времени).

Рис. 3.  Структура динамической базы вопросов

Диапазон, из которого выбирается случайным образом число, определяется преподавателем или администратором автоматизированной обучающей системы.
Преимущества одного типа подсистем являются недостатками другого типа и наоборот.
Основным отличием динамических подсистем от статических заключается в том, что в динамических подсистемах проверки знаний не хранятся точные (готовые) формулировки вопросов и ответы на них. Вопросы и ответы генерируются динамической подсистемой по мере необходимости.
Динамические подсистемы проверки знаний используются в автоматизированных обучающих системах по математическим дисциплинам: разделам математики (геометрии, арифметике, теории вероятностей и т. п.), физике и др.
До недавнего времени лингвистические автоматизированные обучающие системы включали статические системы проверки знаний. Однако для контроля знаний по отдельным разделам лингвистики (языкознания), например, морфологии, возможно построение динамических подсистем проверки знаний.
Предлагается реализовать динамическую базу вопросов лингвистической автоматизированной обучающей системы с использованием разработанных алгоритмов генерации и определения форм слов [2].
Процесс генерации форм слов заключается в синтезе словоформы (формы слова) с данными грамматическими характеристиками (для существительных – падеж, число; для прилагательных – падеж, число, род; для глаголов – число, лицо, время, род) по ее основе. Процесс определения формы слова решает обратную задачу – по заданной словоформе определить ее грамматические характеристики и основу.
Одним из блоков динамической подсистемы проверки знаний является система генерации и определения форм слов, в основу которой легли разработанные алгоритмы. Структура системы генерации и определения форм слов представлена на рис. 4.
Предлагаемая система генерации и определения форм слов состоит из следующих словарей:
- словарь основ содержит основы слов, их грамматический тип;
- словарь преобразований основ содержит тип преобразования и его аргументы;
- словарь правил образования форм слов содержит цепочки преобразований из словаря преобразований, которые необходимы для образования словоформ;
- словарь слов-исключений, который содержит полный список словоформ, которые нецелесообразно описывать с помощью преобразований.
 

Рис. 4. Структура системы генерации и определения форм слов
 
Одним из преимуществ данной системы генерации и определения форм слов является то, что данные, используемые для решения задач генерации и определения форм слов, не требуют конвертации в зависимости от задачи, как это имеет место в аналогичных системах [3, 4]. Другие преимущества предлагаемой системы по сравнению с другими системами изложены в работе [5].
По запросу система генерирует словоформы, которые подставляются в формулировку вопросов для пользователя. Примеры точных формулировок вопросов с подставленными в них словоформами, сгенерированными системой генерации и определения форм слов:
а) «просклоняйте слово ДОКЛАД»;
б) «определите число, лицо и время глагола ПИЛИЛИ».
Словарь основ содержит более 1000 основ, каждая из которых имеет не менее 12 форм. Поэтому число вопросов, полученных таким образом, достаточное большое. Это гарантирует, что каждый пользователь получит уникальный неповторяющийся вопрос.
Для реализации динамической подсистемы проверки знаний разработана методическая часть, включающая формулировки заданий для обучающихся [6].
Предполагается разработка сетевой версии предлагаемой лингвистической автоматизированной обучающей системы на базе Центра новых информационных технологий ГОУ ВПО «Рязанская государственная радиотехническая академия (РГРТА)» и последующее ее внедрение в учебный процесс в РГРТА и других вузах города Рязань.
 

 
Литература:

1.    Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. – М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. – 616 с.
2.    Пруцков А.В. Алгоритмы генерации и определения форм слов // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: Межвуз. сб. науч. тр. / Под ред. А.Н. Пылькина. – Рязань: Рязан. гос. радиотехн. акад., 2005. – С. 56-61.
3.    Белоногов Г.Г., Богатырев В.И. Автоматизированные информационные системы / Под ред. К.В. Тараканова. – М.: Сов. радио, 1973. – 328 с.
4.    Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. – М.: Изд-во МГУ, 1985. – 214 с.
5.    Пруцков А.В. Способ устранения недостатков существующих методов генерации и определения форм слов // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: Межвуз. сб. науч. тр. / Под ред. Л.П. Коричнева. – М.: Минобразования России; Рязань: Рязан. гос. радиотехн. акад., 2004. – С. 107-110.
6.    Пруцков А.В. Автоматизация обучения словообразованию иностранных языков // Информатика и образование. – 2005. – № 5. – С. 117-119.