Методы агрегирования и анализа данных в системах электронного обучения с использованием семантических технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Козлов Федор Алексеевич

• Козлов Федор Алексеевич
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Козлов Федор Алексеевич

Введение

1 Использование семантических технологий и распределенных систем

в образовательном процессе

1.1 Характеристики и задачи распределенных систем

1.2 Классификация систем электронного обучения и их развитие в России и за рубежом

1.3 Онтологии, экспертные системы, базы знаний и семантические сети

1.4 Основные стандарты, протоколы и форматы хранения данных в семантических технологиях

1.5 Принципы публикации данных в формате Linked Data

1.6 Мировые тренды применения онтологий и семантических технологий в образовательном процессе

2 Разработка комплексной онтологической модели

2.1 Модель взаимодействия объектов системы электронного обучения

2.2 Онтология учебных материалов

2.3 Онтология тестов

2.4 Онтология действий студента в системе электронного обучения

2.5 Онтология оценки знаний студента

3 Разработка методов автоматизированного агрегирования и анализа

образовательных ресурсов в системах электронного обучения

3.1 Методика автоматизированного агрегирования образовательных ресурсов в системах электронного обучения

3.2 Метод преобразования структурированных учебных материалов в семантический формат

3.3 Использование алгоритмов обработки естественного языка для создания связей в онтологиях

3.4 Метод анализа и оценки полноты и сбалансированности курсов в системах электронного обучения

3.5 Метод индивидуального оперативного мониторинга процесса изучения студентом предметной области в системах электронного обучения

4 Разработка программных модулей системы электронного обучения и

результаты экспериментов

4.1 Архитектура системы электронного обучения на основе онтологий

4.2 Описание пользовательских интерфейсов разработанной системы электронного обучения

4.3 Метод преобразования онтологий системы электронного обучения в формат SCORM

4.4 Результаты применения методики агрегации данных в системе электронного обучения

4.5 Результаты применения методов анализа на учебных курсах и группах студентов

Заключение

Список литературы

Список рисунков

Список таблиц

A Онтологические модели системы электронного обучения

A.1 Онтологическая модель учебных материалов

A.2 Пример связывания объектов онтологии учебных материалов

A.3 Онтологическая модель тестов

A.4 Онтологическая модель действий студента в системе электронного

обучения

A.5 Онтологическая модель оценки знаний студентов

B Отображение данных в формате XML в семантический формат

C Интерфейсы аналитических страниц учебных материалов

C.1 Покрытие лекций тестами в контексте учебного модуля

C.2 Содержание электронного курса

C.3 Проблемные концепты в контексте учебного модуля

D Интерфейсы системы электронного обучения ECOLE

D.1 Интерфейс учебных материалов

D.2 Интерфейс тестов

D.3 Интерфейс оценки знаний студентом концептов и предметных областей

E Результаты эксперимента по анализу электронного курса «Интеллектуальные системы» в системе ECOLE

E.1 Анализ объема и покрытия тестами лекций

E.2 Анализ значимости концептов электронного курса

E.3 Оценка знаний студентами предметной области электронного курса

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы агрегирования и анализа данных в системах электронного обучения с использованием семантических технологий»

Актуальность темы исследования.

Современное электронное обучение (ЭО), включая системы на основе технологии MOOC (Massive Open Online Courses), характеризуется высокими темпами появления новых образовательных ресурсов и большим объемом образовательных данных. При этом каждый новый электронный курс, как правило, существует изолированно, а его авторы создают все необходимые для его изучения ресурсы. Повторное использование уже существующих материалов ЭО на практике происходит крайне редко. Это неизбежно приводит к значительному дублированию информации и затрудняет анализ как самих курсов, так и результатов ЭО. Одной из причин этих трудностей является отсутствие формализованных связей между электронными курсами и описаниями предметных областей. Существующие системы ЭО предоставляют данные о просмотре определенных образовательных ресурсов и о фактах выполнения виртуальных лабораторных и практических работ, а не о комплексном изучении той или иной предметной области. Также в части оценки результатов обучения, как правило, системы ЭО позволяют получить информацию только об изучении определенного электронного курса в целом, без детализации на уровне понятий предметной области.

Автоматизация процессов поддержания актуальности контента, также является нерешенной проблемой в системах ЭО. Учебные материалы неизбежно устаревают и требуют периодического обновления. В условиях отсутствия метаданных образовательных ресурсов и моделей предметных областей такое обновление возможно только в ручном режиме, что требует значительных усилий от авторов курсов. Автоматизация решения данной проблемы может быть достигнута за счет семантического связывания электронных библиотек, баз знаний и образовательных ресурсов сети Интернет при создании и обновлении курсов, что позволит использовать актуальные данные из внешних источников. Вместе с тем в настоящее время активно развиваются и уже доказали свою эффективность интернет-технологии на основе онтологий и связанных данных в рамках веба третьего поколения (WEB 3.0). Их

основным назначением является публикация семантических данных для интернет ресурсов, позволяющая осуществлять агрегацию, поиск и логический анализ интернет контента. Вместе с тем, эти технологии в настоящий момент не используются в задачах ЭО, так как отсутствует комплексная онтология образовательных процессов. Таким образом, разработка такой онтологии и новых методов агрегации образовательных данных на основе семантических технологий позволит решить задачу автоматизации процессов создания и поддержания в актуальном состоянии учебных материалов для систем ЭО нового поколения, допускающих повторное использование открытых образовательных ресурсов университетов, массовых открытых онлайн-курсов, электронных библиотек и баз знаний, а также создать средства детальной аналитики образовательных процессов в ЭО.

Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов агрегирования и анализа образовательных данных в системе электронного обучения с использованием семантических технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Разработать комплексную онтологическую модель для описания электронных образовательных ресурсов, предметных областей учебных дисциплин, процесса обучения студентов и его результатов, показателей оценки знаний студентов;

2. Разработать методику автоматизированного агрегирования образовательных ресурсов в системах ЭО на основе комплексной онтологии с использованием методов обработки естественного языка, технологий Semantic Web и Linked Data;

3. Разработать метод анализа и оценки полноты и сбалансированности курсов в системах ЭО, основанный на обработке косвенных семантических связей в комплексной онтологии;

4. Разработать метод индивидуального оперативного мониторинга процесса изучения студентом предметной области в системах ЭО на основе комплексной онтологии;

5. Создать программные модули для системы ЭО, использующие комплексную онтологию, разработанные методы и методику;

6. Провести экспериментальные исследования разработанных методов с использованием созданных программных модулей и с участием студентов.

Методы исследования включают в себя методы онтологического инжиниринга, интеллектуального анализа данных, математической статистики, обработки естественного языка и инженерии знаний.

Объектом исследования является онтологическая модель образовательного процесса, её структура и логические взаимосвязи предметных областей, учебных дисциплин и электронных образовательных ресурсов.

Предметом исследования являются методы автоматизации процессов агрегирования данных системы ЭО, анализа полноты и сбалансированности электронных учебных курсов и оценки знаний студентов в ходе ЭО.

Научная новизна. На защиту выносятся следующие результаты, обладающие научной новизной:

1. Комплексная онтология, моделирующая в системах ЭО разнородные элементы и события образовательного процесса во взаимосвязи с описаниями предметных областей обучения. Разработанная онтология позволяет осуществить интеграцию и логическое связывание учебных материалов.

2. Методика автоматизированного агрегирования образовательных ресурсов в системах ЭО на основе комплексной онтологии с применением методов обработки естественного языка, технологий Semantic Web и Linked Data. Разработанная методика позволяет автоматизировать процесс создания учебных материалов системы ЭО и их поддержания в актуальном состоянии.

3. Метод обработки семантических связей в комплексной онтологической модели, позволяющий проводить анализ и оценку полноты и сбалансированности курсов в системах ЭО. Разработанный метод позволяет контролировать согласованность содержания учебных материалов на уровне концептов моделей предметных областей обучения.

4. Метод индивидуального оперативного мониторинга процесса изучения студентом предметной области в системах ЭО на основе комплексной онтологии. Разработанный метод позволяет получить интегральную оценку знания студентом предметной области на основе совокупности изученных электронных курсов, выполненных практических заданий и тестов.

Практическую ценность работы составляют:

1. Библиотека моделей на языке OWL, опубликованная в сети с зарегистрированными идентификаторами PURLs (Persistent Uniform Resource Locators),

разработанная в соответствии с требованиями и рекомендациями консорциума W3C и предназначенная для построения систем ЭО на основе семантических технологий.

2. Программная реализация системы, использующая разработанную онтологическую модель, методику и методы, внедренная на открытой экспериментальной площадке ЭО (ecole.ifmo.ru) на кафедрах информатики и прикладной математики, проектирования и безопасности компьютерных систем Университета ИТМО.

3. Практическое использование разработанной системы позволило сформировать рекомендации по улучшению показателей полноты и сбалансированности электронного курса на основе выведенных семантических связей и рассчитанных оценок на примере дисциплины «Интеллектуальные системы», читаемой в рамках пяти различных направлений подготовки бакалавров и магистров.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: International Conference on Knowledge Engineering and Semantic Web (Россия, Санкт-Петербург, 2013), 11th Extended Semantic Web Conference (Греция, Аниссарас, 2014), International Conference on Knowledge Engineering and Semantic Web (Россия, Казань, 2014), The 13th International Semantic Web Conference (Италия, Рива-дель-Гарда, 2014), 16th Conference of Open Innovations Association FRUCT (Финляндия, Оулу, 2014), 24th World Wide Web Conference (Италия, Флоренция, 2015).

Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 9 печатных изданиях, из которых все изданы в журналах, рекомендованных ВАК.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Полный объем диссертации 121 страниц текста с 38 рисунками и 5 таблицами. Список литературы содержит 125 наименований.

Использование семантических технологий и распределенных систем в образовательном процессе

1.1 Характеристики и задачи распределенных систем

Распределенная система — это набор независимых компьютеров, представляющийся их пользователям единой объединенной системой [1].

Одним из примеров распределенной системы является сеть WWW (World Wide Web). Данная система предоставляет простую, целостную и единообразную модель распределенных документов. Чтобы увидеть документ, пользователю достаточно активизировать ссылку. После этого документ появляется на экране.

Одно из главных требований к распределенной системе это ее единство в представлении пользователя. Применение распределенных систем стало актуальным при значительном увеличении скорости передачи данных между независимыми компьютерами и возникновении необходимости проведения трудоемких вычислительных задач. Распределенные системы в первую очередь заменяют дорогостоящие суперкомпьютеры [2]. Главным преимуществом системы из независимых компьютеров является возможность ее масштабирования путем добавления или удаления из системы новых машин. Такие системы позволяют производить трудоемкие вычисления, объединять удаленные базы знаний в единое облако и предоставлять необходимые услуги пользователям, скрывая от них свое реальное местоположение [3].

Распределенная система обладает рядом характеристик. Первая из таких характеристик состоит в том, что от пользователей скрыты различия между компьютера-

ми и способы связи между ними. То же самое относится и к внешней организации распределенных систем. Другой важной характеристикой распределенных систем является способ, при помощи которого пользователи и приложения единообразно работают в распределенных системах, независимо от того, где и когда происходит их взаимодействие. Распределенные системы должны также относительно легко поддаваться расширению или масштабированию [4]. Эта характеристика является прямым следствием наличия независимых компьютеров, но в то же время не указывает, каким образом эти компьютеры на самом деле объединяются в единую систему. Распределенные системы обычно существуют постоянно, однако некоторые их части могут временно выходить из строя. Пользователи и приложения не должны уведомляться о том, что эти части заменены или восстановлены или что добавлены новые части для поддержки дополнительных пользователей или приложений.

Основными задачами распределенных систем являются:

- соединение пользователей с ресурсами. Распределенная система должна облегчить пользователям доступ к удаленным ресурсам и обеспечить их совместное использование, регулируя этот процесс [5]. Ресурсы могут быть виртуальными, однако традиционно они включают в себя принтеры, компьютеры, устройства хранения данных, файлы и данные. Web-страницы и сети также входят в этот список.

- скрытие факта, что процессы и ресурсы физически распределены по множеству компьютеров. Распределенные системы, которые представляются пользователям и приложениям в виде единой компьютерной системы, называются прозрачными.

- предоставление служб со стандартным синтаксисом и семантикой. В распределенных системах службы обычно определяются через интерфейсы, которые часто описываются при помощи языка определения интерфейсов.

- обеспечение масштабируемости системы. Масштабируемость системы может измеряться по трем различным показателям. Во-первых, система может быть масштабируемой по отношению к ее размеру, что означает легкость подключения к ней дополнительных пользователей и ресурсов. Во-вторых, система может масштабироваться географически, то есть пользователи и ресурсы могут быть разнесены в пространстве. В-третьих, система может быть масштабируемой в административном смысле, то есть быть проста в управлении при

работе во множестве административно независимых организаций. Система, обладающая масштабируемостью по одному или нескольким из этих параметров, при масштабировании часто дает потерю производительности.

Сама распределенная система является лишь фундаментом для реализации более сложных сетевых и системных взаимодействий. Внутри распределенной системы могут быть описаны механизмы обмена данными, поддержания работоспособности системы [6], распределения нагрузки на систему [7] и безопасности передачи данных внутри системы [8].

Примером реализации системы, основанной на принципах и механизмах распределенной системы, является система электронного обучения [9]. Система электронного обучения решает с помощью механизмов распределенной системы задачи масштабируемости и представления системы в виде единой службы [10].

1.2 Классификация систем электронного обучения и их развитие в России и за рубежом

Система электронного обучения — это система управления учебной деятельностью. Система электронного обучения позволяет разрабатывать, управлять и распространять учебные онлайн-материалы с обеспечением совместного доступа. Данный вид систем предназначен для проведения удаленного дистанционного образовательного процесса, включающего в себя процесс получения знаний и процесс проверки знаний пользователя [11].

Существует несколько вариантов использования технологий электронного обучения:

- в качестве дополнительной поддержки основного курса обучения (здесь технологиям электронного обучения отводится вспомогательная роль),

- в качестве основы для самообразования (в этом случае учащиеся самостоятельно приобретают и осваивают готовые электронные образовательные продукты, например — мультимедиа курсы),

- в качестве основной образовательной технологии [12]. В этом случае создается постоянная группа учащихся в периферийном центре, которая работает под руководством и под контролем педагога или координатора. Он контроли-

рует ход учебного процесса, своевременное выполнение заданий учащимися, консультирует, помогает учащимся в процессе освоения курса.

На данный момент существует два вида электронного обучения:

- асинхронное электронное обучение, которое предусматривает, что ученик сам определяет темп своего обучения. При этом обучающийся имеет выбор между различными носителями информации, ученик может выполнять задания в соответствии с аудиторной программой или планом, а затем передавать готовую работу преподавателю для оценки.

- синхронное электронное обучение [13]. Данный вид предусматривает общение учеников и преподавателей в реальном времени через виртуальные аудитории.

Историю развития электронного обучения можно разделить на несколько поколений:

- 1-ое поколение. Технические средства, характеризующиеся отсутствием интерактивности (радио или аудио кассеты, учебники, посланные студентам с минимальным общением по телефону).

- 2-ое поколение. Асинхронно интерактивные курсы, характеризующиеся трансляциями (телевидение или радио) с призывом к интерактивности (в течение или после) либо по телефону, либо по электронной почте.

- 3-е поколение. Характеризуется использованием Web-страниц с программой обучения, другими статическими материалами и чат-сессиями, обеспечивающими интерактивное общение.

- 4-ое поколение. Интерактивность в реальном времени с программным обеспечением, видеокамерами, объединенной системой управления [14].

Сегодня появляется необходимость и возможность говорить о медиа-обучении, то есть о массовом медиа-образовании [15]. Его предпосылкой является развитие новых технологий, прежде всего — компьютерных. Одним из плацдармов, на котором можно эффективно и целенаправленно развернуть формирование информационной и медиа-культуры, являются дистанционные технологии образования средствами Интернет. Они могут послужить противовесом деструктивному воздействию идеологии социального конструкционизма в практике медиа [16].

Задачи и принципы медиа-образования пока не входят непосредственно в содержание образовательных программ. Иными словами, можно констатировать, что дистанционное образование является до сих пор неиспользованным ресурсом формирования информационной культуры.

Системы электронного обучения в зарубежных странах имеют развитую инфраструктуру и широкую пользовательскую аудиторию. Так, например, Открытый университет Великобритании (The Open University) имеет 305 региональных центров в Великобритании и 42 в других странах. Испанский национальный университет дистанционного образования имеет 53 региональных центра в Испании и Латинской Америке. Канадский открытый университет имеет 4 региональных центра. Ферн Университет Германии имеет 60 региональных центров в Германии, Австрии, Голландии, Венгрии, Польше. Открытый университет Израиля располагает более чем 100 региональными центрами. Национальный технологический университет США использует для обучения более 300 площадок на базе 46 ВУЗов США [17].

В США интенсивно развивается предоставление интерактивных онлайн-курсов. К 2009 году более 5,6 миллионов студентов приняло участие в прохождении хотя бы одного онлайн-курса. Около 30% процентов студентов получающих высшее образование участвуют в электронном обучении. Использование систем электронного обучения привело к росту количества студентов, получающих высшее образование на два процента [18].

В зарубежных странах интенсивно развивается предоставление учебных материалов в формате массовых открытых онлайн-курсов MOOC (Massive open online courses) [19]. MOOC система предоставляет пользователям набор обучающих курсов с массовым интерактивным участием с применением технологий электронного обучения и открытым доступом через Интернет [20]. MOOC системы дают возможность использовать интерактивные форумы пользователей, которые помогают создавать и поддерживать сообщества студентов, преподавателей и ассистентов.

Крупнейшей MOOC системой является портал Coursera. Портал сотрудничает с университетами, которые публикуют и ведут в системе курсы по различным отраслям знаний. Слушатели проходят курсы, общаются с сокурсниками, сдают тесты и экзамены непосредственно в системе. Портал использует более 13 миллионов студентов. Coursera предоставляет более тысячи бесплатных онлайн-курсов от более чем 100 ведущих мировых ВУЗов. На портале представлены курсы по физике, инженерным дисциплинам, гуманитарным наукам и искусству, медицине, биоло-

гии, математике, информатике, экономике и бизнесу. Продолжительность курсов от шести до десяти недель, с 1—2 часами видеолекций в неделю. Электронные курсы содержат задания, еженедельные упражнения, заключительный проект и экзамен [21].

Другой крупной MOOC системой является платформа edX. edX разработана Гарвардским университетом и Массачусетским технологическим институтом и распространяется в формате открытого программного кода. Платформа позволяет любой организации на базе своих курсов развернуть систему MOOC [22]. На платформе развернуто более 500 онлайн-курсов. Платформой edX пользуется более 2,5 миллионов студентов.

Также бесплатные массовые открытые курсы предоставляет проект Udacity [23]. Udacity проект, возникший на базе программы по информатике Стэнфордского университета. Проект предоставляет видеолекции на английском языке с субтитрами в сочетании со встроенными тестами и последующими домашними работами. Каждая лекция включает в себя встроенный тест, чтобы помочь студентам понять предлагаемые концепции и идеи. Проект предоставляет более 80 курсов для более 1,5 миллионов студентов.

Системы MOOC получили развитие в различных зарубежных странах. Проект Iversity разработан в Германии и используется более чем 300 тысячами студентов. Проект Open Univercity основан на базе открытого университета Великобритании. Портал Crypt4you предоставляет MOOC курсы в Испании. OpenupEd — проект MOOC системы образовательных структур Евросоюза. Проект EduKart предоставляет MOOC курсы в Индии.

Привлекательность MOOC систем заключается в их бесплатности для ВУЗов, государства, обучающихся, которая является следствием того, что:

- нет необходимости создавать свои учебники и учебно-методические материалы;

- не нужно финансировать образовательный процесс и научные исследования в ВУЗах;

- не нужны сами ВУЗы и, как следствие, научно-педагогические работники;

- получать высшее образование можно бесплатно в любое удобное время [24].

В России системы электронного обучения имеют менее развитую инфраструктуру и находятся на этапе становления. Проблема дистанционного образования

представляется особенно важной для России с ее огромной территорией, неравномерной плотностью населения и размещением ВУЗовских центров.

Актуальность развития дистанционного образования на территории Российской Федерации обуславливается следующими тенденциями:

- Россия испытывает на себе влияние процессов глобализации, информатизации образовательной среды. Как результат — подписание Болонского соглашения и следующие за ним демократизация, открытость образования, внедрение дистанционных технологий обучения.

- с начала 90-х годов в России наблюдается недостаток востребованных рынком специалистов. Изменения в экономической сфере побуждают ВУЗы к открытию новых специальностей, стимулируют развитие негосударственного сектора образования, более мобильного и адаптированного к запросам потребителя, в том числе по формам и технологиям обучения.

- нарастает конкуренция ВУЗов за потребителя, вызванная, с одной стороны, появлением наряду с государственными ВУЗами негосударственных, с другой стороны, ухудшением демографической ситуации.

Для улучшения качества электронного обучения необходимо восстановить полную структуру системы обучения, добавив в нее повсеместно отсутствующие в России отделы преподавания и разработки учебников. Крайне важно привлечь в указанные отделы наиболее опытных и квалифицированных преподавателей, которые бы занимались только своими прямыми обязанностями [25].

Одним из крупнейших открытых ресурсов, предоставляющих онлайн-курсы, в России является Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ». «ИНТУИТ» предоставляет услуги по нескольким образовательным программам, многие из которых касаются информационных технологий. Так же «ИНТУИТ» функционирует как издательство, выпуская учебную литературу по курсам. В «ИНТУИТ» можно пройти более 820 курсов по различным областям информатики — в том числе, изучить различные языки программирования и разметки, численные методы и параллельные вычисления. Кроме того, портал предоставляет курсы по физике, математике, экономике и философии. Отдельные образовательные программы ведут такие компании, как Microsoft и Intel. На «ИНТУИТ» проходит обучение более 16 тысяч студентов.

Другим крупным открытым образовательным ресурсом в России является проект «Лекториум». Проект «Лекториум» — медиатека, в которой публикуются луч-

шие видеолекции ВУЗов и известных лекториев России. «Лекториум» записывает лекции различных образовательных площадок, среди которых Computer Science Center, Математическая лаборатория имени П.Л. Чебышева, Музей Анны Ахматовой и другие. Проект предоставляет слушателям курсы в формате MOOC [26]. В проекте размещено более 318 курсов и более чем 4 тысячи часов видеолекций. В «Лекториум» проходит обучение более 50 тысяч студентов.

Достоинствами систем электронного обучения являются:

- технологичность — обучение с использованием современных программных и технических средств делает электронное обучение более эффективным;

- доступность и открытость обучения — возможность учиться удалено от места обучения, не покидая свой дом или офис;

- свобода и гибкость — появляются новые возможности для выбора курса обучения. Очень легко выбрать несколько курсов из разных университетов, из разных стран.

- индивидуальность систем электронного обучения. Электронное обучение является более гибким и носит более индивидуальный характер обучения. Обучающийся сам определяет темп обучения, может возвращаться по несколько раз к отдельным урокам, может пропускать отдельные разделы и т.д.

- внедрение электронного обучения уменьшает нервозность студентов при сдаче зачета или экзамена.

Недостатками систем электронного обучения являются:

- отсутствие прямого очного общения между студентами и преподавателем;

- необходимость в персональном компьютере и доступе в Интернет;

- проблема аутентификации пользователя при проверке знаний;

- контроль актуальности и качества учебных материалов;

- высокая трудоемкость разработки курсов электронного обучения.

Инфраструктура системы электронного образования включает в себя центр ДО (ЦДО) базового образовательного учреждения и периферийные центры ДО (ПЦ-ДО), связывающие их телекоммуникационные каналы и размещенные в центрах информационные ресурсы.

Построение распределенной образовательной среды позволяет снять ряд проблем, связанных с доступом к учебной информации. Создание локальных копий Web-ресурсов, их репликация и синхронизация позволяют обеспечить доступ средствами Интранет и значительно уменьшить Интернет-трафик.

Одним из недостатков в современных системах электронного обучения является ограничение возможности повторного использования учебных материалов. В целях упрощения интеграции сторонних учебных материалов в систему электронного обучения был разработан стандарт SCORM (Sharable Content Object Reference Model). SCORM содержит требования к организации учебного материала и архитектуры системы электронного обучения [27] [28]. Стандарт позволяет обеспечить совместимость компонентов и возможность их многократного использования. Учебный материал представлен отдельными небольшими блоками, которые могут включаться в разные учебные курсы и использоваться системой дистанционного обучения независимо от того, кем, где и с помощью каких средств они были созданы. SCORM основан на стандарте XML.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Козлов Федор Алексеевич, 2015 год

Литература

Термины

Онтология

Обратная связь

Поиск...

Цель дисциплины: сформировать представление о современной физической картине мира и физических методах исследования свойств объектов окружающего мира и процессов, протекающих в нем. Учебные задачи дисциплины: на базе изучения фундаментальных физических законов сформировать у студентов систему понятий и представлений, соответствующих современному уровню развития физики. Выработать навыки применения этих законов к решению задач описания различных физических явлений. Освоить методы построения моделей реальных явлений и процессов. Приобрести навыки проведения физических экспериментов и обработки их результатов

Статус курса

0% Студенты

Denis Nechaev

1. Интерференция и когерентность 0/3 Ш 0/0

2. Методы наблюдения интерференционных И 0/4 II 0/0 FedorKozLcv картин

Dmitry ZamuLa Юрий Галыгин

Покинуть курс

Рисунок D.2 - Интерфейс курса в системе ECOLE

ECOLE

Fed or KozLov

I (kl Аналитическая геометрия и линейная алгебра

НИУ итмо

Информация Лекции

Тесты

Практики

Литература

Термины

Онтология

Обратная связь

Векторная алгебра

Поиск.

1. Векторы и основные линейные операции над ними

2. Линейная зависимость и независимость векторов. Базисы на плоскости и в пространстве. Прямоугольн декартова система координат

3. Скалярное произведение и его свойства

4. Векторное произведение и его свойства

5. Смешанное произведение трёх векторов

6. Двойное векторное произведение

Аналитическая геометрия

1. Уравнение прямой на плоскости

2. Взаимное расположение прямых на плоскости. Расстояние отточки до прямой

3. Уравнение плоскости

4. Прямая линия в пространстве. Взаимное расположение прямой и плоскости в пространстве.

5. Кривые 2 порядка. Эллипс

6. Кривые 2 порядка. Гипербола

7. Кривые 2 порядка. Парабола

8. Цилиндрические поверхности

Рисунок D.3 - Интерфейс списка лекций в системе ECOLE

Информа ция Лекции

Тесты

Практики

Литература

Термины

Онтология

Обратная связь

Лекции / Введение в системы, основанные на знаниях

Поиск

Лекция 1

Введение в Системы,

Основанные на Знаниях

(СОЗ)

муромцевди.рф dimour.spb.ru [e-mail]

г+ т 1о¡31 ► | В »

Текст лекции

Термины

Рисунок Б.4 - Интерфейс лекции в системе БСОЬБ

Рисунок Б.5 - Интерфейс представления учебных материалов в виде интерактивного графа в

системе БСОЬБ

D.2 Интерфейс тестов

Рисунок D.6 - Интерфейс ответов на задания тестов в системе ECOLE

D.3 Интерфейс оценки знаний студентом концептов и предметных областей

Информация

Лекции

Тесты

Практики

Литература

Термины

Онтология

Обратная связь

Without subject

> Экспертные системы 29

Анализ целей и средств 90

Антецедент (Условная часть)

База знаний

Данные

Жизненный цикл знаний 15

Знания 15

Извлечение знаний 15

Инженерия знаний 55

Интенсионал 90

Интуитивные знания 15

Рисунок D.7 - Интерфейс списка предметных областей и терминов с рейтингами знаний в

системе ECOLE

Результаты эксперимента по анализу электронного курса «Интеллектуальные системы» в системе ECOLE

E.1 Анализ объема и покрытия тестами лекций

Рисунок Б.1 - Сравнительная диаграмма оценки объема лекций в электронном курсе

Рисунок Б.2 - Сравнительная диаграмма оценки покрытия лекций тестами в электронном курсе

E.2 Анализ значимости концептов электронного курса

Рисунок Б.3 - Оценка значимости концептов системой в электронном курсе

Рисунок Б.4 - Оценка значимости концептов авторами в электронном курсе

Результаты студентов

# Экспертная система (С... 0 База знании

0 Знания

► Модель представления... ф Ядро экспертной системы

# Концептуализация (стру... + Продукционная модель... + Жизненный цикл знаний Ф Анализ целей и средств Ф Данные

Рисунок Е.5 - Оценка значимости концептов студентами в электронном курсе

E.3 Оценка знаний студентами предметной области электронного курса

Оценка

преподавателя Рейтинг предметной области

0,5

Студенты

Рисунок Б.6 - Гистограмма рейтингов знания студентами предметной области и оценок

преподавателя за учебный курс