Главная / Каталог

Использование Веб-служб для индивидуализированного обучения, основанного на Веб-технологиях

Файл : 4933-1.rtf (размер : 619,525 байт)

Использование Веб-служб для индивидуализированного обучения, основанного на Веб-технологиях

Катерина Кабасси, Мария Вирву, Факультет Информатики, Университет Пиреи, Греция

В данной работе описывается мульти-агент (multi-agent), индивидуализированный обучающий комплекс, работающий через Веб. Данный комплекс называется Web F-SMILE и предназначен для помощи начинающим пользователям в изучении управления файловым хранилищем их персонального компьютера. Для того чтобы обеспечить адаптивную помощь и обучение, Web F-SMILE назначает агента для постоянного наблюдения за пользователем и сбора сведений о нем/ней. Данные сведения централизованно сохраняются на Сервере Моделирования Учащихся (Learner Modelling Server). Таким образом, каждая модель учащегося доступна любому клиентскому приложению, запрашивающему его. Агенты клиентских приложений взаимодействуют с Сервером Моделирования Учащихся через Веб-службы. Основная характерная черта Веб-служб – это то, что они взаимодействуют с приложениями, вызывающими их, используя стандарты Веб. То, что моделирование учащихся основывается на стандартах Веб, имеет преимущество, заключающееся в возможности динамической интеграции приложений, распределенных в сети Интернет, независимо от того, на каких платформах они размещены.

Введение

Возрастающая популярность Интернета и Всемирной паутины оказала влияние на обучение с помощью компьютера (computer assisted learning), которое в настоящее время превращается в обучение, основанное на Веб-технологиях, так как Веб имеет множество преимуществ, которые может предложить образованию. Действительно, обучение через Веб может производиться откуда угодно, в любое время, с любого компьютера и без необходимости присутствия человека - преподавателя (human tutor). Тем не менее, большинство обучающих приложений (educational applications), основанных на Веб-технологиях, по-прежнему достаточно статичные и представляют общий подход к обучению, который не принимает во внимание индивидуальные потребности каждого учащегося (student), использующего обучающие приложения (educational application). Данная общепринятая практика не позволяет воспользоваться в полной мере всеми возможностями компьютера, подключенного к Интернет, как средства обучения учащихся.

С другой стороны, существуют технологии образовательного программного обеспечения (educational software technologies), которые очень эффективны в индивидуализации обучения (personalising tutoring). Действительно, Интеллектуальные Обучающие Комплексы (ИОК) (Intelligent Tutoring Systems, ITSs) и Интеллектуальные Обучающие Среды (ИОС) (Intelligent Learning Environments,ILEs) – это образовательные технологии, нацеленные на выполнение индивидуализированного обучения, основанного на их компонентах моделирования учащихся (learner modelling components). Моделирование учащегося включает в себя построение качественного представления, которое учитывает поведение учащегося в зависимости от имеющихся предварительных знаний об изучаемой области и изучение студентами данной область (Sison & Simura, 1998). Такое представление, называемое моделью учащегося, может помочь Интеллектуальному Обучающему Комплексу (ИОК) (Intelligent Tutoring System, ITS), Интеллектуальной Обучающей Среде (ИОС) (Intelligent Learning Environment, ILE), или интеллектуальному учащемуся, обучающегося в сотрудничестве (intelligent collaborative learner) в адаптации к определенным аспектам студенческого поведения (McCalla, 1992).

Для индивидуализированного взаимодействия с пользователем комплекс должен иметь доступ к большому количеству разнообразной информации о нем/ней, начиная с относительно долгосрочных фактов, таких как области интересов и знаний, и заканчивая краткосрочными фактами, такими как задача, которую пользователь в настоящее время пытается решить. Принимая это во внимание, Рич (Rich) (1999) выявил отличительный признак между долгосрочными и краткосрочными моделями пользователя. Долгосрочная модель пользователя может состоять из информации о пользователе, которая была собрана во время предыдущих взаимодействий. Эта информация может включать в себя уровень знаний пользователя в данной области, его/ее частые ошибки и т.д. Краткосрочная модель пользователя состоит из убеждений пользователя (the user’s beliefs) в конкретный момент времени (at a very specific time) и является результатом умозаключений системы (output of the reasoning of the system). В идеальном случае обе модели должны иметься в ИОК или ИОС и обмениваться информацией между собой.