сборник. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования томский государственный педагогический университет
 Скачать 0.67 Mb.
|
|
Информационно – методическое обеспечение курса Филиппов, С. А. Робототехника для детей и родителей. / С. А. Филиппов – Санкт-Петербург: Наука, 2011. – С. 263. Официальный сайт Lego Mindstorms NXT [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://mindstorms.lego.com/ - свободный Робототехника. Инженерно-технические кадры инновационной России [Электронный ресурс]. - Режим доступа http://robosport.ru/ - свободный. Материально-техническое обеспечение курса Программа реализуется с использованием мультимедийного оборудования и конструктора LEGO Mindstorms NXT 2.0. Адаптивная методика оценки знаний по основам робототехники О.С. Нетесова Томский государственный педагогический университет Современное поколение является свидетелем стремительного развития науки и техники. За последние триста лет человечество прошло путь от простейших паровых машин до мощных атомных электростанций, овладело сверхзвуковыми скоростями полета, поставило себе на службу энергию рек, создало огромные океанские корабли и гигантские землеройные машины, заменяющие труд десятков тысяч землекопов. Эволюция современного общества и производства вызвала возникновение и развитие нового класса машин – роботов и соответствующего научного направления – робототехники, как прикладной науки, занимающейся разработкой автоматизированных технических систем. Современный уровень развития робототехники позволяет ставить и решать задачи создания новых устройств, которые освободили бы человека от необходимости следить за производственным процессом и управлять им, т. е. заменили бы собой оператора, диспетчера и т.д. В настоящее время образовательная робототехника приобретает все большую значимость и актуальность. Обучаемый должен ориентироваться в окружающем мире как сознательный субъект, адекватно воспринимающий появление нового, умеющий ориентироваться в окружающем, постоянно изменяющемся мире, готовый непрерывно учиться. В ходе освоения знаний по основам робототехники, за счет максимального сближения учебной и познавательной деятельности возрастают познавательные потребности обучающегося. Судить об этом можно на основе наблюдений за динамикой детского отношения к процессу познания и по росту успешности основной учебной деятельности. Занятия направлены не только на то, чтобы расширить кругозор обучающегося, но и развивать его познавательные способности. Включаясь в процесс самостоятельной добычи и обработки новой информации, обучающийся не только приобретает новые знания, но и осваивает механизмы их самостоятельного получения. Начиная с истоков применения компьютеров в учебном процессе, особое внимание уделялось контролю знаний. Технические средства обучения, а затем и компьютеры в первую очередь использовались именно для проверки знаний учащихся [1]. И до настоящего времени, несмотря на бурное развитие обучающих систем и других форм компьютерного обучения, контролирующие (тестирующие) программы составляют половину имеющихся в сети Интернет программ учебного назначения (универсальные и специализированные обучающие системы, электронные энциклопедии, обучающие игры и т.д.) [1]. Проблемы компьютерного контроля знаний (КЗ) обычно рассматриваются в двух аспектах: методическом и техническом. К методическим аспектам относятся: планирование и организация проведения контроля; определение типов вопросов и отбор заданий для проверки знаний обучаемых; формирование набора вопросов и заданий для опроса; определение критериев оценки выполнения каждого задания и контрольной работы в целом и др. К техническим аспектам относятся: автоматическое формирование набора контрольных заданий на основе выбранного подхода; выбор и использование в системе контроля параметров КЗ; выбор алгоритмов для оценки знаний учащихся. Поэтому вопросы компьютерного КЗ интересуют многих ученых, как педагогов, так и специалистов в области информационных технологий. За последние тридцать лет были изучены различные виды контроля; определены более десяти типов вопросов, их компоненты и метаданные, используемые, как правило, при формировании набора контрольных заданий; разработаны математические методы оценки знаний учащихся и различные методы проведения контроля [2-4]. Таким образом, необходимо отметить, что существует ряд интересных разработок, посвященных различным аспектам контроля знаний и основанных на современных достижениях науки и компьютерной техники. В то же время, формирование набора заданий для КЗ осуществляется, обычно, случайным образом; иногда учитывая параметры заданий; и лишь в отдельных случаях используется адаптивная выдача контрольных заданий на базе модели обучаемого. В настоящей статье делается попытка систематизировать и классифицировать применяемые методы проведения контроля и модели оценивания знаний обучаемых на основе модели адаптивного КЗ. Профессором Л.А. Растригиным было предложено рассматривать процесс обучения как процесс управления сложной системой. Аналогично можно представить и процесс управления адаптивным контролем знаний (рис. 1).  Рис. 1. Модель адаптивного контроля знаний Блок «Алгоритм контроля» выполняет следующие функции: анализ деятельности обучаемого (проверка правильности его ответов и выполняемых действий); управление процессом контроля знаний на основе выбранного метода; определение результатов контроля, которое обычно сводится к выставлению оценки обучаемому. База знаний (БЗ) содержит методы и/или модели процесса контроля, а также совокупность знаний предметной области. База данных (БД) включает наборы вопросов и задач, предназначенных для проверки знаний обучаемого и/или данные для формирования заданий. Контрольные задания могут также генерироваться автоматически на основе БЗ. База данных и база знаний совместно с моделью обучаемого образуют репозиторий системы контроля. Модель обучаемого включает разнообразную информацию об обучаемом: предысторию обучения; результаты текущей работы (тип выполненных заданий, время выполнения заданий, число обращений за помощью и т.д.); личностные психологические характеристики (тип и направленность личности, репрезентативную система, способность к обучению, уровень беспокойства-тревоги, особенности памяти и др.); общий уровень подготовленности и другие [5]. Построитель вопросов и задач используется для формирования и выдачи обучаемому очередного задания (вопроса или задачи). Контроль знаний осуществляется следующим образом: обучаемый выполняет предложенное задание, и результат его работы помещается в модель обучаемого. Блок «Алгоритм контроля» на основе анализа ответа обучаемого, целей контроля Z и используемого метода проведения контроля, учитывая внешние ресурсы R1 (например, возможности системы контроля) и внутренние ресурсы обучаемого R2 (например, время контроля), а также состояние среды Dx, определяет параметры задания, которое должно быть предложено обучаемому. Построитель вопросов и задач, получив от «Алгоритма контроля» данные о параметрах следующего задания, выбирает из БД и/или БЗ необходимую информацию I, формирует текст задания и выдает его обучаемому. В простейшем случае работа этого блока сводится к выбору нужного вопроса или задачи из базы данных. При некоторых видах контроля (например, при текущем КЗ или самопроверке) может быть предусмотрена обратная связь К, которая состоит в выдаче комментария на ответ обучаемого. Таким образом, для управления адаптивным контролем знаний необходимо наличие: методов и моделей организации (проведения) контроля; моделей определения и оценки знаний, умений и навыков обучаемого по результатам выполнения контрольных заданий [5-6]. Методы проведения контроля и методы оценивания тесно взаимосвязаны. В общем случае любая модель выставления оценки может быть использована при любом методе проведения КЗ, за исключением моделей на основе вероятностных критериев, которые предназначены лишь для частично адаптивных и адаптивных методов организации контроля. С другой стороны, простейшую модель выставления оценки и модель, учитывающую время ответов, целесообразно применять только совместно с неадаптивными методами КЗ. Таким образом, при адаптивном контроле знаний рекомендуется использовать модели на основе вероятностных критериев, алгоритме основанном на вычислении оценок (АВО) или уровней усвоения, а также метод линейно-кусочной аппроксимации. По нашему мнению, в современные адаптивные системы обучения и контроля знаний следует включать несколько различных методов и моделей, чтобы преподаватель имел возможность выбрать метод проведения контроля и модель выставления оценки, отвечающие целям контроля и наиболее подходящие для отдельного или группы обучаемых. Общие принципы составления тестов с использованием разветвленного алгоритма адаптивного контроля. Разработка хорошей системы тестирования это очень трудоемкий процесс, требующий четкой постановки задач пошагового алгоритма, и полного описания требований к элементам теста. Перед началом работы необходимо определиться со структурой теста, а также с типом и видом тестовых заданий. Тест может быть составлен из вопросов закрытого типа с множественным выбором вариантов ответа. Следующим этапом при разработке системы тестирования становится уточнение разветвленного алгоритма Нормана Кроудера для использования его в условиях адаптивного контроля. Требуется проработка переходов от задания к заданию и определение уровней сложности вопросов, согласно разработанной схеме разветвленного алгоритма тестирования (Рис. 2).  Рис. 2. Схема разветвленного алгоритма тестирования Третий уровень сложности является средним уровнем. Если в процессе решения был получен правильный ответ, то учащийся переходит к заданиям более высокого уровня — четвертого. Если ученик не справляется с заданием среднего уровня, то переход осуществляется к более простым заданиям, решив которые учащийся вновь возвращается на средний уровень нового блока. Если у учащегося возникают трудности при решении заданий четвертого уровня, то ему дается возможность восполнить пробел в знаниях, решив задание второго уровня. После чего он переходит на третий уровень нового блока. Если трудностей при решении не возникло, то переход осуществляется к более сложному – пятому уровню. В данной схеме разветвленного алгоритма тестирования возможны только такие переходы между уровнями.  Рис. 3. Возможные пути прохождения блока Количество блоков определяет количество прохождения цикла, состоящего из трёх вопросов, согласно схеме. При составлении каждого тематического теста определялся тип центрального вопроса, а также прописывались навыки, которые предполагает проверять данный тест. Следующим шагом является определение параметров изменения уровня сложности заданий, в соответствие с этими параметрами описывалось изменение заданий на каждом уровне. В процессе разработки системы тестирования с использованием разветвленного алгоритма адаптивного контроля необходимо придерживаться следующих принципов: 1. Тестовые задания должны быть однозначны и жестко формализованы. Формализация дает возможность определить понятия узкого и широкого тестов. Тест называется узким, когда выбран один типовой вопрос, который не меняется от блока заданий к блоку заданий. Широкий тест состоит из разных типов центрального вопроса. Широкие тесты могут составляться из узких. 2. Простота и сложность теста зависят от количества критериев (проверяемых навыков). Простой тест проверяет 1-3 критерия, сложный — более 3 критериев. Первым критерием всегда служит проверка уровня развития понятийного аппарата учащегося. Количество понятий ограничено темой. Каждое понятие должно быть отражено в вопросах, при этом количество вопросов на одно понятие не ограничено. Анализ развития понятийного аппарата учащегося описывается составителем теста. Второй и последующие критерии отвечают развитию навыков практической работы и также ограничиваются темой теста. 3. Параметры изменения уровня сложности определяются разработчиком теста и соответствуют критериям теста. Третий уровень сложности должен отвечать типу центрального вопроса. Данный уровень рассчитан на оценку «удовлетворительно». Оценку «хорошо» учащийся может получить, решая задания четвертого уровня сложности. Для того чтобы получить «отлично» ученику необходимо решать не только задания третьего и четвертого уровней сложности, но и пятого — высшего уровня. Литература: Brusilovsky, P., Miller P. Web-based testing for distance education / P. Brusilovsky, P. Miller // WebNet'99. ngs of AACE World Conference of the WWW and Internet. – Honolulu. - HI. – 1999. P. 149 – 154 c. Беспалько, В. П. Слагаемые педагогической технологии / В.П. Беспалько. – Москва: Педагогика, 1989. – С. 192. Зайцева, Л.В. Некоторые аспекты контроля знаний в дистанционном обучении /Л.В. Зайцева // Сборник научных трудов 4-й международной конференции Образование и виртуальность. – 2000. – Харьков – Севастополь: УАДО, 2000. - С. 126-131. Зайцева, Л.В., Прокофьева, Н.О. Проблемы компьютерного контроля знаний / Л.В. Зайцева, Н.О. Прокофьева // Proceedings. IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2002). 9-12 September 2002. Kazan, Tatrstan, Russia, 2002. – P. 102-106. Зайцева Л.В. Модели и методы адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения / Л.В. Зайцева // Educational Technology & Society. – 2003. - Nr. 6(3). – C.204-212. Растригин, Л.А., Эренштейн, М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. / Л.А. Растригин, М.Х. Эренштейн. - Рига: Зинатне, 1986. – С. 160. |