Экспертно - обучающие системы оценки знаний, умений, навыков на основе компьютерных технологий обучения.

Создание экспертно-обучающих , экспертных систем по оценке качества усвоения знаний и завершенности процесса обучения предполагает прежде всего учет основополагающих принципов:

Изменение роли и функции преподавателя, превращение его в специалиста-консультанта, что добавляет новую обязанность в его преподавательской деятельности.

Отказ от поточного метода обучения и перехода к индивидуальной подготовке специалиста.

Перенос центра тяжести учебного процесса на самостоятельную работу студентов.

Подготовка учебно-методического комплекса на основе учета особенностей компьютерной технологии обучения. Каждый студент обеспечивается полностью пособиями и многовариантными заданиями по дисциплине.

Отказ от традиционных форм контроля и внедрение индивидуального кумулятивного индекса, в котором резко возрастает роль текущего, рубежного и итогового контроля знаний, умений и навыков.

Если вышеназванные принципы строго выполняются, то можно говорить о наличии возможностей разработки и использования в учебном процессе экспертно-обучающих систем и системы экспертной оценки усвоения знаний, умений и навыков.

Экспертно-обучающая система состоит обычно из двух независимых частей:

Универсальная программа-оболочка, поддерживающая интерфейс общения со студентами, содержащая подсистему логического вывода и не зависящая от содержания конкретной дисциплины;

Базы знаний конкретных дисциплин, содержащих описание основных объектов, используемых в данной дисциплине, логические правила классификации задач, решаемых в данной дисциплине, описание конкретных методов и примеров решения задач, определения и примеры, помогающие студенту в правильном выборе конкретной задачи.

В свою очередь, экспертная система оценки уровня усвоения знаний и умений должна быть адаптирована к экспертно-обучающей системе, базе знаний, но программа-оболочка должна содержать также квалиметрические параметры оценки усвояемости (шкалу оценок), нормативные коэффициенты, определяющие степень законченности обучения в соответствии со специальностью, и программное обеспечение, обеспечивающее выдачу протокола результатов общения ЭВМ и студента с определением индивидуального коэффициента усвоения знаний.

По мнению Беспалько В.П. и Татур Ю.Г., тестирование должно быть измерением качества усвоения знаний, умений и навыков. Сравнение правил выполнения задания (задачи), предложенного в тексте, с эталоном ответа позволяет определить коэффициент усвоения знаний (Кus). Следует заметить что Кus=А/Р, где А - число правильных ответов, а Р - число заданий в предлагаемых тестах[2].

Определение Кus является операцией измерения качества усвоения знаний. Кus поддается нормировке (0 < Кus < 1), процедура же контроля усвоения легко автоматизируется. По коэффициенту судят о завершенности процесса обучения, если Кus > 0.7, то процесс обучения можно считать завершенным. При усвоении знаний с Кus = 0.7 студент в профессиональной деятельности систематически совершает ошибки и неспособен к их исправлению из-за неумения их находить. Нижнюю допустимую границу окончания процесса обучения повышают до величины, необходимой с точки зрения безопасности деятельности. Это относится к работе водителя, механизатора, повара и т.д.

Вместе с тем компьютерное обучение требует серьезного психоэмоционального обеспечения. Имеются случаи конфликтов, эмоциональной напряженности, монотонии, утомления. В связи с этим обязательна необходима разработка рекомендаций по психологической готовности к работе с компьютерной техникой, особенно в диалоговых системах. Сейчас известно, что эффективность компьютерного обучения немыслима без учета индивидуальных психодинамических особенностей обучаемого.

В работе М.П. Фетискина (“Психологические проблемы применения ЭВМ в процессе обучения, 1990) приведены некоторые результаты проведенных исследований из области компьютерных технологий обучения. Например, групповое дифференцированное обучение экстровертов и интровертов выявило своеобразные стили компьютерной деятельности и высокую эффективность по сравнению со смешанным обучением. При разработке сценариев к диалогам учитывалась интеллектуальная нагрузка учебных программ и в зависимости от этого составлялись эмоциональные сценарии каждого занятия. В эти сценарии включались элементы логических или моторно-динамических игр, что способствовало поддержанию положительного эмоционального тонуса и высокой работоспособности[12].

По мнению С.Г. Грушевской, при работе с компьютером оптимально включены все каналы восприятия, непроизвольное внимание, достаточно высок уровень оптимального возбуждения, комфортность процесса познания максимальна, процесс обычно подпитывается энергией обучаемого. В связи с этим предлагается учитывать основные личностные характеристики обучаемых: темперамент, особенности эмоционального реагирования, тип межличностного взаимодействия, особенности протекания познавательных психических процессов, интеллектуальный потенциал и т.д. Учет личностных характеристик также необходим для сглаживания или предупреждения отрицательных сторон компьютерного обучения. Сюда следует отнести вопросы отчуждения, неравные условия обучения, снижение роли письменной речи, ослабление творческого мышления, потеря чувства реальности и т.д. се это говорит о том, что компьютеризация обучения одна из сложнейших задач, решение которой должно осуществлятся на принципах системного подхода. В качестве первоочередных должны разрабатываться экспертные системы оценки усвоения знаний[4].

Экспертные системы усвоения знаний требуют специальных программных оболочек, которые, будучи приспособленными для того, чтобы их мог заполнять преподаватель, не являющийся специалистом в области программирования, делает его автором автоматизированного учебного курса и втягивают их в работу со средствами компьютерной технологии обучения.

1.4. Структурно-логическое содержание обучения - основа компьютерной технологии обучения.

Для определения степени обучаемости студентов по каждой учебной дисциплине выделяют объем знаний, которые необходимы для усвоения согласно учебной программе, что составляет базовый объем знаний. Базовые знания представляют минимум государственного образовательного стандарта. Но и среди базовых знаний выделяют те, которые должны оставаться в памяти по любой дисциплине, в совокупности образую мировоззренческие знания. По мнению Б.У. Родионова, А.О. Татур (центр тестирования МИФИ), выделяют несколько звеньев мировоззренческих знаний: базовые знания, программные знания, сверхпрограммные знания. Педагогические тесты - единственный инструмент, позволяющий не только измерить обученность, но и умение использовать знания. Если говорить только об умениях, то на всех уровнях усвоения знаний можно выделить четыре вида умений:

Умение узнавать объекты, понятие, факты, законы, модели.

Умение действовать по образцу, по известному алгоритму, правилу.

Умение проводить анализ ситуации, вычленять главное и строить из освоенных операций процедуры, позволяющие получить решение тестового задания.

Умение и способность находить оригинальные решения.

Четыре вида умений, названные Б.У. Родионовым и А.О. Татур, не противоречат теории поэтапного формирования умственных действий, в основу которой и положен метод разработки автоматизированного тестирования с целью оценки усвоения знаний, приобретения умений и навыков. Это позволяет создать не только экспертные системы оценок степени обучаемости студентов, но и построить гибкую динамичную рейтинговую систему контроля знаний[7].

Одной из особенностей компьютерной технологии обучения является возможность управлять процессом усвоения знаний на основе четкой систематизации и структуризации курса. Этот подход позволяет заложить в каждую составную часть учебной программы весовой коэффициент и на этом построить системный подход к оценке знаний.

Структурно-логический подход к содержанию обучения, а затем и систематизация и структуризация предмета, по мнению специалистов, способствует следующему:

* Формированию у студентов системных знаний;

* Повышению объективности самооценки и оценки знаний;

* Возможности более объективного и глубокого анализа степени усвоения отдельных фрагментов учебной программы.

Попытки индивидуализировать процесс обучения в традиционной методики приводят только к интенсификации труда преподавателя. При структурировании и логическом анализе содержания обучения, выделении учебных элементов, постановке дидактических целей обучения с ориентировкой на конкретные учебные элементы индивидуализации обучения становится реальной. Путем реализации идеи партнерства студента и преподавателя, во время индивидуальных консультаций создаются ситуации, способствующие развитию творческих и индивидуальных способностей студентов.

В соответствии с выделенными учебными элементами, заранее установленными дидактическими целями можно автоматизировать процесс объективной и непрерывной оценки знаний. Оценка результатов обучения играет определенную роль в корректировке и направлении результата обучении в соответствии с поставленными целями. В этом случае оценка знаний становится эффективным инструментом повышения учебно-познавательной активности студента. Появляется возможность самоконтроля знаний и разработки экспертно-обучающей, а затем и рейтинговой систем контроля знаний. Создание экспертно-обучающих и рейтинговых систем контроля знаний в какой-то мере помогает выбрать направления в решении еще одной из важнейших проблем - в выработке единого подхода к оценке профессионализма выпускника учебного заведения. В настоящее время единственной объективной оценкой качества подготовки специалиста является их оценка предприятиями и организациями. Этот метод неприемлем для использования в процессе подготовки специалиста, поэтому стали разрабатыватся целые учебно-методические комплексы управления качеством подготовки, включающие в себя следующие задачи:

* Формирование эталонов качества подготовки специалистов.

* Разработка средств контроля на базе эталонов качества.

* Разработка, проведение процедуры сравнения достигнутого уровня подготовки с эталоном качества.

Выработка системы управляющих воздействий условиями и факторами, определяющими достигнутое качество, с целью минимизации обнаруженных отклонений.