Современная гуманитарная академия


Алгоритмы обеспечения вариативности траекторий обучения и логический вывод экспертной системы



страница3/12
Дата15.05.2016
Размер3.43 Mb.
ТипРеферат
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12

Алгоритмы обеспечения вариативности траекторий обучения и логический вывод экспертной системы

Для удобства задания автором алгоритмов обучения выбран продукционный тип базы знаний экспертной системы, в котором применяется кодирование динамики события Е на протяжении всего обучения тройкой:


СЕ = (.FE,NE,RE), (1.1)

(1)

где FE – тип кривой-описание динамики частоты события на интервале элементами конечного алфавита: часто; редко; сначала редко, потом чаще и т. д.; NE – длина кривой-отношение длины протокола к запланированному времени обучения ТО; RE вес кривой-отношение числа произошедших событий к числу возможных или, как в случае пользования справочной информацией, к числу ожидаемых (в этом случае оно может быть больше 1).

Более подробный протокол обучения может быть получен, если хранить тройки CEi (Ij) для нескольких наиболее важных интервалов Ij: учебная цель, урок, а так же временных интервалов (сегодняшнее занятие, последние части т.п.) [2, 55].

Ниже опишем некоторую формализацию процесса обучения, лежащую в основе работы системы логических выводов экспертной системы. Структурная схема модуля экспертной системы обучения имеет вид, показанный на рисунке ниже (рисунок 5.2).



Рисунок 1.6  Структурная схема модуля экспертной системы



Для реализации корректной выборки информационных ресурсов из базы знаний экспертной системы необходимо обеспечить декомпозицию образовательного контента, представив его в виде информационной модели, имеющей большое количество характеристик и свойств. Тем самым предметная область конкретного курса обучения будет более структурирована за счет деления исходного образовательного контента на фрагменты, имеющие законченный смысл, четкую нотацию и набор логических связей (за основу взята модель «Дублинского ядра»).

Далее необходимо обеспечить алгоритм выборки и логического вывода фрагментов образовательного. Ниже опишем подход к декомпозиции информационного ресурса, сущность которого заключается в представлении его в виде набора деревьев, имеющих перекрёстные ссылки. Данный подход позволяет обеспечить иерархичность структуры обучающего материала и формирование различного рода ссылок, создающих первичные, вторичные и другие структуры учебного материала, отражающие взаимосвязи различных учебных целей, задач компетенций и управляющих воздействий.

В зависимости от типа модели обучаемого, и его индивидуальных подходов к обучению (в общем виде подходы могут быть индуктивный, дедуктивный и гибридным) предлагается использовать три вектора обучения (быстрый, нормальный и медленный). На рисунке ниже (рисунок 1.7) изображены линейные стратегии обучения, соответствующие процессам освоения образовательной единицы в соответствии с эталонной моделью учебной программы дисциплины.

Рисунок 1.7 − Линейные стратегии обучения


В процессе формирования алгоритмов логического вывода экспертной системы необходимо реализовывать возможности выбора стратегий обучения. В качестве анализа способностей к той или иной стратегии система должна предложить вариант повторно упражнения того же типа. В случае допущения обучаемым ошибок локального характера, необходимо вернуть пользователя к ранее пройденному материалу. Используя подготовленную преподавателем (инженером базы знаний экспертной системы) систему оценочных шкал уровня освоения дисциплины, поэтапно проконсультировать пользователя по способам ликвидации ошибок. В случае большого количества разнородных ошибок или изменения качества ошибок система должна отследить траекторию прохождения узлов графа обучаемым, реализующего эталонные алгоритмы обучения, зафиксировать весовые коэффициенты и ссылки на фрагменты перекрестного (смежного) контента для последующей генерации нового алгоритма поэтапного логического вывода и представления образовательного контента.
Управление логическим выводом компонентом «РЕШАТЕЛЬ»

Для реализации интерактивного обучения студента в режиме on-line необходимо выбрать соответствующий алгоритм и программную реализацию формирования правил логического вывода хранящегося в рабочей области образовательного контента в момент консультации с экспертной системой. Правила экспертной системы - это продукции вида: «Если условие, то действие».

Для экспертной системы автором был разработан специальный механизм логического вывода фактов и фрагментов образовательного контента (например, локальная верификация и оценка качества учебного процесса на основе сравнения выбранной стратегии прохождения учебного материала и эталонной). Реализовать алгоритмы логического вывода и обучения можно в виде достаточно большого набора кривых, допускающих естественную интерпретацию типа: «прогресс», «единичная ошибка».

Механизм логического вывода необходимо реализовать при помощи отдельного модуля «РЕШАТЕЛЯ» экспертной системы, который должен поддерживать следующие возможности:

•поддержка прямой и обратной (дедуктивной, индуктивной) стратегии вывода на основе «просмотра» узлов графа учебной дисциплины;

•поиск решения «в глубину» (просмотр фрагментов базы знаний формальных XML - структур электронно-образовательных ресурсов);

•поиск и разрешение конфликтов правил на основе интервьюирования преподавателя и верификации имеющихся правил;

•сохранение состояний и типов фрагментов и типов метазнаний (на основе модели Dublin Core) и правил (активное, неактивное) в рабочей памяти экспертной системы.

Процедуры «РЕШАТЕЛЯ» экспертной системы можно представить с помощью системы общепринятых процессов в виде:
I=, (1.2)

(2)

где V – процесс выбора, осуществляющий выбор из Р и R подмножества активных продукций и подмножества активных данных; S – процесс сопоставления, определяющий множество пар: правило р, данные {dj} (процесс первичной выборки и сопоставления правила и данных из активной области экспертной системы, в соответствии с целями запроса), где , причем каждое рi применимо к элементам множества {dj}; К – процесс разрешения конфликтов (или процесс планирования), определяющий, какой из идентификаторов будет выполняться; W - процесс осуществляющий выполнение выбранного идентифицированного правила (то есть выполнение действий, указанных в правой части правила). Результатом завершения процедуры выборки является модификация данных в R или операция ввода/вывода. Механизм вывода должен реализовываться на основе семантических и синтаксических методов выборки фрагментов данных из базы знаний. Данный подход позволяет интегрировать подобные правила (метаправила) непосредственно в «РЕШАТЕЛЬ», так как они совершенно не зависят от рассматриваемой предметной области и способствуют декомпозиции сложных фрагментов метаинформации на подзадачи и методы их использования для генерирования исходного образовательного контента.

Ниже рассмотрим алгоритм реализации начальной выборки. Данный подход основан на списке имеющихся целей, большее количество которых позволяет сократить предметную область выборки и логического вывода предварительной информации и способствует более детальному понимания рекомендаций экспертной системы пользователю. В случае, если набор целей существует – используется режим обратного вывода (от более детальных целей), в случае, если список целей отсутствует – используется метод прямого ввода (например, текста запроса).

В процессе пробного тестирования данных алгоритмов было выявлено, что число конфликтов прямо пропорционально степени неточности искомой информации. Для разрешения данных противоречий и конфликтов правил в базе знаний экспертной системы используется нотация метаописания правил (метаправила). Ниже приведем их формальное описание:



(1.3)

где: N – количество не идентифицированных атрибутов в правилах;


D – количество не идентифицированных атрибутов в действии правил; R – набор всех активных правил.

Таким образом, для начальной выборки необходимо выполнить расчет приоритетов правил, который выше для правил, имеющих меньшее число не идентифицированных атрибутов, большее число не идентифицированных атрибутов в действии и высокую вероятность появления. Формирование подобной выборки зависит от того, какая стратегия вывода используется в данном рабочем цикле.

Естественно, для корректного логического вывода необходимо применять алгоритмы сопоставления правил начальной выборки и метаправил в рабочей области активного цикла. Данный алгоритм осуществлен в виде рекурсивной функции, описанной ниже:
F(R,A,O,K), (1.4)

(3)

где R – набор активных правил, А – список текущих целевых атрибутов (параметры запроса), О – список идентифицированных атрибутов, К – список идентифицированных правил. Ниже рассмотрим алгоритм работы рекурсивной функции сопоставления правил:



  1. правила начальной выборки заново сопоставляются с набором атрибутов в рабочей памяти – R в порядке приоритета;

  2. в процессе выполнения одной копии функции F производится ее повторный запуск для внесения вновь внесенных изменений в базу правил.

Таким образом, алгоритм разрешения конфликтов в правилах основан на процедуре расчета приоритета, который выше для тех алгоритмов, которые имеют большее количество идентифицированных экспертом (преподавателем) атрибутов правил.

Ниже приведем общий вид правил адаптивного логического вывода экспертной системы:


Если {(событие1, тип кривой 1, интервал 1)и

(событие2, тип кривой 2, интервал 2)и…}

то {действие}
Троек (событие, тип кривой, интервал) может быть от 1 до 10.

Каждому событию (в протоколе активности пользователя) в процессе обучения ставиться в соответствие кривая определенного типа, заданная на некотором интервале.

Примеры событий (либо учебно-тематические заданий - УТЗ):


  • частота пользования словарем;

  • ошибки при выполнении упражнений;

  • превышение временных рамок, отведенных на выполнение УТЗ;

  • время обдумывания (ожидания, либо задержки) ответа на вопрос.

В процессе пользования объектами учебного назначения пользователь за счет протоколирования накапливает собственный стиль и траекторию изучения их фрагментов. К примеру, изучая раздел или тему курса лекций, пользователь периодически обращается к глоссарию понятий, фактов и терминов, в данном случае целесообразно во всем интервале времени собирать статистику пользования данным типом контента для её дальнейшего анализа и выработки решений экспертной системы. В данном случае речь идет об аналоговых величинах и отношениях. Некоторые виды кривых пользования глоссария учебного объекта (словаря понятий – фактов дисциплины), интерпретирующих динамику событий обучаемого, которые можно использовать в качестве эталонных моделей траекторий освоения учебного материала, показаны на рисунке ниже (рисунок 1.8).

Рисунок 1.8 – Примеры типов кривых ожидания событий

На кривых выше по вертикали отложена частота использования словаря (h), по горизонтали время (t) (время урока, время изучения темы и т.д.)

Главной целью разработки алгоритмов обучения для экспертной системы была задача проектирования такой системы логических выводов, которая моделировала бы всех участников образовательного процесса (учителя, ученика, учебный материал) и организовывала оптимальное их взаимодействие.

В проекте экспертной системы заложены алгоритмы формирования моделей обучаемого и преподавателя, введён определённым образом организованный учебный материал (формальная XML-структура) с элементами мультимедиа [51, 52]. На этой основе имитируется процесс реального обучения с учётом таких характерных его особенностей, как взаимная интеграция процессов верификаций моделей обучаемого, преподавателя и учебного курса, способности ученика, оптимальность стратегии дозировки знаний и упражнений учителем, скорость запоминания и забывания знаний учеником, продолжительность и устойчивость его активного состояния и т.п.

Самым важным моментом реализации алгоритма обучения является функция объяснения экспертной системы, которая должна быть основана на интеграции отдельно взятых графах (траектории обучения) и дерева решений.

Подсистемы логического вывода в экспертной системе обучения должны базироваться на многоуровневой фрагментарной выборке составляющих образовательного контента. Для более детальной декомпозиции алгоритмов обучения с помощью средств логического вывода производится выборка фрагментов образовательного контента. Количество этапов зависит от степени неопределенности того или иного атрибута базы знаний. Строятся алгоритмы логического вывода фрагментов образовательного контента либо по схеме фиксации деятельности пользователя, либо по схеме трассировки событий в рабочей области экспертной системы. В обоих этих случаях все множества событий, требующих объяснения, идентифицируются заранее, и каждый из них сопоставляется декларативно или процедурно с фрагментами образовательного контента. Для реализации подобного компонента в данной статье были предложены процедуры логического вывода и алгоритм консультации пользователя с экспертной системой, основанный на трассировке графа решений, в соответствии с выбранной траекторией обучения. Рассмотрены алгоритмы обучения, основанные на логическом выводе, важным моментом которого является способ управления данным процессом при помощи программного компонента «РЕШАТЕЛЯ», интегрированного в базу знаний экспертной системы.

В процессе работы экспертной системы информационной поддержки самообучения обучающий (учитель) и обучаемый (ученик) занимают централизованное место в силу того, что в основе их интерактивного взаимодействия строятся алгоритмы передачи знаний и обучение первого. При рассмотрении данного процесса более детально можно сделать вывод о том, что агрегирование процессов информационного обмена может быть обеспечено в случае их формализации в виде информационных моделей, которые могут быть интерпретированы как адаптивные автоматы [53, 54].

Со стороны автомата-учителя на каждом шаге выбирается оптимальная с его точки зрения подача автомату-ученику обучающей информации на основе того, как усвоил на предыдущих шагах обучения такую информацию автомат-ученик.

База знаний и алгоритмы логического вывода экспертной системы в этом случае будут является достаточно универсальными инструментами для генерации фрагментов образовательного контента в заданных предметных областях, кроме того база знаний является открытой, она легко пополняется информацией во всех своих основных частях. На сегодняшний день моделирование информации о предметных областях происходит при помощи узкоспециализированных языков представления знаний, то есть обучающие системы после наполнения их конкретным содержанием становятся экспертными системами по конкретным узкоспециализированным областям.

В соответствии с вышеизложенным в проблеме синтеза адаптивного «компьютерного учителя» необходимо решить следующие задачи:


  1. синтез автомата-учителя;

  2. синтез автомата-ученика;

  3. разработка информационной системы, аналогичной учебнику с упражнениями;

  4. выработка оптимальной стратегии взаимодействия компонент (1)-(3);

  5. создание интерфейса с широкими сервисными услугами для пользователя.

Решение этих задач сопряжено с рассмотрением целого ряда вопросов, к их числу относятся следующие:

  1. разработка динамических баз данных и знаний, состоящих из больших массивов синтаксической информации со сложной семантикой и нечеткими логическими связями, эти базы должны быть компактными по объему занимаемой памяти и в то же время позволять достаточно быстро получать необходимую информацию из них;

  2. разработка признакового пространства описания состояний автомата-учителя и автомата-ученика с указанием функционально-метрических зависимостей между ними, позволяющих задавать функционирование этих автоматов;

  3. разработка оптимальных стратегий взаимодействия автомата-учителя с автоматом-учеником как средствами собственно теории автоматов и нечеткой логики, так и процедурами типа распознавания образов и пр.

Теоретическое и математическое обоснование возможной архитектуры экспертной системы

Теоретическим фундаментом модели может быть автоматная модель гибридного вида.

Ниже рассмотрим более детально процесс формализации компоненты обучения (консультации с экспертной системой) с точки зрения системы взаимодействующих автоматов.

Процесс обучения может быть представлен в виде двух взаимодействующих автоматных моделей: модели управляемого A0 (ученик) и модели управляющего A (обучающая программа-учитель). Выходом D автомата A и входом автомата A0 является учебный материал: упражнения, пояснения, справочные материалы и т.п. Выходом B автомата A0 и входом автомата A являются события, произошедшие в процессе обучения. Задача обучающей программы (управляющего автомата A) – управлять с помощью выхода D автоматом A0 таким образом, чтобы за минимальное время привести его в заданное состояние (достичь заданного учебного результата).

Другим вариантом постановки задачи может быть достижение максимального результата за заданное время. Формально это может быть описано как минимизация числа ошибок в выходе B автомата A0 на некотором отрезке времени Tfin, завершающем процесс обучения.

Эта задача управления может быть разбита на следующие подзадачи:



      1. предъявление ученику учебного материала, накопление результатов урока;

      2. составление протокола обучения, хранящего в сжатой форме историю всех событий выхода B автомата A0. Составление на основании протокола обучения моделей ученика (определение типа ученика) и учебной ситуации;

      3. анализ ситуации: определение действий, которые целесообразно предпринять в данной учебной ситуации для данного типа ученика;

      4. подбор подходящей учебной стратегии;

      5. составление плана следующего урока: наполнение выбранной стратегии учебным материалом.

В соответствии с этим автомат A может быть представлен в виде суперпозиции автоматов A1-A5, как это показано на рисунке 5.5.
Автомат A1 представляет собой преобразователь входов B5 и B в выходы D и B1 соответственно. В простейшем случае это может быть автомат с одним состоянием.

Рисунок 1.9  Общий вид взаимодействия автоматов

в процессе обучения
Множество состояний автомата A2 – декартово произведение множеств Q21, Q22 и Q23, описывающих соответственно протокол обучения, модель ученика и модель учебной ситуации. Для описания (потенциально неограниченной) истории событий элементами конечного множества Q21 целесообразно кодирование динамики события E на протяжении всего обучения тройкой CE == (FE,NE,RE), где FE – тип кривой, описывающий динамику частоты события на интервале элементами конечного алфавита; NE – длина кривой, определяющая отношение длины протокола к запланированному времени обучения T0 (очевидно, что длина кривой, представляющая собой вещественное число из интервала [0,Tmax/T0], может быть с некоторой точностью описана элементом конечного множества); RE – вес кривой (как и длина кривой, вес может кодироваться элементами конечного множества). Таким образом, компонента q21 состояния автомата A2 есть набор (CE1, . . . ,CEk) для всех протоколируемых событий Ei. Более подробный протокол обучения может быть получен, если хранить тройки CEi (Ij) для нескольких наиболее важных интервалов Ij: учебная цель, урок, а также временных интервалов (сегодняшнее занятие, последний час и т. п.). По входу B1(t) и текущему состоянию q21(t) автомат A2 вычисляет свое новое состояние q21(t + 1), если необходимо, уточняет тип ученика q22 и учебной ситуации q23.

Автомат A3 занимает центральное место в схеме автомата A. Его задача принять решение о действиях, которые целесообразно предпринять в данной учебной ситуации (предложить дополнительные упражнения, повторение, возврат к началу темы и т. п.). Для решения этой задачи возможно применение системы продукций, в левой части которых находятся условия на значения входа B2, а в правой – значения выхода B3. Однако на практике построение такой системы продукций представляет собой существенную трудность для автора учебного курса, не обладающего, как правило, навыками такого рода. Поэтому более предпочтительным оказывается другое, менее трудоемкое для автора курса решение. Для этого принимается гипотеза о том, что автомат A0 представляет собой вероятностный автомат из определенного класса M. Диаграмма Мура автомата A0 приведена на рисунке ниже (рисунок 1.10) [49].



Рисунок 1.10 – Диаграмма Мура для решения задачи самообучения
В зависимости от своего состояния q21 автомат A2 относит A0 к некоторому подклассу Mi класса M; этот подкласс Mi и представляет собой тип ученика. Характеристиками подкласса Mi являются длина цепочки состояний, функция перехода (q,D), определяющая вероятность перехода в следующее состояние при значении D входа автомата A0, и функция выхода ψ(q,D,E), определяющая вероятность события E в состоянии q при значении входа D.

Зная значение Mi, автомат A3 может спланировать последовательность действий, переводящих A0 в состояние q0S, желательное для данной учебной ситуации. Если предположить, что функция ψ линейно зависит от сложности L(D) упражнения D, (q,D)=_aiψ(q,D,Ei), то подкласс Mi будет задаваться несколькими параметрами: длиной N цепочки состояний и коэффициентами линейных функций и ψ.

Таким образом, автору курса достаточно определить набор типов учеников и описать, какое состояние q0S является желательным на каждом этапе обучения. После этого автомат A2 может решать задачу отнесения A0 к определенному подклассу Mi и определения его текущего состояния q0i, а автомат A3 может спланировать последовательность действий, переводящих A0 в требуемое состояние q0S.

Автомат A4 представляет собой базу данных учебных стратегий, для которой вход (B2,B3) является запросом, а выход B4 – результатом обработки этого запроса. Аналогично автомат A5 может быть описан как база данных учебного материала, задача которой – подобрать материал, отвечающий запросу B4.

Чтобы избежать ситуации, когда A4 и A5 не могут найти данных, удовлетворяющих запросам, следует представлять B3 и B4 как упорядоченные наборы запросов (B30, ... . ,B3S) и (B40, . . . ,B4L). Если запрос B30 не может быть удовлетворен, удовлетворяется запрос B31 и т.д. Более сложная модель может включать в себя обратную связь между автоматами A4 и A3, а также A5 и A3. Тогда, если запрос (B2,B3) или B4 не может быть удовлетворен, автомат A3 предлагает другой вариант действий B3 [50].

Ниже приведем некоторое описание рекомендаций для выработки стратегий управляющим автоматом (экспертной системой) для тестовой компоненты обучения.

В простейшем случае тест понимается как набор вопросов, оцениваемых по шкале да/нет (справился с упражнением или нет). В зависимости от количества ошибок ученика предлагается следующий набор реакций обучающей системы.


  1. Ошибок меньше одной 3N ± Δ – успешное прохождение теста, ученику предоставляется возможность быстрого просмотра ошибочных ответов, возможен (один) возврат в контрольную точку теста, разрешается движение дальше по обучающему материалу.

  2. Ошибок больше одной 3N ± Δ, но меньше 5 12N ± Δ – среднее качество прохождения теста, необходим возврат на неправильные ответы (возможно с фиксированной скоростью просмотра), число возвратов в контрольную точку не более двух. При третьем возврате в контрольную точку ученик отсылается на учебный материал и только после его изучения повторяется тест.

  3. Ошибок больше пяти 12N ±Δ – неудачное прохождение теста, предполагается обязательный возврат на неправильные ответы с экспертным временем на просмотр и числом возвратов в контрольную точку не более одного раза. При повторном возврате в контрольную точку ученик отсылается на учебный материал и только после его изучения происходит повторное выполнение теста.

Приведенная выше концепция и примеры формализаций тестовой составляющей экспертной системы самообучения являются инструментами математического моделирования процесса обучения, которые получают дальнейшее свое развитие в рамках формализованных алгоритмов и программного инструментария для компьютерного моделирования реальных процессов обучения.

Приведенные формальные фрагменты модели позволяет описывать и строить экспертные системы самообучения общего вида на основе автоматных моделей. В некоторых случаях будет удобно разработать свою модель для отдельных компонент учебного процесса, а затем встроить ее в уже функционирующую систему.

Представленная концепция архитектуры интеллектуальной информационной системы в виде экспертной системы, обеспечивающей вариативность траекторий самообучения, в общем случае может обеспечивать достижение эффективности самообучения, благодаря возможностям реализации самостоятельного выбора траекторий, оперирования информацией о результатах самообучения и привлечению информационных ресурсов, создаваемых как самим обучающимся, так и поступающим из внешних источников информацией.


    1. Мобильные рабочие интернет-группы для решения задач коллективного творчества

Педагогические технологии, основанные на активной роли обучаемого, требуют модернизации методов образования и развития информационной образовательной среды. Создание малых групп и динамика их развития - важный элемент в современном образовательном процессе. Человечество уже второй десяток лет осваивает информационное пространство Интернета. Интернет, в свою очередь, уже стал неотъемлемой частью образовательного пространства. В Интернет пришел не только бизнес, но и сама жизнь общества, что в значительной мере изменило структуру социальных коммуникаций.

Мобильные рабочие группы, создаваемые в виртуальном пространстве для решения конкретных практических задач, один из основных трендов развития современного общества. Становится очевидным, что мобильные рабочие группы в образовательном процессе – это не только информационная культура и реальная практика коммуникаций, но и важнейший паттерн ролевых функций в получении и воспроизводстве знаний участников.

Сверхбыстрое развитие и изменение современного образовательного пространства требует преобразования и пересмотра некоторых базовых парадигм всей системы образования. Особенно мощные и широкие возможности как для преподавателей, так и для обучающихся возникают в связи с развитием Интернет-технологий для мобильных рабочих групп. Однако имеющиеся сейчас возможности и потенциал современных информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) используется в данном направлении лишь незначительно.

Эксперты дают такую оценку ситуации: не более 5% указанного потенциала ИКТ только начинает осваиваться вообще в области образования. Уже сейчас существует очевидный переизбыток неосвоенных возможностей ИКТ не только в образовании, но и в других сферах. И этот разрыв непрерывно растет. Это значит - развитие возможностей ИКТ стремительно опережает темп их освоения. Указанный факт совершенно не означает, что нужно прекратить развитие ИКТ. Дело совсем в другом. В реально существующей ситуации ничего нет удивительного. Такой разрыв естественен по причине особенности адаптации общества к изменениям. Проблема так называемого человеческого фактора многогранна и разнообразна во всех своих проявлениях. Следует также отметить проблемы с тенденцией ускорения социальной динамики развития общества.

В связи со сказанным возникает вопрос - как максимально быстро и эффективно освоить имеющийся потенциал ИКТ для нужд науки, образования, производства, управления, в быту и т.д.? Очевидно, что именно образование имеет особенное положение во всех этих сферах. Новые возможности ИКТ необходимо сначала освоить и обучить их использованию. Только после этого указанный потенциал ИКТ будет применяться повсеместно. Все новое приходит в общество только через обучение. И лидером в освоении таких инноваций являются малые рабочие группы. Поэтому освоение потенциала ИКТ в образовании является самым узким местом, которое следует преодолевать разработкой технологий и освоением инструментария малых рабочих групп.

Совершенно очевидно, что проблема разработки технологий и инструментария малых рабочих групп является междисциплинарной и требует привлечения самого широкого круга специалистов. Необходимы совместные усилия не только ученых и инженеров по ИКТ, но и педагогов, психологов, врачей, социологов, бизнесменов, менеджеров, экономистов и особенно системных аналитиков и эргономистов. Данный «орешек» оказался более крепким, чем показалось на первый взгляд. Можно попытаться поискать публикации по данной тематике - их практически нет. Это показывает, насколько глубока и сложна данная проблема.

Понятно, что сложные комплексные проблемы нужно решать системно, выделяя существенную часть и синтезируя полученные решения. Из всего комплекса проблем по нашему мнению выделяется одно из важнейших направлений исследований и разработок - поддержка эффективных социальных коммуникаций и практического взаимодействия участников малых мобильных групп.

Объектом нашего внимания является совместная работа группы в единой коммуникационной среде. А предметом – средства поддержки взаимодействия в группе на примере контингента – «преподаватели – учащиеся». В качестве конкретного исследования выбраны средства поддержки взаимодействия преподавателей с учащимися на основе группы Google.

Актуальность данной темы очевидна. Даже если в процессе взаимодействия педагогов и студентов используются современные коммуникации – электронная почта, представление учебного материала на сайте учебного заведения, различные форумы (что в образовании значительно реже). Но и этими средствами пока пользуются далеко не все, а только «продвинутые» пользователи. Однако и в этом случае, эффективность таких коммуникаций также не самая оптимальная, хотя и превосходит эффективность традиционных средств, не использующих ИКТ. Элементарный анализ коммуникационной деятельности в Интернете показывает, что только 20% времени и усилий участников таких коммуникаций тратится на полезную работу, а остальные 80% – на непроизводительные (накладные) расходы усилий в виде поиска и навигации по системам с не очень качественным пользовательским интерфейсом. Например, это происходит так:


  1. нужно открыть необходимую программу - почтовый клиент;

  2. найти и открыть меню, где находятся необходимые функции;

  3. разобраться, кому нужно отослать сообщения;

  4. затем найти нужного адресата в базе;

  5. подготовить текст сообщения;

  6. прикрепить к письму приложение (пересылаемый документ);

  7. наконец, отправить само сообщение.

И это только для посылки сообщений! А как быть с другими формами совместной деятельности?

Именно для преодоления указанных препятствий ведутся такие разработки, как группы Google и им подобные.

Объектом нашего внимания являются малые социальные группы. Рассмотрим их подробнее. По сути, малые группы это небольшие по численности группы людей, включающие от трех человек до нескольких десятков. В малой группе имеются общие интересы, общие дела и главное – прямые личные контакты друг с другом. В малой группе возникают свойственные ей различные эмоциональные отношения, процессы групповой динамики, формируются групповые нормы [6].

Свойства малой группы – регулярность социальных коммуникаций и постоянство совместного пространственно-временного бытия, а также идентификация и самоидентификация. Малые группы рассматриваются как: самостоятельные субъекты общественных отношений; уровень первичной социальности или первичной социальной структуры; социальная микросреда личности.

Групповые процессы в малых группах – наиболее динамичные процессы, проявляющиеся в обществе. Подразумеваются процессы сплочения или разобщения группы, развитие групповых норм и ценностей, формирование лидерства, развитие симпатий и антипатий и т.д. Малая группа формирует эталон поведения и оценки самого индивида и окружающих.

Возникновение, развитие и эволюция малых социальных групп вопрос во все времена актуальный. Основные законы существования общества как в зеркале воспроизводятся в малых группах и имеют фрактальный порядок. Но вместе с тем, малые группы играют в обществе свою специфическую роль и несут свою особую функциональность.

В социальной динамике малой группы можно условно выделить три фазы ее эволюции: создание, развитие и завершение. Эти фазы развития группы включаются «по спирали» в общий эволюционный процесс общества. На стадии завершения жизненного цикла малой группы возможны три варианта ее развития:

а) деградация малой группы (процесс размывания);

б) формирование нового комплекса групповых норм и ценностей, что дает группе новый жизненный цикл (бифуркация);

в) быстрый рост и распространение групповых норм, ценностей в обществе в более широком масштабе с поглощением других малых групп {переход в режим обострения).

По сути, любая социальная динамика может быть представлена на концептуальном уровне в виде динамики процессов открытых нелинейных систем. А это чередование линейных и нелинейных этапов развития, сложной системы, которые сопровождаются размыванием, локализацией, обострениями, бифуркациями, колебаниями и пр.

Следует обратить внимание на особую роль первой фазы социальной динамики малой группы – ее создание. На этом этапе в группу интенсивно приходит некоторое количество людей, которые должны в ней социализироваться (понять, изучить, освоить групповые нормы, ценности). А это уже комплексный образовательный процесс - получение новой информации, освоение новых знаний и практических навыков, приобретение групповых норм и ценностей.

Рассмотрим малую группу с точки зрения ее внутренней психологии и социального статуса. Малая социальная группа – это такая форма группового объединения, признаком которой выступают реальные и систематические контакты членов группы, изучаемые в науке как статусно-ролевые и межличностные отношения.

Объект социальной психологии – малые и большие социальные группы, а также положение личности в группе. В этом смысле нас интересует природа и характер общественных, групповых и индивидных ценностей и норм с учетом макро- и микросреды, в которой живет человек. Изучая малые социальные группы, необходимо раскрыть:



  • социально психологические явления и процессы в группах;

  • динамику развития межличностных отношений в группах;

  • природу совместной деятельности людей в группах;

  • формы складывающегося общения;

  • конкретные действия личности в различных формах группового объединения;

  • поведение людей в типичных ситуациях;

  • причины и содержание формирования личностных и групповых мотивов, потребностей, установок;

  • групповое влияние на члена группы.

Таким образом, исследуя закономерности становления и эволюции малых групп, нам нужно изучить факты, закономерности и механизмы поведения, общения и деятельности личности, обусловленные включенностью ее в социальные общности, а также психологические особенности этих общностей. В этом смысле достаточно сложными практическими задачами являются: оптимизация личностных и групповых взаимодействий, направленных, на достижение определенных целей, улучшение планирования, организации, мотивирования, контроля современной деятельности людей, повышение эффективности обмена информацией (коммуникации) и принятия решений.

Всю совокупность социально-психологических методов работы с малыми группами и их исследования можно разбить на следующие группы.



  1. Исследование и диагностика.

  2. Обработка и интерпретация полученных данных.

  3. Коррекция и терапия.

  4. Мотивирование и управление.

  5. Конструирование и творчество.

Рассмотрим по порядку эти методы [7].

  1. К первой группе относятся следующие методы: наблюдение, опрос, изучение и анализ документов, анализ результатов деятельности, тестирование, составление независимых характеристик, экспертная оценка, эксперимент, моделирование.

  2. Методы обработки данных носят статистический характер и связаны с нахождением средних значений, отклонений от средней величины, уровня значимости, достоверности и т.п.

  3. Методы коррекции и терапии позволяют улучшать различные личностные и групповые характеристики. Выделяют следующие методы: телесной терапии, встреч, терапии искусством, поведенческого тренинга, психодрамы и т.п.

  4. Методы мотивирования и управления непосредственно связаны с практической деятельностью людей в социальной системе взаимодействия и касаются, прежде всего, управленческого звена. Они побуждают субъектов к более эффективной и целесообразной деятельности, обеспечивают оптимальное функционирование отдельных личностей в процессе достижения определенных целей.

  5. Методы конструирования и творчества позволяют задействовать потенциал группового взаимодействия для целей алгоритмизированного порядка действий (по заданной совокупности правил). А методы творчества обеспечивают: решение конфликтной ситуации, разработку новых правил функционирования организации и методики обучения персонала и т.д.

Признак «общая социальная деятельность» указывает на то, что малая социальная группа является субъектом конкретного вида социальной деятельности. Следовательно, знание и понимание социально-психологических особенностей малой социальной группы выступает непременным условием успешного функционирования всей этой сферы.

Поведение и деятельность члена группы многовариантны и зависят от соотношения личных и групповых целей.

Малая социальная группа – это, прежде всего, контактная группа, т.е. такая, в которой члены постоянно вступают в контакт. Кроме того, отношения в контактной группе носят не только межличностный характер (по принципу симпатии – антипатии), но и статусно-ролевой, т.е. обусловлены должностным положением и выполнением функциональных обязанностей.

В самом широком смысле слова управление может быть определено как деятельность групп людей, соединяющих свои усилия для достижения общих целей.

Слово «workflow» переводится на русский язык как поток работ или рабочий поток, что почти, без небольших нюансов – одно и то же.

Согласно глоссарию WfMC (Workflow Management Coalition), международной организации, занимающейся стандартами систем workflow, бизнес-процесс – это одна или более связанных между собой процедур или операций (функций), которые совместно реализуют некую бизнес-задачу или политическую цель предприятия, как правило, в рамках организационной структуры, описывающей функциональные роли и отношения.

Бизнес-процесс обычно связан с операционными задачами и бизнес-отношениями, например, процесс обработки заявки клиента или процесс разработки нового изделия. Процесс может целиком осуществляться в пределах одного организационного подразделения, охватывать несколько подразделений в рамках организации или даже несколько различных организаций, как, например, в системе отношений клиент-поставщик [8].

Бизнес-процесс – это своего рода конвейер, работающий по своим правилам и технологиям, а поток заданий аналогичен потоку изделий (узлов, деталей), которые передвигает этот конвейер.

Структура группы – важный элемент для понимания ее сущности. Структура группы подразумевает функциональные обязанности членов группы в их совместной деятельности, набор ролей (набор ожидаемых действий от человека, за которым закреплены определенные функциональные обязанности) и набор норм (набор предписаний, требований, пожеланий общественно-одобряемого поведения).

Устойчивые формы различных ролевых отношений в небольших группах называются социальными паттернами. По сути, это паттерны социального взаимодействия, которые отражают групповые связи: кто с кем, как взаимодействует и как часто.

Еще один фактор современных социальных изменений – технологический прогресс. Различные телекоммуникационные системы, такие, как телефония, электронная почта, Интернет активно участвуют в перестройке существующих социальных паттернов. Это тенденция современного общества на основе эволюции групповых отношений.

Анализ изменения взаимодействий в малой группе может помочь выявлению потоков информации и бизнес-процессов в обществе. Паттерны групповых отношений включают в себя: организационные, неформальные и формальные связи, взаимодействие в группах, служебную иерархию.

В свете вышесказанного можно сделать вывод: с ростом информационной культуры общества и включением мобильных рабочих групп в реальную практику коммуникаций на всевозможных уровнях человеческой деятельности, структура и функции коммуникаций в образовательном процессе также должны измениться. Развивается и расширяется список всевозможных коммуникаций:


  1. прямые речевые и визуально-речевые контакты «р2р» (персона с персоной), например, Skype;

  2. прямые речевые и визуально-речевые контакты внутри группы, при этом, размер группы будет возрастать с развитием качества программного обеспечения и пропускной способности каналов;

  3. электронная почта и обмен короткими текстовыми и мультимедийными сообщениями;

  4. коллективное общение в форумах (принцип подключение- отключение) и чатах (онлайн-присутствие);

  5. значительно повышается скорость обмена сообщениями и уменьшается время подключения к коммуникационным каналам;

  6. совместное редактирование документов в реальном времени в режиме онлайн, это похоже на видеоконференцию, но объектом деятельности может быть не только совместное обсуждение, но и совместная работа в конкретной рабочей среде, при этом каждый видит и слышит друг друга, но при этом наблюдает действия и результаты каждого;

  7. использование системы объединения в единое рабочее пространство всех важных для конкретного человека информационных источников и процессов, которыми можно управлять с помощью удобных и понятных рычагов - визуализаторов, это специфическая «электронная таблица» типа Spreadsheet, только в ячейках вместо математических формул, текстов и чисел, могут стоять информационные каналы, например, последняя версия документа, над которым работает ваш коллега.

Таким образом, средства поддержки совместной деятельности участников рабочей группы, учитывают не только контент, произведенный тем или иным участником, но и конкретные их ролевые функции. Такой подход позволяет формировать удобные паттерны ролевых функций в группе при получении и воспроизводстве знаний участников образовательного процесса или бизнеса.
1.4. Методика разработки образовательных ресурсов, обеспечивающих формирование коллегиальной среды

1.4.1. Реализация коллегиальной среды обучения на базе вебинара

Появление различных специализированных Интернет-сервисов дает возможность обеспечить техническую поддержку проведения групповых занятий различного вида в сети Интернет. Одним из таких видов занятий является виртуальный семинар – вебинар. Термин «вебинар» (англ. webinar – веб-конференция) был официально зарегистрирован как торговый знак в США в 1998 году. Вебинар (webinar) - от англ. web+seminar – это разновидность веб-конференции, формат проведения семинаров, тренингов и других мероприятий посредством Интернета в режиме реального времени [56]. Во время вебинара каждый из участников находится у своего компьютера, а связь между ними поддерживается через Интернет посредством загружаемого приложения, установленного на компьютере каждого участника, или через веб-приложение. В последнем случае, чтобы присоединиться к конференции, нужно просто ввести URL (адрес сайта) в окне браузера.

Первой широко известной программой для общения нескольких пользователей в онлайн-режиме стала программа NetMeeting компании Microsoft, которая позволяла в режиме реального времени не только обмениваться текстовыми сообщениями, но и работать совместно над документами, пересылать друг другу файлы, рисовать на интерактивной «доске». Инструменты для аудио и видео общения через Интернет активно совершенствовались, появились специальные программы (например, Windows Messenger, Yahoo Messenger, Skype, Tango, Google Hangouts, Conferendo, ooVoo и др.). Если ранее программы видеоконференцсвязи позволяли общение пользователей только «один на один», то в настоящее время сервисы стали многопользовательскими. Разработчики постоянно добавляют новые возможности и инструменты для веб-конференций.

Импульсом к возникновению вебинаров послужило развитие в середине 2000-х годов веб-технологий поколения Веб 2.0. Если ранее существовала необходимость загружать специальные приложения, например, почтовые клиенты, программы для публикаций на форумах, чтобы осуществлять взаимодействие пользователя с Интернетом, то в технологии Веб 2.0 программное обеспечение может использовать веб-службы вместо того, чтобы самостоятельно реализовывать требуемую функциональность.

Сервисы для вебинаров становятся кросплатформенными, технологии Веб 2.0 позволяют осуществлять работу сервисов непосредственно в браузере, без установки на устройство пользователя. Данный подход к построению пользовательских интерфейсов веб-приложений получил название Ajax (Asynchronous JavaScript and XML), главная его особенность в том, что веб-страница не перезагружается, а асинхронно загружает нужные пользователю данные (например, Gmail, Google Maps) [57]. Технологии Веб 2.0. позволяют:

– обеспечить простоту в общении и сотрудничестве всех участников учебного процесса с помощью сетевых технологий, создание социальных сообществ, средств коллективного общения и обмена знаниями;

– реально внедрить личностно-ориентированные технологии обучения;

– организовать персональную среду обучения с использованием интеллектуальных роботов, позволяющих обеспечить индивидуализацию учебного процесса.

В настоящее время вебинары проводятся на платформах: Windows XP/7, MacOS, iPad. Важными характеристиками вебинара являются качество звука и изображения, а также совместимость с мобильными устройствами (iPad, IPhone, Android, BlackBerry), которые становятся неотъемлемым атрибутом в работе и в жизни.

В программное обеспечение вебинаров можно включить:

– интерактивную доску для презентации визуальных изображений (whiteboard), которая предоставляет для каждого участника вебинара – студента - возможность работы с контентом на доске (графическим и текстовым) одновременно с другими студентами;

– коллективную работу с приложениями – сервис, с помощью которого студенты демонстрируют презентации, документы и видеоролики в разных форматах;

– обмен файлами;

– текстовый чат;

– перехват экрана компьютера;

– интерактивные опросники;

– выставление оценок, как преподавателем, так и студентами, которые получают возможность оценивать работу друг друга.

Таким образом, учебный процесс на базе на вебинара организуется в соответствии с моделью очного обучения, проводимого в учебных аудиториях, что означает 1) обучение в реальном времени; 2) возможность наблюдения за преподавателем с помощью веб-камеры; 3) демонстрацию слайдов презентации PowerPoint, видеофайлов, рисунков, документов MS Office и т.п.; 4) работу с электронной доской; 5) групповое обучение; 6) возможность общения с преподавателем и другими участниками вебинара в чате; 7) возможность организации дискуссии. Технология вебинара позволяет создать коллегиальную среду обучения в условиях дистанционного образования, а именно, виртуального занятия (лекционного, семинарского, практического), позволяющего организовать в реальном времени обмен информацией, совместную работу с различными объектами, несмотря на то, что его участники могут физически находиться в разных местах, то есть создать виртуальную «аудиторию», объединяющую всех участников вебинара.

В педагогике существует типология процесса обучения по основанию «синхронность». Другими словами, процесс обучения может быть синхронным и асинхронным Синхронное обучение предполагает, что группа обучающихся учится одновременно на уроках в школе, на лекциях, на всех занятиях в рамках расписания. В условиях синхронного обучения ответственность за результаты в большей степени закрепляется за преподавателем. Асинхронное обучение – самостоятельное обучение, например, заочное обучение в вузе или экстернат в школе. При асинхронном обучении ответственность за выполнение образовательной деятельности ложится на плечи обучающегося. Преподаватель управляет процессом обучения, но опостредованно, а обучающийся может заниматься в удобное для него время, в удобном для него режиме. Выше уже говорилось о синхронном и асинхронном обучении в сети. Вебинар – пример синхронного взаимодействия преподавателя и группы обучающихся.

Если считать, что одной из характеристик семинара как учебного занятия является интерактивность, наличие возможности общения субъектов педагогической практики, то с помощью вебинара обеспечивается традиционная модель обучения «докладчик – слушатели», причем в роли докладчика может быть как преподаватель, так и студент, в зависимости от сценария проведения семинара [57].

Развитие многопользовательских кроссбраузерных интерфейсов2 открыло широкие возможности для применения веб-конференцсвязи. Весьма активно эта технология уже давно используется в среде бизнес-образования для целей повышения квалификации. В учебном процессе преимущества вебинара пока еще используются недостаточно, однако уже есть опыт применения и в школьном и вузовском обучении. Особенно актуально применение веб-конференций для образовательных организаций, применяющих электронное обучение, дистанционные образовательные технологии.

В процессе данного исследования были смоделированы, экспериментально проверены и реализованы в учебном процессе два вида учебных занятий:


  1. устное занятие «вебинар»;

  2. занятие «взаимное оценивание выступлений студентами – участниками вебинара» («экспертирование вебинара»).

Цель этих занятий – развитие у обучающихся умения кратко и аргументировано формулировать свою точку зрения на проблему, формирование коммуникативных компетенций – умения работать в группе, а также социализация в квазипрофессиональной среде. Эти инновационные виды занятий позволяют развивать устное взаимодействие обучающихся.

При подготовке к разработке указанных видов занятий специалистами были проанализированы различные платные и бесплатные платформы3 для проведения вебинаров. При проведении исследования использовались следующие методы:



  • аналитический метод;

  • метод имитационного моделирования;

  • метод полунатурального моделирования;

  • метод синтеза оптимальной структуры системы с заданными характеристиками.

Одним из ключевых требований к существующим платформам проведения вебинаров была возможность программной интеграции в автоматизированную информационную систему управления образовательным процессом (LMS- Learning Management System) АИС «Комбат» (компьютерная база аттестаций).

АИС «Комбат» является одним из элементов технологического обеспечения функционирования электронной информационно-образовательной среды, на базе которой проводились данные исследования. Указанная среда относится к категории информационно-образовательных сред (ИОС). ИОС – «система инструментальных средств и ресурсов, обеспечивающих условия для реализации образовательной деятельности на основе информационно-коммуникационных технологий» [58]. С целью обеспечения индивидуализации обучения АИС «Комбат» предоставляет каждому обучающемуся персональные возможности для наиболее эффективного изучения материала путем прохождения занятий: практические занятия, лабораторные работы, тестирование, вебинары и др. В рамках АИС «Комбат» производится целевое распределение и использование учебного контента. Осуществляется каталогизация занятий по дисциплинам и статусам. Производится автоматизированный обмен информацией о результатах аттестации учебных занятий, в том числе «вебинара», с центральной базой данных, что позволяет контролировать прохождение занятий, текущую аттестацию, обеспечивая контроль условий допуска к промежуточной аттестации через интеллектуальный робот «КАСКАД». Под интеллектуальным роботом (ИР) понимается набор компьютеров-серверов и специализированного программного обеспечения, совместно обеспечивающих автоматизированную поддержку модерирования занятий и проведения аттестаций, что дает возможность накапливать и анализировать статистику учебных достижений студентов, стандартизировать учебный контент.



Кроме того, к платформам вебинаров предъявлялись следующие технические требования:

  • обеспечение максимально возможной стабильной и качественной связи (звук и видео) при минимальных требованиях к скорости канала Интернет;

  • программное управление доступом к занятию: добавление, удаление участников, предоставление слова;

  • возможность модерирования без участия преподавателя (тренера) посредством интеллектуального робота;

  • наличие обратной связи с участниками в режиме реального времени (чат);

  • возможность организации устойчивой работы на больших массивах контингента обучающихся (до 100 тыс. человек);

  • прямая ссылка на вебинар без дополнительной установки программного обеспечения.

Были рассмотрены наиболее известные платформы для проведения вебинаров [59]:

Adobe Acrobat Connect (http://www.tryadobeconnect.com/). Есть разные тарифные планы, а базовое решение для 5 пользователей предлагается по цене 14,99$ в месяц. На сайте разработчика в течение 90 секунд можно бесплатно протестировать видеосвязь между двумя участниками. Решение от Adobe Acrobat включает в себя не только модуль для проведения вебинаров, но и функции электронного менеджмента учебного процесса, т.е. элементы LMS в части управления курсами, оценки обучающихся, регистрации на курсы, уведомлений и отчетности. Недостатки: англоязычный интерфейс.

WebEx Cisco (http://www.webex.com/). Позволяет совместно редактировать документы; транслировать действия, выполняемые на компьютере пользователя, остальным участникам (очень полезно в тех случаях, когда важно показать работу какого-либо приложения или последовательность действий и результат); обсуждать отдельные фрагменты как в режиме чата, так и с помощью голосовых функций; транслировать видеоизображение и звук. Можно отправить текстовые сообщения, использовать презентации (видео, аудио, изображения, документы). Форматы: MS PowerPoint, Macromedia Flash. Даже при небольшой скорости интернета сервис обеспечивает высокое качество видео и аудио потоков. Средства управления позволяют организатору передавать управление презентацией тому, чье активное участие в данный момент необходимо. Презентация может быть записана в виде отдельных снимков или фрагментов видео на жесткий диск любого из участников. Решение, помимо стандартных функций, предлагает мобильный доступ. Тарифный план начинается с 19$ месячной подписки за виртуальную аудиторию с 8 пользователями. Есть двухнедельная бесплатная пробная версия для 25 человек. Недостаток: требуется модератор, не всегда удается настроить хороший звук.

E-University (http://www.e-lms.ru/vebinar). Предлагаются онлайн классные комнаты для виртуальных лекций. Занятие контролируется и ведется преподавателем. Русскоязычный сервис. Можно записать вебинар. Не требуется установки специальных программ. Разработчики предлагают также систему управления обучением и электронного документооборота. Стоимость пакета – 129 руб. в месяц на одного студента. Недостатки: обязательное присутствие преподавателя.

Webinar.ru (http://webinar.ru/). Популярная платформа работает из обычного Интернет-браузера, не требует инсталляции и ИТ-персонала. Поддерживаются группы до 500 участников. Стоимость подписки для группы в 500 участников – 20 тыс. руб. в месяц. Есть чат, демонстрации презентаций (Power Point) и документов (Word, Excel и др.), демонстрация экрана, онлайн-опросы. По запросу предоставляют возможность месячного тестирования с ограничением до 5 участников.

MirWebinarov (http://www.mirwebinarov.ru/). Пользователь получает свой индивидуальный виртуальный класс. Во время вебинара каждый из участников находится у своего компьютера, а связь между ними поддерживается через Интернет посредством веб-приложения. Чтобы присоединиться к конференции, нужно ввести адрес конкретного вебинара. Возможности: в реальном времени видеть и слышать преподавателя (тренера), смотреть презентацию, общаться с другими участниками в чате, участвовать в опросах, выступать с позволения тренера в аудио и видео формате (возможно одновременное выступление трех участников). Также предоставляется профессиональный модератор, который берет на себя все технические задачи сопровождения вебинара. Абонемент на месяц для аудитории из 25 участников – 1800 руб., для 300 участников – 3000 руб. Можно арендовать виртуальную аудиторию специально для проведения разового мероприятия. Стоимость 1 часа мероприятия до 50 человек - 300 рублей, более 50 человек - 400 рублей. В стоимость включена запись вебинара. Недостатки: необходимость присутствия преподавателя (тренера).

Первый Международный Портал Вебинаров (http://webinary.com.ua/). Здесь можно провести как собственный вебинар, так и взять в аренду виртуальную аудиторию для проведения вебинаров. Есть большая подборка записей состоявшихся вебинаров. В платный сервис входят: трансляция видео и аудио, модерируемый чат, показ слайдов в формате ppt и pdf, видеороликов, режим доски (флипчарта), демонстрация рабочего стола, запись вебинара, техническая поддержка 24 часа в сутки, предоставление второй (запасной) площадки для подстраховки во время вебинара. Отдельно оплачиваются услуги технического модератора. Стоимость месячной аренды виртуальной аудитории – 1980 руб. (до 100 участников), 4620 руб. (до 1000 участников). Недостатки: необходимость преподавателя, невозможность встроить в систему управления обучением.

Webinar.fm (http://www.webinar.fm/). Веб-аудитория построена на технологии Adobe Flash Player. Сервис не требует дополнительного оборудования и установки программного обеспечения. Работа на разных платформах (Apple, Linux, Windows Mobile). Функции: показ презентаций, экрана пользователя, совместное использование файлов, чат, запись мероприятия, одновременное выступление 10 участников. Виртуальная аудитория на 50 человек стоит 1500 руб. в месяц, на 1000 участников – 12500 руб. в месяц. Возможно бесплатное тестовое использование в течение двух недель (10 участников максимум). Недостатки: невозможность интеграции в систему управления обучением.

iMind (https://www.imind.ru/). Сервис предоставляет тестовый доступ к виртуальной аудитории на 10 человек с ограниченным функционалом. Технология Mind поддерживает массовые вебинары более 10000 участников без дополнительного оборудования или увеличения скорости Интернет-соединения. Поддержка мобильных устройств (iPad или любой планшет на базе Android). Не требует дополнительных установок ПО и настроек. Трансляция презентаций, документов и демонстрация экрана. Обратная связь с участниками семинара: проверка знаний учащихся путем проведения интерактивных опросов и голосований онлайн в интерфейсе сервиса Mind. Стоимость 14400 руб. в месяц (до 1000 участников, 2 видео на экране, бессрочное хранение 12 часов записей, 6 Гб для хранения файлов, трансляция на внешних сайтах, голосования и опросы, размещение логотипа, персональный менеджер). Есть более дешевые тарифы, но функций значительно меньше.

Существенным недостатком, общим для перечисленных выше решений, является высокая стоимость. Причем даже за плату предоставляемые ресурсы и объемы хранилищ для записей вебинаров ограничены в сроках хранения или объемах.



Далее рассмотрим некоторые бесплатные платформы для проведения видеоконференций и вебинаров. Однако реально практически во всех бесплатных решениях есть опции, которые оплачиваются. Недостатком бесплатных сервисов является их низкая непрогнозирумая надежность, владельцы нередко закрывают или перепрофилируют сервисы без предварительного оповещения пользователей.

Google Hangouts (http://www.google.com/hangouts/). Позволяет проводить вебинары с количеством участников до 10 человек. Есть функции совместного просмотра YouTube, доступ к экрану компьютера участника, показ презентаций, фотографий; интерактивная доска, совместная работа с документами, таблицами или презентациями. Предлагается набор API-интерфейсов для разработчиков приложений. Google Hangouts работает в браузере (нужно установить плагин), на смартфонах и планшетах Android и Apple. Может интегрироваться с корпоративными системами видеоконференций.

Skype от Microsoft (http://www.skype.com). Программа позволяет вести видеопереговоры, телеконференции до 10 участников бесплатная. Есть демонстрация экрана удаленному собеседнику, запись видеосеанса. Недостатки: необходима высокая скорость Интернета, трудность встраивания в корпоративную систему управления обучением, отсутствие функций совместной работы с приложениями, показа презентаций.

ooVoo (www.oovoo.com). Бесплатная программа для видеообщения через Интернет в режиме реального времени. Позволяет общаться один на один или с несколькими людьми одновременно (до 6 человек). Видео-чат с двумя собеседниками предоставляется бесплатно, общение с большим количеством собеседников платное. В процессе разговора собеседники могут обмениваться уже привычными текстовыми сообщениями, а также отправлять и принимать файлы (до 25 Мб). Кроме этого, поддерживается запись разговоров, отправка видео-сообщений. Программа имеет русскоязычный интерфейс. ooVoo позволяет создать непосредственно в программе видео письмо, которое можно сразу отправить пользователям, находящимся оффлайн. Платные услуги: видео-чат с шестью собеседниками в режиме реального времени, видео HD-качества, неограниченная запись видеозвонков, хранение и просмотр видеоматериалов продолжительностью до 1000 минут, неограниченное количество видеосообщений (продолжительностью до 5 минут). Недостатки: ограниченные возможности в бесплатной версии.

Kastim.ru (http://kastim.ru/). Сервис для проведения аудио-вебинаров, на сайте называется «аудио-тренинг». От пользователя требуется микрофон и Интернет со скоростью соединения от 32 кбит. Регистрация быстрая и простая, количество участников не ограничено (на поддержание сервиса выделено 15 серверов), хорошее качество звука. Есть возможность вести свою персональную страничку. Установка скрипта на собственном сервере платная – 1000$. Недостаток: запутанная навигация по сайту, необходимость модератора для ведения вебинара, вещание только в аудиоформате, нет оперативной технической поддержки [60].

OnWebinar (http://onwebinar.ru/). Безлимитная видеоконференция «многие-ко-многим», количество участников ограничено только пропускной способностью Интернет-каналов. Большое количество настроек: трансляция видео, чат, совместные ресурсы (доска рисования, презентации, файлы для скачивания), проведение опросов. Все настройки вебинара проходят в специальной программе, которую требуется установить на компьютер модератора. Вебинар добавляется в расписание и ссылки на него рассылаются участникам. Недостатки: требуется установка программы, нет записи вебинаров, в бесплатном варианте вебинар публичен, нет рассылки оповещений, доступа к рабочему столу.

Geniroom (http://geniroom.com). Предлагает проведение потоковых онлайн-трансляций в Интернете (вебинары, презентации, обучающие курсы), есть возможность использования мобильных устройств. Имеет простой интерфейс, есть обмен файлами, присутствие в социальных сетях (необходимо установить дополнительную программу). Для платной версии есть гибкая система оплаты (понедельная, помесячная). Недостатки: для бесплатного использования есть ограничения на количество слушателей (до 5) и на ряд настроек.

Fastwebinar (http://fastwebinar.ru/). Неограниченное число участников. Есть возможность контролировать чат, наблюдать за числом участников, рассылка информационных писем участникам. Можно выдавать пароли слушателям для доступа в виртуальную комнату. Недостатки: сложная навигация по сайту, вещание только в аудиоформате, наличие модератора.

OpenMeetings (http://code.google.com/p/openmeetings/). Система веб-конференций. Можно организовать проведение аудио и видеосовещаний в многоточечном режиме для несколько десятков человек. Обеспечивается несколько вариантов конференций: совещания – от 4 до 16 участников, каждый может передавать аудио и видеоданные; лекции – до 200 участников, передача аудио и видео только у модератора (лектора). Предусмотрена возможность записи и последующего проигрывания совещаний. Конференции могут быть открытыми (в пределах организации) и частными. Для подключения клиентов к серверу не требуется установка дополнительного ПО, для этого используется веб-браузер с плагином для поддержки технологии Flash. Программное обеспечение с открытым кодом. Основные языки – XML, JavaScript, Java. Недостатки: необходимость присутствия модератора [61].

Исследования показали, что существующие платформы проведения вебинаров являются ресурсозатратными и имеют достаточно сложную программную реализацию. В существующих готовых решениях затруднена или не возможна как интеграция в корпоративную систему управления обучением АИС «Комбат», так и реализация автоматизированного сценария проведения занятия. Кроме того, требуется присутствие преподавателя (модератора, тренера) для управления занятием. Хранение записей вебинаров лимитируется владельцами сервисов во времени и в объемах, что является серьезным недостатком, так как планируется проведение учебного экспертирования вебинаров, для чего необходимо создавать специальные хранилища записей вебинаров больших объемов с длительным сроком хранения (например, в течение семестра). С нашей точки зрения одной из важнейших характеристик электронной информационно-образовательной среды является доступность всех видов занятий для каждого обучающегося независимо от его территориального нахождения. Поэтому с точки зрения эффективности и трудозатрат, а также производительности и надежности конечной системы было принято решение о создании собственной платформы для проведения вебинаров.

Первоначальным вариантом стало десктопное сетевое приложение на базе средств вещания, предоставляемых бесплатным кроссплатформенным медиапроигрывателем VLC (VideoLAN Client). Данный вариант был реализован в виде первого прототипа системы проведения вебинаров. Однако этот прототип обладал рядом существенных недостатков:


  • высокие требования к пропускной способности каналов связи;

  • высокие требования к вычислительной мощности пользовательских ПК для кодирования видео «на лету»;

  • требования дополнительной сетевой настройки (открытие портов), отсутствие единой инструкции по настройке в связи с многообразием сетевого оборудования (роутеров) и антивирусного программного обеспечения (брандмауэров, файерволов);

Созданный прототип программного комплекса, успешно работавший в локальной сети, оказался непригодным для практического использования на больших массивах контингента обучающихся (100 тыс.), что является необходимым условием для внедрения вебинаров в массовое обучение. В соответствии с поставленными задачами предполагается, что планируемое количество вебинаров должно составлять 1500–2000 в семестр.

Анализ практического опыта проведения вебинаров с использованием программного обеспечения сторонних производителей показал, что ключевым информационным каналом при проведении вебинаров является звуковая дорожка, а от видеоизображения можно отказаться без ущерба для образовательной ценности вебинара, учитывая, что это занятия в основном организуются по принципу дискуссии. Наличие видеоизображения существенно увеличивает объем информации, необходимой для записи и хранения.



В результате было принято решение о создании веб-приложения посредством Java-апплетов или технологии Adobe Flash и одного сервера потокового вещания (собственного или стороннего). Медиасервер было решено также создавать на Java4 с целью упрощения реализации как клиентского, так и серверного приложения за счёт использования единой технологической платформы и специфических для Java-платформы форматов данных. В ходе опытной и промышленной эксплуатации данный вариант оказался оптимальным, хотя и он имел определенные недостатки:

  • необходимость настройки браузера (разрешение на запуск апплета, имеющего доступ к микрофону);

  • организационные сложности (все апплеты, требующие доступ к микрофону, обязаны быть подписаны с использование валидного сертификата издателя);

  • сложность реализации вебинаров в режиме оффлайн.

В итоге было принято решение создать десктопное сетевое приложение на базе Java. Данное решение позволило решить вышеперечисленные проблемы с минимальными технологическими изменениями. Принятая в эксплуатацию система состоит из трех взаимосвязанных звеньев:

  • веб-сервера, который осуществляет основной процесс проведения вебинаров: формирование сценария вебинара, синхронизацию участников и обработку статусов;

  • Java-приложения (апплета), реализующего процесс проведения вебинаров, запись и воспроизведение звуковой дорожки и передачу необходимых данных на сервер;

  • медиасервера, осуществляющего приём звуковой дорожки от выступающего и её вещание в сети Интернет для остальных участников вебинара.

В результате был разработан программный комплекс «Вебинар», предназначенный для проведения устных занятий «вебинар» в виде дискуссий и «экспертирование вебинара». Программный комплекс позволяет оперативно менять сценарий проведения занятий в зависимости от требований, предъявленных к этому виду занятий. Задачи программного комплекса:

  • обеспечить проведение учебных занятий «вебинар» и «экспертирование вебинара» в соответствии с расписанием;

  • возможность самостоятельной записи студентов («самозапись») на занятия;

  • автоматизированное формирование виртуальных учебных групп на основе «самозаписи» численностью до 10 человек, независимо от их территориального места нахождения как в пунктах коллективного доступа Академии, так и на собственных электронных рабочих местах обучающихся;

  • использование интеллектуального робота для модерирования занятия без участия преподавателя;

  • реализация версии программного комплекса «Вебинар», обеспечивающей работу в режиме индивидуального компьютерного семинара (ИКС) без подключения к сети Интернет, т.е. возможность организации «симуляции» проведения вебинара в условиях оффлайн режима без доступа в сеть Интернет.

Особую роль в программном комплексе играет диспетчеризация расписания проведения вебинаров и экспертирований. На значительных массивах контингента обучающихся, участвующих в вебинарах и учебном экспертировании, процесс ручного модерирования расписания практически невозможен. Поэтому был разработан дополнительный модуль «Диспетчер расписания» – автоматизированное составление расписания занятий с возможностью анализа активности обучающихся при самозаписи, что обеспечивает равномерную загрузку ресурсов образовательной организации, как человеческих, так и оборудования (серверов).

Ключевыми параметрами диспетчеризации являются минимальный и максимальный горизонты планирования и коэффициент заполнения расписания. Минимальный и максимальный горизонты планирования. Новые занятия не могут быть добавлены в список выбора предлагаемых дат проведения занятий раньше минимального горизонта планирования (14 дней с текущей даты) и позже максимального (28 дней с текущей даты). Эти горизонты планирования установлены опытным путем.

Коэффициент заполнения расписания – отношение общего количества записавшихся студентов к максимальному количеству студентов, которые должны проходить занятия в рамках текущего периода обучения. Если коэффициент заполнения расписания превышает указанную максимальную отметку (0,7), то в расписание для выбора добавляется новое занятие. Параметры диспетчеризации могут варьироваться в зависимости от изменения требований к условиям реализации учебного процесса.

При самозаписи студентов на занятие формируются виртуальные группы, состоящие из 5–10 участников. При числе участников менее пяти вебинар отменяется, участникам дискуссии следует записаться на другое время.

Таким образом, был разработан программное обеспечение эксклюзивного вебинара как вида коллективного учебного занятия при помощи веб-технологий в режиме реального времени с управлением интеллектуальным роботом.

Учебно-методическое обеспечение программного комплекса «Вебинар».

Как уже отмечалось, программный комплекс «Вебинар», разработанный специалистами СГА, предназначен для проведения различных занятий, а именно:


  • учебное занятие «Вебинар»,

  • учебное занятие «Учебное экспертирование вебинара»;

  • учебное занятие «Устный доклад»;

  • учебное занятие «Учебное экспертирование устного доклада».

Педагогическая ценность этих занятий в условиях электронного обучения с применением дистанционных технологий заключается в том, что значительная часть учебного времени в процессе вебинара отводится речевому общению студентов.

Для каждого вида занятий были разработаны методические указания, единые для всех направлений обучения и, соответственно, для всех учебных дисциплин. В качестве примера рассмотрим фрагменты методических указаний по проведению учебного занятия «Вебинар».

Методические указания определяют порядок проведения учебного занятия «Вебинар», включая подготовку обучающихся к выступлениям на вебинаре, порядок выступлений, а также порядок аттестации занятия. В контексте занятия используются следующие термины:


Каталог: data
data -> «высшая школа экономики»
data -> Программа дисциплины «Российский и мировой рынок pr»
data -> Программа дисциплины «Методы исследований в психологии и образовании»
data -> «высшая школа экономики»
data -> Методическая работа по аспектам Business English и Banking Transactions Список учебно-методических материалов 2007г
data -> «высшая школа экономики»
data -> Программа «Совершенствование преподавания социально-экономических дисциплин в вузах»
data -> Программа дисциплины теории личности для направления 030300. 62 «Психология»
data -> Программа дисциплины «Современные концепции личности»


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12


База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2019
обратиться к администрации

    Главная страница