Разработка автоматизированных оценивающих средств для материалов курсов в интеллектуальных обучающих системах

ВВЕДЕНИЕ 4
1. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МАТЕРИАЛОВ КУРСОВ 6
2. ОЦЕНКА СТРУКТУРЫ КУРСА 9
2.1 Онтологии и Semantic Web 9
2.2 Основные стандарты, протоколы и форматы хранения данных в
семантических технологиях 10
2.3 Комплексная онтологическая модель 11
2.4 Оценка структуры курса 12
2.5 Описание метрик по оценке качества онтологии с точки зрения
когнитивной эргономичности 13
3. ОЦЕНКА СОДЕРЖИМОГО КУРСОВ 15
3.1 Оценка соответствия теоретической и оценивающей частей 15
3.2 Оценка сбалансированности курса 18
3.3 Оценка полноты представления материалов 19
4. ОЦЕНКИ НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ 21
4.1 Выявление проблемных тем и понятий 21
4.2 Оценка времени усвоения материала 22
4.3 Анкетирование 23
5. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ 25
5.1 Выбор технологий 25
5.2 Описание работы модуля 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 31
ПРИЛОЖЕНИЕ
Купить

Глобальная информатизация не обошла стороной и образование. Разрабатываются и внедряются дополнительные электронные системы обучения, в которых автоматизированы трудоемкие для преподавателя функции, ограничивающие творческий потенциал и возможности индивидуального подхода к каждому учащемуся, в силу чего они получили название интеллектуальных обучающих систем.
Основными достоинствами данных систем являются:
• индивидуализация обучения
• освобождение преподавателя от рутинной работы
• мотивирование студентов
В последнее время активное развитие получили семантические сети. Semantic Web - глобальная семантическая сеть, которая формируется путем структуризации информации на основе WWW, позволяет машинам понимать смысл информации. Данные свойства позволяют использовать эти технологии в системах с искусственным интеллектом.
Использование семантических сетей в ИОС позволяет:
• поддерживать актуальность учебных материалов, используя открытые
библиотеки, такие как DBpedia, Freebase и др.
• формализовать данные для последующего анализа
• использовать материалы открытых образовательных ресурсов, баз
данных
Эффективность обучающих систем во многом зависит от их содержательной стороны, а именно от содержания курсов обучения.
Разработка материалов курсов - это творческий процесс, который трудно
формализуем, не всегда поддается автоматизации и поэтому требует больших затрат времени и ресурсов от авторов. Кроме того, авторам приходится сталкиваться с решением довольно большого круга специфических задач. Это может негативно отражаться на качестве разрабатываемого материала и, в конечном итоге, на эффективности обучения.
Автоматизация оценки качества содержимого материалов поможет преподавателям создавать качественные курсы.
Целью дипломной работы является разработка автоматизированных инструментов для оценки качества материалов курсов в интеллектуальных обучающих системах.
Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:
1. Выявить критерии качества для материалов курсов с целью определения методов для их вычисления;
2. Разработать требования к комплексной онтологии;
3. Разработать метод анализа структуры материалов курсов на основе существующих метрик оценки онтологического графа;
4. Разработать метод анализа содержимого курсов на основе комплексной онтологии;
5. Разработать методы оценки материалов курса на основе результатов прохождения курса;
6. Разработать программный инструмент для автоматического вычисления значений разработанных методов по оценке качества материалов курсов.
Купить