Адаптивные системы дистанционного обучения: как в МАИ готовят базу для образования будущего

23 сентября 2020
Адаптивные системы дистанционного обучения: как в МАИ готовят базу для образования будущего

Дистанционное обучение в последние годы становится все более востребованным, а особенно актуальным оно оказалось в условиях пандемии. В Московском авиационном институте уже давно существует площадка для удалённого обучения студентов — LMS МАИ (learning management system — «система управления обучением»), которая построена на базе общедоступного веб-приложения Moodle, дающего возможность создавать ресурсы для онлайн-занятий.

Уникальной частью LMS МАИ является адаптивная система дистанционного обучения Class.Net. Данная система анализирует уровень знаний пользователя и позволяет сделать обучение максимально эффективным, выстраивая индивидуальную образовательную траекторию. Кроме того, с этого года в МАИ запущен курс для студентов магистратуры, позволяющий разобраться во всех тонкостях работы подобных систем. Подробностями поделился автор курса и один из технических разработчиков Class.Net, заместитель заведующего кафедрой 804 «Теория вероятностей и компьютерное моделирование», профессор, руководитель лаборатории дистанционного обучения Андрей Наумов.

Как работает адаптивная система Class.Net

Каждый год в системе дистанционного обучения Class.Net занимаются порядка 4000 студентов всех технических институтов МАИ.

Изначально система задумывалась как инструмент, дополняющий очное обучение. Она позволяет студентам выполнять домашние задания, готовиться к контрольным мероприятиям, проводить самотестирование, а также может использоваться как справочник. Преподавателям же она даёт возможность формировать задания для учащихся, пользуясь методической базой контента, получать статистическую информацию о работе каждого студента и о заданиях, вызвавших наибольшие сложности. Таким образом, преподаватели могут корректировать свой подход к занятиям и изменять стандартный план, рассматривая более подробно те задачи, которые тяжело даются студентам, и повышая их успеваемость.

— В норме дистанционное обучение должно идти в параллели с очным и служить способом организации самостоятельной работы учащихся, — подчёркивает Андрей Наумов.

Система использует ряд математических методов обработки статистической информации, например Item Response Theory (теория тестовых заданий), которые позволяют формировать текущий рейтинг пользователей, оценивать их подготовку и уровень сложности предлагаемых задач, отсеивая непосильные на данный момент.

При формировании индивидуальной траектории используются элементы машинного обучения, в частности, различные классификаторы. На основе анализа статистической информации можно объединить пользователей в несколько категорий и для каждой из них составить индивидуальное задание определённого уровня сложности. Так осуществляется адаптация системы на каждом этапе обучения. Особенностью системы является и то, что каждая задача имеет собственные параметры, генерируемые случайным образом. То есть списать у однокурсника ответ, не зная решения, невозможно.

При этом в случае необходимости система может использоваться в качестве самодостаточного инструмента обучения, включающего теоретический материал, тестовые, контрольные задания и задачи с дозированной педагогической помощью (подсказками). В алгоритм работы заложена проверка аутентичности ответов. Например, чтобы удостовериться, что студент выполняет работу лично, используется вероятностная модель времени ответа пользователя системы на задания. Если ответы начинают поступать слишком быстро, то с использованием аппарата проверки статистических гипотез анализируется вероятность сторонней помощи или привлечения внешних ресурсов.

Сфера применения

Возможности использования систем дистанционного обучения широки. Такие системы могут применяться в школах и вузах, использоваться для повышения квалификации, обучения и инструктажа персонала предприятий и т. д. При этом внедрение адаптивных моделей позволяет существенно повысить качество дистанционного обучения.

— Наша система была разработана для обучения математическим дисциплинам студентов инженерных программ МАИ, однако уже используется и на других направлениях, — отмечает Андрей Наумов. — В неё заложены электронные учебники, контент которых специальным образом структурирован, снабжён гиперссылками и разделён по уровням сложности на основе графоориентированного подхода, чтобы сделать возможным построение индивидуальной траектории. На кафедре 804 защищены две диссертации на тему адаптивных систем дистанционного обучения, одна из которых как раз касается принципов конструирования электронных учебников для них.
МАИ готов предоставлять услуги по использованию Class.Net заинтересованным организациям. Такой опыт уже есть. Например, система успешно использовалась при обучении студентов Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ).

Возможность сотрудничества упрощена тем, что система базируется на облачных технологиях. Они имеют преимущество перед установкой на сервер заказчика, что связано с постоянными обновлениями, необходимостью подготовки обслуживающего персонала со стороны потребителя и т. п. При работе с системой с сервера МАИ пользователю автоматически доступны все обновления, а доступ может быть получен из любой точки страны.

Подготовка специалистов по адаптивным системам

Андрей Наумов разработал два обучающих курса, посвящённых маёвской системе.

— Первым стал курс для преподавателей в рамках повышения квалификации, — рассказывает он. — На протяжении последних 10 лет я читаю этот курс для преподавательского состава всех институтов МАИ. Ведь чтобы система функционировала, она должна постоянно подпитываться электронными учебниками. По итогам этих лет у нас было создано порядка семи курсов специально для Class.Net.
С 2020 года в IT-центре МАИ запущена магистерская программа «Компьютерное моделирование и оптимизация информационных систем». Специально для второкурсников программы на основе прежнего опыта был составлен курс «Технологии разработки адаптивных систем дистанционного обучения».

— На курсе для студентов магистратуры я рассказываю не просто об опыте использования технологий онлайн-образования, но и о конструировании адаптивных систем дистанционного обучения, методах их математической поддержки, дидактических аспектах, облачных технологиях, подходах к подготовке персонала и так далее, — поясняет автор.
Таким образом, выпускники магистратуры являются специалистами в области систем дистанционного обучения. Они хорошо ориентируются в использовании облачных технологий и специальных программных средств для таких систем, понимают их архитектуру и математику, позволяющую адаптировать систему под уровень знаний пользователя. В дальнейшем они могут работать в области предоставления ресурсов на основе облачных технологий, администрировать системы дистанционного обучения, конструировать электронные управляющие оболочки для них, а также совместно с педагогами участвовать в разработке контента, понимая, какими атрибутами он должен обладать.

Юлия Мартынова

На сайте МАИ можно разместить свое объявление, новость или анонсировать свое мероприятие

Предложить новость