Письма в

 Эмиссия.Оффлайн

2018

 The Emissia.Offline Letters           Электронное научное издание (педагогические и психологические науки)  

Издается с 7 ноября 1995 г.  Учредитель:  Российский государственный педагогический университет им. А.И.Герцена, Санкт-Петербург

ART  2578

2018 г., выпуск № 2 (февраль)


Носкова Татьяна Николаевна
доктор педагогических наук, профессор, директор института компьютерных наук и технологического образования, Российский государственный педагогический университет им. А.И.Герцена, Санкт-Петербург
noskovatn@gmail.com

Флегонтов Александр Владимирович
доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой компьютерной инженерии и программотехники, Российский государственный педагогический университет им. А.И.Герцена, Санкт-Петербург
flegontoff@yandex.ru

Фомин Владимир Владимирович
доктор технических наук, профессор кафедры компьютерной инженерии и программотехники, Российский государственный педагогический университет им. А.И.Герцена, Санкт-Петербург
v_v_fomin@mail.ru

Павлова Татьяна Борисовна
кандидат педагогических наук, доцент кафедры методики информационного и технологического образования, Российский государственный педагогический университет им. А.И.Герцена, Санкт-Петербург
pavtatbor@gmail.com


Концепция векторного моделирования условий реализации индивидуализированных образовательных взаимодействий в аспекте комплексного внедрения интеллектуальных технологий

Аннотация
Выделены и систематизированы новые направления в проектировании и создании электронной информационно-образовательной среды с учётом изменений целей и ценностей информационного общества. Определены целевые приоритеты внедрения интеллектуальных технологий в образовательный процесс; представлены ссылки на результаты ряда успешных внедрений и экспериментов, в том числе для распознавания дисциплин обучения, авторских и функциональных стилей статей и публикаций.

Ключевые слова
электронная образовательная среда, электронное обучение, электронные образовательные ресурсы, интеллектуальные технологии.

_________

Tatiana N. Noskova
Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Director of the Institute of Computer Science and Technology Education, A.I. Herzen State Pedagogical University of Russia,  St.Petersburg
noskovatn@gmail.com

Aleksandr V. Flegontov
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor, Head of the Department of Computer Engineering and Software Engineering, A.I. Herzen State Pedagogical University of Russia,  St.Petersburg
flegontoff@yandex.ru

Vladimir V. Fomin
Doctor of Technical Sciences, Professor of  the Department of Computer Engineering and Software Engineering, A.I. Herzen State Pedagogical University of Russia,  St.Petersburg
v_v_fomin@mail.ru

Tatiana B.Pavlova
Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Methods of Information and Technology Education, A.I. Herzen State Pedagogical University of Russia,  St.Petersburg
pavtatbor@gmail.com


The concept of vector modeling of personalized educational interaction conditions in a context of intelligent technologies implementation

Abstract
New directions in the pedagogical design of electronic environment have been specified and systemized taking into account changing educational goals and values in information society. The target priorities for intelligent technology implementation in a learning process in e-environment are defined; references to the results of a number of successful implementations and experiments are presented, specifically technologies for learning disciplines  recognition, author's and functional styles of articles and publications recognition
.

Key words
electronic educational environment, e-learning, electronic educational resources, intellectual technologies.

_________

В условиях развития цифровой экономики актуальна необходимость наращивание человеческого капитала. Особую роль в этом играет проектирование электронной информационно-образовательной среды  (ЭИОС) для проявления, поддержки и развития инноваций, реализация концепций смарт-образования [1], смарт-университета [2], подерживающих стремление передовой молодежи осваивать перспективные технологии взаимодействия с информацией, конструировать новые знания, идти на опережение, к новым целям и ценностям профессиональной деятельности, востребованным обществом и рынком труда [3]. Основная задача проводимого исследования – выявление методологических подходов к проектированию электронной информационно-образовательной среды на основе комплексного внедрения интеллектуальных технологий и определения условий  проявления их эффективности.

Обоснованы приоритетные цели и ценности, определяющие процесс проектирования электронной образовательной среды. Среди них самореализация, самоактуализация студентов в учебной и предстоящей профессиональной деятельности, ориентация на личностные смыслы и устремления, гибкая рефлексия, вариативность действий в условиях пространства выбора. Это требует не только информационной и коммуникационной насыщенности ЭИОС, но и  реализации специфических процессов управления такой средой [4,5]. На этом основании выделены цели внедрения интеллектуальных технологий в образовательный процесс:

  • помощь, объяснение, адаптивное обучение, реализация помощи в выборе образовательных стратегий (управление);
  • постановка и решение принципиально новых задач в опоре на интеллектуальные программные средства и технологии - повышение эффективности интеллектуальной деятельности (информация);
  • сопровождение образовательной коммуникации в электронном пространстве, например, с применением чат-ботов и др. (коммуникация).

Предложена концепция векторного моделирования (информационных и коммуникационных, педагогических) условий реализации индивидуальных образовательных взаимодействий с использованием интеллектуальных технологий с целью решения взаимосвязанных задач обучения, воспитания и развития современного обучающегося в ЭИОС [6] с учетом:

  • субъектной позиции обучающегося в самостоятельной учебно-познавательной деятельности в ЭИОС (учитывается совокупность показателей в сферах: познавательной, волевой и мотивационной);
  • предпочтений в отношении условий и способов осуществления учебно-познавательной деятельности в ЭИОС (современный динамичный информационный и образовательный запрос);
  • мотиваций к использованию новых технологичных форматов взаимодействия с информацией, в т.ч. средств интеллектуальных систем и технологий, применяемых в целях извлечения знаний, геймификации, аналитики, и пр.;
  • проявления инновационности в образовательном поведении (стремление к повышению своей конкурентоспособности на рынке труда).

Вектор субъектности является отражением концепции построения личностного профиля и позволяет интегрировать психологический портрет с данными об образовательной активности обучающегося.

Вектор информации отражает множественные факторы, в том числе: общую стратегию образовательного развития личности, начиная с раннего развития до андрогогики; объем социальной информации, подлежащий усвоению; изменения в способах преобразования информации, учитывающей возрастные и психологические особенности. Учитывается расширение объемов осваиваемой информации в различных формах: дидактической, научной, публицистической, художественной и пр.; увеличение объемов информации, представленной в разных форматах: письменная, устная речь, базы данных и базы знаний, мультимедиа и пр. В опоре на программные средства и технологии обретает реальность целенаправленная обработка больших данных (big data). В связи с этим актуализируются новые образовательные цели: научиться извлекать знания из разнообразных информационных ресурсов глобальной среды, повышать критичность и практичность мышления, поиск личностных смыслов в обучении, формировать новые компетенции и проявлять образовательную инициативу в конструировании новых знаний и пр.

Вектор коммуникации отражает стратегию развития личности в следующем направлении: коммуникация рассматривается как информационные обмены в системах разного уровня: человек-человек, человек-машина, «человек-машина-человек». Учитываются коммуникационные процессы, начиная от раннего возраста, когда человек начинает взаимодействовать с машиной (в игровых программах),  подростков, взаимодействующих с партнерами через компьютерные сети – до профессионализации, когда субъект выходит на глобальные взаимодействия, расширяя образовательные и профессиональные коммуникации, находя профессиональных партнеров по всему миру, используя различные коммуникационные сервисы и технологии. Выделено три аспекта развития коммуникаций:

  • интенсивность (объем) взаимодействий (на единицу времени);
  • модальности, форматы коммуникации -  письменная речь, устная речь, аудиовизуальная речь, в сочетании с мультимедиа;
  • коммуникативные свойства и качества (мотивации, желания взаимодействовать с другими).

Основная цель: научить достигать поставленные цели (решать задачи) через организацию разнообразных и разноформатных коммуникаций в локальной-глобальной среде взаимодействий, действовать совместно, осваивать эффективные коммуникативные стратегии, формировать новые, передовые коммуникационные компетенции.

В разработанной модели выделена область (пространство) возможного приложения интеллектуальных технологий в обучении (образовательной деятельности), которые помогают субъекту в решении учебных задач в условиях информационной и коммуникационной избыточности электронной среды. Интеллектуальные технологии являются средством активизации, введения в действие информационных ресурсов, которые составляют сегодня базу образования и науки. Повышение эффективности и повышения интеллектуального уровня использования электронных образовательных ресурсов имеет также значение  в плане повышения информационной культуры общества, изменения процессов профессионализации. В  электронную часть образовательного пространства переносится часть задач по организации самостоятельной учебной, социальной деятельности субъекта с целью формирования новых компетенций (ИКТ-компетенций, социальных компетенций, профессиональных компетенций и др.), повышения самостоятельности (критичности, инициативы, саморегуляции и пр.).

Многоаспектный интеллектуальный анализ данных о действиях пользователей в информационных системах образовательного назначения позволяет преподавателю, тьютору действовать в опоре на многочисленные автоматизированные обратные связи, уходить от субъективности оценки учебных действий и результатов, принимать оперативно решения о необходимой поддержке пользователя. Средства учебной аналитики, интеллектуального управления действиями пользователей способствуют созданию естественной учебной (образовательной) экосистемы, персонализации учебных действий и индивидуализированного педагогического сопровождения.

В ходе проведения научно-прикладных исследований были решены ряд практических задач по интеграции и адаптации в рамках электронной образовательной среды алгоритмов, программ, инструментария интеллектуального анализа, классификации и характеристического анализа текстов, в том числе нижеследующие.

Апробирована и усовершенствована технология классификации текстовой информации, в том числе разработан программный комплекс частотно-морфологического анализа текстов. Cформированы и накоплены корпуса текстов с размеченными темами и кластерами. Проведены множественные эксперименты, давшие положительные результаты классификации текстов, в том числе по классификации и распознаванию авторского стиля, жанра произведения, функционального стиля, учебной литературы по принадлежности к предметным областям изучения, половой принадлежности автора текста, предрасположенности студента к профилю обучения, социальному поведению [7].

Разработана интеллектуальная технология для электронной среды обучения, позволяющая трансформировать, масштабировать и адаптировать электронную ресурсную базу к запросу пользователя в виде инструментария интеллектуального анализа данных на основе распределённых вычислений Internet технологий [8]. Инструментарий представляет собой Web-ориентированное программное средство по распознаванию образов с расширяемой библиотекой методов машинного обучения на основе прецедентов, способное не только работать на одном сервере, но и распараллеливать обработку данных между компьютерами. Представленная технология развивает идеи обработки больших данных big data без использования дорогостоящего высокопроизводительного вычислительного оборудования. Реализуемая архитектура инструментария позволяет решать задачу повышения эффективности вычислительных ресурсов через процедуры настройки структуры подключаемых методов и алгоритмов интеллектуальной обработки данных и реконфигурирования подключаемых технических вычислительных средств Internet-сети и позволяет воспользоваться ограниченными ресурсами собственных локальных интернет сетей образовательных учреждений.


Литература

  1. Kobayashi T, Arai K, Sato H, Tanimoto S, Kanai A. An application framework for smart education system based on mobile and cloud systems. IEICE Trans Inf Syst 2017;E100D(10):2399-410.

  2. Krivova L, Imas O, Moldovanova E, Mitchell PJ, Sulaymanova V, Zolnikov K. Towards smart education and lifelong learning in russia. Smart Innov Syst Technol 2018;70:357-83.

  3. Drlík M., Švec P., Kapusta J., Munk M., Noskova T., Pavlova T., Yakovleva O., Morze N. and Smyrnova-Trybulska E. Identification of Differences in University E-environment between Selected EU and Non-EU Countries Using Knowledge Mining Methods: Project IRNet Case Study. Int. J. of Web Based Communities (IJWBC), Vol. 13, No. 2, 2017, pp. 236-261.

  4. Лаптев В.В., Носкова Т.Н. Педагогическая деятельность в электронной среде: перспективы нового качества // Педагогика. 2016. № 10. С. 3-13.

  5. Noskova T., Pavlova T., Yakovleva O. Electronic communication in education: a study of new opportunities // In Simulation and Communication 'DLSC 2017': Brno, University of Defence, 2017, pp. 214-223.

  6. Носкова Т.Н., Павлова Т.Б., Яковлева О.В. Инструменты педагогической деятельности в электронной среде // Высшее образование в России. 2017. № 8-9. С. 121-130.

  7. Фомин В.В., Флегонтов А.В., Осочкин А.А. Метод частотно-морфологической классификации текстов //Программные продукты и системы. 2017. № 3. С. 478-486.

  8. Фомин В.В., Александров И.В. Параллельные вычисления при реализации web-инструментария распознавания образов на основе методов прецедентов // Программные продукты и системы. 2017. № 2. С. 207-216.
     

Результаты были получены в рамках выполнения государственного задания Минобрнауки России № 2.2939.2017/4.6

Literature

  1. Kobayashi T, Arai K, Sato H, Tanimoto S, Kanai A. An application framework for smart education system based on mobile and cloud systems. IEICE Trans Inf Syst 2017;E100D(10):2399-410.

  2. Krivova L, Imas O, Moldovanova E, Mitchell PJ, Sulaymanova V, Zolnikov K. Towards smart education and lifelong learning in russia. Smart Innov Syst Technol 2018;70:357-83.

  3. Drlík M., Švec P., Kapusta J., Munk M., Noskova T., Pavlova T., Yakovleva O., Morze N. and Smyrnova-Trybulska E. Identification of Differences in University E-environment between Selected EU and Non-EU Countries Using Knowledge Mining Methods: Project IRNet Case Study. Int. J. of Web Based Communities (IJWBC), Vol. 13, No. 2, 2017, pp. 236-261.

  4. Laptev V.V., Noskova T.N. Pedagogicheskaja dejatel'nost' v jelek-tronnoj srede: perspektivy novogo kachestva // Pedagogika. 2016. № 10. S. 3-13.

  5. Noskova T., Pavlova T., Yakovleva O. Electronic communication in education: a study of new opportunities // In Simulation and Communication 'DLSC 2017': Brno, University of Defence, 2017, pp. 214-223.

  6. Noskova T.N., Pavlova T.B., Jakovleva O.V. Instrumenty pedagogicheskoj dejatel'nosti v jelektronnoj srede // Vysshee obrazovanie v Rossii. 2017. № 8-9. S. 121-130.

  7. Fomin V.V., Flegontov A.V., Osochkin A.A. Metod chastotno-morfologicheskoj klassifikacii tekstov //Programmnye produkty i sistemy. 2017. № 3. S. 478-486.

  8. Fomin V.V., Aleksandrov I.V. Parallel'nye vychislenija pri realizacii web-instrumentarija raspoznavanija obrazov na osnove metodov precedentov // Programmnye produkty i sistemy. 2017. № 2. S. 207-216.


Copyright (C) 2018, Письма в Эмиссия.Оффлайн (The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал
ISSN 1997-8588 (
online). ISSN 2412-5520 (print-smart), ISSN 2500-2244 (CD-R)
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-33379 (000863) от 02.10.2008 от Федеральной службы по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций
При перепечатке и цитировании просим ссылаться на " Письма в Эмиссия.Оффлайн
".
Эл.почтаemissia@mail.ru  Internet: http://www.emissia.org/  Тел.: +7-812-9817711, +7-904-3301873
Адрес редакции: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 48, РГПУ им. А.И.Герцена, корп.11, к.24а
Издатель: Консультационное бюро доктора Ахаяна [ИП Ахаян А.А.], гос. рег. 306784721900012 от 07,08,2006.

Рейтинг@Mail.ru

    Rambler's Top100