Оценка приращений уровня обученности и формирование базы данных

Задача прогнозируемой оценки приращения уровня обученности от реализации АМО при обучении с использованием ДОТ относится к области, где решения преподавателя как специалиста на современном этапе трудно поддаются формализации. При этом помимо опыта и интуиции педагога, следует учитывать возможности технических средств, применяемых при удаленном обучении. Также актуален при использовании различных методов учет их взаимного влияния на уровень обученности, зависящий от последовательности их применения. В этом случае определение значений приращения уровня обученности (?R_{i, i+1}) при применении различных АМО и коэффициентов взаимного влияния (k_{i, i+1}) применяемых АМО предлагается производить с помощью экспертных оценок.

Идея экспертного оценивания состоит в том, что для получения необходимой новой информации из имеющейся исходной привлекаются наиболее компетентные в данной области люди, т. е. эксперты, которые проводят интуитивно-логический анализ вопроса с целью вынесения суждения по нему. обученность образование программа В данном случае в экспертную группу целесообразно включить наиболее опытных педагогов и психологов, разработчиков программного обеспечения, специалистов по средствам связи. Включение технических специалистов в экспертную группу позволит учесть все ограничения технического плана, дать точные рекомендации по требованиям к техническим характеристикам. В условиях реализации дистанционных образовательных технологий соблюдение этих рекомендаций может иметь решающее значение для определения возможности осуществления самого процесса обучения.

Первым шагом экспертной группой определяется перечень АМО, которые возможно использовать при удаленном обучении, исходя из нынешнего развития технических средств и возможностей их использования вузом для целей обучения (техническое оснащение вуза и обучающихся, качество связи и другие).

Далее на этот перечень накладываются временные ограничения по реализации в учебном процессе данных методов и ограничения на возможность их сопровождения и усовершенствования инженерно-техническим персоналом вузов (квалификация и численность задействованного персонала).

На основе полученных данных может быть сформирована база данных, которая и позволит осуществлять обоснованный выбор состава и объема применяемых АМО.

При условии достижения целей обучения в результате применения избранных методов на основании оценки величины требуемого приращения уровня обученности можно рассматривать возможность применения части метода, т. е. части его объема.

Выбранные АМО предлагается разбить по объему на некоторые составные блоки. Разбиение игры, например, возможно на три уровня, самотестирования — на пять. Однако эти значения долей объема весьма условны и для каждого из методов возможны различные деления. Каждая из этих частей объема предполагает некоторый законченный сюжет (законченную часть) для более точного оценивания прогнозируемого приращения уровня обученности. Прохождение избранной части объема может быть поставлено в соответствие некоторому приращению уровня обученности, которое возможно оценить экспертной группой.

Итак, в результате экспертного оценивания может быть сформирована база данных, где каждому из требуемых значений приращения уровня обученности соответствует один или несколько наборов рекомендуемых к применению АМО, имеющих определенные требования к техническим средствам обучающегося [2]. Особо следует отметить, что прогнозируемые значения приращений могут быть скорректированы после получения достаточного количества экспериментальных данных. Пример таблицы приращений уровня обученности и коэффициентов взаимного влияния, для заполнения экспертами, рассматривающий возможность применения до двух активных методов включительно при удаленном обучении, приведен на рис. 1.

Таким образом, сформированная таблица позволяет быстро находить требуемое значение приращения уровня обученности, соответствующие ему сочетания активных методов и обязательные для их реализации характеристики технических средств. В данном случае предложен лишь первый уровень сочетаний методов, а именно одиночное их использование, либо парное.

Пример заполнения экспертами таблицы приращений уровня обученности и коэффициентов взаимного влияния.

Следует подчеркнуть, что таблица, представленная на рис. 1, ограничена двумя видами АМО (в более полном варианте необходимо предусмотреть возможность применения большего числа АМО и при необходимости другое деление объемов) и дает лишь общее представление. Тем не менее, сформированная база данных позволит использовать полученные с помощью экспертных оценок значения для большого числа обучаемых по различным курсам и с учетом их индивидуальных возможностей. В требованиях к техническим характеристикам оборудования необходимо указать характеристики процессора, оперативной памяти, наличия CD (DVD)-ROM, звуковой карты, видеокарты и т. д. Ограничения со стороны технических возможностей обучаемого приведут к уменьшению числа возможных вариантов применения АМО.

В случае не достижения требуемого уровня обученности обучающимся в результате обучения предложенными методами выявленного по итогам удаленного промежуточного контроля целесообразно предусмотреть удаленное консультирование с преподавателем. Это позволит улучшить качество обучения, учитывая индивидуальные особенности обучающегося путем корректировки требуемых составов и объемов АМО. После накопления большого числа эмпирических данных возможна коррекция значений приращений уровней обученности в базе данных, что позволит оптимизировать процесс применения АМО при обучении с использованием ДОТ.

Сформированная база данных позволяет упростить выбор АМО для реализации их с использованием ДОТ и привлекать к этому процессу даже начинающих педагогов. Постоянное увеличение числа применяемых АМО за счет развития технических средств обучения приведет к пополнению базы данных, что позволит осуществлять процесс обучения с учетом индивидуальных предпочтений обучающихся при условии обязательного достижения ими требуемого уровня обученности.