Автоматизация процесса разработки и использования многовариантных учебных заданий тема диссертации и автореферата по ВАК 05.13.06, кандидат технических наук Посов, Илья Александрович

Диссертация и автореферат на тему «Автоматизация процесса разработки и использования многовариантных учебных заданий». disserCat — научная электронная библиотека.
Автореферат
Диссертация
Артикул: 466949
Год: 
2012
Автор научной работы: 
Посов, Илья Александрович
Ученая cтепень: 
кандидат технических наук
Место защиты диссертации: 
Санкт-Петербург
Код cпециальности ВАК: 
05.13.06
Специальность: 
Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
Количество cтраниц: 
134

Оглавление диссертации кандидат технических наук Посов, Илья Александрович

Введение

Глава 1. Генерация задач.

1.1. Генерируемые задачи и генераторы.

1.1.1. Постановка проблемы

1.2. Обзор литературы.

1.3. Основная терминология.

1.4. Выводы к первой главе.

Глава 2. Автоматизированная технологическая цепочка подготовки и использования генерируемых задач.

2.1. Жизненный цикл генератора задач.

2.2. Идея генерации

2.2.1. Выбор алгоритма генерации.

2.3. Разработка генератора.

2.3.1. Программируемые генераторы

2.3.2. Параметрические генераторы.

2.3.3. Редакторы генераторов.

2.3.4. Выбирающие генераторы.

2.4. Отладка генераторов.

2.5. Создание документации пользователя.

2.6. Индексирование генератора в базе генераторов

2.7. Настройка генератора в соответствии с педагогической задачей.

2.8. Эксплуатация

2.9. Сопровождение

2.10. Выводы ко второй главе

Глава 3. Язык создания генераторов

3.1. Требования к языку создания генераторов.

3.1.1. Универсальность языка программирования.

3.1.2. Решение инфраструктурных задач.

3.1.3. Возможности по работе с текстом.

3.1.4. Генераторы случайных чисел и комбинаторных объектов

3.1.5. Связь с системами компьютерной алгебры.

3.1.6. Создание и использование библиотек.

3.1.7. Возможность отладки

3.1.8. Легкость изучения

3.1.9. Наличие среды разработки

3.1.10. Кроссплатформенность.

3.1.11. Безопасность

3.2. Реализация языка.

3.2.1. Выбор базового языка.

3.2.2. Обзор языка Possum.

3.2.3. Структура программы.

3.2.4. Функция info()

3.2.5. Функция assert ()

3.2.6. Интерполяция строк.

3.2.7. Функция log()

3.2.8. Случайные комбинаторные объекты.

3.2.9. Связь со СКА.

3.2.10. Создание и использование библиотек.

3.3. Выводы к третьей главе.

Глава 4. Реализация среды создания и использования генераторов

4.1. Общий обзор системы.

4.1.1. Генератор, Ресурсы.

4.1.2. Интерпретатор

4.1.3. Многовариантные тесты, параметры генерации и генератор с параметрами. редактор многовариантных тестов

4.1.4. Среда разработки, конфигурация отладки, отладочная информация

4.1.5. Комплектатор.

4.1.6. Коллекция генераторов

4.1.7. Пользователь.

4.1.8. Распределение компонентов системы между сервером и компьютером пользователя.

4.2. Реализация интерпретатора языка Possum.

4.2.1. Выбор способа реализации.

4.2.2. Особенности реализации.

4.3. Выводы к четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) На тему "Автоматизация процесса разработки и использования многовариантных учебных заданий"

Актуальность работы. Одной из тенденций развития системы образования в современных условиях является увеличение роли информационных технологий в предметном образовании. Информационные технологии могут использоваться для автоматизации уже существующих процессов в традиционных формах обучения, либо использоваться для реализации новых форм и методов обучения, невозможных без информационных технологий. Наиболее характерным примером последнего является дистанционное обучение.

Одним из процессов, который используется в традиционных формах обучения, является подготовка различающихся вариантов одного задания. Несколько вариантов позволяют индивидуализировать задания, что в первую очередь необходимо для исключения совместного решения заданий учащимися. Процесс подготовки различных вариантов заданий традиционно считается трудоёмким. Общепринятой практикой является избегание этого процесса и замена его другими способами, которые не всегда настолько же эффективны.

Самым распространённым примером использования многовариантных заданий является введённый в России некоторое время назад единый государственный экзамен (ЕГЭ), который служит одновременно выпускным экзаменом из школы и вступительным экзаменом в вузы и ссузы. В ЕГЭ варианты введены для решения указанной проблемы об исключении совместных решений и, тем самым, увеличению объективности его результатов. Помимо ЕГЭ многовариантные задачи используются в других экзаменах, олимпиадах и конкурсах разного уровня.

Появление доступных преподавателям вычислительных средств привело к попыткам автоматизации ими процесса создания многовариантных заданий для поддержки своих собственных занятий и курсов. Преподавателями опубликованы ряд статей в журналах и заметок на своих Интернет-страницах, в которых они делятся опытом создания автоматических генераторов заданий с помощью различных технологий. Количество преподавателей, которые реализовали автоматическую генерацию, но не написали об этом статью или не выложили информацию в Интернет, учёту не поддается.

Большинство преподавателей не имеют достаточной квалификации, чтобы автоматизировать процесс создания многовариантных заданий. Предоставление широкому классу преподавателей доступа к многовариантным заданиям является одним из шагов к решению ещё одной актуальной проблемы — приобщению преподавателей к использованию информационных технологий в своей практике. Особенностью предлагаемого подхода к автоматизации генерации является то, что она создаёт задания в классической форме: они выдаются на бумаге во время занятия без компьютеров. Тем самым, внедрение автоматической генерации в практику работы преподавателей позволит познакомить их с возможностями информационных технологий, не требуя при этом изменять привычный процесс проведения занятий, а в будущем, возможно, заинтересоваться и другими возможностями информационных технологий.

Таким образом, тема диссертационного исследования является актуальной, а его результаты будут востребованы системой образования.

Целью диссертационной работы является разработка методов автоматизации процесса создания и использования многовариантов учебных заданий и комплектов многовариантных учебных заданий. Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ потребностей преподавателей-программистов, разрабатывающих программы для автоматической генерации условий многовариантных заданий.

2. Анализ возможностей использования систем компьютерной алгебры и компьютерной вёрстки для создания генераторов математических задач.

3. Разработка предметно-ориентированного языка, позволяющего использовать системы компьютерной алгебры и компьютерной вёрстки для конструирования генераторов много вариантных заданий.

4. Анализ возможностей создания генераторов условий многовариантных заданий преподавателями, не имеющими достаточной квалификации для написания программ.

5. Анализ методов создания пакетов многовариантных заданий с помощью готовых генераторов многовариантных заданий преподавателями с разным уровнем квалификации.

6. Разработка и реализация системы, позволяющей использовать различные методы создания генераторов, предназначенные для преподавателей с разным уровнем квалификации, обмениваться созданными генераторами и подготоваливать с их помощью пакеты многовариантных заданий.

7. Разработка и реализция системы, предоставляющей возможность использовать разработанный предметно-ориентированный язык конструирования генераторов многовариантных заданий.

8. Исследование разработанных методов и внедрение результатов работы в учебный процесс.

Научная новизна На защиту выносятся результаты, обладающие научной новизй.

1. Метод создания генераторов на основе предметно-ориентированного языка, поддерживающего использование систем компьютерной алгебры и компьютерной вёрстки.

2. Инструментальное средство для автоматизации процесса подготовки комплектов многовариантных заданий и их вёрстки.

3. Инструментальное средство для создания генераторов пользователями высокой квалификации с помощью предметно-ориентированного языка, основанного на ECMAScript и поддерживающего использование системы компьютерной алгебры Maxima.

Практическая значимость Результаты, полученные в диссертации, используютна практике для следующих целей:

1. С помощью методов генерации задаиий подготовлены многовариантные задания для использования в рамках ресурса «Математика в школе, XXI век», разработанного в рамках конкурса НФПК «Разработка Инновационных учебно-методических комплексов (ИУМК) для системы общего образования».

2. С помощью методов генерации заданий подготовлены варианты задач интернет-олимпиады по математике, проведенной в СПбГУ ИТМО в 2007 и 2009 годах.

3. Технологии генерации используются всеми преподавателями кафедры Высшей Математики 2, факультета компьютерных технологий и информатики СПбГЭТУ «Л ЭТИ».

4. Разработанный подход, методы и инструменты включены в качестве раздела магистерского курса «Информационные технологии в образовании и представлении знаний» в СПбГЭТУ «ЛЭТИ».

5. Разработанный подход, методы и инструменты включены в качестве в качестве раздела курса «Технологии разработки обучающих программ» на математико-механическом факультете СПбГУ.

6. Разработанная концепция, предметно-ориентированный язык и автоматизированная технологическая цепочка реализована в рамках открытого интернет-приложения и используется преподавателями Санкт-Петербурга.

7. Потенциальным применением разработанных методов является подготовка основных и тренировочных вариантов единого государственного экзамена, а так же других экзаменов, олимпиад и конкурсов различного уровня.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-методических конференциях: Международный форум «Современное образование: содержание, технологии, качество», СПбГЭТУ 2010, научно-методическая конференция «Дистанционное обучение — образовтельная среда XXI века», Минск, 2011, конференция преподавательского состава СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (2011), труды научно-технической конференции «Компьютерное моделирование 2009» (23-24 июня 2009 года, Санкт-Петербург, Политехнический университет), на XXXIX Научной и учебно-методической конференциях СПбГУ ИТМО в 2010 г., на городском семинаре «Компьютерные инструменты в преподавании математики» в 2008-2010 г.г., на курсах повышения квалификации преподавателей математики, проводимых под эгидой комитета по образованию Санкт-Петербурга (2012), на семинаре для учителей информатики в Академии постдипломного профессионального образования (2012), на 12-ом международном конгрессе по математическому образованию 1СМЕ-12 (2012).

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, полученных в диссертации, подтверждается корректным обоснованием постановок задач, точной формулировкой критериев, проведённым анализом базовых работ в исследуемой области, опорой на признанное программное обеспечение в области символьных вычислений и обработки текста, а также актами внедрения.

Методы исследования. В работе использованы дискретная математика, теория символьных вычислений, методы проектирования программных систем, языков предметной области и построения графических человеко-машинных интерфейсов.

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 10 печатных работах, из них 5 статей в рецензируемых журналах [19. 20. 22-24] , 3 тезисов докладов на конференциях [16, 21, 25]. 2 статьи в профильных журналах [15, 18].

Личный вклад автора Содержание диссертации и основные положения, выносимые на защиту, отражают персональный вклад автора в опубликованные работы. Подготовка к публикации некоторых полученных результатов проводилась совместно с соавторами, причём в шести публикациях из десяти вклад автора был определяющим [18-21, 23, 25] . Все представленные в диссертации результаты получены лично автором.

Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, обзора литературы, 4 глав, заключения и библиографии. Общий объем диссертации 120 страниц, из них 110 страниц текста, включая 20 рисунков. Библиография включает 40 наименований на 2 страницах.

Заключение диссертации по теме "Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)", Посов, Илья Александрович

4.3. Выводы к четвертой главе

1. Система поддержки генерации должна быть способна работать и на общедоступном сервере, и на компьютере пользователя. В первом случае системой можно пользоваться через браузер без установки каких-либо дополнительных программ, в частности ИТ^Х и систем компьютерной алгебры, во втором случае, появляется возможность использовать полноценные среды разработки генераторов и работать без подключения к Интернету. Большинство компонентов системы имеют локальную и удаленную версию, причем локальные компоненты могут пользоваться не только локальными, но иногда и удаленными компонентами.

2. Чтобы генераторы было легко хранить и обмениваться ими не только в рамках веб приложения, их предлагается представлять в виде файлов. Формат представления генераторов — это архив, в котором запакованы все необходимые данные, начиная от исходного кода, кончая метаинформацией такой как информация о необходимом интерпретаторе, авторе и т.п. Важным особым случаем является ситуация, когда внутри архива запакованы также и несколько заранее полученных результатов генерации. Такой генератор называется пополненным, и появляется возможность использовать его там, где не установлено необходимого ему интерпретатора. Вместо запуска основного интерпретатора может быть запущен выбирающий, т.е. тот, который выбирает случайный вариант из нескольких заранее заготовленных.

3. Создание генераторов в указанном формате происходит с помощью сред разработки, расположенных, как и другие компоненты системы, либо на компьютере пользователя, либо на сервере. Во втором случае работа с ними происходит через браузер. Важным примером среды является среда разработки генераторов на языке Possum. При работе в браузере используется один из существующих браузерных редакторов кода, имеющий как минимум возможность подстветки синтаксиса. При работе на компьютере в качестве редактора может использоваться любая популярная среда разработки на JavaScript, такая как Eclipse или IntelliJ IDEA. Разрабатывать генераторы можно либо с помощью специальным образом настроенной среды, либо с помощью заранее заготовленных модулей расширений для этих сред, которые позволяют проделывать все 11 астро й к и автом ат и ческ и.

4. Реализация интерпретатора языка Possum основана па открытом движке Rhino, который предполагает программирование на Java. Определенную сложность представляет связь с системой компьютерной алгебры Maxima, для которой не предусмотрено прямых способов общения с внешними программами.

5. Редактор многовариантных текстов — это компонент системы, с которым взаимодействует большинство преподавателей. Он позволяет собирать тесты из генераторов. Другие важные компоненты системы — это комплектатор, который позволяет собирать печатную версию контрольной из результатов генерации отдельных заданий, и коллекция генераторов, которая предусматривает поиск по хранящимся в себе генераторам.

6. Возможность генераторов иметь параметры усложняет проектирование практически каждого компонента системы, но с большинством возникающих проблем удается справит!).

7. Важным вопросом является управление правами на доступ к генераторам и информации о генераторах. Полный запрет на использование чужих генераторов противоречит принципу общедоступности системы и обмену генераторами, а полная свобода в использовании чужих генераторов может приводить к злоупотреблению со стороны учащихся и к невозможности коммерциализации. Необходим промежуточный вариант, предполагающий помимо прочего участие модераторов, которые проверяет качество генераторов или выдают определенным пользователям право на публикацию всех своих генераторов.

Заключение

В проведенном исследовании поставленной проблемы получены следующие результаты:

1. Впервые поставлена и решена задача создания общедоступной системы автоматической генерации заданий, предназначенной для широкого класса пользователей. Для этого произведен анализ существующих систем генерации многовариаптных заданий, выявлены их сильные и слабые стороны, сформулированы требования к разрабатываемой системе.

2. Предложена классификация методов создания генераторов, различающихся объемом требуемого от преподавателя программирования и, соответственно, кругом преподавателей, которые способны воспользоваться этими методами.

3. Предложен метод создания генераторов на основе предметно-ориентированного языка, поддерживающего использование систем компьютерной алгебры и компьютерной верстки.

4. Создано инструментальное средство для автоматизации процесса подготовки комплектов многовариантных заданий и их верстки.

5. Создан и конструктивно проработан предметно-ориентированный язык программирования, позволяющий использовать все современные методы создания генераторов и предназначенный для квалифицированных пользователей.

6. Создано инструментальное средство для создания генераторов пользователями высокой квалификации с помощью языка, основанного на ECMASeript и поддерживающего использование системы компьютерной алгебры Maxima.

7. С помощью методов генерации заданий подготовлены многовариантные задания для использования в рамках ресурса «Математика в школе, XXI век», разработанного в рамках конкурса НФПК «Разработка Инновационных учебно-методических комплексов (ИУМК) для системы общего образования».

8. С помощью методов генерации заданий подготовлены варианты задач интернет-олимпиады по математике, проведенной в СПбГУ ИТМО в 2007 и 2009 годах.

Отличия системы от наиболее характерных аналогов сведены в таблице 4.1. Д — система, разработанная в данном диссертационном исследовании. УЯП — универсальный язык программирования (Java, Pascal, .), М — Wolfram Mathematica или аналогичная СКА, Док — Wold или Excel или др. текстовый процессор. I — сайты, аналогичные mytestbook.com. Плюс означает наличие возможности, минус — отсутствие.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Посов, Илья Александрович, 2012 год

1. Амзараков М. Б. Автоматическая генерация вариантов педагогиеческого теста // Труды 1. Международной конференции-выставки «Информационные технологии в образовании» («ИТО-99»), 9-12 ноября 1999 г. Москва. 1999.

2. Ашкинази J1. А., Гришкина М. П. Генератор задач по физике // Московский государственный институт электроники и математики (МИЭМ). 2007. URL: http://ito.edu.ru/2007/Moscow/II/l/II-1-6899.html.

3. Башмаков А. И. Башмаков И. А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Издательский дом «Филинъ», 2003. С. 616.

4. Беляев К. В. Об автоматической генерации закрытых тестовых заданий // Обозрение прикладной и промышленной математики. М.: Издательство «ТВП». 2005. Т. 12. С. 912-913.

5. Борисов С. И. Язык представления тренажеров для решения задач по высшей математике // Открытое и дистанционное образование. 2004. № 4. С. 57-69.

6. Гагарина Д. А. Разработка тестирующих систем для гуманитарного образования // Интернет и современное общество: Труды IX Всероссийской объединенной конференции. СПб: Филологический ф-т СПбГУ, 2006. С. 59-60.

7. Дмитриев С. Языково-ориентированное программирование: следующая парадигма // RSDN Magazine. 2005. № 5.

8. Кирсанов М. Н. Генератор задач по теоретической механике и математике. 2012. URL: http://vuz.exponenta.ru

9. Кнут Д. Э. Искусство программирования. М.:«Вильямс». 2007-8. Т. 2.

10. Конопко К. С. Некоторые проблемы создания и использования DSL и как они решаются в среде разработки JetBrains MPS / / Компьютерные инструменты в образовании. 2009. № 6. С. 22-30.

11. Кручинин В. В. Генераторы в компьютерных учебных программах. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2003. С. 200. URL: http://fdo.tusur.ru/articles/docs/ 4011c3e688289belb8975fа770963703.pdf.

12. Кручинин В. В. Методы построения алгоритмов генерации и нумерации комбинаторных объектов на основе деревьев И/ИЛИ. Томск: Изд-во «В-Сиектр». 2007. С. 200.

13. Левинская М. А. Автоматизированная генерация заданий по математике для контроля знаний учащихся // Educational Technology & Society. 2002. Т. 5(4).1. С. 214-221.

14. Некин Л. Универсальный генератор задач Math-o-Gen. 2008. URL: http://nekin. narod.ru/math/n003.htm.

15. Паньгии А. А. Поздняков С. Н. Посов И. А., Рыбин С. В. Возможности информационно-поисковой системы учебно-методических материалов SCISEARCH // Компьютерные инструменты в образовании. 2007. № 4. С. 63-67.

16. Поляков К. ЕГЭ по информатике (2012). 2012. URL: http://kpolyakov.narod.ru/ school/ege.htm.

17. Посов И. А. Автоматическая генерация задач // Компьютерные инструменты в образовании. 2007. № 1. С. 54-62.

18. Посов И. А. Программирование генераторов задач // Компьютерные инструменты в образовании. 2010. № 3. С. 19-31.

19. Посов И. А. Web-сайт для создания и обмена генерируемыми задачами по математике /'/ Международный журнал Образовательные техпологиии и общество. 2010.— июль. Т. 13, № 3. С. 360-373. URL: http://ifets.ieee.org/russian/perodical/ V1332010EE.html.

20. Посов И. А. Рукшин С. Е. Архитектура системы проведения удаленных соревнований и организации работы с математическими задачами // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010. № 3(101). С. 49-53.

21. Посов И. А. Рукшин С. Е. Генерируемые задачи в системе для организации удаленной работы с задачами // Научно-технический вестник СПБГУ ИТМО. 2010. № 5(69). С. 130. URL: http: //books, if mo. ru/ntv/vipuski .php?IssueID=201005°/0 2869%29.

22. Посов И. А., Рукшип С. E. Модель оценки учебной деятельности учащихся по результатам решения задач // Компьютерные инструменты в образовании. 2011. № 3.1. С. 31 41.

23. Поеов И. А., Смирнов И. Б. Интернет-сервис для хранения базы генерируемых задач по математике // Современное образование: содержание, технологии, качество: материалы международного форума (21-22 апреля, СПб), — СПбГЭТУ. 2010. Т. 2. С. 84-85.

24. Сергушичева А. П. Метод и алгоритмы автоматизированного построения компьютерных тестов контроля знаний по техническим дисциплинам: Кандидатская диссертация / Вологодский государственный технический университет. 2007.

25. Степанов А. В. Система компьютерной генерации заданий по математике // Компьютерные инструменты в образовании. 2000. № 34. С. 28-31.

26. Тузов В. А. Математическая модель языка. JI.: Издательство ленинградского университета, 1984.

27. Фаулер М. Предметно-ориентированные языки программирования. Вильяме, 2011. P. 57G.

28. Финогенов А. Генератор задач. 2012. URL: http://generatorzadach.narod.ru/ index.html.

29. Шестаков А. П. Генерация дидактических материалов по математике. 2000. URL: http: //comp-science. narod. ru/mat em/mat em. html.

30. Almeida V. J. D. Random problem generator. United States Patent 6,112,051. 2000.

31. Bauer C., Frink A., Kreckel R. Introduction to the GiNaC Framework for Symbolic Computation within the C-f- ! Programming Language //' Journal of Symbolic Computation. 2002. T. 33, № 1. C. 1-12.

32. Byung Y. Computer Algebra System by SPREADSHEET. 2012. URL: http://www. choga21.org/.

33. Hcilman M. Smith N. A. Good Question! Statistical ranking for question generation // Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the ACL. 2010. C. 609-617.

34. Jean-Daubias S., Lefevre M., Gum N. Generation of exercises within the PERLEA project // Matherials of 2nd Workshop on Question Generation, The International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2009). Т. 1. 2009. C. 43-77.

35. Reed D. Rethinking.CSO with JavaScript /'/ SIGCSE Bull. 2001. T. 33, № 1. C. 100-104. URL: http: //doi. acm. org/10.1145/366413.364552.

36. Slagle J. R. A Heuristic Program that Solves Symbolic Integration Problems in Freshman Calculus // J. ACM. 1963. October. T. 10. C. 507-520. URL: http://doi.acm.org/ 10.1145/321186.321193.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания.
В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

Автореферат
200 руб.
Диссертация
500 руб.
Артикул: 466949