Авторефераты по всем темам >>
Авторефераты по техническим специальностям
На правах рукописи
Посов Илья Александрович
Автоматизация процесса разработки и использования многовариантных учебных заданий
05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (образование)
Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Санкт-Петербург - 2012
Работа выполнена на кафедре информатики математико-механического факульн тета Санкт-Петербургского государственного университета.
Научный консультант: доктор педагогических наук, профессор, Поздняков Сергей Николаевич
Официальные оппоненты: Копыльцов Александр Васильевич, доктор технических наук, профессор, РГПУ им. Герцена, заведующий кафедрой информатики Тимофеев Адиль Васильевич, доктор технических наук, профессор, СПИИРАН, Заведующий лабораторией информационн ных технологий в управлении и робототехн нике
Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный пон литехнический университет
Защита состоится 6.9.2012 в 15:30 на заседании диссертационного совета Д 212.227.в Санкт-Петербургском государственном университете информационных технон логий, механики и оптики, расположенном по адресу: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр. 49, НИУ ИТМО, конференц-зал центра интернет-образования.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НИУ ИТМО.
Автореферат разослан 1 августа 2012 г.
Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.227.06, доктор технических наук, профессор Лисицына Л. С.
Общая характеристика работы
Актуальность работы. Одной из тенденций развития системы образован ния в современных условиях является увеличение роли информационных технон логий в предметном образовании. Информационные технологии могут использон ваться для автоматизации уже существующих процессов в традиционных форн мах обучения, либо использоваться для реализации новых форм и методов обун чения, невозможных без информационных технологий. Наиболее характерным примером последнего является дистанционное обучение.
Одним из процессов, который используется в традиционных формах обучен ния, является подготовка различающихся вариантов одного задания. Нескольн ко 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 друн гими способами, которые не всегда настолько же эффективны.
Самым распространённым примером использования многовариантных задан ний является введённый в России некоторое время назад единый государственн ный 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 многовариантн ные 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 опубликован ны 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 автон матическую генерацию, но не написали об этом статью или не выложили инфорн мацию 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 являетн ся одним из шагов к решению ещё одной актуальной проблемы Ч 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 врен мя 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 возн можностями информационных технологий.
Таким образом, тема диссертационного исследования является актуальной, а его результаты будут востребованы системой образования.
Целью диссертационной работы является разработка методов автоман тизации 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 прон граммы для автоматической генерации условий многовариантных заданий.
2. Анализ возможностей использования систем компьютерной алгебры и комн пьютерной вёрстки для создания генераторов математических задач.
3. Разработка предметно-ориентированного языка, позволяющего использон вать системы компьютерной алгебры и компьютерной вёрстки для конструн ирования генераторов многовариантных заданий.
4. Анализ возможностей создания генераторов условий многовариантных зан даний преподавателями, не имеющими достаточной квалификации для нан писания 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 разн ным уровнем квалификации, обмениваться созданными генераторами и подготоваливать с их помощью пакеты многовариантных заданий.
7. Разработка и реализция системы, предоставляющей возможность испольн зовать 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 новизной.
1. Метод создания генераторов на основе предметно-ориентированного языка, поддерживающего использование систем компьютерной алгебры и компьюн терной вёрстки.
2. Инструментальное средство для автоматизации процесса подготовки комн плектов многовариантных заданий и их вёрстки.
3. Инструментальное средство для создания генераторов пользователями вын сокой квалификации с помощью предметно-ориентированного языка, оснон ванного на ECMAScript и поддерживающего использование системы комн пьютерной алгебры Maxima.
Практическая значимость Результаты, полученные в диссертации, исн пользуются на практике для следующих целей:
1. С помощью методов генерации заданий подготовлены многовариантные зан дания для использования в рамках ресурса Математика в школе, XXI век, разработанного в рамках конкурса НФПК Разработка Инновационн ных учебно-методических комплексов (ИУМК) для системы общего обран зования.
2. С помощью методов генерации заданий подготовлены варианты задач инн тернет-олимпиады по математике, проведенной в СПбГУ ИТМО в 2007 и 2009 годах.
3. Технологии генерации используются всеми преподавателями кафедры Высн шей Математики 2, факультета компьютерных технологий и информатики СПбГЭТУ ЛЭТИ.
4. Разработанный подход, методы и инструменты включены в качестве разн дела магистерского курса Информационные технологии в образовании и представлении знаний в СПбГЭТУ ЛЭТИ.
5. Разработанный подход, методы и инструменты включены в качестве в кан честве раздела курса Технологии разработки обучающих программ на математико-механическом факультете СПбГУ.
6. Разработанная концепция, предметно-ориентированный язык и автоматин зированная технологическая цепочка реализована в рамках открытого инн тернет-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 ран боты докладывались на научно-методических конференциях: Международный форум Современное образование: содержание, технологии, качество, СПбГн ЭТУ 2010, научно-методическая конференция Дистанционное обучение Ч обран зовтельная среда XXI века, Минск, 2011, конференция преподавательского сон става СПбГЭТУ ЛЭТИ (2011), труды научно-технической конференции Комн пьютерное моделирование 2009 (23-24 июня 2009 года, Санкт-Петербург, Полин технический университет), на XXXIX Научной и учебно-методической конфен ренциях СПбГУ ИТМО в 2010 г., на городском семинаре Компьютерные инн струменты 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 ICME-12 (2012).
Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендан ций, полученных в диссертации, подтверждается корректным обоснованием пон становок задач, точной формулировкой критериев, проведённым анализом базон вых работ в исследуемой области, опорой на признанное программное обеспен чение 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 инн терфейсов.
Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 10 печатных рабон тах, из них 5 статей в рецензируемых журналах [1Ц5], 3 тезисов докладов на конференциях [6Ц8], 2 статьи в профильных журналах [9, 10].
ичный вклад автора Содержание диссертации и основные положения, выносимые на защиту, отражают персональный вклад автора в опубликованные работы. Подготовка к публикации некоторых полученных результатов проводин лась совместно с соавторами, причём в шести публикациях из десяти вклад авн тора был определяющим [2, 4, 5, 7Ц9]. Все представленные в диссертации резульн таты получены лично автором.
Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, обзон ра 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.
Содержание работы Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулин рована цель и аргументирована научная новизна исследований, показана практин ческая значимость полученных результатов, представлены выносимые на защиту научные положения.
В первой главе диссертационной работы приводится обзор работ, связанн ных с автоматической генерации заданий и вводятся основные понятия и опрен деления, используемые в дальнейшем.
Под генераторо м в работе понимается программный модуль, результатом работы которого является условие и ответ к некоторому заданию. Более форн мально, на вход программный модуль получает:
1. Параметры генерации задания;
2. Параметр инициализации генератора.
В качестве результата генератор возвращает 1. Данные для формирования условия задания;
2. Данные для формирования ответа к заданию.
Параметры генерации соответствуют возможностям настройки генератора. Изн меняя параметры, преподаватель может управлять сложностью генерируемых задач, их типом и любыми другими особенностями получающихся заданий, кон торые предусмотрел автор генератора.
Для генераторов, генерирующих случайные задания, параметр инициализан ции можно понимать как инициализатор генератора случайных чисел. Задавая один и тот же инициализатор, преподаватель может дважды сгенерировать одно и то же задание. Для генераторов, выбирающих задания последовательно, паран метр инициализации может означать порядковый номер необходимого задания.
Результатом работы генератора являются данные для условия и ответа к заданию. Мы говорим о данных, а не о самом задании, чтобы разделить процесс генерации условий и ответов и отображение их в читаемой человеком форме.
Кроме того, данные ответа могут использоваться для автоматической проверки решений задач.
На рисунке 1 приведен пример многовариантной контрольной работы (пакен та многовариантных заданий). Каждый вариант состоит из трёх задач, каждая задача имеет свой набор входных данных в каждом из вариантов.
Рисунок 1 - Пример многовариантной контрольной работы Из работ посвящённых автоматической генерации задач для нашего исследон вания наибольший интерес представляют работы Башмаковых Разработка комн пьютерных учебников и обучающих систем и Кручнина Генераторы в компьюн терных учебных программах. В монографии Башмаковых впервые формально вводятся понятия генерации, приводится классификация генераторов и примен ры методов генерации для разных учебных дисциплин. Монография Кручинина посвящена исключительно автоматической генерации. Помимо обсуждения понян тия генерации, монография говорит о важности использования комбинаторных объектов и вводит понятие дерева И/ИЛИ, на основе которого можно генерирон вать широкий класс комбинаторных объектов.
Ряд статей рассказывает о реализованных системах генерации в рамках определённых тестирующих систем. Реализации часто содержат важные и пон лезные идеи, такие как: генерация на основе шаблонов, генерация на основе КСн грамматик, однако из-за использования специализированных тестирующих син стем, предназначающиеся для них системы генерации невозможно использовать массово и сделать доступными для любого преподавателя.
Последний класс публикаций представляет собой домашние страницы прен подавателей, на которых они рассказывают о своём опыте создания генераторов для своих педагогических целей. В одном из генераторов, работающем на базе текстового процессора Microsoft Word, существует возможность генерации услон A вий в формате LTEX. Это говорит о важности этого формата, и это лишний раз A оправдает наш выбор LTEX как основной используемой системы компьютерной вёрстки. Недостатком некоторых ресурсов являются длинные и сложные рукон водства по установке системы генерации. Действительно, обычно генерация подн разумевает использование большого количества программ, которые может быть трудно установить неквалифицированному пользователю. В подходе, разработанн ном в данном диссертационном исследовании, авторам генераторов предлагается A работать со средой разработки генераторов, системой LTEX, системой компьюн терной алгебры. Это оправдывает предложение позволить вести разработку генен раторов с помощью Интернет-сервиса, на котором все необходимые программы уже установлены.
Некоторые Интернет-сервисы предлагают генерировать математические зан дания прямо из Интернет-обозревателя. Возможно задание небольшого набора параметров генерации. К сожалению, такие сервы имеют предустановленный нан бор генераторов и составленных из них тестов, следовательно, могут расширятьн ся только создателями сервиса, а не его пользователями.
Во второй главе проводится анализ способов создания и использования генераторов многовариантных учебных заданий с точки зрения возможности их применения преподавателями с различным уровнем владения информационнын ми технологиями.
В результате анализа существующих систем автоматической генерации мнон говариантных заданий были определены их основные достоинства и недостатки, на основании которых были сформулированы требования к процессам автоматин зации, разрабатываемым в данном диссертационном исследовании:
1. Открытость: системой должен суметь воспользоваться любой заинтересон ванный преподаватель.
A 2. Использование систем компьютерной верстки (LTEX).
3. Наполнение базы заданий преподавателями, работающими с ситемой, и возн можность поиска в ней.
4. Возможность применения генераторов учителями, имеющими недостаточн но опыта использования информационных технологий.
5. Поддержка создания генераторов преподавателями-программистами.
6. Связь с системами компьютерной алгебры (Mathematica, Maple, Maxima) для преподавателей программистов.
7. Поддержка создания генераторов преподавателями, не имеющими опыта программирования.
В результате анализа существующих и используемых в различных системах способов создания генераторов было выделено несколько подходов к созданию генераторов. Перечислим их в соответствии с уменьшением количества требуен мого от преподавателя объема программирования и, соответственно, с увеличен нием круга преподавателей, которые способны воспользоваться этим подходом к созданию генераторов. На основе предложенных подходов было разработана классификация генераторов.
Программируемые генераторы Ч это генераторы, для создания которых преподаватель пишет полноценную программу. Иногда без написания програмн мы обойтись невозможно. Одним из примеров необходимости программирования являются задачи, которые требуют от обучаемого применения определенного алн горитма. Для вывода ответа к заданию этот алгоритм должен быть реализован.
Создавать программируемые генераторы могут только программисты и только на универсальных языках программирования.
В основе идеи параметрических генераторов лежит понятие предметнон ориентированных языков. Самым характерным подходом к созданию предметнон ориентированного языка для программирования генераторов является использон вание шаблонов. При использовании шаблона необходимо написать текст условия задания и ответа, в некоторых местах текста вставить выражения, зависящие от параметров, а далее описать условия на случайную генерацию параметров. Прин ведем абстрактный пример, поясняющий понятие шаблона. Он не соответствует никакой конкретной системе, а всего-лишь демонстрирует идею предметно орин ентированных языков.
Условие: С помощью алгоритма Евклида вычислите наибольший общий делитель чисел %a и %b Ответ: НОД(%a, %b) = %d a = случайное от 1 до 1b = случайное от 1 до 1d = НОД(a, b) проверить, что:
d >= d <= a mod b ! = b mod a ! = Рисунок 2 - Пример шаблона В первом и втором разделе заданы условие и ответ к задаче. Символы, пен ред которыми написан знак процента, в каждом варианте условия заменяются на конкретные числа. После задания шаблонов условия и ответа перечисляются методы формирования параметров. a и b выбираются как случайные числа от 1 до 100, d выбирается как наибольший общий делитель чисел a и b. Условия на параметры нужны, чтобы генерировать задачи одинаковой заранее заданной сложности. Более правильным было бы указать условие на параметры, что кон личество шагов в алгоритме Евклида находилось бы в определённом диапазоне, например, от 4 до 5. Мы не готовы реализовывать здесь полностью алгоритм Евклида, чтобы посчитать количество его шагов, потому что в этом случае этот генератор пришлось бы отнести к предыдущему рассмотренному классу генеран торов общего назначения, для создания которых требуется писать программы.
Редакторы генераторов. Идею предметно-ориентированных языков для создания генераторов можно значительно упростить, если сузить предметную обн ласть до какого-то небольшого класса заданий некоторой учебной дисциплины, или до некоторого одного способа генерации. Кроме того, полностью заменить редактор графическим пользовательским интерфейсом. Для создания генератон ра преподаватель запускает определённую программу, с помощью пользовательн ского интерфейса выбирает настройки будущего генератора, нажимает кнопку создать и получает генератор. Безусловным положительным свойством редакн торов генераторов является их лёгкость в использовании, но такие редакторы требуют серьёзной предварительной работы программистов для их создания, крон ме того, каждый отдельный редактор позволяет создавать только узкий класс задач.
Выбирающие генераторы. Последний класс технологий для создания ген нераторов доступен максимальному числу преподавателей. При использовании этой технологии преподаватель вводит в систему несколько условий одной зан дачи. При запуске генератор выбирает одно из предложенных преподавателем условий.
Выбирающие генераторы обладают рядом важных свойств. В первую очен редь интерпретатор для выбирающих генераторы не требователен к ресурсам.
Во-вторых, любой генератор может быть преобразован в выбирающий. Для этон го необходимо запустить генератор некоторое количество раз и составить выбин рающий генератор из результатов его работы.
В третьей главе диссертационной работы перечислены требования к предн метно-ориентированному языку программирования, используемому для создан ния генераторов, и описан язык программирования, основанный на ECMAScript, который удовлетворяет указанным требованиям.
Универсальным и самым популярным типом генераторов являются програмн мируемые генераторы. На основе анализа потребностей преподавателей, разрабан тывающих программируемые генераторы, были составлены требования к предн метно-ориентированному языку создания генераторов.
1. Универсальность языка, т.е. возможность реализовать произвольный алгон ритм.
2. Отсутствие необходимости решения инфраструктурных задач, т.е. разран ботчик реализует только алгоритм генерации.
3. Расширенные возможности по работе с текстами.
4. Доступ к генераторам случайных чисел и генераторам комбинаторных обън ектов.
5. Связь с системами компьютерной алгебры.
6. Расширяемость с помощью самостоятельно создаваемых библиотек 7. Возможность отладки: отладочный вывод, просмотр результата в том же виде, как его увидят учащиеся.
8. Лёгкость изучения.
9. Наличие среды разработки.
10. Кроссплатформенность.
11. Безопасность.
На основе этих требований был разработан предметно-ориентированный язык программирования. На рисунке 3 изображена схема работы пользователя с язын ком.
Рисунок 3 - Разработка генераторов с помощью предметно-ориентированного языка Для реализации предметно-ориентированного языка можно выбрать уже существующий язык программирования, расширить с помощью библиотек и, по возможности, сделать синтаксис стандартных конструкций как можно более простым и естественным. Некоторые языки рассчитаны на то, чтобы на их основе создавались предметно-ориентированные языки. В первую очередь такими язын ками являются Groovy, Scala, Nemerle. Другим подходом к созданию предметнон ориентированных языков является полностью самостоятельная реализация, она включает себя реализацию компилятора и среды разработки. Возможности тан кого подхода неограниченны, но трудоёмкость создания языка слишком велика.
В качестве языка программирования для добавления в него возможностей ген нерации был выбран ECMAScript. Этот язык программирования является встран иваемым, это означает, что на нем можно писать скрипты (сценарии), исполняюн щиеся в рамках некоторого контекста. Самым известным применением ECMAScript является использование его в Интернет-обозревателях, где контекстом является текущее окно вместе с содержащимся в нем отображаемым документом. В этом своём варианте использования язык известен под название JavaScript, и дальше мы будем называть его так, потому что это название значительно привычнее предыдущего.
Использование JavaScript позволяет удовлетворить сразу же большее колин чество требований, предъявленных к языку. Он универсален, общепризнанно лён гок для изучения, для него созданы среды разработки, включая даже среды разработки, работающие в рамках Интернет-обозревателей. Он кроссплатформен нен: кроме того, что он может исполняться в Интернет-обозревателе, для него существует кросплатформенные движки такие как Rhino и V8. Реализация безн опасности при запуске кода на JavaScript внутри Интернет-обозревателя предон ставляет определённые трудности, поэтому её предлагается использовать только в ограниченном числе случаев.
Приведем пример программы на разработанном языке с пояснениями, более подробный разбор возможностей представлен в тексте диссертации. Текст прон граммы приведён на рисунке 4. Он составляет задачу про вычисление корней квадратного уравнения. На одной из домашних страниц преподавателей описан опыт создания генератора подобной задачи. Реализация на паскале занимает бон A лее сотни строк, и подразумевает самостоятельный запуск LTEX для получения окончательных результатов.
Мы не будем обсуждать подробно все используемые возможности, а только укажем на них.
Первая инструкция info(); обязательно должна присутствовать в любом генераторе. В качестве аргумента функция получает объект с универсальной информацией о генераторе, которая не изменяется между запусками генератора, в данном случае это информация о параметрах генерации.
Переменные statement и answer задаются в каждом генераторе и содержат информацию, соответственно, о тексте условия и ответа к задаче. Задать перен менные можно в любой момент, но для удобства чтения кода предлагается всегда писать их вначале. Символ % помечает генерируемые элементы в условии и отвен те. Так как в переменных statement и answer процентом помечены переменные p, x1 и x2, то мы обязаны задать значения этим переменным.
Функция rnd_not_0(a, b) выдает случайное число в заданном диапазоне, исключая ноль. Функция assert() проверяет верность условия, и в случае, есн ли условие неверно, полностью прекращает генерацию и запускает её сначала.
Заметим, что использование этой функции позволяет программировать в стиле, повторяющем стиль гипотетического шаблона на рисунке 2.
Метод log() используется для отладочного вывода, метод $() демонстрирун ет возможности интерполяции строк, методы test_not(), meval(), tex() предон ставляют доступ к системе компьютерной алгебры, все, что написано внутри них, вычисляется в рамках системы Maxima. Кроме того, пример демонстрирун ет, что программисту доступны все возможности языка JavaScript, в частности функции.
Функция tex() превращает выражение в формате системы компьютерной A алгебры в формат LTEX, дополнительно производя все вычисления и упрощения.
info({ Т argsТ : {Т int_answersТ : [ true, Т Уравнение с целыми корнямиТ ]} });
log(int_answers, Т генерировать целые корниТ );
statement = Т Решите квадратное уравнение $%p = 0$Т ;
answer = Т $x_1 = %x1$, $x_2 = %x2$Т ;
function getIntegerEq() { x1 = rnd_not_0(-10, 10);
x2 = rnd_not_0(-10, 10);
assert(x1 ! = x2 && x1 ! = -x2);
p = $(Т expand(( x - %x1)*(x - %x2))Т );
} function getFractionalEq() { x1 = rnd_not_0(-5, 5) + Т /Т + rnd( 1, 9);
x2 = rnd_not_0(-5, 5) + Т /Т + rnd( 1, 9);
assert(test_not($(Т abs(%x1) = abs(%x2)Т )));
p = meval( $( Т num( rat((x - %x1)*(x - %x2)))Т ));
} if (int_answers) getIntegerEq();
else getFractionalEq();
p = tex(p);
x1 = tex(x1);
x2 = tex(x2);
Рисунок 4 - Генерация задачи на поиск корней квадратного уравнения Её аналог tex_no_eval() не совершает ни упрощений, ни вычислений. Чтобы пояснить происходящие преобразования, в качестве примера приведем преобран зование дробей: tex(Т 6/8Т ) преобразуется в {{3}\over{4}}.
В четвертой главе Описаны принципы реализации системы, поддерживан ющей автоматизированную технологическую цепочку подготовки многовариантн ных заданий, и реализации языка программирования генераторов, основанного на JavaScript.
Рисунок 5 - Общая схема предлагаемой реализации системы На рисунке 5 изображены основные компоненты системы и их назначение.
Среда разработки позволяет создавать генераторы. Различные среды разработки отличаются способами, с помощью которых они позволяют создавать генераторы и, как следствие, доступны различным классам пользователей. Другим следствин ем различия сред разработки является разнообразие форматов представления генераторов в системе. Интерпретатор позволяет запускать процесс генерации с помощью одного из генераторов. Разные интерпретаторы способны запускать ген нераторы разных форматов. Результатом работы интерпретатора является набор условий и ответов для некоторого многовариантного задания. Кроме того, в рен зультате работы интерпретатора может быть создан генератор, соответствующий схожей многовариантоной задаче, но имеющий другой формат. Это необходимо в ситуациях, когда генератор предполагается использовать в окружении, в кон тором нет соответствующего его формату интерпретатора. Комплектатор Ч это компонент системы, который преобразует набор условий задач в тест. В случае A создания печатных вариантов тестов именно комплектатор запускает LTEX для их создания.
На рисунке 6 изображено распределение компонентов системы между комн пьютером пользователя и общедоступным сервером. Это распределение демонн стрирует, что пользователь может использовать систему только с помощью инн тернет-обозревателя. В случае отсутствия быстрого подключения к Интернету ту же функциональность можно получить с помощью установленного на компьюн тере программного обеспечения (ПО), созданные генераторы далее могут быть вручную переданы на сервер. Установка ПО может представлять трудность.
Рисунок 6 - Общая схема предлагаемой реализации системы Разработка и отладка генераторов а также создание документации происхон дит с помощью среды разработки. Запуск генератора для целей отладки состоит из двух шагов: генерация условий и формирование печатного варианта заданий.
Второй шаг является необязательным, потому что для поиска ошибок без прон смотра результата иногда можно обойтись. Для первого шага необходимо, чтобы генератор вариантов мог быть запущен с помощью интерпретатора на стороне клиента или сервера. Если интерпретатор позволяет запускать генераторы на разработанном языке, он должна иметь связь с системой компьютерной алгебры (CAS). Для второго шага Ч создания печатных вариантов Ч необходимо наличие A установленной системы LTEX. Если на компьютере пользователя ее нет, данные необходимо передать на сервер. Мы предлагаем считать, что на сервер передан ются не сгенерированные условия задач, а генератор в том формате, который понятен серверу. Например, если сервер умеет запускать только выбирающие ген нераторы, то достаточно, если среда разработки будет превращать свои генератон ры в выбирающие. Выбирающие генераторы практически универсальны, любой генератор без параметров генерации может быть преобразован в выбирающий.
Помимо прочего выбирающие генераторы просты для реализации и не создают лишней нагрузки на сервер.
Таблица 1 - Сравнение системы с аналогами Д УЯП M Док I Кр Лев Серг Степ Нек Фин 1) Расширяемость + - - - - + + + + + 2) Расшир. некв. п-ми + - - - - - + - - + 3) ПОЯ + - - - - - + + + + 4) Составление тестов + - - - - - + + + + + 5) Печать + + + + + - - - + + + 6) Произвольный алгоритм + + + + - + - - + - + 7) Инфрастр. проблемы + - - - + + + + + + + 8) Формулы и символы + - + - - + + - + + + 9) CAS + - + - - - - - - - 10) Общедоступность + - - - - - - - - + + 11) Обмен генераторами + - - - - - - - - - 12) Онлайн генерация + - - - + - - - - - 13) Онлайн прогр. ген. + - - - - - - - - - После того как генератор создан и отлажен, его необходимо записать в бан зу генераторов на сервере, в этот момент происходит его индексирование, и он становится доступен для поиска. С помощью сайта генератор находит преподан ватель и добавляет его в один из своих тестов. При добавлении генератора в тест ему необходимо задать параметры генерации, это также происходит на сайн те и данные о параметрах сохраняется в тесте. Составление печатного варианта теста происходит с помощью комплектатора. Он запускает генераторы, подгон A тавливает LTEX документ и запускает его компиляцию. Поддержка генераторов их авторами может производиться за счёт того, что сайт позволяет оставлять комментарии к генераторам.
Отличие системы от аналогов сведены в таблице 1. Д Ч система, разработанн ная в данном диссертационном исследовании. УЯП Ч универсальный язык прон граммирования, такой как Java, Pascal и т.п., M Ч коммерческая система компьюн терной алгебры Wolfram Mathematica, Док Ч программирование в рамках текстон вых процессоров. I Ч это интернет сайты mytestbook. com и www. math- aids. com.
Остальные системы описаны в литературе или выложены на страницах преподан вателей. Плюс означает наличие возможности, минус Ч отсутствие.
1. Расширяемость пользователями. Означает, что в системе продуман и опин сан в документации процесс добавления новых генераторов.
2. Расширяемость неквалифицированными пользователями: добавление генен раторов без программирования или с использованием простейшего языка.
3. Использование предметно-ориентированного языка создания генераторов.
4. Использование неквалифицированными пользователями: возможность сон здания собственных тестирований неквалифицированным пользователем из предлагаемых генераторов.
5. Вывод тестирования на бумагу.
6. Реализация произвольного алгоритма генерации.
7. Отсутствие необходимости решать инфраструктурные проблемы.
8. Простота создания формул и использования математических символов.
9. Связь с системами компьютерной алгебры.
10. Общедоступность: системой может воспользоваться любой преподаватель 11. Обмен генераторами: использование генераторов, найденных в базе и сон зданных незнакомыми людьми 12. Создание тестов в Интернете без установки ПО.
13. Разработка генераторов в Интернете без установки ПО.
Заключение В результате диссертационных исследований получены слен дующие результаты:
1. Впервые поставлена и решена задача создания общедоступной системы авн томатической генерации заданий, предназначенной для широкого класса пользователей. Для этого произведён анализ существующих систем генеран ции многовариантных заданий, выявлены их сильные и слабые стороны, сформулированы требования к разрабатываемой системе.
2. Предложена классификация методов создания генераторов, различающихн ся объемом требуемого от преподавателя программирования и, соответн ственно, кругом преподавателей, которые способны воспользоваться этими методами.
3. Предложен метод создания генераторов на основе предметно-ориентированн ного языка, поддерживающего использование систем компьютерной алгебн ры и компьютерной вёрстки.
4. Создано инструментальное средство для автоматизации процесса подготовн ки комплектов многовариантных заданий и их вёрстки.
5. Создан и конструктивно проработан предметно-ориентированный язык прон граммирования, позволяющий использовать все современные методы создан ния генераторов и предназначенный для квалифицированных пользоватен лей.
6. Создано инструментальное средство для создания генераторов пользоватен лями высокой квалификации с помощью предметно-ориентированного язын ка, основанного на ECMAScript и поддерживающего использование систен мы компьютерной алгебры Maxima.
7. С помощью методов генерации заданий подготовлены многовариантные зан дания для использования в рамках ресурса Математика в школе, XXI век, разработанного в рамках конкурса НФПК Разработка Инновационн ных учебно-методических комплексов (ИУМК) для системы общего обран зования.
8. С помощью методов генерации заданий подготовлены варианты задач инн тернет-олимпиады по математике, проведенной в СПбГУ ИТМО в 2007 и 2009 годах.
Список публикаций 1. Посов И. А., Рукшин С. Е. Модель оценки учебной деятельности учащихся по результатам решения задач // Компьютерные инструменты в образовании.
2011. № 3. С. 31Ц41. [Входит в перечень ВАК].
2. Посов И. А., Рукшин С. Е. Генерируемые задачи в системе для организации удаленной работы с задачами // Научно-технический вестник СПБГУ ИТн МО. 2010. № 5(69). С. 130. URL: //books. ifmo. ru/ntv/vipuski. php? IssueID=2010_05%2869%29. [Входит в перечень ВАК].
3. Посов И. А., Рукшин С. Е. Архитектура системы проведения удаленных сон ревнований и организации работы с математическими задачами // Научнон технические ведомости СПбГПУ. 2010. № 3(101). С. 49Ц53. [Входит в перен чень ВАК].
4. Посов И. А. Программирование генераторов задач // Компьютерные инструн менты в образовании. 2010. № 3. С. 19Ц31. [Входит в перечень ВАК].
5. Посов И. А. Web-сайт для создания и обмена генерируемыми задачами по математике // Международный журнал Образовательные технологиии и обн щество. 2010. Ч июль. Т. 13, № 3. С. 360Ц373. URL: //ifets. ieee. org/ russian/perodical/V_133_2010EE. html. [Входит в перечень ВАК].
6. Перченок О. В., Поздняков С. Н., Посов И. А. Система электронного обучен ния, обеспечивающая автоматическую проверку решения геометрических зан дач по описанию их условий // Материалы VII международной научно-метон дической конференции Дистанционное обучение Ч образовательная среда XXI века, Минск. 2011. С. 295Ц296.
7. Посов И. А. Использование систем компьютерной алгебры при автоматичен ской генерации индивидуальных заданий по математике // Материалы VII международной научно-методической конференции Дистанционное обучен ние Ч образовательная среда XXI века, Минсктельная среда XXI века, Минск. 2011. С. 293Ц294.
8. Посов И. А., Смирнов И. Б. Интернет-сервис для хранения базы генерируен мых задач по математике // Современное образование: содержание, технолон гии, качество: материалы международного форума (21-22 апреля, СПб), Ч СПбГЭТУ. 2010. Т. 2. С. 84Ц85.
9. Посов И. А. Автоматическая генерация задач // Компьютерные инструменн ты в образовании. 2007. № 1. С. 54Ц62.
10. Паньгин А. А., Поздняков С. Н., Посов И. А., Рыбин С. В. Возможн ности информационно-поисковой системы учебно-методических материалов SCISEARCH // Компьютерные инструменты в образовании. 2007. № 4.
С. 63Ц67.
Авторефераты по всем темам >>
Авторефераты по техническим специальностям