Адаптивний контроль знань в системах дистанційного навчання. Модуль оцінки складності завдань на основі параметричної моделі Раша

На сьогоднішній день основним засобом захисту від електромагнітних випромінювань, що застосовуються в обчислювальній техніці є екранування джерел випромінювання. Сьогодні всі монітори, що випускаються, а також блоки живлення мають корпус, виконаний зі спеціального матеріалу, що практично повністю затримує проходження електромагнітного випромінювання. Застосовуються також спеціальні екрани, що зменшують ступінь впливу електромагнітних і рентгенівських променів на оператора. Для зниження електромагнітного впливу на людину-оператора використовуються також раціональні режими роботи, при яких норма роботи на ПЕОМ не повинна перевищувати 50 % робочого часу.

Захист від небезпечних впливів електричного струму при експлуатації обчислювальних комплексів забезпечені:

- застосування захисного заземлення або обнуління;

- ізоляцією струмопровідних частин;

- дотриманням умов безпеки при настанові і заміні агрегатів;

- надійним контактним сполученням з урахуванням перепаду мікрокліматичних параметрів.

Для усунення причин утворення статичного заряду застосовуються провідні матеріали для покриття підлоги, панелей, робочих столів, стільців. Для зниження ступеня електризації і підвищення провідності діелектричних поверхонь підтримується відносна вологість повітря на рівні максимально допустимого значення.

7.3 Пожежна безпека

По класифікації приміщень з ПЕОМ по пожежній небезпеці відносяться до категорії В (БНіП 2.09.02-85), що характеризуються наявністю твердих горючих і важко горючих речовин і матеріалів, а також легкозаймистих матеріалів. Технологічні об'ємні підлоги виконуються з негорючих або тяжко горючих матеріалів з межею вогнестійкості не менше 0,5. Підпільні простори під об'ємними підлогами відділяють негорючими перегородками з межею вогнестійкості не менше 0,75 на ділянки площею не більш 250 м².

Причинами пожежі можуть бути:

- паління;

- використання нагрівальні прилади в приміщеннях з ПЕОМ;

- усування несправності за наявності напруги в мережі;

- визначання наявність напруги в ланцюзі, замиканням клем;

- використання електроприладів у важко провітрених приміщень.

В електронно-обчислювальній техніці пожежну небезпеку створюють прилади, що нагріваються, електро- і радіотехнічні елементи. Вони нагрівають навколишнє повітря і близько розташовані деталі і провідники. Все це може призвести до займання означених елементів, руйнування ізоляції і короткого замикання.

Для гасіння пожеж передбачена наявність первинних засобів пожежегасіння, (згідно «Правил пожежної безпеки в Україні») так і пожежні крани із брезентовими рукавами, пожежні щити (1 щит на 5000м²). В кімнаті знаходиться вогнегасник (ВВ-5). При розміщенні вогнегасників виключений безпосередній вплив на них сонячних променів, опалювальних і нагрівальних пристроїв. За конструкцією, матеріалами, методами контролю, умовами змісту, обслуговуванням вогнегасник відповідає вимогам Правил пристрою і безпечної експлуатації судин, що працюють під тиском.

Для успішного гасіння пожежі велике значення має швидке виявлення пожежі та своєчасний виклик пожежних підрозділів до місця пожежі. Пожежний зв'язок і сигналізація можуть бути спеціального або загального призначення, радіозв'язком, електричною пожежною сигналізацією (ЕПС), сиренами. ЕПС є найбільш швидким та надійним засобом сповіщення про виникнення пожежі. В залежності від схеми з'єднання розрізнюють променеві (радіальні) та шлейфні (кільцеві) системи ЕПС. В кімнаті з ПЕОМ розміщений сповіщувач (датчик) тепловий легкоплавкий. При збільшенні температури легкоплавкий сплав розплавляється і пружинячі пластинки, розмикаючись, вмикають ланцюг сигналізації.

У приміщенні знаходиться розроблений і розміщений на видному місці план евакуації людей і матеріальних цінностей при пожежі, з яким ознайомлені працівники підприємства.

ВИСНОВКИ

Якщо розглядати дистанційну освіту як новий етап в розвитку системи освіти, який може принести абсолютно нові методи і принципи навчання, то саме зараз, коли дистанційна освіта знаходиться на шляху становлення, необхідно здійснювати пошук цих нових принципів.

Широкі можливості перевірки знань студентів дають можливості щодо їх моделювання. Завдяки глибокій інтеграції семантичних даних, що використовуються для контролю, із структурними елементами навчальних курсів існує можливість точно визначати «білі плями» в знаннях студента відносно конкретного навчального матеріалу та навчального поняття. Це є фундаментом для застосування технологій адаптації і управління курсом навчання.

В основну такої адаптації на основі тестування слід покласти наступні фактори ефективного навчання:

1) Присутність активної сутності на зразок експерта, що наглядає за прогресом студента і подає матеріал в адаптованій формі. Сценарій курсу повинен самопристосовуватись, беручи до уваги досягнення студента у попередніх темах і поняттях та рівнь його зацікавленості. Такий навчальний вміст, що пристосовується до поведінки користувача і змінює шлях навчання відповідним чином, називається плануванням курсу навчання.

2) Зменшення надлишковості навчальної системи. Наприклад, якщо студент, вивчаючи курс фізики, проходячи тему «Закони Ньютона», знає третій закон і те, як він може бути застосований, система має взяти цей фактор до уваги і дозволити йому пропустити частину, яку студент вже знає.

3) Система повинна мати можливість різного подання знань студентам, беручи до уваги різні стилі навчання, попередні базові знання тієї різноманітної аудиторії учнів, що використовують систему.

4) Системи навчання, в яких студенти мають змогу брати активну участь у вивченні курсу, мають тенденцію до більш успішного подання знань.

Принциповою відмінністю системи тестування на основі адаптивних тестів є те, що оцінка рівня знань студентів не залежить від складності тесту, тобто є об'єктивною. Це означає, що такі оцінки рівня знань студентів можуть бути ефективно використані для вирішення будь-яких задач оптимізації навчального процесу -- оцінки ефективності педагогічних інновацій технологій, моніторингу.

Використання технології автоматичної оцінки рівня складності тестових завдань дозволить забезпечити об'єктивну оцінку рівня знань тих, хто навчається і організувати навчальний процес згідно до індивідуальної навчальної траєкторії кожного студента.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Атанов Г.А., Пустынникова И.Н. Обучение и искусственный интеллект, или основы современной дидактики высшей школы. - Донецк: Изд-во ДОУ, 2002.

2. Барахсанова П. И. Роль дистанционного обучения в создании образовательного пространства // Информатика и образование. - 2001. - N 9. - С. 38-39.

3. Башмаков И.А., Рабинович П.Д. Анализ моделей семантических сетей как математического аппарата представления знаний об учебном материале / Справочник. Инженерный журнал. -- 2002. -- №7 -- С.55-60.

4. Башмаков И.А., Рабинович П.Д. Модель семантической сети для представления учебного материала в компьютерных обучающих средствах // Справочник. Инженерный журнал. - 2002. - №8. - с.61-64.

5. Буль Е.Е. Сравнительный анализ моделей обучаемого // Труды X Всероссийской научно-методической конференции "Телематика-2003" - 2003. - Т2 - с.364-366.

6. Выявление экспертных знаний (процедуры и реализации)/ О.И. Ларичев, А. И. Мечитов, Е. М. Мошкович, Е. М. Фуремс. -- М.: Наука, 1989.

7. Гагарін О.О., Титенко С.В. Дослідження і аналіз методів та моделей інтелектуальних систем безперервного навчання // Науковий вісник НТУУ "КПІ". - 2007. - № 6(56). - С. 37-48.

8. Гребенюк В.А., Катасонов А.А. Учебный процесс и контроль знаний в системе виртуального образования // Открытое образование. №1, 2007.

9. Елманова Н. Обучение информационным технологиям: некоторые полезные ресурсы Сети // КомпьютерПресс. - 2005. - N 8. - С. 176-179.

10. Казаринов А.С., Култышева А.Ю., Мирошниченко А.А. Технология адаптивной валидности тестовых заданий: Учебное пособие. Глазов: ГГПИ, 1999.

11. Кариев Ч.А. Разработка Windows-приложений на основе Visual C#. БИНОМ. Лаборатория знаний, Интернет-университет информационных технологий - ИНТУИТ.ру, 2007

12. Коджа Т.І. Оцінка ефективності використання автоматизованої системи контролю знань // Тези доповідей 38-ої наукової конференції молодих дослідників “Сучасні інформаційні технології та телекомунікаційні мережі”, присвяченої 85-річчю ОНПУ. - Одеса: ОНПУ, 2003. - С. 55.

13. Коджа Т.І., Гогунський В.Д. Формування бази знань для комп'ютерного контролю рівня засвоєння навчального матеріалу // Сборник материалов научно-технической конференции “Энергосбережение в системах отопления, вентиляции и кондиционирования”. - Одесса: ОГАСА, 2003. - С. 11 - 13.

14. Кухаренко В. М., Рибалко О. В.,Сиротенко Н. Г. Дистанційне навчання: Умови застосування. Дистанційний курс: Навчальний посібник.3-є вид./За ред. В. М. Кухаренка - Харків: НТУ "ХПІ", "Торсінг", 2002. - 320 с.

15. Лозовский В.С. Сетевые модели // Искусственный интеллект. - В 3х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. с. 28-49.

16. Могильный Г.А., Тихонов Ю.Л. Математическое моделирование в дистанционном обучении //Информационные технологии в научных исследованиях и учебном процессе. - Луганск: ЛНПУ. - 2007. - С. 139-144.

17. Моисеев В.Б., Пятирублевый Л.Г., Таранцева К.Р. «Информационный подход к выбору решений в системах адаптивного тестирования». Материалы конференции «Анализ качества образования и тестирование». 22.03.2005, Москва, МО РФ, МЭСИ

18. Перминов И.А. Объектно-ориентированный язык для оперирования семантическими сетями // Международный форум информатизации - 2000: Доклады международной конференции «Информационные средства и технологии». Т3., с.212-215

19. Петцольд Ч. Программирование для Microsoft Windows на C#. - М.: Русская Редакция, 2009.

20. Попов Д.И. Способ оценки знаний в дистанционном обучении на основе нечетких отношений // Дистанционное образование. - 2003. - №6.

21. Слейгл Дж. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования. -- М.: Мио. 1973.

22. Соболева Н., Жданович П. Интернет-технологии для дистанционного образования. // Мир Интернет. №7-8, июль-август, 2005.

23. Титенко С.В., Гагарін О.О. Практична реалізація технології автоматизації тестування на основі понятійно-тезисної моделі / Мат. 10-й Международной конференции Украинской ассоциации дистанционного образования „Образование и виртуальность -- 2006”. -- Харьков-Ялта: УАДО, 2006. -- С. 401--412.

24. Титенко С.В., Гагарін О.О. Семантична модель знань для цілей організації контролю знань у навчальній системі. // Сборник трудов международной конференции «Интеллектуальный анализ информации-2006». - Київ: Просвіта, 2006. - С. 298-307.

25. Федорук П.І. Технологія розробки навчального модуля в адаптивній системі дистанційного навчання та контролю знань // Математичні машини і системи. - 2005р. - №3. - С.155-165.

26. Чакработи А., Кранти Ю., Сандху Р. Microsoft .NET Framework: разработка профессиональных проектов: Пер. с англ. - СПб.: БХВ-Петербург, 2006.

27. Шихнабиева Т.Ш. О представлении знаний по информатике в виде адаптивных семантических образовательных моделей, Вестник МГОУ, том № 6, М., 2005.

28. Brusilovsky, P. and Miller, P., Web-based testing for distance education. In: P. De Bra and J. Leggett (eds.) Proceedings of WebNet'99, World Conference of the WWW and Internet, Honolulu, HI, Oct. 24-30, 1999, AACE, pp. 149-154

29. http://www.setlab.net/research/ Віртуальна лабораторія новітніх інформаційних технологій СЕТ. Дослідження в області дистанційного навчання.

Размещено на Allbest.ru