В настоящее время практически перед каждым членом общества стоит задача научиться приспосабливаться и выживать в условиях нестабильного состояния экономики. Это требует постоянного повышения собственной квалификации, а в некоторых случаях – и освоения новой профессии. Совершенно естественно, что граждане ищут возможность осуществить это с минимальными для себя издержками по временным, и материальным затратам.

Компьютеризированные системы автономного обучения сочетают в себе достоинства, присущие традиционным видам обучения, а также уникальные возможности формирования собственной индивидуальной образовательной траектории с организацией учебного процесса непосредственно на месте проживания пользователя.

Изучение опыта внедрения гипертекстовых информационно—педагогических систем показывает отсутствие ожидаемых позитивных изменений существующего образовательного процесса, напротив, механическое внедрение информационных технологий в обучение приводит к снижению качества подготовки специалистов. На наш взгляд, в данном случае не достаточно учитывается особенность преподавания в условии отсутствия непосредственного контакта учащегося с преподавателем, а также специфика компьютеризации автономного вида обучения.

В лаборатории технологий и методических основ дистанционного обучения Тульского государственного университета разработана система автономного обучения «Виртуальный клон» (виртуальная копия преподавателя), обеспечивающая высокое качество подготовки учащихся в условиях неконтактного вида обучения, путем привлечения широкого спектра технических средств представления дидактической информации, осуществления постоянного мониторинга процесса усвоения, управления учебным процессом с помощью интеллектуальных структур, реализующих заданную педагогическую технологию.

В классических формах дистанционного (заочного) обучения управление учебным процессом осуществляется с помощью особого структурного построения дидактического материала. Предполагается, что процедуры самотестирования должны стимулировать учащегося к повторному изучению некачественно усвоенных участков материала. Эффективность технологии обучения во многом определяется уровнем мотивации учащегося, обязательностью следования им рекомендаций учебного сценария, наличием хорошо развитой и грамотно организованной системой ссылок структурированного материала. Кроме того, по—видимому, однозначного, универсального построения учебного материала для любого учащегося быть не может, хотя бы из соображений разницы в уровне внутренней мотивации и темпах адаптации пользователя.

Система автономного обучения предполагает создание специализированной информационно—образовательной среды, которая в отсутствие преподавателя в определенной мере сможет взять на себя функции управления образовательным процессом. В данном случае компьютер является не только устройством хранения и представления информации, но и активным компонентом системы «преподаватель – компьютер — учащийся», который регламентирует процесс взаимодействия пользователя с виртуальной библиотекой и выдерживает стратегическую линию учебного сценария, выстроенную преподавателем.

Попытки создания подобного универсального программного обеспечения наталкиваются на проблемы трудно формализуемых задач, возникающих в процессе обучения, когда оказывается сложным сформулировать ограниченный набор правил, позволяющий однозначно толковать понятия (и их взаимосвязь), используемые в данной предметной области.

В этой связи определенный интерес представляют экспертные системы, традиционно используемые для повышения эффективности и упрощения принятия решений пользователями в трудно формализуемых предметных областях. С помощью экспертной системы можно осуществить идею передачи знаний пользователю не только в форме пассивно воспринимаемых обзорных сведений, но и в форме деятельностного подхода к обучению субъекта (алгоритмов навыков и умений). Отличительной особенностью экспертной системы является разделение содержательной информации: банка данных и технологии работы с ней (база «знаний»). База «знаний» системы представляет собой набор поведенческих моделей системы, которые реализуют различные педагогические сценарии особенностей усвоения для одного и того же типового блока дидактического материала.

Моделирование педагогических методик осуществляется с помощью деревьев классификации в виде структурной модели «дерева сценариев», по технологии, представляющей собой адаптацию QUEST — алгоритмов (Quick, Unbiased, Efficient Statistical Trees). Деревья классификации идеально приспособлены для представления логики протекающих процессов, и поэтому легче поддаются интерпретации сделанные на их основе выводы. Кроме того, деревья классификации позволяют последовательно изучить эффект влияния отдельных параметров (одномерное ветвление) на динамику изменения процесса в целом.

Наличие стандартных «шаблонов» поведения системы в различных ситуациях учебного процесса позволяет программе самостоятельно, без консультаций с тьютором, принимать стратегические решения, направленные на реализацию глобальной цели обучения.

Устойчивость работы обучающей системы в режиме автоматического функционирования определяется адекватностью ее реакции на действия, вопросы и затруднения учащегося, возникающие в процессе изучения конкретного материала. В представляемом проекте средства обратной связи с пользователем решены в виде двух универсальных манипуляторов ввода — вывода информации: графического — в виде обработчика активных зон фрейма, и, семантико — стилистического анализатора, осуществляющего смысловую интерпретацию введенного ответа учащегося, путем оценки содержащейся информации всех встретившихся в нем ключевых последовательностей. Используя эти структуры, представляется возможным внедрить в учебный процесс поисковые элементы, требующие принятия решения в условиях неполной информации и частичной неопределенности.

Отличие обучающего процесса от информационного, который носит в основном оповещательный характер, в том, что обучаемый в обязательном порядке должен усвоить (запомнить и осмыслить) заданный объем учебного материала, а обучающий (преподаватель) должен быть информирован о том, какая часть из предложенного объема усвоена учащимся успешно, а какая нуждается в дополнительном изучении. Необходимость проверки качества знаний предусматривает наличие практики. В определенных случаях для реализации этого процесса требуется применение сложного технического оснащения, и работа высококвалифицированного персонала. Поэтому разработка компьютерных моделей, имитирующих реальные лабораторные установки и комплексы, — чрезвычайно важная задача.

Снижение трудоемкости создания подобных автоматизированных обучающих средств, упрощение, и унификация технологических приемов производства виртуальных лабораторных практикумов может быть достигнута за счет применения эксперт (программ—оболочек), автоматизирующих основные этапы процесса создания.

В проекте «Виртуальный клон» встраиваемость математических моделей и задача формализации процессов протекания изучаемых явлений, демонстрации устройства и работы технологических машин решена в виде описания создаваемых объектов, и правил их взаимодействия. С помощью встроенного специального языка описания объектов автор—составитель указывает системе тип объектов, регламент их взаимодействия между собой, и реакцию на конкретные действия пользователя. Встроенный язык описания объектов представляет собой интерпретатор, имеющий сходство с языками Java, JavaScript — языка описания объектов и функций, связанных с этим объектом. Задача пользователя состоит в последовательной «сборке» изучаемого объекта лабораторной работы, который представлен отдельными составными компонентами, обладающими рядом изменяемых свойств. Процесс «сборки» осуществляется путем «перетаскивания» необходимых компонентов из предлагаемого набора.

Сервер поддерживается фирмой НПП "БИТ про" Лучшие программы для образовательного процесса