|
223 Х=(хх, , х„), структуру K=(v,, ... , v q), структуру Y=(yb ... , у q), структуру оператора F=< W, О, где Wструктура и С=(с1}...,с2) параметры модели. Описание модели обучаемого имеет вид: y=/iCX V, С) где f\ выбранный оператор, параметры которого С предстоит определить далее. Надо помнить, что Y характеристики состояния обучаемого, а Г ответы обучаемого на тестовые задания. Y=f2(X, Y, С) где f2 ответы обучаемого в измененной ситуации X, которая определяется X. Влияние среды учитывается вопросами, задаваемому обучаемого по поводу его среды (прожиточный min родителей, условия его жизни и т.д.). X=fi(X, V’), где 7з оператор, определяющий ответ обучаемого на вопрос V по поводу источника среды X. Полагаем, что результат тестирования используется для коррекции знаний обучаемого, т.е. что V’ изменяет при необходимости состояние обучаемого. Кроме того, считаем, что алгоритм синтеза тестов и алгоритм обучения равны, т.е. Av= AL., где AL алгоритм обучения. Синтез обучения заключается в определении порции информации U*, обучение которой дает возможность добиться цели обучения. Z* : {rf ;(х,у)>^ i=l,...,k,p=j(x,y)=Z>i j=l,...,k2 ИДХУН /=1,...,к3}. (4-5) Подставляя сюда Y=F(X, Y), приходим к оптимизационной задаче т\*(Х, F(X, F))-> extr 1=1,..., k3 KeQ, (4-0 где множество допустимого обучения представляет: Q: {tT/GV, F(X, V))>ax p=j(T, F(X, V))=bi KeR }. (4-7) Для решения этой задачи следует осуществить свертку целей (4.6) в виде: вУГ, (4-8) /=1 где Р[>0 вес цели. В результате получим стандартную вариационную задачу |
Индивидуализация процесса обучения ориентирована именно на достижение экстремальных целей. Цели Z* обучения и ресурс, выделенный для достижения этих целей, определяют объект обучения, включающий вместе с учеником и его среду. Субъектом в системе обучения является заказчик, которому предстоит использовать выпускников. Цели обучения представляют собой требования, предъявляемые квалификационной характеристикой к выпускнику. Структурный синтез модели обу^шемого связан с определением структуры модели F, связывающей состояние среды и тестирующего воздействия V, Y=F{X, V). Под общей структурой будем понимать: структуруА=(д:1,... ,Xn), структуру У=(уи . . . , V q ) , структуру 7 О ь , У q ), структуру оператора £=<17, О , где Wструктура и C={ci,...,C2) параметры модели. Описание модели обз^аемого имеет вид: Y=f\{X, V, С) где / выбранный оператор, параметры которого С предстоит определить далее. Надо помнить, что Y характеристики состояния обучаемого, а ответы обучаемого на тестовые задания. Y=f2 {X , Y, С) где f i ответы обучаемого в измененной ситуации Х , которая определяется X. Влияние среды учитывается вопросами, задаваемому обучаемого по поводу его среды (прожиточный min родителей, условия его жизни и т.д.). X = fiiX , V ’ ), где /з оператор, определяющий ответ обучаемого па вопрос V по поводу источника среды X. Полагаем, что результат тестирования используется для коррекции знаний обучаемого, т.е. что F’ изменяет при необходимости состояние обучаемого. Кроме того, считаем, что алгоритм синтеза тестов и алгоритм обучения равны, т.е. Av= Ai., где A i алгоритм обучения. 60 Синтез обучения заключается в определении порции информации U*, обучение которой дает возможность добиться цели обучения. Z* i= l.... kiTi''j(x,>’)= 6 ij= l.... кг 1 extr /=1,...,кз}. (2-2) Подставляя сюда Y=F{X, У), приходим к оптимизационной задаче rC iX , FXX, V))-^ extr 1=1,..., кз ГеП, (2-3) где множество допустимого обучения представляет; Q: {v f/X . F(X , F ))^ i ц=(А’, F (X , V))=b, KgR }. (2-4) Для решения этой задачи следует осуществитьсвертку целей (2.3) в виде: QQTy y > = ^'Z M X ,F (X ’,V}), (2-5) где Pi> 0 вес цели. В результате получим стандартную вариационную задачу Q(X, => и * , (2.6) где и * оптимальная порция обучающей информации для конкретного обучаемого. Если целевые критерии являются функциями, то задача является задачей математического программирования. Этап адаптации призван откорректировать систему тестирования в связи с ответами обучаемого (валидность, надежность, характеристикой теста). Модель обучаемого описывает оценку Y состояния Y, причем Y = F ( X ', V) . Алгоритм обучения определяет, чему следует учить, т.е. обучающее воздействие U = Ay(X',Y,Z*,R). В простейшем случае V=U. Кроме того, Ау определяет тесты, ответы на которые несут информацию о модели F У = ^ ( X ',Y ) , где Ауалгоритм синтеза теста V, Формирователь тестов (Ф Т) работает аналогично: где I набор сведений, необходимых для усвоения. Информация о состоянии обучаемого Y'=Dy(Y, V ). Здесь V адрес теста; Р содержание теста. 61 |