Доклад описывает обучающую программную систему, базирующуюся на OWL-онтологиях и разрабатываемую в рамках проекта One Laptop Per Child (Один ноутбук ребенку, сокращенно OLPC).
Сначала я приведу обзорную информацию по проекту OLPC, его цели и напривления развития. Затем будет рассматриваться сам проект нашей программной системы:
постановка задачи создания интеллектуальной обучающей системы
требования к системе, обусловленные целевой аудиторией
описание и обоснование выбранной модели представления знаний
и наконец вопросы, связанные с визуализацией модели и проблемой повышения самомотивации учащихся.
Международный образовательный некоммерческий проект OLPC (One Laptop Per Child) направлен на концентрацию технологий в области разработки аппаратуры и программного обеспечения с целью снабдить каждого ребенка в мире дешевым персональным ноутбуком. Вопрос особенно актуален развивающихся странах, где уровень жизни не позволяет гражданам приобретать компьютерную технику.
Основателем проекта является Николас Негропонте, бывший профессор Массачусетского технологического института (США) и профессор Джером Вайснер.
Организация OLPC в своей работе исходит из трех основных положений [1]:
Обучение и высококачественное образование для всех необходимы для существования справедливого, равноправного, экономически и социально жизнеспособного общества.
Доступ к мобильным ноутбукам в достаточно широком масштабе окажет реальный эффект на процесс обучения и значительно улучшит уровень образования на национальном уровне.
До тех пор, пока компьютеры остаются излишне дорогими, эти потенциальные выгоды остаются привилегией немногих избранных.
Перед нами стоит ноутбук ХО – пожалуй, наиболее известное детище проекта One Laptop Per Child, первый из линейки таких социальных ноутбуков. Он и был выбран в качестве платформы для нашего приложения.
Задача создания системы, развивающей навыки мышления, стоит предельно ясно: несмотря на то, что на сегодняшний день существует большое количество методов когнитивной графики, несмотря на то, что визуальные методы представлнения знаний, такие как mindmapping и conceptmapping, – уже хорошо зарекомендовали себя в бизенесе и промышленности – процесс адаптации этих средств к детскому образованию все еще идет. И важным фактором такой адаптации следует назвать неоходимость в автономности обучающей системы, в возможности самостоятельного её освоения.
таким образом, сформулируем требования к системе:
игровой характер диалога с пользователем;
интуитивно понятный графический интерфейс, ориентированный на детей;
наличие развитого механизма ведения диалога и, как следствие, обеспечение хорошей обратной связи, адаптивный интерфейс
Ключевыми решениями, определяющими облик системы MetaMind, являются:
модель представления знаний, не противоречащая положениям системного подхода;
интерфейс пользователя на основе когнитивной графики
Следует также заметить, что специфика целевой аудитории повышает важность средств для создания внутренней мотивации у пользователей. В основе нее должен лежать игровой момент, стимулирующий построение когнитивной модели. В основе диалога лежит модель взамодействия со смешанной инициативой (mixed-initiative interaction model) [5]. В рамках этой модели сценарием работы является диалог. В качестве инициатора диалога может выступать как программа, так и пользователь. Система может формировать вопросы, основываясь на созданной пользователем когнитивной модели. В таком случае возможны вопросы двух типов:
“Как это связано?” – пользователю предъявляются два класса понятий и предлагается придумать между ними ассоциативную связь, или отказаться от нее;
“Что ты об этом думаешь?” – пользователь может ввести текстовое описание к предъявленному объекту;
После того, как определён вид системы для конечного пользователя, следует выбратьспособ представления когнитивной модели. В системе для этой цели применяются отнологии. Такой выбор обусловлен следующими факторами:
Далее, для визуализации когнитивной модели выбраны графовые структуры. Причем, если в случае связи “индивид-индивид” выбор графа как средства отображения очевиден, то для показывания иерархии классов более предпочтительной представляются вложенные множества.
Связь “индивид-индивид” – наиболее проработанная часть визуализации. Достаточно воспользоваться повсеместно распространенными технологиями ментальных карт Бузана и идеями концепт-маппинга.
Сложнее обстоит дело с одновременной визуализацией таксономии. Часто для визуализации иерархии классов применяют графы-деревья, но это усложнило бы восприятие. На рабочем холсте возможно следующее решение для индивидных концептов одного класса: по требованию пользователя можно окружать их областями разных цветов, при этом перестраивая их порядок. Таким образом возможно переключаться от одного представления (где в центре вниания – отношения между объектами), к другому (где на первый план выходит идея объекта как элемента домена)
Последняя часть доклада посвящена описанию испытаний программного средства на целевой платформе. Испытания прототипа проходили в летнем лагере “Цифровая экология 2008”. В нашем распоряжении было 50 ноутбуков ХО и 32 ребенка 5-7 классов. С помощью инструментальных средств Freemind и Vym было проверено, что представители целевой аудитории быстро схватывают идеи майндмаппинга и графового представления знаний.
Также были внесены важные дополнительные пункты в программу развития нашего инструментального средтсва. Одно из самых главных планируемых изменений – программа в отличие от прототипа должна поддерживать кооперативную работу. В связи с этим планируется перевод приложения на Web-основу и интеграция с вики-движком.
В заключение замечу, что методическая база обучения в бизнесе, развитие интеллектуальных обучающих систем, и наконец, наличие крупных образовательных проектов – всё это создает благоприятную почву для создания действительно эфективных программных средств, развивающих детское мышление.