Введение. 
Модели адаптивного управления изложением материалов в электронных курсах для дистанционного обучения

Система образования в современных условиях приобретает ряд существенных изменений. Прежде всего, это связано с развитием информационных технологий. Качественно новый способ обмена знаниями между заинтересованными лицами обеспечивает электронное обучение. Уровень образования является одним из основных показателей благополучия граждан и процветания страны, поэтому, важным в настоящее время становится вопрос стимулирования полезного использования информационно-коммуникационных устройств с целью саморазвития. Несомненно, весомую роль в этом процессе должен возложить на себя потенциал научно-педагогических кадров. От того, как качественно и доступно будут организованы передача знаний и опыта будущим специалистам, а также взаимодействие между учебными заведениями, будет зависеть прогресс, рациональность и эффективность преодоления кризиса, в том числе дефицита кадров [1, 2, 3].

В статье представлена формализация и математическое обоснование моделей адаптивного изложения учебного контента в электронных курсах.

Постановка проблемы, формулирование цели и задач

В большинстве отечественных и зарубежных систем управления обучением LMS (Learning Management Systems) уже реализована поддержка стандарта SCORM (Sharable Content Object Reference Model), который де-факто стал международным [4, 5, 6]. Между тем, предоставляемый LMS функционал учета успеваемости конкретного пользователя реализован недостаточно полно, поскольку предполагает получение только процента/балла за прохождение курса/раздела/модуля и/или тестирования. В целях непротиворечия стандарту и отправке объективных данных в LMS, возникает необходимость в разработке новых моделей и методов анализа взаимодействия с пользователем на уровне электронного учебного курса.

Разного рода воздействия на обучающегося пользователя со стороны окружающей среды отражаются на его психофизиологическом состоянии, которым нельзя пренебрегать в момент изучения электронного курса. Так как человеческий фактор влечет серьезные последствия на транспорте, в электроэнергетике, космической отрасли и др. областях, он не может быть проигнорирован в электронном обучении. Для минимизации вероятности возникновения ситуации, когда учебные материалы недостаточно усвоены в связи с отвлеченностью внимания или забывчивостью пользователя, могут быть использованы модели адаптивного стимулирования процесса изложения контента [7].

Каждый пользователь электронного курса имеет уникальные способности к восприятию учебных материалов. Одним требуется получение краткой справочной информации, другим — детальные разъяснения. Важной становится задача реализации возможности управления траекториями изложения контента. Для принятия решения о том, какая информация будет наиболее приемлема конкретному пользователю, могут быть использованы методы анализа индивидуальных характеристик, а также результаты тестовых мероприятий [7, 8, 9].

На основе обозначенных выше проблем сформулирована цель исследования, которая заключается в разработке моделей, имитирующих поведение преподавателя при положительной/отрицательной обратной связи. Цель предполагает решение следующих задач:

• 1. задача отправки объективных показателей успеваемости в систему управления обучением;
• 2. задача адаптивного стимулирования полного изучения пользователем материалов электронного курса с учетом человеческого фактора;
• 3. задача реализации адаптивного изложения учебных материалов для конкретного пользователя/категории пользователей.