На основе анализа вышеперечисленных источников, а также собственного представления об обучающих системах мы постараемся сформировать классификацию, которая будет учитывать достоинства и недостатки существующих.
Для начала рассмотрим классификацию СДО компании Redcenter.
В соответствии с подходом, предлагаемым данной классификацией, СДО делятся на 4 уровня, образующих пирамиду:
- Средства создания электронных курсов ( Authoring Tools ).
- Средства управления учебными курсами ( Learning Object Repositories или Content Management Systems ).
- Средства управления процессом обучения ( Learning Management Systems ).
- Средства управления обучением и учебным контентом ( Learning Content Management System ).
В целом данная классификация содержит основные виды обучающих систем. В то же время включение в состав классификатора средств разработки электронных курсов ( Authoring Tools ) является нецелесообразным . Ведь на практике в СДО в качестве учебных материалов, помимо курсов, могут выступать самые разные виды информации – от текстовых файлов до видео уроков.
С другой стороны эта классификация не учитывает целый ряд признаков, которые характеризуют обучающие системы.
Классификация средств дистанционного обучения, разработанная Московским институтом радиотехники, электроники и автоматики, включает следующие признаки:
Данная классификация содержит множество спорных моментов , в частности:
- лекции по спутниковой связи могут быть, как с обратной связью так и без нее. В данном случае канал связи не может являться фактором, определяющим возможность взаимодействия обучаемого и преподавателя;
- большинство современных электронных курсов (Web-курсы) выполняются с элементами, обеспечивающими интерактивное взаимодействие обучаемого с контентом (выполнение упражнений, кейсов, прохождение тестирования);
- лекции на CD-ROM, дискетах и любых других носителях ничем не отличаются друг от друга – меняется лишь тип носителя информации, но не сами данные;
- понятие электронных образовательных сред является неопределенным. Сложно определить отличия баз данных от банков знаний и электронных учебников. Здесь скорее всего подразумевается различные способы организации информации. Но, например, электронный учебник можно выполнить в виде базы данных, как, впрочем и банк знаний и любой другой информационный массив;
- не совсем ясно в чем может заключаться “трудность организации” телевизионных курсов и радиопередач.
В других предложения классификации обучающих систем встречаются такие признаки, как:
- организационно-правовые признаки;
- типы образовательных учреждений, где целесообразно использовать СДО;
- уровни реализации образовательных программ;
- организация взаимодействия студентов с СДО;
- с обратной и без обратной связи (хотя современных СДО без обратной связи практически нет);
- презентационные, тестирующие, имитационные и т.д.
Дополнительный материал по принципам построения и классификации обучающих систем можно найти
здесь .
Признаки , приведенные выше, в основном определяют не классификацию обучающих систем, а свойства учебного контента – электронных учебных курсов. Одна и та же СДО может содержать различные типы учебного контента, который может соответствовать и презентационному материалу, и тестам, и соответствовать различным уровням реализации образовательных программ.
По моему мнению для построения системы классификации обучающих систем целесообразно использовать фасетный метод классификации .
Фасетная классификация (классификация двоеточием, классификация Ранганатана) — это совокупность нескольких независимых классификаций, осуществляемых одновременно по различным основаниям, в которой:
- понятия представлены в виде пересечения ряда признаков;
- классификационные индексы синтезируются посредством комбинирования фасетных признаков в соответствии с фасетной формулой.
В качестве оснований фасетной классификации обучающих систем примем следующие:
- способ разработки;
- тип ПО обучающей системы;
- технология разработки/использования ПО;
- вид СДО;
- мультиплатформенность;
- тип архитектуры.
Указанная классификационная структура приведена на рисунке ниже.
Конечно же данная классификация может содержать практически неограниченное количество классификационных признаков . С другой стороны это приведет к ее существенному усложнению, как с точки зрения понимания, так и с точки зрения практического использования.
Существуют подходы по созданию многомерного классификатора обучающих систем. Суть данного подхода заключается в следующем:
- определяется перечень классифицирующих признаков;
- классифицирующие признаки представляются в виде координатных осей многомерного пространства. При этом пространство признаков может быть как дискретным, так и частично непрерывным;
- для каждого классифицируемого объекта определяется совокупность значений классифицирующих признаков.
При создании подобной системы классификации, необходимо понимать, что определение набора осей – классифицирующих признаков – является непростой задачей, т.к. необходимо учитывать их «ортогональность». При неудачном выборе существует опасность чрезмерного возрастания размерности пространства. Кроме того, при несоблюдении ортогональности объект может быть представлен не одной точкой, а множеством.
На сегодняшний день, насколько мне известно, системы классификации обучающих систем на основе многомерного классификатора пока не существует .
По мере появления новой информации, включая предложения пользователей нашего ресурса, мы будем дополнять информацию о классификации обучающих систем .
Далее...
