Цель работы состоит в необходимости сформулировать некоторые принципы генерации учебных заданий, которые могут быть использованы при создании тестов для проверки знаний, в целях повышения эффективности процесса составления учебных материалов. Рассматривается проблема усовершенствования метода генерации учебных заданий на основе многомерного анализа семантических данных за счет привлечения алгоритма автоматической генерации используемых шаблонов. Проблема разработки все больших объемов учебных материалов является актуальной в связи с внедрением творческих, гибких и индивидуальных траекторий обучения. Для решения этой проблемы предлагается применить метод многомерного анализа семантически векторизованных данных. Успешно разрабатывается программа анализа и визуального представления семантики текста, а также автоматической генерации учебных материалов на его основе. Делается вывод о необходимости расширения этого метода с использованием генерируемых семантических шаблонов.
The purpose of the work is reduced to the need to formulate some principles of generating the learning tasks that can be used for creating educational tests to check the knowledge in order to improve the process of composing the educational materials. The problem of improving the method of generating the educational tasks based on multi-dimensional analysis of semantic data is considered by evolving an algorithm of automatic generation of templates being used. The problem of the development of ever larger amounts of learning materials is topical regarding the implementation of creative, flexible and individual learning paths. For solving this problem it is proposed to apply the method of multidimensional analysis of semantically vectorized data. Software for text analysis and visual representation of the text semantics, as well as automatic generation of training materials based on it is successfully developed. A conclusion is made about the need to expand this method using generated semantic templates.
1. Личаргин Д. В. Многомерное представление данных по лексике и грамматике английского языка / Сибирский федеральный университет. Красноярск, 2010.
2. Личаргин Д. В., Бачурина Е. П. Обобщенная иерархическая структура учебного электронного курса и рассмотрение на ее основе электронных курсов обучения английскому языку // Информатизация образования и науки. – 2012. – № 15. – С. 20-36.
3. Личаргин Д. В., Суманеева Я. А., Юрьева Е. В. Μετοд подстановочных таблиц и его применение в сфере обучения русскому языку для иностранцев // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. – 2012. – № 6 (21). – С. 179-187.
4. Личаргин Д. В., Таранчук Е. А. Иерархическая структура учебного электронного курса и ее вариабельность для обучения иностранному языку // Дистанционное и виртуальное обучение. – 2011. – № 4. – С. 56-75.
5. Сафонов К. В., Личаргин Д. В. Некоторые принципы автоматической генерации учебных материалов на основе баз знаний и лингвистической классификации // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева. – 2012. – №2 (42). – С. 72-77.
6. Сафонов К. В., Личаргин Д. В. Разработка векторизованной семантической классификации над словами и понятиями естественного языка // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева. – 2009. – № 4 (25). – С. 33-37.
7. Goodfellow, R. CALL Programs for Vocabulary Instruction / R. Goodfellow // Computer Assisted Language Learning Journal, Vol. 8. No. 2, 1995. – p. 205-226.
8. Ingraham, B. Language Training for Various Purposes in Several Languages on a Common Hypermedia Framework / B. Ingraham, T. Chanier, C. Emery // Computer & Education, Vol. 23, Iss. 1, 2, 1994. – p. 107-115.
9. Jones, G. Computer Simulations in Language Teaching – the Kingdom Experiment / G. Jones // System, Iss.17, 1986. – p. 35-47.
10. Safonov K.V., Lichargin D.V. Elaboration of a vector based semantic classification over the words and notions of the natural language // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева. – 2009. – № 5 (26). – С. 52-56.