LA37.001_Một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đào tạo điện tử
Nội dung đề tài: “Một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đào tạo điện tử”
Hoạt động dạy và học trên mạng ngày càng trở nên phổ biến do ứng dụng rộng rãi những
thành tựu của công nghệ thông tin, đặc biệt khi có sự phát triển của công nghệ Internet.
Gần đây, việc tự học, tìm hiểu kiến thức qua mạng đã trở thành một nhu cầu của người
học nhằm tiếp thu kiến thức hiệu quả, rút ngắn thời gian cũng như không gian học tập.
Để đáp ứng nhu cầu đó, các hệ thống đào tạo điện tử (E-learning) được phát triển và
triển khai ứng dụng rộng rãi.
Sự phát triển của E-learning làm nảy sinh nhiều vấn đề cần được nghiên cứu giải quyết.
Trong đó, vấn đề làm thế nào để tạo được những khóa học E-learning hiệu quả, đáp ứng
được nhu cầu của người học đang được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu.
Tình hình nghiên cứu về học thích nghi hiện nay
Bài toán học thích nghi trong đào tạo điện tử
Khi tham gia khóa học trong môi trường đào tạo điện tử, người học sử dụng trình duyệt
web để truy xuất nội dung khóa học được cung cấp thông qua các liên kết web. Giáo
viên, người thiết kế khóa học quyết định tiến trình học tập của từng môn học cụ thể tùy
thuộc vào chương trình, mục tiêu môn học. Người học tham gia vào khóa học có đích học
tập, nhu cầu học tập, trình độ khác nhau. Bài toán học thích nghi có mục tiêu là làm
thế nào đáp ứng được các nhu cầu khác nhau của từng người học khi họ tham gia vào
một khóa học có nội dung, tiến trình đã được thiết kế và cung cấp trên website, không
nhất thiết tất cả người học đều có một tiến trình học tập giống nhau như thiết kế ban
đầu của giáo viên, hoặc phải tham gia tìm hiểu tất cả các nội dung của khóa học được
cung cấp trên website. Dựa trên các thông tin về người học (gồm các thông tin ban đầu
và các thông tin được cập nhật trong suốt quá trình người học tham gia khóa học), hệ
thống học thích nghi sẽ gợi ý cho từng người học tiến trình học tập khác nhau, cũng như
gợi ý các phần nội dung cần thiết hay không cần thiết phải tìm hiểu cho từng người học,
nhằm bảo đảm rằng, các nội dung của khóa học do hệ thống học thích nghi cung cấp là
phù hợp với mục đích, nhu cầu, trình độ của từng người học. Tạo ra các khóa học thích
nghi để ngày càng đáp ứng tốt nhu cầu của người học là bài toán được quan tâm nghiên
cứu trong giai đoạn hiện nay.
Tình hình nghiên cứu hiện nay
Trong giai đoạn mười năm gần đây, các nghiên cứu trong lĩnh vực đào tạo điện tử tập
trung vào xây dựng các khóa học thích nghi đáp ứng nhu cầu, mục tiêu của từng người
học. Nhiều hướng nghiên cứu đã tập trung vào xây dựng và phát triển các hệ thống dạy
học thông minh (Intelligent Tutoring Systems – ITS) nhằm đáp ứng các nhu cầu của người
học, điển hình là các mô hình của Vassileva [4], Kaplan [5] nhằm đáp ứng mục tiêu của
người học, một số hệ thống đáp ứng cách tiếp thu kiến thức của người học của Gilbert [6],
Paolucci [7],…Các hệ thống này dựa trên việc sử dụng kiến thức chuyên gia trong việc
xây dựng cấu trúc khóa học.
Gầy đây, mô hình hệ thống học thích nghi (Adaptive Hypermedia System – AHS) do
Peter Brusilovsky [1] đề xuất, hướng nghiên cứu kết hợp các ý tưởng của các hệ thống
ITS và khái niệm Hypermedia WWW. Các hệ thống AHS sử dụng mô hình người học để
lựa chọn các nội dung phù hợp cho người học. Điểm khác biệt trong hệ thống AHS là việc
tách biệt mô hình người học, mô hình nội dung khóa học so với các hệ thống ITS thế hệ
trước đây.
Mỗi người học khi tham gia khóa học điện tử trên mạng có nhu cầu khác nhau. Có
người học muốn kết thúc khóa học một cách nhanh nhất mà vẫn hoàn thành được yêu
cầu của khóa học, có người học muốn tìm hiểu mở rộng nội dung khóa học sau khi hoàn
thành. Do kiến thức của mỗi người học khác nhau, khi tham gia một khóa học mới mỗi
người có cách tiếp cận khác nhau, có người muốn tham gia đầy đủ các nội dung từ chương
đầu cho đến hết, có người chỉ muốn học những nội dung mình chưa biết, chưa nắm vững.
Vậy làm thế nào để đáp ứng nhu cầu của người học khi tham gia khóa học, đặc biệt
những khóa học trên mạng mà người học giữ vai trò trung tâm? Để trả lời được câu hỏi
này đòi hỏi có các nghiên cứu sâu giải quyết nhiều vấn đề phức tạp liên quan đến:
Việc tìm hiểu nhu cầu để thoả mãn nhu cầu của người học.
Đưa ra phương pháp tiếp cận khóa học phù hợp trên cơ sở phân tích các nhu cầu đó.
Quá trình lựa chọn tiến trình cũng như nội dung học phù hợp với người học.
Đây chính là nội dung cơ bản của phương pháp xây dựng hệ thống học thích nghi do
Peter Brusilovsky [1] đề xuất. Dựa trên kết quả do Peter Brusilovsky công bố, nhiều nhà
nghiên cứu đã tập trung nghiên cứu, phát triển các mô hình học thích nghi. Theo kết
quả thống kê của Tomas Kubes [8] hiện có khoảng trên 70 hệ thống học thích nghi đã
được đề xuất trong lĩnh vực này. Trong số đó có thể liệt kê một số mô hình hệ thống thu
được các kết quả nhất định như AHA! [9, 10], InterBook [11], KnowlegdeTree [12], KBS
Hyperbook [13] và WebCL [14],… Trong chương 1, chúng tôi sẽ khảo cứu, phân tích, so
sánh chi tiết một số hệ thống. Một trong những hạn chế của các mô hình xây dựng khóa
học thích nghi hiện nay là chỉ dừng lại ở việc lựa chọn các khái niệm của nội dung khóa
học phù hợp với từng người học. Dựa vào thông tin của từng người học, các mô hình chỉ
ra cho người học các khái niệm họ cần phải tìm hiểu. Thêm vào đó, các mô hình chưa
xem xét đến nhiều mục tiêu và nhu cầu khác của người học để tạo ra các khóa học thích
nghi với từng người học
