Kalit so’zlar

1.3-chizma. Moodle tizimi bosh sahifasining ko’rinishi.
Yangi kurs qo’shish. Sistemaga yangi kurs qo’shish huquqiga administrator, kurs yasovchi va o’qituvchi (agarda o’qituvchiga administrator tomonidan kurs yasash huquqi berilgan bo’lsa) ega bo’ladi. Kursni yasash uchun kurslar kategoriyasi oynasidan kurs qo’shish( Добавить курс) bandi orqali amalga oshiriladi.
1.Kurs qo’shish( Добавить курc) tugmasi bosiladi.
2.Kurs qo’shish oynasining formasi ekranga chiqadi. Bunda kerakli parametrlar o’rnatilib, kerakli bandlar to’lsiriladi.

1.4-chizma. Kurs qo’shish oynasi.
Kurs qo’shish oynasida kursning kategoriyasini aniqlash uchun oynadan kurs qaysi kategoriyaga tegishli ekanligi aniqlanadi. Agar darchada yaratayotgan kursga tegishli oyna bo’lmasa u holda ixtiyoriy bir kategoriyani tanlab keyin uni o’zgartirish mumkin.

ELEKTRON PEDAGOGIKADA ADAPTIV O’QITISH TIZIMLARIDAN FOYDALANISH

Adaptiv tizim va platformalar turlari
Adaptiv – axborotlarni va ulardan foydalanish jarayonini o’rganish hamda o’rgatish uchun qulaylashtirish, moslashtirish asosida kutilgan natijaga erishish.
Masofaviy ta’lim an’anaviy ta’lim turidan quyidagi xarakterli xususiyatlari biri moslashuvchanlik – ta’lim oluvchida o’ziga qulay vaqt, joy va tezlikda ta’lim olish imkoniyati mavjudligidir.
Hozirgi kunda adaptiv o’qitish tizimlarini www muhitida foydalanish va uning imkoniyatlarini kengaytirish borasida bir qator ishlar olib borilmoqda. Avvalambor elektron o’qitish tizimlari uchun hizmat qiluvchi eng sodda elektron darsliklardan tortib, murakkab tuzilmali AO’Tlar borasida ham birmuncha ishlar olib borilmoqda. Web orqali o’qitishni tashkil etishning o’ziga xos tomonlari bo’lib, ularga qisman to’xtalib o’tishimiz mumkin. Web tarmog’ida bir qancha turdagi elektron o’qitish vositalari mavjud bo’lib, birmuncha oldin ommalashgan intellektual o’qitish tizimlari (IO’T) va adaptiv gipermedia tizimlarining davomchilari hisoblanadi. AO’Tlarning ananaviy masalalari IO’T sohasi doirasida tadqiq qilinadi.
Web tizimlar uch guruhga bo’linishi mumkin: adaptiv axborot tizimlari, ular ma‘lumotlarni on-line tartibda personallashuvi asosiga quriladi, masalan, AVANTI yoki PUSH [ tizimlarini keltirishimiz mumkin. Adaptiv filtrlovchi tizim tizimi bo’lib, ular axborot okeanidagi relevant ma‘lumotlarni topadi, masalan, if Web yoki WebTagger&trade larni kiritishimiz mumkin. Uchinchi guruhi -adaptiv o’qitish tizimi. AO’Tlar haqida yuqorida bir qator xarakteristikalarni qarab o’tdik.
Ta‘lim tizimi ijodiy jarayon hisoblanadi. Ushbu jarayon, avvalo, kompyuterda aks etirilganda o’z maz‘mun mohiyatini imkon qadar yo’qotmasligi lozim.
Hozirgi kunda minglab o’qitish jarayoni uchun mo’ljallangan tizimlar yaratilgan bo’lib, ularning umumiy klassifikatsiyasi mavjud emas. Ushbu tizimlarni quyidagi turlarga bo’lish mumkin:
- mashq qildiruvchi (trenajer);
- bilim, malaka va ko’nikmalarni mustahkamlovchi;
- kognitiv o’qitishni dasturlashga yaqin bo’lgan rejimda ishlovchi
tushunchalarni o’zlashtirishga mo’ljallangan;
- imitatsion va modellashtiruvchi;
- o’yinli;
- egallangan bilim nazoratini amalga oshiruvchi;
- ma‘lumot va axborot bilan ta‘minlovchi.
Intellektual tizimlarning o’ziga xos tomoni shundaki, u o’quv jarayonini boshqaradi. Bu jarayonda intellektual tizimlar masalani to’g’ri qo’yilishi, uni yechish usuli to’g’riligi, yechimning optimalligi, muloqot tilini tabiiy tilga yaqinlashtirishni ta‘minlashni amalaga oshiradi.
Muloqot jarayonida biror ta‘lim oluvchi, xatti-harakati emas, balki yechim qidirishni tashkillashtirish, hatti-harakatlarni rejalashtirish, nazorat usullari va boshqalar muhokama qilinishi mumkin.
O’qitish muhitini tashkil etishda katta etibor o’quvchining tizim bilan munosabatini muvofiqlashtiruvchi qulay vositalarini ishlab chiqish, shu qatorda o’rganilayotgan ob‘ekt va jarayonni vizuallashtirish vositalarini ishlab chiqish lozim. Bu yerda vizuallashtirish tushunchasi ostida qo’yilayotgan o’qitish masalarini vizual tarzda akslantirish lozim, ya‘ni masala maksimum hayotga yaqinlashtirilgan holatga erishilishi tushuniladi. Bu vositalarni o’quvchi (foydalanuvchi) interfeysi nomi bilan umumlashtirish mumkin.
Ilg’or axborot texnologiyalari yutuqlaridan foydalangan tarzda qilingan elektron qo’llanmalar an‘anaviy bosma o’quv qo’llanmalari o’rnini bosish barobarida o’qituvchiga aloqador masalalarni ham yechish imkoniyatiga ega.
Matnni muloqot yordamida imitatsiyalab sintezlash, multimedia effektlari bilan boyitish orqali BO bilim olishida qulayliklar yaratuvchi pedagogik kompleks hosil qilinadi.
Bundan tashqari elektron qo’llanmalar BO uchun qulaylik – uning xohlagan tezlik bo’yicha dars tashkil etiladi. Shu qatorda tizim BOning tayyorgarligini, o’qishda ulgurish darajasini qadamba-qadam nazoratini amalga oshirib boradi.
Bunday nazorat o’quvchi uchungina zarur bo’lib qolmay, balki tizim uchun BO modelini qurish imkonini beradi. Bu jarayonda foydalanuvchi o’zi kompyuterda ishlashi jarayonida o’zi erishayotgan yutuq va kamchiliklarni kuzatib turadi.
O’qitish tizimlarining ko’pgina klassifikatsiyasi mavjud bo’lib, ular tizimning maqsad va vazifasiga, ish rejimiga qarab quyidagi turlarga bo’linadi :
- illyustratsiyalovchi;
- maslaxat beruvchi;
- operatsion muhit;
- trenajerlar;
- nazoratli o’qitish.
Shu o’rinda bir qator kompyuter o’qitish tizimlarini qarab o’tamiz.
AOS-VUZ [49], ADONIS [7] o’rgatuvchi tizimlari quyidagi sxema asosida ishlatiladi. O’quvchiga o’quv materialidan parcha (bir soatlik dars hajmida) beriladi. Bu material o’zlashtirilganini tekshirish maqsadida bir necha savollar beriladi. Agar javob qoniqarli bo’lsa, keyingi o’quv materiali parchasi namoyish qilinadi.
AVS tizimi ko’p maqsadli mualliflik tili bo’lib, u axborot – ma‘lumot, modellovchi va o’rgatuvchi dastur tizimini amalga oshiradi. U uch o’zaro aloqador ekspert tizimlari ko’rinishidagi ekspert-o’qituvchi tizimini qurish imkonini beradi:
- fan sohasini modellashtirish;
- BO modelini yaratish;
- o’qitishni boshqarish.
AVS tizimida fan sohasi freym tarmoq bilimlar modeli ko’rinishida berilgan bo’lib, undagi har bir tugun o’rganilayotgan tushuncha haqidagi axborot bilan bog’liq. Fan sohasi modelining bunday strukturasi Ushbu dasturiy ta‘minot muhitida turli darajadagi dasturiy tizim qurish uchun bilimlardan foydalanishda saqlashning, ko’p darajalilikning va davomiylikning universal ko’rinishidan foydalaniladi. AVS tizimi fan sohasi bo’yicha bilim olishning bosqichma – bosqich formasini asosiy uslub sifatida olgan. Lekin AVS murakkabroq bo’lgan alternativ o’qitish uslubini amalga oshiruvchi BO modelini qurish jarayonini ishlata olmagan.
ASOLIYa intellektual o’qitish tizimi chet tili leksikasini o’rgatish uchun mo’ljallangan bo’lib, unda parametrik va strukturaviy moslanuvchi BO modeliga asoslangan navbatdagi o’quv materiali bo’lagini hisoblash uchun qo’llaniladi. Bu yerda o’quv materiali bo’lagi deganda navbatdagi qadamni eslab qolishga mo’ljallangan so’z yig’indisi nazarda tutiladi. Maqsad funksiyasi BO modelida saqlanuvchi o’rganilayotgan elementni bilish yoki bilmaslik bahosiga bog’liq. Optimallik masalasi yechiladi va olingan natija o’qitish ssenariyasi sintezi uchun foydalaniladi. Shuni eslatib o’tish lozimki, ushbu tizimdagi apparat tor ixtisoslik uchun yuqori samaradorlik hisoblanib, universal xarakterga ega emas.
Kadis tizimi [31] o’zida avtomatlashtirilgan o’qitish tizimlarini jamlagan. U mustaqil bilim olishga mo’ljallangan. Kadis tizimining instrumental vositasi o’ngga yaqin turli ssenariyni amalga oshirish imkonini beradi.
PALEVAS/I adaptiv o’qitish tizimlari qurish texnologiyalari asosida bir qator intellektual o’qitish tizimlari: PALEVAS, ADT, NASOS kabilar ishlab chiqildi.
Bulardan PALEVAS mantiqiy dasturlash asoslarini o’rgatishga yo’naltirilgan, ADT tizimi sun‘iy intellekt sohasida yuqori malakaga ega mutaxassislarga mo’ljallangan bo’lib, u teoremalarni isbot qilish ko’rinishlariga ega. NASOS tizimi kon uskunalari nosozligini qidirish bo’yicha o’rta mahsus ma‘lumotli mutaxassislar tayyorlashga mo’ljallangan.
Ko’rsatib o’tilgan tizimlar mavjud BO, o’rganilayotgan soha va o’qitish uslubiga oid bilimlar asosida turli toifali foydalanuvchilarning individual ta‘lim olishini ta‘minlaydi.
To’rt darajali BO modeli qo’llaniladi:
- lokal, BO tomonidan oxirgi bajarilgan vazifa ma‘lumotni o’zida mujassamlashtirgan;
- joriy, o’zida joriy dars natijasi taxlilini mujassamlashtiruvchi;
- global, kurs bo’yicha o’quv va tarmoq uzellarini bosib o’tish ketmaketligi natijalarini mujassamlashtiruvchi;
- tekshiruv, aprior tekshiruv natijalarini mujassamlashtiruvchi.
Bu tizim tartiblangan ketma-ketlik asosida qurilgan. Biroq PALAVES, ADT, NASOS tizimlarida BO uchun individual vizual axborot mavjud emas.
Yuqoridagi tizimlar qatori intellektual tizim hisoblangan hozirda klassik bo’lib qolgan tyutor tizimlar SCHOLAR, WHY tizimlaridir. SCHOLAR tizimi 1970 yilda taklif qilingan bo’lib, u talabalarga Janubiy Amerika geografiyasini o’rgatishga mo’ljallangan.
Ushbu tizimda mantiqiy xulosa chiqarish mexanizmidan foydalanilgan bo’lib, unda ilk bora fan sohasini modellashtirishda semantik tarmoqdan foydalanilgan.
80–yillarning boshlarida Stiven hamda Kollinz tomonidan ishlab chiqilgan WHY intellektual tyutor tizimida ilk bora «nokompyuter» o’qitish strategiyasi (Suqrot uslubiga asoslangan)ning kompyuter versiyasi amalga oshirishga urinish qilingan. WHY OO’Yu talabalari uchun uslubiyatni o’rgatishga mo’ljallangan tizim. Bu yerda muloqotli rejim asosida malaka, ko’nikma berish maqsad qilib olingan.
WHY tizimi fan sohasini modellashtirishda ssenariylashgan-yo’naltirilgan uslubga asoslangan. Mualliflarning fikricha, u, birinchidan, ssenariylashtirilgan interaktiv jarayon va ikkinchidan o’rganilayotgan fan sohasining mental modeli (mental model)ni izohlab berish uchun yaroqli deyilgan.

Xorijiy intellektual adaptiv platformalar orasida Loud Cloud, Blackboard, Knewton, RealizeIT, Geekie, Smart Sparrow va boshqalar mashhur.

Knewton ta'lim xizmati (platforma) 2008 yildan beri o'rganishni shaxsiylashtiradi.
Knewton - moslashuvchan dasturlar va ilovalar ishlab chiqiladigan platforma. Arizona, Alabama, Nevada va Las-Vegas universitetlari kabi yirik ta’lim muassasalari Knevton algoritmlaridan foydalanishlari ajablanarli emas. Knewton platformasining algoritmlari nafaqat AQSh, balki Yevropaning yirik universitetlari tomonidan qo'llaniladi.
Ko'p yillik mehnat va turli tajribalar natijasida Knewton jamoasi universal algoritmlarni yaratishga va talabalar taraqqiyoti haqidagi ma'lumotlarni to'plash, tahlil qilish va ulardan foydalanish uchun keng infratuzilmani rivojlantirishga muvaffaq bo'ldi, jumladan:
1. Bir vaqtning o'zida bilimlar haqida, ma'lum tushunchalarni o'zlashtirish darajasi haqida batafsil ma'lumot to'playdigan ma'lumotlarni yig'ish tizimi.
2. O‘quvchining o‘ziga xos xususiyatlari va uning ta’limdagi o‘zgarishlarga bo‘lgan munosabati to‘g‘risida to‘plangan ma’lumotlarga asoslanib, ma’lumotlarni umumlashtiradigan va mazmun parametrlarini mos ravishda to‘g‘rilashni amalga oshiradigan xulosalar tizimi.
3. Butun tizim ma’lumotlari asosida talabaning imkoniyatlarini baholovchi, buni hisobga olgan holda maqsadlarni rostlaydigan va har bir talaba uchun optimal ta’lim strategiyasini shakllantiradigan shaxsiylashtirish tizimi. Shu bilan birga, shaxsiylashtirish tizimi o'quvchilarning muvaffaqiyati (ish tezligi, maqsadga erishish ehtimoli va boshqalar) haqida tahliliy bashorat qiladi va ta'limning barcha darajalarida shaxsiy statistikani yuritadi.
Avstraliya interaktiv va moslashtirilgan o'quv kurslarini yaratish uchun Smart Sparrow ochiq o'quv platformasidan foydalanadi.
Platforma veb-paket bo'lib, keyingi savolni aniqlash uchun faqat eng so'nggi talabalar javoblarini (tanlovlarini) tahlil qiluvchi algoritmlardan foydalanadigan "kichik ma'lumotlar" yondashuviga asoslangan.
O'qituvchi savolga javob berish qiyin bo'lganida, so'rov urinishlari soni yoki harakatsizlik vaqtini o'zgartirganda, talaba bilan o'z vaqtida ko'rsatmalar (video, grafik yoki qo'shimcha material) shaklida fikr-mulohazalarni o'rnatish imkoniyatiga ega.
Aero - bu kollej talabalari uchun mo'ljallangan moslashtirilgan raqamli o'quv platformasi. Aero kurs maqsadlari, topshiriq mavzulari va testlarni belgilaydi. Dastur juda katta hajmdagi ma'lumotlarni to'playdi, jumladan, nafaqat savollarga javoblar, balki talabalar topshiriqlarni (nazariyani) qanchalik tez-tez ko'rganligi, qaerda va nimani tanlaganligi haqida ma'lumot.
Dastur qachon va qaysi mavzudan materialni takrorlash zarurligini aniqlashga qodir. O'qituvchi guruhda o'qitishni individuallashtirish, talabalarning bilimlari asosida ma'ruzalarni rejalashtirish imkoniyatiga ega. Natijada, o'qituvchi imtihondan muvaffaqiyatli o'tish yoki materialni o'zlashtirishni bashorat qilish imkoniyatiga ega.