E-learning 4.0 - Hệ thống học tập trực tuyến thông minh

Tóm tắt Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và truyền thông E-Learning đã trở thành một xu thế học tập mới ở Việt Nam và nhiều nước trên thế giới, môi trường học tập E-Learning tạo ra cơ hội cho học viên khi tham gia các khóa học được tự do lựa chọn thời gian, trình độ và địa điểm thích hợp để học tập. Hệ thống E-Learning phân phối các nội dung học thông qua các công cụ điện tử hiện đại như máy tính, mạng Internet, Intranet trong đó, nội dung học được thể hiện dưới nhiều hình thức đa dạng và phong phú như text, audio, video, mô phỏng. Ngoài ra, không chỉ có người dạy và người học mà tất cả các học viên tham gia đào tạo qua E-Learning đều có thể dễ dàng giao tiếp với nhau qua hệ thống mạng máy tính dưới các hình thức như: e-mail, thảo luận trực tuyến (chat), diễn đàn (forum), hội thảo video Thậm chí có thể nghe được giọng nói và nhìn thấy hình ảnh của người giao tiếp trên màn hình. Cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, hệ thống E-Learning không chỉ là môi trường cung cấp học liệu và kênh giao tiếp thuần túy giữa giảng viên và học viên mà hệ thống còn đóng vai trò như một hướng dẫn học tập tích cực. Bài báo này sẽ trình bày cấu trúc của một hệ thống E-Learning thông minh dựa trên phương pháp dạy học thích ứng (Adaptive learning).

pdf8 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Lượt xem: 166 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu E-learning 4.0 - Hệ thống học tập trực tuyến thông minh, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
123 E-LEARNING 4.0 - HỆ THỐNG HỌC TẬP TRỰC TUYẾN THÔNG MINH ThS. Phan Thanh Toàn Trường Đại học Sư phạm Hà Nội Tóm tắt Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và truyền thông E-Learning đã trở thành một xu thế học tập mới ở Việt Nam và nhiều nước trên thế giới, môi trường học tập E-Learning tạo ra cơ hội cho học viên khi tham gia các khóa học được tự do lựa chọn thời gian, trình độ và địa điểm thích hợp để học tập. Hệ thống E-Learning phân phối các nội dung học thông qua các công cụ điện tử hiện đại như máy tính, mạng Internet, Intranet trong đó, nội dung học được thể hiện dưới nhiều hình thức đa dạng và phong phú như text, audio, video, mô phỏng. Ngoài ra, không chỉ có người dạy và người học mà tất cả các học viên tham gia đào tạo qua E-Learning đều có thể dễ dàng giao tiếp với nhau qua hệ thống mạng máy tính dưới các hình thức như: e-mail, thảo luận trực tuyến (chat), diễn đàn (forum), hội thảo video Thậm chí có thể nghe được giọng nói và nhìn thấy hình ảnh của người giao tiếp trên màn hình. Cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, hệ thống E-Learning không chỉ là môi trường cung cấp học liệu và kênh giao tiếp thuần túy giữa giảng viên và học viên mà hệ thống còn đóng vai trò như một hướng dẫn học tập tích cực. Bài báo này sẽ trình bày cấu trúc của một hệ thống E-Learning thông minh dựa trên phương pháp dạy học thích ứng (Adaptive learning). Từ khóa: E-Learning, adaptive learning, auto answer, learning management system 1. Các giai đoạn phát triển của E-Learning E-Learning là một hệ thống học tập trực tuyến qua môi trường mạng Internet, dựa trên nền tảng công nghệ web. Từ khi ra đời cho đến nay cùng với những phát triển công nghệ thì E-Learning cũng đã trải qua nhiều giai đoạn: E-Learning 1.0 (1993 - 2000): Giai đoạn này hệ thống E-Learning chủ yếu cung cấp cho người học tài nguyên học tập dưới dạng các trang web tĩnh, và không có nhiều công cụ để hỗ trợ người học trong quá trình học tập. E-Learning 2.0 (2000 - 2010): Đây là giai đoạn mà các hệ thống E-Learning chỉ đơn thuần cung cấp cho người học một hệ thống nội dung học liệu dưới các hình thức text, video, và một kênh thảo luận nhóm dưới dạng text. E-Learning 3.0 - 4.0 (2010 - nay): Cùng với sự phát triển của các mạng ngữ nghĩa, phân tích hành vi, hệ thống E-Learning bắt đầu cung cấp cho người học các nội dung học tập một cách mềm dẻo, linh hoạt tùy theo hành vi tương tác của người 124 học trên hệ thống, và hệ thống E-Learning cũng cung cấp cho người học nhiều công cụ hỗ trợ như chat, video conference, online-S, thực tại ảo Hình 1. Mô hình E-Learning truyền thống Học tập E-Learning có nhiều ưu điểm với người học như: • Không bị giới hạn bởi không gian và thời gian: Sự phổ cập rộng rãi của Internet đã dần xoá đi khoảng cách về thời gian và không gian cho E-Learning. Một khoá học E-Learning được chuyển tải qua mạng tới máy tính của người học, điều này cho phép các học viên học bất cứ lúc nào và bất cứ nơi đâu. • Tính hấp dẫn: Với sự hỗ trợ của công nghệ Multimedia, những bài giảng tích hợp text, hình ảnh minh hoạ, âm thanh tăng thêm tính hấp dẫn của bài học. Người học giờ đây không chỉ còn nghe giảng mà còn được xem những ví dụ minh hoạ trực quan, thậm chí còn có thể tiến hành tương tác với bài học nên khả năng nắm bắt kiến thức cũng tăng lên. • Tính linh hoạt : Một khoá học E-Learning được phục vụ theo nhu cầu người học, chứ không nhất thiết phải bám theo một thời gian biểu cố định. Vì thế người học có thể tự điều chỉnh quá trình học, lựa chọn cách học phù hợp nhất với hoàn cảnh của mình. • Dễ tiếp cận và truy nhập ngẫu nhiên: Bảng danh mục bài giảng sẽ cho phép học viên lựa chọn đơn vị tri thức, tài liệu một cách tuỳ ý theo trình độ kiến thức và điều kiện truy nhập mạng của mình. Học viên tự tìm ra các kĩ năng học cho riêng mình với sự giúp đỡ của những tài liệu trực tuyến. • Tính cập nhật: Nội dung khoá học thường xuyên được cập nhật và đổi mới nhằm đáp ứng và phù hợp tốt nhất cho học viên. 125 • Học có sự hợp tác, phối hợp (Collaborative learning): Các học viên có thể dễ dàng trao đổi với nhau qua mạng trong quá trình học, trao đổi giữa các học viên và với giảng viên. Các trao đổi này hỗ trợ tích cực cho quá trình học tập của học viên. Tuy nhiên, một trong các thách thức với các hệ thống học tập E-Learning đó là vấn đề tương tác giữa giảng viên với học viên, đánh giá, phân tích tâm lý và định hướng học viên phù hợp với năng lực của từng cá nhân, cung cấp các hoạt động nhằm rèn luyện và hình thành kỹ năng cho học viên đặc biệt là các kỹ năng thao tác và vận động. 2. Các đặc trưng của E-Learning 4.0 E-Learning 4.0 là bước phát triển của mô hình E-Learning 3.0 với việc đưa thêm vào hệ thống nhiều tiện ích hỗ trợ thông minh cho học viên. + Hệ thống theo dõi và phân tích hành vi: hệ thống này sẽ theo dõi quá trình học tập, sự tiến bộ, các hành vi của học viên và qua đó đưa ra các biện pháp khắc phục các điểm yếu của học viên. Một trong những thách thức của phương thức học tập E-Learning là phát hiện ra các điểm mấu chốt mà học viên chưa nắm được trong khóa học và qua đó đưa ra các hành động thích hợp nhằm giúp học viên hiểu được các kiến thức của toàn khóa học. + Hỗ trợ trên các thiết bị di động: các thiết bị di động ngày càng được sử dụng rộng rãi và năng lực xử lý của các thiết bị di động ngày càng mạnh mẽ hơn, do vậy, bên cạnh việc cung cấp một hệ thống LMS trên nền tảng máy tính thì việc hỗ trợ hệ thống LMS cho các thiết bị di động cũng rất cần thiết và hữu ích với học viên. + Cá nhân hóa: trong hệ thống E-Learning 4.0, các nội dung học tập cần được hướng tới từng học viên cụ thể chứ không phải phân phối theo hình thức phân tán đến mọi học viên một cách đồng đều như nhau. Một thách thức của hệ thống E-Learning 4.0 là tạo ra sự cân bằng giữa vai trò của các hệ thống tự động hóa, vai trò cá nhân (giảng viên, trợ giảng) và phương pháp luận trong hoạt động dạy và học. + Game hóa các nội dung học tập: trò chơi điện tử là một ngành công nghiệp mang lại lợi ích kinh tế lớn và thu hút được số người chơi rất lớn, E-Learning 4.0 cung cấp các nội dung học tập cho học viên dưới nhiều hình thức, trong đó game hóa là một hình thức ưa chuộng và thu hút được sự hứng thú lớn từ học viên, học viên không chỉ đơn thuần học tập theo phương pháp truyền thống là nghe giảng, làm bài tập và thi cử, mà học viên còn được đóng vai vào các nhân vật trong trò chơi và phải vượt qua các thách thức bằng các kiến thức liên quan đến nội dung của môn học. 126 Hình 2. Mô hình E-Learning 4.0 tổng quát 3. Xây dựng hệ thống E-Learning 4.0 tại Topica Để hỗ trợ học viên học tập tích cực và theo dõi quá trình học tập, lĩnh hội kiến thức trong từng khóa học, hệ thống E-Learning Topica 4.0 được xây dựng với ba thành phần chính là LMS, AUTO ANSWER, và ALS. Hình 3. Mô hình hệ thống E-Learning Topica 4.0 3.1. Hệ thống LMS LMS là hệ thống quản trị học tập theo mô hình E-Learning truyền thống, hệ thống cung cấp các công cụ cho người quản trị học tập, học liệu dưới các dạng thức khác nhau như audio, text, video cho học viên, hệ thống cũng cung cấp các môi Người học Người học Người học Người học Hệ thống LMS Hệ thống Auto answer Hệ thống Adaptive Learning Quản trị hệ thống 127 trường tương tác giữa giảng viên với học viên và giữa học viên với nhau như hệ thống diễn đàn, chat, hỏi đáp H2472 3.2. Hệ thống Auto answer Đây là một hệ thống mới được thiết kế dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo nhằm tạo ra khả năng trả lời tự động các câu hỏi, thắc mắc của sinh viên liên quan đến các chủ đề như kế hoạch học tập, nội dung môn học Với sự hỗ trợ của hệ thống này học viên sẽ nhận được câu trả lời tức thì thay vì phải chờ đợi sự giải đáp từ giảng viên hay quản lý học tập. Hệ thống gồm các thành phần chính như sau: Hình 4. Mô hình LMS tích hợp với hệ thống Auto answer 1) Keyword Base: tập các từ khóa liên quan đến các lĩnh vực học tập, khi học viên đặt câu hỏi (với các câu hỏi đơn giản), hệ thống sẽ tự động tìm kiếm trong tập từ khóa để đưa ra các giải thích cho học viên. Learning Resource Base Keyword Base Computer ROM Adapter Knowledge Base LMS DataBase FAQs DataBase Question Identification Module Best Fit Answer Finding Module Câu hỏi Expert Module Cập nhật Q/A 128 2) LMS DataBase: cơ sở tri thức của từng môn học, khi học viên đặt câu hỏi liên quan đến các nội dung của môn học như các định nghĩa, khái niệm thì hệ thống sẽ tìm kiếm trong cơ sở tri thức này và đưa ra câu trả lời cho học viên. 3) FQAs DataBase: đây là một cơ sở tri thức về các câu hỏi và câu trả lời do các chuyên gia ngành, giảng viên chuyên môn, giảng viên hướng dẫn cập nhật, khi học viên đặt câu hỏi (thường là các câu hỏi khó, cần có suy luận) thì hệ thống sẽ tự động tìm kiếm trong cơ sở tri thức FQAs và đưa ra các gợi ý trả lời cho học viên. 3.3. Hệ thống ALS (Adaptive Learning System) ALS là một hệ thống hỗ trợ học tập có sử dụng công nghệ về trí tuệ nhân tạo nhằm định hướng học viên tốt hơn trong quá trình học tập. Không giống như các hệ thống E-Learning truyền thống chỉ cung cấp cho học viên các nội dung học tập cố định và giống nhau ALS sẽ cung cấp cho học viên các nội dung học tập dựa trên nhu cầu, năng lực, phương pháp học tập Hệ thống ALS cũng sẽ thực hiện phân tích các hành vi, đánh giá quá trình lĩnh hội kiến thức của học viên trên lớp học để tự động điều chỉnh kế hoạch, nội dung, phương pháp nhằm giúp học viên có thể lĩnh hội kiến thức một cách tốt nhất. Mô hình ALS gồm các thành phần chính là: hệ thống cung cấp các nội dung học tập cho học viên, hệ thống các chiến lược hướng dẫn học viên, hệ thống kiểm tra đánh giá, tùy theo năng lực và mức động lĩnh hội kiến thức của học viên hệ thống ALS sẽ có các chiến lược hướng dẫn phù hợp với từng học viên. Với việc tích hợp các module dựa trên trí tuệ nhân tạo, hệ thống ALS sẽ thay đổi nội dung, cách trình bày học liệu, lịch trình học tập một cách phù hợp cho từng học viên dựa vào các tương tác của học viên với các nội dung học tập trên hệ thống. Hệ thống ALS gồm 3 module chính là: Module học viên, Module kiến thức, và Module thích ứng. Module học viên: được sử dụng để lưu trữ các thông tin về học viên như các thông tin cá nhân, các đặc điểm liên quan đến khả năng nhận thức của học viên, mức độ về năng lực, các sở thích, module này nhằm mục đích giúp cho hệ thống đưa ra được các định hướng về phương pháp dạy học phù hợp với từng học viên, một cơ sở dữ liệu về học viên sẽ được khởi tạo ban đầu dựa vào các khai báo của học viên, sau đó hệ thống sẽ tự động cập nhật và thay đổi các thông tin về học viên dựa trên các công cụ đánh giá kiểm tra, kết quả điều tra, hệ thống theo dõi các tương tác của học viên trên hệ thống. Module nội dung: module này thực hiện việc trình bày, tổ chức các nội dung học tập theo từng chủ đề để cung cấp cho học viên, sơ đồ ánh xạ các tài nguyên học tập cho học viên như nội dung, các nhiệm vụ, các tương tác, các bài kiểm tra cũng được tích hợp trong module. Tính năng quan trọng trong module này là phải phân rã các nội dung học tập thành từng thành phần nhỏ và tạo ra mối liên kết giữa các thành 129 phần đó, sau đó sẽ tạo ra một cơ sở dữ liệu để lưu trữ các nội dung học tập và một siêu dữ liệu về mối liên hệ giữa các thành phần, các đặc trưng vật lý của tài nguyên học tập (kiểu lưu trữ, định dạng...), các đặc trưng về tri thức (kiểu tri thức, mức độ dễ, khó), các định hướng về giảng dạy Module thích ứng: module này sẽ đề xuất các chiến lược dạy học phù hợp cho từng học viên thông qua việc phân tích các thông tin của học viên, các tài nguyên học tập cũng sẽ được cung cấp cho học viên một cách phù hợp, module này sử dụng một tập luật và cơ chế học máy để đưa ra các phân tích chính xác về đặc trưng, năng lực nhận thức, sở thích của học viên trên hệ thống. Hình 5. Mô hình Adaptive learning 4. Kết luận Trong xã hội hiện đại và kỷ nguyên của công nghiệp 4.0, con người cần phải học tập liên tục, học tập suốt đời để trang bị cho bản thân các kiến thức liên tục thay đổi trong nhiều lĩnh vực. Mô hình học tập trực tuyến E-Learning được lựa chọn như một phương thức tối ưu, cung cấp cho học viên môi trường học tập chủ động, tích cực và có thể học tập mọi lúc, mọi nơi. Tuy nhiên, môi trường học tập này có hạn chế là đòi hỏi tính chủ động, tích cực cao từ người học và hệ thống khó theo dõi, quản lý, nhận biết được quá trình tiến bộ của học viên trong quá trình học tập. Bài báo này đã trình bày một mô hình học tập trực tuyến với việc tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo để tạo ra nhiều hệ thống hỗ trợ tích cực cho học viên trong quá trình học tập, hệ thống Auto answer với sự tích hợp của một cơ sở tri thức từ các chuyên gia, hệ thống bài học sẽ hỗ trợ trả lời câu hỏi cho học viên ngay tức thì nhằm nâng cao dịch vụ hỏi/đáp cho học viên. Hệ thống ALS là một hệ thống học tập thông minh theo mô hình học tập thích ứng sẽ tiến hành xây dựng các nội dung học tập, thu thập các thông tin học viên, các tương tác của học viên trên hệ thống và điều hướng học viên tới các nội dung học tập thích hợp nhất, qua đó nâng cao tính hiệu quả của hệ thống. CSDL khóa học CSDL học viên CSDL luật Module nội dung Module thích ứng Module học viên 130 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. N. Radwan, An Adaptive Learning Management System Based on Learner’s Learning Style, International Arab Journal of e-Technology, Vol. 3, No. 4, June 2014. 2. M.C.Murray, J.Pérez, Informing and Performing: A Study Comparing Adaptive Learning to Traditional Learning, Informing Science, the International Journal of an Emerging Transdiscipline Vol. 18, 2015. 3. Ms. Paden Rinchen, Comparative Study of Techniques used for Automatic Evaluation of Free Text Answer, International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, ISSN: 2321-8169, Vol. 2 Issue. 12, 2014.
Tài liệu liên quan