[发明专利]一种构建问题导向-分布式学习控制系统及方法

说明书

本发明属于基于特定计算模型的计算机系统技术领域，公开了一种构建问题导向‑分布式学习控制系统及方法，包括：前期分析模块、目标确定模块、内容分析模块、问题情境设定模块、问题识别模块、信息搜索模块、知识表征模块、问题解决模块、评价模块。本发明采用问题导向‑分布式学习系统进行学习，有利于学生掌握“知识的条件化情境”，以更好地获得条件化知识，并促进学生通过工具和广泛协作来识别问题、分析问题和解决问题能力的提升。本发明有助于实际系统的优化设计，发挥出系统的最佳功能，给问题导向‑分布式学习系统软件开发提供了依据。本发明给出了“问题导向‑分布式”学习系统的模型，揭示出其各个功能模块以便于系统设计和软件开发。

技术领域

本发明属于基于特定计算模型的计算机系统技术领域，尤其涉及一种构建问题导向-分布式学习控制系统及方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：分布式学习系统被广泛用于教学领域，它是基于网络的虚拟环境。在这个环境中，位于不同物理环境位置的多个用户或多个虚拟环境通过网络相连接，或者多个用户同时参加一个虚拟现实环境，通过计算机与其他用户进行交互，并共享信息。系统中，多个用户可通过网络对同一虚拟世界进行观察和操作，以达到协同工作的目的。简单的说是指一个支持多人实时通过网络进行交互的软件系统，每个用户在一个虚拟现实环境中，通过计算机与其它用户进行交互，并共享信息。分布式学习系统主要体现在知识分布式存储、计算分布式进行、管理分布式实现。当学习者登陆分布式学习系统时，可以浏览到海量的知识，可却常常缺乏对知识的有效判断和选择的能力，学习者的学习仅仅停留在知道、记忆的层面。同时，信息超载还引发了一系列症状，诸如注意力分散、动机丧失、过于敏感和易怒等。显然，培养学习者有效判断和选择知识的能力已刻不容缓。目前的分布式学习系统忽视了对学生这方面的训练，剥夺了学生对具体情境加以识别和分析的机会，从而使学生缺乏面对任务情境时做出准确判断和有效运用知识的能力。知识的条件化情境即知识产生和运用的情境脉络。情境是知识产生的条件，也是知识运用的条件。对专家知识的研究表明：专家知识包括对知识运用的情境脉络的具体说明，因此，专家面对具体问题时，能毫不费力的从知识库中提取相关的子集知识去解决问题，即专家知识是“条件化”的，反映了知识产生和运用的条件化情境。非条件化的知识是指在面临具体问题情境时难以被激活的“惰性”知识，它们尽管关联，但是知识的拥有者并不知道这些知识使用的条件和范围。比如，分布式学习系统中的知识都是非条件化的知识，知识产生和运用的相关情境是在学生学习了某项知识后呈现的，学生不需要判断和选择就知道解决作业中的问题需要哪些知识——学生只需要运用刚刚记忆的概念、规则就可以了。表面上学生已经学会了如何使用刚学过的知识，但实际上，由于这种学习使学生没有识别和掌握知识产生的条件化情境，因而也就不可能识别某项知识运用的场景，即面对任务情境时不能有效的提取相应的知识解决问题。所以，对情境的识别先于对知识的学习，对问题的判断先于对问题的解决。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)分布式学习系统中，各知识模块是孤立的，缺乏问题情境的设计。当学习者进入分布式系统学习时，由于系统缺乏问题情境模块，导致学习者学习目的不明确，学习积极性不高，极易获取一点凌乱的知识后半途而废；进而获取的知识是不系统的。

(2)分布式学习系统中，缺乏对问题情境的形象描述和表征，系统直接呈现知识模块，缺乏问题识别、知识表征等模块，使学习者学习知识前没有识别和判断知识的条件化情境，因而获得了非条件化知识。

(3)学生在分布式学习系统中缺乏对知识条件化情境的识别和判断训练模块，因而学习者在分布式学习系统中学习时，面对各个知识模块而不能有效选择相关知识，缺乏对事物的准确定位和有效选择信息的能力，学生也不能有效的提取相应知识去解决情境中的问题。

解决上述技术问题的难度和意义：