Цель технологии адаптивной поддержки в навигации - это поддержка обучаемого в ориентации и навигации в гиперпространстве посредством изменения проявления видимых ссылок. Адаптивную поддержку в навигации (АПН) можно рассмотреть как обобщение технологии последовательности курса обучения для гипермедиа. Их объединяет общая цель – помочь обучаемому найти "оптимальный путь" через учебный материал. В то же время адаптивная поддержка в навигации имеет больший выбор, чем обычная последовательность: она может вести пользователя явно и неявно. В WWW, где гипермедиа является основным образцом устройства, адаптивная поддержка в навигации может использоваться очень легко и эффективно. Существует несколько известных способов приспосабливать ссылки. Вот два примера однопользовательских АПН систем: ISIS-Tutor с адаптивными сокрытием и помечиванием и Hypadapter с адаптивными сокрытием и сортировкой. Тремя наиболее популярными путями, используемыми в Сети, являются прямое руководство, адаптивное помечивание ссылок и адаптивное сокрытие ссылок.
Под прямым руководством подразумевается то, что система сообщает обучаемому, какая из ссылок на текущей странице приведет его или ее на "лучшую" страницу в гиперпространстве (какая страница "лучшая" решается на основе текущих знаний обучаемого и цели обучения). Часто, если ссылка на следующую страницу не присутствует на текущей странице, система может сгенерировать динамическую "следующую" ссылку. Как можно увидеть, адаптивная поддержка в навигации с прямым руководством почти эквивалентна технологии последовательности курса обучения. Тем не менее, есть некоторые различия (вдобавок к разному происхождению). Страница, предлагаемая прямым руководством, всегда страница существующего гиперпространства. Обучаемый обычно может достичь этой страницы за один или несколько шагов без руководства системы. Руководство всего лишь помогает обучаемому осознать, что эта страница "лучшая", и быстрее до нее добраться. В ИОС с адаптивной последовательностью "страница" с лучшим следующим заданием или представлением может быть полностью порождена из знаний системы, поэтому у обучаемого нет другого пути добраться до этого материала, кроме как используя последовательность. Также прямое руководство обычно применяет одноуровневый механизм последовательностей по сравнению с двухуровневыми последовательностями в большинстве ИОС: лучшая страница просто выбирается из набора приемлемых страниц, используя некоторую эвристику. Мы называем этот способ последовательностью страниц. InterBook и ELM-ART представляют хороший пример этой технологии. Однако различия между этими двумя технологиями начинают исчезать в Сетевой обстановке. Сетевые системы ИОС естественно перемещаются на платформу представлений в виде гипермедиа, в крайнем случае, хотя бы части материала. С тех пор как некоторые виды образовательного материала (представления, задачи и вопросы) представлены как набор узловых точек в гиперпространстве, их последовательность стала неотличимой от прямого руководства. Чтобы подчеркнуть это сходство мы расположили адаптивную последовательность и адаптивную поддержку в навигации с прямым руководством в одном столбце таблиц.
Наиболее популярный вид АПН в Сети – помечивание. Впервые оно использовалось в ELM-ART и с тех пор применяется во всех потомках ELM-ART, таких как InterBook, AST, ADI, ACE и ART-Web, а также и в некоторых других системах как WEST-KBNS и KBSHyperBook. В ELM-ART и InterBook также используется адаптивная поддержка в навигации сортировкой. Другой популярной технологией является сокрытие и отключение (разновидность сокрытия, оставляющая ссылку видимой, но не позволяющая пользователю отправиться на страницу этой ссылки, если эта страница еще не готова к заучиванию). Выбор состоит в том, что можно сделать ссылку полностью нерабочей (ничего не происходит, когда пользователь нажимает на нее), как сделано, например, в RemedialMultimediaSystem, или показать пользователю список страниц, которые необходимо прочесть перед конечной, как сделано в Albatros. В таблицах 1 и 2 перечисляются все главные системы, которые используют адаптивную поддержку в навигации, и указывается ее вид.
Цель технологии адаптивного представления – приспособить содержимое страницы гипермедиа к целям, знаниям пользователя, а также к другой информации хранящейся в модели пользователя. В системе с адаптивным представлением страницы не статичны, а адаптивно генерируемы или собираемы по частям для каждого пользователя. Например, при использовании некоторых адаптивных способах представления опытный пользователь получает более подробную и глубокую информацию, в то время как новички получают больше дополнительных объяснений. Адаптивное представление очень важно в Сети, где одна и та же "страница" должна подходить сильно различающимся обучаемым. Только в двух Сетевых АОС реализовано адаптивное представление в законченном виде: PT и AHA. Обе эти системы применяют гибкий, но низкоуровневый условный текстовый способ. Некоторые другие системы используют адаптивное представление в особых случаях. Medtec способна генерировать адаптивный конспект глав книги. MetaLinks способна породить особое предисловие к содержимому страницы, зависящее от того, откуда обучаемый попал на эту страницу. ELM-ART, AST, InterBook и другие потомки ELM-ART используют адаптивное представление для обеспечения адаптивной вставки предупреждений об образовательном статусе страницы. Например, если страница не готова к заучиванию, ELM-ART и AST вставляют текстовое предупреждение в ее конце, а InterBook вставляет предупреждающее изображение в виде красного препятствия. Очень интересный пример адаптивного представления предложен в проекте WebPersona, где индивидуальное представление информации в образовательном гипертексте выполняется похожим на живого агентом.
2.3 Вдохновленные Сетевой обстановкой технологии в Сетевом обучении
Последняя группа технологий является, вероятно, самой волнующей, поскольку эти технологии почти не имеют корней в доинтернетовских образовательных системах. В настоящее время в эту группу входит только одна технология. Мы называем ее подбором моделей обучаемых (или просто подбором моделей), потому что суть этой технологии состоит в способности анализировать и подбирать модели многих обучаемых одновременно. Обычные адаптивные и интеллектуальные образовательные системы не имеют возможности исследовать эту технологию, так как они обычно работают с одним обучаемым (и одной моделью обучаемого) за раз. Иначе в случае СО, эта возможность естественна, поскольку записи обучаемых хранятся централизованно на сервере (по крайней мере, в административных целях). Это обеспечивает отличную основу для развития различных адаптивных и интеллектуальных технологий, которые смогут как-то использовать подбор моделей для различных обучаемых. Пока мы определили два примера подбора моделей обучаемых, которые мы называем адаптивной поддержкой сотрудничества и интеллектуальным наблюдением за классом. Эти примеры полностью отличаются друг от друга и вероятно могут рассматриваться как различные технологии внутри группы подбора моделей обучаемых.
Адаптивная поддержка сотрудничества – это очень новая технология, которая развивалась последние 5 лет вместе с развитием сетевых образовательных систем. Целью адаптивной поддержки сотрудничества является использование знаний системы о различных обучаемых для подбора групп для различных видов сотрудничества. Первые примеры не-СОИ (т.е. ни Сетевой, не образовательной) адаптивной поддержки сотрудничества известны уже несколько лет. В эти примеры входит формирование групп для совместного решения задач в подходящий момент времени или нахождение наиболее компетентного сокурсника, чтобы ответить на вопрос о теме (т.е. нахождение человека с моделью, показывающей хорошее знание этой темы). Меньше чем два года назад Брусиловски предсказывал, что адаптивная поддержка сотрудничества станет популярной технологией. Почти сразу предсказание стало правдой. Сейчас мы можем перечислить несколько существующих примеров адаптивной поддержки сотрудничества в среде СОИ. Группа из Университета Саскачевана расширила свою оригинальную, ориентированную на рабочие места технологию помощи сокурсников разработанную для системы PHelpS для среды СОИ в своей системе IntelligentHelpdesk. Другая схожая система развивалась и эволюционировала в Университете Центральной Флориды. Вдобавок к этому, группа в Университете Дьюисберга, известная своей новаторской работой по адаптивной поддержке сотрудничества недавно предложила основательный фундамент для реализации методов интеллектуальной поддержки для распространяемого интернетовского образования. Эта основа может естественным образом поддерживать их оригинальный способ адаптивной поддержки сотрудничества и обеспечивает основу для исследований других методов подбора моделей.
Интеллектуальное наблюдение за классом также основано на возможности сравнивать записи о различных обучаемых. Однако вместо поиска совпадений оно ищет различия. Целью является определение обучаемых, которые учат записи существенно отличающимся образом от их сокурсников. Эти обучаемые могут отличаться от остальных по-разному. Они могут быть развивающимися слишком быстро, или слишком медленно, или просто имеющими доступ к гораздо меньшему материалу, чем остальные. В любом случае эти обучаемые нуждаются во внимании преподавателя больше, чем остальные, чтобы бросить вызов тем, кто может; чтобы обеспечить больше объяснений тем, кто не может; и подтолкнуть тех, кто мешкает. В обычной аудитории преподаватель может следить за посещаемостью и вниманием обучаемых, чтобы найти обучаемых нуждающихся в особом внимании. В Сетевой аудитории преподаватель в лучшем случае имеет только данные из журнала, которые тяжелы для понимания. В то же время необходимость распознавания небольшого подмножества обучаемых, нуждающихся в помощи больше, чем остальные, является более важной. В среде СОИ на общение между преподавателем и обучаемыми обычно тратится больше времени, и отдаленный преподаватель просто не может индивидуально обратиться больше чем к небольшому подмножеству класса. Система HyperClassroom представляет интересный пример использования нечетких механизмов для определения застоявшихся обучаемых в аудитории СОИ. На время написания это единственный пример технологии интеллектуального наблюдения за классом известный автору.