Os recursos didáticos de informática são divididos em:
livros didáticos de informática;
ambientes específicos de domínio;
oficinas de laboratório;
simuladores;
sistemas de controle de conhecimento;
directórios e bases de dados para fins educativos;
sistemas de ferramentas;
sistemas de aprendizagem especializados.
Sistemas automatizados de aprendizagem (ATS) - complexos de software e hardware e ferramentas educacionais e metodológicas que fornecem atividades de aprendizagem ativa. O AES proporciona não só o ensino de conhecimentos específicos, mas também a verificação das respostas dos alunos, a possibilidade de dicas, a diversão do material estudado, etc.
AES são sistemas humanos-máquina complexos que se combinam em toda uma série de disciplinas: didática (objetivos, conteúdo, padrões e princípios de educação são fundamentados cientificamente); psicologia (levando em conta as características do caráter e armazém mental do aluno); modelagem, computação gráfica, etc.
O principal meio de interação entre o aluno e o ATS é diálogo. O diálogo com o sistema de aprendizagem pode ser controlado tanto pelo aluno quanto pelo sistema. No primeiro caso, o próprio aluno determina o modo de seu trabalho com AOS, escolhendo um método de estudo do material que corresponda às suas habilidades individuais. No segundo caso, o método e método de estudo do material é escolhido pelo sistema, apresentando ao aluno, de acordo com o cenário, quadros de material didático e perguntas a eles. O aluno insere suas respostas no sistema, que interpreta seu significado para si mesmo e exibe uma mensagem sobre a natureza da resposta. Dependendo do grau de acerto da resposta, ou das questões do aluno, o sistema organiza o lançamento de determinados caminhos do cenário de aprendizagem, escolhendo uma estratégia de aprendizagem e adaptando ao nível de conhecimento do aluno.
Sistemas de aprendizagem especializados (ETS). Eles implementam funções de aprendizado e contêm conhecimento de uma certa área de assunto bastante restrita. Os ETS têm a capacidade de explicar a estratégia e tática de resolução do problema da área estudada e fornecer controle do nível de conhecimento, competências e habilidades com o diagnóstico de erros com base nos resultados do treinamento.
Bases de dados de treinamento (UBD) e bases de conhecimento de treinamento (UBZ), focadas em uma determinada área temática. O UBD permite formar conjuntos de dados para uma determinada tarefa educacional e selecionar, classificar, analisar e processar as informações contidas nesses conjuntos. O UBZ, via de regra, contém a descrição dos conceitos básicos da área disciplinar, estratégia e tática para resolução de problemas; um conjunto de exercícios propostos, exemplos e tarefas da área disciplinar, bem como uma lista de possíveis erros do aluno e indicações para a sua correção; um banco de dados contendo uma lista de métodos de ensino e formas de organização da educação.
Sistemas multimídia. Permitem implementar métodos e formas de formação intensivos, aumentar a motivação da aprendizagem através da utilização de meios modernos de processamento de informação audiovisual, aumentar o nível de perceção emocional da informação, formar a capacidade de implementar várias formas de atividades autónomas de processamento de informação.
Os sistemas multimídia são amplamente utilizados para estudar processos de diversas naturezas com base em sua simulação. Aqui você pode visualizar a vida das partículas elementares do micromundo, invisíveis ao olho comum, ao estudar física, falar figurativa e claramente sobre mundos abstratos e n-dimensionais, explicar claramente como funciona este ou aquele algoritmo, etc. A capacidade de simular o processo real em cores e com acompanhamento sonoro eleva o aprendizado a um nível qualitativamente novo.
Sistemas<Виртуальная реальность>. São utilizados na resolução de tarefas construtivas-gráficas, artísticas e outras, onde seja necessário desenvolver a capacidade de criar um desenho espacial mental de um objeto de acordo com a sua representação gráfica; no estudo da estereometria e do desenho; em simuladores computadorizados de processos tecnológicos, instalações nucleares, aviação, transporte marítimo e terrestre, onde sem tais dispositivos é fundamentalmente impossível trabalhar as habilidades de interação humana com mecanismos e fenômenos modernos supercomplexos e perigosos.
Redes de telecomunicações de computadores educacionais. Permitem oferecer ensino a distância (EAD) - ensino a distância, quando professor e aluno estão separados espacialmente e (ou) no tempo, e o processo educacional é realizado por meio de telecomunicações, principalmente com base na Internet. Ao mesmo tempo, muitas pessoas têm a oportunidade de melhorar sua educação em casa (por exemplo, adultos sobrecarregados com negócios e preocupações familiares, jovens que vivem em áreas rurais ou pequenas cidades). Uma pessoa em qualquer período de sua vida ganha a oportunidade de adquirir remotamente uma nova profissão, aprimorar suas habilidades e ampliar seus horizontes, e praticamente em qualquer centro científico ou educacional do mundo.
Na prática educacional, todos os principais tipos de telecomunicações de computador são usados: e-mail, quadros de avisos eletrônicos, teleconferências e outros recursos da Internet. A EAD também prevê o uso autônomo de cursos gravados em discos de vídeo, CDs, etc. As telecomunicações por computador fornecem:
a capacidade de acessar várias fontes de informação através da Internet e trabalhar com essas informações;
a possibilidade de feedback imediato durante o diálogo com o professor ou com outros participantes do curso de formação;
a possibilidade de organizar projetos conjuntos de telecomunicações, inclusive internacionais, teleconferências, possibilidade de troca de impressões com qualquer participante deste curso, professor, consultores, possibilidade de solicitar informações sobre qualquer assunto de interesse por meio de teleconferências.
a possibilidade de implementar métodos de criatividade remota, como participação em conferências remotas,<мозговой штурм>trabalho criativo em rede, análise comparativa de informação na WWW, trabalho de pesquisa à distância, projetos educativos coletivos, jogos de empresas, workshops, visitas virtuais, etc.
O trabalho conjunto incentiva os alunos a conhecer diferentes pontos de vista sobre o problema em estudo, a buscar informações adicionais, a avaliar seus próprios resultados.
1A penetração das tecnologias da informação no campo da educação leva à ampliação da base conceitual, tanto pela formação de novos conceitos quanto pela utilização de conceitos antigos em um novo significado semântico. A necessidade de alterar o conteúdo semântico de alguns conceitos da cibernética deve-se principalmente ao fato de que as tarefas de gestão da aprendizagem não podem ser consideradas isoladamente do estado do aluno. Desse ponto de vista, o campo de informações construído nos sistemas de formação e os diversos participantes do processo educacional formam um todo único - um "sistema autoconsistente". Este conceito foi por nós emprestado da física, como muitos outros conceitos que já encontraram aplicação na descrição de sistemas automatizados de aprendizagem, não por acaso. Em nossa opinião, há muito em comum entre as tarefas de automação de aprendizagem e os métodos de descrição, por exemplo, de um sistema quântico. Ao mesmo tempo, o conteúdo do conceito de “quantum de informação” tem muito mais em comum com o conceito de quantum de energia do que comumente se acredita.
Do ponto de vista da tecnologia da informação, a tarefa de aprendizagem pode ser considerada como a transferência do sistema para um novo estado qualitativo por meio de um número finito de transformações quantitativas.
Ao desenvolver sistemas automatizados de aprendizagem, as informações processadas pelo computador e oferecidas ao usuário devem ser avaliadas, antes de tudo, do ponto de vista da percepção dessas informações pela consciência como informações úteis para a formação de uma personalidade. Em outras palavras, qualquer sistema de aprendizagem (não necessariamente automatizado) é um sistema de informação semântica (SIS) . Nesse sentido, é conveniente, em nossa opinião, destacar tais elementos cibernéticos, que são comumente chamados de fluxos de informação , especificando, no entanto, esses conceitos como aplicados ao SIS.
Debaixo fluxo de informação semântica dentro Aprendendo (SIPO) entenderemos tal sequência de mudanças em nosso conhecimento, que apenas em sua totalidade é percebido pela consciência como um certo passo no desenvolvimento da personalidade, isto é, assegura a transição da personalidade para uma nova qualidade.
A entrada do sistema de aprendizagem recebe informações organizadas de acordo com o princípio da "diversidade elementar": um conjunto de bits de informação é processado uniformemente ao longo do tempo. Bits de informação fornecidos no eixo numérico x e os ciclos de processamento de interrupção definidos pelo gerador podem ser considerados como as coordenadas de algum coletor "espaço-temporal" (x, t) - um espaço homogêneo de eventos de tela.
O processamento de informações para fins de aprendizagem é uma violação da homogeneidade do múltiplo, sua transformação em um determinado espaço, possivelmente métrico. Para entender exatamente quais mudanças ocorrem no fluxo contínuo de informações no processo de prepará-las para a percepção da tela de um monitor de computador, consideremos as operações básicas no espaço informacional ditadas pelas tarefas de aprendizagem.
1. Marcação do espaço de informação - a divisão do espaço de informação em SIPO.
2. Formatação do SIPO - definição de um único elemento, uma unidade de fluxo de informação em relação ao processo de aprendizagem.
3. Quantização SIPO. Por quantização de SPS, queremos dizer sua decomposição em alguns componentes básicos que correspondem a propriedades predeterminadas que dependem das características da representação computacional de informações, tarefas de aprendizado e recursos de percepção. Neste caso, o próprio procedimento de quantização pode ser decomposto em dois componentes:
- quantização sequencial - divisão em partes do "comprimento" do fluxo de informações (quantização longa);
- quantização paralela - estratificação de quanta longos individuais em camadas - quanta escamoso ao longo do caminho de aprofundar a ideia de um elemento de fluxo de informações.
4. Distribuição do SIPO. No processo de aprendizagem, a necessidade de diferentes quanta é diferente, e essa circunstância torna necessário resolver o problema de distribuir o fluxo de informações pela área de representação computacional do conhecimento (linhas, quadros, janelas).
5. Concatenação (conexão) do SIPO. O conteúdo do termo é semelhante ao seu significado na programação. Estamos falando tanto da conexão de camadas individuais de quanta longos do mesmo SIPO quanto da conexão de alguns quanta (longos e escamosos) de diferentes SIPO. Via de regra, a concatenação dentro de um mesmo SIPO se deve ao uso do mesmo quanta flaky por diferentes quanta longos.
6. Gateway de fluxo de informações - suspensão do fluxo de novas informações para ajustar o conhecimento básico necessário para entender o raciocínio posterior.
7. Fusão de fluxos de informação - a formação de um novo fluxo de informação com base nos resultados obtidos em vários SIPO independentes.
É útil esclarecer o problema da quantização do SIPO com base no entendimento do quantum de energia aceito na física. Na física, um quantum de energia (quantum de um campo eletromagnético) é entendido como uma porção de energia que é emitida, se move no espaço e é absorvida apenas como um todo, como um todo - um corpúsculo. Nesse caso, a propriedade de absorção de um quantum depende da relação entre a energia do quantum e as capacidades do sistema de absorção, ou seja, A energia de um quantum absorvida por um sistema é uma propriedade não apenas do quantum, mas também do sistema absorvedor. Na interpretação existente do quantum de informação, esta propriedade básica do quantum de energia está totalmente ausente. Mas é precisamente esta propriedade que permite falar de um sistema quântico. Os formandos colocados no espaço de informação representam um sistema multinível que requer a assimilação de uma quantidade diferente de informação para a sua mudança qualitativa, ou seja, quanta de várias energias informacionais. Deste ponto de vista, uma página de tela de um texto, uma fórmula, um desenho não podem ser considerados como conceitos invariáveis de quanta de fluxo de informação. De acordo com o conceito de informação semântica, apenas um conjunto de dados que necessariamente muda o estado de nosso conhecimento deve ser considerado um quantum de informação e, do ponto de vista do aprendizado, apenas uma porção assimilada de informação pode mudar o estado de conhecimento. Uma informação só pode ser assimilada quando todos os dados dessa porção estiverem claros para o aluno. Assim, mesmo com o mesmo histórico de aprendizagem, um pode entender a fórmula sem explicações adicionais, outro com explicações adicionais e o terceiro precisa de uma explicação da terminologia usada na explicação. Essa compreensão do quantum de informação o aproxima muito do conceito de quantum de energia. É óbvio que, para certos tamanhos do quantum de informação, não faz sentido falar sobre a possibilidade de sua absorção, ou seja, assimilação.
No entanto, deve-se notar que a pessoa, como elemento do processo educacional, tende a quebrar a informação em quanta para assimilá-la plenamente. Ao mesmo tempo, ele precisa resolver problemas adicionais de classificação das informações disponíveis e busca das informações que faltam. A solução desses problemas deve ser atribuída a sistemas de treinamento automatizados. O refinamento das operações semânticas sobre as informações semânticas consideradas acima, com base nas tarefas de aprendizagem, permite, a nosso ver, organizar melhor o processo de preparação do material fonte para seu uso em sistemas automatizados de aprendizagem.
Literatura
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Como regra, os elementos da aprendizagem programada fazem parte de sistemas de aprendizagem automatizados (AOS). Esses os sistemas são complexos de suporte científico, metodológico, educacional e organizacional para o processo de aprendizagem realizado com base no computador ou, como também são chamados, tecnologias da informação. Do ponto de vista da didática moderna, a introdução do ambiente de informação e software introduziu um grande número de novas oportunidades em todas as áreas do processo de aprendizagem. As tecnologias de computador representam meios fundamentalmente novos de educação. Devido à sua velocidade e grande reserva de memória, permitem implementar vários ambientes de aprendizagem programada e baseada em problemas, construir várias opções de modos de aprendizagem interativos, quando de uma forma ou de outra a resposta do aluno realmente afeta o curso de aprendizagem posterior .
Como resultado, um professor moderno deve inevitavelmente dominar novas abordagens educacionais baseadas nos meios e métodos de treinamento individual em informática. No caso geral, o professor tem acesso a ferramentas informáticas, ambiente de informação e produtos de software concebidos para apoiar as atividades de ensino. Todas essas ferramentas formam complexos de sistemas de aprendizagem automatizados.
Como parte dos sistemas de aprendizagem automatizados, vários problemas de aprendizagem estão sendo resolvidos atualmente. O primeiro grupo inclui as tarefas de verificação do nível de conhecimento, habilidades e habilidades dos alunos antes e depois do treinamento, suas habilidades individuais, inclinações e motivações. Para tais verificações, geralmente são usados sistemas apropriados (baterias) de testes psicológicos e questões de exame. Este grupo também inclui as tarefas de verificação dos indicadores de desempenho dos alunos, que é realizada por meio do registro de indicadores psicofisiológicos como velocidade de reação, nível de atenção, etc.
Segundo um grupo de tarefas está associado ao registro e análise estatística dos indicadores de domínio do material educacional: o estabelecimento de seções individuais para cada aluno, determinação do tempo para resolução de problemas, determinação do número total de erros, classificação dos tipos de erros individuais, etc. É lógico incluir neste grupo a solução de tarefas de gerenciamento de atividades educativas. Por exemplo, tarefas para alterar o ritmo de apresentação do material didático ou a ordem de apresentação de novos blocos de informações educativas ao aluno, dependendo do tempo de solução, tipo e número de erros. Assim, este grupo de tarefas visa apoiar e implementar os principais elementos da aprendizagem programada.
Terceiro um conjunto de tarefas AES está associado à resolução de problemas de preparação e apresentação de material didático, adaptação do material de acordo com os níveis de dificuldade, preparação de ilustrações dinâmicas, tarefas de controlo, trabalhos de laboratório e trabalhos independentes dos alunos. Como exemplo do nível dessas aulas, pode-se apontar a possibilidade de utilização de diversas ferramentas de tecnologia da informação. Em outras palavras, o uso de produtos de software que possibilitam a formação de diversos laboratórios complexos ou outros trabalhos práticos. Por exemplo, como montar um osciloscópio "virtual" com posterior demonstração de suas capacidades de registro, amplificação ou sincronização de vários sinais. Exemplos semelhantes do campo da química podem dizer respeito à modelagem da interação de moléculas complexas, o comportamento de soluções ou gases quando as condições experimentais mudam.
O suporte técnico dos sistemas automatizados de aprendizagem é baseado em redes locais de computadores, incluindo estações de trabalho automatizadas (AWS) de alunos, um professor e uma linha de comunicação entre eles (Fig. 10.1). O local de trabalho do aluno, além do monitor (display) e teclado, pode conter impressora, elementos multimídia como alto-falantes, sintetizadores de som, editores de texto e gráficos. O objetivo de todas essas ferramentas técnicas e de software é fornecer aos alunos soluções, material de referência e meios de registro de respostas. Equipar o local de trabalho central do professor inclui elementos técnicos e de software adicionais significativos que permitem registrar
Arroz. 10.1. O esquema geral de uma malha de controle fechada no sistema "professor - aluno". O software de estações de trabalho automatizadas de um professor e um aluno (ARMP e ARMU) permite implementar várias opções para sistemas de treinamento automatizados, incluindo sistemas de treinamento programados baseados na consideração de dificuldades individuais de aprendizado e na emissão de tarefas pessoais
respostas individuais dos alunos, manter estatísticas de tipos de erros, emitir tarefas individuais e fornecer assistência corretiva. Versões estendidas de sistemas de aprendizado automatizado podem ter acesso à Internet, acesso a bancos de dados em várias áreas temáticas e e-mail.
1A análise de sistemas de treinamento de computador é realizada, os principais problemas em sua construção são revelados. O principal problema é a construção de um modelo do aluno, existe um grande número desses modelos, mas eles levam mal em conta as características psicofisiológicas e características do aluno e, via de regra, não são utilizados na formação do estrutura de recursos educacionais e seu conteúdo, o que reduz a eficácia do uso de sistemas de treinamento de computador. Propõe-se a construção de modelos na forma de uma rede semântica, que se diferencia de outros modelos pela visibilidade e simplicidade de representação do conhecimento, presença de mecanismos para a sua estruturação e cumprimento de ideias modernas sobre a organização da memória humana. A criação e aperfeiçoamento dos computadores levou e continua a levar à criação de novas tecnologias em vários campos da atividade científica e prática. Apesar do rápido desenvolvimento atual dos sistemas de treinamento por computador, existem muitos problemas associados tanto ao seu desenvolvimento quanto à implementação e eficiência do uso desses sistemas de treinamento. O principal problema na criação de sistemas de aprendizagem adaptativa é a dificuldade em construir um ambiente de software que possa “entender” uma pessoa.
um computador
Educação
treinável
Educação
algoritmo
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A criação e aperfeiçoamento dos computadores levou e continua a levar à criação de novas tecnologias em vários campos da atividade científica e prática. Uma dessas áreas era a educação - o processo de transferência sistematizada de conhecimentos, habilidades e habilidades de uma geração para outra. Sendo uma poderosa esfera de informação em si, que tem experiência no uso de vários sistemas de informação clássicos (não computacionais), a educação respondeu rapidamente às possibilidades da tecnologia moderna.
Diante de nossos olhos, surgem sistemas de informação não tradicionais associados à aprendizagem; é natural chamar esses sistemas de treinamento de informação.
Os sistemas automatizados de aprendizagem são sistemas que ajudam a dominar novos materiais, controlar o conhecimento e ajudar os professores a preparar o material educacional.
O objetivo do estudo: analisar sistemas de treinamento de computador, identificar os principais problemas em sua construção, desenvolver submodelos de um sistema de treinamento de computador para treinamento avançado.
A investigação moderna no domínio da utilização de computadores na educação desenvolve-se principalmente no âmbito de várias áreas principais, que podem ser descritas a seguir: sistemas inteligentes de aprendizagem; multimídia e hipermídia educacionais; ambientes de aprendizagem, micromundos e modelagem; uso de redes de computadores na educação; novas tecnologias para o ensino de disciplinas específicas.
Apesar do rápido desenvolvimento atual dos sistemas de treinamento por computador, existem muitos problemas associados tanto ao seu desenvolvimento quanto à implementação e eficiência do uso desses sistemas de treinamento.
Considerando o problema de desenvolvimento de sistemas de aprendizado de computador em geral, não se pode deixar de mencionar a seguinte característica importante observada por V.L. Stefanyuk, é a alocação de dois processos principais: aprender como aprender e aprender como tutoria (figura).
Classificação de sistemas inteligentes de aprendizado por computador
A direção da aprendizagem (sistemas de aprendizagem) é autoaprendizagem, aprendizagem com professor, adaptação, auto-organização, etc., portanto, ao desenvolver sistemas de aprendizagem, são estudados modelos que demonstram a capacidade de adaptação ao ambiente acumulando informações. A direção da tutoria (sistemas de aprendizagem) está intimamente relacionada com as questões de “a quem ensinar” (modelo do aluno), bem como “o que ensinar” (modelo de aprendizagem) e até mesmo “por que ensinar”, ou seja, aqui são investigados modelos de transferência de informação e conhecimento do professor com a ajuda do computador.
Como não existem teorias e algoritmos de aprendizagem geralmente aceitos no campo da pedagogia, não existem modelos formais do aluno, aprendizagem, influências educacionais, explicações, etc., as esperanças são colocadas principalmente em modelos lógico-linguísticos. A interpenetração dos processos de integração da inteligência artificial e da pedagogia expressou-se nos sistemas inteligentes de aprendizagem, bem como nos sistemas especialistas integrados de ensino, na necessidade de introduzir ferramentas adicionais para apoiar o modelo do aluno, segundo o qual o professor determina o subobjetivo atual de aprendizagem em nível estratégico, bem como ferramentas que implementam um modelo específico de aprendizagem na forma de um conjunto de influências educacionais em nível tático e proporcionando ao professor a oportunidade de observar as ações do aluno e fornecer-lhe as informações necessárias assistência.
GA Atanov no livro "Atividade Abordagem ao Ensino" escreve que a modelagem do conhecimento sobre o aluno tem três objetivos principais - estabelecer "o que ele é", "o que queremos vê-lo" e "o que ele pode se tornar". Às vezes, o conhecimento e as habilidades da disciplina em uma determinada disciplina/curso são incluídos no modelo normativo do aluno, ou um modelo de disciplina de cinco componentes é considerado parte do modelo normativo, etc.
O principal problema na criação de sistemas de aprendizagem adaptativa é a dificuldade em construir um ambiente de software que possa “entender” uma pessoa. Portanto, a maioria dos desenvolvimentos nesta área é baseada na criação de modelos de trainees com posterior descrição e construção de várias hipóteses (trabalhos de A.G. Hein, B.S. Gershunsky, V.P. Zinchenko, A.V. Osin, S.V. Panyukova, I. V. Robert e outros). Aos modelos é atribuído um determinado conjunto de características, que subsequentemente afetam diretamente a construção do próprio sistema de treinamento. Existe um número bastante grande de modelos de alunos, mas eles levam em conta mal as características e características psicofisiológicas do aluno e, via de regra, não são utilizados na formação da estrutura dos recursos educacionais e de seu conteúdo, o que reduz a eficácia da utilização de sistemas informáticos de formação.
Deste ponto de vista, o modelo do aluno e, consequentemente, a estrutura desses sistemas implementados com base no uso de tecnologias de adaptação, deve levar em consideração a modalidade do aluno; tipo de seu temperamento; o estado psicoemocional atual do aluno. De particular interesse é a determinação do estado psicoemocional atual do aluno. Como ferramentas reais que determinam o estado psicoemocional, podem ser distinguidos dois grandes grupos:
1. Testes e programas de teste.
2. Dispositivos ou sistemas especiais.
Nos trabalhos modernos sobre sistemas informatizados de treinamento, praticamente não há estudos relacionados à formação de um modelo de competência do aluno, refletindo sua capacidade de aplicar conhecimentos e qualidades pessoais para uma atividade bem-sucedida em uma área profissional específica, processo novo no âmbito da a criação e uso desses sistemas. Este modelo pode ser considerado como uma nova componente dinâmica do modelo do aluno, intimamente relacionado, por um lado, com o retrato psicológico da personalidade e, por outro lado, refletindo os resultados da utilização de influências pedagógicas específicas.
Existem várias abordagens para modelar o conteúdo da educação como um sistema complexo, formas de representar informações semânticas, problemas que surgem no desenvolvimento de sistemas baseados em conhecimento e os modelos mais comuns para sua apresentação. Existem várias formas de representar o conhecimento em sistemas inteligentes, cuja presença se deve, antes de tudo, ao desejo de representar com a maior eficiência o conhecimento relacionado a várias áreas temáticas.
O método de representação do conhecimento na maioria dos casos é implementado usando o modelo apropriado. Os principais tipos de modelos de representação do conhecimento são divididos em lógicos (formais), heurísticos (formalizados) e mistos.
Com base em uma análise de sistemas de modelos inteligentes de representação do conhecimento, um modelo em forma de rede semântica foi escolhido como o principal meio de resolução desses problemas didáticos no campo da informática.
Feita uma análise de sistema de modelos intelectuais, podemos concluir que o modelo de um sistema de treinamento de computador para treinamento avançado deve incluir a construção dos seguintes três submodelos: um modelo do aluno (M1), um modelo do processo de aprendizagem (M2), um modelo de explicação (M3) .
O modelo M1 inclui as seguintes componentes: no caso mais simples - informação contabilística sobre o aluno, e nos mais complexos - o retrato psicológico da personalidade do aluno (Ph); o nível inicial de conhecimento e habilidades do aluno (); o nível final de conhecimentos e habilidades do aluno (); algoritmos para identificação dos níveis de conhecimento e habilidades do aluno (A); algoritmos de testes psicológicos para identificar características pessoais, com base nos quais é formado um retrato psicológico da personalidade do aluno (АPh). Sob o termo "conhecimento", de acordo com o ponto de vista de O.I. Larichev, é entendido como a preparação teórica do aluno (conhecimento declarativo), e o termo "habilidades" - a capacidade de aplicar a teoria na resolução de problemas práticos (conhecimento procedimental).
Para implementar os algoritmos A e APh na formação do modelo M1, foi utilizado o seguinte conjunto de procedimentos de teste do aluno: o procedimento para inserir as informações iniciais (questões de controle, vetor de acertos e coeficientes de peso para cada questão); o procedimento para derivar perguntas e opções de resposta no processo de condução do controle do conhecimento; procedimento de avaliação; procedimento de cálculo da nota final. O modelo M1 contém informações sobre o estado de conhecimento do aluno (modelos , ) ─ tanto as características gerais, integradas, quanto as que refletem a assimilação do material didático vigente por ele.
Em geral, o modelo do aprendiz é um grafo direcionado finito, que pode ser descrito como Mlearner =
Atualmente, foi desenvolvida uma biblioteca de algoritmos de avaliação, que são utilizados de forma flexível na testagem dos formandos, dependendo das especificidades do curso/disciplina e do contingente de formandos. Por exemplo, um método baseado na avaliação equilibrada de T. Roberts para perguntas do tipo fechado e complementado pela possibilidade de definir arbitrariamente o grau de gravidade da avaliação, bem como ponderar as perguntas por coeficientes de dificuldade obtidos com base em uma avaliação especializada, é efetivamente utilizada. Neste caso, equilíbrio significa a independência da expectativa matemática da avaliação do número de respostas corretas e incorretas recebidas aleatoriamente para esta questão.
Para formar o modelo do aluno M1, é utilizado o modelo de referência Me, correspondente ao nível de conhecimento do professor sobre uma determinada seção do curso que está sendo estudado, com o qual serão comparados os resultados obtidos na etapa de construção do M1. Formalmente, o modelo de referência Me, assim como o modelo do aluno, é um grafo direcionado, ou seja, um conjunto da forma Me =
A construção dinâmica do modelo M1 do aluno é realizada comparando o M1 atual com o modelo de referência Me construído anteriormente pelo professor. É importante notar que nesta etapa, juntamente com a identificação do nível de conhecimento e habilidades, é realizada a construção de um retrato psicológico do indivíduo.
O modelo do processo de aprendizagem contém conhecimentos sobre o planeamento e organização (desenho) do processo de aprendizagem, métodos de ensino gerais e particulares, pelo que o modelo M2 proposto inclui as seguintes componentes: um conjunto de modelos M1; um conjunto de estratégias de aprendizagem e influências de aprendizagem; a função de escolher estratégias de aprendizagem ou gerar estratégias de aprendizagem dependendo do modelo de entrada M1.
Deve-se notar que o gerenciamento do aprendizado é realizado com base em algum plano, que é selecionado na biblioteca de estratégias de aprendizado ou gerado automaticamente com base nos parâmetros M1, e cada estratégia de aprendizado consiste em uma determinada sequência de ações de aprendizado.
A descrição da teoria de conjuntos do modelo adaptativo M2 é um conjunto da forma M2 =
O modelo explicativo (M3) é desenvolvido com base no fato de que os métodos existentes de implementação de métodos explicativos em sistemas computacionais tradicionais não satisfazem totalmente os objetivos de aprendizagem, em particular, os modelos Ml e M2, portanto, o modelo M3, focado em modelos de produção de representação do conhecimento, inclui os seguintes componentes:
M3G - procedimentos de destino que fornecem uma explicação do andamento da resolução do problema, gerando textos explicativos na tela do visor contendo descrições das regras usadas na saída (explicações gravadas), além de localizar erros do aluno ao resolver o problema atual;
M3D - procedimentos de explicação detalhada, permitindo, dependendo do nível de conhecimento do aluno, ilustrar visualmente o andamento da resolução do problema com vários graus de detalhamento;
M3A - algoritmos de interpretação dos resultados dos processos de identificação da capacidade do aluno para implementar mecanismos de inferência direta/reversa, incluindo a possibilidade de fornecer informações adicionais sobre os objetos da área do problema e seus relacionamentos.
Os modelos M1, M2, M3 especificam totalmente uma tarefa típica de aprendizado com a ajuda de procedimentos e funções específicas e também indicam a presença de certos relacionamentos. Em outras palavras, podemos dizer que para o sucesso da implantação e operação de um sistema computacional de formação avançada de especialistas, é necessário que seu modelo contemple as seguintes funcionalidades:
Construir um modelo de aluno (tendo em conta o retrato psicológico de uma pessoa, o seu pedido educativo e o nível de conhecimento inicial) e o modelo de referência do curso;
Construir um modelo do processo de aprendizagem, cuja essência é a modificação dinâmica da estratégia de aprendizagem de acordo com o modelo atual do aluno e a geração subsequente de um conjunto de influências de aprendizagem mais eficazes nesta fase de aprendizagem, tendo em conta em conta as características psicológicas dos alunos;
Controlo da atividade do aluno e geração de decisões de controlo para o ajuste adequado das ações do aluno de forma a atingir os objetivos de aprendizagem definidos;
Construir um modelo de explicação para avaliar a lógica da tomada de decisão, resultados de cálculos, explicar uma alternativa incorreta ou uma etapa na resolução de um problema.
Revisores:
Karelin V.P., Doutor em Ciências Técnicas, Professor, Chefe do Departamento de Matemática e Informática, Instituto Taganrog de Administração e Economia (TIU e E), Taganrog;
Kiryanov B.F., Doutor em Ciências Técnicas, Professor do Departamento de Matemática Aplicada e Informática, Novgorod State University. Yaroslav, o Sábio, Veliky Novgorod;
Antonov A.V., Doutor em Ciências Técnicas, Professor, Reitor da Faculdade de Cibernética, Instituto Obninsk de Energia Atômica, Universidade Nacional de Pesquisa Nuclear MEPhI, Ministério da Educação e Ciência da Federação Russa, Obninsk.
O trabalho foi recebido pelos editores em 30 de outubro de 2013.
link bibliográfico
Lyashchenko N.I. ANÁLISE DE MODELOS DE SISTEMAS DE FORMAÇÃO INFORMÁTICA. CONSTRUÇÃO DE SUBMODELOS EM UM SISTEMA COMPUTADOR PARA DESENVOLVIMENTO PROFISSIONAL DE ESPECIALISTAS // Pesquisa fundamental. - 2013. - Nº 10-10. – S. 2153-2157;URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=32726 (data de acesso: 19/09/2019). Chamamos a atenção para os periódicos publicados pela editora "Academy of Natural History"
Tutoriais de computador (KOPR) são livros didáticos eletrônicos de hipertexto com funções interativas e elementos multimídia, projetados para o trabalho independente de alunos com material educacional; eficaz na tecnologia de ensino a distância.
O COPR complementa os materiais educacionais tradicionais, usando os recursos da moderna tecnologia de computadores.
Eles incluem:
material teórico
análise da solução de problemas típicos e exemplos explicativos
materiais gráficos e de animação
testes de autocontrole e controle de conhecimento
meios adicionais e de serviço necessários.
É possível identificar os mais comuns tipos de instalações de informática:
Apresentações- o tipo mais comum de apresentação de materiais de demonstração (blah blah)
enciclopédias eletrônicas combinam as funções de demonstração e materiais de referência e são um análogo eletrônico de publicações convencionais de referência e informação, como enciclopédias, dicionários, livros de referência. Sistemas de hipertexto e linguagens de marcação de hipertexto, como HTML, são comumente usados para criar essas enciclopédias.
Eles têm vários recursos adicionais:
Normalmente eles suportam um sistema de busca conveniente por palavras-chave e conceitos;
Ter um sistema de navegação conveniente baseado em hiperlinks;
Pode incluir clipes de áudio e vídeo.
Materiais Didáticos(coleções de tarefas, ditados, exercícios, exemplos, ensaios e ensaios), apresentados em formato eletrônico. Além disso, os materiais didáticos incluem programas simuladores, por exemplo, para resolver problemas matemáticos ou para memorizar palavras estrangeiras.
Programas de sistema de controle de conhecimento como questionários e testes. Eles permitem que você processe os resultados de forma rápida, conveniente, imparcial e automática.
Livros didáticos eletrônicos e cursos de e-learning combinar todos ou vários dos tipos de programas de treinamento acima em um único pacote de software. Por exemplo, o formando é primeiro convidado a ver a formação (apresentação); na próxima etapa, ele pode montar um experimento virtual com base nos conhecimentos adquiridos durante o treinamento; e, finalmente, ele deve responder a um conjunto de perguntas.
Jogos educativos e programas educativos voltado principalmente para pré-escolares e alunos mais jovens. Este tipo inclui programas interativos com um cenário de jogo. Ao realizar uma variedade de tarefas durante o jogo, as crianças desenvolvem habilidades motoras finas, imaginação espacial, memória e outras habilidades.
Como resultado do trabalho com software de vários tipos, destacamos os seguintes princípios para a escolha de um produto de software para uso na aula:
1) O programa deve ser claro desde o primeiro contato, tanto para professores quanto para alunos. O gerenciamento do programa deve ser o mais simples possível.
2) O professor deve ser capaz de compor o material a seu critério e usar a criatividade na preparação da aula.
3) O programa deve permitir o uso de informações em qualquer forma de apresentação (texto, tabelas, diagramas, slides, fragmentos de vídeo e áudio, etc.).
Complexo de treinamento e metodologia - um sistema de documentação normativa e educacional e metodológica, ferramentas de treinamento e controle necessárias e suficientes para a organização qualitativa dos programas educacionais básicos e complementares, de acordo com o currículo. O CMC de uma disciplina acadêmica é um dos elementos da organização das atividades educacionais nas formas de educação em tempo integral, meio período e meio período. Os materiais didáticos devem ser desenvolvidos para alunos de todas as disciplinas acadêmicas, atendendo à necessidade de melhorar a qualidade de assimilação do conteúdo do material didático ao nível dos requisitos da SES VPO.
O principal objetivo da criação do WMC- fornecer ao aluno um conjunto completo de materiais pedagógicos e metodológicos para o estudo autónomo da disciplina. Ao mesmo tempo, além do ensino direto dos alunos, as tarefas do professor são: prestação de serviços de consultoria, avaliação atual e final de conhecimentos, motivação para o trabalho independente.
