Ajutoarele didactice computerizate sunt împărțite în:
manuale de calculator;
medii specifice domeniului;
ateliere de laborator;
simulatoare;
sisteme de control al cunoștințelor;
Directoare și baze de date în scopuri educaționale;
sisteme de scule;
sisteme de învățare expert.
Sisteme automate de învățare (ATS) - complexe de software și hardware și instrumente educaționale și metodologice care asigură activități de învățare activă. AES oferă nu doar predarea cunoștințelor specifice, ci și verificarea răspunsurilor elevilor, posibilitatea de indicii, amuzamentul materialului studiat etc.
AES sunt sisteme complexe om-mașină în care un număr de discipline sunt combinate într-una singură: didactica (scopurile, conținutul, tiparele și principiile educației sunt fundamentate științific); psihologie (ținând cont de caracteristicile caracterului și depozitul mental al elevului); modelare, grafică pe computer etc.
Principalul mijloc de interacțiune între student și ATS este dialog. Dialogul cu sistemul de învățare poate fi controlat atât de către cel care învață, cât și de către sistem. În primul caz, elevul însuși determină modul de lucru cu AOS, alegând o metodă de studiu a materialului care corespunde abilităților sale individuale. În al doilea caz, metoda și metoda de studiere a materialului sunt alese de sistem, prezentând elevului, în conformitate cu scenariul, cadre de material educațional și întrebări acestora. Elevul introduce răspunsurile sale în sistem, care interpretează semnificația lor pentru el însuși și afișează un mesaj despre natura răspunsului. În funcție de gradul de corectitudine al răspunsului, sau de întrebările elevului, sistemul organizează lansarea anumitor trasee ale scenariului de învățare, alegând o strategie de învățare și adaptându-se la nivelul de cunoștințe al elevului.
Sisteme de învățare expert (ETS). Ele implementează funcții de învățare și conțin cunoștințe dintr-un anumit domeniu destul de restrâns. ETS are capacitatea de a explica strategia și tactica de rezolvare a problemei domeniului studiat și de a asigura controlul nivelului de cunoștințe, abilități și abilități cu diagnosticarea erorilor pe baza rezultatelor învățării.
Baze de date de instruire (UBD) și baze de cunoștințe de formare (UBZ), axate pe un anumit domeniu. UBD vă permite să formați seturi de date pentru o anumită sarcină educațională și să selectați, sortați, analizați și procesați informațiile conținute în aceste seturi. UBZ, de regulă, conține o descriere a conceptelor de bază ale domeniului, strategia și tactica pentru rezolvarea problemelor; un set de exerciții propuse, exemple și sarcini ale materiei, precum și o listă cu posibilele erori ale elevilor și informații pentru corectarea acestora; o bază de date care conține o listă de metode de predare și forme organizatorice de educație.
Sisteme multimedia. Ele permit implementarea unor metode și forme intensive de instruire, creșterea motivației învățării prin utilizarea mijloacelor moderne de prelucrare a informațiilor audiovizuale, creșterea nivelului de percepție emoțională a informației, formarea capacității de a implementa diferite forme de activități independente de prelucrare a informațiilor.
Sistemele multimedia sunt utilizate pe scară largă pentru a studia procese de natură variată pe baza simulării lor. Aici puteți vizualiza viața particulelor elementare ale microlumii, invizibile pentru ochiul obișnuit, atunci când studiați fizica, vorbiți în mod figurat și clar despre lumi abstracte și n-dimensionale, explicați clar cum funcționează acest sau acel algoritm etc. Abilitatea de a simula procesul real în culoare și cu acompaniament sonor ridică învățarea la un nivel calitativ nou.
Sisteme<Виртуальная реальность>. Sunt utilizate în rezolvarea sarcinilor constructiv-grafice, artistice și de altă natură, în care este necesară dezvoltarea capacității de a crea un design spațial mental al unui obiect conform reprezentării sale grafice; în studiul stereometriei și al desenului; în simulatoare computerizate de procese tehnologice, instalații nucleare, aviație, transport maritim și terestru, unde fără astfel de dispozitive este fundamental imposibil să se elaboreze abilitățile de interacțiune umană cu mecanisme și fenomene moderne supercomplexe și periculoase.
Rețele de telecomunicații informatice educaționale. Permite furnizarea de învățământ la distanță (DL) - învățarea la distanță, când profesorul și elevul sunt separați spațial și (sau) în timp, iar procesul de învățământ se desfășoară prin intermediul telecomunicațiilor, în principal pe baza internetului. În același timp, mulți oameni au posibilitatea de a-și îmbunătăți educația acasă (de exemplu, adulții împovărați de preocupări legate de afaceri și familie, tinerii care locuiesc în zonele rurale sau orașe mici). O persoană, în orice perioadă a vieții sale, câștigă oportunitatea de a dobândi de la distanță o nouă profesie, de a-și îmbunătăți abilitățile și de a-și lărgi orizonturile și, practic, în orice centru științific sau educațional din lume.
În practica educațională, sunt utilizate toate tipurile principale de telecomunicații computerizate: e-mail, panouri electronice, teleconferințe și alte funcții de internet. DL prevede, de asemenea, utilizarea autonomă a cursurilor înregistrate pe discuri video, CD-uri etc. Telecomunicațiile computerizate oferă:
capacitatea de a accesa diverse surse de informații prin Internet și de a lucra cu aceste informații;
posibilitatea de feedback prompt în timpul dialogului cu profesorul sau cu alți participanți la cursul de formare;
posibilitatea de a organiza proiecte comune de telecomunicații, inclusiv internaționale, teleconferințe, posibilitatea de a face schimb de opinii cu orice participant la acest curs, un profesor, consultanți, posibilitatea de a solicita informații despre orice problemă de interes prin teleconferințe.
posibilitatea implementării unor metode de creativitate la distanță, cum ar fi participarea la conferințe la distanță, la distanță<мозговой штурм>munca creativă în rețea, analiza comparativă a informațiilor din WWW, munca de cercetare la distanță, proiecte educaționale colective, jocuri de afaceri, ateliere, tururi virtuale etc.
Munca în comun îi încurajează pe elevi să se familiarizeze cu diferite puncte de vedere asupra problemei studiate, să caute informații suplimentare, să-și evalueze propriile rezultate.
1Pătrunderea tehnologiilor informaționale în domeniul educației conduce la extinderea bazei conceptuale, atât prin formarea de noi concepte, cât și prin utilizarea conceptelor vechi într-un sens semantic nou. Necesitatea modificării conținutului semantic al unor concepte de cibernetică se datorează în primul rând faptului că sarcinile managementului învățării nu pot fi considerate izolat de starea elevului. Din acest punct de vedere, câmpul informaţional construit în sistemele de formare şi numeroşii participanţi la procesul educaţional formează un singur tot – un „sistem auto-consecvent”. Acest concept a fost împrumutat de noi din fizică, la fel ca multe alte concepte care și-au găsit deja aplicație în descrierea sistemelor de învățare automată, nu întâmplător. În opinia noastră, există multe în comun între sarcinile de automatizare a învățării și metodele de descriere, de exemplu, a unui sistem cuantic. În același timp, conținutul conceptului de „cuantum de informație” are mult mai multe în comun cu conceptul de cuantum de energie decât se crede în mod obișnuit.
Din punctul de vedere al tehnologiei informaţiei, sarcina învăţării poate fi considerată ca transferarea sistemului într-o nouă stare calitativă printr-un număr finit de transformări cantitative.
La dezvoltarea sistemelor de învățare automată, informațiile prelucrate de calculator și oferite utilizatorului trebuie evaluate, în primul rând, din punctul de vedere al percepției acestor informații de către conștiință ca informații utile pentru formarea unei personalități. Cu alte cuvinte, orice sistem de învățare (nu neapărat automatizat) este a sistem informațional semantic (SIS) . În acest sens, este oportun, în opinia noastră, să evidențiem astfel de elemente cibernetice, care sunt denumite în mod obișnuit fluxurile de informații , precizând, totuși, aceste concepte așa cum sunt aplicate SIS.
Sub fluxul informațional semantic în învăţare (SIPO) vom înțelege o astfel de secvență de schimbări în cunoștințele noastre, care numai în întregime este percepută de conștiință ca un anumit pas în dezvoltarea personalității, adică asigură trecerea personalității la o nouă calitate.
Intrarea sistemului de învățare primește informații organizate după principiul „diversității elementare”: un set de biți de informație este procesat uniform în timp. Biți de informații date pe axa numerică X iar ciclurile de procesare a întreruperilor stabilite de generator pot fi considerate coordonatele unei varietăți „spațio-temporale” (x, t) - un spațiu omogen de evenimente ecran.
Prelucrarea informațiilor în scopul învățării este o încălcare a omogenității varietății, transformându-l într-un fel de spațiu, eventual metric. Pentru a înțelege exact ce schimbări se produc în fluxul continuu de informații în procesul de pregătire a acestuia pentru perceperea de pe ecranul unui monitor de calculator, să luăm în considerare operațiile de bază asupra spațiului informațional dictat de sarcinile de învățare.
1. Marcarea spațiului informațional - împărțirea spațiului informațional în SIPO.
2. Formatarea SIPO - sarcina unui singur element, o unitate de masura a fluxului de informatii in raport cu procesul de invatare.
3. Cuantificare SIPO. Prin cuantificarea SIPO, înțelegem descompunerea acestuia în unele componente de bază care corespund unor proprietăți predeterminate care depind de caracteristicile reprezentării informatice a informațiilor, sarcinile de învățare și caracteristicile de percepție. În acest caz, procedura de cuantificare în sine poate fi descompusă în două componente:
- cuantificare secvențială - împărțirea în părți din „lungimea” fluxului de informații (cuantizare lungă);
- cuantificare paralelă - stratificarea cuantelor lungi individuale în straturi - cuante fulgioase de-a lungul modului de aprofundare a ideii unui element de flux de informații.
4. Distribuirea SIPO. În procesul de învățare, nevoia de cuante diferite este diferită, iar această împrejurare face necesară rezolvarea problemei distribuirii fluxului de informații pe aria de reprezentare computerizată a cunoștințelor (linii, cadre, ferestre).
5. Concatenarea (conectarea) SIPO. Conținutul termenului este similar cu sensul său în programare. Vorbim atât despre conectarea unor straturi individuale de cuante lungi ale aceluiași SIPO, cât și despre conectarea unor cuante (atât lungi, cât și fulgioase) ale diferitelor SIPO. De regulă, concatenarea în cadrul aceluiași SIPO se datorează utilizării acelorași cuante fulgioase de către cuante lungi diferite.
6. Fluxul de informații Gateway - suspendarea fluxului de informații noi pentru a ajusta cunoștințele de bază necesare pentru a înțelege raționamentul ulterioară.
7. Fuziunea fluxurilor de informații - formarea unui nou flux de informații pe baza rezultatelor obținute în mai multe SIPO independente.
Este util să clarificăm problema cuantizării SIPO pe baza înțelegerii cuantumului energetic acceptat în fizică. În fizică, un cuantum de energie (cuantumul unui câmp electromagnetic) este înțeles ca o porțiune de energie care este emisă, se mișcă în spațiu și este absorbită doar ca un întreg, ca un întreg - un corpuscul. În acest caz, proprietatea de absorbție a unui cuantum depinde de relația dintre energia cuantei și capacitățile sistemului de absorbție, i.e. energia unui cuantic absorbit de un sistem este o proprietate nu numai a cuantumului, ci și a sistemului absorbant. În interpretarea existentă a cuantumului de informație, această proprietate de bază a cuantumului de energie este absentă cu totul. Dar tocmai această proprietate face posibil să vorbim despre un sistem cuantic. Stagiarii plasați în spațiul informațional reprezintă un sistem pe mai multe niveluri care necesită asimilarea unei cantități diferite de informații pentru schimbarea calitativă a acestuia, i.e. cuante de diferite energii informaţionale. Din acest punct de vedere, o pagină de ecran a unui text, o formulă, un desen nu pot fi considerate concepte invariante ale cuantelor fluxului de informații. În conformitate cu conceptul de informație semantică, doar un astfel de set de date care schimbă în mod necesar starea cunoștințelor noastre ar trebui considerat o cuantum de informație, iar din punctul de vedere al învățării, doar o porțiune asimilată de informație poate schimba starea. de cunoaștere. O informație poate fi asimilată doar atunci când toate datele din această porțiune sunt clare pentru elev. Astfel, chiar și cu același fundal de învățare, se poate înțelege formula fără explicații suplimentare, altul cu explicații suplimentare, iar al treilea are nevoie de o explicație a terminologiei utilizate în explicație. O astfel de înțelegere a cuantumului informației o aduce mult mai aproape de conceptul de cuantum de energie. Este evident că pentru anumite dimensiuni ale cuantumului informațional nu are sens să vorbim despre posibilitatea absorbției sale, adică. asimilare.
Cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că o persoană, ca element al procesului educațional, tinde să spargă ea însăși informația în cuante pentru a o asimila pe deplin. În același timp, el trebuie să rezolve probleme suplimentare de sortare a informațiilor disponibile și de căutare a informațiilor lipsă. Soluția acestor probleme ar trebui să fie atribuită sistemelor de instruire automatizate. Perfecţionarea operaţiilor semantice asupra informaţiei semantice considerate mai sus, pe baza sarcinilor de învăţare, permite, în opinia noastră, o mai bună organizare a procesului de pregătire a materialului sursă pentru utilizarea acestuia în sistemele de învăţare automată.
Literatură
- Gorovenko L.A. Construirea unui mediu informațional și educațional cu elemente de inteligență artificială: Dis.... cand. tehnologie. Științe. Krasnodar, 2002. - 167 p.
- Solomatin N.M. Sisteme semantice informaționale. - M.: Liceu, 1989. - 127p.
Link bibliografic
Rykova E.V., Rykov V.T. SISTEME DE PREDARE INFORMATICĂ ȘI FLUXE DE INFORMAȚII // Succesele științelor naturale moderne. - 2004. - Nr. 3. - P. 87-88;URL: http://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=12424 (data accesului: 19/09/2019). Vă aducem la cunoștință jurnale publicate de editura „Academia de Istorie Naturală”
De regulă, elementele învățării programate fac parte sisteme de învățare automatizate (AOS). Aceste sistemele sunt complexe de suport științific, metodologic, educațional și organizatoric pentru procesul de învățare desfășurat pe baza computerului sau, după cum se mai numesc, tehnologiile informaționale. Din punctul de vedere al didacticii moderne, introducerea mediului informațional și a software-ului a introdus un număr imens de noi oportunități în toate domeniile procesului de învățare. Tehnologiile informatice reprezintă mijloace fundamental noi de educație. Datorită vitezei și rezervelor mari de memorie, ele fac posibilă implementarea diferitelor medii pentru învățarea programată și bazată pe probleme, pentru a construi diverse opțiuni pentru moduri de învățare interactivă, atunci când într-un fel sau altul răspunsul elevului afectează cu adevărat cursul învățării ulterioare. .
Drept urmare, un profesor modern trebuie să stăpânească inevitabil noile abordări educaționale bazate pe mijloacele și metodele de instruire individuală pe calculator. În cazul general, profesorul are acces la instrumente informatice, mediul informațional și produse software concepute pentru a sprijini activitățile didactice. Toate aceste instrumente formează complexe de sisteme de învățare automată.
Ca parte a sistemelor de învățare automatizate, o serie de probleme de învățare sunt în prezent rezolvate. Prima grupă cuprinde sarcinile de verificare a nivelului de cunoștințe, abilități și abilități ale elevilor înainte și după antrenament, abilitățile, înclinațiile și motivațiile lor individuale. Pentru astfel de verificări, se folosesc de obicei sisteme adecvate (baterii) de teste psihologice și întrebări de examinare. Această grupă include și sarcinile de verificare a indicatorilor de performanță ai elevilor, care se realizează prin înregistrarea unor indicatori psihofiziologici precum viteza de reacție, nivelul de atenție etc.
Al doilea un grup de sarcini este asociat cu înregistrarea și analiza statistică a indicatorilor de stăpânire a materialului educațional: stabilirea secțiunilor individuale pentru fiecare elev, determinarea timpului de rezolvare a problemelor, determinarea numărului total de erori, clasificarea tipurilor de erori individuale etc. .Este logic să se includă soluţionarea sarcinilor de conducere a activităţilor educaţionale în această grupă. De exemplu, sarcini de modificare a ritmului de prezentare a materialului educațional sau a ordinii de prezentare a noilor blocuri de informații educaționale elevului, în funcție de timpul de rezolvare, tipul și numărul erorilor. Astfel, acest grup de sarcini are ca scop susținerea și implementarea principalelor elemente ale învățării programate.
Al treilea un grup de sarcini AES este asociat cu rezolvarea problemelor de pregătire și prezentare a materialului educațional, adaptarea materialului în funcție de nivelurile de dificultate, pregătirea ilustrațiilor dinamice, sarcini de control, lucrul de laborator și munca independentă a elevilor. Ca exemplu al nivelului unor astfel de clase, se poate indica posibilitatea utilizării diverselor instrumente de tehnologie a informației. Cu alte cuvinte, utilizarea de produse software care permit formarea diferitelor lucrări complexe de laborator sau alte lucrări practice. De exemplu, cum ar fi asamblarea unui osciloscop „virtual” cu o demonstrație ulterioară a capacităților sale de înregistrare, amplificare sau sincronizare a diferitelor semnale. Exemple similare din domeniul chimiei pot viza modelarea interacțiunii moleculelor complexe, comportamentul soluțiilor sau gazelor atunci când se schimbă condițiile experimentale.
Suportul tehnic al sistemelor de învățare automată se bazează pe rețelele locale de calculatoare, inclusiv stațiile de lucru automatizate (AWS) ale elevilor, un profesor și o linie de comunicare între aceștia (Fig. 10.1). Locul de muncă al elevului, pe lângă monitor (afișaj) și tastatură, poate conține o imprimantă, elemente multimedia precum difuzoare, sintetizatoare de sunet, editori de text și grafice. Scopul tuturor acestor instrumente tehnice și software este de a oferi studenților soluții, material de referință și mijloace de înregistrare a răspunsurilor. Echiparea locului central de muncă al profesorului include elemente tehnice și software suplimentare semnificative care vă permit să vă înregistrați
Orez. 10.1. Schema generală a unei bucle de control închise în sistemul „profesor – elev”. Software-ul pentru stațiile de lucru automate ale unui profesor și al unui student (ARMP și ARMU) face posibilă implementarea diferitelor opțiuni pentru sistemele de instruire automatizate, inclusiv sisteme de instruire programate bazate pe luarea în considerare a dificultăților individuale de învățare și emiterea de sarcini personale
răspunsurile individuale ale elevilor, păstrează statistici ale tipurilor de erori, eliberează sarcini individuale și oferă asistență corectivă. Versiunile extinse ale sistemelor de învățare automată pot avea acces la Internet, acces la baze de date în diverse domenii și e-mail.
1Se efectuează analiza sistemelor de formare informatică, fiind relevate principalele probleme în construcția acestora. Problema principală este construirea unui model de student, există un număr mare de aceste modele, cu toate acestea, ele țin cont puțin de caracteristicile și caracteristicile psihofiziologice ale elevului și, de regulă, nu sunt utilizate în formarea structurii. a resurselor educaționale și a conținutului acestora, ceea ce reduce eficiența utilizării sistemelor de formare informatică. Construcția modelelor se propune a fi construită sub forma unei rețele semantice, care se deosebește de alte modele prin vizibilitatea și simplitatea reprezentării cunoștințelor, prezența mecanismelor de structurare a acestora și conformarea cu ideile moderne despre organizarea memoriei umane. Crearea și perfecționarea calculatoarelor a condus și continuă să conducă la crearea de noi tehnologii în diverse domenii de activitate științifică și practică. În ciuda dezvoltării rapide actuale a sistemelor de instruire pe calculator, există multe probleme asociate atât cu dezvoltarea acestora, cât și cu implementarea și eficiența utilizării acestor sisteme de instruire. Principala problemă în crearea sistemelor de învățare adaptive este dificultatea de a construi un astfel de mediu software care ar putea „înțelege” o persoană.
un calculator
educaţie
antrenabil
educaţie
algoritm
1. Bashmakov A.I., Bashmakov I.A. Dezvoltarea manualelor informatice și a sistemelor de predare. – M.: Filin. - 2003. - 430s.
2. Brusilovsky P.L. Construirea și utilizarea modelelor de elevi în sistemele inteligente de învățare.Izvestiya RAN. Cibernetică tehnică. - 1992. - Nr. 5. - P. 97–119.
3. Gavrilova T.A., Khoroşevski V.F. Baze de cunoștințe ale sistemelor intelectuale. - Sankt Petersburg: Peter, 2000. - 384 p.
4. Golenkov V.V., Emelyanov V.V., Tarasov V.B. Scaune virtuale și sisteme inteligente de învățare // Artificial Intelligence News. - 2001. - Nr. 4. - P. 3–13.
5. Petrushin V.A. Sisteme de învățare: arhitectură și metode de implementare (recenzie) // Izvestiya RAN. Cibernetică tehnică. - 1993. - Nr 2. - S. 164-190.
6. Petrushin V.A. Sisteme de instruire a experților. - Kiev: Naukova Dumka, 1992. - S. 196.
7. Pimenov V. I. Suport algoritmic al complexului instrumental pentru formarea cunoștințelor despre procesele tehnologice.Izvestiya vuzov. Instrumentaţie. - 2009. - Nr. 1. - P. 3–9.
8. Rybina G.V. Predarea sistemelor expert integrate: unele rezultate și perspective / Inteligența artificială și luarea deciziilor. - 2008. - Nr. 1. - P. 22–46.
9. Frolov Yu.V., Makhotin D.A. Modelul de competențe ca bază pentru evaluarea calității pregătirii de specialitate // Învățământul superior astăzi. - 2004. - Nr. 8. - P. 34-41.
Crearea și perfecționarea calculatoarelor a condus și continuă să conducă la crearea de noi tehnologii în diverse domenii de activitate științifică și practică. Unul dintre aceste domenii a fost educația - procesul de transfer sistematizat de cunoștințe, abilități și abilități de la o generație la alta. Fiind o sferă informațională puternică în sine, care are experiență în utilizarea diferitelor sisteme informatice clasice (non-computer), educația a răspuns rapid posibilităților tehnologiei moderne.
În fața ochilor noștri apar sisteme informaționale netradiționale asociate învățării; este firesc să numim astfel de sisteme informare-formare.
Sistemele de învățare automată sunt sisteme care ajută la stăpânirea noilor materiale, la controlul cunoștințelor și îi ajută pe profesori să pregătească material educațional.
Scopul studiului: analiza sistemelor de formare informatică, identificarea principalelor probleme în construcția acestora, elaborarea submodelelor unui sistem de formare informatică pentru formare avansată.
Cercetarea modernă în domeniul utilizării computerelor în educație se dezvoltă în principal în cadrul mai multor domenii principale, care pot fi descrise astfel: sisteme inteligente de învățare; multimedia educațională și hipermedia; medii de învățare, microlumi și modelare; utilizarea rețelelor de calculatoare în educație; noi tehnologii pentru predarea disciplinelor specifice.
În ciuda dezvoltării rapide actuale a sistemelor de instruire pe calculator, există multe probleme asociate atât cu dezvoltarea acestora, cât și cu implementarea și eficiența utilizării acestor sisteme de instruire.
Având în vedere problema dezvoltării sistemelor informatice de învățare în general, nu se poate să nu menționăm următoarea trăsătură importantă remarcată de V.L. Stefanyuk, este alocarea a două procese principale: învățarea ca învățare și învățarea ca tutorat (figura).
Clasificarea sistemelor inteligente de învățare pe calculator
Direcția de învățare (sisteme de învățare) este autoînvățarea, învățarea cu un profesor, adaptarea, autoorganizarea etc., prin urmare, la dezvoltarea sistemelor de învățare se studiază modele care demonstrează capacitatea de adaptare la mediu prin acumularea de informații. Direcția de îndrumare (sisteme de învățare) este strâns legată de întrebările „pe cine să predea” (modelul de învățare), precum și de „ce să predea” (modelul de învățare) și chiar de „de ce să predați”, i.e. aici sunt investigate modele de transfer de informații și cunoștințe de la profesor cu ajutorul calculatorului.
Întrucât în domeniul pedagogiei nu există teorii și algoritmi de învățare general acceptați, nu există modele formale ale elevului, învățare, influențe educaționale, explicații etc., speranțele sunt puse în principal pe modele logico-lingvistice. Întrepătrunderea proceselor de integrare a inteligenței artificiale și a pedagogiei s-a exprimat în sistemele inteligente de învățare, precum și în sistemele expertizate integrate de predare, în necesitatea introducerii unor instrumente suplimentare care să susțină modelul elevului, conform cărora profesorul determină subobiectivul actual al învățarea la nivel strategic, precum și instrumentele care implementează un model specific de învățare sub forma unui set de influențe educaționale la nivel tactic și oferind profesorului posibilitatea de a observa acțiunile elevului și de a-i oferi cele necesare. asistenţă.
G.A. Atanov în cartea „Activity Approach to Teaching” scrie că modelarea cunoștințelor despre elev are trei obiective principale – stabilirea „ce este”, „ce vrem să-l vedem” și „ce poate deveni”. Uneori, cunoștințele și abilitățile subiectului dintr-o anumită disciplină/curs sunt incluse în modelul normativ al studentului, sau un model de subiect cu cinci componente este considerat ca parte a modelului normativ etc.
Principala problemă în crearea sistemelor de învățare adaptive este dificultatea de a construi un astfel de mediu software care ar putea „înțelege” o persoană. Prin urmare, cele mai multe dezvoltări din acest domeniu se bazează pe crearea de modele de stagiari cu descrierea și construirea ulterioară a diferitelor ipoteze (lucrări de A.G. Hein, B.S. Gershunsky, V.P. Zinchenko, A.V. Osin, S.V. Panyukova, I. V. Robert și alții). Modelelor li se atribuie un anumit set de caracteristici, care ulterior afectează direct construcția sistemului de antrenament în sine. Există un număr destul de mare de modele de elevi, dar țin cont puțin de caracteristicile și caracteristicile psihofiziologice ale elevului și, de regulă, nu sunt utilizate în formarea structurii resurselor educaționale și a conținutului acestora, ceea ce reduce eficacitatea. a utilizării sistemelor informatice de instruire.
Din acest punct de vedere, modelul elevului și, în consecință, structura acestor sisteme implementate pe baza utilizării tehnologiilor de adaptare, trebuie să țină cont de modalitatea elevului; tipul temperamentului său; starea psiho-emoțională actuală a elevului. Un interes deosebit este determinarea stării psiho-emoționale actuale a elevului. Ca instrumente reale care determină starea psiho-emoțională, se pot distinge două grupuri mari:
1. Teste și programe de testare.
2. Dispozitive sau sisteme speciale.
În lucrările moderne despre sistemele de formare informatică, practic nu există studii legate de formarea modelului de competențe al unui student, care să reflecte capacitatea acestuia de a aplica cunoștințele și calitățile personale pentru o activitate de succes într-un anumit domeniu profesional, care este un proces nou în cadrul crearea și utilizarea acestor sisteme. Acest model poate fi considerat ca o nouă componentă dinamică a modelului elevului, strâns legată, pe de o parte, de portretul psihologic al personalității și, pe de altă parte, reflectând rezultatele utilizării influențelor didactice specifice.
Există diverse abordări ale modelării conținutului educației ca sistem complex, modalități de reprezentare a informațiilor semantice, probleme care apar în dezvoltarea sistemelor bazate pe cunoaștere și cele mai comune modele de prezentare a acestora. Pentru a reprezenta cunoștințele în sisteme inteligente, există diverse modalități, a căror prezență este cauzată, în primul rând, de dorința de a reprezenta cu cea mai mare eficiență cunoștințele legate de diverse domenii.
Metoda de reprezentare a cunoștințelor în majoritatea cazurilor este implementată folosind modelul adecvat. Principalele tipuri de modele de reprezentare a cunoștințelor sunt împărțite în logice (formale), euristice (formalizate) și mixte.
Pe baza unei analize de sistem a modelelor inteligente de reprezentare a cunoștințelor, s-a ales ca principal mijloc de rezolvare a acestor probleme didactice din domeniul informaticii un model sub forma unei rețele semantice, care se deosebește de alte modele prin vizibilitatea și simplitatea cunoștințelor. reprezentare, prezența mecanismelor de structurare a acestora și conformarea cu ideile moderne despre organizarea memoriei umane.
După efectuarea unei analize de sistem a modelelor intelectuale, putem concluziona că modelul unui sistem informatic de formare pentru formare avansată ar trebui să includă construcția următoarelor trei submodele: un model de student (M1), un model al procesului de învățare (M2), un model explicativ (M3) .
Modelul M1 include următoarele componente: în cel mai simplu caz - informații contabile despre student, iar în cele mai complexe - portretul psihologic al personalității elevului (Ph); nivelul inițial de cunoștințe și aptitudini ale elevului (); nivelul final de cunoștințe și aptitudini ale studentului (); algoritmi de identificare a nivelurilor de cunoștințe și abilități ale elevului (A); algoritmi de testare psihologică pentru identificarea caracteristicilor personale, pe baza cărora se formează un portret psihologic al personalității elevului (АPh). Sub termenul de „cunoaștere”, în conformitate cu punctul de vedere al lui O.I. Larichev, este înțeles ca pregătirea teoretică a studentului (cunoștințe declarative), iar termenul „deprinderi” - capacitatea de a aplica teoria în rezolvarea problemelor practice (cunoștințe procedurale).
Pentru implementarea algoritmilor A și APh în formarea modelului M1 a fost utilizat următorul set de proceduri de testare a elevilor: procedura de introducere a informațiilor inițiale (întrebări de control, vectorul răspunsurilor corecte și coeficienții de pondere pentru fiecare întrebare); procedura de derivare a întrebărilor și a opțiunilor de răspuns în procesul de efectuare a controlului cunoștințelor; procedura de evaluare; procedura de calcul a notei finale. Modelul M1 conține informații despre starea cunoștințelor elevului (modele , ) ─ atât caracteristici generale, integrate, cât și cele care reflectă asimilarea materialului educațional actual de către acesta.
În general, modelul studentului este un grafic direcționat finit, care poate fi descris ca Mlearner =
În prezent, a fost dezvoltată o bibliotecă de algoritmi de evaluare, care sunt utilizați în mod flexibil la testarea cursanților, în funcție de specificul cursului/disciplinei și de contingentul de stagiari. De exemplu, o metodă bazată pe evaluarea echilibrată a lui T. Roberts pentru întrebări de tip închis și completată cu posibilitatea stabilirii arbitrare a gradului de severitate a evaluării, precum și ponderarea întrebărilor prin coeficienți de dificultate obținuți pe baza evaluarea expertului, este utilizată în mod eficient. În acest caz, echilibru înseamnă independența așteptării matematice a evaluării față de numărul de răspunsuri corecte și incorecte primite aleatoriu la această întrebare.
Pentru formarea modelului stagiarului M1 se folosește modelul de referință Me, corespunzător nivelului de cunoștințe al profesorului despre o anumită secțiune a cursului studiat, cu care se vor compara rezultatele obținute în etapa de construire a M1. Formal, modelul de referință Me, precum și modelul studentului, este un grafic direcționat, adică o mulțime de forma Me =
Construcția dinamică a modelului M1 al elevului se realizează prin compararea actualului M1 cu modelul de referință Me construit anterior de profesor. Este important de menționat că în această etapă, odată cu identificarea nivelului de cunoștințe și abilități, se realizează construcția unui portret psihologic al individului.
Modelul procesului de învățare conține cunoștințe despre planificarea și organizarea (proiectarea) procesului de învățare, metode de predare generale și particulare, astfel încât modelul M2 propus include următoarele componente: un set de modele M1; un set de strategii de învățare și influențe de învățare; funcţia de a alege strategiile de învăţare sau de a genera strategii de învăţare în funcţie de modelul de intrare M1.
De menționat că învățarea este controlată pe baza unui anumit plan, care fie este selectat dintr-o bibliotecă de strategii de învățare, fie este generat automat pe baza parametrilor M1, iar fiecare strategie de învățare constă dintr-o anumită secvență de acțiuni de învățare.
Descrierea teoretică a mulțimii modelului adaptiv M2 este o mulțime de forma M2 =
Modelul de explicație (M3) este dezvoltat pe baza faptului că metodele existente de implementare a metodelor de explicație în sistemele informatice tradiționale nu satisfac pe deplin obiectivele de învățare, în special modelele Ml și M2, deci modelul M3, axat pe modele de producție. de reprezentare a cunoștințelor, include următoarele componente:
M3G - proceduri țintă care oferă o explicație a progresului rezolvării problemei prin generarea de texte explicative pe ecranul de afișare care conțin descrieri ale regulilor utilizate în ieșire (explicații înregistrate), precum și localizarea erorilor elevilor la rezolvarea problemei curente;
M3D - procedee de explicare amănunțită, care să permită, în funcție de nivelul de cunoștințe al elevului, să ilustreze vizual progresul rezolvării problemei cu diferite grade de detaliu;
M3A - algoritmi de interpretare a rezultatelor proceselor de identificare a capacității elevului de a implementa mecanisme de inferență directă / inversă, inclusiv posibilitatea de a oferi informații suplimentare despre obiectele zonei problemei și relațiile dintre acestea.
Modelele M1, M2, M3 specifică pe deplin o sarcină tipică de învățare cu ajutorul unor proceduri și funcții specifice și indică, de asemenea, prezența anumitor relații. Cu alte cuvinte, putem spune că pentru implementarea și funcționarea cu succes a unui sistem informatic pentru pregătirea avansată a specialiștilor, este necesar ca modelul acestuia să includă următoarea funcționalitate:
Construirea unui model de student (ținând cont de portretul psihologic al unei persoane, de solicitarea sa educațională și de nivelul de cunoștințe inițiale) și modelul de referință al cursului;
Construirea unui model al procesului de învățare, a cărui esență este modificarea dinamică a strategiei de învățare în conformitate cu modelul actual al elevului și generarea ulterioară a unui set de influențe de învățare care sunt cele mai eficiente în această etapă de învățare, luând țin cont de caracteristicile psihologice ale elevilor;
Controlul activității elevului și generarea de decizii de control pentru ajustarea corespunzătoare a acțiunilor elevului în vederea atingerii obiectivelor de învățare stabilite;
Construirea unui model explicativ pentru evaluarea logicii luării deciziilor, a rezultatelor calculelor, explicarea unei alternative incorecte sau a unei etape în rezolvarea unei probleme.
Recenzători:
Karelin V.P., Doctor în Științe Tehnice, Profesor, Șef al Departamentului de Matematică și Informatică, Institutul de Management și Economie Taganrog (TIU și E), Taganrog;
Kiryanov B.F., doctor în științe tehnice, profesor la Departamentul de Matematică Aplicată și Informatică, Universitatea de Stat din Novgorod. Iaroslav cel Înțelept, Veliky Novgorod;
Antonov A.V., Doctor în Științe Tehnice, Profesor, Decan al Facultății de Cibernetică, Institutul de Energie Atomică Obninsk, Universitatea Națională de Cercetare Nucleară MEPhI, Ministerul Educației și Științei Federației Ruse, Obninsk.
Lucrarea a fost primită de redactori pe 30 octombrie 2013.
Link bibliografic
Liașcenko N.I. ANALIZA MODELELOR DE SISTEME DE PREGĂTIRE INFORMATICĂ. CONSTRUCȚIA DE SUBMODELE ÎNTR-UN SISTEM INFORMATIC PENTRU DEZVOLTAREA PROFESIONALĂ A SPECIALISȚILOR // Cercetare fundamentală. - 2013. - Nr. 10-10. – S. 2153-2157;URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=32726 (data accesului: 19/09/2019). Vă aducem la cunoștință jurnale publicate de editura „Academia de Istorie Naturală”
Tutoriale pe calculator (KOPR) sunt manuale hipertext electronice cu funcții interactive și elemente multimedia, care sunt concepute pentru munca independentă a elevilor cu material educațional; eficient în tehnologia învățământului la distanță.
COPR completează materialele educaționale tradiționale, folosind capacitățile tehnologiei computerizate moderne.
Ei includ:
material teoretic
analiza rezolvarii problemelor tipice si exemple explicative
materiale de grafică și animație
teste pentru autocontrol și controlul cunoștințelor
mijloacele suplimentare și de serviciu necesare.
Este posibil să identificăm cele mai comune tipuri de facilitati informatice:
Prezentări- cel mai comun tip de prezentare a materialelor demonstrative (bla bla)
Enciclopedii electronice combină funcțiile materialelor demonstrative și de referință și sunt un analog electronic al publicațiilor convenționale de referință și informare, cum ar fi enciclopedii, dicționare, cărți de referință. Sistemele hipertext și limbaje de marcare hipertext, cum ar fi HTML, sunt utilizate în mod obișnuit pentru a crea astfel de enciclopedii.
Au o serie de caracteristici suplimentare:
De obicei, ele suportă un sistem de căutare convenabil prin cuvinte cheie și concepte;
Să aibă un sistem de navigare convenabil bazat pe hyperlinkuri;
Poate include clipuri audio și video.
Materiale didactice(colecții de sarcini, dictate, exerciții, exemple, eseuri și eseuri), prezentate în format electronic. De asemenea, materialele didactice includ programe de simulare, de exemplu, pentru rezolvarea problemelor de matematică sau pentru memorarea cuvintelor străine.
Programele sistemului de control al cunoștințelor precum chestionare și teste. Acestea vă permit să procesați rapid, convenabil, imparțial și automat rezultatele.
Manuale electronice și cursuri de e-learning combinați toate sau mai multe dintre tipurile de programe de formare de mai sus într-un singur pachet software. De exemplu, stagiarul este mai întâi invitat să vizualizeze cursul de formare (prezentare); în etapa următoare, poate pune la punct un experiment virtual pe baza cunoștințelor acumulate în timp ce urmărește cursul de formare; și, în sfârșit, trebuie să răspundă la un set de întrebări.
Jocuri educaționale și programe educaționale destinat în principal preșcolarilor și elevilor mai mici. Acest tip include programe interactive cu un scenariu de joc. Efectuând o varietate de sarcini în timpul jocului, copiii își dezvoltă abilitățile motorii fine, imaginația spațială, memoria și alte abilități.
Ca rezultat al lucrului cu software de diferite tipuri, evidențiem următoarele principii pentru alegerea unui produs software pentru utilizare în lecție:
1) Programul trebuie să fie clar de la prima cunoaștere atât pentru profesori, cât și pentru studenți. Managementul programului ar trebui să fie cât mai simplu posibil.
2) Profesorul ar trebui să fie capabil să compună materialul la propria discreție și să se angajeze în creativitate în pregătirea lecției.
3) Programul trebuie să permită utilizarea informațiilor sub orice formă de prezentare (text, tabele, diagrame, diapozitive, fragmente video și audio etc.).
Complex de instruire și metodologie - un sistem de documentare normativă și educațională și metodologică, instrumente de instruire și control necesare și suficiente pentru organizarea calitativă a programelor educaționale de bază și suplimentare, conform planului de studii. CMC-ul unei discipline academice este unul dintre elementele organizării activităților educaționale în formele de învățământ cu normă întreagă, cu frecvență redusă și cu frecvență redusă. Materialele didactice ar trebui elaborate pentru studenții din toate disciplinele academice, ținând cont de necesitatea îmbunătățirii calității asimilării conținutului materialului educațional la nivelul cerințelor SES VPO.
Scopul principal al creării WMC- pune la dispoziția elevului un set complet de materiale educaționale și metodologice pentru studiul independent al disciplinei. În același timp, pe lângă predarea directă a elevilor, sarcinile profesorului sunt: furnizarea de servicii de consultanță, evaluarea curentă și finală a cunoștințelor, motivarea pentru munca independentă.
