ИТО-2003 / Секция I / Подсекция 1 : только публикация

МОДЕЛИ ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАТИКИ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ И КОЛЛЕДЖАХ ИНФОРМАТИКИ

Валишев Абрик Ибрагимович, Костюкова Н.И., Минак А.Г.

Высший колледж информатики Новосибирского государственного университета, Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

обсудить на форуме написать автору

Индустрия информатики, основана на определенной технологии Ее часто называют новой информационной технологией, а в основе любой технологии лежит наука – в данном случае информатика. Наш опыт преподавания и изучения информатики заключается в том, что наряду с познаванием нового в информатике мы уделяем большое внимание решению задач Процесс решения задач – это достижение цели, которая первоначально не кажется доступной. Решение задач является специфической особенностью интеллекта, а интеллект – это особый дар человеческой деятельности. Цель состоит в том, чтобы разобраться в характере этой деятельности, найти средства для развития соответствующих способностей и, в конечном счете , научить обучаемого лучше решать задачи.

Для интенсификации учебной деятельности необходимы разработка системы дидактических способов, приемов и средств, определение наиболее эффективных условий и форм организации деятельности обучаемого, овладение преподавателями приемами и методами обучения. Часто обучение рассматривается как специально организованный процесс. С этой точки зрения, когда идет речь об автоматизированных системах обучения, особое значение приобретает сравнительная характеристика человек-машина как компонент учебного процесса. Полученные результаты дают возможность сформулировать ряд существенных выводов для учебного процесса.

  1. Человек- преподаватель многие функции выполняет надежнее и эффективнее, по сравнению с техникой, и наоборот – при решении некоторых задач огромное преимущество перед человеком-преподавателем имеют автоматизированные системы обучения.
  2. В тех областях, где ограничены возможности человека-преподавателя, возможности автоматизированных систем довольно велики и наоборот.
  3. Нет объективных причин вражды между преподавателем и автоматизированными системами обучения. Противоречия, которые встречаются в учебно-воспитательной практике, обычно имеют субъективный характер либо являются следствием неадекватного определения использования автоматизированных систем обучения. Поэтому в процессе проектирования технологии обучения на преподавателя возлагаются такие функции, которые учитывают его специфично человеческие особенности – такие, при выполнении которых преимущества человека-преподавателя превосходят современные возможности автоматизированных систем.

В дидактическом аспекте обучения это организационно-функциональное единство между преподавателем и деятельностью учащихся. Субъекты обучения – это преподаватели и обучаемые. Деятельность преподавателя и учащихся взаимосвязана и взаимообусловлена. При этом она сопровождается бесконечным разнообразием нюансов, соответствующих неповторимой индивидуальности каждого преподавателя и каждого обучаемого.

Здесь снова наталкиваемся на противоречие. Игнорирование индивидуальных особенностей преподавателей и учащихся и стремление к их унификации ведет обычно к формализму, шаблону и догматизму. С другой стороны, создание и эффективное использование автоматизированных систем обучения в одной или другой степени требуют определенной типизации.

Предлагается трехступенчатое обучение информатике. Первая степень – это усвоение основ информатики по стратегии от конкретного к абстрактному, с учетом исторического пути возникновения понятий и методов, практическое усвоение одного или нескольких языков программирования и соответствующей операционной среды. Вторая степень –более углубленное и полное усвоение информатики по стратегии от абстрактного к — конкретному, практическое усвоение на учебных задачах систем автоматизации программирования, систем автоматизации научных исследований т т.д. Третья степень – углубленное изучение специальных проблем и методов информатики и их использование для решения реальных задач.

 Здесь были упомянуты только основные этапы обучения. Относительно языков программирования отметим, что ПАСКАЛЬ весьма хорош для обучения. Что же касается степени обучения, то можно привести следующую схему: первый этап – практическая работа на ЭВМ, второй этап – учебная задача, третий этап – практическая задача. Отметим перспективность использования автоматизированных систем обучения в целях интенсификации процесса подготовки квалифицированных кадров по информатике. При разработке электронных изданий для использования в современных моделях обучения нужно уметь оценивать их дидактические характеристики. Вот некоторые из них: оценка обученности практическим умениям и навыкам, оценка повышения показателя успеваемости, оценка интенсивности предъявления учебной информации, оценка утомляемости при обучении и т.д. Модель изучаемого предмета удобно представить в виде квадратной матрицы размерностью, равной числу разделов в предмете. Используя матричный метод анализа учебного материала, предлагаем модель формировать следующим образом.

  1. Составляются список всех разделов предмета и списки тем, входящих в каждый раздел.
  2. По каждому разделу, состоящему из нескольких тем, составляется матрица смежности. Матрица смежности — это квадратная матрица, количество строк которой равно числу тем в разделе (количество столбцов равно также числу тем в разделе). Имеются дополнительные столбцы для указания связи с другими разделами.
  3. Матрица заполняется по строкам.
  4. Связь между темами указывается в соответствующей клетке цифрами 1,2,3,4. В зависимости от степени связи. 1 обозначает слабую связь, 4- самую сильную. Матричная модель позволяет проанализировать учебный материал с точки зрения последовательности изучения тем. Для определения оптимальной последовательности обучения используются математические методы. Критерием оптимальности является минимальный временной разрыв между логически связанными темами. Если размерность матрицы не велика то последовательность изучения можно определить на основе визуального анализа матрицы. При правильно определенной последовательности изучения учебного материала у каждой темы должен быть связь с предыдущей, т.е. должна быть заполнена лишь нижняя половина матрицы, в частности диагональ, расположенная ниже главной. При больших размерностях матрицы требуются машинные методы анализа модели изучаемого предмета.

Определение оптимальной последовательности учебных программ, представленных в виде графа  матрицы смежности  и вектора  При этом каждой вершине приписывается время , необходимое для изучения темы , а каждой дуге - весовой коэффициент связи  тем. Критерием оптимальности является минимальный суммарный временной разрыв между логически связанными темами с учетом дифференциации связей по степени их важности.

Целью управления диалогом в автоматизированных обучающих системах является обеспечение адаптации к параметрам обучаемого для создания наиболее комфортных условий работы. Каждый пользователь представляется вектором параметров, определяющих его особенности (модель обучаемого). Существует ограниченное число групп, в пределах которых обучаемые обладают близкими параметрами. Поэтому адаптация обеспечивается к группе пользователей.[2]

Модель знаний отражает совокупность знаний, умений и навыков, которыми должен обладать специалист данного профиля. Наглядной формой изображения модели знаний является булевый ориентированный граф.

Важным фактором быстрого усвоения материала по информатике является подбор задач преподавателем. Если студентам предлагаются задачи, которые их «захватывают», то успех обучения гарантирован. К таким задачам можно отнести комбинаторные задачи и создание компьютерных игр.

Методы дискретной математики широко используются в самых разнообразных прикладных дисциплинах. Дискретная математика является фундаментом для проектирования технических устройств и систем с дискретным принципом действия, для построения машинных алгоритмов. Занимательный характер комбинаторных задач позволяет широко и эффективно использовать их для олимпиад по программированию.

Современные психологи считают, что игровая обстановка является наилучшей для обучения практически любому виду деятельности. Процесс создания компьютерной игры не оставляет никого равнодушным. Студент не замечает, что он обучается при создании игры.

Литература:

  1. Н.И. Костюкова, В.К. Попков Математические модели, дидактические и эргономические аспекты разработки автоматизированных обучающих комплексов // Дистанционное образование , 1999, N6, с.19-22
  2. Н.И. Костюкова, В.К. Попков Частные решения проблем информационных технологий в образовании // Тезисы докладов “Новые информационные технологии в науке, образовании и бизнесе ”. Украина, Крым, Ялта-Гурзуф. Май 1997. С. 159-162.