Систематизация понятий курса информатики на основе методов искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 13.00.02, доктор педагогических наук Кувалдина, Татьяна Александровна

• Кувалдина, Татьяна Александровна
• доктор педагогических наук
• 2003

Оглавление диссертации доктор педагогических наук Кувалдина, Татьяна Александровна

Введение

ГЛАВА 1. Систематизация понятий информатики в процессе анализа и проектирования учебного курса: постановка и анализ проблемы

1.1. Систематизация понятий учебного курса как основа проектирования образовательной технологии

1.1.1. Обзор параллельных исследований

1.1.2. Постановка проблемы систематизации понятий курса информатики

1.2. О необходимости применения формальных методов для анализа и проектирования учебных курсов

1.3. Анализ идеи систематизации понятий в других предметных методиках (на уровне общеобразовательных курсов)

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ГЛАВА 2. Методы искусственного интеллекта как основа систематизации и структурирования понятий учебного курса

2.1. Обоснование применения тезаурусного метода и сетевого моделирования для анализа и проектирования тезаурусов учебных дисциплин

2.1.1. О тезаурусном методе

2.1.2. Краткий обзор современных программных средств информационно-аналитического характера

2.1.3. Обзор и анализ методов представления знаний

2.2. Тезаурусный метод и сетевое моделирование: определение оптимального сочетания в рамках логико-семантического подхода

2.3. Разработка логико-семантического подхода к систематизации и структурированию понятий учебного курса

2.3.1. О системе понятий учебного курса

2.3.2. Принципы построения системы понятий учебного курса. Формальные и содержательные требования к системе понятий учебного курса

2.3.3. Технологическая база систематизации понятий учебного курса: этапы составления тезауруса

2.3.3.1. О предварительной систематизации понятий учебного курса

2.3.3.2. Тезаурус как дидактическое средство систематизации понятий

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ГЛАВА 3. Применение методов искусственного интеллекта для анализа и проектирования учебных курсов

3.1. Применение методов искусственного интеллекта для информатизации образования

3.2. Система понятий общеобразовательного курса информатики: методический анализ

3.2.1. Описание формально-логических схем понятий в аспектах методического анализа

3.2.2. О выделении групп и типов понятий информатики

3.2.3. Систематизация понятий курса информатики в контексте информатизации образования

3.3. Проектирование и внедрение учебных курсов методического характера на основе систематизации понятий предметной области

3.3.1. Информационные технологии в обучении: основные понятия учебного курса

3.3.2. Образовательные Интернет-ресурсы: систематизация понятий в рамках курса "ИКТО" обзор, анализ и обобщение материалов)

3.4. Примеры тезаурусов других дисциплин 152 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ГЛАВА 4. Внедрение результатов исследования в учебный процесс анализ и проектирование учебных курсов и систем тестовых заданий по информатике)

4.1. Обзор и анализ литературы по проблеме предметного тестирования и таксономиям уровней обученности

4.2. Сравнительный анализ систем тестовых заданий по информатике на основе тезаурусного метода

4.3. Формирование системы знаний по информатике у студентов педагогического вуза на основе применения учебного тезауруса

4.3.1. Опыт внедрения учебного тезауруса в практику работы со студентами

4.3.2. Учебный тезаурус по информатике: результаты внедрения

4.3.3. Электронная версия учебного тезауруса: разработка демонстраций, редактирование, самообучение 226 4.4. Методика обучения студентов педагогического вуза разработке тестовых заданий по информатике

4.4.1. Разработка системы тестовых заданий по информатике: принципы, технология

4.4.2. Разработка тестовых заданий по информатике на основе систематизации понятий учебного курса

4.4.3. Оценка качества подготовки студентов по информатике на основе сравнительного анализа систем тестовых заданий

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Систематизация понятий курса информатики на основе методов искусственного интеллекта»

Актуальность темы исследования вызвана недостаточной теоретической разработкой проблемы отбора и проектирования содержания образования. В современной педагогике развиваются различные подходы к определению содержания образования, наряду с традиционными знаниевым, деятельностным и личностным приобретают влияние компетентностный и культурологический подходы. В настоящее время наиболее важным с методологической точки зрения представляется подход, предложенный B.C. Ледневым1. В основу этого подхода положены три базовые, или "сквозные", структуры: опыта личности, видов деятельности и содержания образования. Взаимодействие этих структур рассматривается с позиций кибернетики как науки об информационных процессах в сложных системах. Реализация данного подхода в области образовательных стандартов позволяет говорить

0 возможности и необходимости дальнейшей разработки проблемы проектирования содержания образования.

Отметим, что содержание общего образования стабильно в своей основе и развивается эволюционным путем. Как показано B.C. Ледневым, структура содержания общего образования детерминируется структурой объекта изучения, в качестве которого в этом случае выступает структура окружающей человека действительности, отраженная в предметной структуре научного знания. При этом решающее влияние на структуру содержания образования (в ее обязательной для всех учащихся части) имеет инвариантная базисная структура деятельности и соответствующая структура опыта личности.

Таким образом, предметная структура научного знания представляется приоритетной по отношению к структурам деятельности

1 Леднев B.C. Содержание образования: сущность, структура, перспективы. 2-е перераб. изд. М.: Высш. шк., 1991. 223 с. и опыта личности, поскольку любая деятельность предметна, и ее первичное выражение в содержании образования — это и есть структура, система знаний об окружающей действительности.

С другой стороны, актуальность темы обусловлена потребностями практики обучения. В связи с глубокими изменениями, происходящими в системе образования и отражающимися в методической системе обучения в рамках каждой образовательной области, насущной необходимостью становится решение задачи составления адекватных требований к уровню подготовки учащихся, а также определения объективных критериев оценки качества знаний (в общем смысле). В отечественной дидактике эта задача разрабатывалась в основном в рамках предметных методик, ее общедидактическое решение наиболее полно представлено в монографии "Требования к знаниям и умениям школьников: дидактико-методический анализ" под ред. А.А. Кузнецова (1987). Задача собственно методического обоснования общедидактических требований к результатам обучения по-прежнему остается в числе актуальных. Одним из путей решения этого вопроса нам представляется определение системы основных понятий в процессе анализа и проектирования учебного курса и, в частности, формирование содержательных определений основных понятий учебного курса. При этом в качестве «технологии» реализации обратной связи должно выступать предметное тестирование — формализованная процедура проверки и оценки качества подготовки учащихся.

В предметном тестировании осуществляются проектирование и анализ системы знаний учащихся, сформированной в процессе обучения по окончании того или иного курса. Важной задачей, решаемой при помощи разработки системы тестовых заданий, является определение уровня или качества формирования научного мировоззрения учащихся.

В качестве основного подхода к систематизации и структурированию понятий в рамках анализа и проектирования учебных курсов и, в частности, тезаурусов учебных дисциплин мы выделяем составление формализованных описаний отдельных компонентов методической системы обучения: целей, содержания и требований к уровню подготовки. При этом должна возрасти наглядность представления информации о результатах обучения, в том числе за счет организации более эффективной процедуры проверки и оценки качества знаний учащихся.

Таким образом, заявленная тема исследования является одним из этапов решения общей проблемы поиска путей и подходов к анализу и проектированию учебных курсов.

Проблема исследования. В настоящее время существует много различных вариантов (версий) преподавания информатики, в процессе проектирования и реализации которых вырабатывается язык информатики, выявляются основные понятия школьного курса, определяются содержание и структура обучения. В связи с введением общеобразовательного стандарта обучения информатике (1995, 2000), а также большим количеством учебных и методических пособий отбор содержания обучения представляет собой достаточно сложную и, несомненно, актуальную проблему для учителей и преподавателей информатики. На важность вопроса формализации основных понятий информатики указывал А.П. Ершов (1979), а также другие ученые, стоящие у истоков школьной информатики: И.Н. Антипов, Г.А. Звенигородский, А.А. Кузнецов, Э.И. Кузнецов, В.М. Монахов, Ю.А. Первин. Одним из эффективных путей решения этого вопроса представляется определение системы основных понятий в процессе разработки модели знаний по информатике выпускника общеобразовательной школы (Т.А. Кувалдина, 1997).

За прошедшие годы информатика как наука и учебный курс значительно изменилась. И эти изменения связаны не только и даже не столько с новой компьютерной и другой информационной техникой, сколько обусловлены изменениями, которые произошли в обществе и в общественном сознании. Такие совсем недавно отвлеченные понятия, как "информационное общество", "информационная среда обитания" (коллективная, групповая или индивидуальная), входят в нашу жизнь и изменяют ее.

Новая наука информатика, ее система понятий становятся зеркалом, в котором отражаются все новые "веяния": методы, средства, формы организации тех или иных процессов, происходящих в общественных и производственных структурах. Так, само определение информатики в настоящее время (в очередной раз) пересматривается: по предложению ученых Института проблем информатики РАН информатика определяется как фундаментальная наука об информации и информационных процессах не только в технических системах, но также в природе и обществе. Это определение совпадает с определением кибернетики. Такое совпадение не случайно и означает, что первоначальная идея о необходимости преподавания в общеобразовательной школе нового предмета — именно основ кибернетики, а не программирования и вычислительной техники — является верной и сейчас начинает претворяться в жизнь.

В 2000 г. опубликованы обновленные стандарты и программы высшего профессионального и общего образования. Наряду с этим для информатики на ближайшие пять лет предлагается обсуждение и принятие решений по введению нового самостоятельного раздела "Социальная информатика" (К.К. Колин, "О структуре и содержании образовательной области "Информатика"" // ИНФО. 2000. № 10). В структуру учебного курса информатики данным автором предложено включить четыре раздела: теоретическая информатика, средства информатизации, информационные технологии и социальная информатика.

В связи с изменениями системы целей образования по информатике, введением новых тем и вопросов (например, элементов формальной логики), уточнением содержания основных разделов возникает необходимость более четкого структурирования и систематизации понятий в процессе анализа и проектирования учебных курсов. При этом прикладными задачами, которые должны быть решены в процессе отбора содержания образования и отражены в системе подготовки учителей информатики, являются:

• структурирование имеющихся знаний, т. е. их упорядочение и формализация, — то, что сейчас можно делать при помощи специальных программных средств — информационно-аналитических систем (экспертных систем);

• выделение связей между понятиями (элементами знаний) с учетом принципа наглядности, с применением математического аппарата сетевого моделирования и построением на его основе концептуальных и логических моделей;

• определение и описание моделей и методик обучения, то есть проектирование образовательной технологии на основе выявленной структуры знаний, разработанных моделей знаний — тезаурусов. Эффективное решение этой задачи возможно лишь при условии изменения методической системы обучения в целом, с учетом образовательных целей и организационных форм обучения.

Такая постановка задач предварительной систематизации понятий соответствует дидактическим требованиям и составлена нами на основе теории искусственного интеллекта и, в частности, теории математической информатики (A.JI. Семенов, А.В. Чечкин). Если говорить о "новейшей" истории научных исследований в области методики преподавания информатики, то можно назвать около десяти работ, в которых действительно решаются, а не только упоминаются задачи и проблемы систематизации понятий информатики. Это докторские диссертации С.А. Бешенкова (1994), А.С. Лесневского (1996), Е.Ы. Бидайбекова (1999), А.Г. Гейна (2000), Е.А. Ракитиной (2002), кандидатские диссертации М.М. Абдуразакова (1993), Т.Р. Азларова (1993), Т.А. Кувалдиной (1997); докторские диссертации, в которых для решения задач систематизации понятий применялись графовые модели, Н.В. Апатовой (1994), И.В. Марусевой (1993), М.В. Швецкого (1994).

На сегодняшний день сама проблема систематизации понятий информатики как учебного курса решена только на уровне построения общей естественно-логической структуры. Хотя есть и довольно удачные попытки выделения связей между понятиями. Что касается третьей задачи — описания моделей и методик обучения, — здесь намечается переход от методологии программирования и программированного обучения к методологии экспертных систем.

Обозначим проблемы, непосредственно связанные с систематизацией понятий информатики. Их поэтапное решение и приведет нас к поставленной цели. Проблемы следующие:

• определение статуса информатики и определение самой информатики как науки;

• необходимость применения формальных методов для анализа и синтеза систем понятий учебных курсов, применение специальных программных средств для автоматизации этого процесса;

• построение системы понятий информатики как учебного курса с учетом дидактических, психологических (и лингводидактических) требований;

• адекватное внедрение построенной системы понятий в учебный процесс школы и вуза;

• систематизация понятий в процессе обучения: выявление связей внутри и между темами, разделами; здесь вырисовывается еще одна нерешенная проблема: межпредметные связи курса информатики, имеются в виду содержательные связи с математикой, физикой, языками, технологией, т. е. "пересечение" систем понятий различных школьных курсов;

• построение на основе всего вышеперечисленного адекватной системы проверки и оценки качества знаний учащихся, а также "наглядной отчетности" по проверке и оценке качества знаний.

Таким образом, проблема исследования связана с разрешением противоречия между необходимостью разработки подходов к анализу и проектированию учебных курсов (в том числе в области информатики) и отсутствием всестороннего анализа сущности и путей реализации таких подходов.

Цель исследования заключается в разработке технологической базы систематизации понятий на примере курса информатики.

Объект исследования — анализ и проектирование учебных курсов и, в частности, тезаурусов учебных дисциплин как технологическая проблема.

Предмет исследования — моделирование понятийной структуры учебного курса в виде тезауруса.

Гипотеза исследования: методика отбора понятий учебного курса, разработанная на основе методов искусственного интеллекта, составляет технологическую базу систематизации понятий и позволяет эффективно и объективно определить качественные характеристики инвариантной логической структуры учебного курса, в том числе типологию понятий и связей между ними.

В соответствии с целью и рабочей гипотезой определяются следующие задачи исследования: а) обосновать логико-семантический подход к решению проблемы систематизации и структурирования понятий учебного курса; б) выявить принципы отбора понятий и требования к системе понятий учебного курса; в) проверить эффективность применения логико-семантического подхода на примере разработки фрагментов тезаурусов учебных дисциплин естественнонаучного и гуманитарного циклов (информатика, физика, психология); г) провести выборочный анализ школьных и вузовских образовательных стандартов и программ, учебников, учебных и методических пособий по информатике и другим дисциплинам; д) разработать общую методику применения тезауруса в качестве дидактического средства и на ее основе — методику обучения студентов отбору содержания тестовых заданий по информатике.

Теоретико-методологическую основу исследования составили:

• логико-методологические аспекты теории содержания непрерывного образования (B.C. Леднев): соотношение деятельности и становления личности, принципы структурирования содержания образования, определение целей общего образования и детерминант его структуры, взаимосвязи учебных предметов и проблема генерализации структуры содержания общего образования;

• психологические теории формирования интеллектуальных структур, в том числе логико-психологические аспекты построения учебных предметов, теории формирования понятий в процессе обучения, а также психолого-педагогические основы проектирования компьютерных учебных средств (JT.C. Выготский, В.В. Давыдов, П.Я. Гальперин, JI.H. Ланда, В.В. Рубцов, Н.Ф. Талызина, Л.М. Фридман);

• теория моделирования, в частности, методы представления знаний в интеллектуальных и обучающих системах (А.В. Чечкин);

• теория и методика информационного моделирования в дидактических исследованиях, в частности, с применением графовых моделей (С.А. Бешенков, В.Ф. Волгина, М.И. Денисова, И.И. Логвинов, И.А. Мешкова, В.П. Мизинцев, И.Б. Моргунов, А.В. Нетушил, А.П. Никитин, A.M. Сохор, А.Ю. Уваров); педагогические теории уровней усвоения учебного материала, а также обобщение и анализ опыта их применения в виде педагогических технологий (В.П. Беспалько, Б. Блум); положение о функционально-морфологическом анализе учебного материала (А.А. Кузнецов) — иерархии объектов изучения и видов учебной деятельности школьников в содержании учебного предмета; теория учебника: дидактический аспект (В.П. Беспалько, Д.Д. Зуев, Б.Т. Лихачев, В. Оконь); проблемы систематизации понятий школьных и вузовских курсов и формирования содержательных определений понятий в различных предметных методиках, в том числе с позиций лингводидактики (Н.М. Верзилин, Н.Д. Гальскова, И.А. Зимняя, В.М. Корсунская, Ю.В. Рождественский);

• основы теории семантической информации (Ю.А. Шрейдер), тезаурусный метод и его применение в психологии и информатике (М.С. Мириманова, Л.Т. Турбович, А.И. Черный);

• основные содержательные линии общеобразовательного стандарта обучения информатике (А.А. Кузнецов, С.А. Бешенков, С.Г. Григорьев, А.С. Лесневский), тенденции развития школьной и вузовской информатики (А.П. Ершов, К.К. Колин, Э.И. Кузнецов, Я.А. Ваграменко, М.П. Лапчик, Н.В. Апатова, В.К. Белошапка, Т.А. Бороненко, А.И. Бочкин, А.Г. Гейн, Т.Б. Захарова, И.В. Марусева, Е.А. Ракитина, И.В. Роберт, М.В. Швецкий и др.).

Для решения поставленных задач и проверки выдвинутой гипотезы применялись следующие методы исследования:

• теоретические — сравнительно-исторический анализ философской, педагогической, психологической, научно-технической и математической литературы по теме исследования; историко-генетический анализ систем основных понятий учебных курсов; тезаурусный метод выявления системы понятий; моделирование представления знаний с использованием элементов теории сетей Петри; анализ и обобщение опыта преподавания информатики с применением формально-логических схем в школе и вузе; • практические — наблюдение, беседа, анкетирование, экспертная оценка; педагогический эксперимент: констатирующий, формирующий, основной (рабочий) этапы с целью проверки компонентов гипотезы.

Организация и этапы исследования. Исследование проводилось в три этапа. Особенностью исследования явилось четкое соответствие методов и этапов, их постоянное соотнесение с задачами и целью исследования.

На п е р в о м этапе (1992-1996) изучено состояние проблемы отбора содержания обучения информатике в теории и методике, освоены методы представления знаний в обучающих системах, разработана методика отбора понятий учебного курса (на основе тезаурусного метода и сетевого моделирования с использованием анализа литературных источников и экспертной оценки). Применение данной методики позволило построить концептуальную модель знаний по информатике выпускника общеобразовательной школы с учетом перспективных связей с вузовским курсом. Проведен анализ различных вариантов систем понятий общеобразовательного курса информатики, предложенных в учебных и методических пособиях для школ и педагогических вузов, а также в учебных программах и стандартах. Результаты данного этапа исследования оформлены автором в виде кандидатской диссертации.

На в т о р о м этапе (1996-1998) выполнен анализ психолого-педагогической и научно-методической литературы с целью определения перспективных направлений исследования проблемы анализа и проектирования учебных курсов. Разрабатывалось и внедрялось содержание учебных курсов по информатике, методике преподавания информатики и информационным технологиям в образовании для студентов отделения

Физика-информатика» физического факультета ВГПУ, соответствующее разработанной концептуальной модели знаний по информатике. Прочитаны лекции, проведены семинары и беседы с учителями информатики, посвященные вопросам моделирования структуры понятий школьного курса информатики. В ходе констатирующего (1996-1997) и формирующего (19961998) этапов эксперимента проводились наблюдения особенностей учебной деятельности студентов, в частности, влияния предъявления структурированной учебной информации, представленной в виде текстов (описаний и определений понятий), дескрипторных статей и формальнологических схем, на трудность и успешность усвоения учебного материала студентами разных уровней подготовки. Для выявления результатов обучения с применением указанных средств организовывались беседы, проводилось анкетирование.

На третьем этапе (1999-2003) осуществлено внедрение результатов первого этапа исследования, а именно разработанной методики отбора понятий учебного курса в процесс проектирования содержания обучения в рамках школьного и вузовского курсов по дисциплинам гуманитарного и естественнонаучного профилей. Составлены модели систем понятий курсов физики и психологии в виде фрагментов тезаурусов учебных дисциплин. Продолжена опытно-экспериментальная работа в рамках основного эксперимента по применению тезауруса в обучении студентов — будущих учителей информатики. Уточнены системы понятий курсов информатики, методики преподавания информатики и информационных технологий в образовании. Разработаны проекты электронной версии учебного тезауруса на примере курса информатики, универсального конструктора тестовых заданий. Наряду с этим проведен сравнительный анализ новых публикаций по проблеме тестирования. Результаты анализа позволили уточнить гипотезу и задачи исследования, переосмыслить состояние проблем отбора содержания образования, анализа и проектирования учебных курсов, систематизации понятий в процессе обучения и предварительной систематизации, необходимой для разработки содержания новых и традиционных учебных курсов в условиях допустимого многообразия видов образовательных учреждений. Сделано обобщение результатов, полученных в ходе опытно-экспериментальной работы и в процессе анализа и проектирования тезаурусов учебных дисциплин. Выработаны методические рекомендации по анализу и проектированию систем понятий учебных курсов в виде тезаурусов. Сформулированы выводы, завершено оформление работы.

Научная новизна и теоретическая значимость исследования состоят в:

• эффективном решении проблемы объективного отбора содержания образования на основе автоматизации представления знаний;

• определении логико-семантического подхода к решению проблемы систематизации и структурирования понятий учебного курса, в частности, при разработке тезаурусов учебных дисциплин;

• уточнении дидактической основы систематизации и структурирования понятий учебного курса: а) выявлении совокупности принципов построения и требований к системе понятий учебного курса; б) определении принципов и общей методики отбора содержания тестовых заданий;

• разработке технологической базы систематизации и структурирования понятий учебного курса, позволяющей автоматизировать процедуру отбора и проектирования содержания образования при помощи тезаурусов учебных дисциплин, а в перспективе — систем тестовых заданий;

• применении технологической базы систематизации и структурирования понятий учебного курса для анализа и проектирования логической структуры тезаурусов учебных дисциплин гуманитарного и естественнонаучного профилей, а также автоматизированного формирования систем понятий образовательного профиля (методических курсов, сайтов учебных заведений); разработке проекта системы дидактических электронных средств информационно-аналитического характера, в частности, таких компонентов, как электронная версия учебного тезауруса и универсальный конструктор тестовых заданий. Практическая значимость исследования заключается в: обосновании корректности применения методов искусственного интеллекта для решения дидактических задач отбора и систематизации основных понятий учебного курса с учетом особенностей их формирования в процессе обучения; доказательстве эффективности применения разработанного логико-семантического подхода к решению проблемы систематизации и структурирования понятий учебного курса; доказательстве возможности выявления типовой логической структуры учебного курса на примере фрагментов тезаурусов по информатике, физике и психологии — дисциплинам, системы понятий которых слабо формализованы и не систематизированы; уточнении взаимовлияния специфики предметной и образовательной областей в плане определения типичных отношений понятий учебного курса; разработке типовой логической структуры тезаурусов учебных дисциплин в рамках школьного и вузовского обучения, что дает возможность унификации разработки систем требований к уровню подготовки выпускников общеобразовательных и профессиональных учебных заведений, а в перспективе — и систем тестовых заданий; выявлении возможности установления межпредметных связей (круга понятий, принадлежащих одновременно двум и более образовательным областям) на примерах систематизации понятий;

• уточнении логической структуры и основных функций перспективных дидактических электронных средств — электронной версии учебного тезауруса и универсального конструктора тестовых заданий;

• выборе основных понятий предметного тестирования и уточнении круга понятий, подлежащих внедрению в учебный процесс педагогического вуза в рамках учебных курсов методического характера;

• применении технологической базы систематизации и структурирования понятий учебного курса для подготовки дидактических материалов по информатике для самостоятельной работы учащихся и студентов, а также для самоподготовки и научно-исследовательской работы методистов, преподавателей и учителей информатики.

Достоверность и обоснованность результатов исследования обусловлены рациональным сочетанием теоретических и практических методов исследования, оптимизированной структурой исследования, наличием комбинированных этапов (аналитических, проектировочных и экспериментальных), соответствующих цели и задачам исследования; качественным и количественным анализом дидактических и психологических положений, теорий, корректной реализацией на их основе отдельных элементов эффективной технологической базы систематизации и структурирования понятий учебного курса и достаточной широтой апробации основных теоретических выводов, полученных в ходе исследования.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Методы искусственного интеллекта позволяют представить теорию формирования понятий в виде определенной технологии, или "схемотехники понятий", т. е. отразить как формально-логический, так и содержательный аспекты представления знаний в учебных текстах и других материалах (средствах, носителях). Именно эта возможность является основой разработки системы дидактических электронных средств нового типа, которые в совокупности адекватно представляют учебную информацию в виде модели знаний, поддерживают эффективное формирование системы знаний и должное качество подготовки выпускников образовательных учреждений.

2. Логико-семантический подход к решению проблемы систематизации и структурирования понятий учебного курса (на основе тезаурусного метода и сетевого моделирования) позволяет осуществить анализ и синтез понятийно-типовой структуры учебного курса в виде тезауруса.

3. Применение логико-семантического подхода к решению проблемы систематизации и структурирования понятий курса информатики позволяет построить полную, логически непротиворечивую и обозримую систему понятий учебного курса с учетом особенностей формирования понятий в процессе обучения, в соответствии с целями обучения и требованиями к уровню подготовки учащихся.

4. Дидактическую основу систематизации и структурирования понятий учебного курса на основе методов искусственного интеллекта составляют: а) совокупность принципов построения и требований к системе понятий учебного курса; б) принципы и общая методика отбора содержания тестовых заданий.

5. Уточненную нами дидактическую основу целесообразно использовать в сочетании с технологической базой систематизации и структурирования понятий учебного курса.

6. Разработанная нами технологическая база и уточненная дидактическая основа систематизации и структурирования понятий учебного курса позволяют осуществить: а) автоматизированное построение тезаурусов учебных дисциплин; б) анализ и проектирование учебных курсов различных уровней и профилей подготовки; в) эффективную процедуру анализа и синтеза определений понятий и объективного отбора содержания образования на формально-логической основе; г) эффективную реализацию электронных и традиционных дидактических средств, которые (в комплексе) представляют перспективную систему и технологию обучения студентов и учителей информатики на основе применения тезаурусов; д) автоматизированное формирование систем понятий образовательного профиля (методических курсов, сайтов учебных заведений и их подразделений и т. п.). 7. Проект системы дидактических электронных средств информационно-аналитического характера — электронная версия учебного тезауруса (в том числе электронный справочник «Основные понятия курса информатики», учебная информационно-справочная система), информационно-аналитическая система «Анализ учебных курсов», универсальный конструктор тестовых заданий — охватывает все виды деятельности, а также учебной и профессиональной работы студента/учителя информатики, являясь компьютерной поддержкой предметно-методической подготовки.

Апробация результатов исследования. Материалы, основные положения и результаты исследования докладывались и обсуждались в течение 1994-2003 гг. на конференциях, научно-практических, научно-методических и методологических семинарах, научных сессиях, в том числе на международных конференциях: "Подготовка преподавателей математики и информатики для высшей и средней школы" (Москва, 1994), "Образовательные стандарты: проблемы и перспективы" (Москва, 1997), "Современная логика: Проблемы теории, истории и применения в науке" (Санкт-Петербург, 2000), "Информационные технологии в образовании" (Москва, 2002), "Применение новых технологий в образовании" (Троицк, 2002, 2003); на всероссийских конференциях: "Информатизация образования-98" (Курск, 1998), "Региональные проблемы информатизации образования-99" (Пермь, 1999), "Информатизация образования-2003" (Волгоград, 12-15 мая 2003 г.); на научных сессиях МГОПУ (Москва, 1997,

1998); на семинарах Российской школы молодых ученых "Научный поиск в педагогике" (Волгоград, 1995); на научно-методическом семинаре кафедры информатики и дискретной математики МПГУ им. В.И. Ленина (Москва, 1995); на методологическом семинаре памяти проф. B.C. Ильина (Волгоград, 1997); на заседаниях отдела теории и методики обучения информатике ИОСО РАО (Москва, 1998-2003); на областной научно-практической конференции учителей и преподавателей информатики "Информационные технологии образования" (Волгоград, 1999-2003); на научных и научно-методических конференциях ВГПУ (1997, 1999-2001, 2003); на научно-методическом семинаре кафедры теории и методики обучения физике и информатике ВГПУ (1998, 2001, 2003).

Внедрение научных результатов исследования осуществлялось в процессе публикации учебных, учебно-теоретических и методических изданий, статей, научно-методических материалов общим объемом 23,4 п. л. (без монографии), а также при подготовке и проведении опытно-экспериментальной и методической работы на "базе Волгоградского государственного педагогического университета, Волгоградского областного института повышения квалификации работников образования, общеобразовательных школ г. Волгограда, при чтении лекций и проведении семинаров на курсах повышения квалификации учителей информатики при ВИПКРО, в процессе проведения занятий по информационным технологиям в образовании с магистрантами физического факультета ВГПУ, занятий по информатике, методике преподавания информатики и информационным технологиям в образовании со студентами физического факультета ВГПУ, подготовке дипломных и курсовых работ по информатике и методике преподавания информатики; при участии в разработке сайта учебного заведения в центре телекоммуникаций Финансовой академии при Правительстве РФ, при проведении консультаций и семинаров для сотрудников аналитического отдела НИИ обучающих программ и продуктов Современного гуманитарного университета (Москва).

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии и приложений.

Заключение диссертации по теме «Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)», Кувалдина, Татьяна Александровна

Выводы и результаты исследования подтвердили важность проведенного эксперимента.

Моделирование системы основных понятий физики в работе

Основные понятия физики (раздел "Механика"): тезаурус"

Система понятий раздела "Механика" построена с учетом разработанной нами технологической базы систематизации понятий учебного курса.

Круг понятий механики, сформированный с учетом анализа ограниченного количества источников, не является окончательным вариантом системы понятий школьного курса физики и может быть уточнен в ходе экспертизы.

Нами отобраны и сгруппированы 83 понятия раздела "Механика". Отношения между этими понятиями отражены на 16 рисунках, из которых восемь представляют собой формально-логические схемы и восемь же — соответствующие им сетевые модели. Укажем названия схем: "Кинематика. Декартова система координат", "Кинематика. Механическое движение", "Кинематика. Виды механического движения", "Динамика. Виды сил взаимодействия", "Динамика. Законы Ньютона", "Динамика. Работа. Энергия. Мощность", "Динамика. Импульс (количество движения)", "Статика. Условия равновесия механической системы". На формальнологических схемах наряду с названиями понятий указаны соответствующие им физические формулы.

Рисунки сопровождаются перечнем понятий и их алфавитным указателем. В перечне указаны названия и номера понятий по порядку сетевых моделей и соответствующих им формально-логических схем. Счет понятий ведется от первой формально-логической схемы к восьмой, от дескриптора — главного, ключевого понятия данной схемы — к входящим в его состав понятиям сверху вниз и слева направо. В сетевых моделях счет понятий (позиций) ведется от первой схемы к восьмой всегда снизу вверх и слева направо. В алфавитный указатель включены номера понятий и схем, на которых отражены отношения между этими понятиями.

На формально-логических схемах связи между понятиями представлены в виде линий со стрелками. Для связей, "переходящих" на другую схему, указаны номера понятий и схем (ссылки).

Понятия, определения которых приняты за аксиому, либо понятия, принадлежащие низшему уровню абстракции, условно принятому в рамках данной системы понятий, обозначены "тупиковыми" стрелками.

Некоторые понятия, а также позиции и переходы (см. п. 2.3) имеют "пустые" стрелки. Это означает, что данные понятия могут быть использованы в других разделах школьного курса физики.

На основе применения разработанной нами технологической базы систематизации понятий учебного курса удалось определить состав и группировку понятий.

Структура понятия "механическое движение": пример логического анализа. Формально-логическая схема и сетевая модель

Структура понятия "механическое движение" представлена на рис. 28 и 29.

Ниже приводится пример описания отношений между понятиями школьного курса.физики, а именно — формирование структуры понятия "механическое движение". Данный пример является одной из частей пояснительной записки по системе понятий школьного курса физики (раздел "Механика"). При определении понятий нами использован, наряду с указанными ниже источниками, "Большой справочник для школьников и поступающих в вузы" под ред. Ю.И. Дика (1999). Дано следующее определение понятия механического движения: "Изменение с течением времени взаимного расположения тел или их частей в пространстве" [27, стр. 514]. Из такого определения следует, что понятие механического движения включает в себя некоторое множество других понятий: движение, изменение, материальное тело, время и его течение, положение тела (материальной точки), пространство.

Если разделить понятия тела и точки, времени и его течения, уточнить сходство и различие понятий положения тела и взаимного расположения тел, то возможно появятся еще три-четыре понятия, и в состав основного понятия войдут девять-десять понятий.

Понятие о движении вообще есть категория философии, движение является формой существования материальных объектов окружающего мира. Это понятие выходит за пределы системы понятий школьного курса физики. о X v> X к

X <? о я о п и со S п> я к л> о X п> £ рз о> о п> ч п> ш

2 о и п й (Г

-О4 ч оз я * л

LM

VJ а о ю оо е о О 2 tr Я о

Ьэ о -1 S X п> о я о X п>

Я О н п> со № О о Я 0

-еS

LJ

К Я П> тГ В и

П> а

1 а> х х

S X 03

LЛ 0>

D.

Рис. 29. Формально-логическая схема по тезаурусу по физике (раздел "Механика") — "Декартова система координат": а) схема; б) сетевая модель (см. также с. 159).

Понятие материальной точки требует конкретизации, так как формируется из понятия материального тела (объекта) и геометрического представления о точке. Понятие материального тела также является философским понятием, и его определение выходит за рамки физики. Представление о точке восходит к аксиоматическому определению точки в геометрии. "Физически" материальная точка определяется как объект, размеры которого малы по сравнению с областью его движения.

Понятие "изменение" сразу же вызывает вопрос: изменение чего? В определении механического движения содержится ответ: изменение времени и положения материальной точки (тела) в пространстве (допущена неточность цитирования).

Чтобы определить положение материальной точки в пространстве, необходимо задать систему координат и процедуру (процесс) измерения количества времени и пространства. Геометрическим местом движения точки является линия (траектория).

Таким образом, в результате предварительного анализа понятие механического движения "распадается" на понятия: система координат, материальная точка, траектория движения, процедура измерения (времени и пространства).

Понятие траектории движения определяется понятиями линии, направления и начального положения.

Понятие процедуры измерения распадается на понятия "время" ("пространство") — "что измеряем", "единица измерения" ("эталон") — "как измеряем" и "количество" — "результат". Можно сказать, что данное понятие представляет некоторую последовательность действий с этими объектами.

Замечание. Необходимо соотнести понятия процедуры и технологии, методики измерения: процедура — "ближе" к алгоритму, а методика — к модели.

Понятие "время" относится к категориям философии, а единица измерения — к понятию "эталон" — произвольно выбранному материальному объекту или процессу (метр, секунда).

Понятия процедур измерения времени и пространства также являются первичными, фундаментальными понятиями в физике, имеют конкретное содержание и носят аксиоматический характер.

Понятие системы координат включает в себя понятия системы отсчета (измерения), трехмерного пространства, процедуры измерения длины и понятие прямого угла — так называемая Декартова система координат.

В результате мы получаем многоуровневую иерархизированную систему понятий, структура которой изображена на рис. 28, 29. Исходными элементами этой структуры являются понятия из другой сферы (области) знаний. В данном случае они выступают в качестве аксиоматических понятий. В нашем примере такими исходными понятиями являются:

• материальный объект,

• точка (линия, плоскость, объем, прямой угол),

• количество (число — выражение количества, «значение»),

• единица измерения,

• процедура измерения,

• пространство,

• время.

Обратим внимание, что такие понятия, как "изменение" или "движение", не выступают в качестве исходных и по существу совпадают с понятием механического движения. Это объясняется тем, что в механике все виды движений сводятся к механическому движению тел в пространстве и времени, а понятия "изменение" и "движение" являются в кинематике тождественными.

На примере формирования структуры понятия механического движения мы приходим к следующим выводам:

• понятия механики имеют неразрывную логическую связь с понятиями других областей знания и наук (предметных областей): философии, логики, математики (геометрии) и др.;

• логический анализ структуры понятия механического движения выявляет фундаментальную роль понятия о процедуре (методике) измерения времени и пространства. Впервые на это обратил внимание А. Эйнштейн;

• понятие относительности из данного понятия не вытекает. Относительность движения является не "выводом" из системы понятий, а опытным фактом, физическим принципом (данностью природы).

В заключение приведем основные выводы, к которым мы пришли в ходе анализа содержания, проектирования и внедрения учебного курса "Информационные и коммуникационные технологии в образовании".

Первый вывод — об учете мотивации студентов при проектировании элементов методической системы курса: а) содержание и структура курса — каждый содержательный блок является целостным в смысловом отношении, относительно полным и законченным, и в то же время логически связан с другими блоками; б) формы обучения — схема преподавания курса построена так, что после каждой лекции следуют лабораторно-практические занятия по данной теме с обязательным выполнением заданий (индивидуально или по микрогруппам) — такую схему можно назвать циклично-концентрической; в) методика проведения занятий, в которой сочетаются вузовские и отдельные школьные элементы — методы и приемы обучения, например, беседа, взаимопроверки фрагментов заданий, упражнений, обсуждение различных вариантов решения задач и т. д. Итак, содержание и структура самого курса, а также схема (последовательность) и методика преподавания направлены на формирование у студентов устойчивой мотивации к самостоятельной работе, потребности в самообучении, самообразовании, формирование и закрепление умений анализа и синтеза информации, поиска актуальной информации и ее корректного применения в процессе проектирования элементов методической системы обучения информатике.

Второй вывод — о системе понятий информационных технологий (компьютерных технологий) и информационных технологий обучения (компьютерных технологий обучения) в школьном и вузовском образовании. Данная система находится в стадии становления, номенклатура понятий весьма широкая и требует уточнений состава и определений. Необходимо определить глубину усвоения понятий и терминов, а также — формирования умений работы с учебной информацией (обязательной и дополнительной) в школьном и вузовском обучении информатике.

Третий вывод — о формальных и содержательных требованиях к системе понятий учебного курса, уточненных нами в процессе синтеза системы основных понятий курса "Информационные и коммуникационные технологии в образовании" (см. п. 2.3.2).

3.3.2. Образовательные Интернет-ресурсы: систематизация понятий в рамках курса "ИКТО" (обзор, анализ и обобщение материалов)

В настоящее время в сети Интернет содержится значительный ресурс по многим отраслям знаний, в частности по информатике. Однако его использование преподавателями, студентами и школьниками затруднено из-за отсутствия системности или хотя бы определенной последовательности изложения применительно к конкретному учебному курсу.

Используя разработанный нами тезаурус ."Основные понятия информатики", соответствующий общеобразовательному курсу, можно в значительной степени облегчить нахождение в сети Интернет-ресурсов, содержащих релевантную информацию, а также оптимизировать процедуру отбора нужных понятий и их определений, ускорить процесс их усвоения в систематизированном виде [126].

В практике обучения это выглядит так: имея перед собой формализованную систему понятий учебного курса (исходный тезаурус) или ее фрагмент, пользователь находит необходимые ему пояснения, определения и т. д. данного понятия в Интернет-ресурсах и заносит их в схему (подробнее о работе с формально-логическими схемами понятий см. п. 4.3). Использование описанной методики работы с Интернет-ресурсами имеет следующие преимущества:

• делает поиск нужной информации в сети Интернет целенаправленным;

• позволяет творчески осмыслить содержание того или иного понятия, его связь с другими понятиями; выявить новые понятия, ранее отсутствовавшие в схеме;

• позволяет выявить нарушения логических связей между понятиями, как найденными в сети Интернет, так и в своей исходной системе;

• само по себе такое использование Интернет-ресурсов является ценным методическим средством обучения, в том числе и Интернет-технологиям.

В течение 1996-2002 уч. гг. на базе тезауруса "Основные понятия информатики" нами разработаны формально-логические схемы понятий — дескрипторов курса "Информационные и коммуникационные технологии в образовании" (стандарт учителя информатики с учетом специфики дополнительной специальности "Физика — информатика"); разработаны и проведены лекции, семинарские и лабораторно-практические занятия, подготовлены дидактические материалы: задания, контрольные вопросы в сочетании с фрагментами книг, статей и других публикаций. К настоящему времени составлен проект электронной версии учебного тезауруса [143].

Изменения в стандарте ГОС ВПО (030100.00 — учитель информатики) [60, 61] приводят к необходимости использования образовательных Интернет-ресурсов в рамках вышеназванного курса. Нами внедрены следующие темы и опробованы такие виды учебной работы студентов, как просмотр Интернет-ресурсов, составление аннотаций, оценка содержания и структуры образовательных сайтов и порталов: "Обзор основных понятий ИКТ в образовании", "Виртуальное обучение и дистанционное образование: история, прогнозы и реальность", "Методические возможности использования телекоммуникационных сетей в образовании: метод информационного ресурса и метод проектов", "Обзор образовательных Интернет-ресурсов", "Формирование содержания и программно-методического обеспечения процесса самообразования в области использования ИКТ", "Развитие содержания и методики базового и профильного обучения информатике в условиях информатизации и массовой коммуникации современного общества". При этом нами использованы ресурсы: www.informika.ru (рубрики "Дистанционное образование", "Обучающие ресурсы"), www.infoschool.narod.ru (рубрики

Информационные технологии", "Internet-технологии"), ioso.ru (рубрика "Дистанционное образование"), eidos.ru и др.

Отметим, что обязательным условием объективного анализа и оценки образовательных Интернет-ресурсов является знакомство студентов с литературными источниками по соответствующей проблематике и корректное применение знаний по информатике на основе изученных дисциплин "Аппаратное и программное обеспечение ПК", "Программирование" и "Компьютерные технологии".

В . дальнейшем планируется разработка программы, позволяющей автоматизировать сбор информации из Интернет-ресурсов по заранее заданной структуре понятий (тезаурусу) в соответствии с целями учебного курса.

3.4. Примеры тезаурусов других дисциплин

Эффективность разработанной нами технологической базы систематизации понятий учебного курса подтверждена на примерах образовательных областей информатики, физики, психологии в рамках проектирования логической структуры тезаурусов учебных дисциплин, а также — для специальных курсов (ВПО): информационных технологий в образовании, налогов и налогообложения.

Нами разработаны тезаурус "Основные понятия информатики", соответствующий общеобразовательному курсу, а также фрагменты тезаурусов по информационным технологиям в образовании (раздел "Компьютерные технологии в обучении"), физике (раздел "Механика"), психологии (раздел "Психология личности") экономике (раздел "Налоги и налогообложение"), составленные с учетом перспективных связей с вузовскими курсами для непрофильных специальностей и для иллюстрации применимости нашей методики в других отраслях знания [130, 131].

Указанные результаты получены в ходе внедрения в учебный процесс педагогического вуза элементов авторской методики отбора понятий учебного курса в рамках изучения информатики и методики ее преподавания, а также информационных технологий в образовании.

При разработке фрагментов тезаурусов по названным выше дисциплинам проведены анализ источников и экспертная оценка, получены положительные отзывы и рецензии. Материалы тезауруса "Основные понятия информатики" использованы при выполнении курсовых и дипломных работ по информатике и методике преподавания информатики. Наряду с этим частично внедрены в учебный процесс фрагменты всех тезаурусов в рамках тем "Информационные системы", "Применение автоматизированных обучающих систем", "Информационная технология разработки тестовых заданий", "Методика изучения информационных технологий", "Систематизация понятий информатики", "Разработка планов-конспектов уроков информатики, составление календарно-тематических планов", частично — в цикле "Анализ учебных программ, учебных и методических пособий по информатике" (курсы "Информационные технологии в образовании" и "Методика преподавания информатики").

Список литературы диссертационного исследования доктор педагогических наук Кувалдина, Татьяна Александровна, 2003 год

1. Горбунам Ш.А. Азбука физики. Опорные конспекты для изучения физики за курс средней общеобразовательной школы: Экспериментальные материалы. Ижевск: Удмуртия, 1992. 25 с.

2. Мустафаев Р.А., Кривцов В.Г. Физика. В помощь поступающим в вузы: Учеб. пособие для слушателей подгот. отд. вузов. М.: Высш. шк., 1989. 496 с.

3. Программно-методические материалы: Физика, 7-11 классы / Сост. В.А. Коровин, Ю.И. Дик. 2-е изд. М.: Дрофа, 1999. 224 с.

4. Трофимова Т.И. Физика. Основные понятия, законы, формулы в схемах и таблицах: 7-11 класс: Справочные материалы. М.: Аквариум, 1997. 256 с.

5. Яворский Б.М., Селезнев Ю.А. Справочное руководство по физике. Для поступающих в вузы и самообразования. Изд. 2-е, исправл. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1979. 512 с.

6. Моделирование системы основных понятий психологии

7. Для предварительного отбора понятий и построения сетевых моделей с соответствующими им формально-логическими схемами нами использовано семь источников, а также программа курса общей психологии.

8. В ходе исследования разработано шестнадцать схем, охватывающих около 160 понятий. Наиболее полно представлены понятия, отражающие функции сознания (десять схем). Структура понятий по разделу "Личность" представлена в шести схемах.

9. Г!,, П2, П3, ., Пп" или "к П|, П2, П3, ., Пп". Для облегчения нахождения нужной связи к номеру позиции может быть добавлен номер схемы.

10. Структура понятия "память": формально-логическая схема исетевая модель

11. Структура понятия "память" представлена на рйс. 30.

12. Словарь понятий к схеме 5 "Память" тезауруса по психологии

13. Запоминание (сохранение) — запечатление в психике человека образов внешнего и внутреннего мира.

14. Воспроизведение — повторное использование в предметной и умственной деятельности ранее запомненных образов, явлений, событий.

15. Забывание — стирание, постепенное исчезновение ранее запомненных образов, явлений, событий и невозможность их использования в деятельности человека.

16. Виды памяти — условное разделение процессов запоминания на долговременную, кратковременную и сенсорную память.♦

17. N \ U"> ОЧ ччэч * is-/ 3 IS) Qо оч со*

18. Тип памяти — способность памяти к запоминанию образов, явлений, событий или абстрактно-логических понятий.

19. Полное забывание — полное исчезновение ранее запомненных образов, явлений, событий (иногда с сохранением в памяти о факте прошлого запоминания).

20. Частичное забывание — сохранение части ранее запомненных образов, явлений, событий (иногда с возможностью их восстановления в памяти).

21. Долговременная память — подсистема памяти, обеспечивающая продолжительное удержание знаний, сохранение умений и навыков (часы, месяцы, годы и т. д.).

22. Кратковременная память — подсистема памяти, обеспечивающая оперативное удержание и преобразование данных, поступающих от органов чувств и из долговременной памяти в процессе предметной деятельности.

23. Сенсорная память — подсистема памяти, обеспечивающая удержание в течение очень короткого времени (не более 1с) сигналов от органов чувств для их последующего преобразования в вербально-акустические и семантические коды (речь).

24. Образная память — способность памяти к удержанию преимущественно конкретно-чувственных образов, явлений и событий внешнего мира и их эмоционального содержания.

25. Логическая память — способность памяти к удержанию преимущественно логических (смысловых), зачастую абстрактных связей между образами, явлениями и событиями внешнего мира.

26. Свойства памяти — объективная характеристика качественных и количественных параметров процессов памяти: быстрота, точность, готовность, объем запоминаемого (забываемого) материала (см. П59-Пбз).

27. Произвольное запоминание — запоминание и воспроизведение образов, явлений и событий при участии волевого акта и использовании определенных методик (повторение, наглядность и т. д.).

28. Непроизвольное запоминание — запоминание и воспроизведение образов, явлений и событий в процессе деятельности без участия волевого акта.1. Использованные источники

29. Гальперин П.Я. Введение в психологию. М.: 1976.

30. Краткий психологический словарь / Сост. JI.A. Карпенко; Под общ. ред. А.В.

31. Петровского, М.Г. Ярошевского. М.: 1985.

32. Крутецкий В.А. Психология. М.: 1986.

33. Немое Р. С. Общие основы психологии. Кн. 1. М.: 1994.

34. Общая психология / Под ред. А.В. Петровского. М.: 1976.

35. Практикум по общей психологии / Под ред А.И. Щербакова. М.: 1979.

36. Психологический словарь. М.: 1983.

37. О примерах анализа понятий других курсов

38. Практическая значимость полученных результатов состоит в подтверждении эффективности разработанной нами технологической базы систематизации понятий в применении к системам понятий образовательного профиля.1. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3

39. Представленные в настоящей главе рекомендации следует рассматривать как методический комментарий для учителей, преподавателей и студентов педагогических вузов к объяснению понятий школьного курса информатики.

40. ГЛАВА 4. Внедрение результатов исследования в учебный процесс (анализ и проектирование учебных курсов и систем тестовых заданий по информатике)

41. Обзор и анализ литературы по проблеме предметноготестирования и таксономиям уровней обученности

42. Критериальная валидность, или валидность соответствия, показывает соответствие между результатами тестирования и другими формами контроля, но с использованием в них тех же заданий, что и в тесте.

43. Содержательность: S=NT/NP, где Nj — число дескрипторов (учебных элементов) в тезаурусе ПТМ, NP — число дескрипторов в тезаурусе учебной программы. Данный критерий определяет полноту отображения образовательной программы в тестовых заданиях.

44. В работе Ю.А. Шихова (2002) рассмотрено применение таксономических моделей для мониторинга качества образования в системе "школа—вуз" и, в частности, представлен обзор публикаций по таксономическим моделям уровней обученности и классификации знаний.

45. В рамках нашего исследования мы провели анализ литературы по проблеме построения таксономических моделей целей обучения, уровней обученности и классификации знаний. Приведем краткие результаты этого анализа.

46. Сделаем вывод: и Ю.А. Самарин, и В.П. Беспалько отмечают необходимость определения уровня, до которого следует изучать предмет (тему), и на этой основе задавать цели обучения.

47. Приведем краткий перечень таксономических категорий познавательной области (по Б. Блуму) 1.00 Знание (информация):110 Знание фактов111 Знание терминологии

48. Знание определенных фактов

49. Знание способов подбора фактов

50. Знание конвенциональных знаков (англ. conventional — условный)122 Знание тенденции развития123 Знание классификации

51. Знание критериев проверки и оценки

52. Знание методов исследований, применяемых в данной области или по данной проблеме

53. Знание общих понятий, структур, теорий

54. Знание принципов и законов, необходимых для объяснения и толкования явлений и их предвидения

55. Знание теории и структур 2.00 Понимание:

56. Трансфер (перенос) содержания из одного языка (системы) в другой 2.20 Интерпретация 2.30 Экстраполяция

57. Применение методов, правил, общих понятий

58. Анализ, т. е. умение осуществлять деление целого на элементы, установление градации этих элементов и отношений между ними:

59. Замечание. Такое определение анализа подводит нас к необходимости введения понятий иерархии, абстракции и системы. 4.10 Анализ элементов 4.20 Анализ отношений между элементами 4.30 Анализ принципов организации целого

60. Синтез, т. е. создание целого из данных элементов с целью получения новой структуры:

61. Создание собственного произведения 5.20 Разработка плана деятельности

62. Создание образа целого на основе частичных данных

63. Оценка. Интеллектуальные навыки/техники: оцените, примените стандарты, решите, укажите ошибки, взвесьте, покажите отношения между, суммируйте, посмотрите на ситуацию и сообщите о том, что произойдет с наибольшей вероятностью, рассудите.

64. Синтез. Интеллектуальные навыки/техники: постройте таблицу или график, спроектируйте, сформулируйте, объедините, обобщите, предскажите, придите к соглашению, предложите, перескажите своими словами, покажите взаимосвязь между, сделайте заключения.

65. Применение. Интеллектуальные навыки/техники: примените, вычислите, решите, составьте план, выберите, продемонстрируйте, спроектируйте процедуру, произведите замену, интерпретируйте, приведите в действие.

66. Понимание. Интеллектуальные навыки/техники: переведите, укажите различие между, приведите примеры, обсудите, оцените, объясните, укажите, перефразируйте.

67. Знание. Интеллектуальные навыки/техники: выделите, дайте определение, расположите, вспомните, сделайте утверждение, приведите в соответствие, разместите, маркируйте, очертите, распознайте.

68. В качестве значимого в рамках нашего исследования отметим также выделение таксономических категорий, предложенное L. D'Hainaut (1977): 1) повторение; 2) концептуализация; 3) применение правил; 4) дивергенционное мышление; 5) решение проблемы 333.

69. Ю.А. Шихов указывает, что на сегодняшний день классификация Б. Блума — R.M. Gagne — B.C. Аванесова представляет собой единственную версию, пригодную для дидактического (в нашей терминологии — предметного) тестирования 314.

70. Мы рассмотрели описания моделей уровней обученности, представленные Б.У. Родионовым и А.О. Татуром в виде матрицы обученности, а А.Н. Майоровым — в виде технологической матрицы 170, 239.

71. Более сложные технологические матрицы содержат две шкалы и оформляются в виде таблицы. Например, в международном исследовании

72. Наше исследование мы относим к первой из названных областей.

73. Приведем примеры определений основных понятий.

74. Некоторые из правил формулировок вариантов ответов для заданий первого типа: противоположность; однородность; собирательность; двойное противопоставление (противоположность и противоречие).

75. Сравнительный анализ систем тестовых заданий поинформатике на основе тезаурусного метода

76. Наша идея состоит в том, чтобы уподобить отбор тестовых заданий — информационному поиску.

77. Основной проблемой, возникающей при подготовке к автоматизированному тестированию, является доказательство валидности тестовых заданий.

78. Основные части УКТЗ — "объекты"

79. Список понятий (например, конкретного учебного курса)

80. Проверка усвоения и оценка уровня подготовки (знаний) обучаемых

81. ПРЕДМЕТ — "СЛОВА И ОБРАЗЫ"

82. МЕТОД — "УРОВНИ (набор 2) Формулировки требований по уровнямнабор 1)

83. Дескрипторы, понятия, термины (+ ключевые слова/словосочетания) (+ схемы, рисунки, чертежи .)

84. Заметим, что оценка выполнения проектируемых тестовых заданий для описанных нами уровней производится по двум показателям — качеству (полноте — в сравнении с эталоном) и времени их выполнения.

85. Основные части УКТЗ — "функции"

86. Общий вид матрицы анализа тестовых заданий по понятиям, образам (темам, вопросам — связям понятий) и уровням усвоения

87. Приведем возможные варианты вывода результатов проверки усвоения — для оценки качества знаний (уровня подготовки) обучаемых.

88. Формирование системы знаний по информатике у студентовпедагогического вуза на основе применения учебного тезауруса

89. При продолжении научной работы студентов предусмотрен анализ внутрипредметных и межпредметных связей, а именно выявление отношений между понятиями, "увязка" понятий внутри групп в пределах выбранной темы.

90. Рис. 31. Формально-логическая схема № 22 по тезаурусу —1. Сети ЭВМ"

91. Аликов В.Г. Информатика и логика: точки пересечения.

92. Сорокин Г.Н. Методическая разработка темы "Архитектура компьютера" (профильный курс информатики, 10-й класс).

93. Мульганов Р.К. Компьютерные сети: разработка темы профильного курса информатики (11-й класс).

94. Второй этап — анализ учебно-методической литературы и опыта работы (собственного, других учителей), анализ различных вариантов учебных программ (прежде всего имеются в виду опубликованные программы) и содержательных линий стандарта в целом.

95. Результатом третьего этапа является проект курса информатики. Следующий, четвертый, этап — анализ проекта (самоанализ, обсуждение): разбор составленной учебно-программной документации, сравнение и оценка различных вариантов планирования.

96. Пятый этап — уточнение, доработка проекта. Именно здесь окончательно определяются средства, формы и методы обучения, адекватные и оптимальные, то есть соответствующие и наиболее подходящие в конкретных условиях образовательного учреждения.

97. Шестой этап — первичное внедрение учебного курса, "конец цикла" в терминологии разработки программного обеспечения. (Имеется в виду технологический цикл, или цикл технологического процесса анализа и проектирования учебных курсов по информатике.)

98. Приведем примеры решения названных задач в практике обучения студентов — будущих учителей информатики.

99. Статистика определений понятий:• с большим количеством внутрипредметных связей — 18 %;• окончательные определения — 64 %;• нуждающиеся в дидактическом упрощении — 18 %.

100. Словарик определений понятий (для сравнения)

101. I. Конечная последовательность общепринятых предписаний, формальное исполнение которых позволяет получить за конечное время решение любой задачи.1. Данные

102. I. Первичное понятие, не определяемое в рамках теории информации. Предполагает наличие источника информации, канала связи и приемника, интерпретирующего принятую информацию. В вычислительной технике — данные.1. Примеры:

103. Визуальная информация — данные, отображаемые на экране дисплея, телевизора, табло.

104. Машинная информация — данные, поступающие в ЭВМ, хранящиеся и циркулирующие в ней и выдаваемые из ЭВМ пользователям.

105. Управляющая информация — данные, обеспечивающие определенные функции (на основе которых выполняются определенные операции) в устройстве, программе, системе.

106. Замечание. Это хороший пример для анализа исторического развития понятия команды и формирования этого понятия в процессе обучения.

107. Команда алгоритма — предписание о выполнении отдельного законченного действия исполнителя, описание логически завершенного этапа процесса обработки информации в ЭВМ.

108. I. Управляющий сигнал, инициирующий выполнение определенной операции в исполнительном устройстве.1. Компьютер

109. Устройство преобразования информации посредством выполнения последовательности операций, выполняемой программой.

110. И. Программированный цифровой обработчик всевозможных данных, вычислительная машина.

111. Ср. англ. store — хранить (информацию); записывать в память.1.. Совокупность нескольких запоминающих устройств (ЗУ).

112. I. Функциональная часть ЭВМ, предназначенная для приема, хранения и выдачи данных. Различают внутреннюю (основную, оперативную) и внешнюю память.

113. I. Упорядоченная последовательность команд, подлежащая обработке.

114. Словарь итоговых определений Алгоритм

115. Понятное и точное предписание исполнителю совершить определенную последовательность действий, направленных на достижение указанной цели или решение поставленной задачи. (Ершов, Кузнецов) Данные

116. Хранящиеся в ЭВМ, пересылаемые и обрабатываемые тексты, таблицы, инструкции, сведения о фактах, явлениях и т. д., представленные в буквенно-цифровой, числовой, текстовой, звуковой или графической форме. (Извозчиков)1. Информация

117. Сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии. (Извозчиков)

118. Первичное понятие, не определяемое в рамках теории информации. Предполагает наличие источника информации, канала связи и приемника, интерпретирующего принятую информацию. В вычислительной технике -— данные.1. Примеры:

119. Визуальная информация — данные, отображаемые на экране дисплея, телевизора, табло.

120. Машинная информация — данные, поступающие в ЭВМ, хранящиеся и циркулирующие в ней и выдаваемые из ЭВМ пользователям.

121. Управляющая информация — данные, обеспечивающие определенные функции (на основе которых выполняются определенные операции) в устройстве, программе, системе. (Першиков)

122. Замечание. Последнее определение уточнено нами.1. Команда

123. Управляющий сигнал, инициирующий выполнение определенной операции в исполнительном устройстве. (Першиков)1. Компьютер

124. ЭВМ, комплекс технических средств, предназначенных для автоматической обработки информации в процессе решениявычислительных и информационных задач. (Першиков)1. Память

125. Функциональная часть ЭВМ, предназначенная для приема, хранения и выдачи данных. Различают внутреннюю {основную, оперативную) и внешнюю память. (Борковский, Першиков)1. Программа

126. Упорядоченная последовательность команд, подлежащая обработке. (Першиков)

127. Систематизация понятий учебного курса является необходимым условием успешного обучения, формирования системы научных понятий у учащихся.