Часть VI issn 2072-0297
жүктеу/скачать 2,45 Mb. Pdf көрінісі
|
moluch 65 ch6
| 780
«Молодой учёный» . № 6 (65) . Май, 2014 г. Педагогика обучения исходя из собственного опыта, что не всегда бывает оптимально. Здесь в качестве критерия эффективности мы рассматриваем глубину освоения предмета обучаемым, полноту и прочность усвоенных им знаний, уровень из- учения теоретического материала и приобретения практических навыков. Учет в модели компьютеризованной системы обучения свойств самого обучаемого позволяет наиболее эффективно достигнуть поставленной цели обучения. В про- цессе исследования свойств и характеристик обучаемого нами были выделены следующие параметры, составляющие ядро модели обучаемого (МО): а) тип мышления обучаемого; б) воспринимаемая форма представления знаний; в) свой- ство уверенности при ответе; г) уровень усвоения знаний обучаемым; д) оптимальная стратегия получения знаний обу- чаемым. Воспринимаемая форма представления знаний обучаемым могут быть представлен двумя значениями: интуитивным и теоретически-методологическим мышлением; в редких случаях может быть отнесена только к одному типу. По- этому для более точного отображения в МО свойств обучаемого предлагается использовать коэффициенты предпо- чтения для каждого значения параметра. Не снижая общности дальнейших построений, значений таких коэффициентов можно выбирать из отрезка от 0 до 1 (очевидно, что простое нормирование приводит любой набор коэффициентов в отрезок [0,1]). В общем случае значения таких коэффициентов на отрезке [0,1] могут меняться непрерывно, однако, на практике всегда можно считать, что эти значения меняются дискретно с некоторым фиксированным шагом, вели- чина которого определяется с одной стороны семантикой параметра (смысловым содержанием параметра), а с другой стороны требуемой точностью представления в МО свойств обучаемого. Выделим следующие основные, на наш взгляд, формы представления знаний: аналитическая (аналитические выражения, математические модели, алгоритмы, форма- лизованные описания и т. д.), образная (схемы, рисунки, видеофрагменты), эвристическая (практические методы и ре- комендации, эвристические описания). Для представления знаний по определенной теме, например, «Основы алгоритмизации и программирования» пред- мета «Информатика» выбираем m вопросов. Каждый вопрос объясняем аналитически, либо образно, либо эвристи- ческим путем. Допустим, данный предмет преподает n преподавателей. Для нашего примера возьмем m = 3 вопроса, например, вопрос 1 — алгоритмизация и программирование линейных вычислительных процессов; вопрос 2 — алго- ритмизация и программирование разветвляющихся вычислительных процессов; вопрос 3 — алгоритмизация и про- граммирование повторяющихся (циклических) вычислительных процессов; n=2 преподавателя. Введем обозначение: { } _____ , 1 , m i v V i = = — количество вопросов; — количество преподавателей; лингвистические пе- ременные соответственно: аналитические Кортеж значений параметра форм представления знаний содержит 12 элементов, т. е. Z = {A, O, E} = { a 1 , a 2 , a 3 , a 4 , о 1 , о 2 , о 3 , о 4 , е 1 , е 2 , е 3 , 0}. Первые четыре элемента соответствуют значению коэффициента для аналитической формы представления знаний, следующие четыре — для образной формы и последние четыре — для эвристической. Таким образом, для каждого подкортежа, состоящего из 4 элементов, хотя бы один элемент равен 1, что соответствует неко- торому значению коэффициента для каждой формы представления знаний. Например, кортеж (0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0) несет следующую смысловую нагрузку: обучаемый в лучшей степени воспринимает практические методы и образную форму (в виде блок-схемы) изучаемого материала, а также ему более доступны словесные описания предлагаемого ма- териала, чем его формальная постановка в виде математических закономерностей. Подобным образом составляются кортежи значений для всех других параметров МО. Объединение кортежей позволяет получить матрицу N x M, где N — это количество параметров МО, а М — длина кортежа значений. Все кортежи необходимо привести к единому значению М, заполнив отсутствующие элементы нулями. Таким образом, мы получаем матрицу, состоящую из нулей и единиц, описывающую состояние модели конкретного обу- чаемого в некоторый момент обучения. Предлагаемая адаптивная система обучения, используя сформированную матрицу коэффициентов значений па- раметров обучаемого должна предложить некоторую эффективную методику обучения. Однако, в процессе обучения, на основе сбора информации о субъекте обучения, происходит изменение МО, что безусловно влияет на методику об- учения, которая прежде всего отвечает за формирование предоставляемого обучаемому материала. Задача выбора оп- |