WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

«Красноярский государственный педагогический университет На правах рукописи Бобков Владимир Валерьевич ДИФФЕРЕНЦИРОВАННЫЙ ПОДХОД В ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ ПРОГРАММИРОВАНИЮ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ...»

-- [ Страница 2 ] --

d) использование четких и однозначных предписаний, или алгоритмов, определяющих порядок технологических операций. Следовательно, мы можем говорить об «Образовательной технологии» лишь при условии выполнения этих признаков. Однако, на практике в понятие «Образовательная технология» различные современные авторы вкладывают различный смысл. Кроме того, часто понятия «Образовательная технология» и «Педагогическая технология» используются как синонимы, что, с учетом приведенных нами определений педагогического процесса и сделанных нами оговорок об использовании понятия «Образование» можно считать допустимым, хотя и усугубляющим терминологическую путаницу, существующую в педагогической науке. Подробное обсуждение этого вопроса можно найти в [????]. Поэтому мы оставим его за рамками настоящего исследования. Здесь же только констатируем позицию диссертанта по нему. Родовая общность понятий «технология» и «педагогическая технология» означает и общность по существу: четко спланированная и организованная деятельность для достижения намеченных целей. Любая человеческая деятельность имеет как бы два уровня: технологический («как это делается») и трудовой («как это сделать», «как я это буду делать»). Планирование трудового процесса осуществляется на основе технологии. Технология объективна, она не зависит от личных свойств человека ее реализующего. Научно обоснованная технология является результатом применения открытий определенной науки в практике соответствующего производства. Законы физики или химии, например, нельзя непосредственно использовать на производстве, минуя их технологизацию. И педагогическая технология должна являться как бы связующим звеном между педагогической теорией и ее практической реализацией. Для того, чтобы использовать теорию в учебном процессе, научные педагогические знания необходимо технологизировать, превратить в инструмент решения педагогических задач. В нашей работе под педагогической технологией (ПТ) мы будем понимать разветвленную систему педагогических воздействий на педагогический процесс, направленную на решение ограниченного круга задач из числа поставленных обществом перед системой образования. При этом, под разветвленной системой педагогических воздействий будем подразумевать комплексы элементарных операций – методы, – приводящие к однозначно определенным изменениям педагогической системы и выбираемые в зависимости от педагогических условий. В свою очередь, педагогическими условиями мы будем считать имеющуюся в установленный момент времени совокупность состояний элементов, как собственно педагогической системы, так и внешних, по отношению к ней, влияющих на выбор той или иной последовательности дальнейших действий педагога. В соответствии с данными нами определениями и принципами системного подхода, мы можем выделить в учебном процессе горизонтальные подсистемы (Рис. 1.3.1): дидактическую и воспитательную. В свою очередь, обе подсистемы объективно разделяется на ряд параллельных направлений, связанных со специализацией преподавания отдельных дисциплин и их комплексов.

Подсистемы обЦелеполагасодержатехничеконтрольуправленразовательной ния тельная ская ная ческая технологии Дидакти- Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 1 ческая Дисциплина 2 Дисциплина 2 Дисциплина 2 Дисциплина 2 Дисциплина 2 … … … … … ВоспитаДисциплина n Дисциплина n Дисциплина n Дисциплина n Дисциплина n тельная Рис. 1.3.1. Схема разделения ПТ на модули Учитывая смысл самого понятия «Технология», мы можем определить ряд вертикальных подсистем в ПТ: целеполагания, содержательную, техническую, контрольную и управленческую. Каждое параллельное предметное направление разделяется этими вертикальными подсистемами на ряд соответствующих им модулей (см. рис. 1.3.1). В связи с этим, автор предлагает именовать предлагаемый им подход «модульной схемой» ПТ. Модули ПТ имеют межмодульные связи в рамках каждой из подсистем: горизонтальные, вертикальные, диагональные. Например, подсистема целеполагания определяет, как общие цели для всего учебного процесса, так и частные – для конкретной учебной дисциплины. При этом, частные цели одной учебной дисциплины могут вытекать не только из общих, но и из частных целей другой или других учебных дисциплин. Дидактическая подсистема устанавливает общие дидактические принципы и нормы, которые применяются в ходе учебного процесса во всех технологических блоках. Сюда относятся, например, для традиционной организации обучения: деление учебного процесса на семестры, единое расписание звонков, поточное комплектование курсов, лекционно-семинарская организация занятий, единый учебный план для группы и т.д. Из общих принципов и конкретных условий их реализации, диктуемых содержанием каждого технологического модуля, вытекают частные дидактические принципы для него. Например, для изучения «Структуры и алгоритмы обработки данных» (СД.01) по специальности 220400 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» требуется освоить материал, представленный в содержательном блоке дисциплины «Математическая статистика и теория вероятностей» (ЕН.Ф.01.06). Подсистема методики воспитания в технических вузах реализуется чрезвычайно скудно. Тем не менее, к ней можно отнести обязательность функционирования студенческого профкома, стройотрядов, института кураторов на первом курсе и т.п. Более подробное ее рассмотрение не входит в число целей нашего исследования. Подробнее с точкой зрения диссертанта по вопросу модульной схемы педагогической технологии можно ознакомиться в [?,?,?]. Здесь же мы привели только ее самые общие положения в силу того, что они используются нами в настоящем исследовании. Кроме того, мы должны еще отметить ряд моментов, характерных для технологического подхода к обучению, которые так же будут нам необходимы в рамках данной работы. Первое. Это основное отличие целей при технологическом подходе – их диагностичность, или инструментальность. Диагностично поставленная цель означает: 1) дано точное описание качества, которое необходимо сформировать;

2) имеется точный способ диагностики этого качества;

3) возможно изменение этого качества;

4) принята шкала оценки качества (например, опознание, различение, владение основными алгоритмами, продуктивные действия, творческое применение). Преобразование общей цели в диагностичную возможно в рамках развиваемого сегодня деятельностного подхода к обучению. В его основе лежит теория развития в деятельности, у истоков которой стояли такие отечественные психологи, как Б.Г. Ананьев, В.А. Иваников, А.Н. Леонтьев, К.К. Платонов, С.Л. Рубинштейн и др. Эту задачу обычно предлагается решать двумя основными способами: построением четкой системы целей, внутри которой выделены их категории и последовательные уровни (иерархия), – такие системы получили название педагогических таксономий;

созданием максимально ясного, конкретного языка для описания целей обучения, на который преподаватель может перевести недостаточно ясные формулировки [?]. Коротко коснемся использования педагогических таксономий. Само понятие «таксономии» заимствовано из биологии. Оно обозначает такую классификацию и систематизацию объектов, которая построена на основе их естественной взаимосвязи и использует для описания объектов категории, расположенные иерархически. В отечественной педагогической науке и практике традиционно выделяются познавательная (когнитивная, учебная), воспитательная и развивающая области. Этим задается структура образовательной таксономии. Когнитивные цели могут быть достигнуты в ходе лекции или серии лабораторных работ. Воспитательные и развивающие цели, имеющие более глубокий, личностный характер, трудно представить себе как краткосрочные результаты. Познавательные цели легче представлять в виде образцов деятельности. Поэтому, хотя таксономии воспитательных и развивающих целей применяется в педагогической диагностике, собственно технологические разработки ведутся, прежде всего, для когнитивных. Также традиционно у нас принято выделять во всех названных областях образовательных целей (учебной, воспитательной, развивающей) три уровня – низший, средний, высший. Низший соответствует уровню принятого стандар та;

средний – обогащенный, уровень возможностей студента;

высший, продвинутый или творческий уровень. В таблицы G.1-G.3 (Прил. G) сведены таксономии целей, разработанные О.Б. Епишевой по математике, обобщенные и уточненные сначала З.И. Колычевой, а затем диссертантом, в плане возможности использования в любой предметной области. В них указаны общие категории целей, проявление их по соответствующим уровням (что студент знает, умеет, понимает, проявляет и пр.). Данные общепедагогические таксономии (см. прил. G) могут быть ориентационной основой и использоваться для прописывания целей по конкретным учебным предметам. О.Б Епишевой выявлена взаимосвязь процессов полного цикла учебно-познавательной деятельности, уровня данной деятельности и образовательных целей, что может быть также полезно для разработки таксономии целей преподавателем (табл. G.4). В связи со вторым способом дидактического технологического целеполагания З.И. Колычева в [?] приводит алгоритм формулирования технологичной цели. Он состоит в том, что цели обучения формулируются через результаты обучения, выраженные в действиях учащихся, причем таких, которые учитель или какой-либо другой эксперт могут надежно опознать. При использовании этого алгоритма вся его процедура может быть разделена на несколько шагов: 1) определение общих целей;

2) конкретизация выделенных общих целей;

3) детализация конкретных целей;

4) создание эталонов усвоения (на основании прописанных целей). Подробная характеристика названных этапов дана в работах В.М. Кларина и О.Б. Епишевой [?,?]. В.М. Монахов в своей технологии гарантированного обучения говорит о микроцелях, которые должны быть выражены в действиях ученика [?]. В модульной технологии обучения выделяются комплекс ная дидактическая цель, интегрирующие дидактические цели и частные дидактические цели;

это есть не что иное, как определение общей цели, ее конкретизация и детализация. Определение общих образовательных целей задается нормативными актами на уровне государства (Закон «О высшем и послевузовском профессиональном образовании», ГОС), региона (РОС) и вуза (Устав вуза, внутривузовский стандарт). Конкретизация целей. Речь идет о переходе от общего представления о результате обучения к более конкретному, но все же довольно абстрактному. Общее требование к такому переводу – максимально четко описать то, что студент может сделать в результате обучения. Общий прием конкретизации целей – использовать в их описании глаголы, указывающие на определенное действие. Так, например, цель «изучить общие подходы к использованию стандартных типов данных в программировании» может быть развернута в перечень возможных учебных результатов. Студент: 1) воспроизводит по памяти наименования стандартных типов данных, используемых в программировании;

2) дает характеристику (наименование, объем занимаемой памяти, диапазон данных, форма представления, способ реализации, перечень операций), каждому из стандартных типов данных;

3) по заданному исходному коду определяет используемый им объем памяти. 4) записывает псевдокод алгоритма, используя стандартные типы данных;

5) составляет программу по псевдокоду алгоритма, применяя соответствующие стандартные типы данных;

На этом примере видно, что общая цель, с одной стороны, может быть сведена к простому результату низкого познавательного уровня (например, варианты 1 и 2), а с другой стороны – развернута в широкий перечень учеб ных результатов разного уровня. Составление такого перечня дает педагогу возможность осознанно строить дидактическую технологию в направлении познавательных целей высокого уровня. Для проведения конкретизации целей можно предложить алгоритмическое предписание разработанное Р. Мейджером (США). Его пошаговая процедура конкретизации цели как эталона приведена в приложении H. Максимальная конкретизация (детализация) целей позволяет преподавателю описать результат обучения настолько подробно, что это описание подводит к способу контроля (оценки) – как текущего, так и итогового. Иногда в максимальной конкретизации цели нет необходимости, либо она невозможна без чрезмерного упрощения и искажения (цель высокой сложности). Если же такая дополнительная конкретизация необходима, можно перейти к третьей ее ступени – детализации цели. Приведем фрагмент трех ступеней конкретизации цели – «уметь программировать итерационные и рекурсивные функции доступа к структурам данных» (см. прил. H): 1. Уметь программировать итерационные и рекурсивные функции доступа к структурам данных :

1.1. Поставить задачу 1.1.1. Описать логическую структуру фактических данных;

1.1.2. Перечислить фундаментальные типы данных, которые могут быть использованы для представления фактических данных;

1.1.3.... 1.2. Сформулировать математическую модель структуры данных 1.2.1. Записать структурную формулу экземпляра коллекции данных;

1.2.2. Записать логическую формулу отношений в коллекции данных. 1.3.... Сформулированные конкретизированные цели позволяют перейти к разработке эталона достижения поставленных целей. Данный эталон позволяет четко определить результат деятельности, оценить, в какой степени достигнуты те или иные цели, скорректировать и оценить работу студентов. Эталонный результат имеет смысл предъявлять им в самом начале учебной деятельности. Тогда он служит четким ориентиром в ходе нее. Чтобы добиться намеченного результата, одного уточненного представления о деятельности может оказаться недостаточно. Ведь не исключено, что студент не в состоянии продемонстрировать ожидаемый результат из-за внешних условий, учет которых необходим. Следует обратить особое внимание на проблемы, возникающие в связи с этим. Первая проблема – диагностика обученности: определения соответствия студента внешним условиям для текущей цели. Использую рекурсивный способ определения понятий можно сказать, что внешние условия достижения текущей цели есть ранее достигнутые цели. Такой взгляд на данную проблему позволяет строить иерархическую систему эталонов достигаемых учащимися результатов. Отсюда вытекает вывод о возможности совмещения итогового контроля достижения студентом эталонных требований текущей цели и входного – следующей. Т.е. контрольный модуль ПТ должен располагаться в начале цепочки действий. Другая проблема – диагностика обучаемости: определение достаточности способностей студента для достижения эталонных требований текущей учебной цели. Существует ли возможность более точной диагностики обучаемости того или иного студента? Опираясь на выше изложенный материал, диссертант считает возможным положительный ответ на этот вопрос. Диагностику этого свойства личности студента, видимо, целесообразно выполнять один раз, поскольку оно с течением времени не изменяется. А поскольку еще и выбор той или иной формы предъявления учебного контента в зависимости от свойств личности студента есть задача управления, которая должна ре шаться до того, как он предъявлен, то удобства для имеет смысл несколько видоизменить наше видение ПТ, представленное на рис. 1.3.1. На рис. 1.3.2 предложена схема с учетом таких изменений.

Подсистемы образовательной технологии Дидактическая Воспитательная контрольная управленческая целеполагания содержательная техническая Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 2 Дисциплина 2 Дисциплина 2 Дисциплина 2 Дисциплина 2 … … … … … Дисциплина n Дисциплина n Дисциплина n Дисциплина n Дисциплина n Рис. 1.3.2. Схема разделения нелинейной ПТ на блоки Второе. Сформулировав тем или иным способом технологичные цели обучения, нам необходимо решить, каким образом осуществить переход от целеполагания к содержательной стороне педагогического процесса. При проектировании содержательного предметного блока мы опираемся, во-первых, на общие цели, определенные для учебного процесса в целом, во-вторых, на частную содержательную характеристику конкретной учебной дисциплины и, в-третьих, на ее блок целеполагания. В соответствии с деятельностным подходом, конечной целью обучения является формирование способа действий. Отсюда, содержание педагогического процесса должно состоять из заданной системы действий и знаний, необходимых для ее освоения. Здесь знания выступают не в качестве цели, но средства обучения [Атанов]. Способу действий, в широком смысле, поставим в соответствие фреймсценарий в системе фреймового представления знаний. Стало быть система дидактических целей представляет собой не что иное, как структуру фреймов-сценариев метафрейма учебной дисциплины. Для активизации того или иного фрейма-сценария человеку необходимо получить задания терминалов путем узнавания ситуации по фреймам-ситуациям на основе фреймов-образов, которые и являются содержательным элементом ДС. З.И. Колычева в [?] приводит способ, который можно назвать методом постановки учебных задач и применять при проектирования содержательного модуля. Под учебной задачей понимается цель деятельности, поставленная перед обучающимися в виде обобщенного учебного задания, выполняя которое они овладевают соответствующими знаниями и умениями, развивают свои личностные качества, направленные на умения учиться. Учебные задачи предполагают необходимость сознательного поиска, направленного на достижение поставленной таксономии целей. Чтобы решить задачу студенту необходимо найти хорошо продуманную схему, которая позволит результативно прийти к цели. В литературе приводится методика Д. Пойа, которая позволяет регулировать поисковую деятельность в процессе решения задачи. Наиболее типичные вопросы, призванные помочь обучающемуся в решении учебных задач [?] приведены в табл. G.5. Именно в ходе выполнения учебных задач студент получает возможность освоения различных сценариев его будущей профессиональной деятельности. Как правило, в учебной задаче выделяют следующие основные компоненты: форму, структуру, содержание. Формы задач могут меняться при неизменных их структуре и содержании. Содержание, по сравнению со структурой – тоже изменчиво. Структурой же, как наиболее устойчивым компонентом, задается тип задачи, возможные цели и пути ее решения. Содержанием, затем, однозначно определяется конкретная цель и, как следствие, алгоритм получения верного результата. Диссертант предлагает рассматривать учебную задачу с точки зрения фреймового представления знаний. По мнению автора, любая задача, в том числе и учебная, может быть отнесена к категории фреймов-ситуаций. Действительно, учебная задача имеет структуру из элементов. Элементы учебной задачи – это понятия. Понятия – это фреймы-образы с расширенными маркерами. Фрейм-ситуация так же имеет структуру из фреймов-об разов. В результате ее согласования с действительностью терминалы фреймаситуации получают задания и обеспечивают возможность оценки благоприятности/не благоприятности складывающейся ситуации. Эта оценка определяет цель дальнейших действий по изменению ситуации в благоприятную сторону. Так же и с учебной задачей. В результате наполнения конкретным содержанием исходных данных ее структуры становится возможным определение ее цели – того, что требуется найти. Успешное решение задачи подразумевает изначально верное определение ее типа, т.е. ее структуры. Здесь очевидна эквивалентность процессу узнавания ситуации, о котором шла речь выше. Важными инструментами при решении учебных задач являются элементы эвристической деятельности. Для более сложных учебных задач, которые приближаются к задачам творческого, исследовательского характера разработаны системные методы поиска решения задач и активизации мыслительной деятельности студентов в этом процессе. Эвристическая деятельность осуществляется на основе эвристических правил, эвристических операций, стратегий, основанных на правдоподобных рассуждениях. В прил. I приведен перечень элементов эвристики, применяемых при решении учебных задач. Подходы к постановке учебных задач – их классификация, целенаправленность, алгоритмы формулировки и др. детали – достаточно подробно разработаны в научной педагогической литературе [?, ?, ? и др.]. Поэтому мы не будем воспроизводить здесь эти моменты и перейдем к рассмотрению следующей подсистемы педагогической технологии – технической, – играющей важную роль для автоматизации предъявления учебного контента. Третье. Техническая подсистема включает в себя множество компонентов. На общем уровне сюда относятся учебные корпуса с поточными аудиториями и всеми другими помещениями (вплоть до студенческого кафе или столовой). На уровне конкретных дисциплин это будут лаборатории и их оборудование, технические средства обучения и пр. Для примера в качестве одного из технических компонентов в дидактической технологии (подсистеме ОТ) при обучении программированию (один из комплексов дисциплин) инженеров-программистов в техническом вузе рассмотрим применение инфотелекоммуникационных технологий (ИТКТ) (Рис. 1.3.3).

Техническая подсистема дидактической технологии ТСО ИТКТ Электронные средства Программные сред- Средства кодирова(Hard Resources) ства (Soft Resources) ния и формализации информации (Date Resources) Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 1 Дисциплина 2 Дисциплина 2 Дисциплина 2 Дисциплина 2 Программирование Программирование Программирование Программирование … … … … Дисциплина n Дисциплина n Дисциплина n Дисциплина n Рис.1.3.3. Компоненты технической подсистемы дидактической технологии Под ИТКТ для целей настоящей работы мы будем понимать совокупность электронных (hard) и программных (soft) средств, обеспечивающих распространение на расстояние кодированной информации в формализованном виде (date). Одним из устройств, в котором в концентрированном виде применяется целый ряд разновидностей такого рода технологий, является персональный компьютер (ПК). В состав блоков ИТКТ для учебных дисциплин СД.01 и..01.06 в качестве общей составляющей всех трех блоков входит ПК подходящей конфигурации с операционной системой типа Windows 98/NT/XP, установленным сетевым оборудованием и программным обеспечением. Отличия имеются только в модуле «Программные средства». Так, для изучения ЕН.Ф.01.06 требуются такие пакеты программ, как MathCAD, Statgrafic, Statistica, MS Excel. А для выполнения практических заданий по СД.01 необходимы среды программирования Turbo Pascal, Turbo C++, MS Visual Studio. Такой подбор ПО вытекает из общих принципов, целей, условий и за дач, которые задаются на уровне каждой общей подсистемы учебного процесса и конкретизируются на уровне модуля. Так, например, следует учитывать, что использование компьютерного парка учебного заведения при подготовке инженеров-программистов по сравнению с обучением специалистов других специальностей имеет узкие места. Во-первых, выполнение учебных заданий по дисциплине СД.01 требует значительно больших системных ресурсов от эксплуатируемого оборудования, нежели выполнение учебных заданий в рамках курса..01.06. Во-вторых, любое существующее на сегодня ПО обязательно имеет целый ряд «дыр», которые недобросовестный студент-программист на определенном этапе своей подготовки в состоянии будет находить и использовать в ущерб учебному процессу. Основываясь на вышесказанном, диссертант выделил ряд принципов, которым должны отвечать ИТКТ, применяемые в учебном процессе при подготовке программистов: a) соответствие применяемых внутренних технических стандартов и стандартов безопасности вуза общероссийским и международным;

b) соответствие оборудования современному технологическому уровню;

c) возможность реализации дидактического принципа диагностичности;

d) обеспечение реализации дидактического принципа индивидуального подхода к обучающемуся. Очевидно, что состав технического модуля определяется содержательной подсистемой не в меньшей степени, чем дидактической или целеполагания. Выбор конкретной конфигурации ПК и локальной сети должен обеспечивать возможность своевременного и надежного предъявления контента учебного курса. Применение того или иного ПО также зависит от этого. В свою очередь, сам блок содержания находится в определенной зависимости от всех остальных подсистем ПС: дидактической (педагогические принципы, подходы, методы и приемы), методики воспитания (способы организации), целеполагания (цели и темпоральные рамки), технической (сред ства предъявления контента), контрольной (формы и возможности контроля), управленческой (задачи и порядок их решения). То же самое можно утверждать и о взаимосвязях контрольного и управленческого модулей ПТ. И четвертое. Эти два модуля весьма тесно между собою связаны и многие авторы могли бы объединить их в один, именуемый диагностическим. Исходное значение термина diagnos – заключение, вывод, являющийся основанием для определения следующих целей и выбора дальнейших действий. От него, собственно и произошла диагностика, сначала медицинская, потом психологическая, а за тем и вся остальная (техническая, педагогическая и т.п.) – под которой понимается комплекс действий, направленных на определение текущего состояния некоторой системы. Однако, с точки зрения большинства естественных наук в отечественной традиции понятия «диагностика» и «контроль» являются синонимами. И именно в этом смысле мы и будем их употреблять в дальнейшем. Вопросы и проблемы педагогической диагностики широко освещены в педагогических периодических и монографических изданиях [???]. Поэтому мы не будем подробно останавливаться на них здесь. Однако отдельные ключевые моменты, непосредственно связанные с предлагаемым автором методом, все-таки отметить необходимо. Основой для оценивания успеваемости обучающегося являются итоги (результаты) контроля. Учитываются при этом как качественные, так и количественные показатели работы обучающихся. Количественное значение уровня обученности получается тогда, когда оценку понимают (и определяют) как соотношение между фактически усвоенными знаниями, умениями и общим объемом этих знаний, умений, предложенным для усвоения. Показатель усвоения (продуктивности обучения) вычисляется из соотношения: Note Vd e 100 %, Vd n (1.3.1) где Note – оценка успеваемости (обученности, продуктивности), Vd e – фак тический объем усвоенных знаний, умений;

Vd n – необходимый объем знаний, умений, предложенных для усвоения. Как видно, показатель усвоения (оценка) здесь колеблется между 100% – полное усвоение информации и 0% – полное отсутствие такового. Определение оценки по этому критерию требует измерения объемов необходимой и усвоенной информации. Для этого диссертант предлагает воспользоваться методикой А.Л. Галкина, предложенной им в [?] и несколько упрощенной и адаптированной автором в настоящем исследовании. Основная задача контроля – проверить уровень достигаемых целей. Поскольку достижение целей – это характеристика ПС, то предназначение контрольной подсистемы ПП – определение текущего состояния ПС. При абстрагировании от воспитательного процесса можно утверждать, что контрольный блок дидактической технологии выполняет функции по определению текущего состояния дидактической подсистемы (ДПС). Чем характеризуется состояние ДПС? В самых общих чертах: уже достигнутыми дидактическими целями и целями, для достижение которых протекает дидактический процесс в настоящий момент, с одной стороны;

с другой – затраченными и имеющимися в нашем распоряжении различными ресурсами: временем, финансами и пр. Как минимум, мы должны иметь двумерную систему координат, включающую в себя в обязательном порядке ось времени и ось целей. Положением в этой системе координат и определяется состояние ДПС. Дальнейшая детализация контрольных параметров по различным типам ресурсов: финансовым, трудовым и т.п.;

позволяет проводить более подробный анализ состояния ДС в рамках модуля управления, главная задача которого – обоснованный выбор вариантов воздействия на ДС на основании результатов контроля – обратная связь, как уже отмечалось. Воздействия на ДС, как правило заключаются между двумя полюсами: если поставленная цель достигнута полностью – переходим к следующей, если полностью не достигнута – выявляем причины этого, корректируем ее, вносим изменения на этом основании в остальные блоки дидактической технологии и, по возможности, повторяем попытку ее реализации. Подробное освещение вопросов управления учебным процессом можно найти в [?,?,?]. Каждая образовательная технология внутренне определяет присущие ей особенности управления обучением, связанные с основной ее идеей. Так, например, при организации ДП по традиционной системе, не полное достижение дидактической цели ведет к снижению оценки, но не темпа обучения. В то время, как технология полного усвоения знаний требует как раз снижения темпа, повторного обучения по не полностью освоенному материалу. Суммируя вышесказанное можно утверждать, что поставленные в подсистеме целеполагания общие цели и темпоральные рамки позволяют осуществлять, во-первых, планирование графика учебного процесса, во-вторых, проектирование модулей целеполагания учебных дисциплин, в-третьих, проектирование содержательных и технических блоков, в-четвертых, планирование контрольных мероприятий и проектирование контрольных блоков, и в-пятых, управление учебным процессом. Таким образом, последовательность деятельности педагога при проектировании образовательной технологии по определенному учебному материалу (теме, разделу, курсу) может быть следующей: 1. Определение общих учебных целей 2. Проведение конкретизации и детализации целей – построение образной и ситуационной структур метафрейма по учебному материалу;

3. Перевод каждой цели в учебное задание – составление системы учебных задач – сценарной структуры метафрейма учебного материала;

4. Анализ состояния технического модуля и проектирование его изменений в соответствии с модулями целеполагания и содержательным;

5. Проектирование контрольного и управляющего модулей с учетом уже спроектированных остальных модулей ПТ. 6. Проведение диагностики студентов для выявления уровня их обучаемости и обученности;

Очевидно, что первые три шага этого алгоритмического предписания соответствуют процессу создания модели знаний – метафрейма учебной дисциплины. Рассмотрим его алгоритм с учетом аспектной структуры сферы деятельности, что соответствует первой (см. разд. 1.2.3) задаче подготовки дидактического процесса. 1.3.2. Построение нелинейной модели знаний. Диссертант полагает, что наилучшим вариантом для выбора формы представления модели знаний является фреймовая структура, как наиболее адекватно отражающая все стороны ДП: цели, задачи, содержание. Метафрейм интересующей нас учебной дисциплины должен содержать структуры: фреймов-образов (содержание), фреймов-ситуаций (задачи), фреймов-сценариев (цели). Каждый фрейм-сценарий содержит в своих терминалах фреймы-ситуации и фреймы-образы. В свою очередь и терминалы фреймов-ситуаций строятся из фреймов-образов. Последние также включают в себя фреймы-образы более высоких рангов до тех пор, пока не будут достигнуты границы понятийного аппарата изучаемой дисциплины. Существенным преимуществом подобной модели представления знаний перед традиционным тематическим содержанием учебного курса является системность знаний предметной области и наглядность его структуры. Нелинейный характер подобной модели представления знаний позволяет реализовать нелинейные технологии обучения и нелинейный принцип построения электронных учебников [Пак]. Известны два основных алгоритма создания фреймовых структур: последовательная детализация (дедукция, или анализ) и укрупнения понятий (индукция или синтез). Первый метод характеризуется необходимостью изна чального синтетического системного восприятия или понимания сферы деятельности либо в целом, либо ее отдельных проявлений. Второй, напротив, требует сначала вникнуть поочередно в каждую отдельную составляющую всей сферы деятельности, либо ее части. Затем, в первом случае, разработчик модели знаний должен выделить в своем исходном представлении о предмете анализа самые его крупные подсистемы. Например, в метафрейме учебной дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных», можно выделить два терминала, содержащих субфреймы первого ранга: «Структуры данных» и «Алгоритмы обработки данных» (рис. 1.3.4). В свою очередь, субфрейм «Структуры данных» состоит из двух терминалов «Данные» и «Структуры». Терминал «Данные» содержит 2 субфрейма второго ранга: «Типы данных» и вновь «Структуры данных» и т.д.

FСиАОД(T0) = R2(T11,T21): T0 = Структуры и алгоритмы обработки данных T11 = Структуры данных T21 = Алгоритмы обработки данных Рис. 1.3.4. Выделение в образной структуре метафрейма предметной области учебной дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных» субфреймов первого ранга Этот процесс необходимо продолжать до тех пор, пока не будет достигнута максимальная степень детализации, когда дальнейшее разделение субреймов уже невозможно. На рис. J.1 в прил. J приведены четыре уровня образной структуры субфрейма «Типы данных». При использовании метода укрупнения понятий алгоритм составления метафрейма будет заключаться в последовательном объединении отдельных фреймов-образов образной структуры метафрейма в ее субфреймы до тех пор, пока все они не окажутся включенными в него. На рис. 1.3.5 приведен фрагмент незавершенного метафрейма учебной дисциплины.

Специальность СП.04 “Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем” Специальная дисциплина СД.01 «Структуры и алгоритмы обработки данных» Обходы деревьев обходы деревьев;

задачи поиска и кодирования (сжатия) данных, кодовые деревья, оптимальные префиксные коды;

исчерпывающий поиск: перебор с возвратом, метод ветвей и границ, динамическое программирование;

быстрый поиск: бинарный поиск, хеширование;

..........................................

Задачи поиска данных Исчерпывающий поиск Быстрый поиск Бинарный поиск Хеширование..........................................

Перебор с возвратом Метод ветвей и границ Динамическое программирование Задачи кодирования Кодовые деревья Оптимальные префиксные коды Рис. 1.3.5. Фрагмент нижних рангов незавершенного метафрейма предметной области «Структуры и алгоритмы обработки данных» Например, обратившись документу ГОС №224 тех/дс, где содержатся требования к содержанию учебной дисциплины СД.01 «Структуры и алгоритмы обработки данных» по специальности 220400 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» мы получим перечень понятий, включаемых в систему знаний по этому предмету. Отталкиваясь от него и действуя согласно индукционному алгоритму начнем объединять отдельные понятия в субфреймы. Первый метод, как правило, проще реализовать преподавателю, имеющему в ведущем блоке функции объектной, или черной интуиции и структурной, или белой логики. Второй метод привычнее тем, у кого первая и вторая функции – белая сенсорика ощущений и объектная, или черная логика. На выходе любая наша модель знаний, построенная одним из вышеупомянутых способов, не всегда будет воспроизводить аспектную структуру сферы деятельности, для описания которой она и создается. Как мы уже отмечали, метафрейм учебной дисциплины задает нам структуру фреймов-понятий. При ее рассмотрении мы сначала видим либо систему связей между объектами, что соответствует белой (интровертной) логике, либо отдельные объекты-понятия, имеющие свое значение и «наполнение», что соответствует черной (экстравертной) интуиции. Приоритет той или иной стороны восприятия модели знаний зависит от ее линейности – нелинейности и рацио- или иррациональности воспринимающего ее субъекта. Соответственно, рациональный тип будет видеть в любой модели аспектную структуру типа ЛИИ, а иррациональный – ИЛЭ. Если же модель еще и нелинейная, то восприятие ее в виде ИЛЭ иррациональным типам людей облегчится. Получаемую таким путем модель знаний можно записывать разными способами. Один из них – таблица префиксов – приведен в прил. K. Здесь следует указать на необходимость в рамках модели знаний определить аспектную структуру каждого включенного в нее понятия. Это позволит, вопервых, обоснованно судить об ассоциированном с моделью знаний интегральном типе ИМ;

во-вторых, точно знать объем каждого вида информации в ней;

и в-третьих, при соционической компенсации этой модели по шагам контролировать изменение ее типа. Как видно, для создания контента дидактического процесса, тождественного по своей аспектной структуре сфере предметной деятельности (см. рис. 1.2.9) преподавателю в 12 из 16 случаев придется включать в него сенсорные и этические элементы различной направленности (вертности). Эта работа может быть существенно облегчена, если необходимые аспекты уже содержатся в модели знаний, на базе которой он строится. Дополнение любой модели знаний сенсорными аспектами позволит с меньшими затруднениями трансформировать ее в контент, который должен их содержать. Для передачи этих аспектов, по нашему мнению, можно воспользоваться методами формулирования технологичных дидактических целей, рассмотренными нами в разделе 1.3.1. Для передачи этических аспектов – воспитательных целей. Применительно к аспектному содержанию понятий можно указать, что еще Юнг К.Г. в [?] отмечал разноплановость образов. Именно по этому в прил. K каждому понятию сопоставлена пара совместимых аспектов информационного метаболизма. Подсчет суммы проявлений каждого из отмеченных аспектов – An k, позволяет количественно выделить среди них ведущие и второстепенные. А это, в свою очередь, приводит к обоснованной ассоциации модели знаний с конкретным ТИМом. Однако, как мы выяснили в разд. 1.1.3, нам не удастся избежать ситуации, когда ТИМ студента не соответствует аспектной структуре его будущей сферы деятельности. Поэтому в рамках учебного процесса мы должны предусмотреть методы предъявления учебного контента в различных формах. Этот вопрос в общих чертах мы обсуждали в разд. 1.1.4. Остановимся на нем подробнее. Учебный процесс комплексно воздействует на информационные структуры студента, находящегося в нем, с целью привести все его исходные канальные значения Vd b k к Vd n k, сравняв, таким образом, Vd e k с Vd n k (1.2.4). И он есть функция от ТИМа студента и его Vd b k, а так же от ТИМа профессии и ее Vd n k, что можно выразить формулой:

Vd e k =f k Vd b j,k,Vd n j,k : Vd e k Vd n k : j, k N ;

1 k 8;

1 j 16, (1.3.2) где f k (Vd b j, k, Vd ep j, k ) – функция, учебного процесса, k – индекс, определяющий номер информационного канала, согласно модели «А», а j – индекс, определяющий ТИМ студента. Как мы уже упоминали в разд. 1.1.3, если пропускная способность информационного канала нашего студента не соответствует потребностям его будущей специальности, то качество его обучения будет снижено, согласно правилам (1.1.7) и (1.1.8). Следовательно, необходимо обеспечить его повышение за счет увеличения нагрузки на психические функции, «не предусмотренные» аспектной структурой сферы деятельности. Общий подход к этому вопросу может быть таким: пропорциональное увеличение объема информации, принимаемой ведущими психическими функ циями ментального блока студента с тем, что бы однобоким развитием профессионально необходимых структур психики не привести к ее нарушению. Исходя из формулы (1.1.7) определим численные отношения между допустимыми мощностями нагрузки на психические функции ментального блока. Назовем эти отношение межканальным коэффициентом нагрузки и обозначим его Kmk:

Kk m ik, im (1.3.3) где ik – доля мощности информационного потока, приходящейся на k-ю функцию модели «А» (формула 1.1.7);

i m – на m-ю функцию. Отсюда и из формул (1.3.2) вытекает функция учебного процесса:

f Vd b i,k,Vd n j,m k, m,i, j N ;

k Vd n j,m - Vd b i,k K m : k, m 8;

1 i, j 16, (1.3.4) где k и m – номера тождественных функций в моделях разных типов информационного метаболизма, обозначаемых, соответственно, i и j. Вычислив произведение соответствующего Kmk и Vd j, m, согласно модели «А», аспекту профессиональной деятельности, усвоение которых требуется для нее, мы получим объем данных, которым, кроме того, необходимо загрузить k-ю функцию студента. Такая «нагрузочная» информация будет выступать в качестве иллюстрации «основной», которую необходимо подавать наименьшими порциями [Бук.], что способна обрабатывать менее дифференцированная функция ментального блока студента. Для оценки ее количества воспользуемся следующим подходом. Исходя из значений Vd fd и Kmk, при k соответствующем максимальному реальному значению An k, а m Nи 1 m 8, вычислим пара метры модели знаний, идеально соответствующей ТИМу нашего студента:

Vd m Vd fd K k ;

An m 0 m. An k ;

An m 0 Vd fd An m (1.3.5) В результате мы получим требуемую для освоения модели знаний на грузку на каждый информационный канал. Теперь, зная количество информации, которое содержится как в каждом m-м аспекте исходной модели знаний j-го типа ИМ, так и требующейся для ее компенсации по каждой k-й психологической функции i-го типа, мы можем вычислить разность между ними:

di,k d i,k – компенсаторную i, j 16, (1.3.6) Vd n i, k Vd n j, m : i, j, k, m N ;

k, m 8;

где k и m – номера тождественных функций в моделях разных типов ИМ, обозначаемых, соответственно, i и j. Теперь из T edu и Vd fd определим среднюю нормативную скорость передачи информации edm :

edm Vd fd (ед/час.) T edu (1.3.7) Отсюда, приняв значение Vd n k, максимальное в ментальном кольце, за Vd fd, и за n k, а edm – за k, можно по формуле (1.2.6), определить оценочное вре мя, которое потребуется студенту интересующего нас типа для изучения модели знаний. Как правило, мы должны будем увеличить общее время подготовки конкретного студента по интересующей нас учебной дисциплине. Это является неизбежной платой за психологическую профнепригодность. Но не единственной. Кроме того, нам придется потратить время на подбор альтернативных подходов к его обучению и подготовку соответствующей его ТИМу дидактической технологии. Итак, в нашем распоряжении теперь имеется математический аппарат, пригодный для вычисления информационной функции дидактического процесса на основании данных о ТИМах его субъектов и объектов. Опираясь на него, мы имеем возможность получать не только качественные, но и количественные оценки эффективности той или иной ДТ. Следующим шагом нам необходимо определить точки отсчета, которые могут служить критериями выбора оптимальной дидактической технологии. 1.3.3. Критерии выбора оптимальной дидактической технологии Здесь уместно вспомнить нашу оговорку по поводу необходимости использования как линейных, так и нелинейных дидактических технологий, в зависимости от конкретных условий. Нам необходимо определить их и использовать в качестве критериев эффективности в задаче оптимизации дидактического процесса. В силу вышеобсуждавшихся походов мы приходим к условию применения линейных дидактических технологий индивидуального применения: студент обладает типом ИМ ЛСИ, ИЭИ или ИЛИ. В противном случае необходимо использование иных, групповых или нелинейных, подходов к его обучению. К числу линейных групповых дидактических технологий, ориентированных на обучающее общение в микрогруппах: парах, четверках и т.д.;

относятся системы естественного и парацентрического обучения. Как мы уже обсуждали, у такого рода технологий есть особенности. Это необходимость учета интертипной совместимости в микрогруппе. Т.е. если мы можем обеспечить разделение хоть какой-то части учебной группы на психотипно гомогенные микрогруппы, то мы можем использовать групповые дидактические технологии. Для оставшейся, «неделимой» части имеет смысл использовать индивидуальную дидактику в зависимости от конкретных типов ИМ студентов. Так обучение «лишнего» ИЛЭ можно организовать по технологии моделирования в рамках параллельного или концентрического подхода. Для СЛЭ тоже будет приемлемо использование задач на моделирование, но исключительно на базе концентрического обучения. Представителю психотипа ЛИИ идеально подойдет обучение по методу проектов. Что бы определить, какую ДТ лучше использовать для каждого из оставшихся (см. разд. 1.2.3) 7-ми психотипов диссертант предлагает воспользоваться вычислением степени соответствия ТИМов и ее минимазацией. Под степенью соответствия двух ТИМов мы будем понимать сумму разностей относительных объемов данных, проходящих по их однофункциональным каналам. Абсолютный объем учебного материала, включенного в курс, определяем исходя из модели знаний согласно формуле (1.1.5). Примем объем информации по ведущему аспекту модели знаний Vd n j, 1, содержащийся в не измененном метафрейме j-го ТИМа, за 100% объема информации, которую должен получить по каналу, содержащему идентичную функцию, студент i-го ТИМа,. Вычислим, исходя из формул (1.1.6), (1.3.3) и (1.3.5), относительный объем информации этого аспекта, которая должна содержаться в компенсированной для студента i-го ТИМа модели знаний. Например:

2 Vd n СЛЭ, 2 Vd n ЛИИ, 1 ;

Vd n СЛЭ, 1 Vd n СЛЭ, 2 K 1 100 % 1, 159 % Т.е. модель знаний, аспектная структура которой соответствует ТИМу СЛЭ, должна содержать 159% черной сенсорной информации от объема белой логической, содержащейся в исходной модели-ЛИИ. Аналогичные расчеты выполнимы по всем остальным семи психологическим функциям. Но нас, в первую очередь, интересуют только функции ментального кольца, поскольку сознательное управление подсознательными функциями не возможно [Ауг, Юнг]. Теперь, зная количество информации, которое содержится как в каждом k-м аспекте исходной модели знаний, так и требующейся для ее компенсации по каждому m-му аспекту, по формуле (1.3.6) вычислим компенсаторную разность между ними. Например:

d СЛЭ, Vd n СЛЭ,1 Vd n ЛИИ,4 129%.

Полученное значение фиксирует количество информации по аспекту черной сенсорики которое необходимо добавить в исходную модель знаний для ее компенсации. Аналогичным образом вычисляются оставшиеся функции ментального кольца. Приведенные вычисления показывают, на сколько необходимо увеличить нагрузку на интересующие нас информационные каналы сту дента i-го ТИМа, для того, что бы компенсировать его психологическую профнепригодность к работе. Из полученных значений, по формулам (1.2.5) и (1.2.6) легко вычислить время, которое потребуется интересующему нас студенту для освоения компенсированной программы. Тем самым, наряду с соответствием типов ИМ студента и аспектной структуры ДТ, мы получаем в свое распоряжение временной критерий. Очевидно, что на чем меньшую величину время изучения компенсированной модели знаний превышает отводимое ГОСом дя этих целей – тем лучше. Подведем итоги. С обозначенных нами в настоящем исследовании позиций, в качестве критериев выбора оптимальной дидактической технологии следует использовать: 1) возможность разделения группы на совместимые подгруппы;

2) степень соответствия ТИМов: ассоциированного с нею и студента, выраженную разностью относительных объемов данных, проходящих по информационным каналам последнего и позволяющую минимизировать ее;

3) степень соответствия ТИМов: ассоциированного со сферой деятельности – моделью знаний и студента, выраженную аналогично второму критерию;

4) непревышение лимита учебного времени. Используя перечисленные критерии мы можем оценить эффективность любой дидактической технологии и их комплекса. 1.3.4. Дидактический технологический комплекс Здесь мы вводим понятие «дидактический технологический комплекс» (ДТК), поскольку оно, на наш взгляд, полнее отвечает дальнейшему предмету нашего рассмотрения. Под ним мы будем понимать системное единство – систему – различных частных групповых и индивидуальных, линейных и нелинейных дидактических технологий, одновременно или последовательно применяемых в учебном процессе, преследующую цель максимизации всех критериев его эффективности. Перейдем к описанию модулей ДТК согласно модульной схеме ДТ. подсистема. Состоит из трех уровней. К-1) Входной контроль – общесистемный уровень: К-1.а) определение и фиксирование в БД психотипа студента с использованием тестовых методик Крегера, Накрохиной, Танаева, Поэтапной, Цифровой и Гуленко, обследование по которым занимает около 40 мин.;

кроме того, при накоплении достаточного опыта в типировании, преподаватель может пользоваться методом типологического интервью;

К-1.б) определение путем тестирования и фиксация в БД начального уровня знаний по дисциплине. К-2) Текущий контроль – уровень модулей ДТ: К-2.а) учет освоенных учебных единиц – модулей, карточек, заданий, выполненных проектов и пр.;

ведение статистики правильных/неправильных ответов, решений;

К-2.б) ведение рейтинга достижений;

К-3) Итоговый контроль – охватывает уровни общесистемный и конкретных модулей: К-3.а) определение и фиксация в БД конечного уровня знаний по дисциплине путем тестирования;

К-3.б) фиксация результатов защиты курсовых работ и проектов, сдачи экзамена. Подсистема целеполагания. Три уровня: общесистемный (Ц-1), параллельных групп (Ц-2) и отдельных модулей ДТ (Ц-3). Ц-1) Общие цели: Ц-1.а) законодательные акты РФ и региона;

Ц-1.б) нормативные акты Правительства РФ и региона, Устава вуза;

Ц-1.в) ГОС по специальности;

Ц-2) Цели гомогенных групп: Ц-2.а) конкретизированные цели из ГОСа по специальности с учетом выбранной специализации сферы деятельности (проектирование/эксплуатация и т.д.);

Ц-2.б) конкретизированные цели из ГОСа по специальности с учетом тимных особенностей, выделенные на основании входного контроля (К-1.а);

Ц-3) Цели модуля: Ц-3.а) технологичные цели, конкретизированные из (Ц-2.а);

Ц-3.б) технологичные цели из (Ц-3.а), сформулированные с учетом тимных особенностей на основании входного контроля (К-1.а). Именно на этом уровне в подсистеме целеполагания формируются модели знаний. Управленческая подсистема. Так же состоит из трех уровней. У-1) Стратегический – общесистемный уровень: У1.а) выбор на основании результатов входного контроля (К-1.а) одной из моделей знаний: линейной/нелинейной;

У-1.б) коррекция выбранной в (У-1.а) модели знаний с учетом результатов входного контроля (К-1.б), принятие решения о знаниевой диффиренциации ДП;

У-1.в) внесение изменений в модели знаний на основании анализа статистики контрольных мероприятий (К-2.б;

К-3.а,б);

У-2) Оперативный – уровень параллельных подгрупп: У-2.а) выбор на основании результатов входного контроля (К-1.а) и микрогрупповых целей (Ц-2.б) одного из подходов к обучению: параллельный, концентрический, модельный, проектный;

или их комбинацию: параллельно-концентрический, модельно-концентрический, проектно-параллельный и т.п.;

У-1.б) выбор на основании результатов входного контроля (К-1.а) одной из дидактических технологий: естественного обучения, парацентрической, модульной (возможно использование их многочисленных разновидностей);

У-3) Тактический – уровень конкретных модулей ДТ: У-3.а) выбор очередной учебной или контрольной единицы из модели знаний в соответствии с целями из (Ц-3.б), и в зависимости от результатов входного (К-1.б) и текущего (К-2.а) контроля;

У-3.б) выбор формы предъявления учебного контента в зависимости от результатов входного контроля (К-1.а). Техническая подсистема. В ней выделим уровни: общего аппаратного и программного обеспечения (Т-1), методического программного обеспечения (Т-2), изучаемого программного обеспечения (Т-3). Т-1) Данный уровень комплектуется с учетом общих целей и принци пов, отраженных в (Ц-1,2) и является технической основой для всех остальных. Т-1.а) компьютерный парк и сетевое оборудование;

Т-1.б) системное пользовательское и серверное ПО;

Т-1.в) т.н. офисное ПО. Т-2) Уровень специализированного ПО, предназначенного для автоматизации учебного процесса: Т-2.а) типологического и профессиографического анализа сферы деятельности, разработки и модификации моделей знаний;

Т-2.б) разработки и модификации учебного контента на основании моделей знаний и типологических отличий;

Т-2.в) создания и сопровождения средств контроля – тестов, связанных с моделями знаний и учебным контентом;

Т-2.г) формирования, сопровождения и ведения различных БД – систем доступа, моделей знаний, учебных и контрольных элементов, типов и успеваемости студентов и т.п.;

Т2.д) разработки и сопровождения алгоритмов управления учебным процессом – условий и порядка предъявления учебных и контрольных единиц. К нашему глубокому сожалению, сегодня на рынке ПО отсутствуют программные продукты, в полной мере реализующие вышеперечисленные направления. Из имеющегося в нашем распоряжении ПО концептуально ближе всех к идеалу стоит система «ELearning». Т-3) Этот уровень непосредственно зависит от целей уровня (Ц-3). Содержательная подсистема. Разделение этой подсистемы на уровни удобнее всего произвести по основанию широты охвата действительности. Все материалы должны быть в итоге представлены в ней в 16 характерных типологических стилях. С-1) Концептуальный: С-1.а) общий обзор теоретических подходов к научным основаниям изучаемого предмета, проблемы и перспективы ее развития – преимущественно для интуитивных типов;

С-1.б) глоссарий важнейших терминов и законов науки – для мыслительных;

С-1.в) справочник сфер и объектов практического промышленного и бытового применения положений изучаемой науки – важен для обучения студентов сенсорного типа;

С-1.г) хрестоматия по истории развития отрасли и биографиям выдающихся деятелей изучаемого научного направления – нужна для успешной учебы этиков. Материалы данного уровня предназначены, как правило, для поточных лекций и индивидуального изучения студентами при выполнении учебной деятельности на других уровнях. С-2) Проектный: С-2.а) индивидуальные лабораторные проекты, предназначенные либо для технологий индивидуального обучения студентов с подходящими ТИМом, либо для изучения принципов организации проектных работ при подготовке к групповым проектам (С-2.б);

С-2.б) групповые проекты, содержащие практическую ценность – требуют представления учебных материалов с учетом возможных тимных ролей студентов в учебных проектных группах: лидер, идеолог, доводчик, диспетчер (Гул). С-3) Уровень моделей: С-3.а) моделирование физических и производственных систем наиболее понятно логическим и сенсорным типам студентов;

С-3.б) моделирование социальных и микросоциальных систем дается проще интуитивным и этическим типам. С-4) Уровень задач – включает конкретные алгоритмы решения конкретных узких задач, вытекающие из общей теории изучаемой науки. Например. Оценка перспектив (стратегическое планирование и пр.) – для ИЛЭ, или ретроспектив (аудит финансовой деятельности и пр.) – для ИЛИ. Организация отношений (разрешение конфликтных ситуаций на производстве и др.) – для СЭИ, или бизнеса (расстановка кадров и пр.) – для СЭЭ. Обеспечение продвижения информации (проведение PR-акции и пр.) – для ЭСЭ, или ее оценка (юридическая экспертиза договора и т.п.) – для ЭСИ. И многое другое. Особенно важно для подготовки учебных материалов – исходное деление их на малые фрагменты и включение их в единую базу, откуда они могут предъявляться студентам автоматизированной обучающей системой в зависи мости от алгоритмов, определенных в рамках управленческой подсистемы. Вопросы подготовки стимульных материалов подробном образом освещены в монографической и периодической педагогической печати [?,?,?,?...]. Очевидно, что практически обеспечить единство всех вышеперечисленных элементов без использования современных информационных технологий крайне сложно. Их же использование требует максимальной формализации информации, которая должна циркулировать в комплексе. Для достижения нужного уровня формализации необходимо четкое понимание функционирования автоматизируемой системы. Для этого диссертант приводит ниже следующее описание. 1.3.5. Описание дифференцированного подхода Рассмотрим два примера. Первый – дифференцированный подход к работе с группой. Второй – с отдельным студентом. В случае с первым примером пойдем на упрощение ситуации в пользу ясности: в группу «отберем» пары гомовертных психотипов и опустим входной контроль по знаниям. Что касается последнего упрощения, то оно оправдано по причине обилия литературы по знаниевой дифференциации. Итак, уточним постановку задачи. Кафедра информационных технологий согласно ГОС №24 тех/дс [?] ведет подготовку выпускников по специальности... «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» для участия в проектных работах. В программу подготовки входит изучение предмета «Структуры и алгоритмы обработки данных» в объеме 210 час. Необходимо исходя из фактического распределения ТИМов среди студентов сформировать дидактический технологический комплекс, обеспечивающий их обучение с наивысшим коэффициентом подготовленности (1.2.3) Для формирования данного комплекса мы можем использовать любые дидактические технологии, строящиеся на модели знаний, получаемой в ре зультате анализа содержания ГОСа по интересующей нас дисциплине (Прил. K). Состав учебной группы примем соответствующим табл. 1.3.1 Таблица 1.3.1. Пример условий задачи оптимизации дидактического технологического комплекса Роль участника учебного процесса (психотип) Кол-во Доля от общего единичного объема информации, участпринимаемой студентами по функциям ников с дан- Логика Логика Интуи- Интуи- Эмоции Эмоции Сенсо- Сенсоным экстра. интро. ция экс- ция ин- экстра. интро. рика рика инпсихотра. тро. экстра. тро. типом (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 2 0,39 0,04 0,06 0,24 0,15 0,01 0,02 0,09 2 0,01 0,15 0,24 0,06 0,04 0,39 0,09 0,02 1 0,06 0,24 0,39 0,04 0,02 0,09 0,15 0,01 2 0,06 0,24 0,15 0,01 0,02 0,09 0,39 0,04 1 0,01 0,15 0,09 0,02 0,04 0,39 0,24 0,06 2 0,15 0,01 0,02 0,09 0,39 0,04 0,06 0, Всего Студент Студент Студент Студент Студент Студент (ИЛЭ) (ИЭЭ) (ЛИЭ) (ЛСЭ) (СЭИ) (СЭЭ) 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1, Оценим условия задачи по первому критерию из раздела 1.3.3. Имеется возможность создать 4 учебных микрогруппы – пары, поскольку они будут состоять из «тождиков». Для них возможно применение какой-либо из групповых дидактических технологий, вроде естественного обучения или парацентрической. Для оставшихся в одиночку студентов необходимо использовать индивидуальные системы обучения, такие как модульная. Хотя, при необходимости, возможно общее использование параллельного подхода. Исходя из этих соображений, в качестве модели дидактического процесса примем модель ИМНИ (см. рис. 1.2.10) с изменениями, соответствующими модели групповой технологии (см. рис. 1.2.7). Ориентирование на второй критерий требует выполнения расчетов, согласно формулам (1.1.6), (1.3.3) и (1.3.5) и выполнение сравнений их результатов. Сведем их в общую таблицу (табл. 1.3.2), где отразим доли загруженности информационных каналов относительно первых психологических функций студентов и аспектов дидактических технологий и подходов. Таблица 1.3.2. Сведения о поканальной загруженности психики студентов и аспектной структуры дидактических технологий относительно ведущего канала Доля от единичного объема информации ведущего канала, принимаемой студентами по функциям и передаваемой ДТ по аспектам Логика Логика Интуиция Интуиция Эмоции Эмоции Сенсори- Сенсориэкстра. интро. экстра. интро. экстра интро. ка экстра. ка интро Студент (ИЛЭ) 6,89 8 0,63 2 1 1 4,26 7 2,63 6 0,26 4 0,37 3 1,63 5 Студент (ИЭЭ) 2,63 6 0,26 4 1 1 4,26 7 6,89 8 0,63 2 0,37 3 1,63 5 Студент (ЛИЭ) 1 1 4,26 7 6,89 8 0,63 2 0,37 3 1,63 5 2,63 6 0,26 4 Студент (ЛСЭ) 1 1 4,26 7 2,63 6 0,26 4 0,37 3 1,63 5 6,89 8 0,63 2 Студент (СЭИ) 0,26 4 2,63 6 1,63 5 0,37 3 0,63 2 6,89 8 4,26 7 11 Студент (СЭЭ) 2,63 6 0,26 4 0,37 3 1,63 5 6,89 8 0,63 2 1 1 4,26 7 ДТ Естеств. О (ЛСИ) 4,26 7 1 1 0,26 4 2,63 6 1,63 5 0,37 3 0,63 2 6,89 8 ДТ Парацентр. О (ЛСИ) 4,26 7 1 1 0,26 4 2,63 6 1,63 5 0,37 3 0,63 2 6,89 8 ДТ Модуль. О (ЛСИ) 4,26 7 1 1 0,26 4 2,63 6 1,63 5 0,37 3 0,63 2 6,89 8 ДП Проект. О (ЛИИ) 4,26 7 1 1 0,63 2 6,89 8 1,63 5 0,37 3 0,26 4 2,63 6 ДП Модель. О (ИЛЭ) 6,89 8 0,63 2 1 1 4,26 7 2,63 6 0,26 4 0,37 3 1,63 5 ДП Конц. О (ИЛЭ) 6,89 8 0,63 2 1 1 4,26 7 2,63 6 0,26 4 0,37 3 1,63 5 ДП Парал. О (ЛСИ) 4,26 7 1 1 0,26 4 2,63 6 1,63 5 0,37 3 0,63 2 6,89 8 Модель знаний (ЛИИ) 4,26 7 1 1 0,7 2 6,89 8 1,63 5 0,37 3 0,3 4 2,63 6 Роль участника учебного процесса (психотип) Далее перейдем к рассмотрению каждого конкретного типа студента. Для простоты сравнения, вычисленные соотношения загруженности по функциям и аспектам включим в таблицы. Например, на основании сведений в табл. 1.3.3 сделаем заключение о степени применимости отраженных в ней технологий для студента типа ИЛЭ, или «Новатор». Таблица 1.3.3. Сведения о поканальных соотношениях загруженности психики студента типа ИЛЭ и аспектной структуры дидактических технологий относительно ведущего канала Роль участника учебного процесса (психотип) Соотношение долей от единичного объема информации ведущего канала, принимаемой студентом по функциям и передаваемой ДТ по аспектам Логика Логика Интуи- Интуи- Эмоции Эмоции Сенсо- Сенсориэкстра. интро. ция ция экстра интро. рика ка интро экстра. интро. экстра. 1 1,62 1,62 1 0 0 1 3,85 3,85 1 1,62 1,62 1 1,61 1,61 1 0 0 1 0 0 1 0 || Студент ДТ Естеств. О (ИЛЭ) (ЛСИ) 0 6,54 6, ДТ Парацентр. О (ЛСИ) Роль участника учебного процесса (психотип) Соотношение долей от единичного объема информации ведущего канала, принимаемой студентом по функциям и передаваемой ДТ по аспектам Логика Логика Интуи- Интуи- Эмоции Эмоции Сенсо- Сенсориэкстра. интро. ция ция экстра интро. рика ка интро экстра. интро. экстра. 1,62 1,62 1 1 1,62 1,62 0 0 1 1 0 0 3,85 1,59 1 1 3,85 1,59 1,62 0 1 1 1,62 0 1,61 1,61 1 1 1,61 1,61 0 0 1 1 0 0 0 1,42 1 1 0 1,42 0 0 1 1 0 || ДТ Модуль. О ДП Проект. О ДП Модель. О ДП Конц. О ДП Парал. О Модель знаний (ЛСИ) (ЛИИ) (ИЛЭ) (ИЛЭ) (ЛСИ) (ЛИИ) 6,54 3,67 0 0 6,54 3, В строке, соответствующей дидактическому подходу концентрического обучения видим единицы, что свидетельствует о полном совпадении объемов информации по всем информационным аспектам и каналам. Включим в последнюю колонку результат вычислений суммы абсолютных отклонений, определенных по формуле 1 a (1.3.8) где а – значение отношений загруженности психологических функций студента и аспектов технологии в текущей строке таблицы. Теперь, исходя из минимального значения в этой колонке, можно выбирать наиболее подходящую тому или иному студенту (микрогруппе) дидактическую технологию или подход. Так, если бы в нашем распоряжении не было концентрического или модельного подходов к обучению, то из оставшихся наиболее подходящим следовало бы признать проектное обучение. Следующим шагом по оптимизации технологии обучения студента типа ИЛЭ будет определение аспектных изменений имеющейся модели знаний. Выполним вычисления согласно формулам (1.3.2 – 1.3.8) и запишем результат в табл. 1.3.4:

Таблица 1.3.4. Сведения о количестве информации в исходной и компенсированной для ИЛЭ моделях знаний Модели знаний (аспектная структура) Количество информации (i) Логика Логика Интуи- Интуи- Эмоции Эмоции Сенсо- Сенсоэкстра. интро. ция ция экстра интро. рика рика инэкстра. интро. экстра. тро 5920 15208 9288 1390 1390 0 979 2208 1229 9576 9403 -173 2265 5805 3540 515 572 57 411 818 407 3655 3598 - i Исходная Компенсир.

(ЛИИ) (ИЛЭ) r 24711 39002 Последняя строка табл. 1.3.4. показывает изменения количества информации, которое нужно произвести по каждому аспекту модели для того, чтобы она стала соответствовать типу нашего студента. Фактически это означает необходимость изменить в метафрейме учебной дисциплины количество элементов, соответствующих аспектам информации, за обработку которых отвечает ментальное кольцо психики студента. У Новатора это черные программная интуиция и ролевая сенсорика, и белые творческая логика и эмоции в КНС. Поскольку функция субъективных эмоций чрезвычайно мало дифференцировала, то, во избежание психологического ступора у студента, ее нельзя перегружать в принципе. Очевидно, что количество информации, которое должен принять наш Новатор в течение обучения возросло. Допустимо ли это? Ответ на этот вопрос зависит от соответствия четвертому критерию нашего дидактического технологического комплекса, предполагаемого к использованию. Исходя из значений Vd n ЛИИ k, T edu и согласно формуле (1.3.7) вычислим нормативную скорость, или пропускную способность первых каналов аспектной структуры исходной модели знаний Vd n ЛИИ, edm ЛИИ,1 edm ЛИИ, k, для k = 1, 2, 3, 4:

T edu 1390 6,62 ед/час.

При этом, мы вычисляем данный параметр только для k = 1, 2, 3, 4 по той причине, что пока не существует возможности сознательно контролировать приемо-передачу информации по недиффиренцированным психологическим функциям. А поскольку сфера деятельности наших выпускников ассоциируется с ТИМом ЛИИ, то мы должны ориентироваться на функции, входящие в блоки ЭГО и СУПЕРЭГО данного социотипа: белые логику и этику, черные интуицию и сенсорику. Поскольку пропускная способность различных психологических функций зависит от их позиции в модели «А» – номера канала – k, то результаты вычислений добавим к таблице 1.3.4. в соответствии с ними. Таблица 1.3.4. (продолжение) Модели знаний (аспектная структура) Количество информации (i) Логика Логика Интуи- Интуи- Эмоции Эмоции Сенсо- Сенсориэкстра. интро. ция ция экстра интро. рика ка интро экстра. интро. экстра. 28,19 6,62 0 4,66 185,68 45,6 1079 2,45 29,12 1,96 165,96 17, i 117,67 185, edm (ЛИИ) T Туда же включим расчет изменений необходимого для освоения компенсированной модели знаний времени по каждому аспекту:

T min T i1 8 r,k,k edm ЛИИ, k.

(1.3.9) ;

max T i1,k T,k ;

min T i1,k,k max T i1,k,k.

(1.3.10) 0 ;

min T i 0 ;

max T i Сущность данного правила в том, что обмен всеми аспектами информации с окружающей средой происходит одновременно. Исходя из рассчитанных числовых значений всех четырех критериев мы, перед разработкой конкретного варианта дидактической технологии для студента типа Новатор, можем сделать следующие предварительные выводы: a) из имеющегося в нашем распоряжении арсенала дидактических технологий студенту типа ИЛЭ наиболее подходят две: модельного и концентрическо го обучения;

b) при полной компенсации модели знаний, применительно к Новатору, объем учебной нагрузки возрастает почти вдвое, что нельзя считать допустимым, поэтому: c) в силу необходимости сокращения расчетной учебной нагрузки необходимо остановить наш выбор либо на концентрическом подходе к обучению с применением парацентрической дидактической технологии, либо использовать ее в рамках параллельного подхода (поскольку студентов данного психотипа двое). Аналогичным образом проанализируем ситуацию вокруг студентов других психотипов (Прил. L). В результате придем к следующим общим выводам: а) имеется возможность разделить учебную группу из 10 человек на четыре пары гомогенного по психическим типам состава (ИЛЭ, ИЭЭ, ЛСЭ, СЭЭ), а оставшихся двух студентов выделить для индивидуальной работы с ними (ЛИЭ, СЭИ). Таким образом, мы разбиваем учебный процесс группы на шесть параллельных;

б) из образованных микрогрупп три (ИЛЭ, ИЭЭ и СЭЭ) могут заниматься в рамках дидактического комплекса – параллельно-концентрический подход с применением парацентрической технологии (1). Принципы построения дидактического процесса для них будут идентичные. Различия должны заключаться в форме предъявления учебного контента. Кроме того, для интуитивно-этических экстратимов в основу учебной деятельности будет положен модельный подход (2). Для пары Экспериментаторов (ЛСЭ) и Посредника (СЭИ) учебный процесс так же будем строить исходя их одинаковых принципов модельного подхода (3), но так же с учетом типологических различий содержания курсов. На базе этой же технологии построим индивидуальное обучение логико-интуитивного экстратима, только с учетом концентрического подхода (4);

в) поскольку время на освоение программы для студентов различных психотипов существенно различается – от 238 до 987 час., – необходимо пересмотреть объемы компенсированных моделей знаний для каждого типа. За счет возможностей распараллеливания и концентрирования содержания курсов привести их к нормативно определенной величине – 210 час. Полученные характеристики позволяют с высокой точностью построить эффективный учебный контент для всех членов группы. Технологию его подготовки рассмотрим на втором примере. Интересующий нас род деятельности выпускника – программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем (220400). Остановимся на подготовке выпускника к проектно-конструкторской деятельности в этой сфере. В п. 1.4.4. ГОС №224 дс/тех приведен перечень профессиональных задач, к решению которых должен быть подготовлен инженер-программист. Согласно данных о структуре метафрейма учебной дисциплины, мы имеем его интегральный тип проектно-конструкторской деятельности, соответствующий ТИМу ЛИИ (логико-интуитивный интротим). Этот наш вывод совпадает с мнением П. Цыпина [?]. Для студента с ТИМом СЛЭ (сенсорно-логический экстратим) усвоение интересующей нас учебной программы может стать в какой-то мере проблематичным. Описание психической структуры этого студента приведено в прил. M. Исходя из психологической структуры студента типа «Маршал» и поведенческого описания его в обстановке технического вуза, первое, что приходит в голову – желание исключить его без возможности восстановления при первой возможности. Однако, согласно теории о соционной природе человека Аугустинавичуте А. [?], и сэнсорно-логическому экстратим, при определенных условиях, может быть весьма полезен в проектном бюро. Пример тому – деятельность С.П. Королева – яркого представителя этого ТИМа. Поэтому, уважая конституционные права студента на свободный выбор профессии, мы обязаны предложить ему контент учебной дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных» в приемлемой для него форме. Для этого сначала, ситуационную структуру имеющегося в нашем распоряжении метафрейма интересующей нас дисциплины, необходимо дополнить технологичными целями, отражающими конкретные объективные сенсорные действия, наиболее понятные Маршалу. В результате получим нелинейную модель знаний с усиленной сенсорикой. Далее выберем подходящую по аспектной структуре дидактическую технологию и на ее базе реализуем полученную модель знаний. В нашем случае более всего к месту использование задач на моделирование реальных объектов в рамках концентрического подхода к обучению. Согласно декларированной нами цели – соционической подстройки учебного процесса под студента – речь идет о необходимости компенсации у него черной интуиции. По определению Аугустинавичуте А. [О симв.], экстравертная интуиция отражает Содержание объекта. Ее развитие позволяет улавливать потенциальную энергию и внутреннее содержание объектов, их внутренние возможности. Становится ясной программа, заложенная в объекте, его внутренняя структура, любые конкретные способности человека, его «рабочая сила», т.е. сумма его физических и психических способностей. Проявляется интуиция возможностей в чувствах наличия/отсутствия скрытых внутренних способностей, возможностей, дающих способность видеть постоянство или недолговременность какого-то объекта или явления. Степень развитости этой очень сложной функции, впрочем, как и любой другой, может быть оценена с интро- и интертипной точки зрения. При интротипном взгляде сравнивается развитие психологических функций у разных людей, принадлежащих к одному ТИМу. При интертипном – к разным [Ауг]. По общему мнению социоников, вполне возможна ситуация, когда че ловек со слабой функцией, как в нашем случае – черной интуицией, находящейся в суггестивном канале, путем тренировки усиливает ее не только с интротипной, но и даже с интертипной позиции оценки. Но это возможно только лишь при гармоничном развитии всех функций, не нарушающем общего их баланса в структуре психики конкретного типа. Исходя из вышесказанного, делаем вывод, что для гармоничной компенсации относительно слабой черной интуиции у студента типа Маршал необходимо нагрузить его сильные функции: a) программную черную сенсорику – обилием фактических примеров, иллюстрирующих связь между нею и черной интуицией – кинетической и потенциальной энергией объектов;

их готовностью использовать свою энергию и их внутренними возможностями, заложенными программами;

внешними качествами – цветом, очертаниями, гладкостью или шероховатостью поверхности – и внутренним содержанием объектов, их внутренней структурой;

внешней мобилизованностью, волей человека, способностью и готовностью ею пользоваться по отношению к себе и другим и различными конкретными способностями людей, их «рабочей силой» и т.п.;

b) творческую белую логику – значительным количеством примеров, демонстрирующих ее связь с черной интуицией – расстояния между объектами, их места в пространстве или среди других объектов, иерархии, системы как суммы установленных или установившихся расстояний с потенциальной энергией объектов, их внутренними возможностями, заложенными программами;

системы объективных закономерных взаимоотношений в природе и обществе, объективных потребностей человека, то есть, нужнуой ему системы отношений с разными объектами, начиная от пищевых продуктов с различными конкретными способностями людей, их «рабочей силой» и т.п.;

c) белую этику – подробными и многочисленными комментариями, касающи мися внутренних ситуаций объектов среди других, их воздействия на самочувствие, отражения в их самочувствии, «звучания» пространства внутри объектов, самочувствия определяемого как внешними, так и внутренними процессами и все это в связи с их кинетической энергией, готовностью использовать ее, их внешними качествами – цветом, очертаниями, гладкостью или шероховатостью поверхности, внешней мобилизованностью, волей человека, способностью и готовностью ею пользоваться по отношению к себе и другим;

и т.д. Обратим, теперь наше внимание собственно на объемы данных, которые студенту необходимо переработать в знания. Абсолютный объем учебного материала, включенного в курс, определяем исходя из модели знаний согласно формуле (1.1.5). Примем за 100% объем программной структурной логической информации Vd n ЛИИ, 1, содержащийся в не измененном семантическом графе: это отношения между включенными в него понятиями. Вычислим, исходя из формул (1.1.6), (1.3.3) и (1.3.5), относительный объем черной сенсорной информации, которая должна содержаться в компенсированной для студента-СЛЭ модели знаний:

2 Vd n СЛЭ, 2 Vd n ЛИИ, 1 ;

Vd n СЛЭ, 1 Vd n СЛЭ, 2 K 1 100 % 1, 159% Т.е. модель знаний, аспектная структура которой соответствует ТИМу СЛЭ, должна содержать 159% черной сенсорной информации от объема белой логической, содержащейся в исходной модели-ЛИИ. Аналогичные расчеты выполнимы по всем остальным семи психологическим функциям. Но нас, в первую очередь, интересуют только функции ментального кольца, поскольку сознательное управление подсознательными функциями не возможно [Ауг, Юнг]. Теперь, зная количество информации, которое содержится как в каждом k-м аспекте исходной модели знаний, так и требующейся для ее компенсации по каждому m-му аспекту, по формуле (1.3.6) вычислим компенсаторную разность между ними: d СЛЭ, Vd n СЛЭ,1 Vd n ЛИИ,4 129 %.

Полученное значение фиксирует количество информации по аспекту черной сенсорики которое необходимо добавить в исходную модель знаний для ее компенсации. Аналогичным образом вычисляются оставшиеся функции ментального кольца. Приведенные вычисления показывают, на сколько необходимо увеличить нагрузку на интересующие нас информационные каналы студента-СЛЭ, для того, что бы компенсировать его психологическую профнепригодность к работе. Грубо говоря, для того, что бы он оказался на одном уровне подготовки со студентом-ЛИИ, необходимо в 4,4 раза увеличить объем изучаемых сенсорных действий. Ведь черная сенсорика у Маршала – программная функция. Черная интуиция у него располагается в ролевой позиции, что требует некоторой осторожности в ее нагружении. Как говориться, никакого вреда, кроме пользы, от этого не будет, поскольку это мало энергоемкий и недостаточно дифференцированный канал:

d СЛЭ, Vd n СЛЭ,3 Vd n ЛИИ, 12 %.

Сколько не выдавай сэнсорно-логическому экстратиму экстравертированной интуитивной информации – его ментальный блок возьмет ровно столько, сколько положено по правилу (1.1.7). Весь излишек будет уходить в подсознание, как в мокрый песок, и компенсироваться возбуждением подсознательной активности белой интуиции, располагающейся в суггестивной позиции, что может вызывать у человека предчувствие угрозы, ощущение надвигающейся неясной опасности, желание бросить все и скрыться в неизвестном направлении. Мы получили численные значения, которые показывают степень совпадения ТИМов: ассоциированного со сферой деятельности – моделью знаний и студента, изучающего ее. Чем меньше разность между значениями объемов данных тождественных функций, тем более подходят они друг – другу. Совершенно аналогичные показатели могут быть использованы и при выборе ди дактического подхода к обучению в случае, когда не обнаруживается прямое соответствие между ТИМами, ассоциированным с ним и студента. Из полученных значений, по формулам (1.2.5) и (1.2.6) легко вычислить время, которое потребуется интересующему нас студенту для освоения компенсированной программы. Тем самым, наряду с соответствием типов ИМ студента и аспектной структуры ДТ, мы получаем в свое распоряжение временной критерий. Очевидно, что на чем меньшую величину время изучения компенсированной модели знаний превышает отводимое ГОСом дя этих целей – тем лучше. Поскольку на изучение учебной дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных» отводится полтора семестра, то с точки зрения распределения учебного времени удобно будет разбить весь курс или на два, или на три концентра. Из компенсационных целей учебного процесса и из формулы 1.2.6 следует необходимость предусмотреть увеличение затрат учебного времени, что СЛЭ будет воспринято в штыки. Поэтому придется изначально отказаться от целей творческого или даже программного уровня, а сосредоточить все усилия на двух концентрах: мировоззренческом и базовом. В контент первого включим часть модели знаний, отражающую многообразие реализаций структурного подхода к программированию, основанного на типизации данных. Во втором концентре остановимся на моделировании средствами языка программирования различных объектов и использовании паттернов программирования. С учетом полученных нами МИМ, а так же ассоциаций ТИМов с аспектными структурами рассмотренных линейных и нелинейных, индивидуальных и групповых дидактических технологий необходимо перейти к рассмотрению методики использования указанной модели для практической оптимизации дидактических технологий. При практической ее разработке необходимо будет учесть следующие общие рекомендации, вытекающие из материалов, изложенных в данной главе. 1. Понимание педагогического процесса, как смены состояний педагогической системы, каждое из которых является причиной следующих, требует от преподавателя учета ключевых ее параметров: достижения технологически сформулированных целей;

аспектной структуры информационного метаболизма будущей сферы деятельности выпускников, моделей знаний, учебных материалов, самого учебного процесса и применяемых дидактических технологий;

психо-информационной структуры обучающихся и своей собственной;

коэффициентов эффективности учебного процесса – K и подготовленности студентов – K po. 2. С точки зрения технологического подхода к обучению удобно воспользоваться функциональным делением педагогической технологии на подсистемы: дидактическую и воспитательную;

целеполагания, контрольную, управленческую, техническую и содержательную;

предметные и групповые. Получаемая из них четырехмерная система координат однозначно определяет мельчайшие элементы педагогического процесса – педагогические модули. 3. Для формирования педагогических модулей, обладающих высоким K epo epo предлагается применять подход к обучению с точки зрения процессов информационного метаболизма, который позволяет на типологическом уровне эффективно решать вопросы оценки обучаемости студентов и, связанные с ними, проблемы формирования учебного контента соответствующих форм. 4. Формирование учебного контента типологически подходящих форм начинается с привлечения аппарата теории типов информационного метаболизма Сложных МеханоЭнергоИнформационных Комплексов для учета аспектной структуры информационного метаболизма будущей сферы деятельности выпускников, который необходим для формирования адекватной ей модели знаний. Она, в свою очередь, может быть как линейной, так и не линейной – в форме метафрейма. Одна может быть конвертирована в другую. Количество информации в последней – Vd fd – определяется как сумма объем всех субфреймов. Исходя из типологических отличий студентов, преподаватель имеет возможность выбора наиболее подходящей из них. 5. На основе выбранной модели знаний строится система технологических педагогических целей, которая трансформирует аспектную структуру модели знаний, компенсируя ее отличия от конкретных типов информационного метаболизма, присущих студентам. Исходя из этой системы целей, с учетом закономерностей информационного метаболизма, отраженных в теории интертипных отношений, формируется содержание учебной дисциплины – свое для каждого из 16 ТИМов. 6. Кроме того, привлечение аналитического аппарата теорий интертипных отношений и типов СМЭИК, а так же информатики позволяет определять аспектную структуру информационного метаболизма известных дидактических технологий. Это позволяет преподавателю на основании объективных критериев – соответствие типов ИМ студента и аспектной структуры модели знаний, студента и дидактической технологии, возможность формирования психологически совместимых учебных микрогрупп и требуемое для освоения компенсированной учебной программы время – делать объективный выбор для включения их дидактический технологческий комплекс. 7. Каждый законченный по смыслу содержательный фрагмент учебного элемента, соответствующий одному узлу модели знаний, заключается в свой педагогический содержательный модуль. Логика управления этими модулями строится на основе правил, присущих выбранной дидактической технологии, и заключается в соответствующих педагогических управленческих модулях. Эти правила учитывают информацию, получаемую и накапливаемую «под юрисдикцией» соответствующих контрольных модулей и модулей целеполагания. Совокупность информации, циркулирующей по упомянутым блокам, является критерием формирования технических модулей, на базе которых и строится учебный процесс. Подведя, таким образом, итог нашим теоретическим исследованиям перейдем к опытной проверке их положений.

Глава 2. Реализация дифференцированного подхода в обучении студентов программированию на примере дисциплины «Структуры и алгоритмы данных» Описанный в главе 1 дифференцированный подход был опробован диссертантом на практике при разработке и чтении им курса «Структуры и алгоритмы обработки данных» для студентов технического вуза дневной формы обучения по специальности 220400 «Программное обеспечение вычислительной техники» (направление подготовки инженеров 654600 – Информатика и вычислительная техника). Программа данной учебной дисциплины была сформирована на основании ГОС №24 тех/дс [?]. Этот документ послужил отправной точкой для формирования таксономии дидактических целей по указанному курсу. 2.1. Таксономия дидактических целей дисциплины «Структуры и алгоритмы данных» Областью профессиональной деятельности наших будущих выпускников должна стать информатика и вычислительная техника, а ее объектами – программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем. Поскольку специфика нашего вуза такова, что мы готовим инженерные кадры для ряда крупных предприятий города, то направлением специализации при обучении студентов, как правило, выбирается эксплуатационная деятельность. Она включает в себя: инсталляцию, настройку и обслуживание системного, инструментального и прикладного ПО, ВС и автоматизированных систем;

организацию внедрения объекта проектирования и разработки в опытную или промышленную эксплуатацию;

сопровождение программных продуктов, ВС и автоматизированных систем;

выбор методов и средств измерения эксплуатационных характеристик объектов профессиональной деятельности;

анализ эксплуатационных характеристик объектов профессиональной деятельности, выработка требований и спецификаций по их модификации. Отсюда вытекает система дидактических целей уровня комплекса дисциплин, изучающих программирование (Ц-1.в). Приведем ее фрагмент: Инженер по информатике и вычислительной технике должен знать:

-...стандарты, методические и нормативные материалы, определяющие проектирование, производство и сопровождение информационного и программного обеспечения промышленных ВС и автоматизированных систем;

- модели, методы и средства анализа и разработки информационного и ПО промышленных ВС и автоматизированных систем;

- технологии и инструментальные средства, применяемые при сопровождении ПП;

- основные методы построения и анализа алгоритмов, основные результаты теории сложности алгоритмов и программ;

- задачи, методы и приемы аналитической верификации программ... должен владеть:

-...методами и технологиями разработки ПО промышленных ВС и автоматизированных систем;

- методами и средствами тестирования и испытаний информационного и ПО промышленных ВС и автоматизированных систем;

- методами и средствами анализа, моделирования и оптимизации объектов ПО промышленных ВС и автоматизированных систем;

- методами, языками и технологиями разработки корректных программ в соответствии с основными парадигмами программирования;

- методами разработки и анализа алгоритмов, моделей и структур данных, объектов и интерфейсов... Приведенный перечень целей имеет непосредственное отношение к разработанной диссертантом токсономии целей уровня учебной дисциплины специализации СД.01 «Структуры и алгоритмы обработки данных» (Модуль Ц-2.а). Ее фрагмент приведен в табл. 2.1.1. Таблица 2.1.1. Фрагмент токсномии общих целей учебной дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных» Категории целей Ц-2.а) Общие цели СД.01 «СиАОД» I уровень II уровень III уровень 1 Знание а) Запоминание и воспроизведение изученных терминов б) Запоминание и воспроизведение изученных правил в) Запоминание и воспроизведение изученных частных приемов г) Запоминание и воспроизведение изученных алгоритмов 2 Понимание Студент знает: понятия: абстракт- определения поняный тип данных: тий, их свойств:... спецификация, линейные структупредставление, ре- ры данных: стек, ализация... очередь, дек... правила записи: структурных формул, псевдокода, пред- и постусловий... приемы: барьера, деления пополам, использования «замечательных» рядов... организации данных: включение / исключения, создания /удаления экземпляров... связи и отношения между:...рекурсивной формулой и алгоритмом... методы:...использования «дьявола», интерационого и рекурсивного программирования... фундаментальных:...бинарного поиска по ключам, хеширования, сортировки вставками... Студент:

системы отношений между:...нелинейными структурами данных:... деревьями и лесами... принципы:... структурного программирования, документирования программ... методики:...динамического программирования, «разделяй и властвуй»... решения задач:... сортировки с использованием древообразных структур, выбора... Категории целей Ц-2.а) Общие цели СД.01 «СиАОД» I уровень II уровень III уровень................................................................................................ г) Готовность к узнает и воспроиз- формулирует при преобразует из одпреобразова- водит правила, помощи математиче- ной в другую форнию изучен- цели учебных зада- ской нотации модели му записи алгоритных алгорит- ний, алгоритмы и функций:... быстрый мы:...внутренняя мов частные приемы поиск: бинарный по- и внешняя сортиих решения:...вы- иск, хеширование;

ровки;

алгоритмы числение суммы использование дере- сортировки... элементов главной вьев в задачах поиска... диагонали... 3 Умения Студент: и навыки а) Выполнение решает простей- решает типовые и решает прикладдействий, шие учебные зада- прикладные задачи ные и типовые засоставляю- чи, используя в стандартных си- дачи в нестандартщих прием частные приемы, туациях, самосто- ных ситуациях, деятельно- по алгоритму, по ятельно используя самостоятельно сти, под ак- образцу или по алгоритмы и част- используя обобтивным указаниям ные приемы, спра- щенные приемы и контролем извне:...векторная вочные материалы: справочные матевнимания организация оче-...сортировка запи- риалы:...сортировили автома- реди, списочная сей в файле с ин- ка и поиск с истизированно;

организация оче- дексно-последова- пользованием алреди... тельной организа- горитма «Патрицией... ция»................................................................................................... В полученной токсономии каждая категория целей разбита на четыре группы, в соответствии со спецификой их предметов: понятия (термины), правила, частные приемы и алгоритмы. Далее, воспользовавшись методами конкретизации общих дидактических целей (см. разд. 1.3.1), диссертант получил токсономию групповых целей. К ней был применен метод анализа целей на предмет соответствия ТИМным установкам. Ниже автор приводит алгоритмическое предписание данной метода, основанное на предложенному Т.А. Румянцевой в [?] методе юстирования. 1. Раскладывать цель на словосочетания, обозначающие образы и понятия, со ставляя фрейм цели, до тех пор, пока в каждом субфрейме не окажется по одному понятию. Например, фрейм DF0(DT0) цели – «перечислить характеристики АТД» разлагается сначала на два терминала – DT11 = «перечислить» и DT21 = «характеристики АТД». Терминал DT21 состоит из фрейма DF21(DT21), который раскладываем еще на два терминала – DT12 = «характеристики» и DT22 = «АТД». На этом далее раскладывать нечего, потому переходим ко 2-му шагу;

2. Переформулируем конечные понятия таким образом, чтобы их интерпретация содержала явные указания на затрагиваемые ими пары аспектов информационного потока. Например, «Перечисление» означает воспроизведение конкретных названий элементов конкретной последовательности, находящихся между собой в конкретных отношениях. Конкретные названия элементов... – это восприятие содержания, структуры и потенциальной энергии объекта – объектная интуиция (I). Конкретные отношения элементов – это восприятие внутренних отношений между объектами, их внутреннего взаимодействия – субъектная этика (R). Запишем эту информацию, например, в таком виде: DT11 (I,R), DT12 (I,L), DT22 (I,L);

3. Суммируем количество упоминаний каждого аспекта в пределах каждого субфрейма. Например, для DF21(DT21) будет DT21(2I,2L). И DT0(3I,2L,R). Стало быть, рассматриваемая цель может быть ассоциирована с ТИМом ИЛЭ. В ситуации, когда значения для разных дихотомий аспектов одного понятия равны, мы должны анализировать аспектное наполнение контекста, в котором используется термин, понятие или цель, и в зависимости от него устанавливать ассоциацию с тем или иным психотипом. С опытом необходимость в использовании данного предписания отпадает. Аспектная структура целей становится ясна сразу. Результатом выполненного анализа является возможность коррекции структуры дидактических целей в соответствии с тимными особенностями студентов, выявленными на основании входного контроля (К-1.а). В итоге мы получаем токсономию дидактических целей гомогенных групп уровня учебной дисциплины (Ц-2.б). Ее фрагменты приводятся в табл. 2.1.2. Таблица 2.1.2. Фрагменты токсономии дидактических целей гомогенных групп уровня учебной дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных» Категории целей Ц-2.б) Цели гомогенных групп СД.01 «СиАОД» I уровень II уровень III уровень 1 Знание а) Воспроизведение изученных терминов (ИЛЭ) Студент производит: перечисление:... запись:...специфи- построение:... видов......линей- кации......АТД на иерархических ных структур дан- основании стан- схем......фунданых и фундамен- дартного задания... ментальных структальных операций тур хранения даннад ними... ных................................................................................................... 2 Понимание Студент делает:................................................................................................ г) Преобразо- на основе целей запись псевдокодом постановку задачи, вание изу- учебных заданий реализации функций: формулировку ее ченных алго- правильный выбор...бинарный поиск, модели, запись алритмов из числа правил, хеширование......по- горитма ее реше(ЛСИ);

алгоритмов и част- строение рандомизи- ния и реализация ных приемов их рованного бинарного его на языке решения:...реали- дерева поиска... С++:...сортировка зация обменной многопутевым сортировки... слиянием... 3 Умения, Студент: и навыки................................................................................................ пропро- составляет про- составляет составляет Действия, составляю- граммный код для: граммный код для: граммный код для:...сортировки с исщие прием...списочной орга-...сортировки строк в файле с пользованием деятельно- низация дека... последовательной красно-черных дести (ЛИИ);

ревьев... организацией................................................................................................... Приведенных примеров должно быть достаточно для понимания алгоритма работы по составлению токсономии на основании ГОСа. После построения таблиц к модулям Ц-2.а) и Ц-2.б) аналогичным образом готовятся токсономии целей уровня модуля (Ц-3.а) и Ц-3.б)). Цели, включенные в них, как правило, имеют третий уровень конкретизации (См. прил. H), позволяющий на их основе проектировать модули контрольной подсистемы (См. разд.1.3.1 и 1.3.4). Например, цель – написать программу реализации функции доступа к элементам очереди, организованной на основе вектора в статической памяти, – определяет форму контроля ее достижения – программный код функции написан и откомпилирован, программа выполняется и возвращает верный результат на тестовом материале. Таким образом, преподаватель – разработчик учебной программы – формирует модули контрольной подсистемы ДТК (К-2.а) и К-2.б)). Модуль К-1.а) задан по умолчанию (См. разд. 1.3.4). Формирование модуля К-1.б) выполняется после наполнения метафрейма учебной дисциплины. Переходя к рассмотрению методики его построения отметим, что разделы токсономии – знание, понимание, умения и навыки – соответствуют образной, ситуационной и сценарной структурам этой модели знаний. 2.2. Формирование модели знаний Поскольку из нелинейной модели получить линейную не составляет особого труда, в то время, как обратное преобразование требует начинать работу сначала, постольку диссертант рекомендует после построения токсономии целей всех уровней приступать к разработке именно нелинейной модели знаний преподаваемой учебной дисциплины. В качестве базы для нее мы выбрали фреймовое представление знаний (См. разд. 1.1.5). Для записи метафрейма учебной дисциплины СД.01 «Структуры и алгоритмы обработки данных» автор использовал электронные таблицы, входя щие в пакет OpenOffice.org.1.1 Для этого в рабочей книге были выделены 3 листа. На первом из них формировалась структура фреймов-образов, на втором – фреймов-ситуаций, и на третьем – фреймов-сценариев. В колонке «B» таблицы (колонка «A» зарезервирована для будущего использования) формируется префиксный код терминала, являющегося ядром операции (по А.Л. Галкину). В «C» – рассчитывается ранг фрейма или терминала. В «D» – записывается префиксный код фрейма или терминалапредка, в оболочку m-арной операции которого входит данный фрейм или терминал. В «E» – порядковый номер терминала в оболочке операции, в которую он включен. В следующей – наименование терминала, или фрейма. Колонка «G» содержит обозначение m-арной операции, формирующей данный фрейм (См. разд. 1.1.2). Состав оболочки этой операции перечисляется в колонке «H». Далее – в колонке «I» указан объем данного фрейма. Причем для фреймов, создаваемых операцией включения (I), их объем равен нулю. В следующих колках – «J» – «Q» указывается аспектное наполнение каждого фрейма-образа в образной структуре метафрейма или фреймов-образов, являющихся целями в ситуационной и сценарной его структурах. Значение аспектного наполнения определяются согласно алгоритмическому предписанию, изложенному в разд. 2.1. Единый метафрейм учебной дисциплины можно формировать разными способами. Диссертант, в силу особенностей своего психотипа – ЛИИ, – применял метод последовательной детализации (См. разд. 1.3.2). Отталкиваясь от токсономии целей второго и третьего уровней выполнить эту работу достаточно просто. Рассмотрим последовательно процедуры построения структур метафрейма СД.01 «Структуры и алгоритмы обработки данных». 2.2.1. Образная структуры метафрейма и содержание дисциплины Под содержательным минимумом дисциплины в ГОСе понимается перечень понятий, которые студент обязан знать по окончании курса. Поскольку понятия – суть фреймы-образы (См. разд. 1.1.5), то именно образная структура метафрейма будет отражать содержание дисциплины. При ее формировании можно действовать по такому алгоритмическому предписанию: 1. Записать в 1-й строке таблицы нулевые значения ранга и номера. Указать наименование фрейма – название учебной дисциплины, вид операции, как правило R – семантическое соединение, и, действуя по алгоритмическому предписанию, приведенному в предыдущем разделе, выполнить детализацию и аспектную ассоциацию. Начать работать с первой записью из колонки «I уровень»раздела «Знание» токсномии дидактических целей модульного уровня;

2. Выписать понятие из колонки токсономий в колонку «F» очередной строки таблицы образной структуры метафрейма;

3. Просмотреть записи, уже включенные в таблицу. Если понятие из 2-го шага непосредственно входит в объем одного из уже имеющихся в таблице, то его ранг установить равным декременту ранга «родительского» фрейма, указать его (родителя) префиксный код, вписать его (рассматриваемого понятия) ранг и префиксный код в оболочку m-арной операции, формирующей «родителя», при необходимости откорректировать обозначение этой операции и перейти к шагу 4. В противном случае, оставить эти поля не заполненными и перейти к шагу 5;

4. Если рассматриваемое понятие является первым по счету потомком какого-либо другого, то установить его номер равным единице. В противном случае, установить его равным декременту номера наибольшего среди его «братьев»;

5. Действуя по алгоритмическому предписанию, приведенному в предыдущем разделе, выполнить детализацию и аспектную ассоциацию для рассматриваемого понятия;

6. Если записи в колонке раздела «Знание» токсномии дидактических целей модульного уровня не исчерпаны, то обратиться к следующей из них и перейти к шагу 2;

7. Если не все колонки обработаны, перейти к следующей колонке и к шагу 2. В противном случае закончить формирование образной структуры метафрейма. Фрагмент образной структуры метафрейма рассматриваемой учебной дисциплины приведен в табл. K.1 (прил. K). Здесь следует отметить тот момент, что практически все понятия используются в качестве терминалов во многих субфреймах. В этом случае их префиксные коды, ранги, префиксные коды их «родителей» и оболочки должны указываться всякий раз, когда они попадают в «потомки» очередного понятия. Именно так, при данном способе записи, отражается нелинейность модели знаний. В приведенном примере, в целях уменьшения объема, занимаемого таблицей, обязательность выполнения этого правила во многих случаях игнорируется. Сформировав образную структуру метафрейма, перейдем к заполнению таблицы со структурой фреймов-ситуаций. Диссертант уже отмечал (См. разд. 1.3.1) структурное сходство между учебной задачей и фреймом-ситуацией. Уточним этот момент. 2.2.2. Ситуационная структура метафрейма и учебные задачи Первое. Структура фреймов-ситуаций нашего метафрейма должна содержать определение учебной задачи. Автор предлагает рассматривать ее, как фрейм-ситуацию (situations frame) SF0(ST0), включающий следующие терминалы: ST11 = «Тип задачи», ST21 = «Заголовок», ST31 = «Способ решения», ST41 = «Класс», ST51 = «Состав», ST61 = «Дано», ST71 = «Найти (цель)». Это можно выразить формулой (по Галкину): ST0 = R(ST11, ST21, ST31, ST41, ST51, ST61, ST71). (2.2.1) Второе. В свою очередь, терминал «Тип задачи» сам содержит фрейм SF11(ST11), определяемый операцией семантического выбора из терминалов ST112 = «Организация данных», ST122 = «Поиск данных», ST132 = «Кодирование данных» и ST141 = «Сортировка данных»: ST11 = Q(ST112, ST122, ST132, ST142). (2.2.2) Третье. Все эти терминалы так же является фреймами, включающими в оболочки операций семантического соединения фреймы-ситуации конкретных задач. Например, учебно-практическая задача «Создание коллекции данных» формализуется следующим образом. ST 1 – Тип задачи: = Q ST 11,... :

2 3 – ST 11 – «Организация данных» = R ST 111,... : 3 ST 111 – Заголовок:«Создание коллекции данных» 4 4 4 4 4 = R ST 1111, ST 1112, ST 1113, ST 1114, ST 1115 : 4 5 ST 1111 – Способ решения: = I DT 11111 : 5 – DT 11111 = «Алгоритмический»;

4 5 ST 1112 – Класс: = I DT 11121 : 1 – DT 11121 – «P (детерминированные полиноминальные задачи)...»;

4 ST 1113 – Состав: 5 5 5 5 = R DF 11131, DF 11132, DF 11133 :

– DF 11131... – «Фактические данные» 6 6 6 = R DT 111311, DT 111312, DT 111313 :

– DT 111311 = «Онтология»;

– DT 111312 = «Логика»;

– DT 111313 = «Структура»;

5 – DF 11132... – «Коллекция данных» 6 6 6 6 6 6 = R DF 111321, DF 111322, DF 111323, DF 111324, DF 111325 : 6 7 7 – DF 111321... – «Формат данных» = Q DF 1113211, DF 1113212 : 7 – DF 1113211... – «Структуры данных»... 7 – DF 1113212... – «Данные физические: Тип данных»... 6 – DF 111322... – «Количество экземпляров»... 6 – DF 111323... – «Адрес»... 6 7 7 – DF 111324... – «Организация памяти» = Q DT 1113241, DT 1113242 : 7 – DT 1113241 – «Статическая»;

– DT 1113242 – «Динамическая»;

7 6 7 – DF 111325... – «Размещение в памяти» = Q DT 1113251, DT 1113252 :

– DT 1113251 – «Внутренней»;

7 – DT 1113252 – «Внешней»;

5 6 6 6 – DF 11133... – «Программный код» = R DF 111331, DF 111332, DF 111333 : 6 – DF 111331... = «Язык программирования»... 6 – DF 111331... = «Парадигма программирования»... 6 – DF 111331... = «Алгоритм»... 4 5 5 5 ST 1114 – Дано = R DF 11141, DF 11142, DF 11143 :

– DF 11141... – «Фактические данные»...

5 – DF 11142... – «Коллекция данных» 6 6 6 6 = R DF 111421, DF 111422, DF 111423, DF 111424 : 6 – DF 111421... = «Формат данных»... 6 – DF 111422... = «Количество экземпляров»... 6 – DF 111423... = «Организация памяти»...

6 – DF 111424... = «Размещение в памяти»... 5 6 6 – DF 11143... – «Программный код» = R DF 111431, DF 111432 : 6 – DF 111431... = «Язык программирования»... 6 – DF 111432... = «Парадигма программирования»... 4 5 5 ST 1115 – Найти (цель) = R DF 11151, DF 11152 :

– DF 11151... – «Коллекция данных» = I DF 111511 :

6 – DF 111511... – «Адрес»... 5 6 – DF 11152... – «Программный код» = I DF 111521 : 6 – DF 111521... – «Алгоритм» = Q DF 1115211, DF 1115212, DF 1115213, DF 1115214,... :

7 – DF 1115211... = «Создания статической коллекции во внутренней памяти на основе вектора»...

7 – DF 1115212... = «Создания динамической коллекции во внутренней памяти на основе вектора»...

7 – DF 1115213... = «Создания статической коллекции в наружной памяти на основе вектора»...

7 – DF 1115214... = «Создания динамической коллекции в наружной памяти на основе вектора».................................................................. Таким образом, задачи могут иметь идентичный состав (структуру), но отличаться исходными данными (тем, что дано) и, как следствие, целью (тем, что нужно найти). Кроме того, возможны отличия по типу задачи (организация, поиск, кодирование, сортировка данных и т.п.), способу решения (по формуле, рекурсивный, алгоритмический, переборный) и классу (P – полиноминальные, E – экспотенциальные, NP – недетерминированные полиноми нальные и т.д.). Вышеперечисленные параметры учебной задачи, являются терминалами фрейма-ситуации. Отсюда, решение учебной задачи студентом начинается с «узнавания» ситуации. После того, как этот процесс успешно завершен, выполняется идентификация цели, т.е. того, что нужно найти, согласно исходным данным. Для формирования ситуационной структуры метафрейма диссертант предлагает действовать на основании раздела «Понимание» разработанной токсономии модульных целей (Ц-3.а) и Ц-3.б)) в соответствии со следующим алгоритмическим предписанием: 1. В 1-й строке таблицы записать наименование метафрейма – название учебной дисциплины, вид операции, как правило R – семантическое соединение. В следующей строке сформировать субфрейм «Задача» и включить в него терминалы, как указано выше;

2. Начать работать с первой записью из колонки токсономий «I уровень» раздела «Понимание» токсномии дидактических целей модульного уровня;

3. Выписать наименование задачи в колонку «F» очередной строки таблицы ситуационной структуры метафрейма;

4. Просмотреть записи, уже включенные в таблицу. Если задача из 3-го шага является подзадачей одной из уже имеющихся в таблице, то включить ее в оболочку m-арной операции, формирующей «родителя», при необходимости откорректировать обозначение этой операции;

5. Если рассматриваемая задача является первым по счету потомком какойлибо другой, то установить его номер равным единице. В противном случае, установить его равным декременту номера наибольшего среди его «братьев»;

6. Включить рассматриваемую задачу в оболочку соответствующего ей фрейма типа задачи (организация, поиск, кодирование, сортировка данных и т.п.), созданного в ходе 1-го шага;

7. Включить в терминалы рассматриваемой задачи соответствующие ей параметры-терминалы, как из ситуационной, так и из образной структур метафрейма (См. формулы (2.2.1) и (2.2.2));

8. Сопоставить цели задачи аспектную структуру, определенную ей в образной структуре метафрейма;

9. Если записи в текущем столбце раздела «Понимание» токсномии дидактических целей модульного уровня не исчерпаны, то обратиться к следующей из них и перейти к шагу 3. 10.Если все столбцы в разделе «Понимание» токсномии дидактических целей модульного уровня обработаны, закончить формирование образной структуры метафрейма. В противном случае, обратиться к следующему необработанному столбцу и перейти к шагу 3. Фрагмент образной структуры метафрейма рассматриваемой учебной дисциплины приведен в табл. K.2 (прил. K). В ходе разработки этой структуры, впрочем так же, как и сценарной, может возникать необходимость внесения дополнений в структуру фреймов-образов. Потому, формирование на ее основе модуля входного контроля К-1.б) целесообразно осуществлять после построения всего метафрейма в полном объеме. Рассмотрим методику разработки последней структуры метафрейма – сценарной. 2.2.3. Сценарная структура метафрейма и цели дисциплины Диссертант неоднократно отмечал, что конечной целью образования вообще, и высшего профессионального – в частности, является вооружение обучающихся системой умений и навыков преобразования окружающей действительности. Умения и навыки выражаются в конкретных действиях. Системе действий соответствует структура фреймов-сценариев модели знаний. Стало быть эта структура и представляет собой систему конечных целей обучения. Ее построение, так же как и двух других, проще всего осуществлять, опираясь на готовую токсономию целей. Точнее говоря, на ее раздел «Умения и навыки» модульного уровня (Ц-3.а) и Ц-3.б)). Автор полагает, что, применительно к разбираемой нами учебной дисциплине, следует отметить отдельные нюансы разработки сценарной структуры. Первое. Поскольку конечной целью учебной дисциплины СД.01 является вооружение студентов умением применять различные алгоритмы обработки данных при решении различных задач программирования (См. разд. 2.2.2), то субфремы должны содержать в своих терминалах ссылки, во-первых, на цели, заложенные в ситуационной структуре метафрейма, и, во-вторых, на фреймы-образы, ну и, разумеется, на иные фреймы-сценарии. Второе. Так как в программировании существует универсальный алгоритм решения любой задачи на ЭВМ – он должен быть описан, как самый пер1 1 1 вый фрейм-сценарий F 1 T 1 : T 1 = «Решение задачи на ЭВМ»: 2 2 2 2 2 2 1 1 F 1 T 1 :T 1 R F 11, F 12, F 13, F 14, F 15, F 16, (2.2.3) 2 2 2 2 2 2 где F 11 T 11 : T 11 = «Постановка задачи», F 12 T 12 : T 12 = «Моделирование за2 2 2 2 2 2 дачи», F 13 T 13 : T 13 = «Алгоритмизация решения», F 14 T 14 : T 14 = «Анализ 2 2 2 правильности алгоритма», F 15 T 15 : T 15 = «Анализ сложности алгоритма», 2 2 2 F 16 T 16 : T 16 = «Реализация алгоритма». 2 2 Третье. Субфрейм постановки задачи F 11 T 11 : включает в свои тер миналы субфреймы:

3 3 3 F 111 T 111 :T 111 = «Выбор задач в соответствии с 3 3 3 типом», F 112 T 112 : T 112 = «Уточнение выбора в соответствии с составом», F 113 T 113 :T 113 = «Уточнение выбора в соответствии с данными», F 114 T 114 :

T 3 = «Уточнение выбора в соответствии с целью», 3 F 115 T 3 :T 3 = 115 3 3 =«Уточнение выбора в соответствии со способом решения», F 116 T 116 :

T 3 = «Уточнение выбора в соответствии с классом»: 116 3 3 3 3 2 2 2 F 11 T 11 :T 11 R F 111, F 112, F 113, F 114, F 115, F 116.

(2.2.4) Все перечисленные в формуле (2.2.4) субфреймы-сценарии в своих терминалах содержат субфреймы-ситуации, рассмотренные в разд. 2.2.2.

2 2 Четвертое. Структура субфрейма моделирования задачи F 12 T 12 со стоит из терминалов – субфреймов-сценариев – алгоритмов эвристической деятельности (См. разд 1.1.5 и прил. I):

2 2 F 12 T 12 :T 12 R F 3,..., F 3. 121 1210 (2.2.5) Пятое. По своей сути любой алгоритм есть сценарий. Потому сценарная структура должна включать определение алгоритма, как сценария. Разумно будет включить его в субфрейм алгоритмизации решения:

3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 F 13 T 13 : T 13 R F 131, F 132, F 133, F 134, F 135, F 136, F 137, F 138, F 139, 3 (2.2.6) 3 3 3 3 3 3 где F 131 T 131 :T 131 = «Название алгоритма», F 132 T 132 :T 132 = «Тип задачи», 3 3 3 3 3 3 3 3 3 F 133 T 133 :T 133 = «Состав задачи», F 134 T 134 : T 134 = «Дано», F 135 T 135 :T 135 = =«Найти 3 (цель задачи)», 3 3 F 136 T 136 : T 3 = «Способ 136 3 3 решения задачи», F 137 T 137 :T 137 = «Класс задачи», F 138 T 138 :T 138 = «Переменные алгоритма» и 3 3 F 139 T 3 :T 139 = «Шаги алгоритма». Все перечисленные в формуле (2.2.6) 139 3 субфреймы-сценарии, кроме F 131, в своих терминалах содержат субфреймы ситуации, рассмотренные в разд. 2.2.2. Таким образом, выбор нужного алгоритма решения происходит путем согласования терминалов фрейма-сценария «Алгоритм» с параметрами фрейма-ситуации. Шестое. Следующий субфрейм-сценарий обеспечивает выбор метода проверки правильности алгоритма:

2 2 3 F 14 T 14 : T 2 Q F 141, F 3, F 3, 4 142 (2.2.7) 3 3 3 3 3 3 где F 141 T 141 : T 141 = «Метод Н.Вирта», F 142 T 142 : T 142 = «Анализ блок-схем», 3 3 3 F 143 T 143 : T 143 = «Использование таблиц трассировки». Первый метод более прост для представителей ТИМа ЛИИ. Второй – для ИЛЭ. Третий – СЛИ. Седьмое. Технология анализа сложности алгоритмов – субфрейм-сцена2 3 2 рий F 15 T 15 – заключается: 1) в выборе ее точности – F 151 T 3, 2) нахождении 151 3 3 3 3 3 3 нижних – F 152 T 152, 3) верхних – F 153 T 153, и 4) средних – F 154 T 154 – оценок 3 3 3 3 сложности методом анализа – или F 155 T 155 (О-натация), или F 156 T 156 (по 3 3 Н.Вирту) или F 157 T 157 (характеристические уравнения), – соответствующим пункту 1), типу, способу и классу решаемой задачи, определяемых по соответ3 3 3 3 3 3 ствующим субфреймам-сценариям – F 158 = F 132, F 159 = F 136, F 1510 = F 137 :

F 15 T 15 :T 15 R F 151, F 152,..., F 159, F 1510, И восьмое. Субфрейм-сценарий реализации алгоритма (2.2.8) 2 F 16 T 16 : 3 3 3 включает в свои терминалы субфреймы: F 161 T 161 :T 161 = «Выбор средства 3 3 разработки в соответствии с языком программирования», F 162 T 3 :T 162 = = «Выбор шаблона программы в соответствии с парадигмой программиро3 3 3 вания», F 163 T 163 :T 163 = «Выбор библиотек в соответствии с типом про3 3 3 граммы», F 164 T 164 : T 164 = «Выбор зарезервированных слов и операторов программы в соответствии с алгоритмом», F 165 T 165 : T 165 = «Проверка син3 3 3 таксиса программного кода», F 166 T 166 : T 166 = «Верификация программы» 3 3 3 и F 167 T 167 : T 167 = «Проверка выполнения стандартов документального со провождения программного кода»:

3 3 3 3 2 2 2 F 16 T 16 : T 16 R F 161, F 162,..., F 166, F 167.

(2.2.9) Фрагмент сценарной структуры метафрейма учебной дисциплины СД.01 «структуры и алгоритмы обработки данных» приведен в табл. K.3 (Прил. K). Закончив построение модели знаний мы можем вернуться к не полностью готовому к использованию контрольному модулю. Теперь, когда нам уже в полном объеме известны все атомарные (не имеющие потомков, аксио матические) фреймы-образы мы можем включить их в модуль входного контроля К-1.б). Итак, разработанная модель знаний представляет собой нелинейную структуру, во-первых, содержания, во-вторых, учебных задач и, в-третьих, технологичных целей учебной дисциплины. Теперь, согласно задачам, поставленным перед диссертационным исследованием, автор переходит к рассмотрению реализации дифференцированного подхода в обучении с использованием ДТК. 2.3. Организация и условия реализации дифференцированного подхода в обучении Под «организацией процесса» обычно понимается система распределения функций между элементами системы, в которой он протекает. Эти функции есть не что иное, как единство целей и средств их достижения. Причем и цели и средства зависят друг от друга и от состояния системы и условий в которых она находится. Потому, по мнению диссертанта, прежде стоит рассмотреть именно организацию дифференцированного подхода в условиях моделей информационного метаболизма при обучении. А затем обратиться к условиям ее реализации. Применительно к ПП, следует вести речь о распределении функций между подсистемами ПС. Отпираясь на точку зрения диссертанта, изложенную в первой главе, будем говорить о таких ее элементах, как студент, преподаватель, сфера деятельности и модель знаний. Известно, что достижение одного и того же результата возможно разными путями. Эти пути определяются в зависимости от целей и структуры решаемых задач. Стало быть, любой способ организации может быть описан, как фрейм-сценарий (См. разд. 1.1.5). 2.3.1. Сценарий дидактического процесса Согласно применяемому диссертантом подходу, в ДП принимают участие два субъекта – студент и преподаватель. Функции студента достаточно однозначны – «учиться, учиться и еще раз учиться...», т.е. осуществлять учебную деятельность. Функции преподавателя – значительно многообразней. Хотя, в рамках деятельностной парадигмы обучения, их можно охарактеризовать как: обучать, контролировать и управлять... Будем именовать систему всех указанных видов деятельности педагога дидактической деятельностью (ДД). Фрейм-сценарий «Учебная деятельность» студента включает в себя описанные далее терминалы. Учебная цель – решение какой-либо конкретной учебной задачи (См. разд. 1.3.1) – определяется и ставится преподавателем, степень ее приятия студентом зависит от ТИМной системы ценностей (См. разд. 1.1.4), мотивации студента, например, желания быть готовым к будущей успешной профессиональной деятельности. Информационная база (ИБ) – содержание конкретного учебного курса или целого блока дисциплин (См. разд. 1.3.1) – либо достаточна для достижения поставленной педагогом цели, либо – нет, в зависимости от того, насколько качественно студент выполнял свои функции в течение его прошлой учебной деятельности, и на сколько качественно свои функции исполнили в ее ходе преподаватели. Операционная база (ОБ) –общие и частные учебные и практические умения и навыки (См. разд. 1.3.1) – так же, как и информационная: либо достаточна, либо нет. Из предложенной структуры учебной деятельности студента вытекает структура обучающей деятельности преподавателя. Ее фрейм-сценарий включает в себя терминалы: «Цель обучения», «Студент», «ДТ», «СД», «Постановка учебной задачи». Цель обучения – содержит терминал «Найти (цель)» фрейма-ситуации «Учебная задача», определяющий необходимость освоения каких-либо конкретных способов действий, или операций из будущей профессиональной СД обучаемых – она изначально должна соответствовать аспектной структуре этой деятельности. Поэтому во фрейме-ситуации, наряду с типичными для нее, необходим соответствующий терминал, получающий задание от фрейма-сценария «Определение аспектной структуры СД». Последний в форме алгоритмического предписания описан в разд. 2.2.1. Постановка учебной задачи – содержит последовательность действий педагога по постановке варианта учебной задачи, вытекающего из, во-первых, ТИМа студента, во-вторых, аспектных структур, как применяемой ДТ, так и СД, в-третьих, ИБ студента, и в-четвертых, его ОБ. Соответствующие им терминалы из фреймов-ситуаций «Студент», «ДТ» и «СД» так же входят в состав описываемого фрейма-сценария. Кроме непосредственно обучающей деятельности, сводимой здесь нами к постановке учебных задач и являющейся при этом одновременно и генеральной целью дидактической деятельности педагога, преподаватель должен осуществлять еще ряд ее видов: проектную, техническую, контрольную и управленческую. Их структура описана в разд. 1.3. Формализовать ее описание в соответствии с изложенной в настоящем исследовании методикой достаточно просто. Потому ограничимся одним примером. Фрейм-сценарий контрольной деятельности преподавателя активизируется после завершения проектного и содержит терминалы: «Цель контроля», «Способ», «Средства», «Критерии оценки» и «Действия». Действия – терминал, состоящий из субфрейма, задающего в своих слотах последовательность операций, которые должен выполнить преподаватель для осуществления контроля в соответствии с заданиями остальных терминалов рассматриваемого нами фрейма-сценария. Цель контроля – может быть либо определение достаточности/недостаточности ИБ или(и) ОБ студента (входной контроль), либо идентификация его ТИМа (входной контроль), либо диагностика достижения им учебной цели (проверка правильности решения поставленной задачи). Цель контроля – есть терминал «Найти (цель)» фрейма-ситуации «Контроль», задающего параметры задачи контроля в соответствии с этапом ДП (См. разд. 1.3). Из этого же фрейма-ситуации получают задания все другие терминалы. В итоге, управление учебным процессом, его организация преподавателем можно представить в форме алгоритмического предписания: 1) выполнить проектирование учебного курса, а именно, сформировать токсономии целей ДП, на их основании разработать нелинейную модель знаний и определить состав и принципы использования технической подсистемы. 2) выполнить сценарии подготовки к использованию технической подсистемы дидактической системы. 3) опознать ситуацию. Если это начало обучения по курсу, то организовать входной контроль по соответствующему сценарию, либо использовать результаты выходного контроля, полученные по окончании предыдущего курса. Если это продолжение обучения после достижения предыдущей учебной цели или «работа над ошибками», необходимая в результате «промаха» мимо нее, то перейти к следующему пункту. Если это окончание обучения по курсу, то осуществить сценарий выходного контроля. 4) на основании материалов входного либо промежуточного контроля принять решения об используемых ДТ и индивидуальных траекториях обучения в соответствии с описанной в разд. 1.3.5 методикой и перейти к следующему пункту. Если контроль выходной, то выполнить сценарии анализа его результатов и корректировки спроектированного курса, чем и завершить цикл дидактической деятельности. 5) в соответствии с принятыми решениями поставить студентам индивидуальные или групповые учебные задачи. 6) по соответствующим сценариям провести промежуточный контроль достижения текущих учебных целей и перейти к третьему пункту данного алгоритмического предписания. Из приведенного предписания очевидно, что протекание ДП диктуется его условиями, выявляемыми и контролируемыми в его ходе педагогом. 2.3.2. Условия протекания дидактического процесса Понятие «условия» многозначно. В контексте настоящего исследования мы понимаем под ним совокупность состояний элементов ДС, определяющую действия педагога по ее приведению в соответствие с заданными параметрами. Конкретный перечень условий зависит от выбранной модели системы (См. разд. 1.3.3). Поскольку предлагаемая диссертантом модель ДП носит более общий характер, чем иные, предлагаемые в педагогической периодике и монографике, то можно утверждать, что условия протекания ДП, описываемые последними, поглощаются условиями обсуждаемой модели. Если внутренние условия применения дифференцированного подхода в условиях моделей ИМ мы обсудили в разд. 1.3.3, то внешние условия пока оставались за рамками нашего внимания. Отметим их отличия от обычных, характерных для традиционной организации ДП. Первое. Важнейшим, отличительным от других моделей, условием применимости рассматриваемого метода, является овладение педагогом теорией соционической тимологии и технологией тимирования. Хотя, конечно, применительно к последней, есть возможность пойти по пути приглашения сторонних специалистов для их участия в мероприятиях, как связанных с определением ТИМов студентов на этапе входного контроля, так и с ассоциацией ТИМов СМЭИК (См. разд. 1.1.4 и 1.3). Но, тем не менее, изучения соционической теории полностью избежать нельзя, поскольку именно на ее освоении строится разработка преподавателем форм предъявления учебного контента. Второе. В связи с последним следует особо отметить, что в силу тимных ограничений возможностей педагога (См. разд. 1.1.4) в разработке всех таких форм, следует привлекать к этому процессу сотрудников с различной психо-информационной структурой личности. И третье. Еще одной особенностью «серийной» реализации предлагаемой методики является необходимость разработки для нее специализирован ного дидактического программного комплекса на базе искусственного интеллекта, способного взять на себя функции оперативного управления учебным процессом. Опять-таки по причине уже упомянутых тимных ограничений возможностей такого управления у преподавателя. Поскольку выполнение последнего условия требует больших потерь рабочего времени множества других сотрудников базовой организации, что, в конечном итоге, выражается в значительных финансовых затратах, постольку диссертант не имел возможности до получения положительных результатов исследования приступить к его полномасштабному внедрению. Обратимся теперь к рассмотрению этих самых результатов. 2.4. Результаты педагогического эксперимента Базовой организацией для экспериментальной проверки гипотезы настоящего исследования выступил Нижнетагильский институт (филиал) ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ». Она проводилась в три этапа. В ходе первого (2001—3 г.г.) диссертант формировал модель знаний учебной дисциплины «Структуры и алгоритмы обработки данных», и организовывал ее экспертную оценку. В качестве экспертов привлекались программисты АСУП ОАО «Нижнетагильский металлургический комбинат» и ОАСУ ОАО «Уральская химическая компания», преподаватели программирования кафедры информационных технологий базовой организации и информатики кафедры прикладной информатики ГОУ ВПО «Нижнетагильская социально-педагогическая академия». В этот же период проходила практическое опробование технология программированного обучения по рассматриваемому нами курсу. В результате была сформирована нелинейная модель знаний, соответствующая ассоциированному с деятельностью программиста ТИМу – ЛИИ, и включающая в себя 1114 терминалов и общим объемом данных 3576 мтн.

На втором этапе (2003—4 г.г.) формировались содержательные, контрольные и управленческие модули ДТК, соответствующие ДТ параллельного обучения с использованием в качестве ее наполнителя проектного подхода. Эта технология была предназначена для использования в ходе констатирующего эксперимента. Ее выбор продиктован, во-первых, соответствием ассоциированного с нею ТИМа, как ТИМу диссертанта, являющегося разработчиком программы курса, так и ТИМу сферы деятельности инженера-программиста – ЛИИ (См. разд. 1.2.3), и, во-вторых, большим объемом учебного материала, предназначенного для самостоятельного изучения студентами. Третий этап проходил в 2004—5 г.г. В его ходе проводился констатирующий педагогический эксперимент. В нем приняли участие студенты 2-х учебных групп, обучающиеся по специальности «Информационные системы и технологии» и «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» на 2-м курсе базовой организации. 2.4.1. Постановка эксперимента Целью эксперимента являлось подтверждение или опровержение гипотезы исследования о том, что реализация дифференцированного подхода в обучении студентов программированию, основанного на оптимизации информационного взаимодействия субъектов образовательного процесса в условиях моделей информационного метаболизма позволит повысить качество подготовки будущих инженеров-программистов. При этом под «качеством подготовки» будем понимать степень готовности выпускника к профессиональной деятельности, определяемую по результатам текущего и итогового контроля по предлагаемой в исследовании методике (См. разд. 1.1.5 и 1.3.3). Поскольку, для подтверждения гипотезы исследования в ходе эксперимента достаточно выявить достоверную связь между ТИМами студента и применяемой ДТ, постольку, в принципе, возможен произвольный ее выбор.

Исходя из этого, диссертант сформулировал гипотезы эксперимента следующим образом: H0 – готовность к профессиональной деятельности студентов одинаковых психотипов, обучавшихся с использованием двух различных дидактических технологий не зависит от ассоциированного с ними ТИМа;

H1 – эта готовность находится в зависимости от ассоциированного с применяемой ДТ ТИМом. Очевидно, что проверка данных гипотез возможна лишь после того, как проверены две другие гипотезы: H00 – различие в готовности к профессиональной деятельности у студентов одинаковых психотипов, обучавшихся с использованием двух различных дидактических технологий не получила достоверного подтверждения;

Pages:     | 1 || 3 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.