WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 22 |

С учетом гуманитарнойнаправленности образования на факультетахпсихологии для использования программногообеспечения в учебном процессе,предпочтительно использовать максимальнонаглядные модели. В частности, дляподпрограммы нейросетевого моделированиябыла поставлена задача обеспечениявозможности создания простейших моделей внаглядной форме — не просто в виде абстрактнойматематической сети, а в видемногоуровневого «организма», управляемогосетью (как нервной системой), двигающегосяи взаимодействующего со средой. Длядемонстрации других подходов кмоделированию в программном комплексетакже реализован осцилляторно-полевойподход, принципиально отличающийся отнейросетевого, алгоритмического и другихизвестных подходов. Эта модель присопоставлении с максимально близкой к ней,нейросетевой моделью, имеет несколькосущественных структурных иорганизационных отличий: единицаструктуры осцилляторной модели — этоавтоколебательный модуль (а не нейрон),взаимодействующий с единым полем; рольмежнейронных связей, проводящих импульсы,в данной модели выполняет единое поле, покоторому распространяются осцилляции,несущие информацию. Осцилляторно-полеваямодель вследствие своих особенностейхарактеризуется максимально возможнойцелостностью системы: связи всех элементовсо всеми реализуются через однупеременную, в роли которой в данной моделивыступает единое поле.

В настоящее времянейросетевые модели используются восновном для учебных демонстрационныхцелей, а осцилляторно-полевые — также и дляпроведения исследований, поскольку онидемонстрируют новые свойства, нехарактерные для достаточно хорошоизученных нейросетевых моделей разныхвидов (в том числе для осцилляторных, но неоснованных на едином поле как средствеобеспечения целостности системы).

Восприятие в этоймодели обеспечивается самоорганизациейцикла информационного синтеза сенсорнойинформации и опыта, а именно, проекциейинформации от сенсорного входа нахранящееся в памяти содержаниесубъективной «картины мира» и обратно, втри этапа: (1) предсознательное сенсорноеотражение объекта — создание сенсорной информации,отражающей объект в субъекте без егоопознания и сознательного отражения; (2)предсознательный вызов образов опыта, иликомпонентов субъективной «картины мира»,наиболее близких к сенсорной информации, сих актуализацией в форме неосознаваемыхпсихических образов; (3) синтезсознательного образа как единствасенсорной информации и субъективногоопыта —осознание, проекция образа памяти навызвавшую его сенсорную информацию.Характеристики процесса самоорганизацииэтого цикла определяют точность идлительность процесса опознания стимула.Подпороговое предъявление и отражение безопознания соответствуют неполномупрохождению цикла (1-й и 2-й этапы).

В экспериментах намодели и человеке с предъявлениемоднотипных задач выявлен ряд аналогий взакономерностях восприятия стимула:возможность неадекватного замыкания циклаинформационного синтеза с опознаниемобъекта одного класса как объекта другогокласса; зависимость времени замыканияцикла и опознания стимула от степениотличия стимула от известного эталона;различные проявления интерференции(вытеснение, константность восприятия,зависимость времени реакции выбора отчисла альтернатив; распределение времениопознания); стробоскопический эффект,фи-феномен.

Дополнительный анализфункций осцилляторов, несущихинформационное содержание картины мирасубъекта, позволил выделить двакомпонента, имеющих аналоги в психическойжизни человека. Во-первых, этоподкрепление/подавление характеристик (иинформации) осцилляторов, отражающихобъекты картины мира, предполагаемые копознанию в текущей ситуации. Посодержанию и возможному переживанию этогопроцесса субъектом, он близок кпереживанию положительных/отрицательныхэмоций –аффек-тивному отражению, оценочнодополняющему информационное отражениереальности. Во-вторых, это широкий спектрпобудительных ролей, которые может игратьосциллятор и его информация (в составекартины мира) благодаря активирующемувлиянию на релевантные осцилляторы,несущие информацию опыта (от знаний донавыков действий): от относительнопассивного знания до активного мотивадеятельности субъекта.

С целью исследованиядостоверности и прогностичности этиханалогий как оснований для выводовотносительно психической жизни человека,на следующем этапе исследованиязапланировано проведение серииэкспериментов на модели и человеке,направленных на вызов определенных видовэмоциональных переживаний и побуждений всоответствии с теоретической ихклассификацией, разработанной на основемодельных представлений.

В другом направленииразработки программного обеспеченияведется подготовка различных инструментовпсиходиагностики и прикладной работыпсихологов и смежных специалистов. Здесь с2001 года разрабатывается широкий спектрсоответствующих методик в составепрограммного комплекса Лонгитюд-ЭДК(lnd.pu.ru). В частности, эта система позволяетпроводить сбор и обработку данных (сполучением текстовых интерпретаций) поряду таких широко используемых методик,как:

  • опросники для исследованияличности, темперамента, мотивации, воли,профессиональных склонностей, состояний,межличностных отношений, родительскихустановок и других психологическиххарактеристик,
  • «шкалы развития» для оценкипсихомоторного развития детей от 2-хмесяцев и старше,
  • проективные методики исследованияличности (цветовые, рисуночные), а такжецветовой проективный тест отношений,цветовая социометрия,
  • методики на пересечении психологиии смежных областей (медицина, логопедия,дефектология) – «Анамнез», «Карта индивидуальногосопровождения»,
  • методики, основанные на регистрациии анализе сенсомоторной активностииспытуемого - оценка функциональногосостояния человека, тесты на сенсомоторнуюреакцию, реакция на движущийся объект, тестотмеривания времени и др.

В большинстве этихметодик реализован не только сбор иколичественный анализ данных, но и ихпредварительная текстовая интерпретация,позволяющая специалисту подготовить болееполный пакет рекомендаций дляобследуемых.

Все представленные вышепрограммные системы доступны для широкогоиспользования и открыты для совместнойразработки новых методик и их модификацииили локализации с переводом на другиеязыки. Так, в настоящее время совместно сзаинтересованными представителямисоответствующих организаций ведетсяразработка новых методик, основанных наиспользовании датчиковпсихофизиологического состояния, работапо переводу одной из наиболее частоиспользуемых прикладных методик – Шкалы развития (длядетей от 2-х месяцев до 7 лет) на украинский иэстонский языки, а также перевод общегоинтерфейса системы на английскийязык.

GRAPH-ANALYTIC APPROACH FOR E-LEARNING COURSESDEVELOPMENT

Mitko Mitev, Elena Racheva, GinkaMarinova

Technical University of Varna,Bulgaria

The report discusses the algorithms andprogram system for design, analysis and structuring of the e-learning courses.Training material is divided and ordered on the base of the fundamentalconcepts of the subject area and links existing between them. Created softwaresystem generates design solutions and offers three operating modes forsimulation, design of e-learning courses, as well as additional training incase of undigested material.

ГРАФОАНАЛИТИЧЕСКИЙПОДХОД ДЛЯ РАЗРАБОТКИ КУРСОВДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Митко Митев, ЕленаРачева, Гинка Маринова

Технический университетг. Варна, Болгария

В докладерассматриваются алгоритмы и реализующаяих программная система, предназначеннаядля проектирования, анализа иструктурирования курсов дистанционногообучения. Учебный материал разбивается иупорядочивается на базе основных понятийпредметной области и существующих междуними связей. Созданная программная системагенерирует проектные решения и предлагаеттри режима работы, позволяющие симуляцию,проектирование курсов дистанционногообучения, а также дополнительное обучениев случае неусвоения материала.

Введение

Дистанционное обучениеявляется одной из форм организации ипроведения учебного процесса, постепеннозанимающей в сфере образованиядоминирующие позиции.

Независимо оттехнической и программной платформыосуществления коммуникации междуобучающим и обучаемыми, воспринятойметодики предоставления учебногоматериала и средств для анализа и оценкидостигнутых результатов, проектированиекурсов для дистанционного обучениясостоит из следующих основных этапов[1]:

  • Определение целей обучения исоответствующей сферы знаний ипрактических умений,
  • Определение учебного материала иего представление в виде, удобном дляпроведения дистанционного обучения,учитывающем требования принятой методикипроведения учебного процесса ивозможности коммуникационнойсреды;
  • Проведение учебного процесса с егообязательными элементами оценки обучаемыхи их самооценки;
  • Анализ полученных результатов ипрогнозирование следующих этапов обученияна базе необходимых изменений, диктуемыхразвитием предметной области, методикиобучения и технических средствкоммуникации.

Настоящий докладпосвящен разработке алгоритмов ипрограммных средств для анализа иструктурирования учебного материала набазе основных понятий предметной области исвязей, существующих между ними.

Целью доклада являетсяпредставление обобщенной структурыпрограммной системы, которая позволяетрешать следующие основные задачи:

  • Разработка системы понятий,учитывающей их сложность ипричинно-следственные связи междуними;
  • Последовательное размещениепонятий по оси времени с учетомнаправления причинно-следственных связей,дистанции между понятиями и другихкритериев;
  • Создание проектных решений,связанных с учетом интердисциплинарныхсвязей;
  • Селектирование неусвоенногоматериала и его правильное размещение пооси времени в целях дополнительногоизучения.

Формализация

Формализацияпостановки для решения перечисленныхосновных задач сводится к представлениюсистемы понятий в виде ориентированногоконечного графа G(X,U,P,W,F)[2,3,5,6], в котором:

X - множество вершин графа. Каждаявершина интерпретируется как отдельноепонятие;

U – множествоориентированных ребер в графе. Каждоеребро представляет собойидентифицированную причинно-следственнуюсвязь между двумя понятиями. Первое из нихпринимается в качестве базового, а второе -в качестве следствия;

P -трехместный предикат, принимающийзначение истина, если между двумя определеннымипонятиями существует связь в направленииот базового понятия к его следствию;

W – множество весовых коэффициентов,являющихся надстройкой для вершин графа.Между W и X существуетодно-однозначное соответствие. Каждыйкоэффициент количественно оцениваетсложность эквивалентного понятия, котораяизмерена по оси времени;

F – множество статических весовыхкоэффициентов для каждого из ребер вмножестве U.Следовательно, между ними существуетодно-однозначное соответствие. Каждыйстатический коэффициент учитываетзначимость связи по сравнению с другимипричинно-следственными связями,определенными для данной предметнойобласти.

В процессе формализациитакже вводится и V - множестводинамических коэффициентов ребер.Динамический вес каждого ребра зависит отего статического коэффициента ирасстояния между понятиями, измеренного пооси времени. Следовательно, динамическийкоэффициент зависит от полученногопроектного решения и вычисляется длякаждого ребра по следующим формулам:

в прямом направлении (i< j) (1)

в обратном направлении(j > i) (2)

Следовательно, каждоепроектное решение, располающее понятия пооси времени, будет определять общую суммудинамических коэффициентов ребер,вычисляемую по формуле:

(3)

где –сумма динамических весов ребер внаправлении оси времни;

– сумма динамическихвесов ребер в обратном направлении и

A – коэффициентразличия между ребрами в прямом и обратномнаправлении.

Стоимость результата поформуле (3) можно рассматривать как оценкупроектного решения, полученного на основеследующих критериев:

  • Минимальная сумма весов ребер вобоих направлениях;
  • Минимальная сумма весов ребер впрямом направлении;
  • Минимальная сумма весов ребер вобратном направлении.

Каждый из указанныхкритериев определяет различное решение,уменьшающее „расстояние” междупонятиями в прямом, обратном или в обоихнаправлениях. Выбор конкретного критерияявляется прерогативой обучающего изависит от поставленных целей.

Алгоритмизация

Алгоритм,минимизирующий сумму динамическихкоэффициентов ребер в зависимости отвыбранного критерия, и его программнаяреализация представлены в [4,5]. Полученныерезультаты относятся только к понятиям всоставе определенной учебной дисциплины исвязям между ними, но не учитываютинтердисциплинарные связи.

Для решения проблемыинтердисциплинарных связей вводитсяподмножество X1X, |X1|=N1,которое представляет собой множествопонятий, связанных в прямом и обратномнаправлении с понятиями из предыдущихдисциплин. Предлагается рассмотреть новыемножества:

H = { hj} – множествостатических коэффициентов ребер,интерпретирующих интердисциплинарныесвязи с предыдущими дисциплинами;

S = { sj} – множество динамическихкоэффициентов интердисциплинарных связей,зависящее от конкретного расположенияпонятий.

В этом случае формулы(1),(2) и (3) принимают следующий вид:

в прямомнаправлении (4)

в обратном направлениии (5)

(6)

при этом имеющиеинтердисциплинарные связи понятиязанимают первые N1 мест в упорядоченном пооси времени списке понятий. В ином случаенеобходимо учитывать их конкретноераспределение.

Bпредставляет собой коэффициент,аналогичный A иопределяющий различие междуинтердисциплинарными связями в прямом иобратном направлениях.

Значение общей суммыVo можно принятьв качестве оценки проектного решения приучете интердисциплинарных связей спредыдущими дисциплинами.

(7)

Разработанный алгоритми его программная реализация представленыв [6].

Аналогичным образомможно произвести формализацию проблемыучета интердисциплинарных связей соследующими дисциплинами.

В процессе коммуникациимежду обучающим и обучаемыми учебныйматериал подается отдельными порциями.Обобщенные требования в этом отношенииследующие: порции или учебные единицыдолжны поступать в определеннойлогической последовательности во времени,каждая порция должна включатьпреимущественно сильно связанные понятияи, если есть такая возможность, бытьотносительно самостоятельной. Чтобыминимизировать количество таких порций,необходимо, чтобы каждая учебная единицабыла максимально заполнена доопределенной верхней границы Wo.

Следовательно,количество учебных единиц или порцийопределяется формулой:

(8)

с точностью до первогобольшего значению целого числа.

При этом возникаетразница (9)

(9)

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 22 |






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