Кувалдина Т. А. 1

Вид материала

Документы

Кувалдина Т.А.¹


ОТРАЖЕНИЕ СИСТЕМЫ ПОНЯТИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СОДЕРЖАНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ПОДГОТОВКИ БУДУЩЕГО УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ


В настоящее время в рамках модернизации системы образования как общего, так и профессионального, осуществляется переход к образовательным стандартам т.н. 3-го поколения. В немалой степени от успешности перехода к более эффективным и наиболее перспективным интеллектуальным, в том числе образовательным технологиям зависит качество нашей жизни в будущем. И сейчас, на грани внедрения обновлённых образовательных стандартов, особенно важно дать корректное, логически непротиворечивое методологическое обоснование всех нововведений, касающихся как содержания образовательных программ, так и образовательных технологий в системном аспекте, т.е. методов, методик, средств, приёмов обучения, воспитания и в целом - развития личности учащихся - в сочетании со всеми видами (типами, классами, жанрами) информационных ресурсов. Все названные компоненты учебно-методического обеспечения, безусловно, должны соответствовать требованиям современной образовательной среды, и быть перспективными в контексте устойчивого развития образовательных систем.

Наша статья посвящена в основном вопросам анализа и синтеза содержания образовательных программ подготовки будущего учителя информатики с учётом теории и практики ИИ. Вначале необходимо обозначить неразрывную связь содержания образования в области информатики - и традиционными, а также новыми интеллектуальными, в том числе образовательными технологиями. В качестве примеров укажем на такие технологии, как автоматизированное программирование и такие методы обучения информатике, как метод демонстрационных примеров (М.В. Швецкий, 1994) и метод открытых примеров (Бочкин А.И., 1998). Даже традиционный для изучения т.н. точных наук задачный метод трансформируется в методике обучения информатике в методы постановки и решения задач на ЭВМ с использованием моделей, алгоритмов, теории баз данных и т.д. Таким образом, мы видим, что сама информатика как область знаний и деятельности, по сути, предоставляет нам возможность использования в практике преподавания т.н. интеллектуального обеспечения (англ. brainware).

В качестве ключевых понятий в обсуждении вышеназванных вопросов укажем знания, качества знаний (прежде всего системность, полнота и прочность как первичные характеристики знаний учащихся в широком смысле, включая умения, навыки, компетенции), модели знаний, представление знаний (информация), концептуальная модель, тезаурус, формализация знаний, интеграция знаний, интеллектуальные системы.

Отметим, что все перечисленные понятия входят в систему понятий ИИ и в то же время - претендуют на своё место в системе понятий дидактики, или теории обучения.

В нашей работе в качестве основного источника и ориентира мы использовали толковый словарь по ИИ, содержащий около 500 терминов, а также - предварительную статью, написанную М.Г. Гаазе-Рапопортом и Д.А. Поспеловым, в которой даётся общая характеристика структуры исследований в области ИИ, как она выглядит в настоящее время [3]. Эти материалы, по словам авторов, можно рассматривать как попытку системного анализа проблем ИИ, в том числе - и новых его направлений.

В программно-прагматическом направлении центральным является системный подход, или подход, основанный на знаниях, связанный с представлением о том, что решение отдельных творческих задач не исчерпывает всей проблематики ИИ. Естественный интеллект человека способен не только решать творческие задачи, но при необходимости обучаться тому или иному виду творческой деятельности. Поэтому и программы ИИ должны быть ориентированы не только или не столько на решение конкретных интеллектуальных задач, сколько на создание средств, позволяющих автоматически строить программы решения интеллектуальных задач, когда в таких программах возникает необходимость. К такому подходу примыкают и проблемы создания интеллектуальных систем как часть общей теории программирования. При этом для составления интеллектуальных программ используются обычные программные средства, позволяющие создавать нужные программы по описаниям задач на профессиональном естественном языке. Все метасредства, возникающие в таких проектах на базе частичного анализа естественного интеллекта, рассматриваются здесь лишь с точки зрения создания интеллектуального программного обеспечения (уже упомянутое выше англ. brainware), т. е. комплекса средств, автоматизирующих деятельность самого программиста [3]. В данной статье мы фактически представляем подход, основанный на знаниях.

Как известно, работа со знаниями лежит в основе современного периода развития ИИ. Добавим к этому, в теории обучения аналогом служит работа с понятиями (в психологической терминологии), формирование понятий, а также знаний и умений, в новой трактовке - компетенций (в терминологии методики обучения).

Кратко опишем структуру этого направления, опустив некоторые подробности. Основными этапами работы со знаниями в теории ИИ являются: извлечение знаний из различных источников (включая формализацию качественных знаний и интеграцию знаний); приобретение знаний от профессионалов (включая организацию работы с экспертами, оценку и формализацию, а также согласование знаний); представление знаний (здесь используются модели знаний, системы представления и базы знаний); манипулирование знаниями (включая пополнение, классификацию, обобщение знаний и вывод на знаниях); рассуждения и объяснения при помощи знаний [3].

В сопоставлении с указанными этапами весьма интересно рассмотреть основные этапы усвоения знаний в дидактике. Это формирование знаний и умений, их закрепление, систематизация и обобщение, проверка и оценка (контроль), совершенствование (расширение и углубление), трансформация (освоение на творческом уровне). Имеется в виду, что названные этапы не всегда составляют «жёсткую» последовательность, а сочетаются друг с другом так или иначе, в соответствии с целями и задачами обучения, в тех или иных условиях, для учащихся того или иного возраста и/или уровня подготовки. Отсюда вытекает и общая классификация уроков в общеобразовательной школе, включая комбинированные. Такое рассмотрение особенно актуально в методике обучения информатике, т.к. постоянное использование компьютеров и программного обеспечения требует предельной точности в постановке цели и задач каждого урока и в то же время - оптимального сочетания теории и практики во всей последовательности уроков информатики. По сути это и есть системный подход.

Наряду с этим укажем ещё на одну интересную особенность вышеописанной структуры (основных этапов) работы со знаниями. Если рассмотреть их в обратном порядке - от объяснения, основанного на знаниях, до извлечения знаний из различных источников, то мы получим не что иное, как общую схему урока (тип урока: изучение новых знаний - в традиционной терминологии, представление знаний - в трактовке учителей информатики и методистов). Нельзя не отметить, что эта идея явилась «совместным озарением» в ходе чтения лекций по современным проблемам науки и образования - магистрантам факультета математики, информатики, физики и естественно-географического факультета ВГПУ осенью 2010 г. Имеется в виду, что магистранты смогли самостоятельно ответить на вопрос лектора о том, что представляет данная структура в обратном порядке.

Далее мы рассмотрим особенности методической подготовки будущих учителей информатики, которые уже реализованы в рамках специалитета (1996-2003), и в настоящее время учтены при разработке новых образовательных программ в рамках бакалавриата и магистратуры (2004-2010) на факультете математики, информатики, физики ВГПУ. Так, в рамках курса теории и методики обучения информатике (ТМОИ) нами предложены темы «Система основных понятий школьного курса информатики» и «Систематизация понятий в обучении информатике на основе моделирования структуры понятий» [4, 5]. Заметим, что в обновлённых вариантах стандартов эти темы по-прежнему не выделены как самостоятельные, что, на наш взгляд, приводит к несколько «размытому» представлению о системе понятий информатики у студентов. В нашем варианте курса ТМОИ при изучении этих тем студенты работают с формально-логическими схемами понятий, а также составляют естественно-логические схемы понятий по отдельным темам и/или разделам общеобразовательного курса информатики. При этом обсуждаются следующие вопросы: краткая характеристика системы основных понятий школьного курса информатики; фундаментальные и прикладные понятия; типы понятий информатики; формальные и содержательные требования к построению модели системы понятий учебного курса, или тезауруса на примере основных понятий информатики [4-10]. На семинарских занятиях обсуждаются дидактические принципы построения системы понятий учебного курса (на примере базового, пропедевтического и профильного обучения информатике). Далее при изучении темы «Систематизация понятий в обучении информатике на основе моделирования структуры понятий» рассматриваются основные этапы и методические особенности обобщения и систематизации знаний и умений по информатике учащихся общеобразовательной школы; виды дидактических связей (преемственные, перспективные, межпредметные); их реализация в базовом и профильном курсах информатики. В завершение всего цикла на лабораторно-практических занятиях студенты выполняют индивидуальные задания по тематике школьного курса на основе системного представления основных понятий информатики с использованием учебно-методической литературы, учебных и специальных словарей и справочников (составление списков ключевых слов, выписки и уточнение определений понятий в аналитических таблицах; работа с формально-логическими схемами понятий; обработка результатов на компьютере). Объём учебного времени составляет 24 ч (6 ч лекций, 4 ч семинарских занятий, 6 ч лабораторно-практических занятий, 8 ч индивидуальной работы). Наряду с этим в последующих темах, посвящённых видам и формам проверки и оценки знаний учащихся, разработке тестовых заданий по информатике, составлению планов-конспектов уроков, студенты используют материалы, собранные и созданные ими в цикле систематизации понятий информатики.

В новой образовательной программе профиля «Информатика и ИКТ» направления «Педагогическое образование» мы обозначаем такие курсы по выбору, сопровождающие методику обучения информатике, как: 1) «Анализ и проектирование учебных курсов по информатике и ИКТ» - это поможет будущему учителю информатики усовершенствовать умения проектирования учебных курсов; 2) «Межпредметные связи курса информатики в общеобразовательной школе» - это будет способствовать более глубокому пониманию содержательных и логических связей между разными учебными курсами, вплоть до соотнесения с предметным курсом компьютерного моделирования.

Кратко отметим, что при изучении баз данных и информационных систем также изучаются вопросы, так или иначе связанные с теорией и основными понятиями ИИ (информационные модели данных: фактографические, реляционные, иерархические, сетевые; последовательность создания информационной модели, взаимосвязи в модели; типы моделей данных; проектирование баз данных, концептуальная и логическая модели предметной области, модель предметной области. Определение взаимосвязи между элементами баз данных). Такой круг понятий служит хорошей первоосновой, по сути - пропедевтикой изучения курса основ ИИ.

К изучению баз данных и информационных систем примыкает учебная практика по образовательным сетевым ресурсам (ОРС), в ходе которой студенты знакомятся с общей типологией, основными типами и видами ОРС, ключевыми примерами и лучшими образцами сайтов образовательных учреждений разных уровней и регионов; проводят сравнительный анализ и оценивание ОРС конкретного региона, оформление результаты поиска; знакомятся с особенностями систематизации и каталогизации Интернет- и локальных ресурсов на рабочем месте пользователя (учителя, учащегося), составления тематических каталогов и коллекций ресурсов с сопровождающими методическими и справочными материалами; разрабатывают макеты будущих наглядных пособий (презентаций, веб-сайтов и веб-страниц на основе гипертекстовой технологии) с «авторским» контентом. Таким образом, вышеперечисленные понятия теории баз данных обобщаются и в то же время конкретизируются в практике ОРС. С одной стороны, это весьма удачное продолжение ранее изученного курса ТМОИ за счёт, по существу, методологического характера этих понятий, с другой стороны - это достаточно глубокая основа для предстоящего курса ИКТО.

Сначала кратко рассмотрим более новый курс «ИКТ в физико-математическом образовании» (ИКТ в ФМО), включённый в систему подготовки бакалавров физико-математического образования в 2005 г. Здесь рассматриваются следующие вопросы: использование информационных и коммуникационных технологий для построения открытой системы образования; информационные образовательные ресурсы учебного назначения: их классификация и дидактические функции; проектирование, разработка и использование в школьном образовательном процессе информационных ресурсов учебного назначения; образовательные информационные технологии и среда их реализации; использование мультимедиа и коммуникационных технологий для реализации активных методов обучения и самостоятельной деятельности учащихся; дистанционные технологии в образовании как средство расширения информационного образовательного пространства; мировые информационные образовательные ресурсы; ИКТ в обучении математике, физике, астрономии и информатике. В настоящее время такой курс можно изучать на более раннем этапе, предваряя им курс ТМОИ (в конце второго курса бакалавриата), однако при этом следует учитывать уровень подготовки студентов и параллельное изучение других курсов предметного и психолого-педагогического циклов.

Далее укажем особенности изучения, по сути, неоклассического курса «Информационные и коммуникационные технологии в образовании», что введён в систему подготовки учителя информатики с 1995 г. Основная цель этого курса - обобщение и систематизация знаний и умений студентов - будущих учителей информатики - в области применения ИКТ в образовании. При этом курс имеет ярко выраженный интегративный аспект, т.е. в его рамках происходит синтез знаний и умений, приобретённых в ходе изучения предметной области (средств ИКТ, частично алгоритмизации, программирования, архитектуры компьютера и компьютерных сетей), а также - знаний и умений методического и отчасти психолого-педагогического блоков общепрофессиональной подготовки. Укажем кратко, что в таких темах, как дидактические основы создания и использования средств ИКТ; педагогико-эргономические требования к созданию и использованию электронных средств учебного назначения, оценка их качества; перспективные направления разработки и использования средств ИКТ в образовании наиболее ярко проявляются возможности междисциплинарного синтеза знаний предметного и методического характера. При этом мы широко используем (опираемся на) вышеупомянутые ключевые понятия, связывающие искусственный интеллект и образовательные технологии (знания и т.д.) благодаря тому, что опорными знаниями при изучении курса ИКТО служат не только те, что получены в рамках ТМОИ и психологии и общей педагогики (педагогические теории, системы, технологии), но и знания по основам ИИ.

В одноимённом курсе рассматриваются основные направления исследований в области искусственного интеллекта, понятие системы знаний, модели представления знаний: логическая, сетевая, фреймовая, продукционная; понятие об экспертной системе (ЭС), общая характеристика ЭС, виды ЭС и типы решаемых задач; структура и режимы использования ЭС; классификация инструментальных средств ЭС и организация знаний в ЭС, интеллектуальные информационные ЭС; формируется представление о логическом программировании, рассматривается представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога; дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на Прологе; рекурсия и структуры данных в программах на Прологе; формируется представление о функциональном программировании. Конечно, скромный объём курса не даёт возможности глубокого изучения перечисленных вопросов, однако служит хорошей основой для более серьёзного рассмотрения практически всех последующих предметных курсов. Отметим, что в новой программе бакалавриата наряду с основами ИИ предусмотрен и курс по выбору «Современные проблемы ИИ».

С нашей точки зрения, до сих пор остаётся открытым вопрос о точном месте основ искусственного интеллекта в последовательности изучения информатики и ИКТ как основной специальности будущих учителей. Место теории и практики ИИ в системе инженерной подготовки выглядит более определённо.

В условиях продолжающегося перехода к обновлённой системе подготовки учителей есть возможность более полно отразить систему понятий ИИ в содержании образовательных программ подготовки будущего учителя информатики. Для преподавателей университета, особенно в двухступенчатой системе бакалавр-магистр, является весьма актуальным обсуждение роли и места системы основных понятий ИИ в содержании подготовки учителя информатики, её общие и частные отражения в отдельных дисциплинах. В качестве примеров, наиболее ярко представляющих решение этой задачи, укажем курсы, разработанные нами в рамках магистратуры по направлениям «Информатика в образовании» и «Информационные технологии в физико-математическом образовании»: «Современные проблемы науки и образования» (СПНО), «Методы искусственного интеллекта в образовании» (МИИО) и «Интеллектуальные системы в образовании» (ИСО).

Итак, в курсе СПНО изучаются вопросы, связанные с методологией и историей информатики: формирование современного понятийного аппарата информатики (в целом и по разделам), искусственный интеллект - научный поиск и проектно-технологические решения; научная и информационная картины мира (краткий обзор), а также - вопросы, посвящённые интеграции науки и образования, в том числе на основе достижений информатики. При этом нами особо выделены проблемы интеграции знаний в современном образовании: междисциплинарный синтез в науке и его отражение в содержании образования и в образовательных технологиях, особенности естественнонаучного, гуманитарного и технического образования в условиях интеграции знаний и информатизации общества.

Далее рассмотрим курс «Методы ИИ в образовании», проводимый нами в 2008-2010 гг. Целью освоения курса МИИО явилась подготовка учителя/преподавателя информатики к пониманию ведущих идей и концепций разработки и применения интеллектуальных систем в образовании, а также основных положений анализа и проектирования учебных курсов с применением формальных методов. При этом в качестве основных задач мы выделили следующие: 1) раскрыть значение методологии ИИ в теории и практике обучения студентов и школьников, а также - её роль в информатизации общества; 2) научиться применять в практике методы, средства и технологии представления и извлечения знаний (в терминологии ЭС); 3) усовершенствовать умения самостоятельного анализа и синтеза информации учебно-методического и научно-исследовательского характера, тем самым заложив основу для самостоятельной разработки будущими учителями/преподавателями информатики современного и перспективного учебно-методического обеспечения образовательного процесса; 4) научиться оценивать качество «контента» (содержания) разных информационных ресурсов, как традиционных, так и электронных (автономных, распределённых, Интернет-) на основе применения формальных методов; 5) воспитать ответственное отношение к отбору учебных материалов; 6) систематизировать знания по информатике и ИКТ; 7) воспитать творческий подход к решению проблем преподавания информатики. Место курса в структуре ООП - профессиональный цикл. Изучение МИИО опирается на полный объём базовых знаний по информатике и частично - по психолого-педагогическим дисциплинам (в рамках бакалавриата). Курс тесно связан с такими дисциплинами, как основы искусственного интеллекта, информационные и коммуникационные технологии в образовании (программа бакалавриата), методические системы обучения информатике в общеобразовательной и профессиональной школе (общенаучный цикл). В свою очередь, курс МИИО является основой изучения интеллектуальных систем в образовании (профессиональный цикл), а также дисциплин по выбору (Электронные образовательные ресурсы, Дистанционные образовательные технологии, Интерактивные технологии в обучении информатике, Мультимедиа образовательные технологии).

Представим краткое содержание: Раздел 1. Методы искусственного интеллекта. Модели представления знаний (логические, сетевые). Информационное моделирование и формализация как основа представления знаний. Методы ИИ (извлечение знаний) и методы обучения: сравнительный анализ. Активные и пассивные методы.

Раздел 2. Семантическое моделирование как общий подход в построении системы понятий учебного курса. Сети Петри как аппарат моделирования формально-логических схем понятий. Примеры сетевых моделей: компьютерные сети (сетевой трафик), Интернет-технологии (траектории поиска информации), классификация информации и индексация документов в информационных системах.

Раздел 3. Тезаурусный метод в информатике, лингвистике и лингводидактике. Дидактический и методический аспекты применения тезаурусного метода: история, теория и практика (Т.А. Кувалдина, М.С. Мириманова, Л.Ю. Монахова, Ю.В. Рождественский, Л.Т. Турбович, Ю.А. Шрейдер, В.С. Черепанов, А.И. Черный).

Раздел 4. Логико-семантический подход к систематизации и структурированию понятий учебного курса: теория и практика. Тезаурусный метод и сетевое моделирование как единый методологический подход к анализу и проектированию тезаурусов учебных дисциплин. Этапы составления тезауруса. Определение учебного тезауруса, его структура и функции. Тезаурус как дидактическое средство систематизации понятий учебного курса. Методика обучения с использованием формально-логических схем понятий и дескрипторных статей (этапы: повторение и обобщение знаний, проверка и оценка знаний и умений учащихся, изучение нового материала).

Раздел 5. Применение сетевых моделей для анализа и проектирования учебных курсов по информатике и др. дисциплинам программы педагогического образования (темы по выбору студентов): тезаурус «Основные понятия информатики», моделирование системы понятий курса «Информационные и коммуникационные технологии в образовании», тезаурус «Основные понятия физики (раздел «Механика)», моделирование системы понятий курса «Основы теории вероятностей», тезаурус «Основные понятия психологии (раздел «Личность»)». Работа учителя в плане самоорганизации и самообразования. Творческие задания для учащихся по сбору, анализу и оценке информации (мультимедийные проекты, обзоры, коллажи, эссе). Использование традиционных и электронных словарей, справочников, энциклопедий в рамках тезаурусного метода.

Укажем требования к результатам освоения курса в контексте компетентностного подхода, выделенные нами (в соответствии с ФГОС ВПО и ООП): общекультурные компетенции (ОК-1-6); общепрофессиональные компетенции (ОПК-1); профессиональные компетенции (ПК-3-7, 9, 16, 19) [11]. Наряду с этим мы обозначаем и специальные компетенции: готовность к объяснению концептуальных и теоретических основ информатики, определению её места в общей системе наук и ценностей; способность использовать методологию исследования в области информатики и методики обучения информатике в преподавательской и научно-исследовательской деятельности.

Мы считаем, что в результате изучения курса МИИО студент обязан знать (далее в скобках указаны уровни усвоения знаний): (понимать) место и значение методологии искусственного интеллекта как одной из ведущих в теории и практике информатизации образования; логические и сетевые модели представления знаний; дидактический и методический аспекты применения тезаурусного метода; (иметь представление о) семантическом моделировании как общем подходе в построении системы понятий учебного курса; (иметь представление о) сетях Петри как аппарате моделирования формально-логических схем понятий; основы анализа и проектирования учебных курсов, в том числе - с использованием формальных методов; (ориентироваться в) возможностях применения тезауруса в качестве дидактического средства систематизации понятий учебного курса. В результате изучения курса МИИО студент обязан уметь: применять сетевые модели для анализа и проектирования учебных курсов по информатике и др. дисциплинам программы педагогического образования (по выбору); составлять творческие задания для учащихся по сбору, анализу и оценке информации (мультимедийные проекты, обзоры, коллажи, эссе); использовать традиционные и электронные словари, справочники, энциклопедии в рамках тезаурусного метода. В результате изучения курса МИИО студент обязан владеть методикой обучения с использованием формально-логических схем понятий и дескрипторных статей (этапы: повторение и обобщение знаний, проверка и оценка знаний и умений учащихся, изучение нового материала). Данный курс был разработан нами первоначально как курс по выбору для программы «ИТ в ФМО», в настоящее время включён в содержание ООП профиля «Информатика в образовании». В таком варианте он служит основой дальнейшего изучения интеллектуальных систем в образовании.

В свою очередь, курс ИСО включает такие разделы, как: 1. Интеллектуальные системы. Введение: об актуальности разработки и применения интеллектуальных систем в образовании. Структура и функции, принципы организации интеллектуальных систем. Типология интеллектуальных систем. Языки программирования и инструментальные средства разработки интеллектуальных систем; 2. Представление и классификация знаний. Представление знаний: модели, методы. Модели представления знаний. Сетевое моделирование. Семантические сети. Классификация знаний. Методы работы со знаниями. Методы извлечения знаний; 3. Основные задачи интеллектуального моделирования. Обучение и модели обучения в интеллектуальных системах; 4. Интеллектуальные прикладные системы в образовании, науке, технике, управлении; 5. Применение методов представления знаний в экспертных обучающих системах. Интеллектуальные компоненты электронных тестовых систем и электронных учебников; электронных словарей, справочников, энциклопедий.

Такой курс может быть включён в профессиональный цикл ООП магистратуры профилей «Информатика в образовании» и «ТМОИ в профессиональном образовании». В то же время этот курс составляет одну из доминант ООП магистратуры по прикладной информатике в образовании.

В настоящее время в сферу образования внедряются новые интеллектуальные технологии, разработанные на основе методов представления знаний. В частности, применение методов искусственного интеллекта для анализа и отбора содержания образования, обеспечения диагностики качества знаний способствует усовершенствованию методики обучения и представляется весьма перспективным с точки зрения образовательных технологий, изменения роли преподавателя в новых условиях.

Укажем основные цели, которые мы ставим перед собой в рамках научно-исследовательской лаборатории (НИЛ) «Искусственный интеллект и образовательные технологии» (2006-2011). Во-первых, это группа текущих целей: проектирование дидактических систем и технологий с применением новых электронных средств (словарей, справочников, систем тестовых заданий); проектирование и разработка электронных дидактических средств - тезаурусов учебных курсов информатики разных уровней, электронных справочников, баз данных систем тестовых заданий; внедрение новых электронных дидактических средств в учебный процесс, СРС, НИРС, а также в процесс повышения квалификации преподавателей информатики. Во-вторых, это перспективные цели, такие как: проектирование тестовых систем, в том числе систем анализа результатов тестирования, на основе тезаурусов (моделей систем понятий учебных курсов); обеспечение диагностики качества подготовки студентов по информатике на разных этапах обучения с применением комплекса дидактических средств (формально-логических схем понятий, словарей и систем тестовых заданий).

За прошедшее время (с 2006 г.) аспирантами, магистрантами, студентами выполнено свыше 20 работ, связанных с проблематикой НИЛ; принято участие в работе Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации» (Москва, МИРЭА; СПб, СПбГУ, 2006-2010 г.); проводятся конкурсы научных работ студентов - будущих учителей информатики - на тему «Реальность и прогнозы искусственного интеллекта». Студенты (специалисты, бакалавры, магистранты) выполняют индивидуальные и групповые задания, мини-проекты, ведут совместные разработки компонентов методических систем обучения, занимаются внедрением идей и методов ИИ в образовательный процесс. Приведём примеры названий работ: «Роботы в начале 21-го века: анализ анкет студентов - будущих учителей информатики» (Баранова И., студ.-иссл.), «Систематизация знаний учащихся по информатике на основе сетевого моделирования и тезаурусного метода», Беляев А., Короткова С., Маюн Н., студенты), «Разработка электронных планов-конспектов уроков информатики: возможности систематизации информации на основе тезаурусного метода» (Куликов Г., магистрант, Соснин А., студент). «Электронный портфолио школьника по информатике: концепции и решения» (Быкова В., аспирант, Белокопытова И., Тесленко В., студенты), «Формирование каталогов информационных систем на основе методов ИИ» (Павловский Ю., Чернявский И., магистранты), «Разработка тестовых заданий по информатике на основе тезаурусного метода» (Краморов С., аспирант, Бакуменко А., Панчишкин Е., студенты) [12, 13].

Ведущим фактором достижения названных целей является совершенствование методологической подготовки преподавателей и учителей информатики, их активное вовлечение в опытно-экспериментальную работу, связанную с внедрением новых средств и технологий. В разработке нового направления - синтез образовательных технологий и методов искусственного интеллекта в обучении информатике - необходимо учитывать традиции, сложившиеся в дидактике, и инновационные идеи и проекты.


Список литературы

1. Швецкий М.В. Метод демонстрационных примеров в обучении информатике студентов педагогического вуза // Педагогическая информатика. - М. 1994. - № 2. - С. 7-16.
   
2. Бочкин А.И. Методика преподавания информатики: Учеб. пособие. – Мн.: Вышэйш. шк., 1998. - 431 с.
   
3. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авт.-сост. А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. - М.: Радио и связь, 1992. - 256 с. - org/library/tolk/ (дата обращения 19.05.2009-30.01.2011).
   
4. Кувалдина Т.А. Основные понятия информатики: тезаурус. Учеб. издание. - Волгоград: Перемена, 1996. - 107 с.
   
5. Кувалдина Т.А. Избранные лекции по методике преподавания информатики: Учеб.-теор. издание. - Волгоград: Перемена, 1999. - 76 с.
   
6. Кувалдина Т.А. Практикум по теории и методике обучения информатике: Учеб.-метод. издание. - Волгоград: Перемена, 2002. - 56 с.
   
7. Кувалдина Т.А. Тезаурус как дидактическое средство систематизации понятий курса информатики // Информатика и образование. 2003. - № 11. - С. 3-6.
   
8. Кувалдина Т.А. Применение методов искусственного интеллекта для анализа и проектирования тезаурусов учебных дисциплин: Монография. - СПб.: РГПУ им. А.И. Герцена; Волгоград: Перемена, 2003. - 195 с.
   
9. Кувалдина Т.А. Систематизация понятий курса информатики на основе методов искусственного интеллекта. Дис. ... д-ра пед. наук. - Москва: ИОСО РАО, 2003. - 280 с.
   
10. Кувалдина Т.А. Типы понятий информатики и интеграция знаний // Информационные технологии в образовании: Сб. тр. 15-й Междунар. конф. - Ч. 2. - М.: «БИТ про», 2005. - С. 47-48. - u/2005/Moscow/I/1/I-1-5142.php (дата обращения 30.01.2011).
    
11. ФГОС ВПО по направлению 050100 Педагогическое образование. - u/db/mo/Data/d_09/prm788-1.pdf (дата обращения 10.01.2011).
    
12. Кувалдина Т.А., Краморов С.В. Анализ тестовых заданий по информатике и прогнозирование успеваемости учащихся на основе искусственных нейронных сетей и тезаурусного метода // Открытое образование. 2006. - № 3 (56). - С. 28-41.
    
13. Кувалдина Т.А. Формирование творческих качеств личности при подготовке молодых исследователей в области методики информатики // Управление качеством профессиональной подготовки специалистов в условиях перехода на многоуровневое образование: Сб. науч. ст. по итогам Всерос. науч.-практ. конф. - Волгоград, 22-25 сент. 2008 г.: в 2 ч. - Волгоград: Перемена, 2008 г. - Ч. 2. - С. 12-18.