Geum.ru

Шишкіна Марія Павлівна, канд філос

Вид материалаДокументы
Подобный материал:
УДК 1:519.876.5


МЕТОДОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ МОДЕЛЮВАННЯ СУБ’ЄКТУ НАВЧАННЯ


Шишкіна Марія Павлівна, канд.філос.наук


Інститут засобів навчання АПН України, Київ, Україна


Резюме. В статті здійснено спробу методологічного аналізу проблем моделювання учня в сучасних комп’ютерних системах навчального призначення. Запроваджено поняття міркувань учня в широкому розумінні. Запропоновано розгляд міркувань учня на базі структурно-номінативної моделі наукової теорії.


Summary. In this paper an attempt of methodological analysis of student modelling problem in computational tutoring systems is proposed. The concept of student considerations processes in broad sense is concerned. The structure-nominative model of scientific theory is proposed to be used as a background of student considerations modelling.


Проблема створення, систематизації та впровадження у навчальний процес засобів навчання на базі новітніх комп’ютерних технологій не може бути вирішена без глибокого теоретичного аналізу процесів міркувань суб’єкта навчання, одним із засобів якого є модельний підхід. Методи моделювання і репрезентації знань та міркувань, що використовують при створенні комп’ютерно-орієнтованих засобів навчання, стають все більш потужними. Серед сучасних комп’ютерних програм навчального призначення з’явилися такі, як програми автоматичного доведення теорем; розв’язання задач; побудови та репрезентації моделей; навчання на прикладах; виведення та узагальнення закономірностей тощо. При проектуванні цих програм використовуються підходи штучного інтелекту, в основу яких покладено моделювання інтелекту та знання.

Проблема суб’єкту навчання та визначення того, якого саме характеру набувають процеси міркувань, стає визначальною при створенні навчального середовища нового типу. Постає питання, які зміни відбуваються під впливом впровадження комп’ютерів, яка структура і склад комп’ютерно-орієнтованого середовища, у якому доводиться працювати сучасній людині. Виникнення нового технологічного середовища справляє перетворюючий вплив на всі сфери життя суспільства, змінює погляд на роль і місце комп’ютера у навчальному процесі.

Функціонування у будь-якому комп’ютерно-орієнтованому середовищі так чи інакше передбачає існування певних уявлень щодо поведінки суб’єкту навчання. Якщо комп’ютерну програму використовує вчитель, то він повинен прогнозувати, які типи навчальної діяльності можуть відбуватися при взаємодії учня з програмою, які саме навички та послідовності дій чекатиме вчитель від учня. Іншими словами, вчитель аналізує, які саме процеси міркувань можуть відбуваються під впливом програми, а також на які процеси мислення може вплинути використання програми, у чому ці процеси полягають.

Так само важливо враховувати особливості мислення суб’єкта навчання і для розробника нового засобу навчання. Для того, щоб створити ефективну комп’ютерну програму навчального призначення, бажано закласти у будову програми відомості про те, як саме буде міркувати учень, на “взаємодію” з яким планується орієнтувати програму. З цією метою і виникає необхідність у застосуванні методів моделювання для дослідження міркувань суб’єкта навчання та репрезентації процесів його мислення.

Таким чином, моделювання мислення та навчання є однією з методологічних засад, на яких ґрунтується побудова та використання дидактично-орієнтованих засобів інформаційних технологій.

Виникає необхідність проведення методологічного аналізу галузей досліджень, що стосуються розвитку та впровадження у навчальний процес комп’ютерно-орієнтованих засобів навчання. Його доцільність пояснюється тим, що методи моделювання знань та міркувань, розвинуті у межах гуманітарних дисциплін, таких як філософія, методологія науки, психологія тощо фактично виступають теоретичними передумовами для створення програм навчального призначення. У той же час, сучасні уявлення, розвинуті у межах гуманітарних дисциплін, не часто стають надбанням реальних розробників та практиків використання засобів навчання.

У галузі методології науки були сформовані, зокрема, такі напрямки моделювання міркувань, як формально-логічний, підходи інтуїціоністської математики, що стосувалися процесів конструктивних побудов, операціоналізм, структуралізм та інші. Загалом можна говорити про існування цілої галузі філософських та математичних досліджень, яку характеризують як “точна методологія науки” [1]. Ця галузь об’єднує ті напрямки у методології науки, які звертаються до точних математичних та логіко-математичних методів, які саме найбільш придатні для комп’ютерного моделювання.

Одним із перших з філософських та методологічних підходів, який почав застосовуватись до моделювання процесів міркувань, став підхід математичної логіки [2]. Під міркуваннями у цьому підході малися на увазі процеси формально-логічних перетворень у межах деякого числення. З позицій іншого підходу - теорії алгоритмів - математичні міркування розглядаються як процеси здійснення деяких конструктивно заданих послідовностей дій – алгоритмів [2]. У підході М.Колмогорова, що пов’язувався з побудовою числень задач, міркування розуміють як процеси розв’язання задач [3].

Але кожна із вищезгаданих моделей охоплює деякий окремий аспект міркувань, і не підходить в іншому випадку. Через це склалася парадоксальна ситуація, коли дослідження з штучного інтелекту дещо йшли вперед у порівнянні з можливостями їх теоретичного осмислення. Кожній з програм штучного інтелекту можна зіставити явно або неявно деяку логіко-математичну модель міркувань, що лежить в її основі [5]. Досить часто запропоновані моделі міркувань носять більшою або меншою мірою емпіричний характер. Крім того, підходи до моделювання часто не узгоджуються один з одним, а кожна із вказаних логіко-математичних моделей охоплює не достатньо структур знання, які необхідні для моделювання міркувань з деякої загальної точки зору. Саме це дає підстави охарактеризувати моделі міркувань у штучному інтелекті як моделі міркувань у вузькому розумінні.

Переваги застосування структурно-номінативного підходу [1] з метою аналізу методів моделювання полягають у тому, що він дозволяє об’єднати різноманітні підходи до моделювання навчання та суб’єкту навчання на підставі реконструкції рівнів та підсистем у будові такої системної одиниці знання, як наукова теорія. Структурно-номінативна реконструкція дає можливість розгляду різноманітних типів міркувань у широкому розумінні, коли процеси міркувань розуміють як перетворення будь-яких структур знання. Для цього виокремлюються чотири взаємопов’язані підсистеми та ієрархія рівнів у кожній із підсистем. Це прагматико-процедурна, логіко-лінгвістична, модельно-репрезентативна та проблемно-евристична. У межах кожної з цих підсистем розглядаються не лише деякі структури знання, їх систематизація за рівнями організації, взаємозв’язки між ними та будова, а також функціонування цих елементів знання, тобто їх існування в динаміці.

Так, розглядати навчання можна як вивчення або опанування деякої системи знань. Наукове відкриття пов’язується із творенням цієї самої системи знань, а здійснення практичної діяльності у багатьох галузях життя та виробництва також відбувається із застосуванням наукових теорій. Саме згадані процеси інтелектуальної діяльності і виступають предметом вивчення шляхом моделювання у галузі штучного інтелекту, коли мова йде про процеси міркувань суб’єкту навчання.

Цікаво розглянути, наприклад, як відбувається моделювання суб’єкту навчання з погляду прагматико-процедурної підсистеми.

Одним із важливих типів міркувань у межах прагматико-процедурної підсистеми є процеси розв’язання задач [1]. Розв’язання задач – надзвичайно важливий різновид міркувань з огляду на програми навчального призначення, зокрема, експертні системи проблемно-орієнтованого типу. З точки зору структурно-номінативної реконструкції розв’язання задач ґрунтується на використанні структур знання процедурного типу – правил, процедур, операцій, алгоритмів тощо. Тобто можна говорити про існування деякого набору правил, алгоритмів або процедур, які необхідно застосувати при розв’язанні конкретної задачі. Усі ці процедурні елементи знання входять до складу прагматико-процедурної підсистеми, у межах якої відображується їх систематизація за рівнями ієрархії, будова та взаємозв’язки. У свою чергу, цю сукупність процедур або правил можна зіставити з сукупністю задач, для розв’язання яких вони слугують. У цьому полягає взаємозв’язок прагматико-процедурної та проблемно-евристичної підсистем. Крім того, можна ще й розглянути процеси вивчення (опанування) деякої сукупності процесів, алгоритмів, методів.

Складність будови прагматико-процедурної підсистеми наукової теорії полягає у тому, що процеси розвитку знання, що входять до меж цієї підсистеми, відбуваються з використанням структур знання, що входять до двох інших підсистем – логіко-лінгвістичної та модельно-репрезентативної. Якщо мова йде про розв’язання задач, то мається на увазі, що у суб’єкта навчання вже існує деяка система знань, на основі якої він збирається просуватися до розв’язку. Тобто він уже має або набуває деякий набір понять, моделей, законів, тверджень, які стосуються до розв’язуваної задачі. У той же час, процедурні знання, що формуються при розв’язанні, мають свою власну будову. Це можуть бути правила, алгоритми, плани, проблемно-орієнтовані схеми розв’язку. Тобто прагматико-процедурна підсистема являє собою, так би мовити, надбудову над двома іншими підсистемами.

Відтак, стає зрозуміло, що будова всіх чотирьох підсистем дуже важлива для усвідомлення того, як відбуваються міркування суб’єкта навчання в процесі розв’язання задач.

Таким чином, на основі структурно-номінативної реконструкції можна провести систематизацію процесів міркувань, більша частина з яких вже потрапили у галузь комп’ютерного моделювання.
  1. Власне процеси розв’язання задач, що пов’язані з застосуванням деякої системи знання, ґрунтуються на процедурних елементах знання. У ролі процедурних знань виступають, наприклад, продукційні правила експертних систем, алгоритми, проблемно-орієнтовані схеми та дерева правил розв’язку. (Зв’язок прагматико-процедурної та проблемно-евристочної підсистем).
  2. Набування процедурних знань, які необхідні для розв’язання конкретного набору задач (може відбуватися при незмінному наборі понять, моделей, теорем, гіпотез). Відбувається в процесі надбання майстерності, у практиці розв’язання задач. Полягає у формуванні сукупності необхідних продукційних правил, процедур, схем. (Набування нового знання у межах прагматико-процедурної підсистеми)
  3. Удосконалення базової системи знань – поповнення вихідного набору понять, моделей, тверджень. (Набування знання у межах логіко-лінгвістичної та модельно-репрезентативної підсистем).
  4. Застосування нового поповненого запасу знань – понять, моделей, законів для розв’язання задач. (Функціонування всіх чотирьох підсистем).

Отже, використання теоретичних методологічних моделей знання створює підстави для аналізу міркувань суб’єкта навчання, що сприяє свідомому впровадженню новітніх комп’ютерних технологій у навчання, розумінню переваг їх використання та принципів будови.

Література.

1. Бургин М.С., Кузнецов В.И. Аксиологические аспекты научных теорий. - Киев: Наукова думка, 1991. - 181 с.

2. Клини С.К. Введение в метаматематику: Пер. с англ. - М.: И-во иностранной литературы, 1957. - 526 с.

3. Колмогоров А.Н. К толкованию интуиционистской логики // Колмогоров А.Н. Математика и механика. - М., 1985. - c.142-150.

4. Elsom-Cook M. Student modelling in intelligent tutoring systems // Artificial Intelligence Reviw. - 1993, vol.7, n.3-4. - p.227-237.

5. Thagard P. Computational Philosophy of Science. - Massachusetts Institute of Technology, 1988. - 240 p.