В. Д. Косенко © Авторські права
| Вид материала | Документы |
- Омельчук К., До питання про авторські права на фотографії, 282.8kb.
- Авторські права на текст програми "Українська мова, 5-12 кл." належать Міністерству, 573.15kb.
- Медкнига Косенко, 337.6kb.
- Програма для загальноосвітніх навчальних закладів Історія України, 1827.57kb.
- Програма для загальноосвітніх навчальних закладів Історія України, 1827.3kb.
- Навчальна програма для загальноосвітніх навчальних закладів Історія України. Всесвітня, 1230.13kb.
- Навчальна програма для загальноосвітніх навчальних закладів Історія України. Всесвітня, 1230.34kb.
- Косенко Виталия Владимировича Научный руководитель Авербух Владимир Лазаревич, 361.48kb.
- Р. И. Косенко 20 г. «Утверждаю» Директор моу «сош №20» Н. Н. Петров Приказ, 3407.87kb.
- Авторські права на текст програми "Біологія, 7-11 кл." належать Міністерству освіти, 355.91kb.
Література: 1. Bates A. Technology, Open Learning and Distance Education/ Routledge Studies in Distance Education. ISBN 0-415-12799-8.-1995.
2. Boyle T. Design for Multimedia Learning.- Prentice Hall Europe.- 1997.- ISBN 0-13-242215-8.
3. Davies C.H.J. Student Engagement with Simulations: a Case Study// Computers and Education.- Elsevier Science Ltd..- 2002.- Vol. 39.- P. 271-282.
4. Fransson T.H., Hillion F.-X., Klein E. An international, electronic and interactive teaching and life--long learning platform for gas turbine technology in the 21st century/ ASME Turboexpo 2000 May 8-11, 2000.- Munich.- Germany.- Paper 2000-GT-0581.
5. Léotard P., Roy S., Gaulard F., Fransson T.H. Computerized Educational Program in Turbomachinery.- 1998.- ASME Paper 98-GT-415.
6. Kazachkov I.V., Fransson T.H., Salomón M. Interactive teaching and learning platform for numerical methods in energy/ Proc. 41st Aerospace Sci. Meeting and Exhibit.- Reno, Nevada 6-9 Jan 2003.- Paper AIAA-2003-0943.
7. П а н ч е н к о А.А. Разработка тестов. Часть 1. Конструирование тестов. Методические указания для преподавателей ДВГУПС по конструированию и статистической обработке тестов: Хабаровск.- 2000.
Жданов Д.К. (г. Одесса)
Внедрение элементов игровых моделей «Что? Где? Когда?» , «Брейн-ринга» и «Своей игры» в систему школьного образования
В настоящее время в стране очень остро стоит вопрос безграмотности среди подрастающего поколения. Развитие общества, научно-технический прогресс, новый социально-политический строй - все это привело к тому, что необходим качественно иной подход к образованию.
Статья посвящена результатам изучения влияния методик интеллектуальных игр на степень усвоения нового материала школьниками 9-11 классов.
На протяжении нескольких лет был проведен ряд экспериментов со школьниками г. Одессы. Как показывают результаты, одна из основных проблем современных школьников – очень низкое развитие не только творческого мышления, но и логического.
Многолетняя практика работы в клубах интеллектуальных игр позволила автору создать собственные методики работы со школьниками. Кроме того, были структурированы и усовершенствованы уже известные методики.
Обобщая приемы и технику игры в „Что? Где? Когда?”, „Брейн-ринг” и „Свою игру”, можно сделать вывод о том что эти игры фактически являются синтезом интерактивных технилогий, методов проблемного обучения и личностно ориентированных технологий. Однако обучающий потенциал этих игр не исчерпывается тремя технологиями.
„Что? Где? Когда?”, „Брейн-ринг” и „Своя игра” при правильном педагогическом подходе развивают большое количество способностей. В статье приведены результаты изучения развития следующих способностей у школьников:
- способность к обобщению. Модели упоминаемых в статье интеллектуальных игор предполагают необходимость отойти от конкретного содержания вопроса и выдельть нечто подобное и общее в структурах вопросов.
- Способность к свертыванию процесса мышления. При многократном решении однотипных по своей сути вопросов отдельные этапы мыслительного процесса сокращаются и перестают осознаваться.
- Гибкость мышлительного процесса, что выражается в легком и свободном переключении с одной умственной операции на другую, в разнообразии аспектов в подходе к ответу на вопрос.
- интуитивное мышление. Давно известно, что решение самых разных задач далеко не всегда возникает в результате ясных и четких последовательных ходов мысли. В ряде случаев решение возникает казалось бы совершено случайно и ничем не обосновано. Однако, как показывают исследования, подобные „озарения” происходят закономерно и поддаются расшифровке. Более того, при соответствующем формировании пакетов вопросов можно генирировать возникновение таких „озарений”.
В статье приводится описание авторских методик преподавания и их результативность.
Описанные в статье игровые модели существуют уже много лет, их состоятельность доказана временем. Внедрение элементов подобных игровых моделей может значительно улучшить качество знаний современных школьников и привить им интерес к получению новых знаний.
Зинченко Н.П. (г. Киев)
Концепция обеспечения качественного образования в общеобразовательных школах на основе интегрированных пакетов программ
В настоящее время для ведения небольших баз данных, выполнения технических, экономических и других расчетов на компьютерах все чаще используются не традиционные языки программирования, а интегрированные пакеты программ (ИПП), такие как Mathematical, Statistic, MatLAB, MathCAD и др.
ИПП являются современными универсальными и массовыми математическими системами, которые позволяют выполнять численные и аналитические вычисления, имеют удобный интерфейс и развитые графические средства. ИПП математического и других направлений, позволяют в конкретной научно-технической, экономической и других областях быстро освоить работу на компьютере и реализовать прикладные алгоритмы, не вдаваясь в тонкости программирования на языках программирования.
Например, ИПП MathCAD имеет понятный интерфейс общения на языке математических формул и графиков, удобные и наглядные средства описания алгоритмов решения математических задач. С его помощью можно подготовить наглядные обучающие программы в виде электронных книг с действующими примерами. Исключительную роль MathCAD может сыграть в образовании. Облегчая решения сложных математических задач, снимается психологический барьер при изучении математики, делая процесс обучения интересным, наглядным и простым.
Важное место в исследованиях закономерностей и процессов занимают методы математической статистики. Ранее применение статистических методов было чрезвычайно сложным делом. Теперь, с появлением ИПП Statistic, открылся путь к новым технологиям статистической обработки и анализа данных. Использование ИПП Statistic не требует наличия специальной математической подготовки и позволяет полностью сосредоточиться на прикладных задачах, не вникая в подробности статистических методов.
Анализ показывает, что ИПП позволяют решать широкий спектр задач без программирования, готовить электронные уроки и книги с использованием средств мультимедиа, включая гипертекстовые и гипер-медиа ссылки, графику и анимацию, видео фрагменты с аудио сопровождением. Применение ИПП в учебном процессе общеобразовательных школ обеспечит качество образования, будет содействовать интеграции образования нашей страны с другими странам мира. Поэтому, предлагается концепция обеспечения качественного образования в общеобразовательных школах, как реализация такой программы.
1. Разработать типовые темы (задачи) конкретных школьных курсов.
2. Выполнить анализ существующих ИПП с целью эффективного решения задач, определенных в п.1.
3. Разработать методики по изучению ИПП, которые определены в п.2.
4. Разработать электронные уроки (книги) с использованием средств мультимедиа ИПП по конкретным школьным предметам.
5. Разработать методические материалы по изучению конкретных школьных предметов с использованием ИПП.
6. Выполнить апробацию методов изучения конкретны школьных предметов на основе использования ИПП и выполнить их аттестацию.
Изложенная концепция позволяет поставить вопрос не об изучении языков программирования в школьных курсах информатики, а об изучении школьных предметов с применением ИПП. Это является более правильным, так как целью конкретного школьного курса является изучение предмета (астрономии, зоологии, физики, математики, и т.п.), а не программирования. Кроме того, предложенный подход улучшит как качество образования, так и повысит эффективность использования компьютерной техники в образовании.
Литература: 1. Зинченко В.П., Зинченко Н.П., Броварская Н.И. и др. Подготовка специалистов в условиях наличия интегрированных пакетов программ // Перспективні засоби обчислювальної техніки та інформатики. - К.: НАН України Ін-т кібернетики ім. В.М. Глушкова, 1999. – С. 112 - 115.
Зинченко С.В., г. Киев
Онтологические информационные системы и их использование для извлечения, приобретение и представление знаний
Вероятно, что компьютеры в ближайшем времени не смогут воспринять и осмыслить словесную информацию, так как прогресс в области обработки человеческих языков (Natural Language Processing) происходит очень медленно. Тогда возникает вопрос - как заставить компьютеры понимать смысл информации и, как их научить пользоваться ею? На этот вопрос частично отвечает концепция семантической паутины. В работе рассмотрены вопросы структурирования информации в контексте ее смысловой компьютерной обработки.
В рамках концепции семантической паутины и для создания онтологических информационных систем (ОИС) реализован расширяемый язык разметки - XML, система описания ресурсов - RDF, и язык сетевых онтологий - OWL. Язык XML позволяет представлять информацию произвольной структурой, что создает единый формат данных. RDF - это схема “объект - атрибут - значение”, записывают в виде A(O,V), и означает, что объект O имеет атрибут A со значением V. Эту связь можно также представить как ребро с меткой A, соединяющее два узла, O и V: [O] –A →[V]. Таким образом, любой объект может играть роль значения, что соответствует цепочке из двух ребер с метками. Язык OWL – позволяет обрабатывать содержание информации и выполнять автоматическую ее интерпретацию более эффективно чем средства XML, RDF.
Представления знаний в некоторой ОИС требует решить задачу структурирования знаний и сформировать ядро системы, которое должно объединять множество правил структурирования и логического вывода при выполнении автоматических рассуждений (осмысленного понимания информации). Другими словами, ядро ОИС – это структура, которая может описывать как информацию, так и правила рассуждений об этой информации. Эти правила должны соответствовать правилам вывода конкретной системы представления знаний, и обеспечивать взаимодействие с другими подобным системами. Так как ОИС должна пополняться новыми знаниями, то при создании ее структуры важную роль играют методы извлечения и структурированию знаний.
Основными источниками информации для компьютерных систем являются: Интернет (тексты: параграф, ссылки, примечания; изображения: формулы, графики, картинки; таблицы; видео; аудио); документы (текст: параграф, ссылки, примечания; изображения: формулы, графики, картинки; таблицы). Предложен такой алгоритм извлечения знаний: формирование структуры документа в соответствии с правилами; формирование структуры параграфа; формирование структуры предложения; выполнение грамматического анализа предложения и выделение знаний; сравнение полученных знаний с существующими в ОИС; если получены новые знания, то сохранить их в ОИС.
Алгоритм реализован в среде .NET Framework в виде модуля, который может встраиваться в другие приложения. Программная реализация предлагаемого алгоритма позволяет автоматически получать структуру документа, а также получить структуры предложений (генерируются на языке XML). Далее производится извлечение знаний и их размещение в ОИС. В процессе грамматического анализа для каждого слова входного текста определяется множество таких морфологических интерпретаций: лемма; морфологическая часть речи; набор общих граммем; множество наборов граммем. Правила обработки в ОИС реализуются при помощи RDF и OWL.
Предполагается создать программные инструментальные средства для автоматизированного формирования правил, классов, подклассов, объектов, атрибутов. Эти средства будут использованы в для построения структур представления знаний, онтологий и создания целевых ОИС.
Литература: 1. Tim Berners-Lee. What the Semantic Web can represent, 1998 // http: // www.w3.org / DesignIssues / RDFnot.phpl.
2. Зинченко С.В. Онтологические управляемые информационные системы // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. – Харьков: Гос. аэроком. ун-т “ХАИ”, 2004. – Вып. № 19. – С. 256 - 262.
Зінченко В.П. (м. Київ)
Проблеми створення віртуальних лабораторій як об’єктів сучасних інформаційних технологій в загальноосвітніх школах м. Києва
Однією з актуальних задач сучасної якісної освіти, зокрема в загальноосвітніх школах м. Києва – є задача інтелектуалізації учбового процесу. В зв’язку з цим провідні університети світу створюють умови для доступу до своїх лабораторних ресурсів віддаленим користувачам (школярі, студенти, викладачі, дослідники) з метою проведення лабораторних робіт та досліджень на унікальних об'єктах, розширення і поглиблене вивчення науково-технічних проблем.
Проблема для України полягає в тому, що в такому аспекті унікальні лабораторні ресурси шкіл та університетів практично не використовуються, що не є правильно. В той же час актуальною проблемою для якісної освіти є створення в школах сучасних спеціалізованих шкільних лабораторій (ШЛ) з фізики, хімії, біології, ін. Зрозуміло, що для забезпечення якісної освіти такі ШЛ повинні мати сучасне обладнанням. При традиційному підході (кожна школа має всі ШЛ), вирішення цього питання пов’язано з значними фінансовими.
Пропонується інший підхід, який передбачає створити в окремих школах (спеціалізація шкіл, наприклад, фізико-математична, профорієнтована, ін.) сучасних спеціалізованих ШЛ та створення дослідницьких місць (віртуальних лабораторій) в кожній школі м. Києва. Такий підхід дозволить кожному учневі, не залежно від школи в якій він навчається, мати доступ з використанням сучасних інформаційних технологій до обладнання спеціалізованих ШЛ і брати участь в розв'язанні та вивченні сучасних науково-технічних проблем. Зумовлено це тим, що застосування віртуальних ШЛ в порівнянні з традиційними суттєво зменшують фінансові витрати і терміни їх підготовки та проведення.
Аналіз показує, що віртуальна ШЛ надасть можливість всім учням шкіл м. Києва працювати з сучасним обладнанням. У віртуальному режимі мати можливість доступу до реального обладнання при виконати лабораторних робіт, аналізувати результати і одержати необхідний досвід не тільки по темі предмету, а й по принципах керування віртуальною ШЛ. Безпосередніми об'єктами віртуальною ШЛ будуть сучасні наукові прилади та об'єкти. Немає необхідності для всіх шкіл м. Києва в побудові подібних приладів та об’єктів.
Розглянуті проблеми створення віртуальних ШЛ показують, що одержані при їх створенні нові наукові результати та розроблені нові освітні технології будуть сприяти якісної освіти в загальноосвітніх школах м. Києва. Основна ідея проекту ґрунтується на концепції віртуальної ШЛ як інформаційного середовища, яке дозволить проводити дослідження в режимі віддаленого доступу до об’єкту. Віртуальна ШЛ надасть можливість користувачам з будь-якої школи м. Києва (можливо і шкіл України) працювати з унікальними науковими приладами та об’єктами проблемно-орієнтованих (спеціалізованих) шкіл, а також (можливо) університетів. У віртуальному режимі учні матимуть можливість виконати лабораторні роботи з використанням реальних наукових приладів та об’єктів, проаналізувати результати і одержати необхідний досвід як по темі, так і по принципах керування віртуальними ШЛ, що є новим в застосуванні інформаційних технологій в освіті.
Колупаєва Т.Є., Міщеня О.М. (м. Рівне)
Використання інтерактивних технологій оргназації навчання у КМСОНП
Процес формування вищої освіти в Україні, пов'язаний з впровадженням європейських стандартів та кредитно-модульної системи навчання. Все гострішою постає проблема підвищення якості навчання та вдосконалення форм організації процесу навчання в КМСОНП.
Перехід на кредитно-модульну технологію навчання дозволяє максимально якісно засвоювати навчальний матеріал за мінімальний термін, використовуючи структурно-логічний виклад найскладніших і найважливіших елементів знань логічними частинами – модулями. Кредит спонукає студента добровільно вибирати ті чи інші навчальні дисципліни в структурно-логічній послідовності, визначає оптимальне навчальне навантаження передбачене на вивчення обраного предмета, і зобов’язує студента проявити рівень засвоєння дисциплін під час заліку чи екзамену. Отже, введення до нової навчальної технології поняття кредиту висуває насамперед певні вимоги до формування освітньо-професійних програм. Якщо в кредитах визначають оптимальний час повного навчального навантаження студента для засвоєння змісту навчальної дисципліни чи курсу, то модуль як одиниця вимірювання змісту дає можливість змоделювати більш продуктивну технологію навчання, яка дозволяє засвоювати зміст навчального предмета не за семестрами, а логічно завершеними частинами – модулями.
Виходячи з вище сказаного, необхідно звернути увагу на інтерактивну модель навчального процесу, яка передбачає використання інтерактивних технологій організації навчання у КМСОНП. Термін "інтерактив" означає "взаємодія", він походить від англійського "Interaсt", де "Inter" – взаємний, "aсt" – діяти. Слово "інтерактивний" – означає здатний до взаємодії [2,114].
Інтерактивна технологія навчання – це така організація навчального процесу, за якої передбачається участь кожного студента у колективному на взаємодії всіх учасників навчального процесу – процесі навчального пізнання. При цьому кожен студент має конкретне завдання, за яке він повинен прозвітуватись, або від його діяльності залежить якість виконання поставленого перед підгрупою або групою завдання. Інтерактивні технології навчання включають у себе чітко спланований очікуваний результат навчання, окремі інтерактивні методи і прийоми, що стимулюють процес пізнання, та розумові і навчальні умови й процедури, за допомогою яких можна досягти запланованих результатів.
У наш час інтерактивні технології набули поширення у Західній Європі та США. Проведені там дослідження показують, що інтерактивне навчання різко підвищує ефективність засвоєння матеріалу, оскільки впливає на почуття, волю студента, а не тільки на його свідомість. Відома українська дослідниця О.Пометун подає результати цих досліджень, які були відображені в схемі 3.1:
Error: Reference source not found
Схема 3.1. Піраміда навчання
Як видно з схеми 3.1., найгірші результати досягаються за умов пасивного навчання (лекція – 5 %, читання – 10 %), а найкращі – інтерактивного (дискусійні групи – 50 %, практика через дію – 75%, навчання інших – 90%).
Звичайно, у кожному конкретному випадку результати можуть відрізнятись, але загальна закономірність зберігається. Так, за результатами дослідження російських учених, студенти, читаючи текст, запам’ятовують 10% інформації, слухаючи 26%, розглядаючи – 30%, слухаючи і розглядаючи – 50%, обговорюючи – 70%, особистий досвід – 80%, спільна діяльність з обговоренням – 90%, навчання інших – 95%.
У дослідженні, проведеному американськими ученими, було виявлено, що на лекціях студенти неуважні близько 40% часу. Якщо за перші 10 хвилин лекції студенти запам’ятовували 70% інформації, то за останні 10 хвилин – тільки 20%. А результати контрольної перевірки виявились ще більше вражаючими: студенти, яким читались лекції вступного курсу до психології, знали лише на 8% більше, ніж студенти контрольної групи, які не слухали курсу взагалі.
Однак, і в умовах КМСОНП лекція залишається організаційно-методичною основою для усіх форм навчальної діяльності студента, хоча і набуває методичних ознак, притаманних європейській системі ECTS.
Проблеми інноваційної перебудови навчального процесу передбачають перехід до здійснення нових форм і методів навчання у вищій школі, коли викладач намагається використовувати лекцію передусім як психологічно-педагогічну технологію спільної освітньої діяльності. На перший план у сучасній лекції виступають проблемні питання для створення відповідного технологічного клімату та одержання оперативного зворотнього зв’язку, щоб бути в курсі розуміння студентами змісту та налагодити професійну роботу з психоемоційним настроєм аудиторії, розкритися як науковець, педагог і громадянин. Широкого застосування мають набути створення проблемної ситуації, звернення до слухачів і одержання зворотнього зв’язку, стимулювання слухачів до активної дискусії з лектором, розбір переваг і недоліків матеріалу, що розглядається, проектів і пропозицій, побудови гіпотез, використання відеотехніки для демонстрації, підтвердження різних поглядів, діаграм, альтернативного пояснення особливо складних проблем, залучення студентів до пошуку необхідних рішень, використання слайдів, відеокасет, дисків, звернення до особистого досвіду студентів, логічні доведення, висновки тощо.
Наведені рекомендації можуть послужити додатковим стимулом до роботи з інтерактивними технологіями у КМСОНП. [2, 114]
Література: 1. Євдокимов В.І. Ефективність навчання студентів: Навч.посібник / За ред. В.І. Євдокимова. – Х.: ХНУ, 2004. – 222 с.
2. Прокопенко І.Д.,Євдокимов В.В. Педагогічні технології. – Х., 2005. – 114 с.
Кравченко В.П. (г.Киев)
Построение экспертной системы для стимулирования творческой деятельности обучаемого
Составными частями обучения, а следовательно и показателями, определяющими уровень развития личности, являются знания, умения, навыки и творческая деятельность. Поэтому входами такой нечёткой экспертной системы, определяющей уровень развития личности учащегося, будут эти показатели. Определим функции принадлежности для них.
Таким образом, в основе такой экспертной системы положен закон обусловленности целей, содержания и методов обучения. Этот закон раскрывает объективный процесс влияния общественных отношений, социального строя и социального заказа на формирование элементов воспитания и обучения и закон воспитывающего и развивающего обучения, раскрывающий соотношения овладения знаниями, способами деятельности и всестороннего развития личности.
На этапе выбора степени усваиваемости учебного материала определяются основные понятия, положенные в основу экспертной системы. Предлагается создавать экспертную систему на базе аппарата нечёткой логики. Определим основные понятия. Начнём с определения входных параметров системы. Учебный материал может быть представледн в трёх видах – это формула, рисунок, текст. Целесообразно также в качестве входного параметра ввести количество нового материала, которое должно отражать объём нового по отношению ко всему материалу. Выходным параметром выбираем степень усваиваемости учебного материала, то есть эффективность учебного занятия. Следующая задача – определение количества интервалов варьирования входных и выходных параметров. Эта задача тесно связана с определением количества и структуры правил экспертной системы. Решение этой задачи приводит к этапу формализации. Строится система определяющих уравнений и предложенная методика применяется к решению задачи об определении параметров и функций, входящих в эту систему уравнений. Функции в этой системе уравнений можно представить в виде экспертных систем, объединив которые имеем модель процесса получения образования, основанную на законах и закономерностях учебного процесса.
На этапе представления информации определяется цель – помочь преподавателю правильно распределить формы представления учебной информации. Экспертная система будет полезна начинающим преподавателям при подготовке к занятиям. В качестве экспертов привлекаются опытные преподаватели. Основные требования к экспертной системе: представление информации в форме, позволяющей находить оптимальные соотношения управляемых параметров для получения наибольшего эффекта от проведения занятия.
На этапе формализации определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решения, средств представления и манипулирования знаниями. По завершению этого этапа должны быть сформированы структуры представления знаний.
На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний системы. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний в виде, понятном экспертной системе. Эвристический характер знаний приводит к тому, что процесс их приобретения становится весьма трудоёмким. Результатом этого этапа являются правила, заложенные в экспертную систему.
Кравченко І.А. (м. Київ)