Аннотация
Лашко Ю.В., Черный А.П., Черная О.А. ВИРТУАЛЬНЫЕ ЛАБОРАТОРНЫЕ КОМПЛЕКСЫ – СРЕДСТВО САМООРГАНИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ПО ТЕХНИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ Рассмотрен подход к анализу процесса обучения студентов технических специальностей с использованием виртуальных лабораторных комплексов. С использованием моделей самоорганизации выполнен расчет вероятностей процесса достижения требуемого уровня обученности. Показано, что применение виртуальных комплексов позволяет формировать информационную деятельность студента, что способствует самоорганизации процесса обучения и тем самым повышает качество обучения.
АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ.
Развитие информационных технологий обуславливает процессы интенсивного изменения образовательной системы в высших учебных заведениях. Эти процессы напрямую связаны с проблемами обеспечения должного уровня качества подготовки специалистов. Повышение качества профессиональной подготовки специалистов требует обновления содержания обучения, поиска и разработки новых методов и технологий обучения, совершенствования методик обучения, их использования для активизации процессов усвоения знаний, формирования умений и навыков.
Анализ литературных источников [1–4] показывает, что в данное время существует большое количество подходов и технологий, ориентированных на использование информационных технологий их синтеза со средствами и методами традиционного обучения. Важно отметить, что качество обучения студентов в значительной мере определяется качеством образовательных ресурсов [1, 2] и, прежде всего, качеством используемых учебнометодических комплексов дисциплин специальности. В свою очередь, современные технологии организации обучения студентов предполагают использование компьютеризированных учебнометодических комплексов на всех этапах учебного процесса: теоретический материал, лабораторный практикум, курсовое проектирование и т.п. В связи с этим все большую актуальность приобретает изучение проблемы эффективности использования электронных средств обучения в образовательном процессе, в частности, компьютеризированного учебно-методического комплекса (КУМК) с интегрированными виртуальными лабораторными комплексами (ВЛК), которые обеспечивают формирование новых моделей учебной деятельности, разработки соответствующих технологий и реализующих ее программных средств.
МАТЕРИАЛ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ.
Учебная деятельность характеризуется значительным увеличением объема подлежащей усвоению информации, усложнением его содержания и дефицитом аудиторного времени. Это приводит к тому, что в условиях насыщенного потока информации процесс усвоения учебного материала вызывает у учащихся существенные затруднения. При этом необходимо отметить, что в системе высшего образования традиционно сложилась система формирования требуемых умений и уровня навыков через комплекс практических работ в виде лабораторных и семинарских занятий, курсовых работ, производственной и преддипломной практики. Таким образом, система ориентирована больше на закрепление знаний, чем на предполагаемую профессиональную деятельность. Как следствие, она не позволяет сформировать достаточную квалификацию выпускника, конкурентоспособного на рынке труда.
В [4] отмечается: «Рассмотрение обучения как управления учебной деятельностью сосредоточивает внимание на механизмах обучения, как общения – на формах функционирования этого механизма, как решения дидактических задач – на способах реализации обучающей деятельности».
Рассматривая процесс обучения, а именно, его компонент – содержание обучения как информационный процесс, нужно говорить именно об информационной деятельности, т.к. происходит передача, получение, накопление, переработка, сохранение информации и ее использование.
Освоение информационной деятельности результативнее всего происходит в конкретном опыте осмысленной и полезной работы. Именно подход к организации обучения с использованием КУМК с интегрированными ВЛК позволяет реализовать информационную деятельность студента при обучении. Более того, применяемая технология обучения позволяет обеспечить управление информационной деятельностью.
Концепция проектирования и разработки КУМК с интегрированным ВЛК и их использование при подготовке студентов по направлениям «Электромеханика» и «Системная инженерия» отражены в работах [5–7]. Здесь только отметим, что такой КУМК способен поддерживать учебный курс как в теоретическом, так и в практическом, а также диагностирующем плане. При этом состав аппаратнопрограммного обеспечения, объем и структура учебно-методического материала КУМК определяет характер учебной информационной деятельности, предоставляет широкие возможности для быстрого развития способностей, влияет на расширение познавательных и творческих возможностей, мотивацию учения и формирование интереса к нему.
В связи с этим практически значимым является исследование возможности управления обучением как информационной деятельностью с использованием КУМК с интегрированными ВЛК.
В качестве метода исследования выбран метод моделирования, а в качестве модели исследования – предложенная в работах [8–9] модель самоорганизации знаний, разработанная на основе решения задачи с краевыми условиями, сформулированная для уравнения Колмогорова. Описание этой модели и сравнение результатов, полученных в ней и модели, не учитывающей процесс самоорганизации, представлены в тех же работах. Выбор модели связан с тем, что, согласно предлагаемому подходу [8–9], «…любой процесс обучения необходимо рассматривать как пошаговый процесс, на каждом шаге которого обучаемый получает какое-то количество учебной информации (измеряемое числом смысловых зачетных единиц или условных баллов). В силу различия индивидуальных способностей каждый человек должен на одном шаге обучения получать различное количество учебной информации. С другой стороны, в силу специфики памяти, каждому человеку свойственно забывать определенное количество полученной информации. Величина забытой информации также является индивидуальным параметром обучаемого. Кроме того, сама предоставляемая учебная информация может стать источником новых знаний. Шаг обучения можно интерпретировать как период времени между занятиями. Отметим, что в течение одного шага обучаемый получает и закрепляет знания, так и теряет их, причем и то и другое для каждого обучаемого является строго индивидуальным». Кроме того, «при управлении процессом обучения под объектом управления можно понимать множество субъектов обучения: как отдельных пользователей, так и учебных групп».
Исследуемая модель представляет собой вероятность того, что необходимый порог знаний L i-обучаемого окажется к моменту времени t достигнутым:
где P(L,t) – функция, которая задает вероятность того, что состояние обученности к моменту времени t будет находиться на отрезке от 0 до L, т.е. порог необходимой обученности L не будет достигнут. Функция P(L,t) определена следующим образом:
где x, x0 – текущий и первоначальный уровни знаний соответственно. Вероятности r1(x,t), r2 (x,t) определятся:
- для случая, когда нет самоорганизации знаний:
- для случая, когда самоорганизация знаний возможна:
В выражениях (3–6) коэффициенты a, b и c определены как
где e , x – количество учебных единиц, которые студент соответственно получает и забывает на одном шаге обучения 0 t ; 0 x – начальный уровень обученности. Расчет вероятностей процесса достижения требуемого уровня обученности Q(t) представлен на рис. 1–3.
Рисунок 1 – Зависимость (Q) t для случая отсутствия самоорганизации знаний
Рисунок 2 – Зависимость (Q) t для случая отсутствия самоорганизации знаний
Для всех приведенных случаев при моделировании общими условиями являются:
– учебный курс считается максимально усвоенным при уровне обученности i L , равным 100 усл.ед. [7–8], которые студент может набрать, например, по результатам итогового контроля или других видов деятельности;
– конкретные значения уровня обученности i L представляют собой значения достигнутого уровня знаний на момент проведения исследования и составляют: выше среднего – 86 %, средний – 72 % и ниже среднего – 64 %;
– коэффициент забывания определяется по кривым забывания Эббингауза, и его значение определяется эмпирически;
– для каждого конкретного студента с уровнем забывания x вычисляется объем усл.ед., который позволит ему достичь заданного уровня обученности;
– рассматривается ситуация, когда e fx , т.е. знания накапливаются.
Рисунок 3 – Зависимость ( ) i Q t для случая, когда самоорганизация знаний возможна
Для случая отсутствия самоорганизации зависимости вероятности Q(t) приведены на рис. 1–2. На рис. 1 показано, что студенты к концу периода обучения (один семестр, 16 недель) достигнут заданного уровня обученности ( Li , усл.ед.): L1 = 86, L2 = 72, L3 = 64 при условии, что для успешного усвоения учебного курса уровень обученности составляет L0 = 100 , забывание для всех одинаковое и составляет 45 % при одном и том же объеме учебной информации, который составляет 182 усл.ед., и начальном уровне обученности i L .
Видно (рис. 1), что все студенты достигнут заданного уровня обучения. В этом случае можно говорить о том, что определенный объем учебной информации, которую необходимо предоставить студенту, является минимально достаточным для получения прогнозируемых результатов, что и отличает данные результаты (при заданных условиях) моделирования от результатов [8–9]. Следует отметить, что соответствующие вероятности, как и в [8–9], становятся отличными от 0, начиная с некоторого момента времени, а сами кривые сдвигаются в сторону больших времен с увеличением границы L относительно заданного значения начального уровня знаний.
Случай отсутствия самоорганизации для аналогичных значений уровней обученности i L , но при разных объемах учебной информации (для успешного усвоения курса) и различном значении забывания для каждого студента, соответственно, показан на рис. 2. Здесь видно, что процесс обучения во всех группах качественно имеет одинаковый характер, но у студентов с более высоким начальным уровнем обученности он более интенсивен. По сравнению с предыдущим случаем (рис. 1), наблюдается изменение порядка полученных зависимостей в результате того, что при контроле знаний хорошие результаты показывает студенты, «которые хорошо и быстро усваивают учебный материал и обладаю хорошей памятью» [8, 9].
Случай возможной самоорганизации знаний показан на рис. 3. Зависимости вероятностей (Qi) t рассчитаны для тех же условий моделирования и значений параметров, соответствующих предыдущему варианту
Из анализа (рис 3) видно, что студенты каждой группы достигают своего уровня обученности за заданный период времени в соответствии с объемом задаваемой им учебной информации. Однако, по сравнению с моделью без самоорганизации знаний (рис. 2), для тех же значений параметров процесс обучения осуществляется несколько по-другому:
– достижение уровня обученности осуществляется уже на первой неделе обучения. Причем процесс обучения на начальной стадии имеет различные черты для каждой группы студентов: процесс обучения студентов с более низким уровнем знаний имеет нестабильный характер, и скачки вероятности уровня обученности в первые недели обучения обозначены кривой Q3 (t) ), в то время как группа студентов с более высоким уровнем знаний имеет более плавный тренд (кривая Q1 (t) );
– после резкого увеличения вероятности уровня обученности происходит стабилизация процесса обучения и, как отмечают авторы [7, 8], «полученные знания структурируются и сами становятся источником новых знаний, что повышает вероятность достижения заданного уровня обученности за более короткое время».
Также следует отметить, что у студентов группы с более высоким уровнем знаний и меньшим коэффициентом забывания самоорганизация происходит раньше, чем у группы студентов с более низким уровнем. Нельзя не согласиться с авторами модели [8, 9], которые связывают это с тем, что «после структуризации знаний и резкого повышения уровня обученности сообщаемые обучаемому знания являются для него уже известными (или очевидными, само собой разумеющимися) и не приводят к росту обученности». Такая картина встречается в учебной практике, при которой быстро и хорошо соображающие студенты («схватывающие учебный материал на лету») показывают при обучении знания, которые не были ими получены в явном виде ни из каких источников.
ВЫВОДЫ.
Подход к организации обучения с использованием УМК с интегрированным ВЛК позволяет реализовать информационную деятельность студента при обучении, что способствует самоорганизации процесса обучения и тем самым позволяет повысить качество обучения студентов технических специальностей. Однако для создания условий для управления учебной информационной деятельностью студента необходимо дополнительно решить задачи определения критериев эффективности и разработки соответствующих этому направлению обучающих и диагностических методик.
Список использованной литературы
1. Соколов Н.К. Синтез оптимальных траекторий обучения // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. – 2012. – Режим доступa:http://technomag.edu.ru/doc/324435.html
2. Отчет о научно-исследовательской работе «Система критериев качества учебного процесса для дистанционного образования». – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – Режим доступa:http://engineer.bmstu.ru/resources/science/02_01_002. htm
3. Кофтан Ю.Р. Системный подход к современному обучению и методология применения информационных технологий в обучении // Дистанционное и виртуальное обучение: Дайджест российской и зарубежной прессы. Ежемесячный выпуск. – 2008. – № 9. – С. 7–10. – Режим доступa: http://elibrary.ru/contents.asp?issueid=530398
4. Печников А.Н. Теоретические основы психолого-педагогического проектирования автоматизированных обучающих систем. – Петродворец: ВВМУРЭ им. А.С. Попова, 1995. – 322 с. – Режим доступa:http://www.pedlib.ru/Books/1/0224/index.shml#book_page_inner.
5. Чорний О.П., Родькін Д.Й. Віртуальні комплекси і тренажери – технологія якісної підготовки фахівців у галузі електромеханіки, автоматизації та управління // Вища школа: наук.-практ. видан. «Освітні технології». – 2010. – № 7, 8. – С. 23–34.
6. Віртуальні лабораторні системи і комплекси – нова перспектива наукового пошуку і підвищення якості підготовки фахівців з електромеханіки / М.В. Загірняк, Д.Й. Родькін, О.П. Чорний // Електромеханічні і енергозберігаючі системи. Щоквартальний науково-виробничий журнал. – Кременчук: КДПУ, 2009. – Вип. 2/2009 (6). – С. 8–12.
7. Принципы организации лабораторного практикума по техническим специальностям с использованием информационных технологий / Ю.В. Лашко, А.П. Черный, А.М. Кравец // Электроприводы переменного тока: Труды международной четырнадцатой научно-технической конференции. – Екатеринбург: ФГАОУ ВПО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина». – 2012. – C. 319–322.
8. Жуков Д.О. Самоорганизация информации в процессе управления знаниями. – Режим доступa: http://2008.it-edu.ru/pages/Conference-worksa>
9. Модель самоорганизации информации в процессе управления знаниями / Д.О. Жуков, И.В. Самойлов // Качество. Инновации. Образование. – 2008. – № 12. – С. 46–52.