Информатика и образование №10’2018

Описание

Журнал «Информатика и образование» №10’2018

№ 10 (299) Декабрь 2018 года
Содержание номера

От редакции

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ

Носков М. В., Сомова М. В., Федотова И. М.

УПРАВЛЕНИЕ УСПЕШНОСТЬЮ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТА НА ОСНОВЕ МАРКОВСКОЙ МОДЕЛИ

В статье предлагается модель прогнозирования успешности обучения студента. Модель представляет собой марковский процесс с непрерывным временем типа процесса «гибель-размножение». В качестве параметров процесса предлагаются интенсивности процессов получения и усвоения информации, причем интенсивность процесса усвоения информации учитывает отношение студента к изучаемому предмету. В результате применения модели можно для каждого студента определить вероятность заданной сформированности владения изучаемым материалом в ближайшей перспективе. Таким образом, при наличии автоматизированной информационной системы вуза реализация модели является элементом системы поддержки принятия решения всеми участниками учебного процесса. Приведенные в статье примеры являются результатами эксперимента, проведенного в Институте космических и информационных технологий Сибирского федерального университета в условиях смешанного обучения, т. е. в условиях, когда аудиторная работа сопровождается самостоятельной работой с электронными ресурсами.

Ключевые слова: прогнозирование успешности обучения, марковский процесс, уравнения Колмогорова.

Коляда М. Г., Бугаева Т. И.

РЕАЛИЗАЦИЯ ИДЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ НАХОЖДЕНИЯ ИЕРАРХИИ МОТИВОВ ОБУЧЕНИЯ

Иерархия мотивов обучения играет чрезвычайно важную роль для руководства продуктивной деятельностью обучаемых, их активностью и целеустремленностью. В процессе учебной работы образуется такая мотивационная иерархия, где одни мотивы являются динамическими механизмами других мотивов, которые на интуитивном уровне очень сложно выявить, тем более учесть влияние каждого из них. Поэтому для определения наиболее значимой иерархической последовательности мотивов был предложен инновационный способ, основанный на идеях искусственного интеллекта. В качестве примера был реализован поиск на основе так называемого алгоритма имитации отжига, который способен учитывать вероятностный характер мотивационных индикаторов. В статье выделены основные ведущие учебно-образовательные мотивы студентов, на основе которых показан «механизм» нахождения их оптимальной иерархической системы, причем такой, который одновременно учитывает многофакторное влияние их побуждающих причин, с учетом их взаимосвязи, взаимовлияния и динамичности. Показана пошаговая реализация построения такой иерархической системы главных образовательных мотивов в совокупности со случайными, второстепенными мотивами, которые трудно заранее предвидеть или предусмотреть. Учитывая их непредсказуемость и вероятностный характер возникновения, предложенная система интеллектуального поиска позволяет выделить именно те последовательности мотивов, которые обеспечивают наивысшую продуктивность и результативность обучения. Ценность предложенного алгоритма имитации отжига состоит в том, что происходит жертвование точностью результата, но при этом уменьшается количество циклов перебора, что для обработки значительного числа мотивационных индикаторов играет большую роль.

Ключевые слова: мотив, мотивация обучения, иерархия мотивов, механизм динамического равновесия, искусственный интеллект, алгоритм имитации отжига.

Сабитов Р. А., Смирнова Г. С., Елизарова Н. Ю., Коробкова Е. А., Сабитов Ш. Р., Сиразетдинов Б. Р.

КОНЦЕПЦИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ УНИВЕРСИТЕТСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПО ТЕХНИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

Предложена концепция университетской подготовки по техническим специальностям в условиях цифровой трансформации. Рассмотрены основные принципы создания интегрированной интеллектуальной системы подготовки специалистов: своевременное и гибкое удовлетворение потребностей экономики в условиях быстро меняющейся экономической ситуации; получение востребованного в обществе высшего образования всеми реально подготовленными желающими; совмещение процессов целевой подготовки/переподготовки кадров и получения высшего образования; обеспечение полноценной селективной довузовской подготовки для поступления на инженерные специальности университетов; обеспечение занятости технических специалистов — выпускников университета по их основному профилю на условиях, исключающих их эмиграцию в другие страны по финансовым причинам. Для решения этих проблем предлагается создать интегрированную интеллектуальную систему подготовки специалистов (ИИСПС), базирующуюся на модульности и вариативности обучения; многопрофильности преподавателей по специальным дисциплинам, участии ведущих преподавателей в профильных отраслевых и фундаментальных НИОКР с базовыми предприятиями, контроле и оценке знаний студентов в режиме постоянной обратной связи, маркетинге выпускников, интеллектуализации подготовки и переподготовки кадров в течение полного жизненного цикла работы специалиста.

Ключевые слова: интеллектуализация знаний, цифровизация, образование, требования к подготовке инженеров, компетенции.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ И ТЕСТЫ

Бровка Н. В., Дьячук П. П., Носков М. В., Перегудова И. П.

МАРКОВСКАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОГО АДАПТИВНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ АКТИВНОГО АГЕНТА

Проблема и цель. Актуальность проблемы математического описания динамического адаптивного тестирования обусловлена необходимостью диагностики когнитивных способностей студентов к самостоятельной учебной деятельности. Цель статьи состоит в разработке марковской математической модели взаимодействия активного агента (АА) с конечным автоматом «Ликвидатор», отменяющим неправильные действия, что позволит математически описать динамическое адаптивное тестирование с оценочной обратной связью. Методологию исследования составляют анализ результатов научных исследований отечественных и зарубежных ученых по динамическому адаптивному тестированию в образовании, а именно: деятельностного подхода, реализующего развивающее обучение АА решению задач; организационно-технологического подхода к управлению действиями АА в условиях оценочной обратной связи; теории марковских цепей и обучения с подкреплением. Результаты. На основе теории марковских процессов разработана марковская математическая модель взаимодействия активного агента с конечным автоматом, отменяющим неправильные действия. Это позволяет разработать модель диагностики процессуальных характеристик учебной деятельности студентов, включая: построение актиограмм суммарного вознаграждения действий студентов; распределение вероятности состояний решения задачи идентификации элементов структуры сложного объекта; рассчитать количество действий АА, необходимых для достижения целевого состояния в зависимости от числа элементов, которые необходимо идентифицировать; построить диаграмму рассеяния активных агентов по целевым состояниям в пространстве (R, k), где R — суммарное вознаграждение АА, k — количество совершенных действий. Заключение. Марковская математическая модель взаимодействия активного агента с конечным автоматом, отменяющим неправильные действия, позволяет спроектировать динамические адаптивные тесты и диагностику изменений процессуальных характеристик учебной деятельности. Результаты и выводы позволяют сформулировать принципы динамического адаптивного тестирования на основе оценочной обратной связи.

Ключевые слова: марковский процесс, конечный автомат, вероятность текущего состояния, вознаграждение, деятельность, активный агент.

Якунин Ю. Ю., Погребников А. К.

АНАЛИЗ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ В ПЕРСОНАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ

В статье рассматривается подход к использованию персональной образовательной среды для получения и анализа обратной связи от студентов. Исследование проводилось на основе оценок и отзывов обучающихся, собираемых в течение шести семестров. В исследовании приняли участие в общей сложности 1200 студентов Института космических и информационных технологий Сибирского федерального университета. Предложен алгоритм отбора достоверных оценок студентов, позволяющий очистить исходные данные от помех и выбросов, а также повысить релевантность этих оценок. Приведены результаты анализа данных анкетирования студентов, показывающие возможность их применения для формирования управляющих воздействий на образовательный процесс. Рассмотрены примеры реальных данных, отражающие помехи, численные характеристики дисциплин, образованные по результатам анкетирования, а также влияние помех на результаты обработки данных.

Ключевые слова: персональная образовательная среда, образовательный процесс, обратная связь.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ КАДРЫ

Абдуразаков М. М., Гаджиев Д. Д., Цветкова О. Н., Токмазов Г. В.

ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА СОДЕРЖАНИЕ И ХАРАКТЕР ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СОВРЕМЕННОГО УЧИТЕЛЯ В ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ

Под влиянием всеобщей информатизации образования происходит создание информационно-образовательной среды (ИОС) образовательного учреждения. В центре внимания многих исследований остаются вопросы подготовки учителя к профессиональной и педагогической деятельности и изменения его функционала в ИОС. В статье сделана попытка раскрыть содержание, особенности, значение, роль понятия «функционал учителя», влияние различных факторов на функционал учителя в условиях информатизации образования Современный учитель в своей работе сталкивается с целым пластом проблем: от введения ФГОС до реализации основной образовательной программы, от создания УМК как дидактического сопровождения ФГОС до выбора соответствующих методов и средств организации обучения и т. д. От современного учебного заведения требуется внедрение новых подходов к обучению, обеспечивающих наряду с фундаментальной подготовкой и соблюдением требований ФГОС создание информационно-образовательной среды. Поэтому готовность учителя к профессиональной деятельности нами рассматривается как совокупность профессионально и личностно значимых качеств выпускника вуза, как знания и умения в конкретной области, а ИКТ-компетентность — как готовность к инновационной деятельности. В работе особо подчеркиваются роль и значимость содержания курса информатики, методов и средств информатики в формировании всего необходимого для полноценной профессиональной деятельности современного учителя информатики в соответствии с его информационной культурой и компьютерной грамотностью, так как ИКТ становятся ключевыми элементами в совершенствовании образовательной системы. Однако влияние ИКТ на результат деятельности преподавателя будет качественным только тогда, когда ИКТ оказывают конкретное влияние на содержание компонентов его профессиональной и педагогической деятельности. В исследовании отмечен ряд объективных и субъективных факторов, оказывающих существенное влияние на способы деятельности учителя и организацию обучения в информационно-образовательной среде, на содержание компонентов профессиональной и педагогической деятельности. Таким образом, необходимость целенаправленно подготовить будущих учителей к работе в такой среде не вызывает сомнений.

Ключевые слова: информатика, профессиональная деятельность, информационно-образовательная среда, педагогические и информационные технологии.

M. A. Tchoshanov

DIGITAL AGE DIDACTICS: FROM TEACHING TO ENGINEERING OF LEARNING (PART 2)

(На англ. языке)

М. А. Чошанов

ДИДАКТИКА ЦИФРОВОЙ ЭПОХИ: ОТ ПРЕПОДАВАНИЯ К ИНЖЕНЕРИИ УЧЕНИЯ (Часть 2)

Цифровая эпоха требует пересмотра традиционного преподавания и учения. Быстро растущие технологические инновации в образовании обусловливают смену парадигмы от традиционного преподавания к инженерии учения. Таким образом, основное внимание в статье уделено разработке и внедрению эффективных учебных сред на основе использования информационных и коммуникационных технологий в различных форматах: очное обучение, смешанное и дистанционное. Инженерия учения требует нового понимания и переосмысления традиционной дидактики в направлении е-дидактики (электронной дидактики), чтобы эффективно проектировать и умело согласовывать цели учения, его содержание и систему оценивания в цифровую эпоху.

Ключевые слова: дидактическая инженерия, цифровая эпоха, учитель-инженер, эффективная учебная среда.