Информационно-физиологическая модельпроцесса обучения сотрудников органов внутренних дел

Купцова О. Б. Использование латинской терминологии и фразеологии в процессе преподавания теории государства и права в юридическом вузе как фактор...

8. Сам по себе, самим собой, как таковой (лат.).

9. С начала, с возникновения (лат.).

10. Основа дела, решение дела (лат.).

11. Попутно сказанное (лат.).

12. Специальный закон (лат.).

13. С изменениями, с оговорками (лат.).

14. Среди другого, то есть других вещей или дел (лат.).

15. Помощник правосудия (лат.).

16. С первого взгляда, на первым взгляд; неопровержимая презумпция (лат.).

17. Специальный закон (лат.).

18. См.: Валькастелли М. Латинский язык в истории формирования русской интеллектуальной лексики с конца XVI в. по XVIII в.: дис. ... канд. филол. наук. М., 2010. С. 21.

19. Труженикова Л.А. Латинский язык как средство овладения учащейся молодежью понятийно-терминологическим аппаратом права: дис. ... канд. пед. наук. Махачкала, 2002. С. 47.

20. Там же. С. 62.

21. Приказывать (лат.).

22. Публичное право (лат.).

23. Приказ народа (лат.).

24. Клясться, присягать (лат.).

25. См. подробнее: Кофанов Л.Л. Lex и ius: возникновение и развитие римского права в VIII—III вв. до н. э. М., 2006. С. 181—190.

26. См.: Труженикова Л.А. Указ. соч. С. 37.

27. Право — это искусство добра и справедливости.

28. Закон суров, но это закон.

29. Эффективность закона — в его исполнении.

30. См.: Бабанский Ю.К. Методы обучения в современной общеобразовательной школе. М., 1985. С. 185.

31. Пришел. Увидел. Победил. (лат.). Этой фразой Юлий Цезарь сообщил в письме своему другу о победе над понтийским царем Фарнаком в 47 г. до н. э.

32. Чистая доска (лат.). Расширительно — пустое место.

33. Мать-кормилица (лат). В переносном смысле — родной вуз.

34. Хорошо запомни (лат.).

35. Неизвестная земля (лат.). В переносном смысле — нечто совершенно неизвестное.

36. Право почвы (лат.).

37. Право крови (лат.).

38. Под властью мужа, когда жена становится юридически чужой власти своей старой семьи.

39. Без власти мужа, когда жена не меняет своего юридического положения при вступлении в брак.

М.Б. Наумов, В.В. Казаков

Наумов Михаил Борисович — профессор кафедры управления Нижегородской академии МВД России, доктор технических наук, профессор

E-mail: namvd@mail.ru

Казаков Вячеслав Владимирович — начальник кафедры управления Нижегородской академии МВД России, кандидат

технических наук

E-mail: namvd@mail.ru

Информационно-физиологическая модель процесса обучения сотрудников органов внутренних дел

Построена и исследована информационно-физио- Built and tested information and physiological model

логическая модель процесса обучения сотрудников of process of training officers of the internal affairs agen-

органов внутренних дел. Рассматриваются виды муль- cies. Discusses types of multimedia tutorials and methods

тимедийных учебных пособий и методики их исполь- for their use in the educational process. Comparative analysis

зования в учебном процессе вуза. Производится сравни- of efficiency is these types of benefits.

тельный анализ эффективности данных видов пособий.

На основе общения с преподавателями различных вузов можно сказать, что практически везде идет активная работа по разработке и внедрению в учебный процесс мультимедийных образовательных ресурсов. Разработанные мультимедийные пособия имеют довольно много различных видов. Что же касается методик их использования в об-

разовательном процессе, то можно сказать, что устоявшихся, общепризнанных, традиционных почти нет, несмотря на то что в данном направлении ведется большое количество исследований, защищаются диссертации. По-видимому, появление в образовательном процессе традиционных методик преподавания с использованием информационно-

коммуникационных технологий дело ближайшего будущего.

В литературе имеется информация о том, что человечество увеличивает количество накопленных знаний в два раза каждые 70 лет, по другим источникам — каждые 10—15 лет и даже каждые 2 года. В этих условиях лавинообразного нарастания знаний остро встает проблема передачи их от одного поколения людей к другому. Подобная итерация с использованием классических методов обучения в высшей школе представляется затруднительной, если не сказать невозможной. Необходимы новые подходы. В Федеральном государственном образовательном стандарте (ФГОС) 3-го поколения подобный подход сформулирован на основе выработки у обучаемых компетенций. Категория «компетенция» предполагает формирование у обучаемых способности самостоятельно усваивать ту или иную узкую область знаний на основе информационно-коммуникационных технологий. Информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) выступают по сути неким «противовесом» стремительно нарастающему объему знаний и являются «ключом» к решению проблемы их усвоения новыми поколениями людей.

Министерство образования РФ ведет активную работу в этом направлении. Создан федеральный центр информационных образовательных ресурсов (ФЦИОР), аккумулирующий образовательные разработки с использованием ИКТ. Основу данных разработок составляют дистанционные курсы обучения, состоящие (по структуре) из трех составляющих: информационной, практической и контролирующей с делением на тематические элементы. Имеется определенная вариативность при изучении тех или иных тематических элементов. Для успешного функционирования федерального центра информационных образовательных ресурсов представляется необходимым включение в работу по его дальнейшему формированию и наполнению широкого круга инициативных групп различных вузов. Необходима выработка технологии и методики создания кафедральных информационных образовательных ресурсов.

1. Информационно-физиологическая модель процесса обучения

Традиционно процесс обучения подразделяется на три элемента: это получение знаний, навыков и умений. Абстрактную модель системы получения новых знаний сформируем на основе гипотезы о том, что процесс мышления у человека носит не только информационный, но и физиологический характер.

Правомерность подобной гипотезы можно проиллюстрировать на примере. По телевидению демонстрировался научно-популярный фильм, в котором рассказывалось о том, что у человека от рождения было сильное косоглазие. То есть человек наблюдал разными глазами разные предметы. Из-за этого у него отсутствовало объемное зрение, он видел только плоские картинки. В 40 лет была

сделана операция, дефект был устранен, однако врачи поставили диагноз: «Если у человека в раннем детстве не сформировалось объемное зрение, то оно не сформируется никогда, так как невозможны необходимые для этого физиологические изменения в головном мозге у взрослых людей». Однако человек начал регулярно тренировать свои глаза и смог восстановить объемное зрение. Оно неожиданно (резко) возникло как бы само. Если это действительно так, то процесс обучения человека носит не только информационный, но и физиологический характер.

По словам профессора физиологии Московского государственного университета Дубовых, нейроны головного мозга образуют новые отростки и соответствующие связи тогда, когда мозг работает «на выход». Под работой «на выход» следует понимать его управление мышцами глаз, рук и т. д. Говоря проще, мозг развивается физиологически тогда, когда мы что-то делаем. К примеру, можно просто слушать лекцию, а можно при этом еще и конспектировать ее. Во втором случае мозг работает «на выход», а следовательно, и приобретение знаний, навыков и умений протекает более эффективно.

Основу процесса получения новых знаний составляет (и неразрывно с ним связан) процесс обучения. Получение новых знаний и обучение являются, по сути, одним и тем же. И в том и в другом случае в мозгу человека обосновываются знания, которых раньше там не было. Поэтому далее не будут разделяться понятия «получение новых знаний» и «обучение».

В соответствии с вышесказанным модель процесса обучения можно проиллюстрировать рисунком 1 на основе аналогии с работой ЭВМ.

модели процесса обучения

Получение новых знаний можно рассматривать как накопление в мозгу у человека информации (тезаурус). Приобретение навыков можно рассматривать как формирование новых алгоритмов мыслительных процессов. Приобретение умений можно рассматривать как физиологическую перестройку структуры нейронов головного мозга.

Подтверждением подобной гипотезы может служить пример эксперимента в области физиологии. Несколько тысяч нейронов головного моз-

Мозг

человека

Знания

Навыки

Умения

аналогия

аналогия

аналогия

Рис. 1. Геометрическая ин

ЭВМ

Информация

Операционная

система

Материальная

основа

Наумов М.Б., Казаков В.В. Информационно-физиологическая модель процесса обучения сотрудников органов внутренних дел

Наумов М.Б., Казаков В.В. Информационно-физиологическая модель процесса обучения сотрудников органов внутренних дел

га (живых клеток) были помещены в пробирку с физиологическим раствором. К ним были присоединены несколько электрических контактов, которые фиксировали сигналы возбуждения нейронов, присоединенных к ЭВМ. В эксперименте данные сигналы с нейронов были подключены к органам управления симулятора самолета (игровой компьютерной программе). Компьютерная игровая модель процесса взлета и посадки самолета многократно запускалась. Было замечено, что с течением времени самолет стал реже разбиваться. Но, что самое интересное, в микроскоп наблюдался процесс появления новых отростков у нейронов (клеток) и образование через них новых соединений с другими нейронами (синапсических связей).

Аналогично, в Нижегородском институте прикладной физики РАН проводится эксперимент: клетки мозга помещены в физиологический раствор, с них снимаются электрические сигналы, которые через компьютер управляют движением механической тележки. На тележке имеются фотодатчики, сигналы с которых поступают в обратном направлении (к клеткам мозга). При этом наблюдается, что тележка наезжает на препятствия реже, чем если бы не было никакого управления. Но главное — наблюдается при этом в микроскоп образование новых отростков клеток мозга.

В соответствии с предложенной моделью процесс обучения можно разбить на три этапа (это уже давно имеет место быть):

Формирование тезауруса (получение знаний).

Формирование новых алгоритмов мыслительных процессов (приобретение навыков).

Физиологическая перестройка структуры нейронов головного мозга (формирование умений).

В соответствии с данной структурой и предлагается строить процесс обучения.

На современном этапе развития педагогики одним из перспективных направлений, несомненно, считаются информационно- коммуникационные технологии. Одним из видов данных технологий признаются дистанционные технологии обучения, составляющие основу кафедральных информационных образовательных ресурсов. Анализ публикаций в Интернете показывает, что сложившаяся, традиционная, общепризнанная методика создания дистанционных курсов обучения по тем или иным дисциплинам отсутствует. Такое положение вещей позволяет исследователям в данной области предлагать свои методики обучения. В соответствии с предложенной моделью методика обучения должна быть определенным образом насыщена элементами работы мозга обучаемого «на выход». При этом должен соблюдаться принцип преемственности и последовательности в обучении: это формирование знаний, на их основе — навыков, на их основе — умений. Предлагается методику обучения строить по блочно-модульному принципу. Данный подход можно проиллюстрировать геометрически (см. рис. 2).

Рис. 2. Геометрическая интерпретация методики дистанционного обучения по блочно-модульному принципу

Процесс обучения представляет собой многократное прохождение нескольких блоков (в данном примере четырех, хотя может быть и больше и меньше) по спирали. Каждый виток спирали представляет собой более высокий уровень усвоения изучаемого материала. Каждый блок делится на более мелкие элементы — модули (на рисунке не показано). При движении процесса обучения от уровня к уровню происходит постепенная трансформация незнания в знание, знания в навыки, навыков в умения. В данной модели эффективность этого процесса предлагается оценивать на основе удельного количества действий мозга обучаемого «на выход».

2. Оценка эффективности элементов кафедрального информационного образовательного ресурса

Разберем на примере дистанционного курса по дисциплине «Логика» предлагаемую методику оценки эффективности обучения. Рассматриваемый дистанционный курс состоит из 4-х заданий.

При выполнении первого задания необходимо последовательно произвести изучение фрагментов электронного учебника и правильно ответить на контрольные вопросы (по 15—25 вопросов на каждую тему). Правильность ответа подтверждается «пропаданием» фрагмента текста учебника или сменой вопроса. Допускается не более 2-х ошибок по каждой из 10 тем дисциплины. При превышении количества ошибок следует начать тему заново. В случае успешного освоения для каждой темы на экран компьютера выдается код отчетности, который необходимо внести в лист отчетности. Код отчетности представляет собой случайное число от 0 до 999 и является индивидуальным для каждого обучаемого.

В первом задании происходит выбор одного правильного ответа из четырех (стандартное тести-

рование), то есть мозг обучаемого работает «на выход» один раз на каждом модуле. Всего 10 блоков по 18 (приблизительно) модулей в каждом. Таким образом, общее количество элементов обучения (работа «на выход») составляет:

О =10x18x1=180

Удельная эффективность задания составит:

Э = 180\180 = 1

Удельная эффективность оценивается как отношение общего количества элементов обучения к общему числу модулей в задании. Математические выражения для оценки эффективности предлагаемой модели имеют вид:

п

О = Е д, (1);

1=1

Э = О\п (2),

где О — общее количество элементов обучения;

Д, — количество элементов обучения (действий «на выход») в соответствующем ,-м модуле;

п — количество модулей в задании;

Э — удельная эффективность задания.

Второе задание носит форму интерактивного анимационного практикума. При выполнении данного задания необходимо последовательно произвести совмещение «правильного» элемента с позицией, обозначенной знаком вопроса. При правильном выполнении суммарный рейтинг увеличивается на 5 единиц и происходит переход к следующей схеме, при неправильном — суммарный рейтинг уменьшается на 2 единицы. Имеется возможность получить подсказку, заведя курсор мыши на соответствующую пиктограмму «?». Для получения кода отчетности необходимо полностью выполнить раздел задания (пройти до конца) и набрать не менее 90% от максимально возможного рейтинга (не более 5—8 ошибок). Совмещение производится одним из четырех элементов, поэтому удельная эффективность аналогична предыдущему заданию:

Э =(21+16+17+45)\99=1;

(блок 1 = 21 элемент обучения, блок 2 = 16, блок 3 = 17, блок 4 = 45).

Общее количество элементов обучения — 99. Задание 3 аналогично предыдущему по построению, но элементы носят усложненный, комплексный и практический характер. Возможность успешного его выполнения определяется качественным и творческим усвоением двух предыдущих заданий. При этом в блоках имеются задания, где необходимо совмещение как одного элемента, так и четырех, пяти, восьми, девяти, одиннадцати и даже шестнадцати. При совмещении более одного элемента количество действий «на выход» на единицу меньше, так как последний элемент размещается бездумно на оставшуюся позицию.

Соответственно, удельная эффективность блоков обучения:

блок 1: Э1 = (4Ч4+12Ч3)\16 = 3,25; блок 2: Э2 = (14Ч3+1Ч4+4Ч7)\19 = 3,9; блок 3: Э3 = (1Ч15+12Ч3+4Ч 1)\17 = 3,24; блок 4: Э4 = (4Ч3+4Ч8+4Ч10+24Ч1)\36= 3,0 Удельная эффективность всего задания:

Э = (4Ч4 +12Ч3 +14Ч3 +1Ч4 +4Ч7 +1Ч15 +12Ч3 +4Ч1 +4Ч3 +4Ч8 +4Ч10 +24Ч1)/(16+19+17+36) = 3,28 Общее количество элементов обучения данного задания составляет:

О = 289

Четвертое задание аналогично предыдущему по построению, но носит отчетный характер. Выбор элементов (модулей) носит случайный характер из всех разделов дисциплины, отсутствуют подсказки. Для его успешного прохождения необходимо правильно выполнить подряд любые 8 заданий (из 28), то есть набрать рейтинг 40. При любой ошибке «рейтинг» обнуляется.

Удельная эффективность задания будет составлять:

Э = 3,57

Общее количество элементов обучения данного задания составляет:

О = 100

Результаты оценки эффективности дистанционного курса обучения по дисциплине «Логика» можно представить в виде следующей таблицы.

Сами по себе эти цифры ничего не означают, они приобретают смысл в сравнении с результата-

Таблица 1

Задание 1 Задание 2 Задание 3 Задание 4 Весь курс

п (количество модулей) 180 99 88 28 395

О (количество элементов обучения) 180 99 289 100 668

Э (удельная эффективность) 1 1 3,28 3,57 1,69

Наумов М.Б., Казаков В.В. Информационно-физиологическая модель процесса обучения сотрудников органов внутренних дел

Наумов М.Б., Казаков В.В. Информационно-физиологическая модель процесса обучения сотрудников органов внутренних дел

ИНТЕГРЙЦИЯ правовой НЙЦКИ И ВЫСШЕГО ЮРИДИЧЕСКОГО обрйзовйния:

ми оценки эффективности дистанционных курсов обучения других дисциплин или иных интерактивных видов занятий.

3. Методика оценки эффективности процесса обучения в составе микрогрупп с использованием мультимедийного учебного пособия

Был проведен педагогический эксперимент. Замысел эксперимента состоял в том, чтобы оценить эффективность процесса обучения с использованием мультимедийного учебного пособия — структурированного учебника. Последовательно четырем учебным группам 2-го курса очного обучения было предложено отчитаться за 5 тем учебной дисциплины (рубежный контроль) «Концепции современного естествознания». Индикатором усвоения темы являлось получение индивидуального кода отчетности, вносимого в соответствующую графу таблицы отчетности и сдаваемого преподавателю. Занятия проходили в компьютерном классе, состоящем из 8 компьютеров, в течение 1,5 часов. В этих условиях курсантам было предложено самостоятельно распределиться на 8 микрогрупп по психологической совместимости (2—4 человека за каждый компьютер). В результате эксперимента была получена статистика по 29 микрогруппам.

Результаты следующие: количество курсантов, не отчитавшихся ни за одну тему дисциплины — 0,

Ввод исходных данных

N = 01 2 3 4 56 7 89 10

4 4

Рис. 3. Результат эксперимента по оценке эффективности процесса обучения с использованием мультимедийного учебного пособия — структурированного учебника

отчитавшихся за 1 — 0, за 2 — 0, за 3 — 8, за 4 — 5, за 5 — 6, за 6 — 5, за 7 — 3, за 8 — 0, за 9 — 2, за 10 — 0. Данные результаты отображены на рисунке 3.

Результаты получились несколько неожиданными: 13 микрогрупп не смогли отчитаться за 5 тем дисциплины, а 10 — перевыполнили поставленную задачу (отчитались за 6, 7 и даже 9 тем). В предыдущие года обучения подобная процедура проводилась с другим видом мультимедийного учебного пособия — обучающего теста-задания на основе фрагментарности. Статистика не собиралась, но на основе индивидуальной экспертной оценки можно сказать, что результаты были более «плотно» распределены вокруг усвоения 5-ти тем дисциплины. Априори нам известно (выше обосновано), что учебное пособие «структурированный учебник» обладает большей эффективностью, чем «обучающее тест-задание на основе фрагментарности». На основе этого можно выдвинуть гипотезу: чем больше «разброс» в результатах усвоения количества тем дисциплины — тем выше эффективность данного электронного учебного пособия.

Для количественной оценки величины отклонения чего-либо существует общеизвестная методика на основе теории вероятностей и математической статистики. Данной величиной является второй центральный момент или дисперсия. Но получить достоверную оценку с приемлемым уровнем значимости можно лишь тогда, когда количество элементов статистики составляет тысячи и десятки тысяч элементов, а мы имеем 29 элементов. В этих условиях можно провести статистическое моделирование. Был применен прием искусственного «размножения» количества микрогрупп, то есть из одной получено 500. Для внесения элемента случайности увеличение их числа проводилось по нормальному закону распределения с дисперсией равной единице. Величина дисперсии была выбрана на уровне 10% от числа тем дисциплины, чтобы не слишком сильно исказить результаты, кроме того, это как раз укладывается в реалии (когда курсанты чуть не успели по времени отчитаться еще за одну тему, либо наоборот, подсмотрели у соседей по рабочему месту ответ).

Выбор нормального закона распределения не случаен, так как в соответствии с центральной предельной теоремой теории вероятностей известно, что если на случайную величину действует множество некоррелированных факторов и нет одного доминирующего, то случайная величина подчинена нормальному закону. Подобная ситуация характерна для большого количества природных процессов, можно предположить, и для процесса обучения в составе микрогрупп с использованием информационно- коммуникационных технологий.

Была составлена компьютерная программа, получена гистограмма и вычислены оценочные значения математического ожидания и дисперсии. Результаты представлены на рисунке 4.

м

М01= 6

М12= 138

Мгз= 963

М34= 2612

М45= 3645

М56^ 3079

Мб7- 2036

М?8= 1244

Мв9= 5S1

Мэ1»= 176

т*= 5.12

D*= 2.63

а 9 ю

N

Рис. 4. Гистограмма распределения и оценочные значения математического ожидания и дисперсии результатов работы микрогрупп с использованием учебного пособия «структурированный учебник»

Подобный метод является, по сути, упрощенным методом Монте-Карло в теории вероятностей и математической статистике и может быть применен к исследованию поведения практически любых объектов. При желании можно провести статистическую проверку гипотез о законе распределения случайной величины, но в этом нет необходимости, так как нас интересует только второй центральный момент (он может быть определен без знания закона распределения).

Для сравнения была проведена оценка эффективности электронного учебного пособия «обучающее тест-задание на основе фрагментарности» по следующим результатам отчитавшихся микрогрупп за количество тем: 1 — 0, 2 — 0, 3 — 0, 4 — 13, 5 — 6, 6 — 5, 7 — 3, 8 — 2, 9 — 0, 10 — 0 (индивидуальная экспертная оценка). Результаты моделирования представлены на рисунке 5.

Таким образом, на основе принятой гипотезы можно сделать вывод, что педагогическая эффективность мультимедийного учебного пособия: «структурированный учебник» — 3,7; «обучающее тест-задание на основе фрагментарности» — 2,63.

При повторных запусках программы оценки эффективности пособий результаты не повторяются (всегда получается небольшой разброс в результатах), что говорит о том, что введенный в модель элемент случайности работает (математическая модель достаточно адекватна).

Полезным будет сказать, что в большинстве языков программирования присутствует случайная

М -число гипотетических мнкрогруии.

N - количество выполненных заданий за фиксированный промежуток времени т* - оценочное значение математического ожидания О* - оценочное значение дисперсии

Рис. 5. Гистограмма распределения и оценочные значения математического ожидания и дисперсии результатов работы микрогрупп с использованием учебного пособия «обучающее тест-задание на основе фрагментарности»

величина, распределенная только по равномерному закону, получение нормального из которой возможно несколькими способами. Наиболее простым способом представляется 12-кратное сложение равномерно распределенной величины на интервале от 0 до 1. Ниже приводится часть программы по математическому моделированию процесса обучения микрогрупп. Данный листинг демонстрирует простоту метода и может быть полезен заинтересованным исследователям, знакомым с программированием в «скриптах». Вычисление оценочных значений математического ожидания и дисперсии не приведены (это можно легко найти в Интернете).

Листинг части программы по математическому моделированию процесса обучения 14 500 микрогрупп

on (press) {

1Ъг^=0^<=10^++)//начало цикла на число выполненных 0...10 заданий {

1or(j=1 ^<=массив[>]^++)//начало цикла на число в окне «окно 0...10»

{

1or(\=1;\<=500;\++)//начало цикла на 500 {

//Получение случайного числа q=1;// отклонение m=s//математическое ожидание _global.случай = (Math.random()+Math. random() + Math.random() + Math.random() + Math. random() + Math.random() + Math.random() + Math. random() + Math.random() + Math.random() + Math. random()+Math.random()-6)*q+m

Наумов М.Б., Казаков В.В. Информационно-физиологическая модель процесса обучения сотрудников органов внутренних дел

Наумов М.Б., Казаков В.В. Информационно-физиологическая модель процесса обучения сотрудников органов внутренних дел

// Подсчет счетчиков попаданий в промежутки

\1 (_global.случай < 1) { _global.m01=_global.m01+1 }

else \1 (_global.случай < 2) { _global.m12=_global.m12+1 }

else \1 (_global.случай < 3) { _global.m23=_global.m23+1 }

else \1 (_global.случай < 4) { _global.m34=_global.m34+1 }

else \1 (_global.случай < 5) { _global.m45=_global.m45+1 }

else \1 (_global.случай < 6) { _global.m56=_global.m56+1 }

else \1 (_global.случай < 7) { _global.m67=_global.m67+1 }

else \1 (_global.случай < 8) { _global.m78=_global.m78+1 }

else \1 (_global.случай < 9) { _global.m89=_global.m89+1 }

else {

_global.m910=_global.m910+1

}

}//конец цикла на 1000 }//конец цикла на «окно0»

}//конец цикла на 10 заданий //загрузка клипов в гистограмму _root.attachMov\e(“клип”, “клип01”, 2); клип01._х = 60; клип01._у = 627;

клип01._у -= клип01._he\ght = _global.m01/10; _root.attachMov\e(«клип», «клип12», 3); клип12._х = 60+ 28.5* 1; клип12._у = 627;

клип12._у -= клип^^Ью^М = _global.m12/10; _root.attachMov\e(«клип», «клип23», 4); клип23._х = 60+ 28.5*2;

клип23._у = 627;

клип23._у -= клип23._height = _діоЬаі.т23/10; _гоо1:.аН:асИМоуіе(«клип», «клип34», 5); клип34._х = 60+ 28.5*3; клип34._у = 627;

клип34._у -= клип34._height = _діоЬаі.т34/10; _гоо1.аН:асЬіМоуіе(«клип», «клип45», 6); клип45._х = 60+ 28.5*4; клип45._у = 627;

клип45._у -= клип45._height = _діоЬаі.т45/10; _гоо1.аН:асЬіМоуіе(«клип», «клип56», 7); клип56._х = 60+ 28.5*5; клип56._у = 627;

клип56._у -= клип56._height = _діоЬаі.т56/10; _гоо1.аН:асЬіМоуіе(«клип», «клип67», 8); клип67._х = 60+ 28.5*6; клип67._у = 627;

клип67._у -= клип67._height = _gіoЬaі.m67/10; _root.attachMovie(«клип», «клип78», 9); клип78._х = 60+ 28.5*7; клип78._у = 627;

клип78._у -= клип78._height = _gіoЬaі.m78/10; _root.attachMovie(«клип», «клип89», 10); клип89._х = 60+ 28.5*8; клип89._у = 627;

клип89._у -= клип89._height = _gіoЬaі.m89/10; _root.attachMovie(«клип», «клип910», 11); клип910._х = 60+ 28.5*9; клип910._у = 627;

клип910._у - = клип910._height = _gіoЬaі.m910/10; //конец

В случае если предложенный метод оценки эффективности электронных учебных пособий окажется жизнеспособным, то в дальнейшем следует разработать программу математического моделирования для любого количества тем дисциплин и микрогрупп.

Для создания работоспособного кафедрального информационного образовательного ресурса необходимо разработать целый спектр различных видов мультимедийных учебных пособий. Затем в соответствии с синергетическими принципами все нежизнеспособные элементы будут «отсеяны», а из оставшихся сложится система, которая в дальнейшем будет непрерывно эволюционировать (развиваться и усложняться). Для этого необходим труд большого числа людей и творческих коллективов.