Комьютерно-ориентированная технология проектирования содержания обучения в вузе

КОМПЬЮТЕРНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ОБУЧЕНИЯ В ВУЗЕ

© Т.Ю. Китие некая, А. А. Арзамасцев

Повышение гибкости и оперативности планирования образовательного процесса и непосредственно связанные с ним задачи оптимального проектирования учебных программ и времени обучения специалистов становятся особенно актуальными в связи со значительными темпами роста информационных потоков, необходимостью разработки новых учебных планов и частым пересмотром содержания существующих.

В настоящее время технология проектирования учебного процесса базируется в основном на экспертных оценках, что привносит значительную долю субъективизма и осложняет принятие решений.

На кафедре компьютерного и математического моделирования Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина разрабатывается компьютерно-ориентированная технология оптимального планирования учебного процесса в вузах, которая базируется на применении имитационного моделирования, компьютерных методах тестирования обучаемых и статистической обработки экспериментальных данных но овладению учебным материалом [1-4].

Объектом исследования оптимального проектирования и оптимизации является учебный процесс, схема которого приведена на рис. 1. Он представляет собой направленный граф, элементами которого является прохождение обучаемого через определенные учебные курсы или темы. Первоначально уровень обучаемого соответствует состоянию 1, обобщенно характеризующему интеллектуальные, творческие и иные способности будущего студента, подкрепленные необходимыми знаниями и умениями в профессиональной области. Задачей образовательной деятельности является перевод обучаемого из состояния 1 в состояние 2, характеризующее уровень квалификационных требований к специальности. Элементами объекта, позволяющими достичь оптимизации или повышения эффективности процесса, являются: время обучения; качество обучения, проявляющееся в более глубоком понимании учебных тем или курсов; распределение общего времени между отдельными курсами и в -зависимости от

данного контингента студентов; выделение обособленной группы взаимосвязанных тем в самостоятельный учебный курс.

Предлагаемая технология заключается в реализации следующих действий.

Шаг 1. Проводится определение уровня готовности абитуриентов (УГА) к обучению. Под У ГА будем понимать наличие соответствующих интеллектуальных способностей, подкрепленных необходимыми знаниями и умениями в профессиональной области.

Шаг 2. Составляется тематический план (список изучаемых тем) для датой специальности с учетом их предшествования. Полный список тем имеется в стандарте по выбранной специальности; предшествование тем определяется на основе опроса экспертов.

Шаг 3. На основе тематического плана составляются возможные графы учебного процесса (подобные рис. 1) с учетом предшествования тем. На этом этапе также из всех возможных графов отбираются те, которые соответствуют заданным критериям оптимальности.

Шаг 4. Используя технологию декомпозиции больших систем [5], выделяем го графа относительно независимые, но внутренне взаимосвязанные области, которые объединяем в учебные дисциплины (курсы). Такие курсы являются естественно целостными.

Шаг 5. Осуществляем опрос представительных групп обучаемых по каждой теме, с целью определения индивидуального времени изучения этой темы; строим эмпирические распределения времени изучения каждой из тем учебной дисциплины.

Шаг 6. Осуществляем имитационное моделирование на компьютере каждого из эмпирических распределений, полученных на шаге 5.

Шаг 7. Осуществляем сложение случайных распределений для времени изучения отдельных тем, полученных в ходе моделирования на шаге 6, и получаем статистику общего времени обучения в вузе по выбранной специальности. На ее основе строим распределение общего времени обучения.

Уровень готовности абитуриента к обучению

Время обучения

Уровень

квалификационных

требований

специальности

Рис. 1. Схема прохождения обучаемого по «древовидному» пути учебного процесса. Буквами обозначены: А (линия со стрелкой) -процесс изучения отдельной учебной темы или небольшого курса; В (кружок) - состояние, соответствующее окончанию усвоения темы; С (замкнутая область) - несколько взаимосвязанных тем, обособленных от других частей графа, представляют собой учебную дисциплину

ЭКСПЕРТНЫЕ

ОЦЕНКИ

X

3

х

X

ш

г

иі

о.

со

ск

1

ш

о.

0-

о

СТАНДАРТ

СПЕЦИАЛЬНОСТИ

Файл:

#темы, тема, предшест.темы, времяі, время2, времяЗ

НАПРАВЛЕННЫЙ ГРАФ - — — —л' УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ОБЪЕКТА

Зк.

КОНТРОЛЬ

УГА

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВРЕМЕНИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИН

Р

ИМИТАЦИОННОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ

V

ОБУЧЕНИЯ ЗАДАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА

Ь’ ВЫПУСКА

ОПТИМИЗАЦИЯ

УЧЕБНОГО

ПРОЦЕССА

і’ііг. 2. Технология проектирования учебного процесса

Шаг 8. Для полученного в ходе выполнения шагов 6 и 7 распределения общего времени обучения решаем две альтернативные задачи оптимизации учебного процесса: I) минимизация общего времени обучения дайной специальности (минимизация ресурсов) при достижении уровня квалификационных требований и заданного процента отсева неуспевающих в ходе учебной деятельности студентов (задача 1); 2) максимизация уровня обучения (максимизация качества обучения) при фиксированном времени обучения и достижении уровня квалификационных требований И процента отсева неуспевающих в ходе учебной деятельности студентов (задача 2).

Технология оптимального проектирования учебного процесса показана на схеме (рис. 2).

На первом этапе из тематической базы данных в соответствии с экспертными оценками и стандартом специальности формируется файл тем. Элементы файла - темы, представляющие собой записи, содержащие информацию о предшествующих темах, и времени изучения в соответствии с контингентом обучаемых. На основе этой информации создается ориентированный граф учебног о процесса [1,4].

Следующий этап представляет собой экспериментальное исследование временных характеристик объекта, которые с учетом результатов контроля УГА по-

зволяют производить имитационное моделирование времени изучения дисциплин с целью получения плотностей распределения времени их изучения и организации имитационного моделирования общего времени обучения специальности [2-4].

Имитационное моделирование осуществляется с помощью специально разработанной программы -универсального генератора случайных чисел, позволяющего получать числовые потоки с заданными распределениями. Алгоритм и программа генератора описаны в [6]. Программа доступна в Интернете на сайте кафедры компьютерного и математического моделирования 'ГГУ по адресу www.cmsd.chat.ru.

На завершающем этапе производится оптимизация учебного процесса с учетом заданного коэффициента выпуска. В результате получаем распределение времени обучения специальности, по которому производится расчет времени обучения специальности.

В процессе реализации указанной технологии происходит корректировка тематической базы данных на этапах экспериментального исследования временных характеристик объекта, имитационного моделирования общего времени обучения и в результате оптимизации учебного процесса.

Достоинствами такой технологии являются: алго-ритмичность проектирования учебного процесса, обес-

печение разбиения учебного материала на составляющие его учебные дисциплины, оптимизация качественных и временных характеристик учебного процесса, а также соответствие подготовки специалиста уровню квалификационных требований.

Использование предлагаемой технологии позволяет преодолеть следующие значительные трудности, с которыми сталкиваются специалисты, занимающиеся проектированием учебных планов в настоящее время.

1. Граф учебного процесса, построенный интуитивно или на основе экспертных оценок, часто имеет существенные недостатки:

- в нем не в полной мере учитывается необходимое предшествование учебных тем и курсов; некоторые из курсов должны обязательно опираться на другие курсы, в то время как другие могут опираться исключительно на уровень абитуриента;

- формирование учебных тем в отдельные курсы происходит в значительной степени субъективно, что с одной стороны не исключает повторения некоторых тем, в тоже время другие темы могут был» изучены в недостаточном объеме.

2. Принято считать, что, сдав вступительные конкурсные экзамены в вуз, абитуриент показывает определенный уровень, на который в дальнейшем ориентируются при составлении плана учебного процесса. На деле вместо фиксированного уровня имеет место некоторая случайная характеристика

3. Время изучения отдельной темы обычно предполагается фиксированным, и его значение отображается в учебном плане; вместе с тем совершенно очевидно, что время изучения отдельного курса является индивидуальной характеристикой обучаемого и в предположении неиндивидуального обучения также является случайной величиной, распределенной по некоторому закону.

4. При планировании общего времени учебного процесса в расчете на «среднего студента» возникают следующие парадоксальные ситуации:

- сильные студенты быстро осваивают отведенный куре и откровенно «скучают» на оставшихся занятиях;

- слабые студенты не успевают освоить курс в запланированное время и не сдают зачет или экзамен

(что дает очень высокий процент отсева и экономически невыгодно как вузу, так и государству в целом); альтернативой этому является нередкая в вузах практика, когда оценка за экзамен или зачет ставится не вполне обоснованно (это в итоге приводит к невыполнению уровня квалификационных требований на выпуске из вуза);

- как правило, общее время обучения принимается обычно равным пяти годам, в то время как нет никакой разумной необходимости готовигь специалиста, ориентируясь именно на этот срок.

Разработанная технология реализована в виде комплекса программ и апробирована на факультете культуры и искусств Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина. Ее использование позволило перераспределил, время изучения тем дисциплин «Информатика и программирование» и «Математика и информатика» и получить дополнительный резерв учебного времени.

Дополнительные возможности применения данной технологии связаны с разработкой новых и модификацией существующих учебных планов.

ЛИТЕРАТУРА

I. Арзамасцев А.А., Китасвская TJO. Оптимальное проектирование и повышение эффективности процесса обучения в системе высшей? образования (.остановка чдач и обобщенный алгоритм решения // Вест. ТГУ Сер Естеств и технич науки 1999 Т 4 Вып 4 С 412-417

2 Арзамасцев А.А., Китасвская Т.Ю. Повышение эффективности учебного процесса в вузе экспериментальное исследование и имитационное моделирование // Вестн Тамбов ун-та Сер Естеств н технич. науки Тамбов. 2000 Т 5 Вып 1 С. 134-141

3 Китасвская TJO.. Арзамасцев А.А. Анализ начального уровня подготовки абитуриентов физико-математического факультета ТГУ за 1996-1999 годы II Вести. Тамбов ун-та. Естеств. и технич. науки. Тамбов. 2000. Т 5 Вып 1C 124-130

4 Китасвская Т.Ю. Построение дифференцированного содержания обучения информатике в вузе с использованием компьютерно-ориентированных технологий: Автореф дне. канд пед. наук / ИОСО РАО. М . 2000. 18 с

5. Силыч В.А. Декомпозиционные алгоритмы построения моделей сложных систем Томск: ТГУ. 1978. 135 с

6. Арзамасцев А.А., Китаееская Т.Ю.. Азаров И.В. Универсальный генератор случайных чисел для имитационного моделирования // Вестн Тамбов ун-та Сер Естеств и технич. науки Тамбов. 2000. Т 5 Вып І.С. 131-133

2Х