Информационные моделирование и технологии в научном познании школьниками действительности

ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ТЕХНОЛОГИИ В НАУЧНОМ ПОЗНАНИИ ШКОЛЬНИКАМИ

ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТИ

М.Ф. Каримов,

кандидат физ.-мат. наук, доцент, заведующий кафедрой Бирской государственной социально-педагогической академии

Основными критериями подготовленности выпускников средних общеобразовательных школ к поступлению в высшие учебные заведения, отражающими качественный уровень обучения, воспитания и творчества, на наш взгляд, являются:

1) сформированность у учащихся средних общеобразовательных школ современного научного мировоззрения, основанного на классических и современных достижениях материальной и духовной культур информа-тизируемого общества, являющегося необходимым дидактическим условием для успешной постановки и решения сначала учебных и далее научных задач по вузовской специальности;

2) усвоенность будущими учеными, инженерами, врачами, учителями и воспитателями основ методологии и методики научного познания и преобразования окружающего нас мира, составленного из традиционных и современных культурных духовных и материальных ценностей всего человечества, гарантирующая корректную постановку и решение поступившими в высшую школу актуальных задач изучения и изменения в лучшую сторону природной, технической и социальной действительности;

3) отработанность старшеклассниками основ современных экспериментальных и теоретических логических и эвристических методов познания и преобразования природной, технической и социальной действительности, служащая достаточным дидактическим условием высококачественной постановки и решения молодым поколением школьных и вузовских учебных и научных задач.

Теоретико-методологическую основу для выделения универсального метода постановки и решения задач учебного и научного познания, освоения и преобразования окружающей нас действительности составили отдельные положения работ классиков физической и методической науки [1-5].

Циклический и итеративный метод информационного моделирования объектов, процессов и явлений действительности состоит, на наш взгляд [6-8], из следующих этапов - элементов: 1) постановка задачи; 2) построение модели; 3) разработка алгоритма; 4) исполнение алгоритма; 5) анализ результатов и формулировка выводов; 6) возврат к предыдущим этапам при неудовлетворительном решении задачи.

Постановка задачи в процессе обучения школьников основам естественно-математических, общетехнических и социально-гуманитарных наук подразумевает переработку в сознании молодого человека диагностической информации, отражающей свойства, признаки, отношения и связи изучаемого или исследуемого объекта, процесса или явления природной, технической или социальной действительности.

Коллективный или индивидуальный качественный анализ имеющейся информации об оригинале - объекте, процессе или явлении действительности на уроках есте-

ственно-математических, общетехнических или социально-гуманитарных дисциплин приводит, как показывает педагогический опыт, к формулировке цели решения задачи, описанию исходных и искомых данных, определению условий и ограничений изучения фрагмента реальности.

Опыт свидетельствует, что дидактической эффективностью обладает множество эвристик, используемых при постановке учебных задач естественно-математических, общетехнических и социально-гуманитарных наук, к которым относятся следующие вопросы: а) Что дано?; б) Что неизвестно или требуется найти?; в) Что из себя представляет изучаемый объект, процесс или явление?; г) Какие следует ввести условные обозначения известных и неизвестных величин с соответствующими единицами измерения?; д) Обнаруживаются ли противоречия как движущие силы возникновения и развития рассматриваемого процесса или явления?; е) Возможно ли достоверное определение объективных причин, приводящих к выявленным противоречиям?; ж) Как сформулировать задачу, исключив лишние элементы в её условиях и требованиях?

Построение модели - материально или мысленно представляемого объекта-заместителя, отображающего существенные свойства, признаки, отношения или связи исследуемого объекта-оригинала, изучение которого позволяет получить новые знания об оригинале, осуществляется с помощью логических приемов сравнения, анализа, синтеза, абстрагирования, идеализации, обобщения, индуктивных, традуктивных и дедуктивных рассуждений, мысленного эксперимента и привлечения эвристического приема интеллектуальной интуиции.

На занятиях по физике студенты-практиканты сообщают учащимся средних общеобразовательных школ о том, что аналогия между магнитными свойствами кристаллических и аморфных веществ состава «редкая земля - переходный металл» явилась основой для построения достоверной модели доменной структуры аморфных пленок О^Со с перпендикулярной магнитной анизотропией [9-11].

Описательные, объяснительные и предсказательные функции информационных моделей действительности в процессе учебного познания окружающего нас мира работающими и будущими учителями выделяются с помощью следующих примеров.

Математическая модель механического движения многих взаимодействующих тел, предложенная Дж. Адамсом (1819-1892) и У. Леверье (1811-1877), позволила в 1846 году открыть «на кончике пера» восьмую большую планету Солнечной системы - Нептун.

Химическая модель - периодическая система элементов, построенная выдающимся русским ученым Д.И. Менделевым (1834-1907), предсказала существование ряда ещё неизвестных химических элементов - галлия, скандия и германия.

Социальные модели, предложенные М. Макдюэном

(1911-1980), Д. Беллом (р. 1919), А.И. Бергом (18931979), В.М. Глушковым (1923-1982) и А.П. Ершовым (1931-1988), достоверно описывают процесс становления и развития информационного общества.

При учебном построении моделей решения задач естественно-математических, общетехнических и социально-гуманитарных наук внимание учащихся обращается на следующие основные классификации информационных моделей объектов, процессов и явлений действительности по различным признакам: 1) по происхождению и содержанию - на естественно-материальные, искусственно-материальные и искусственно-идеальные; 2) причинно-следственной связи - на статические, динамические и вероятностные; 3) взаимодействию объекта с окружающей средой - на замкнутые, открытые и самоорганизующиеся.

Установлению и развитию интегративных межпредметных связей в средней общеобразовательной школе способствует знание учащимися форм представления в научном познании информационных моделей действительности, связанных со способами описания информации в естественном и искусственном языках и подразделяющихся с помощью языкового классификационного основания на следующие группы: 1) звуковая или вербальная; 2) алфавитно-цифрово-символьная или текстовая; 3) графико-изобразительная; 4) муляжно-макетно-каркасно-скелетная; 5) искусственно-натурная;

б) естественно-натурная; 7) блок-схемная; 8) таблично-диаграммная; 9) формульно-математическая.

Совокупность эвристик, используемая при учебном построении моделей природных, технических и социальных объектов, процессов и явлений школьниками с помощью системно-структурно-функционального, статистического, синергетического, деятельностного, антропологического и аксиологического подходов к изучению действительности, сводится к следующим вопросам: а) Как определить функциональную зависимость между условиями и требованиями задачи?; б) Имеется ли решение подобной задачи в традиционных (библиотечных) или новых (телекоммуникационных) хранилищах научно-технической информации?; в) Решается ли задача с помощью известных, ранее освоенных на занятиях знаний по данной предметной области?; г) Стоит ли выдвигать гипотезу - рабочую модель решения задачи в русле традиционных взглядов на предмет учебного исследования?; д) Не лучше ли сформулировать гипотезу решения естественно-математической, технической или социально-гуманитарной учебной задачи в направлении, противоположном общепринятому известному?; е) Нельзя ли представить себя реальным или идеальным участником проблемной ситуации, возникающей в ходе решения задачи?; ж) Учтены ли все существенные свойства, признаки, отношения и связи изучаемого объекта при построении гипотезы - модели решения задачи?

Разработка алгоритма - порядка, метода, способа, механизма или технологии решения задачи в виде конечной последовательности действий, осуществляющей переход от исходных данных или состояний к искомым результатам или намеченным состояниям, производится на трех познавательных уровнях: а) формальнологических уточнений; б) интуитивно-содержательном;

в) прикладно-полужестком [12].

На уроках школьникам сообщается, что уровень формально-логических уточнений при разработке алгорит-

мов решения задач обязателен в дедуктивных науках типа математики, логики или теоретической физики, иногда называемыми формальными науками, определяющими теоретическое познание действительности.

Дедуктивный метод является основным теоретическим способом познания и преобразования окружающей нас реальности. Благодаря дедуктивным рассуждениям от общего к частному реализуется аксиоматический метод математики и гипотетико-дедуктивный метод и мысленный эксперимент теоретической физики. Рассматриваемыми на занятиях по естественно-математическим школьным дисциплинам примерами дедуктивно построенных теорий, в которых между исходными высказываниями и заключением сохранено отношение логического следования, являются релятивистская механика А. Эйнштейна (1879-1955) и аксиоматическая теория вероятностей А.Н. Колмогорова (19031987).

Интуитивно-содержательный уровень разработки алгоритмов решения задач выдерживается в ряде естественных, технических и социально-гуманитарных науках, иногда называемыми индуктивными или эмпирическими науками.

На практических и лабораторных занятиях со школьниками будущие и работающие учителя сообщают о том, что индуктивный метод научного познания и преобразования действительности связан с обобщением частных, отражающих совокупность единичных эмпирических фактов, полученных в ходе наблюдений и экспериментов. Большинство индуктивных рассуждений от частного к общему, за исключением полной и математической индукции, лишь наводят на научную относительную истину. При неполной обобщающей индукции, применяемой в естественных, технических и социально-гуманитарных науках, полученный на основе сплошной проверки выборочной совокупности, результат переносится на всю генеральную совокупность исследуемых объектов. Если в ходе дополнительных исследований достоверных частных утверждений, подтверждающих заявленный результат, будет получено достаточно много и не окажется опровергающих утверждений, то в науке устанавливается относительная истинность сформулированного индуктивного умозаключения, и оно становится эмпирическим законом. Впервые в физике такой эмпирический закон об эллиптичности орбит планет Солнечной системы установил в 1609 году И. Кеплер (1571-1630) на основании сравнения, анализа и обобщения данных и результатов многолетних астрономических наблюдений.

Учителя средних общеобразовательных школ на занятиях выделяют, что в социально-гуманитарных науках алгоритмы решения задач разрабатываются преимущественно на вышеуказанном прикладно-полужестком или эвристическом уровне.

Особенностью этого уровня создания «мягких» алгоритмов решения задач является то, что в различных ситуациях выбора, в условиях неоднозначного распознавания многофакторных социально-гуманитарных процессов и явлений, необходимости учета индивидуальных свойств и качеств самостоятельно активных субъектов деятельности связь исходных данных антропологической задачи с её искомым решением носит вероятностный, или стохастический, характер. Видимо, принципиально невозможно разработать единый жесткий ал-

горитм, пригодный для решения ряда социально-гуманитарных задач определенного класса.

Старшеклассники - будущие исследователи природных, технологических и ряда социальных процессов и явлений, благодаря занятиям по естественно-математическим дисциплинам, всегда имеют в виду основные общие свойства, которыми должны обладать «жесткие» алгоритмы решения учебных и научных задач: 1) детерминированность алгоритма, направляющего и управляющего информационным процессом решения задачи; 2) массовость алгоритма, позволяющая исследовать или преобразовать не только единичный конкретный объект, но и любой элемент из множества аналогичных объектов; 3) результативность алгоритма, обеспечивающая решение учебной или научной задачи за определенное ограниченное время при условии задания надлежащих и корректных исходных данных.

Эвристиками, способствующими успешной разработке учащимися алгоритмов решения задач, являются следующие вопросы: а) Какой известный прием или метод науки подходит для решения поставленной задачи?; б) Имеется ли решение подобной задачи в учебных пособиях, учебниках, традиционных или телекоммуникационных публичных или научных библиотеках?; в) В каких областях естественно-математического, общетехнического или социально-гуманитарного знания необходимо систематически искать способ решения предложенной задачи?; г) Насколько эффективен перенос ранее усвоенного и научно познанного в разработку алгоритма решения данной учебной или научной задачи?; д) Какие элементы известных в науке приемов и методов подходят для плана решения рассматриваемой задачи?; е) Сколько элементов содержит множество методов решения выделенной задачи?; ж) Как обосновать оптимальность выбранного решения задачи?

Исполнение алгоритма решения учебной или научной задачи сводится к реализации определенной совокупности действий и образующих их операций.

Успешное выполнение алгоритма решения задачи, лежащее в основе практической подготовки выпускников средних общеобразовательных школ, приводит к достижению желаемых результатов учебной и научной деятельности.

Исполнителями алгоритмов большинства учебных и научных задач, решаемых старшеклассниками в настоящее время, чаще всего служат персональные компьютеры с соответствующим программным обеспечением.

Основу компьютерных технологий, исполняющих алгоритмы решения задач естественно-математических, общетехнических и социально-гуманитарных наук, доказавших свою эффективность, составляют: 1) системы алгоритмического или модульного программирования типа Бейсик; 2) системы структурного программирования типа Паскаль; 3) системы объектно-ориентированного программирования типа Visual Basic; 4) системы логического программирования типа Пролог; 5) электронные таблицы типа Excel; 6) системы управления базами данных типа Access; 7) пакеты математических и статистических расчетов типа MathCAD и Statgraphics; 8) системы автоматизированной разработки чертежей типа AutoCAD и ArchiCAD; 9) презентационные процессоры типа PowerPoint.

Указанные современные информационные технологии

экономят время будущих ученых, инженеров, врачей, учителей и воспитателей при решении учебных и научных задач благодаря реализации эффективных алгоритмов на быстродействующих электронно-вычислительных машинах.

Множество эвристических вопросов, способствующих успешной реализации алгоритма решения задач учащимися средних общеобразовательных школ в среде компьютерных технологий, включает следующие элементы: а) Необходима ли новая информационная технология для исполнения алгоритма решения задачи?; б) Реализация метода решения задачи сопровождается соблюдением морально-этических и санитарно-гигиенических норм, выработанных в информатизируемом обществе?; в) Все ли способы решения задачи осуществимы с помощью компьютеров?; г) По какому параметру компьютерного исполнения алгоритма решения задачи производится обоснование оптимальности выбранного метода познания или преобразования действительности?; д) Есть ли необходимость привлечения всей совокупности систем программирования, электронных таблиц, систем управления базами данных, компьютерных пакетов математических расчетов и презентационных процессоров для исполнения выбранного способа решения задачи?; е) Предусмотрена ли возможность оперативного выявления семантических, логических и синтаксических ошибок при компьютерном исполнении алгоритма решения задачи?; ж) Какова процедура внесения корректив в метод решения задачи в ходе его исполнения в среде новых информационных технологий?

Анализ результатов решения задачи и формулировка выводов производится мыслительными средствами формальной и диалектической логик, способами проверки общественной и индивидуальной практик, приемами художественной и производственной эстетик.

На школьных практических и лабораторных занятиях будущими и работающими учителями указывается, что достоверность и полнота результатов информационного моделирования объектов, процессов или явлений и степень их практической применимости проверяется на основе сопоставления полученных с помощью соответствующих теорий значений искомых естественно-математических, технических и социально-гуманитарных величин или показателей с соответствующими данными реальной или проектируемой действительности - массовыми фактами, социальными нормами и эмпирическими закономерностями развития природы, техники и общества.

Будущим ученым, инженерам и учителям важно знать о том, что критерии полноты и истинности моделей объектов в математике и других науках различаются. В чистой математике для исследователя первично - полнота и внутренняя логическая непротиворечивость исходной системы аксиом, доказательство существования и единственности решения задачи в рамках сформулированной модели фрагмента мира, и вторично - подтверждение выводов математического моделирования доступными фактами объективной действительности. В остальных естественных, технических и социально-гуманитарных науках, образующих основу прогресса человечества, изучающих природные, технологические и социальные процессы и явления, построенная модель объекта обязательно должна найти, хотя бы косвенное, подтверждение в практике.

Эвристика, ориентированная на достоверные анализ результатов решения учебной или научной задачи и формулировку выводов старшеклассниками, содержит следующие вопросы: а) Как проверить предполагаемое решение задачи основными средствами практики, логики и эстетики?; б) Применим ли методологический системно-структурно-функциональный анализ ко всем этапам решения задачи?; в) Какова конкретная методика проверки достоверности конечного результата решения задачи?; г) Оценка уровня соответствия полученного результата поставленной цели решения задачи отвечает принятым нормам методологии и методики научного исследования?; д) В чем заключены причины отклонения результата решения задачи от поставленной цели?; е) Как исправить допущенные в ходе постановки, построении модели, разработки и исполнения алгоритма решения задачи семантические, логические и синтаксические ошибки?; ж) Сформулированы ли выводы по решению задачи на общепринятом научном языке?

Информационная модель действительности, прошедшая логический контроль правильности и обоснованности рассуждений, удовлетворяющая критерию соответствия с практикой, отвечающая эстетическим требованиям простоты и красоты, становится понятием, суждением, умозаключением, аксиомой, принципом, критерием, законом, теорией, научной картиной мира, крупносерийной моделью, передовым опытом и т. д.

Условия и положения построения достоверных моделей реальности и их реализации на разработанных познающим субъектом - школьником, студентом или ученым эффективных алгоритмах решения задачи формулируются как выводы научного исследования.

Возврат к предыдущим этапам при неудовлетворительном решении учебной или научной задачи осуществляется либо при обнаружении семантических, логических или синтаксических ошибок, либо при расхождении теоретических выводов с практическими результатами, либо при изменении социально-экономических отношений, либо при появлении качественно новых результатов научно-технического и социально-экономического прогресса, оказывающих положительное воздействие на жизнедеятельность человека.

Педагогический опыт свидетельствует, что процесс решения любой методологической, творческой, теоретической, методической или практической учебной или научной задачи, как правило, не обходится без дополнительной коррекции на каком-либо этапе информационного моделирования объекта, процесса или явления окружающего нас мира.

Итеративный и циклический характер уточнения постановки задачи, оценки построенной модели в соответствии с выбранным ранее критерием, улучшения качества разработки алгоритма, повышения эффективности исполнения алгоритма, углубления анализа результатов решения задачи выделяет информационное моделирование действительности как процесс последовательных итеративных приближений к научной истине в ходе творческой деятельности школьников, студентов и ученых информатизируемого общества.

На основе проведенного изучения элементарного состава и применения метода информационного моделирования действительности - способа постановки и решения задач естественно-математических, общетехнических и социально-гуманитарных наук в среде компь-

ютерных технологий, являющегося целостной единицей анализа и синтеза и интегративным ядром в проектировании и реализации содержания, форм и методов обучения школьников приемам научного познания и преобразования окружающего нас мира, можно сформулировать следующие выводы:

1. Структурными элементами - этапами циклического и итеративного процесса постановки и решения учебной или научной задачи в ходе сопровождаемой эвристиками - вопросами творческой деятельности школьников информатизируемого общества являются: 1) постановка задачи; 2) построение модели; 3) разработка алгоритма; 4) исполнение алгоритма; 5) анализ результатов и формулировка выводов; 6) возврат к предыдущим этапам при неудовлетворительном решении задачи.

2. Естественно-математическое и техническое учебное или научное моделирование объектов, процессов или явлений в сопровождении компьютеров в виде замкнутых или открытых, простых или сложных управляемых систем с определенной структурой и однозначными функциями основывается на методологическом принципе равнозначности или тождественности исследуемых элементов изучаемой предметной области и на законе преобладающего влияния внешних факторов на характер их поведения или развития.

3. Социально-гуманитарное моделирование индивида, личности или коллектива в виде открытых, сверхсложных или самоорганизующихся систем исходит из методологического положения об уникальности и индивидуальности изучаемых элементов общества, концепции о первичности внутренних факторов и вторичности внешней среды в определении условий их становления и успешного развития.

Литература

1. Ньютон И. Математические начала натуральной философии: В 3-х кн. - Пг., 1915-1916.

2. Ландау Л.Д. Собрание трудов: В 2-х тт. - М.: Наука, 1969.

3. Вонсовский С.В. Магнетизм. - М.: Наука, 1971. -1032 с.

4. Каменецкий С.Е., Орехов В.П. Методика решения задач по физике в средней школе: Книга для учителя. -М.: Просвещение, 1987. - 336 с.

5. Усова А.В., Тулькибаева Н.Н. Практикум по решению физических задач: Учебное пособие для студентов физико-математических факультетов. - М.: Просвещение, 1992. - 208 с.

6. Каримов М.Ф. Температурная зависимость намагниченности насыщения аморфного магнетика с неоднородностью состава в модели кластеров // Физика магнитных пленок. - Иркутск: Изд-во Иркутского госпединститута, 1986. - С. 8-11.

7. Каримов М.Ф. Возможности компьютерной подготовки учащихся для решения задач численного моделирования // Материалы I Международной научно - методической конференции «Компьютерные программы учебного назначения». - Донецк: Изд-во ДонГУ, 1993. -С. 76-77.

8. Каримов М.Ф. Информационное моделирование -способ творческой деятельности педагога // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные процессы в образовании и творческая индивидуальность педагога». - Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 1995. - С. 54-55.

9. Кандаурова Г.С., Васьковский В.О., Каримов М.Ф. Магнитные свойства аморфных пленок кобальт - гадолиний // Abstracts of Conference of the CMEA countries on the physics of magnetic materials. - Jaszowies - Vrozlaw, 1980. - p. IV - 4.

10. Каримов М.Ф., Кандаурова Г.С. Влияние магнитной предыстории на доменную структуру аморфных пленок Gd-Co различного состава // Физика металлов и металловедение. - 1981. - Т. 51. - Вып. 3. - С. 663-666.

11. Иванов В.Е., Кандаурова Г. С., Каримов М.Ф., Сва-

лов А. В. Стабилизация доменных границ в аморфных пленках гадолиний - кобальт // Физика металлов и металловедение. - 1995. - Т. 79. - № 3. - С. 59-64.

12. Каримов М.Ф., Ахияров К.Ш. Подготовка учите -лей-исследователей в условиях интеграции образования и науки // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы интеграции образования на пороге XXI века». Часть I. - Бирск: Изд-во БирГПИ, 1999. - С. 158-167.

ДИАГНОСТИКА ГОТОВНОСТИ СТУДЕНТОВ ОТДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИКИ НА ПРИМЕРЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ НАУК

М.С. Мирзоев,

докторант кафедры информатики и дискретной ма

В условиях модернизации российского образования проблема подготовки высококвалифицированных специалистов является особенно значимой и актуальной. Это обусловлено тем, что одна из важнейших задач основной школы - подготовка учащихся к осознанному и ответственному выбору жизненного и профессионального пути. Условием выполнения этой задачи является последовательная индивидуализация обучения, предпрофильная подготовка на завершающем этапе обучения в основной школе.

Становление информационного общества невозможно без информатизации образования. Ведущую роль в этом процессе должны сыграть учителя информатики.

В сборнике нормативных документов для учителей информатики (федеральный компонент государственного стандарта общего среднего образования), выделены три уровня учебного предмета по информатике: пропедевтический (изучение информатики в младших классах), базовый в основной школе и профильный в старшем звене [2].

Базовый уровень учебного предмета направлен на формирование и развитие общей культуры и в большей степени связан с мировоззренческими, воспитательными и развивающими задачами общего образования.

Профильный уровень учебного предмета выбирается исходя из личных склонностей, способностей, потребностей учащегося и ориентирован на его подготовку к последующему профессиональному образованию или профессиональной деятельности.

На этапе профильной подготовки впервые введены элементы математической логики, комбинаторики, теории вероятностей и статистики, которые составляют базовую основу профессионализма подрастающего поколения во всех сферах деятельности. Именно при изучении элементов математической логики, комбинаторики и теории вероятностей у учащихся наиболее успешно формируются и развиваются такие качества ума, как способность к абстрагированию, дедуктивное и алгоритмическое мышление, логическое мышление, гибкость мыслительных процессов, интуиция, критичность мышления, лаконичность, вычислительная способность, способность к обобщению, способность классифицировать геометрические объекты, сообразительность и другие, которые составляют основу развития математической культуры.

Поэтому математическая наука является основой формирования интеллекта будущего специалиста. Ис-

ематики МПГУ

кусство рассуждения, строгость математических выводов, доказательств, вычисления, обобщения, интуиция помогают учащимся и студентам успешно ориентироваться не только в своей учебной деятельности, но и в социальных, экономических и других жизненно важных проблемах.

Цель, содержание и структура обоих уровней направлены на формирование и развитие целостной системы универсальных знаний, умений и практическое применение приобретенные знаний средствами информационных технологий.

Добавление новых разделов математики при профильной подготовке выпускников общеобразовательных школ потребует более квалифицированных специалистов в сфере образования. Прежде всего это касается педагогических вузов. Перед педагогическими вузами стоит острая проблема - подготовить высококвалифицированных и компьютерно-грамот-ных специалистов. Среди всех педагогических направлений особое значение имеет подготовка учителя информатики, так как именно он является главным носителем и проводником новых информационных технологий в педагогических учреждениях.

Профильный этап обучения в общеобразовательных школах предъявляет к учителю информатики новые требования, ставит перед педагогическим вузом новые задачи. Нынешний учитель информатики должен:

- быть готовым к работе в образовательных учреждениях различного типа и профиля;

- уметь организовывать изучение информатики по различным учебным программам и учебникам, а также на различных уровнях усвоения учебного материала;

- уметь формировать и развивать навыки компьютерной грамотности.

Поэтому особое место в системе образования занимает педагогическое образование, характеризующееся переходом от предметно-ориентированных технологий к технологиям личностно-ориентированного образования, направленным на интеллектуальное развитие будущих педагогов, на формирование и развитие их творческого потенциала, который послужит основой для становления профессиональной компетентности.

В становлении учителя информатики большое значение имеет его математическая подготовка в процессе обучения в педагогическом вузе. Математическая наука не только развивает логическое мышление, воображение, но также составляет теоретическую основу для