Обучение будущих учителей информатики методам, алгоритмам и технологиям сжатия данных

ОБУЧЕНИЕ EVAVLLÜ/IXУЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ МЕТОДАМ, АЛГОРИТМАМ И ТЕХНОЛОГИЯМ СЖАТИЯ ДАННЫХ

ФГОС ВПО, подготовка магистров, компетентностный подход, профессиональные компетенции, информационно-технологическая компетентность, методы, алгоритмы и технологии сжатия данных.

Теоретический анализ исследований по проблеме развития информационно-техно-логической компетентности (ИТ-компетентности) позволяет принять следующее определение понятия «ИТ-компетентность»: готовность учителя к решению профессиональных задач с использованием средств информационных технологий — задач, связанных с учебно-методической и организационно-педагогической деятельностью учителя [Баранова, Симонова, 2004]. Существенным фактором развития ИТ-компетентности будущего учителя информатики является возможность вариативного обучения и построения индивидуального образовательного маршрута, реализуемого посредством дисциплины по выбору. Вариативность в подготовке магистров реализуется за счет модульной технологии обучения. В ФГОС ВПО модуль определяется как дисциплина базового или вариативного общенаучного или профессионального цикла и обеспечивает междисциплинарные связи учебного процесса (Г.А. Бордовский, Н.Ф. Радионова, Е.В. Пискунова).

Анализ научных работ по модульной технологии обучения позволяет выделить основные способы ее реализации: вариативный модуль, который можно встраивать в разные образовательные программы подготовки магистров; дисциплина по выбору, которую можно изучать в соответствующих разделах образовательной программы; учебный модуль как фрагмент содержания дисциплины.

В нашем исследовании обоснована целесообразность разработки дисциплины по выбору «Методы, алгоритмы и технологии сжатия данных» и разработаны методы, средства и формы обучения магистрантов направления «Педагогическое образование» — будущих учителей информатики [Мокрый, 2011]. В дисциплине «Методы, алгоритмы и технологии сжатия данных» изучаются теория и практика использования средств информационных технологий, использующих алгоритмы и методы сжатия данных: архиваторы, графические редакторы, кодеки, программы резервного копирования, системы компьютерной математики.

Сжатие и обработка информации изучаются как в отечественных, так и зарубежных технических вузах и университетах. В некоторых странах изучение алгоритмов сжатия и обработки информации поддерживается на правительственном уровне.

Анализ программ подготовки магистров направления Педагогическое образование показал, что в педагогических вузах в процессе подготовки будущих учителей информатики методы, алгоритмы и технологии сжатия информации изучаются недостаточно.

В научных исследованиях изучаются вопросы преподавания фрагментов дисциплины «Методы, алгоритмы и технологии сжатия информации» в педагогических вузах и условия организации внеаудиторной самостоятельной работы будущих учителей информатики средствами информационных технологий (Е.Ф. Алутина, Е.В. Баранова, В.Г. Маняхина, Т.Ю. Ильина, И.А. Румянцев, Е.Н. Самойлик, И.В. Симонова).

Формирование представлений будущих учителей информатики о методах, алгоритмах и технологиях сжатия позволит осуществлять подготовку школьников к ЕГЭ по информатике, так как в контрольно-измерительные материалы ЕГЭ по информатике включены задания, позволяющие проверить уровень усвоения учащимися ключевых

понятий информатики: единицы измерения информации, принципы кодирования, системы счисления, моделирование.

Анализ научных работ (А.И. Гурьев, С.И. Змеев, С.И. Калинин, И.П. Подласый и др.) позволил выделить ведущие принципы отбора содержания дисциплины «Методы, алгоритмы и технологии сжатия данных»: научности, фундаментализации высшего педагогического образования, доступности и наглядности, систематичности и последовательности изложения, приоритета самостоятельной деятельности, опоры на опыт магистрантов и индивидуализации обучения, межпредметных связей, связи теории с практикой.

Анализ рекомендаций по преподаванию информатики в университетах Computing Curricula 2001, требований ФГОС ВПО магистров направления Педагогическое образование, ООП «Информационные технологии в физико-математическом образовании» позволил выявить связи дисциплин в двухуровневой системе подготовки будущих учителей информатики (рис. 1).

Фундаментальные разделы информатики

Теория информации

Основы математического образования

Информационные технологии

Математический и естественнонаучный цикл

I

Теория цвета

Теория обработки сигналов

'\/

Дисциплина "Методы, алгоритмы и технологии сжатия данных"

Современные проблемы науки и образования

Методология и методы научного исследования

Базовая часть общенаучного цикла

Математическии анализ

Дискретная математика

Теория вероятностей и математическая статистика

Информатика

Математическое

моделирование

Алгоритмы и методы программирования

Мультимедиа технологии и компьютерная графика

Информационные технологии в

профессиональной

деятельности

Базовая часть профессионального цикла

Информационные технологии обучения

Современные аспекты технологии и методики обучения информатике

Вариативная часть профессионального цикла

Дисциплины и курсы по выбору

Рис. 1. Связи дисциплин в двухуровневой системе подготовки будущих учителей информатики

К ключевым понятиям разработанной дисциплины относятся «информация», «алгоритм», «информационный процесс», имеющие высший уровень абстракции, поэтому для успешного усвоения студентами этих понятий необходимо использовать аппарат таких разделов, как теория информации и кодирования, компьютерной графики, теория обработки сигналов. Кроме того, используются следующие разделы математики: геометрия, математический анализ, математическое моделирование, теория множеств.

Анализ требований ФГОС ВПО, образовательных программ подготовки магистров направления Педагогическое образование и обобщение материалов по методам, алгоритмам и технологиям сжатия данных позволили сформулировать основные результаты обучения магистрантов.

Магистрант должен знать:

— терминологический аппарат теории сжатия данных;

— способы оценки производительности сжатия (коэффициент, фактор сжатия, оценка PSNR (пиковое соотношение сигнал-шум, альтернативные метрики и способы их использования для исследования производительности сжатия данных)); методы и алгоритмы сжатия данных (Хаффмана, арифметического и словарного сжатия) и изображений (стандарт JPEG, фрактальное сжатие и алгоритмы сжатия, использующие вейвлет-преобразование: стандарт JPEG2000, алгоритмы сжатия изображений Льюиса — Ноулеса, EZW и SPIHT);

уметь:

— писать небольшие программы и разрабатывать интерфейсы средствами среды MATLAB; кодировать сообщения вручную с помощью алгоритмов сжатия Хаффмана, арифметического и словарного кодирования; для алгоритма сжатия Хаффмана определять показатели энтропии, средней длины кодового слова, избыточности; определять показатель эффективности сжатия для изученных алгоритмов сжатия данных; выполнять основные операции алгоритма JPEG для матриц небольших размерностей, определять оценки производительности сжатия, использовать команды среды MATLAB для реализации этапов алгоритма JPEG, объяснять принципы работы алгоритмов фрактального сжатия изображений и алгоритмов, использующих вейвлет-преобразование, исследовать производительность алгоритмов сжатия с помощью пакета MATLAB Wavelet Toolbox;

— применять детерминистический и вероятностный алгоритмы построения фракталов, моделировать простые ландшафты с помощью программы Terragen 2 Free Edition; применять сервисы Google и возможности системы MOODLE для организации взаимодействия со школьниками или студентами в процессе преподавания своего предмета;

владеть:

— изученными алгоритмами сжатия данных для их применения на практике (при архивации данных и сохранении результатов редактирования изображений в графических редакторах для сокращения объема данных, выбора оптимального формата для хранения и кодирования данных); возможностями среды MATLAB для реализации собственных функций, моделирования этапов сжатия информации (использование графического интерфейса пользователя) и основных приемов обработки изображений; программными средствами, использованными для обучения алгоритмам сжатия данных;

использовать:

— возможности среды MATLAB для обработки данных и разработки собственных приложений, архиваторы и кодеки для сжатия и воспроизведения сигналов различных типов, сервисы Google для организации процесса обучения.

Разработанная дисциплина «Методы, алгоритмы и технологии сжатия информации» состоит из следующих разделов: основы работы в среде MATLAB, методы и алгоритмы сжатия текстовых данных и технологии сжатия изображений (стандарт JPEG, фрактальное сжатие и вейвлет-сжатие). Приведем более подробную структуру содержания разработанной дисциплины (рис. 2).

В ФГОС ВПО магистров направления Педагогическое образование указано, что не менее 40 % аудиторных занятий должны проводиться с использованием интерактивных педагогических технологий и не более 20 % аудиторных занятий должны быть организованы с использованием традиционных методов обучения (лекции, практические работы, семинарские занятия).

Методы, алгоритмы и технологии сжатая данных

Арифметическое

кодирование

Метод

Хаффмана

Ста с шс тич еско е кодирование

Текстовые данные

Алгоритм

Алгоритм 1178

Алгоритм

1177

Словарное

кодирование

Пфаршчесшн

JPEG

Прогрессивный

JPEG

Базовый

JPEG

JPEG

Изображения

Фрактальное

сжатие

FE-коднровгішіе

Алгоритм

Фшкра

Базовый

алгоритм

Стандарт

1РЕ02000

.Алгоритмы EZW, SPIHT

Алгоритм

Льюиса-Ноулеса

Б ейвлет  ежа и ie

Алгоритм

LZW

Рис. 2. Структура содержания дисциплины «Методы, алгоритмы и технологии сжатия данных»

Анализ научных работ (Н.П. Колесник, Е.С. Полат, Н.Ф. Радионова, Н.С. Седова) показывает, что развитию профессиональной компетентности будущих учителей информатики будет способствовать использование сочетания традиционных методов обучения (лекции, практические работы, семинары), метода демонстрационных примеров (В.В. Лаптев, М.В. Швецкий) и интерактивных педагогических технологий.

Наблюдение, анкетирование, анализ контрольных работ позволяют сделать вывод о том, что использование традиционных методов обучения на этапе введения сложного нового материала способствует формированию у магистрантов понятийного ядра и первого опыта использования изучаемых методов, алгоритмов и технологий. Для организации самостоятельной работы магистрантов используются демонстрационные примеры и задания практических работ: задания на кодирование / декодирование сообщений, подсчет характеристик производительности сжатия, задания на программирование и на моделирование этапов сжатия изображения. На этом этапе деятельность магистрантов направлена на воспроизведение знаний о базовых принципах изучаемых методов, алгоритмов и технологий сжатия данных, что способствует усилению теоретической составляющей подготовки магистров и развитию специальной компетентности в области теоретической информатики и информационных технологий.

В результате исследований по использованию интерактивных методов обучения был выбран метод кейсов для развития профессиональных компетенций будущих учителей информатики, в том числе ИТ-компетентности.

Анализ диссертационного исследования позволил выбрать способы организации работы студентов с кейсами. Изучение работ (Г.А. Бордовский, Е.В. Пискунова, Н.Ф. Радионова, Н.С. Седова) помогло уточнить структуру оформления кейсов [Колесник, 2006].

В рамках нашего исследования обосновано, что использование кейсов эффективно для формирования у магистрантов компетенций в области методической деятельности; разработана модель кейса «Развитие представлений о методах, алгоритмах и технологиях сжатия данных». При выполнении кейса деятельность магистрантов заключается в моделировании этапов работы изученных методов, алгоритмов и технологий сжатия данных и изучении областей их практического применения, что способствует усилению практической и технологической составляющей подготовки магистров и формированию профессиональных компетенций в области методической деятельности.

Для организации процесса обучения магистрантов дисциплины «Методы, алгоритмы и технологии сжатия данных» были разработаны учебно-методические материалы: тексты лекций и практических работ, задания для самостоятельной работы (задания на кодирование / декодирование сообщений, моделирование этапов сжатия JPEG в среде MATLAB, изучение областей применения базового алгоритма JPEG и теории фракталов). Для дистанционного сопровождения процесса обучения был разработан сайт дисциплины «Методы, алгоритмы и технологии сжатия данных» (https://si-tes.google.com/site/szatieinformacii/).

В экспериментальном исследовании, проводившемся в 2007—2012 годах, принимало участие 150 студентов. Целью педагогического эксперимента являлась апробация разработанных материалов. Для выявления индивидуальных особенностей восприятия и обработки (овладения) информации, определения когнитивного стиля (экстравертив-ный и интровертивный стили) студентов на этапе входного контроля проводилась диагностика Майерса — Бриггса [Змеев, 2002].

Для студентов экстравертивного стиля [Там же, с. 36] нужны источники с большим количеством иллюстративного материала. При организации обучения целесообразно использовать формы обучения: практические работы, дискуссии, семинарские занятия. В этом случае необходимо применять интерактивные методы обучения.

Обучение студентов интровертивного стиля более продуктивно, если используются печатные материалы, тексты лабораторных работ, индивидуальные творческие задания. В этом случае целесообразно использовать такие формы обучения, которые предусматривают возможность осмысливать предоставленный материал, таким студентам необходимо давать возможность и время для обдумывания и рефлексии.

В соответствии с результатами диагностики студенты были разделены на микрогруппы. Анализ результатов диагностики позволил организовать обучение с учетом особенностей каждой микрогруппы студентов. В частности, было установлено, что:

— для студентов экстравертивного стиля необходимо использовать задания на изучение способов программной реализации методов, алгоритмов и технологий сжатия данных;

— для студентов интровертивного стиля целесообразно использовать задания научно-исследовательской и методической направленности, целью выполнения которых является изучение возможностей применения методов, алгоритмов и технологий сжатия данных в своей профессиональной педагогической деятельности.

На этапе реализации со студентами изучались разделы дисциплины «Методы, алгоритмы и технологии сжатия информации» (методы и алгоритмы сжатия текстовой информации и изображений (стандарт JPEG и фрактальное сжатие)). На этапе выходного контроля проводилось анкетирование студентов. В общей сложности в анкетировании приняли участие 119 студентов.

Обработка результатов анкетирования методами кластерного анализа позволила выделить группы студентов по уровню сформированности ИТ-компетентности:

— низкий уровень сформированности ИТ-компетентности у студентов, изучивших дисциплину «Методы, алгоритмы и технологии сжатия данных», характеризуется «отсутствием положительной внутренней мотивации к обучению и к выбранной профессиональной деятельности». Количество студентов этой категории снизилось с 12 % на поисковом и констатирующем этапах до 1 % на формирующем этапе;

— средний уровень сформированности ИТ-компетентности у студентов «проявляется в наличии выраженной потребности в знаниях», что выражается в понимании актуальности изученных методов, алгоритмов и технологий сжатия данных и в проявлении интереса к отдельным разделам дисциплины. Количество студентов этой категории повысилось с 22 % на поисковом и констатирующем этапах до 27 % на формирующем этапе;

— у студентов, имеющих высокий уровень сформированности ИТ-компетентности, наблюдается «переход внешней мотивации во внутреннюю», что проявляется в осозна-

нии важности изученного материала и заинтересованности в изучении методов, алгоритмов и технологий сжатия данных, не рассмотренных на занятиях. Количество студентов этой категории повысилось с 14 % на поисковом и констатирующем этапах до 16 % на формирующем этапе. Кроме того, установлено, что уровень сформированности ИТ-компетентности сильно корреллирует со способностью студентов к осуществлению личностного и профессионального самообразования, построению дальнейшего образовательного маршрута и профессиональной карьеры.

Основные выводы, полученные в результате проведенного исследования, состоят в

следующем:

— обоснована целесообразность изучения методов, алгоритмов и технологий сжатия данных в рамках дисциплины по выбору для развития у будущих учителей информатики ИТ-компетентности;

— в процессе обучения студентов методам, алгоритмам и технологиям необходимо использовать традиционные методы обучения для формирования понятийного ядра и базовых представлений об основных понятиях и интерактивные педагогические технологии для развития у будущих учителей информатики профессиональных компетенций.

Библиографический список

1. Баранова Е.В., Симонова И.В. Развитие информационно-технологической компетентности студента в системе педагогического образования // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2004. № 9. С. 158—168.

2. Змеев С.И. Технология обучения взрослых: учеб. пособие для студ. высш. учеб. завед. М.: Академия, 2002.

3. Колесник Н.П. Использование интерактивных форм изучения педагогики в вузе: дис. ... канд. пед. наук: 13.00.08 СПб., 2006.

4. Мокрый В.Ю. Последовательность обучения алгоритмам сжатия графической информации на примере алгоритма JPEG// Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2011. № 18. С. 135-139.