Нейросетевые компьютерные средства индивидуализации подготовки магистрантов

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ СРЕДСТВА ИНДИВИДУАЛИЗАЦИИ ПОДГОТОВКИ МАГИСТРАНТОВ

Исаева Г. Г., к.п.н, Раджабалиев Г. П., к.т.н., профессор.

Дагестанский государственный педагогический университет

Аннотация. Данная статья посвящена методологии организации процесса обучения магистрантов по специальности «Компьютерные образовательные технологии» с применением нейросетевых компьютерных средств, подробно очерчивается процесс функционирования нейросетевого компьютерного средства. В работе говорится, что применение этой методики повысит уровень подготовки студентов-магистрантов по специальности «Компьютерные образовательные технологии», дает возможность индивидуализировать процесс обучения.

Ключевые слова: нейронная сеть, нейросетевые компьютерные средства, личностно-ориентированное образование, личностно-ориентированной модели обучаемого, модель.

NEURO NETWORK COMPUTER TECHNOLOGY INDIVIDUALIZATION OF TRAINING IN PREPARATION OF UNDERGRADUATES

Isaeva G.G., candidate of pedagogical sciences, Radzhabaliev G. P. candidate of technical sciences, professor.

Dagestan State Pedagogical University

Abstract. This article is devoted to methodology of the organization of process of training undergraduates on specialty "Computer educational technology" using neural network of computer-based tools, outlines in detail the process of functioning neural network computer-aided tools. In the work States that the use of this technique will increase the level of training of students of specialty "Computer educational technology", gives you the opportunity to individualize instruction

Keywords:neural network, neural network computer tools, student-centered education, personality-oriented model student, model.

Коренные изменения образовательного процесса современной школы и стремительный процесс развития информационных технологий требует значительных изменений в системе высшего профессионального образования.

Для выработки необходимой на новой стадии общественного созревания инициативной, гибкой, самостоятельной, коммуникативной, адаптирующейся быстро, креативной личности, нужна современная педагогическая модель,

свежие концептуальные походы к системе обучения и воспитания, новые образовательные модели.

Важнейшими установками, устанавливающими процесс развития современной системы образования являются гуманизация и гуманитаризация педагогического процесса, пристальное внимание, уделяемое личности, ее запросам и потребностям, перенос акцентов в процессе обучения и воспитания на общечеловеческие ценности.

Основная задача современной школы - воспитать личность, которая ориентируется на непрерывное образование, самореализацию и саморазвитие.

Обусловленная альтернатива традиционного целостного учебно-воспитательного процесс представляет собой личностно-ориентированное образование [4,5].

К первостепенным положениям теории личностно ориентированного обучения, которые требуются реализовать при проектировании личностно ориентированных обучающих систем, причисляются следующие:

- существенное нарастание роли самостоятельной работы студентов;

- адаптивность учебных программ;

- вариативность учебных программ;

- создание дидактического материала на базе выявления и описания интеллектуальной работы студентов;

- моделирование обучающих технологий, которые обеспечивают необходимые и полные условия для наибольшего формирования личности;

- осуществление мониторинга в ходе обучения.

Важным и своевременным, с точки зрения личностно ориентированного обучения, предстается понятие индивидуальной траектории обучения. Индивидуальная траектория обучения - это результат реализации личностного потенциала студента в образовании через осуществление соответствующих видов деятельности. Индивидуальная траектория обучения отображает единственный в своем роде путь, в котором личность обучаемого продвигается к целям обу-

чения. Подбор одной из нескольких десятков и сотен возможных траекторий невозможен вне использования современных компьютерных технологий. Одним из альтернативных способов решения показанной проблемы являются нейросетевые технологии [3].

Искусственная нейронная сеть, в данном случае персептрон, который содержит нейроподобные элементы 3 видов, направление которых соответствует нейронам рефлекторной нейронной сети. Сетчатку сенсорных клеток формируют С-элементы. Они принимают двоичные сигналы от внешнего мира. Затем поступают сигналы в слой ассоциативных (А-элементов). Ассоциативные элементы, представляют собой формальные нейроны, которые выполняют нелинейную обработку информации и имеют изменяемые веса связей. Я-элементы с фиксированными весами формируют сигнал реакции персептрона на входной стимул. Нейронная сеть может решать задачу выбора очередной точки индивидуальной траектории обучения, базируясь на данных, которые составляют модель обучаемого. Модель обучаемого содержит личностные и профессиональные характеристики студента. Эффективность нейросетевых компьютерных средств невыполнима без гармоничного развития:

- дидактических составляющих учебного процесса;

- информационных составляющих учебного процесса;

- технологических составляющих учебного процесса.

Нейросетевые средства дают возможность учитывать индивидуальные

особенности студентов, удовлетворять личностные и индивидуальные образовательные запросы обучаемых. Для эффективной реализации индивидуализированного и дифференцированного процесса обучения обучающая система должна удовлетворять следующим требованиям [3]:

- возможность построения содержания учебной деятельности с учетом принципов педагогики и психологии;

- постоянная мотивация студентов, подкрепляемой целенаправленностью, активными формами работы, высокой наглядностью и своевременной обратной связью;

- диагностика студента перед началом работы с целью обеспечения индивидуализации обучения;

- знания должны быть представлены в виде укрупненных дидактических единиц, сохраняющих логику и взаимосвязи изучаемого материала;

- нейронные компьютерные средства имеют блочную или модульную подачу учебного материала;

- нейронные компьютерные средства должны включать динамическую модель обучаемого, многоуровневую организацию учебного материала, задач разной трудности;

- обратная связь должна быть педагогически оправданной. Т.е. она должна не только сообщать о допущенных ошибках, но и содержать информацию, достаточную для их устранения;

- система помощи должна быть многоуровневой, педагогически аргументированной, достаточной для того, чтобы решить задачу и усвоить способ ее решения;

- применение, помимо итогов тестового контроля, дополнительных признаков и показателей, которые влияют на отметку студента; дополнительными показателями выступают: время, которое затрачено на освоение проблемы, число повторений материала, тип допущенных ошибок и т.д.;

- программное средство должно позволять студенту принимать решение самостоятельно;

- выборе учебной стратегии, характере помощи, последовательности и темпа подачи учебного материала.

Возможности нейросетевых компьютерных средств дают возможность сформировывать высокотехнологичные и довольно таки эффективные модели

личностно ориентированного учебного процесса, материализующих достижение поставленных образовательных целей.

Рассмотрим модель организации курса «Нейронные сети» в подготовке магистрантов специальности «Компьютерные образовательные технологии» в ИПИ «ДГПУ», организованную с применением нейросетевых компьютерных средств[1,2].

Стадии формирования конструкции основываются на последователь-ном использовании предложенной схемы (см. рис. 1).

В согласовании с программой учебного курса создаётся миниграф индивидуальной траектории обучения. Где вершины этого графа являются вершинами графа изучаемого курса. Ребра определяют индивидуальную траекторию обучения каждого студента. Прохождение вершины графа обусловливаться овладением структурной единицы учебного информации. Под структурной информацией учебного материала имеется в виду понимание порции учебного материала, которая отражается в некой форме представления: текстовой, в виде блок-схем, графики, таблицы, анимации, соответствующие учебному разделу курса и показанную на некой степени детализации.

Обучающий блок индивидуальной траектории формирует комплекс учебного взаимодействия преподавателя, студента и нейрокомпьютерного средства для достижения поставленной педагогической цели, обеспечивает освоение знаний, навыков, соответствующих вершине графа учебного курса.

Обучающий блок включает следующие модули:

- Модуль учебно-методических материалов, состоящий из методических указаний, теоретических сведений, материалов практического характера, набора тестовых заданий;

- Организационно-методический модуль, определяющий методики проведения групповых, индивидуальных и самостоятельных занятий, стратегию и тактику использования нейросетевого компьютерного средства, как обучающей системы.

- Формирование траектории индивидуального обучения происходит на основе значений личностно-ориентированной модели обучаемого.

Личностно-ориентированной модели обучаемого содержит:

- психофизиологические характеристики обучаемого

- характеристики его текущего уровня знаний.

Функции модуля формирования модели:

- проведение первоначального психофизиологического тестирования;

- определение начального уровня знаний по учебному курсу;

- формирование личностно-ориентированной модели обучаемого.

На основе знаний модели обучаемого нейронная сеть, как инструмент нейро-компьютерного средства, формирует основной обучающий блок.

Обучающий блок объединен с диагностическим блоком и блоком контроля, содержащим в себе автоматизированную интерактивную систему тестирования, контрольные задания, результаты выполнения индивидуальных заданий.

Данный блок обеспечивает непрерывный педагогический мониторинг хода выполнения заданий обучающего блока.

Рис. 1.Личностно ориентированная модель обучаемого

Наряду с этим, собирается информация о поведении студента -магистранта при изучении лекционного и практической учебной информации, дополнительное обращение к подсказкам и пояснениям, выбор или предпочтение другой формы представления учебного материала. Динамическая информация, собираемая блоком диагностики и контроля необходима для корректировки значений параметров личностно-ориентированной модели обучаемого, чтобы она была в постоянном активном состоянии.

Параметры обновленной модели обучаемого поступают на вход нейронной сети, которая по аналогии с работой человеческого мозга, может выбрать один из нескольких сотен вариантов очередной стадии индивидуальной траектории обучения. В зависимости от текущего уровня знаний по изучаемой дисциплине движение по обучающей траектории можно разбить на три основных направления: возврат назад по траектории к предыдущей структурной единице учебного курса, если студент не справился или неудовлетворительно справился с предлагаемыми тестовыми заданиями по изучаемой теме или разделу; движение вперед к новой структурной единице, следующей порции учебного материала, определенной программой курса, в случае если предыдущая тема или раздел учебного курса были освоены на хорошем или отличном уровне; движение дальше к новой структурной единице учебного материала с предоставлением опорной информации по предыдущей теме или разделу, если студент справился удовлетворительно с тестовыми заданиями по предыдущей порции информации. Последняя ситуация введена нами с целью сохранения у студента интереса к изучаемому предмету, формирования тенденции движения вперед в более медленном темпе, с поощрением, пусть и малых, достигнутых студентом результатов.

Каждое выделенное направление движения по индивидуальной траектории обучения содержит несколько вариантов, которые разрешают индивидуализировать и дифференцировать процесс обучения.

Очертим схему функционирования нейросетевого компьютерного средства, который будет реализовать процесс обучения учитывая построение индивидуальной траектории обучения (см. схема 1).

При работе с обучающей системой студент может относиться в одному из двух типов: потенциальный студент - впервые обращающийся к системе и сту-дент-обучаемый, студент, для которого уже построена личностно ориентированная модель обучаемого и существует некоторая информация, зафиксированная в системе педагогического мониторинга.

Когда идет ознакомлении с нейросетевым компьютерным средством, потенциальный студент регистрируется в системе и проходит предполагаемый психофизиологический тест.

На основании результатов психофизиологического тестирования нейронная сеть Хемминга определяет номер психофизиологической группы по введенной нами классификации.

Схема функционирования нейросетевой обучающей системы

Введение психофизиологических групп позволяет систематизировать деятельность обучающей системы по определению очередной стадии индивидуальной траектории. На этом шаге потенциальный студент получает статус студента-обучаемого, а обучающая система формирует соответствующую ему личностно-ориентированную модель обучаемого и создаёт план учебных действий 1-гостадии обучения.

Далее с использованием нейронной сети - многослойного персептрона и на основе значений параметров модели обучаемого происходит движение по индивидуальной траектории обучения.

Таким образом, нейросетевое компьютерное средство можно использовать в качестве информационно-методического обеспечения и управления процессом обучения; с целью выработки индивидуальной траектории обучения; информационно-поисковой деятельности в процессе закрепления изучаемого

материала; визуализации учебной информации при работе с компьютерными

63

моделями; автоматизации процессов контроля и коррекции результатов учебной деятельности.

Рассматривая опыт использования нейросетевого компьютерного средства у магистрантов по специальности «Компьютерные образовательные технологии», резюмируем следующее: применение нейросетевого компьютерного средства дает возможность индивидуализировать и дифференцировать учебный процесс. Применение нейронного компьютерного средства в образовательном процессе способствует подъему качества обучения, перераспределению нагрузки педагога с рутинной на творческую работу (решение научно-исследовательских и методических задач, создание учебно-методических пособий и комплексов, подготовку нестандартных заданий и т.д.).Наряду с этим, складывается система объективного оценивания знаний, умений и автоматизированного контроля. Усиливается познавательная активность обучаемых, вследствие принципов индивидуализации заданий и самостоятельного добывания знаний. Для каждого магистранта процесс обучения формируется в согласовании со своей траекторией обучения, соответствующей его личностным и профессиональным качествам.

Применение этого опыта повысит уровень подготовки студентов -магистрантов специальности «Компьютерные образовательные технологии» не только по дисциплине «Нейронные сети», но и в подготовке специалистов в различных предметных областях.

Литература:

1. Добровольская Н.Ю., Кольцов Ю.В.. Нейросетевые модели в адаптивном компьютерном обучении // Educational Technolodgy & Society. -2002. - № 5(2). - с. 213-216.

2. Исаева Г.Г., Раджабалиев Г.П. Психолого-педагогические основы использования элементов искусственного интеллекта в подготовке будущих педагогов профессионального обучения//Актуальные проблемы современных наук: сборник материалов IX Международной научно-практической конференции. Przemysl (Польша), 2013, №10.

3. Кречетников К.Г. Методология проектирования, оценки качества и применения средств информационных технологий обучения. М., 2001. -198 с.

4. Панюкова С.В. Теоретические основы разработки и использования средств информационных и коммуникационных технологий в лично-стно ориентированном обучении. Дисс. .док.пед.наук. Москва.: 1998. -390 с.

5. Якиманская И.С. Личностно-ориентированное обучение в современной школе. М.: Сентябрь, 1996.- 96 с.

Literature:

1. Dobrovolskaya N.Y., Koltsov Y.V.Neural network model for adaptive computer training // Educational Technolodgy & Society. - 2002. - № 5 (2). - from. 213-216.

2. Isaev G.G., Rdzhabaliev GP Psycho-pedagogical bases of use of elements of artificial intelligence in the training of future teachers of vocational training // Actual problems of modern science: proceedings of the IX International nauch-no practical konfe-rentsii. Przemysl (Poland), 2013, №10.

3. Krechetnikov K.G. The methodology of design, quality assessment and application of information technology training. M., 2001. -198 p.

4. Panyukov S.V. The theoretical basis for the development and use of information and communication technologies in the personality-oriented training. Diss. .dok.ped.nauk. .: Moscow, 1998. - 390 p.

5. I.S. Yakimanskaya Personality-oriented education in a modern school. M .: September, 1996.- 96 p.

УЧЕНИЕ И ИГРА

Хайбулаев М.Х., кандидат педагогических наук, профессор.

Дагестанский государственный педагогический университет, Зубаилова П. Ф., старший преподаватель ЧОО ВО «Социально-педагогический институт» г. Дербент

Аннотация. В статье анализируется педагогические категории «учение» и «игра», их соотношение. Игра рассматривается как вид человеческой деятельности, мотив которой заключается не в ее результатах, а в самом процессе выявлены педагогические возможности игры и сфера их применения в дидактическом процессе, прежде всего, в таких его составляющих как мотивация обучаемых, организация их познавательной деятельности управления ее со стороны педагога.