Учебная компьютерная модель это аппаратно программная учебная среда которая

Обновлено: 06.07.2024

Моделирование является одним из способов познания мира.

Понятие моделирования достаточно сложное, оно включает в себя огромное разнообразие способов моделирования: от создания натуральных моделей (уменьшенных и или увеличенных копий реальных объектов) до вывода математических формул.

Для различных явлений и процессов бывают уместными разные способы моделирования с целью исследования и познания.

Объект, который получается в результате моделирования, называется моделью . Должно быть понятно, что это совсем не обязательно реальный объект. Это может быть математическая формула, графическое представление и т.п. Однако он вполне может заменить оригинал при его изучении и описании поведения.

Хотя модель и может быть точной копией оригинала, но чаще всего в моделях воссоздаются какие-нибудь важные для данного исследования элементы, а остальными пренебрегают. Это упрощает модель. Но с другой стороны, создать модель – точную копию оригинала – бывает абсолютно нереальной задачей. Например, если моделируется поведение объекта в условиях космоса. Можно сказать, что модель – это определенный способ описания реального мира.

  1. Создание модели.
  2. Изучение модели.
  3. Применение результатов исследования на практике и/или формулирование теоретических выводов.

Видов моделирования огромное количество. Вот некоторые примеры типов моделей:

Математические модели . Это знаковые модели, описывающие определенные числовые соотношения.

Графические модели. Визуальное представление объектов, которые настолько сложны, что их описание иными способами не дает человеку ясного понимания. Здесь наглядность модели выходит на первый план.

Имитационные модели. Позволяют наблюдать изменение поведения элементов системы-модели, проводить эксперименты, изменяя некоторые параметры модели.

Над созданием модели могут работать специалисты из разных областей, т.к. в моделировании достаточно велика роль межпредметных связей.

Совершенствование вычислительной техники и широкое распространение персональных компьютеров открыло перед моделированием огромные перспективы для исследования процессов и явлений окружающего мира, включая сюда и человеческое общество.

Компьютерное моделирование – это в определенной степени, то же самое, описанное выше моделирование, но реализуемое с помощью компьютерной техники.

Для компьютерного моделирования важно наличие определенного программного обеспечения.

При этом программное обеспечение, средствами которого может осуществляться компьютерное моделирование, может быть как достаточно универсальным (например, обычные текстовые и графические процессоры), так и весьма специализированными, предназначенными лишь для определенного вида моделирования.

Очень часто компьютеры используются для математического моделирования. Здесь их роль неоценима в выполнении численных операций, в то время как анализ задачи обычно ложится на плечи человека.

Обычно в компьютерном моделировании различные виды моделирования дополняют друг друга. Так, если математическая формула очень сложна, что не дает явного представления об описываемых ею процессах, то на помощь приходят графические и имитационные модели. Компьютерная визуализация может быть намного дешевле реального создания натуральных моделей.

С появлением мощных компьютеров распространилось графическое моделирование на основе инженерных систем для создания чертежей, схем, графиков.

Если система сложна, а требуется проследить за каждым ее элементом, то на помощь могут придти компьютерные имитационные модели. На компьютере можно воспроизвести последовательность временных событий, а потом обработать большой объем информации.

Однако следует четко понимать, что компьютер является хорошим инструментом для создания и исследования моделей, но он их не придумывает. Абстрактный анализ окружающего мира с целью воссоздания его в модели выполняет человек.

Одной из важных проблем в области разработки и создания современных сложных технических систем является исследование динамики их функционирования на различных этапах проектирования, испытания и эксплуатации. Сложными системами называются системы, состоящие из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов. При исследовании сложных систем возникают задачи исследования как отдельных видов оборудования и аппаратуры, входящих в систему, так и системы в целом.

К разряду сложных систем относятся крупные технические, технологические, энергетические и производственные комплексы.

При проектировании сложных систем ставится задача разработки систем, удовлетворяющих заданным техническим характеристикам. Поставленная задача может быть решена одним из следующих методов:

  • методом синтеза оптимальной структуры системы с заданными характеристиками;
  • методом анализа различных вариантов структуры системы для обеспечения требуемых технических характеристик.

Оптимальный синтез систем в большинстве случаев практически невозможен в силу сложности поставленной задачи и несовершенства современных методов синтеза сложных систем. Методы анализа сложных систем, включающие в себя элементы синтеза, в настоящее время достаточно развиты и получили широкое распространение.

Любая синтезированная или определенная каким-либо другим образом структура сложной системы для оценки ее показателей должна быть подвергнута испытаниям. Проведение испытаний системы является задачей анализа ее характеристик. Таким образом, конечным этапом проектирования сложной системы, осуществленного как методом синтеза структуры, так и методом анализа вариантов структур, является анализ показателей эффективности проектируемой системы.

Среди известных методов анализа показателей эффективности систем и исследования динамики их функционирования следует отметить:

  • аналитический метод;
  • метод натуральных испытаний;
  • метод полунатурального моделирования;
  • моделирование процесса функционирования системы на ЭВМ.

Строгое аналитическое исследование процесса функционирования сложных систем практически невозможно. Определение аналитической модели сложной системы затрудняется множеством условий, определяемых особенностями работы системы, взаимодействием ее составляющих частей, влиянием внешней среды и т.п.

Натуральные испытания сложных систем связаны с большими затратами времени и средств. Проведение испытаний предполагает наличие готового образца системы или ее физической модели, что исключает или затрудняет использование этого метода на этапе проектирования системы.

Широкое применение для исследования характеристик сложных систем находит метод полунатурального моделирования. При этом используется часть реальных устройств системы. Включенная в такую полунатуральную модель ЭВМ имитирует работы остальных устройств системы, отображенных математическими моделями. Однако в большинстве случаев этот метод также связан со значительными затратами и трудностями, в частности, аппаратной стыковкой натуральных частей с ЭВМ.

Исследование функционирования сложных систем с помощью моделирования их работы на ЭВМ помогает сократить время и средства на разработку.

Затраты рабочего времени и материальных средств на реализацию метода имитационного моделирования оказываются незначительными по сравнению с затратами, связанными с натурным экспериментом. Результаты моделирования по своей ценности для практического решения задач часто близки к результатам натурного эксперимента.

Метод имитационного моделирования основан на использовании алгоритмических (имитационных) моделей, реализуемых на ЭВМ, для исследования процесса функционирования сложных систем. Для реализации метода необходимо разработать специальный моделирующий алгоритм. В соответствии с этим алгоритмом в ЭВМ вырабатывается информация, описывающая элементарные процессы исследуемой системы с учетом взаимосвязей и взаимных влияний. При этом моделирующий алгоритм сроится в соответствии с логической структурой системы с сохранением последовательности протекаемых в ней процессов и отображением основных состояний системы.

Основными этапами метода имитационного моделирования являются:

  • моделирование входных и внешних воздействий;
  • воспроизведение работы моделируемой системы (моделирующий алгоритм);
  • интерпретация и обработка результатов моделирования.

Перечисленные этапы метода многократно повторяются для различных наборов входных и внешних воздействий, образуя внутренний цикл моделирования. Во внешнем цикле организуется просмотр заданных вариантов моделируемой системы. Процедура выбора оптимального варианта управляет просмотром вариантов, внося соответствующие коррективы в имитационную модель и в модели входных и внешних воздействий.

Процедура построения модели системы, контроля точности и корректировки модели по результатам машинного эксперимента задает и затем изменяет блок и внутреннего цикла в зависимости от фактических результатов моделирования. Таким образом, возникает внешний цикл, отражающий деятельность исследователя по формированию, контролю и корректировке модели.

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи исключительной сложности. Исследуемая система может одновременно содержать элементы непрерывного и дискретного действия, быть подверженной влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы, описываться весьма громоздкими соотношениями и т.п. Метод не требует создания специальной аппаратуры для каждой новой задачи и позволяет легко изменять значения параметров исследуемых систем и начальных условий. Эффективность метода имитационного моделирования тем более высока, чем на более ранних этапах проектирования системы он начинает использоваться.

Следует, однако, помнить, что метод имитационного моделирования является численным методом. Его можно считать распространением метода Монте-Карло на случай сложных систем. Как любой численный метод, он обладает существенным недостатком – его решение всегда носит частный характер. Решение соответствует фиксированным значениям параметров системы и начальных условий. Для анализа системы приходится многократно моделировать процесс ее функционирования, варьируя исходные данные модели. Таким образом, для реализации имитационных моделей сложной модели необходимо наличие ЭВМ высокой производительности.

Для моделирования системы на ЭВМ необходимо записывать моделирующий алгоритм на одном из входных языков ЭВМ. В качестве входных языков для решения задач моделирования могут быть с успехом использованы универсальные алгоритмические языки высокого уровня, Си, Паскаль и др.

Анализ развития наиболее сложных технических систем позволяет сделать вывод о все более глубоком проникновении ЭВМ в их структуру. Вычислительные машины становятся неотъемлемой, а зачастую и основной частью таких систем. Прежде всего это относится к сложным радиоэлектронным системам. Среди них различные автоматические системы, в том числе системы автоматической коммутации (электронные АТС), системы радиосвязи, радиотелеметрические системы, системы радиолокации и радионавигации, различные системы управления.

При построении таких систем в значительной степени используются принципы и структуры организации вычислительных машин и вычислительных систем (ВС). Характерной особенностью является наличие в системах нескольких процессоров, объединенных различными способами в специализированную ВС. При этом осуществляется переход от «жесткой» логики функционирования технических систем к универсальной «программной» логике. В силу этого все более значительную роль в таких системах, наряду с аппаратными средствами, играет специализированное системное и прикладное программное обеспечение.

На этапах разработки, проектирования, отладки и испытания сложных систем с высоким удельным весом аппаратно-программных средств вычислительной техники ставится задача анализа и синтеза вариантов организации структуры аппаратных средств, а также разработки и отладки специализированного ПО большого объема. Эта задача может быть решена с помощью аппаратно-программного моделирования с использованием универсальных моделирующих комплексов, построенных на базе однородных ВС с программируемой структурой.

Аппаратно-программное моделирование можно считать частным случаем полунатурного моделирования. На первом этапе разрабатывается концептуальная модель заданного класса систем на основе анализа типовых процессов, структур и аппаратных блоков. Концептуальная модель реализуется на аппаратно-программных средствах моделирующего комплекса. При этом моделирующий комплекс может настраиваться на соответствующую структуру системы программным путем за счет возможности программирования структуры используемой микропроцессорной ВС. Часть аппаратных и программных средств микропроцессорной ВС моделирующего комплекса непосредственно отражает аппаратно-программные средства, входящие в исследуемую систему (аппаратное моделирование), другая часть реализует имитационную модель функциональных средств исследуемой системы, внешней обстановки, влияния помех и т.п. (программное моделирование).

Разработка аппаратно-программных моделирующих комплексов является сложной технической задачей. Несмотря на это, применение таких комплексов находит все большее распространение. При достаточной производительности вычислительных средств комплекса процесс исследования системы может вестись в реальном масштабе времени. В составе комплекса могут использоваться как универсальные микроЭВМ общего назначение, так и вычислительные средства, непосредственно входящие в исследуемую систему. Подобные моделирующие комплексы являются универсальными стендами для разработки и отладки аппаратно-программных средств, проектируемых систем заданного класса. Они могут использоваться в качестве тренажеров по обучению обслуживающего персонала.

Непрерывное и быстрое расширение областей исследования, в которых уда­ется эффективно использовать математические методы, составляет одну из харак­терных черт развития современной науки. Раздвигая традиционные рамки «точ­ных наук», этот процесс вовлекает сегодня в свою сферу биологию и социологию, языкознание и психологию, юриспруденцию и историю. Применение математиче­ских методов открывает во всех этих областях знаний пути для более глубокого проникновения в сущность и закономерности изучаемых явлений, более точного предсказания их развития в различных условиях, а значит, и более эффективного управления ими, практического их использования

Модель Колмогорова, связанная с педагогикой

Несмотря на потребность в применении математических методов в педаго­гике, специалисты в области математики отмечают, что применение математиче­ских методов в социальных и гуманитарных науках связано с большими трудно­стями, так как выделение однородного качества и его математическое изучение затруднены тем, что при этом приходится учитывать и такие субъективные факто­ры, как воля, цели, ценностные ориентировки и мотивации людей. Основная труд­ность в этом случае состоит в построении качественной теории процессов. Если не учитывать этого, возникает опасность бесплодного увлечения формулами и мате­матическим аппаратом, за которыми исследователи перестают видеть реальное содержание изучаемых процессов. Фактически речь идет об опасности узкого подхода к сложнейшим, много­факторным явлениям социального, а следовательно, и педагогического порядка. На необходимость применять методы точных наук с учетом специфики объектов такого применения указывают многие крупные учёные.

Таким образом, можно утверждать, что применение математических мето­дов в педагогикеограничено спецификой гуманитарной сферы. Тем не менее Л. Н. Колмогоров не отрицает возможности применения математических методов в науках, изначально достаточно далеких от математики, в том числе и гумани­тарных.

Одним из важных математических методов являетсяматематическое моделирование. Математические модели представляют собой многофункциональноедидактическое средство, способствующее решению разнообразных педагогиче­ских задач. Возможности этого средства остаются до сих пор недостаточно рас­крытыми. Несмотря на то, что такие модели являются формальным инструмента­рием познания, его использование способствует достижению не толькообразова­тельных, но и развивающих дидактических целей. Эго объясняетсятем, что моде­ли, неразрывно связанные с конкретным содержанием учебного предмета,помо­гаютего представить ярко, выпукло, соединив строгость научныхрассуждений с глубоким научным анализом структур изучаемых процессов и явленийлюбой ка­чественной природы. Рассмотрим пример применения математических моделейк процессу обучения в группе.

Математическое образование в учебных заведениях связано, преждевсего, с обучением в группе. Необходимой предпосылкой эффективности групповогообу­чения является адекватный подбор последовательности (траектории) изученияэлементов знания из учебного пособия в соответствии с поставленными целями.

Обучение в группе допускает различные стратегии. Одна изних, например, предполагает изучение всех элементов знания за исключением знанийусвоенных каждым учеником группы. При такой стратегии практически каждомуученику преходится затрачивать время на повторное изучение уже известных емуэлемен­тов знания.Другая стратегия группового обучения предполагает изучениенового материала,ориентируясь на «средний» уровень знаний учащихся группы. Вторая стратегияобучения в большей степени учитывает начальную подготовку учащих­ся, во требуетразработки ни диви дуальных траекторий выравнивания знаний каж­дого из учеников.

ПримерПустьGUI,OU2. GUk- графы, представляющие модели знанийучеников Ul,U2. Uk; ОС -модель цели обучения;NZ- набор задач. Опишемалгоритм построения ориентированной на первую стратегию обучения моделизнаний труппыUgучащихся:

окрасить вершины и дуги графаQ=GCв черный цвет;

все вершины и ребра графаG, входящие в модель знаний каждого учени­ка Ug, окрасить в зеленыйцвет.

Полученный таким образом цветной граф называется моделью знаний группы Ug, учащихся, ассоциированнойс цельюобучения GC.

Второй алгоритм построения модели знаний группы ориентирован на вто­рую стратегию обучения. При такой стратегии материал, усвоенный большей ча­стью группы, изучается только учащимися плохо знакомыми с данным материа­лом:

окрасить вершины и дуги графа G=GCв черный цвет;

все вершины и ребра графа G, входящие в половину и более моделей зна­ний учениковGUi(i= 1. к), окрасить в синий цвет;

все вершины и ребра графа G, входящие в каждую из моделей знаний учениковGUi, гдеi=I,к,окрасить в зеленый цвет.

Получим цветной граф GUg, который называется ассоциированной с целью обученияGCмоделью знаний группыUg учащихся и обозначаетсяM3r(Ug).

Ликвидация пробелов в знаниях учащихся производится по индивидуальной траектории выравнивания для каждого из учащихся.

Программные средства для моделирования предметно-коммуникативных сред (предметной области)

В настоящее время имеется большой набор компьютерных проектных сред, предназначенных для использования в учебном процессе. Одним из таких примеров IpSMRCflпакет «Живая геометрия». Он предназначен для построения и изучения основных геометрических объектов и их характеристик. Это электронный аналог готовальни, позволяющий создавать интерактивные чертежи, а также выполнять различные измерения. Программа позволяет организовать деятельность учащихся по построению моделей геометрических объектов и исследованию их свойств. По­добные пакеты могут использоваться на уроках: либо учениками - в качестве сред­ства решения задач, либо учителем — в качестве средства предоставления учебной задачи путем оформления определенного сценария, позволяющего организовать демонстрацию задачи и ее решения, вызов справочной информации и т. п.

Пакет «Живая физика» — это компьютерная проектная среда, с помощьюко­торой можно организовать деятельность по моделированию объектов, процессов иявлений. Набор объектов, законы, формулы и т. п. уже заданы. Пользовательвы­бирает ит предоставляемого набора какой-либо объект, устанавливает егопара­метры, святи с другимиобъектами и внешние условия проведения эксперимента. Естьвозможность использования виртуальных измерительных инструментов ивыбора способа представления результатов: мультипликация, график, таблица,вектор. .пакет может быть востребован при изучении школьного курсафизики или в старших классах науроках математики или информатики прирассмотрении тем, связанных с компьютерным моделированием. Он призван помочьучащимся понять теорию, научиться решать задачи, самостоятельно организоватьи провести эксперименты.

Специфика использования компьютерного моделировании в педагогических программных средствах

Важную часть информационной среды школы составляет правильно подо­бранный набор программного обеспечения, в состав ко торого могу т входить:

- программные средства общего назначения для работы со всеми видами информации;

I источники информации в форме электронных энциклопедий и коллекций текстов, изображений, видео и т. д.;

виртуальные лаборатории/конструкторы, позволяющие создавать нагляд­ные н символические имитационные модели математической, физической и био­логической реальности и проводить эксперименты о этими моделями;

■ интегрированные творческие среды, включающие в себя редакторы тек- рщрфики, музыки и набор программируемых объектов.

Важнейшая задача современной школы - гармоническое развитие личности, которое основывается на прочных знаниях, овладении определенными навыками и умение применять их на практике.Мастерство учителя основано на умении стро­ить процесс обучения в соответствии сзакономерностями этою процесса, одним из которых является принцип наглядности.Использование наглядности в обуче­нии имеет как сторонников, так и противников. Это свидетельствует о нечетком понимании принципа наглядности, дополненногонедавно принципом моделиро­вания. Вторым фактором, определяющим качествообучения, являютсяспособно­сти учащихся. Чтобы расширить сферу чувственного познания и как-то воспринимать объ­екты, непосредственно чувственно не воспринимаемые, разрабатываются особые методы и средства. Эго разного рода приборы, усиливающие органы чувств (на* пример - телескоп X приборы для восприятия объектов прошлого (фотоаппарат) шт объекты, находящиеся в замкнутом пространстве и далеко (телевидение).

Если говорить о программных средствах для построения компьютерных мо­делей, то все авторы рекомендуют использовать наиболее популярное средство компьютерного моделирования - электронные таблицы. СУБД не задумывалось как средство моделирования, но создание информационных моделей объектов с возможностью проводить при помощи таких моделей выборку информации, удов­летворяющей каким-либо условиям с целью дальнейшего анализа этого объекта, позволяет проводить моделирование с помощью баз данных,

Алгоритмические языки программировании издавна используются для построения моделей. Если нет возможности использовать для построения моделей другие средства, то спомощью языков программирования можно строить модели из самых различных классовмоделей (физические и логические, геометрические и экологические и т. п.). У А. Г. Кушнеренко приводится пример построения моде­ли зрительного зала. Здеськомпьютерная модель зрительного зала - это программа на учебном алгоритмическомязыке, которая затем должна быть реализована на языке программирования. Для тогочтобы ученик в 9-м классе построил такую мо­дель (в ней множество встроенныхциклов) необходимо, чтобы он достаточно хо­рошоумел программировать. Но,к сожалению, процент девятиклассников, кото­рые слегкостью используют встроенныециклы, совсем невелик.

Аннотация. В данной статье рассматриваются вопросы, связанные с реализацией моделирования в системе образования для подготовки специалистов, способных к успешной адаптации и самореализации в развитом информационном обществе.

Abstract. This article discusses issues related to the implementation of simulation in the education system to prepare specialists able to successful adaptation and self-realization in a developed information society.

Ключевые слова: информационные технологии , модель, моделирование, алгоритм моделирования, знаковая модель, компьютерная модель.

Keywords: information technology, model, modeling, simulation, symbolic model computational model.

С развитием информационных технологий, в современном обществе назрела потребность внесения значительных корректив в педагогическую теорию и практику, активизировать поиск новых моделей образования направленных на повышение уровня квалификации профессионализма педагогов, на удовлетворение потребностей общества в специалистах, способных к успешной адаптации и самореализации в развитом информационном обществе.

Моделирование является одним из ключевых видов деятельности человека в той или иной форме предшествующая любой деятельности. Моделирование занимает центральное место в исследовании объекта, поскольку позволяет обоснованно принимать решение по совершенствованию привычных объектов, созданию новых, изменению процессов управления и, в конечном итоге, изменению окружающего нас мир (рис.1).

Прежде чем осуществлять какую-либо деятельность, нужно четко представить себе отправной и конечный пункты деятельности, а также примерные ее этапы. Отправным пунктом в моделировании выступает прототип, в качестве которого выступает существующий или проектируемый объект либо процесс.

Рис.1. А лгоритм моделирования

Конечным этапом моделирования выступает принятие решения. Во многих житейских ситуациях нам приходится принимать то или иное решение. В моделировании это означает, что мы либо создаем новый объект, модель которого мы исследовали, либо улучшаем существующий, либо получаем о нем дополнительную информацию [2].

Модели можно разделить на статистические и динамические по тому, как отражается в них динамика происходящих процессов.

Статическая модель – это как бы одномоментный срез информации по объекту. Например, обследование учащихся в стоматологической поликлиники дает картину состояния их ротовой полости на данный момент времени: число молочных и постоянных зубов, пломб, дефектов и т. д.

Динамическая модель позволяет увидеть изменения объекта во времени. В примере с поликлиникой карточку школьника, отражающую изменения, происходящие с его зубами за многие годы, можно считать динамической моделью.

Все элементарные объекты, выделенные при анализе, должны быть показаны во взаимосвязи. В информационной модели отображаются только бесспорные связи и очевидные действия. Такая модель дает первичную идею, определяющую дальнейший ход моделирования.

Знаковая модель . Информационная модель, как правило, представляет в той или иной знаковой форме, которая может быть либо компьютерной, либо некомпьютерной. Прежде чем взять за компьютерное моделирование, человек делает предварительные наброски чертежей либо схем на бумаге, выводит расчетные формулы. Процесс творчества и исследования всегда предполагает мучительные поиски и корзины выброшенных черновиков. И лишь для простых, знакомых по содержанию задач не нужны некомпьютерные знаковые модели. Сегодня, когда компьютер стал основным инструментом исследователя, многие предпочитают и предварительные наброски, формулы сразу составлять и записывать на нем.

Компьютерная модель. Теперь, когда сформирована информационная знаковая модель, можно приступать собственно к компьютерному моделированию - созданию компьютерной модели. Сразу возникает вопрос о средствах, которые необходимы для этого, т. е. об инструментах моделирования.

Существует бесчисленное множество программных комплексов, которые позволяют проводить исследования (моделирование) информационных моделей. Каждая программная среда имеет свой инструментарий и позволяет работать с определенными видами информационных объектов. Поэтому перед исследователем возникает нелегкий вопрос выбора наиболее удобной и эффективной среды для решения поставленной задачи [1].

Некоторые программные среды используются человеком как эффективное вспомогательное средство для реализации собственных замыслов. Иначе говоря, человек уже знает, какова будет модель, и использует компьютер для придания ей знаковой формы. Например, для построения геометрических моделей, схем используются графические среды, для словесных или табличных описаний - среда текстового редактора.

Другие программные сред используются как средство обработки исходной информации и получения и анализа результатов. Здесь компьютер выступает как интеллектуальный помощник. Так ведется обработка больших объемов информации в среде баз данных или проводятся вычисления в электронных таблицах.

В процессе разработки компьютерной модели исходная информационная знаковая модель будет претерпевать некоторые изменения по форме преставления, т. к. должна ориентироваться на конкретную программную среду и инструментарий.

Моделирование часто применяется вместе с другими общенаучными и специальными методами; особенно тесно оно связано с экспериментом. Изучение какого-либо объекта или явления на модели относится к особому виду эксперимента – модельному, который отличается от обычного эксперимента тем, что в процесс познания включается «промежуточное звено» - модель, являющаяся одновременно и средством и объектом экспериментального исследования, заменяющим оригинал. В частном случае такого эксперимента – в модельно кибернетическом эксперименте – вместо «реального» экспериментального оперирования с изучаемым объектом находят алгоритм (программу) его функционирования, который и выступает в качестве модели. При моделировании различных явлений обычно прибегают к процедурам абстрагирования и идеализации. По своей сути моделирование и возникло на основе математических понятий абстрагирования и идеализации, ибо в математике под абстрагированием понимают процесс мысленного выделения одного или нескольких свойств или отношений предметов, которые в данной связи рассматриваются как особо важные; абстрагирование в математике чаще всего осуществляется через ряд последовательных ступеней обучения [3].

Особенностью математического познания является широкое использование символьного языка и алгоритмических процессов.

Именно это привело к применению методов математического моделирования, и вычислительного эксперимента в науке и образовании. Сущность математического моделирования и его главное преимущество состоят в замене исходного объекта соответствующей математической моделью и в дальнейшем изучении (экспериментировании с нею) на компьютере помощью вычислительно-логических алгоритмов. Следует подчеркнуть, что исследование на модели не обязательно завершается полностью строгим решением задачи. Как правило, найти такое решение очень трудно или вовсе невозможно. Во многих случаях исследователь удовлетворяется приближенной оценкой значений величин, существенных для решаемой задачи.

Таким образом, моделирование по своей сути сводится к построению и анализу моделей предметов, явлений, процессов и объектов. Оно является универсальной методологией научного познания и решения практических задач. Основными функциями моделирования в научном познании и обучении являются иллюстративная, трансляционная, заместительно-эвристическая прогностическая.

Гершунский Б.С. Компьютеризация в сфере образования //Информатика и образование, №3, 2008 г.

Машбиц Е.И. Компьютеризация обучения: проблемы и перспективы М., 2006 г .

3. Тыщенко О.Б. Новое средство компьютерного обучения - электронный учебник // Компьютеры в учебном процессе, 2008, № 10, стр. 89-92.

Первые опыты по применению компьютеров в образовании относятся к началу 60-тых годов. Появились первые программные обучающие средства в виде автоматизированных учебных курсов, затем автоматизированных обучающих систем (АОС), реализующих парадигму программированного обучения. Динамика развития программного обеспечения, появление персональных компьютеров (ПК) третьего поколения, развитие телекоммуникационных технологий активно инициирует процессы внедрения и использования новых информационных технологий (НИТ) в образовании. Все это вместе взятое привело к появлению мультимедийных автоматизированных обучающих систем (МАОС).

Главной отличительной особенностью технологий обучения, основанных на использовании НИТ, от традиционных является применение компьютера в качестве нового и динамично развивающегося средства обучения, использование которого кардинально меняет систему форм и методов преподавания.

Назовем компьютерной обучающей программой (КОП) компьютерную программу многократного применения, специально разработанную или адаптированную для реализации педагогической функции учения или обучения при взаимодействии с обучаемым. Программы этого типа четко ориентированы на компьютерную поддержку процесса получения информации и формирования знаний в какой-либо области, закрепления навыков и умений, контроля или тестирования знаний.

В соответствии с двумя основными видами познавательной деятельности (учение или обучение) обучающие средства подразделяют на два класса - учебные среды и обучающие программы [1].

Глобальная педагогическая цель учебных сред - развитие творческих способностей обучаемого путем создания благоприятной среды, исследуя которую обучаемый приобретает нужные знания, а практическая задача - тренинг в решении задач определенного класса.

Обучающая программа должна обеспечить реализацию следующих педагогических целей: демонстрацию учебного материала; тренинг в определенной области; тестирование и диагностику в целях контроля за ходом процесса обучения; собственно обучение.

Четко очерченной границы, с точки зрения выполняемых методических функций, между учебными средами и обучающими программами нет. Единственное различие между обучающими средствами этих классов - отсутствие контроля фискального типа в учебных средах и наличие его в обучающих программах. Думается, что в перспективе, данная возможность будет присутствовать и в тех, и в других.

Современные КОП реализуют следующие стили обучения или их комбинации: объяснительное обучение; собеседование преподавателя и ученика; консультативное обучение; согласованная деятельность.

Объяснительное обучение. Ученику представляются многочисленные примеры решения задачи и объясняются значения каждого элемента знаний в процессе получения конечного результата. Процесс обучения представляется как процесс последовательной активизации знаний.

Собеседование преподавателя и ученика. В процессе собеседования позиции преподавателя и ученика являются активными. Преподаватель старается выявить пробелы в знаниях ученика, а последний пытается углубить свои знания через диалог с преподавателем. Хотя программная реализация собеседования очень сложна, но оно позволяет избежать механического обучения и довольно точно оценить уровень подготовки обучаемого.

Консультативное обучение. Подход предполагает более активную деятельность обучаемого в учебной среде, в которой ему предлагаются задачи, раскрывающие изучаемую предметную область и представляется возможность для их исследования. В этом режиме пользователь играет активную роль, а система - пассивную. В этом случае система превращается в некоторое подобие с обеспечением доступа в режиме справочника. Аналогичная консультационная учебная помощь становится необходимой компонентой учебных сред и должна содержать как концептуальные, так и операционные знания, а также средства, необходимые для представления учебных материалов, организации режимов изучения (объяснение, закрепление, диагностика, повторение, исследование) и задания модели студента, учитывающей предысторию и параметры его обучения.

Согласованная деятельность. Ставится сложная (общая) задача, решение которой реализуется групповым методом в виде деловой игры или проектного обучения. При этом без согласованных действий обучаемых в процессе решения задачи оптимальное достижение цели невозможно.

На современном этапе развития НИТ, программно-аппаратных средств, опыта использования ПК в учебном процессе целесообразно принять следующую классификацию КОП по функциональным признакам: электронные учебники - ЭУ; лабораторные практикумы - ЛП; тренажеры - ТР; контролирующие программы - КП; справочники, базы данных учебного назначения - УБД; предметно-ориентированные среды (учебные и специализированные пакеты, моделирующие программы) - ПОС.

Электронный учебник. Электронный учебник - это программно-методический комплекс, обеспечивающий возможность самостоятельно освоить учебный курс или какую-либо его часть. ЭУ соединяет в себе свойства обычного учебника, справочника, задачника и лабораторного практикума.

Лабораторный практикум. Программы этого типа используются для проведения наблюдений над объектами, их взаимосвязями, или некоторыми их свойствами; для обработки результатов наблюдений, их численного и графического представления; для исследования различных аспектов использования этих объектов на практике.

Тренажер. Тренажеры служат для отработки и закрепления технических навыков решения задач. Они должны обеспечивать получение информации по теории и приемам решения задач, тренировку на различных уровнях самостоятельности, контроль и самоконтроль.

Контролирующие программы. Контролирующие программы это программные средства, предназначенные для проверки (оценки) качества знаний.

Справочники, базы данных учебного назначения. Программы этого типа предназначены для хранения и предъявления ученику разнообразной учебной информации учебного характера. Для этих материалов характерны иерархическая организация и быстрый поиск информации по различным признакам или контексту.

Предметно-ориентированная среда - это учебный пакет программ, позволяющий оперировать с объектами определенного класса. Ученик оперирует объектами среды, руководствуясь методическими указаниями, в целях достижения поставленной дидактической задачи, либо производит исследование, цели и задачи которого поставлены им самостоятельно.

Положительный опыт использования КОП в наибольшей степени накоплен в преподавании математических дисциплин. В математике это базируется на следующих предпосылках: накоплен огромный опыт в формализации и алгоритмизации методов решения задач, их графической и анимационной интерпретации; применяются апробированные, хорошо реализуемые с помощью компьютера, дидактические приемы и методики преподавания; математику преподают наиболее подготовленные в области информационных технологий кадры преподавателей; появляется все более программное обеспечение, первоначальное освоение которого идет в основном среди математиков.

Однако процесс разработки и дальнейшего использования КОП проходит не совсем гладко. Общим недостатком является то, что при разработке технического задания на КОП акцент делается не на конечную цель - обучение, а на технологию программной реализации. Это происходит чаще всего потому, что использование компьютеров в реальном учебном процессе должно приводить к определению перечня функций, которые будут возложены на компьютер, к пересмотру методики преподавания предмета и графика учебного процесса.

Современный ПК выступает здесь не как средство для расширения информационной составляющей традиционной методики преподавания, а как принципиально новое средство обучения, кардинально меняющее технологию обучения. Это замечание относится к компьютеризации процесса обучения вообще, а не только к ее реализации для преподавания математических дисциплин.

Проиллюстрируем эволюцию КОП как с точки зрения программно-аппаратной реализации, так и со стороны компоненты, характеризующей главное содержание данного вида программного обеспечения - его информационно-методическое наполнение для реализации функции обучения (см. табл. 7) [1].

Эволюция КОП на фоне развития информационных технологий

Прямое програм-мирование, ИС,

Реализация в КОП

С приобретением опыта разработки, совершенствованием технологии программирования и, главное, опыта использования КОП в реальном учебном процессе, оттачивались методики их применения. В итоге были выявлены требования к свойствам КОП, их классификации, сферы применения и, в конечном итоге, к пониманию того, что компьютеризация образования ведет к смене технологии обучения.

В настоящее время происходит трансформация разрозненных программ поддержки частей курса в целостную компьютерную поддержку курса. В ряде случаев разработчики объединяют КОП на основе по курсу. Современная КОП должна обладать следующими основными свойствами: соответствовать образовательным стандартам; поддерживать компьютеризированную методику обучения; быть реализованной с помощью современных инструментальных средств; иметь документацию для пользователя; в учебном процессе для КОП должно быть определено место и способ применения; КОП должны быть готовыми для использования в телематических системах (дистанционное образование).

Примером такого решения является создание электронного учебно-методического комплекса (ЭУМК). В нашей концепции электронного учебно-методического комплекса книга остается первым этапом в общении человека с новым знанием. Отсюда мультимедийная автоматизированная обучающая система (МАОС) - электронная составляющая комплекса - должна быть дополнением печатной книги, не заменой ее и она не должна вторгаться в общение человека с печатной книгой.

Все элементы МАОС в общей структуре ЭУМК являются аналогами соответствующих учебно-методических материалов, присутствующих в традиционной системе обучения и образующих основу комплекса в кейсовой технологии, разработанной на основе технологии модульного обучения (см. табл. 8).

Комплекс учебных материалов, входящих в ЭУМК

Учебные пособия модульного типа,

МАОС нужно рассматривать как обучающую информационную среду, которая является органическим продолжением традиционных методов обучения, построенных на книге, и которая в силу специфических интеллектуальных способностей ПК обеспечивает: быстрый и полный доступ к любой информации в гипертекстовом режиме; организацию изучения предмета на практических занятиях под руководством преподавателя; помощь обучаемым в организации самостоятельной работы; возможность выполнения упражнений и лабораторных работ, которые, в основном, могут быть реализованы за счет применения ПК; аудиовизуальные условия (графика, звук) для порождения нового знания через сходство по аналогии, сводя мотивационную и информационную составляющие поведения из разных полушарий в единую деятельность [2].

При создании МАОС учитывалось, что с позиций когнитивной эргономики словесные текстовые учебные материалы должны быть визуально оформлены. Текст на экране монитора усваивается иначе, чем написанный на бумаге. Текст в электронном учебнике является обучающей средой, готовящей к общению с упражнениями, но будучи создан в форме гипертекста, одновременно способен дать быстрый доступ к объемам информации, равноценным библиотекам учебников. Притом в оформлении гипертекста доступны все возможности, достижимые с помощью почти стандартизованных текстовых структур: рисунки-иллюстрации, математические формулы, различные способы форматированного оформления страниц и шрифтов. Использование элементов мультипликации, звуковое оформление при создании обучающего текста может придать дополнительную изобразительную ценность обучающей среде и оживить изложение учебного материала.

Без использования ЭУМК трудно достичь целого ряда целей профессионального математического образования: сформировать профессиональные мотивы (а не только познавательные интересы); выстроить системное представление о профессиональной деятельности математика в его крупных фрагментах; достичь целостной ориентировки в учебном материале (по сути математики) как в определенной сфере жизнедеятельности; научить не столько знанию как конечному продукту, но скорее процедуре усвоения материала в рамках специальной дидактической среды, создающей оптимальную психологическую и социальную ситуацию познания.

Реализация этих принципов в полном объеме позволяет формировать в студенте культуру личностно-творческой (самосозидающей) деятельности. Мы разрабатывали ЭУМК исходя из синергетического постулата о самоорганизации человеческого сознания. Задача педагога заключается в том, чтобы создать условия для пробуждения этого сознания, указать ориентиры личностного потенциала самоорганизации. ЭУМК выполняет функцию регулятора, побуждающего самостоятельно изучать данную науку, осмысливать собственные переживания и эмоции, строить собственную картину мира. Каждое новое знание (тем более знание о принципиально новом) изменяет представление человека о его месте в мире, оказывает "обратное" влияние на этот мир [3].

Читайте также: