Работы автора

Введение. Статья посвящена проблеме изучения семантического пространства текстов по физике и астрономии с помощью компьютерных технологий. Цель статьи заключается в: 1) определении семантических расстояний между ключевыми понятиями микромира в физических и астрономических учебных текстах; 2) построении графов, визуализирующих семантические пространства этих текстов, и их сравнении.

Материалы и методы. Для анализа использовались тексты по физике и астрономии из школьных и вузовских учебников, а также статьи Википедии (всего более 100 тысяч слов). Обработка текста и вычисление косинусной меры близости понятий осуществлялись с помощью компьютерных программ, написанных в ABCPascal и электронных таблиц Excel; для построения графов использовался онлайн-ресурс Интернета. Результаты исследования. Получены два файла с текстами по физике и астрономии, выявлены ключевые понятия физики микромира, и для них определены косинусные меры близости и семантические расстояния. Построены графы, вершины которых соответствуют понятиям, а ребра характеризуют смысловые связи между ними. В результате их сравнения обнаружено, что семантические связи между ключевыми понятиями в физических и астрономических текстах имеют принципиальные различия. Для каждого текста может быть вычислена средняя косинусная близость некоторого понятия (например, «атом») c ключевыми понятиями «электрон», «протон», «нейтрон», «ядро» и т. д.; она является одной из характеристик учебного текста.

Заключение. Предложенный метод позволяет получить объективные оценки степени близости ключевых понятий в учебных текстах, изучить и сравнить семантические пространства.

Дидактическая система «преподаватель-знания-студенты» является плохо формализуемой, так как она функционирует в условиях неопределенности и недостатка информации о протекающих процессах. Поэтому проблема создания ее компьютерной модели является актуальной. Цель статьи состоит в построении нечеткой функциональной модели обучения студента и исследовании ее поведения при изменении параметров дидактической системы. Методологической основой исследования являются общенаучные принципы объективности, единства теории и практики, а также важнейшие идеи теории обучения. В исследовании применялись методы качественного, математического и компьютерного моделирования, предусматривающие создание компьютерной программы, проведение серии компьютерных имитаций и анализа получающихся результатов. В статье перечислены факторы, осложняющие изучение дидактических систем, построена когнитивная сеть, моделирующая учебный процесс, выявлены его основные параметры: сложность учебной информации, мотивация студента, его уровень понимания, посещаемость занятий, активность учебной деятельности, домашнее задание, объем выполненной домашней работы, сложность теста (экзамена). Путем задания треугольных функций принадлежности осуществлена фаззификация входных величин. Написана компьютерная программа, которая с помощью логистической функции вычисляет среднюю оценку студента и вероятности получения отметок «неудовлетворительно», «удовлетворительно», «хорошо» и «отлично». Для определения параметров модели произведена ее настройка, в ходе которой подобраны коэффициенты, обеспечивающие разумные результаты моделирования. Осуществлено моделирование обучения студентов при различных входных параметрах. Также рассмотрена другая модель, учитывающая влияние мотивации студента на объем домашней работы и активность на занятии, проанализированы результаты ее работы.

Статья посвящена важной проблеме дидактики, – выявлению ключевых понятий и установлению внутрипредметных связей между разделами курса физики, актуализация которых способствуют повышению системности формируемых у учащихся знаний об окружающем мире. Методологической основой исследования являются основные положения теории систем, общенаучные принципы объективности, единства теории и практики. В исследовании применялись следующие методы: 1) контент-анализ школьных учебников с целью выявления ключевых понятий; 2) создание и использования компьютерной программы, вычисляющей косинусоидальную меру близости текстов и меру Дайса; 3) определение степени семантической близости списков ключевых понятий, получение матрицы близости между шестью разделами школьного курса физики: механика, молекулярная физика и термодинамика, электродинамика, оптика, физика микромира, частная теория относительности; 4) нахождение коэффициентов интегрированности разделов физики в систему физических знаний; 5) математическая обработка результатов в электронных таблицах Excel. Получены списки ключевых понятий для каждого раздела курса физики, определены частоты их использования, оценена степень семантической близости как косинус угла между векторами в многомерном пространстве, вычислена мера Дайса. Это позволило получить матрицу показателей степени близости для 6 разделов, выявить самые сильные и слабые связи, оценить степень интегрированности того или иного раздела. В статье приводится список ключевых (часто используемых) понятий для каждого раздела и всего курса физики в целом, что может быть учтено при дальнейшем совершенствовании методики преподавания. Выявленные факты позволяют утверждать, что школьный курс физики характеризуется достаточно высокой связностью. Предлагаемый метод может быть использован для определения силы внутрипредметных и межпредметных связей других учебных дисциплин.

Дидактическая система «учитель-ученик» - слабоструктурированный и плохо формализуемый объект, функционирующий в условиях неопределенности и недостатка информации. Его изучение требует сочетания методов качественного, математического и компьютерного моделирования. В статье рассмотрены: 1) линейная и нелинейная модели системы «учитель-ученик»; 2) многокомпонентная модель усвоения логически несвязанной информации; 3) модель усвоения логически связанной информации; 4) модель усвоения и забывания частично связанного материала; 5) модель, учитывающая зависимость степени понимания от быстроты поступления учебной информации. Полученные графики показывают изменение количества знаний ученика во время обучения и забывания. Правильность предложенных моделей подтверждается тем, что их отклик на изменение параметров и входных величин соответствует объективно существующим закономерностям учебного процесса.