Автоматизированная система контроля знаний специалистов по дефектоскопии

 

Реферат

 

Пояснительная записка имеет объём 80 страниц, 31 рисунок, 7 таблиц, 12 источников, 6 листов графического материала формата А1.

НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, ДИАГНОСТИКА, ДЕФЕКТОСКОПИЯ, ТЕСТ, ОЦЕНКА ЗНАНИЙ, ВОПРОСЫ, МЕТОД, ОБУЧЕНИЕ, ОТВЕТЫ

Объектом исследования является разработка системы автоматизированного контроля знаний специалистов по дефектоскопии.

Актуальность создания подобной системы объясняется необходимостью автоматизации процесса тестирования уровня квалификации специалистов. Компьютерное тестирование позволит уменьшить объём рутинной работы экзаменаторов, снизить влияние «человеческого фактора» на результат контроля.

Новизной предлагаемого решения является возможность редактирования и создания новых комплектов контрольных вопросов и ответов. Предусматривается обучающий режим работы системы, при котором обучаемый имеет возможность получить всесторонние комментарии по интересующим вопросам. Этот режим позволит автоматизировать процесс подготовки слушателей к сдаче квалификационного экзамена. Архитектура программного продукта является открытой и обеспечивает дальнейшее расширение функциональности.

Применение предлагаемого программного продукта позволит повысить эффективность и беспристрастность контроля знаний, увеличить производительность труда комиссии, проводящей аттестацию.

Программный продукт проходит испытания в Самарском филиале ОАО «Оргэнергонефть». После завершения периода контрольных испытаний планируется его использование для решения задач по обучению и тестирования специалистов по неразрушающему контролю.

Содержание

 

Введение

1. Анализ предметной области

1.1 Обзор автоматизированных систем обучения и контроля знаний

1.2 Проектирование автоматизированных дидактических программ

1.2.1 Исходная концепция

1.2.2 Целевые показатели

1.3 Психологические механизмы усвоения знаний

1.3.1 Бихевиористская теория обучения

1.3.2 Ассоциативно-рефлекторная теория усвоения

1.3.3 Теория поэтапного формирования умственных действий

1.4 Принципы создания эффективной тестирующей программы

1.4.1 Использование оценочных методик

1.4.2 Использование оценочного инструментария целенаправленным образом

1.4.3 Использование в оценках персонала целостного подхода

1.4.4 Использование непредубежденного оценочного инструментария

1.4.5 Использование только надежного оценочного инструментария

1.4.6 Валидность оценочного инструментария

1.4.7 Использование проверенных оценочных процедур и инструментов

1.4.8 Использование орудий оценки, приемлемых для целевой группы

1.4.9 Использование документированных оценочных инструментов

1.4.10 Создание условий тестирования, приемлемых для всех тестируемых

1.4.11 Приспособления оценочного процесса для людей с ограничениями

1.4.12 Безопасность оценочного инструментария

1.4.13 Конфиденциальность результатов оценки

1.4.14 Обеспечение корректной и надлежащей интерпретации оценок

1.5 Самарский филиал ОАО "Оргэнергонефть"

1.5.1 Подготовка кадров

1.5.2 Обучение эксплуатационного персонала

1.5.3 Аттестация и сертификация

1.5.4 Аккредитация

1.5.4 Аккредитация

1.6 Роль и место методов неразрушающего контроля

1.6.1 Проблема обеспечения максимально возможного срока службы систем

1.6.2 Проблемы выявления дефектов и характеристики методов НК

1.6.3 Выбор метода НК

1.6.4 Чувствительность метода контроля

2. Проектирование системы контроля знаний

2.1 Общая структура системы

2.1 Разработка подсистем

2.1.1 Подсистема конфигурирования

2.1.2 Подсистема тестирования

2.1.3 Подсистема сервиса

3. Реализация программного продукта

3.1 Общее описание пакета программ

3.2 Общие элементы построения приложений

3.2.1 Проверка на повторный запуск

3.2.2 Заставка

3.3 Редактор теста

3.3.1 Вход в программу

3.3.2 Главное окно

3.3.3 Редактирование вопросов

3.3.4 Задание настроек теста

3.3.5 Выбор метода неразрушающего контроля

3.3.6 Экспорт текста

3.3.7 Смена паролей

3.4 Клиентская программа тестирования

3.4.1 Регистрация

3.4.2 Тестирование

3.4.3 Просмотр результатов тестирования

3.5 Отладка. Контроль использования динамической памяти

3.6 Защита информации

3.6.1 Защита от несанкционированного использования

3.6.2 Защита данных

3.6.3 Защита от программ-шпионов

4. Экономическое обоснование

4.1 Расчет затрат на создание системы

4.2 Расчет экономической эффективности разрабатываемой системы

4.2.1 Расчет экономического эффекта у производителя системы

4.2.2 Расчет экономического эффекта у пользователя

5. Обеспечение безопасности жизнедеятельности

5.1 Общие положения

5.2 Требования к производственным процессам и оборудованию

5.3 Требования к организации рабочих мест

5.4 Требования к естественному и искусственному освещению

5.5 Требования к микроклимату и ионизации воздушной среды

5.6 Требования к шуму и вибрации

5.7 Требования к ионизирующим и неионизирующим излучениям

5.8 Оптимизация трудовой деятельности пользователей ПЭВМ (ПК)

Заключение

Список использованных источников

Введение

 

Подготовка квалифицированных специалистов по дефектоскопии является важной задачей, т.к. дефектоскописты играют важную роль в различных областях промышленного производства. Поэтому, по отношению к ним, требуются твёрдые теоретические и практические знания контрольных приборов, а также методов контроля дефектов. Для получения или подтверждения квалификации специалисты сдают квалификационный экзамен. Экзамен предусматривает получение ответов на предложенные вопросы. При этом, каждый вопрос имеет несколько вариантов ответов. На экзаменаторов ложится рутинная работа по подготовке экзамена и проверке полученных ответов. Всего, по теме экзамена предусматривается 200 и более вопросов. Поэтому, для каждого человека, сдающего экзамен, экзаменаторам необходимо подготовить список из 80 вопросов, выбранных случайным образом. Это необходимо для того, чтобы исключить вероятность фальсификации экзаменационной оценки.

Составление списка вопросов, а также и проверка ответов на них является большой и рутинной работой для экзаменаторов.

Для успешной сдачи квалификационного экзамена слушателям необходимо твёрдо знать ответы на все вопросы темы. Поэтому возникает вопрос автоматизации подготовки слушателей в экзамену.

В процессе подготовки слушатель должен иметь возможность получать разъяснения и подробные правильные ответы на предложенные вопросы. В этом случае возникает необходимость создания электронного методического пособия.

Количество и формулировки вопросов могут меняться, добавляться, удаляться. Поэтому, экзаменаторам приходится периодически корректировать списки вопросов.

Указанные выше факты указывают на необходимость компьютерной автоматизации проведения экзаменов. Создаваемый программный продукт должен удовлетворять следующим требованиям:

1. автоматическое составление списка вопросов, выбранных случайным образом

2. возможность работы в обучающем режиме, при котором пользователь может получить развёрнутую информацию по заданному вопросу.

3. необходимо наличие утилиты для конфигурирования параметров теста.

4. программный продукт должен иметь возможность создания нового набора вопросов с ответами и комментариями.

 

1. Анализ предметной области

 

1.1 Обзор автоматизированных систем обучения и контроля знаний

 

Систематические исследования в области компьютерной поддержки процесса обучения имеют более чем 30-летнюю историю. За этот период в США, Канаде, Англии, Франции, Японии, России и ряде других стран было разработано большое количество компьютерных систем учебного назначения, ориентированных на различные типы ЭВМ. Детальный обзор аппаратных и программно-информационных средств поддержки учебного процесса, созданных до начала 80-х гг., приведен в справочнике [1], а описание более поздних разработок можно найти в периодических обзорных выпусках российского научно-исследовательского института высшего образования (НИИ ВО) или в выпускаемых этим же институтом каталогах программных средств учебного назначения, например в [2-5].

Сферы применения компьютерных средств поддержки процесса обучения гораздо шире, чем только учебные заведения. Это крупные промышленные предприятия, военные и гражданские организации, ведущие самостоятельную подготовку и переподготовку кадров [6]. Кроме того, в цивилизованных странах становится уже стандартом снабжать новые сложные машины и технологии компьютерными обучающими системами, облегчающими и ускоряющими процесс их освоения и внедрения. За рубежом разработку "мягкого" компьютерного продукта учебного назначения (методических и программно-информационных средств) считают весьма дорогостоящим делом в силу его высокой наукоемкости и необходимости совместной работы высококвалифицированных специалистов: психологов, преподавателей-предметников, компьютерных дизайнеров. Несмотря на это, многие зарубежные крупные фирмы финансируют проекты создания компьютерных учебных систем в учебных заведениях и ведут собственные разработки в этой области [3].

В методологическом плане разработка и использование компьютерных средств поддержки обучения, в первую очередь - "мягкого" продукта, с самого начала развивались по двум направлениям, слабо связанным между собой. Первое направление опирается в своей основе на идеи программированного обучения. В его рамках разрабатываются и эксплуатируются автоматизированные обучающие системы (АОС) по различным учебным дисциплинам. Ядром АОС являются так называемые авторские системы, позволяющие преподавателю-разработчику вводить свой учебный материал в базу данных и программировать с помощью специальных авторских языков или других средств алгоритмы его изучения. Характерными представителями АОС, построенных на алгоритмах программированного обучения, длительное время являлись: за рубежом система PLATO, в нашей стране семейство АОС ВУЗ [1]. С начала 90-х годов в России и странах СНГ распространяются инструментальные среды для создания компьютерных курсов на ПЭВМ типа IBM PC зарубежного (Private Tutor, LinkWay, Costoc) и отечественного производства: АДОНИС, АСОК, УРОК и др.

Второе направление компьютеризации обучения является как бы вторичным приложением "мягкого" продукта компьютеризации различных отраслей человеческой деятельности (науки, техники, экономики и др.). Это отдельные программы, пакеты программ, элементы автоматизированных систем (АСУ, САПР, АСНИ, АСУП и др.), предназначенные для автоматизации трудоемких расчетов, оптимизации, исследования свойств объектов и процессов на математических моделях и т.п. Применение таких программных систем в учебном процессе носит более массовый характер, чем использование универсальных АОС, как в нашей стране, так и за рубежом, но, в силу своей разобщенности в содержательном плане и отсутствия единой дидактической платформы, менее известно, систематизировано и обобщено в научно-методической литературе. Среди многочисленных работ в нашей стране по адаптации отраслевых программных разработок для целей обучения определенной системностью и попытками дидактических и технических обобщений выделяются работы по созданию учебно-исследовательских САПР и АСНИ.

С начала 80-х годов интенсивно развивается новое направление в компьютеризации обучения - интеллектуальные обучающие системы (ИОС), основанные на работах в области искусственного интеллекта [6]. Существенной частью ИОС являются модели обучаемого, процесса обучения, предметной области, на основе которых для каждого обучаемого может строиться рациональная стратегия обучения. Базы знаний ИОС могут содержать наряду с формализованными знаниями экспертные знания в предметных областях и в сфере обучения. Работы в области создания ИОС безусловно перспективны, но находятся пока на стадии лабораторных исследований и, несмотря на некоторые примеры успешного применения, на уровень массовой технологии еще не вышли.

"Персональная революция" 80-х гг. принесла в сферу обучения не только новые технические, но и дидактические возможности. Это доступность ПЭВМ, простота диалогового общения и, конечно же, графика. Применение графических иллюстраций в учебных компьютерных системах позволяет не только увеличить скорость передачи информации обучаемому и повысить уровень ее понимания, но и способствует развитию таких важных для специалиста любой отрасли качеств, как интуиция, профессиональное "чутье", образное мышление. А на рынке компьютерных технологий появляются еще более перспективные для целей профессиональной подготовки технические и программные новинки. Это оптические внешние запоминающие устройства на компакт-дисках CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory) с большими объемами памяти (сотни мегабайт), инструментальные программные средства гипертекста, мульти- и гипермедиа, системы "виртуальной реальности".

Компьютер, снабженный техническими средствами мультимедиа, позволяет широко использовать дидактические возможности графики и звука. С помощью систем гипертекста можно создавать перекрестные ссылки в массивах текстовой информации, что облегчает поиск нужной информации по ключевым словам, выделенным в тексте. Системы гипермедиа позволяют связать друг с другом не только фрагменты текста, но и графику, оцифрованную речь, звукозаписи, фотографии, мультфильмы, видеоклипы и т.п.

Использование таких систем позволяет создавать и широко тиражировать на лазерных компакт-дисках "электронные" руководства, справочники, книги, энциклопедии.

Развитие информационных телекоммуникационных сетей дает новый импульс системам дистанционного обучения, обеспечивает доступ к гигантским объемам информации, хранящимся в различных уголках нашей планеты.

Новые аппаратные и программные средства, наращивающие возможности компьютера, переход в разряд анахронизма понимания его роли как вычислителя постепенно привели к вытеснению термина "компьютерные технологии" термином "информационные технологии". Под этим термином понимают процессы накопления, обработки, представления и использования информации с помощью электронных средств. Так, суть информатизации образования определяют как создание условий учащимся для свободного доступа к большим объемам активной информации в базах данных, базах знаний, электронных архивах, справочниках, энциклопедиях.

Следуя этой терминологии, можно определить информационные технологии обучения (ИТО) как совокупность электронных средств и способов их функционирования, используемых для реализации обучающей деятельности. В состав электронных средств входят аппаратные, программные и информационные компоненты, способы применения которых указываются в методическом обеспечении ИТО.

Впечатляющий прогресс в развитии аппаратных и инструментальных программных средств ИТО предоставляет хорошие технические возможности для реализации различных дидактических идей. Однако, как показывает анализ отечественных и зарубежных компьютерных систем учебного назначения, ряд из них по своим дидактическим характеристикам нельзя назвать даже удовлетворительными. Дело в том, что уровень качества "мягкого" продукта учебного назначения закладывается на этапе его проектирования при подготовке учебного материала для наполнения баз данных АОС и электронных учебников, при создании сценариев учебной работы с компьютерными системами моделирующего типа, при разработке задач и упражнений и т.п.

 

1.2 Проектирование автоматизированных дидактических программ

 

1.2.1 Исходная концепция

Рост интереса к сущности научного знания в условиях информатизации общества привел к выявлению его неоднородности. В ходе исследований по проблемам методологии науки было предложено различать явные и неявные знания. В дальнейшем в связи с активизацией исследований проблем искусственного интеллекта, в частности их нового направления - экспертных систем, эти вариации знания были названы артикулируемыми и неартикулируемыми.

Артикулируемая часть знания относительно легко поддается превращению в информацию, которая является удобным средством передачи знаний. Она может быть передана от учителя к ученику с помощью учебных текстов и графических изображений, заранее подготовленных и хранящихся на каком-либо носителе, например на бумаге, на магнитном или оптическом диске.

Неартикулируемая часть знания представляет собой тот неосязаемый, но очень важный личностный компонент знания, который принято называть опытом, интуицией и т. п. Эта часть знания охватывает умения, навыки, интуитивные образы и другие формы личностного опыта, которые не могут быть переданы непосредственно от учителя к ученику. Они могут быть "добыты" учеником лишь в ходе самостоятельной учебной деятельности по решению практических задач.

Будем называть компьютерные системы для поддержки процесса обучения артикулируемой части знания декларативными. К их числу могут быть отнесены "электронные" книги, базы данных и другие компьютерные средства,позволяющие накапливать, хранить и передавать информацию учебного назначения, причем не только в виде текстов, но и в форме графических, аудио- и видеоиллюстраций.

Компьютерные системы для поддержки процесса освоения неартикулируемой части знания будем называть процедурными. Эти системы не содержат овеществленное знание в виде информации. Они построены на основе математических моделей, которые позволяют обучаемому в ходе детерминированного или свободного учебного исследования получать (добывать) знания о свойствах изучаемых объектов или процессов.

Не следует отождествлять понятие артикулируемой и неартикулируемой частей знания с понятием соответственно формализованных и неформализованных знаний. Нередко и неформализованные знания можно представить в овеществленном виде, например, в виде описания эвристических правил, и передать их ученику с помощью систем декларативного типа.

Необходимо отметить также, что разделение знания на две части, артикулируемую и неартикулируемую, весьма условно. Знание по своей сути неделимо. В диалогах Платона Сократ говорит Федру: "Глуп и тот, кто надеется запечатлеть в письменах свое знание, и тот, кто потом вознамерится извлечь его оттуда нетронутым и годным к употреблению". Поэтому правильнее говорить о тех или иных аспектах знания как неделимого целого. В определенной мере можно считать условным и деление компьютерных систем поддержки процесса обучения на декларативные и процедурные. Можно говорить лишь о более высокой степени детерминированности знаний и процессов их изучения в одних системах и неопределенности знаний и свободы процесса их освоения в других.

 

1.2.2 Целевые показатели

В педагогике (в литературе и обычной практике средней и высшей школы) много говорят о показателях, но в большинстве случаев дальше словесных формулировок типа "знания, умения, навыки" дело не идет. Среди относительно немногих работ, где дидактические показатели формулируются в количественном виде, выделяются своей системностью и логичностью исследования В. П. Беспалько. Система дидактических показателей, предложенная им, принята в данной работе. Классифицируем эти показатели по группам, изображённым на рис. 1.1.

 

Рис. 1.1

 

Показатели уровня представления учебного материала. Различают четыре формы представления учебного материала, которые соответствуют различным ступеням абстракции в описании, изображённым на рис. 1.2.

 

Показатели уровня представления учебного материала

Рис. 1.2

 

Феноменологическая (описательная) ступень, на которой с использованием обычного естественного языка лишь описывают, констатируют факты, явления, процессы. Иногда дают их классификацию.

Аналитико-синтетическое описание (ступень качественных теорий), в котором на естественно-логическом языке излагают теорию частных явлений, что создает предпосылки для предсказания исходов явлений и процессов на качественном уровне.

Математическое описание (ступень количественных теорий), в котором на математическом языке излагают теорию частных явлений. Применение математических моделей создает при этом возможность для прогнозирования исходов явлений и процессов на количественном уровне.

Аксиоматическое описание, в котором формулируют законы, обладающие междисциплинарной общностью. Примеры таких описаний можно встретить в кибернетике, философии, теории систем.

Принято обозначать уровень представления (иногда его называют уровнем научности) коэффициентом . Он может принимать значения (см. рис. 1.3). Иногда вводят и так называемый коэффициент научности

 

,

 

где - уровень представления учебного материала; - уровень развития науки по теме проектируемого комплекса.

Очевидно, что .

Показатели уровня усвоения учебного материала. Эти показатели классифицируют глубину проникновения и качество владения учащимися учебным материалом. Такая классификация позволяет четко формулировать дидактические цели при проектировании учебного комплекса и на их основе определять его состав.

Различают пять уровней усвоения учебного материала, изображённых на рис. 1.3.

 

Рис. 1.3. Показатели уровня усвоения учебного материала

 

Нулевой уровень (Понимание) - это такой уровень, при котором учащийся способен понимать, т.е. осмысленно воспринимать новую для него информацию. Строго говоря, этот уровень нельзя называть уровнем усвоения учебного материала по изучаемой теме. Фактически речь идет о предшествующей подготовке учащегося, которая дает ему возможность понимать новый для него учебный материал. Условно деятельность учащегося на "нулевом" уровне называют Пониманием.

Первый уровень (Опознание) - это узнавание изучаемых объектов и процессов при повторном восприятии ранее усвоенной информации о них или действий с ними, например, выделение изучаемого объекта из ряда предъявленных различных объектов. Условно деятельность первого уровня называют Опознанием, а знания, лежащие в ее основе, - Знания-знакомства.

Второй уровень (Воспроизведение) - это воспроизведение усвоенных ранее знаний от буквальной копии до применения в типовых ситуациях. Примеры: воспроизведение информации по памяти; решение типовых задач (по усвоенному ранее образцу). Деятельность второго уровня условно называют Воспроизведением, а знания, лежащие в ее основе, - Знания-копии.

Третий уровень (Применение) - это такой уровень усвоения информации, при котором учащийся способен самостоятельно воспроизводить и преобразовывать усвоенную информацию для обсуждения известных объектов и применения ее в разнообразных нетиповых (реальных) ситуациях. При этом учащийся способен генерировать субъективно новую (новую для него) информацию об изучаемых объектах и действиях с ними. Примеры: решение нетиповых задач, выбор подходящего алгоритма из набора ранее изученных алгоритмов для решения конкретной задачи. Деятельность третьего уровня условно называют Применением, а знания, лежащие в ее основе, - Знания-умения.

Четвертый уровень (Творческая деятельность) - это такой уровень владения учебным материалом темы, при котором учащийся способен создавать объективно новую информацию (ранее неизвестную никому).

Принято обозначать уровень усвоения учебного материала коэффициентом . Он может принимать значения в соответствии с нумерацией уровней, приведенной выше.

Для измерения степени владения учебным материалом на каждом уровне используют коэффициент (1.1)

 

, (1.1)

 

где - количество правильно выполненных существенных операций в процессе тестирования;

- суммарное (общее) количество существенных операций в тесте или батарее тестов. Под существенными понимают те операции, которые выполняются на проверяемом уровне . Операции, принадлежащие к более низкому уровню, в число существенных не входят.

По рекомендациям, данным в работе, при следует продолжать обучение (управлять процессом учения). При наступает период самоорганизации, и процесс учения может быть свободным (неуправляемым).

Степень автоматизации усвоения. Этот показатель характеризует умения как навыки в овладении осваиваемыми способами деятельности, что иногда требуется в процессе обучения. Можно измерять степень автоматизации усвоения коэффициентом (1.2).

 

,(1.2)

 

где - время выполнения теста профессионалом;

- время выполнения теста учащимся.

Осознанность как показатель качества усвоения. Осознанность учебной деятельности всегда высоко ценилась преподавателями. Под осознанностью обычно понимают умение обосновать выбор способа действия и его план - ориентировочную основу деятельности.

Различают три степени осознанности .

. Учащийся обосновывает свой выбор, опираясь на информацию изучаемой дисциплины.

. Учащийся обосновывает свой выбор, опираясь на информацию не только изучаемой, но и какой-либо смежной дисциплины.

. Учащийся обосновывает свой выбор с привлечением информации из различных дисциплин с широким использованием междисциплинарных связей.

Сложность учебного материала. Это понятие относительное. Оно связано с уровнем представления учебного материала . Если учащийся владеет аппаратом изложения материала на данном уровне (например логикой на 2-м уровне, математическим аппаратом - на 3-м), то изложение материала ему не кажется сложным, и наоборот. Так, человек с гуманитарной подготовкой, не владеющий математическим аппаратом, какой бы он ни был "сообразительный", не поймет изложение технической науки на 3-м уровне. Принцип от простого к сложному означает движение в ходе обучения от низшего уровня () к высшему ().

Трудность учебного материала. Это также понятие относительное. Оно связано с уровнями усвоения учебного материала. Чем выше уровень усвоения , тем выше трудность. При этом важна также преемственность в усвоении. Если учащийся владеет материалом на первом уровне, то переход к освоению на втором уровне ему труден, но доступен. Если же ставится задача сразу перейти от первого уровня усвоения к третьему, например после прочтения учебного пособия - к решению нетиповых задач, то это более высокая степень трудности, которая может оказаться недоступной. В процессе обучения в зависимости от выбранного целевого показателя по необходимо сначала организовать учебную деятельность на уровне , затем - и т.д. Зависимость уровня усвоения от времени приведена на рис. 1.4. Именно поэтому в системе КАДИС предусмотрена следующая последовательность применения различных компонент учебных комплексов: учебное пособие (), АУК (), тренажеры (), ППП ().

Одной из распространенных педагогических ошибок является ситуация, когда на экзамене "требовательный" преподаватель хочет, чтобы студенты решали нетиповые задачи лишь по материалам лекционных занятий, не организовав предварительно процесс обучения не только на третьем, но и на втором и первом уровнях усвоения. Дело в том, что потенциал лекции вовсе не гарантирует усвоение учебного материала на первом уровне.

 

Рис. 1.4. Рациональная последовательность обучения

 

Следует однако, заметить, что жесткая линейная структура процесса движения от низших по уровней к высшим не всегда психологически оправдана. Представьте, что вам необходимо овладеть некоей теорией, применение которой в практических задачах вы увидите только на заключительном этапе обучения. Естественно, что процесс изучения теории на уровнях не будет осознанно мотивирован. Поэтому для создания внутренней мотивации к изучению теоретического материала на уровнях полезно иногда дать обучаемым возможность в начале обучения попробовать порешать практические задачи на уровне . (Вспомните модный некогда в педагогике высшей школы прием, называемый "созданием проблемной ситуации").

 

1.3 Психологические механизмы усвоения знаний

 

1.3.1 Бихевиористская теория обучения

При разработке сценариев учебной работы целесообразно учитывать психологические закономерности усвоения знаний, установленные в педагогической психологии и позволяющие повысить эффективность процесса обучения. Рассмотрим некоторые наиболее известные и "технологичные" теории усвоения.

Бихевиористская теория обучения. В бихевиоризме (от лат. behavior - поведение) не рассматриваются внутренние процессы человеческого мышления. Изучается поведение, которое трактуется как сумма реакций на какие-либо ситуации. Один из основоположников бихевиоризма Э. Л. Торндайк (1874-1948) считал, что обучение человека должно строиться на базе чисто механических, а не сознательных принципов. Поэтому он пытался описать обучение человека с помощью простых правил, справедливых одновременно и для животных. Среди этих правил выделим два закона, послуживших платформой для дальнейшего развития теории обучения.

Первый из них, названный законом тренировки, говорит о том, что, чем чаще повторяется определенная реакция на ситуацию, тем прочнее связь между ними, а прекращение тренировки (повторения) приводит к ослаблению этой связи.

Второй закон был назван законом эффекта: если связь между ситуацией и реакцией сопровождается состоянием удовлетворенности (удовольствия) индивида, то прочность этой связи возрастает и наоборот: прочность связи уменьшается, если результат действия приводит к состоянию неудовлетворенности. Опираясь на эти законы, последователь Торндайка Б. Ф. Скиннер разработал в начале 50-х годов весьма технологичную методику обучения, названную в дальнейшем линейным программированием. В основу своей методики Скиннер положил универсальную формулу (1.3)

 

(1.3)

 

где - ситуация;

- реакция;

- подкрепление.

Учебный материал Скиннер предлагал разбивать на мелкие дозы, каждая из которых должна содержать одну ситуацию. Ситуации должны быть настолько простыми (что почти автоматически обеспечивалось малостью доз учебного материала), чтобы реакции на них практически всегда были правильными. По мнению Скиннера, правильное выполнение учебного задания уже само по себе является положительным подкреплением и приводит учащегося в состояние удовлетворенности.

В текстах программированных учебных пособий Скиннера содержались пропуски (ситуации) - один пропуск на фразу из 2-3 строк. Пропущенные слова располагали на полях страницы. Учащийся, изучая такое пособие, сначала закрывал поля, читал текст, вставляя пропущенные слова, и сразу же проверял себя, открывая ответы. Тексты учебных пособий были написаны таким образом, чтобы в процессе их чтения обеспечивалось многократное повторение всех существенных элементов учебного материала.

Применение программированных пособий Скиннера в профессионально-технических училищах США оказалось успешным: существенно сократилось время обучения, повысилась квалификация обучаемых рабочих. Однако здесь же обнаружились и недостатки методики линейного программирования:

- нудность и механистичность программированных текстов;

- отсутствие системности, целостности в восприятии учебного материала (большое количество мелких доз не способствует обобщениям);

- правильность выполнения простых заданий является положительным подкреплением лишь на первых порах чтения пособия, в дальнейшем правильное выполнение простых ситуаций уже не приносит чувства удовлетворенности;

- отсутствие адаптации (все ученики выполняют одну и ту же программу, идут по одной линии).

Значительная часть этих недостатков была устранена в предложенной Н. А. Краудером схеме разветвленного программирования, изображённой на рис. 1.5. Краудер предложил увеличить дозу информации (, на рис. 2.1) с 2-3 строк у Скиннера до примерно половины страницы. Типовая ситуация (задание) у Краудера состояла из вопроса () и трех вариантов ответов: - правильный ответ, - неточный ответ, - неправильный ответ. При неточном ответе учащийся отправлялся к корректирующей информации (), при неправильном - ему давалось разъяснение, помощь (). При правильном ответе учащийся получал положительное подкрепление () и переходил к следующей дозе информации (). Таким образом, схема разветвленного программирования имела три пути: для сильных, средних и слабых учащихся.

 

Рис. 1.5 Схема разветвленного программирования

 

Несмотря на острую критику за принципиальное невмешательство в мышление учащегося (бихевиористы управляют лишь его поведением), бихевиористская теория обучения получила широкое распространение и была реализована в ряде технических обучающих устройств [1]. И в настоящее время универсальная схема этой теории (ситуация