SYSTEMIC GENERATION OF SOLVING NECESSARY PROFESSIONAL THE TASKS


Cite item

Abstract

The article explains the widespread use of mathematical modeling and computational experiment in solving scientific and technical problems. It is proved that for the construction of a good model should, be chosen major processes, order parameters, towards which must adapt all the other degrees of freedom of the system. The path to understanding complex phenomena - is to build a hierarchy of simplified models. It is argued, that if the information is represented in the form of parametric networks based on the principles of the brain, then the student will be much faster to process and evaluate such information. Subsequently, the subject of action will be enough only to compare the new information, a new internal image created on the basis of transmitted information from a previously created and stored in the memory of the parametric network, taking into account the novelty and make a decision. Under such conditions, the significantly efficiency increases processing. Image component allows a person to discover new ways of solutions to plan the professional activity, that is, to acquire new knowledge. The strategy of creative thinking creates multivariate context due to the simultaneous grasp of almost all features and connections of one or many events. The conclusion, for practical implementation of such training, it is necessary to adequately prepare and initiate information environment that meets the criteria and conditions sustainable functioning of the entire system. Are proved, necessity of giving up "elementaristic approach" and the transition to a qualitatively new - a systematic approach in the knowledge of the professional environment.

About the authors

Vladimir M. Nesterenko

Samara State Technical University

Email: psychol@samgtu.ru

References

  1. Аванесов В.С. Математические модели педагогического измерения. - М.: Исследова-тельский центр, 1994. - 26 с.
  2. Берни П., Помо И., Видаль К. Порядок в хаосе. - М.: Мир, 1991. - 176 с.
  3. Коршунов А.М. Теория отражения и творчества. - М.: Политиздат, 1982. - 255 с.
  4. Мельник Н.М. Фундаментализация профессионального образования - основа достиже-ния востребованного инновационной экономикой качества подготовки специалистов // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Психолого-педагогические науки. - 2014. - №1 (21). - С. 96-103.
  5. Мельник Н.М. Инновационная технология подготовки лидеров глобальной конкуренции // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Психолого-педагогические науки. - 2013. - № 2 (20). - С. 129-141.
  6. Нестеренко В.М. Проблемы науки и творчества в сфере образования: неклассический системный подход в постановке и решении // Тезисы докладов. - СПб.: Лесотехническая академия, 1994.
  7. Нестеренко В.М. Консолидированное управление продуктивностью исследовательской деятельности аспирантов // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Психолого-педагогические науки. - 2014. - № 3 (23). - С. 151-162.
  8. Нестеренко В.М. Параметрическое управление знаниями - системообразующий фактор эволюционного поведения // Новые образовательные технологии в вузе: Мат-лы ХI Междунар. науч.-метод. конф. Екатеринбург, 2014. - С. 1095-1099.
  9. Нестеренко В.М. Эволюционный эффект параметрического управления деятельностью при решении профессиональных задач // Образование в современном мире: Роль вузов в социально-экономическом развитии региона: Сб. науч. тр. Междунар. науч.-метод. конф. - Самара, 2014. - С. 91-93.
  10. Нестеренко В.М. Проектирование учебно-технической среды профессионально-личностного саморазвития студентов технических вузов: дис. ... д-ра пед. наук: 13.00.08 / Нестеренко Владимир Михайлович. - Тольятти, 2000. - 569 c.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2015 Nesterenko V.M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).