Автоматизированная система диагностики умения решать расчетные задачи на основе структурно-ментальных схем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проблема и цель. В работе рассмотрена актуальная проблема - обучение решению расчетных задач. Выделены компоненты этой проблемы и показано, что для ее решения необходима автоматизация процесса обучения, особенно в плане организации самостоятельной работы. Целью работы является описание научно-технологической базы построения автоматизированной системы диагностики умения решать расчетные задачи (на примере физических задач), а также представление результатов применения разработанной системы в реальном педагогическом процессе. Методология. Описанная система основывается на ментальном подходе к обучению. В работе введено понятие вычислительного примитива и основанное на нем понятие структурно-ментальной схемы - графовидной модели умения решать задачи. Для обеспечения адаптивного, непрерывного контроля была использована Эло-подобная рейтинговая система. С целью повышения прочности усвоения умения решать задачи был реализован учет забывания с помощью кусочно-линейной модели забывания. Для оценки сформированности умения решать задачи введена величина - уровень усвоения, которая определяется по структурно-ментальной схеме (СМС) ученика и отражает ее полноту и прочность. Результаты. Приведены результаты применения, описанной автоматизированной системы диагностики умения решать расчетные задачи в реальном педагогическом процессе. Описанная система оказалась результативной, то есть позитивно влияющей на уровень сформированности умения решать задачи. Вычислена корреляция между количеством решаемых обучающимся задач и уровнем усвоения. Доказана эффективность представленной системы в плане формирования умения решать расчетные задачи на примере физических задач. Заключение. Автоматизация с помощью компьютерной системы позволяет отслеживать и хранить в памяти информацию о состоянии каждой отдельной связи СМС. Это невозможно сделать с помощью каких-либо других неавтоматизированных средств и технологий из-за большого объема данных и трудоемкости вычислений.

Об авторах

Евгений Васильевич Асауленко

Дивногорский гидроэнергетический техникум имени А.Е. Бочкина

Автор, ответственный за переписку.
Email: evgeniy.asaulenko@mail.ru

преподаватель

Российская Федерация, 663091, Дивногорск, ул. Чкалова, 41

Список литературы

  1. Asaulenko EV. Primenenie linejnoj funkcii dlya opisaniya zabyvaniya v usloviyah chastogo povtoreniya [Using a linear function to describe forgetting in conditions of frequent repetition]. Dostizheniya nauki v 2017 godu: materialy mezhdunarodnoj konferencii [Achievements of science in 2017: proceedings of the international conference] (p. 31–36). Kiev; 2017.
  2. Asaulenko EV, Pak NI. Model' iskusstvennogo uchitelya na osnove mental'nogo podhoda [Model of an artificial teacher based on a mental approach]. Rossiya – Koreya – SNG [Russia – Korea – CIS]: proceedings of international conference on science and technology (p. 199–203). Novosibirsk: NGTU Publ.; 2018.
  3. Bazhenova IV, Babich N, Pak NI. Ot proektivno-rekursivnoj tekhnologii obucheniya k mental'noj didaktike [From projective-recursive learning technology to mental didactics]: monograph. Krasnoyarsk: SFU Publ.; 2016.
  4. Gippenrejter YuB, Romanova VYa. Psihologiya pamyati [Psychology of memory]. Moscow: AST Publ., Astrel' Publ.; 2008.
  5. Zinchenko VP, Meshcheryakov BG. Bol'shoj psihologicheskij slovar' [Big psychological dictionary]. Moscow: AST Publ.; Saint Petersburg: Prajm-Evroznak Publ.; 2008.
  6. Karlova OA, Pak NI. Model' nepreryvnogo obrazovaniya shkoly budushchego (na primere inzhenernoj shkoly) [Model of continuous education of the school of the future (on the example of an engineering school)]. Otkrytoe obrazovanie [Open education]. 2013;4(99):98–104.
  7. Maslak AA. Teoriya i praktika izmereniya latentnyh peremennyh v obrazovanii [Theory and practice of measuring latent variables in education]: monograph. Moscow: Yurajt Publ.; 2016.
  8. Prikaz Ministerstva obrazovaniya i nauki Rossijskoj Federacii ot 17 maya 2012 g. No. 413 “Ob utverzhdenii federal'nogo gosudarstvennogo obrazovatel'nogo standarta srednego obshchego obrazovaniya” [Order of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation of May 17, 2012 No. 413 “On approval of the Federal State Educational Standard of Secondary General Education]. Available from: http://ivo.garant.ru/#/document/ 70188902/paragraph/2034:0 (accessed: 20.10.2019).
  9. Najsser U. Poznanie i real'nost'. Smysl i principy kognitivnoj psihologii [Cognition and reality. The meaning and principles of cognitive psychology]. Moscow: Progress Publ.; 1981.
  10. Orekhov VP, Usova AV, Turyshev IK et al. Metodika prepodavaniya fiziki v 8–10 klassah srednej shkoly [Methods of teaching physics in grades 8–10 of secondary school] (vol. 1). Moscow: Prosveshchenie Publ.; 1980.
  11. Pak NI. Gipermozg kak osnova stanovleniya mental'noj didaktiki [Hyperbrain as the basis for the formation of mental didactics]. Internet – svobodnyi, bezopasnyi, obrazovatel'nyi [Internet – free, safe, educational]: materials of the interregional scientific and practical conference (p. 42–47). Omsk: Poligraficheskij centr KAN Publ.; 2013.
  12. Pak NI. Na puti k mental'noj didaktike [On the way to mental didactics]. Perspektivy i vyzovy informacionnogo obshchestva [Prospects and challenges of the information society]: materials of the II All-Russian conference with international participation of Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafyev (p. 99–102). Krasnoyarsk: Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafyev; 2013.
  13. Usova AV, Tul'kibaeva NN. Praktikum po resheniyu fizicheskih zadach [Workshop on solving physical problems]. Moscow: Prosveshchenie Publ.; 2001.
  14. Pelanek R. Applications of the Elo Rating System in Adaptive Educational Systems, Computers & Education. 2016. Available from: https://www.muni.cz/vyzkum/publikace/ 1376317 (data obrashcheniya: 20.10.2019).
  15. Rubin DC, Wenzel AE. One Hundred Years of Forgetting: A Quantitative Description of Retention. Psychological Review. 1996;103(4):734–760.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».