Майер Роберт Валерьевич

Обучение и развитие школьников тесно связано с чтением, поэтому повышение эффективности чтения текста – одна из проблем, интенсивно исследуемая различными учеными в области дидактики, психологии и лингвистики. Чтение предполагает извлечение информации из текста, что требует декодирования фонетических связей между буквами и звуками, а также понимания смысла. Результат чтения зависит от параметров чтеца и читаемого им текста. Цели работы: 1) используя информационно-кибернетический подход, создать имитационную модель деятельности чтеца (ученика), учитывающую психологические закономерности восприятия, запоминания и забывания информации, которая позволила бы исследовать основные закономерности чтения текстов; 2) исследовать поведение этой модели при различных параметрах чтеца и текста, объяснить получающиеся результаты. Применяется системно-кибернетический подход, а также методы качественного, математического и компьютерного моделирования. В предлагаемой имитационной модели память человека моделируется тремя массивами, в которых «запоминаются» слоги, слова и предложения. Элементами массивов являются числа из интервалов [0; 1], которые равны вероятностям правильного воспроизведения этих составляющих текста. Распознавание слогов моделируется как случайный процесс с вероятностью 0,05 – 1. Когда ученик правильно прочитал все слоги, он понимает читаемое слово, и соответствующему элементу массива присваивается 1. После прочтения предложения ученик пытается понять его смысл; результат зависит от степени понимания и запоминания слов, составляющих это предложение. Модель учитывает: 1) многоуровневую структуру памяти чтеца; 2) вероятностный характер прочтения слогов, понимания слов и предложений; 3) экспоненциальный закон забывания неосмысленной информации (слогов); 4) логистический закон забывания осмысленной информации (слов, предложений); 5) влияние обратных связей на повторное чтение слов и предложений в случае их непонимания; 6) уменьшение скорости забывания информации при повторном прочтении. В результате имитационного моделирования деятельности ученика, читающего текст, получены графики зависимостей уровня понимания всего текста и отдельных предложений от времени, а также показано, что время прочтения текста сильно зависит от характеристик «чтеца» и параметров текста. Рассмотрены ситуации, когда чтец (ученик) плохо читает слоги, медленно понимает и быстро забывает прочитанное. Используемая компьютерная программа написана в среде Free Pascal и состоит из вложенных циклов, соответствующих чтению слогов, слов и предложений. Новизна заключается в том, что создана имитационная модель чтеца, с помощью которой изучены зависимость количества знаний ученика от времени, зависимость времени работы ученика с текстом от скорости чтения, зависимость степени понимания различных предложений от их порядкового номера при различных параметрах текста.

Одно из направлений развития дидактики связано с совершенствованием математической теории обучения (далее – МТО), позволяющей объяснить основные закономерности функционирования дидактических систем, базируясь на анализе их математических моделей. Актуальной проблемой МТО является математическое решение оптимизационной задачи обучения, заключающейся в определении условий организации учебного процесса, при которых его результативность максимально высока. Результат оптимизации зависит от коэффициента усвоения ученика, распределения элементов учебного материала (далее – ЭУМ) по сложности и важности, длительности занятия. Цель работы состоит в построении компьютерной модели дидактической системы и поиске оптимальных значений длительности изучения ЭУМ различной сложности и важности при фиксированной длительности занятия. Используются методы математического и компьютерного моделирования процесса обучения, а также метод стохастической оптимизации с возвратом. Он заключается в следующем: создается компьютерная программа, которая в многомерном пространстве оптимизируемых величин делает шаг в случайном направлении и моделирует изучение заданной совокупности ЭУМ при новых длительностях их изучения. Если результаты тестирования в конце обучения оказываются не лучше, чем на предыдущем шаге, то компьютер возвращается в предыдущее состояние и все повторяет снова. Если результаты тестирования выше, то изменения оптимизируемых величин принимаются и последующий шаг производится из нового состояния. Постепенно программа приближается к оптимальным значениям длительностей изучения ЭУМ. К основным результатам работы относятся: 1) компьютерная программа, позволяющая при различных распределениях ЭУМ по категориям сложности рассчитать оптимальные значения времени изучения; 2) графики зависимостей оптимального времени изучения ЭУМ, уровня знаний отдельных ЭУМ и суммарные уровни знаний ЭУМ различной важности в зависимости от их сложности. Теоретическая значимость статьи состоит в том, что в ней поставлена и решена проблема оптимизации времени изучения отдельных ЭУМ, отличающихся сложностью и важностью, которая является частной оптимизационной задачей математической теории обучения.

Развитие методики обучения методам компьютерного моделирования требует разработки несложных компьютерных моделей физических систем. В статье предлагаются макросы, созданные в Visual Basic Application, которые позволяют методом компьютерного моделирования изучить: 1) вынужденные колебания пружинного маятника; 2) хаотические колебания маятника Дафинга; 3) автоколебания Ван-дер-Поля; 4) аттрактор Лоренца; 5) электрические колебания в колебательном контуре. Разработанные программы обеспечивают проведение серии вычислительных экспериментов при различных параметрах исследуемой системы, начальных условиях и внешних воздействиях.

Рассматривается метод имитационного моделирования изучения студентом некоторой гипотетической дисциплины, рассчитанной на 15 недель и заканчивающейся экзаменом. На основе фундаментальных психолого-педагогических закономерностей обучения построена математическая многокомпонентная модель обучения, учитывающая: 1) деление всех знаний студента по прочности запоминания на три категории; 2) длительность занятий и промежутков между ними; 3) распределение учебной информации по темам и по времени; 4) сложность учебного материала; 5) повторное изучение отдельных тем во время подготовки к зачету или экзамену; 6) степень использования учебного материала предыдущих тем при изучении текущей темы. Проанализированы результаты моделирования.

Предлагается методика контент-анализа различных тем школьного курса физики, основанная на определении следующих показателей: 1) сложность физических объектов, изображенных на рисунках; 2) сложность используемых физических моделей. Разработаны соответствующие шкалы, произведена оценка физической сложности 27 тем, выявлены темы курса физики с высоким и низким уровнем сложности, определена средняя сложность учебников.