CC BY
50
ПОСТНЕКЛАССИЧЕСКАЯ ПАРАДИГМА ДИАГНОСТИКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
POSTNONCLASSICAL DIAGNOSTIC PARADIGM OF TRAINING ACTIVITY
П.П. Дьячук, Е.В. Лариков P.P. Djachuk, E.V. Larikov
Самоорганизация, саморазвитие, саморегуляция, бифуркация, синергетика, учебная деятельность, актиограм-ма, статусграмма, постнеклассическая парадигма, диагностика.
Учебная деятельность обучающихся решению задач рассматривается как процесс, в котором проявляются способности человека к самоорганизации. На примерах математической, вербальной, музыкальной и пространственной деятельности экспериментально показано, что самоорганизация учебной деятельности представляет собой последовательную смену механизмов саморегулирования учебной деятельности от менее к более совершенным механизмам. В рамках постнеклассической парадигмы предложен экспериментальный метод диагностики процессуальных характеристик самоорганизации, основанный на инициируемой бифуркации саморазвития учебной деятельности.
Self-organization, self-development, self-regulation, bifurcation, synergy, training activity, actiogram, statusgram, postnonclassical paradigm, diagnosis. Training activity of students during problem solving is considered as a process in which a person:*« abilities to manifest self-organization are shown. On the examples of mathematical, verbal, musical and spatial activities the authors show through thr experiment that self-organization of training activity is a sequent change of tools for self-regulation of training activity from less to more sophisticated ones. Under the postnonclassical paradigm an experimental diagnostic method applied to procedural characteristics of self-organization, based on the initiated bifurcation of self-development of training activity, is proposed.
Постнеклассическая парадигма диагностики учебной деятельности обусловлена современным уровнем исследования целенаправленной деятельности обучающихся решению задач. Классический подход в диагностике учебной деятельности подразумевает диагностику результатов научения и носит статусный характер, включая уровень обученности, фактологические знания, умения и навыки и т. п. В классическом подходе обучающийся рассматривается как объект, управление и диагностика которого позволяют достигнуть целей обучения, невзирая на сложность объекта управления, обусловленную его субъектностью.
Неклассический подход учитывает сложность объекта управления, включая наличие у него собственного центра управления и то, что он является субъектом, который имеет собственные предпочтения и цели. Неклассический подход к диагностике основан на представлении о саморегуляции учебной деятельности и наличии соответствующих гомеостатических механизмов адапта-
ции обучающихся к среде. Для процесса обучения под средой понимается проблемная среда тех задач (проблем), решению которых должен научиться обучающийся. В рамках неклассического подхода к управлению и диагностике учебной деятельности возник деятельностный, личностно ориентированный подход в обучении, появились адаптивные системы обучения и соответствующие диагностики [Пак, 2011, с. 91-97].
Постнеклассическая парадигма управления и диагностики учебной деятельности рассматривает человекоразмерные системы как саморазви-вающиеся, открытые системы, в которых происходят процессы самоорганизации учебной деятельности. Самоорганизация учебной деятельности возникает как следствие взаимодействия внешней и внутренней информации и становления более совершенной структуры системы действий обучающегося. Как пишет B.C. Степин, в процессе самоорганизации учебной деятельности происходит смена механизмов саморегулирования действий
обучающихся. Каждый механизм саморегулирования представляет собой некоторое устойчивое состояние жизнедеятельности субъекта обучения. Саморазвитие обучающегося является процессом «движения» обучающегося по устойчивым состояниям саморегуляции учебной деятельности. Причем смена механизма саморегулирования приводит обучающегося к более высокой самоорганизации учебной деятельности [Степин, 2003, с. 5 - 17].
Таким образом, постнеклассическая парадигма диагностики учебной деятельности обусловливает направленность на анализ и диагностику процессов самоорганизации учебной деятельности, включая диагностику процесса смены механизмов саморегулирования учебной деятельности, а также динамических параметров, характеризующих эти механизмы.
Обучающийся представляет собой в некотором роде «черный ящик». Принятие им решения
о выполнении того или иного учебного действия может быть обусловлено как внутренней умственной деятельностью, так и возможными внешними изменениями проблемных сред задач. В этом случае нельзя однозначно утверждать, за счет чего формируется результат научения обучающегося решению задач. Результат научения определяется двумя входными переменными - информацией о результате действия, произведенного обучающимся над объектами задачной ситуации, и информацией о проблемной среде или окружающей среде. Если бы на каком-либо шаге учебной деятельности изменились оба значения входных переменных, то результаты научения на этом и на предыдущем шаге учебной деятельности оказались бы не сравнимы. Нельзя было бы сказать, почему, за счет какого фактора изменился результат действий обучающегося. В неклассическом и классическом подходах кривые научения как результат деятельности обучающегося должны быть получены в условиях постоянства проблемной среды [Новиков, 1998, с. 177].
В постнеклассическом подходе к исследованию процессов научения проблемная среда в результате учебной деятельности изменяется. Эти изменения обусловлены тем, что самосогласованно уменьшается частота реакций (информационных подкреплений) проблемной среды на действия обучающегося по мере возрастания успешности учеб-
ной деятельности. Соответственно, частота реакций проблемной среды возрастает по мере уменьшения успешности учебной деятельности. Обучающийся, получая от проблемной среды внешнюю информацию, компенсирует недостаток внутренней информации. Самосогласованность частоты информационных подкреплений с успешностью или неуспешностью учебной деятельности определяет саморегуляцию учебных действий и сохранение поисковой активности обучающегося.
Для исследования процессов самоорганизации деятельности человека В.Е. Клочко разработал метод трансспективного анализа [Клочко, 2005. с. 174]. Для трансспективного анализа процесса научения авторами создан компьютерный актиограф, с помощью которого записываются актиограммы учебной деятельности. Метод актиограмм, предложенный в работе [Дьячук, Лариков, 2005, с. 6], используется для диагностики учебной деятельности обучающегося в виртуальной проблемной средой. Диагностические возможности метода актиограмм позволяют фиксировать бифуркации учебной деятельности, инициируемой флуктуацией проблемной среды. В состоянии бифуркации (ветвления) происходит выбор между двумя путями развития учебной деятельности: первый приводит к деградации структуры учебных действий и росту числа ошибочных действий; второй сохраняет прогресс, обусловливающий сохранение и развитие учебной деятельности (рис.1).
Трансспективный анализ самоорганизации учебной деятельности. Учебная деятельность обучающихся решению задач является важной со-
Рис. 1. Кривая развития учебной деятельности (вертииальная ось I - продуцированная информация, горизонтальная ось £ - время)
ставляющей процесса обучения. Если обучение решению задач проходит с учителем, то учебная деятельность учащихся имеет чаще всего репродуктивный характер и осуществляется по предписаниям учителя. Назвать ее самостоятельной в полном смысле этого слова нельзя, так как учитель сопровождает учебную деятельность обучающегося, осуществляя информационно-консультационную и обучающую поддержку.
Исследовательский характер учебная деятельность приобретает при обучении решению задач «без учителя». В процессе научения решению математических задач обучающемуся не сообщается напрямую, как поступить или какое действие предпринять. Он сам на основе собственного опыта узнает, какие действия приводят к целевому состоянию задачи [Дьячук-мл., Дьячук, 2011, с. 98 -104]. Действия обучающегося определяются не только сиюминутным результатом, но и последующими действиями и случайными подкреплениями со стороны проблемной среды. Эти два свойства (метод «проб и ошибок» и подкрепление) являются основными характеристиками системы управления самостоятельной учебной деятельностью студентов, обучающихся решению задач [Дроздова и др., 2010, С. 113-119].
Авторы работы [Рассел, Норвиг, 2006, с. 425] указывают: «Обучение с подкреплениями не определяется конкретными методами обучения. Оно характеризуется действиями объекта в среде и откликом этой среды». Такое самообучение отличается от обучения с учителем, который напрямую инструктирует или тренирует обучающегося. При обучении с подкреплением учащийся обучается сам с помощью метода проб и ошибок и обратной связи. Для достижения целей обучения студент (учащийся) сам определяет тактику и стратегию своей деятельности. Чтобы оптимизировать процесс научения, студент не только опирается на свои знания, но и исследует пространство состояний задач данного типа с тем, чтобы найти правильный алгоритм поиска решения задач. Очевидно, что одна решенная задача не даст нужного результата в исследовании алгоритмического процесса поиска решения задач. Для получения обучающимся достоверной информации об алгоритме решения задач проводимые им исследования должны многократно повторяться. Трактуя развитие как процесс снижения
меры неупорядоченности (убывания энтропии Н) деятельности, который проявляется в снижении неопределенности при принятии решения о выборе действия обучающимся, будем говорить о накоплении внутренней (субъективной для обучающегося) информации. Такой информации, которая позволила бы обучающемуся безошибочно находить решение задачи. Значение энтропии, характеризующее структуру системы действий обучающегося, можно вычислить по формуле Шеннона:
Н = -P^>g.;P, - (1 - P )bg.(l - p.), (1)
где р.- доля правильных действий при выполнении 1-го задания, т. к. отмена ошибочного действия является правильным действием, всегда р <, 0.5. При р;—i* Q,î H —* 1.
Отметим, что энтропия деятельности обучающегося Н , при условии предъявления информации о «расстоянии до цели» с частотой Р1ЧВ при выполнении (i - 1) задания определяет параметры функционирования системы управления учебной деятельностью при поиске обучающимся решения 1-го задания.
Информацию, накопленную обучающимся при осуществлении деятельности в проблемной среде после выполнения / заданий, можно оценить как меру снятой неопределенности [Дьячук, Шадрин, 2005, с. 8 - 12]:
[ 1 - II, (2)
1 1
В начале обучения, когда энтропия (неопределенность) деятельности обучающегося высока, недостаток у обучающегося внутренней информации компенсируется внешней информацией о «расстоянии до цели». Чем больше обучающийся накопил информации о способах решения задачи, тем меньше он нуждается в дополнительной (внешней по отношению к нему) информации. В этом случае система управления и диагностики учебной деятельности (в работе [Дьячук, 2010, с. 63 - 69] она получила название «Тг@сК») самосогласованно регулирует частоту подключений датчика «расстояние до цели», а на завершающем этапе обучения - отключает его.
Диагностика учебной деятельности в постне-классической парадигме обусловливает формирование постнеклассического мышления у обучающихся. Это обеспечивается реализацией «индивидуальной временной трансспективы» в виртуаль-
ных проблемных средах. В работе [Ковалев, 1988, с. 216- 230] «индивидуальная временная транс-спектива (ИВТ) определяется как специфический психологический механизм, в опоре на который личность осуществляет субъективную регуляцию времени». Временная трансспектива учебной деятельности «означает сквозное видение из настоящего в прошлое и будущее, то есть способность обозрения человеком течения времени...» [Логинова, 2008, с. 84 - 89] деятельности.
Для формирования трансспективного мышления обучающийся должен иметь как можно более полную информацию об учебной деятельности в настоящем, прошлом и будущем. Будущее должно представляться обучающемуся как тенденция (прогноз). Для этого датчику «расстояние до цели» [Дроздова, 2010, с. 113- 119] придается дополнительная функция актиографа, состоящая в записи актиограмм- траекторий учебной деятельности (рис. 2).
Актиограммы позволяют обучающемуся осуществлять «чувственно-мысленный обзор» своей учебной деятельности как процесс ее самоосущест-вления. В.Е. Клочко пишет, что «трансспектива времени» подчеркивает движение, косвенно включая в себя и пространство, которое в это время осваивается. Постнеклассическая парадигма диагностики учебной деятельности дает представление о том, что порождает человек [Клочко, 2005, с. 72]. Порождаемый человеком продукт учебной деятельности представлен рис. 2 в виде актиограмм. При этом пространство задается не только вещами, но и смыслами, время течет не только вне или внутри нас, но и благодаря нам. Постнеклассическая парадигма диагностики учебной деятельности учитывает посредством трансспективного анализа направление развития открытой самоорганизующейся (саморазвива-ющейся) системы как закономерно усложняющейся пространственно-временной организации учебной деятельности [Дьячук, 2010, с. 120-123].
79
< >
1 ИЗ 1
-Конструкция фрагментов
Воспроизвести оригинал
Стоп
Достигнутый уровень:
□иииш
ИИИИ0
СП го 29 65 42 СО
Воспроизвести конструкцию
Рис. 2. Интерфейс «Музыкальных пазлов». График в интерфейсе представляет актиограмму учебной деятельности обучающегося конструированию музыкального произведения как функцию от номера учебного действия
Показателем эффективности функционирования системы «Обучающийся + Проблемная среда» является суммарный коэффициент обратной связи, который отражает состояние структуры системы действий обучающегося и параметры проблемной среды, при которых осуществлялась деятельность. Значение суммарного коэффициента обратной связи между обучающимся и системой обучения характеризует уровень автономности учебной деятельности или самостоятельности обучающегося.
Следствием самоорганизации учебной деятельности является достижение коэффициентом обратной связи нулевого значения. При этом действия обучающегося не зависят отдатчиков проблемной среды и определяются только собственной системой управления, то есть мозгом, на основе внутренней информации. При этом неопределенность при выборе действия полностью отсутствует и каждое действие приближает решение задачи.
Мера рассогласования между требуемой и реальной деятельностью обучающегося - значение уровня самостоятельности учебной деятельности -представлена в проблемной среде дискретным датчиком, отображающим систему уровней в диапазоне от 1 до 10. Благодаря этому датчику обучающийся получает информацию о том, как протекает саморазвитие учебной деятельности.
Достижение безошибочного решения задач в условиях обучения с подкреплением не означает, что обучающийся адаптировался к данному виду деятельности. С позиции самоорганизации учебной деятельности процесс формирования нового, более совершенного механизма саморегулирования учебных действий завершился не у всех обучающихся. Процессуальный аспект научения, обусловленный процессом самоорганизации учебной деятельности можно выявить, если отключить датчик «расстояние до цели».
Для выяснения того, как соотносятся между собой результативный и процессуальный аспекты научения решению вербальных и математических задач, были разработаны: а) компьютерные системы, моделирующие проблемные среды (вербальных и математических задач); б) компьютерные диагностические комплексы процессуальных характеристик учебной деятельности обучающегося.
В качестве задач по математике были взяты задачи преобразования графиков функций у = Дх) на примере квадратичной функции у = а(х - х(|)2 + у0. Начальное состояние задачи задавалось графиком функции у = х2. На экране дисплея график у = х3 был представлен в виде объекта, который можно перемещать вдоль осей Ох и О деформировать график, сдвигая и раздвигая ветви параболы, изменяя тем самым коэффициент а, переворачивать относительно оси. Вербальные задания представляли собой тексты, в которых обучающиеся должны расставить знаки препинания. Результат итеративного научения решению математических и вербальных задач состоит в том, что доля правильных действий в процессе решения возрастает, приближаясь к 1.
Если при выполнении 50 заданий обучающийся не вышел на 10 уровень, то полагаем, что у обучающегося недостаточная специфическая обучаемость по математике или соответственно по русскому языку [Бортновский и др., 2011, с. 8 - 15]. Уровни научения отображались на экране дисплея набором дискретных датчиков и выполняли роль мотивационных управляющих воздействий. Как уже говорилось выше, результативный эффект научения наблюдается в условиях, когда каждое действие обучающегося подкрепляется (положительно или отрицательно) реакцией проблемной среды. Выборка испытуемых состояла из 50 человек.
Рассмотрим результаты процесса научения решению задач по русскому языку и по математике после выполнения первого задания. После выполнения первого задания испытуемые заняли разные уровни. Диаграммы распределения испытуемых по уровням научения после выполнения первого вербального задания и соответственно математического задания представлены на рис. 3.
к
0.4
0.2
0
К
0.2
-Ид
12 34 56789 10 N
1 2345 6789 10 N
а) б)
Рис. 3. Распределение обучающихся по уровням научения после выполнения первого задания:
а) в вербальной проблемной среде; б) в математической проблемной среде (N-номер уровня, К- относительная доля обучающихся)
Сравнивая распределение обучающихся при работе в вербальной проблемной среде с распределением при работе с математической проблемной средой, видно, что в первом распределении доля обучающихся, находящихся на первом уровне, составляет примерно 50 %, а во втором распределении эта доля составляет около 10 %. Доля обучающихся, которые после выполнения первого задания сразу достигли десятого уровня, в первом распределении составляет около 2 %, а во втором распределении около 5%. Откуда следует, что научение решению задач по математике существенно результативнее по сравнению с научением решению вербальных задач.
Рис. 4. Диаграмма распределения обучающихся с НСО под номером 1 и без НСО под номером 2: а) вербальные задания; б) задачи по математике
Из рис. 4 видно, что доля испытуемых с недостаточной специфической обучаемостью русскому языку (30 %) существенно выше, чем доля испытуемых с НСО по математике (14 %).
После отключения датчиков «расстояние до цели» для испытуемых из группы 2 проблемная среда резко изменялась. При этом испытуемые из группы 2 с десятого уровня перераспределялись по всем десяти уровням (рис. 5). Из диаграмм
(около 52 %) составляют те, кто остался на десятом уровне, работая в вербальной проблемной среде, а вторая группа, 18 %, состоит из тех, кто смог адаптироваться к деятельности в математической проблемной среде.
На рис. 6 приведены кривые развития учебной деятельности по научению решению задач по математике, полученные в режиме непрерывного подкрепления с последующим выключением датчика «расстояние до цели». Аналогичные явления наблюдаются для вербальных проблемных сред. Прежде всего, из проведенных экспериментов выявлено, что достижение хорошего результата в процессе научения решению задач как вербальных, так и математических в условиях постоянной проблемной среды не означает, что обучающийся приспособился или адаптировался к соответствующей деятельности. Установлено, что деятельность по решению вербальных задач оказывается более сложной для испытуемых, чем деятельность по решению задач по математике. Это следует из того, что испытуемых, имеющих НСО, гораз-
Рис. 6. Кривые саморазвития научения решению задач по математике: а) переход с Юна 1 уровень; б) без перехода (N - номер уровня, і - номер задания)
о.з
0.2-
0.1
П I I
1 2 а 4 5 6789 10 I 23456789 10 а) б)
Рис. 5. Распределение испытуемых после отключения датчика: а) вербальная деятельность;
б) математическая деятельность
на рис. 6 можно видеть, что после отключения режима непрерывного подкрепления только часть испытуемых смогли продолжить свою деятельность безошибочно. Первую группу испытуемых
до больше по русскому языку, нежели по математике. Не так очевидно, но такой же вывод можно сделать из анализа диаграмм распределения, приведенных рис. 4. Резкое изменение проблемной среды (отключение датчика «расстояние до цели») приводит к тому, что доля испытуемых, перешедших на более низкие уровни, существенно больше для обучающихся решению математических задач, чем для обучающихся решению вербальных задач.
Согласно модели Хокинса [Хокинс, Блейк-сли, 2007, с. 219], основные функции мозга - запоминание и прогнозирование. Запоминаются временные ряды событий, из которых затем вы-
деляются инвариантные ряды события, определяющие решение задачи. Утех испытуемых, которые остались на 10 уровне процесс выделения инвариантных событий закончился, то есть события, связанные с сигналами среды (подкреплениями), являются просто шумом. Поэтому выключение датчика «расстояние до цели» никак не влияет на успешность их деятельности. Мы это назвали деятельностью с опорой на внутренний контекст. Те же испытуемые, у которых ряды инвариантных событий не выделены, нуждаются в полном ряду событий, включая сигналы среды. Поэтому выключение датчика «расстояние до цели» приводит к дезорганизации деятельности испытуемого и совершению ошибок, что понижает результативность научения.
Приведенные объяснения возникновению бифуркации учебной деятельности согласуются с представлениями синергетики, так как исключение второстепенных событий из инвариантной последовательности действий, необходимых для решения задач, является механизмом саморегуляции деятельности с более высоким уровнем организации деятельности.
В заключение отметим, из теории информационного развития [Дьячук, Суровцев, 20086, с. 123 - 124] следует, что вначале эволюционное развитие структуры системы действий идет по восходящей (рис.1). При этом саморазвитие деятельности обучающихся приводит к последовательной смене механизмов саморегулирования действий. От механизмов, обусловленных случайным поиском правильных действий через исключение ошибок, обучающийся, максимально используя внешнюю информацию взаимодействия с проблемной средой для компенсации недостатка внутренней информации, достигает 10 уровня [Дьячук, 2008а, с. 118- 120]. При этом далеко не у всех обучающихся завершился переход к более совершенному механизму саморегулирования учебной деятельности. Поэтому внезапное «выключение» информационного взаимодействия обучающегося с проблемной средой приводит развитие деятельности обучающегося в состояние ветвления - бифуркации. В точке бифуркации у обучающегося есть два пути развития. Первый - дальнейшее саморазвитие (прогресс) учебной деятельности, второй - распад (или регресс) достигнутой структуры деятель-
ности, в которой появляется множество ошибочных, неправильных действий.
По мере освоения материала у испытуемых вырабатывается актуализация знаний, выраженная в доминировании наиболее эффективного механизма саморегулирования поиска решения задачи- алгоритмического или интеллектуального - и отбросу менее продуктивных механизмов саморегулирования поисков: случайного и выборочного в индивидуальной когнитивной стратегии личности, что является возможностью формирования определенной системности перерабатываемой информации. Продолжительность взаимодействия с определенной средой, уровень развития индивидуального когнитивного ресурса личности и величина информационной энтропии помогают выработать наиболее эффективный способ взаимодействия. Динамика саморазвития когнитивной стратегии решения задачи с доминированием наиболее эффективного механизма саморегулирования поиска решения задач является показателем обучаемости испытуемых как основного критерия в учебном процессе.
Установлено, что при саморазвитии ведущую роль играет учебная деятельность по научению решению задач, которая носит существенно нелинейный характер. Из анализа эволюции стратегии поиска решения алгоритмических и вербальных задач следует, что обучающийся, согласно работе B.C. Степина, является саморазвивающейся системой, которая «...характеризуется развитием, в ходе которого осуществляется переход от одного вида саморегуляции к другому» [Степин, 2003, с. 5 - 17]. Саморегулирование в методе проб и ошибок сменяется структурной систематической, пооперационной учебной деятельностью, а затем происходит переход к алгоритмическому, интеллектуальному саморегулированию поиска решения задач.
Библиографический список
1. Бортновский С.В., Дьячук П.П., Дьячук П.П. (мл.). Компьютерная диагностика научения решению задач: результативный и процессуальный аспекты // Открытое образование. 2011. № 3.
2. Дроздова Л.Н., Дьячук И.П., Кудрявцев B.C. Диагностика динамических параметров учебной деятельности по конструированию звуковых объектов // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2010. № 2.
3. Дьячук П.П. (мл.), Дьячук И.П. Диагностика обучаемости и деятельности по решению задач // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева, 2011. Т. 1, № 3.
4. Дьячук A.A. Соотношение психических структур переживания времени и осуществления деятельности // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2010. № 2.
5. Дьячук П.П. Диагностика индивидуальных траекторий обучения решению задач по математике // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2010. № 1.
6. Дьячук П.П., Шадрин И.В. Динамическое компьютерное тестирование энтропийного фактора деятельности учащихся // Педагогическая информатика. 2005. № 2.
7. Дьячук П.П. Информационное взаимодействие обучающегося и проблемной среды в процессе самоорганизации учебной деятельности // Информатика и образование. 2008а. № 2.
8. Дьячук П.П., Дроздова Л.H., Шадрин И.В. Система автоматического управления учебной деятельностью и ее диагностики// Информационно-управляющие системы. 2010. № 5.
9. Дьячук П.П., Лариков Е.В. Способ диагностики обучаемости / Патент изобретения № 2294144 RUS. 2005г с/6.
10. Дьячук П.П., Суровцев В.М. Учебная деятельность как информационный процесс развития обучающегося // Информатика и образование. 20086. № 1.
11. Дьячук П.П., Пустовалов Л.В.
Функционально-структурная модель динамических информационных систем управления учебной деятельностью на основе ИКТ // Ученые записки ИИО РАО. 2007. № 26.
12. Клочко В.Е. Самоорганизация в психологических системах: проблемы становления ментального пространства личности (введение в транс-спективный анализ). Томск: Томск, гос. ун-т, 2005. 174 с.
13. Ковалев В.И. Категория времени в психологии (личностный аспект) // Категории материалистической диалектики в психологии / под ред. Л.И. Анциферовой. М.: Наука, 1988.
14. Логинова И.О. Временной континуум жизненного осуществления человека // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2008. № 1.
15. Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. М.: Институт проблем управления РАН, 1998.
16. Пак Н.И. О концепции информационного подхода в обучении // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2011. № 1.
17. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход: пер. с англ. 2~е изд. М.: Вильямс, 2006. 1408 с.
18. Степин В.С. Саморазвивающиеся системы и постнеклассическая рациональность // Вопросы философии. 2003. № 3.
19. Хокинс Дж., Блейксли С. Об интеллекте: пер. с англ. М.: Вильямс, 2007. 240 с.
