Дидактические системы нового поколения Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

4. Петрунева Р.М., Васильева В.Д. К пробле- 5. Петрунева Р.М., Васильева В.Д. О мето-ме социогуманитарной экспертизы инже- дологии комплексной социогуманитар-

нерно-проектировочных решений // На- ной экспертизы инженерно-проектиро-

учные проблемы гуманитарных исследо- вочных решений // Знание. Понимание.

ваний. 2010. Вып. 3. С. 239-243. Умение. 2010. № 2.

PETRUNEVA R., VASILYEVA V EXAMINATION OF ENGINEERING-DESIGNING DECISIONS AS MODERN EDUCATIONAL TECHNOLOGY

The article focuses on the educational technology of engineering-designing decisions examination which should be carried out during the educational engineering designing. The basic stages and principles of this technologies are formulated.

Keywords: educational engineering designing, examination of engineering-designing decisions, educational technology.

Дидактические системы нового поколения

Н.К. НУРИЕВ, профессор Л.Н. ЖУРБЕНКО, профессор С.Д. СТАРЫГИНА, доцент Казанский государственный технологический университет

В России необходимо решить задачу государственного значения, которая выражена в требованиях стандарта третьего поколения. Разработанная методология проектирования дидактических систем нового поколения позволяет надежно достичь этой цели.

Ключевые слова: компетенция, морфологический анализ, латентно-структурный анализ, база проблем, качество владения компетенцией, метрический компетентно-стный формат, квалиметрическая шкала.

Введение

Государство через ГОС ВПО третьего поколения пытается снять проблему острой нехватки квалифицированных кадров

- специалистов, бакалавров, магистров, способных решать сложные проблемы в разных областях деятельности, т.е. создавать инновационный (конкурентоспособный) продукт (информационный, интеллектуальный, энергетический, материальный). Очевидно, такого специалиста необходимо готовить в специально созданных дидактических системах. Поэтому задача проектирования дидактических систем нового поколения приобретает государственное значение.

Разрабатываемая нами в течение ряда лет конструктивная методология проектирования дидактических систем на платформе подготовки в метрическом компетент-ностном формате (ПМКФ) позволяет строить дидактические системы, обеспечиваю-

щие надежную подготовку инженеров в рамках требований ФГОС [1—3].

Теоретическая составляющая данной методологии основывается на итогах морфологического, системного, латентно-структурного анализа и моделировании, а также на идеях теории деятельности [4], психологии развития личности и педагогики [5, 6].

Приведем основные результаты исследований с кратким обоснованием.

Морфологический анализ и модель связи понятий «владение компетенцией» и «компетентность»

Морфологический анализ показывает, что понятия «компетенция» и «компетентность» являются взаимосвязанными и сложными. На рмс. 1 приводится структура организации понятия «компетенция» в системе знаний. На верхнем уровне графа показано множество областей профессио-

Профессиональная деятельность человека

Область деятельности 1

Направление компетенции 1

Ні

Тема 1

| Проблема 1 |

Ні

I Задачи 1 І I

Обла деятель сть ности *

Направление компетенции *

| Тема * |

| Проблема * |

I Задачи * 1

Область деятельности 2

Направление компетенции 2

гтт

Тема 2

1 I Задачи 2 I

Условные обозначения: * - (читается) любой;

-1- - (читается »организовано по аналогии

Рис. 1. Граф структуры организации понятия «компетенция»

нальной деятельности человека. В любой (обозначено *) области деятельности вводится своя номинальная шкала (шкала названий) компетенций, в рамках (направлениях) которой рассматриваются разного рода темы с разными проблемами и задачами разной сложности.

«Владеть компетенцией » означает быть способным разрешать проблемы и задачи в данном направлении; вопросы сложности это понятие не оговаривает, и в этом его ограниченность. Таким образом, владеющий компетенцией может называться специалистом, но нет гарантии, что он разрешит проблемы требуемой сложности с высокой надежностью.

Компетентность - это качество владения компетенцией, что, несомненно, связано с надежным решением проблем и задач требуемой сложности.

Изобразим номинальную шкалу тем, используемых в профессиональной деятельности, с помощью пучка векторов (рис. 2). На каждом векторе отложим минимально допустимую границу сложности проблем, которую обязан абсолютно надежно разрешить специалист в процессе своей профессиональной деятельности. Таким образом, область проблем одной компетенции разбивается на две подобласти (два кластера - темный и светлый). Например, если специалист (штрих-профиль) владеет всеми темами в компетенции, но качество владения компетенцией по некоторым темам очень низкое, то он попадает в темный кластер (на рисунке -по темам 4, 5, 6, 7, 8, *). То есть рассматриваемый специалист не может считаться компетентным, хотя и владеет данной компетенцией.

Тема 3

Тема 2

Тема

Тема 4

Р(4)

Тема 5

Р(7)

Тема 7

Тема 6

Рис. 2. Модель связи понятий владения компетенцией и компетентностью

Системный анализ деятельности и модель шкалы качества владения компетенцией

Системный анализ деятельности инженера позволил установить три стадии процесса разрешения проблем в когнитивной и реальной среде (рис. 3).

На стадии формализации инженер строит ментальную модель проблемной ситуации на фоне наличных усвоенных знаний и сводит проблемную ситуацию к комплексу взаимосвязанных, как правило, типовых задач. На второй стадии на фоне усвоенных знаний, происходит конструирование решений комплекса задач, полученных на первой стадии. И наконец, на третьей стадии, также на фоне усвоенных знаний, происходит реализация полученных конструктов на практике. Эффективность Э (рис. 3) результата на каждой стадии деятельности зависит от уровней развития проектноконструктивных или АВС-способностей

(где А - формали-зационные, В -конструктивные,С

- исполнительские способности)и от глубины усвоенных знаний в их полноте (параметр POL) и целостности (параметр CHL).

Комментарий. Структура знаний определенной предметной области представима в виде семантической сети. Полнота знаний - это знания всех понятий предметной области. Целостность знаний - это знания всех установленных связей между понятиями в семантической сети понятий. Глубина усвоенных знаний инженера характеризуется знаниями в полноте (знание понятий) и целостности (знание связей).

Комплекс параметров <A=a, B=b, C=c, POL=pol, CHL=chl> с конкретными значениями ресурсов (т.е. значений a, b, c, pol, chl) назван профилем развития технического интеллекта (ТИ) специалиста (ТИ= =<a, b, c, pol, chl >). Таким образом, чем выше сложность проблемы, тем более высокими значениями ресурсов должен обладать специалист, т.е. тем выше должен быть уровень развития ТИ специалиста.

В результате такого анализа была создана модель шкалы качества владения компетенцией (КВК). Построим пучок векторов (рис. 4) в направлениях изменения значений параметров A, B, C, POL, CHL. Развитие ТИ (ресурсов) специалиста происходит в направлениях от профиля а1, bl, cl, poll, chll к профилю а2, b2, c2, pol2, chl2.

СПОСОБНОСТИ

Формализационные Конструктивные Исполнительские

ЗНАНИЯ

Рис. 3. Инвариантная схема разрешения проблем человеком

тигаемый ребенком в процессе его взаимодействия со взрослым в ходе совместной деятельности, но не проявляющийся в рамках его индивидуальной деятельности на рассматриваемой стадии развития. На основе этого понятия была построена модель.

Как известно, успешность развития личности в основном зависит от факторов наследственности, среды и активности [5]. Наследственность - свойство организма повторять в ряду сходные типы обмена веществ и индивидуального развития в целом. Среда - это окружающие человека общественные, материальные и духовные условия его существования. Активность - деятельностное состояние организма как условие его существования.

Рассмотрим факторы среды и активности. В психологии известно, что развитие личности происходит только в среде проблем при активном участии личности в их разрешении. Причем для быстрого развития личности нужна среда из проблем в определенных границах сложности (эта

Рис. 4. Модель шкалы качества владения компетенцией

Теория деятельности и модель зоны ближайшего развития

Понятие «зона ближайшего развития» (ЗБР) в психологии было введено Л.С. Выготским. ЗБР - это уровень развития, дос-

А

КОГНИТИВНАЯ /

СФЕРА !

I

РЕАЛЬНАЯ

СРЕДА

* ЗР (зона развития) - уровень развития технического интеллекта {ТИ = Ь, c, pol, chl>}, позволяющий разрешать проблемы определенной сложности в РЕАЛЬНОЙ СРЕДЕ (закрашенная область)

Тема 2

• Ч* * JS1* )S2

Тема *

Тема 3

мысль неоднократно выражена в трудах

В.В. Давыдова, Л.В. Занкова, А.Н. Леонтьева). В модели (рис. 5) обозначим эти границы (окружности) сложности через S1 и S2. По смыслу множество проблем сложности не более S2 и не менее S1 и образуют «зону» проблем в реальной среде, наиболее «благоприятную» (ЗБР) для дальнейшего развития всех ресурсов в когнитивной сфере.

Механизм развития специалиста следующий. Каждый специалист на актуальный момент имеет определенное состояние развития ресурсов (ТИ=<а, b, c, pol, chl>), т.е. находится в зоне развития (ЗР). Это означает, что он способен надежно (с высокой вероятностью) разрешать проблемы из зоны, сложность которых не более чем S1. Для дальнейшего развития (саморазвития) специалист должен «прирастить» свои

Рис. 5. Модель связей зоны ближайшего развития и сложности проблем

ресурсы a=a+Aa, b = b+Ab, c=c+Ac, pol=pol+Apol, chl=chl+ Achl (Aa, Ab,Ac, Apol, Achl - величины прироста), т.е. освоить ЗБР и сделать ее ЗР на основе тренинга по разрешению проблем из зоны между S1 и S2. Тезис «образование через всю жизнь » означает, что этот процесс «прироста » в современных условиях должен продолжаться всю жизнь. Очевидно, что связь между ЗБР и разрешимостью проблем разной сложности является стохастической (вероятностной).

Модель проблемы и условия ее разрешимости

Проблема (греч.) - положение, условие, вопрос, объект, который создает неопределенность, затруднение и побуждает к действию.

Посмотрим на проблему как на проти-

Уровень развития ТИ а(1)

н

и

К

ч

<

к

а

к

с

и

Р0І(1>Т 3

Ь(1)^

сИ1(1^^ с(1) *

^есурсыспециалист^

Уровень развития ТИ

№

К

X

к

с

н

и

с

и

к

Сложности проблемы из темы 1 ^ яа(1)

ПРОБЛЕМА 1 I _

К

-

Сложности проблемы из темы 2 ^

С

Р-

С

Рис. 6. Модель «противостояния» проблем и специалиста

водействующий специалисту информационный объект. На рис. 6 рассматриваются две проблемы (проблема 1, проблема 2) из разных тем (тема 1, тема 2) из одной компетенции.

Проблема как категория (обособленный класс) характеризуется двумя ключевыми (определяющими) атрибутами (характеристиками): темой и сложностью.

Модель проблемы (ПР) с номером к, ке К из темы ], jeJ из определенной компетенции, т.е. ПР(к, ]) формально представим как комплекс, состоящий из двух взаимосвязанных составляющих:

ПР(к, ]) = {ЗАДАЧА(к, ]); ^А=за(к, ]);

SB=sb(k, ]); SC= зс(к, _!)>}.

При этом введены следующие обозначения: SA - параметр, характеризующий сложность формализации рассматриваемой проблемы с конкретными значениями sa(k, ]), т.е. формализации проблемы в когнитивной сфере с представлением ее в виде образно-описательной проблемной ситуации - ЗАДАЧИ; SB - сложность конструирования решения ЗАДАЧИ с конкретными значениями sb(k, ]); SC - сложность исполнения полученного решения ЗАДАЧИ в когнитивно-реальной среде. Таким образом, величины sa(k, ]), sb(k, ]), sс(k, ]) являются соответствующими значениями слож-

ности конкретной проблемы ПР(к, ]) с номером к из темы ].

Очевидно, что значения параметров технического интеллекта специалиста с номером 1, 1е I по теме с номером ],^ет.е. а(1, ]), Ь(1, е(1, ]), ро1(1, _!), еЫ(1, ]), а также значения параметров сложности проблемы с номером кеК, т.е. sa(k, ]), sb(k, ]), sс(k, ]) являются латентными (скрытыми) переменными как для самого специалиста, так и для «посторонних». Разумеется, ментальная модель проблемы ПР(к, ]), т.е. ЗАДАЧИ(к, ]), также является скрытой для «посторонних», но сам специалист при желании ее может «проявить» с переносом на какой-то носитель.

Между комплексами параметров технического интеллекта и проблемы существует стохастическая связь, т.е. связь по «вероятности» между их показателями. Вероятность разрешения специалистом с техническим интеллектом ТИ(1, ]) проблемы ПР(к, ]) велико, если наличных ресурсов специалиста достаточно, чтобы преодолеть сложность проблемы. Формально это условие можно записать в системе ограничений, т.е.

І а(і,у) > 5а(&,/) ! > вЬ(к,і')

чіс(і,]) > 5с(/с,;') і Є І, є /, к є К

При этом усвоенные знания в полноте (ро1(1, ])) и в целостности (еЬ1(1, ])) в процессе разрешения проблемы создают фон для проявления АВС-способностей, т.е. способствуют формированию ментальной модели проблемы-ЗАДАЧИ(к, ]), построению конструкта решения и исполнению этого конструкта в когнитивно-реальной среде. Таким образом, любой специалист с номером 1, 1е I, по теме ], ]еД с большой вероятностью может разрешить круг проблем с любыми номерами к, кеК, если его ресурсы удовлетворяют системе неравенств (1).

Модель дидактической системы на платформе ПМКФ

На основе интеграции моделей 1-4 создается единая модель системы знаний, на платформе которой становится возможным проектирование дидактических систем нового поколения. Системообразующим элементом проектируемых на этой платформе дидактических систем является ЦЕЛЬ -быстрое развитие инженера в специально созданной среде подготовки в метрическом компе-тентностном формате (МКФ). Мониторинг развития инженера ведется на основе шкалы качества владения компетенцией (КВК). На рис. 7 приводится структура организации платформы, т.е. теоретической базы дидактических систем подготовки в МКФ.

Общая схема структуры организации и процесса обучения в дидактических системах, основанных на платформе ПМКФ, приводится на рис. 8.

Система функционирует следующим образом. На ВХОД дидактической системы поступает студент с уровнем развития технического интеллекта ТИ=<а, b, c, pol, chl> (ТИ студента обозначен штрих-профилем в блоке 2). Формирование инженера (блок 1) происходит в специально организованной реально-виртуальной среде интенсивного опережающего развития. УПРАВЛЕНИЕ реализуется на основе специально разработанной технологии в рамках ФГОС ВПО. АВС-способности студента представляют собой компоненты управления его учебной деятельностью (его личностные технологии в деятельности). МЕХАНИЗМ дидактической системы (преподаватели, блоки 3, 4, 5, усвоенные знания) построен для достижения цели, т.е. призван реализовать быстрый прирост ресурсов типов А, В, С, POL, CHL студента через обратную связь (в процессе разрешения учебных проблем на фоне усвоенных знаний) под данным УПРАВЛЕНИЕМ.

Модели понятий: владеть компетенцией, компетентность

Модель шкалы качества владения компетенцией (КВК)

Рис. 7. Структура организации платформы дидактических систем нового поколения

УПРАВЛЕНИЕ

с

-

о

=

к

5

и

С

с

=

*

о

Н

й -О -

X « о ч о я =

1

\^о1 сЫ\/ Цель

5

Е-

и

с

=

ю

с

и

с

=

и

РВ

<

Ресурсы

а=а+А а Ъ=Ъ+АЬ с=с+Ас

Образовательная среда

Студент

Реально-виртуальная среда совместной деятельности по разрешению потока учебных проблем

к

и

и

к

я

=

Е-

«

а

ю

О

ВЫХОД

Рис. 8. Структура организации и обучения в дидактических системах, основанных на платформе ПМКФ

МЕХАНИЗМ

Модель организации реальновиртуальной среды опережающей подготовки

Дидактические системы, основанные на платформе ПМКФ, для своевременного достижения цели реализуют конструктивный подход, т.е. при соблюдении ряда условий являются системами подготовки с гарантией достижения цели. Разумеется, в этих системах организуется интенсивный процесс подготовки, т.е. мобилизуется весь человеческий потенциал, используется особая организация и специальное представление учебного материала, а также возможности ин-формационно-коммуникационныхтехноло-гий. В целом подготовка осуществляется в специально организованной реально-виртуальной среде опережающего обучения на основе активной совместной деятельности по разрешению учебных проблем возраста-

ющей сложности с учетом естественных закономерностей развития личности и пределов человеческих возможностей. В то же время подготовка в МКФ основана не на жестком менеджменте, т.е. на принудительной подготовке, а на сознательной ориентации студента на постоянную работу с целью достижения им требуемой конкурентоспособности в социально-экономической среде. Поэтому подготовку в МКФ можно назвать природосообразной.

Комментарий. Среда опережающего обучения рассматривается как средство, которое может обеспечить академическую конкурентоспособность будущего инженера в среде профессиональной деятельности за счет его готовности к созданию инновационного продукта (высокого уровня развития технического интеллекта), т.е. подготовленности его к разрешению сложных профессиональных проблем.

Виртуальная составляющая реально-виртуальной среды подготовки реализована в виде интерактивного виртуального кабинета преподавателя (ВКП), который рассматривается как средство автоматизации подготовки. В целом эффективность ВКП зависит от «интеллектуальности» трех составляющих, т.е. от того, как ВКП «дает и организует» работу, «служит» консультантом и отслеживает саморазвитие студента вместе с преподавателем и самим студентом.

Латентно-структурный анализ и модель организации базы учебных проблем

При формировании реально-виртуальной среды подготовки в МКФ большое значение имеет специальным образом организованная база учебных проблем (БУП). Особая значимость базы при подготовке МКФ состоит в том, что БУП является основным средством саморазвития АВС-спо-собностей студента на фоне опережающего усвоения им знаний в процессе обучения, а также средством «проявления» уровня развития ресурсов типов А, В, С, POL,

Сложность . час/раб Як.

CHL как латентных (скрытых) переменных в системе мониторинга и управления качеством саморазвития студента.

Разумеется, база учебных проблем опережающей подготовки не ограничена по сложности. Важно, чтобы студент «видел» проблемы профессионально значимой (актуальной) сложности. На практике студент за отведенный интервал времени не может разрешить все проблемы базы, поэтому его целью является как можно «ближе подойти» к проблемам актуальной сложности.

Сложность проблем в рамках темы должна возрастать по естественной для восприятия человеком логике (природосообразно) по принципу: от С через В к А, т.е. сначала возрастает сложность задач типа

С, затем В и только затем А. Таким образом, по конкретной теме база учебных проблем структурирована по схеме: от задачи к проблеме.

В результате подготовки в таком формате (МКФ) студент имеет частично освоенную базу учебных проблем, состоящую из задач, которые он способен решить. Состояние обученности студента (рис. 9) мож-

практически востребованная в реальной среде “планка' сложности

Р(6,1)

Р(5,1)

Р(4,1)

Р(3,1)

Р(2,1)

Р(1,1)

Р (0,1)

Р (6,2)

Р (5,2)

Р (4,2)

Р (3,2)

Р (2,2)

Р (1,2)

Р (0,2)

Р (6,3)

Р (5,3)

Р (4,3)

Р (3,3)

Р (2,3)

Р (1,3)

Р (0,3)

Р(6,4)

Р(5,4)

Р(4,4)

Р(3,4)

Р(2,4)

Р(1,4)

Р(0,4)

р (6m)

р (5m)

р (4m)

р (3m)

р (2m)

р (1m)

р (0m)

Требуемый уровень владения компетенцией

Уровень владения компетенцией студента на актуальный момент времени

Тема 1 Тема 2 Тема 3 Тема 4

Тема m

Номинальная шкала тем

Рис. 9. Диаграмма (заштрихованная область) развития способностей студента на актуальный момент времени

но представить в виде диаграммы (закрашенная область).

При этом сложность проблемы будем оценивать через величину, обратную производительности труда эксперта, т.е. трудоемкость работы (час/раб) по разрешению проблем экспертом.

С учетом того, что общая сложность проблемы Р(час/ раб) разбита на составляющие (а(час/ раб), Ь(час/ раб), с(час/ раб)), на практике получается более детализированная постреляционная БУП [2].

Заключение

Зачем России дидактические системы нового поколения? Ответ очевиден - для реализации огромного потенциала: интеллектуального, информационного, материального, энергетического. Реализовать этот потенциал могут только специалисты с высоким уровнем развития технического интеллекта. В дидактических системах нового поколения и осуществляется подготовка таких специалистов.

Литература

1. Дьяконов Г.С., Жураковский В.М., Ива-

нов В.Г., Кондратьев В.В., Кузнецов А.М., Нуриев Н.К. Подготовка инженера в реально-виртуальной среде опережающего обучения. Казань: Изд-во КГТУ, 2009. 404 с.

2. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Шакиров Р.Ф., Хайруллина Э.Р., Старыгина С.Д., Абуталипов А.Р. Методология проектирования дидактических систем нового поколения. Казань: Центр инновационных технологий, 2009. 456 с.

3. Нуриев Н.К. Журбенко Л.Н., Старыгина

С.Д. Двухуровневая образовательная система: благо или вред? // Высшее образование в России. 2008. № 2. С. 83-91.

4. Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание.

Личность. М.: Смысл; Академия, 2005. 352 с.

5. Психология развития личности / Под ред.

А.А. Реана. М.: АСТ, 2007.

6. Андреев В.И. Педагогика творческого са-

моразвития. Инновационный курс. Казань: Центр инновационных технологий, 2002. 608 с.

NURIEV N. ZURBENKO L, STARYGINA S. DIDACTIC SYSTEMS OF NEW GENERATION

The problem of mass preparation of engineers, capable to make an innovative (competitive) product (intellectual, information, power, material) is presented in the requirements of federal educational standards in Russia. The developed methodology of designing didactic systems of new generation allows to reach this purpose.

Keywords: competence, morphological analysis, latent-structural analysis, base of problems, quality of competence possession, metric competent format, qualimetric scale.

g