CC BY
29
УДКЗ78.бб1:З71.71
Суховольский Владислав Григорьевич
Доктор биологических наук, профессор, заведующий кафедрой медицинской и биологической физики Красноярского государственного медицинского университета, soukhovolsky@yandex.ru, Красноярск
Шилина Наталья Георгиевна
Кандидат педагогических наук, доцент кафедры медицинской и биологической физики КрасГМУ, shilinang@yandex.ru
КовалевАнтон Владимирович
Кандидат технических наук, старший научный сотрудник Международного научного центра исследования экстремальных состояний организма при Президиуме КНЦ COPAH, sunhi@nm.ru
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕСТОВЫЕ ЗАДАЧИ КАК СНОСОВ ОРГАНИЗАЦИИ ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ МЕДИЦИНСКОГО ВУЗА
Soukhovolsky Vladislav Grigor 'evich
Dr. of Sci., Prof., Head of Biophysical Department, Krasnoyarsk State Medical University, soukhovolsky@yandex.ru, Krasnoyarsk
Shilina Nataliya Georgievna
Ph. D. (pedagogic Sci.), Ass. profofdepartment ofmedical and biological physics, shilinang@ yandex.ru
KovalevAnton Vladimirovich
Ph. D. (technicalSci.), seniorsci. res. KrasnoyarskScientific Center, sunhi@nm.ru
INTELLIGENT TEST PROBLEMS AS A WAY OF ORGANIZING THE COGNITIVE ACTIVITY OF STUDENTS OF MEDICAL
UNIVERSITY
Преподавание дисциплины «Физика, математика», входящей в цикл естественно-научных дисциплин в медицинском вузе, осуществляется на первом или втором курсах в зависимости от специальности. В соответствие с государственными образовательными стандартами третьего поколения резко (почти в два, а где-то и более раза) сокращены часы, отведенные на изучение дисциплин этого цикла. Не вызывает сомнения, что с каждым годом медицинская отрасль становится все более высокотехнологичной и наукоемкой. При этом сокращение часов фундаментальной подготовки не может не вызывать опасение у педагогов, т. к. все больше наблюдается разрыв между тенденциями развития медицины и уровнем фундаментальных знаний выпускников, да и практикующих врачей. Мы полностью согласны с авторами работы [l], в которой они высказывают опасения по поводу возможных перекосов в преподавания физики из-за 68
противоречия между широтой дидактических единиц и отведенного времени на их изучение.
Одним из выходов из этого сложного положения может стать использование современных педагогических приемов и методов, позволяющих самостоятельно изучать отдельные разделы дисциплины при полном их методическом обеспечении. К таким методам, применяющимся на кафедре медицинской и биологической физики Красноярского государственного медицинского университета, мы относим виртуальный лабораторный практикум и интеллектуальные познавательные задачи (или интеллектуальные тесты). Системно-организуемая личностно-ориентированная профессиональная подготовка студента предполагает интенсивное включение будущего специалиста в активную познавательную деятельность, развитие у него самостоятельной творческой инициативы, продуктивного мышления и других необходимых ключевых компетенций.
Согласно принципу опережающего обучения, предложенному Л. В. Зан-ковым [2], вся эффективная организация обучения должна быть направлена на активизацию мыслительной деятельности обучаемого, формирование способности самостоятельно добывать знания в сотрудничестве с другими обучаемыми, то есть саморазвиваться. Отличительными чертами системы Л. В. Занкова являются направленность на высокое общее развитие обучаемых, высокий уровень трудности, на котором ведется обучение, быстрый темп прохождения учебного материала, резкое повышение удельного веса теоретических знаний. Для реализации данных целей на кафедре используются технологии, которые предусматривают:
- тщательно продуманную модель учебного процесса, отражающую четко сформулированный методический замысел и спланированный конечный результат;
- специально методически обработанное (преобразованное) в соответствие с замыслом содержание;
- систему методов и средств обучения, ориентированную на реализацию содержания с целью развития мышления обучаемых, учета их интересов и потребностей, обладающую свойством инвариантности, минимально зависимую от индивидуальности преподавателя;
- контроль промежуточного и конечного результатов.
В отличие от традиционных форм обучения, внедрение в учебный процесс инновационных методов позволяет формировать профессиональные умения и деятельную реализацию приобретенных знаний [3; 4], а, следовательно, привести к повышению качества образования. Сегодня интеллектуальные ресурсы человека становятся одним из его главных конкурентных преимуществ.
Современные технологии и оснащение позволяют нам использовать наиболее качественные программные продукты в виртуальном лабораторном практикуме, работы из которого студент может выполнять вне аудитории в часы, отведенные для самостоятельной работы. На кафедре медицинской
и биологической физики Красноярского государственного медицинского университета внедрен виртуальный практикум, который включает в себя лабораторные работы по отдельным разделам курса физики, созданные с использованием языка графического программирования ЬаЬУ1е,№г 8.6.
Выполняя лабораторные работы, студент получает возможность конкретизировать свои знания по определенному разделу курса и согласовать теоретические знания с экспериментом. Дополняя лабораторную работу тестами по теме этой работы, преподаватель по результатам лабораторной работе и тестирования контролирует знание студентом понятий и определений изучаемой дисциплины.
Однако наряду с задачей тестирования понятий существует и задача тестирования понимания изучаемых дисциплин, свойств как процессов, как структур, составленных из базовых элементов и понятий. В этом случае важно не заучивание тех или иных определений, а понимание логики процесса и взаимодействия компонентов изучаемых структур между собой.
Предельным примером интеллектуального теста является решение некоторой научной задачи в рамках определенной научной парадигмы. Действительно, «нормальная» наука как разгадывание головоломок (по Т. Куну) [5], представляет собой пример такого интеллектуального супертеста. Однако научные задачи (даже не претендующие на нахождение испытуемыми новых оригинальных решений) все же слишком сложны, чтобы их можно было использовать в качестве элементов систем интеллектуального тестирования.
Для интеллектуального тестирования необходимы такие методики и инструменты, которые, с одной стороны, будут достаточно сложными, чтобы с их помощью проверить понимание испытуемыми предмета, а, с другой стороны, будут все же проще подлинно интеллектуальных задач, которые, несомненно, встанут в последующей практической деятельности обучаемых, но в настоящее время при тестировании не ставятся.
В качестве примеров интеллектуальных тестов можно привести так называемые «олимпиадные» задачи по математике, физике, программированию. Испытуемому точно известно, что предлагаемые задачи имеют решение, однако найти эти решения крайне трудно (иначе такие задачи и не предлагались бы на олимпиадах). Хорошо известно, что составление таких тестовых задач представляет собой самостоятельную и достаточно сложную область на границе собственно науки и педагогики и далеко не всякий хороший специалист в данной предметной области способен конструировать качественные «олимпиадные» тесты.
В связи с этим возникает задача разработки методологии построения более простых по сравнению с «олимпиадными» заданиями интеллектуальных тестов, которые, с одной стороны, требовали бы определенного понимания изучаемой научной дисциплины, а, с другой стороны, не были настолько сложны, чтобы преподаватель среднего уровня мог такие тесты составлять. Еще одна проблема заключается в малом характерном времени
жизни интеллектуальных тестов - они быстро становятся известными тестируемым и фактически могут «зазубриваться», как тесты на определение основных понятий.
Технология, применяемая при разработке стандартных тестов (когда для построения теста используются определения и законы, используемые в данной предметной области) или при разработке лабораторных работ (когда студенту дается вся информация об изучаемом объекте) заключается в том, что при создании теста формируются минимальный объем информации, который позволяет решить поставленную задачу. Для построении «интеллектуальных» задач низшего и среднего уровня предлагается использовать подход, при котором на первое место выступает знание тестируемым данной предметной области и его способности к созданию собственных гипотез о свойствах и характеристиках изучаемого объекта.
Именно контроль процесса формирования таких гипотез и проверка их адекватности свойствам объекта и является целью тестирования с помощью интеллектуальных задач.
Исходя из этого подхода к построению структур, в настоящей работе рассматривается пример построения в достаточно степени интеллектуальных задач по разделу «Биофизика», для решения которых студенты должны не только владеть основными определениями по теме, но и уметь использовать все эти понятия в комплексе, проводить расчеты и интерпретировать полученные результаты. В качестве инструмента тестирования выступает объект - компьютерная программа, с использованием которой студент должен провести эксперименты по определению зависимости степени возбудимости нерва от силы пропускаемого через нерв тока и времени возбуждения (проверка классического закона «все или ничего»).
В качестве примера простого тестового задания рассматривался хорошо известный в электрофизиологии и открытый еще в XIX в. закон «все или ничего». Согласно этому закону, биологическая ткань (такая, например, как мышцы или нерв) возбуждается импульсом электрического тока, если сила тока I превышает некоторые минимальные величины, а произведение силы возбуждающего тока на длительность импульса I больше некоторой граничной величины (рис. 1). Из рисунка видно, что пороговая кривая разделяет зону, где воздействие на ткань импульса тока вызывает ее возбуждение (участок правее пороговой кривой на рис. 1), и зону, где даже при длительном непрерывном воздействии тока возбуждения ткани не возникает (зона левее пороговой кривой). Закон «все или ничего» находит свое объяснение в современных представлениях о механизме возбуждения мембран, но на начальном этапе обучения тест предназначен для оценки усвоения учащимся основных закономерностей развития возбуждений биологической ткани.
Рисунок 1 - Кривая, характеризующая закон «всё или ничего»
Так как действия, необходимые для прохождения теста, нигде не формулируются в явном виде и не сообщаются тестируемому, то тестовое задание требует от испытуемого знания определенного набора понятий и понимание последовательности действий по решению теста. При этом условия и методика работы с компьютерной программой не сообщаются заранее, чтобы тест не превращался в лабораторную работу.
Фактически с помощью разработанной программы (при создании теста использовалась среда Delphi) испытуемый должен придумать и провести эксперимент, подобный тем, что проводили ученые в XIX в.
При этом тестируемый должен предварительно знать следующие понятия: нерв, возбуждение, нервный импульс, состояния нерва (возбужденное и невозбужденное), закон «все или ничего», математическое выражение закона - кривая возбуждения.
Исходя из этих знаний, он должен в процессе выполнения теста самостоятельно совершить в определенной последовательности следующие поступки:
1. Испытать возможные действия с предлагаемой компьютерной программой и понять, как в ней можно проводить эксперименты. На рис. 2 приведено стартовое окно теста.
Рисунок 2 - Стартовое окно теста
2. Провести определенное число компьютерных графических экспериментов по возбуждению нерва. Чем лучше студент понимает тему, тем меньше экспериментов ему приходится провести для определения характеристик границы возбудимости ткани. На рис. 2 отражено состояние тестового окна после проведения некоторого числа компьютерных экспериментов, заключающихся в том, что в окне программы с помощью манипулятора «мышь» ставится точка, соответствующая возбуждению с определенными значениями силы тока (отображается на оси ординат) и длительности импульса (отображается на оси абсцисс). Если ткань возбуждается, в дополнительном окне появляется движущее изображение нервного спайка, и точка на экране окрашивается в красный цвет. Если характеристики импульса таковы, что возбуждения не происходит, в дополнительном окне ничего не появляется, а точка на экране окрашивается в синий цвет.
Рисунок 3 - Окно тестирующей программы на некотором этапе работы
После проведения 9 компьютерных экспериментов (на экране можно видеть 9 точек, четыре из которых красные, что соответствует возбуждению ткани, а пять - синие, что характеризует отсутствие возбуждения при таких параметрах возбуждающего импульса.
3. Проведя цикл экспериментов, найти границы раздела между множествами возбужденных и невозбужденных состояний, и с помощью электронных таблиц найти коэффициенты кривой возбуждения.
4. Дать ответ на тест, введя в определенные окна графической системы данные, которые, с точки зрения испытуемого, характеризуют результаты эксперимента.
Оценка тестового задания производится в автоматическом режиме по таким параметрам, как время, потребовавшееся тестируемому для выполнения задания, число проведенных компьютерных экспериментов и точность оценки коэффициентов кривой возбуждения (рис. 4).
Рисунок 4 - Окно оценки результатов тестирования
Штрафные баллы в программе вычисляются автоматически, исходя из значений разности между параметрами модели, заданными преподавателем, и найденными студентом, а также в зависимости от времени, затраченного на решение задачи и числа проведенных измерений. Чем значимее разница между заданными и найденными параметрами модели, чем больше времени затрачено на проведение виртуального эксперимента и чем больше проведено измерений, тем больше сумма начисленных штрафных баллов. Ниже в таблице приведены уравнения, с помощью которых в программе оценивается уровень штрафных баллов при ответе.
Шкала штрафных баллов при оценке результатов тестирования
Параметр Показатель качества ответа Шкала штрафных баллов
а ^Д1 — |$т $Е | в — |0, Д1 < Д1ь 1 ЦД1, Д1 > Д1ь
Ь Д2 — \ЬТ - ЬЕ\ в — |0, Д 2 < Д 2ь 2 1т2 Д 2 , Д 2 >Д 2ь
Время ^ затраченное на виртуальные эксперименты Д з ^ Е ^ Т Вз — I0' Д 3 < 0 [т3 Д 3, Д3 > 0
Число п экспериментов Д 4 ^ е ^^Т В4 — |0 " 4 ^ 0 [т4 Д4, Д4 > 0
Всего штрафных баллов в — £ кв ¡—1
Параметры Дь к1 шкал штрафных баллов определяются пре-
подавателем с использованием дополнительных опций программы. Вводя набор значений параметров в шкалах штрафных баллов, преподаватель фактически определяет уровень нормы при ответе на «интеллектуальный» тест.
Индивидуализация теста достигается использованием в программе специального генератора для задания характеристик возбуждения тканей в конкретном тестовом эксперименте.
Использование подобных интеллектуальных тестовых задач позволяет, как нам представляется, существенно расширить возможности контролировать как уровень знаний, так и уровень понимания студентами изучаемой дисциплины.
Библиографический список
1. Бляхман, Ф. А. Преподавание физики в медицинском вузе: системный подход. [Текст] / Ф. А. Бляхман, В. А. Телешев // Высшее образование в России. -2010. -№ 10.-С. 152-155.
2. Занков, Л. В. Избранные педагогические труды. [Текст] / Л. В. Занков - М.: Дом педагогики. 1999. - 608 с.
3. Спенсер, Л. М. Компетенции на работе. [Текст] / Л. М. Спенсер, М. С. Сайн - М., 2005. - 384 с.
4. Гетманов, И. П. Возможности профессионального самоутверждения в процессе профессионального образования. И. П. Гетманов.: [Эл. ресурс], - Режим доступа www.sites.google.com/site/konfep/Home/2-sekcia/getmanov
5. Кун, Т. Структура научных революций. [Текст]/ Т. Кун. - М.: АСТ. 2009, -310 с.
6. Суховольский, В. Г. Интеллектуальные тесты по медицинской биофизике: как их строить? [Текст] / В. Г. Суховольский, Н. Г. Шилина, А. В. Ковалев // Вузовская педагогика. Управление образовательным процессом в современном медицинском ВУЗе. - Красноярск: Типография КрасГМУ. 2009. - С. 376 - 378.
УДК 378.14
Королева ГалинаАнатольевна
Кандидат химических наук, доцент кафедры химии Института фундаментальной подготовки Сибирского федеральногоуниверситета, gakorol47@mail.ru, Красноярск
Вострикова Наталья Михайловна
Кандидат технических наук, доцент кафедры химии Института Фундаментальной подготовки Сибирского федеральногоуниверситета, vnatali59@mail.ru, Красноярск
Королев Геннадий Тимофеевич
Доцент кафедры химии Института фундаментальной подготовки Сибирского феде-ральногоуниверситета, gakorol47@mail.ru, Красноярск
МУЛЬТИМЕДИА ЛЕКЦИЯ КАК ФОРМА ОБУЧЕНИЯ В СОВРЕМЕННОЙ ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ
Koroleva Galina Anatolevna
Candidat of chemistry science, the senior lecturer of chair chemistry of Siberia Federal University Federal University, gakorol47@mail.ru, Krasnoyarsk
Vostrikova NatalyaMihailovna
Cand.Tech.Sci., the senior lecturer of chair chemistry of Siberia Federal University Federal University, vnatali59@mail.ru, Krasnoyarsk
Korolev Gennady Timofeevich
The senior lecturer of chair chemistry of department of Siberia Federal University Federal University, gakorol47@mail.ru, Krasnoyarsk
MULTIMEDIA LECTURE AS MODE OF STUDY IN MODERN
HIGHER SCHOOL
Болонское соглашение возродило интерес к проблемам вузовской системы обучения. Ее коренное реформирование и попытка перехода к инновационной модели развития образования заставляют вузы разрабатывать принципиально новые педагогические технологии, улучшающие традиционное обучение.
Современная высшая школа - это образовательный процесс в электронной среде, поэтому создание и внедрение новых информационных техноло-
