CC BY
12УДК 681.518
Использование графического интерфейса GUI пакета MATLAB для обучения математическим дисциплинам
О.И.Лисов, Ю.ПЛисовец, Бавин Эй
Московский государственный институт электронной техники (технический университет)
В преподавании высшей математики в настоящее время успешно сосуществуют и дополняют друг друга два направления: традиционное обучение и применение новейших компьютерных технологий (пакеты MATLAB, MathCAD и др.). Последнее направление весьма актуально в связи с новыми требованиями к процессу обучения и позволяет резко повысить качество учебного процесса, в частности эффективность изучения некоторых разделов высшей математики, например, курса «Теория вероятностей и математическая статистика».
Курс «Теория вероятностей и математическая статистика» (ТВ и МС) стал одним из важнейших компонентов образования специалиста в области естественных наук, экономики, социологии и т.д. Целью работы является разработка алгоритмов, моделей и программных блоков обучающей системы (Тренажерно-обучющий комплекс - ТОК) по теме «Теория вероятностей и математическая статистика». Выбор MATLAB для построения ТОК обусловлен высокой мощностью вычислений, возможностью визуализации результатов расчетов, наличием встроенного языка программирования, удобным графическим пользовательским интерфейсом.
Для ТОК разработаны следующие компоненты: адаптированные к использованию на PC теоретические сведения (гипертексты), демонстрационные примеры, тренинг и контрольные задания. Материалы, тесты и контрольные вопросы созданы в среде MATLAB с помощью графического интерфейса пользователя (GUI).
Разработанную систему отличают следующие характеристики: надежность в эксплуатации, совместимость с другими системами, удобство использования, модульность, обеспечение доступа и учет результатов обучения. Каждый зарегистрированный пользователь имеет уникальные идентификационные данные (логин и пароль) для получения доступа к системе в индивидуальном режиме обучения. Такой подход позволяет пользователю иметь доступ только к предоставленным именно для него материалам, а также дает преподавателю возможность отслеживать ход и (или) метод обучения каждого отдельного студента.
Схема процедуры обучения по индуктивному методу
© О.И.Лисов, Ю.П.Лисовец, Бавин Эй, 2009
Краткие сообщения
При индуктивном методе обучения пользователь сначала должен изучить элементарные материалы ТВ и МС, а потом переходить к общей теории (рисунок); при дедуктивном методе сначала должен изучить общую теорию, а затем продолжить изучение практических элементов ТВ и МС. Система автоматически выбирает обучающий метод по следующим критериям: по тестовому опросу или предыдущей успеваемости. После выбора метода пользователь может начать изучать новый материал либо продолжить изучение пройденных шагов. В каждом тематическом разделе пользователю предоставляются материалы (теоретические сведения и практические навыки) и тесты (тест для самоконтроля, плановое контрольное задание).
При выходе пользователя из системы автоматически сохраняются данные (.dat и .txt) об изученном материале и пройденных тестах. Это позволяет системе оценить работу студента. При выставлении оценок используется нечеткая логика, которая содержится в Fuzzy Logic Toolbox пакета MATLAB.
Обучающая система успешно апробирована в МИЭТ для магистров и аспирантов в области естественных наук.
Литература
1. Lisa A. Petrides, Zane L. Berge. Case Studies on Information Technology in Higher Education: Implications for Policy and Practice. - 2000. - P. 275.
2. Вуколов Э. А . Лабораторный практикум по теории вероятностей и статистическим методам с использованием пакета STATISTICA. - М.: МИЭТ. - 2005. - 208 с.
3. Вуколов Э. А., Ефимов А. В., Земсков В. Н., Поспелов А.С. Сборник задач по математике для втузов. В 4 ч. Ч. 4: Учеб. пособие для втузов / Под общ. ред. А. В.Ефимова и АС. Поспелова. - 3-е изд. перераб. и доп. - М.: Изд-во Физико-математической лит-ры, 2003. - 432 с.
Поступило 12 февраля 2009 г.
Лисов Олег Иванович - доктор технических наук, профессор кафедры информатики и программного обеспечения вычислительных систем МИЭТ. Область научных интересов: теория систем, системный анализ, искусственный интеллект.
Лисовец Юрий Павлович - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики № 1 МИЭТ. Область научных интересов: интеллектуальные системы обучения в математике, компьютерное моделирование.
Бавин Эй - аспирант кафедры информатики и программного обеспечения вычислительных систем МИЭТ. Область научных интересов: компьютерное моделирование, компьютерное обучение, архитектура системы программного обеспечения,
Опечатка
В № 6, 2008 в кратком сообщении «Емкостная методика сканирующей зондовой микроскопии в атмосфере воздуха» авторов И.И.Бобринецкий, В.В.Лосев допущена ошибка. На с. 86 во втором абзаце сверху следует читать: «Здесь учтено, что диэлектрическая проницаемость адсорбата в >> 1 и амплитуда колебаний зависит только от совокупной толщины адсорбата».
