CC BY
418
НАУЧНОЕ ИЗДАНИЕ МГТУ ИМ. Н. Э. БАУМАНА
НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ
Эл № ФС77 - 48211. Государственная регистрация №0421200025. ISSN 1994-0408
электронный научно-технический журнал
Когнитивная визуализация как инструмент сопровождения индивидуального обучения # 03, март 2014
1 л
Углев В. А. , Ковалева Т. М.
УДК 37.048:004.588
1 Россия, Железногорск, СФУ
о
Россия, Москва, МПГУ иа1еу-у@уап|Дех-Ш ткоуа^таЛ.ш
Введение
Центральные вопросы классической дидактики - «чему учить?» и «как учить?» в каждом веке находят свои ответы. Не смотря на активное развитие в России различных авторских дидактических систем XX века (В.В. Давыдова, Ш.А. Амонашвили, Л.В. Занкова и т.д.), ответы на них всё ещё не очевидны. В первую очередь, это связано со сложностью и неоднозначностью оценки самого обучаемого (его способностей, индивидуальных целей, психических процессов и психических свойств личности). Принцип опосредованности в обучении, предложенный Выготским Л.С., наиболее полно отвечает тем вызовам времени, которые предъявляет общество ко всей системе образования. Принцип индивидуализации приобретает всё большее значение в организации современного учебного процесса.
Необходимость управления и сопровождения индивидуальной траекторией обучения предъявляет всё больше требований к тем людям и технологиям, которые обеспечивают учебный процесс. Здесь следует отметить три тенденции, меняющие картину современного образовательного процесса. Первая: в России, вслед за традиционной европейской школой, произошло официальное отделение от профессии учителя профессии тьютора [1]. Вторая: набирают силу процессы информатизации и автоматизации, расширяющие и вытесняющие традиционные формы передачи знаний, особенно в индивидуализированной форме [2]. И третья: стремительно усиливается роль образно-знаковых технологий представления и передачи информации, существенно ускоряющих процессы её комплексного восприятия [3]. Попробуем рассмотреть эти тенденции в комплексе, на примере конкретных дидактических средств.
Применение педагогических и информационных технологий в учебном процессе имеет много форм и особенностей, поэтому сразу обозначим рамки обсуждения. Роль предметного тьютора и тьюторанта (обучаемого) потенциально может выполняться как человеком, так и компьютером: варианты взаимодействия человек-человек, человек-техника, техника-человек, техника-техника соответственно. Взаимодействия компьютер-человек скорее относится к деятельности инженера по знаниям, «вкладывающего» базу знаний в интеллектуальную системы [4]. Обучение компьютера компьютером скорее можно отнести к области чистого искусственного интеллекта и этот процесс имеет мало общего с традиционной дидактикой. Некоторые распространённые промежуточные формы, где тьютор и тьюторант общаются в дистанционной форме (например, через глобальные коммуникационные сети) можно скорее свести к первому роду взаимодействий (человек-человек), реализующих эффект взаимного и в то же время удалённого ограниченного присутствия тьютора и тьюторанта. В дальнейшем рассмотрении будет сделан акцент на первых двух формах, т.к. нас интересует преимущественно сопровождение индивидуальной учебной траектории школьника/студента.
Роль тьютора в учебном процессе
Традиционными участниками учебного процесса выступают обучающийся (получатель новых знаний) и учитель (источник/транслятор знаний). Но, как показывает практика, при массовом обучении нивелируется различие между отдельными учениками и их целями. Учитель работает на «среднего» ученика, а его цели отождествляются скорее с целями дисциплины/специальности в соответствии с государственными образовательными стандартами. При появлении в дидактике личностно-ориентированного аспекта становится очевидным, что учитель в подавляющем большинстве случаев не может осуществить эффективную индивидуализацию учебного процесса, игнорируя субъективные цели ученика. Возникает необходимость во включении в процесс подготовки тьютора (наставника, консультанта), способствующего внедрению открытой модели образования, предполагающей реализацию в учебном процессе личных целей учащихся. Данная профессия появилась ещё в европейской средневековой педагогической практике и хорошо себя зарекомендовала сначала в высшем, а затем и в среднем образовании [5].
Исходя из рабочей схемы тьюторских действий (социального, предметного и антропологического) [6], которая практикуется сегодня российскими тьюторами, можно выделить три уровня работы тьютора: на уровне отдельной учебной дисциплины или их цикла (цель -конкретные знания и умения); на уровне профессии (цель - развитие профессиональных компетентностей); и на уровне целевых жизненных установок тьюторанта, но с учётом социокультурных особенностей и потребностей общества.
Очевидно, что предложенное деление работы тьютора зависит от уровня определённости и осознанности выбора целей тьюторантом и организационных форм обучения, накладывающих свои ограничения на спектр легитимных действий учащегося. Учащийся переходит от модели потребления готовых (шаблонных) знаний к модели осознанного восприятия нужных ему знаний, имеющих значимость с позиции личностных смыслов. Учитель с тьютором могут взаимодействовать лишь в консультативной форме (предметный план), определяя, в случае необходимости, компромиссные решения по желаемым результатам (форма взаимодействия, глубина изучения и пр.), которых должен достичь ученик в процессе реализации индивидуальной учебной программы для конкретной учебной дисциплины. Таким образом, тьютор должен обеспечить реализацию следующих задач:
• выявить потребности и цели тьюторанта, если они не могут быть им чётко сформулированы (фиксация желаемого целевого состояния);
• произвести поиск возможностей доступа к различным ресурсам (кадровым, организационным, техническим и пр.) и объяснить возможности и риски при выборе каждого;
• выявить ограничения на формы изучения и требования к содержанию учебного материала, позволяющие легитимно реализовать индивидуальную траекторию (включая согласование с целями учебных дисциплин);
• предложить альтернативные варианты образовательных маршрутов (знаниевая составляющая) для свободного выбора учащимся;
• помочь тьюторанту выбрать (адаптировать) рациональную форму реализации индивидуальной учебной программы, адекватной его психофизиологическим особенностям;
• консультировать учащегося в случае изменения целевых установок по возможной корректировке образовательной траектории;
• помогать разобраться и найти выход из затруднительных ситуаций, приводящих к неполному или не эффективному раскрытию своего потенциала тьюторантом в процессе освоения изучаемой дисциплины (рефлексия).
Подчеркнём, что в задачи тьютора не входит принятие решений за обучаемого, а также непосредственное воздействие на сам учебный процесс, особенно если он проходит в рамках какой-либо институциональной формы (в школе, техникуме, высшем учебном заведении) [7]. Выявление же субъективных целей тьюторанта для каждого уровня работы тьютора является специфической процедурой. Например, для первого уровня знания можно оценить по предпочтениям в изучении разделов курса или предмета, через который необходимо осуществить их интерпретацию. Предполагается, что общий обзор содержания дисциплины предварительно сделан учителем профессионалом и был зафиксирован хотя бы минимальный интерес к изучаемой области науки. Цели второго уровня определяются по перечню важных (с точки зрения http://technomag.bmstu.ru/doc/700661.html 422
тьюторанта) знаний, компетенций и навыков, определяя глубину и специфику изучения комплекса дисциплин. Цели последнего (третьего) уровня влияют на выбор профиля всего процесса обучения и редко инициируются на этапе изучения самой дисциплины. Предполагается, что если учащийся принял решение изучать конкретный предмет, то он либо имеет к нему какой-либо интерес, либо делает это чисто формально. Впоследствии осуществляется сопровождение процесса освоения тьюторантом индивидуальной образовательной программы, без привязки к форме взаимодействия тьютора и тьюторанта (непосредственное общение, дистанционная форма или автоматизированное обучение). При этом роль тьютора, в принципе, может выполнять и сам учитель, если он обладает для этого соответствующими компетентностями.
Когнитивная визуализация
Учащийся/тьюторант представляет собой сложный объект диагностики с множеством латентных характеристик, потенциально влияющих на цели и методы обучения. С целью выявления личностных смыслов и их интерпретации, целей и предпочтений, а также управления и сопровождения индивидуальной учебной программы требуются инструменты, ускоряющие и упрощающие анализ учебной ситуации: необходимо выявить связь внешних и скрытых закономерностей, комплексно представить и обобщить многообразие факторов. Здесь следует особо подчеркнуть, что индивидуальная учебная программа может со временем меняться, так же как цели и стремления тьюторанта. Поэтому методики/инструменты выявления и оценки текущего потенциала тьюторанта и вектора его предпочтений должны корректно отражать динамику движения вдоль индивидуальной траектории обучения. Поэтому важно, чтобы в инструментарии тьютора присутствовали методики компактного представления полезной информации, её концентрации и категоризации.
Известно, что особой информативностью при передаче информации обладает визуальный канал восприятия. Соответственно, представление параметров образовательной ситуации с помощью графических образов имеет больший потенциал для получения и осмысления при принятии решений о составе учебной программы. В этой ситуации образы должны осуществлять не только информационную, но и познавательную (когнитивную) функцию. Тогда рационально говорить о реализации подхода когнитивной визуализации, позволяющего отразить, а затем и воспринять многомерный предмет исследования в виде целостного образа.
Собственно когнитивная визуализация применяется в дидактике довольно давно [8]. Изначально образ был базовым материалом при обучении. Но со временем, когда при отражении сущности передаваемой информации стал преобладать текстовый материал (например, книга),
эффективность передачи смыслов и образов была существенно снижена. Тогда появляются простые методы иллюстративного сопровождения (графики, чертежи и пр.), которые несут информационно-поясняющую и описательную функцию и не предполагают существенной концентрации знания об изображаемом предмете. Далее разрабатываются специальные методы сжатия учебного материала (таблицы, схемы, карты), в значительной степени концентрирующие материал в виде комплексного образа, но кодирующие часть существенной информации в виде знаков алфавита. Появление в когнитивной графике ассоциативных образов, доминирующих в схематике над знаковыми кодами, позволило говорить о принципиально эффективной форме представления учебного знания, выделяя различные логико-смысловые модели сгущения учебной информации: одномерные (линейные) модели, двумерные модели, многомерные модели, диаграммы Исикавы, фреймовые модели [3, 8, 9, 10]. Таким образом, вопрос представления учебных знаний с целью их эффективной передачи достаточно интенсивно изучается.
Когнитивной визуализацией занимаются многие специалисты и в области психодиагностики, и в когнитивной психологии. Существует множество методик, позволяющих оценивать состояние пациента по результатам выполнения им соответствующих графических заданий. Важно, что в этом направлении образ несёт явный и скрытый сигнал специалисту, расшифровывающему/интерпретирующему его суть, исходя из соответствующих методик. Для самодиагностики и упорядочивания информации также были разработаны методы комплексного представления знаний об определённом предмете. Так в работах Т. Бюзена был эффектно раскрыт метод составления когнитивных карт, изначально введённых психологом Э. Толменом в 1948 году (позднее появились такие синонимы и переводы, как ментальные, концепт- или интеллект- карты), внесший существенный вклад в развитие и популяризацию такого направления, как когнитивная психология [11]. В них преимущество отдано образным категориям личностного восприятия объекта описания, а графические примитивы (кружки, стрелки и пр.) выполняют чисто топологическую роль, визуализируя большие объёмы упорядоченной информации. Но главное: конечным потребителем когнитивных карт может быть как сам человек, составивший эту карту (рефлексия), так и тот, кто на её основе осуществляет диагностику каких либо параметров составителя карты (диагностика). В дальнейшем этот подход начал интенсивно внедряться в дидактику для передачи и проверки учебных знаний как автором метода, так и другими исследователями.
Развитие вычислительной техники также не обошло стороной направление когнитивной визуализации стороной. В такой области, как искусственный интеллект разработана методология, позволяющая реализовать обработку и визуализировать закономерности, извлечённые из массивов слабоструктурированных данных: отдельные методы в Data Mining специально предназначены для
извлечения знаний и поиска скрытых закономерностей (для систем визуализации это направление Graph Mining). Среди работ в этом направлении особо отметим две. Первая - это метод отображения многомерных данных с помощью лиц Чернова. Он предусматривает параметризацию сложной исследуемой сущности и комплексное представление всего спектра её характеристик при сравнительном оценивании множества её экземпляров [12]. Второй метод, а точнее научный подход, принадлежит А.А. Зенкину, опубликовавшему в монографии [13] концепцию когнитивной компьютерной графики. В ней предлагается решение задач эвристики и поиска закономерностей при реализации типового, и вместе с тем, нетривиального в своём поведении объекта (на примере математических рядов). При этом если в первом методе мы имеем множество сложных объектов, то во втором - комплексное отображение возможных состояний одного объекта с наглядной демонстрацией скрытых (не явных) закономерностей. Объектом упомянутых выше методов является сложный объект исследования и закономерности, которые следует выявить и визуализировать.
С позиции дидактики, когнитивные средства визуализации интенсивно применяются для представления концентрированного учебного материала: например, в России сформировалось целая школа дидактический дизайн, базирующаяся на работах Штейнберга В.Э. [3], хотя её последователями рассматривается преимущественно этап предъявления учебного материала с опорой на когнитивные средства визуализации. Но ведь учебный процесс заключается не только в предъявлении учебного материала. Ему предшествует этап формирования состава учебного материала, т.е. выработка индивидуализированной траектории обучения. А потом требуется осуществить анализ результатов обучения и выработка решений по управлению индивидуальной траектории. Соответственно, возникает задача инициализации, сопровождения и управления учебным процессом, в которых когнитивная визуализация так же могла бы играть ключевую роль при принятии решений учителем и тьютором. Поэтому следует в явном виде сформулировать задачу сопровождения и навигации в индивидуальном учебном процессе, а также актуализировать тему выработки соответствующей методической и технологической базы.
Задача сопровождения учебного процесса и навигации
Согласно [14], тьюторское сопровождение - это педагогическая деятельность по индивидуализации образования, направленная на выявление и развитие образовательных мотивов и интересов учащегося, поиск образовательных ресурсов для создания индивидулаьной образовательной среды, на работу с образовательным заказом семьи, формирование учебной и образовательной рефлексии учащегося. Из определения следует, что, в отличие от управления учебной траекторией, сопровождение осуществляется без опоры на чёткие эталоны конечного
результата (а порой и вовсе без них) и смещением инициативы на сторону учащегося. Опираясь на утверждение, что индивидуализированное обучение эффективно лишь в такой учебной ситуации, которая характеризуется вариативностью, неструктурированностью, избыточностью и открытостью состава учебного материала [7], возникает первостепенная задача - выявление предпочтений тьюторанта и синтез начальной структуры курса. Если за образец взять базовый состав учебного курса (структуру учебника или разделы учебного плана), то становится очевидным, что ни о какой индивидуализации здесь речь не идёт [15], т.к. в ней не учитываются личные цели и интересы обучаемого/тьюторанта.
Фактически, синтез текущего плана реализации учебной траектории происходит в условиях конфликта целевых установок разработчика курса и тьюторанта. Разработчик учебной программы курса исходит из целостного субъективного восприятия дисциплины и допускает минимальную возможность индивидуализации (комбинацию модулей). Учитель-профессионал, попадая в ситуацию жесткого контроля за соблюдением образовательной программы, может её изменять лишь опираясь на своё мастерство преподнесения учебного материала, при учёте среднего уровня знаний коллектива учащихся. Поэтому глубинная декомпозиция учебного материала производится лишь в исключительных случаях, и зачастую этим приходится заниматься тьюторанту при поддержке предметного консультанта. Следовательно, в составе курса необходимо выделять базовое ядро, опираясь на которое можно достраивать различные варианты реализации индивидуальной учебной программы. В свою очередь, учащийся тоже определяет ядро тех знаний, которые необходимо освоить для достижения личных целевых установок. Накладывая базовое ядро дисциплины на ядро индивидуальных знаний об изучаемом предмете, можно получить необходимую минимальную, но не достаточную, структуру учебного материала. Для реализации полноценного учебного процесса по синтезированной структуре курса, необходимо её семантическое дополнение, нормализующее переходные моменты между несовпадающими элементами курсов двух ядер. Очевидно, что при этом будет происходить увеличение минимального объёма учебного материала, дополняя его недостающими разделами учебного материала, терминами и иными элементы курса, до полноценного кура. Конечный вариант курса, максимально отвечающего по своему содержанию индивидуальным целям тьюторанта и включающего ядро курса, будем называть индивидуальной сборкой. Решение задачи синтеза индивидуальной сборки курса требует комплексного отражения всех элементов курса и операций над ними. От её успешного решения во многом зависит дальнейшая эффективность реализации индивидуальной траектории обучения, мотивируемой внутренними целями учащегося (интересом). Поэтому сжатые формы представления учебной информации, способные эффективно отражать многообразие параметров сборки, требуются и тьюторанту, и консультанту-предметнику.
Индивидуальная сборка учебной дисциплины включает как набор персонифицированных модулей и учебных единиц, так и базовую (стартовую) последовательность перемещения между ними, которую желательно выдержать при первом ознакомлении с материалом дисциплины. Наличие такой последовательности становится временным прообразом учебного плана, в котором есть предварительные ответ на вопросы: «чему учить?» и «с чего начинать?». Но определив исходную последовательность учебного материала, который требует сопровождения, возникает задача принятия решений по формированию учебно-консультативного воздействия в аспектах последовательности работы с курсом в конкретной учебной ситуации, т.е. поиск ответа на вопрос «как учить?». Традиционно она решается учителем при непосредственном контакте с обучаемым, но при реализации массового обучения индивидуальное консультирование и реализация полноценной персональной учебной программы осуществляется довольно слабо. Поэтому анализ результатов работы учащегося, выявление закономерностей и путей интенсификации процесса обучения, без оперирования самими предметными знаниями, зачастую приходится осуществлять тьютору. Данная мысль, возможно, требует пояснения.
При обучении в форме экстерната, дистанционного обучения и эпизодического репетиторства тьюторант может иметь затруднение в выборе материала, с которым следует работать в первую очередь. Имея общий план действий в форме персональной учебной программы, тьюторанту необходимо ориентироваться (или его ориентировать) с методической точки зрения в сложившейся учебной ситуации. Так как при синтезе индивидуальной сборки курса предполагается выявление логики и семантики структуры учебного материала, то выделение «петель» повторного обращения (возвращения) к ранее изученным, но недостаточно усвоенным элементам знаний, предполагает ситуационную корректировку учебной траектории. Она происходит за счёт расширения навигационных возможностей как по уже пройденному учебному материалу, так и по альтернативному. В этом случае роль тьютора или консультанта будет как нельзя кстати.
Таким образом, формирование индивидуальной сборки курса и сопровождение её освоения через индивидуальную учебную программу предполагает разработку методологических и методических подходов, позволяющих сформировать начальный (базовый) состав учебного курса и оценивать успешность процесса обучения в произвольной момент времени. Это влечёт к реализации возможностей осуществления быстрой комплексной оценки учебной ситуации, которая обладает множеством характеристик, признаков и индикаторов, с целью обеспечить эффективное сопровождение процесса индивидуализированного обучения. Требуется метод, обеспечивающий одновременно возможности отображения и навигации по сложному многопараметрическому пространству учебного материала. Рассмотрим в контексте этой проблемы возможности когнитивной визуализации посредством технологии картирования.
Картирование, как метод отражения учебной ситуации
Картирование (составление карт) и навигация по картам - интенсивно внедряющееся направление в современную дидактику. Но для того, чтобы применять карты в практической деятельности тьютора, следует рассмотреть их дидактический и когнитивный потенциал.
Карта, как пространственная модель, выполняет сразу целый комплекс функций по отношению к отражаемому на ней объекту: структурирующую, когнитивную (информационно-познавательную), обобщающую (концентрирующую), визуализирующую, навигационную. Изначально, карты составлялись для решения задач познания (как средство передачи образа) и навигации (как инструмент технологии управления и сопровождения). Поэтому она всегда ориентирована на передачу определённого комплекса смыслов: как и любая модель, она отражает лишь те грани картируемого объекта, которые требуются для её эффективного применения. Например, морская навигационная карта показывает характер изменения береговой линии и глубины определённой пространственной области, но не отражает геологический состав пород, маршрута движения первооткрывателей или богатство фауны. При этом любая карта должна обладать следующими характеристиками [6]:
• топика (наличие различных пространственных объектов в соответствующей метрике);
• направленность или векторность (концентрация символьных и знаковых условных обозначений с возможностью чёткой ориентации);
• масштаб (указание на соизмеримость изображаемых объектов при заданной степени обобщения).
Когда мы говорим о навигации по картам в дидактике, то все эти характеристики сохраняются [16], но их потенциал необходимо правильно использовать в ситуациях выработки соответствующих решений по управлению и сопровождению процессом освоения учебного материала. Так как применение карт по отношению к предметным знаниям (как инструмента учителя) в этой работе для нас менее значимо, то обратимся к рассмотрению их потенциала для задачи сопровождения, позволяющего повысить эффективность работы тьютора при формировании и реализации индивидуальной учебной программы. Роль топики будет играть структура дисциплины (области изучаемых знаний), для которой необходимо предложить индивидуальную учебную траекторию относительно конкретного набора целей и текущего уровня освоения предметных знаний. Направленностью станет навигационная сущность карты, проявляющаяся в определении наиболее рационального вектора в освоении учебного материала, т.е. структура, выявленная при сборке индивидуального курса. А роль масштаба будет выполнять мера глубины проработанности карты (детализации) и временной интервал (исходная учебная
траектория, текущая траектория, корректирующая траектория). В дидактических картах фактор времени значим, т.к. позволяет проследить скорость и динамику успехов тьюторанта. Следовательно, важно иметь как возможность отражения всего проделанного тьюторантом «маршрута», так и планируемых к реализации через персональную учебную программу шагов.
Учёт фактора времени предполагает динамичность карты, как в процессе реализации индивидуальной учебной программы, так и при пересмотре целей обучения. В контексте реализации учебной программы карта должна дополняться каждый раз, как тьюторант осуществил действия, которые могут уточнить текущее положение его уровня предметных знаний на карте, а также детализировать пройденную траекторию. Содержательное изменение может касаться только вектора движений по карте, затрагивая состав индивидуальной сборки курса при корректировке целей. Так как потенциально возможна корректировка приоритетов и целей учащегося во времени, то актуализация сборки (ещё не пройденных пунктов маршрута и текущих образцов оценивания) будет происходить в оставшейся не реализованной части учебной программы.
Возвращаясь к задаче сопровождения состава и процесса реализации индивидуальной учебной программы, следует сделать особый акцент на картах, как инструментарии тьютора. Речь пойдёт о визуализирующей и когнитивной функциях карт. Очевидно, что интенсифицировать процесс обучения можно не только повышая плотность и когнитивный потенциал непосредственно учебного материала, но и сопутствующих учебному процессу инструментов. Визуализированные карты учебной программы концентрируют в условных знаково-символьных обозначениях большой объём информации об учебной ситуации с учётом истории обучения, т.е. в динамике. Следовательно, повышается потенциал выработки наиболее успешных решений при совместном обсуждении текущих результатов обучения между тьютором и тоюторантом. Это ведёт к ускорению процесса принятия решений за счёт более полного отражения учебной ситуации и выявления закономерностей (трендов) обучения. Таким образом, мы можем говорить о когнитивных свойствах дидактических карт, где основным потребителем этих свойств становится в первую очередь тьютор. Почему же не тьюторант должен работать с картой, если именно он принимает решения по корректировке индивидуальной учебной программы? Ответ очевиден -карты кодируют информацию о специфике учебного процесса и для её правильного «чтения» требуется опыт и знания, которыми вряд ли обладает тьюторант, но обязательно должен обладать тьютор. Рассмотрим примеры конкретных методов работы с картами при реализации традиционной и автоматизированной формах тьюторского сопровождения учебного процесса.
Специфика непосредственного обучения с привлечением тьютора
Непосредственное сопровождение учебного процесса имеет ряд характеристик, определяющих возможность продуктивной работы тьютора. Здесь действующими лицами станут персоны учителя, учащегося/тьюторанта и самого тьютора. Тогда реализация полного тьюторского действия (создание избыточной среды выбора, навигация и обсуждение стратегии достижения индивидуализированных целей обучения [14]) будет происходить в условиях выполнения следующих предположений и допущений:
• базовая часть индивидуальных целей тьюторанта может быть успешно выявлена при личном взаимодействии с тьютором;
• тьюторант готов осознанно следовать выбранной учебной программе;
• учащийся и тьютор не в состоянии принципиально повлиять на структуру и форму изложения предметного материала (здесь специально рассматривается наиболее трудная обстановка для реализации персональной образовательной программы, т.е. массовое обучение, и исключаются случаи, когда, например, учитель является репетитором или одним из родителей тьюторанта);
• результаты продвижения работы и детали обучения тьюторанта по индивидуальной сборке курса известны тьютору лишь со слов учащегося или по объективным показателям (например, по фактам прохождения контрольно-измерительных материалов в форме отметок или баллов);
• примерная структура предметных знаний задана в формальном виде и в соответствии с ней проводятся контрольные мероприятия;
• детальная структура учебного курса тьютору не известна, как не означены и базовые элементы ядра образовательной программы с позиции конкретного преподавателя (учитель и тьютор разные люди);
• процесс получения предметных знаний, консультаций с тьютором и проведение контрольных мероприятий для учащегося жестко разнесены во времени.
Так же будем предполагать, что непосредственное участие предметного тьютора в учебном процессе - это в первую очередь сопровождение учебной программы на уровне отдельной учебной дисциплины/области знаний. Сам факт заинтересованности тьюторанта в изучении конкретной дисциплины уже отражает её наличие в программе достижения целей, принятых ранее при профессиональной или жизненной ориентации. Исходя из этих предпосылок рассмотрим процесс картирования индивидуальной учебной программы на примере метода личностно-ресурсных карт [6].
Личностно-ресурсные карты в работе тьютора
Личностно-ресурсные карты, как дидактическое средство совместной работы тьюторанта и тьютора [17], базируется на сочетании орудийной и знаковой (по Л.С. Выготскому) функций. Целью составления ресурсной карты является выявление, фиксация и осознанная проработка образовательных целей (самоактуализация знаний).
Процесс составления личностно-ресурсной карты можно представить в виде последовательного выполнения четырёх этапов:
1. фиксация интереса- знакомство с учеником (тьюторантом) и выявление его образовательных интересов в форме «идеального» образа, не накладывая формальных ограничений (результат - ситуативная карта);
2. приспособление - выявление избыточного множества ресурсов (в первую очередь знаниевых) и их соотнесение с существующими ограничениями (результат - «контурная» ресурсная карта);
3. согласование - анализ и осмысление необходимого состава образовательной программы, выполняемые совместно тьютором и тьюторантом (общая ресурсная карта);
4. создание - формирование индивидуальной образовательной программы в виде
набора ресурсных карт (включая предметные).
Личностно-ресурсная карта позволяет визуализировать выявленные интересы учащегося в целом ряде направлений, например:
• личностно-ресурсных интересов;
• проектов и исследовательских работ;
• профессиональных интересов.
За счёт реализации перехода от внешних ресурсных карт к личностным, развитие учащегося происходит сразу в трёх направлениях: культурно-предметном, социальном и антропологическом. Таким образом, личностно-ресурсная карта является одновременно результатом формирования индивидуальной программы при обучении и инструментом её реализации. В результате, картирование можно применить как на уровне формирования индивидуальной образовательной программы в любой стадии обучения (надпредметный и метапредметный уровни), так и для формирования индивидуальной учебной программы (предметный уровень). При этом ключевым моментом является визуальное представление учебной программы, учитывающее индивидуальные потребности учащегося (например, рисунок 1). Это позволяет сделать вывод о прецедентах успешного применения картирования в качестве дидактического средства индивидуализации обучения для аудиторного обучения или при непосредственной работе с тьютором.
Рис. 1.Пример личностно-ресурсной (ситуативной) карты
Отметим, что эффективное применение метода построения личностно-ресурсных карт предполагает наличие тьютора высокой квалификации, которых в нашей стране пока очень мало. При этом следует учесть тенденции массового применения дистанционных и автоматизированных форм обучения, а также некоторый кризис классических форм обучения. Теперь перейдём к обсуждению специфики применения карт в тьюторской практике при организации автоматизированного обучения.
Специфика автоматизированного обучения при наличии виртуального тьютора
Стремительное развитие информационных технологий привело к расширению возможностей применения автоматизированных систем в образовании. Технологии эволюционируют в направлении от традиционных подходов программированного обучения и компьютерных тестов [2] к интеллектуальным автоматизированным обучающим системам с максимальной автономностью своего функционирования. Данную тенденцию отчётливо видно по публикациям многих исследователей, занимающихся представлением учебных знаний в форме электронных учебных курсов; реализующих автоматический контроль действий и знаний учащихся; автоматизирующих динамический сбор учебного материала из Интернета в единый электронный курс и пр. Появились мегауниверситеты и сетевое обучение стало доступно большому числу людей из разных слоёв населения [18]. В 2012 году в Российском законодательстве даже были
приняты поправки, легализующие полный цикл обучения в электронной и дистанционной формах [19]. Не смотря на то, что любая автоматизация уступает по своим возможностям и эффективности применения непосредственному обучению, будет полезно взглянуть на реализацию консультативно-сопровождающей функции тьютора в автоматизированной обучающей системе при использовании возможностей картирования.
Реализация индивидуальной учебной программы при самообучении с автоматизированной системой имеет ряд особенностей. Центральная - состав действующих лиц: учащийся (он же тьюторант, он же пользователь) и система автоматизированного обучения (здесь так же рассматривается крайний случай, когда обучение происходит один на один с автоматизированной обучающей системой без непосредственного участия предметного консультанта и учителя, т.к. при послаблении этого условия эффективность обучения должна быть выше). Пользователь воздействует на систему через работу с её интерфейсами, а автоматизированная система вырабатывает обратную связь (реакции на действия учащегося) в виде адаптации учебного и контрольно-измерительного материалов для конкретной учебной ситуации. В составе развитой обучающей системы предполагается наличие следующих компонентов: электронный учебный курс, контрольно-измерительные средства (тесты, электронная тетрадь, виртуальная лаборатория), интеллектуальная система управления (прочие вспомогательные элементы опущены). Интеллектуальная система управления, в свою очередь, состоит из ядра интеллектуального управления, базы знаний и ряда моделей. Их наличие в обучающей системе обусловлено необходимостью анализа логики работы и имитации поведения участников учебного процесса, т.к. роль учителя и тьютора возлагается на компьютер, а знания о пользователе собираются опосредованно и постоянно уточняются. Итак, выделим следующие базовые модели в памяти компьютера:
• модель структуры курса - совокупность данных о семантической структуре электронного курса, соответствующая индивидуальным запросам модели ученика и модели учителя, т.е. индивидуальная сборка курса;
• модель ученика - совокупность характеристик о предпочтениях пользователя, его поведении в обучающей системе и динамике успехов;
• модели учителя - совокупность методик по реализации учебного процесса (предъявление дидактического материала) и по контролю за соблюдением учащимся нормативов обучения (мониторинг), включая оценку уровня минимально возможного и профилирующего компонентов сборки курса;
• модели тьютора - совокупность знаний о принципах и логике адаптации электронного курса к требованиям учащегося, нормативов контроля, формирования индивидуальной учебной программы, а также генерации диалога с пользователем в естественно-языковой форме для
организации более эффективной обратной связи человека с автоматизированной обучающей системой.
Ядро управления (программный модуль), опираясь на базу знаний (знаниевая инвариантная часть логики работы обучающей системы, например, в виде весомой онтологии), оперирует указанными выше моделями, модифицируя их параметры в процессе взаимодействия учащегося с системой (фактически, реализует функции управления и сопровождения). Так как модели тьютора, учащегося и учителя фактически выполняют роль отдельных сущностей по отношению к предмету обучения, то здесь рационально говорить о специализации их поведения. В предельном случае, описание взаимодействий этих моделей может быть осуществлено с помощью теории многоагентных систем [20].
Многоагентные системы (Multi-agent system) - это такой класс систем, который образован в результате взаимодействия нескольких интеллектуальных агентов. Под интеллектуальными агентами здесь понимаются процесс в памяти компьютера, выполняющий свою функцию (достижение определённых целей) с опорой на базу знаний и параметры окружающей среды. В нашем случае, можно выделить тьютора-агента, агента-учителья и агента-учащегося. Они функционируют в рамках автоматизированной обучающей системы и взаимодействуют друг с другом с учётом специфики конкретной учебной ситуации [21]. Далее обсуждается реализация именно агентной модели взаимодействия моделей АОС, но это не означает того, что такое взаимодействие нельзя реализовать другими методами. Проанализируем возможности тьютора-агента, как виртуального участника индивидуализированного учебного процесса. Но в начале введём ряд допущений и ограничений, принятых далее при описании взаимодействия пользователя с автоматизированной обучающей системой:
• базовая часть индивидуализированных целей тьюторанта успешно выявлена при анкетировании тьюторанта и явного указания им приоритетов на предметном уровне;
• тьюторант декларирует готовность осознанно следовать предложенной системой учебной программе, синтезированной с учётом персональных целей обучаемого;
• модель учащегося и тьютора не в состоянии принципиально повлиять на структуру и форму изложения предметного материала после формирования сборки курса без изменения приоритетов обучения (указание новых целей);
• результаты успешности работы и детали обучения тьюторанта в рамках индивидуальной сборки курса известны по максимально детализированным данным из его модели, которую автоматически анализирует тьютор-агент (например, по параметрам скоростей, частот, результативности работы с дидактическим материалом учебного курса и пр.);
• формальная структура предметных знаний задана в сборке курса и потенциально может быть гибко адаптирована при изменении приоритетов обучения пользователем;
• детальная структура учебного курса тьютору-агенту известна из модели сборки курса, как и приоритеты учителя-агента;
• процесс получения предметных знаний, диалогов с тьютором-агентом и проведение контрольных мероприятий для учащегося могут производиться одновременно в явной или опосредованной формах.
Таким образом, имеется учебная ситуация, представленная в памяти компьютера как среда взаимодействия агентных структур, имеющих свои цели, которые в процессе обучения должны быть реализованы и, по возможности, достигнуты. Так как процесс рассматривается в динамике, то и состояния всех агентов со временем меняются, а, следовательно, их взаимодействие не будет носить однозначный и оптимальный характер. Фактически, формируется своеобразный ситуационный центр, где главная цель - достижение компромиссных результатов обучения как по структуре, так и по глубине освоения [22]. Не вдаваясь в специфику развертывания базы знаний и экспертного анализа учебной ситуации всеми агентами, следует подчеркнуть, что для реализации разумных действий тьютора-агента потребуется комплексный многопараметрический анализ учебной ситуации как при формировании персональной учебной программы, так и при сопровождении процесса обучения. И здесь мы вновь обращаемся к потенциалу комплексного картирования учебной ситуации. В качестве примера рассмотрим механизм формирования и использования когнитивных карт диагностики знаний в автоматизированном учебном процессе.
Когнитивные карты диагностики знаний в работе тьютора-агента
Функционирование тьютора-агента начинается с момента записи пользователя (регистрации) на определённый учебный курс или серию курсов в автоматизированной обучающей системе. Первостепенной задачей становится инициализация модели пользователя, отражающей индивидуализированные характеристики будущего процесса работы с системой. В свободной или специализированной форме тьютор-агент взаимодействует с учащимся и фиксирует его ответы и специфику поведения. Это достигается за счёт прямого анкетирования и проведения простых (явных и не явных) тестов, позволяющих судить о предпочтениях и целях, развиваемых компетенциях и психофизиологических параметрах (например, скорость чтения, скорость ввода текста, доминирующий тип восприятия информации). Так же явно указывается профильность изучаемого курса и проводится тест входного контроля знаний. В процессе обобщения этих данных интеллектуальным ядром обучающей системы формируется начальная конфигурация модели ученика и в дальнейшем она должна уточняться при последующем анализе протокола
действий пользователя. Предполагается, что все данные, которые поступают от пользователя через интерфейсы ввода в систему, принадлежат агенту-ученику (вопросы достоверности опускаются).
Далее тьютор-агент должен синтезировать приемлемый вариант индивидуальной учебной программы, включающей конкретную сборку курса. В этой ситуации можно применить специальную процедуру картирования. Воспользуемся когнитивными картами диагностики знаний (Cognitive Maps of Knowledge Diagnosis), которые являются результатом выполнения этапа обобщения информации (афферентного синтеза по П.К. Анохину [23]) в логике работы автоматизированной обучающей системы, подготавливающие (переводящие) информацию о процессе обучения в знания с целью упростить комплексный экспертный анализ учебной ситуации и выработать адекватную реакцию системы на действия учащегося. Изначально, метод когнитивных карт диагностики знаний рассчитан на реализацию в рамках интеллектуальной автоматизированной обучающей системы в виде специального сервиса [24, 25, 26], но, в принципе, может быть частично применён и без средств автоматизации при традиционном обучении (включая «ручную» отрисовку когнитивной карты).
С чего начинается индивидуализация обучения в автоматизированной обучающей системе? Конечно же с формирования индивидуальной учебной программы и определения состава сборки курса. Ранее было отмечено, что индивидуальные параметры процесса обучения были выявлены, а структура курса и требования к нему формализованы. Тогда синтез сборки курса осуществляется тьютором-агентом по следующему укрупненному алгоритму :
1. выборка базовой части предметных знаний, составляющей ядро дисциплины согласно модели курса;
2. выборка той части предметных знаний, которые отвечают индивидуальным предпочтениям пользователя как по составу, так и по глубине изучения согласно модели ученика;
3. наложение желательной и нормативной структур учебного курса с дополнением её состава необходимыми переходными (в семантическом плане) дидактическими единицами;
4. выработка эталонной последовательности освоения учебного материала для синтезированной сборки относительно текущих формулировок целей учащегося;
5. адаптация нормативов оценивания предметных знаний к специфике сборки курса и целям его изучения;
6. визуализация карты предметных знаний и эталонного маршрута работы с ними;
7. аргументирование состава сборки курса и его согласование с пользователем (возможно возвращение на любой предыдущий этап по инициативе обучаемого, вплоть до уточнения пользователем предпочтений и целей в модели ученика для более полной реализации его познавательного интереса).
Результатом будет как карта учебного материала (рисунок 2, слева), так и начальный вариант маршрута его изучения (рисунок 2, справа), согласованные между целевыми установками агента-ученика и агента-учителя, т.е. будет получена базовая часть персональной учебной программы. На втором шаге алгоритма возможно уточнение состава желаемого пользователем курса через дополнительный диалог тьютора-агента с пользователем.
Рис. 2. Пример визуализации фрагмента когнитивной карты диагностики знаний электронного учебного курса (слева) и два варианта его индивидуальной сборки на начальный
момент обучения (справа)
Основная часть работы тьютора-агента происходит в процессе реализации индивидуальной учебной программы, т.к. в реальной ситуации обучения маловероятно однозначное совпадение эталонной и фактической траекторий обучения. Маршрут может меняться в связи с неполным изучением материала (повторение), обращением к дополнительному материалу (в рамках электронного курса), рекомендациям тьютора-агента или агента-учителя, а также в следствии изменения целевых установок («дрейфа» целей). Поэтому учёт изменений маршрута работы с автоматизированной обучающей системой и темпов успехов освоения предметных знаний тьюторантом необходимы при принятии решений по сопровождению учебного процесса интеллектуальным ядром системы. В смежных методиках (например, работа Карпенко А.П. [27] по извлечению знаний об уровне освоения понятий изучаемой предметной области с использованием онтологий в качестве когнитивных карт), визуальный потенциал применения карт не нашел должного развития. Следовательно, параметры учебной ситуации должны быть интегрированы, сжаты, визуализированы и эффективно представлены тьютору-агенту и агенту-учителю через http://technomag.bmstu.ru/doc/700661.html 437
когнитивную карту диагностики знаний для выработки дальнейших решений.
Анализ задачи управления и сопровождения учебной ситуацией показал, что для ответа на подавляющее большинство вопросов обучения (например, какую отметку поставить за текущие результаты обучения) необходимо знать ответы на комплекс обобщающих промежуточных вопросов. Отметим основные [24]:
• Насколько успешно проводится обучение?
• Насколько интенсивно пользователь работает с автоматизированной обучающей системой?
• Что на текущий момент наиболее актуально при изучении электронного курса?
• Соответствует ли стратегия поведения обучающегося объявленным им целям самообучения?
• Следует ли учащийся рекомендациям тьютора-агента и агента-учителя при повторном обращении к учебному материалу?
Для получения ответов на эти вопросы и необходимо осуществить синтез когнитивной карты диагностики знаний. Соответствующие знания (ответы на поставленные вопросы) должны быть достаточно очевидны при работе с картой, т.е. когнитивная функция должна выполнять ведущую роль. Последующая их обработка производится средствами экспертного оценивания и довольно подробно описана в [22, 26]. Поэтому остановимся именно на принципах синтеза карты.
Формирование когнитивной карты диагностики знаний осуществляется вследствие последовательной обработки информации от её первичного состояния (протокола системы) до визуализированных знаний. Соответственно, когнитивная карта должна удовлетворять следующим принципам: системности (комплексности), предсказательности, целеориентированности, наглядности (образности), полноты, неоднородности, доступности (простоты), непротиворечивости, динамичности, гибкости, компактности. Возникает необходимость эффективной фиксации и отображения следующих категорий: структуры изучаемого материала; внутренних семантических связей между его элементами и их силу; характеристик важности отдельных дидактических единиц в электронном курсе; динамики освоения материала во времени (как в разрезе отметок, как и в разрезе компетентностей). Очевидно, что представленный список с параметрами при выводе на единый графический объект сделал бы карту малопонятной, поэтому функции соответствующего сервиса по визуализации в обучающей системе должны динамически отображать необходимые слои знаний об учебной ситуации. При представлении когнитивной карты диагностики знаний в памяти компьютера такой проблемы не стоит, т.к. структура модели знаний может иметь сколь угодно сложную организацию и обрабатывается с помощью
специальных механизмов (например, весомых онтологий [4] или фреймов [28]). Да и подобные обобщения не делаются в одно действие, и поэтому весь процесс синтеза карты разделяется на четыре базовых этапа: подготовительный, интеграционный, обобщающий, визуализирующий (подробнее об этапах и логике их выполнения см. в [29]). Очевидно, что все параметры процесса обучения, с одной стороны, универсальны для любого учебного курса и для любой предметной области, а с другой - по возможности комплексно характеризуют учебную ситуацию исходя из возможностей современной типовой вычислительной техники.
Забегая вперёд, отметим, что после сборки когнитивной карты диагностики знаний её результаты используются тьютором-агентом и агентом-учителем по-разному. Агент-учитель решает задачи оценивания результатов обучения, адаптации (индивидуализации) состава и сложности контрольно-измерительного материала, синтеза подсказок для конкретной порции учебного материала в прямой и косвенной формах, т.е. осуществляет прямое управление при конкретной учебной ситуации. Тьютор-агент решает следующие задачи сопровождения процесса обучения относительно заявленных целей:
• синтеза комплексных рекомендаций для тьюторанта на предметном и метапредметном уровнях с быстрым доступом к отдельным ресурсам в пространстве учебного материала;
• уточнение целевых установок (если возникли подозрения в том, что наблюдается «дрейф» целей) и перепроектирование состава текущей сборки курса (с изменением норм оценки) в той части, которая ещё не была изучена;
• объяснение причин затруднений в обучении и причинах некоторых реакций обучающей системы (модели учителя) в естественно-языковой форме, опираясь на материал когнитивной карты и топологию курса (без оперирования предметными знаниями).
В структуре когнитивной карты диагностики знаний можно выделить статичную и динамичную части [30]. К статичной части относятся те показатели, которые характеризуют инвариантную часть сборки курса и его внутренних семантических связей, а также целевые параметры обучения. Динамическую часть будут составлять параметры темпов обучения, интенсивности и частот работы с элементами курса, согласованность действий тьюторанта с рекомендованной траекторией действий для каждой учебной ситуации. Все эти показатели вписывается в метрику карты и, в случае необходимости, явно визуализируются вместе с маршрутами работы в автоматизированной обучающей системе (эталонным и фактическим) в зависимости от того, какой смысловой слой карты необходимо отрисовать. Очевидно, что эти функции требуют наличия качественно проработанной структуры электронного курса на этапе его проектирования.
Смысловые слои (разрезы) в когнитивной карте должны помогать интеллектуальному ядру обучающей системы быстро и эффективно получить ответы на обобщающие промежуточные вопросы. Можно выделить следующие виды смысловых слоёв:
• интегральный - выводятся основные показатели без детализации в качественной форме;
• компетентностный - группируются и компактно визуализируются показатели овладения компетенциями;
• оценочный - детализированные параметры результатов работы тьюторанта в контексте оценок и отметок;
• профилирующий - отражаются параметры учебной ситуации, отвечающие заданным предпочтениям по видам работ или профильности знаний.
При работе с картой возможно реализовать гибкое масштабирование подачи информации, по разному концентрирующее и перегруппирующее полученные знания. Согласно архитектуре изучаемой дисциплины всегда будут доступны топологические уровни группа курсов - курс -раздел - учебная единица в разрезе каждого слоя. Применяя технологии интерактивного отображения карты, становится возможным фокусировать специфику отрисовки карты для каждого элемента курса [31], повышая когнитивный потенциал всей карты или её части. Например, возможно посмотреть, как в процессе обучения уровень овладения оцениваемой дидактической единицы влиял на восприятие всего курса и насколько разумно было затрачено время на работу с ней. Динамику изменения отдельных аспектов учебной ситуации, с методической точки зрения, можно отражать по-разному: используя статистические ряды, векторные поля, цветные карты высот (приращения частот и скоростей) и даже анимацию. Главное, что всё это комплексно ложиться в единую метрику индивидуальной сборки курса и позволяет влиять на процесс реализации индивидуальной учебной программы тьютором-агентом и агентом-учителем.
Наличие механизма когнитивных карт диагностики знаний не гарантирует максимальной эффективности сопровождения учебного процесса, т.к. и учащийся регистрируется обучающей системой лишь частично, и логика функционирования тьютора-агента зависит от той модели, которая заложена в интеллектуальную обучающую систему. Карта лишь подготавливает знания для быстрого принятия решений, дальнейшая операция над которыми сводится к выявлению и формированию унифицированных подходов сопровождения и управления учебной ситуацией в автоматизированном режиме, основанных на формализованных знаниях педагога-эксперта. Формирование качественной базы знаний, наравне с качественным описанием учебного курса, в рамках автоматизированной обучающей системы гарантирует разумное поведение системы в широком спектре учебных ситуаций. Некоторые особенности реализации интеллектуального ядра
обучающей системы приведены в [21, 24] с применением механизмов экспертных систем и онтологий. Тьютор-агент производит дальнейшую логическую обработку ответов на промежуточные обобщающие вопросы исходя из решаемой в конкретной учебной ситуации задачи и выявленных трендов поведения тьюторанта. Формирование качественной базы знаний обучающей системы, наравне с качественным описанием учебного курса, гарантирует разумное поведение системы в широком спектре учебных ситуаций. Некоторые особенности реализации интеллектуального ядра обучающей системы приведены в [21, 24] с применением механизмов экспертных систем и онтологий
Завершая краткий обзор метода формирования индивидуальной образовательной программы средствами когнитивных карт диагностики знаний следует подчеркнуть, что сервис синтеза карт диагностики знаний можно применять не только в автоматизированном режиме, но и при осуществлении (сопровождении) дистанционной и репетиторской формах обучения. Это делает карты инструментом как тьютора-агента, так и тьютора, не имеющего возможности непосредственно общаться с тьюторантом при дистанционной форме обучения. Более того, функция визуализации когнитивных карт диагностики знаний может быть полезна и при проведении традиционного тьюторского консультирования, сокращая время по выявлению предпочтений обучаемого по отношению к конкретной дисциплине на начальном этапе работы и демонстрируя неявные зависимости учебного материала, которые необходимо учитывать при реализации персональной образовательной программы.
Заключение
Обзор потенциала применения специальных когнитивных карт в дидактической практике тьютора и его автоматизированного аналога позволяет сделать ряд заключительных обобщений. Во-первых, интенсифицируется переход от традиционных (массовых) дидактических методов работы со знаниями и организации учебного процесса к формированию индивидуализированных форм обучения. Во-вторых, повышается значимость роли тьютора, особенно на фоне массового применения дистанционных и самостоятельных форм обучения и ослабления роли аудиторного обучения [32]. В-третьих, происходит комплексное осмысление потенциала систем интеллектуальной автоматизации, предлагающих технологии сопровождения дистанционного и самостоятельного учебного процесса без непосредственного контакта с педагогами-экспертами (реализация виртуального тьютора-агента). И, в-четвёртых, наблюдается повышение степени технологизации и когнитивизации не только форм передачи предметных знаний, но и самого процесса управления и сопровождения обучения (переход от отдельных методик к методологии) [33]. Это свидетельствует о постепенной трансформации подходов современной дидактики,
повышающей роль когнитивных визуальных методов при сопровождении индивидуализированного обучения.
Список литературы
1. Приказ Минздравсоцразвития России «Об утверждении профессиональных квалификационных групп должностей работников образования» от 05.05.2008 г. № 216н.
2. Беспалько В.П. Образование и обучение с участием компьютера (педагогика третьего тысячелетия). М.: МОДЭК, 2002. 352 с.
3. Штейнберг В.Э. Дидактические многомерные инструменты: теория, методика, практика. Монография. М.: Народное образование, 2002. 304 с.
4. Гаврилова Т.А., Хорошавский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. 384 с.
5. Гордон Эд., Гордон Эл. Столетия тьюторства: история альтернативного образования в Америке и Западной Европе: пер. с англ. Ижевск: ERGO, 2008. 352 с.
6. Ковалева Т.М. Личностно-ресурсная карта как дидактическое средство реализации антропологического подхода в образовании // Письма в Эмиссия.Оффлайн. 2012. № 2. Режим доступа: http://www.emissia.org/offline/2012/1742.htm (дата обращения 01.02.2014).
7. Профессия «тьютор» / Т.М. Ковалева, Е.И. Кобыща, С.Ю. Попова, А.А. Теров, М.Ю. Чередилина. Москва-Тверь: СФК-офис, 2012. 246 с.
8. Грушевский С.П., Остапенко А.А. Сгущение учебной информации в профессиональном образовании: монография. Краснодар: Кубан. гос. ун-т, 2012. 188 с.
9. Манько Н.Н. Актуализация педагогического потенциала визуализации в технологиях обучения // I Всероссийская конференция «Инструментальная дидактика и дидактический дизайн: теория, технология и практика многофункциональной визуализации знаний»: труды. Уфа: БГПУ, 2013. С. 83-85.
10. Бершадский М.Е. Формирование познавательных учебных действий с помощью некоторых примеров когнитивной технологии // III Всероссийская научно-методическая конференция «Современная дидактика и качество образования»: труды. Красноярск: КИПК, 2011. С. 191-199.
11. Buzan T., Buzan G. The Mind Map Book: How to Use Radiant Thinking to Maximize Your Brain's Untapped Potential. London: Plume, 1996. 320 p.
12. Chernoff H. The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically // Journal of the American Statistical Association. 1973. Vol. 68, no. 342. P. 361-368.
13. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1991. 192с.
14. Ковалева Т.М. Основы тьюторского сопровождения в общем образовании: Лекции 1-4: учеб.- метод. пособие. М.: Педагогический университет «Первое сентября», 2010. 56 с.
15. Углев В.А. О специфике индивидуализации обучения в автоматизированных обучающих системах // Философия образования. 2010. № 2. С. 68-74. Режим доступа: http://www.phil-ed.ru/images/stories/pdf/2010 2 31.pdf (дата обращения 30.01.2014).
16. Роменская Е.А. Навигация морская и образовательная: использование понятий в тьюторском сопровождении // IV Международная конференция «Тьюторство в открытом образовательном пространстве». М.: МПГУ, 2011. С. 130-132.
17. Буланцева Е.Б. Личностно-ресурсное картирование. Режим доступа: https://sites.google.com/site/ksdmetodicka/home/tutorskie-kursy/licnostno-resursnoe-kartirovanie (дата обращения 01.02.2014).
18. Бекетов Н.В. Дистанционное образование: современные элементы инфраструктуры и новые технологии // Информационные ресурсы России. 2010. № 4. С. 29-35.
19. Федеральный закон «О внесении изменений в Закон РФ "Об образовании" в части применения электронного обучения, дистанционных образовательных технологий» от 28.02.2012. № 11-ФЗ.
20. Wooldridge M. An Introduction to MultiAgent Systems. London: Wiley, 2009. 364 p.
21. Углев В.А. Системный подход к формированию структуры и логики работы мультиагентной автоматизированной обучающей системы // V Международная конференция «Системный анализ и информационные технологии». Т.1. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2013. С. 299-303.
22. Углев В.А. Интеллектуальные автоматизированные обучающие системы, как прообраз индивидуальных ситуационных центров // XI Международная научно-методическая конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии». Ч. 2. Воронеж: ВГУ, 2011. С. 392-396.
23. Анохин П.К. Узловые вопросы теории функциональных систем. М.: Наука, 1980. 200 с.
24. Углев В.А. Когнитивные карты диагностики знаний // Открытое и дистанционное образование. 2012. № 4 (48). С. 17-23. Режим доступа: http://journals.tsu.ru/ou/&journal page=archive&id=1013&article id=7776 (дата обращения 01.02.2014).
25. Углев В.А. Применение когнитивных карт диагностики знаний для совершенствования алгоритмов интеллектуального управления процессом автоматизированного обучения // Ученые записки института социальных и гуманитарных знаний. 2011. № 2 (9). С. 206-214.
26. Uglev V.A. Intellectual Control Algorithm Interaction improvement by the Users Education Process of the Automation Education Systems // International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Krasnoyarsk: Siberian Federal University, 2011. P. 143-146. DOI: 10.1109/SmTON.2011.6072615
27. Карпенко А.П., Соколов Н.К. Контроль понятийных знаний субъекта обучения с помощью когнитивных карт // Международная научно-методическая конференция «Управление качеством инженерного образования и инновационные образовательные технологии». Ч. 2. М: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. С. 55-57.
28. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения (Педагогическая наука - реформе школы). М.: Педагогика, 1988. 192 с. Режим доступа: http://pedlib.ru/Books/6/0442/index.shtml?from page=144 (дата обращения 30.01.2014).
29. Углев В.А. Формирование индивидуальной образовательной программы с помощью когнитивных карт диагностики знаний // III Международная научно-практическая конференция «Инновации и современные технологии в системе образования». Прага: НИЦ «Социосфера», 2013. С. 129-131. Режим доступа: http://sociosphera.com/conference/2013/innovacii_i_sovremennye_tehnologii_v_sisteme_obrazovaniya/ (дата обращения 01.02.2014).
30. Углев В.А. Применение когнитивных карт диагностики знаний для оптимизации процесса обучения в автоматизированных средах // Международная научно-практическая конференция «Информатизация образования - 2010». Минск: БГУ, 2010. С. 506-510.
31. Углев В.А. Выявление закономерностей и их усиление при обработке протоколов работы автоматизированных обучающих систем с помощью синтеза когнитивных карт диагностики знаний // Проблемы управления в социальных системах. 2013. Т. 6, вып. 9. С. 108-121. Режим доступа: http://journals.tsu.ш/pg/&joumal_page=arcЫve&id=958&artide_id=7955 (дата обращения 01. 02.2014).
32. Щедровицкий П.Г. Феномен тьюторства в контексте становления новой институциональной матрицы сферы образования. Режим доступа: http://tutorconf.ru/index.php (дата обращения 30.01.2014).
33. Углев В.А. Инструмент тьютора: от методики к автоматизации // VI Международная научно-практическая конференция «Тьюторство в открытом образовательном пространстве». Москва: МПГУ, МИОО, 2013. С. 223-224.
SCIENTIFIC PERIODICAL OF THE BAUMAN MSTU
SCIENCE and EDUCATION
EL № FS77 - 48211. №0421200025. ISSN 1994-0408
electronic scientific and technical journal
Cognitive visualization as a support instrument by individual education
# 03, March 2014
V.A. Uglev1, T.M. Kovaleva2
1Russia, Zheleznogorsk, Zheleznogorsk branch of Siberian Federal University
2
Russia, Moscow, Moscow State Pedagogical University (MSPU)
u^lev-vS-vaiidex.ru [email protected]
The process of individual education, as the most effective form of gaining domain knowledge can be intensified through the organizational methods (involving a tutor), hardware (using computing technology), and psychological techniques (in particular, applying a cognitive visual representation). Of particular interest is a combination of traditional and computer-aided tutor support for individualized learning approaches based on the specific means of mapping.
A tutor is an intermediary between a student (pupil) and a teacher or between a student and a knowledge source in case of self-learning to orient the educational process to the student's personal goals and implement the L. S. Vygotsky's mediation principle. Thus, the tutor faces a task to identify the personal learning goals, disclose the learning prospects and its supports, but the student plays a role of a decision-maker. One of the nuclear problems of tutorage is making an individual educational or didactic path, which expects making a kind of distinctive cognition route.
An application of cognitive visualization as a tutor's tools, is aimed, primarily, at a comprehensive representation of subjective educational student's space. A student has to be oriented inside this space to reach the denoted goals. In this context it is possible to formulate the navigation problem, which may be solved it in the most rational way by educational space mapping and navigating in it at any moment of the educational process. All three basic qualities of maps (the presence of different spatial objects in the corresponding metric, vector and scale) can be usefully applied to support an individualized learning process.
The paper shows that personality-resource maps can be used for describing the learning situation and building an individual study program in graphical form when the specifics of direct individualized learning is taken into account. Performing both the implementation function and the signum one, a
personality -resource map allows a student to update the subject knowledge. Further, the paper offers mapping stages and their application specifics for tutorage.
The specifics of tutor's support in computer-aided version have been analyzed separately. The learning automation is based on the intelligent computer-aided teaching systems. An agent model has been proposed to split the learning process roles in the structure of teaching system with selecting the tutor agent and describing the specifics of activities. Problematic aspects are also marked for a tutor agent to make decisions in a particular learning situation, and the possibility to apply the approach of cognitive visualization and mapping, such as cognitive maps of knowledge diagnosis, is noted.
The cognitive maps of knowledge diagnosis are the result of completing the information generalization stage (an afferent synthesis by P. K. Anokhin) in the logic of operating computer-aided teaching system to prepare (convert) the information about the learning process into knowledge to simplify a complex expert analysis of the educational situation and develop an adequate response of system to the student's actions. The problems are given, which can be solved by the tutor agent using the cognitive maps of knowledge diagnosis. Further, the paper concerns the aggregative synthesis algorithm for individual course composition and versions of its visual presentation with the map. The structure of the cognitive map of knowledge diagnosis is discussed, in which the static and dynamic parts are distinguished. When storing a map and its visualization, the grouping knowledge effect is realized to form the semantic layers (cuts).
The article conclusion notes that at the state-of-the-art stage of didactics development there is a raising extent of manufacturability and cognitive capability of not only the forms of the subject knowledge transfer, but also of the control process itself and teaching support. As a consequence, there is gradual development of a general methodology to apply the cognitive visualization tools to be the meeting-point of psychology, education and information technologies.
Publications with keywords: cognitive card, didactics, learning system, visualisation, tutor, tutorant. individualization, individual training program, personality-resource map, cognitive map of knowledge diagnosis
Publications with words: cognitive card, didactics, learning system, visualisation, tutor, tutorant, individualization, individual training program, personality-resource map, cognitive map of knowledge diagnosis
References
1. Order of Ministry of Health and Social Development of Russia "On approach of the professional qualification groups posts Educators" of May 05, 2008 N 216n. (in Russian).
2. Bespal'ko V.P. Obrazovanie i obuchenie s uchastiem komp'yutera [Education and learning with computer participation]. Moscow, MODEK Publ., 2002. 352 p. (in Russian).
3. Shteynberg V.E. Didakticheskie mnogomernye instrumenty: teoriya, metodika, praktika [Multidimensional didactic instruments: theory, methodic, practice]. Moscow, Narodnoe obrazovanie, 2002. 304 p. (in Russian).
4. Gavrilova T.A., Khoroshavskiy V.F. Bazy znaniy intellektual'nykh system [Knowledge base of intellectual systems]. St. Petersburg, Piter, 2001. 384 p. (in Russian).
5. Gordon Ed., Gordon El. Centuries of Tutoring: A History of Alternative Education in America and Western Europe. Lanham, University Press of America, 1990. 437 p. (Russ. ed.: Gordon Ed., Gordon El. Stoletiya t'yutorstva: istoriya al'ternativnogo obrazovaniya v Amerike i Zapadnoy Evrope. Izhevsk, ERGO Publ., 2008. 352 p.).
6. Kovaleva T.M. [Personal- resource map as didact means of realization of anthropological content in education]. Pis'ma v Emissiya.Offlayn - The Emissia.Offline Letters, 2012, no. 2. Available at: http://www.emissia.org/offline/2012/1742.htm , accessed 01.02.2014. (in Russian).
7. Kovaleva T.M., Kobyshcha E.I., Popova S.Yu., Terov A.A., Cheredilina M.Yu. Professiya "t'yutor" [Tutor profession]. Moscow-Tver', SFK-ofis Publ., 2012. 246 p. (in Russian).
8. Grushevskiy S.P., Ostapenko A.A. Sgushchenie uchebnoy informatsii v professional'nom obrazovanii [Condensation of education information in vocational education]. Krasnodar, KSU Publ., 2012. 188 p. (in Russian).
9. Man'ko N.N. [Pedagogical potential actualization of visualization in education tecnologies]. 1 Vserossiyskaya konferentsiya "Instrumental'naya didaktika i didakticheskiy dizayn: teoriya, tekhnologiya i praktika mnogofunktsional'noy vizualizatsii znaniy": trudy [Proc. of the 1 All-Russian conference "Instrumental didactic and didactic design: theory, technology and practice"]. Ufa, BSPU Publ., 2013, pp. 83-85. (in Russian).
10. Bershadskiy M.E. [Formation of cognitive learning activities with the help of some examples of cognitive technology]. 3 Vserossiyskaya nauchno-metodicheskaya konferentsiya "Sovremennaya didaktika i kachestvo obrazovaniya": trudy [Proc. of the 3 All-Russian scientific and methodical conference "Modern didactics and quality of education"]. Krasnoyarsk, KIPK Publ., 2011, pp. 191-199. (in Russian).
11. Buzan T., Buzan G. The Mind Map Book: How to Use Radiant Thinking to Maximize Your Brain's Untapped Potential. London, Plume, 1996. 320 p.
12. Chernoff H. The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically. Journal of the American Statistical Association, 1973, vol. 68, no. 342, pp. 361-368.
13. Zenkin A.A. Kognitivnaya komp'yuternaya grafika [Cognitive computer graphics]. Moscow, Nauka, 1991. 192 p. (in Russian).
14. Kovaleva T.M. Osnovy t'yutorskogo soprovozhdeniya v obshchem obrazovanii: Lektsii 1-4 [Basics tutor support in general education: Lectures 1-4]. Moscow, Pedagogicheskiy universitet "Pervoe sentyabrya" Publ., 2010. 56 p. (in Russian).
15. Uglev V.A. [On the specificity of individualization of training in automated training systems]. Filosofiya obrazovaniya, 2010, no. 2, pp. 68-74. Available at: http://www.phil-ed.ru/images/stories/pdf/2010 2 31.pdf , accessed 30.01.2014. (in Russian).
16. Romenskaya E.A. [Maritime and education navigation: the termins usage in tutor support]. 4 Mezhdunarodnaya konferentsiya "T'yutorstvo v otkrytom obrazovatel'nom prostranstve " [Proc. of the 4 International Conference "Tutoring in open educational space"]. Moscow, MPSU Publ., 2011, pp. 130132. (in Russian).
17. Bulantseva E.B. Lichnostno-resursnoe kartirovanie [Personality-resource maping]. Available at: https://sites.google.com/site/ksdmetodicka/home/tutorskie-kursy/licnostno-resursnoe-kartirovanie , accessed 01.02.2014. (in Russian).
18. Beketov N.V. [Remote formation: modern infrastructure and new technologies]. Informatsionnye resursy Rossii, 2010, no. 4, pp. 29-35. (in Russian).
19. RF Federal Law "About changes in Russian Federation law "About Education" to the extent that e-learning and distance learning technologies" of February 28, 2012 N 11- FZ. (in Russian).
20. Wooldridge M. An Introduction to MultiAgent Systems. London, Wiley, 2009. 364 p.
21. Uglev V.A. [System approach to structure formed and logic work by multiagent Automated Education System]. 5 Mezhdunarodnaya konferentsiya "Sistemnyy analiz i informatsionnye tekhnologii". T.1 [Proc. of the 5 International Conference "System analysis and Information technology". Vol. 1]. Krasnoyarsk, IVM SO RAN Publ., 2013, pp. 299-303. (in Russian).
22. Uglev V.A. [Intellectual Automated Education Systems as a preimage of individual situation centers]. 11 Mezhdunarodnaya nauchno-metodicheskaya konferentsiya "Informatika: problemy, metodologiya, tekhnologii". Ch. 2 [Proc. of the 11 International Scientific and Practical Conference "Informatics: problems, methodology, technology". Pt. 2]. Voronezh, VSU Publ., 2011, pp. 392-396. (in Russian).
23. Anokhin P.K. Uzlovye voprosy teorii funktsional'nykh system [Main questions of functional system theory]. Moscow, Nauka, 1980. 200 p.
24. Uglev V.A. [The Cognitive Maps of Knowledge Diagnosis]. Otkrytoe i distantsionnoe obrazovanie - Open and distance education, 2012, no. 4, (48), pp. 17-23. Available at: http://journals.tsu.ru/ou/&journal page=archive&id=1013&article id=7776 , accessed 01.02.2014. (in Russian).
25. Uglev V.A. [Cognitive Maps of Knowledge Diagnosis applying for enhancement of intellectual control algorithms by automation learning process]. Uchenye zapiski instituta sotsial'nykh i gumanitarnykh znaniy, 2011, no. 2 (9), pp. 206-214. (in Russian).
26. Uglev V.A. Intellectual Control Algorithm Interaction improvement by the Users Education Process of the Automation Education Systems. Proc. of the International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON), Krasnoyarsk, Siberian Federal University, 2011, pp. 143-146. DOI: 10.1109/SIBC0N.2011.6072615
27. Karpenko A.P., Sokolov N.K. [Checking conceptual knowledge of a subject using cognitive maps]. Mezhdunarodnaya nauchno-metodicheskaya konferentsiya "Upravlenie kachestvom inzhenernogo
obrazovaniya i innovatsionnye obrazovatel'nye tekhnologii". Ch. 2 [Proc. of the International Scientific and Practical Conference "Quality management of Engineering Education and innovative educational technology". Pt. 2]. Moscow, Bauman MSTU Publ., 2008, pp. 55-57. (in Russian).
28. Mashbits E.I. Psikhologo-pedagogicheskie problemy komp'yuterizatsii obucheniya [Psychology-pedagogical problems of computerizing learning]. Moscow, Pedagogika, 1988. 192 p. Available at: http://pedlib.ru/Books/6/0442/index.shtml?from page= 144 , accessed 30.01.2014. (in Russian).
29. Uglev V.A. [Formation of individual educational program using cognitive maps of knowledge diagnosis]. 3 Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya "Innovatsii i sovremennye tekhnologii v sisteme obrazovaniya" [Proc. of the 3 International Scientific and Practical Conference "Innovation and modern technology in the educational system"]. Praga, NITs "Sotsiosfera", 2013, pp. 129-131. Available at: http://sociosphera.com/conference/2013/innovacii_i_sovremennye_tehnologii_v_sisteme_obrazovaniya/ , accessed 01.02.2014. (in Russian).
30. Uglev V.A. [Cognitive Maps of Knowledge Diagnosis applying to education process optimization in automated environments]. Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya "Informatizatsiya obrazovaniya - 2010" [Proc. of the International Scientific and Practical Conference "Informatization by Education-2010"]. Minsk, BSU Publ., 2010, pp. 506-510. (in Russian).
31. Uglev V.A. [Detection and intensification regularities while protocols to work of Automated Educational Systems processing with the synthesis of Cognitive Maps of Diagnosis Knowledge]. Problemy upravleniya v sotsial'nykh sistemakh - Problems of Governance, 2013, vol. 6, no. 9, pp. 108121. Available at: http://journals.tsu.ru/pg/&journal page=archive&id=958&article id=7955 , accessed 01. 02.2014. (in Russian).
32. Shchedrovitskiy P.G. Fenomen t'yutorstva v kontekste stanovleniya novoy institutsional'noy matritsy sfery obrazovaniya [Tutor phenomena in context of new institutional matrix of education sector formation]. Available at: http://tutorconf.ru/index.php , accessed 30.01.2014. (in Russian).
33. Uglev V.A. [Tutor instrument: from model to of automation]. 6 Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya "T'yutorstvo v otkrytom obrazovatel'nom prostranstve" [Proc. of the 6 International Scientific and Practical Conference "Tutoring in open educational space"]. Moscow, MPGU Publ., MIOO Publ., 2013, pp. 223-224. (in Russian).
