CC BY
46
УДК 159.9.072+004.42 Е. Е. Котова
Методика улучшения
подготовки специалистов на основе
учета их индивидуальных особенностей
Ключевые слова: экспресс-диагностика, активный эксперимент, когнитивно-стилевой потенциал, ригидный-гибкий познавательный контроль, эффект интерференции, учебно-познавательная деятельность
Keywords: rapid diagnosis, active experiment, cognitive style potential, rigid-flexible cognitive control, interference effect, educational and cognitive activities
Рассмотрены вопросы организации подготовки специалиста, анализа учебной деятельности, диагностики индивидуальных когнитивных особенностей обучающихся, структуры когнитивно-стилевого потенциала, модификации методики Струпа, компьютерной реализации методики и примеры экспресс-диагностики.
Введение
Зафиксированное в стандартах обучение имеет четко запланированный характер, ориентированный на групповое обучение. Наблюдается противоречие между методами группового обучения и решениями, направленными персонально к учащемуся («человекоориентированность» процесса). Ориентация на индивидуальные способности учащихся требует вмешательства в динамику подготовки в целях корректировки учебных достижений и обеспечения максимальной продуктивности процесса.
Как отмечено В. П. Зинченко и В. М. Мунипо-вым [1, с. 18], «эргономика не только изучает, но и проектирует целесообразные варианты конкретных видов человеческой деятельности, связанных с использованием новой техники», что требует учета эргономических аспектов при проектировании учебно-познавательной и педагогической деятельности.
Принципы управленческой науки применимы и для организации процессов обучения. Структура системы управления обучением с обратной связью, организованной по принципу разделения дидактических ресурсов и адаптации к индивидуальным характеристикам обучаемого, приведена в работе [2], где принят динамический подход к исследованию и проектированию учебного процесса. Субъект обучения — учащийся — представляется как объект управления.
Управление вообще и учебным процессом в частности невозможно без априорной информации об объекте, что делает актуальной проблему формального описания когнитивно-стилевого потенциала в основе построения модели обучающегося как интегральной характеристики учащегося и его потенциальных возможностей [3]. В настоящее время недостаточно изучены процессы «роста» знаний для построения моделей обучаемых аналитическим способом. Для построения модели экспериментальным способом следует выбрать способы получения данных об объекте и их обработки.
Важнейшее значение имеют планирование и проведение экспериментов, и прежде всего выбор методики, позволяющей за минимальное время получить максимум информации. Возможно комплексное применение взаимосвязанных методов: наблюдения, метода рейтинга (оценочных классификаций), анализа продуктов деятельности — традиционно применяемых в психологии труда и инженерной психологии для исследования групп, составляющих трудовые коллективы. В основном это методы пассивного эксперимента. Пассивный эксперимент в процессе обучения не позволяет планировать учебный процесс.
Перед администраторами, методистами, преподавателями встают вопросы: насколько разнороден пришедший в вуз контингент, каковы когнитивные способности обучаемых к восприятию информации, как оперативно сориентироваться в начале обучения в методах преподавания и форме подачи материала в условиях формальных требований стандартов обучения. Необходимы методы экспресс-диагностики способностей учащихся на основе активного эксперимента. Целью диагностики являются классификация контингента учащихся и выявление так называемой группы риска по неуспеваемости на ранних стадиях подготовки специалиста для проектирования учебного процесса, адаптивного к личностным особенностям учащих-
ся, распределения дидактических ресурсов и регулирования учебно-познавательной деятельности. Диагностика контингента обучающихся приобретает особую значимость в условиях информационно насыщенной учебной среды с применением новых компьютерных технологий и техники и является необходимой для формулирования требований к техническим средствам подготовки и дидактическим ресурсам.
Диагностика индивидуальных особенностей обучающихся
Методологической и теоретической основами диагностики индивидуальных особенностей обучающихся могут служить концепции дифференциальной и когнитивной психологии, сформировавшие подходы к изучению индивидуальных различий и принципы изучения деятельности в эргономике [1, 4—7].
Задача изучения характеристик, влияющих на успешность обучения, традиционно решается в школьном обучении. Предлагается набор известных и проверенных психодиагностических методик (тесты интеллекта, тесты достижений, тесты способностей). Однако в высшей школе диагностике обучающихся уделяется мало внимания, ощущается нехватка практических рекомендаций, которые могли бы улучшить подготовку в условиях информационно насыщенной учебной среды.
Изменение характера человеческой деятельности в условиях использования вычислительной техники, возрастание требований к интеллектуальной сфере человека отмечал Б. Ф. Ломов [8, с. 28], указавший на необходимость получения данных о «возможностях человека по приему, переработке и хранению информации, о процессе принятия решения, о структуре и механизмах психической регуляции его деятельности». Эти же особенности относятся и к учебной деятельности, продуктив-
ность которой определяется сформированностью познавательно-исполнительских действий, связанных с восприятием и переработкой информации, и которая большей частью протекает в информационной среде с участием компьютера и компьютерных программ. Увеличение потока информации, адресованной обучаемому, обусловливает и особые требования к познавательным и регулятор-ным аспектам учебной деятельности. Здесь необходимы не только качественные, но и количественные данные, характеризующие учащихся.
Когнитивно-стилевой потенциал обучающихся
Показателями продуктивности интеллектуальной деятельности обладают когнитивные стили (КС), интерес к которым возник в 80-е годы ХХ века в связи с развитием когнитивной психологии, изучением познавательных процессов, в частности в сфере обучения [6]. Известны КС: полезависимость—по-ленезависимость, импульсивность—рефлективность, узкий—широкий диапазон эквивалентности, ригидный—гибкий познавательный контроль, фокусирующий—сканирующий контроль, сглаживание—заострение, толерантность к нереалистическому опыту, широта категории, конкретная—абстрактная концептуализация, когнитивная простота—сложность. Наиболее теоретически и экспериментально изучены КС, типовые методики диагностики которых приведенные в табл. 1.
В стилях выделяются особенности организации когнитивной сферы различных типов людей (личностный фактор) и индивидуальные различия в процессах переработки информации (когнитивный фактор). Оценка доминирующих показателей индивидуальной продуктивности учебной деятельности, способов ее планирования и организации требует поиска дальнейших решений.
Таблица М Типовые методики диагностики когнитивных стилей
КС Показатель стиля Типовые методики диагностики
Полезависимость—полене-зависимость Индивидуальные различия в перцептивной деятельности по преодолению влияния видимого поля, нахождения детали в сложном изображении. Структурирующая способность в восприятии. Показатель уровня психологической дифференциации. «Включенные фигуры» Уиткина и ее модификации
Импульсивность— рефлективность Индивидуальные различия в когнитивном темпе восприятия и обработки информации «Сравнение сходных изображений» Кагана
Ригидный—гибкий познавательный контроль Продуктивность учебной деятельности. Степень субъективной трудности в смене способов переработки информации в ситуации когнитивного конфликта «Словесно-цифровая интерференция» Дж. Струпа [8]
Узкий—широкий диапазон эквивалентности (аналитичность—синтетичность) Организация понятийного опыта. Уровень понятийной дифференциации. Методика свободной сортировки Гарднера
Рис. 1 | Структура когнитивно-стилевого потенциала
Структура когнитивно-стилевого потенциала (КСП), включающая основные показатели КС (табл. 1), изображена на рис. 1. В качестве доминирующего показателя КСП в дальнейшем принят «ригидный—гибкий познавательный контроль». В характеристиках этого КС отражаются индивидуальные различия людей, а именно — степень субъективной трудности в смене способа переработки информации в ситуации когнитивного конфликта (вербального и сенсорно-перцептивного), в способах разрешения конфликтных ситуаций или шире — в регуляции познавательной деятельности.
Классическая методика Струпа
Для изучения когнитивного контроля и измерения интерференции применяют тест Струпа «Словесно-цифровая интерференция» (Stroop, 1935) [9]. Струп-эффект — эффект интерференции, возникает в ситуации, когда становятся активными два конкурирующих процесса, имеющих отношение к решению задачи, но для получения результата следует руководствоваться только одним из них.
Выбор методики Струпа как основы экспресс-диагностики когнитивно-стилевого потенциала объясняется тем, что задания методики имеют нетривиальный характер, несут значительную когнитивную нагрузку в виде серий заданий наращиваемой сложности с учетом эффекта интерференции. Учебная деятельность насыщена различными учебными ситуациями и задачами, по-разному представленными. Учащиеся часто находятся в условиях дефицита времени и информационной перегрузки, и в ходе решения задач сталкиваются как раз с эффектом интерференции. Следствием могут быть ошибки, пропуск части информации, увеличе-
ние времени выполнения заданий, напряженность в работе, развитие утомления и т. п.
Стандартная процедура Струп-методики заключается в выполнении трех серий по 100 заданий, требующих селективности выбора. Задания реализованы в форме карт с изображением словесных, цветовых и словесно-цветовых сигналов. Результаты тестирования (показатели), изначально предложенные автором методики, основаны на фиксации общего времени выполнения заданий (табл. 2). Позднее Д. Броверманом, Дж. Клейном и другими исследователями КС были предложены дополнительные показатели.
Обработка классического варианта методики учитывает только один показатель — общее время выполнения заданий, на основе которого пере-считываются остальные коэффициенты (табл. 2). Классическая методика не дает возможности точной регистрации процесса, сбора и автоматизации обработки данных. Здесь не учитывается динамика — не фиксируются время выполнения отдельного задания и зависимость этого времени от номера задания. Нет возможности оценить научение к выполнению заданий (имплицитную обучаемость), факторы инертности, скорость приобретения навыков.
С целью получить детализированные данные о динамике учебной деятельности ставится и решается задача компьютерной модификации методики Струпа.
Модифицированная методика Струп^
Методика Струп-М основана на компьютерной реализации, позволяющей учесть динамику выполнения заданий. Организация учебного процесса на длительный период также связана с предваритель-
Таблица 2 1 Показатели результатов тестирования по методике Струпа.
Величина Обозначение, ед. изм. Формула расчета Показатель
Основные показатели
Время выполнения 1-й карты («слово») Тс, с - Время чтения слова вербальной карты
Время выполнения 2-й карты («цвет») Тц, с - Время называния цвета образной карты
Время выполнения 3-й карты («слово—цвет») Тс—ц, с - Время называния цвета вербально-образной карты
Разница между временем выполнения 3-й и 2-й карт с Т - Т ± с—ц ± ц Показатель ригидности (гибкости) контроля
Дополнительные показатели
с Т - Т ц с Вербальность (образность)
Коэффициенты соотношения образности—вербальности в ко- - Тц Тс Концептуальное (сенсомоторное) доминирование (Броверман Д., 1960)
гнитивных процессах Т - Т м ц * с Т с Концептуальное (сенсомоторное) доминирование
Т - Т ц—с ц Жесткий (гибкий) интеллектуальный контроль (Д. Броверман, 1960), гибкий (узкий) познавательный контроль (Дж. Клейн, 1954)
Коэффициенты соотношения времени называния цвета в карте - Т - Т * ц—с ц Т с Степень автоматизации
«слово—цвет» с остальными временными показателями - Т - Т ц—с ц Т ц
Фактор интерференции
Т 1 ц Т ц—с
ной оценкой динамических характеристик обучаемых. Учет динамики объекта управления, которым является студент, наиболее сложен с точки зрения как получения и обработки данных, так и интерпретации результатов.
Исследование динамики на основе данных тестирования позволяет строить графики процесса и вывести качественные суждения о характере процесса. Компьютерные методы позволяют вести хронометраж выполнения заданий с желаемой точностью, измерять время выполнения каждого отдельного задания, обрабатывать и анализировать данные. Реализация методики в среде WEB-технологий позволяет диагностировать большой контингент обучающихся дистанционно. Компьютерная модификация методики позволяет ввести новые показатели для измерения характеристик процессов обучаемости: скорости восприятия информации, инертности интеллектуальной деятельности, включенности в выполнение новых интеллектуальных задач, быстроты актуализации, ин-
дивидуальных различий в успешности выполнения задач студентами. Методика выполняется в режиме реального времени.
Для модификации методики Струпа необходимо:
• выбрать вид и объем стимульного материала, предъявляемого испытуемому на экране;
• установить количество серий и число проб в серии заданий, а также последовательность предъявления стимульного материала;
• определить режимы ответов (без ограничения по времени), способы регистрации, предварительной обработки и сохранения данных;
• выбрать способ фиксации и анализа ошибок;
• установить способы визуального (графического) изображения результатов выполнения заданий;
• разработать инструкции для испытуемого;
• выбрать способ представления итоговых результатов испытуемому.
Модифицированная методика существенно отличается от классической версии теста Струпа (табл. 3) расширением множества показателей.
Таблица 3 Отличия компьютерной модификации методики Струп-М от классической версии методики Струпа
Критерий сравнения Методика Струпа Модификация методики Струп-М
Исполнение Бланковое Компьютерное
Стимульный материал 1-я карта «слово»: 100 заданий на бланке 1-я серия заданий «слово»: 100 заданий на экране компьютера
2-я карта «цвет»: 100 заданий 2-я серия заданий «цвет»: 100 заданий
3-я карта (слово—цвет): 100 заданий 3-я серия заданий (слово—цвет): 100 заданий
Измеряемые показатели Общее время выполнения заданий Общее время выполнения заданий Количество ошибок в каждой серии Кумулятивная траектория выполнения заданий Время выполнения каждого задания Скорость выполнения заданий
Диагностируемые показатели Коэффициенты (табл. 1) Коэффициенты (табл. 1) Понимание инструкции Сформированность (несформированность) автоматического контроля Время установившегося процесса Время переходного процесса Инертность восприятия информации
1. В модифицированной методике фиксируется количество ошибок, что дает возможность диагностировать такой показатель, как понимание инструкции. Кроме того, меняются варианты выбора на клавиатуре (последовательность и названия) для нажатия правильного ответа с целью исключить привыкание в выполнении заданий.
2. При работе с методикой испытуемый выполняет три серии заданий. Каждая серия включает 100 однотипных заданий, которые могут выполняться при автоматическом контроле. Показатель автоматического контроля скорости (точности) выполнения заданий фиксируется через количество допущенных ошибок. Отсутствие ошибок говорит о сформированности автоматического контроля и характеризует включенность обучаемого в выполнение заданий, или быстроту актуализации.
3. Компьютерная обработка дает возможность фиксировать с точностью до десятых долей секунды показатели — время выполнения каждого отдельного задания и скорость выполнения заданий, что позволяет учитывать динамику выполнения заданий.
Примеры и предварительная обработка данных
Модифицированная методика позволяет графически отображать зависимости времени выполнения заданий S(n) от номера задания.
Приведем результаты выполнения третьей серии заданий методики (обозначаемой Standart-СопШк^, наиболее сложной в плане когнитивной нагрузки. Примеры кумулятивных кривых S(n),
где п = 1, ..., 100 — время выполнения заданий, приведены на рис. 2 (для студентов 1 и 2).
Более выразителен является график зависимости времени выполнения одного задания от номера задания. Время выполнения одного задания получается как разность значений соседних точек кумулятивного графика (рис. 3).
На рис. 4 изображены примеры графиков зависимости скорости выполнения заданий от его номера. Полученные траектории выполнения заданий позволяют провести качественный и количественный анализ кривых. Для предварительной обработки данных могут быть использованы различные алгоритмы. Для примера (рис. 3 и 4) приведены результаты обработки данных в виде выявленных трендов.
Как можно заметить по траекториям кумулятивных кривых и кривых трендов времени и скорости выполнения заданий, после некоторого переходного периода время выполнения заданий стабилизируется и устанавливается на определенном значении. Количественный анализ позволяет вывести два показателя: Nпер — число заданий, после которого время выполнения одного задания примерно устанавливается на уровне Ауст. Первый студент быстрее адаптируется к заданиям методики (после 50 заданий), но имеет меньшую скорость выполнения заданий (около 0,7 зад./с). Второй — дольше адаптируется (около 85 заданий), но установившаяся скорость выше (1,5 зад./с). Установившееся время выполнения одного задания первым студентом около 2 с, вторым — 1/1,5 = 0,67 с. Обучающийся характеризуется по меньшей мере двумя факторами: скоростью обучения и инертностью восприятия информации. Таким
Эргономика (человеко-машинные системы)
250
200
- 150
и
I
100
50
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97
Номер задания
Рис. 2
Пример кумулятивных кривых 8(п) времени выполнения заданий по методике Струп-М студентами 1 и 2
2
0
Номер задания
Рис. 3
Примеры графиков зависимости времени выполнения одного задания студентами 1 и 2 от номера задания
Номер задания
Рис. 4 \ Примеры графиков скорости выполнения заданий студентами 1 и 2
образом, на примере экспериментальных данных, можно заключить, что указанные два фактора независимые, т. е. студент может быстро «схватывать» суть задания, но по своим когнитивным способностям тратит относительно большое время на выполнение одного задания. Другой студент долго адаптируется к восприятию условия выполнения задания, но может быстро включиться в его выполнение. Показатели ^пер и Ауст являются неза-
висимыми и характеризуют фактор инертности и максимальную скорость выполнения заданий соответственно.
Использование методики для организации учебного процесса отдельного учащегося основано на гипотезе экстраполируемости: результаты экспресс-тестирования могут быть положены в основу прогнозирования продуктивности учебной деятельности учащегося.
Эргономика (человеко-машинные системы)
Заключение
Модификация методики Струпа позволяет исследовать динамику и получить две составляющие, характеризующие процесс: переходный и установившийся процессы. Из-за случайного характера результатов тестирования параметры процессов оцениваются по кривым, полученным предварительной обработкой данных.
Динамическая модель студента должна содержать по меньшей мере два независимых параметра, характеризующих инертность и установившийся темп. Высказанное соображение позволяет в последующем выдвинуть гипотезу о структуре математической модели.
Измерение индивидуальных параметров на основе модифицированной методики является необходимой предпосылкой количественной оценки коррективных воздействий учебного характера и организации процесса подготовки специалиста в структуре адаптивной интеллектуальной среды обучения. Результаты экспресс-диагностики повышают роль человеческого фактора, что является необходимым в функционировании любого вида интеллектуальных систем [10], а именно позволяют проектировать сценарии процесса подготовки, планировать различные виды помощи учащимся,
способствующие более продуктивному усвоению знаний.
Литература
1. Зинченко В. П., Мунипов В. М. Основы эргономики. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1979. 344 с.
2. Имаев Д. Х., Котова Е. Е. Модели и алгоритмы принятия решений о распределении дидактических ресурсов в среде обучения // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2013. № 8. С. 79-85.
3. Котова Е. Е. Учет деятельности человека и проблемы автоматизации образования // Биотехносфера. 2010. № 2 (8). С. 39-45.
4. Гуревич К. М. Дифференциальная психология и психодиагностика: избр. тр. СПб.: Питер, 2008. 336 с.
5. Дружинин В. Н. Когнитивные способности: структура, диагностика, развитие. М.: ПЕР СЭ; СПб.: ИМАТОН-М, 2001. 224 с.
6. Когнитивные стили: тез. науч.-практ. семинара / Под ред.
B. Колга. Таллин: Талл. пед. ин-т им. Э. Вильде, 1986. 250 с.
7. Величковский Б. М. Когнитивная наука. Основы психологии познания: в 2 т. М.: Академия, 2006; 448 с.; С. 432.
8. Ломов Б. Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. М.: Наука, 1984. 445 с.
9. Stroop J. R. Studies of interference in serial verbal reactions // J. of Exper. Psychology. 1935. Vol. 18. P. 643-662.
10. Биденко С. И., Яшин А. И. Человеческий фактор в интеллектуальных системах // Биотехносфера. 2010. № 2 (8).
C. 45-48.
Центр микротехнологии и диагностики Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) выпустит в свет во втором квартале 2015 года:
С. Ю. Ильин В. В. Лучинин
АРХИТЕКТУРНАЯ ФОТОНИКА: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СТЕКЛА
Издание подготовлено сотрудниками Центра микротехнологии и диагностики и кафедры микро- и наноэлектроники Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ».
Представлены современные тенденции разработки высокотехнологичных так называемых архитектурных стекол, в которых реализуется совокупность функциональных свойств, позволяющих рассматривать их как системы архитектурной фотоники с элементами интеллекта, энергонезависимости и информационной безопасности.
Учебное пособие содержит большой объем иллюстративного материала и ссылок на электронные литературные источники для обеспечения более высокого уровня профессиональных компетенций в области разработки, создания и практического применения интеллектуальных стекол.
Книга может быть полезна научным сотрудникам и инженерам, специализирующимся в области разработки, изготовления и применения архитектурных стекол нового поколения на основе современных достижений фотоники и электроники, а также преподавателям, аспирантам и студентам, участвующим в образовательном процессе по направлениям: «Электроника и наноэлектроника», «Нанотехнологии и микросистемная техника», «Наноматериалы», «Оптотехника», «Фотоника и оптоинформатика», «Строительство», «Дизайн архитектурной среды».
Приобрести книгу возможно в Центре микротехнологии и диагностики СПбГЭТУ «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина).
Тел.: (812) 234-16-82
J>
