Научная статья на тему 'О приращении знаний и эпистемодидактические представления содержания учебного материала на разных ступенях обучения'

О приращении знаний и эпистемодидактические представления содержания учебного материала на разных ступенях обучения Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

CC BY
148
62
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЭПИСТЕМА / ЭПИСТЕМОДИДАКТИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ / СРЕДНЕЕ СПЕЦИАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ / БАКАЛАВРИАТ

Аннотация научной статьи по наукам об образовании, автор научной работы — Никитина Ольга Александровна

Представления содержания программ учебных дисциплин с использованием понятия «эпистема», которое определено как элемент знания в применении к процессам обучения, позволяют проводить их качественные и количественные сопоставления и сравнения, в том числе, на разных ступенях образования, определять уровни и запасы знаний обучаемых, что в данной работе реализовано через эпистемодидактические представления программ обучения в системе среднего специального образования в Высшем колледже информатики Новосибирского государственного университета и на ступени бакалавриата Факультета информационных технологий Новосибирского государственного университета, а также открываются возможности формирования равнозначных элементов знания для педагогического содержания и организации образовательной среды в целом и развития непрерывного образования.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «О приращении знаний и эпистемодидактические представления содержания учебного материала на разных ступенях обучения»

УДК 37.02:165.6/8

О ПРИРАЩЕНИИ ЗНАНИЙ И ЭПИСТЕМОДИДАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА НА РАЗНЫХ

СТУПЕНЯХ ОБУЧЕНИЯ

О.А. Никитина (г.Новосибирск, Российская Федерация)

Представления содержания программ учебных дисциплин с использованием понятия «эпистема», которое определено как элемент знания в применении к процессам обучения, позволяют проводить их качественные и количественные сопоставления и сравнения, в том числе, на разных ступенях образования, определять уровни и запасы знаний обучаемых, что в данной работе реализовано через эпистемодидактические представления программ обучения в системе среднего специального образования в Высшем колледже информатики Новосибирского государственного университета и на ступени бакалавриата Факультета информационных технологий Новосибирского государственного университета, а также открываются возможности формирования равнозначных элементов знания для педагогического содержания и организации образовательной среды в целом и развития непрерывного образования.

Ключевые слова: эпистема, эпистемодидактическое представление, среднее специальное образование, бакалавриат.

ABOUT THE KNOWLEDGE INCREMENT AND EPISTEME-DIDACTIC PRESENTATIONS OF STUDIES CONTENT AT DIFFERENT EDUCATION

LEVELS

O.A. Nikitina (Novosibirsk, Russian Federation)

Abstract. Presentations of the contents of discipline educational programs with the use of the concept «episteme» which is defined as a knowledge element in application to studies processes, allow to perform qualitative and quantitative comparisons, including, at the different education levels, to define students knowledge levels and resources that in this work is realized through episteme-didactic presentations of educational programs in the system of secondary vocational education at the Higher College of Informatics of Novosibirsk State University and at the level of bachelor degree of Department of Information Technologies of Novosibirsk State University, and also open the possibilities of generation of equivalent knowledge elements for pedagogical content and educational environment organization as a whole and development of continuous education.

Keywords: episteme, episteme-didactic presentation, secondary vocational education, bachelor degree.

Проведение исследований педагогического содержания с использованием понятия «эпистема», которое первоначально рассматривалось как условная единица измерения [1], а в дальнейших исследованиях определено как элемент знания в применении к процессам обучения [2], позволяет получать, в частности, количественные характеристики учебных дисциплин с целью их сопоставления и сравнения. Подобные эпистемодидактические исследования

позволяют рассматривать и сопоставлять учебные дисциплины разных ступеней образования.

Ступени общего образования или ступени среднего специального образования определяют некоторые уровни и запасы знаний учащихся.

Обучение на ступени высшего образования, в некотором роде, формирует «приращение» знаний, другими словами, происходит расширение и/или углубление усвоенных ранее эпистем, а также изучение новых эпистем, связанных с выбранной профессией. Это приращение знаний происходит как за счет изучения общепредметных дисциплин, так общепрофессиональных и специальных учебных дисциплин и курсов в рамках выбранной специализации или по направлению обучения.

Переходя на язык количественных измерений и эпистемодидактических представлений, условно можно представить, что количество эпистем, формирующихся на ступенях бакалавриата (УБ) и магистратуры (УМ), определяется приращениями соответствующих ступеней обучения (АУБ -приращение, получаемое на ступени бакалавриата, и соответственно АУМ -приращение, получаемое на ступени магистратуры относительно количества эпистем, освоенных на ступени общего (УОбщ) или среднего специального (Усспец) образования, что можно представить в виде следующих формул:

Ув = Уобщ + АУб;

Уб = Усспец + АУб;

Ум = Ув + АУм;

Ум = Уобщ + АУб + АУм;

Ум = Усспец + АУб + АУм.

В данной работе рассмотрим эпистемодидактические представления программ обучения в системе среднего специального образования в Высшем колледже информатики Новосибирского государственного университета (ВКИ НГУ) и на ступени бакалавриата Факультета информационных технологий Новосибирского государственного университета (ФИТ НГУ). Заметим, что учебные программы ВКИ НГУ согласованы с программами факультетов НГУ, и выпускники колледжа имеют право поступать сразу на третий курс НГУ, в

частности, на ФИТ НГУ, тем самым реализуя положения концепции непрерывного образования.

Исходя из предположения, что программы сформированы таким образом, что каждый пункт содержит лишь одну новую эпистему, другими словами, один новый элемент знаний, определяем соответствие между эпистемами и пунктами программы учебной дисциплины. Рассмотрим эпистемодидактическое представление учебных дисциплин, изучаемых в ВКИ НГУ согласно рабочим программам для специальности 2203 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем». Учебные дисциплины можно условно разделить на общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины, общие математические и естественнонаучные дисциплины, общепрофессиональные дисциплины, специальные курсы, а также базовые проекты, входящие в состав специальных дисциплин, определяющих подготовку в области информационных технологий (табл. 1) [4].

Таблица 1. Среднее специальное образование, ВКИ НГУ

Наименование учебной дисциплины (цикла учебных дисциплин) Кол-во эпистем Кол-во часов Кол-во эпистем в час

Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины 2014 1519 1,3

Общие математические и естественнонаучные дисциплины 1350 1328 1,0

Общепрофессиональные дисциплины, в т.ч.: 1389 1641 0,8

Операционные системы и среды 47 160 0,3

Базы данных 84 115 0,7

Телекоммуникационные сети 49 92 0,5

Методы математического моделирования 77 110 0,7

Пакеты прикладных программ 199 54 3,7

Специальные курсы, в т.ч.: 586 561 1,0

Программирование на С+ 48 106 0,5

Биоинформатика 385 277 1,4

Компьютерная графика 95 102 0,9

Веб-дизайн 58 76 0,8

Базовые проекты, в т.ч.: 318 432 0,7

Вводный проект 54 76 0,7

Системное программирование 111 72 1,5

Программирование в среде Delphi 56 76 0,7

Компьютерное моделирование физических процессов 34 72 0,5

Автоматизированные системы управления 20 72 0,3

Итого: 5657

Анализ таблицы показывает, что выпускник ВКИ НГУ за время обучения

осваивает порядка пяти тысяч эпистем, что формирует его уровень или запас знаний как специалиста, окончившего учреждение среднего специального образования. В общем объеме изучаемого материала происходит примерно следующее распределение соответствующих групп дисциплин по количеству осваиваемых эпистем: на общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины приходится 2014 эпистем (примерно 36% от общего числа эпистем); на общие математические и естественнонаучные дисциплины - 1350 (24%); общепрофессиональные дисциплины - 1389 эпистем (25%); специальные курсы 586 эпистем (10%); базовые проекты - 318 эпистем (6%).

В среднем, по изучаемым в ВКИ НГУ циклам учебных дисциплин предполагается освоение примерно около одной эпистемы в единицу времени, т.е. за один академический час. Несколько выше этот показатель для общих гуманитарных и социально-экономических дисциплин (1,3 эпистемы в единицу времени). Внутри каждого из циклов дисциплин наблюдаются отклонения от соответствующего среднего показателя. Например, в цикле общепрофессиональных дисциплин по курсу «Пакеты прикладных программ» предполагается изучение 199 эпистем за 54 часа, т.е. 3,7 эпистемы в единицу времени; в цикле специальных курсов по дисциплине «Программирование на С+» предлагается для изучения 48 эпистем за 106 часов, т.е. 0,5 эпистемы в единицу времени. Такие расхождения могут быть обусловлены, с одной стороны, уровнем детализации эпистем дисциплины, с другой стороны, уровнем сложности эпистем для изучения, с третьей стороны, при относительной равнозначности эпистем, могут свидетельствовать о соответствующей перегруженности или ненасыщенности курса.

В таблице 2 приведено эпистемодидактическое представление ряда учебных дисциплин, изучаемых в рамках подготовки бакалавров по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника» на факультете информационных технологий НГУ. Учебные дисциплины бакалавриата ФИТ НГУ подразделяются на общие, общепрофессиональные и специальные дисциплины по кафедрам специализации [3].

Таблица 2. Бакалавриат, ФИТ НГУ

Наименование учебной дисциплины (цикла учебных дисциплин) Кол-во эпистем Кол-во часов Кол-во эпистем в час

Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины 1271 1152 1,1

Общие математические и естественнонаучные дисциплины 675 1380 0,5

Общепрофессиональные дисциплины направления, в т.ч.: 1147 1376 0,8

Компьютерная графика 145 96 1,5

Электротехника и электроника 128 96 1,3

Организация ЭВМ и систем 81 108 0,8

Операционные системы 111 204 0,5

Базы данных 86 162 0,5

Специальные дисциплины по кафедре систем информатики, в т.ч.: 675 1165 0,6

Парадигмы программирования 17 68 0,3

Теоретические основы обработки информации 40 72 0,6

Задачи и методы параллельного программирования 52 100 0,5

Стандартизация программной документации 15 144 0,1

Логическое программирование 65 72 0,9

Специальные дисциплины по кафедре компьютерных систем, в т.ч.: 11 64 0,2

Микропроцессорные системы 11 64 0,2

Специальные дисциплины по кафедре общей информатики, в т.ч.: 301 884 0,3

Интеллектуальный анализ данных 31 108 0,3

Логические методы в инженерии знаний 84 204 0,4

Информационные технологии в интернет-маркетинге 47 204 0,2

Распределенные информационные системы 22 96 0,2

Инструментальные средства бизнес-моделирования 33 100 0,3

Специальные дисциплины по кафедре параллельных вычислений, в т.ч.: 358 848 0,4

Эффективное программирование современных микропроцессоров 41 144 0,3

Эффективное программирование специализированных вычислителей 56 128 0,4

Архитектура современных микропроцессоров и мультипроцессоров 45 216 0,2

Математическое обеспечение современных высокопроизводительных вычислительных систем 72 72 1,0

Технология и методы разработки параллельных программ с общей памятью 29 48 0,6

Специальные дисциплины по кафедре информационно-измерительных систем, в т.ч.: 520 712 0,7

Программируемые системы визуализации 87 108 0,8

Программируемые микроконтроллеры 24 96 0,3

Обработка сигналов и изображений 135 136 1,0

Оптические информационные технологии 79 64 1,2

Системы технического зрения 59 108 0,5

Поскольку приведены данные только по ряду дисциплин бакалавриата ФИТ НГУ, то можно отметить, что формирование приращения знаний на этой ступени обучения складывается из не менее чем 1200 эпистем общих гуманитарных и социально-экономических дисциплин, 700 эпистем общих математических и естественнонаучных дисциплин, 1100

общепрофессиональных дисциплин, а также определяемое кафедрами специализации количество эпистем специальных учебных дисциплин. Таким образом, суммарное приращение знаний на ступени бакалавриата составляет более 3000 эпистем.

По соответствующим циклам изучаемых учебных дисциплин в бакалавриате ФИТ НГУ предполагается освоение от 0,2 до 1,1 эпистемы в единицу времени (по средним значениям для циклов), что, вероятнее всего, обусловлено сложностью изучаемых эпистем. При этом внутри каждого цикла учебных дисциплин наблюдаются отклонения от соответствующих средих значений. Например, в цикле общепрофессиональных дисциплин по курсу «Компьютерная графика» предполагается изучение 145 эпистем за 96 часов, т.е. 1,5 эпистемы в единицу времени; а в цикле специальных дисциплин по кафедре систем информатики в дисциплине «Стандартизация программной документации» предлагается для изучения 15 эпистемы за 144 часа, т.е. 0,1 эпистемы в единицу времени. При этом, в целом, следует отметить более менее равномерные разбиения учебного материала на эпистемы в соотнесении со временем, предусмотренным на изучение.

Рассмотрим с эпистемодидактической точки зрения сравнение учебных дисциплин в системе среднего специального образования в ВКИ НГУ и в системе бакалавриата на факультете информационных технологий НГУ. В связи с этим рассмотрим две дисциплины, имеющие сходные названия (например, учебная дисциплина «Базы данных»), одна из которых предложена программой ВКИ НГУ [4], другая - бакалавриатом ФИТ НГУ [3] (табл. 3 и 4).

Таблица 3. Базы данных, ВКИ НГУ

Наименование раздела учебной дисциплины Кол-во Кол-во Кол-во

эпистем часов эпистем в час

Введение 3 2 1,5

Основные понятия баз данных 10 2 5,0

Ранние модели данных 3 5 0,6

Реляционная модель 8 13 0,6

Проектирование реляционных баз данных 5 14 0,4

Семантические модели данных 5 5 1,0

Язык SQL 20 16 1,3

Хранимые процедуры и триггеры 5 10 0,5

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Разработка информационных приложений в среде СУБД MS ACCESS 18 26 0,7

Работа с базами данных с использованием сервера баз данных Borland Interbase 7 22 0,3

Итого: 84 115 0,7

Таблица 4. Базы данных, бакалавриат ФИТ НГУ

Наименование раздела учебной дисциплины Кол-во Кол-во Кол-во

эпистем часов эпистем в час

История и мотивировка систем баз данных 7 2 3,5

Моделирование предметной области 9 14 0,6

Система баз данных. Системы управления базами данных 5 6 0,8

Модель организации внешней памяти 8 6 1,3

Иерархическая модель данных 1 2 0,5

Сетевая модель данных 2 2 1,0

Реляционная модель данных 7 12 0,6

Стандарт языка SQL. Доступ к базам данных из языков 12 64 0,2

программирования

Оптимизация запросов 2 6 0,3

Управление параллельными заданиями, защита от отказов 7 6 1,2

Распределенные и параллельные базы данных 12 4 3,0

Концепция Хранилища Данных (Data Warehouse) 7 4 1,8

Администрирование баз данных 5 8 0,6

Программирование приложения в среде MS Access 1 6 0,2

Программирование приложения на языке высокого уровня с использованием СУБД Oracle 1 20 0,1

Итого: 86 162 0,5

Сопоставление содержания дисциплин «Базы данных» показывает, что

эпистемы, представляющие эти дисциплины, являются взаимодополняющими при наличии пересечений по ряду тем. Суммарное количество эпистем, изучаемое в ВКИ НГУ по этой дисциплине, составляет 84 эпистемы, в рамках бакалавриата - 86 эпистем, при этом времени на изучение в бакалавриате отводится больше почти на 50 часов. В рамках той и другой дисциплины, среднем, в единицу времени изучается менее одной эпистемы (соответственно

0.7 и 0,5 эпистем в час). Однако, и в той и в другой ситуации следует отметить неравнозначность значений этого показателя по разделам (темам) изучения. Также на основании эпистемодидактических представлений можно судить о распределении учебного материала, например, с точки зрения количества изучаемых эпистем по соответствующим разделам курса. Например, в ВКИ НГУ для рассматриваемой учебной дисциплины количество эпистем, изучаемых в трех темах из предлагаемых десяти - «Язык SQL», «Разработка информационных приложений в среде СУБД MS ACCESS» и «Основные понятия баз данных», составляет примерно 58% всех изучаемых эпистем в этом курсе, а времени на их изучение определено примерно 38% от общего количества часов. В бакалавриате ФИТ НГУ для дисциплины «Базы данных» количество эпистем, изучаемых в четырех темах из предлагаемых пятнадцати -«Стандарт языка SQL. Доступ к базам данных из языков программирования», «Распределенные и параллельные базы данных», «Моделирование предметной области» и «Модель организации внешней памяти», составляет около половины (примерно 48%) всех изучаемых эпистем в этом курсе, время на изучение составляет примерно половину (54%) от общего количества часов. Тем самым, можно сделать вывод, что указанные темы являются ключевыми в рассматриваемых программах.

Таким образом, эпистемодидактические представления содержания программ учебных дисциплин позволяют проводить их качественные и количественные сопоставления и сравнения, в том числе, на разных ступенях образования, определять уровни и запасы знаний обучаемых, а также открывают возможности формирования равнозначных элементов знания для педагогического содержания и организации образовательной среды в целом и развития непрерывного образования.

Источники:

1. Никитин А.А., Ефремов А.П., Силантьев И.В. Анализ системы зачетных единиц: от высшей школы к профильному обучению и специализированной подготовке в общеобразовательной школе. Новосибирск: РИЦ НГУ, 2006. 200 с. [Nikitin A.A., Efremov

A.P., Silant'ev I.V. Analysis of the credit system: from the higher school for specialized education and specialized training in secondary school. Novosibirsk: RIC NSU, 2006. 200 p. (In Russ.)]

2. Никитин А.А., Никитина О.А. Об использовании эпистемного подхода при сравнении математических и естественно-научных дисциплин в среднем специальном образовании (на примере ВКИ НГУ) // Казанский педагогический журнал. 2010. № 1 (79). С. 5-15. [Nikitin A.A., Nikitina O.A. The using of epistemic approach compared math and science education in secondary special education (for example, VKI NSU) // Kazanskii pedagogicheskii zhurnal. 2010. No. 1 (79). p.5-15. (In Russ.)]

3. Никитина О.А. Анализ системы зачетных единиц: система кредитов (зачетных единиц) в образовании. Новосибирск: Изд-во ФГНУ ИПИО РАО, 2012. 96 с. [Nikitina O.A. Analysis of the credit system: a system of credits (ECTS) in education. Novosibirsk: Publishing House FSSI IPRT, 2012. 96 p. (In Russ.)]

4. Программы дисциплин // Факультет информационных технологий Новосибирского государственного университета. URL: http://fit.nsu.ru (дата обращения: 03.10.2011). [Curriculum // Faculty of Information Technology NSU. URL: http://fit.nsu.ru (date of treatment: 03.10.2011). (In Russ.)]

5. Рабочие программы ВКИ НГУ по учебным дисциплинам для специальности 2203 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», 2008. [VKI NSU Curriculum for specialty 2203 «Software Computer and Automated Systems», 2008. (In Russ.)]

References:

1. Nikitin A.A., Efremov A.P., Silant'ev I.V. Analiz sistemy zachetnyh edinic: ot vysshej shkoly k profil'nomu obucheniju i specializirovannoj podgotovke v obshheobrazovatel'noj shkole. Novosibirsk: RIC NGU, 2006. 200 s.

2. Nikitin A.A., Nikitina O.A. Ob ispol'zovanii jepistemnogo podhoda pri sravnenii matematicheskih i estestvenno-nauchnyh disciplin v srednem special'nom obrazovanii (na primere VKI NGU) // Nauchnyj psihologo-pedagogicheskij zhurnal «Kazanskij pedagogicheskij zhurnal». 2010. № 1 (79). S. 5-15.

3. Nikitina O.A. Analiz sistemy zachetnyh edinic: sistema kreditov (zachetnyh edinic) v obrazovanii. Novosibirsk: Izd-vo FGNU IPIO RAO, 2012. 96 s.

4. Programmy disciplin // Fakul'tet informacionnyh tehnologij Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. URL: http://fit.nsu.ru (data obrashhenija: 03.10.2011).

5. Rabochie programmy VKI NGU po uchebnym disciplinam dlja special'nosti 2203 «Programmnoe obespechenie vychislitel'noj tehniki i avtomatizirovannyh sistem», 2008.

Зарегистрирована: 13.05.2014

Никитина Ольга Александровна (г.Новосибирск), Институт педагогических исследований одаренности детей» Российской академии образования, лаборатория образовательных технологий развития одаренности, заведующая лабораторией, кандидат экономических наук. Тел.: 8 (383) 3-45-80-21. E-mail: [email protected]

Nikitina Olga Alexandrovna (Novosibirsk), Federal State Scientific Organization «Institute of Pedagogical Investigations of Gifted and Talented» of Russian Academy of Education (IPIO RAE), Laboratory of educational technologies of gifted and talented development, head of laboratory, Candidate of economic sciences. Tel.: 8 (383) 345 80 21. E-mail: [email protected]

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.