CC BY
21УДК 371.214
Камкина М.А.
студент
Московский городской педагогический университет (г. Москва, Россия)
Научный руководитель:
Абушкин Д.Б.
преподаватель Московский городской педагогический университет (г. Москва, Россия)
ОРГАНИЗАЦИЯ ЭЛЕКТИВНОГО КУРСА ПО ОБУЧЕНИЮ РАБОТЕ С НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ УЧАЩИХСЯ 9 КЛАССОВ
Аннотация: в статье рассмотрены особенности элективных курсов. Рассмотрены подходы к обучению работе с нейронными сетями, а также представлен пример содержания элективного курса по нейронным сетям основанный на комбинированном подходе.
Ключевые слова: элективный курс, нейронная сеть, методика обучения информатике, информатика.
В связи с модернизация российского образования в 2002 году была принята новая Концепция профильного обучения на старшей ступени общего образования (приказ №2 2783 от 18 июля 2002 года), которая выделила для нашей школы новый вид дифференциации обучения - элективные курсы, курсы по выбору. [4]
Элективный курс - это дополнительное обучающее занятие по выбору, элемент учебного плана, расширяет содержание при реализации профильного обучения. [5] В современной школе электив играет важную роль выстраивания
индивидуальной траектории школьника. В основной программе обучения у школьника присутствуют элективные курсы, которые в 9 классе являются предпрофильными. Данные курсы позволяют помочь девятиклассникам в определении своих познавательных интересов, что позволяет ориентировать школьников осознанно на их будущий профиль в старшей школе, но и также познакомить их с многообразием видов профессиональной деятельности. Кроме того, элективные курсы включают материал, выходящий за рамки школьной программы, что позволяет обучающимся способствовать общекультурному развитию личности и ее социализации, а также развитию познавательной мотивации, при изучении обычных предметов. Также хочется отметить, что элективные курсы в старших классах позволяют создать некую связь школьного образования с вузовским, хочется отметить, что такую связь ценят учащиеся, так как для них важно понимать, что в будущем это им пригодится.
Элективные курсы, хотя и различаются по целям и содержанию, должны соответствовать запросам учащихся, которые их выбирают. Элективные курсы являются одним из основных средств, позволяющие выстроить индивидуальные траектории учащихся в школе. [3]
Поскольку нейронные сети стали одной из самых востребованных технологий в настоящее время, важно начинать знакомить с ними и обучать основам их разработки современных школьников. В связи с тем, что стандартом изучение данной темы в рамках курса информатики не предусмотрено, то одним из способов осваивать работу с нейронными сетями является элективный курс. Существует множество подходов к обучению нейронным сетям, которые могут быть использованы на элективных курсах, и сейчас мы рассмотрим некоторые из них.
Первый подход - это теоретический подход. Этот подход включает изучение математических и статистических основ нейронных сетей, таких как линейная алгебра, теория вероятностей и статистика. Этот подход больше подходит для студентов, так как школьники девятых классов не владеют тем
математическим аппаратом, который требуется для изучения нейронных сетей. В дальнейшем этот подход позволяет студентам получить глубокое понимание того, как нейронные сети работают, и использовать этот навык для создания более эффективных моделей.
Второй подход - это практический подход. Этот подход предполагает создание нейронных сетей в реальном времени и их тестирование на различных наборах данных. Этот подход позволяет студентам и школьникам получить практический опыт работы с нейронными сетями и понять, как использовать их для решения реальных проблем.
Третий подход - это комбинированный подход. Этот подход включает в себя как теоретические, так и практические аспекты обучения нейронным сетям. Для школьников теоретические аспекты адаптированы и сжаты по объему. Поэтому изучая математические основы нейронных сетей, школьники под руководством учителя смогут создают свои собственные модели, а в дальнейшем научиться применять эти знания на практике.
Четвертый подход - это применение нейронных сетей к конкретным задачам. Этот подход предполагает использование нейронных сетей для решения задач в различных областях, таких как медицина, финансы и технологии. Студенты и школьники могут изучать различные примеры использования нейронных сетей и применять свои знания для решения конкретных проблем.
Наконец, пятый подход - это использование открытых источников обучения. Этот подход предполагает использование открытых источников, таких как курсы онлайн, видеоуроки и блоги, для изучения нейронных сетей. Школьникам данный подход сложен, так как здесь необходимо критически оценивать информацию и выбирать правильные источники, но в то же время для составления рефератов по этой теме он может быть использован. Для студентов и более продвинутых пользователей, он позволяет изучать материалы в своем собственном темпе и получать доступ к экспертам и сообществу для получения помощи и поддержки.
Приведем пример элективного курса, основанного на комбинированном подходе.
Элективный курс «Создание и применение нейронных сетей на языке программирования Python» разработан для учащихся 9 классов, проявляющих повышенный интерес к информатике и собирающихся продолжить образование в учебных заведениях с информационно-технологическим профилем. Курс рассчитан на 34 часа изучения, по 2 часа в неделю. Поскольку язык программирования Python используется как инструмент для создания нейронных сетей, то учащиеся должны владеть базовым уровнем данного языка программирования.
Элективный курс позволяет учащимся познакомиться с разделом искусственного интеллекта, связанного с нейронными сетями.
В процессе изучения данного курса, учащиеся расширят свои знания в области информатики, продолжают улучшать навыки программирования на языке Python и научаться создавать нейронные сети, которые могут быть использованы для решения реальных задач в различных отраслях. Освоение предметного содержания курса и сам процесс изучения его становятся средствами, которые обеспечивают переход от обучения учащихся к их самообразованию и практической деятельности.
Методологической основой предлагаемого курса является практико-ориентированный подход к изучению нейронных сетей. Поэтому в данном курсе учащимся предлагаются задания, стимулирующие самостоятельное открытие ими ранее неизвестных фактов, приемов и способов решения задач. [2]
Цель курса - создать условия для мотивации изучения информатики и профессиональной ориентации школьников для возможного продолжения учебы в вузах, сформировать знания и навыки в области проектирования, обучения и использования нейронных сетей для моделирования экспериментальных данных на практике, улучшить навыки программирования, развить логический тип
мышления, пространственные представления, вычислительную, алгоритмическую и информационную культуру.
Элективный курс содержит два раздела: «Работа с данными и визуализация в Python» и «Нейронные сети особенности создания и применения». Первый раздел включает в себя следующие темы: повторение основных разделов языка программирования Python, математика в Python, библиотеки math, numpy, random, pandas, работа с табличными данными, визуализация данных и построение графиков с помощью библиотек matplotlib и seaborn. Второй раздел включает в себя следующие темы: введение в нейронные сети, понятие искусственной нейронной сети, архитектуры нейронных сетей, обучение нейронных сетей, сферы применения нейронных сетей, настоящие и будущее нейронных сетей, задачи, решаемые с помощью нейросетей, применение нейронных сетей в обработке изображений и выполнение практической работы для распознавания цифр MNIST, а также для распознавания одежды, применение нейронных сетей в обработке текстов и речи, выполнение практической работы по обработке литературного произведения нейронной сетью, развитие и использование нейронной сети в России.
Одной из визуальной составляющей элективного курса является использование онлайн-симмулятора для разработки и обучения нейронной сети. Преимущества данных сервисов будут заключатся в том, что учащимся не нужно знать языка программирования, а также повышают наглядность протекаемых процессов нейронной сети. Они помогут учащимся не только посмотреть результативности сети, но и изучить наглядно различные архитектуры, функции активации, обученность и недообученность нейронной сети. В элективном курсе используется следующий бесплатный, интуитивно понятный онлайн-сервис playground.tensorflow [1]:
Рисунок 1 Онлайн сервис для разработки и обучения нейронной сети
В силу того, что современные технологии совершенствуются, то содержание элективного курса должно регулярно обновляться и дорабатываться в соответствии с происходящими изменениями. [6]
Таким образом, элективные курсы по обучению нейронным сетям могут использовать различные подходы, чтобы помочь учащимся получить знания и практический опыт работы с этими технологиями.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. A Neural Network Playground: сайт. - USA, 2023. - URL: https://playground.tensorflow.org (дата обращения: 03.04.2023)
2. Воронина, Г.А. Элективные курсы: алгоритмы создания, примеры программ: практическое руководство для учителя / Г.А. Воронина. - Москва : Айрис-пресс, 2006. - 128 с.
3. Методические рекомендации по обучению искусственному интеллекту в основной школе : Учебно-методическое пособие / И. В. Левченко, А. Р. Садыкова, Д. Б. Абушкин [и др.]. - Москва : Общество с ограниченной ответственностью "Образование и Информатика", 2021. - 48 с. - ISBN 978-5906721-22-8. - EDN MMKTJL.
4. Приказ Министерства образования Российской Федерации от 18.07.2002 №2783 «Об утверждении Концепции профильного обучения на старшей ступени общего образования» // Портал ГАРАНТ.РУ. - Москва: ООО "НПП "ГАРАНТ-СЕРВИС", 2023. - URL: https://base.garant.ru/184895/ (дата обращения: 22.05.2023)
5. Письмо Министерства образования Российской Федерации от 20 августа 2003 года №03-51-157ин/13-03 «Об организации предпрофильной подготовки учащихся основной школы в рамках эксперимента по введению профильного обучения учащихся в общеобразовательных учреждениях, реализующих программы среднего (полного) общего образования на 2003/04 учебный год» // Портал ГАРАНТ.РУ. - Москва: ООО "НПП "ГАРАНТ-СЕРВИС", 2023. - URL: https://base.garant.ru/6146412/ (дата обращения: 22.05.2023)
6. Сысоева И. П. Элективные курсы и их значение в профильном обучении // Проблемы и перспективы развития образования в России. 2013. №20. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/elektivnye-kursy-i-ih-znachenie-v-profilnom-obuchenii (дата обращения: 04.05.2023).
Kamkina M.A.
Moscow City Pedagogical University (Moscow, Russia)
Scientific advisor: Abushkin D.B.
Moscow City Pedagogical University (Moscow, Russia)
ORGANIZATION OF ELECTIVE COURSE ON LEARNING TO WORK WITH NEURAL NETWORKS FOR 9TH GRADE STUDENTS
Abstract: the article discusses the features of elective courses. Approaches to learning to work with neural networks are considered, and an example of the content of an elective course on neural networks based on a combined approach is presented.
Keywords: elective course, neural network method of teaching computer science, computer
science.
