CC BY
10ПРОЕКТИВНЫЙ САЙТ ИССЛЕДОВАНИЙ И ДИАГНОСТИКИ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ СПОСОБНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА*
Н. И. ПАК,
доктор педагогических наук, профессор,
заведующий базовой кафедрой
информатики и информационных
технологий в образовании
КГПУ им. В. П. Астафьева (Красноярск)
nik@kspu.ru
В. П. БОНДАРЕНКО,
бакалавр кафедры вычислительных
и информационных технологий
Сибирского федерального университета
(Красноярск)
bvalentin@list.ru
кандидат технических наук,
доцент базовой кафедры информатики
и информационных технологий
в образовании КГПУ
им. В. П. Астафьева (Красноярск)
nikolaeva_y_s@mail.ru
М. С. СНЕТКОВ,
бакалавр кафедры вычислительных и информационных технологий Сибирского федерального университета (Красноярск) ufoproger@gmail.com
Ю. С. НИКОЛАЕВА,
* Работа выполнена при финансовой поддержке краевого государственного автономного учреждения «Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности« в рамках реализации проекта «Облачная технология диагностики когнитивных способностей человека«, 2017 г., код 2017031501764.
Знание когнитивных способностей человека важно для эффективного построения учебного процесса, профориентационной работы обучаемых, подбора адекватных моделей обучения взрослых. В статье дана характеристика web- и мобильного приложения для проведения исследований и диагностики индивидуальных и когнитивных способностей человека на основе облачной технологии. Предложена проективная стратегия разработки сайта самодиагностик, основанная на экспертно-статистических методах накопления и анализа результатов диагностик пользователей.
Knowledge of cognitive abilities of a person is important for effective creation of educational process, professional orientation work of trainees, selection of adequate models of training of adults. The work purposes — creation of web and mobile application for carrying out researches and diagnostics of individual and cognitive abilities of a person on the basis of cloudy technology. The projective strategy of development of the website of self-diagnostics based on expert and statistical methods of accumulation and the analysis of results of diagnostics of users is offered.
Ключевые слова: проективная стратегия диагностики, диагностика когнитивных способностей, облачная технология самодиагностик, диагностики индивидуальные способностей
Key words: projective strategy of diagnostics, diagnostics of cognitive abilities, cloudy technology of self-diagnostics, diagnostics of individual abilities
Проблемы диагностики когнитивных способностей человека никогда не теряли своей актуальности. Отсутствие доступных и целевых технологий диагностик значительно затрудняет своевременное обнаружение одаренности и вариативности когнитивных характеристик детей, успешное профессиональное ориентирование молодежи, а для взрослых — подбор адекватных методов и средств их обучения. Объективное диагностирование когнитивных характеристик чрезвычайно важно для обеспечения эффективности любого учебно-воспитательного процесса. Существующие методы психолого-педагогических диагностик в когнитивной науке пока еще не приобрели системный и массовый характер. Сегодня есть различные сайты диагностик отдельных когнитивных характеристик человека, но они не предоставляют возможностей для проведения комплексных обследований и не позволяют пользователям самостоятельно проводить исследования.
В этой связи создание проективных сайтов, отвечающих данным требованиям, представляется весьма важным и актуальным.
Данная статья посвящена работе по созданию web- и мобильного приложения для проведения исследований и самодиагностики пользователей на основе облачной технологии диагностирования индивидуальных и когнитивных способностей человека.
Концепция проекта опирается на проективную стратегию создания компьютерного продукта для коллективно-распределенной исследовательской и практико-ориентированной деятельности пользователей на облачной платформе [11]. Объективизация нормальных эталонных когнитивных характеристик происходит на основе методов экспертно-статистического анализа [3; 8], а также методов динамического тестирования [1].
Проектная разработка направлена на выявление двух категорий способностей. Первая связана с основными когнитивными характеристиками, ставшими уже традиционными для человека. Это объем внимания, скорость вычислительных операций, чтения, конструкторских действий и т. п. Вторая категория нацелена на оценку и развитие комбинированных способностей, таких как уровень научения,
При работе обучающегося с проблемной средой время его деятельности изменяется по мере его адаптации к данной проблемной среде.
скорость научения, умение работать в условиях ограниченных информационных и временных ресурсов.
Был подобран начальный комплект диагностик для их компьютерной реализации в условиях web-интерфейса, разработаны проблемные среды и диагностический инструментарий.
Например, в базовый состав первой категории вошли следующие диагностики:
3 объем внимания измеряется с помощью диагностик «Последовательности», «Парные карточки»;
3 скорость операционного мышления диагностируется с помощью фиксации времени выполнения арифметических действий;
3 скорость чтения определяется количеством слов в единицу времени с учетом коэффициента понимания;
3 скорость набора текста на клавиатуре фиксируется временем создания заданного текста.
Диагностики второй категории нацелены на оценку и развитие следующих комбинированных способностей.
3 Уровень научения. Вычисляется с помощью суммарного коэффициента обратной связи, описанного в работе [4]. В качестве критериев могут быть выбраны следующие характеристики [5]:
— временные — время выполнения действия, операции; время реакции; время, затрачиваемое на исправление ошибки, и т. д.;
— скоростные — производительность труда, скорость реакции, движения и т. д.;
— точностные — величина ошибки в мерах физических величин (миллиметрах, градусах
и т. п.); расстояние до цели; вероятность ошибки; вероятность точной реакции, действия и т. д.;
— информационные — объем заучиваемого материала; объем перерабаты-
ваемой информации; объем восприятия и т. д.
3 Скорость научения. Вычисляется с помощью кривой динамики суммарного коэффициента обратной связи [4]. Она позволяет увидеть, насколько быстро происходит процесс научения индивидуально для каждого обучающегося.
3 Оптимальное время работы в условиях ограничения на ресурс времени.
Оптимальное время — это время, в течение которого обучающийся безошибочно осуществляет свою деятельность по решению задач в удобном для него временном режиме. Формирование оптимального темпа учебной деятельности в процессе научения решению задач необходимо для индивидуализации обучения.
При работе обучающегося с проблемной средой время его деятельности изменяется по мере его адаптации к данной проблемной среде [6]. В самом начале, когда задача предстает перед ним впервые, тратится время на просмотр задания, поиск решения, который может происходить методом проб и ошибок, а также имеет место избирательный поиск, наиболее отвечающий характеру интеллектуальной деятельности человека [7; 12], поэтому время, затраченное на выполнение первых заданий, велико.
3 Учебная деятельность в условиях ограничения на ресурс действий.
Для решения каждой задачи создается ограниченный ресурс действий, которым может оперировать обучающийся при ее решении. В соответствии с моделью равных цен [9; 10] любое правильное или неправильное действие обучающегося в процессе решения задачи уменьшает эту величину на единицу. Задача обучающегося состоит в минимизации трат ресурса, то есть переходе в процессе научения к оптимальным траекториям деятельности по поиску целевого состояния.
Для того чтобы обучающийся мог изменять свою структуру системы действий и таким образом перестраивать свою деятельность в процессе научения реше-
нию задач, ему необходимо иметь информацию: о протекании процесса поиска решения текущей задачи; о состоянии имеющихся ресурсов; о функции ценности состояния обучающегося [5]. Вся эта информация представлена определенными датчиками [4; 5].
В настоящее время созданы сайт https://self-test.ufoproger.ru/ и мобильное приложение для исследований и проведения диагностик по отдельным когнитивным способностям человека. Описанные в предыдущем разделе диагностики реализованы в условиях \меЬ-среды и программно.
На сайте представлены диагностики, разделенные по группам:
3 обычные самодиагностики, которые предназначены для среднестатистического человека;
3 детские самодиагностики для учащихся младших классов;
3 сложные, в которых представлены задания повышенного уровня сложности.
На сегодняшний момент к сайту подключились более 100 пользователей.
Все протоколы диагностик (более двух тысяч) сохранены в специальной базе для проведения экспертно-статистических ис-
следований. По существующей базе можно провести следующие исследования.
3 Объем внимания: диагностика «Последовательности« показала, что в основном тестирующиеся запоминают последовательность из трех символов (28 %). Максимальное количество, которое запоминали некоторые испытуемые, — 8 символов (10%).
3 Когнитивная характеристика «Скорость операционного мышления« исследовалась с помощью проведения диагностики «Простая арифметика«.
Анализируя полученные данные, можно отметить, что у разных возрастных групп отмечается различная скорость операционного мышления. Были взяты четыре возрастные группы. Отметим, что у возрастной группы до 18 лет скорость операционного мышления составила примерно 15 верных пар в минуту, 18—25 лет — 8 пар, 25—40 лет — 4 пары, старше 40 лет — 5 пар в минуту.
3 Диагностика «Скорость чтения« показала, что средняя скорость чтения у мужчин — 206 слов/мин., а у женщин — 159 слов/мин., более высокую скорость имеют люди, принадлежащие возрастной группе 26—40 лет (диаграмма 1).
Результаты диагностики »Скорость чтения»
Диаграмма 1
Количество слов в минуту
160
140 -
120
100 -
80 -
60
40
20
0
128,2
До 18 лет
147,4
127,9
110,7
Возраст
19—25 лет
26—40 лет Старше 40 лет
3 Диагностика «Скорость набора текс- имеют люди, принадлежащие возрастной та» показала, что высокую скорость группе 18—25 лет (диаграмма 2).
Диаграмма 2
Результаты диагностики »Скорость набора текста»
Количество слов в минуту
250 и 229,91
200 -150 -100 -50 0
161
114,27
93
Возраст
До 18 лет
18—25 лет 25—40 лет Старше 40 лет
Для диагностики уровня научения, скорости научения, оптимального времени работы и учебной деятельности в условиях ограниченных информационных ресурсов были созданы системы автоматического управления учебной деятельностью обучающихся по решению задач с ограничением временных ресурсов и возможных действий в вербальной и алгоритмической проблемных средах [4]. Эти системы управления учебной деятельностью удовлетворяют двум условиям: во-первых, управляющие воздействия направлены на формирование поведения обучающегося, позволяющего получать решение задачи; во-вторых, взаимодействие обучающегося и управляющего центра способствует достижению полезного результата — безошибочного решения задач.
Для обработки экспериментальных данных, полученных в ходе диагностирования способностей, была создана компьютерная система обработки продуктов деятельности обучающихся, с помощью которой исследуются различные факторы, влияющие на процесс учебной деятельности [4]. При работе в проблемных
средах обучающийся совершает действия, которые в дальнейшем анализируются с помощью запоминаемых протоколов взаимодействия «человек — компьютер».
Получены данные, характеризующие деятельность обучающихся: уровень научения, скорость научения, оптимальное время работы и учебной деятельности в условиях ограниченных информационных ресурсов [4].
На рисунке 1 на с. 47 представлены кривые научения в масштабе выполненных заданий, для аппроксимации которых использовалась теория Р. Буша и Ф. Мостеллера [2]:
рп = рП90 + о-ь>,,
где величина р. показывает скорость выхода на уровень неподвижной точки принимает значения от 0 до 1 [4].
В результате вычислений получена скорость научения, индивидуальная для каждого обучающегося.
Получены характеристики оптимального времени деятельности по решению задач в проблемных средах. После обработки данных видно, что с каждым следующим выполненным заданием время
а) 5 10 15 б) 5 ю 15 в) 5 10 15
Рис. 1. Скорость научения в масштабе выполненных заданий: а) обучающегося 1; б) обучающегося 2; в) обучающегося 3 0 — номер задания, — скорость научения)
деятельности уменьшается, приближаясь гося этот параметр будет индивидуаль-к оптимальному. Для каждого обучающе- ным. Исследуя качественно зависимость,
Рис. 2. Временной режим работы в процессе решения задачи: а) обучающегося 1; б) обучающегося 2; в) обучающегося 3 (М —номер задания, Т —временной ресурс в мин.)
можно судить о характере деятельности обучающихся.
Из графика на рисунке 2а видно, что после выполнения пяти заданий временной ресурс обучающегося 1 приблизился к одной величине — примерно 0,1 мин. У обучающегося 2 временной ресурс после 10—12 заданий вышел на величину 0,5 мин. (рисунок 2б), а обучающемуся 3 не хватило 15 заданий, чтобы выйти на оптимальное время работы (рисунок 2в).
Колебание темпа работы на рисунке 2 объясняется колебаниями внимания студентов в процессе учебной деятельности. При этом колебания временного темпа работ для испытуемых 1, 2 и 3 существенно отличаются по амплитуде и скорости затухания. Для испытуемого 3 амплитуда колебания временного темпа ра-
бот практически не изменилась. Эксперимент показал, что повышение темпа работ сопровождается изменением места когнитивного компонента в структуре деятельности.
Были получены индивидуальные характеристики обучающихся в результате деятельности с ограниченным ресурсом действий по решению вербальных и алгоритмических задач. На рисунке 3 на с. 48 показана экспериментальная зависимость выделяемого системой объема ресурса действий на каждое задание от номера выполненного задания [4] для различных обучающихся.
Исходя из данных зависимостей, можно судить о том, какой объем ресурса требовался обучающемуся для овладения деятельностью по решению задач. Из зависимости, изображенной на рисунке 3а,
Рис. 3. Объем ресурса действий, выделенного системой для решения задачи: а) обучающегося 1; б) обучающегося 2; в) обучающегося 3 (М —номер задания, У —ресурс действий)
следует, что обучающийся 1 за 2—3 задания снизил объем ресурса, выделяемого ему системой автоматического управления деятельностью, до минимально необходимого. На рисунке 3б видно, что обучающемуся 2 требовался больший ресурс для решения задач, но после 6— 8 заданий снизился, а из рисунка 3в следует, что обучающемуся 3 не хватило 15 заданий для овладения этим видом деятельности.
В работе впервые предлагается проективная облачная среда диагностики познавательных способностей, в которой предусмотрены исследования, разработка и собственно диагностирование желаемых характеристик.
При этом любой пользователь является участником и разработчиком этой среды диагностики. Некоторые диагностики являются оригинальными и авторскими, обладают элементами искусственного интеллекта.
Анализируя полученные данные, можно отметить, что они во многом коррелируют с известными психологическими исследованиями подобных способностей
человека, что дает основание для доверительного отношения к предлагаемым моделям диагностик [3].
Интеллектуальность предлагаемых моделей диагностик дополнительно усиливается за счет экспертной накопительной системы диагностик, когда система обучается за счет большого числа пользователей и улучшает свои эталонные и экспертно-статистические характеристики исследуемых способностей.
Сайт может быть полезен образовательным организациям для проведения комплексных исследований обучающихся. Им могут воспользоваться работники по персоналу предприятий и бизнес-сферы для выявления профессиональной пригодности сотрудников и тех, кто устраивается на работу.
Таким образом, предложенный проективный подход к построению сайта диагностик познавательных способностей человека позволяет разработчикам и пользователям создавать и использовать автоматизированные и интеллектуализи-рованные диагностики важных личностных характеристик.
ЛИТЕРАТУРА _
1. Баженова, И. В. Проективно-рекурсивная технология обучения в личностно-ориентиро-ванном образовании / И. В. Баженова, Н. И. Пак // Педагогическое образование в России. — 2016. — № 7. — С. 7—15.
2. Буш, Р. Стохастические модели обучаемости / Р. Буш, Ф. Мостеллер. — М. : Физ-мат. лит., 1962. — 482 с.
3. Величковский, Б. М. Когнитивная наука. Основы психологии познания — Т. 1 / Б. М. Ве-личковский. — М. : Академия, 2006. — 469 с.
4. Дьячук, П. П. Компьютерные системы управления и диагностики учебной деятельности в условиях коммуникаций и ограничения ресурсов : монография / П. П. Дьячук, С. В. Бортновский, П. П. Дьячук (мл.) [и др.]. — Красноярск, 2014. — 280 с.
5. Дьячук, П. П. Способ обучения и диагностики обучаемости : пат. 2294144РФ: (51) МПК A61B 5/16 (2006.01) G09B 19/00 (2006.01) / П. П. Дьячук, Е. В. Лариков ; заявитель и патентообладатель Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Красноярский государственный педагогический университет им. В. П. Астафьева (ГОУ ВПО КГПУ им. В.П. Астафьева). — № 2005115580/ 14 ; заявл. 23.05.2005 ; опубл. 27.02.2007, бюл. № 6. — 10 с.
6. Конопкин, О. А. Психологические механизмы регуляции деятельности / О. А. Конопкин. — М., 1980. — 279 с.
7. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта / Ж.-Л. Лорьер. — М. : 1991. — 568 с.
8. Найсер, У. Познание и реальность / У. Найсер. — М. : Прогресс, 1981. — 232 с.
9. Новиков, Д. А. Закономерности итеративного научения/ Д. А. Новиков. — M. : Институт проблем управления РАН, 1998. — 77 с.
10. Новиков, Д. А. Теория управления организационными системами / Д. А. Новиков. — M. : МПСИ, 2005. — 584 с.
11. Пак, Н. И. Визуализация информационных связей в информационной модели мышления / Н. И. Пак // 2015 CIS-Korea Conference on Science and Technology : сб. трудов Международной конференции. — М., 2015. — С. 140—145.
12. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход : пер. с англ. / С. Рассел, П. Норвиг. — 2-е изд. — M. : Вильямс, 2006. — 1408 с.
ЗАДАЧА КАК СРЕДСТВО ДИАГНОСТИКИ ЛИНГВОМЕТОДИЧЕСКОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ УЧИТЕЛЯ НАЧАЛЬНЫХ КЛАССОВ
О. Е. КУРЛЫГИНА, кандидат педагогических наук, доцент кафедры филологических дисциплин и методики их преподавания в начальной школе Института педагогики и психологии образования МГПУ (Москва) miakulpa@mail.ru
В статье обосновывается возможность применения задачи в качестве инструмента диагностики уровня сформированности у учителя начальных классов лингвистической и методической компетенций, составляющих лингвометодическую компетентность. В основу предложенной системы положены идеи компетентностного и задачного подходов к формированию и оценке профессиональной деятельности учителя. Автором приведены примеры задач, прокомментированы их типы и особенности содержания.
The article substantiates the possibility of using tasks as a tool for diagnosing the level of completeness of elementary school teachers with linguistic and methodological competences, the components of linguistic competence. The basis of the proposed system is based on the ideas of competence
