CC BY
6
Теоретические основы дидактической инженерии
Старыгина Светлана Дмитриевна доцент, к.п.н, доцент кафедрой информатики и прикладной математики, Казанский национальный исследовательский технологический университет, ул. К.Маркса, 68, г. Казань, 420015, (843)2314119 svetacd kazan@mail.ru
Нуриев Наиль Кашапович профессор, д.п.н., заведующий кафедрой информатики и прикладной математики, Казанский национальный исследовательский технологический университет, ул. К.Маркса, 68, г. Казань, 420015, (843)2314119 nurievnk@mail. ru
Аннотация
Дидактическая инженерия, в определенной степени, сформировалась на практике как совокупность формализованных методов обучения и диагностики. В тоже время, у нее оказалось недостаточно разработанной фундаментальная теоретическая основа, необходимая для дальнейшего развития этой перспективной и востребованной методологии. В статье сделана попытка разработать теоретические основы дидактической инженерии, положив в основу в качестве платформы формализованную модель развития проектно - конструктивных способностей человека в его когнитивной среде. Показано, что основываясь на этой платформе, становится возможным разработать теоретические основы этой методологии как единое целое с формализованными, автоматизированными технологиями обучения и диагностики качества владения компетенцией. Разумеется, в основном, эта формализация сделана не на пустом месте, а опираясь на известные и эффективные педагогические технологии развивающего и проблемного обучения, которые явились базой для создания перспективных «умных» дидактических систем нового поколения, востребованных сегодня и в перспективе в автоматизированных системах on - line обучения. Didactic engineering, to a certain extent, was formed in practice as a set of formal methods of training and diagnosis. At the same time, the fundamental theoretical basis necessary for the further development of this promising and popular methodology was not sufficiently developed. The article attempts to develop the theoretical foundations of didactic engineering, laying the basis as a platform for a formalized model of development of design and structural abilities of man in his cognitive environment. It is shown that based on this platform, it becomes possible to develop the theoretical foundations of this methodology as a whole with formalized, automated technologies of training and diagnostics of the quality of competence. Of course, basically, this formalization is made not from scratch, but based on the well - known and effective pedagogical technologies of developing and problem-based learning, which were the basis for the creation of promising "smart" didactic systems of the new generation, in demand today and in the future in automated systems of on-line training.
Ключевые слова
дидактическая инженерия, теоретические основы, модель развития способностей, проектно - конструктивные способности, модель отличия знания от информации
didactic engineering, theoretical bases, ability development model, design and
construction abilities, model of difference between knowledge and information
Дидактическая инженерия как методология с формализованными для автоматизации педагогическими технологиями
В конце 80-х годов в США в результате проникновения инженерных метрических методов в дидактику (в методики обучения математики) зародилась новая методология - дидактическая инженерия. Как уже отмечалось в работах [1 - 8], методологию рассматривают как науку об организации какой - либо деятельности, в какой - то предметной области, в конкретном случае, имеется в виду в педагогической деятельности. В этом контексте, дидактическая инженерия, как методология со своими технологиями, призвана ответить на вопросы: как проектировать эффективные, надежные, актуальные дидактические системы и технологии обучения, диагностики качества, а также поддерживающие в виртуальном пространстве интерактивные интеллектуальные интерфейсы и их программное обеспечение. С этой точки зрения, дидактическую инженерию можно представить как общее руководство по ведению совокупности взаимосвязанных работ включающих: анализ, проектирование, конструирование автоматизированных дидактических объектов (учебников, учебных пособий, уроков, реальных и виртуальных учебных курсов, систем диагностики, технологий, методик и т.д.). Все эти объекты и технологии дидактической инженерии в специально организованном едином процессе позволяют добиться эффективного результата без больших финансовых затрат, даже в условиях массовой подготовки студентов в дистанционном формате. Таким образом, можно сказать, что технологии дидактической инженерии вполне способны, гарантировано обеспечить подготовку конкурентоспособных специалистов для рынка труда.
Следует отметить, что технологии дидактической инженерии возникли не на пустом месте, эти технологии, в основном, результат формализации, а затем автоматизации таких известных эффективных «технологий с учителем» как технологии развивающего и проблемного обучения, а также многих других (отдельных и в интеграции) достижений педагогики, психологии, инженерии, искусственного интеллекта и т.д. Разумеется, только такая интеграция достижений разных наук, позволяет в какой - степени формализовать с целью автоматизации такой сложнейший процесс как обучение в растущем и все более техногенном мире с глобальными информационными потоками. Сегодня становится очевидным, что на смену автоматизированным системам обучения придут роботизированные системы с высокоразвитым искусственным интеллектом, которые смогут быстро научить человека, который сам стремится научиться.
Проектно - конструктивный способ решения проблем человеком
В общем случае, проблему можно определить, как какую - то преграду (систему ограничений), которая не позволяет человеку достичь цели. При этом, люди с самого рождения вынуждены разрешать множество (поток) проблем - ограничений разной сложности S. Причем, сугубо индивидуально для каждого из нас существует абстрактный «порог» сложности проблем, т.е. до этого порога сложности мы успешно решаем проблемы, а после него мы затрудняемся. Причина этого явления: недостаточный уровень развития наших способностей, качества, усвоенных нами знаний и других ресурсов. Поэтому для достижения успеха в решении проблем, особое
значение приобретает фактор подготовки, нацеленный на повышение качества усвоенных знаний и уровня развития способностей.
Интересной закономерностью является то, что все люди разрешают проблемы, используя один и тот - же общий способ, состоящему из трех операций: первая операция - формализация проблемы; вторая операция - конструирования решения и третья операция - исполнения этого решения. При этом каждый человек при выполнении этих операций, демонстрирует свой уникальный вариант способа ее формализации, конструирования решения и исполнения, т.е. проявляет свои уникальные способности при выполнении этих операций. В дальнейшем эти способности в соответствии с названием операций, будем называть формализационными (обозначим через A), конструктивными (B) и исполнительскими (C). При этом, очевидно, что по своей природе, эти способности являются врожденными, интегрированы друг в друга и представляют собой единый комплекс ABC способностей человека с неразрывными компонентами A, B, C. По мере приобретения знаний и практического решения проблем, уровень развития ABC способностей человека повышается, т.е. он приобретает способность разрешать все более сложные проблемы. Функционально решение проблемы человеком происходит следующим образом:
1. Операция А - формализация: человек в меру развития своих ABC способностей (в частности компоненты А) и знаний, строит абстрактную формальную модель проблемы (уникальную проблемную ситуацию с выраженной целью) в своей когнитивной сфере и старается преобразовать эту уникальную проблемную ситуацию, в как можно ближе, к типовой задаче с учетом ее индивидуальных особенностей.
2. Операция В - конструирование: человек в меру развития своих ABC способностей (в частности компоненты В) и знаний, конструирует план (сценарий, алгоритм) решения задачи, полученной при операции А или, если имеется возможность, для этого использует типовые алгоритмы со своими модификациями.
3. Операция С - исполнение: человек в меру развития своих ABC способностей (в частности С) и знаний, а также других ресурсов, исполняет план решения задачи для получения положительного относительно цели результата (в целом, результат варьируется от нежелательного отрицательного до желательного положительного).
На рис. 1 (в виде принципиальной схемы) представлен общий способ решения человеком проблемы сложности S.
СПОСОБНОСТИ
(управление)
ЗНАНИЯ
(механизм)
Рис. 1. Принципиальная схема преобразования проблемы в результат решения
универсальным способом
Согласно этой схеме, проблема сложности S преобразуется человеком через деятельность в положительный результат в зависимости от уровней развития его АВС способностей и качества (полноты - POL и целостности CHL) усвоенных им знаний, а также в зависимости от сложности S, решаемой проблемы.
Из модели следует, что знания человека это ресурсы определенного качества в его когнитивной сфере и в целом образуют операционную среду, в которой по ходу решения проблемы реализуются операции A, B, C. Очевидно, что в зависимости от качества этой операционной среды, т.е. от ее полноты (параметр POL) и целостности (параметр CHL), а так же уровня развития ABC способностей этого человека и сложности S решаемой проблемы зависит успешность всего результата. Можно задаться вопросом: почему полнота и целостность знаний только в комплексе определяют его качество? Для ответа на этот вопрос необходимо понять различие между информацией и знаниями. В модели это различие можно представить так (рис. 2). Как показано на этом рисунке, человек представляет собой воспринимающее информацию устройство. В блоке (1) происходит множество операций, таких как распознавание, сортировка, запоминание кластеризация, оценка необходимости информации для решения проблем и т.д. Все эти операции реализуются когнитивными средствами под управлением способностей. Результат этих операций передается на вход блока (2). В блоке (2) реализуются операции структуризации информации и, в конечном счете, ее систематизация с построением системы знаний. Очевидно, знания как любая другая система может быть разного качества, и это качество определяется его информационной полнотой (параметр POL) и его целостностью (параметр CHL) как системы знаний. В блоке (3) для решения проблемы происходят операции формализация проблемы с преобразованием ее в задачу, конструирование плана решения этой задачи и реализации этого плана на практике (см. рис. 1 ). В итоге, чтобы овладеть знанием, необходимо воспринять нужную информацию и обязательно трансформировать ее через свое сознание. Из сказанного следует, что свое знание нельзя передать другому человеку, т.е. можно передать ему только информацию, которую он может усвоить (интериоризовать) или не усвоить, пропустив через свое сознание.
Способности (управление)
Информация (вход) w
Операции: L
- распознавание
- сортировка
- запоминание
- кластеризация
- оценка необходимости
для решения проблем
- и т.д.
Проблема (вход)
t
Когнитивные средства (механизм)
АВС-способности (управление)
i
Текущая информация
Необходимая информация для решения проблем
Способности (управление)
Знания
Когнитивные средства (механизм)
Операции: 3
- формализация Результат ^
- конструирование решения
- исполнение проблемы
Когнитивные средства
Ti
Знания как ресурсы
(механизм)
Рис. 2. Блок-схема трансформации информации в знания через сознание
Таким образом, можно сказать, что значение вероятности Р(пол) получить положительный результат при решении проблемы для любого человека функционально (F) зависит от уровней развития его АВС способностей, от полноты (POL) и целостности (CHL) его знаний и сложности S этой проблемы, т. е. формально можно записать так
P^)=F(A, B, C, POL, CHL, S) (1)
Очевидно, что все аргументы - переменные A, B, C, POL, CHL, S в этой функции F являются латентными, т.е. скрытными и напрямую измерить их значения в каждом конкретном случае не представляется возможным. В то же время эти переменные принадлежат разным средам, т.е. параметры A, B, C, POL, CHL являются характеристиками развития проектно - конструктивных способностей человека в его когнитивной среде (сфере), а параметр сложности S является характеристикой проблем в реальной среде. Особо следует заметить, что сложность проблемы человек всегда проецирует с реальной среды в когнитивную, т.е. сложность S любой проблемы человеком воспринимаются как три типа трудности, т.е. трудность ее формализации (меру обозначим через SA), трудность конструирования плана ее решения (SB) и трудность реализации этого плана (SC) на практике. Исходя из этого, человек, который решает проблему сложности S воспринимает эту сложность через меру своего развития ABC способности на текущий момент, т.е. воспринимает субъективно как
трудности формализации (SA), конструирования (SB) и исполнения (SC). Разумеется, что человек на практике их не разделяет и проблему сложности S воспринимает как единую неразрывную трудность SABC. В свете сказанного, в формуле (1) переменную S можно детализировать, а результат записать как формулу (2).
P^)=F(A, B, C, POL, CHL, SA, SB, SC) (2)
Таким образом, развитие проектно - конструктивных (ABC) способностей человека происходит в основном под давлением обстоятельств, т.е. под давлением потребности решить проблему из внешней среды. Разумеется, и это очевидно, что нельзя исключить развитие ABC способностей и под давлением внутренних обстоятельств. К таким внутренним «давящим» обстоятельствам, развивающим ABC способности можно отнести: угрызение совести, чувство невыполненного долга, мечтательность, рефлексия и т. д.
Модель развития проектно - конструктивных способностей
В целом, модель развития проектно - конструктивных способностей (модель развития ABC способностей) человека можно представить как процесс развития в пятимерном фазовом пространстве, принадлежащей когнитивной сфере этого человека. Фазовое пространство построено на пучке векторов A, B, C, POL, CHL (с учетом того, что вектора зависимые и не ортогональные, поэтому пространство будет, в строгом смысле, псевдофазовым). Текущий деятельностный потенциал человека, в конкретном случае обозначим его через A = a, B = b, C = c, POL = pol, CHL = chl, в этом фазовом пространстве будет задаваться пентагоном, а текущая проблема сложности, например, SA = sa, SB = sb, SC = sc будет задаваться треугольником (рис.
Рис. 3. Модель развития ABC способностей в фазовом пространстве
когнитивной сферы
В динамике изменений во времени, фазовая траектория развития проектно -конструктивных способностей человека будет состоять из цепочки деформирующихся, согласно его развитию, пентагонов, а траектория потока проблем из цепочки деформирующихся, согласно их сложности, треугольников.
3).
Полнота усвоенных знаний
Целостность усвоенных знаний
Таким образом, в построенной модели, проблема сложности (sa, sb, sc), которую необходимо решить «противостоит» человеку, имеющему деятельностный потенциал (a, b, c). В этом противостоянии, разумеется, присутствует психологический аспект (человеческий фактор), который определяет поведение человека относительно решаемой проблемы. Если проблема принадлежит «зоне развития» человека (в модели треугольник находится внутри пентагона), то этот человек решает проблему и, очевидно, никакого развития способностей при этом не происходит. Если проблема принадлежит его «зоне ближайшего развития», т.е. как на рисунке 2, треугольник только частично «покрывается» пентагоном, то человек прикладывает все усилия, чтобы развить «не доросший» компонент из ABC способностей и разрешить эту проблему. И наконец, если сложность проблемы намного больше деятельностного потенциала человека, т.е. треугольник вне зоны пентагона (в «зоне дальнейшего развития» человека), то он, сделав некоторое усилие, как правило, теряет надежду и бросает решать эту проблему.
В целом, из описанной ситуации, можно сделать следующий фундаментальный вывод: решение потока проблем, из «зоны ближайшего развития» является основным инструментом для развития проектно - конструктивных способностей человека.
В рамках модели развития ABC способностей, т.е. развития ABC способностей в фазовом пространстве когнитивной сферы человека, можно оценить значения шанса решить им проблему сложности (sa, sb, sc), с его потенциалом (a, b, c).
Вычисление значения шанса (значения меняются от 0 до 1) положительного решения человеком с определенным деятельностный потенциалом, проблему с определенной сложностью (см. рис. 2), предлагается вычислять по аналогии с геометрическими вероятностями и по следующим формулам.
H(A) = (1, если а > sa или а/sa, если а < sa).
H(B) = (1, если b > sb или b/sb, если b < sb). (3)
H(C) = (1, если c > sc или c/sc, если c < sc).
H(ABC) = H(A) * H(B) * H(C), при этом считается, что А, В, С - независимыми.
Через H(A), H(B), H(C) соответственно обозначены значения шансов, успешно завершить следующие операции: формализацию проблемы, конструирование плана решения, исполнение (реализацию) плана. Значение шанса успешно разрешить проблему в целом, обозначено через H(ABC).
Особо отметим, что непосредственно переменные POL, CHL в вычислениях не участвуют, хотя они характеризуют проектно - конструктивный потенциал человека. В модели считается, что знания являются фоном (операционной средой) для развития АВС способностей и достигнутый уровень развития этих способностей уже предполагает их наличие с качеством POL = pol, CHL = chl.
Рассмотрим пример, допустим, в условных единицах заданы значения всех переменных, соответствующие ситуации на рис. 2, т.е. a = 5, sa = 3, b = 7, sb = 6, c = 3, sc = 9. Проведем вычисления и получим следующий результат: H(A) = 1; H(B) = 1; H(C) = 1/3; H(ABC) = 1/3. Можно сделать вывод, что у человека, имеющего деятельностный потенциал ( А = 5; В = 7; С = 3) решит проблему сложности (SA = 3; SB = 6; SC = 9) шанс равен 33,3% из возможных 100%.
Рассмотрим еще два примера, в которых деятельностный потенциал человека тот же самый, что на предыдущем примере, а сложности проблем другие.
Пример 1. Данные: a = 5, sa = 10, b = 7, sb = 14, c = 3, sc = 6.
Решение. H(A) = 1/2; H(B) = 1/2; H(C) = 1/2; H(ABC) = 1/8.
В итоге, из результатов вычислений следует, что шанс у человека имеющий деятельностный потенциал ( А = 5; В = 7; С = 3) решить проблему сложности (SA = 10; SB = 14; SC = 6) равен 12,5% из возможных 100%.
Пример 2. Данные: a = 5, sa = 2, b = 7, sb = 3, c = 3, sc = 1.
Решение. H(A) = 1; H(B) = 1; H(C) = 1; H(ABC) = 1.
Из результатов решения этого примера следует, что шанс у человека имеющий деятельностный потенциал ( А = 5; В = 7; С = 3) решить проблему сложности (SA = 2; SB = 3; SC = 1) равен 100% из возможных 100%.
Модель развития ABC способностей как системообразующая платформа дидактической инженерии
Проведем анализ, что нам дает (только основные факторы) модель развития ABC способностей в качестве системообразующей платформы дидактической инженерии.
1. В модели развития ABC способностей в системном и в формализованном виде представлен процесс развития проектно - конструктивных способностей человека в фазовом пространстве в его когнитивной сфере.
В рамках дидактической инженерии это модель нам позволяет сформулировать цель обучения через развитие ABC способностей в когнитивной сфере обучающегося, а так же проследить траекторию его развития. Формализовано представить эту цель, траекторию его развития A = a, B = b, C = c способностей и качество состояния POL = pol, CHL = chl, его знаний в фазовом пространстве на любой момент времени в процессе обучения, а так же иметь все данные в цифровом представлении в масштабе сложности, реальных решаемых проблем обучаемым. По смыслу, мы в фазовом пространстве развития ABC способностей, на фоне усвоенных знаний имеем «навигационную» шкалу для управления процессом развития через обучение. На этой шкале отмечено качества владения компетенцией (шкала КВК) в начальный момент, на текущий момент и на конечный момент времени обучения согласно цели.
Рис. 4. Шкала развития обучающегося в процессе управляемого обучения
2. Позволяет понять внутренний механизм развития проектно -конструктивных способностей в когнитивной сфере человека, установить в этом механизме роль усвоенных знаний как необходимой операционной среды для развития ABC способностей, а также установить причину необходимости решения проблем из «зоны ближайшего развития» для быстрого развития ABC способностей.
В рамках дидактической инженерии эта модель в совокупности с фундаментальными закономерностями, известными в дидактике, позволяет нам разработать технологии обучения и диагностики качества владения компетенцией. К фундаментальным закономерностям, прежде всего, относятся:
1. Соблюдения принципа природосообразности в обучении (Ян Коменский).
2. Обучение в «зоне ближайшего развития» (Л. С. Выготский).
3. Обучение «на высоком уровне трудности» (Л. В. Занков).
4. В управлении (в интерфейсах) автоматизированными системами обучения, должен соблюдаться «закон необходимого разнообразия» (Ульям Эшби).
В рамках дидактической инженерии, т.е. в ее технологиях должны соблюдаться следующие основные правила:
1. В автоматизированных системах содержание теоретического материала должен быть многоуровневым по сложности и отформатирован для обучения с использованием технологии с соблюдением 2 и 3 фундаментальных закономерностей. Сложность материала каждого уровня оценивается экспертом в цифрах, также оценивается продолжительность работы с материалом в зависимости от сложности этого материала и текущей «зоны ближайшего развития» обучаемого.
2. Содержание практического материала формируется как базы учебных проблем с указанием сложности каждой проблемы. Обучение ведется по технологии с соблюдением 2 и 3 фундаментальных закономерностей.
3. В целом содержание диагностического материала формируется тремя базами: 1) база контрольных учебных проблем с указанием сложности каждой проблемы; 2) база контрольных вопросов теста на полноту владения информацией с указанием сложности вопроса; 3) база контрольных вопросов теста на целостность владения знаниями с указанием сложности вопроса. По технологии диагностики при тестировании определяется сложность теста как сумма сложностей вопросов теста, вычисляется продолжительность тестирования студента. Так же по технологии при организации контрольной работы, вычисляется суммарная сложность этой работы и вычисляется продолжительность контрольной работы.
Заключение
Как показывают результаты анализа, вся автоматизированная система обучения работает на базе модели развития ABC способностей обучающегося. Поэтому, по своей сути, эта модель является системообразующей и формирует платформу дидактической инженерии, в рамках которой разрабатываются дидактические системы нового поколения.
Литература
1. Гарифьянов Н.Ф. Дидактическая инженерия: практика реализации / Н.Ф.Гарифьянов, Н.К.Нуриев // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Education Technology & Society)" (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html). - 2016. - V.19. - N 4. - С. 385396. ISSN 1436-4522.
2. Крылов Д.А. Дидактическая инженерия как методология техногенной образовательной среды / Д.А.Крылов, Н.К.Нуриев, С.Д.Старыгина // Евразийский союз ученых (ЕСУ). - 2015. - № 7(16). - Часть 4. - С.62-64.
3. Нуриев Н.К. Алгоритм оценки качества владения компетенцией на основе показателя глубины усвоенных знаний / Н.К.Нуриев, С.Д.Старыгина, Д.А. Ахметшин // Альма-Матер. - 2015. - № 11. - С. 64-67.
4. Нуриев Н.К. Дидактическая инженерия: проектирование систем обучения нового поколения / Н.К. Нуриев, С.Д Старыгина., Э.А. Гибадуллина // Интеграция образования. - 2016. - Т. 20. - № 3 (84). - С. 393-406.
5. Нуриев Н.К. Дидактическая инженерия: технология подготовки IT-инженеров в техногенной среде / Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина // Альма-Матер (Вестник высшей школы) - 2016. - № 11. - С. 64-67.
6. Нуриев Н.К. Методология проектирования дидактических систем нового поколения / Н.К.Нуриев, Л.Н.Журбенко, Р.Ф.Шакиров, Э.Р.Хайруллина, С.Д.Старыгина, А.Р.Абуталипов. - Казань, Центр инновационных технологий, 2009. - 456 с.
7. Нуриев Н.К. Проектирование smart -системы для поддержки обучения «двойной диплом» / Н.К.Нуриев, С.Д.Старыгина // Вестник Казанского государственного технологического университета. - 2012. - № 19. - С.253-257.
8. Старыгина С.Д. Дидактическая инженерия как методология организации подготовки в реально-виртуальной среде / С.Д. Старыгина, Н.К. Нуриев // Образовательные технологии. - 2016. - № 2. -С. 27-34.
