CC BY
111
Наука к Образование
МГТУ им. Н.Э. Баумана
Сетевое научное издание
Наука и Образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. № 01. С. 221-231.
DOI: 10.7463/0115.0754865
Представлена в редакцию: 26.01.2015
© МГТУ им. Н.Э. Баумана
УДК 159.9
Тренинг и оценка качества креативных способностей с помощью ЭВМ
Печников В. П.1*, Добряков А. А.
pechnikoviffml .bm.bmbtmu 1МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия
1
Образовательные технологии ближайшего будущего должны иметь возможность развивать не только логическую составляющую мыслительной деятельности человека, но и внелогическую (интуитивно-чувственную) составляющую, от которой в большой степени зависит результативность его творческих действий.
Развитие функционального механизма активизации составляющих внелогического, эмоционально-чувственного интеллекта возможно посредством разработки специальных средств и контрольно-обучающих тренингов творческих форм профессиональной деятельности. Эти средства и тренинги могут использовать программы, составленные для решения конкретных технических и других задач при наличии достаточной визуализации текущих результатов и контрольно-оценочных средств.
Приводится конкретный пример тренинга, использующий распространенную программу MS Excel.
Ключевые слова: подготовка специалистов, внелогическая мыслительная деятельность, предвидение, тренинг, контрольно-оценочные средства
Введение
Традиционной задачей высшего профессионального образования является подготовка специалистов в предметной области. В настоящее время образовательные технологии целенаправленно формирующие внелогическую сторону мыслительной деятельности и соответствующие ей компетенции [1,2] являются основным и, по существу, единственным резервом повышения эффективности обучения в вузе поскольку организационно-административные меры (введение многоуровневого образования, повышение срока обучения и т.д.) себя практически исчерпали [3]. Формирование способности специалиста к внелогической мыслительной деятельности являются одним из звеньев гармонизации высшего профессионального образования, во многом обеспечивающем креативную составляющую обобщённой мыслительной грамотности [4,5].
1. Особенности разрешаемой проблемной ситуации
Одной из не явно выраженных сторон мыслительной деятельности специалистов высокого уровня, связанной с порождением нового информационного содержания, является их способность «прямого усмотрения истины» [3], то есть в определённом умении специалиста предвидеть результаты своей работы, хотя бы на её ближайшем этапе. Многие известные учёные и практики, многократно сопоставляя начало и итоги своих научных исследований или практических действий, интуитивно в течении всей жизни приобретали способность так называемого внелогического предвидения, которое является важным составляющим успеха в любой области деятельности [6]. Будущие специалисты должны не только понимать важное значение такой способности, но и быть готовыми к её практическому использованию.
Современная вычислительная техника позволяет в процессе обучения в вузе организовать наработку скрытых интуитивных навыков и развитие содержательных составляющих эвристического (эмоционально-чувственного) и гибридного (человеко-машинного) разновидностей интеллекта. Наработка навыков креативной интуиции (содержательных составляющих эмоционально-чувственного интеллекта) осуществляется с помощью автоматизированных контрольно-порождающих тренингов, использующих так называемую биологическую обратную связь при решении нечётко обусловленных задач типа «попадания в цель».
На рис.1 показана общая структура контрольно-развивающего тренинга творческих форм профессиональной деятельности и креативной интуиции. Тренинг реализуется на основе многократного сопоставления «входа» и «выхода», а также использования возможностей природной биологической обратной связи типа «попадание в цель», способствующей ускоренной наработке содержательных составляющих эмоционально-чувственного интеллекта.
Рис.1. Структура контрольно-развивающего тренинга
Условные обозначения: БД и БЗ - базы данных и базы знаний, ТЗ - техническое задание или требуемые значения (в зависимости от контекста), ПР - принятие решений, КИ - контрольные измерения, ФЗ - фактические значения, ТИК-1,2,3,4 - тематические информационные контуры (1,2 - контуры прямой цепи, 3,4 - контуры обратных связей).
Обозначения графического визуализатора: Хп, n=1,2,3... - обозначения проектных параметров ТЗ; Уп, n=1,2,3 - фактические значения (ФЗ) проектных параметров, 1 - кривая отсчёта проектных параметров «от достигнутого», 2 - кривая, отображающая текущие значения изменяемых проектных параметров, 3 - кривая отсчёта проектных параметров от «предельно возможного»; ТЗ - кривая требуемых значений проектных параметров в соответствии с техническим заданием.
Для создания контрольно-развивающих тренингов должны быть разработаны специальные программные комплексы. В ряде случаев оказывается целесообразным при наработке внелогических навыков решений той или иной нечётко обусловленной проектно-конструкторской задачи использовать не аналоговый ввод изменяемых проектных параметров (рис.1), а дискретный, который не требует применения специализированных средств преобразования входных сигналов и программных комплексов, а использует имеющиеся программные средства, адаптированные для проведения тренинга. Тренировочные средства предполагают визуальную интерпретацию результатов. Удобным и доступным способом организации тренингов является использование программы MS Excel, установленной на всех персональных компьютерах, которая имеет как табличную, так и графическую визуализацию и достаточно широкие вычислительные возможности.
Подобные формы обучения могут быть организованы на основе решения задач, характерных для каждого направления подготовки специалистов.
2. Контрольно-обучающий тренинг
Ниже рассматривается тренировочная программа, использующая задачу проектирования топливных баков или сухих отсеков жидкостных ракет для конструкторской подготовки специалистов по направлению 25.03.01 «Ракетные комплексы и космонавтика». Целью проектирования является разработка конструкции подкреплённых оболочек минимальной массы при заданных технологических и проектно-конструкторских ограничениях. Тренинг состоит в подборе оператором геометрических комплексов или отдельных размеров подкреплённой оболочки вафельного типа с различными видами клетки.
В качестве примера на рис. 2 показан вариант квадратной клетки вафельной оболочки.
Здесь Лисх и h - исходная толщина листа-заготовки и толщина полотна оболочки; Ъп - ширина пластины; Ъ - шаг рёбер; с - толщина ребра, r - радиус галтели (скругление между ребром и основным полотном оболочки).
Рис.2. Клетка вафельной оболочки
Главный экран контрольно-развивающего тренинга, представляющий страницу программы MS Excel показан на рис. 3.
Проектировочный расчёт вафельного отсека.
Таблица №1 Таблица №2 Таблица №3
Исходные данные Форма клетк 1 Галтель |есть
Материал |Е (Па) ИМ) R(m) Np (Н) р (Па) Р (КГ'м') а, а? К Pi
АМгб 7.2Е+10 2 1 4.5Е+06 0.0Е+00 2.6Е+03 1 1 6 1
Безразме рные параметры Таблица №4
Np р Масштаб для h
9.95Е-06 0.00Е+00 m 2
Расчётные данньк
V Ф Нс н, н2 Н4 h/R h(M) Ь„сх (м) Ь„ (м) С (М) b (м) М М (кг) m'fi(M)
3 0.2375 1.2999 3.893 1.1260 1.1260 1.2520 0.00427 0.00427 0.0128 0.3189 0.0130 0.3581 0.067 174.7 0 0085
4 0.3167 1.7085 10.648 1.2520 1.2520 1.5040 0.00328 0.00328 0.0131 0.1931 0.0108 0.2256 0.062 161.2 0.00656
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.00282 0.00282 0.0141 0.1500 0.0078 0.1735 0.058 150.2 0 00564
6 0.2660 2.3561 30.580 1.3528 1.3528 1.7056 0.00253 0.00253 0.0152 0.1260 0.0058 0.1435 0.054 141.1 0.005063
7 0.2375 2.6568 44.020 1.3780 1.3780 1.7560 0.00232 0.00232 0.0163 0.1101 0.0045 0.1236 0.051 133.3 0.004648
К 0.2133 2.9516 59.816 1.3960 1.3960 1.7920 0.00217 0.00217 0.0173 0.0985 0.0036 0.1093 0.049 126.8 0.004331
9 0.1930 3.2429 77.978 1.4095 1.4095 1.8190 0.00204 0.00204 0.0183 0.0897 0.0029 0.0985 0.047 121.2 0.004077
10 0.1759 3.5318 98.512 1.4200 1.4200 1.8400 0.00193 0.00193 0.0193 0.0826 0.0025 0.0900 0.045 116.3 0.003868
11 0.1615 3.8192 121.421 1.4284 1.4284 1.8568 0.00185 0.00185 0.0203 0.0769 0.0021 0.0831 0.043 112.0 0.003691
12 0.1492 4.1054 146.706 1.4353 1.4353 1.8705 0.00177 0.00177 0.0212 0.0720 0.0018 0.0774 0.042 108.1 0.003539
Приложение №1. Форма ячейки Приложение №2. Галтель Приложение №3. Цветовые обозначения
квадрат ромб дельта Р1 Исходные данные Расчётные данные
№ 1 2 3 есть 1 Вводится вручную Рассчитывается автоматически
kfl 6 3 6 нет 0 Геометрические характеристики ячейки
ai 1 2 2.309401 Весовые характеристики оболочки
а2 1 2 2.886751 Приложение №4. Ограничения Графическое решение (вводится вручную)
1. Толщина оболочки И - не меньше 2 мм
2. Толщина исходного листа Иисх - не больше 16 мм |Счётчик шагов ч>= | 27|
3. Ширина ребра вафельной клетки - с не меньше 6 мм
Счётчик шагов ю = 1 0
Рис.3. Главный экран контрольно-развивающего тренинга
В таблице №1 «Исходные данные» главного экрана приняты обозначения: Е и р - модуль упругости и плотность материала оболочки; ¿и й - длина и радиус оболочки;
Ыр и р - осевая расчётная нагрузка и внутреннее давление в баке.
В таблице №2 «Формы клетки» предусмотрено использование трёх видов клеток вафельной оболочки: квадратной, ромбической и дельта-структуры. Соответствующие
коэффициенты, определяющие вид клетки, находятся в Приложении №1 в нижней части главного экрана MS Excel.
Существуют различные способы изготовления вафельной оболочки. Два из них отражены в таблице №3 "Галтель"- механическое и химическое фрезерование. В случае химического фрезерования имеется галтель радиуса r, при механическом фрезеровании она отсутствует. В таблице №3 есть возможность выбора соответствующих коэффициентов, которые содержатся в нижней части главного экрана MS Excel (Приложение №2).
Таблица №4 «Масштаб» позволяет выбирать масштабное число m, необходимое для удобства оперативного просмотра и визуального контроля графиков на рис.4.
В Приложении №3 показаны цветовые обозначения строк и столбцов для облегчения обучения оператора работе с таблицей.
В нижней части страницы имеется Приложение №4, в котором перечислены технологические ограничения на толщину исходной заготовки , а также
толщины h и с, соответственно, основного полотна и ребра оболочки. Здесь могут быть установлены и другие ограничения.
В правом нижнем углу главной страницы MS Excel (рис. 3) имеется счётчик шагов (итераций) по двум геометрическим комплексам.
Основная расчётная таблица расположена в центральной части страницы MS Excel (рис.3). В двух левых столбцах находятся варьируемые геометрические комплексы p и р. Далее расположены рассчитываемые вспомогательные коэффициенты Н , Н, Н2, Н3 и Н4 и полученные геометрические характеристики оболочки. Два следующих столбца содержат безразмерные М и фактические M значения массы оболочки. В последнем вспомогательном столбце приведены значения толщины полотна оболочки h, умноженные на выбранный масштаб m. Результаты расчёта, кроме главной таблицы (рис.3), так же представлены графически на рис.4.
Тренировочная работа оператора состоит из этапов возрастающей сложности. Целью поиска является определение границы области геометрических комплексов и подкреплённой оболочки, удовлетворяющих приложенной нагрузке и , при
одновременном учёте заданных ограничений за возможно меньшее число шагов или минимальное время.
На первом этапе указанные геометрические комплексы связаны соотношением, позволяющим получить оболочку, близкую к минимальной массе M [7]. В этом случае оператор последовательно задаёт один из комплексов в рекомендуемом диапазоне чисел.
Рис.4.Графическая визуализация контрольно-развивающего тренинга
Одновременно при каждом значении задаваемого комплекса р оператор находит относительную толщину полотна оболочки Л / И. Для этого создана специальная страница (рис. 5), где имеется цифровая и графическая визуализация этого поиска. Точка пересечения кривой у с осью Л /И является решением. В нижней части таблицы (рис. 5) имеется счётчик шагов (итераций) безразмерной толщины к/Я.
Графическое определение относительной толщины вафельной оболочки
-ю3 R
V Ф Нс Hl Н2 н3 Н4 h/R У1
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0 0.00Е+00 N \ \
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0 00025 183Е-12
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.0005 7.24Е-12
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0 00075 1.58Е-11 \
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.001 2.69Е-11
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0 00125 3.93Е-11 -4.00Е-10 • yj -6.00Е-10 . \
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.0015 514Е-11
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.00175 6.11Е-11
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0002 6.56Е-11 \
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.00225 6.18Е-11
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.0025 4.58Е-11
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0 00275 1.31Е-11 -1.00Е-09 • \
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0003 -4.15Е-11
5 0.2969 ">.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.00325 -1.24Е-10
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.0035 -2.40Е-10 \
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0 00375 -3.98Е-10
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0004 -6.06Е-10
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.00425 -8.72Е-10
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0 0045 -1.21Е-09
5 0.2969 2.0444 19.475 1.3150 1.3150 1.6300 0.00475 -162Е-09
Счётчик шагов h/R = 67
Рис.5. Графическая визуализация для нахождения относительной толщины оболочки
Найденное значение h/R вводится в основную расчётную таблицу (рис.3), в которой далее автоматически определяются значения остальных геометрических характеристик оболочки и отражаются на графиках (рис.4). На графике в верхней части рис.4 собраны геометрические характеристики вафельной оболочки, на которые имеются ограничения, изображённые прямыми горизонтальными линиями. В нижней части рис.4 расположен график геометрической характеристики b, на которую нет ограничений и график массы конструкции M.
Оператор визуально анализирует полученный результат с помощью таблицы на рис.3 и графиков (рис. 4) и определяет значение следующего шага до тех пор, пока не будет найдена граница областей, удовлетворяющих заданным требованиям. На рис. 4 эти области на всех графиках выделены. В пределах каждой выделенной области точки пересечений линии с кривыми соответствуют геометрии подкреплённой
оболочки, удовлетворяющей приложенной нагрузке Np и р. Граница области в данном случае при соответствует наименьшей массе подкреплённой оболочки при
заданных ограничениях. В данном примере эта граница определяется ограничениями на ширину ребра.
На втором этапе задаётся область предполагаемых значений геометрических комплексов, в которой масса подкреплённой оболочки M минимальна. В этом случае оператор организует случайный поиск путём независимого варьирования двумя параметрами при наличии установленных ограничений. Учитывая сложность задачи, можно снять опцию подбора относительной толщины оболочки с помощью таблицы и графика на рис.5 определять её в основной расчётной таблице (рис.3) автоматически. Остальные операции выполняются так же, как на первом этапе.
Тренинг можно ещё более усложнить, перейдя от подбора геометрических комплексов непосредственно к нахождению реальных геометрических характеристик, а также введя новые ограничения.
Пошаговое движение по одному или двум параметрам даёт возможность оперативно анализировать текущее состояние геометрических характеристик конструкции в условиях большого объёма информации, включая заданные ограничения, и на основе анализа прогнозировать изменения этих параметров, а также геометрических и массовых характеристик оболочки.
3. Контрольно-оценочные средства
Объективно, оценку работы оператора можно производить по затраченному времени или общему числу шагов (итераций), выполненному для достижения цели. Если варьируется один геометрический комплекс, то это может быть произведение шагов (итераций) р ■ h/R по результатам работы с таблицами на рис.3 и 5. В случае варьирования двумя независимыми геометрическими комплексами оценку работы оператора можно производить, определяя произведение числа шагов комплексов по
результатам работы счётчика (рис.3). Следует отметить, что для организации счётчиков
шагов (итераций) в программе MS Excel должны быть использованы приложения в виде макроса [8].
Оператору может быть предоставлен выбор тактики поиска. Например, он должен определить способ прохождения рекомендуемого диапазона геометрических параметров. Оператор может пройти весь заданный диапазон и затем уточнить границу области минимальных значений массы оболочки с учётом предложенных ограничений или последовательно приближаться к указанной границе от начала диапазона. Возможны и другие способы. Выбор тактики поиска также является своеобразной тренировкой предсказательных способностей студента, особенно, при неоднократном прохождении тренинга. При этом введение ограничений по времени или точности вычислений на поиск решения значительно усложняют задачу. Практическое использование тренировочной программы показывает, что удачный выбор тактики поиска границы сокращает число шагов (итераций) на 30-40%. Двух- и трёхразовое проведение тренинга сокращает число шагов и времени на решение задачи в полтора, два раза. В то же время, повышение требуемой точности вычислений на одну значащую цифру увеличивает контрольно-оценочные факторы в три-пять раз.
Заключение
Контрольно-обучающие тренинги развивают такие скрытые интеллектуальные возможности будущего специалиста, как умение ориентироваться и адекватно анализировать сложную многофакторную ситуацию, особенно, в условиях дефицита времени, и порождать прогнозирующие виды действий для достижения конечной цели. Отличительная особенность таких обучающих технологий состоит в том, что с их помощью целенаправленно формируются дополнительные интеллектуальные потенциалы специалистов, относящиеся к различным формам внелогического (интуитивного) и гибридного (человеко-машинного) интеллектов, которые напрямую связаны с качеством их познавательной, операционной и творческой деятельности. Это положение, действительно, подтверждается практикой, так как «широта охвата лишь способствует глубине анализа» [6].
Список литературы
1. Добряков А.А. Психолого-педагогические основы подготовки элитных специалистов как творческих личностей. М.: Логос, 2001. 336 с.
2. Голубева М.В. Мыслить эффективно. Как быстро и уверенно решать проблемы. М.: ЭКСМО, 2013. 211 с.
3. Кинякина О.Н. Мозг на 100%. Интеллект, память, креатив. Интенсив-тренинг по развитию суперспособностей. М.: ЭКСМО, 2008. 846 с.
4. Добряков А.А., Карпенко А.П., Смирнова Е.В. Экспертно-аналитическая система управления качеством ментально-структурированной компетентностной подготовки
специалистов // Международная научно-методическая конференция «Информатизация инженерного образования»: тр. М.: Издательский дом МЭИ, 2012. С. 35-38.
5. Добряков А.А., Печников В.П. О гармонизации логической структуры образовательных стандартов // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2014. № 1. С. 375-384. DOI: 10.7463/0114.0676435
6. Гоулман Д. Эмоциональный интеллект: пер. с англ. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. 538 с. [Goleman D. Emotional Intelligence. Bantam Books, 2005.]
7. Лизин В.Т., Пяткин В.А. Проектирование тонкостенных конструкций. М.: Машиностроение, 2003. 447 с.
8. Рудикова Л.В. Microsoft Excel для студента. СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 366 с.
Science and Education of the Bauman MSTU, 2015, no. 01, pp. 221-231.
DOI: 10.7463/0115.0754865
Received:
26.01.2015
Science^Education
of the Bauman MSTU
ISS N 1994-0408 © Bauman Moscow State Technical Unversity
Computer-Aided Training and Quality Assessment of Creative Abilities
V.P. Pechnikov1*, A.A. Dobryakov1
pechnikovjgml .&m.bm&tnju :Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia
Keywords: training, illogical mental activity, foresight, control and evaluation tools
The article describes the training program that takes into account the laws of human mental activity. The peculiarity of this training is that it enables specialists to generate additional intellectual potentials. This potentials relate to various kinds of illogical (intuitive) and hybrid (human-machine) intelligences that are associated with the quality of professional and creative activity in future. Progress in trans-phenomenal functional systems of the brain is possible by means of special procedures and computer-based training programs.
The article offers a logical system of computer-aided training. This system repeatedly compares its input and output data and uses a feedback as the innate human characteristic to obtain the final result.
Computer-aided training can be implemented in analog and numeric form. The article deals with the numeric widely used MS Excel-based software. It provides tabular and graphic style visualization desirable for training.
A specific technical program is used for training. It allows specialists to develop a reinforcement shell of square cell type of minimal weight. In designing various constraints can be considered.
On the main page of MS Excel program there are input data tables, various forms of the cell, methods of its manufacturing, and a scale table. Coefficients needed for calculations are in the next tables. The next tables contain also technological and design limitations. The basic table enables us to vary the geometric complexes of the reinforcement shell. Using the tabular and graphical results of calculations an operator can define values of further steps (iterations). The operator's aim is to design the shell of minimum weight for the shortest time or number of steps. There is number of counters using macros in the MS Excel tables to calculate the number of past iterations.
References
1. Dobryakov A.A. Psikhologo-pedagogicheskie osnovy podgotovki elitnykh spetsialistov kak tvorcheskikh lichnostey [Psycho-pedagogical bases of training of elite specialists as creative individuals]. Moscow, Logos Publ., 2001. 336 p. (in Russian).
2. Golubeva M.V. Myslit' effektivno. Kak bystro i uverenno reshat' problem [Think effectively. How to solve problems quickly and confidently]. Moscow, EKSMO Publ., 2013. 211 p. (in Russian).
3. Kinyakina O.N. Mozg na 100%. Intellekt, pamyat', kreativ. Intensiv-trening po razvitiyu supersposobnostey [The brain is 100%. Intelligence, memory, creativity. Intensive training to develop superpowers]. Moscow, EKSMO Publ., 2008. 846 p. (in Russian).
4. Dobryakov A.A., Karpenko A.P., Smirnova E.V. Expert-analytical quality management system of mental-structured competency training of specialists. Mezhdunarodnaya nauchno-metodicheskaya konferentsiya "Informatizatsiya inzhenernogo obrazovaniya": tr. [Proc. of the International scientific-methodical conference "Informatization of Engineering Education"]. Moscow, MEI Publishing House, 2012, pp. 35-38. (in Russian).
5. Dobryakov A.A., Pechnikov V.P. On the harmonization of logical structure of educational standards. Nauka i obrazovanie MGTU im. N.E. Baumana = Science and Education of the BaumanMSTU, 2014, no. 1, pp. 375-384. DOI: 10.7463/0114.0676435 (in Russian).
6. Goleman D. Emotional Intelligence. Bantam Books, 2005. (Russ. ed.: Goleman D. Emotsional'nyy intellect. Moscow, "Mann, Ivanov i Ferber" Publ., 2013. 538 p.).
7. Lizin V.T., Pyatkin V.A. Proektirovanie tonkostennykh konstruktsiy [Design of thin-walled structures]. Moscow, Mashinostroenie Publ., 2003. 447 p. (in Russian).
8. Rudikova L.V. Microsoft Excel dlya studenta [Microsoft Excel for student]. St. Petersburg, BKhV-Peterburg Publ., 2006. 366 p. (in Russian).
