авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 | 3 |

Методическая система подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

ШИРОКИХ Анна Александровна

МЕТОДИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПОДГОТОВКИ УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ ПО ОСНОВАМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

13.00.02 – теория и методика обучения и воспитания (информатика, уровень высшего профессионального образования)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата педагогических наук

Омск - 2007

Работа выполнена на кафедре информатики и вычислительной техники ГОУ ВПО «Пермский государственный педагогический университет».

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,
профессор Евгений Карлович Хеннер
Официальные оппоненты: доктор педагогических наук, доцент Ирина Ивановна Раскина кандидат педагогических наук, доцент Наталья Ананьевна Мещерякова
Ведущая организация: Московский государственный гуманитарный университет им. М. А. Шолохова

Защита состоится 29 мая 2007 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.177.01 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора педагогических наук при Омском государственном педагогическом университете по адресу: 644099, г. Омск, Набережная Тухачевского, 14, ауд. 212.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Омского государственного педагогического университета.

Автореферат разослан «__» __________ 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета М. И. Рагулина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. С введением в 1985 г. в школах предмета «Основы информатики и вычислительной техники» началось осуществление регулярной подготовки учителей информатики в педагогических вузах. Характерной особенностью информатики является быстрое развитие предметной области. С момента введения нового школьного курса информатика существенно расширила свои границы, что не могло не повлиять на систему подготовки учителей инфор­матики.

Требования к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы подготовки учителя информатики, к
условиям ее реализации и срокам освоения определяются государственным образовательным стандартом. Развитие информатики как научной и образовательной области обусловливает изменение требований к учителю информатики, что находит отражение в появлении новых поколений стандартов высшего педагогического
образования.

Анализ государственных образовательных стандартов выявил тенденцию к увеличению времени и объема подготовки будущих учителей информатики в области искусственного интеллекта. В государственном образовательном стандарте, утвержденном в 2005 г. и действующем в настоящее время, основы искусственного интеллекта представляют собой отдельную дисциплину предметной подготовки учителей информатики, в структуру которой включено такое направление науки, как модели представления знаний; значительное место отводится также экспертным системам.





Эти обстоятельства плюс интеллектуализация обучающих систем, рост числа программных комплексов, реализующих идеи и принципы искусственного интеллекта, обусловили необходимость в научно-обоснованной методической системе обучения основам искусствен­ного интеллекта будущих учителей информатики.

Исследование проблемы фундаментализации профессиональной и, как следствие, предметной (как одной из ее составляющих) подготовки учителя информатики является актуальным направлением педагогического поиска.

Фундаментализация, предполагающая углубление теоретической, общеобразовательной и общенаучной подготовки, является тенденцией, характерной для отечественного высшего профессионального образования в целом. Проблему отбора содержания фундаментальной (теоретической) подготовки учителя информатики анализировли А. А. Кузнецов, Э. И. Кузнецов, М. П. Лапчик, Р. Р. Фокин, Н. И. Пак, И. А. Румянцев, Е. К. Хеннер, М. В. Швецкий и др.

Можно выделить два аспекта решения проблемы фундаментализации предметной подготовки учителя информатики: внутрипредметный и межпредметный.

С одной стороны, поиск решения проблемы направлен на внутрипредметную область информатики с переносом акцентов на применение формальных методов и соответствующего математического
аппарата. При этом вопросу обучения будущих учителей информатики основам искусственного интеллекта уделяется мало внимания (либо не уделяется совсем).

С другой стороны, в исследованиях В. П. Беспалько, А. И. Еремкина, В. И. Кагана, А. М. Новикова, В. А. Сластенина и др.
подчеркивается, что дальнейшая фундаментализация подготовки специалистов должна быть направлена на педагогическую интеграцию, преодоление разрыва между знаниями, полученными студентами при изучении различных учебных дисциплин за счет существенного развития межпредметных связей. В работах, посвященных межпредметным связям информатики с другими научными дисциплинами в высшем педагогическом образовании, также не уделяется должного внимания тематике искусственного интеллекта; и это несмотря на то, что таким связям способствует соприкосновение данного раздела информатики со многими другими науками: математической логикой, теорией
вероятностей, математической статистикой, лингвистикой, психоло­гией и др.

Учитывая оба аспекта решения указанной выше проблемы фундаментализации высшего профессионального образования, можно сделать вывод, что в современных педагогических исследованиях слабо изучены особенности теоретической и практической подготовки учителей информатики в области искусственного интеллекта, а также реализации межпредметных связей при изучении данного раздела информатики.

Новые требования, предъявляемые к будущим учителям информатики, значимость основных разделов искусственного интеллекта для их фундаментальной подготовки, перспективность внедрения прикладных систем на основе методов искусственного интеллекта в образование определяют актуальность выбранной темы исследования.

Проблема исследования состоит в разрешении противоречия между необходимостью совершенствования предметной подготовки учителей информатики в сторону ее фундаментализации и недостаточной разработанностью принципов, содержания, организационных форм и методов обучения будущих учителей информатики основам искусственного интеллекта как одной из актуальных и развивающихся областей информатики.

Понятие искусственного интеллекта включает в себя ряд направлений: интеллектуальные информационные системы, генерация и распознавание речи, разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод, распознавание образов и другие. Данная работа охватывает не все, а только те из них, которые являются устоявшейся фундаментальной основой, составляющей теоретическую базу современных исследований в области искусственного интеллекта. К таким разделам можно отнести инженерию знаний как методологию приобретения, моделирования и формализации концептуальных знаний, ориентированную на компьютерную обработку, а также развивающуюся на основе инженерии знаний идеологию и методологию экспертных систем.

Объектом исследования является процесс предметной подготовки будущих учителей информатики в педагогическом вузе.

Предмет исследования составила методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, а именно совокупность пяти взаимосвязанных компонентов: целей, содержания, методов, организационных форм и средств обучения (по А. М. Пыш­кало).

Основной целью исследования является повышение уровня предметной подготовки учителей информатики на базе созданной методической системы обучения по основам искусственного интеллекта.

Рабочая гипотеза исследования заключается в том, что повышение уровня предметной подготовки учителей информатики может быть достигнуто, если применить методическую систему обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, при разработке которой фундаментальный подход к обучению сочетается с использованием:

– деятельностного подхода в качестве теоретической основы совершенствования профессиональной и, в частности, предметной подготовки будущих учителей информатики;

– системного подхода при анализе теории искусственного интеллекта с целью выделения объектов, явлений и методов, которые целесообразно выбрать в качестве учебных элементов;

– анализа концепций искусственного интеллекта для уточнения системообразующего понятия «знания» и конкретизации его понимания (использования) с точки зрения искусственного интеллекта;

– логико-семантического подхода, методов искусственного
интеллекта (сетевого моделирования и тезаурусного метода) к систематизации и структурированию понятий учебного курса;

– технологий отбора элементов методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, основанных на применении принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов.

Исходя из цели исследования и выдвинутой гипотезы, были
поставлены задачи исследования:

    1. Проанализировать современные проблемы предметной подготовки учителей информатики и их возможное решение при проектировании методической системы обучения основам искусственного
      интеллекта.
    2. Использовать системный подход для анализа теории искусственного интеллекта как объекта изучения, выделить основные учебные элементы, осуществить систематизацию понятий на основе методов искусственного интеллекта, построить структурно-логическую модель соответствующей учебной дисциплины.
    3. Проанализировать основные тенденции взаимного влияния искусственного интеллекта и образования, выявить проблемы, возникающие в связи с недостаточной подготовленностью учителей в
      области искусственного интеллекта.
    4. Выявить особенности обучения учителей информатики основам искусственного интеллекта, в частности теории экспертных систем и инженерии знаний в педагогическом вузе.
    5. Произвести отбор элементов методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, основываясь на применении принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов.
    6. Экспериментально апробировать разработанную методическую систему обучения, учебно-методическую и программную поддержку по теории экспертных систем и инженерии знаний.

Методологические основания исследования:

– системный подход как метод познания (И. В. Блауберг, В. С. Тюхтин, А. И. Уемов, Э. Г. Юдин и др.);

– деятельностный подход к процессу обучения (Л. С. Выготский, А. Н. Леонтьев, А. И. Пискунов, В. А. Сластенин, Н. Ф. Талы­зина и др.),

Теоретические основания исследования:

научные основы организации учебного процесса в отечественном вузе (Б. Г. Ананьев, С. И. Архангельский, В. П. Беспалько,
С. И. Зиновьев и др.);

– результаты исследований по проблемам внутрипредметных и межпредметных связей (И. Д. Зверев, В. Н. Максимова, М. Н. Скаткин, Г. И. Батурина, В. А. Далингер и др.);

– результаты исследований по проблемам информатизации образования (С. А. Бешенков, Я. А. Ваграменко, М. П. Лапчик, В. С. Леднев, И. В. Марусева, А. В. Могилев, Н. И. Пак, И. В. Роберт, Е. К. Хеннер,
М. В. Швецкий и др.).

– результаты исследований по проблемам искусственного интеллекта, экспертных систем и инженерии знаний (Н. М. Антипина,
Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский, И. Л. Братчиков, П. Л. Брусиловский, В. Н. Вагин, О. В. Герман, С. В. Грызлов, Т. А. Кувалдина,
Н. Нильсон, Д. А. Поспелов и др.)

Для решения поставленных задач применялись следующие
методы исследования:

– изучение и анализ философской, педагогической, дидакти­ческой, психологической, методической и предметной литературы по теме исследования;

– анализ образовательных стандартов, проектов, программ, учебных пособий, определяющих структуру и содержание обучения информатике в школе и вузе;

– наблюдение за ходом учебного процесса, деятельностью студентов, анкетирование;

– анализ передового педагогического опыта преподавания информатики в педагогическом вузе;

– моделирование элементов учебного процесса;

– педагогический эксперимент, статистическая обработка его результатов и их анализ.

Научная новизна исследования состоит в том, что разработана методическая система обучения основам искусственного интеллекта учителей информатики на базе фундаментального подхода к обучению, в соответствии с принципами опережающей профессиональной подготовки учителей.

Теоретическая значимость исследования заключается в
том, что

– выявленные в процессе исследования возможности обучения основам искусственного интеллекта способствовали усилению фундаментализации предметной подготовки будущих учителей информатики;

– осуществленные в работе систематизация и структурирование понятий учебного курса на основе применения методов искусственного интеллекта позволили обеспечить эффективное усвоение студентами системы основных понятий дисциплины, формирование целостного представления об изучаемой предметной области;

– учет выявленных особенностей обучения основам искусственного интеллекта, а также дидактических принципов, принципов опережающей профессиональной подготовки при создании научно-обоснованной методической системы позволил повысить уровень подготовки учителей информатики по теории экспертных систем и инженерии знаний.

Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанная в ходе исследования и внедренная в учебный процесс методическая система обучения студентов теории экспертных систем и инженерии знаний позволила повысить уровень предметной подготовки будущих учителей информатики. Методическая система, учебно-методические материалы, а также программная поддержка
могут использоваться при обучении студентов педагогических вузов в рамках курсов «Введение в искусственный интеллект», «Интеллектуальные информационные системы», а также на курсах повышения
квалификации учителей информатики.

Положения, выносимые на защиту:

  1. Растущее влияние методов и технологий искусственного интеллекта на образование, перспективность их применения в целях
    повышения эффективности обучения, а также введение в общеобразовательную школу профильного обучения существенно влияют на требования к уровню подготовки будущих учителей информатики. Это обусловливает необходимость корректировки и расширения компонентов методической системы обучения основам искусственного
    интеллекта будущих учителей информатики.
  2. Обучение теории экспертных систем и инженерии знаний на основе логико-семантического подхода к систематизации и структурированию понятий учебного курса, применения методов искусственного интеллекта, в частности, сетевого моделирования и тезаурусного метода, позволяет повысить уровень предметной подготовки учителей информатики.
  3. Обучение будущих учителей информатики теории экспертных систем и инженерии знаний на основе разработанной методи­ческой системы способствует повышению уровня предметной подготовки будущих учителей информатики, а именно: 1) эффективному усвоению ими знаний и умений в области искусственного интеллекта; 2) повышению уровня готовности к профессиональной деятельности; 3) повышению уровня информационной и логической культуры мышления.

Диссертационное исследование проводилось в 2001–2006 гг.

База исследования: математический факультет и факультет информатики и экономики Пермского государственного педагогического университета.

Основные этапы работы:

– анализ общей и специальной литературы по проблеме, опыта преподавания информатики в вузе (2001–2004 гг.);

– формулировка основных теоретических положений, разработка методики обучения теории экспертных систем и инженерии знаний в педвузе и проведение педагогического эксперимента; разработка программного обеспечения, учебно-методических материалов и учебного пособия для студентов педвузов (2002–2006 гг.).

Достоверность полученных результатов исследования обеспечивается научной обоснованностью исходных теоретических положений, внутренней непротиворечивостью логики исследования, проведением педагогического эксперимента, адекватностью применяемых
методов целям и задачам исследования, использованием математических методов обработки результатов и педагогических критериев в их качественной интерпретации.

Апробация. Материалы диссертации были представлены в докладах на семинарах и конференциях: IX областная научно-методи­ческая конференция «Рождественские чтения» (Пермь, 2005), Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации образования: региональный аспект» (Чебоксары, 2005), X областная научно-методическая конференция «Рождественские чтения» (Пермь, 2006), IV региональная научно-практическая конференция «Образование в Уральском регионе: научные основы развития и инноваций» (Екатеринбург, 2006), Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании» (Москва, 2006), Пермский городской научно-методический семинар
«Информационные и коммуникационные технологии в образовании» (Пермь, 2006), XI Всероссийская научно-методическая конференция по вопросам применения ИКТ в образовании «Рождественские чтения» (Пермь, 2007).

Внедрение результатов проведенного исследования осуществлялось путем создания и публикации учебного пособия для студентов по экспертным системам, в ходе проведения занятий по теории
экспертных систем и инженерии знаний для студентов дневного и
вечернего отделения математического факультета и факультета инфор­матики и экономики Пермского государственного педагогического университета.



Pages:   || 2 | 3 |
 



Похожие работы:







 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.