Использование новых информационных технологий при обучении химии в ВУЗе

| Категория реферата: Рефераты по педагогике
| Теги реферата: реферат планирование, пушкин пушкин пушкин изложение
| Добавил(а) на сайт: Жидков.

2. формировать интерес к изучаемому предмету;

3. целенаправленно формировать обобщенные приёмы умственной деятельности;

4. развивать самостоятельность учащихся;

5. готовить учащихся к творческой преобразующей деятельности;

6. вырабатывать умение пользоваться полученными знаниями и расширять эти умения за счёт самостоятельного изучения.

Применение информационных технологий в обучении определило важный принцип обучения - принцип индивидуализации. Каждый обучаемый следует индивидуальному ритму обучения, со своим, именно ему необходимым уровнем помощи, темпом работы, с заданной глубиной изучаемого материала.
Целостность учебного процесса при этом не нарушается. Через индивидуализацию обучения с помощью информационных технологий осуществляется переход к его дифференциации. Также при эффективном использовании информационных технологий происходят изменения мотивации у учащихся.

Целесообразность использования информационных технологий в образовательном процессе определяется и тем, что с их помощью наиболее эффективно реализуются такие дидактические принципы, как научность, доступность, наглядность, сознательность и активность обучаемых, индивидуальный подход к обучению. При использовании НИТ успешно сочетаются различные методы, формы и средства обучения.

Обучение через использование новых информационных технологий - способ обучения, который может при необходимости замещать учителя, т.е. быть независимым. Наибольший эффект от использования новых информационных технологий в образовательном процессе достигается при использовании информационных и демонстрационных программ, моделирующих программ, обеспечивающих интерактивный режим работы обучаемого с компьютером, экспертных систем для диагностики уровня обученности, доступа к информационным ресурсам сети Интернет.

В современном образовании можно выделить две формы обучения: последовательное, строго определённое (линейное) обучение и нелинейное
(непоследовательное) индивидуально-ориентированное обучение.

Наиболее интересным и перспективным является нелинейное, личностно- ориентированное обучение, которое стало доступным благодаря информационным и коммуникационным технологиям.

Нелинейные модели знаний, нелинейные средства и технологии обучения могут позволить значительно совершенствовать учебный процесс по курсам дисциплин естественно-математического цикла в условиях глобальной информатизации и коммуникации общества.

Принято различать декларативные знания, то есть знания о фактах, явлениях и закономерностях и процедурные знания, представляющие собой умение решать задачи. Процедурные знания возникают на основе декларативных исключительно путём интенсивной практики. Обладание ими отличает квалифицированных специалистов (экспертов).

Компьютерные системы обучения декларативным знаниям появились достаточно давно и достигли высокого уровня совершенства благодаря современным технологиям гипертекста и мультимедиа. Существенно бoльшие трудности связаны с передачей второго вида знаний, так как для этого необходима среда, в которой можно научить решению задач, основываясь на процедурных знаниях эксперта. То есть должна быть построена модель процесса решения задач рассматриваемой предметной области. Создание подобных моделей для таких областей, как типовые задачи алгебры или геометрии, — не проблема, поскольку в данном случае эксперт-математик может явно сформулировать идеальную стратегию, следуя которой новичок придёт к корректному решению. Иначе обстоит дело со многими недостаточно определёнными областями знаний.

Данное обстоятельство привело к необходимости создания программных систем, основанных как на традиционных методах алгоритмической обработки данных, так и на методах создания и использования баз знаний — совокупности единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и, возможно, неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.

В течение последних 10-15 лет в рамках исследований по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление — экспертные системы
(ЭС). Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы в рассматриваемой проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

На протяжении последних двадцати лет специалисты в области интеллектуальных систем ведут активные исследовательские работы в области создания и использования экспертных систем, предназначенных для сферы образования. Появился новый класс экспертных систем — экспертные обучающие системы.

Экспертная обучающая система (ЭОС) — это программа, реализующая ту или иную педагогическую цель на основе знаний эксперта в некоторой предметной области, осуществляя диагностику обучения и управления учением, а также демонстрируя поведение экспертов (специалистов-предметников, методистов, психологов). Экспертность ЭОС заключается в наличии в ней знаний по методике обучения, благодаря которым она помогает преподавателям обучать, а учащимся — учиться.

Однако большинство разработанных к настоящему времени систем используют достаточно ограниченные методы в организации диалога с обучаемым, а также неразвитые системы объяснения хода своей работы. Кроме того, следует констатировать, что появление нового поколения программных средств учебного назначения — экспертных обучающих систем — требует переосмысления наработанных положений в области использования программных педагогических средств в учебном процессе, систем в учебном процессе, не получили своего должного обоснования. Архитектура экспертной обучающей системы включает в себя два основных компонента:

1. базу знаний (хранилище единиц знаний);

2. программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений (решения), приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса.

Обмен данными между обучаемым и ЭОС выполняет программа интеллектуального интерфейса, которая воспринимает сообщения обучаемого и преобразует их в форму представления базы знаний и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат обучаемого и выдает сообщение на требуемый носитель. Важнейшим требованием к организации диалога обучаемого с ЭОС является естественность, которая не означает буквально формулирование потребностей обучаемого предложениями естественного языка. Важно, чтобы последовательность решения задачи была гибкой, соответствовала представлениям обучаемого и велась в профессиональных терминах.

Наличие развитой системы объяснений (СО) чрезвычайно важно для ЭОС, работающих в области обучения. В процессе обучения такая ЭОС будет выполнять не только активную роль «учителя», но и роль справочника, помогающего обучаемому изучать внутренние процессы, происходящие в системе, с помощью моделирования прикладной области. Развитая СО состоит из двух компонент: активной, включающей в себя набор информационных сообщений, выдаваемых обучаемому в процессе работы, зависящих от конкретного пути решения задачи, полностью определяемых системой; пассивной (основной компоненты СО), ориентированной на инициализирующие действия обучаемого.

Активная компонента СО является развернутым комментарием, сопровождающем действия и результаты, полученные системой. Пассивная компонента СО — это качественно новый вид информационной поддержки, присущей только системам, основанным на знаниях. Эта компонента, помимо развитой системы помощи, вызываемой обучаемым, имеет системы пояснений хода решения задачи.

Важной особенностью развитой СО является использование в ней естественного языка общения с обучаемым. Широкое применение систем «меню» позволяет не только дифференцировать информацию, но и в развитых ЭОС судить об уровне подготовленности обучаемого, формируя его психологический портрет.

Однако обучаемого не всегда может интересовать полный вывод решения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их важности и уровня знаний обучаемого. Для этого в базе знаний необходимо поддерживать модель знаний и намерений обучаемого. Если же обучаемый продолжает не понимать полученный ответ, то система должна в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать его тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подробно отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в выводе не использовались.