Карпенко М.П. Телеобучение

Подождите немного. Документ загружается.

М.П. Карпенко. Телеобучение

251

дайк

придерживается точки зрения, что знания хранятся в виде «пучка»

свойств.

Трудности, связанные с психологическим подходом к поставленной

проблеме, привели к попыткам измерения знаний на основании инфор-

мационного подхода. И.Б. Ительсон

рассмотрел возможность измерения

информационного объема восприятия в процессе учебной деятельности в

единицах информации «бит/с». В частности, экспериментально было полу-

чено, что при незнакомых сигналах обучающиеся воспринимают инфор-

мацию со скоростью 6 бит/с, при знакомых, но непривычных сигналах – со

скоростью 18 бит/с, а при хорошо знакомых, привычных сигналах – до

65 бит/с. Однако до сих пор попытки оценить объемы информации с уче-

том их содержательной стороны не увенчались успехом.

В.П. Беспалько

предложил мерой измерения считать существенную

операцию теста как единицы, количественно характеризующей качество

усвоенной деятельности на различных уровнях. Операция теста как еди-

ница измерения удовлетворяет основным требованиям к мере в содержа-

тельном отношении, однако автор отмечает, что «до сих пор еще не найден

однозначный доказательный способ выделения в структуре деятельности

составляющих ее операций».

В.К. Бондаренко

рассмотрел возможность измерения информатив-

ности понятия, выраженного предложением, путем подсчета количества

вопросов, которые можно поставить к этому предложению. Таким обра-

зом, определяется семантическая значимость понятия. Однако нам пред-

ставляется, что учебное содержание, знание, которым должен обладать

обучающийся, не может быть выражено только через усвоенные понятия.

С.А. Изюмова

большое внимание уделяет смысловой организации ма-

териала и приемам этой организации. В этих исследованиях важной пред-

ставляется роль, которую играет осознание связей между понятиями для

эффективности запоминания материала. Этот подход в большой степени

 orndyke P.W. Cognitive structures in comprehension and memory of narrative dis-

course // Cognitive Psychol. 1997. Vol. 9.

Ительсон И.Б. Математические и кибернетические методы в педагогике. М.: Об-

щество «Знание», 1964.

Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. Воронеж: Изд-во Воро-

нежского университета, 1977.

Бондаренко В.К. Технические средства обучения. Вып. 3–7. М.: Общество «Зна-

ние», 1976.

Изюмова С.А. Природа мнемонических способностей и дифференциация обуче-

ния. М., 1995.

252

Когнитивная нейрология и психология обучения

ориентирован на разработку графов логической структуры, являющихся

инструментом выделения учебных элементов и связей между ними. Но

попытка дать количественные оценки путем подсчета учебных элементов

и связей показала определенную субъективность измерения, зависимость

результатов от личности экспериментатора.

Можно было бы привести ссылки и на публикации других авторов, в

чем нет необходимости, так как во всех работах прослеживается единая

мысль: они отражают попытку заменить непрерывное множество амплитуд

отсчетов дискретным множеством, т. е. произвести квантование. Напом-

ним, что под квантованием подразумевается деление на кванты, представ-

ление какой-либо величины в виде последовательного ряда ее отдельных

(дискретных) значений в соответствии с определенным, выявленным или

смоделированным законом. Идея квантования в своей основе базируется

на теореме В. Котельникова, изучавшего возможности передачи непрерыв-

ных сигналов с наименьшими погрешностями. Однако предложенные мо-

дели не обладают достаточной степенью адекватности выделенному нами

объекту измерения.

Анализ и обобщение опыта прошлых лет позволил сделать вывод

о том, что в основе измерения знаний обучающихся безусловно должна

лежать идея квантования, но подход к выделению дискретных значений

должен быть более полным и валидным. В Современной гуманитарной

академии (СГА) под руководством проф. М.П. Карпенко была разработана

квантификационная (квантификация – количественное выражение качес-

твенных признаков) модель измерения объемов знаний и умений, в большей

степени удовлетворяющая требованиям достоверности измерения.

Данная методика опирается на представленную выше гипотезу

(см. § 4.1), в соответствии с которой в долговременной памяти (подсисте-

ме памяти, обеспечивающей продолжительное удержание знаний, а так-

же сохранение умений и навыков и характеризуемой огромным объемом

сохраняемой информации) понятия записываются в виде мыслеобразов,

объединяющих конкретную (образную) и абстрактную стороны нового

понятия или явления. При этом отмечается, что мозг человека записывает

информацию принципиально иначе, чем компьютер. Мозг не дробит ин-

формацию на элементарные единицы, превращая ее в двоичный код. Мозг

записывает мыслеобраз в целом, а не отдельные элементы. Так же и при

воспроизведении – мозг не собирает нужную информацию из разрознен-

ных фрагментов – мыслеобраз извлекается сразу целиком. Иначе говоря,

М.П. Карпенко. Телеобучение

253

единицей записи в мозге можно считать мыслеобраз. Дополнительным

подтверждением является открытие ряда известных нейрофизиологичес-

ких механизмов, отражающих интегративный принцип работы мозга.

В современных технологиях в основном используется магнитный спо-

соб записи информации. Анализ выявленных свойств долговременной па-

мяти человеческого мозга (например, свойства сохранности записей, воз-

можности их точного воспроизведения через многие десятилетия) позво-

ляют предположить, что мыслеобразы записываются в мозгу химическим

способом – в синапсах.

Если говорить о системе логических знаний, приобретаемых в процессе

образования, то в мыслеобразе находят отражение прежде всего понятия,

дающие представление о наиболее существенных свойствах и характерис-

тиках отдельных объектов, процессов и явлений. Исходя из определения

знания как целостной и систематизированной совокупности научных по-

нятий о закономерностях природы, общества и мышления, накопленных

человечеством, можно считать, что понятие является элементом знания.

Понятие может быть интерпретировано и объяснено через систему его

связей и отношений с другими, уже известными понятиями (рис. 4.15).

Первичное

понятие 2

Первичное

понятие 1

Понятие 5

Понятие 4

Понятие 3

Понятие 6 Понятие 7

Рис. 4.15. Модель структуры знания

В мозгу ребенка сначала появляются первичные понятия. Их возник-

новение опирается на креативные способности, так как для формулировки

понятия необходимо осуществление процесса суждения. На базе первич-

ных понятий могут строиться логически обусловленные сложные понятия.

254

Когнитивная нейрология и психология обучения

Здесь можно провести аналогию с геометрией, первичные понятия кото-

рой играют роль аксиом, а логически обусловленные или следующие более

сложные понятия – теорем. Система понятий напоминает ориентирован-

ный граф.

Чем сложнее, значимей понятие, тем больше связей оно имеет с дру-

гими понятиями, входящими в структуру данного знания. Следовательно,

понятию можно приписать характеристику «сложность», под которой по-

нимается количество его связей с другими понятиями. «Сложность» поня-

тия, выраженная через связи (условно дадим такой связи название «линк»,

от англ. link – звено, связь) представляет собой дискретную величину, поз-

воляющую придать дискретные значения непрерывному характеру знаний.

Итак, линк – это единичная связь между понятиями, выступающая в

качестве условной единицы измерения сложности (или емкости) понятия.

Любое новое понятие мы выражаем через те, которыми мы уже владеем – с

помощью связей между ними. Более сложное новое понятие будет иметь

больше связей, и количество линков выразит эту сложность.

Введение единицы знания «линк» позволяет выразить свойства внут-

ренней организации человеческого мышления и памяти, фиксируя смыс-

ловую нагрузку новой информации. Очевидно, что количество линков в

понятии, тексте, теме и целой учебной дисциплине может быть подсчита-

но. Для этого следует выписать все новые понятия и дать им определения

через уже известные понятия. Подсчет ведется достаточно точно, что до-

стигается путем тщательного отбора экспертов – специалистов в конкрет-

ной предметной области. Экспертная оценка считается достаточно надеж-

ной только в том случае, если несколько экспертов получают результаты,

которые можно считать идентичными в рамках допустимых отклонений

(ошибок измерения). Предполагается, что результаты экспертизы могут

зависеть как от личностных особенностей эксперта, так и от содержания

предметной области. Например, в точных науках легче выявлять связи

между отдельными понятиями, чем в гуманитарных. Для подтверждения

этой гипотезы в Современной гуманитарной академии был проведен от-

дельный эксперимент. В ходе эксперимента также были выявлены индиви-

дуальные различия экспертов, оказывающие влияние на количественную

оценку учебного объема

. В процессе подготовки эксперимента были отоб-

Карпенко М.П. Проблема измерения знаний и образовательные технологии //

Журнал практического психолога. 1997. № 4.

Молчанова Г.В., Педанова Е.Л., Попов Ю.А., Чмыхова Е.В. Выявление индивиду-

альных различий экспертов при измерении знаний // Труды СГУ. Вып.4. М.: СГУ, 1997.

М.П. Карпенко. Телеобучение

255

раны текстовые материалы из школьных учебников. Контрольные группы

опытных экспертов провели предварительный подсчет понятий и линков

в каждом тексте, используя разработанную в СГА и ранее апробированную

методику. Эти усредненные результаты были приняты за эталон. Далее

текстовые материалы и методика были предложены экспериментальным

группам экспертов (группа 1 и группа 2). Результаты проведенного иссле-

дования (табл. 4.8) показали, что наименьшее значение средних относи-

тельных отклонений количества линков от эталона характерно для таких

предметов как физика (раздел «механика») и геометрия (раздел «плани-

метрия») – соответственно 1,16 и 1,69%.

Таблица 4.8

Отклонения количества линков от эталона как результат различий оценок

экспертов

Предмет Коли-

чество

понятий

в соот-

ветствии с

эталоном

Количест-

во линков

в соот-

ветствии с

эталоном

Средние

откло-

нения,

группа 1

Средние

откло-

нения,

группа 2

Средние

относи-

тельные

отклоне-

ния гр.1,

Средние

относи-

тельные

отклоне-

ния гр.2,

Русский

язык

28 94 1,52 5,63 5,42 5,86

Физика 50 153 1,78 1,78 3,55 1,16

Биология 95 257 3,76 10,19 3,95 3,96

Геометрия 60 236 2,85 4 4,75 1,69

Анализ личностных характеристик экспертов и сопоставление этих

характеристик с результатами их деятельности позволил дать рекоменда-

ции по отбору экспертов для дальнейшей работы. В частности от эксперта

требуются наличие компетентности в данной предметной области, умения

структурировать учебный материал, выявлять основные связи между по-

нятиями, способности к обобщению и синтезу, переключению с одной ког-

нитивной схемы на другую.

Еще одна серия экспериментов, проведенных в Современной гума-

нитарной академии, была посвящена выявлению средней количествен-

256

Когнитивная нейрология и психология обучения

ной оценки понятий в линках для последующего планирования учебного

процесса. Анализ и экспертная оценка специалистами предметного поля

различных учебных дисциплин показали, что в среднем сущность одного

понятия раскрывается и объясняется через 4,6 линков, а разница в коли-

честве линков в одном понятии, подсчитанных различными экспертами,

обычно не превышает 5%.

Следовательно, для примерных расчетов в об-

ласти практической дидактики можно принять, что сложность одного по-

нятия (или его объем) в среднем равна 4,6 линкам. Такое усредненное по

сложности понятие для целей практической дидактики является единицей

приведения, а объем знаний удобно измерять в приведенных понятиях.

Обучение предполагает овладение не только знаниями, но и умени-

ями. Умение – это действие, для выполнения которого необходим созна-

тельный самоконтроль. Овладение умением подразумевает формирование

способности выполнять некоторое действие по определенным правилам.

Умения являются результатом накопленного опыта в профессиональной

деятельности, и, следовательно, их можно отобразить в виде алгоритма,

т. е. совокупности действий, выполняемых в определенной последователь-

ности для решения задач данного типа. В качестве примера обучения уме-

ниям на основе алгоритмического подхода можно предложить так называ-

емые диагностические алгоритмы, при помощи которых студенты-медики

обучаются постановке диагноза и правильному врачебному мышлению.

Дискретным значением умения можно считать каждый отдельный

этап алгоритма, который мы назовем «степ» – шаг. Количество степов, ко-

торые необходимо выполнить, чтобы продемонстрировать овладение уме-

нием, характеризует сложность или «емкость» умения.

В Современной гуманитарной академии было проведено иссле-

дование, позволившее дать сравнительную оценку умений из различ-

ных направлений обучения. Результаты этого исследования отражены

в табл. 4.9.

В ходе экспертной оценки около 800 различных умений, было уста-

новлено, что в среднем одно умение состоит из 4 степов, т. е. сложность

одного умения для практической дидактики в среднем равна 4 степам. Од-

нако следует отметить, что для решения профессиональных задач подчас

необходимо овладевать умениями, содержащими до 15–20 степов.

Богданов И.В. Учебная информация и единицы ее измерения // Труды СГУ.

М.: СГУ, 2002.

Глоссарий.ру

Оптимизация обучения в медицинском институте. Новосибирск: НГМИ, 1976.

М.П. Карпенко. Телеобучение

257

Таким образом, в предлагаемом

подходе первичными объективными

единицами измерения знаний и уме-

ний являются «линк» и «степ», позво-

ляющие количественно оценить слож-

ность (объем) знаний и умений.

Методологически важным для

построения единой квантификацион-

ной модели измерения объемов зна-

ний и умений является вопрос соотне-

сения между собой единиц измерения

теоретических знаний и практических

умений, т. е. линков и степов:

1) линки и степы могут выступать

в качестве единиц измерения как обу-

ченности (объема знаний и умений,

которыми овладел обучающийся), так

и учебного объема, т. е. содержания

обучения;

2) линки и степы имеют одинаковую природу становления в индиви-

дуальном сознании, так как в основе их формирования лежат сходные ме-

ханизмы на уровне нейрофизиологии и на уровне когнитивных процессов

(см. § 4.1).

Природа линков и степов одинакова, однако степы усваиваются труд-

нее. Коэффициент сложности степа по сравнению с линком можно устано-

вить экспериментальным путем, сопоставляя время заучивания измерен-

ных знаний и умений. В ходе эксперимента было выявлено:

− время усвоения одного умения в среднем равно времени формиро-

вания в сознании обучаемых трех понятий;

− на усвоение одного степа затрачивается в среднем в 3,45 раза време-

ни больше, чем на усвоение одного линка.

Полученные экспериментальные данные позволяют соотнести рас-

сматриваемые единицы измерения теоретических и практических знаний

(понятия, умения, линки и степы) между собой через определенные ко-

эффициенты, которые в дальнейшем будут называться коэффициентами

приведения, по основанию – время усвоения их обучаемыми. Коэффициент

приведения единиц учебного объема – экспериментально установленная ве-

Таблица 4.9

Значение относительных коэф-

фициентов сложности умений в

различных областях знаний

№

п/п

Область знаний Коэф-

фициент

сложнос-

ти умений

1 Экономика 1,0

2 Математика 0,77

3 Юриспруденция 0,71

4 Информатика 0,68

5 Психология 0,52

6 Педагогика 0,4

258

Когнитивная нейрология и психология обучения

личина соотношения времени усвоения одной единицы учебного объема

(i) к другой (j). Усредненные экспериментальные значения коэффициентов

приведения для понятия, умения, линка и степа, которые могут быть исполь-

зованы в расчетах практической дидактики, представлены в табл. 4.10.

Таблица 4.10

Коэффициенты приведения единиц учебного объема

(понятия, умения, линки и степы)

Единицы

учебной

информации

(i)

Коэффициенты приведения к различным единицам учебной ин-

формации (j)

к линкам к степам к понятиям к умениям

Линк 1 0,29 0,22 0,07

Степ 3,45 1 0,75 0,25

Понятие 4,6 1,33 1 0,33

Умение 13,8 4 3 1

Так, для того чтобы выразить объем учебной информации, измерен-

ный в одних единицах, через объем учебной информации в других (требуе-

мых) единицах, необходимо первоначальный объем умножить на коэффи-

циент приведения к объему в других (требуемых) единицах

jiij

KVV =

, (4.3)

где V

– объем учебной информации в исходных единицах; V

– объем учеб-

ной информации в требуемых единицах; K

–коэффициент приведения

учебной информации от исходных единиц к требуемым.

Как показала практика, самой удобной учебной единицей для

измерения объема знаний и умений является «приведенное» понятие»

(пп) – оно едино для обоих видов учебной работы, отражает мыслеобраз

и крупнее, чем линк и степ. В дальнейших расчетах и рассуждениях

используется «пп».

Предложенный подход безусловно добавит работы авторам учебников

и других учебно-методических материалов в связи с необходимостью кван-

М.П. Карпенко. Телеобучение

259

тифицирования и измерения учебного объема, но это компенсируется воз-

можностью решения целого ряда задач, связанных с оптимизацией учебно-

го процесса, с оценкой качества обучения, качества подготовки выпускника,

а именно:

− определение оптимального объема знаний в зависимости от продол-

жительности обучения;

− отбор учебной информации и «дозирование» знаний;

− разработка научно обоснованных учебных планов, распределение

учебного содержания по циклам и блокам дисциплин;

− предоставление учебной информации с учетом психологических воз-

можностей обучающегося;

− установление различий в уровнях усвоения знаний и овладения уме-

ниями;

− определение экономической эффективности и продуктивности раз-

личных дидактических средств и обучающих технологий.

Выводы

1. Когнитивные функции мозга – самая сложная область нейронауки,

где осталось очень много загадок и нерешенных вопросов. Тем не менее,

уже сегодня дидактику как теорию обучения следует строить на сведениях

о структуре и функциях мозга – особенно на тех фактах, которые объясня-

ют феномены обучения и памяти.

2. Современные сведения о нейронной структуре мозга позволяют

утверждать, что «знания» кодируются в нейронных соединениях (синап-

сах). Обучение происходит либо через рост новых синапсов, либо через

усиление или ослабление уже имеющихся. Поэтому введение любого но-

вого долгосрочного знания приводит к модификации структуры мозга. В

продолжение этой мысли намечается пока еще никем не реализованный

подход: по структуре мозга можно судить об объеме знаний человека, уровне его

образования.

3. В учебном процессе необходимо реализовывать главный принцип

дифференциальной дидактики: свободный временной режим и возмож-

ность выбора количества повторений учебного материала. Для этого не-

обходима объективная, количественная оценка индивидуальных психо-

физиологических характеристик, определяющих скорость обучения. Один

из критериев такой оценки – коэффициент депрессии альфа-ритма элект-

роэнцефалограммы (КАД), который отражает уровень общей активации

260

Когнитивная нейрология и психология обучения

головного мозга. Медленный темп усвоения знаний может иметь прямо

противоположные причины: либо недостаточную, либо избыточную акти-

вацию мозга.

4. Умственное утомление – важнейший фактор, ограничивающий воз-

можности человека в процессе трудовой и особенно учебной деятельнос-

ти. Однако исследования показывают, что существует и стимулирующий

эффект умственного утомления. При избыточной активации умеренное

умственное утомление возвращает мозг в зону «оптимального функци-

онального состояния» – при этом возрастает и скорость заучивания. В

учебном процессе такая регуляция функционального состояния может

быть реализована как чередование нескольких дней интенсивных занятий

с днем полного отдыха.

5. Принципиальным для практики обучения может стать феномен не-

способности к полному усвоению, обнаруженный в старших возрастных груп-

пах. Как минимум, придется пересмотреть модель «полного усвоения»,

которая лежит в основе большинства современных технологий обучения.

Нейробиологическая основа неспособности к полному усвоению – дисбаланс

активирующих систем мозга. При этом «снятие временных ограничений»

необходимо именно при проверке знаний, когда эмоциональное напряже-

ние особенно велико. Зачетное тестирование и экзаменацию следует пред-

варять тренировочными попытками, что значительно ослабит стрессовый

фактор.

6. Актуальными для практики образования остаются теоретические

модели когнитивных функций. «Гипотетическая модель когнитивной фун-

кции мозга» и «Модель пофазового усвоения знаний» (автор – проф. М.

П. Карпенко) позволяют связать нейрофизиологические процессы и при-

нципы построения учебного процесса, рассчитать дидактические приемы

и оптимизировать учебный процесс.

7. Анализируя потребности сферы образования, можно найти пробле-

мы, которые еще долго (а может быть, и никогда) не были бы сформули-

рованы в нейронауке, останься она только медико-биологической дисцип-

линой. Так, необходимо признать, что мозг человека записывает информа-

цию принципиально иначе, чем компьютер – он не дробит информацию на

элементарные единицы, превращая ее в двоичный код. Мозг записывает и

воспроизводит не отдельные элементы, а мыслеобраз в целом. Запись сле-

дов памяти в синапсе происходит химически: каждый мыслеобраз коди-

руется уникальным сочетанием и концентрацией нейромедиаторов. При