1. Понятийный аппарат информационных технологий обучения.

В технологическом подходе к обучению выделяются следующие этапы:

-постановка целей и их максимальное уточнение, формулировка учебных целей с ориентацией на достижение результатов;

-подготовка учебных материалов и организация всего хода обучения в соответствии с учебными целями;

-оценка текущих результатов, коррекция обучения, направленная на достижение поставленных целей;

-заключительная оценка результатов.

Технология обучения – есть последовательность (не обязательно строго упорядоченная) процедур и операций, составляющих в совокупности целостную дидактическую систему, реализация которой в педагогической практике приводит к достижению гарантированных целей обучения и воспитания. Процедуры следует рассматривать как опорные дидактические средства, обеспечивающие в совокупности движение субъекта обучения к заданным целям.

Существенные ее признаки: диагностическое целеобразование, результативность, экономичность, алгоритмируемость, проектируемость, целостность, управляемость, корректируемость, визуализация.

Цель поставлена диагностично, если: дано настолько точное описание формулируемого качества, что его можно безошибочно дифференцировать от любых других качеств; имеется способ, "инструмент" для однозначного выделения диагностируемого качества; возможно измерение интенсивности диагностируемого качества на основе данных контроля; существует шкала оценки качества, опирающаяся на результаты измерений.

Экономичность выражает качество технологии обучения, обеспечивающее резерв учебного времени, оптимизацию труда преподавателя и достижение запланированных дидактических результатов.

Корректируемость предполагает возможность постоянной оперативной обратной связи, последовательно ориентированной на четкое целеполагание.

Визуализация затрагивает вопросы применения различной аудиовизуальной и электронно-вычислительной техники, а также конструирования и применения различных дидактических материалов и оригинальных наглядных пособий.

Технология обучения отвечает на вопрос как учить результативно..

Основные функции технологии обучения: описательная, объяснительная и проектировочная.

Описательная функция раскрывает существенные аспекты практического процесса обучения и делает это достаточно точно. Пользуясь соответствующим инструментарием, различные специалисты должны дать одинаковое описание этого процесса.

Объяснительная функция позволяет выяснить эффективность различных компонентов обучения (например, эффективность различных методов) и определить оптимальные их комбинации.

Проектировочная функция осуществляется при описании процесса обучения на всех уровнях, включая уровень педагогической реализации.

Алгоритм образовательной концепции на основе использования технологии обучения:

1.описание конечных целей (цели) системы образования;

2.описание в диагностичных показателях промежуточных целей;

3.обоснованное конструирование содержания обучения;

4.рекомендация стандартных технологий обучения, гарантирующих достижение поставленных целей и обеспеченных методиками объективного контроля качества обучения;

5.описание организационных форм и условий обучения.

Технология обучения как системный метод определения, создания, реализации и взаимодействия процессов преподавания и учения с целью оптимизации форм образования.

Под информационной технологией обучения в профессиональной подготовке специалистов понимается система общепедагогических, психологических, дидактических, частнометодических процедур взаимодействия педагогов и обучаемых с учетом технических и человеческих ресурсов, направленную на проектирование и реализацию содержания, методов, форм и информационных средств обучения, адекватных целям образования, особенностям будущей деятельности и требованиям к профессионально важным качествам специалиста.

Под дидактическими принципами понимаются исходные положения, лежащие в основе отбора содержания, организации и осуществления процесса обучения.

2. Модели представления знаний

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам: продукционные модели; семантические сети; фреймы; формальные логические модели.

Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)».

Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под «действием» (консеквентом) — действия, выполняемые при успешном исходе поиска. Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Плюсами модели являются: наглядность, высокая модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений, простотой механизма логического вывода.

Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.

В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: «это», «имеет частью», «принадлежит», «любит». Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: класс-элемент класса (цветок-роза); свойство-значение (цвет-желтый); пример элемента класса (роза - чайная).

Существует несколько классификаций семантических сетей, связанных с типами отношений между понятиями.

По количеству типов отношений:

•Однородные (с единственным типом отношений). •Неоднородные (с различными типами отношений).

По типам отношений:

•Бинарные (в которых отношения связывают два объекта). •N-арные

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

•связи типа «часть — целое» («класс — подкласс», «элемент —множество», и т. п.);

•функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»...);

•количественные (больше, меньше, равно...);

•пространственные (далеко от , близко от, за, под, над...);

•временные (раньше, позже, в течение...);

•атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);

•логические связи (И, ИЛИ, НЕ);

•лингвистические связи и др.

Основным преимуществом модели является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостатком этой модели является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети.

Формальные логические модели основаны на классическом исчислении предикатов 1-го порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Недостатки: исчисление предикатов 1-го порядка в промышленных экспертных системах практически не используется; эта логическая модель применима в основном в исследовательских «игрушечных» системах, т.к. предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области.

Фрейм — это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия.

«слоты» – это незаполненные значения некоторых атрибутов – например, количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др.

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире.

(ИМЯ ФРЕЙМА: )

(имя 1-го слота: значение 1-го слота),

(имя 2-го слота: значение 2-го слота),

...

(имя N-го слота: значениеN-го слота)).

Ту же запись можно представить в виде таблицы, дополнив ее двумя столбцами.

Дополнительные столбцы предназначены для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма, так образуются сети фреймов. Существует несколько способов получения слотом значений во фрейме-экземпляре:

•по умолчанию от фрейма-образца (Default-значение);

•через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте АКО;

•по формуле, указанной в слоте; •через присоединенную процедуру;

•явно из диалога с пользователем; •из базы данных.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствование из теории семантических сетей так называемое наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, то есть переносятся, значения аналогичных слотов.