Технология конструирования структурно-ментальных схем для расчетных задач

Цель исследования. Современные средства и методы обучения, как правило, неявно опираются на модель «черный ящик». В отличие от нее, модель «белый ящик» имеет явные дидактические преимущества. К сожалению, их сложно реализовать в образовательном процессе в связи с отсутствием доступных способов конструирования этой модели. Целью исследования является разработка технологии конструирования модели «белого ящика» в виде структурно-ментальной схемы расчетных задач в области элементарной физики. Эта технология предполагает использование вычислительных примитивов для построения задачных схем путем их суперпозиции.

Материалы и методы. Разработка технологии конструирования модели «белый ящик» в виде структурно-ментальной схемы расчетных задач в области элементарной физики. Использование вычислительных примитивов для построения задачных схем путем их суперпозиции. Определение сложности конкретной задачи через количество примитивов, участвующих в «маршруте» хода решения. Организация обучения студентов по модели «белый ящик» с визуализацией процесса формирования умений решать расчетные задачи.

Результаты. Схемы имеют возможность обеспечить прочность и полноту формирования умения решать задачи у обучаемого. При этом многообразие маршрутов и набор весов его путей составляют информационную модель обучения. В качестве примера представлены структурно-ментальные схемы по теме «тепловые явления». Они показывают необходимость использования нескольких типов примитивов, в частности, примитивов-функций, примитивов-суммы. Структурно-ментальные схемы позволяют организовать обучение студентов по модели «белый ящик», визуализировать процесс формирования и развития у обучаемых умений решать расчетные задачи, тем самым обеспечивая контроль и самоконтроль учебной деятельности.

Заключение. Опираясь на положения ментального подхода, предложена технология построения структурно-ментальных схем, представляющих когнитивный образ мыслительной деятельности по решению расчетных задач. Базовой основой технологии являются вычислительные примитивы, с помощью которых конструируются задачные схемы путем их суперпозиции. Сложность конкретной задачи определяется количеством примитивов, участвующих в «маршруте» хода решения. Предложенная технология применима для построения структурно-ментальных схем расчетных задач в различных предметных областях.

1. Андерсон Дж. Р. Когнитивная психология. Пер. с англ. С. Комаров; гл. ред. Е. Строганова. 5 е изд. СПб.: Питер, 2002. Серия «Мастера психологии». 496 с.

2. Асауленко Е.В. Автоматизация процесса организации персонифицированной самостоятельной работы студентов по решению задач на основе когнитивного подхода: дис. ... канд. пед. наук: 13.00.02 / Асауленко Евгений Васильевич. Красноярск, 2020. 205 с.

3. Асауленко Е.В. Анализ процесса развития методов контроля знаний с позиции теории черного ящика // Педагогическое образование в России. 2016. № 5. С. 41–46.

4. Асауленко Е.В. О применении модели черного ящика при контроле знаний // Сибирский учитель. 2016. № 6 (109). С. 57–61.

5. Асауленко Е.В. Тестирование знаний учащихся на основе машинного анализа ментальных карт // Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева. 2013. № 4. С. 239–243.

6. Асауленко Е.В. Формирование способностей ученика решать вычислительные физические задачи на основе ментальных схем // Педагогическая информатика. 2017. № 2. С. 11–19.

7. Баженова И.В., Бабич Н., Пак Н.И. От проективно-рекурсивной технологии обучения к ментальной дидактике: монография. Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2016. 160 с.

8. Величковский Б.М. Когнитивная наука. Основы психологии познания : в 2 т. Том 1 : учебник для вузов. М.: Издательство Юрайт, 2022. 405 с.

9. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. 2 е издание М.: Наука; Главная редакция изданий для зарубежных стран, 1983. 344 с.

10. Гальперин П.Я., Ждан А.Н. История психологии. Период открытого кризиса (начало 10-х середина 30-х годов XХ в). 2-е изд. доп. М.: Издательство Московского университета, 1992. 364 с.

11. Кант И. Сочинения. В 8 томах. Т. 3. М.: ЧОРО, 1994. 741 с.

12. Найссер У. Познание и реальность. Смысл и принципы когнитивной психологии. Пер. с англ. В.В. Лучкова. М.: Прогресс, 1981. 232 с.

13. Пак Н.И., Асауленко Е.В. Автоматизация процесса обучения решению вычислительных задач с позиций когнитивного подхода // Информатизация образования и методика электронного обучения : материалы II Международной научной конференции (Красноярск, 25–28 сентября 2018 года). Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2018. С. 227–231.

14. Приказ Министерства образования и науки РФ от 17 декабря 2010 г. N 1897 «Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта основного общего образования».

15. Приказ Министерства просвещения РФ от 31 мая 2021 г. № 287 «Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта основного общего образования».

16. Сорокопуд Ю.В., Амчиславская Е.Ю., Ярославцева А.В. Soft Skills («Мягкие навыки») и их роль в подготовке современных специалистов // Мир науки, культуры, образования. 2021. № 1(86). С. 194-196.

17. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. Пер. с англ. Д.Г. Лахути. Под ред. В.А. Успенского. М.: Издательство иностранной литературы, 1959. 432 с.

18. Barykina N.V., Ivashkina O.I., Anokhin K.V. и др. FGCaMP7, an improved version of fungi-based ratiometric calcium indicator for in vivo visualization of neuronal activity // International Journal of Molecular Sciences. 2020. № 8(21). 3012 c.