Образовательные информационные технологии. Ч.5. Методическая система стимулирования обучаемости средствами дидактического тестирования: Монография

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ОТКРЫТЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ДВГУ

И. А. МОРЕВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЧАСТЬ 5. Методическая система стимулирования обучаемости средствами дидактического тестирования

Монография

Владивосток Издательство Дальневосточного университета 2004

УДК 37.012.8 ББК 74.202.2 М 79 Рецензенты: Михина Галина Борисовна – канд. пед. наук, доцент, декан педагогического факультета ДВГУ; зав. кафедрой общей педагогики и психологии ДВГУ Грудин Борис Николаевич – докт. техн. наук, директор Дальневосточного Центра Федерации Интернет-образования Морев И. А. М 79 Образовательные информационные технологии. Часть 5: Методическая система стимулирования обучаемости средствами дидактического тестирования. Монография. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. – 120 с. Монография посвящена актуальной научной и методической проблеме – проектированию системы стимулирования обучаемости и исследованию его особенностей на примерах вузовских систем дистанционного обучения. Монография содержит методические материалы необходимые для работников системы дистанционного обучения и открытого образования. Приложения содержат списки дополнительной литературы, документы, описания электронных педагогических средств, концепции, обзоры, тематические перечни Интернет-ссылок. Для аспирантов, слушателей курсов повышения квалификации педагогических и управленческих кадров, работников системы дистанционного обучения и открытого образования. Может использоваться для самостоятельного изучения. М

ББК 74.202.2 М 79

4309000000 180(03) − 04

© Морев И. А., 2004 © ТИДОТ ДВГУ, 2004 © Издательство Дальневосточного университета, 2004

2

СОДЕРЖАНИЕ СОДЕРЖАНИЕ ........................................................................................................................ 3 ВВЕДЕНИЕ............................................................................................................................... 4 Методика непрямого мягкого тестирования. Требования к сценарию и интерфейсу дидактического программного комплекса..........................4 Внутри- и межвузовское компьютерное

тестирование как инструмент

развивающего измерительного процесса............................................11 Методические и организационные требования к организации развивающего измерительного процесса в вузе.........................................................13 Методическая система стимулирования обученности и обучаемости ..............22 Векторный рейтинг.................................................................................................25 Дидактическая релевантность ..............................................................................28 Сравнение качества технологий...........................................................................31 Потенциал дидактического тестирования как средства развития студента .....32 Педагогическая система развивающего измерительного процесса в вузе.......34 Компоненты

развивающего

измерительного

процесса,

их

связи

и

последовательность...............................................................................34 Условия и факторы измерительного процесса

как средства управления

развитием интеллектуальных свойств студента ..................................40 Математическая модель эволюции обученности и обучаемости студента .....43 Прогнозирование

обученности и обучаемости студентов на основе

модельных представлений ....................................................................59 Экспериментальные исследования......................................................................60 Описания сценариев компьютерных учебных пособий и тренажеров для контроля знаний и интенсивного запоминания ....................................63

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ ............................................................................ 91 ЛИТЕРАТУРА........................................................................................................................ 92

3

ВВЕДЕНИЕ По расчетам американских корпораций, занятых производством микропроцессоров, к 1990 году каждая седьмая семья в США будет иметь домашний компьютер ценою не дороже среднего класса автомобиля. Фролова Г.В. Педагогические возможности ЭВМ. Опыт. Проблемы. Перспективы. - Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1988. - 173 с. В настоящей монографии изложена построенная нами методическая система стимулирования обученности и обучаемости студентов (МССОО). Предложен критерий качества развивающей технологии тестирования, имеющий аналоги в теории самоорганизации [247], кибернетике [33, 40, 56, 148] и в международной системе менеджмента качества ISO-9000 [177]. Методика непрямого мягкого тестирования. Требования к сценарию и интерфейсу дидактического программного комплекса В рамках современной дидактической тестологии ведется интенсивный научный поиск новых способов контроля обученности [1, 153, 160]. Ставший традиционным тест закрытой формы, где задания состоят из вопроса и четырех вариантов ответа, мало удовлетворяет требованиям всесторонней оценки [12, 124,125, 133, 136, 158, 167, 169, 172, 176, 180, 205, 206, 216, 217, 312].Его недостатки: низкая точность; высокая сложность построения дистракторов (неверных вариантов, похожих на верные, и верных вариантов, похожих на неверные); двузначность логики (верно – неверно), не позволяющая достичь желаемой глубины контроля. Большие трудности для авторов ТЗ закрытого типа представляет проблема составления дистракторов (формулировок, среди которых неподготовленный испытуемый принимает верный вариант за неверный, и наоборот), для снижения вероятности угадывания верных вариантов путем сравнения [1]. В настоящее время растет популярность таких тестов, где выполнение каждого ТЗ оценивается в рамках более развитой шкалы, чем «верно – неверно». Задания, открывающие возможность дифференцированной оценки выполнения, называют шкалированными [153] или градуированными [1]. Есть предложения и по преодолению других трудностей – облегчения авторского труда путем стандартизации дистракторов и пр. Чтобы избежать сложной процедуры составления дистракторов, нами предложено использовать такую процедуру представления студенту ТЗ, где варианты выполнения открываются в случайном порядке поочередно, и их нельзя увидеть все сразу. Это предложение, вкупе с известной идеей 4

применения шкалированных (градуированных) ТЗ [1, 153], реализовано нами в описанном здесь ДПК «Дидактор». Кроме этого, в ДПК «Дидактор» нами учтена необходимость поддержания мотивации студента в течение сеанса тестирования [153], реализована новая для тестологии форма интерфейса – деловая обучающая игра. Мотивации студентов к учению, в т.ч. способам поддержания внимания посвящено достаточно много научных исследований [21, 24, 31, 43, 92, 95, 99, 107, 112, 126, 137, 143, 146, 163, 229, 230, 235, 250, 251, 255, 257, 260, 294, 297, 298, 315, 318 и др.], многие из которых стали классическими [67, 71, 82б 170, 171, 224, 231, 232, 252, 280, 317 и др.]. Тем не менее, эта область педагогической деятельности, ввиду сложности и непредсказуемости сопутствующих учебному процессу феноменов [62, 72, 219, 398], не поддается технологизации и считается искусством. Ниже мы рассмотрим некоторые из этих факторов и феноменов, а также найденный нами простой способ «превращения» одного из них в позитивный [61]. Внедрение технологий тестирования в ДВГУ оказалось связанным с рядом обстоятельств, имеющих отношение к правовым аспектам. Появились, например, хакеры-«доброжелатели», пытающиеся влиять на результаты тестирования – зачеты, экзамены, оценки вступительных испытаний. Хакеры смогли повлиять на ритмичность учебного процесса вузов, участвующих в подобных экспериментах: производились попытки вскрытия засекреченных файлов; распространялись компьютерные вирусы; публиковались ответы на тестовые вопросы в сети Интернет. Хакеры пытались вскрывать защищенную информацию не только «из интереса», но и с целью наживы. В этом – элемент преступления. Бороться с информационным мошенничеством правовым путем затруднительно. Однако следует обратить внимание на специфику системы образования. Мы столкнулись с новым, интересным противоречивым явлением. Вместе с активизацией «преступной» хакерской деятельности, параллельно, необычным путем инициируется массовый процесс повышения уровня качества образования: хакеры самостоятельно постигают новые, порой не изучаемые в вузе, знания в области компьютерных наук; «потребители» хакерской продукции вполне сознательно и старательно изучают «купленные» тексты с ответами на вопросы тестов, причем, изучают так, как не изучали ни один из своих или чужих конспектов. В упомянутых же текстах просто содержится полный текст курса, изложенный в несколько иной форме, нежели в учебнике – в виде вопросов и ответов. Этим позитивным аспектом феномена, безусловно, следует воспользоваться при организации компьютеризованного учебного процесса [61]. Мотивация студентов разнообразна.[187] Она должна быть известна организаторам тестирования до начала тестирований и анализа результатов. Мотивация может быть открытой (известной) и скрытой (неизвестной организатору тестирования). Влияние скрытой мотивации может быть принято организаторами тестирований, например, за систематическую 5

ошибку процедуры измерений. Неожиданно появившаяся либо исчезнувшая мотивация может «спутать карты» тестологов, измеряющих надежность и валидность теста. Мотивацию может создать возглас неформального лидера коллектива студентов, впечатление от увиденного кинофильма и пр. Прекрасный тест может быть признан негодным случайно. Особенно заметно на результаты тестирования влияет мотивация, связанная с: соревновательным азартом; игрой; стремлением познания интересных сведений; безразличием к результату. Причем, игра и соревнование здесь могут происходить не только с коллегами, но и с виртуальными персонажами, и с собой. Для проявления мотивационных эффектов необходимо, чтобы студенты имели возможность тестироваться несколько раз, а тест должен обладать вариативностью. С 1994 года ДВГУ проводит массовые компьютерные тестирования знаний школьников Приморского края. Это делается в рамках договора с департаментом образования и науки администрации Приморского края (ранее – краевым управлением народного образования). Зимой компьютерные тестирования проходят на базе Всероссийского детского центра «Океан». Там собираются до 900 абитуриентов – победителей районных олимпиад. Тестирование проводится бесплатно и без вручения призов – победителям выдаются дипломы и сертификаты с указанием набранных результатов. На основе проведенных нами там экспериментов была предложена относительно простая методика мотивации, которая впоследствии показала свою высокую эффективность при применении в студенческой аудитории – методика непрямого мягкого тестирования (НМТ). • •

• •

К недостаткам технологий тестирования относят [190]: двузначность логики оценки, не позволяющую распознать, насколько точно студент чувствует нюансы определений и описаний; отсутствие моментов психологической разгрузки, постоянно и неоправданно поддерживаемое у студента в течение сеанса состояние крайней ответственности за каждое неправильное действие, приводящее к случайным ошибкам; однобокость рейтинговой оценки, отсутствие в результатах тестирования подробной информации о склонностях студента; сложность определения весов заданий, требующая предварительных массовых экспериментов и временных затрат, оказывающихся неоправданными после очередной смены преподавателя или учебника.

Методика непрямого мягкого тестирования (НМТ) создана нами [181, 184, 185, 199, 291, 325] в «противовес» традиционным жестким: • когда студентам запрещают повторное тестирование; • когда задание можно выполнить только правильно или неправильно, без дифференциации (жесткость тестирования); • когда в процессе тестирования нет места обучению; 6

• когда сеанс тестирования скучен и зануден; • когда до успехов студентов нет никому дела; • когда студента тестируют не тогда, когда он готов, а по расписанию. Задачи, решение которых становится возможным с использованием методики НМТ: • Ввести в ТЗ многозначную логику оценки [37, 179, 228, 238], создать критериально-ориентированную технику оценки выполнения заданий, включающую не только полюсные («верно» и «не верно») варианты, но широкий спектр, в т.ч. двумерную, матричную шкалу. • Снизить вероятность логического угадывания верных вариантов; • Ввести в сценарий игровые моменты, позволяющие безболезненно увеличить время сеанса и количество предъявляемых заданий, а также осуществить психологическую разгрузку в течение сеанса. • Ввести в сценарий мотивационные моменты; • Создать технику подсчета многомерного рейтинга, исключающую необходимость вычисления относительных весов заданий и позволяющую непротиворечиво судить о разных склонностях студентов. • Реализовать в едином ДПК возможности создания и применения ТЗ всех форм, дав возможность автору реализовать их достоинства без привлечения дополнительных программных средств. • Максимально упростить труд авторов, переложив труд по конвертации и сортировке ТЗ на плечи компьютера. • Реализовать наиболее прогрессивные методики обеспечения конфиденциальности и информационной безопасности. • Реализовать достоинства мультимедийных технологий. • Сделать программный комплекс мобильным, позволяющим немедленно приступать к работе в сети и на персональном компьютере, с компакт-диска и в сети Интернет. В процессе решения перечисленных задач нами была выработана совокупность положений, с достаточной степенью полноты описывающая предложенную методику. Некоторые из них являются нетрадиционными для вузовского учебного процесса. Основные положения методики НМТ: • Применяемая в тестированиях БТЗ должна быть достаточно велика для того, чтобы сидящим за соседними компьютерами (или повторяющим сеанс) участникам не попадались одинаковые задания. • Участникам следует разрешить тестироваться не только официально, но и в свободное время, посещая компьютерный класс «живой» очередью. Принцип: «Тестируйся по любой дисциплине, сколько хочешь раз, не ущемляя этого права своих коллег». Заключительная часть этой фразы необходима в связи с ограниченностью ресурсов. Все результаты, полученные в присутствии ответственного лица, учитываются. Как итоговый, засчитывается лучший результат. • Отказ от сеанса или получение малой суммы очков не приводит к не7

•

• •

•

•

•

•

гативным последствиям для учащегося. Интерфейс компьютерного комплекса должен быть игровым, не занудным. Задания и интерфейс должны содержать элементы сюрпризности. Сначала это привлекает, а потом – не отвлекает. Это абсолютно необходимое требование, которое, вместе с обеспечением привлекательности процесса контроля, позволяет Необходимо путем введения разгрузочных моментов устранить влияние эффекта «ровной дороги» и, за счет этого, увеличить количество предъявляемых ТЗ и время сеанса. Время активного компьютерного тестирования школьников не должно превышать 15-20 минут, а количество заданий не должно превышать 30-40. Для студентов эти цифры могут быть увеличены вдвое. Это выявленный нами предел, после которого даже отличники и преподаватели начинают тестироваться «методом тыка». Если задания короткие, то удвоение времени тестирования от 20 до 40 минут не дает качественных изменений или методических выгод: чаще всего при этом просто удваивается количество набранных участниками очков. Длительность сеанса играет важную роль в привлекательности методики, например, сидение за компьютером более часа значительно уменьшает аудиторию желающих проверить силы. В том случае, если среди тестовых заданий есть вычислительные задачи, т. е. в случае неактивного тестирования, время можно увеличить. Важно, чтобы в процессе решения задач студент смотрел не на экран (усталость зрения), а на листок бумаги. Лучше, если задачи студенты получат предварительно, решат их в аудитории, а потом ответят на вопросы теста о ходе решения и результатах. По истечении времени тестирования, необходимо оперативно проанализировать результаты и громко, так, чтобы это слышали стоящие в коридоре учителя и участники следующей смены, назвать фамилии школьников, которые набрали лучшие результаты в течение сеанса. Если при этом попросить всех присутствующих (входящих и выходящих, сидящих за компьютерами участников) устроить аплодисменты победителю смены, они это с удовольствием сделают. Эти аплодисменты – абсолютно обязательный атрибут. Это действие, как показали наши опросы участников, «подстегивает» и победителей, и побежденных. Это характерно в среде и студентов, и учителей. Тестирование следует вести в течение нескольких дней. Утром каждого нового дня на доске объявлений должны появляться списки вчерашних участников, сортированные по дисциплинам и величине результатов. Это – важно. Именно эти списки станут наиболее значимым объектом сегодняшних обсуждений в столовой, коридорах. На следующий день, после появления списков результатов, у компьютерного класса всегда вырастает живая очередь. Именно эта очередь всегда становилась для нас «камнем преткновения». С одной 8

стороны – это показатель успешности методики, с другой – присутствие в очереди для учащихся становится значительно более важным, чем посещение других занятий. • Методика НМТ так проста, что трудно поверить в ее действенность. Но экспериментально подтверждаемая информация говорит «сама за себя»: результаты студентов растут (в среднем) в течение периода испытаний при каждом повторном сеансах; ожидающие сеанс студенты внимательно изучают учебники и дополнительную литературу, заинтересованно обсуждают и задают связанные с учебными дисциплинами вопросы друг другу и преподавателям; появляющиеся рядом с очередью студентов преподаватели (сначала случайно, потом – постоянно) спонтанно устраивают тут же консультации, и эти консультации востребованы и желанны. Такую спонтанно создающуюся продуктивную учебную обстановку трудно встретить в вузе . Варианты методики НМТ многократно представлялись нами и обсуждались на научных конференциях российского уровня (см. Введение). Результаты наших экспериментов с вариантами методики НМТ в рамках ДПК «Диалог» и «Дидактор» позволили выработать относительно новый для тестологии критерий: технология организована тем лучше, и тестовый комплекс тем лучше, чем выше скорость роста результатов участников при повторных тестированиях. Этот критерий «перекликается» с известным в статистической физике принципом «производства энтропии», а также принципом «непрерывного улучшения» известной системы менеджмента качества ISO-9000 [177]. Наблюдение. В 1999 году (год 200-летия со дня рождения А.С. Пушкина) на базе ВДЦ «Океан» нами проводилось внедрение компьютерного игрового тестера-тренажера «Пушкинистика». В один из дней нам довелось случайно услышать разговор библиотекаря и двух учительниц. Они, не зная, что мы проводим эксперимент, живо восторгались тем, что в библиотеке «нарасхват» книги Пушкина и о Пушкине, что книги даже приходится «придерживать» и разрешать пользоваться ими только в читальном зале! Более того, они заметили, что творчеством и жизнеописанием Пушкина совершенно неожиданно и в массовом порядке интересуются «физики», «математики», «информатики». Это явление характерно не только для среды «олимпийцев», но и для сельской и городской школы, где ведутся длительные компьютерные тестирования по методике НМТ. Элементы методики НМТ применялись нами в течение двух лет и при организации Всероссийских компьютеризованных олимпиад «Телетестинг». В Приморском крае ДВГУ проводил «Телетестинг» в рамках договорных отношений с Центром тестирования «ГТ» МГУ им. М.В. Ломоносова. Договором и инструкциями не оговаривалась возможность массового знакомства участников с результатами – просто каждый участник мог получить в указанное время из Москвы свой собственный сертификат. В начале тестирование шло вяло, не смотря на многомесячную рекламную 9

кампанию. Исходя из ситуации, Центр «ГТ» даже разрешил повторные тестирования во всех пунктах России. Ситуация для нас кардинально изменилась, когда в вестибюле ДВГУ стали появляться списки участников с результатами. Применение этой «маленькой хитрости» вывело ДВГУ в российские лидеры по массовости участия в централизованных тестированиях. Другие регионы этой «хитрости» не организовывали. Опросы участников смен в ВДЦ «Океан» и участников «Телетестинга», ставших студентами ДВГУ, показали, что наиболее яркие впечатления для них, приводившие к желанию вновь пройти тестирование, возникали именно при знакомстве с ежедневными «боевыми листками» – списками результатов тестирований. Поэтому фактор публичности мы считаем основным в представленной здесь методической системе МССОО. Аванесовым В.С. [1] обоснована необходимость подходов, подобных описанной здесь методике НМТ, как путей разрешения известных дидактических проблем: «Хотя задания с выбором одного правильного ответа не одобряют многие педагоги, активнее других проявляют себя преподаватели математики. Первая причина отрицательного отношения вполне обоснована: если задание сформулировано неудачно, то испытуемые вместо решения нередко просто подбирают подходящий ответ. Очевидно, такое «тестирование» противоречит цели математического образования, впрочем, как и любого другого. Вторая причина – это необходимость как-то оценить ту часть работы, которая выполнена правильно, несмотря на общий неправильный ответ, что позволит точнее оценить тех, кто выполняет правильно хотя бы часть требуемых преобразований, в отличие от тех, кто не делает ничего. Метод последовательной оценки каждого правильно выполненного этапа решений на Западе называется grading. Третья причина – психологическая. Среди дистракторов заданий в тестовой форме часто встречаются ответы частично правильные. Например, при использовании принципа кумуляции ответов А потому при апеллировании возникает вопрос справедливой оценки Нельзя же оценивать одинаково, нулем, ответ неправильный и частично правильный, равно как ответы менее правильные и более правильные. Отсюда возникает необходимость поиска градуированных вариантов оценивания… …мы подошли к варианту дифференцированной оценки ответов студентов, называемой в западной литературе словом grading. …такая оценка повышает общую вариацию тестовых баллов, за счет чего создаются условия для роста надежности измерений. С этой точки зрения распространенная сейчас практика давать во всех случаях баллы 1 и 0 является упрощением, особенно неприемлемым в централизованном тестировании. … Примечательная особенность заданий с выбором нескольких правильных ответов состоит как раз в том, что в них приходится определять не только правильные ответы, но и оценивать самому студенту полноту своего ответа».

10

Внутри- и межвузовское компьютерное тестирование как инструмент развивающего измерительного процесса В настоящем параграфе описана система развивающего измерительного процесса для управления качеством образования. Система опирается на компьютерные технологии тестирования, отличается повышенной ролью мотивационной компоненты, подразумевает не только измерения, но и прогноз обученности и обучаемости студентов. Условия и факторы развивающего измерительного процесса. Если тестирования в вузе проводятся не эпизодически, и люди, которые их проводят, рассчитывают на достижение высокой дидактической ценности мероприятий, то, кроме приведенных в предыдущем параграфе замечаний, необходимо учесть следующее. Тестирования следует проводить как длительную олимпиаду (четвертьфинал, полуфинал, финал и пр.). Маленькие и большие успехи студентов должны быть сразу доступными всем: руководству, преподавателям, работодателям. Работники администраций в обязательном порядке должны упоминать фамилии победителей тестирований в своих докладах и отчетах. Информацию о результатах следует отображать в СМИ с обязательной публикацией таблиц рейтингов. Для того чтобы победителей было больше, следует «размножать» номинации: скоростное, тематическое тестирование и пр. Большей степени объективности оценки обученности студента можно достичь, если складывать оценку, из трех компонент: • Результат тестирования ЗУН; • Результат опроса работодателей о качестве выпускников конкретного подразделения учебного заведения; • Рекомендации преподавателей выпускника. Во многих странах развита культура рекомендательных писем, опросы проводятся независимыми мониторинговыми центрами. Деятельность центров финансируется государством и крупными образовательными ассоциациями [197, 324]. На основе данных мониторинговых центров: • Работодатели – определяют, выпускников каких учебных заведений следует брать на работу в первую очередь; • Руководители учебных заведений – определяют, каких преподавателей следует пригласить на работу; • Абитуриенты – выбирают учебное заведение для поступления; • Родители студентов – планируют дальнейшее обучение своих детей; • Студенты – определяют, к какому преподавателю следует пойти для выполнения дипломной работы и производственных практик; • Органы управления образованием – регулируют ценовую политику и определяют планы распределения субсидий. Сертификации подвергаются и учебные заведения. В отличие от России, где эта процедура часто упрощена до уровня бюрократической, за ру11

бежом к аттестации подходят как к перманентному мероприятию.[326] Мониторинговыми центрами ведутся опросы, заполняются базы данных о выпускниках и пр. Учреждения, где проводится аттестация учреждений и специалистов, называют сертификационными центрами. Сертификаты могут иметь разные степени (рейтинги), в соответствии с удостоверяемым ими уровнем качества. Уровень сертификатов (дипломов, аттестатов и пр.) можно сравнить по публикуемым рейтинговым таблицам. Служба трудоустройства не имеет права отдать рабочее место произвольному специалисту, если в очереди есть специалист с сертификатом более высокого рейтинга. Сертификат свидетельствует право образовательного учреждения на получение субсидий определенного рейтингом уровня. В зависимости от своего статуса, сертификационный центр выдает успешно прошедшим аттестацию испытуемым: государственные сертификаты; сертификаты государственного образца; удостоверения; иные документы. Считается, что качество деятельности сертификационного центра будет выше, если он независим, т. е. изучаемые им структуры никак не влияют ни на оснащенность, ни на уровень вознаграждений сотрудников центра. Трудно обеспечить независимость образовательного сертификационного (или мониторингового) центра в России. В процессе настоящего исследования выявлены способы, позволяющие учесть эту особенность. Исходя из нашего многолетнего опыта, можно заключить: аттестационные мероприятия становятся желанными и наиболее эффективными, когда им придаются атрибуты соревнования – массовость, сюрпризность, занимательность и др. Именно в этом секрет многолетнего успешного лидерства ДВГУ в проведении массовых компьютерных абитуриентских тестирований. Внедрение в практику компьютерных профессиональных деловых игр позволяет развить эту идею, придать аттестационным мероприятиям более массовый характер и снизить уровень затрат. Кроме этого, коллективные компьютерные деловые игры смогут превратить учеников из статистов и болельщиков в активных участников, членов команды своего преподавателя. Воспитательный эффект такого "превращения" очевиден. Соревновательному азарту покорны все возрасты, что позволяет предложить использовать отработанную технологию и в других ситуациях, в частности, при проведении массовых мероприятий по аттестации и переподготовке педагогических кадров. Результаты тестирований обученности студентов многих вузов, получаемые на основах добровольности, сведенные в единые таблицы и выставленные на доступном сайте в Интернет, станут объективным аргументом в развитии конкуренции: • между вузами за абитуриентов; • между выпускниками за получение лучшего рабочего места; • между абитуриентами за место в вузах, т.е. стимулом для роста качества образования.

12

Проявления влияния факторов и условий. Приведем перечень проявлений факторов и условий развивающего измерительного процесса, необходимые для их сепарации и дальнейшего изучения. Массовость. Рост измеряемого значения обученности и устойчивое желание продолжать эксперимент у 30–40% выборки испытуемых в случае совокупного применения с факторами публичности и соревновательности. При этом видимых различий в отношении к эксперименту среди «успевающих» и «неуспевающих» учащихся не выявлено. Сюрпризность. Рост интереса к учебному материалу, устойчивое желание продолжать эксперимент, возникновение у 10–20% выборочного состава желания к самостоятельной работе по составлению тестов. Публичность. Появление и рост осознанного стремления к повышению личного результата у 30–40% выборки студентов, 80–90% выборки школьников, 30–40% выборки педагогов в случае совместного применения с фактором соревновательности в условиях массововсти. Включение в процесс «заинтересованных» лиц, бывших до этого незаинтересованными – родителей, работодателей, преподавателей других дисциплин и пр. Соревновательность. Появление и развитие спортивного (не осознанное как самообразование) стремления к скорейшему повышению личного результата у 60–80% выборки в случае совместного применения с фактором соревновательности в условиях массововсти. Интенсивность повышается при включении в технологию материальных стимулов. Деловая игра, технология IST. Рост интереса к вариациям учебного материала, возникновение у 10–20% выборки желания к самостоятельной работе по составлению тестовых материалов. Возникновение протеста у 60–80% выборки при попытке организаторов устранения элементов деловой игры из процедуры тестирования. Индуктивное узнавание. Интенсивно проявляется у 80–90% выборки в условиях массовости, а также отсутствия ряда традиционных барьеров (т.е. общение и перетестирование не запрещены). Факторы деловой игры и индуктивной мотивации не оказывают влияния на интенсивность. Предварительное знакомство студентов и преподавателей не существенно. Индуктивная мотивация. Интенсивно проявляется в условиях «звездной» организации пунктов тестирования и наличия непрерывной электронной связи между организаторами (возможности циркулярного обмена). Успешность его очевидна: в течение 5-ти лет (с 1999 года) ДВГУ является лидером массовости участия во всероссийских компьютерных тестированиях (в отличие от бланковых, где этот фактор не применялся) Методические и организационные требования к организации развивающего измерительного процесса в вузе В настоящем параграфе представлен комплекс технологических методик организации системы стимулирования обученности и обучаемости 13

(МССОО). Система МССОО может быть применена в управлении качеством образования, в том числе в среде дистанционного обучения (ДО). Среди представленных технологических описаний: • методики обеспечения конфиденциальности создания и распространения тестовых материалов, • методика организации сеансов тестирования, включающая обеспечение факторов и условий мотивации; • методика контроля, позволяющие учитывать обеспеченность центров тестирования техническими средствами и опирающаяся на информационные технологии. Современный студент не только учится, он также ищет для себя перспективное место работы. Он также желает, чтобы работодатели также его искали и выбирали. Как помочь студенту и работодателю, при этом осуществляя позитивное влияние на качество образования? Все большую популярность приобретают компьютеризованные экзамены. В ДВГУ в 2000–2004 гг. организовано ведение компьютеризованных экзаменов по двум сотням дисциплин, включая специальные. За учебный год сервера ДВГУ фиксируют более 0,5 млн. сеансов тестирований. Создание сайта для публикации результатов студенческих тестирований – это первый этап внедрения мотивационной технологии. Не каждый студент сразу соглашается с широкой публикацией своих результатов (таких студентов оказалось около 20%). Поэтому публикация результатов должна выполняться «по желанию», с оставлением пустых незаполненных граф в таблицах и опуская их при сортировке по рейтингу в нижнюю часть списков. Студентов, заранее ищущих контактов с работодателями, по нашим опросам на естественных и гуманитарных факультетах ДВГУ, оказалось около 40% (на старших курсах больше). Им не нужны аплодисменты, их интересует личное будущее. Частные эксперименты, проведенные нами в 2001–2004 гг. в учреждениях университетского образовательного округа (более 3 тыс. участников) показали, что учащиеся, рядом с фамилиями которых в рейтинговых таблицах нет результатов тестирований, быстро пересматривают свои взгляды на необходимость публикации. Доводы здесь просты: если результатов нет, значит – нечем гордиться. Второй этап внедрения – следует разрешить студентам тестироваться в порядке живой очереди произвольное количество раз, публикуя в Интернет только их лучшие результаты. Третий этап внедрения – привлечь к тестированиям студентов других вузов. Они не откажутся прорекламировать себя в Интернет, пусть даже за оплату. Когда в базе данных результатов тестирований появятся результаты тестирований студентов 3–4 вузов, возникнет хорошая база для работ по мониторингу качества высшего образования в регионе. Публикация результатов мониторинговых исследований качества мотивирует конкуренцию вузов и неизбежно приведет к росту уровня качества.

14

Информационная безопасность тестирований. Обеспечение информационной безопасности тестирований – важный элемент МССОО. Он включает обеспечение: • Секретности баз тестовых заданий; • Секретности перечней лиц имеющих доступ к тестовым заданиям; • Недосягаемости лиц, имеющих доступ к информации о тестах, в период конструкторских работ; • Запрета несанкционированного доступа к базам тестовых заданий и тестовым программным оболочкам во время их перемещений, установок, хранения, использования; • Запрета несанкционированного доступа к результатам тестирований во время их создания, пересылки, обработки и хранения; • Запрета несанкционированного использования справочников; • Применения специальных способов размещения студентов в аудиториях, исключающих возможности взаимного подсказывания и пр. • Недопущения несанкционированных действий персонала; • Недоступности для посторонних лиц аудиторий, коридоров, туалетов и пр., в т.ч. проверка помещений на наличие шпаргалок; • Предотвращение последствий нарушения названных выше пунктов. Само же обеспечение предполагает: • создание документационного сопровождения; • отбор персонала; • обучение и инструктаж персонала; • повышенное вознаграждение персонала за обеспечение режима; • проведение инспекций, в т.ч. с привлечением лиц – «инкогнито»; • оснащение техникой видеонаблюдения и сейфами; • привлечение сил милиции либо вневедомственной охраны; • меры по выявлению нарушений и наказанию виновных. Обеспечению информационной безопасности. массовых компьютерных тестирований. Среди мер обеспечения информационной безопасности многие стали традиционными. Перечислим нетрадиционные пути устранения негативных последствий информационных «преступлений» и обеспечения информационной безопасности массовых компьютерных тестирований. 1. Не следует «засекречивать» ответы на вопросы компьютерного теста. Большую часть текстов базы тестовых заданий следует издавать типографским способом. Это приведет к исчезновению объекта несанкционированной купли-продажи. 2. Вопросов и ответов в БТЗ должно быть так много, чтобы невозможно было быстро и полноценно воспользоваться бумажной или электронной шпаргалкой. Для отображения в БТЗ материала объемом 36 учебных часов, как показывает опыт, достаточно 300-400 заданий. 3. Рядом сидящие студенты должны видеть на своих мониторах разные 15

задания. При повторном тестировании студент получает новый вариант. Экзамен – это лотерея; студент не должен заранее знать варианты заданий, которые «выпадут» именно ему. Выполнение этих условий достигается путем случайной генерации вариантов из базы тестовых заданий. 4. Варианты тестов не должны повторяться, однако программа – генератор вариантов должна составлять списки заданий для каждого студента не абсолютно случайным образом, а исходя не из принципа равномерности покрытия учебного материала – понемногу из каждой темы курса. 5. Следует предпринимать меры защиты не только на программном уровне. Например, текущие результаты тестирования необходимо контролироваться в интерактивном режиме, а программные модули должны храниться на физически независимых носителях и обновляться с периодом меньшим, чем время сеанса. 6. Следует периодически обновлять базы тестовых заданий. Можно не только дополнять базу количественно, но и, например, просто видоизменять словарные обороты в заданиях. Этим устраняются многие из возможностей применения шпаргалок. 7. «Сговор» студентов персоналом будет исключен, если разрешить использование любых бумажных учебных пособий во время тестирования. При этом следует ограничить время сеанса тестирования так, чтобы было невозможно успеть воспользоваться этой информацией в полной мере. Этим не только устраняется возможность «преступного» сговора студентов с персоналом компьютерного класса, но и создается стимул к дополнительному изучению материала. 8. Контрольное тестирование должно происходить для всей учебной группы одновременно. Тогда защита обеспечивается простым присутствием заинтересованного преподавателя из тех, что будут вести учебные курсы для этих студентов в будущем семестре. 9. Следует исключать на время сеанса связь класса с внешними сетями. 10. Следует использовать процедуру случайного выбора номера компьютера и псевдонима для каждого студента. Студенты в классе должны сидеть в случайном порядке и иметь достаточно сложные псевдонимы. 11. Тестирование должно вестись на рейтинговой основе. Это влияет как на качество образования, так и на установление внутренней системы контроля. Если студенты будут знать, что количество пятерок и четверок, которые они могут получить, ограничено, устранятся подсказки. 12. Результаты тестирований необходимо публиковать для обеспечения их доступности работодателям выпускников. Это для студентов – значимый стимул к учебе. При этом следует предоставить студенту право выбора – разрешить или не разрешить публикацию. Последний пункт может показаться спорным. Мы считаем его крайне важным и оказывающим непосредственное положительное влияние на уровень качества образования. Наш опыт, свидетельствует о следующем: публикация результатов тестирования в виде рейтинговых списков приводит к возникновению феномена состязательности, побуждает учащихся 16

многократно проходить сеансы тестирования, читать учебную литературу, консультироваться по вопросам учебных дисциплин. Состязательность может быть поддержана локальными мерами. Например, если громко похвалить одного из участников за только что полученный высокий рейтинг, и попросить всех присутствующих поаплодировать ему, происходит удивительное: студенты начинают конкурировать за место в компьютерном классе, придумывая невероятные причины, чтобы повторить тестирование. Такие воздействия на аудиторию снимают часть сиюминутной усталости, повышают уровень внимания. Не менее интересен эффект воздействия на студентов интерфейса тестирующей программы. Если интерфейс скучен и однообразен, уровень внимания студентов снижается быстрее, нежели в случае игрового интерфейса, сочетающего элементы сюрпризности, игры, новизны. Игровой интерфейс побуждает к повторению тестирования. Перечисленные здесь меры не только устраняют нежелательные явления, но и позитивно влияют на уровень качества образования. Каналы утечки конфиденциальной информации. Обеспечение секретности БТЗ. Студент, получивший несанкционированный доступ к экзаменационным тестовым заданиям до экзамена, имеет немалые преимущества перед остальными. Наличие таких студентов приводит не только к появлению ложных оценок ЗУН, но и влияет на объективность результатов региональных мониторинговых исследований, делает необъективным анализ свойств тестовых заданий в экзаменационной базе. Недоступность тестовых заданий учащимся до экзамена – один из важных компонентов технологии. Распространенные в России компьютерные тестовые комплексы, применяемые для массовых тестирований школьников и студентов, не удовлетворяют требованиям секретности. Это связано со следующими обстоятельствами: • ТЗ составляются преподавателями, работающими в момент составления заданий в окружении нежелательных свидетелей; • Круг составителей ТЗ мал (обозрим); • Количество ТЗ, включаемых в тест, невелико. Прошедшему тестирование студенту не составит труда передать увиденную и запомнившуюся информацию друзьям, которые будут тестироваться позже; • ТЗ предъявляются сидящим классе учащимся в едином пронумерованном порядке, что упрощает создание шпаргалок; • В компьютерных сетевых классах, как правило, расставлены компьютеры так, что соседи видят сразу несколько экранов. Если тест представлен одним вариантом, студенты, видящие действия соседей, имеют возможность «списывать»; • Невариативность. Студент, который станет тестироваться повторно, получит тот же вариант заданий, с которым он познакомился ранее и который он имел возможность обсудить с репетитором; • Кроме авторов, к ТЗ имеют доступ оформители (сканирование и 17

включение иллюстраций, таблиц), программисты и др. – несколько десятков специалистов. «Утечку» информации от такого огромного коллектива трудно контролировать; • Россия – большая страна, время начала тестирований в разных регионах различается на много часов. Телефон и электронная почта в течение этих часов обеспечивают передачу на запад и обработку рассекреченной на востоке страны информации. Это – одна из известных причин того, что уровень качества образования в западных регионах оказывается неизменно выше, чем в восточных; • Договоры, которые заключаются центрами тестирований со своими сотрудниками и между собой, как правило, не включают конкретных условий по обеспечению конфиденциальности информации; • Нет информации о том, что «кого-то, когда-то, как-то» наказали за рассекречивание информации о школьных или студенческих тестах. Перечисленные обстоятельства снижают уровень конфиденциальности тестов. Информация о заданиях тестов, несмотря на усилия Министерства, задолго до их начала мероприятий становится доступной всей стране, появляется на сайтах в Интернет. Нам не известны случаи серьезных наказаний лиц, допускающих утечку конфиденциальной информации из центров тестирования и торгующих ключами школьных тестов. Продажа информации о заданиях предстоящих школьных тестирований превратилась в своеобразную российскую индустрию. Продажа неверной, подложной информации о тестах стала точно такой же индустрией, и это, как ни парадоксально, несколько компенсирует потерю конфиденциальности. Во многих странах ситуация с секретностью тестов иная. Пакеты с тестовыми заданиями распространяются по стране под охраной вооруженных полицейских. Личности составителей тестовых заданий засекречены, и секрет этот охраняется законом. Рассекречивание тестовой информации – преступление, подлежащее суровому наказанию в судебном порядке. Более того, все эти меры – верхушка айсберга. Есть еще невидимая часть общественных взаимоотношений, защищающая секретность тестов. Добропорядочный американский студент никогда не будет списывать контрольную работу. И никому не даст списать, и сам первым укажет присутствующему полицейскому на того, кто списывает. Подоплека этого – система общественно признанных стимулов [197]. 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Известные в России способы экзаменационного подлога: Подмена студента при регистрации путем подделки документов; Подмена студента при тестировании в ЦТ путем изменения места или времени выполнения заданий; Подмена бланков с результатами в процессе транспортировки; Подмена бланков с результатами работы студента в ЦТ путем сговора; Подмена файла результатов в территориальном ЦТ путем сговора; Взлом и исправление файла результатов в течение времени хранения в ЦТ путем сговора. Для взлома нужно довольно много времени; 18

7. Подмена файла результата на сервере ЦТ или в момент пересылки между серверами путем хакерской атаки; 8. Покупка, пронос и использование шпаргалки в течение сеанса тестирования. Если вариантов теста достаточно много, используется сговор; 9. Списывание. Происходит, если студенты сидят в аудитории так, что видят результаты действий друг друга; 10. Обмен файлами. Происходит, когда один студент регистрируется с паспортными данными и паролем другого студента. Российский студент всегда готов помочь коллеге. Рискуя собственной репутацией и будущей карьерой, он поможет сидящему за соседней партой во время тестирования конкуренту – решит его задачи и даст списать свои. Поднимая уровень качества образования, россиянам приходится решать еще и задачу ломки менталитета, шире вводить в вузовский обиход элементы соревнования и конкуренции. Меры по обеспечении секретности могут привести и к снижению качества ТЗ. Будучи созданными единоличным автором и хранящиеся в тайне, они оказываются закрытыми для рецензирования, редактирования и экспериментального контроля в референтных группах. Политики говорят, что для того, чтобы прекратить утечку информации на уровне государства, надо либо все засекретить, либо – все рассекретить. Проще и дешевле пойти вторым путем. Оптимальная, на наш взгляд, технология обеспечения конфиденциальности тестовых заданий описана ниже в виде алгоритмической последовательности действий. Обеспечение конфиденциальности в масштабе региона и страны. На основании опыта участия в организации массовых тестирований в Приморском крае, а также опыта участия в инспектировании таких тестирований в Республике Саха (Якутия) и Хабаровском крае, нам удалось выделить и систематизировать встреченные технологические недостатки и разработать достаточно безупречную и экономичную технологию обеспечения конфиденциальности. В этой схеме совмещены два варианта сценария: для полностью и частично компьютеризованной формы тестирования. Безопасная технологии создания БТЗ 1. Список коллектива авторов, рецензентов и редакторов тестовых заданий является открытым и может быть опубликован. 2. В электронную базу вводится около 2-3 тысяч ТЗ по каждой дисциплине, включающих, например, материал опубликованных учебников и задачников. Это число обусловлено следующим: именно столькоТЗ (вместе с вариантами) по каждой учебной дисциплине можно найти в открытой печати, и что-то новое придумать довольно сложно; если студент просто выучит хотя бы четверть верных вариантов выполнения такого количества заданий – он достоин высокой оценки; создать такую базу вполне возможно втроем – вчетвером за 1–2 месяца. Такое количество иллюстрированных ТЗ вполне поместится на одном компакт-диске. 19

3. ТЗ сортированы по принципу подобия (равной сложности, равной трудоемкости, соответствия одной теме, равной важности). Групп подобных заданий для каждой дисциплины – около сотни. В каждую группу войдет два-три десятка равных по сложности ТЗ. Процедура создания вариантов основывается на принципе: по одному заданию из каждой группы. Если тест включает 100 ТЗ, по одному из каждой группы, и в каждой группе будет 20 заданий, то если пересчитать все возможные варианты сочетаний ТЗ, получится 20100. Это астрономическое количество, гарантирующее неповторимость вариантов. 4. Нет традиционного «засекречивания» ТЗ. Задания публикуются в виде сборников для подготовки. Объем такого пособия составит 500-800 страниц, т. е. может превысить объем учебника. Страшного ничего не случится, если школьник выучит значительную часть заключенной в пособии информации. Публикация сборников принесет доход центрам тестирования и устранит почву для нежелательных теневых явлений. 5. Веса ТЗ вычисляются заблаговременно, путем экспериментальных тестирований. Тестируются все желающие, эксперименты проходят многократно в течение года во многих территориях. Это возможно в условиях отсутствия секретности, поскольку все возможные варианты задач и вопросов заранее опубликованы. Выучить их все – равносильно повторному неоднократному прохождению курса обучения. Заблаговременное определение весов ускорит стат.обработку результатов тестирований. 6. Алгоритм формирования единственного и неповторимого варианта теста для каждого студента основан на коде, включающем паспортные данные; точные дату и время создания кода; четырехзначное число – ключ, меняющееся на едином Интернет-сайте через определенные промежутки времени и транслируемое по радио или телевидению одновременно на территории всей России в течение всего периода тестирования; параметр отражающий желание либо нежелание студента опубликовать результат Блок-генератор вариантов ориентируется на эти данные, и дает возможность разрешить студентам повторные тестирования по любой дисциплине, с гарантией неповторимости вариантов, в том числе и предварительные тренировки. Вариант теста может быть сгенерирован вновь и в другом месте при повторном введении перечисленных данных, например, при работе апелляционной комиссии. 7. Алгоритм формирования варианта теста включает выбор формы представления варианта – бланковой (если центр тестирования не оборудован достаточным количеством компьютеров) либо компьютерной. Выбор осуществляет руководитель центра тестирования. Блок выбора формы позволяет распечатать тест на принтере для каждого студента. По окончании сеанса тестирования студенты должны ввести результаты выполнения заданий в компьютер. 8. Нормативные документы и инструкции включают официальное разрешение студентам тестироваться и тренироваться произвольное количество раз по любой дисциплине на протяжении периода тестирования 20

(если это не ущемляет прав доступа других студентов). Первый шанс (сеанс тестирования) предоставляется студентам бесплатно, последующие – после оплаты. 9. Тестирования проводятся на базе специализированных центров, ответственные лица которых сертифицированы. Руководители специализированных центров несут персональную ответственность за соблюдение правил тестирования – обеспечение доступности тестовых материалов, работоспособность печатных устройств и пр. Законодательством определена ответственность за подлог. 1. 2.

3.

4.

5.

6.

7.

Безопасная технология тестирования Утверждается и инструктируется персонал территориального Центра тестирования. Руководит тестированием специалист, сертифицированный в рамках централизованных мероприятий Министерства. Программное обеспечение, поступившее заблаговременно, устанавливается в территориальном Центре тестирований. Оно используется как для тренировочных, так и для аттестационных тестирований. Доступ студентов оговорен инструкцией. Тренировочные и аттестационные тестирования проходят по описанному ниже технологическому плану. Администратор сети Центра тестирования регулярно, по установленному расписанию, получает по телевидению, по радио или из Интернет ключ, необходимый для формирования кода студентов. Ввод числа синхронизован со временем начала и окончания сеансов. Начало регистрации синхронизировано по времени с получением ключа. Контроль документов студентов при регистрации проводится независимо представителем милиции. Независимый контроль перекрывает один из вероятных путей подлога – подмену студента. Приступающие к тестированию студенты в течение нормативного промежутка времени вводят в компьютеры свои паспортные данные. На основе этой информации формируется код студента и соответствующий вариант теста, который можно выполнять сидя перед экраном компьютера либо, если время сеанса тестирования велико и компьютеров мало – в аудитории, имея на руках распечатанный вариант и бланки для работы. Решение о форме тестирования принимает руководитель центра на основе сведений о количестве студентов, наличия техники и пр. Объявляется начало сеанса. Выполнение заданий в аудиториях центра тестирования и в компьютерном классе контролируется дежурными и представителями вузов региона. Контроль в рассматриваемом случае упрощен, поскольку варианты заданий у всех участников разные. Объявляется окончание сеанса. Студенты, выполнявшие задания письменно, возвращаются в компьютерный класс и в течение нескольких минут вводят в компьютер свои коды и свои результаты. Документы студентов контролируется представителем милиции. Если результат введен в компьютер после окончания нормативного времени, например, после получения очередного ключа, задание считается невыполненным. 21

8. Результаты тестирования отправляются на специализированный сайт для обработки. Они остаются неизвестными в течение оговоренного инструкцией периода. Студенты имеют право пройти сеанс вновь в тот же день либо в другой день периода тестирований. 9. По истечении технологического периода обработки, публикуются результаты. По окончании периода тестирований, студенты получают сертификаты, изготовленные на бланках утвержденной формы. 1. 2. 3. 4.

5.

6. 7. 8.

9.

Безопасная технология обработки результатов тестирования Результаты студентов в виде зашифрованного файла из территориального Центра тестирования направляются на специализированный сайт тестирований для обработки и оперативной публикации. Обработанные результаты возвращаются в территориальный Центр тестирования для распечатки и публикации. Результаты студентов, не пожелавших публикации, в публикуемых списках отсутствуют. Принцип формирования зашифрованного файла результата и его обработки известен только двум специалистам – руководителю и заместителю руководителя специализированного сайта. Ввод на сайт любой иной информации, кроме файлов-результатов блокируется специальными методами. Обработка производится автоматически без участия людей. Определена мера личной ответственности создателей сайта и методов защиты сайта за подлог результатов. Вся входящая и исходящая информация специализированного сайта тестирований дублируется независимым Центром хранения в утвержденном порядке, исключающем возможность подлога. Дублированная информация используется при работе апелляционной комиссии. Результаты оперативно публикуются на стенде территориального ЦТ. Студенты имеют право повторить попытку тестирования произвольное количество раз. В новом сеансе код, который будет сформирован для студента компьютером, будет другим, и вариант заданий – тоже. Таблицы рейтингов студентов, прошедших тестирования, без промедления параллельно публикуются на специализированном сайте, защищенном от посягательств. Это мероприятие не только повышает популярность и массовость тренировочных тестирований, но и дополнительно «перекрывает» пути фальсификации результатов. После окончания тестирований все студенты получают заверенный печатью сертификат, включающий его рейтинги по всем дисциплинам. Оценки по пятибалльной шкале абитуриенты получают на основании приказа руководителя вуза, устанавливающего шкалу пересчета. Методическая система стимулирования обученности и обучаемости

В настоящем параграфе приведены краткие характеристики предложенной в настоящем исследовании методической системы стимулирования 22

обученности и обучаемости (МССОО), развернутые описания элементов которой приведены выше. МССОО – это система организации развивающего измерительного процесса, включающая элементы – педагогико-математическую модель, факторы и условия реализации; субъекты, функции, инструменты, показатели, этапы внедрения и реализации, деятельность – взаимодействие которых обеспечивает осуществление развития студента. Системообразующий компонент МССОО: педагогико-математическая модель эволюции обученности и обучаемости МЭОО. Цель МССОО: создание мотивационных условий для оптимизации обучения через реализацию развивающего измерительного процесса • • • •

• • • • • •

Задачи МССОО: Определение комплекса факторов и условий, обеспечивающих оптимальность развивающего измерительного процесса; Определение программных средств, обеспечивающих процесс дидактических измерений в условиях многофакторного влияния Создание педагогико-математических моделей учебного процесса Информационное обеспечение внедрения системы в учреждениях высшего профессионального образования Функции МССОО: интегративная – МССОО является системообразующим фактором, сближающим задачи обучения и мониторинга качества; диагностическая – МССОО оценивает информацию о результатах дидактических измерений с целью прогноза обученности и обучаемости студентов; компаративная – МССОО сравнивает качество разных дидактических систем (технологий, пособий, условий) на основе критерия дидактической релевантности; экспертная – МССОО экспертирует дидактическую эффективность условий и факторов учебного процесса информационная – МССОО ведет сбор информации о ходе реализации МССОО для систем мониторинга; прагматическая – МССОО представляет информацию для управления учебным процессом.

Как и любая другая, система МССОО описывается рядом стандартных характеристик принятых в теории систем. Приведем их.

23

Объект МССООО – организация учебного процесса в вузе и объединении вузов Деятельность в рамках МССОО – это совокупность процедур, нацеленных на организацию измерительного процесса в определенных условиях и при многофакторном влиянии. Субъекты МССОО: организации, структуры, преподаватели, управленцы, персонал, студенты, осуществляющие функции МССОО. Субъекты МССОО образуют иерархическую систему: студенты, персонал, преподаватели, управленцы, кафедры, институты, вузы, городские органы управления образованием, органы управления профессиональным образованием, высший государственный орган управления образованием РФ, международная университетская ассоциация. Предмет МССОО: развивающий учебный процесс Уровни МССОО: внутривузовский, муниципальный, региональный, федеральный, международный Показатели МССОО – это совокупность результатов измерений, позволяющая организовать многофакторное влияние и обеспечивает прогноз обученности и обучаемости студентов Инструменты МССОО – это средства, используемые субъектами МССОО в деятельности, в т.ч. дидактические программные комплексы, сайты в Интернет, компьютерная и сетевая техника. • • • • •

Уровни потребителей информации МССОО: студенты; родители студентов; работодатели; преподаватели руководители.

Виды МССОО: • Систематический развивающий измерительный процесс базируется на данных статистической отчетности, на четко регламентированной системе сбора информации, мотивации и организации; • Нестатический развивающий измерительный процесс базируется на самостоятельно разрабатываемых исследователями показателях и частных шкалах измерения показателей.

24

Качественные показатели МССОО: объективность; точность; полнота; достаточность; систематичность; структурность; оптимальность; оперативность; доступность. Этапы МССОО: нормативно-установочный; аналитикодиагностический; прогностический; деятельностно-технологический; промежуточно-диагностический; итогово-диагностический. Системы МССОО классифицируются по основаниям: сфера применения; средства, используемые для сбора исходной информации; потенциальные пользователи; средства измерений; способы распространения информации; время реализации; широта охвата. Общие принципы МРСВПО: целостность; оперативность; приоритет дидактических мотивационных методик; научность; прогностичность; непротиворечивость; разнообразие. • • • • • • • • • •

Реализация МССОО включает этапы: разработка задания; создание проекта; поиск и создание адекватного инструментария; организация технической базы; обработка результатов; публикация обработанных результатов; осуществление мотивационной деятельности; валидизация; подготовка заключительного документа; использование результатов в управленческой деятельности.

Сфера практического применения МССОО – информационное обслуживание управления. Во многих странах построены и реализованы полноценные системы образовательного мониторинга. Мониторинг является объективной потребностью развития российской системы ВПО и государства в целом. Векторный рейтинг Вычисляемый по итогам тестирования рейтинг (дифференцированная оценка обученности) студента обычно представляется одним числом. По величине этого числа судят о многих свойствах студента. Рейтингчисло (назовем его, по аналогии с геометрией, скалярным) часто объективен. Но это – не всеобъемлющий показатель. Например, победный результат спортсмена-многоборца не говорит о том, что именно он умеет делать лучше всех – плавать или бегать. «Скрывать» информацию об испытуемом 25

в одном-единственном числе – это вынужденная традиция, пришедшая из века «бумажной» педагогики. В силу традиционного здравого педагогического консерватизма эта традиция жива и сейчас, несмотря на возможности компьютерных баз данных, несмотря на то, что сейчас нет смысла экономить бумагу и чернила на хранение и анализ любого количества данных. Скалярный рейтинг (рейтинг-число) выражают в виде суммы показателей Si, умноженных на весовые коэффициенты Gi: R = ∑ ( Si ∗Gi ) . i =1

Весовые коэффициенты здесь могут иметь разный смысл. Например, это может быть степень важности, которую придают исследователи тестовым заданиям того или иного типа. Весовые коэффициенты могут учитывать, например, доверительные интервалы измерения Si, показателями могут быть количества очков, набранные испытуемым при выполнении заданий определенного типа, либо определенные объемы знаний, которые студент усвоил с определенными оценками. Если автор теста не считает нужным оценивать важность и сложность заданий, он принимает все веса равными единице. Часто авторы определяют веса волюнтаристски, опираясь только на свой опыт и здравый смысл. Рейтинг можно представить не только как число (скаляр), но и как совокупность нескольких чисел (вектор): R = {( S1 ∗ Gi ), ( S 2 ∗ G2 ), ( S 3 ∗ G3 ), ( S 4 ∗ G4 ),...}.

Векторный рейтинг – это много чисел, поэтому он полнее скалярного отражает свойства студента, поэтому его удобнее использовать для автоматизированной сортировки студентов по группам «близкой обученности» методами факторного анализа. Выберем тест и его задания разобьем на группы однотипных. Например, это могут быть задачи на применение стандартной формулы или вопросы, касающиеся литературной темы. Такие группы называют субтестами. В дидактическом тестировании, в отличие от психологического, полагают, что результат выполнения субтеста однозначно характеризует одно из качеств студента, например, умение ориентироваться в определенной теме. Результат выполнения субтеста можно выразить как отношения количеств верно выполненных и предъявленных заданий в каждом субтесте: rs = Z + / Z .

Тогда результат выполнения всего теста можно выразить строкой чисел, вектором R = {r1 , r2 , … rn },

Здесь значения rs, принимают значения от -1 до 1, и рейтинг – вектор R – указывает точки внутри куба в n-мерном пространстве результатов. Точку, которую указал вектор – рейтинг, можно назвать результатом, а многомерный куб – область нахождения всех возможных результатов – кубом результатов. В зависимости от теста, выбранной группы участников и их мотивации, разные области куба заполнятся по-разному. Например, совсем 26

мало результатов может оказаться вблизи «идеального» результата и, в то же время, много результатов сконцентрируются вблизи наиболее вероятного, получаемого методом «случайного тыка». В пространстве результатов можно определить расстояние между результатами, например, так: R12 =| R 2 − R 2 | .

В отличие от скалярного рейтинга, где расстояние между результатами участников является простой разностью рейтингов, в векторном случае расстояния можно вычислять по-разному, в соответствии с целями тестирования. Например, расстояние можно вычислить не как среднее арифметическое, а как среднее геометрическое разностей компонент векторов. При этом удается уйти от проблемы вычисления весов, поскольку в выражении для среднего геометрического веса заданий сокращаются. S2 R1

R12 Z

R2

Рис.

1.10. Двумерное пространство W S1 результатов тестирования. R1 – вектор рейтинга участника; R0 – вектор рейтинга «идеального участника; R12 – расстояние в пространстве результатов; S1 и S2 – показатели рейтинга; W – область наиболее вероятных результатов; Z – область лучших результатов.

Чем меньше расстояние между рейтингом студента и «идеальным» рейтингом, чем больше расстояние между рейтингом студента и наиболее вероятным результатом, тем выше обученность студента. Задача создателей технологии тестирования обычно состоит в том, чтобы после тестирования результаты студентов оказались сгруппированными в немногих малых областях, визуально отделимых друг от друга. При этом студенты, чьи результаты попали в одну такую область, считаются близкими по обученности и получают одинаковые оценки. Этого добиваются, например, путем автоматизированного варьирования весовых коэффициентов. Чтобы распределить студентов по группам близкой обученности, необходимо найти расстояния между всеми рейтингами. После вычисления расстояний для всех студентов, нужно сгруппировать результаты так, чтобы расстояния между результатами каждой группы были меньше, чем расстояния до результатов других групп. Именно для таких задач созданы математические методы факторного анализа. Если такое разделение можно проделать чисто математически, путем компьютерных преобразований и без привлечения дополнительной эмпирической информации, результаты оценивания 27

становятся объяснимыми (менее спорными). Дидактическая релевантность Термин релевантность широко известен в языкознании. Выделенность vs. существенность (релевантность) (salience vs. relevance) – понятия, получающие различные характеристики в разных когнитивных теориях. Филологи наделяют его значительной и, иногда, различной смысловой нагрузкой в целом соответствующей применению его в педагогике. Понятию релевантности трудно дать краткое определение. В разных науках под термином «релевантность» определяют разное (см. Демьянков В.З. Выделенность vs. Существенность (РЕЛЕВАНТНОСТЬ) // Краткий словарь когнитивных терминов / Кубрякова Е С., Демьянков В З., Панкрац Ю.Г., Лузина Л Г. Под общей редакцией Е.С. Кубряковой. М.: Филологический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 1996. С.22–25.). Здесь мы уделяем основное внимание дистанционным технологиям обучения, таким технологиям, где доля личного участия преподавателя в учебном процессе мала. Чем меньше эта доля, тем более релевантной, соответствующей сути дела, мы будем считать технологию (при прочих равных условиях).. Численное значение релевантности образовательной технологии (комплекса, пособия) мы будем считать тем большим, чем более значимые знания и умения с ее (его) помощью самостоятельно получат студенты за меньший промежуток времени с меньшей долей участия преподавателя: R=

Z T

total

∗U ,

(2.1) где R – релевантность технологии; Z – эффективность технологии, т. е. отношение объема V гарантированно полученных учащимися знаний и умений в рамках избранной технологии к объему N знаний и умений, определенному нормативными документами; Ttotal – срок, необходимый для усвоения учащимся необходимых знаний и умений согласно избранной технологии; U – доля (относительное время) эффективного участия преподавателя в учебном процессе в пересчете на одного учащегося. Доля участия преподавателя не может быть нулевой. Для технологий, где трудно определить эту долю, мы будем считать ее некой малой и одинаковой величиной (константой). Тогда при математическом сравнении технологий (в вычислениях отношений) она часто будет взаимно сокращаться, не влияя на итоговый результат. Определенная таким образом релевантность может принимать численные значения в широких пределах. Будем полагать, что можно измерить релевантность технологии на протяжении урока (локальная релевантность) и релевантность на протяжении учебного процесса (глобальная релевантность). Доля участия преподавателя в учебном процессе может быть определена как отношение средне28

го времени общения преподавателя со студентом Tcomm в течение урока ко всему времени, отведенному технологией на урок Ttotal: T comm U = total . (2.2) T Таким образом, после подстановок величина релевантности, измеренная за один урок, выразится следующим образом: R=

V T

comm

∗N

.

(2.3)

В этом выражении участвуют – объем полученных студентом знаний и умений V за урок, абсолютное время T comm общения преподавателя со студентом на уроке, а также нормативно определенный объем N знаний и умений, который должен приобрести студент за урок согласно учебному плану независимо от применяемой технологии. При формальном математическом сравнении релевантностей R1/R2 двух образовательных технологий – 1 и 2 – в рамках одного урока действующего учебного плана, величины N1 и N2 (объем знаний и умений, которые студенты должны получить согласно нормативным документам) будут равными и сократятся в итоговом выражении. Если равны также и доли участия в учебном процессе преподавателя T1comm и T2comm , то отношение релевантностей равно (2.4) R1/R2 = V1/V2 . Или, иными словами, оно равно отношению объемов полученных студентом знаний. Величины V1 и V2 могут быть объективно определены только путем независимого тестирования, как доли правильно выполненных учащимися тщательно отобранных и «взвешенных» тестовых заданий. В случае, когда учебный план рассчитан на продолжительные отрезки времени, важно в мониторинговых исследованиях измерять не только величину релевантности, но и ее изменения, т.е. величины производных R (1) = ∆R ∆t , (2.5) где величина ∆t – промежуток времени между двумя последовательными малыми этапами обучения или уроками. Величина ∆R = R fin − Rini – разность релевантностей вычисленных по окончании второго (fin) и первого (ini) уроков соответственно. Точно определить величину или нормативное значение ∆t невозможно, поэтому мы будем принимать ее далее просто за некую единицу времени. В наших вычислениях величина ∆t будет либо алгебраически сокращаться, либо приниматься целочисленной (как расстояние между несколькими уроками). Расстояние по времени между двумя последовательными уроками будем считать далее единицей. Какую информацию о технологии можно получить, анализирую значения, вычисляемые по формуле (2.5)? Величина R(1) характеризуют: • прирост (падение) способности к обучению (обучаемость) и • способность к адаптации к учебе (адаптируемость); выявляемые непосредственно в учебном процессе. Эта же величина характеризует и саму технологию, ее способность «повести» студентов к знани29

ям, ее «гуманистичность». Разделить «человеческие» (обучаемость и адаптивность) и «технологическое» слагаемые в величине R(1) не сложно: R (1) = ∆R ∆t = R (1) [able] + R (1) [adapt ] + R (1) [tech] .

(2.6) Для этого необходимо провести эксперименты с одной технологией на разных, максимально однородных группах студентов, а затем вычислить все величины R(1) по формуле (2.4). Полученные данные следует, затем, объединить в таблицу так, как это делается в технических исследованиях при вычислении конечно-разностными методами. Можно, конечно, провести эти вычисления и для «минимальных» групп, состоящих из одного студентов, однако, при этом велика вероятность привнесения в величину результата случайных факторов. Считается, что тестовые измерения в большой группе позволяют усреднить и, тем самым, исключить влияние на результат случайных факторов. Часто происходит именно так. Может случиться, что рассматриваемые технологии существенно различаются (периодом воздействия, количеством передаваемых знаний). Тогда простое сравнение технологий затруднено вследствие «несоизмеримости». В таких случаях может оказаться полезной относительная производная релевантности Q = R (1) / R .

(2.7) Она вычисляется известным методом конечных разностей: Q = 2∗

R fin − Rini R fin + Rini

.

(2.8)

Как мы условились при обсуждении выражения (2.5), величина ∆t в формуле (2.8) принята единичной. Рассмотрим частный случай выражения (2.8). Пусть нормативные величины Nfin и Nini (объем знаний и умений, которые студенты должны получить согласно нормативным документам на каждом из рассматриваемых уроков) будут равными. Если будут равными также и доли участия в учебном процессе преподавателя T fincomm и Tinicomm , то отношение (2.8) примет вид Q = 2∗

V fin − Vini V fin + Vini

.

(2.9)

Иными словами, в этом случае значение Q просто равно отношению удвоенной разности объемов гарантированно полученных учащимися знаний к их сумме. Здесь объемы V мы всегда, в рамках рассмотрения, измеряем с помощью некой определенной заранее, единственной формализованной тестовой технологии. Величина Q, являясь безразмерным отношением, не содержит информации об абсолютном значении релевантности технологии. Следовательно, используя ее можно упростить анализ характеристик студентов (обучаемости и адаптируемости) и свойств технологии (пособия, тренажера) согласно (2.6).

30

Сравнение качества технологий Будем считать лучшей ту технологию дистанционного обучения (пособие, тренажер), для которой вычисленные значения релевантности R и ее относительной производной Q больше. Иными словами, технология тем лучше, чем более интенсивно растет локальная релевантность от урока к уроку, или, то же самое, с течением времени студенты развиваются (оттачивается стиль мышления, растет образованность) воспринимают и запоминают все больший объем информации. Хотя, такое понимание «что такое хорошо» не всегда может оказаться верным. Определить численные значения R и Q не сложно. Например, можно предложить такой алгоритм. 1. Выберем две технологии обучения и назовем – № 1 и № 2. 2. Определим объем знаний, который должны получить студенты за время учебного процесса. Подготовим соответствующие материалы для тестирования полученных в результате знаний и умений. 3. Выберем две группы студентов такие, чтобы они были близки по объему имеющихся знаний и умений, психологическим характеристикам и т.п. Это можно сделать путем тестирования. 4. Подберем двух достаточно идентичных по своим качествам преподавателей (или, если позволяют технологии, возьмем одного) для ведения учебного процесса в двух группах. Поскольку мы ведем речь здесь о компьютеризированных технологиях, роль и время общения студентов с преподавателем должны быть малыми. 5. Для исключения посторонних влияний, отправим студентов в удаленные друг от друга оснащенные всем необходимым аудитории, исключим восприятие и использование посторонней информации. 6. Приступим к учебному процессу, хронометрируя время самостоятельных занятий и занятий под руководством преподавателя. 7. По окончании учебного процесса проведем тестирование полученных учащимися знаний и знаний. После подстановки измеренных значений в формулу для вычисления релевантности, получим значения R1 и R2 . 8. Дадим группам учащимся отдохнуть – пусть время отдыха ∆T , т. е. временной промежуток между двумя последовательными уроками, будет достаточно большим и одинаковым для всех студентов. 9. Выполним вновь пункты 5, 6 и 7 настоящего алгоритма. При этом мы получим новые значения релевантности R1* и R2*. 10. Вычислим по формуле (8) значения Q1 и Q2. Их мы и примем за значения производных релевантностей первой и второй технологий. Поскольку при анализе имеет смысл говорить лишь об отношении релевантностей R1/R2, отношении их производных (R1* – R1)/(R2* – R2) и отношении относительных производных Q1/Q2, значение ∆T исчезнет из дальнейших расчетов (сократится) и может быть любым. Важно только помнить, что это временной промежуток между двумя последовательными уроками. В этом временном промежутке все студенты должны находиться в равных условиях, например, в одном помещении. Таким образом, нами 31

установлены формальные выражения и получены численные значения, которые могут быть использованы для сравнения качества двух технологий обучения (учебных пособий, тренажеров). Эти же отношения могут быть использованы и для проведения дальнейшего сравнения с иными технологиями обучения (учебных пособий, тренажеров). Важным является условие сохранения во всех случаях измерения величины ∆T . Необходимость развития и применения подобных подходов сравнения педагогической продукции очевидна, ибо только путем применения математических методов можно объективизировать процедуру мониторинга. Педагогическая технология тем более качественна, чем выше ее дидактическая релевантность, т.е. если результаты тестирований обученности студентов при ее применении растут быстрее. Введение в обиход свойства «дидактическая релевантность» означает ориентацию на рост и на интенсификацию роста результатов, отсюда – связь изложенного принципа с принципом непрерывного улучшения системы ISO-9000. Следовательно, принцип «положительной релевантности» более адекватно характеризует тест и технологию тестирования, чем принцип «надежности». Смена акцентов в характеристиках качества теста, переход от «надежности» к «дидактической релевантности», дает формальное право, оставаясь в рамках парадигму дидактической тестологии, пересмотреть отношение к тесту как к только инструменту для измерений, перейти к широкой трактовке. Широкая трактовка допускает и предполагает использование дидактического тестирования и как средства оценки обученности, и как средства • оптимизации учебного процесса; • развития студента (стимулирования обученности и обучаемости); • повышения качества образовательной продукции (системы образования в целом). Возможность введения такой широкой трактовки обсуждалась (в близких терминологических аспектах) рядом исследователей [5, 6, 15, 18, 23, 33, 40, 48, 54, 56, 57, 70, 106, 140, 147, 148, 153, 173, 178, 222, 271, 273, 282, 287, 293, 303 и др.]. Необходимость подтверждена нашим опытом тестирований студентов ДВГУ в течение 1999–2004 гг. Потенциал дидактического тестирования как средства развития студента Прогресс привел человечество к необходимости систем менеджмента качества. Таких систем создано много. Описание такой системы представляет собой много томов, содержащих схемы предприятий и руководства, перечни принципов, примерные инструкции и перечни обязанностей и пр. Это – инструкции, следуя которым можно обустроить производство продукции и с большой вероятностью добиться успеха. Среди общепризнанных систем менеджмента качества – системы типа ISO. Один из принци32

пов ISO-9000 – принцип непрерывного улучшения, согласно которому система менеджмента качества считается лучшей, если качество и объем продукции быстрее растет во времени. В большинстве сфер человеческой деятельности с понятием качества и измерением качества проблем нет. Однако в педагогике спорны количественные определения качества. Однако бесспорно, что результаты дидактического тестирования отражают качество ЗУН студентов, а рост результатов тестирования свидетельствуют о росте качества. Надежность, как численная характеристика теста, не используется в тестологических расчетах. Логично вместо «надежности» ввести в обиход характеристику, отражающую степень изменений результатов тестирования. Поскольку рост образовательных результатов – это дидактическая цель, эту характеристику можно назвать «релевантность», понимая под этим названием степень соответствия дидактической цели. В отличие от «надежности», измерить «дидактическую релевантность» несложно. Например, как разность усредненных результатов последовательных сеансов тестирования одной и той же группы студентов по двум вариантам одного теста в рамках одной технологии. Так определенная и выраженная числом дидактическая релевантность может быть и положительной, и равной нулю. «Нулевая» релевантность означает стопроцентную надежность исследуемой тестовой технологии. Обучение решению задач – наиболее трудно поддающееся развитию направление ОИТ. Определение можно выучить, «зазубрить» и воспроизвести, а затем воспроизведенное сравнить с текстом учебника. Решение же задачи – процесс многоплановый, могущий быть неожиданным и верным одновременно. В решениях задач фигурируют формулы, которые могут быть представлены студентом по-разному, сравнить которые с образцами – сложная программистская задача. В Главе III описан ДПК «Диалог», созданный нами в ДВГУ в 1994– 1997 гг. и долгое время применявшийся там для проведения массовых тестирований знаний студентов. Согласно сценарию «Диалога», на экране компьютера перед учащимся последовательно появляются варианты шагов решения задачи, предлагаемые виртуальными персонажами. Персонажи «обсуждают» демонстрируемые выражения между собой и обращаются к студенту за «поддержкой». Студент должен реагировать на фразы персонажей нажатием одной из трех клавиш «верно», «не уверен», «не верно». В зависимости от действий студента сценарий виртуальной беседы ветвится. Иногда беседа заходит в тупик, решение «не совпадает с ответом». Тогда в беседе «обыгрывается» возврат к последнему правильному действию, и беседа возобновляется в другом русле. Оценка знаний вычисляется в конце сеанса через отношение количеств верных и неверных нажатий учащимся управляющих клавиш. Студенты 1-го и 2-го курсов с энтузиазмом относились к таким занятиям. Оказывается, таким образом можно эффективно получить и закрепить навыки решения задач. К сожалению, при этом не приходится выпи33

сывать решения на бумаге, что важно для учения. Многие студенты педагогического отделения (более тридцати) с желанием создавали новые сценарии виртуальных диалогов в качестве курсовых работ на старших курсах. Ими созданы несколько сценариев обучения решению задач по статистической физике, классической и квантовой механике. Времена обучения и контроля знаний в описанном сценарии совпадают, что позволяет говорить о высокой оптимальности учебного процесса организованного на основе ДПК «Диалог» в смысле аспекта № 1. Педагогическая система развивающего измерительного процесса в вузе Проблема измерений в педагогике многоаспектна. Специфика педагогики проявляется в том, что многие педагогические понятия не имеют однозначного и четкого, предполагающего численное описание, определения. Поэтому педагогические модели чаще ограничиваются схематичным, словесным описанием явлений без привлечения математического аппарата. Исключением является дидактическая тестология [1, 175], обладающая инструментарием для численного измерения обученности. Однако, потребности в педагогических измерениях шире. Неизмеримость является препятствием к внедрению в педагогике кибернетических методов, методов синергетики и теории диссипативных структур. Более того, в педагогике, в отличие от технических областей, отсутствуют даже методики численной оценки (сравнения) инструментария – качества учебных пособий, технологий, дидактических систем. Ниже мы представим методику, построенную нами для применения в системе дистанционного обучения для оценки качества образовательных технологий. Методика может быть применена и в других областях образования при условии технической обеспеченности. Компоненты развивающего измерительного процесса, их связи и последовательность Здесь мы введем информацию, необходимую для дальнейшего моделирования и построения вузовского развивающего измерительного процесса. В начале мы перечислим все элементы модели и поясним (где это необходимо) связи между ними. Спецификации модели • • • •

Компоненты модели эволюции обученности и обучаемости: этапы процесса; связи этапов процесса; условия, определяющие направления переходов по связям; субъекты процесса; 34

• условия успешности процесса, определенные для каждого из этапов; • внешние факторы и условия, а также механизмы их влияния на успешность процесса на каждом из этапов. Этапы процесса эволюции обученности и обучаемости: • тренировка; • предтестовый период; • сеанс тестирования обученности; • послетестовый период; • аттестация (дифференциация по группам обученности); • самопреодоление [208]; • формирование обучаемости; • отторжение технологии; • адаптация к технологии; • альтернативная аттестация. Этапы процесса объединены в два связанных общими звеньями (синергичных) цикла: цикл формирования обучаемости и цикл адаптации. Связи этапов описывают направление процесса смены этапов (переходы), имеют разную значимость в зависимости от интенсивности факторов влияния, подразделяются на вероятные и маловероятные. • • • • •

Среди субъектов процесса эволюции обученности и обучаемости: студент; проводники прямого влияния; инициаторы косвенного вляния; проводники косвенного влияния, организаторы тестирования.

Проводниками прямого влияния являются окружающие студента в течение сеанса, предтестового и послетестового этапов коллеги, педагоги, персонал и др. Инициаторы косвенного влияния: • создатели тестовых заданий; • вероятные работодатели студента; • руководители учебных заведений, студенты (выпускники, абитуриенты) которых участвуют в процессе измерений своей обученности; • руководители (высших уровней) процесса тестирования и др. Условия реализации процесса подразделяются на: • уровни активности посредников влияния; • уровни активности инициаторов косвенного влияния; • наличие материальных компонент. 35

Факторы влияния подразделяются на факторы непосредственного и опосредованного влияния. • • • • • • • • • • • •

Факторы непосредственного влияния: соревновательность; публичность информации о результатах; сюрпризность; наличие элементов деловой игры; доступность учебной информации; доступность тренировок и сеансов тестирования. Факторов опосредованного влияния: компоненты опосредованного мотивационного влияния; механизмы опосредованного мотивационного влияния. Индуктивная мотивация руководителями процесса тестирований через персонал в классе; Индуктивная мотивация вероятными работодателями через публикацию результатов тестирований в Интернет; Индуктивная мотивация работниками учреждения последующего образования через информацию о порядке зачисления; Индуктивная мотивация экзаменаторами, ведущими альтернативную (безтестовую) дифференциацию студентов.

Материальные и информационные компоненты, наличие которых определяет успешность процесса эволюции обученности и обучаемости: • Свойства интерфейса программного комплекса; • Стенд для публикации результатов тестирований; • Ресурсы Интернет для публикации результатов тестирований; • Достаточное количество учебных пособий; • Достаточное количество рабочих мест для тестирований. • • • • •

Механизм непосредственного влияния (мотивации): Соревновательность; Публичность информации о результатах; Вовлечение в деловую игру; Доступность учебной информации, консультаций, тренировок; Доступность сеанса тестирования.

Механизмы опосредованного влияния (мотивации): • Руководитель процесса тестирований через персонал в классе; • Работодатель через публикацию результатов тестирований на специализированном сайте в сети Интернет; 36

• Работники учреждения последующего образования через информацию о порядке зачисления; • Экзаменаторы, ведущие альтернативную дифференциацию студентов (традиционный экзамен в соседних аудиториях). Дальнейшее углубление рассмотрения условий массового тестирования приводит к включению в модель ряда факторов негативного влияния (негативной мотивации). Косвенными и прямыми проводниками (инициаторами) негативной мотивации (влияния) могут выступать, например, представители учебных заведений: • противящиеся объективному освещению результатов своего учебного процесса и публичному их сравнению; • противящиеся объективному отбору абитуриентов и др.

37

ПОСЛЕДУЮЩАЯ СТУПЕНЬ ОБУЧЕНИЯ, ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СОСТАВЕ ГРУПП СТЕПЕНИ ОБУЧЕННОСТИ

АТТЕСТАЦИЯ

D

АЛЬТЕРНАТИВНАЯ АТТЕСТАЦИЯ

ПОСЛЕТЕСТОВЫЙ ПЕРИОД E

САМОПРЕОДОЛЕНИЕ

I C

H

ОТТОРЖЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ

СЕАНС ТЕСТИРОВАНИЯ ОБУЧЕННОСТИ

F

L

J АДАПТАЦИЯ К ТЕХНОЛОГИИ

РАЗВИТИЕ ОБУЧАЕМОСТИ

B G

K ПРЕДТЕСТОВЫЙ ПЕРИОД А ТРЕНИРОВКА

ПРЕДЫДУЩАЯ СТУПЕНЬ ОБУЧЕНИЯ, ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Рис. 2.1. Схема процесса тестирования обученности

Индексы – метки связей на Рис. 2.1. и Рис. 2.1а. – соответствуют друг другу. Пунктирные стрелки указывают такие переходы, массовость (вероятность) которых ниже, чем у тех, где стрелки выполнены сплошными линиями.

38

B ПРЕДТЕСТОВЫЙ ПЕРИОД

G

РАЗВИТИЕ ОБУЧАЕМОСТИ F

САМОПРЕОДОЛЕНИЕ

Стенды Сеть

Соревновательность

Пособия Педагоги Коллеги

Доступность учебной информации

Результат наблюдений за коллегами

Стенды Сеть

Доступность результатов

Интерфейс программы

Деловая игра

Режим сеансов

Доступность тренировки и сеанса

E

ПОСЛЕТЕСТОВЫЙ ПЕРИОД

Публичность

Стенды Сеть

Публичность

Коллеги, педагоги, родители

Соревновательность

Интерфейс программы

Деловая игра

Персонал в классе

Публичность

C

СЕАНС ТЕСТИРОВАНИЯ ОБУЧЕННОСТИ

B

Рис. 2.1а. Цикл (условия, факторы и посредники) развития обучаемости

Схема представленная на Рис. 2.1а. конкретизирует цикл развития обучаемости. На ней представлена последовательность этапов цикла и последовательность действия факторов, действующих в процессе тестирований на студента. Видно, что длительность самого сеанса тестирования меньше длительности всего цикла. Перед очередным (и первым) сеансом тестирования у студента тпоявляется альтернатива – он может войти в цикл «развития» либо в цикл «отторжения» компьютерной технологии тестирования. Наш опыт свидетельствует, что в циул «отторжения» могут переходить значительное количество студентов, в зависимости от органи39

зованного в вузе антуража вокруг сеансов, т.е. интенсивности действия перечисленных в спецификации и на Рис. 2.1а. факторов. Часть студентов, попавших на цикл «отторжения» может там задержаться, сделав несколько «оборотов». Количество этих оборотов соответствуют количеству пересдач экзамена. Интересно, что в процессе прохождения «оборотов» возникает довольно много студентов переходящих на цикл «развития». Они могут пройти его всего один раз, но часто и «втягиваются» продолжают оставаться там до окончания семестра. В случае несистематической мотивации (что обусловлено слабой поддержкой экспериментального процесса руководством вуза), таких студентов, по нашим оценкам, оказывается около половины от первоначально ушедших на цикл «отторжения» или около 15% от общего количества студентов. Соответственно, в этих же условиях, количество студентов прошедших цикл «развития» всего один раз – также около 15%. Систематическая же мотивация студентов посредством увеличения интенсивности действующих факторов, значительно эти количества. Однако точных оценок снижения мы привести не можем из-за сложности численного оценивания интенсивности действующих факторов. Условия и факторы измерительного процесса как средства управления развитием интеллектуальных свойств студента Наибольший позитивный эффект достигается в таком учебном процессе, где передача и оценка качества передачи знаний совмещены, не разделены временем. [82, 92, 107, 170, 231, 232, 235 и др.] Тогда не только оптимизируется продолжительность учебного процесса, не только усиливается влияние перечисленных выше мотивационных факторов (см. Гл. I настоящего исследования), но и появляются новые факторы (феномены). Позитивного проявления таких новых феноменов невозможно достичь в случае использования раздельной технологии (отстутствия совмещенности передачи и контроля). Среди таких феноменов – два, названные нами феноменом индуктивного узнавания и феноменом индуктивной миотивации.

• • • •

Феномены индуктивного узнавания и индуктивной мотивации Присутствуя на занятиях с применением ДПК можно заметить: Студенты часто самостоятельно обращаются к учебнику и дополнительным источникам справочной информации; Студенты более свободно, чем на обычном уроке, общаются между собой и с преподавателем; Процесс общения студентов чаще, чем на обычном уроке, связан с обсуждением учебных проблем; Обсуждение учебных проблем часто переходит не в списывание, а в демонстрации действий и результатов друг для друга, в указания об 40

обращении к фрагментам информации в учебнике или на экране. Использование средств ОИТ настраивает студентов на взаимообучение, взаимопередачу, индукцию знаний. Студенты испытывают тенденцию относиться к педагогу как к консультанту, как к судье в спорах (экспериментальные наблюдения: Б. Грудин, С. Должиков, Е. Пустовалов, В. Шейгус, ДВГУ, 2003 г.). Более того, студенты при этом берут на себя роль посредника в передаче информации, толкователя информации и даже преподавателя. Иными словами, в условиях работы с ДПК проявляется дополнительный к традиционным каналам ДПК → студент и преподаватель→ студент индуктивный канал передачи образовательной информации: ДПК → студент → студент. Конечный пункт этой цепочки затем может (опосредованно) соединиться стрелкой с начальным, в полном соответствии с традиционным пониманием феномена индукции. Яркой выраженности «индуктивного» феномена индуктивного узнавания трудно достичь на занятиях вне компьютерного класса. Иногда педагог ошибочно принимает этот объективно возникающий феномен за нечто порочное, мешающее ему как транслятору, «урокодателю», конкурирующее с чем-то более важным. Борьба с феноменом «индуктивного узначания» – ошибка. Следует создавать благоприятную обстановку для развития индуктивной деятельности – реализовать позитивный потенциал этого феномена в обучении. Реализовав его, можно обрести прекрасного «помощника» в организации коллективности [92 и др.] и самостоятельности учения, поднять уровень качества образования. Мотивация участников определяет дидактическую целесообразность компьютерных тестирований. Неосознанно созданная преподавателем и, далее, переданная персоналом класса студенту негативная мотивация (возникшее в течение сеанса тестирования ощущения усталости и «принудиловки») может сохраниться у студента надолго. Это негативно скажется на образовательной траектории. Позитивная же мотивация персонала класса преподавателем будет способствовать росту качества образования. Проводниками мотивации учащихся является именно персонал территориальных центров мониторинга качества образования. Можно создать и развесить плакаты, можно провести разъяснительные передачи для школьников и их родителей по телевидению. Но весь созданный при этом настрой участников тестирований и их родителей улетучится, когда кто-либо из персонала в компьютерном классе, например, выразит сомнение: в качестве теста; в целесообразности участия в тестированиях; в объективности подведения итогов тестировании; в искренности заявлений руководителей системы образования относительно судьбы лучших участников; в честности руководства территориального центра и отсутствии подлога; в верности целевого расходования средств и пр. Видимые же деловой настрой, от крытость, готовность к разъяснению – мобилизуют учащихся, поддерживают позитивное отношение к учебе. Подкрепление позитивной мо41

тивации действиями сотрудников компьютерного класса (дополнительной опосредованно переданной мотивацией) приводит к значительному повышению активности учащихся в стремлении к лучшему результату, о чем свидетельствует многолетний опыт ДВГУ [59-61, 129, 181, 182, 187, 192, 200, 201, 326]. Интересно, что проявления упомянутого стремления приводят к дополнительной мотивации сотрудников и руководителей тестирований. Это явление, проявляющееся в условиях массовых компьютерных тестирований, мы предложили назвать феноменом индуктивной мотивации. В ДВГУ мотивация сотрудников территориальных центров тестирования создается следующим образом: ежедневно сотрудники центров получают по электронной почте неформальные рассылки (письма), где выражается исключительно позитивное отношение организаторов к ежедневным успехам, называются имена лучших, проводятся сравнения и обсуждения; организовано соревнование между центрами за получение символических призов по итогам мероприятий; создана прозрачная система выплат вознаграждений сотрудникам центров, ставящая суммы в прямую зависимость от количества проведенных сеансов. Действенность этих мероприятий очевидна: ДВГУ за последние пять лет шесть раз становился российским лидером по массовости участия абитуриентов в централизованных тестированиях. [60]

Индуктивная мотивация Индуктивное узнавание

Дружественность Интерактивность (НМТ)

Внимание работодателей Внимание родителей и пр.

Публичность Соревновательность

Аттестационное экспресс-тестирование (2002-2003) МАТЕМАТИКА-11 класс

В -к

Дальневосточный государственный университет Приморский краевой центр мониторинга качества образования - 2003 -

* лев ый с т олбец пары - у с редненный по т еррит ории резу льт ат * праый с т олбец пары - в ыс ший резу льт ат в т еррит ории

РЕЗУЛЬТАТТАТ

42

Р о с с и я

В -к -2 3

В -к -1

В -к -1 3

Т е р н е й

Ф о к и н о -2 5 1

С л а в я н к а -1

П о ж а р с к и й

П о к р о в к а -1

С п а с с к

П л а с т у н

П а р т и з а н с к

С п а с с к-1 1

С п а с с к-1 4

С п а с с к-1 5

С п а с с к -7

С п а с с к-1 2

С п а с с к -5

С п а с с к -4

Н а х о д ка

С п а с с к -3

Л у ч е го р с к

Н а х о д к а -7

Л у ч е го р с к -

Л у ч е го р с к -

СТУДЕНТ Л у ч е го р с к -

Л е с о з а в .-1

К и р о в с к и й

К у р о р т н ы й

И гн а т ь е в к а

К и р о в с к и й -1

Б ка м е н ь

Д а л ь н е го р с к

А р с е н ь е в

Б к а м е н ь -1

0

А р с е н ь е в -7

20

Л у ч е го р с к -4

40

Л у ч е го р с к -2

60

Л е с о з а в .

80

Л у ч е го р с к -1

100

П р е о б р а ж е н

Сравнительный мониторинг качества системы общего среднего образования в Приморском крае

А р с е н ь е в -9

М А С С О В О С Т Ь

ФАКТОРЫ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ

ФАКТОРЫ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА

ФАКТОРЫ СЕАНСА

ФАКТОРЫ ИНТЕРФЕЙСА ДПК

ГРУППА ФАКТОРОВ Факторы интерфейса ДПК Факторы сеанса тестирования Факторы учебного процесса Факторы внешней среды

ФАКТОРЫ Дружественность Интерактивность Индуктивная мотивация Индуктивное узнавание Публичность Соревновательность Внимание работодателей Внимание родителей и др.

Схема. 2.1. Некоторые действующие на студента в процессе многосеансного дидактического тестирования факторы и условия

На схеме 2.1. приведены 4 группы факторов, действующих на студента и, таким образом, на результат, в течение сеанса тестирования. Реализация части этих факторов (факторы учебного процесса) возможно только в условиях массовости. Действие же некоторых других (факторы сеанса) в условиях массовости более проявляется Схема процесса эволюции обученности и обучаемости в терминах приведенных спецификаций представлена на схемах (Рис. 2.1.–2.1а.).

Математическая модель эволюции обученности и обучаемости студента Здесь построена математическая модель эволюции обученности и обучаемости студентов в условиях многократного последовательного тестирования обученности и многофакторного влияния. При построении модели нами были изучены работы ряда авторов предложивших в разное время способы моделирования психофизиологических процессов, учебного процесса, учебных областей и т.п. [5, 6, 15, 18, 23, 33, 40, 48, 54, 56, 57, 70, 106, 140, 147, 148, 153, 173, 178, 222, 271, 282, 287, 303]. Среди перечисленных – ставшие классическими пионерские работы А.И. Берга, П.Я. Гальперина, Н. Винера, А.Н. Леонтьева, А.Я. Лернера. Основное предназначение предлагаемой модели – инструмент поиска оптимальной организации учебного процесса. Каковы основания оптимизации управления обучением? Нужны ли здесь математические методы? На первый взгляд не нужны, поскольку бытующая точка зрения такова: чем сильнее мотивация, тем быстрее студенты освоят учебную дисциплину. Но это не так. Педагоги знают, что можно так мотивировать студента, что он за ночь выучит целый учебный курс. Но все эти знания так же быстро и улетучатся. Время забывания связано со 43

временем обучения. Но без мотивации (при нулевой или негативной мотивации) вообще не получится обучения, студенту просто нечего будет забывать. Следовательно, существует оптимальная мотивация, которую можно искать путем математического моделирования. Мотивация при этом должна быть искусственно управляемой. Обученность и обучаемость рассматриваются нами как результат развития студента, развития, подверженного влиянию переменных факторов и условий, мотивирующих студента на пути самопреодоления (саморазвития) [208, 209]. Феномен самопреодоления сравнительно недавно стал изучаться для применения в педагогике, хотя известен достаточно давно в философии и психологии (Л.С. Выготский, В.П. Зинченко, В.А. Петровский, Б.Д. Эльконин и др.). Специально укажем, что под мотивацией мы будем понимать не число, а более сложный объект. Но проявления этого объекта в эксперименте мы будем предполагать измеримыми и, следовательно, доступными для сравнения. Под измерительным инструментом мы будем понимать «достаточно идеальный» дидактический тест. Предпосылки модели. В образовательной практике нередки случаи, когда организаторы тестирований обученности проводят повторные и многократные сеансы тестирований. Целью этих мероприятий, как правило, считают помощь учащимся в получении более высоких рейтингов и, тем самым, получение на выходе более высоких характеристик качества обучения в конкретном учебном заведении. Часто повторения сеансов запрещают, чтобы не вызывать сомнения участников в объективности измерения. Наблюдение связанных с повторениями сеансов тестирований явлений, проведенное нами в период с 1994 по 2005 гг. в процессе массовых тестирований обученности студентов, специалистов и школьников [59–61, 129, 181, 182, 187, 192, 200, 201, 326] в Приморском крае, позволяют утверждать, что существуют условия и факторы, способствующие инициации и поддкржанию роста обученности непосредственно в течение длительного (в течение недели, месяца) проведения мероприятий и, как следствие. В ряде случаев, подвергшихся анализу, нами выяснено, что рост обученности сопровождается развитием обучаемости. Таким образом, условия проведения тестирований, сопровождаемые перечисленными внешними факторами, можно рассматривать как важные составляющие технологии тестирования – средства повышения обученности и развития обучаемости. Как правило, рост результатов достаточно мотивированных участников подобен экспоненциальному [129]. Типичная зависимость результатов измерения обученности от количества пройденных студентом сеансов приведена на Рис. 2.1. Темп роста уровня обученности, наблюдаемый в ходе последовательных сеансов тестирований, оказался связаным с характеристиками интерфейса ДПК и интенсивностью применения факторов (см. п. 1.3 и работы [183, 184, 193]). 44

Рис. 2.1. Усредненная зависимость результата тестирования достаточно мотивированного студента от количества пройденных им сеансов тестирования в условиях применения неизменного ДПК и технологии, доступности учебной информации и отсутствия повторения тестовых заданий.

Обычная получаемая нами в эксперименте кривая, приведенная на Рис 4.1, была подвергнута изучению [129]. То, что она легко поддавалась экспоненциальной аппроксимации, вызвало предположение о возможности моделирования процесса мотивированного обучения с помощью стандартных методов математической теории систем. Обучаемость нельзя адекватно выразить одним числом. Понимая это, тем не менее, мы предприняли поиск математического аналога обучаемости. Такой достаточно простой и удобный для исследования аналог нами был найден. Мы установили, что кривая (Рис.2.1), обычно получаемая нами в экспериментах, на своем среднем участке может быть достаточно хорошо аппроксимирована экспоненциальной зависимостью:

A(t ) = A0 (1 − exp(− Bt ) ) ,

где A(t)– текущее измеренное значение обученности (на графике – по вертикали), A0 – вычисляемый коэффициент, B – положительный вычисляемый экспоненциальный показатель и t – время (либо – номера равноотстоящих во времени проведенных сеансов тестирования). Интервал времени между двумя последовательными сеансами тестирований мы обозначили стандартно: ∆t. Величины A0 и B вычисляются в результате проведения процедуры аппроксимации. На первый взгляд может показаться, что наилучшим показателем обучаемости может стать отношение изменения измеряемой величины обученности к величине обученности в определенный момент времени: A(t + ∆t ) − A(t ) ∆A =2 . A A(t + ∆t ) + A(t ) Однако мы выяснили, что это не так. Это отношение не удовлетворяет естественному критерию достаточной малости изменений обучаемости на протяженных интервалах изменений времени. Проведя численное моделирование, мы обнаружили более подходящего «претендента» на роль математического показателя обучаемости. Им оказался экспоненциальный показатель B в аппроксимации A(t). Математический смысл показателя B сходен с психолого-педагогическим смыслом, заложенным в понятие «обучаемость» [см. 3, 163]. В этом несложно убедиться, если принять, вме45

сте с обсужденным выше критерием постоянства, простейшее и не противоречащее смыслу определений [3] предположение: чем выше скорость роста обученности, тем выше обучаемость. Значения B, вычисленные на разных участках кривой (Рис. 2.1), отличаются. В соответствии с методами вычислительной математики, для нахождения отличий необходимо провести не менее 4-х сеансов измерений через сравнительно одинаковые интервалы времени. Такие измерения нами были произведены. Сравнение с наблюдаемыми в эксперименте ситуациями показало, что величина B остается постоянной либо растет для случая достаточно мотивированных участников тестирований. Если же для наблюдения выбирались мало мотивированные участники, то для них зависимость (Рис. 2.1.) была немонотонной и величину B надежно определить было нельзя. Степень мотивированности (сильно-слабо) студентов определялась нами путем опроса преподавателей и персонала компьютерных классов. Построение кривых (Рис. 2.1) осложнялась тем, что участники тестировались исключительно добровольно, поэтому меняли дисциплины тестирований и интервалы между сеансами не систематично. Эта ситуация улучшилась на последнем этапе исследований, в 1994-1995 гг., когда во Владивостокском городском ЦМКО и Колледже №2 ДВГУ тестирующихся абитуриентов и студентов стало достаточно много и экспериментального материала стало достаточно. Средний интервал между сеансами у школьников был около 1 суток, а у студентов – около 1 недели. Методы нахождения величины выбранного нами показателя обучаемости B (2.1) известны в вычислительной математике [164 и др.]. Например, если это значение определяется по трем экспериментальным точкам (три измеренных последовательно через достаточно малый одинаковый интервал времени ∆t значения обученности A(1), A(2) и A(3)), выражение для B будет выглядеть так: B=2

A(3) + A(1) − 2 A(2 ) ∆t ( A(1) − A(3))

Естественной единицей измерения B является обратная временная единица, например – сут-1 (обратные сутки), месяц-1 (обратный месяц) и т.п. При этом сравнение величин B полученных на разных интервалах времени должны проводиться по правилам для обратных величин, т.е. для получения значения B, выраженного в обратных сутках из величины B, выраженной в обратных месяцах, необходимо ввести делитель – 30. Отметим, что, для применимости выражения (2.3), величина интервала времени ∆t должна быть достаточно малой и функция A(t) должна относительно мало меняться в этом временном интервале. Экспериментальные наблюдения изменений обученности и обучаемости студентов под влиянием выделенных факторов, выделение взаимосвязей процессов роста обученности и развития обучаемости, выявление особенностей технологий и организационно-педагогических условий их реализации, осложнялись следующими факторами: • Невозможность создания единой и равной мотивации у всех участни46

ков каждого конкретного сеанса тестирования; • Невозможность точного соблюдения временных рамок – интервалов между сеансами тестирования конкретных участников; • Невозможность предоставления всем участникам равной возможности пользования литературными источниками и консультациями, поскольку одинаковых учебников мало, а консультации преподавателей всегда различны и не ограничены равными для всех временными рамками. Тем не менее, нам удалось найти ориентировочные значения показателя обучаемости и значения его прироста для разных категорий участников тестирований. На выборке из более 200 абитуриентов, прошедших по собственному желанию пяти-шестикратное тестирование по самостоятельно избранным дисциплинам с варьируемыми тестовыми заданиями во Владивостокском городском ЦМКО и Находкинском филиале ДВГУ, нами оценено среднее значение показателя B. Оно оказалось близким 0,2 сут-1 (в сутки). При этом нами была выявлена тенденция роста показателя обучаемости в пределах 0-:-2% сут-1. Вычисления производились методом конечных разностей, абитуриенты были (приблизительно) одинаково мотивированы и имели доступ к учебным пособиям. Период между сеансами был принят равным 1 суткам. Эксперимент, проведенный в течение 3-х месяцев в студенческой аудитории (студенты Филиала ДВГУ в г. Уссурийске и студенты Педагогического колледжа №2), показали, что их обучаемость лежит в пределах В = 0-:-0,35 сут-1 . Рост же показателя обучаемости студентов оказался близок к измеренному для абитуриентов. Значения показателей обученности и обучаемости разных студентов оказались варьирующимися в достаточно широких пределах. Важно отметить затрудненность строгого статистического подхода в таких измерениях, поскольку сложно сохранить абсолютно одинаковые условия для каждого из сотен студентов в течение многих дней (благоприятный режим пользования информацией, равные интервалы между сеансами, близкая мотивация, отсутствие случайных помех – болезней и пр.). Поэтому, говоря об усреднении результатов, следует иметь в виду только тенденции. Проводя же индивидуальные эксперименты, следует помнить о сохранении постоянства мотивации, поскольку колебания ее приводят к разрушению характера кривой (Рис. 2.1.) и делает бессмысленными вычисления. Несмотря на то, что процесс развития студента многими считается случайным и недоступным для «поверки алгеброй», мы предприняли исследование возможности оптимального управления им. На основе наших исследований и работ других авторов нами аргументирован вывод о существовании неиспользуемого потенциала, заложенного в технологиях дидактического тестирования. Приобретенный нами и описанный здесь многолетний опыт позволил считать ошибочным традиционный для сегодняшнего дня перенос из области психологического тестирования в область дидактического тестирования той точки зрения, что студенту можно позволить соревноваться только с «собой вчерашним». 47

Были исследованы позитивные стороны (влияние условий тестирования на «двоечников») и негативные стороны (тенденция студентов к участию в тестированиях в ущерб остальным занятиям) предложенной системы, что привело к новым требованиям оптимальности ее применения. Основным препятствием, встреченным нами на этапе, стало противление преподавателей внедрению новых технологий, которое нам удавалось преодолеть путем демонстраций. Однако они не используются широко в образовательной практике. Более того, организаторы массовых тестирований, следуя положениям, приписываемым широко известной теории тестовых измерений IRT (Item Response Theory), ставят им административные преграды. Среди причин таких действий организаторов: • усмотрение несоответствия нововведений канонам IRT и отнесение их к нарушениям технологии; • прагматизм, проявляющийся в невнимании к дидактическим феноменам, обусловленный спецификой полученного ими образования.. Психофизиологические основания для построения модели почерпнуты нами в работах [9, 22, 25, 39, 42, 53, 77, 80, 90, 91, 100, 101, 103, 104, 111, 123, 152, 155, 156, 252, 274, 275, 295, 296, 305 и др.]. Они перечислены и описаны нами выше в Гл. I. Из задач моделирования мы выбрали: • поиск методик оптимизации учебного процесса; • предсказания, на основе результатов входного контроля, свойств специалистов, которые они приобретут в процессе обучения. Выделим некоторый набор знаний S , достаточно большой (более или около тысячи положений, определений, сведений) и однородный (по трудности, сложности, трудоемкости и т.п.). Позаботимся, чтобы область S была полностью изложена в пособии, доступном испытуемым в течение эксперимента. Процесс знакомства студентов с пособием пусть будет подвержен действию контролируемой мотивации M . При этом студенты осваивают знания S с разной степенью полноты и достоверности. Пусть знания S полностью и равномерно отражены в шкалированных (градуированных) тестовых заданиях (ТЗ), составляющих базу тестовых заданий. Шкалированными (градуированными) называют такие тесты, которые позволяет дифференцировать успешность выполнения испытуемыми каждого ТЗ в соответствии с выбранной шкалой. Мы рассмотрим здесь сначала двухступенчатую (Рис.2.2), затем трехступенчатую (Рис.2.3), а потом, для обобщения, традиционную для России четырехступенчатую шкалу – 2,3,4,5 (Рис.2.4). Строящийся на основании описанной базы тестовых заданий (БТЗ) тест пусть удовлетворяет условию: ТЗ выбираются случайно и равномерно, так, что там представлены сведения из всех «уголков» S .

48

Рис. 2.2. Модель 2-го ранга. Область знаний S студента состоит из двух

S5

K25

составляющих S=S2+S5=1, где S2 объем знаний студента на «2» и S5 – на «5». Стрелки символизируют «перенос» со временем знаний между областями (запоминание и забывание), а коэффициенты K52 и K25 опре-

K52

деляют скорость этих процессов.

S2

S=1 Для каждого студента область S (Рис.2.2-2.4) может быть разбита, после выполнения тестового измерения, на меньшие области: • S 2 – область знаний на «2», где студент ничего не знает, и положительный результат может здесь получиться только случайно; • S3 – область знаний на «3», где студент не различает верные (точные) и неточные сведения в ТЗ; • S 4 – область знаний на «4», где студент не различает верные (полные) и неполные сведения в ТЗ; • S 0 – объединенная область знаний на «3» и «4», где студент проявляет неустойчивые знания; • S5 – область знаний на «5». Исходя из соображений удобства, эти обозначения мы будем одновременно использовать и для обозначения областей, и для обозначения количеств знаний, заключенных в этих областях (Рис.2.2–2.4). В соответствии с принимаемой степенью дифференциации знаний студента, модель, где S = S 2 + S 0 + S 5 = 1 , назовем моделью 3-го ранга (Рис. 2.3). Аналогично, модель, где S = S 2 + S 3 + S 4 + S 5 = 1 , – моделью 4-го ранга (Рис. 2.4). Простейшая из таких моделей – модель 2-го ранга – приведена на Рис. 2.2. K50

S5

из двух составляющих S=S2+S0+S5=1, где S2 объем знаний студента на «2» и S5 – на «5», а S0 – суммарная область знаний на

K05 K02 K20

Рис. 2.3. Модель 3-го ранга. Область знаний S студента состоит

S0 S2

«3» и «4». Стрелки символизируют «перенос» со временем знаний между областями (запоминание и забывание), а соответствующие стрелкам коэффициенты определяют скорость этих процессов.

49

В процессе уточнения и расширения студентом своих знаний, области Si изменяются в пределах S. Эти изменения можно образно представить как «перетекание» познаваемых и забываемых знаний через границы изображенных на указанных иллюстрациях областей. K54

S5

K45 K43

S4

Рис. 2.4. Модель 4-го ранга. Область знаний S студента состоит из двух составляющих S=S2+S3+S4+S5=1, где S2 объем знаний студента на «2» и S3 – на «3», S4 – на «4» и S5 – на «5». Стрелки символизируют «перенос» со временем знаний между областями (запоминание и забывание), а соответствующие стрелкам коэффици-

S3

K34

енты определяют скорость этих процессов.

K02 K23

S2

При построении простой модели мы будем полагать, что скорости изменения освоенности или «перетеканий» знаний, прямо пропорциональk

ны коэффициентам переноса ij (значения индексов i и j ясны из Рис. 3–4) и объемам областей, из которых сведения «перетекают» (иначе говоря, чем больше сведений студент знает на оценку «4», тем больше вероятность нахождения среди этих сведений таких, которые он в ближайшее время усвоит на «5» или забудет до «3» или «2»). Процесс освоения испытуемым каждого знания зависит от степени освоенности других знаний, что соответствует естественному росту его опыта, поэтому некоторые из коэффициентов мы будем полагать зависящими от объемов Si (в начальном приближении – зависящими линейно). Мотивационные влияния на значения коэффициентов сложны, их изучает психофизиология. Поэтому для демонстрации возможностей модели мы воспользуемся упрощенными представлениями о зависимости коэффициентов Kij от значения параметра мотивации. Изменения объемов областей Si мы будем обозначать символом ∆ , а скорости их изменений во времени, т.е. производные, верхним индексом t (tt, ttt – в зависимости от порядка), как это традиционно делается в математике. Будем полагать, что путем тестового измерения мы можем определить изменения областей достаточно точно. Влияние неточностей измерения на результат мы рассмотрим позднее. Изложенное представление модели является стандартным, когда рассматриваются достаточно медленные сонаправленные и антинаправленные процессы переноса массы, энергии, информации и пр. Унификации таких моделей посвящены исследования в двух близких науках – синергетике и теории диссипативных структур. 50

Теперь проведем, с помощью шкалированного теста, три сеанса измерения его обученности студента, разделенных небольшими интервалами времени, достаточными для того, чтобы студент успел «повторить» сведения S между сеансами. При этом мы получим пары значений объемов S i и их изменений ∆S i , из которых стандартным образом построим первые и вторые производные по времени S 2t , S 2tt , S 5t , S 5tt которые можно связать математически, используя введенные выше приближения и обозначения, с помощью систем дифференциальных уравнений. Модели разного ранга. Общность систем уравнений. Рассмотрим описываемые процессы с помощью модели 2-го ранга. В соответствии с нашими приближениями, при независимости коэффициентов от объемов: S 5t = k 52 S 2 − k 25 S 5 ; (2.2.1) S 5tt = k 52 S 2t − k 25 S 5t ; (2.2.2) 2

1 = ∑ Si ; i =1

k ij ≥ 0 ; S i ≥ 0 .

(2.2.s)

Решением этой алгебраической системы являются значения всех коэффициентов Kij. Их можно вычислить, по алгебраическому правилу Крамера. Рассмотрим случай, когда коэффициент запоминания зависит от объема, и введем обозначения: k 25 = F ; k 52 = ( A + WS 5 )

Тогда

.

S = A + (W − F − A) ∗ S 5 − W ∗ ( S 5 ) ; t 5

2

S 5tt = (W − F − A) ∗ S 5t − 2 ∗ W ∗ S 5 ∗ S 5t ; S 5ttt = (W − F − A) ∗ S 5tt − 2 ∗ W ∗ ( S 5t ∗ S 5t + S 5 ∗ S 5tt ) .

(2.3.1) (2.3.2) (2.3.2)

Общее решение этой системы выглядит так: A  A  − S − S 5 (t = 0) ∗ exp(− 3Ft ) ; 3F  3F  S 2 (t ) = S − S 5 (t ) . S 5 (t ) = S

(2.2.5)

(2.2.6) Для модели 3-го ранга порядок системы уравнений возрастает на единицу: ∆S 5 = k 52 S 2 + k 50 S 0 − (k 25 + k 05 ) S 5 ; (2.3.1) ∆S 0 = k 02 S 2 + k 05 S 5 − (k 20 + k 50 ) S 0 ; (2.3.0) ∆S 2 = k 25 S 5 + k 20 S 0 − (k 52 + k 02 ) S 2 ; (2.3.2) 3

S = ∑ Si ; i =1

3

0 = ∑ ∆S i ; i =1

K ij ≥ 0 ; S i ≥ 0 .

(2.3.s)

Слагаемые со знаком «+» в (2.3.1-2.3.2) соответствуют «притокам» знаний в соответствующую область, а с «–» – «оттокам» знаний из нее. Четыре выражения (2.3.s) означают, что область S не меняется со временем, а коэффициенты Kij и объемы Si – не бывают отрицательными. Аналогично, для модели 4-го ранга: ∆S 5 = k 52 S 2 + k 53 S 3 + k 54 S 4 − (k 25 + k 35 + k 45 ) S 5 ; (2.4.1) ∆S 2 = k 25 S 5 + k 23 S 3 + k 24 S 4 − (k 52 + k 32 + k 42 ) S 2 ; (2.4.2) ∆S 3 = k 32 S 2 + k 35 S 5 + k 34 S 4 − (k 23 + k 53 + k 43 ) S 3 ; (2.4.3) 51

∆S 4 = k 42 S 2 + k 43 S 3 + k 45 S 5 − (k 24 + k 34 + k 54 ) S 4 ; 4

S = ∑ Si ; i =1

4

0 = ∑ ∆S i ; i =1

K ij ≥ 0 ;

Si ≥ 0 .

(2.4.4) (2.4.s)

В рамках сделанных приближений, системы (3) и (4) полностью определяют изменения объемов Si, происходящие в системах. В физике такие системы уравнений называют линейными кинетическими (динамическими), а в математике – линейными однородными дифференциальными первого порядка. Уравнения (2.3.s) и (2.4.s) называют условиями. Модель 3-го ранга. Подробности. Рассмотрим подробнее модель 3го ранга. Сделаем еще два упрощения: Все коэффициенты, характеризующие скорость забывания усредним и приравняем. Пусть они будут равны: F = K 25 = K 20 = K 05

(2.5.1) Аналогично для коэффициентов, характеризующих процесс запоминания: A = K 52 = K 50 = K 02

(2.5.2) Наши последующие действия тогда упростятся, а общий характер решений системы из-за этого не изменится. Назовем коэффициенты F и A – характеристическими коэффициентами и сведем систему к двум линейным дифференциальным уравнениям: ∆S5 = A ∗ S − (3F ) ∗ S5 ;

(2.6.5) ∆S 2 = F ∗ S − (2 A + F ) ∗ S 2 , (2.6.2) со связями (3.s). Перейдя к производным по времени, получим решение: A  A  − S − S 5 (t = 0) ∗ exp(− 3Ft ) ; (2.7.5) 3F  3F  F F   S 2 (t ) = S − S − S 2 (t = 0) ∗ exp(− (2 A + F )t ) ; (2.7.2) 2A + F  2A + F  S о (t ) = S − S 2 (t ) − S 5 (t ) . (2.7.0) S 5 (t ) = S

Зависимости объемов Si от времени, полученные из решения этой системы, приведены на Рис. 2.5. Показатель обученности здесь вычислен по одной из возможных формул: R = 1 ∗ S 5 + 0 ∗ S 3 − 4 + ( −1) ∗ S 2 , где вес «знаний на 5» равен 1, вес «знаний на 3–4» равен 0 и вес «знаний на 2» равен -1. Показатель обучаемости оказался, зависящим от времени, что позволяет моделировать развитие обучаемости. Наличие пределов у значений решений при t → ∞ . позволят связать предельные возможные для данного студента объемы знаний с другими его характеристиками (модель 3-го ранга):

52

Зависимость объемов знаний на "5", на "4-3", на "2", обученности и обучаемости от времени при фиксированных значениях коэффициентов запоминания (A=1,0) и забывания (F=0,5) 0,9

Объемы областей, обученность, обучаемость

0,8 0,7

объем "5"

0,6

объем "2"

0,5

объем "3-4"

0,4

обученность

0,3

обучаемость

0,2 0,1

4

6

8

1,

1,

1,

8 0,

2

6 0,

1,

4 0,

1

2 0,

0

0 вре мя Т

Рис. 2.5. Результат моделирования эволюции обученности и обучаемости. Здесь проиллюстрирован рост обучаемости (верхний график) сопровождающий процессы роста обучаемости и «переноса» знаний между областями Si. Монотонность зависимостей обусловлена, в первую очередь, постоянством значений характеристических коэффициентов. В случае непостоянства последних, поведение кривых усложняется.

Прямой подстановкой найдем значения характеристических коэффициентов при t = 0 , т.е. перед первым тестированием: ∆S 2 (t = 0) ∆S (t = 0) S 2 (t = 0) ] +2 5 ∗ S S S ; F= S 2 (t = 0) S5 (t = 0) [1 − (1 + 6 )] S S S (t = 0) ∆S (t = 0) A= 5 + 3F 5 . S S [

(2.9.1) (2.9.2)

Рассмотрим асимптотику решения системы уравнений (2.6.2, 2.6.5.). Для этого устремим «время к бесконечности» t → ∞ и найдем пределы значений объемов знаний. Получаемые при этом выражения достаточно просты и позволяют алгебраически связать пределы объемов знаний с характеристиками студента: A ; 3F F S 2 (t = ∞) = S ; 2A + F A F   S 0 (t = ∞) = S 1 − − ;  3F 2 A + F  S 5 (t = ∞) 1  A    A  = ∗   ∗ 1 + 2  ; S 2 (t = ∞) 3  F    F  A F R (t = ∞) = − 3F 2 A + F .

S 5 (t = ∞) = S

53

(2.9.3) (2.9.4) (2.9.5) (2.9.6) (2.9.7)

Структура характеристических коэффициентов. Исходя из разных психофизиологических представлений [6, 9, 22, 25, 39, 42, 53, 70, 77, 80, 90, 91, 100, 101, 103, 104, 111, 123, 152, 155, 156, 252, 274, 275, 295, 296, 305 и др.], можно предположить разные модельные зависимости характеристических коэффициентов A и F студента от времени и мотивации, включающие даже влияние биоритмов. При этом мы не будем ставить здесь задачи поиска подобных зависимостей и ограничиваемся лишь демонстрацией – как можно путем дидактического тестирования определить значения модельных характеристик студента в рамках достаточно произвольного психофизиологического представления о механизме памяти. Примем следующее общее представление о структуре характеристических коэффициентов A и F: A( M , S i , t ) = a0 ( M , S i ) + a1 ( M , S i ) ∗ [1 − exp(−a 2 ( M , S i ) ∗ t )] ;

(2.10.1)

F ( M , S i , t ) = f 0 ( M , S i ) + f1 ( M , S i ) ∗ [1 − exp(− f 2 ( M , S i ) ∗ t )] ,

(2.10.2)

включающее 6 новых коэффициентов – a0 , a1 , a 2 , f 0 , f1 , f 2 , зависящих от параметра мотивации M и объемов знаний S i , а также время t . Назовем коэффициенты a0 , a1 , a 2 , f 0 , f1 , f 2 – структурными. Зависимость коэффициентов запоминания А и забывания F от времени Т при фиксированной мотивации

Характеристические коэффициенты

0,9 0,8 0,7

запоминание

0,6 0,5

забывание

0,4 0,3 0,2 0,1

1, 8

1, 6

1, 4

1, 2

1

0, 8

0, 6

0, 4

0, 2

0

0

время Т

Рис. 2.6. Примерная зависимость характеристических коэффициентов от времени

Зависимость коэффициентов A и F от времени отражает процесс развития обучаемости студента, а зависимость их от мотивации позволяет рассмотреть возможности оптимального управления процессом обучения. Зависимости вида (2.10.1–2.10.2) успешно используются для целей моделирования во многих областях науки. Они удобны, поскольку являются гладкими, ограниченными сверху и снизу. Примеры типичного их вида приведены на Рис.2.6. Очень часто экспериментальные данные из многих 54

наук «ведут себя» именно так. Значения функций типа (2.10.1–2.10.2) возрастают либо убывают со временем, стремясь к определенной асимптотике. Частным случаем зависимости типа (2.10.1–2.10.2) является константа – прямая, параллельная оси времени. Понятие мотивации в педагогике определено, как говорят математики, нечетко – в виде отношений «сильнее – слабее». В педагогике пока нет математических формул, где бы явно фигурировала мотивация как параметр или число. Выражая мотивацию количественным параметром, поддающимся измерению, можно воспользоваться имеющейся свободой. Приведем полученные из (2.10.1–2.10.2) аналитические выражения для вычисления значений A и F, а также их первых и вторых производных по времени в точке t = 0 : 2 A ( 2 ) ( M , S i ,0) = − a1 ∗ a 2 ; (2.11.А) A ( 0) ( M , S i ,0) = a0 ; A (1) ( M , S i ,0) = a1 ∗ a 2 ; 2 F ( 0) ( M , S i ,0) = f 0 ; F (1) ( M , S i ,0) = f 1 ∗ f 2 ; F ( 2) ( M , S i ,0) = − f1 ∗ f 2 . (2.11.F) Вот аналогичные выражения для асимптотик при t = ∞ A( M , S i , ∞) = a0 + a1 ; A (1) ( M , S i , ∞) = 0 ; A ( 2 ) ( M , S i , ∞) = 0 ; (2.12.А) F ( M , S i , ∞) = f 0 + f 1 ; F (1) ( M , S i , ∞) = 0 ; F ( 2 ) ( M , S i , ∞) = 0 . (2.12.F) Алгебраическая простота (2.11-2.12) является достоинством представления (2.10.1–2.10.2). Видно, что коэффициенты a0 , a1 , f 0 , f1 определяют верхний и нижний пределы A и F, а коэффициенты a 2 и f 2 – скорости изменения A и F со временем. Возьмем модель 3-го ранга. Продифференцируем дважды приведенную к стандартному для теории дифференциальных уравнений виду систему (6) в точке t = 0 и получим четыре алгебраических уравнения: (2.13.1) S 5tt = A t ∗ S − 3F ∗ S 5t − F t ∗ S 5 ; tt t t t t S 2 = F ∗ S − (2 A + F ) ∗ S 2 − (2 A + F ) ∗ S 2 ; (2.13.2) S 5ttt = A tt ∗ S − 3F t ∗ S 5t − 3F ∗ S 5tt − F tt ∗ S 5 − F t ∗ S 5t ; (2.13.3) ttt tt t t t tt tt tt t t S 2 = F ∗ S − (2 A + F ) ∗ S 2 − (2 A + F ) ∗ S 2 − (2 A + F ) ∗ S 2 − (2 A + F ) ∗ S 2t .(2.13.4) Вместе с двумя уравнениями (2.2.6), четыре уравнения (2.131–2.13.4) определяют значения шести коэффициентов (2.10.1–1.10.2) в точке t = 0 . Значения производных в левой части (2.13) вычисляются из результатов последовательных тестирований стандартным методом конечных разностей. Для этого достаточно провести четыре последовательных сеанса тестирования. А если, например, принять коэффициент забывания F не зависящим от времени, то и трех измерений будет вполне достаточно. Уравнения (2.6), после подстановки туда представлений (10), перестают быть линейными неоднородными и становятся уравнениями типа Бернулли. Методы их аналитического и численного решения хорошо известны в математике. Например, для уравнений системы (2.6): S5 (T ) = exp − ∫ P(t )dt ∗ ∫ Q(t ) ∗ exp(+ ∫ P(t )dt )dt , где P = 3F и Q = A ∗ S ; (2.14.5)

[ ] S (T ) = exp[− ∫ P(t )dt ]∗ ∫ Q(t ) ∗ exp(+ ∫ P(t )dt )dt , где P = 2 A + F 2

55

и Q = F ∗ S (2.14.2)

В зависимости от типа выбираемых нами психофизиологических представлений, может усложняться либо упрощаться аналитический вид решений (2.14). Компьютерное вычисление не составляет в настоящее время большого труда. Асимптотика же решений при t → ∞ проста и ее анализ не требуют привлечения компьютерной техники. Например, асимптотика отношения объемов знаний на «5» и на «2» будет такой:  a + a 0 )  S 5 (t = ∞) 1  a1 + a 0 )    .  ∗ 1 + 2 1 = ∗  + S 2 (t = ∞) 3  f 1 + f 0 )   f f ) 0   1

(2.15)

Выражение (2.15) можно использовать для нахождения численного значения параметра мотивации. Например, вычислим коэффициент F при t = 0 , используя (9.1), и примем, что коэффициент a1 пропорционален параметру мотивации: a1 ( M ) = a1 ∗ M , а остальные структурные коэффициенты от мотивации зависят слабо. Тогда из (2.15) мы получим выражение для параметра мотивации: 1

  S − 1 ± 1 + 24 ∗ [ 5 ]   S2 M ~ a0 ∗  F ∗ − 1 . 4    

(2.16)

Это выражение математически определено с точностью до введенно1

го нами множителя a1 , характеризующего студента. Выражение (2.16) может оказаться полезным, например, при сравнении разных технологий обучения: чем выше окажется значение параметра мотивации, тем выше качество технологии. Исходя из соображений неотрицательности мотивации, следует выбирать в (2.16) положительный корень. Таким образом, параметр мотивации можно опосредованно определять из экспериментальных данных Этот вывод может найти обширные применения при сравнении • дидактических технологий, • действующих факторов и условий тестирований • свойств студентов Пользуясь конкретной психофизиологической моделью для определения зависимости структурных коэффициентов a0 , a1 , a 2 , f 0 , f1 , f 2 от параметра мотивации M , и выражениями (2.12-2.14), можно численно находить значение мотивации на любом этапе процесса обучения студентов, а не только на асимптотике, как это сделали мы, при выводе (2.16). Модель 4-го ранга. Подробности. Обратимся к рассмотрению особенностей модели 4-го ранга (Рис. 2.4). Так же, как и при построении модели 3-го ранга, проведем ряд упрощений: • Все коэффициенты «переноса» сведений K ij , где j>i, т.е. коэффициенты забывания, приравняем: F = K 23 = K 24 = K 25 = K 34 = K 35 = K 45 (2.17.1) • Коэффициенты «переноса» сведений в область S 5 , характеризующие 56

свойство студента запоминать «абсолютно точно», приравняем: A = K 52 = K 53 = K 54 (2.17.2) • Аналогично поступим и с остальными коэффициентами, характеризующими эвристичность мышления, способность студента «уточнять»: E = K 32 = K 42 = K 43 (2.17.3) После введения упрощений и проведения стандартных алгебраических преобразований, система (4) сведется к трем уравнениям (с описанными выше связями) и примет вид: ∆S 5 = A ∗ S − (3F + A) ∗ S 5 ; (2.18.1) ∆S 2 = F ∗ S − (2 E + A + F ) ∗ S 2 ; (2.18.2) (∆S 4 − ∆S 3 ) = −(2 E + A + F ) ∗ ( S 4 − S 3 ) , (2.18.3) где объемы областей и их изменения – измеряемые величины, значения характеристических коэффициентов A , E и F – неизвестны. Для алгебраического вычисления коэффициентов A , E и F здесь достаточно проведения двух (достаточно точных) тестовых измерений. Приведем формулы для вычисления коэффициентов: 1. Исключая из уравнений (2.18.2) и (2.18.3) сумму (2 E + A + F ) , получим выражение для F : S 2 ∆S 4 − ∆S 3 ∆S 2 ( ) + S S 4 − S3 S2 .

F=

(2.19.F)

2. Подставив (19.F) в (18.1) получим выражение для A : A=

∆S 5 + 3F ∗ S 5 S − S5 .

E=

1 ∆S 2 − F ∗ S ∗[ − ( A + F )] . 2 S2

(2.19.A) 3. Выражение для E получим, подставив (2.19.F) и (2.19.A) в уравнение (2.18.2): (2.19.E)

Формулы (2.19) могут быть получены по-иному и иметь, соответственно, иной вид. Это не принципиально. Важно, что (2.18) позволяет жестко связать и вычислить коэффициенты по данным измерений. Выпишем решение (18): A∗ S A∗ S (2.20.1) + ( S 50 − ) ∗ {exp(−(3F + A) ∗ t )}; 3F + A 3F + A F ∗S F ∗S S2 = + ( S 20 − ) ∗ {exp(−(2 E + F + A) ∗ t )}; (2.20.2) 2E + F + A 2E + F + A (∆S 4 − ∆S 3 ) = −[∆S 4 (0) − ∆S 3 (0)] ∗ {exp(−(2 E + F + A) ∗ t )}, (2.20.3) S5 =

0

где S 2 и S 5 - начальные значения объемов S 2 и S 5 , t – время. Со временем решение (2.20.1–2.20-3) становится асимптотическим, зависящим от характеристических коэффициентов и не зависящим от начальной обученности: 0

S 5∞ =

A∗ S . 3F + A

(2.21.3) 57

S 2∞ =

F ∗S ; 2E + F + A

S 3∞ + S 4∞ = S ∗ [1 −

(2.21.4) F A − ]. 2 E + F + A 3F + A

(2.21.5)

Анализ решений и выводы. Проведя анализ уравнений модели 3-го ранга (2.9.1–2.9.7) и модели 4–го ранга (2.18–2.21), мы пришли к выводам: 1. Зависимости размеров областей знаний от времени монотонны, не включают локальных экстремумов и колебаний. Объемы знаний студента на «5», «3», «4» и «2» с течением времени стабилизируются и асимптотические значения определяются характеристическими коэффициентами запоминания и забывания. Монотонность нарушится, если ввести явно зависимости характеристических коэффициентов от времени и величин объемов знаний. Колебательных решений у рассмотренных систем нет, поскольку входящие в состав уравнений характеристические коэффициенты положительны (реальны). 2. Области знаний на «2» и «3» и «4», согласно (2.21) не исчезают с течением времени, стремясь к положительным пределам, определенным начальными условиями и значениями характеристических коэффициентов. Иными словами, количество сведений, которые студент не знает или забыл, не может быть нулевым или отрицательным при любом значении времени. 3. Рейтинг (обученность), в зависимости от начальных условий, может с течением времени и расти, и снижаться, стремясь к определенному (2.21) характеристическими коэффициентами значению. 4. Значения характеристических коэффициентов A, Е и F могут быть найдены путем простых алгебраических вычислений после проведения нескольких последовательных экспериментальных измерений величин объемов знаний. Количество необходимых измерений зависит от требуемой точности определения и точности измерений. 5. Абсолютное знание испытуемым всех сведений S , т.е. S = S 5 , достижимо лишь при условии равенства нулю коэффициента забывания: F = 0 . В других случаях объем знаний на «5» стремится со временем к асимптотическому значению меньшему S . Абсолютное незнание всех сведений S , т.е. S = S 2 , достижимо лишь при равенстве нулю коэффициентов запоминания: E = A = 0 . 6. Изменения во времени разности объемов знаний студента на «4» и «3» подчиняются экспоненциальному закону (комбинация экспонент). Поскольку величины характеристических коэффициентов положительны, разность (2.20.3) с увеличением времени стремится к нулю, а размеры областей S 4 и S 3 стремятся сравняться: S 3∞ = S 4∞ . 7. Отношение объемов знаний на «5» и «2» для данного студента нелинейно зависит от отношения характеристических коэффициентов запоминания и забывания.

58

Проведя тестовых измерения, можно вычислить значения характеристических коэффициентов забывания, логического запоминания и эвристического запоминания. Зная их можно предсказать уровни знаний на «2», «3», «4» и «5», которые достижимы для конкретного студента при достаточно длительном обучении и в неизменных условиях эксперимента. Увеличение ранга модели может двояко сказаться на сложности ведения исследований. С одной стороны, увеличение ранга модели приводит к увеличению количества характеристических коэффициентов областей знаний и усложнению систем уравнений, с другой – экспериментальное исследование может при этом упроститься в связи с возможным сокращением количества необходимых для экстраполяции измерений. Представленную модель эволюции обученности и обучаемости мы обозначим аббревиатурой МЭОО. Отметим, что моделирование эволюции обученности в МЭОО возможно на уровне алгебраических формул, а моделирование эволюции обучаемости может производиться только численно, как показано выше, с применением метода конечных разностей. Следующим шагом развития модели может стать значительное увеличение ранга либо переход к континуальной структуре области знаний S.

Прогнозирование обученности и обучаемости студентов на основе модельных представлений Необходимость развития методик прогноза обученности обусловлена требованиями оптимальности учебного процесса [7, 20, 27, 41, 131, 142, 213, 220, 270, 310, 248, 305 и др.]. В отличие от известных моделей, МЭОО допускает применение процедур экстраполяции решения, т.е. прогнозирования динамики и предельных значений свойств обученности и обучаемости специалистов. На основе этого вывода можно далее построить новые методики отбора абитуриентов или специалистов для необычных областей деятельности. Такие методики включат процедуру многоэтапного длительного тестирования, в течение которого будут действовать выбранные факторы и условия. Модель МЭОО может стать инструментом для построения и отбора оптимальных методик управления учебным процессом, ориентированных на управление мотивацией. Мотивация студента к учению не может быть ни слабой, ни слишком сильной. При слабой мотивации процесс обучения затягивается и не приносит результата в связи с параллельно идущим процессом забывания. При слишком сильной – скорость узнавания велика, но велика и скорость забывания (см. приведенный пример студенческой сессии); и поэтому процесс обучения, как и в первом случае, становится неоптимальным. Следовательно, должна существовать «золотая середина» – оптимум мотивации. Именно этот оптимум мотивации может быть найден 59

путем численного моделирования в рамках МЭОО на основе сведений о значениях характеристических коэффициентов реальных студентов. Оставаясь в рамках линейного подхода в МЭОО можно показать, что при принятии коэффициентами мотивации прежних значений, объемы Si станут прежними. Однако можно наблюдать на опыте и иное явление: искусственное варьирование мотивации может приводить к тому, что студенты проявляют избирательное отношение к разным областям знания, самопреодолению и т.п. Часто эти свойства, полученные в процессе развития, не нивелируются после прекращения действия мотивации. Это – проявления нелинейности процесса развития обученности и обучаемости, которые также можно представить в рамках МЭОО путем введения дополнительных структурных представлений типа (2.10.1–2.10.2) и допущения зависимости характеристических коэффициентов от объемов знаний Si и пр. В физике такие явления получили название гистерезисных. Они возникают там, где присутствует неравновесность, положительная обратная связь внутренних процессов и нелинейность отклика системы на внешние воздействия. [247] Гистерезисные явления играют роль в процессах намагничения горных пород, фазовых переходов жидкостей и др. Экспериментальные исследования Участниками наших исследований стали студенты, абитуриенты и специалисты (преподаватели, учителя), а также, косвенно, работники управления образованием. Для анализа проведенных экспериментов применялся, деятельностный критерий, выражавшийся в сравнении соотношения количеств успешности / неуспешности подтверждения гипотез. Для верификации концепции развивающего измерительного процесса и методической системы МССОО нами были предприняты эксперименты сначала в учреждениях Университетского образовательного округа ДВГУ и школах Приморского края (1994–2003 гг., более 5 тыс. сеансов тестирований в год), затем на факультетах ДВГУ (1997–2004 гг., от 300-т до 50 тыс. сеансов тестирований в год). В процессе внедрения МССОО в педагогических учебных заведениях (1998–2004 гг.) в проводимых нами экспериментах ежегодно принимали участие от 100 до 400 студентов, учителей и преподавателей. В начале исследований (этапы I и II) нами проводился поиск условий и факторов, оказывающих позитивное и негативное влияния на результаты тестирований, а затем (этапы III и IV) проводилось изучение изменений результатов под влиянием переменных факторов в многосеансных дидактических измерениях. Эксперименты привели нас к пополнению первоначального перечня действующих факторов и обоснованию предложение о введении в научный оборот новых понятий: «индуктивное узнавание» и «индуктивная мотивация», описание которых приведено в Гл.I - Гл.II. В качестве наиболее значимого условия нами была выделена массовость, а в качестве наиболее значимых факторов – два: факторы публичности и соревновательности. Оценка парциальных воздействий факторов на 60

результат – задача достаточно сложная, поскольку, как правило, их действие на конкретного участника тестирований сложно определить с приемлемой точностью в связи со скоротечностью экспериментов и недостаточной вариативностью применяемых ДПК. Тем не менее, как общая характеристика результатов нами выявлена следующая: реализация выявленных факторов при тестировании в разных возрастных аудиториях приводит к сходным образовательным последствиям, различающимся величинами продолжительности переходных периодов и интенсивностями проявления. Результаты экспериментов привели нас к формулировке и разрешению основного противоречия (см. Введение) и позволило предложить новые направления исследований обученности и обучаемости. Среди сделанных нами научных предложений, мы выделили как основное – педагогико-математическую модель эволюции обученности и обучаемости студентов – МЭОО, включающую, в отличие от известных моделей, возможности прогнозирования обученности и обучаемости, а также косвенного измерения психофизиологических характеристик студентов и мотивационных факторов процесса усвоения студентами учебной информации. В рамках МЭОО нами впервые предложены математические выражения для оценки психофизиологического свойства «обучаемость», а также предложен способ количественного оценивания степени мотивационного воздействия факторов учебного процесса на рост обученности и развитие обучаемости студентов путем косвенного измерения и применения математического аппарата теории систем в рамках модели МЭОО. В рамках МЭОО нами предложен способ прогнозирования обученности и обучаемости студентов в условиях варьируемого многофакторного влияния. Значительная часть (около половины) общего количества сеансов дидактических измерений проведено нами в рамках предложенной методики непрямого мягкого тестирования (НМТ). Это позволило выявить относительные характеристики факторов развивающего измерительного процесса. На основе анализа экспериментальных данных нами сделано предложение о придании средствам тестирования более широкой дидактической трактовки, чем это традиционно принято в дидактической тестологии и дидактике высшей школы. Предложенная нами педагогико-математическая модель МЭОО позволяет прогнозировать обученность и обучаемость студентов. При этом для верификации прогноза оказалось необходимым выполнение двух условий: • в течение периода, не который дан прогноз, должны сохраняться постоянными интенсивности действующих факторов; • период, на который дается прогноз, не должен превышать 1 семестр, в течение которого не должно происходить значимых для данного студента событий. Очевидно, выполнения этих условий нельзя добиться в полной мере, однако возможна проверка прогноза на периодах, длительность которых сравнима с неделей, когда испытуемые, с большой долей вероятности, находятся в достаточно постоянных условиях. Такой эксперимент был много61

кратно поставлен нами при проведении ежегодных тестирований абитуриентов на III этапе исследования, а затем, на IV этапе, в компьютеризированном учебном процессе студентов Педагогического колледжа №2 ДВГУ, Института педагогики, психологии и социальной работы ДВГУ и др. МЭОО III ранга. Эволюция оценок обученности и обучаемости при фиксированных значениях коэффициентов запоминания (A=1,0) и забывания (F=0,5) 0,8000

Обученность, обучаемость

0,7000

0,6000

обученность

0,5000

0,4000

обучаемость 0,3000

0,2000

0,1000

0,0000

1

2

3

4

5

6

номер сеанса

Таб. 3.3. Модельные зависимости оценок обученности и обучаемости от количества проведенных сеансов тестирования (равноотстоящих по времени).

Зависимости оценок обученности и обучаемости достаточно мотивированных студентов оказались схожими с приведенными выше (Таб 3.3.) модельными зависимостями. Количество таких студентов оказывается разным для разных групп и ориентировочно составляет 20-40%. В случае же отсутствия у студента достаточной мотивации к учебе, зависимость оценки обученности от времени приобретает «пилообразный» вид и оценка обучаемости в рамках модели МЭОО не представляется возможным. На выборке из более 120 студентов, прошедших по собственному желанию четырех-шестикратное тестирование по самостоятельно избранным дисциплинам с варьируемыми тестовыми заданиями, нами оценено среднее значение показателя обучаемости. Оно оказалось близким 0,2 сут-1 (в сутки) При этом для мотивированных студентов нами была выявлена тенденция роста показателя обучаемости в пределах 0-:-2% сут-1. Студенты, результаты которых были использованы нами для вычислений, были (приблизительно) одинаково мотивированы и имели непрерывный доступ к учебным пособиям (тестирование велось в процессе обучения с помощью электрон-

62

ных учебных пособий). Период между сеансами принимал значение от 3-4 до 7 дней (один или два раза в неделю согласно расписанию занятий). При вычислениях нами было обнаружена разница между оценками обучаемости для студентов групп проходивших сеансы тестирования с разной периодичностью. Для студентов проходивших тестирования 1 раз в неделю эта оценка составила ориентировочно 0-:-1% сут-1, а для студентов проходивших тестирования в два раза чаще - 0-:-2% сут-1. При этом нами предпринимались меры к сохранению постоянными действующих в процессе сеансов тестирования условий и факторов. Важно отметить затрудненность строгого статистического подхода в подобных длительных дидактических измерениях, поскольку сложно сохранить абсолютно одинаковые условия для каждого из испытуемых в течение многих дней (благоприятный режим пользования информацией, равные интервалы между сеансами, устойчивая мотивация, отсутствие случайных помех – болезней и пр.). Поэтому, говоря об анализе результатов, следует иметь в виду не точные значения, а тенденции. Уточнение данных возможно в условиях жесткого контроля действующей мотивации на каждого из студентов (влияние погодных условий, наличие возможности подготовки к занятиям в предыдущий день и пр.), что крайне сложно осуществить в условиях реального вузовского учебного процесса. Проведение дидактических измерений нами велось в соответствии с описанными выше требованиями методической системы МССОО. Условие массовости в течение сеансов поддерживалось путем проведения занятий в больших компьютерных аудиториях, где размещалась вся учебная группа, а факторы публичности и соревновательности поддерживались преподавателем путем распечатки и размещения в общедоступном месте результатов тестирований и др. Описания сценариев компьютерных учебных пособий и тренажеров для контроля знаний и интенсивного запоминания Здесь мы опишем несколько сценариев компьютерного обучения, пока не реализованных в достаточно полном виде, но кажущихся нам весьма перспективными. В основном, мы будем рассматривать интерфейсы, не углубляясь в тонкости алгоритмов и их программной реализации. Описываемые идеи сценариев были созданы коллективом Центра новых образовательных технологий (с 1999 года – лабораторией Мультимедиа Открытого университета) Дальневосточного государственного университета в период с 1993 по 2003 гг. Большинство их обсуждалось на семинарах и конференциях разного уровня (Москва, Хабаровск, Новосибирск, Санкт-Петербург, Владивосток, Артем, Находка) и встретили одобрение. Все предлагаемые здесь интерфейсы строятся на аналогиях из художественной детской литературы (произведения и их авторы указываются) и реальности. 63

«Лабиринт» «Лабиринт» – среда, предназначенная для интеграции различных обучающих, тестовых и тренажёрных программ в единый программный комплекс. С интерфейсом «Лабиринта» может работать учащийся младшего школьного возраста, имеющий небольшой навык владения компьютерной мышью. Идея сценария в следующем. Учащийся управляет действиями виртуального «Героя» - трехмерного анимированного персонажа. Герой «находится» в пещере, где он может перемещаться, попадать в помещения. Задача, которую должен выполнить учащийся – вывести Героя из Лабиринта. При этом ему придется ответить на множество вопросов, выиграть призы в «пещерах игровых автоматов», посоревноваться в скорости решения математических задач. Обучение происходит в следующей последовательности: • возникает задача, вопрос, тестовое задание (появляется препятствие в лабиринте), • герой выигрывает или оплачивает подсказку за счет ранних выигрышей или кредитов, если это необходимо, • появляется подсказка (текст из учебника), • после прочтения подсказки препятствие меняется (происходит подмена вопроса или задачи на однотипные). Так происходит до тех пор, пока препятствие не будет преодолено. Потом появляется очередное препятствие. Препятствия могут быть такими: • Заперта дверь, • Спрятан ключ, • Напали крысы, • Отсутствует мост, и др. Создатели игр-квестов придумали много подобного. Все действия производятся в квазистатическом режиме, то есть перемещения по коридорам не связаны с масштабами внутриигрового времени, скоростью течения которого, фактически, управляет сам учащийся. В масштабе реального времени работают «игровые автоматы» - тестирующие программы. Частным случаем игрового тестирования может быть виртуальная схватка – исследование с неизвестными приборами в лаборатории. Сценарии таких интерактивных виртуальных «лабораторных работ» позволяют организовать скрытое тестирование знаний и умений. Об интерфейсе. На экране монитора расположено окно событий. Там создан интерьер объекта, «видимый глазами» Героя, находящегося в лабиринте. Рядом с оконном событий имеются • небольшая карта окрестностей для оперативной ориентировки, • статус-панель игрока (например, изображение лица, выражение которого зависит от успехов), • информационная панель (сюда выдаётся большая часть текстовых сообщений), • панель подсказок, • панель управления (управляющие иконки, выбираемые мышкой и продублированные комбинациями клавиш). 64

Количество, размеры и расположение панелей зависит от конкретной реализации. Подсказки, в зависимости от ситуации, возникают на специальной панели, либо представляются субъектом, «появляющимся, испускающим поток информации и исчезающим». Подсказка является игровым призом, её надо «добыть». В коридорах «Лабиринта» расположены объекты-двери. При «открывании» каждой двери выполнятся ассоциированные с ней действия - либо включается “скрытый” за дверью тест, либо происходит выдача сообщения, и т. п. В лабиринт помещены различные объекты, с которыми можно производить некоторые операции, к примеру, кофейный автомат, терминал или портрет знаменитого учёного, некие существа, задающие вопросы или мешающие Герою двигаться к цели. Под портретами ученых расположены тексты, содержащие фрагменты биографий, высказывания, перечни открытий. В этих текстах «спрятаны» намекиподсказки для героя. Прочитав тексты и запомнив их, герой сможет преодолеть последующие препятствия. Если герой забыл содержание текста, он может к нему вернуться, а затем вновь приступить к преодолению препятствия. Информационное пространство «Лабиринта» может расширяться за счёт подключения внешних исполняемых модулей – «коридоров», «залов», «этажей» с учебным наполнением. Пользователю – организатору тестирований предоставляется возможность изменения большинства основных параметров - карты лабиринта, текстур стен, облика персонажей. Авторы первоначального варианта – С.К. Махоткин, Д.А. Кочедыков, Д.В. Трофимов, П. Г. Андросов, П.П. Гринцевич, А.В. Солоницкий, А.Ю. Ходаковский, И.А. Морев, 1994 г. «Город» Одной из основных проблем процесса обучения является организация быстрого и психологически естественного доступа к информации, такого доступа, который позволял бы строить и закреплять определенные ассоциативные связи. С этой точки зрения, целесообразна укладка информационного материала, близкая к «коридорной», используемой в ряде известных компьютерных игр. Преимуществом ее является логическая и эмоциональная привязка блоков информации к объектам встречающимся в человеческом обиходе и скрепленным визуально. Естественным развитием коридор-укладки является город-укладка, позволяющая логически непротиворечиво связать разнородные массивы информации языковые и естественнонаучные базы данных, учебники, игры, тренажеры и пр. Концепция город-укладки состоит в визуальном представлении совокупности разнородных массивов информации как внутренности домов и карт микрорайонов некоего строящегося города. Разные уровни информации при этом ассоциируются и привязываются программно к этажам домов, а информационные графы каждого уровня - с внутренними коридорами и другими элементами этажей. При этом возможны разные способы перехода между информационными массивами - не игровые и игровые «Учебник - город» содержит следующие крупные элементы: «улицы», «здания -

65

дисциплины», «парк культуры с аттракционами», «огород», «здание приемной комиссии», «общежитие» и пр. Вход в «здание» активирует начало обучения учащегося конкретной дисциплине. Этажи соответствуют учебным годам, начиная классами школы и заканчивая последним курсом университета. На этажах есть «вестибюли» и «коридоры». «Коридоры» соответствуют разным учебным планам (для разных учебных заведений). Этажи соединены «лифтом». На этажах могут располагаться «тренажзалы». «Коридоры - учебные планы» составляют наполнение «этажей - учебных лет». На стенах коридоров расположены «портреты» известных людей, имеющих прямое отношение к изучаемой в данном коридоре дисциплине. Активирование режима «портрет» приводит к появлению на стене информации историко-биографического плана. По левую сторону коридора расположены «учебные аудитории», по правую - «тестовые и тренинговые аудитории». В процессе путешествия по «коридору» обучающийся обязательно встречается со «страшилками», «грызунами», «воришками», т.е. проходит ряд игровых контролирующих режимов. Эти режимы призваны проконтролировать усвоение учащимся информации, расположенной на стенах «коридоров». Город изображен на экране монитора, видимый глазами действующего персонажа или со стороны. Среди интерфейсного набора есть карта города, карта окрестностей, планы зданий. В виртуальном городе расположены интерактивные действующие объекты, например, • небоскребы – университеты, хранилища информации из разных учебных дисциплин, архитектура небоскребов узнаваема, основана на очертаниях характерных научных эмблем и символов; • улицы – научные направления. Вдоль улиц расположены небоскребы. Улицы могут пересекаться, в районах перекрестков расположены небоскребы, соответствующие «пограничным» наукам. Улицы начинаются и заканчиваются на площадях, где расположены музеи, памятники, парки аттракционов; • этажи небоскребов – уровни обучения, начинающиеся с первого (первый класс) и заканчивающиеся высшим курсом университета (непрерывное образование); • аудитории на этажах – виртуальные мультимедийные лектории, лаборатории, залы; • тренажерные залы – комплексы для компьютерного тестирования знаний и тренировки памяти; • лаборатории – комплексы для выполнения виртуальных лабораторных и практических работ • коридоры на этажах – соединяют аудитории и лаборатории. На стенах этажей расположены портреты ученых и тексты, содержащие фрагменты биографий, высказывания, перечни открытий. В этих текстах «спрятаны» намеки-подсказки для героя. Прочитав тексты и запомнив их, герой сможет преодолеть последующие препятствия. Если герой забыл содержание текста, он может к нему вернуться, а затем вновь приступить к преодолению препятствия. Коридоры имеют выходы на лестницы. Карта коридоров на каждом этаже соответствует методической схеме знаний данного этапа обучения данной науке; 66

• лестницы – соединяют этажи. У лестниц расположены объекты, предназначенные для выходного контроля знаний (умений) и контроля остаточных знаний (умений); • мастерские – располагаются в подвальных этажах небоскребов. В мастерских расположены инструменты для изготовления тестовых заданий и тестов по дисциплинам. Изготовленные тесты отправляются на соответствующие этажи в тренажерные залы и используются далее в учебном процессе; • парки аттракционов – комплексы для самопроверки знаний и умений (злые волшебники, отбирающие накопленные очки и пр.); • памятники и музеи – иллюстрации к главам учебников, посвященным истории развития культуры, науки, техники; • вокзалы – оттуда можно отправиться в соседний город, «созданный» другими архитекторами, с опорой на другие методические идеи; • кинотеатры – там можно просмотреть учебный фильм; • воздушные переходы – междисциплинарные связи; • воздушное такси – средство быстрого поиска нужной информации. В таком виртуальном городе легко ориентироваться, поскольку многие объекты созданы узнаваемыми. Форма «зданий» напоминает силуэты характерных, известных в каждой конкретной области знаний символов, небоскребы группируются в соответствии с традиционным представлением о межпредметных связях. В таком городе можно «путешествовать» вдвоем с учителем или всем классом, при условии, что участники подключены к компьютерной сети. Представить коллективное путешествие не трудно, примеры таких сетевых программ для общения уже существуют в Интернет. Становясь участником общения, каждый человек выбирает свой индивидуальный графический образ, видимый всеми участниками на своих экранах, и начинает им управлять. Управляемый образ оснащен сюрпризными функциями, т.е. может производить неожиданные даже для кукловода «телодвижения», а также мимикой. Фразы, высказываемые образами, либо произносятся их кукловодами в микрофон и прослушиваются одновременно всеми участниками в наушниках, либо – вводятся с клавиатуры и возникают на экранах всех участников. Первое – интереснее и сложнее технически. Второе – наоборот. Концепция позволяет разные режимы учебного процесса представить в единообразной форме, что уменьшает время ознакомления пользователя с правилами работы и снижает негативную роль связанных с переходами между режимами психологических факторов. Включаемые в структуру комплекса тренажеры позволяют неквалифицированному пользователю самостоятельно изготавливать тренаж-матрицы и включать (импортировать) их в рабочую версию комплекса. Визуально тренажеры группируются в «залах» «зданий-дисциплин» и представляются в виде игровых автоматов Часть тренажеров доступна всегда, а доступ к другим ограничен и является наградой за прохождение тех или иных этапов контроля знаний.

67

Для изготовления тренаж-матриц (тестов и тестовых заданий) пользователь пользуется специальными инструментами, которые сгруппированы в виртуальных мастерских. Допуск в такую мастерскую имеют все. Изготовив тренажматрицу, можно поднять ее на нужный этаж и установить ее в соответствующем тренажерном зале. Герой имеет в своем распоряжении • Дневник со всеми оценками и записью пройденной траектории, • Карты и схемы города, зданий, • Помощника (напр., это может быть старик Хоттабыч). Конечно, виртуальные путешествия по учебнику-городу должны сопровождаться элементами соревнования (набора очков) и сюрпризности. Результаты соревнования должны иметь подтверждения в реальной жизни, например, в виде оценок в классном журнале. Будет неплохо, если учитель на равных правах с учениками будет участвовать в тестированиях и прочих виртуальных аттракционах. На наш взгляд, будучи реализован, такой сценарий приобретет популярность, не только среди детей, но и среди взрослых учащихся. Собственно, есть все, чтобы создать такой учебник – опыт, техника, программные инструменты, фантазия, заинтересованные методисты и педагоги. Осталось только его создать. Автор – И.А. Морев, ЦНОТ ДВГУ, 1996 г, проект «Аралия», Программа «Дальний Восток России» «Квант», «Фемида», «Ромул» Тренажеры «Квант», «Фемида и «Ромул» предназначены для студентов, и соответствуют учебным дисциплинам: • «Квант» - естествознание, теория строения вещества, специальные разделы квантовой химии и квантовой механики. • «Фемида» - разделы права. • «Ромул» - латинский язык для юристов, медицинских работников. Тренажеры были созданы как гипертекстовые базы данных с включением художественных и мультипликационных иллюстраций, звука. В наполнении тренажеров приняли участие более тридцати преподавателей и сотрудников ДВГУ. Основу разделов составили материалы справочников, учебников, лекций, связанные гиперссылками. Особую трудность в 1993-1995 гг. представляли процедуры ввода и обработки звука и изображений. «Квант», «Фемида» и «Ромул» были представлены на ряде конференций разного уровня, одобрены экспертами Программы «Университеты России». Тренажеры ориентированы на компьютеры того времени и на среду DOS. Сейчас они морально устарели, поскольку не соответствуют ни уровню техники и современных операционных систем, ни требованиям к мультимедийным продуктам. Внедрение описанных тренажеров в учебный процесс, предпринятое в Юридическом институте ДВГУ и Институте физики и информационных технологий 68

ДВГУ, произошло, но организационно затянулось в связи с нехваткой технических средств; а потом внедрение стало бесперспективным в связи с глобальным переходом на качественно новый технический уровень. Наполнение комплексов затем было использовано для создания баз данных тестовых заданий для разных учебных дисциплин. Авторы и исполнители – В.И. Вовна, Т.А.Бушуева, С.Ю. Крицкая, А.Г. Фалалеев, А.В. Ходаковский, П.П. Гринцевич, И.А. Морев, и др. ЦНОТ ДВГУ, 1992-1995 г, Программа «Университеты России» «Звездный патруль» Легенда компьютерного тренажера: 1. На экране компьютера – модель сектора звездного неба видимого «через объектив телескопа». Многие видимые в виртуальный телескоп объекты населены разумными существами. На Земле живет самая развитая цивилизация. 2. Игрок – исполняет обязанности дежурного «Звездного патруля». Он отвечает за связь с иными цивилизациями от имени Земли. 3. В видимом секторе неба размещены объекты - звезда, планета, космический корабль. Некоторые из объектов перемещаются, возникают, исчезают. Некоторые объекты сгруппированы в созвездия, системы, галактики. Для того, чтобы их рассмотреть по-отдельности, можно включить режим увеличения. 4. Если объект изменил окраску, значит – он сейчас попросит у Земли помощь. Щелкнув по объекту мышкой, можно прочесть (или услышать в наушниках) его вопрос. Разные объекты могут специализироваться на вопросах из конкретных учебных дисциплин. Скажем, одна из галактик может быть математической, другая – состоять сплошь из «друзей русского языка». Вопросы «с объектов» формулируются на бланках «звездных радиограмм», в игровой манере, например: • Земля! У нас проблемы с вычислением площади крыши для кинотеатра. Передаем параметры здания…; или • Земля! Нам потребовалось получить двести тонн серной кислоты! Передаем названия химикатов, которые у нас есть… Игрок обязан всем отвечать и укреплять Авторитет Земли в мировом пространстве. Авторитет всегда на экране. Авторитет может быть изображен в виде анимированного штангиста, поднимающего штанги разных размеров. Индикация уровня важна, она всегда в центре внимания. Поэтому сценарий «поведения» Авторитета, уровень его оформления, важен. Авторитет может разговаривать, произносит разные афоризмы и пословицы в разных ситуациях. Ответы выбираются из готовых вариантов либо путем подстановки цифр и букв в клеточки ответной радиограммы, т.е. для тестирования используются тестовые задания открытой и закрытой формы. Основное отличие – игрок не видит всех вариантов ответов одновременно, он их может «прокручивать» вперед или назад. Длительность раздумий игрока имеет предел – если игрок выбирает ответ слишком долго, объект «взрывается». Если игрок ответил неправильно, «авторитет» Земли ослабевает, а сам объект, получивший неверный ответ, может «взорваться». После «взрыва» объекты исчезают, на экране становится меньше звезд. И может наступить момент, когда авторитет еще не вырос до нужной отметки, а диалог 69

игроку вести уже не с кем: вселенная уничтожена. Этот игровой момент может быть использован как стимул скорости в коллективной игре. Игроки будут соревноваться за количество «принятых» вопросов. Игроков может быть несколько. В этом случае они отвечают каждый за свою планету, видят на экране один и тот же сектор неба и изображения величины авторитетов всех игроков. Вопросы к игрокам будут поступать от разных объектов однотипные, но разные. Побеждает тот игрок, который поднял авторитет своей планеты выше всех. При реализации используется программная оболочка комплекса «Дидактор-6» с видоизмененным интерфейсом. Авторы – И.А. Морев, Ю. Ю. Колесов, ТИДОТ ДВГУ, 2002 г. «Ковер-самолет» Это многоцелевой компьютерный тренажер для изучающих географию, политологию и историю и т.п. в компании сказочных персонажей: старика Хоттабыча, Вольки Костылькова и Жени Богорада. Тренажер «Ковер-самолет» может быть составной частью тренажера «Город». Набор изготавливаемых и прилагаемых к тренажеру программных средств позволяет производить «настройку» тренажера на произвольные регионы Земли и произвольные исторические эпохи, т.е. модифицировать тренажер, заменяя картографические и текстовые материалы, без привлечения дополнительного программного обеспечения. На экране монитора изображен сказочный ковер-самолет с пассажирами - персонажами художественной книги Л.Лагина «Старик Хоттабыч» - cтариком Хоттабычем, Волькой Костыльковым и Женей Богорадом. Ковер «летит» над регионом Земли (т.е. последовательно оказывается на фоне разных фрагментов физических либо политических карт, схематично изображенных стран, континентов, островов и пр.). Картографический материал масштабирован так, чтобы создать у пользователя иллюзию нахождения ковра «над» землей. Фигурки пассажиров и ковра анимированы, создается иллюзия полета. Пассажиры ковра-самолета «беседуют» - угадывают и обсуждают названия появившихся на экране географических объектов, политическое устройство государств. Они обсуждают историю, географию, экономику регионов. При появлении ковра «над границами» стран обсуждаются международные аспекты, взаимоотношения этих стран. В процессе разговоров пассажиры часто «ошибаются». Учащийся должен вовремя среагировать на правильные и неправильные «высказывания» пассажиров, посредством нажатия одной из трех клавиш - «Согласен», «Не согласен», «Не уверен». Результаты действий учащегося, т.е. все произведенные вовремя нажатия клавиш, фиксируются и оцениваются компьютером в баллах. Баллы далее суммируются и сравниваются с максимально возможным результатом. Ковер-самолет стартует и приземляется на центральной площади города (тренажер «Город»). Играет оркестр. «Встречающие» поздравляют пассажиров с при70

бытием и объявляют учащемуся его оценку. Вместе с оценкой можно получить более конкретные сведения о знаниях ученика. Оценка и набранные баллы записываются в «Журнал». "Беседа» персонажей тренажера может быть сконструирована с помощью прилагаемого программного обеспечения. При этом методист-конструктор может самостоятельно вводить шкалы оценок и устанавливать точки ветвлений диалогов. Важной чертой описываемого изделия является нацеленность на игровое обучение и рейтинговую технику оценки, что привлекательно и для школьников, и для студентов и для специалистов. Это позволяет сделать тренажер многоцелевым, ориентировать его на широкий спектр дисциплин. Авторы первого варианта – П. Г. Андросов, М. А. Медведев, И. А. Морев, ЦНОТ ДВГУ, 1993-1995г. «Таблица Менделеева» Компьютерный игровой тренажер, предназначенный для закрепления знаний школьников по теме «Периодическая система Д. И. Менделеева». С помощью его можно тренировать память, запоминать свойства атомов. Визуально тренажер представлен в виде пульта, в окне которого расположена периодическая система элементов. На пульте есть кнопки, которые можно нажимать при помощи мыши – • «Задание», • «Результат», • «Помощь», • «Учитель», • «Окончание работы», • «Демонстрация», а также окно для «потерянных элементов» и шкала «текущего рейтинга». Тренажер работает в трех режимах - установочном, демонстрационном и игровом. Игровой режим активируется нажатием мышью клавиши «Задание». Это приводит к появлению на экране пульта меню следующего списка заданий: • собрать период; • собрать ряд; • собрать группу; • собрать таблицу; • собрать элемент. При выборе задания «собрать ряд», «собрать период», «собрать группу» в некоторой области таблицы исчезает информация об элементах и в окне «потерянных элементов» в случайном порядке начинают возникать символы элементов. Обучающемуся необходимо в момент нахождения в окне символа элемента, указать на таблице место расположения «потерянного элемента». Все правильные и неправильные действия обучающегося фиксируются. Фиксирующаяся информация отображается на «пульте» в шкале «текущего рейтинга». После окончания расстановки, на табло появляется оценка действий обучающегося. 71

Режим выполнения задания «собрать элемент» значительно отличается от описанного выше. Здесь необходимо правильно расставить электроны (оснащенные значками направления спинов) по орбиталям атомов. Орбитали атомов представляются символически разными способами, принятыми в учебниках химии. Установочный режим активируется нажатием клавиши «учитель». Войти в режим можно только с указанием пароля. Этот режим позволяет учителю заранее, перед началом занятия, определить, какие именно ряды и группы элементов будут задействованы на предстоящем учебном занятии. В этом же режиме определяется музыкальное сопровождение (или отсутствие такового). Демонстрационный режим активируется нажатием мышью клавиши «Демонстрация». Он включает мнемонически организованную информацию об электронном строении атомов – • уровни, • орбитали, • правила распределения электронов. Тренажер апробирован авторским коллективом Центра новых образовательных технологий ДВГУ в сериях занятий с учащимися школ г. Владивостока и Приморского края; распространен в школах безвозмездно, в рамках договора между ДВГУ и управлением народного образования Приморского края. Авторы – В.И. Вовна, И.Б. Львов, ЦНОТ ДВГУ, 1994г. «Электротехника» Тренажер предназначен для имитации проведения лабораторных работ по электротехнике. На экране монитора изображен пульт, разделенный на три части - «сектор управления», «рабочий планшет» и «склад». Управление производится мышью. В секторе управления нажимается клавиша «Задание», после чего на рабочем планшете появляется текст задачи на сбор электротехнической схемы. После нажатия клавиши «Сборка» в секторе «Склад» появляются изображения радиодеталей с обозначенными номиналами. Можно подвести курсор мыши (в виде указки) к детали и нажать на клавишу мыши. При этом номинал деталей дискретно изменяется. Нажатием другой клавиши мыши можно «схватить» деталь и, держа клавишу нажатой, перенести на рабочий планшет. Деталь останется там, где была отпущена клавиша. Аналогично переносятся другие необходимые детали с нужными номиналами. После переноса на планшет всех необходимых деталей начинается сборка следующим образом. Подведение курсора мыши к выводам детали превращает изображение курсора в изображение паяльника. Нажатием клавиши мыши вывод детали фиксируется и соединяется прямой с курсором. Эту прямую можно перемещать по полю до вывода другой нужной детали. После подведения курсора ко второму выводу клавишу мыши следует отжать. Проведенная мышью линия - «провод» - фиксируется на поле. Аналогично соединяются другие выводы деталей. Количество «проводов» присоединенных к выводам деталей не ограничено. Обязательным элементом схемы в задачах является «лампочка» либо «магнитофон». Если задача решена правильно и схема собрана верно, «лампочка» начинает «светиться» либо «магнитофон» включается. При этом динамик компьютера воспроизводит маршевую мелодию. 72

Тренажер позволяет одну и ту же задачу решить разными способами. Анализ решения производится компьютером не проверкой «совпадений», а с помощью алгоритма, использующего законы Кирхгофа. Авторы первой версии – С. К. Махоткин, И. А. Морев, ЦНОТ ДВГУ, 1996-1997г. «Химические опыты» Тренажер предназначен для имитации химических лабораторных работ в школе и вузе. На экране монитора изображен пульт, разделенный на три части - «сектор управления», «рабочий планшет» и «склад». Управление производится мышью. В секторе управления нажимается клавиша «Задание», после чего на рабочем планшете появляется текст задачи на проведение химической реакции. После нажатия клавиши «Сборка» в секторе «Склад» появляются изображения склянок с химическими реактивами (помеченных этикетками) и химической аппаратуры. Можно подвести курсор мыши (в виде указки) к склянке и нажать на клавишу мыши. При этом обозначения на этикетке изменяется. Нажатием другой клавиши мыши можно «схватить» склянку или аппарат и, держа клавишу нажатой, перенести на рабочий планшет. Переносимое останется там, где будет отпущена клавиша. Аналогично переносятся другие необходимые составляющие с нужными номиналами. После переноса на планшет всех необходимых составляющих, начинается смешивание реактивов следующим образом. Подведение курсора мыши к склянке и нажатие ее приводит к возникновению мультсценки «склянка приподнимается и опрокидывается». Затем демонстрируется сценка «реакция» (такая сценка имеет несколько вариантов). Для прохождения реакции может потребоваться нагрев. Процесс «нагрева» начинается при поднесении к смеси «спиртовки», а заканчивается - при сдвиге ее в сторону. Процесс реакции сопровождается мультипликационной демонстрацией хода реакции в терминах теории молекулярных орбиталей. Если опыт проведен учащимся верно, звучит фрагмент маршевой музыки. По завершении учащийся получает список совершенных ошибок. Авторы первой версии – В.И. Вовна, С.К. Махоткин, И.А. Морев, ЦНОТ ДВГУ, 1997г. «Машина времени» Тренажер для усвоения знаний в области истории, географии, обществоведения, философии. Процесс учащегося с учебником-тренажером визуально выглядит следующим образом. На экране монитора, после прохождения заставок с правилами работы и пояснениями предстоящих режимов работы, появляется пульт управления «машиной времени». Пульт содержит 73

• «экран», • «рабочее поле», • «рычаги», • «кнопки», • «справочный монитор». На «экране» помещено изображение физической карты местности (в первой версии использовалась карта Приморского края). Учащемуся ставится задание. Например, по демонстрируемым изображениям утвари и приведенным частичным сведениям восстановить процесс расселения по территории какой-либо народности или племени. Заданием может быть, также, восстановление маршрута известной экспедиции или торгового пути. Учащийся, с помощью «рычагов» и «кнопок» активизируемых курсором мыши, отправляется в путешествие по пространству и времени. Карта, изображенная на «экране», изменяется вместе с изменением текущего времени. Меняются очертания рек, появляются и исчезают дороги, меняются конфигурации границ. В моменты прохождения конкретных времен, на карте «вспыхивают» условные значки - это возникают горячие точки, в которых происходят наиболее значимые события. Учащийся может остановиться в этом времени с помощью рычага «тормоза» и «десантироваться» в желаемой точке с помощью клавиш и курсора мыши. При этом на «справочном мониторе» возникает текст, характеризующий протекающее событие. Рядом с текстом появляется необходимый видеоматериал. Текстовой материал невелик, содержит ссылки на конкретные литературные источники. Получив ссылку на источник, учащийся, используя «справочный монитор», быстро «найти на полке библиотеки нужную книгу» и получить более полную информацию о событии. В процессе игры, «машина времени» может «ломаться». Это происходит не только при совершении учащимся каких-либо очевидных ошибок, но и случайно. При «поломке» на «экране» возникает надпись: «Тревога! Разрыв пространства! Машина летит к черной дыре! Внимание! Для восстановления пространства исправьте информацию в базе данных бортового компьютера». После этого на «экране» появляется отрывок учебного текста с пропусками и ошибками. Учащийся должен восстановить текст. Иначе - происходит «катастрофа» и игра заканчивается. Режим «десантирования» строится в рамках концепции мягкого тестирования следующим образом: на фоне изображения местности размещены фигурки «аборигенов», беседующих между собой. «Беседа аборигенов» построена так, чтобы создать у учащегося ощущение присутствия. «Аборигены» знают не все, и поэтому могут ошибаться в своих высказываниях. Задачей учащегося здесь является указание ошибок с помощью мыши. Прохождение задания фиксируется самим учащимся в бортовом журнале. Заносимая туда информация представляется по-разному, в зависимости от типа задания. По окончании процесса прохождения задания учащийся получает оценку и возможность сравнить набранный им рейтинг с результатами соучеников. 74

Машина времени стартует и приземляется на центральной площади города (тренажер «Город"). Играет оркестр. «Встречающие» поздравляют пассажиров с прибытием и объявляют учащемуся его оценку. Вместе с оценкой можно получить более конкретные сведения о знаниях ученика. Оценка и набранные баллы записываются в «Журнал». Авторы – И.А. Морев, Д А. Кочедыков, Д. В. Трофимов, П.П. Гринцевич, С. Ю. Крицкая, А.В. Ходаковский, ЦНОТ ДВГУ, 1995г. «Русский язык для жителей стран АТР» Русский язык имеет свою специфику, выражающуюся в • алфавите, отличающемся от латинского, принятого в компьютерном мире в качестве стандарта; • нечетко определенной системе правил, формулирующихся разными научными школами по-разному и обросшими массой исключений, • произношение словосочетаний меняется в России от региона к региону. Видимо поэтому нет пока компьютерного учебника русского языка, которым можно было бы пользоваться без дополнительных пояснений педагога. Последние годы характерны активизацией взаимопроникновения культур народов стран Азиатско-Тихоокеанского региона (АТР), включающего Россию. Интересна с многих точек зрения (культурной, политической, экономической) задача создания компьютерного учебного пособия по русскому языку для жителей этих стран. Не менее, чем русский язык, специфичны, с точки зрения программирования, многие языки стран Юго-Восточной Азии и АТР. Важно следующее: • Компьютерные операционные системы, используемые в странах АТР, значительно различаются используемыми шрифтами и, иногда, интерфейсом • Алфавиты, используемые в станах АТР, часто иероглифические. Для того чтобы создать иероглифические тексты, нужны специалистыпереводчики. • Языков и письменностей в АТР много, сделать столько разных учебных пособий в короткие сроки невозможно. • Традиции в странах АТР разные, поэтому, имеющиеся в интерфейсе WINDOWS и других программных продуктов значки нужно специально исследовать для недопущения оскорблений личного и национального достоинств и пр. Главным выводами из сказанного являются: • Учебное пособие должно быть одинаково инсталлируемым во всех вариантах WINDOWS, используемых в упомянутых странах. • Язык интерфейса и всего наполнения должен быть русским, и инсталляция пособия должна включать инсталляцию всех необходимых шрифтов. • По возможности, элементы интерфейса должны помечаться не русскими надписями, а принятыми в мире в качестве стандартов, например: «HELP», «STOP», «?» и пр.

75

• Не следует злоупотреблять латиницей в надписях, поскольку у учащихся может возникнуть заблуждение о принадлежности тех или иных букв русскому алфавиту или тех или иных английских слов – русскому языку. • Следует избегать длинных словесных формулировок правил, заменяя их примерами, иллюстрируемыми картинками. • Пособие должно быть мультимедийным, произносимая учебная информация должна дублироваться разными голосами. • Дикторы, произносящие учебную информацию, должны говорить так, как говорят местные жители наиболее приближенных территориально к АТР регионов России – Приморского и Хабаровского краев. • Главная цель пособия на первом этапе - научение пониманию устной речи и говорению. Обучение грамотному письму – цель последующих этапов Учебное пособие первого этапа состоит из трех модулей: 1. Словарь имен существительных, 2. Галерея сцен, 3. Тренажер. Словарь Словарь на экране представлен таблицей, один столбец которой занимают русские слова – имена существительные в именительном падеже, второй столбец – изображения обозначаемых ими предметов, третий столбец – мнемоническая картинка, означающая род слова, четвертый столбец - транскрипция слова в международных символах. Щелкнув мышью по слову, можно услышать его звучание. Двойной щелчок мышью вызывает таблицу второго плана, где выписаны 12 вариантов слова в шести падежах, единственном и множественном числах. Щелчок мышью по каждому из вариантов слова вызывает его звучание. Галерея сцен Экран делится на четыре сектора. В первом – элементы управления демонстрацией сцен. Во втором – демонстрируются сцены (фотографии домов, улиц, офисов, прилавков с товарами и пр.). В третьем – перечень названий предметов (а также людей и животных) и фраз на русском языке, которые описывают положения и взаимодействия изображенных в сценах предметов, животных, людей. В четвертом – классифицированный перечень названий сцен на русском языке в виде меню. Щелкнув мышью по названию или фразе, можно услышать их звучание и увидеть сцену, связанную с ними. При этом для усиления восприятия, изображения предметов обведены мерцающим контуром. Если предмет включен в несколько сцен, список их появляется в четвертом секторе с целью соответствующего быстрого выбора и просмотра. Щелкнув мышью по изображению предмета на сцене, можно прослушать его название; двойной щелчок вызывает появление таблицы второго уровня словаря. Тренажер Тренажером здесь является «Дидактор-6» с мультимедийным наполнением, отвечающим цели пособия. Существующая версия пособия создана для совместного проекта дистанционного обучения японских студентов ДВГУ и Университета Васеда (Япония). Версия получила одобрение экспертов японской стороны. Авторы первых версий – Ю. Ю. Колесов, И. А. Кугуенко, С. К. Махоткин, 76

Д.В. Трофимов, И.А. Морев, ТИДОТ ДВГУ, 2001-2002 гг. «Растущий Ребенок» Это - концепция игрового тренажера для педагогов и молодых родителей. Известны затруднения в систематизации и передаче разного рода педагогической информации в процессе обучения студентов - будущих педагогов. Причину этого искать надо не в неумении практиков или теоретиков общаться, а в неприемлемости для таких целей традиционных способов обмена информацией. Поведение и сиюминутные реакции человека на внешние воздействия есть следствие не только памяти о совокупности ранее пережитых им ситуаций, но и наличия их структуры в человеческом сознании. Эта структура пронизана причинными связями. Обучение и тренировка педагога не может складываться только из выработки профессиональной реакции «на ситуацию». Важна выработка профессиональной реакции на предысторию ситуации, на цепь ситуаций, на прогноз. Для решения проблемы структурирования и передачи педагогической информации можно использовать кибернетические подходы, в частности, алгоритмы «воспитания» и обучения компьютерных шахматных тренажеров. За основу концепции можно взять идеи математической теории графов и квантово-механической причинности. Педагогические ситуации представляются в виде вершин графа, а причинные связи - в виде направленных ребер. Переходы «вершина – ребро» регулируются вероятностными соотношениями. Информационное наполнение - совокупность соответственно сформулированных педагогических рецептов, позволяющих осуществить целенаправленный выбор внешних воздействий, регулирующих переходы из вершин на ребра. Выбор рецепта осуществляется на основе анализа предыстории и прогноза, т.е. реализовавшихся и не реализовавшихся участков цепи. Тренажер открыт для включения новой информации, является «обучающимся». Процесс обучения и тренажа состоит в отработке у студента умения ориентироваться в предыстории педагогической ситуации и выбора оптимального рецепта. Обучение и переподготовка педагогов могут быть реализованы в соответствии с таким сценарием. Учащемуся предлагается на экране конкретная педагогическая ситуация и, по мере его запросов, дополнительная информация о предыстории. Учащийся должен, уложившись в норматив времени, найти выход из ситуации. По окончании, учащийся получит оценку своих действий и разъяснение: какой информацией он не воспользовался, какой воспользовался неверно, и т.д. Будучи реализованным в игровом варианте с использованием мультипликации, тренажер может быть использован как средство для самовоспитания подростков. Его можно размещать в залах компьютерных игр. Можно пойти и дальше, посмотреть на результаты применения тренажера в необычной среде - в тюрьме, детской колонии. Определенный интерес, может вызвать и вариант, переведенный на иностранные языки. Работа с таким вариантом, в кооперации с иностранными специалистами в области педагогики и психологии, может привести к воз77

никновению совершенно неожиданных и, возможно, полезных параллелей и аналогий. Авторы – И.А. Морев, А. Г. Фалалеев, ЦНОТ ДВГУ, 1994 г, «Фракон» Тренажер Фракон предназначен для тренировки в переводе русских фраз на английский язык и заучивания написание английских слов. Название тренажерааббревиатура от английского «The Phrase Constructor» - «конструктор фраз». Фракон может применяться в тестировании не только по языковым, но и практически по всем учебным дисциплинам, исключая те их разделы, где приходится часто иметь дело со специальными значками и формулами. Работать с тренажером следует так. В верхнем окне помещено задание и русская фраза, которую следует перевести на английский язык. Ниже расположено еще одно окно, где следует собрать результат выполнения задания из «набросанных» кирпичиков. Кирпичики можно «перетаскивать» левой клавишей мыши либо «перебрасывать» правой клавишей мыши. В поле, где собирается результат, кирпичики также можно двигать и переставлять. Среди предоставляемых Вам кирпичиков есть «лишние» и «пустые». Такие кирпичики появляются только в случае, если для тренировки используется усложненный режим. В «лишних» кирпичиках написаны слова сходные с теми, которые Вы должны вставить в поле результата, но отличающиеся от них по смыслу и грамматическим параметрам. В «пустые» кирпичики можно вписывать с помощью клавиатуры слова, которых нет в поле и которые должны по смыслу вставляться в поле результата. После сборки результата нажмите кнопку с изображением стрелки. При этом появится новая русская фраза. В нижней строке окна тренажера изменится Ваш результат. Он меняется так, как в школе: от единицы до пяти. Упражнение продолжается до появления объявления о завершении и о полученном Вами количестве очков. Тренировку можно повторить. В памяти машины зафиксируется Ваш лучший результат. Фракон оснащен блоком настройки, где определяется количество лишних и пустых кирпичиков, попадающих в поле, лимит времени и другие условия тренировки. Доступ к блоку настройки паролирован. Переводы фраз иногда допускают варианты из одних и тех же слов. Все возможные варианты учитываются авторами составителями и единообразно вводятся в базу данных заданий. Фракон применялся на олимпиадах и во время проведения вступительных экзаменов по английскому языку в ДВГУ на непрофильные специальности.

78

Материал для тестов (английский, французский, немецкий язык) взят из школьных учебников, а также любезно предоставлен преподавателями Института иностранных языков ДВГУ. Авторы первой версии – Махоткин С.К., Морев И. А. ЦНОТ ДВГУ, 1993-1999гг. Авторы второй версии – Трофимов Д.В., Морев И.А. ТИДОТ ДВГУ, 2004г. «Файндер» Название тренажера - аббревиатура от английского «To Find Error» - «найти ошибку». Он может применяться в тестировании не только по языковым, но и практически по всем учебным дисциплинам, исключая те разделы, где приходится иметь дело со специальными значками и формулами. Интерфейс «Файндера» прост. Сначала это – большое окно с текстом. В верхней части окна стандартная панель с кнопками: • «Начать работу», • «Проверить работу», • «Продолжить работу», • «Закончить работу», • «Инструкция». Текст на экране содержит ошибки, которые необходимо исправить, пользуясь мышью и клавиатурой. После того, как испытуемый внесет все необходимые, на его взгляд, исправления, он нажимает кнопку «Проверить работу». Блок проверки сравнивает текст испытуемого и образец, выставляет оценку по алгоритму, предложенному преподавателем. После этого формируется список ошибок, где отмечено, на какие правила и где испытуемый совершил ошибки. Образцы текстов и тексты, содержащие запрограммированные ошибки, готовят преподаватели дисциплин. При этом они помечают места, возможных ошибок и «связывают» их с правилами написания. Авторы – Махоткин С.К., Морев И. А., ЦНОТ ДВГУ, 1996г «Толмач» Программной основой тренажера «Толмач» является комплекс «Диалог». Изменен лишь интерфейс. В «Диалоге» персонажи сидят за столом рядом со школьной доской и в окружении «говорящих» портретов классиков. А в «Толмаче» - персонажи перемещаются по улицам и площадям иностранных городов, «разговаривают» рядом с памятниками, соборами. В качестве фона используются отсканированные изображения с фотографий и открыток. Персонажей три – «русский», «американец» и толмач – «переводчик».

79

Персонажи ведут разговор в определенном порядке. «Русский» и «американец» обмениваются фразами, комментируя фон – изображение. Переводчик, каждый раз, произносит фразу – перевод. Учащийся должен вовремя среагировать, определить верность перевода и наддать одну из трех клавиш «верно» - «не уверен» «не верно». Учащийся получает итоговую оценку и файл с перечнем своих ошибок. В зависимости от изучаемого с помощью тренажера языка, «американец» там меняется на «француза», «немца» и пр. Изображения персонажей содержатся во внешних файлах и легко меняются, что делает его привлекательным для использования в разных деловых играх и школьных розыгрышах. Авторы – П.Г. Андросов, А.В. Солоницкий, М.А. Медведев, А.Г. Фалалеев, И.А. Морев, ЦНОТ ДВГУ, 1995 «Добрый Учитель» «STeacher» или «Добрый Учитель» - самый популярный компьютерный тренажер в школах Приморского края конца XX века. Он пережил несколько модификаций и много педагогических споров. Это – своего рода, «гадкий утенок» в стройном ряду однотипных компьютерных тренажеров, изготавливающихся ежегодно десятками компаний мира. Судя по отзывам участников педагогических научных конференций и встреч (Владивосток, Хабаровск, Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Одесса, Волгоград, Сиэтл, 1995-2004 гг.), аналогов ему в мире нет и по сей день. Противников у «STeacher» нет. Как правило, он вызывает большой интерес и у методистов, и у педагогов, и у учащихся, и у родителей. Руководители школ и педагоги приобретают его для тренировки будущих абитуриентов. Родители приобретают его для своих детей – чтобы попробовать увлечь их учебой. Организаторы олимпиад применяют его для конкурсного тестирования знаний. К сожалению или к счастью, но эпоха DOS миновала. Вместе с ней уходит в прошлое «STeacher». Его продолжения в WINDOWS мы описали в других разделах данного пособия. «STeacher» - это не только история компьютерных методов обучения, его сценарий интересен и поучителен. Далее мы его опишем. «STeacher» - это деловая игра. Испытуемый здесь играет роль учителя, ведущего опрос в виртуальном классе, состоящем из трех виртуальных учеников. Ученики умеют приветствовать учителя и прощаться с ним, вставать, садиться, поднимать руку, морщиться, улыбаться. Их реакция на действия испытуемого – всегда кстати. Этим инициируется эмоциональная разрядка. «STeacher» - беззвучен. Некоторые говорят, что это плохо. Мы считаем, что это – хорошо. Вы согласитесь с нами, когда увидите, как работают дети в компьютерных классах с мультимедийными тренажерами. Проблем много: • Звуковые колонки использовать нельзя, потому что занятие при этом превращается в сумбур; 80

• Наушников постоянно нет или не хватает, или они ломаются, или ими запрещает пользоваться СЭС из-за отсутствия чехольчиков для ушей. • Если нет ни колонок, ни наушников, становятся непонятными некоторые объявления компьютера. • Если есть и колонки, и наушники, и чехольчики, может оказаться, что отсутствуют звуковые карты в некоторых компьютерах, поскольку хакеры их повытаскивали для своих экспериментов. В начале тренировки испытуемый регистрируется, вводит свои данные и данные того места, где он проходит обучение. Далее испытуемый получает возможность увидеть своих учеников и начинает их опрашивать. Опрос происходит так: испытуемый выбирает любой вопрос из списка и указывает отвечающего. Отвечающий виртуальный ученик встает и перед ним возникает ответ – текст и картинка. Далее испытуемый ставит за ответ оценку – 2, 3, 4 или 5. Как в школе. После этого можно или перейти к следующему вопросу, или задать тот же вопрос другому ученику. Важно следующее: • Испытуемый видит только один ответ из возможных вариантов и должен оценивать его основываясь не на логике сравнения, а на своих знаниях; • Среди вопросов есть такие, которые компьютер вставляет в список случайно, из других тем выбранной учебной дисциплины. Оценка действия испытуемого снижается, если он выбрал вопрос «не по теме». Этим частично учитывается широта знаний испытуемого. • Оценка, которую выставляет испытуемый, - не двузначна. Она соответствует атмосфере реального урока, где учитель за короткий ответ может поставить любую оценку. Этим учитывается глубина знаний испытуемого. Такая технология тестирования не противоречит идеологии т.н. закрытых тестовых заданий, поскольку в «основополагающем» определении (см. глоссарий) не определен порядок представления вариантов решения испытуемому для выбора правильного. По истечении времени, испытуемый получает рейтинг и одну из четырех оценок: • Вы – отличный учитель • Вы – хороший учитель • Вы – посредственный учитель • Вы – плохой учитель. Итоговая оценка вычисляется с помощью алгоритма, учитывающего • близость оценки ответа, назначенной испытуемым составителем теста, • вес задания (сложность, важность), • верность выбора задания (по теме или нет).

81

Всего дисциплин введено в «STeacher» - 39 (по 13 учебников для 9, 10, 11 классов). Материал тестов полностью соответствует применявшимся тогда школьным учебникам. В тесты не включались задачи, требующие длительных вычислений. Компьютерное тестирование вряд ли рационально здесь использовать. Задачи можно предлагать испытуемым заранее и предложить им потом ввести данные о ходе решения задачи в компьютер. Большинство заданий нацелены на зондирование знаний определений, законов, дат, данных, на узнавание форм фигур и графиков, на определение степени верности демонстрируемых уравнений. Все тестовые задания «STeacher» имеют закрытую форму. Значения оценок откалиброваны по результатов тестирований в одной из лучших школ Владивостока – Гимназии №1. Там, в 1996-1998 гг., до 94% оценок, выставляемых 9-11-классникам тренажером, попадали в классный журнал. Калибровка проводилась на занятиях по физике, математике, информатике, биологии, русскому языку. Остальные дисциплины в «STeacher» были откалиброваны по перечисленным. Авторы – Андросов П.Г., Солоницкий А.В., Скачков М.Н., Морев И. А., ЦНОТ ДВГУ, 1995-1999г «Диктант-1» Диктант – часто используемая школьными учителями форма проверки знаний русского языка. Учителя других дисциплин также не чураются использовать эту форму для проверки знания формул. Проверка диктантов – головная боль учителя. Самое сложное здесь - не указать ошибки, а расставить оценки ученикам так, чтобы они отражали объективную ситуацию. Это сложно, поскольку учеников много и их ошибки бывают разные. Все запомнить, все учесть и никого не обойти – большой труд. Иное дело, когда к проверке диктанта подключается компьютер. Он проверит работу каждого ученика и запомнит все его ошибки. Оценку он поставит по определенному алгоритму, и обвинять никого в необъективности здесь не приходится. А потом компьютер предоставит учителю коллекцию ошибок с указанием учеников, которые их сотворили. У тренажера «Диктант-1» три интерфейса – • для ученика, • для преподавателя, • для методиста. Интерфейс ученика прост. Диктант – упражнение, которое требует от ученика большого внимания. Диктант пишется в течение малого промежутка времени. Поэтому в интерфейсе его не должно быть отвлекающих внимание элементов. Ученик, после прохождения • процедуры регистрации и • процедуры выбора диктанта в базе увидит окно для ввода информации, и кнопки • «Начать работу», • «Проверить результат», • «Повторить фразу», 82

• «Показать правило», • «Закончить работу». Функции, которые символизируют эти кнопки, не вызывают разночтений. Интерфейс учителя состоит из блока настройки и блока проверки В блоке настройки интерфейса учителя сгруппированы «кнопки» и «окна», позволяющие задать в сетевом и индивидуальном режиме параметры диктанта: • вариант алгоритма выставления оценки, реализующий ту или иную утвержденную министерством инструкцию, • время выполнения упражнения, которое зависит от того, каким ученикам диктант предназначен – изучающим правила впервые или проверяющим остаточные знания, • название директории для хранения результата написания диктанта всей группой претендентов, • разрешения или запреты – можно ли повторять диктовку, можно ли показывать тексты правил. Интерфейс методиста позволяет • ввести новую инструкцию – алгоритм выставления оценки, • исправить имеющуюся базу правил и ввести новые правила, которые должны изучить претенденты (это может быть важно при применении диктанта к изучению не русского языка, а иных дисциплин), • ввести новую матрицу – текст, • надиктовать новый диктант и совместить его с матрицей, • сформировать комплекс новых диктантов для записи на компакт диск. Особые требования следует предъявлять к диктовке. Во-первых, компьютер, с помощью которого записывается голос, должен быть оснащен малошумящим оборудованием, и, во-вторых, голос диктора не должен иметь дефектов. Дефекты речи, незаметные в обычном аудиторном общении, «выпячиваются» при прослушивании через наушники, становятся объектом насмешек претендентов и могут даже привести к срыву занятия. Алгоритм проверки выполнения задания отличает «Диктант» от других тренажеров. Более всего, созданию точного алгоритма мешает здесь традиционная педагогическая «неопределенность определений». Методисты, которые занимаются русским языком как учебной дисциплиной, натворили несметное множество инструкций о том, сколько сотых долей очков следует вычитать из результата при совершении учеником той или иной ошибки. Инструкций много, они разные, и все они утверждены высокими подписями. Дело усугубляется тем, что ни в учебниках русского языка, ни в справочниках не удается найти надежной информации – точных формулировок правил и исключений из них. Даже сами методисты разводят руками – от того, в каком вузе ты проходил стажировку или учился в аспирантуре, зависит, какими правилами ты пользуешься. Кстати, ярким примером, иллюстрирующим эту ситуацию, является Microsoft Word.. Авторы его, видимо, действительно поверили, что русский язык подчиняется незыблемым правилам. Те, кто позволял Word’у править свои документы автоматически, знают, что из этого получается. Поэтому авторы тренажера упростили задачу. Компьютер просто «сравнивает» результат претендента с матрицей – правильным вариантом. Здесь есть свои сложности, связанные со спецификой аудитории претендентов: 83

• Люди часто делают пробелы перед знаками препинания или множественные пробелы вместо одного • Люди, оказывается, могут придумать много вариантов написания знака многоточия • Люди при быстром письме часто пропускают буквы, слова или, наоборот, вставляют лишние слова (дубли) и буквы. Эти человеческие «выходки», особенно последняя, значительно усложняют жизнь программиста. Учитель же без труда «не заметит» лишнего слова, примет ее за описку и все. Учитель никогда не измеряет расстояния между словами. Матрица вместе с правильным текстом содержит • выделенные места возможных ошибок на правила русского языка, • названия правил, которые могут быть нарушены в выделенных местах. Кратко алгоритм проверки результата выглядит так: • Введенный текст приводится к стандартному виду (устраняются лишние пробелы, корректируются места текста, содержащие описки), • Стандартизованный текст сравнивается с матрицей, • Результаты сравнения (идентифицированные отклонения) выносятся в отдельный файл – перечень ошибок, • Вычисляется оценка по указанному методистом алгоритму, • Текст готовится к демонстрации, т.е. в нем помечаются места ошибок и делаются ссылки от них к базе комментариев, возвращаются на первоначальные места описки и лишние пробелы, • Перечни ошибок всех претендентов, работавших на компьютерах сети во время тренировки, собираются в единый файл и классифицируются по частоте появления. При этом информация об авторстве ошибки сохраняется. После того, как компьютер проверит результаты выполнения диктанта, претендент увидит • свой текст и текст матрицы, • свои ошибки, помеченные красным цветом, • перечень правил, которые он не усвоил. При желании, щелкнув мышью, претендент может прочитать это правило и сопутствующую ему стандартную информацию (исключения, примеры). Описанный сценарий был реализован последовательно для сред DOS и Windows в течение 1994-1996 гг. Первоначальные эксперименты проводились на краевых курсах повышения квалификации учителей. Труд по поиску, созданию, редактированию текстов диктантов любезно взяли на себя признанные специалисты – Ирина Сергеевна Папуша (Владивостокский педагогический Колледж №1) и Галина Владимировна Дмитрук (Приморский институт переподготовки и повышения квалификации работников образования). Художественное оформление версий последовательно создавалось М. Медведевым и М. Скачковым. Было создано 40 диктантов, которые стали хорошим заделом для дальнейшего наполнения и экспериментов. В процессе применения комплекса выяснилось, что «Диктант» вполне применим и в вузе, и в школе не только в учебных целях, но и, при организации познавательных и развлекательных мероприятий. Диктант можно использовать при освоении терминологии наук и дисциплин: 84

• Иностранных языков, • Информатики, • Географии, • Биологии, • Арифметики, • Химии, • Истории, • Философии (теологии), • Юриспруденция, • Телеграфных кодов (азбуки Морзе), • Музыкальной грамоты, • Сольфеджио, • Скоростной работы с компьютерной клавиатурой, и др. Определенные трудности может вызвать написание диктантов пофранцузски, по-немецки и т.п. в силу того, что эти языки содержат ряд нестандартных букв. Однако, при достаточном умении обслуживающего персонала, компьютерный класс может быть настроен и для этого. Для работы с тренажером, все компьютеры класса должны быть оснащены наушниками, а каждый учащийся, по требованиям гигиенических норм, должен иметь личные гигиенические чехлы для них. Использование звуковых колонок допустимо только в крайнем случае по причинам • в разных местах класса - разная степень слышимости звука • на слышимость звука влияют скрипы стульев и прочие звуки, обычно не замечаемые при аудиторном общении • разные претенденты ошибаются, отвлекаются при прослушивании разных участков диктанта и инженеру класса постоянно придется производить повтор всех фрагментов. Опыт применения тренажера показал, что претенденты быстро осваивают интерфейс и, если знакомы с компьютерной клавиатурой, показывают правильные результаты (как на обычном уроке, с ручкой и тетрадкой). Требование владения клавиатурой является здесь лимитирующим, поэтому применение «Диктанта» буквально пять лет назад в массовой школе было практически невозможным. Неожиданным явлением стало то, что учащиеся, хорошо знающие дисциплину, часто не могут пройти тестирование из-за совершаемых ими орфографических ошибок. Авторы версии для DOS – Фалалеев А.Г., Морев И. А., ЦНОТ ДВГУ, 1994-1995 г/ Авторы версии для Windows – Махоткин С.К., Солоницкий А.В., Морев И. А., ЦНОТ ДВГУ, 1995-1996 гг «Кроссворд» Разгадывание кроссвордов – любимейшее занятие миллионов пассажиров. Кроссворд, как форма теста и форма упражнения хорош тем, что 85

• кроссворд несложно составить, если не придерживаться правил симметрии, • последовательность выполнения заданий кроссворда зависит только от желания и проявленных знаний испытуемого, • результат выполнения заданий кроссворда несложно проверить, • задания кроссворда содержат подсказки (количества букв и места пересечений буквосочетаний), которые стимулируют ассоциативное мышление, • кроссворд развивает коллективизм в поиске решения. В 1994 году в ЦНОТ был создан комплекс «Кроссворд» для тренировки памяти и контроля знаний. За основу наполнения взяты вузовские и школьные терминологические словари. Разработана технология создания кроссвордов, которая может быть использована методистом, не имеющим специальной подготовки. Силами методистов ДВГУ материал словарей адаптирован для организации поурочного и общего контроля знаний. В 1994-2003 гг. «Кроссворд» использовался в Институте физики и информационных технологий ДВГУ (преп. – Т. Н. Петрова) для контроля знаний студентов по физике. Визуально «Кроссворд» выполнен в виде пульта с экраном, картой и рабочим полем. На экране расположено изображение участка кроссворда, на карте схематически изображена более широкая область кроссворда. Кроссворд может иметь большие размеры и целиком на карте не умещаться. И карта, и экран снабжены изображениями клавиш со стрелками, активизируя которые мышью можно «передвигаться» по кроссворду. Начинать разгадывание кроссворда можно с любого места. По окончании появляется оценка и сведения о проценте верности заполнения кроссворда. Эти данные записываются в электронную ведомость. В комплекс включена программа – конструктор, позволяющая автоматически составлять кроссворды из заданного множества словосочетаний. Ход тестирования – игровой. Программа демонстрирует советы и подсказки, которые преподаватель дисциплины заранее составил для разных случаев (интерактив). В процессе применения комплекса выяснилось, что «Кроссворд» вполне применим и в вузе, и в школе во время праздников, при организации развлекательных мероприятий. Неожиданным явлением стало то, что учащиеся, хорошо знающие дисциплину, часто не могут пройти тестирование по причине совершаемых ими орфографических ошибок. Это явление вызывает немало споров среди преподавателей – правильно ли они поступают, снижая оценку по математике учащемуся, пишущему формулировки задач и теорем, термины с орфографическими ошибками? Авторы мультидисциплинарной версии – Кочедыков Д.В., Медведев М.А., Трофимов Д.А., Морев И. А. ЦНОТ ДВГУ, 1993-1994г.

86

Авторы специализированной версии для тренажера «Фемида» – Бушуева Т.А., Пащенко А.Ю., Медведев М. А. Фалалеев А.Г., Морев И.А. ЦНОТ ДВГУ, 19931994г. «Вордик» «Вордик» - мультимедийный тренажер в восприятии речи и чтения на неродном языке. Его сценарий предельно прост, как и интерфейс. В процессе тренировки учащемуся предъявляются звучания слов и фраз на каком-либо языке (например, на английском). На экране в это время демонстрируются несколько слов или фраз, схожих по какому-либо признаку, выбранному автором. Учащийся должен как можно скорее найти соответствие между звуком и написанием. Результат зависит от скорости указания соответствий и количества ошибок. Усложненный сценарий «Вордика» может быть построен по принципу предъявления не одного примера, а двух-трех-четырех в течение одного задания. От учащегося при этом потребуется верно указать на экране последовательность написаний. При этом межно одновременно тренировать знания неправильных глаголов. Второй вариант усложнения: звучит одна форма глагола, а указать учащийся должен другую. Или, предложение звучит в настоящем времени, а указать соответствие нужно в будущем или прошедшем. К сожалении, первая версия «Вордика» была создана и экспериментально использовалась в среде Windows 3.1. В те годы существовали определенные проблемы с мультьимедийным представлением информации. Сейчас – проще. Новая версия «Вордика» вклюается в состав мультимедийного учебника «Деловой английский», изготавленной в ТИДОТ ДВГУ в 2004г. Авторы первой версии – Махоткин С.К.,Морев И. А. ЦНОТ ДВГУ, 1995-1998г. Авторы второй версии – Трофимов Д.В..,Морев И. А. ТИДОТ ДВГУ, 2004г. «ММЛ: Мультимедиа-лекторий» Проект «Мультимедиа-лекторий» создан и реализован в лаборатории Мультимедиа Открытого университета ДВГУ в 2003-2004гг. Целью проекта стало создание мультимедийного программного комплекса, позволяющего • С помощью специфического наполнения имитировать аудиторные лекции на экране компьютера без использования видео-источников • Автоматизировать создание наполнения мультимедийных лекций Созданное программное обеспечение предназначено для создания мультимедийных лекций, имитирующие аудиторные, а также размещения их на электронном носителе из расчета объема: 1 компакт-диск (700Мб) = учебный курс (36 учебных часов) с приложениями (хрестоматия, глоссарий, галерея).

87

Это ограничение обусловлено условиями дистанционного учебного процесса, ведущимся Открытым университетом ДВГУ на территории Приморского края. Снижения объема хранимой информации, при имитации полной (и, даже, более насыщенной демонстрационными материалами) лекции, удается достичь за счет реализации идеи об исключении из видимого поля изображения фигуры преподавателя. В видимом поле остается только аудиторная доска с плакатами, формулами, надписями, а также стереозвук. Стереоэффекты могут быть использованы для имитации обучающей беседы. В процессе работ были созданы и исследованы 4 варианта сценария и программного обеспечения мультимедийного комплекса. На основании проведенных исследований и практических работ, можно утверждать, что созданный комплекс близок оптимальному. Время создания мультимедийного материала для 36-часового учебного курса, при условии обычной учебной загрузки авторов, коллективом из 4-5 человек составит около 2-3 месяцев. При поддержке Всемирного банка реконструкции и развития, под руководством проф. В. И. Вовны, в Открытом университете ДВГУ было создано наполнение ММЛ для мультимедийного курса «История политических учений» (автор – проф. С. В. Плохих). Полезно ознакомиться с ориентировочным перечнем работ, которые придется выполнить создателям аналогичных комплексов и их наполнения: Организационные работы • Определение направлений работ • Организация проектного коллектива • Организация научно-методических семинаров коллектива • Определение источников финансирования, смет • Определение помещений (наиболее важно – звукоизолированное, вентилируемое, электрифицированное помещение для диктовки) • Определение и приобретение оборудования • Оплата работ и приобретений Режиссура • Определение расписания работ • Распределение работ • Контроль графика и очередности создания материалов • Оперативная корректировка графиков в связи с меняющимися расписаниями деятельности членов коллектива на основном месте работы и пр. Сценарные работы • Литературный и Интернет – поиск аналогов, идей, предложений • Создание сценария комплекса • Корректировка сценария комплекса в связи с производственной ситуацией • Определение перечня и объемов работ Наполнение • Создание текстов лекций и приложений (глоссарий, хрестоматия, галерея) • Создание базы тестовых заданий, ранжированных по темам, модулям, уровням, сложности • Мультимедийное наполнение лекций и приложений • Мультимедийное наполнение базы тестовых заданий 88

• Подбор и привязка графических изображений к текстам лекций и приложений • Разбивка материалов на смысловые блоки, создание информационного графа • Определение в текстах лекций мест для включений приложений и тренировочных тестирований знаний Звуковые работы • Диктовка текста лекций • Создание музыкального и шумового оформления • Обработка и сжатие звуковых файлов Программирование • Создание графического редактора ММ-сценария • Создание пульта редактора ММ-сценария • Создание пульта управления ММ-сценариями • Создание пульта диктора • Создание проигрывателя ММ-сценария Графические и дизайнерские работы • Разработка концепции дизайна • Сканирование и графическая обработка картинок • Создание графического иллюстративного материала • Геометрическое описание расположения и движения картинок, привязка положений и движений указателей • Оформление мастер-диска Редактирование • Редактирование текста лекций и приложений • Редактирование текста базы тестовых заданий • Форматирование бумажного варианта пособия Сборочные работы • Сборка смысловых блоков линейного ММ-сценария • Сборка пространственно-временного ММ-сценария • Запись мастер-диска Эксперименты в референтной группе • Организация референтной группы • Организация эксперимента • Сбор предложений и рекламаций Отладочные работы • Инспектирование материала • Коррекция материала (сценарий, звук, текст, графика) • Трассировка и тестирование программных блоков Таким образом, более четырех десятков основных направлений работ.

89

Студент, работающий с ММЛ, видит на экране компьютера последовательно меняющиеся и двигающиеся иллюстрации сопровождающиеся синхронно звучащим дикторским текстом, музыкой шумами. При этом темп изменений размера, прозрачности, цвета, скорости и направления их движения задаются редактором лекции. Под руководством диктора, студент знакомится с приложениями и использует электронный тренажер. По окончании учебных модулей курса, студент проходит электронное тестирование с использованием комплекса «Дидактор» (см. в настоящем пособии). Авторы – Вовна В.И., Плохих С. В., Ковалева З.А., Колесов Ю.Ю., Кугуенко И.А.., Морев И. А., ТИДОТ ДВГУ, 2002-2004гг

90

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ APRU IRT АИО АРМ БД БТЗ ГТ

– сообщество университетов стран АТР – Item Response Theory - теория тестовых пед. измерений – Академия информатизации образования – автоматизированное рабочее место – база (банк) данных – банк (батарея) тестовых заданий – «Гуманитарные технологии» (Москва), научно-методический центр, занимающийся развитием технологий тестирования ДВГУ – Дальневосточный государственный университет ДО – дистанционное обучение (не образование!), Distance Learning ЕГЭ – единый государственный экзамен ЗУН - знания, умения, навыки ИОС – информационная образовательная среда ИОСО РАО – институт общего среднего образования РАО ИТ – информационные технологии ИУУ – институт усовершенствования учителей КУИТЭ – компьютерный учебник – игра – тренажер - энциклопедия МКО – мониторинг качества образования МОН РФ – Министерство образования Российской Федерации МРСВПО – мониторинг развития системы высшего профессионального образования МССОО – методическая система стимулирования роста обученности и развития обучаемости (в англ. транс.: Competence & Learning Ability Development, CLAD) МЭОО – педагогико-математическая модель эволюции обученности и обучаемости (в англ. транс.: Competence & Learning Ability Evolution Model, CLAEM) МЭСИ – Московский экономико-статистический институт НИТ – новые информационные технологии НМТ – непрямое мягкое тестирование, (Indirect Mild Testing, IMT) ОИТ – образовательные информационные технологии ОО – открытое образование (не обучение!) ОУ – открытый университет ПИППКРО – Приморский институт переподготовки и повышения квалификации кадров работников образования ПК – персональный компьютер ПСУН – программное средство учебного назначения РАО – Российская Академия образования РГИОО – Российский государственный институт открытого образования РОУ – Российский открытый университет РЦ – ресурсный центр СДО – система дистанционного обучения СМИ - средства массовой информации СОО – система открытого образования ТЗ – тестовое задание ТИДОТ – Тихоокеанский институт дистанционного обучения и техн-гий 91

ФЦТ МОН РФ – Федеральный центр тестирования МОН РФ ЦАКО – центр аттестации качества образования ЦДО – центр дистанционного обучения ЦИТ – центр информационных технологий ЦМКО – центр мониторинга качества образования ЦНИТ – центр новых информационных технологий ЦОКО – центр оценки качества образования ЦТ – центр тестирования, централизованное тестирование ЭСУН – электронные средства учебного назначения

ЛИТЕРАТУРА 1.

2. 3. 4.

5.

Аванесов B. C. Современные методы обучения и контроля знаний. – Владивосток: ДВГТРУ, 1999. – 125 с.; Аванесов В. С. Композиция тестовых заданий: Учебная книга. 3 изд., доп. – М.: Центр тестирования, 2002 г. – 240 с. Адаптивное тестирование знаний в системе "Телетестинг" / А. Г. Шмелев, А. И. Бельцер, А. Г. Ларионов, А. Г. Серебряков / Под ред. Е. С. Полат. – М.: Образование, 1999. – С. 234 – 235. Айсмонтас Б. Б. Педагогическая психология: схемы и тесты. – М.: Изд-во ВЛАДОС-ПРЕСС, 2004. – 208 с. Актуальные проблемы технологии дистанционного обучения (методический сборник). / Под ред. Н. С. Сельской. Выпуск первый. М., 1997. – 35 с.; Александров С. Нельзя представить виртуального учителя // Учительская газета. – 1999. – № 38. – С. 13.; Барсуков В. Н. “Дистанционное…?” – Да! Но… // Проблемы информатизации высшей школы. – 1995. – № 3. – С. 10 – 12.; Бершадский А. М., Кревский И. Г. Дистанционное образование на базе новых ИТ. – Пенза, 1997. – 55 с.; Богданова Д. А., Федосеева А. А. Проблемы дистанционного обучения в России // Информатика и образование, 1996. № 3; Бутырин Г. Н., Ефимов Н. Н., Нечаев В. Я. Дистанционное образование по оценкам экспертов // Проблемы информатизации высшей школы. – 1997. – № 5. – С. 44–48.; Бухаркина М. Ю. Особенности организации учебного процесса школьников в системе дистанционного обучения // Педагогические и информационные технологии в образовании. – № 1. – Internet:http://scholar.urc.ac.ru:8002/Teachers/methodics/journal /numero1/pedag/art3.htm.; Дмитренко В. Дистанционное образование – кому это надо? // Компьютер пресс. – 1999. – № 9. – С. 20–22.; Усков В. Л., Ускова М. Дистанционное образование: организационные, технологические и финансовые аспекты // Информационные технологии. – 1999. – № 1. – С. 31–38.; Федоров М. От дистанционного обучения – к единому образовательному пространству // Международное сотрудничество, № 1, 1996; Скуратов А. К. Дистанционное образование: седьмой год работы АМО. Материалы конгресса. «Образование–98», – М: Минвуз РФ, 1998. – с. 75 – 79. Александров Г. Н. Основы теории принятия педагогических решений как упорядочивающая различные оптимизационные подходы в педагогике // Проблемы педагогики начальной, средней и высшей школы. Сборник на92

6. 7. 8. 9. 10.

11. 12.

13.

учно-методических трудов, Том 1, Владикавказ, 1998.; Александров Г. Н., Иванкова Н. И., Тимошкина Н. В. Педагогические системы, педагогические процессы и педагогические технологии в современном педагогическом знании // Educational Technology & Society. – 2000. – 3 (2). – P. 134 – 149. Александров И. О., Максимова Н. Е., Горкин А. Г. Комплексное исследование структуры индивидуального знания // Психологический журнал. – 1999. – № 1. – С. 49 – 69. Аленичева Е., Езерскии В., Антонов А. Компьютеризация и дидактика: поле взаимодействия // Высшее образование в России. – 1999. – № 5. – С. 83–88. Альтшуллер Г. С. Найти идею. – Новосибирск: Наука, 1986. – С. 209. Ананьев Б. Г. Сенсорно-перцептивная организация человека. Познавательные процессы: ощущение, восприятие. – М.: Педагогика, 1982. Анастази А., Урбина С. Психологическое тестирование. – СПб.: Питер, 2003. – 688 с.; Клайн П. Введение в психометрическое программирование: Справочное руководство по конструированию тестов. Киев, 1994.; Психологическая диагностика. Проблемы и исследования / Под ред. К. М. Гуревича. – М.: Педагогика, 1981.; Психологические тесты / Под ред. А. А. Карелина: В 2-х т. – М.: Владос, Энциклопедия психологических тестов. Общение, лидерство, межличностные отношения. – М.: ООО «Издательство ACT», 1997. – 304 с. Андреев А.А. Педагогика в высших учебных заведениях. – М.: Электронное издание, 2005. – 458 с. Андреев А.А. Средства новых информационных технологий в образовании: систематизация и тенденции развития. В сб.: Основы применения информационных технологий в учебном процессе вузов. – М.: ВУ, 1995. – C. 43–48.; Инструментальные средства для конструирования программных средств учебного назначения / Ин-т пробл. информатики АН CCCP; [Отв. ред.: Г.Л. Кулешова]. – М., 1990.; Кирилова Г.И. Информационные технологии и компьютерные средства в образовании // Educational Technology & Society. – 2000. – № 4 (1). – С. 125–136.; Компьютерные обучающие программы / А.С. Демушкин, А.И. Кириллов, Н.А. Сливина, Е.В. Чубров, А.О. Кривошеев, С.С. Фомин // Информатика и образование. – 1995. – № 3. – С. 15–22.; Кречетников К.Г., Черненко Н.Н. Обоснование требований к компьютерным обучающим программам. Труды ДВГТУ / Владивосток, 2000. – Вып. 125. – С. 3–12.; Кривицкий Б. Х. О систематизации учебных компьютерных средств // Educational Technology & Society. – 2000. – № 3 (3). – С. 548–556.; Свистунов А. В., Тимченко В. В. Критерии создания автоматизированных систем контроля знаний обучаемых в системах дистанционного обучения // Тез. докл. III межрегиональной НПК Дополнительное образование. Проблемы и перспективы взаимодействия вузов Санкт-Петербурга с регионами России. – СПб.: Смольный, 2000. С. 27 – 31.; Чепегин В. И. Компьютерные технологии обучения – проблемы классификации // Educational Technology & Society. – 2000. – № 3 (4). – С. 180–182. Андреев А. А., Солдаткин В. И. Дистанционное обучение: сущность, технология, организация. – М.: Изд-во НИИДО, 1999.; Андреев А. А. Дидак93

14.

15. 16.

17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24.

тические основы дистанционного обучения. – М.: ВУ, 1998.; Андреев А. А. ДО в России: история и современность. Материалы 4 Международной конференции по ДО. – М: МЭСИ, 1997.; Андреев А. А., Паршиков Б. Л., Солдаткин В. И. К вопросу о модели образовательного учреждения ДО для определения его рейтинга. Проблемы информатизации ВШ. Бюллетень Минобразования РФ, № 1, 1999. Андреев А. А., Солдаткин В. И., Лупанов К. Ю. Проблемы разработки учебно-методических пособий для системы дистанционного образования. Материалы IХ международной конференции «Применение новых технологий в образовании» 1–3 июля 1998. г. Троицк: «Байтик», 1998.; Андреев А. А., Маслова Н. В. Проблемы биоадекватного представления учебного материала в системе дистанционного образования. // Дистанционное образование. – № 3, 1998. – C. 35–37. Андреев А. А. и др. Концептуальный подход к созданию интеллектуальной системы анализа знаний // Открытое образование. – 2001. № 5. – С. 44–48. Андрианов В. В. Принципы создания защищенных информационных процессов // Проект "Информационная безопасность". – Internet: http://security.list.ru /0/3/11.htm.; Басс С. Защитите ПК от атак // Мир ПК. – 2000. – № 4. – С. 124, 125.; Болконский В. Проблемы безопасности в области телекоммуникаций и информационных технологии // Мир ПК. – 2000. – № 5. – С. 102 – 104.; Остапенко А. Г. Информационная революция: проблемы безопасности // Проект "Информационная безопасность". – Internet: http://security.list.ru/0/6/4.htm.; Петренко С. А. Безопасное подключение к Интернету // Защита информации. Конфидент. – 2000. – № 4 / 5. – C. 34–41.; Поляков А. Атаки хакеров в сети: как их избежать? // Мир Internet. – 2000. – № 9. – С. 54–56.; Тимофеев П. А. Принципы защиты информации в компьютерных системах // Защита информации. Конфидент. – 1998. – № 3. Анискин В. Н. и др. Компьютер как средство управления в педагогических системах: проблемы моделирования информационных связей. Самара, 1993. Аношкин А. П. Педагогическое проектирование систем и технологий обучения. – Омск: Изд-во ОмГПУ, 1998. Апатова Н. В. Информационные технологии в школьном образовании. – М., 1994. –227 с. Архангельский С. И. Учебный процесс в высшей школе. – М.: ВШ, – 1980. – 368 с. Асеев В. Г. Личность и значимость побуждений. – М.: ИПРАН, 1993. Асмолов А. Г. Принципы организации памяти человека: системнодеятельностный подход к изучению познавательных процессов.: уч.-мет. пособие. – М.: МГУ, 1985. – 103 с. Атанов Г. А. Моделирование учебной предметной области, или предметная модель обучаемого // Educational Technology & Society. – 2001. – № 4 (1). – C. 111 – 124. Атанов Г. А., Локтюшин В. В. Организация вводно-мотивационного этапа деятельности в компьютерной обучающей системе // Educational Technology & Society. – 2000. – № 3 (2). – С. 118–125. 94

25. 26.

27. 28. 29.

30. 31. 32. 33. 34. 35.

36. 37.

38.

Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения. М.: Прогресс, 1980. – 527 с. Афремов Л. Л., Вовна В. И., Морев И. А., Смаль Н. А., Шаповалова Г. М. На пути к ЕГЭ: опыт массовых компьютерных тестирований школьников в Дальневосточном государственном университете // Развитие системы тестирования в России. Тезисы докл. III Всеросс. научно-методич. конф., Москва, 22–23 ноября 2001 г. – С. 218. Бабанский Ю. К. Закономерности, принципы и способы оптимизации педагогического процесса // Избранные педагогические труды / Сост. М. Ю. Бабанский. – М: Педагогика, 1989. Бакурадзе А. Б. Мотивация труда педагогов – М.: Сентябрь, 2005. – Вып. 3. – 192 с. Башмаков А. И., Башмаков И. А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. – М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 2003. – 616 с.; Башмаков А. И., Башмаков И. А. Проблемы организации пользовательского интерфейса компьютерных тренажерных систем // Международная научная конф. «Пользовательский интерфейс в современных компьютерных системах». Сборник материалов конференции. Орел: Орловский ГТУ, 1999. – С. 79 – 91. Белавина И. Г. Восприятие ребёнком компьютера и компьютерных игр. // «Вопросы психологии». – 1993. № 3. – С.62–69. Белкин А. С. Ситуация успеха: как ее создавать. – М., 1992. Бельчиков Я. М., Бирнштейн М. М. Деловые игры. – Рига.: Авотс, 1989. Берг А. И. Кибернетика и проблемы обучения М: 1970. – 390 с. Берг А. И. Применение ЭВМ в учебном процессе. М: Сов. радио, 1969. Беспалько В. П. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика третьего тысячелетия). – М.: Издательство: МПСИ, 2002. – 352 с.; Беспалько В. П. Педагогика и прогрессивные технологии обучения. – М., 1995.; Беспалько В. П. Основы теории педагогических систем. – Воронеж: Изд. Воронежского ун-та, 1977. – 304 с.; Беспалько В. П. Слагаемые педагогической технологии. – М.: Педагогика, 1989. 192 с.; Беспалько В. П. Психологические парадоксы образования // Педагогика. 2000. №5. – С. 13–20.; Беспалько В. Мониторинг качества обучения – средство управления образованием // Мир образования. 1996. № 2. – С. 31. Белнап Н. Как нужно рассуждать компьютеру // Белнап Н., Стил Т. Логика вопросов и ответов. – М., 1981.; Бочвар Д. А. Об одном трехзначном исчислении //Математический сборник. – 1938. Т.4. – № 2.; Вригт Г. Х. Логика истины. // Вригт Г. Х. Логико-философские исследования. – М. 1986; Карпенко А.С. Импликативные логики: решетки и конструкции // Логические исследования. Вып. 2. – М., 1993. – С. 224–258.; Смирнов В. А. Комбинированные исчисления предложений и событий и логика истины фон Вригта // Исследования по неклассическим логикам. IV Советско-финский коллоквиум. – М., 1989.; Muskens R.A. Meaning and partiality. – Amsterdam, 1989.; Sіupecki J., Bryll G., Prucnal T. Some Remarks on Three-valued Logic of J. Ј ukasiewicz. // Studia Logica. 1967. Vol. XXI. – P. 45–70.; Библер В. С. Культура: Диалог культур // Вопросы философии. 1989. № 6.; XVII век в диалоге эпох и культур: Материалы научной конференции. Се95

39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46.

47.

48. 49. 50. 51. 52.

53. 54. 55.

рия «Symposium». Выпуск 8. – СПб.: Санкт-Петербургское философское общество, 2000. – 136 с. Бикбулатов М. С. Дидактические возможности контроля осознанности усвоения знаний. – М.: Педагогика , 1981. Бирюков Б. В. Кибернетика в гуманитарных науках. – М.: МГУ, 1973. Блинов В. М. Эффективность обучения. – М.: Педагогика, 1976. Бойко Е. И. Механизмы умственной деятельности. – М.: Педагогика. 1976. – 247 с. Болескина Е. Л. Потребители игровой компьютерной культуры // Социс. – 2000. – № 9. – С. 80–87. Бондаревская Е. В. Личностно-ориентированное образование: опыт, разработки, парадигмы. – Ростов н/Д: Изд-во РГПУ, 1997. Борзов С. А., Почтман Ю. М., Рыбальченко Л. В. Применение генетических алгоритмов для дистанционного обучения в Интернете // Открытое образование. 2001. №3. – С. 37–48. Боровкова Т. И., Вовна В. И., Морев И. А. Технология оценки и использования результатов тестирования: опыт ДВГУ и УНО АПК внедрения образовательного мониторинга для управления качеством образования // Развитие системы тестирования в России. Тезисы докладов III Всероссийской научно-методической конференции, Москва, 22–23 ноября 2001 г. – C. 55. Боровкова Т. И., Морев И. А. Мониторинг развития системы образования. Часть 1. Теоретические аспекты: Учебное пособие. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. – 150 с.; Боровкова Т. И., Морев И. А. Мониторинг развития системы образования. Часть 2. Практические аспекты: Учебное пособие. – Владивосток: Изд-во Дальневосточного ун-та, 2004. – 134 с. Брусиловский П. Л. Модели обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // УсиМ. – 1992. – № 7-8. – С. 109–118. Бухвалов В. А. Методики и технологии образования. – Рига, 1994. Ваграменко Я. А. Информационные технологии и модернизация образования // Педагогическая информатика. – 2000. – № 2. – С. 3–9. Ваграменко Я. А. Фонд компьютерных учебных программ – ресурс развития образования // Компьютерные учебные программы. – 2000. – № 1. – С. 5–6. Васильев В. И., Тягунова Т. Н. Теория и практика формирования программно-дидактических тестов. – М.: Издательство МЭСИ, 2001. – 130 с.; Васильев В. И., Демидов А. Н., Малышев Н. Г., Тягунова Т. Н. Методологические правила конструирования компьютерных тестов. – М.: МГУП, 2000. Вейн А. М. Каменецкая Б. И. Память человека. – М.: Наука, 1973. – 208 с. Велицкая А. П. Модели образовательных систем и подходы к стандартизации // Образовательные стандарты: Материалы международного семинара. – СПб.: 1995. Вербицкая Н. Мониторинг и саморазвитие школьного управления // Директор школы. 1999. № 6. С. 15.; Вербицкая Н., Бодряков В. Мониторинг результативности учебного процесса // Директор школы. – 1997. – № 1. – С. 33–37. 96

56. 57.

58. 59.

60.

61.

62.

63. 64. 65.

Винер Н. Кибернетика и общество. – М.: ИЛ, 1958. Висленев А. Н., Зиновьев С. Ю. Опыт использования компьютерной технологии управления формированием профессиональных навыков в автоматизированной системе обучения вопросам решения астронавигационных задач // Современные технологии обучения. Материалы VI междун. конф. – Ч. I. – СПб: ЛЭТИ, 2000. – С. 250. Вовна В.И., Львов И.Б., Морев И.А. СДО: шестьдесят первых шагов // Открытое и дистанционное образ-е. – 2004. – № 4(16). – C. 22–26. Вовна В. И., Морев И. А. Компьютерный тестер-тренажер «Дидактор»: имеющийся банк тестовых заданий, концепция и опыт применения в школе и вузе // Развитие системы тестирования в России. М-лы III Всероссийской научно-методической конференции, Москва, 22–23 ноября 2001 г. – М.: ЦТ, 2002. – С. 224.; Вовна В. И., Фалалеев А.Г., Львов И.Б., Петраченко Н. Е., Морев И. А. Опыт Открытого университета ДВГУ создания электронных пособий для обучения и тестирования знаний // Единая образовательная информационная среда: Проблемы и пути развития: М-лы III Всеросс. научно-практ. конф.-выставки. – Омск: Изд-во ОмГУ, 2004. – С. 126 – 127. Вовна В. И., Смаль Н. А., Станкевич Л. А., Морев И. А. Университетский образовательный округ как форма открытого непрерывного образования в сегменте школа – университет // Открытое и дистанционное образование. 2004. № 1(13). – С. 3–5. Вовна В. И., Доценко С. А., Шаповалова Г. М., Яровенко В. В., Колесов Ю. Ю., Петраченко Н. Е., Морев И. А. Информационная безопасность процедур массового компьютерного тестирования знаний. Неожиданное положительное влияние студенческого "мошенничества" на уровень качества образования // Персп. техн. оценки и мониторинга качества в образовании. Сб. науч. тр. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2003. – С. 204–206.; Вовна В. И., Морев И. А., Короченцев В. В. Обеспечение информационной безопасности массовых компьютерных тестирований и пути управления качеством образования // Тр. XII Всеросс. научно-метод. конф. Телематика'2005, 6–9 июня 2005 г., СПб.: ГУИТМО. – 2005. – С. 355 – 356. Войскунский А. Е. Зависимость от Интернета: актуальная проблема // Социальные и психологические последствия применения информационных технологий. Материалы всеросс. Интернет-конф. 20 марта – 14 мая 2001 г. – Москва, 2001. – Internet: http://www.auditorium.ru /conf /psichol/voiskun_zav.htm. Волынец Ю. Ф. Опыт разработки и внедрения автоматизированной среды подготовки специалистов // Современные технологии обучения. Мат-лы VI междун. конф. – СПб: ЛЭТИ, 2000. – Ч. 1. – С. 260. Вопросы оптимизации управления качеством подготовки специалистов в университете. – Гродно, 1983. Вопросы тестирования в образовании / Под ред. Хлебникова В. А., Неймана Ю. В. – М.: «Век книги», 2001. – 115 с.; Нейман Ю. М., Хлебников В. А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. – М.: Прометей, 2000. – 168 с.; Нардюжев В. И., Нардюжев И. В. Модели и алгоритмы информационно-вычислительной системы компью97

66.

67. 68.

69. 70.

71. 72. 73. 74. 75. 76. 77. 78. 79.

терного тестирования. – М.: Прометей, 2000. – 148 с.; Челышкова М. Б., Ковалева Г. С., Татур А. О., Хлебников В. А. Концепция аттестационного тестирования выпускников общеобразовательных учреждений на этапе перехода от школы к вузу // Проблемы качества, его нормирования и стандартов в образовании: Сб. науч. ст. – М.: ИЦ, 1998. Воронина Т., Молчанова О., Абрамешин А. Управление инновациями в сфере образования // Высшее обр-е в России. 2001. № 6. С. 312.; Воронина Т. П., Кашицин В. П., Молчанова О. П. Образование в эпоху новых информационных технологий. – М.: АМО, 1995. Выготский Л. С. Избранные психологические исследования. – М.: Изд-во Акад. пед. наук РСФСР, 1956. Вымятнин В. М., Кистенев Ю. В., Нечаев И. А. Автоматизация учебного процесса в системе дистанционного образования средствами "Lotus Notes". "Электронная кафедра" // Дистанционное образование. – 1999. – № 1. – С. 10–11. Выштынецкий Е. И., Кривошеев А. О. Вопросы применения информационных технологий в сфере образования и обучения // Информационные технологии. – 1998. – № 2. – С. 32–36. Гальперин П. Я. В какой мере понятие «черного ящика» применимо в психологии обучения // Теория истинного формирования умещенных действии и управление процессом обучения: Доклады научной конференции. М., 1967. С. 24–45.; Гальперин П. Я. О психологических основах программированного обучения. – М.: Знание, 1967.; Гальперин П. Я. Основные результаты исследований по проблеме "Формирование умственных действий и понятий". – М.: МГУ, 1965.; Гальперин П. Я. Программированное обучение и задачи коренного усовершенствования методов обучения // Программированное обучение: Метод, указания. М., 1964. – С. 3–11. Гальперин П. Я. Введение в психологию: Учебн. пособие для вузов. – М.: Изд-во МГУ, 1976. Генике Е. Как преподавать студентам, которые не хотят учиться? // Вестник высшей школы. – 1999. – № 10. – С. 26–27. Гершунский Б. С. Компьютеризации в сфере образования: проблемы и перспективы. – М.: Педагогика, 1987. Гласе Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике психологии / Пер. с англ. Л. И. Хайрусовой. – М.: Прогресс, 1976. Голицына И. Н. Вопросы эффективности внедрения компьютерных технологий в профессиональное образование // Educational Technology & Society. – 2000. – 3 (3). – С. 538–547. Горбунова А. В., Лузянин В. И., Шамец С. П. Требования к дидактическим материалам для ДО. Тезисы докладов всероссийской научнопрактической конференции 8–11 июня г. Санкт-Петербург. 1997. Грановская Р., Березная И. Запоминание и узнавание фигур. – М.: МГУ, 1974. – 96 с. Гребенюк В. А., Катасонов А. А. Учебный процесс и контроль знаний в системе виртуального образования // Дистанционное образование. – 1999. – № 1. – С. 30–33. Гузеев В. В. Планирование результатов образования и образовательная технология. – М.: Народное образование, 2000. 240 с.; Гузеев В. В. Мето98

80. 81.

82.

83. 84. 85. 86. 87.

88. 89.

ды и организационные формы обучения. – М.: Народное образование, 2001. – 128 с. Гурова Л. Л. Процессы понимания и развития мышления // Вопросы философии. – 1986. № 2. – С. 126–137. Гутник Г. Качество образования как системообразующий фактор региональной образовательной политики // Современная школа. 1999. № 1. С. 28.; Гутник Г. В. Информационное обеспечение системы управления качеством образования в регионе // Информатика и образование. – 1999. – № 4. – С. 7–10. Давыдов В. В. Проблемы развивающего обучения: Опыт теоретического и экспериментального психологического исследования. – М., 1986.; Давыдов В. В., Рубцов В. В., Крицкий А. Г. Психологические основы организации учебной деятельности, опосредствованной использованием компьютерных систем // Психологическая наука и образование. – 1996. – № 2. – С. 68–72. Демкин В. П., Можаева Г. В. Технологии дистанционного обучения. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 2003. – 106 с. Джуринский А. Н. Развитие образования в современном мире / Уч. пос. – М.: Туманит, изд. центр ВЛАДОС, 1999. – С. 200. Дзюбенко А. А. Новые информационные технологии в образовании. – М., 2000. – 104 с. Дистанционное обучение: Учеб. пособие. / Под ред. Е . С. Полат. – М.: Владос, 1998. – 192 с. Доблаев Л. П. Смысловая структура учебного текста и проблемы его понимания. – М.: Педагогика, 1982.; Деревнина А. Ю., Кошелев М. Б., Семикин В. А. Принципы создания электронных учебников // Открытое образование. 2001. № 2. С. 14–17.; Воронина О. В. Использование гипертекстовой системы Link Way для контроля знаний // Информатика и образование. – 2000. – № 4. – С. 22–24.; Казиев В. М. Информация: понятия, виды, получение, измерение и проблема обучения // Информатика и образование. – 2000. – № 4. – С. 12–22. Долженко О. В., Шатуновский В. Л. Современные методы и технология обучения в техническом вузе: Методическое пособие. – М.: Высшая школа, 1990. 77 с. Донской М. Интернет и пользовательский интерфейс // Мир Internet. – 1999. – № 9. – С. 78–81.; Алиев Т. М., Богдоров Г. И., Кривошеее В. П. Системы отображения информации. – М: Высшая школа, 1988.; Бондаренко В. Е. Учебная информация в технических средствах обучения (Технические средства обучения). Вып. 7. – М.: Знание, 1979.; Видро В. Л., Поляк В. Е. Методология построения интерактивных компьютерных обучающих программ для систем дистанционного образования и опыт их применения // Материалы 6-й Всероссийской конференции по дистанционному образованию, Москва, 1997. – http://www.dist-edu.ru.; Голицын Г. А. Информация – логика – поэзия. // Число и мысль. Вып. 7. – М.: Знание, 1984.; Коутс Р., Влейминк И. Интерфейс «человек – компьютер»: Пер. с англ. – М.: Мир, 1990. 501 с.; Гололобов А. В Методика проведения интерактивных лекций по экономической теории с применением мультимедиа-технологии обучения // Вест99

90.

91. 92.

93. 94. 95. 96.

97.

98.

ник УМО по профессионально-педагогическому образованию. 2001. № 1.; Лебедев С. Оценка качества обучающих программных продуктов // Высшее образование в России. – 1997. – № 2. – С. 98–99.; Печников А. Н. Теоретические основы психолого-педагогического проектирования автоматизированных обучающих систем. – Петродворец: ВВМУРЭ им. А. С. Попова, 1995. – 322 с.; Рывчин В. Н. О художественном конструировании учебников. – М.: Книга, 1980.; Рок И. Введение в зрительное восприятие. Кн. 1. – М.: Педагогика, 1980.; Зайцева Л. В., Новицкий Л. П., Грибкова В. А. Разработка и применение автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ. Рига: Знание, 1989. – 174 с.; Осолоткина Е. Ю. Формализация структуры Web-страниц // Дистанционное образование. – 2000. – № 4. – С. 37–39.; Вашик К. Представление исторического знания и новые мультимедийные технологии. Серия "АИРО – научные доклады и дискуссии Темы для XXI века" Выпуск 6. – М.: АИРО – ХХ, 1999 – 40 с.; Сабадашев В. П., Жмуран Д. Н., Шишка В. Г. Методические аспекты учебного пособия для дистанционного обучения // Проблемы создания автоматизированных обучающих и тестирующих систем – Новочеркасск: Изд-во ЮРГТУ, 2001. Дружинин В. Н. Экспериментальная психология. – СПб: Питер, 2000. – 320 с.; Евтюхин Н. В. Структуризация знаний и технология разработки компьютерных мастер-тестов // Дистанционное образование. – 1999. – № 1. – С. 18–21. Дубровский Д. И. Информация. Сознание. Мозг. Монография. – М.: Высшая школа, 1980. – 286 с. Дьяченко В.К. Еще раз о коллективных учебных занятиях (технология педагогического труда) // Народное образование. – 1992. – № 1.; Дьяченко В.К. Сотрудничество в обучении. – М.: Просвещение, 1991.; Григорьев С.А, Раевский A.M. Групповая форма работы на уроке // Советская педагогика. 1989. № 8.; Дежникова Н.С., Первин И.Б. Товарищеская взаимопомощь школьников. – М.: Педагогика, 1981.; Шадрин А. Н. Коллективный способ обучения. Методика и теория. – Ростов н/Д: Изд-во ОблИУУ, 1993.; Лийтметс Х.И. Групповая работа на уроке. – М.: Знание. – 1975. Егоршин А. П. Дистанционное обучение в учебном заведении высшего образования // Дистанционное образование. – 1998. № 1, С. 20–23. Егоршин А. П., Кручинин В. А. Пути развития дистанционного высшего образования. // Дистанционное образование, 1999. Ежеленко В. Б. Новая педагогика. Теория и методика педагогического процесса / Учебное пособие. – СПб.: РГПУ им. А. И. Герцена, 1999. – С. 246. Елисеев И. И., Елисеев И. Л. Некоторые практические аспекты разработки педагогических тестов для итоговой аттестации // Инновационные аспекты учебного и воспитательного процессов в технических вузах: Материалы научно-методического семинара вузов Северного Кавказа. – Новочеркасск: Изд-во ЮРГТУ, 1999. Зайцева Ж. Н., Рубин Ю. Б., Титарев Л. Г., Титарев Д. Л., Тихомиров В. П., Хорошилов А. В., Ярных В. В., Яхшибекян А. А. Интернетобразование: не миф, а реальность XXI века / Под общ. ред. В. П. Тихомирова // Изд-во МЭСИ, М., 2000 – 189 с. Зайцева Ж. Н., Солдаткин В. И. Информатизация образования: состояние, 100

99.

100. 101. 102. 103. 104. 105. 106.

107.

108.

109.

проблемы и перспективы // Школа-семинар "Создание единого информационного пространства системы образования" / Под общ. ред. Н. А. Селезневой, И. И. Дзегеленна. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1998. Звенигородская Г. П. Гуманитарные системы: проблемы управления: Хрестоматия. – Хабаровск: Изд-во ГОУ ВПО ХГПУ. 2003. – 126 с.; Звенигородская Г. П. О феноменологии и рефлексии в образовании: книга для учителя. – Хабаровск: Изд-во ХГПУ. 2002. – 117 с. Зинченко П. И. Непроизвольное запоминание. – М.: АПН, 1961. – 562 с. Зинченко Т. П. Память в экспериментальной и когнитивной психологии. СПб: Питер, 2002. – 320 с. Зубрилин А. А., Овчинникова О. В. Игровые моменты при изложении темы "Символьные величины" // Информатика и образование. – 2000. – № 3. – С. 44–52. Иваницкий А. М., Стрелец В. Б., Корсаков И. А. Информационные процессы мозга и психическая деятельность. М. Наука, 1984. – 199 с. Изюмова С. А. Индивидуальная память и процесс обучения // Труды СГУ. Серия "Психология и социология образования". – 1997. – Вып. 4. – С. 10– 23. Ингенкамп К. Педагогическая диагностика: Пер. с нем. – М.: Педагогика, 1991. –240 с. Интегрированный подход при моделировании процесса личностноориентированного обучения в системе повышения квалификации / Г. М. Стрижкова, Н. Е. Астафьева, Л. В. Филатьева, Л. Л. Юрова // Всероссийский августовский педагогический совет. Материалы науч.-практ. конф. – 2000. – Internet: http://pedsovet.alledu.ru/section/joint /conf 081816. htm. Интенсификация учебного процесса и повышение познавательной активности студентов. – Пермь, 1984.; Карнаухов Д. А. Формирование мотивации обучения студентов в проекте АСУ ПДС-2000 // Новые информационные технологии в университетском образовании: Материалы VII междун. Научно-метод. конф. 21–23 марта 2000 г. – Томск, 2000. – Internet: http://cctpu.edu.ru/conf/out/tez10. html.; Кулыгина Л. С. Активизация учения: сущность и содержание // Педагогика. – 1994. – № 1.; Вербицкий А., Кругликов В. Контекстное обучение: формирование мотивации // Высшее образование в России. – 1998. – № 1. – С. 101–107.; Волов В. Т., Сопов В. Ф., Капцов А. В. Социально-психолого-педагогические детерминанты успешности обучения при дистанционной форме образования. – Казань. – 2000. – 76 с.; Кулыгина Л. С. Активизация учения: сущность и содержание // Педагогика. – 1994. – № 1.; Нечаева О. Проблема формирования мотивации в учебной деятельности // Internet: http://www.athens. kiev.ua/academy/index. htm. Информатизация и система тотального управления качеством. Дистанционное образование в России: проблемы и перспективы. Материалы Шестой международной конференции по ДО (Россия, Москва, 25–27 ноября 1998 г. ). – С. 317–336. Информационные технологии в системе непрерывного педагогического образования (проблемы методологии и теории). Монография. Под ред. В. А. Извозчикова. СПб : Образование, 1996. – С. 224. 101

110.

111. 112. 113. 114. 115. 116.

117. 118.

119. 120. 121. 122. 123. 124.

125.

Информационные технологии в университетском образовании. – М.: 1991.; Информационные технологии для будущих экономистов / В. Тихомиров, Ю. Рубин, В. Самойлов, К. Шевченко // Высшее образование в России. – 1999. – № 1. – С. 113–116.; Назаров А. И., Сергеева О. В., Чудинова С. А. Использование информационных технологий для повышения эффективности вариативного обучения общему курсу физики в вузе // Открытое образование. 2001. № 6. С. 13–17. Исследования памяти. под ред. Корж Н. Н. Наука.: 1990. – 215 с. Кабардов М. К., Матова М. А. Межполушарная асимметрия и вербальные и невербальные компоненты познавательных способностей // Вопросы психологии. 1988. № 6. – С. 106–115. Кавтарадзе Д. Н. Человек в мире игры // Мир психологии. – 1998. – № 4. – С. 33–49. Кальней В. А., Шишов С. Е. Школа: мониторинг качества образования. – М.: Педагогическое общество России, 2000. – С. 320 Камке Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям. – М.: Наука. – 1976. – 576 с. Карпенко М. П. Проблема измерения знаний и образовательные технологии // Труды СГУ. Серия "Психология и социология образования". – М., 1999. – Вып. 10. – С. 14–20.; Карпенко О. М., Переверзев В. Ю. Технология тестового контроля успеваемости студентов в СГУ // Труды СГУ. Серия "Психология и социология образования". – М., 1999. – Вып. 10. – С. 132–136. Карпенко М. П. Эффективные дистанционные образовательные технологии // Инновации в образовании. 2001. – №3. – С. 62–69. Катыс Г. П., Катыс П. Г. Новая информационная технология – компьютерный синтез виртуального пространства. Часть I // Информационные технологии. – 1999. – № 3. – С. 11–16.; Катыс Г. П., Катыс П. Г. Новая информационная технология – компьютерный синтез виртуального пространства. Часть II // Информационные технологии. – 1999. – № 4. – С. 7– 14.; Носов Н. Образование и виртуальная реальность // Новый коллегиум. – 2000. – № 3. – С. 40–43.; Титтел Э., Сандерс К., Скотт Ч., Вольф П. Создание VRML–миров: Пер. с англ. Киев: Издательская группа BHV, 1997. – 320 с. Кац А. Качество образования: подлинный смысл и бессмысленные процедуры // Директор школы, №3. – 2001. Кашицин В. П. Системы дистанционного обучения: модели и технологии // Проблемы информатизации, 1996. № 2. – С. 14–19. Кинелев В. Дистанционное образование 21 века // Alma mater: Вестник высшей школы. – 1999. – № 5. – С. 4–8. Кларин М. В. Педагогическая технология в учебном процессе. Анализ зарубежного опыта. – М.: Знание, 1989. Клацки Р. Память человека: структура и процесс. – М.: МИР, 1978. – 319с. Кожевников Ю. В., Медведева С. Н. Дидактическое проектирование компьютерных технологий обучения для профессиональной математической подготовки по специальности "Прикладная математика и информатика" // Educational Technology & Society. – 2000. – № 3 (4). – C. 203–217. Козлов О. А., Солодова Е. А., Холодов Е. Н. Некоторые аспекты создания 102

126.

127. 128. 129.

130. 131.

132.

133. 134.

и применения компьютеризированного учебника // Информатика и образование. – 1995. – № 3. – С. 97–99. Колесников Р. Д. Опыт использования компьютерных конструкторов в учебно-воспитательной работе Академии // Актуальные проблемы развития и совершенствования военного образования. – СПб: ВМА, 1997. – Вып. 22. – С. 140–144. Комаров В. Н., Морев И. А. О возможности применения теории диссипативных структур в реформе системы образования // Проблемы региональной экономики, №4 – 5, 2001. –С. 269–274. Комаров В. Н., Морев И. А. Феномен дислексии как синергетическая реакция человечества на глобальные изменения окружающей среды // Вестник УдГУ, 2001, № № 10, 11. – С. 272–277. Короченцев В. В., Морев И. А. Внедрение компьютерной технологии ЦКТ оценки качества знаний студентов Приморья в 2002 – 2003 гг. // Стандарты и качество. №12, 2003. – С. 92 – 94.; Короченцев В. В., Морев И. А. Мониторинговые исследования качества знаний учеников школ Приморского края // Стандарты и качество. № 9, 2003. – С. 96–97.; Короченцев В. В., Морев И. А. Опыт внедрения ЦКТ в Приморском крае в 2002– 2003 годах // Открытое и дистанционное образование. № 3(11), 2003. – С. 84–86. Кофтан Ю. Р. Программно-инструментальное обеспечение сетевых систем дистанционного обучения // Дистанционное образование, 2000. – № 1. Краевский В. В. Общие основы педагогики: Учеб. для студ. высш. пед. учеб. заведений. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 256 с.; Краевский В. В. Лернер И. Я. Процесс обучения и его закономерности. – М.: Педагогика, 1982. Кречетников К. Г. Задания в тестовой форме и методика их разработки: Учебно-методическое пособие. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2002. – 36 с.; Кречетников К. Г. Ход педагогического эксперимента для сравнения эффективности традиционного и компьютерного обучения // Военно-морское образование на Дальнем Востоке России. Материалы всеросс. научно-техн. конф. – Т. 1. – Владивосток: ТОВМИ, 2001. – С. 58– 61.; Кречетников К. Г. Теоретические основы создания креативной обучающей среды на базе информационных технологий для подготовки офицеров флота. Моногр. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2001. – 360 с.; Кречетников К. Г. Применение компьютерных обучающих программ в военно-морском институте // Современные математические методы и новые информационные технологии при решении навигационных и военно-прикладных задач. Материалы науч.-практ. конф. – СПб: ВМИ им. М. В. Фрунзе. – 2000. – С. 107 – 108.; Кречетников К. Г., Черненко Н. Н. Применение компьютерного тестирования для контроля знаний. Мотивационный эффект. Электронный образовательный журнал "Эйдос". – 2000. – Вып. 13. – М.: ЦДО "Эйдос". – Internet: http://www.eidos.ru/journa /title.htm. Кривошеев А. О. Электронный учебник – что это такое? // Университетская книга. – 1998. – № 2. – С. 13–15. Крившенко Л. П. Развитие творческой активности студентов в процессе обучения // Психолого-педагогические аспекты многоуровневого образо103

135.

136. 137. 138. 139. 140. 141.

142. 143. 144. 145. 146. 147. 148. 149. 150. 151. 152.

вания. – 1997. – Т. 9. – С. 229–232. Кроль В. М., Мордвинов В. А., Трифонов Н. И. Психологическое обеспечение технологий образования. // Высшее образование в России № 2, 1998 г. Научно-педагогический журнал Минобразования России , стр. 34–41.; Шахтер М. С. Образные компоненты знания в обучении // Вопросы психологии. 1991. №4. С. 50–58.; Усачев Ю. Е. Проектирование интеллектуального учебника // Дистанционное образование. – 2000. – № 4. – С. 24– 27. Кручинин В. В. Разработка компьютерных учебных программ. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 1998. С. 210. Ксензова Г. Ю. Значение ситуации успеха в учебной деятельности // Гуманитарное образование в современном вузе: Сборник статей памяти Т. П. Долговой. – Тверь. – 2000. – С. 80–84. Кузовлева К. Т. Разработка теста для контроля знаний по аналитической химии на основе Item Response Theory // Internet: http://www. dvgu. ru / vido / fesulOO / tes / t52. htm. Кукуев А. И. Педагогический мониторинг как функциональный инструмент управления учебно-воспитательным процессом // Завуч, 2000. № 8. С. 10–22. Кулюткин Ю. Н. Моделирование педагогических систем. – М.: Педагогика, 1981. Лебедев В. А., Афанасьева С. В., Андреев В. В. Повышение эффективности обучения и приобретения практических навыков на интеллектуальных тренажерах // Современные технологии обучения. Материалы VI междун. конф. – СПб: ЛЭТИ, 2000. – Ч. 1. – С. 278. Лебедев О. Е., Неупокоева Н. И. Цели и результаты школьного образования: Методич. рекомендации. – СПб.: СПГУПМ, 2001. – 52 с. Левина О. Г. Взаимодействие компьютера и человека как социальное явление // Педагогический вестник. – 1998. – № 2. – Internet: http://www.yspu.yar.ru/vestnik/novosti_i_problemy/6_1/index.html. Леднев В. С. Содержание образования: сущность, структура, перспективы. – М: ВШ, 1991. – 224 с. Леонтьев А. Н. О формировании способностей // Вопросы психологии. – 1960. – № 1. – С. 11. Леонтьев А. Н. Психологические вопросы сознательности учения // Известия АПН СССР. – 1947. – Вып. 7. – С. 3–40. Леонтьев А.Н., Джафаров Э.Н. К вопросу о моделировании и математизации в психологии // Вопросы психологии. – 1973. – № 3. – C.25. Лернер А. Я. Начала кибернетики. – М.: Наука, 1967. – С. 104–105. Лернер И. Я. Дидактические основы методов обучения. – М.: Педагогика, 1981.; Лернер И. Я. Внимание технологии обучения // Сов. педагогика. – 1990. – № 3. Лобачев С. Л., Солдаткин В. И. Дистанционные образовательные технологии, информационный аспект. – М.: МЭСИ, 1998. – 300 с. Лобок А. М. Антропология мифа. – Екатеринбург, 1997 . Лукасевич Я. О детерминизме // Логические исследования. Вып. 2.– М., 1993. С. 190–205 Лукасик А. В. Психологические особенности запоминания при после104

153. 154.

155. 156. 157. 158.

159. 160. 161. 162.

163. 164.

165.

166.

167. 168.

дующем воспроизведении с узнаванием // Труды СГУ. Серия "Психология и социология образования". – М., 1997. – Вып. 4. – С. 51–57. Лукьянова Е. М. Оптимизация распределения времени обучения в школе // Информатика и образование. – 2000. – № 8. – С. 51–53. Лупанов К. Ю. Паршиков Б. Л., Солдаткин В. И. Об особенностях дистанционных образовательных технологий. Материалы Шестой международной конференции по ДО. «ДО в России: проблемы и перспективы». 25–27 ноября 1998 г. Москва. – С. 269–272. Лурия А. С. Маленькая книжка о большой памяти. – М.: Эйдос, 1994. – 96 с. Ляудис В. Я. Память в процессе развития. – М.: МГУ, 1976. – 254 с. Маврин С. А. Педагогические системы и технологии. Уч. пос. для студ. педвузов. – Омск: Изд-во ОмГПУ, 1998. Мадудин В. Н. Программно-методическое обеспечение для контроля знаний студентов // Педагогические и информационные технологии в образовании. – № 1. – Internet: http://scholar.urc.ac.ru:8002 /Teachers/methodics/journal/numero1. Майоров А. Н. Мониторинг в образовании. – СПб.: «Образование – Культура», 1998. – 344 с. Майоров А. Н. Теория и практика создания тестов для системы образования. – М.: Интеллект-центр, 2001. – 296 с. Макарова Т. Д. Тестирование в системе мониторинга качества образования // Стандарты и мониторинг в образовании. 1998, №1. – С. 60–61 Марголин В. М., Тиунов Н. А. Психофизиологическое обоснование динамики напряженности и работоспособности студентов и преподавателей с использованием ТСО // Тезисы докладов на Всесоюзной конференции о научных основах разработки и внедрения ТСО в обучении. – М., 1984. Маркова А. К., Орлов А. Б., Матис Т. А. Формирование мотивации учения. М., 1990.; Маркова А. К. и др. Диагностика и коррекция умственного развития в школьном и дошкольном возрасте. – Петрозаводск, 1992. Математическое моделирование. Сб. статей под ред. Дж. Эндрюс и Р. Мак – Моун, пер. с англ. / Под ред. Ю. П. Гупало. – М.: Мир. – 1979. – 277 с.; Гулд Х., Тобочник Я. Компьютерное моделирование в физике: В 2-х частях. – М.: Мир, 1990. Матрос Д. Ш. Электронная модель школьного учебника // Информатика и образование. – 2000. – № 8. – С. 41–42.; Савельев А. Я., Новиков В. А., Лобанов Ю. И. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем: Метод, пособие для преподавателей и студентов вузов / Под ред. А. Я. Савельева. – М.: Высшая школа, 1986. – 176 с. Матрос Д. Ш., Полев Д. М., Мельникова Н. Н, Управление качеством образования на основе новых информационных технологий и образовательного мониторинга. Издание 2-е. – М.: Педагогическое общество России, 2001. – 128 с. Матушанский Г.У. Проектирование педагогических тестов для контроля знаний // Информатика и образование. – 2000. – № 6. – С. 7–11. Махоткина Т. Л., Махоткин С. К., Морев И. А. «Симметрия в физике» – дистанционно. // Материалы VI международной конференции « Физика в системе соврем. образования» (ФССО – 01), 28–31 мая 2001 г., Ярославль. 105

169. 170.

171. 172. 173. 174. 175. 176. 177. 178.

179.

180. 181.

2001. – С. 79–81. Машбиц Е. И. Методические рекомендации по проектированию обучающих программ / Ин-т психологии Мин-ва просвещения УССР; [Разраб.: Е. И. Машбиц]. – Киев, 1986. Машбиц Е. И. Психологические основы управления учебной деятельностью. – Киев: Вища школа, 1987. – 224 с.; Машбиц Е. И. Психологопедагогические проблемы компьютеризации обучения. – М.: Педагогика, 1988. – 191 с. Менчинская Н. А. Проблемы “самоуправления” познавательной деятельностью и развитие личности // Теоретические проблемы управления познавательной деятельностью человека. – М., 1975. Методика разработки обучающих программ для автоматизированных обучающих систем / Мазаев А. А., Монахова О. Е., Токарев А. Б. – М.: МЭИ, 1985. – 48 с. Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы: Сб. науч. трудов. Рига: Риж. политехн. ин-т, 1985. Вып. 1. – 216 с. Мильнер Б. З. Управление знаниями. – М.: ИНФРА–М, 2003. Михайлычев Е. А. Дидактическая тестология. – М.: Народное образование, 2001. – 432 с. Михеева Т. И., Михеенков И. Е. Программная таксономия – основа для создания гипермедийных обучающих программ // Информационные технологии. – 1998. – № 8. – С. 40–43. Мишин В. М. Управление качеством: Учеб. пособие для вузов. – М: ЮНИТИ–ДАНА, 2000. – 303 с. Модели взаимодействия факторов, влияющих на уровень математической и естественнонаучной подготовки школьников России. Ковалева Г. С., Краснянская К. А., Найденова Н. Н. и др. / Под ред. Найденовой Н. Н. Сб. науч. ст. – М.: ИЦ, 2002.; Технический отчет по проведению в России международного исследования – TIMSS. / Каменщикова Е. К., Ковалева Г. С., Крайнова Н. А., Найденова Н. Н. / Под ред. Ковалевой Г. С. Сб. науч. ст. – М.: ИЦ, 2002. Моисеев В. Б и др. Оценивание результатов тестирования на основе экспертно – аналитических методов // Открытое образование. 2001. №3. – С. 32–36.; Карак А. Б. Разработка системы диагностирования знаний человека, основанной на использовании нечетких оценок // Международный форум информатизации – 98: Доклады международной конференции «Информационные средства и технологии». Т. 3. – М.: Изд-во «Станкин», 1998. С. 129–134.; Попов Д. И. Способ оценки знаний в дистанционном обучении на основе нечетких отношений // Дистанционное образование. – 2000. – № 6. – С. 26–28.; Хубаев Г. О построении шкалы оценок в системах тестирования // Высшее образование в России. – 1996. – № 1. – С. 122–125. Монахова Л. Ю., Конюховский В. С. Структура тезауруса в генераторе контрольных заданий // Современные технологии обучения. Материалы VI междун. конф. – Ч. I. – СПб: ЛЭТИ, 2000. – C. 214. Морев И. А, Вовна В. И. Концепция мягкого тестирования знаний для системы дистанционного образования // Мат-лы VI междунар. конф. 106

182.

183.

184.

185.

«Дистанционное образование в России: проблемы и перспективы». – Москва, 1998. – С. 291–295. Морев И. А. Дистанционное обучение: Формы передачи и представления образовательной информации // Открытое и дистанционное образование. 2005. №3(19).; Морев И. А. Проект «Аралия»: проблемы представления образовательной информации. Межвузовская региональная научнотехническая программа Дальний Восток России. Вузы региона как центры науки, образования и культуры. Владивосток, Изд-во ДВГУ, 1994. – С. 3– 10.; Морев И. А., Фалалеев А. Г. Недостатки интерфейса компьютерных комплексов для обучения и тестового контроля и их причины // Труды XII Всерос. Научно-метод. конф. Телематика'2005, 6–9 июня 2005г, Санкт– Петербург: ГУИТМО. – 2005. – С. 215–216.; Морев И. А., Фалалеев А. Г., Махоткин С. К., Андросов П. Г. Проблемы компьютерного представления образовательной информации // Вестник УдГУ, 2001, № 10–11. – С. 198– 205. Морев И. А. Игра в обучении и измерении качества обучения. Безобразие учебных пособий // XXXVII Всеросс. межвуз. научно-техн. конф. Сб. докл. МАНВШ. Владивосток, 2004 г., ТОВМИ им. С. О. Макарова, 2004 г. – Т. 1. – C. 24–27. Морев И. А. Как учить иностранному языку дистанционно? Технология мягкого тестирования: тренажер "Толмач" // Открытое образование. Москва, 2005. № 3(48); Морев И. А. Как учить решению задач дистанционно? Технология мягкого тестирования // Открытое и дистанционное образование. 2005. №3(19). Морев И. А. Бушуева Т. А. Рынок оценок как структурный элемент активных методов обучения в вузе./ М-лы 3-ей Дальневосточной региональной научно-метод. конференции "Содержание и образовательные технологии многоуровневой подготовки в техническом вузе". Владивосток, 1995. – С. 89-90.; Морев И. А. Рынок образовательных услуг в Приморье: перспективы развития, конкуренция, сертификация, биржа, аспекты международного сотрудничеств. // Дальневосточный ученый. – 1992. – № 28; Морев И. А. "Растущий ребенок" для роста преподавателя // Дальневосточный ученый. – 1992. – № 30; Морев И. А., Комаров В. Н. Структурные перестройки образования с точки зрения теории диссипативных структур // Материалы III Региональной научно-методической конференции. – ДВГУ.: Владивосток,1993; Морев И.А., Комаров В.Н. Левши и дислектики – вузовская проблема. // Материалы III Региональной научнометодической конференции. – ДВГУ.: Владивосток, 1993; Морев И. А., Бушуева Т. А. Концепции КУИТЭ: за и против // Материалы III Региональной научно-методической конференции. – ДВГУ.: Владивосток, 1993; Морев И. А., Бушуева Т. А. Рынок оценок как структурный элемент активных методов обучения // Материалы III Региональной научнометодической конференции. – ДВГУ.: Владивосток, 1993; Морев И. А. "Растущий ребенок" – компьютерная энциклопедия, игра для детей, тренажер для родителей и молодых педагогов // Материалы III Региональной научно-методической конференции ДВГУ: Владивосток, 1993.; Морев И. А. Оболочка оптимального массового учебника. // Дальневост. ученый. – 1993. – № 6.; Морев И. А. Феномен дислексии и новые вые информаци107

186. 187.

188. 189. 190. 191. 192.

193.

194. 195. 196.

онные технологии. // Материалы Российской конференции по новым информационным технологиям в образовании. – УдГУ: Ижевск, 1994.; Морев И. А., Бушуева Т. А. Концепция мягкого тестирования для обучающих комплексов КУИТЭ гуманитарного и естественнонаучного направлений. // Материалы Российской конференции по новым информационным технологиям в образовании. – УдГУ: Ижевск, 1994; Морев И. А., Фалалеев А. Г. Неожиданные аспекты распространяющихся компьютерных игр: региональная специфика и прогноз – предупреждение. // Материалы Российской конференции по новым информационным технологиям в образовании. – УдГУ: Ижевск, 1994. Морев И. А. Методическая система стимулирования обучаемости средствами дидактического тестирования. Монография. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2005. – 112 с. Морев И. А. О "подводных камнях" дидактических рейтинговых систем // Труды VI Междунар. научно-метод. конф. "Качество образования: менеджмент, достижения, проблемы", Новосибирск, 2005г. – с. 314–318.; Морев И. А. Об особенностях рейтингового механизма защиты качества образования // Труды VI Междунар. научно-метод. конф. "Качество образования: менеджмент, достижения, проблемы", Новосибирск, 2005 г. – C. 254–257. Морев И. А. О надежности тестовых измерений в дистанционном обучении // Открытое и дистанционное образование. 2005. №1(17). – С. 24–31. Морев И. А. Образовательные информационные технологии. Часть 1. Обучение: Уч. пособие. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. – 158 с. Морев И. А. Образовательные информационные технологии. Часть 2. Педагогические измерения: Учебное пособие. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. – 174 с. Морев И. А. Образовательные информационные технологии. Часть 3. Дистанционное обучение: Учебное пособие. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. – 150 с. Морев И. А. Принципы индуктивности и индуктивной мотивации – новые элементы дидактической системы // XXXVII Всеросс. межвуз. научнотехн. конф. Сб. докл. . МАНВШ. Владивосток, 2004 г., ТОВМИ им. С. О. Макарова, 2004 г. Т. 1. – C. 28–30. Морев И. А. Пятнадцать типов сценариев компьютерного тестирования знаний // XXXVII Всероссийская межвузовская научно – техническая конференция. Сб. докладов. МАНВШ. Владивосток, 2004 г., ТОВМИ им. С. О. Макарова, 2004 г., Т. 1. – C. 20–23.; Морев И. А. Тридцать три принципа конструирования теста, создания тестовых заданий и выбора технологии тестирования // Открытое и дистанционное образование. 2004. – № 4(16). – C. 45–50. Морев И. А. Развивающий измерительный процесс в вузе. Монография. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2005. – 124 с. Морев И. А. Развитие системы ДО на Дальнем Востоке России // Дистанционное образование. 1998. №5. – С. 20–24. Морев И. А. Рынок образовательных услуг в Приморье: перспективы развития, конкуренция, сертификация, биржа, аспекты международного со108

197. 198. 199.

200.

201.

202.

203.

204. 205. 206.

трудничества. // Дальневост. ученый, 1992, № 28. – С. 4. Морев И. А. Там, за горизонтом // Управление школой, 2004, № 38(374). – С. 24–25. Морев И. А. Центр новых образовательных технологий ДВГУ // Вестник ДВО РАН. – № 5–6. – 1994. – С. 40–41. Морев И. А., Бушуева Т. А. Концепция мягкого тестирования для обучающих комплексов КУИТЭ гуманитарного и естественнонаучного направлений. // Тез. докл. Российской конференции по новым информационным технологиям в образовании. УдГУ: Ижевск, 1994. – С. 126.; Морев И. А., Андросов П. Г., Махоткина Т. Л., Махоткин С. К. Компьютерный тест по физике: мотивируем, увлекая // Мат-лы VI междунар. конференции «Физика в системе современного образования» (ФССО – 01) – Ярославль: Изд-во ЯрГУ, 2001. – С. 161.; Морев И. А., Короченцев В. В., Фалалеев А. Г., Львов И. Б., Колесов Ю. Ю. О нетрадиционных функциях процедуры компьютерного тестирования знаний // Перспективные технологии оценки и мониторинга качества в образовании. Сб. науч. тр. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2003. – С. 199–201. Морев И. А., Вовна В. И. О защите качества в системе открытого образования. Опыт массовых тестирований студентов и неожиданные проявления образовательной специфики // Единая образовательная информ. среда: Проблемы и пути развития: Мат-лы III Всеросс. научно – практ. конференции – Омск: Изд-во ОмГУ, 2004. – С. 298–299. Морев И. А., Вовна В. И., Смаль Н. А. Приморский краевой центр мониторинга качества образования – звено федеральной системы контроля качества образовательных ресурсов // Единая образовательная информационная среда: Проблемы и пути развития: Мат-лы III Всеросс. научнопракт. конф.–выставки. – Омск: Изд-во ОмГУ, 2004. – С. 47–48. Морев И. А., Махоткин С. К., Андросов П. Г., Петраченко Н. Е. «Дидактор». Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 990756, Зарегистрировано РОСПАТЕНТ в реестре программ для ЭВМ 22. 10. 1999 г.;Морев И. А., Махоткин С. К., Подворняк В. А. «Дидактор – 2» Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2000610785. Зарегистрировано РОСПАТЕНТ в реестре программ для ЭВМ 22. 08. 2000 г. Морев И. А. Расчеты физических характеристик молекул с применением эволюционного подхода. Автореф. канд. дисс. – Л.: ЛГУ, 1988. – 17 с.; Морев И. А., Смирнов Е. П. Релаксационный метод оптимизации нелинейных параметров в вариационной задаче для функционала энергии. // Вестн. Ленингр. ун-та, сер. Физика, Л.: ЛГУ, 1982, вып. 4, № 5. – С. 68– 70.; Морев И. А., Смирнов Е. П. Об оптимизации нелинейных параметров в неэмпирическом методе ПСГО // Вестн. Ленингр. ун-та, сер. Физика, Л.:ЛГУ, 1986, вып. 4, № 2. – С. 76–79. Морев И. А. С компьютером на «ты». Ч. 1,2,3 // Управление школой, 2004, №40, 42, 46(379, 381, 385). – С. 19–21, 16–17, 21–22. Назарова Т. С., Полат Е. С. Средства обучения (Технология создания и использования). – М.: УРАО, 1998 – С. 203. Наумов В. В. Разработка программных педагогических средств // Информатика и образование. – 1999. – № 3. – С. 36–40. 109

207. 208.

209.

210. 211. 212.

213.

214. 215.

216. 217. 218. 219. 220. 221. 222.

Неверкович С. Д. Рефлексия оснований профессиональной деятельности в игровом обучении // Психологическая наука и образование. – 2000. – № 3. – С. 68–74. Невзоров М. Н. Инновационные процессы в массовой общеобразовательной школе: педагогическая рефлексия / В кн.: Звенигородская Г. П. Гуманитарные системы: проблемы управления: Хрестоматия. – Хабаровск: Изд-во ГОУ ВПО ХГПУ, 2003. – С. 106–116. Невзоров М. Н. Научно-методические основы проектирования школы жизни. Практико-ориентированная монография Хаб.: ХГПУ, 2002. – 209 с.; Невзоров М. Н. Школа созидания человека (опыт инновационной практики в образовании) Уч. пос. Хаб.: ХГПУ, 2000. – 113 с. Немова Н. Это модное словечко – "мониторинг" // Директор школы. – 1999. – № 7. – С. 29. Нестеров А. В., Тимченко В. В., Трапицын С. Ю. Информационные педагогические технологии. Учебно-методическое пособие. – СПб.: Издательство ООО "Книжный дом", 2003. – 340 с. Никанорова И. Я. Возможности применения математических методов в педагогических исследованиях // Педагогика как наука и как учебный предмет: Тезисы докладов международной научно-практической конференции. 26–28 сентября 2000 г. – М., 2000. – С. 123–125.; Лазарев B. C., Коноплина Н. В. Деятельностный подход к формированию содержания педагогического образования // Педагогика. – 2000. – № 3. – С. 27–34.; Морозов И. Ю. Курс Информатики на филологическом факультете педвуза // Информатика и образование. – 1999. – № 9. – C. 54–55. Новиков В. А. Проблемы повышения дидактической эффективности автоматизированных обучающих систем / В кн.: «Развитие методов и средств автоматизированного обучения». Сборник научных трудов. – М.: НИИВШ, 1987. – С. 93–101. Новикова А. А. Медиаобразование в США: проблемы и тенденции // Педагогика. – 2000. – № 3. – С. 68–75. Новые педагогические и информационные технологии в системе образования. Учебное пособие для студентов пед. вузов и системы повышения квалификации пед. кадров / Е. С. Палат, М. Ю. Бухаркина, М. В. Моисеева, А. Е. Петров / Под ред. Е. С. Полат. – М.: Издательский центр "Академия", 2000. – С. 272. Ногин С. Б. Автоматизированные учебные курсы и их разработка. – СПб.: ВАС, 1993. Образцов П. И. Психолого-педагогические аспекты разработки и применения в вузе информационных технологий обучения. – Орел: Изд-во Орловского госуд. технич. ун-та., 2000. – 145 с. Обучение и развитие / Под ред. Л. В. Занкова. – М., 1975. Оганесян А. Г. Опыт компьютерного контроля знаний // Дистанционное образование. – 1999. – № 6. – С. 30–35. Околелов О. П. Оптимизационные методы дидактики // Педагогика. – 2000. – № 3. – С. 21–26. Осин А. В. Интернет-страница: http:\\www.rnmc.ru\ideas\ideas.html Осипов Г. С. Построение моделей предметных областей. Ч.1. Неоднород110

223. 224. 225. 226.

227.

228.

229.

230. 231.

232. 233. 234. 235.

ные семантические сети // Известия РАН. Техническая кибернетика. 1990. № 5. – С. 32–45. Основы открытого образования. Т.1,2 / Ответ. редактор В. И. Солдаткин. – РГИОО. – М., 2002. – 680 с. Основы педагогики и психологии высшей школы / Под. ред. А. В. Петровского. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1986. Павличенко Ю. А., Хатьков Н. Д. Автоматическое формирование индивидуального учебного курса // Открытое образование. 2001. – №5. – С. 28– 31. Павловский В. В. Компьютерная игра как индикатор социальнопсихологических установок общества // Социальные и психологические последствия применения информ. техн. материалы всероссийской Интернет-конференции 20 марта – 14 мая 2001 г. – Москва, 2001. – http://www.auditorium.ru/conf/psichol/pavlovsky_comp.htm. Пак Н. И., Симонова А. Л. Компьютерная диагностика знаний в системах дистанционного образования // Дистанционное образование. – 2000. – № 2. – С. 17–21.; Пак Н. И., Симонова А. Л. Методика составления тестовых заданий // Информатика и образование. – 1998. – № 5. – С. 27–32. Павлов С. А. Исчисление предикатов истинности и ложности // Логический анализ естественных языков. 2-ой Советско-Финский коллоквиум по логике. – М., 1979.; Павлов С. А. Логика с терминами 'истинно' и 'ложно' // Философские основания неклассических логик. Труды научноисследовательского семинара по логике Института философии АН СССР. – М., 1990.; Павлов С. А. Логика ложности FL4 / Труды научноисследовательского семинара логического центра Института философии РАН. 1993. – М., 1994.; Павлов С. А. Классификация трех- и четырехзначных логик в рамках логики ложности FL4 // Логические исследования. Выпуск 3, – М., 1995.; Педагогические технологии: Учебное пособие для студентов педагогических специальностей / Под общей ред. B. C. Кукушина. – Серия «Педагогическое образование». – Москва: ИКЦ «МарТ»; Ростов н/Д: Издательский центр «МарТ», 2004. – 336 с. Педагогика и психология высшей школы / Под ред. С. И. Самыгина. – Ростов н/Д: Феникс, 1998. Педагогика наших дней / Сост. Ш. А. Амонашвили, В. Ф. Шаталов, С. Н. Лысенкова., Краснодар, 1989.; Амонашвили Ш. А. Воспитательная и образовательная функция оценки учения школьников. – М.: Педагогика, 1984.; Гузеев В. В. Оценка, рейтинг, тест. Школьные технологии. 1998, №3. – С. 3–40.; Ксензова Г. Ю. Оценочная деятельность учителя. – М., Педагогическое общество России, 2000. – 121 с.; Шаталов В. Ф. Куда и как исчезли тройки. – М., 1979. Педагогика. / Под ред. С. П. Баранова, В. А Сластенина – М.: 1986. Пидкасистый П. И., Хайдаров Ж С. Технология игры в обучении и развитии. – М., 1996. Платов В. Я. Деловые игры: разработка, организация и проведение. – М.: Профиздат, 1991. Подласый И. П. Педагогика. Новый курс. – М.: Владос, 1999. – Кн. 1. – 576 с. 111

236.

237. 238. 239. 240. 241. 242. 243. 244. 245.

246. 247.

Подлесский Г. Ф., Прасько А. Д., Филатов А. А. Педагогические аспекты повышения качества подготовки обучаемых на основе современных информационных технологий // Проблемы создания автоматизированных обучающих и тестирующих систем. – Новочеркасск: Изд-во ЮРГТУ, 2001. Подсказка как способ активизации мыслительной деятельности студентов / А. К. Ахлебинин, Т. В. Ахлебинина, М. Г. Горбач, Э. Е. Нифантьев // Информатика и образование. – 2000. – № 3. – С. 53–57. Пойа Д. Математика и правдоподобные рассуждения. – М.: Издательство иностранной литературы, 1957. Полат Е. С. и др. Дистанционное обучение. – М.: ВЛАДОС, 1998. – 192 с. Поличка А. Е. Анализ опыта осуществления информатизации образования в Дальневосточном федеральном округе. – Хабаровск: ХГПУ, 2002. – 140 с. Поличка Н. П. Управление образованием. Часть 1.: Образование как целенаправленный процесс. – Хабаровск: Изд-во упринформпечати при Адм. Хабаровского края, 1993. – 87 с. Полякова Т. М. и др. Разработка обучающих курсов в среде мультимедиа. Материалы 2-й и 3-й конференции по ДО. – М.: МЭСИ. 1997. – C. 99–107. Пономарева Е. А. Основные закономерности развития мышления // Информатика и образование. – 1999. – № 8. – С. 12–20. Попов В. Г., Голубков П. В. Мониторинг развития региональной системы образования // Стандарты и мониторинг в образовании. 2000. – № 2. – С. 30. Поташник М., Моисеев А. Управление качеством образования // Народное образование. 1999. № 7, 8. С. 167.; Могилев А. В. Интернет в управлении образованием. Образовательный мониторинг / Научно – практическая конференция "Всероссийский @вгустовский педагогический совет – 2000". http://www. informika. ru; Никитина Т. А., Фишман Л. И. Можно ли научиться эффективно управлять школой? / Директор школы. – 2005. – № 3; Щербо И. Н. Уроки самим себе или почему у нас проваливаются реформы / Директор школы. – 2005. – № 1; Рындак В. Управление качеством образования // Народное образование. 1999. – № 1, 2. – С. 162. Преображенский Б. Г. Синергетический подход к анализу и синтезу образовательных систем / Б. Г. Преображенский, Т. О. Толстых // Университетское управление: практика и анализ. – 2004. – № 3(32). – С. 7–12. Пригожин И. Философия нестабильности. // Вопросы философии –1991. – № 6. – С. 46–52.; Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. – М.: Мир, 1990. – 344 с.; Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: от диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации. – М.: Мир, 1979. – 512 с.; Капица С. П, Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего // http://ww\v iph. ru, 1997.; Горбань А. Н. Обход равновесия: уравнения химической кинетики и их термодинамический анализ. – Новосибирск: Наука, 1984. – 226 с.; Гилмор Р. Прикладная теория катастроф: в 2-х книгах. – М.: Мир, 1984.; Каста Дж. Большие системы. Связность, сложность, катастрофы. – М.: Мир, 1982.; Томсон Дж. Неустойчивости и катастрофы в науке и технике. – М.: Мир, 1985. – 254 с.; Хакен Г. Информация и самоорганизация: мак112

248.

249. 250.

251. 252. 253. 254. 255. 256.

257.

258. 259. 260.

261. 262.

роскопический подход к сложным системам. – М.: Мир, 1991. Прогнозирование в образовании (теоретические и практические международные исследования). М.:1993.; Васильева Е. А., Ващенко А. Д. Диагностика, коррекция, прогнозирование предметной обученности // Русский язык. – 2002. – № 28. Программа развития единой образовательной информационной среды Приморского края на 2002/2005 годы. – Владивосток: Изд. Дальневост. ун-та, 2002. – 88 с. Проектирование пользовательского интерфейса на персональных компьютерах / Под ред. М. Дадашова. Вильнюс: DBS, 1992. 186 с.; О'Доэлл М. Влияние компьютерной анимационной среды на школьное образование // Информатика и образование. – 1998. – № 5. – С. 55–62. Психологические проблемы неуспеваемости школьников / Под ред. Н. А. Менчинской. М.: Педагогика, 1971. Психофизиологические закономерности восприятия и памяти. / Под ред. А. Н. Лебедева. М.: Наука, 1985. – 224 с. Равен Дж. Педагогическое тестирование: Проблемы, заблуждения, перспективы / Пер. с англ. – М.: Когито – Центр», 1999. – 144 с. Разработка и применение экспертно – обучающих систем: Сб. науч. трудов. М.: НИИВШ, 1989. – 154 с. Растригин Л. А. Обучение как управление // Изв. РАН, Техн. киберн. 1993. № 2. С. 153–163. Резник Б. Л., Вовна В. И., Морев И. А., Львов И. Б. Ресурсный центр Дальневосточного государственного университета – форпост российской системы открытого образования на Дальнем Востоке // Открытое и дистанционное образование. № 3(11). – 2003. – C. 76–83. Рейтинг в учебном процессе ВУЗА: опыт, проблемы, рекомендации. Под ред. Синайского А. С. – М: ВУ, 1997.; Попков В. А. Опыт рейтинговой оценки знаний студентов // Педагогика. 1998. № 8.; Масленников М. Ф. Система рейтинга в преподавании методики физики // Методика преподавания физики в технич. вузе: Матер. межвуз. семин. Йошкар-Ола: Изд. Марийского политехн ин-та, 1994. С. 31–32.; Коротков А. М., Никитин А. В. Компьютерное тестирование как элемент рейтинговой системы вуза // Тр. Волгогр. гос. пед. ун–та. НИЛИТО. – 1999. – http://www.vspu.ru/~tmepi/articles/kor_nik1.htm. Роберт И. В. Современные информационные технологии в образовании: дидактические проблемы; перспективы использования. – М.: "Школа– Пресс", 1994. – 205 с. Родионов Б. У., Татур А. О. Стандарты и тесты в образовании. – М.: МИФИ, 1995. – 45 с. Рожкова Н. А. Выясняем соотношение стимулов и мотивов / Директор школы. – 2001. – № 9.; Рожкова Н. А. Формула свободы / Директор школы. – 2004. – № 9; Рожкова Н. А. С помощью метода семантической дифференциации / Директор школы. – 2001. – № 6. Сайко Э. В. Игра как способ поведения и необходимый момент построения культурного пространства // Мир психологии. – 1998. – № 4. – С. 3–7. Самойлов В. А., Шевченко К. К. Методологический аспект управления качеством дистанционного образования // Информационные технологии. – 113

263. 264. 265. 266. 267. 268. 269. 270. 271. 272. 273.

274. 275. 276. 277. 278. 279. 280.

281. 282. 283.

1999. – № 4. – С. 47–49. Самоухина Н В Организационно – обучающие игры в образовании – М., 1996. Селевко Г. К. Современные образовательные технологии: Уч. пособие. – М.: Народное образование, 1998. – 256 с. Серебрякян А. Л. Использование поурочного тестирования при обучении. // Образовательная индустрия. Приложение к журналу «Наука и школа», 1999, №4. – С. 21–26. Сериков Г. Н. Качество подготовки специалистов в вузах и оптимизация обучения. – Челябинск, 1982. Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. – СПб: Речь, 2000. – С. 29–30. Симоненко В. Д., Воронин A. M. Педагогические теории, системы, технологии. Учеб. пос. для пед. работников и студентов педвузов. Брянск: 1998. Симонов С. В. Биометрические устройства в подсистемах аутентификации // Защита информации. Конфидент. – 2000. – № 4/5. – C. 56–59. Скаткин М. Н Проблемы современной дидактики – М.: Педагогика, 1980. Скаткин М. Н. Методология и методика педагогических исследований. – М.: Педагогика, 1986. Сквайрс Дж. Практическая физика. – М.: Мир. – 1971. – 246 с. Сметанин Ю. М. Концептуальное моделирование компонентов учебного процесса // Развитие системы тестирования в Удмурдской Республике: Тез. докл. регион. научно – практ. конф. 1 февраля 2001 г. – Ижевск: ИжГТУ, 2001. – С. 43–49. Смирнов А. А. Проблемы психологии памяти. – М.: Просвещение, 1966. – 428 с. Соколов Е. Н. Механизмы памяти: опыт экспериментального исследования. – М.: МГУ, 1969. – 174 с. Солдаткин В. И. Современная государственная образовательная политика: Социальные императивы и приоритеты. – М.: МЭСИ, 1999. Софронова Н. В. Программно-методические средства в учебном процессе общеобразов. школы. – М.: ИИО РАО, 1998. – 178 с. Степанов Р. И. Технологический подход к гуманизации образования // Наука и образование Зауралья. – 2000. – № 3. – Internet: http://nioz. narod.ru /archives/3-2000/stepanov-ri.htm. Субетто А. И. Квалитология образования. – СПб: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов МО РФ, 2000. – 220 с. Талызина Н. Ф. Управление процессом усвоения знаний. – М., 1984. – 344 с.; Талызина Н. Ф. Формирование познавательной деятельности студентов. – М., 1983; Гинецинский В. И. Знание как категория педагогики. – Л.: ЛГУ, 1989. – 144 с. Талызина Н. Ф. Методика составления обучающих программ – М.: 1980. – C. 47. Тарасов С. Г. Основы применения математических методов в психологии. – СПб: СПб университет, 1999. – С. 53–55. Тестирование: не угроза, а защита // Независимая газета. – 1999. – № 10. – С. 11.; Тесты для старшеклассников и абитуриентов. Оценка знаний. / Под ред. Шмелева А. Г. – М.: «Первое сентября», 2000. – 132 с; Шмелев А. 114

284. 285.

286.

287. 288.

289.

290.

291.

292. 293.

Шадриков В., Розина Н. Централизованное тестирование: состояние и перспективы // Высшее образование в России. – 2000. – № 1. – С. 27–31.; Концепция централизованного тестирования в системе непрерывного общего и профессионального образования // Бюллетень Министерства образования РФ. – 2000. – № 8. – С. 43–47. Тиффин Д., Раджасингам Л. Что такое виртуальное обучение. Образование в информационном обществе. – М.: «Информатика и образование», 1999. – 312 с. Тихомиров В. П., Солдаткин В И. Виртуальная образовательная среда: предпосылки, принцип, организация. – М., 1999.; Тихомиров В. П. Образование должно быть открытым // Элитное образование, 2000. № 2.; Тихомиров В. П. Современные образовательные технологии: мировой опыт и положение дел в России // Альма Матер. 2002. – № 1. – С. 9–12. Тихонов А. Н., Абрамешин А. Е., Воронина Т. П., Иванников А. Д. Молчанова О. П. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под ред. А. Н. Тихонова. – М.: Бита – Пресс, 1998. – 256 с.; Управление современным образованием / Под ред. А. Н. Тихонова. – М.: Вита, 1999. Трифонов Н. И. Моделирование внедрения мобильных информационных технологий в учебный процесс. МИРЭА, 1998. Тыщенко Г. А., Сарана Д. В., Евстратов И. В., Заярный В. П. Самообучающаяся компьютерная система "Вопрос – ответ" // Информационные технологии. – 1999. – № 5. – С. 36–38.; Тыщенко О. Диалог компьютера и студента / Высшее образование в России. – 2000 . – № 6 – C. 120–123. Управление качеством образования: Практикоориентированная монография и методическое пособие / Под ред. М. М. Поташника. – М.: Педагогическое общество России, 2000. – 448 с.; Управление в образовании: Проблемы и подходы: Практическое руководство: Сборник статей. / Под ред. П. Карстанье. – М.: Изд-во фирмы "Сентябрь", 1995.; Третьяков П. И. Управление школой по результатам: Практика педагогического менеджмента. – М.: Новая школа, 1998. – 288 с.; Лазарев B. C., Поташник M. M., Моисеев A. M. и др. Управление развитием школы: Пособие для руководителей образовательных учреждении / Под ред. М. М. Поташника и B. C. Лазарева. – М.: Новая школа, 1995. – 464 с. Ушаков К.М. Модели организационного поведения: какая из них адекватна вашим условиям? / Директор школы. – 2002. – № 6; Ушаков К.М. Рефлексия по поводу соотношения теории и практики в управлении / Директор школы. – 2004. – № 7; Дерзкова Н., Ушаков К. М. Власть: основные источники и формы / Директор школы. – 1997. – № 5. Фалалеев А.Г., Бойко Н.Ю., Шнырко А.А., Лазарев Ю.В., Вовна В. И., Колесов Ю.Ю., Морев И.А. Совместная Интернет-программа ДВГУ и университета Васеда. Российско-японский эксперимент по дистанционному изучению иностранного языка // Перспективные технологии оценки и мониторинга качества в образовании. Сб. науч. тр. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2003. – С. 294–296. Филатов О. К. Информатизация современных технологий обучения в ВШ. – Ростов: ТОО Мираж, 1997. – 213 с. Филатова Н. Н., Вавилова Н. И. Проектирование мультимедиа тренажеров 115

294. 295. 296. 297. 298. 299.

300.

301. 302. 303. 304. 305. 306. 307.

308. 309. 310. 311. 312. 313.

на основе сценарных моделей представления знаний // Educational Technology & Society. – 2000. – № 3 (4). – С. 193–202. Хекхаузен Х. Мотивация и деятельность. – М.: Педагогика, 1986. Хорн Г. Память, импринтинг и мозг. Исследования механизмов. – М.: МИР, 1988. – 343 с. Хофман И. Активная память. Экспериментальные исследования и теория человеческой памяти. – М.: Прогресс, 1986. – 308 с. Хуторской А. В. Современная дидактика: Учебник для вузов. – СПб: Питер, 2001. – 544 с. Цибульский И. Е. Ошибочные реакции человека – оператора. – М.: Советское радио, 1979. – C. 8–17. Челышкова М. Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: Учебное пособие. – М.: Логос, 2002. – 432 с.; Поддубная Л. М., Татур А. О., Челышкова М. Б. Задания в тестовой форме для автоматизированного контроля знаний студентов. – М.: МИФИ, 1995. Черная А. В., Вовна В. И., Колесов Ю. Ю., Минин И. Н., Морев И. А. Компьютерное учебное пособие «Современные способы и методы защиты от оружия массового поражения». Зарегистрировано ОФАП 06. 02. 2003 г. Свидетельство о регистрации отраслевой разработки № 2340 Чернилевский Д. В., Филатов О. К. Технологии обучения в ВШ. – М: Экспедитор,1996. – 288 с. Шадриков В. Д. Информационные технологии в образовании // Инновации в образовании. 2001. №1. – С. 28–33. Шалталова З. А. Математические модели и методы оптимизации процесса обучения в высшей школе. – Рига, 1983. Шапкин С. А. Компьютерная игра: новая область психологических исследований // Психологический журнал. – 1999. – № 1. – С. 86–102. Шеншев Л. В. Основы адаптивного обучения языку (семиотические аспекты развития речи с помощью автомата). – М.: Наука, 1995. – 113 с. Шипилина Л. А. Управление образованием. – Омск: ОмГПУ, 1994. Шишов С. Е., Кальней В. А. Школа: мониторинг качества образования. – М.: Педагогическое общество России, 2000. – 320 с.; Шишов С. Е. Механизмы контроля и оценки эффективности деятельности в системах образования европейских стран. // Стандарты и мониторинг в образовании. – 1999. – № 3. – С. 32–47 Шиянов Е. Н., Котова И. Б. Развитие личности в обучении. – М.: Академия, 1999. – 288 с. Шмаков С. А. Игры студентов – феномен культуры – М., 1994. Шмелева А. Круглый стол "Интенсивное обучение и компьютер" // Мультимедиа в образовании. – 2000. – № 1. – С. 24–31. Шнейер Б. Компьютерная безопасность: Мы научимся чему-нибудь или нет? // Защита информации. Конфидент. – 2000. – № 6. – С. 22–25. Шолохович В. Ф. Информационные технологии обучения: дидактические основы, проблемы разработки и использования. Екатеринбург: Изд-во Уральского ГПУ, 1995. Щевелева Г. М., Безрядин Н. Н. Входное тестирование в обеспечении преемственности школьного и вузовского курсов физики Физическое образование в вузах. Т.5. – 1999. – № 2. – С. 70–72. 116

314.

315. 316. 317. 318. 319. 320.

321.

Щенников С. А. Открытое дистанционное образование. – М.: Наука, 2002.; Щенников С. А. Опыт ЛИНК по развитию открытого дистанционного образования в регионах России // Alma mater: Вестник высшей школы. – 1999. – № 5. – С. 9–15. Щукина Г. И. Педагогические проблемы формирования познавательных интересов студентов . – М.: Педагогика, 1988. Эльконин Д. Б. Психология игры – М.: Педагогика, 1999. Якиманская И. С. Развивающее обучение. – М.: Педагогика, 1979. Якунин В. А. Обучение как процесс управления. – Л.: ЛГУ, 1988. Янг К. С. Диагноз – Интернет-зависимость // Мир Интернет. – 2000. – № 2. – С. 24–29. Ярославцев В.М., Ярославцева Н.А. Эффективность и качество компьютерного тестирования // Стандарты и качество. – 2002. – № 9. – С. 83–85.; Ярославцев В.М., Ярославцева Н. А., Савин К. А. Тестовая система контроля и самоконтроля с элементами обучения. – Электр. изд. – М.: МГТУ им. Н. Баумана, 2001 – СО – Р. – Гос рег. № 0320100155. Ярославцев В.М., Яковлев А.И., Ярославцева Н.А., Савин К.А. Роль компьютерного тестирования в повышении качества обучения // Стандарты и качество. – 2000. – № 10. – С. 107–109. Путин В. В. Послание Президента России Федеральному собранию (апрель 2001 г.); Филиппов В. М. Российское образование: состояние, проблемы, перспективы // Доклад министра образования РФ на всероссийском совещании работников образования. – Москва, Кремль, 14 января 2000 г.; Федеральная целевая программа "Создание системы открытого образования в России" // Дистанционное образование. – 2000. – № 1. – C. 6–13.; Постановление правительства РФ о федеральной целевой программе «Развитие единой образовательной информационной среды (2001–2005 годы)» от 28 августа 2001 г. № 630. 2001.; Политика в области образования и новые информационные технологии. Национальный доклад РФ на II Международном конгрессе ЮНЕСКО "Образование и информатика" // Информатика и образование. – 1996. – № 5. – С. 1–20.; О создании центра информационно – аналитического обеспечения системы дистанционного обучения: Приказ Госкомвуза от 17 июня 1996 г., № 1062 // Бюлл. Госкомвуза, 1996 г., № 8. О создании системы дистанционного образования в Российской Федерации // Министерство науки, высшей школы и технической политики российской федерации, Комитет по высшей школе Решение коллегии от 09 июня 1993 г. № 9/1.; О проведении эксперимента в области дистанционного образования // Министерство общего и профессионального образования РФ. Приказ от 30 мая 1997 № 1050.; О национальной доктрине образования в Российской Федерации. Постановление Правительства Российской Федерации от 4 октября 2000 г. № 751 г. Москва // Бюллетень Министерства образования РФ. – 2000. – № 11. – С 3.; О Межвузовском центре дистанционного образования Минобразования России // Министерство общего и профессионального образо-вания РФ. Приказ от 17 ноября 1997 № 2296.; О межвузовской научно-методической программе "Научно-методическое обеспечение дистанционного обучения" // Министерство общего и профессионального образования Российской Федерации, приказ от 26. 04. 99 № 117

322.

323. 324.

325.

1127.301; Государственный Совет Российской Федерации. Доклад. Образовательная политика России на современном этапе. 2001г. [http://gov.karelia.ru/gov/Power/Ministry/Education/gossovet.zip]; Информационные материалы об основных результатах 30-й сессии генеральной конференции ЮНЕСКО и основных задачах ЮНЕСКО в XXI веке в области образования // Бюллетень Министерства образования РФ. – 2000. – № 10. – С. 3–5.; О дальнейшем развитии дистанционного образования. Министерство общего и профессионального образования РФ. Приказ от 14 мая 1997 года № 1515.; Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года. (http://www. informika.ru ); Национальная доктрина образования в Российской Федерации. – М.: Постановление Правительства РФ от 4 декабря 2000 г. № 751. 2000.; Национальный доклад РФ «Политика в области образования и НИТ» на 11 Международном конгрессе ЮНЕСКО «Образование и информатика» // ИНФО, № 5, 1999. – С. 1–32.; Концепция создания и развитие системы дистанционного образования в России, – М.: Госкомвуз, 1995. Временное положение о сертификации качества педагогических тестовых материалов, используемых для оценки знаний обучающихся в образовательных учреждениях Российской Федерации // Бюллетень Министерства образования РФ. – 2000. – № 8. – С. 50–53.; Кудрявцев В. Б., Тимченко В. В., Трапицын С. Ю. Сертификация информационных технологий высшей школы и независимая экспертиза систем дистанционного обучения // Тезисы доклада на III межрегиональной НПК Дополнительное образование. Проблемы и перспективы взаимодействия вузов Санкт – Петербурга с регионами России. – СПб.: Смольный, 2000. – С. 107–109.; Нешта Е. П., Ретинская И. В. О подходах к проведению сертификации аппаратнопрограммных средств // Автоматизация и управление в машиностроении. – 1998. – № 4. –http://magazine.stankin.ru/arch/n_04/index.html; Отраслевой стандарт "Оценка качества программных средств учебного назначения. Общие положения". – М.: ИНИНФО, 1998.; Позднеев Б. М. Обеспечение качества средств информационных технологий в сфере образования // Автоматизация и упр-е в машиностр.. – 2000. – № 13. – http://magazine.stankin.ru/arch/n_13/articles/index.shtml; Скальский И.А. К вопросу сертификации компьютерных средств обучения // Автоматизация и управление в машиностроении. – 1999. – № 8. – http://magazine.stankin.ru/arch /n_08/articles/index.shtml. Инструкция о проведении централизованных тестирований в 2005 г. ФЦТ МОН РФ; Приказ Минобразования РФ № 1122 от 17.04.2000. Состояние и развитие ДО в мире. Аналитический доклад Института ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании, – М.: ИЧП « Изд. Магистр», 1999. – 45 с.; Булавин В. А. Дидактические особенности управления качеством подготовки специалистов в высшей школе США. – М.: 1982.; Бриге Д. Краткий обзор тенденций образования США // Perspectives. – 1998. – № 6. – Vol. 15. – P. 36–55.; Феррер Ф. Система поступления в вуз: европейский взгляд // Перспективы. – 1999. – Т. XXVIII. – № 3. – С. 119–131. Morev I. A. Computer Games in Remote Education: The Conception of Indirect – Mild – Testing // APRUNet Distance Learning and Internet Conference, Far 118

326.

East National University, Vladivostok, 2005. Morev I. A. New educational technologies as a factor of passing the spirit of cultural pluralism to the youth. / The Youth & Future: The materials of the International «Round Table» 21 – 23 Sept., 1995. – Vladivostok: FESU Publishing House, 1998. – P. 141–144.; Falaleev A. G., Zubritskiy A. N., Morev I. A., Lvov I. B., Vovna V. I. International E-Learning and Face-to-Face Learning // The 3rd International Academic Symposium on Toward Building an e – Learning Network in Northeast Asia, Kangnung National University, 2004.; Kurilov V. I., Falaleev A. G., Zubritskiy A. N., Morev I. A., Lvov I. B., Vovna V. I. FENU's Seattle Branch Campus Project, Russian Language Online, and Other Recent Initiatives // APRUNet Distance Learning and Internet Conference, Tsinghua University, Beijin, 2004.

119

Морев Игорь Авенирович Образовательные информационные технологии. ЧАСТЬ 5. МЕТОДИЧЕСКАЯ СИСТЕМА СТИМУЛИРОВАНИЯ ОБУЧАЕМОСТИ СРЕДСТВАМИ ДИДАКТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ Монография В авторской редакции Технический редактор: И. Б. Львов Компьютерная верстка: И. А. Кугуенко

Подписано в печать 18.10.2004. Формат 60х84 1/8 Усл. печ. л. 18,13 . Уч.-изд. л. 16,50 Тираж 500 экз. Издательство Дальневосточного университета 690950, г. Владивосток, ул. Октябрьская, 27 Отпечатано на множительной технике ТИДОТ ДВГУ 690950, г. Владивосток, ул. Октябрьская, 27

120