Методическая система подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 13.00.02, кандидат педагогических наук Широких, Анна Александровна

• Широких, Анна Александровна
• кандидат педагогических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат педагогических наук Широких, Анна Александровна

Введение.

Глава 1. Теоретические основы предметной подготовки будущих учителей информатики в процессе обучения основам искусственного интеллекта. Л

1.1. Современные проблемы предметной подготовки учителей информатики.

1.2. Основные элементы теории экспертных систем и инженерии знаний как объекта изучения.

1.3. Внедрение методов искусственного интеллекта в учебный процесс как средство повышения эффективности и качества обучения.

Выводы.

Глава 2. Методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний в предметной подготовке будущих учителей информатики.

2.1. Проектирование системы обучения основам искусственного интеллекта

2.2. Методика организации учебного процесса при обучении теории экспертных систем и инженерии знаний будущих учителей информатики.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методическая система подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта»

Профессиональная подготовка учителей информатики в отечественных педвузах началась в 1985 г. одновременно с введением курса «Основы информатики и вычислительной техники» в средней школе.

Появление нового учебного курса обусловило возникновение новой профессии - учитель информатики, а также новой проблемы - подготовки учителей информатики. В основополагающей работе Э. И. Кузнецова -«Общеобразовательные и профессионально-прикладные аспекты изучения информатики и вычислительной техники в педагогическом институте» [78] -впервые была предложена научно-обоснованная структура подготовки учителя информатики, выделены ее основные блоки.

Проблема отбора содержания фундаментальной теоретической подготовки учителя информатики анализировалась в работах М. П. Лапчика, P.P. Фокина, М. В. Швецкого, [81, 144, 152] и др. Формирование профессиональной компетентности учителя информатики исследовалось Т. В. Добудько [50]. Вопросам практической готовности учителя к использованию в процессе обучения средств новых информационных технологий были посвящены докторские диссертации Ю. С. Брановского, И. В. Марусевой [22, 89] и др. Основные направления совершенствования методической подготовки учителей информатики в педагогических вузах — предмет исследований А. А. Кузнецова, С. Кариева, В. П. Линьковой, А. В. Могилева [77, 86, 96] и др. Перспективы и тенденции профессиональной деятельности учителя информатики анализировались в работах А. А. Кузнецова, М. П. Лапчика, Е. К. Хеннера [76, 82, 149] и др. Отдельные методические аспекты, компоненты содержания и организационные формы обучения информатике в педвузе раскрыты в кандидатских диссертациях Н. М. Антипиной, В. А. Кудинова, С. В. Поморцевой [5, 75,111] и др.

Содержание нового учебного курса развивается и совершенствуется вместе с развитием информатики как научной и образовательной области.

Деятельностная модель профессиональной подготовки учителя информатики [77] структурирована в виде трех блоков:

• параметры, характеризующие психолого-педагогическую и методическую подготовку учителей;

• параметры, характеризующие знания в области информатики и вычислительной техники и определяющие базовую научную подготовку;

• параметры, характеризующие знания, умения и навыки работы в условиях новых информационных технологий и задающие уровень информационной культуры.

Требования к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы подготовки учителя информатики, к условиям ее реализации и срокам ее освоения определяются государственным образовательным стандартом.

Анализ связей между дисциплинарными циклами профессиональной подготовки студентов и блоками параметров деятельностной модели учителя информатики показывает, что:

1) первые три цикла дисциплин практически одинаковы для всех специальностей педагогических вузов, их содержание определяется инвариантной компонентой подготовки учителя;

2) методический цикл дисциплин соответствует параметрам первого типа в рассматриваемой деятельностной модели;

3) предметный цикл дисциплин соответствует параметрам второго и третьего типа.

Таким образом, предметная подготовка студентов педвузов в области информатики направлена на формирование:

• знаний в области информатики и вычислительной техники, определяющих базовую научную подготовку;

• знаний, умений и навыков работы в условиях новых информационных технологий.

Анализ государственных образовательных стандартов выявил тенденцию к увеличению времени и объема подготовки будущих учителей информатики в области искусственного интеллекта. Так в стандарте 1995 года элементы искусственного интеллекта были включены в содержание таких дисциплин предметной подготовки, как «Теоретические основы информатики» и «Языки программирования». В первую дисциплину - под общей формулировкой «Направления исследований и разработок в области искусственного интеллекта», а во вторую - как представление о базах знаний при изучении логического программирования с использованием языка Пролог.

В Государственном образовательном стандарте, утвержденном в 2005 году и действующем в настоящее время, основы искусственного интеллекта уже представляют собой отдельную дисциплину предметной подготовки учителей информатики. При этом особо выделяется такое направление исследований в искусственном интеллекте как модели представления знаний (логическая, сетевая, фреймовая, продукционная). Целый абзац посвящен экспертным системам. Количество часов на изучение данного раздела информатики значительно увеличено.

Целеполагание в области предметной подготовки учителя информатики определяется современными направлениями в развитии школьного курса информатики. В настоящее время сформировалось определенное понимание того, что является содержанием обучения информатике, нашедшее отражение как в научных исследованиях, так и в учебниках для школы. Наиболее целостный взгляд представлен в работах С. А. Бешенкова, К. К. Колина, А. А. Кузнецова, В. С. Леднева, Е. А. Ракитиной, И. Г. Семакина, Е. К. Хеннера.

Как отмечает М. П. Лапчик [80, с. 180], процесс становления системы школьного информатического образования имеет свои особенности, связанные с малой временной дистанцией между возникновением самостоятельной отрасли науки информатики и нового учебного предмета в общеобразовательной школе. Формирование содержания курса до сих пор претерпевает изменения под влиянием становления самой науки информатики. Цели обучения тоже менялись со временем и прошли следующие этапы: алгоритмическая культура —* компьютерная грамотность —> информационная культура учащихся. Не имеет однозначного решения и проблема места курса информатики в школьном учебном плане. В 1995 году на нормативном уровне была закреплена трехэтапная структура курса: пропедевтический этап (I-VI классы), базовый курс (VII-IX классы), профильное обучение (X-XI классы). Новая парадигма целей и содержания базового курса информатики для общеобразовательной школы обозначила переход от символической триады «информация - алгоритм - ЭВМ» к триаде «информация - информационные модели - информационные технологии». М. П. Лапчик [80, с. 181] выделяет три линии развития концепции целей и содержания школьного курса информатики:

1. линия гипертрофированной технологизации содержания с установкой подготовить учащихся к быстрому применению ИКТ на практике;

2. линия акцентирования математических оснований информатики;

3. линия последовательного формирования непрерывного школьного курса информатики, основанного на концепции развития мировоззренческих, общеобразовательных, фундаментальных основ школьного образования.

По мнению автора, первая и вторая из выделенных линий провоцируют разделение информатики на математическую и технологическую составляющие, что поддерживает тенденцию распада самостоятельного курса информатики и распределения его содержания между образовательными областями «Математика» и «Технология». Что касается последней линии, то она, на взгляд автора, является наиболее обоснованной. Такой подход к пониманию целей обучения информатике связан с выделением общеобразовательных функций курса, его потенциальных возможностей в решении общих задач обучения, воспитания и развития школьников.

На дальнейшее формирование школьного курса информатики влияет и то обстоятельство, что в условиях постоянного обновления научных знаний, высоких темпов развития техники и технологии общество видит необходимость создания системы непрерывного образования. Переход к непрерывному образованию актуализирует проблему преемственности школьного и вузовского образования, что, в свою очередь, влечет за собой изменения в традиционной системе обучения в школе и вузе. В «Концепции модернизации российского образования» [70] ставится задача создания системы специализированной подготовки (профильного обучения) в старших классах общеобразовательной школы. Немалую роль в обеспечении преемственности может сыграть введение в школьное образование на старшей ступени новых компонентов (элективные курсы, проектная и исследовательская деятельность).

В соответствии с указанными тенденциями в развитии школьной и вузовской информатики необходимо совершенствовать профессиональную и, в частности, предметную подготовку будущих учителей информатики.

Первое направление совершенствования предметной подготовки учителей информатики, связанное с применением новых информационных технологий (НИТ), широко представлено в современных педагогических исследованиях Т. В. Добудько, И. В. Марусевой, Е. С. Полат, В. И. Пугача, И. В. Роберт [50, 89, 122] и др.

Сегодня знания и умения учителя в области создания и использования информационных технологий в образовании рассматриваются как элемент профессионального педагогического мастерства. Более того, существует мнение, что педагогические вузы и курсы повышения квалификации учителей должны обеспечить опережающую подготовку студентов и преподавателей в этой области.

Одним из перспективных направлений внедрения НИТ в образование является использование прикладных систем на основе методов искусственного интеллекта (ИИ), таких как экспертные системы (ЭС), интеллектуальные обучающие системы (ИОС), экспертные обучающие системы (ЭОС). Интеллектуализация обучающих систем, рост числа программных комплексов, реализующих идеи и принципы ИИ обусловили необходимость в научно-обоснованной методической системе обучения основам ИИ будущих учителей информатики.

Второе направление совершенствования предметной подготовки учителей информатики, определяющее их базовую научную подготовку, рассматривается большинством ученых в контексте фундаментализации образования.

Так С. П. Новиков отмечает: «исследования психологов доказывают, что эффективность использования ИКТ резко увеличивается, если знания и умения обучаемого в области информатики опираются на современное мировоззрение, обладают свойством фундаментальности и системности, а применение ИКТ связано с осмыслением решаемой проблемы на основе этого мировоззрения». Необходимость фундаментализации профессиональной подготовки учителя отмечается во многих исследованиях (Э. И. Кузнецов, Е. К. Хеннер, М. В. Швецкий и др.).

Из сказанного следует, что исследование проблемы фундаментализации профессиональной и, как следствие, предметной (как одной из ее составляющих) подготовки учителя информатики является актуальным направлением педагогического поиска. Можно выделить два аспекта решения указанной проблемы: внутрипредметный и межпредметный.

С одной стороны, поиск решения проблемы направлен на внутрипредметную область информатики с переносом акцентов на применение формальных методов и соответствующего математического аппарата. При этом вопросу обучения будущих учителей информатики основам искусственного интеллекта уделяется мало либо совсем не уделяется внимания, что подтверждает актуальность постановки и решения проблемы.

С другой стороны, фундаментализация, предполагающая углубление теоретической, общеобразовательной и общенаучной подготовки студентов, является тенденцией, характерной в целом для отечественного высшего профессионального образования. В исследованиях В. П. Беспалько, А. И. Еремкина, В. И. Кагана, А. М. Новикова, В. А. Сластенина и др. подчеркивается, что дальнейшая фундаментализация подготовки специалистов должна быть направлена на педагогическую интеграцию, преодоление разрыва между знаниями, полученными студентами при изучении различных учебных дисциплин за счет существенного развития межпредметных связей.

В педагогике разработаны различные аспекты теории и практики межпредметных связей (В. А. Байдак, В. А. Далингер, И. Д. Зверев, Е. А. Кашина, О. Н. Лучко, Н. М. Скаткин, JI. В. Смолина [12, 46, 60, 68, 87, 131, 134] и др.): обоснована объективная необходимость отражать реальные взаимосвязи мира в обучении, определена мировоззренческая функция межпредметных связей, их роль в общем умственном развитии учащихся, выявлено их положительное влияние на формирование системы знаний, разработана методика скоординированного преподавания различных учебных предметов.

В работах, посвященных межпредметным связям информатики с другими научными дисциплинами в высшем педагогическом образовании, также не уделяется должного внимания направлениям, относящимся к области искусственного интеллекта. И это при том, что изучению межпредметных связей способствует такая особенность данного раздела информатики, как тесное соприкосновение с разделами других наук -математической логики, теории вероятностей, математической статистики, лингвистики, психологии и др.

Учитывая оба аспекта решения указанной проблемы фундаментализации высшего профессионального образования, можно сделать вывод, что в современных педагогических исследованиях слабо изучен вопрос теоретической и практической подготовки учителей информатики в области искусственного интеллекта, а также вопрос о межпредметных связях при изучении данного раздела информатики.

Новые требования, предъявляемые к будущим учителям информатики, значимость основных разделов искусственного интеллекта для фундаментальной подготовки учителя информатики, перспективность внедрения прикладных систем на основе методов искусственного интеллекта в образование определяют актуальность выбранной темы исследования.

Проблема исследования состоит в разрешении противоречия между необходимостью совершенствования предметной подготовки будущих учителей информатики в сторону ее фундаментализации и недостаточной разработанностью принципов, содержания, организационных форм и методов обучения учителей информатики основам искусственного интеллекта как одной из актуальных и развивающихся областей информатики.

Понятие искусственного интеллекта включает в себя ряд направлений исследований: разработка интеллектуальных информационных систем, генерация и распознавание речи, разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод, распознавание образов и другие. Данная работа охватывает не все, а те из них, которые являются устоявшейся фундаментальной основой, составляющей теоретическую базу современных исследований в искусственном интеллекте. К таким разделам можно отнести инженерию знаний, как методологию приобретения, моделирования и формализации концептуальных знаний, ориентированную на компьютерную обработку, а также развивающуюся на основе инженерии знаний идеологию и методологию экспертных систем.

Объектом исследования является процесс предметной подготовки будущих учителей информатики в педагогическом вузе.

Предмет исследования составила методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, а именно совокупность пяти взаимосвязанных компонентов: целей, содержания, методов, организационных форм и средств обучения (по А. М. Пышкало).

Основной целью исследования является повышение уровня предметной подготовки учителей информатики на базе созданной методической системы обучения по основам искусственного интеллекта.

Гипотеза исследования заключается в том, что повышение уровня предметной подготовки учителей информатики может быть достигнуто, если применить методическую систему обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, при разработке которой фундаментальный подход к обучению сочетается с использованием:

- деятельностного подхода в качестве теоретической основы совершенствования профессиональной и, в частности, предметной подготовки будущих учителей информатики;

- системного подхода при анализе теории искусственного интеллекта с целью выделения объектов, явлений и методов, которые целесообразно выбрать в качестве учебных элементов;

- анализа концепций искусственного интеллекта для уточнения системообразующего понятия «знания» и конкретизации его понимания (использования) с точки зрения искусственного интеллекта;

- логико-семантического подхода, методов искусственного интеллекта (сетевого моделирования и тезаурусного метода) к систематизации и структурированию понятий учебного курса;

- технологий отбора элементов методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, основанных на применении принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов.

Исходя из цели исследования и выдвинутой гипотезы, были поставлены задачи исследования:

1) проанализировать современные проблемы предметной подготовки учителей информатики и их возможное решение при проектировании методической системы обучения основам искусственного интеллекта;

2) использовать системный подход для анализа теории искусственного интеллекта как объекта изучения, выделить основные учебные элементы, осуществить систематизацию понятий на основе методов искусственного интеллекта, построить структурно-логическую модель соответствующей учебной дисциплины;

3) проанализировать основные тенденции взаимного влияния искусственного интеллекта и образования, выявить проблемы, возникающие в связи с недостаточной подготовленностью учителей в области искусственного интеллекта;

4) выявить особенности обучения учителей информатики основам искусственного интеллекта, в частности теории экспертных систем и инженерии знаний в педагогическом вузе;

5) произвести отбор элементов методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, основываясь на применении принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов;

6) экспериментально апробировать разработанную методическую систему обучения, учебно-методическую и программную поддержку по теории экспертных систем и инженерии знаний.

Методологические основания исследования:

- системный подход как метод познания (И. В. Блауберг, В. С. Тюхтин, А. И. Уемов, Э. Г. Юдин и др.);

- деятельностный подход к процессу обучения (J1. С. Выготский, А. Н. Леонтьев, А. И. Пискунов, В. А. Сластенин, Н. Ф. Талызина и др.),

Теоретические основания исследования:

- научные основы организации учебного процесса в отечественном вузе (Б. Г. Ананьев, С. И. Архангельский, В. П. Беспалько, С. И. Зиновьев и др.);

- результаты исследований по проблемам внутрипредметных и межпредметных связей (Г. И. Батурина, В. А. Далингер, И. Д. Зверев,

B. Н. Максимова, М. Н. Скаткин, и др.);

- результаты исследований по проблемам информатизации образования (С. А. Бешенков, Я. А. Ваграменко, М. П. Лапчик, В. С. Леднев, И. В. Марусева, А. В. Могилев, Н. И. Пак, И. В. Роберт, Е. К. Хеннер, М. В. Швецкий и др.);

- результаты исследований по проблемам искусственного интеллекта, экспертных систем и инженерии знаний (Н. М. Антипина, И. Л.Братчиков, П. Л. Брусиловский, В. Н. Вагин, Т. А. Гаврилова, О. В. Герман,

C. В. Грызлов, Т. А. Кувалдина, Н. Нильсон, Д. А. Поспелов, В. Ф. Хорошевский и др.).

Для решения поставленных задач применялись следующие методы исследования: изучение и анализ философской, педагогической, дидактической, психологической, методической и предметной литературы по теме исследования; анализ образовательных стандартов, проектов, программ, учебных пособий, определяющих структуру и содержание обучения информатике в школе и вузе; наблюдение за ходом учебного процесса, деятельностью студентов, анкетирование; анализ передового педагогического опыта преподавания информатики в педагогическом вузе; моделирование элементов учебного процесса; педагогический эксперимент, статистическая обработка его результатов и их анализ.

Научная новизна исследования заключается в том, что разработана методическая система обучения основам искусственного интеллекта учителей информатики на базе фундаментального подхода к обучению, в соответствии с принципами опережающей профессиональной подготовки учителей.

Теоретическая значимость заключается в том, что

- выявленные в процессе исследования возможности обучения основам искусственного интеллекта способствовали усилению фундаментализации предметной подготовки будущих учителей информатики;

- осуществленные в работе систематизация и структурирование понятий учебного курса на основе применения методов искусственного интеллекта позволили обеспечить эффективное усвоение студентами системы основных понятий дисциплины, формирование целостного представления об изучаемой предметной области,

- учет выявленных особенностей обучения основам искусственного интеллекта, а также дидактических принципов, принципов опережающей профессиональной подготовки при создании научно-обоснованной методической системы позволил повысить уровень подготовки учителей информатики по теории экспертных систем и инженерии знаний.

Практическая значимость заключается в том, что разработанная в ходе исследования и внедренная в учебный процесс методическая система обучения студентов теории экспертных систем и инженерии знаний позволила повысить уровень предметной подготовки будущих учителей информатики. Методическая система, учебно-методические материалы, а также программная поддержка могут использоваться при обучении студентов педагогических вузов в рамках курсов «Введение в искусственный интеллект», «Интеллектуальные информационные системы», а также на курсах повышения квалификации учителей информатики.

Положения, выносимые на защиту:

1. Растущее влияние методов и технологий искусственного интеллекта на образование, перспективность их применения в целях повышения эффективности обучения, а также введение в общеобразовательную школу профильного обучения существенно влияют на требования к уровню подготовки будущих учителей информатики. Это обусловливает необходимость корректировки и расширения компонентов методической системы обучения основам искусственного интеллекта будущих учителей информатики.

2. Обучение теории экспертных систем и инженерии знаний на основе логико-семантического подхода к систематизации и структурированию понятий учебного курса, применения методов искусственного интеллекта, в частности, сетевого моделирования и тезаурусного метода, позволяет повысить уровень предметной подготовки учителей информатики.

3. Обучение будущих учителей информатики теории экспертных систем и инженерии знаний на основе разработанной методической системы способствует повышению уровня предметной подготовки будущих учителей информатики, а именно: 1) эффективному усвоению ими знаний и умений в области искусственного интеллекта; 2) повышению уровня готовности к профессиональной деятельности; 3) повышению уровня информационной и логической культуры мышления. Диссертационное исследование проводилось в 2001-2006 гг.

Основные этапы работы:

• анализ научной литературы по проблеме, опыта преподавания информатики в вузе (2001 -2004);

• формулировка основных теоретических положений, разработка методики обучения теории экспертных систем и инженерии знаний в педвузе и проведение педагогического эксперимента (основная экспериментальная база - Пермский государственный педагогический университет, 2003-2006 гг.);

• разработка программного обеспечения, учебно-методических материалов и учебного пособия «Экспертные системы» для студентов педвузов (2002-2006 гг.).

Достоверность результатов исследования обеспечивается научной обоснованностью исходных теоретических положений, внутренней непротиворечивостью логики исследования, проведением педагогического эксперимента, адекватностью применяемых методов целям и задачам исследования, использованием математических методов обработки результатов и педагогических критериев в их качественной интерпретации.

Апробация. Материалы диссертации были представлены в докладах на семинарах и конференциях: IX областная научно-методическая конференция «Рождественские чтения» (Пермь, 2005), Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации образования: региональный аспект» (Чебоксары, 2005), X областная научно-методическая конференция «Рождественские чтения» (Пермь, 2006), IV региональная научно-практическая конференция «Образование в Уральском регионе: научные основы развития и инноваций» (Екатеринбург, 2006), Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании» (Москва, 2006), Пермский городской научно-методический семинар «Информационные и коммуникационные технологии в образовании» (Пермь, 2006), XI Всероссийская научно-методическая конференция по вопросам применения ИКТ в образовании «Рождественские чтения» (Пермь, 2007).

Внедрение результатов проведенного исследования осуществлялось путем создания и публикации учебного пособия для студентов по экспертным системам, в ходе проведения занятий по теории экспертных систем и инженерии знаний для студентов дневного и вечернего отделения математического факультета и факультета информатики и экономики Пермского государственного педагогического университета.

На основе материалов диссертационного исследования опубликовано учебное пособие «Экспертные системы», адресованное студентам, обучающимся по специальностям «Информатика» и «Прикладная информатика». Учебное пособие соответствует программе спецкурса «Экспертные системы» и посвящено рассмотрению таких вопросов из теории экспертных систем и инженерии знаний, как архитектура, схема работы и основные принципы построения экспертных систем и оболочек экспертных систем, средства представления знаний в экспертных системах, различные виды нечетких знаний, основные классы инструментальных средств создания экспертных систем. Практические и лабораторные работы направлены на освоение технологии разработки прототипа экспертных систем, получение навыков работы в среде оболочек экспертных систем. Пособие может быть использовано при изучении курсов «Введение в искусственный интеллект», «Интеллектуальные информационные системы».

Структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 177 страниц, из них 146 - основной текст, 16 - список литературы из 163 наименований. Приложения содержат 15 страниц.