авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Алтайская государственная академия образования ...»

-- [ Страница 3 ] --

4. Принцип самостоятельной учебной деятельности.

5. Принцип системности.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЙ БЛОК 1. Обязательный минимум содержания УСЛОВИЯ «Моделирование и формализация».

1. Опора на системные представления как при 2. Рассмотрение других разделов изложении теоретичес- курса «Информатика и ИКТ»

кого материала, так и в с системных позиций.

процессе решения задач.

2. Использование специ ПРОЦЕССУАЛЬНЫЙ БЛОК ально разработанного Этапы комплекса задач.

3. Применение в учебном процессе специального Пропедевтический Творческий программного обеспечения, Основной способствующего формированию Учебные цели, методы, формы, системного мышления.

средства, формы контроля РЕЗУЛЬТАТИВНЫЙ БЛОК Уровни системности мышления Досистемный Эмпирико- Интегративно- Конструктивно системный системный системный Результат: обучаемый с высоким уровнем развития системного мышления.

Рисунок 1. Модель формирования элементов системного мышления учащихся в курсе «Информатика и ИКТ»

В ходе работы по формированию системного мышления учащихся мы полагаем необходимым опираться дополнительно на следующие принципы:

1. Принцип проблемности в обучении. Проблемная ситуация, как особое психическое состояние, существенно активизирует процесс мыслительной деятельности, позволяет акцентировать внимание учащихся на процессуальной стороне мышления (Ю.В. Громыко [39], И.А. Ильницкая [60], В.Т. Кудрявцев [74], И.Я. Лернер [87], А.М. Матюшкин [95], М.И. Махмутов [96;

97], Р. Ничкович [103], В. Оконь [109], В.Ф. Паламарчук [114], А.В. Хуторской [166] и др.).

Проблемно-ориентированные вопросы преподавателя могут «подталкивать» учащихся к выявлению системных свойств, отношений, закономерностей в процессе анализа условий задачи и её решения.

2. Принцип содержательного обобщения на всех уровнях. Системно мыслящий учащийся должен видеть любую систему в её наиболее общих существенных системных отношениях и закономерностях, абстрагируясь от излишне конкретного материала, частностей. В процессе обучения содержательные обобщения должны использоваться, по возможности, на всех уровнях – на уровне фактов, понятий, законов, принципов, теорий (В.В. Давыдов [42]).

3. Принцип диалогичности. Проявляется в раскрытии различных, часто противоречащих друг другу сторон изучаемых явлений в процессе учебного диалога (В.С. Библер [17], С.Ю. Курганов [80]).

4. Принцип самостоятельной учебной деятельности учащихся.

Принцип, направленный на создание условий по включению учащихся в различные виды самостоятельной деятельности (Б.П. Есипов П.И. Пидкасистый [119]). Эффективное [52], формирование системных умений, в соответствии с основными положениями деятельностного подхода, возможно только в процессе самостоятельной учебной деятельности учащихся. В частности, в исследовании Е.В. Иваньшиной по развитию системного мышления учащихся на материале курса «Естествознание» в качестве существенных предпосылок для формирования системного мышления выделяются самостоятельность в обучении и способность к непрерывному самообразованию [59].

5. Принцип системности. По мнению Л.Я. Зориной: «Системность – это такое качество некоторой совокупности знаний, которое характеризует наличие в сознании ученика структурных связей (связей строения), адекватных связям между знаниями внутри научной теории» [58, с. 5]. Системное мышление, в соответствии с данным нами определением, подразумевает восприятие учащимися любой школьной дисциплины в целом, с системных позиций, выделение системных отношений между элементами теоретических знаний. Последовательное изложение теоретических положений любого курса должно опираться на определённый методологический аппарат, и может следовать предлагаемой Л.Я. Зориной, схеме: 1) объект изучения теории;

2) предмет изучения теории;

3) основания теории;

4) инструментарий теории;

5) следствия теории и их проверка;

6) границы применимости теории [58;

c. 86]. Таким образом, опора на принцип системности в подаче учебного материала также, по-видимому, способствует формированию элементов системного мышления у учащихся старших классов.

Основной проблемой дисциплины «Информатика и ИКТ», на материале которой проводилось исследование, является, по мнению А.А. Кузнецова, фрагментарность курса, отсутствие системного взгляда на предмет. Это связано с тем, что для информатики ещё не завершился процесс формирования научного аппарата, методологии, методических подходов к преподаванию [76].

Следующим компонентом предлагаемой модели является содержательный блок, который отражает содержание учебной дисциплины и ИКТ» в старших классах «Информатика общеобразовательной школы. Мы не привносим в курс нового содержания, а выделяем, переструктурируем и адаптируем тот материал, в рамках которого можно наиболее эффективным способом достичь поставленной цели. Это, прежде всего, разделы курса, посвященные моделированию – однако и другой учебный материал курса может быть рассмотрен учащимися с системных позиций. По-видимому, подобное переструктурирование возможно и в рамках других дисциплин: физики, химии, биологии.

Процессуальный блок представлен в соответствии с целью, принципами, содержанием обучения. Так как системное мышление формируется в учебной деятельности, то необходима такая организация этой деятельности, при которой формирование системного мышления будет происходить наиболее эффективно. Эффективность, в свою очередь, будет обеспечиваться выбором наиболее оптимальных методов, форм и средств обучения, форм контроля.

Из деятельностного подхода следует вывод о том, что для успешного формирования системного мышления необходимо включение учащихся в адекватную этой задаче деятельность. Анализ психолого-педагогической и методической литературы, выполненный в первом параграфе, позволил нам выдвинуть предположение о том, что такой деятельностью, в которой органично происходило бы формирование системного мышления, является деятельность по моделированию систем [38;

172].

Действительно, построение модели системы невозможно без анализа системной природы исходного объекта [139;

178]. В ходе моделирования субъект должен, проанализировав исходную систему, сконструировать другую систему, выступающую в качестве модели для исходной. Иными словами, в деятельности моделирования у обучаемых реализуются и формируются все основные умения системного мышления от узнавания системного объекта до конструирования сложных систем. Это даёт основание считать, что именно деятельность по моделированию систем является наиболее адекватной задачам формирования системного мышления.

Моделированию в курсе информатики посвящены публикации и учебно-методические пособия С.А. Бешенкова [16], В.М. Казиева [63], Н.В. Макаровой [90;

92], А.В. Могилева [100], Н.И. Пака [112], Л.И. Раскиной [126], И.Г. Семакина [131], Н.Д. Угриновича [156], Е.К. Хеннера [164] и др.;

а также диссертационные исследования Р.И. Георгиевой [34], О.Н. Поповой [122], Н.Н. Усковой [158] и др. Роль и место моделирования в школьном курсе информатики обозначил С.А. Бешенков: «…информатика – единственный из школьных предметов, который даёт представления о ряде фундаментальных идей, которые, если угодно, «управляют» современным миром. Таких идей, по сути, только три: моделирование и формализация, автоматизация, управление» [15, с. 2].

В методическом пособии С.А. Бешенкова, Е.А. Ракитиной [16, с. 12] моделирование в обучении предлагается рассматривать в трёх аспектах:

1. Моделирование как средство обучения. Значительная часть учебной информации поступает к школьникам в виде различных учебных моделей – словесное описание, таблицы, графики, макеты, чертежи, схемы, формулы и пр.

2. Моделирование как инструмент познания. Любая познавательная деятельность связана с построением во внутреннем плане представлений об объекте изучения – по сути, информационных моделей.

3. Моделирование как объект изучения. Любая модель может рассматриваться как системный объект, обладающий некоторыми свойствами. Для любых моделей можно выделить инвариантные особенности, которые могут выступать в качестве объекта изучения.

При формировании системного мышления в курсе «Информатика и ИКТ» должны быть представлены все эти три направления моделирования, причём, по-видимому, неодинаково на разных этапах и в разных содержательных линиях курса.

Моделирование в нашем исследовании рассматривается как системное умение наиболее высокого уровня в структуре мыслительной деятельности, подразумевающее знакомство учащихся с основными системными понятиями и категориями, принципами и закономерностями, и опирающееся на другие умения и навыки системного мышления.

Создание и использование моделей реальных систем требует глубокого понимания природы самих моделируемых систем, и, соответственно, осуществляется на материале конкретной предметной области в процессе решения задач.

В процессе компьютерного моделирования можно объединить алгоритмическую и технологическую составляющие курса «Информатика и ИКТ» и, тем самым, заложить основы целостного восприятия этой дисциплины у учащихся. Действительно, по мнению С.А. Бешенкова, под компьютерным моделированием подразумевается не только математическое моделирование, но и моделирование в среде прикладных офисных пакетов [16]. Кроме того, существуют прикладные программные среды, например, «Stratum 2000», в которых математическое моделирование «инкапсулировано», максимально скрыто от пользователя, а разработка моделей осуществляется в среде визуального конструирования с дружественным графическим интерфейсом. Такие среды также могут и должны использоваться в учебном процессе – их роль в формировании системного мышления пока ещё не оценена в полной мере.

Процесс формирования системного мышления учащихся подразумевает различные формы деятельности. А.С. Шаров выделяет три базовых формы деятельности в процессе изучения любой учебной дисциплины: знаковую, моделирующую и проективную [175, с. 55]. Под знаковой формой деятельности автор понимает усвоение учащимися содержания знаний как системы понятий. Активность учащихся при такой форме деятельности проявляется, в основном, в процессах восприятия и запоминания. Чтобы учащийся умел применять полученные знания на практике, он должен осуществлять какую-либо деятельность. В качестве такой деятельности выступает деятельность моделирования и проективная деятельность [175, с. 58]. Таким образом, основываясь на выделенных в исследовании А.С. Шарова формах деятельности, в нашей работе мы предлагаем следующие этапы формирования элементов системного мышления учащихся: пропедевтический, основной и творческий. На каждом этапе задаются учебные цели, определяются методы, формы и средства обучения, а также формы контроля (таблица 3).

Таблица Этапы формирования системного мышления учащихся (на примере дисциплины «Информатика и ИКТ») Методы, формы Этапы Учебные цели и средства Формы контроля обучения 1 2 3 Ознакомление Объяснительно- Фронтальный опрос.

учащихся c иллюстративные Тестирование на Пропедевтический основными, методы: уроки- узнавание и наиболее общими лекции, уроки- различение системными презентации. основных системных понятиями Проблемные и понятий и категорий эвристические методы. Выполнение заданий на основе рекурсивного подхода Усвоение основных Проблемные и Контрольные работы системных понятий, эвристические на моделирование принципов и методы. Выполнение систем средствами Основной закономерностей. самостоятельных ИКТ Формирование работ на системных умений моделирование на материале курса систем средствами «Информатика и ИКТ ИКТ»

Применение Проблемные и Групповое основных эвристические обсуждение и анализ системных понятий, методы. Творческие результатов в форме принципов и проекты и защиты творческих закономерностей, а исследовательские проектов и Творческий также системных работы на исследовательских умений для моделирование работ конструирования и систем средствами исследования ИКТ. Работа в малых моделей систем на группах материале курса «Информатика и ИКТ»

Таким образом, в соответствии с целью, задачами, дидактическими принципами и на основе содержательного и процессуального блоков модели были сформулированы следующие педагогические условия, выполнение которых обеспечивает эффективное формирование элементов системного мышления учащихся старших классов на материале курса «Информатика и ИКТ»:

1. Опора на системные представления учащихся, как при изложении теоретического материала, так и в процессе решения задач.

2. Использование специально разработанного комплекса задач.

3. Применение в учебном процессе специального программного обеспечения способствующего формированию элементов системного мышления учащихся.

Результативный блок модели подразумевает итоговый контроль и оценку результатов – уровня сформированности элементов системного мышления учащихся старших классов. Контроль подразумевает обратную связь и, в случае необходимости, коррекцию методов, форм, средств обучения, форм контроля в учебном процессе.

Для оценки сформированности системного мышления учащихся необходимо выделить и обосновать уровни и соответствующие им критерии. Хотя ранее мы уже касались вопроса уровневой структуры системного мышления в теоретическом аспекте, рассмотрим его подробнее с целью определения уровней и их основных характеристик, пригодных для использования в опытно-экспериментальной работе.

В исследовании проблемы формирования системного стиля мышления старшеклассников, Л.С. Сагателова выделяет всего три уровня сформированности системного стиля мышления старших школьников [130, с. 15]:

1. Дискретный уровень. Характеризуется осознанием необходимости деятельности, но противоречивым, без ярко выраженного интереса отношением к ней. Знания понятий и терминов не соответствуют программе, качественные признаки мышления развиты слабо.

2. Фрагментарный уровень. Характеризуется положительным, но неустойчивым отношением к процессу и содержанию деятельности, наблюдается недостаточный объём знаний по программе, их фрагментарность и поверхностность, непрочность. Учащийся владеет умениями, как воспроизводить действия в знакомой ситуации по образцу, так и в несколько изменённой ситуации. Мышление характеризуется полнотой, глубиной, относительной устойчивостью, проявляется гибкость и критичность.

Целостный уровень. Характеризуется увлечённостью, творческим 3.

подходом к собственной деятельности, сознательным и ответственным отношением, сопровождающимся ярко выраженным интересом к учению. Объем знаний ученика соответствует программным требованиям, наблюдается стремление к постоянному их пополнению и обновлению. Умения характеризуются высокой эффективностью и оригинальностью.

Автор описывает, также, целый ряд критериев системного стиля мышления учащихся старших классов: мотивы учебной деятельности, отношение к себе и к своей деятельности, правильность, полнота, прочность, структурированность знаний, величина тезауруса, степень осознанности и степень владения операциями и приёмами мыслительной деятельности, состояние и возрастающая динамика качеств ума.

Выявленные исследователем критерии и уровни, на наш взгляд, оценивают скорее учебную деятельность школьников в целом, чем специфические характеристики системного мышления учащихся.

Более релевантны задаче оценки системности мышления уровни и критерии, приведённые в работе Д.О. Данилова, посвященной формированию системного мышления в процессе обучения физике. Им было выделено четыре уровня системного мышления [44, с. 114]:

1. Учащийся отслеживает логику учителя при анализе объекта.

Воспроизводит данный материал.

2. Учащийся, с помощью учителя, обнаруживает связи между элементами системы.

3. Учащийся самостоятельно анализирует объект как систему связанных элементов и выделяет общий принцип построения этой системы.

4. Учащийся не только выявляет связи между элементами системы и принцип её построения, но и конструирует новые системы на основе выделенного принципа.

Ранее в нашей работе в целях теоретического анализа структуры системного мышления была предложена двухуровневая классификация, включающая в себя минимальный и основной уровни (см. параграф 1.3).

Однако для решения педагогических задач в процессе опытно экспериментального исследования такая классификация оказывается слишком общей, не учитывающей весь спектр проявлений системного мышления школьников и некоторые существенные особенности его развития. Поэтому, для решения задач, связанных с диагностикой системности мышления школьников и оценкой динамики его развития в ходе обучения, данная структурная схема была доработана и конкретизирована с учетом предложенных Д.О. Даниловым уровней и критериев системности мышления.

В результате были выделены и описаны следующие четыре уровня развития системного мышления: досистемный, эмпирико-системный, интегративно-системный, конструктивно-системный. Последние два уровня можно условно отнести к основному в нашей исходной классификации уровней, в то время как эмпирико-системный – к минимальному. Основанием для выделения уровней, как и прежде, выступает сформированность основных компонентов в структуре системного мышления и отношений между ними, а также продуктивность решения задач системного типа. Уровни и описание соответствующих им критериев приводится в таблице 4.

Таблица Уровни системности мышления учащихся и их критерии Уровни системности Критерии сформированности мышления системности мышления Досистемный Незнакомство с системными понятиями, принципами и закономерностями.

Неспособность узнавать системные объекты и отличать их от несистемных.

Эмпирико-системный Поверхностное понимание системных понятий, принципов и закономерностей, неполное понимание существенных свойств системных объектов. Узнавание системных объектов и дифференциация их от несистемных на основании эмпирически сложившихся наглядных признаков: наличия элементов и связи между ними.

Интегративно- Глубокое понимание системных понятий, системный принципов и закономерностей. Полное и адекватное понимание существенных свойств и структуры системных объектов.

Умение указать общий принцип построения системы и её интегративные свойства Конструктивно- Глубокое понимание системных понятий, системный принципов и закономерностей. Полное и адекватное понимание существенных свойств и структуры системных объектов.

Умение конструировать на основе заданных интегративных свойств новую систему или разрабатывать и использовать модель системы.

Для оценки системности мышления учащихся на этапе эксперимента был разработан ряд диагностирующих задач, ориентированных на выявление основных системных умений в структуре мыслительной деятельности учащихся – эти задачи будут рассмотрены в следующей главе. О глубоком понимании системных понятий и категорий, принципов и закономерностей говорило адекватное контексту, а также способствующее решению поставленной задачи использование их учащимися.

Необходимо отметить, что в нашей модели нет однозначного соответствия между этапами и уровнями системности мышления, то есть на разных этапах могут одновременно формироваться разные уровни системности мышления. Уже на пропедевтическом этапе у учащихся могут формироваться не только элементы эмпирико-системного уровня, но и основы интегративно-системного уровня (рассматривается понятие «интегративные свойства системы»), и даже элементы, характерные для конструктивно-системного уровня, например, в процессе разработки простейших моделей средствами информационных технологий. На последующих этапах основное внимание уделяется формированию интегративно-системного и конструктивно-системного уровней в процессе решения задач на моделирование. Завершающий – творческий этап полностью ориентирован на «подтягивание» учащихся к конструктивно-системному уровню, который представляет собой для старшеклассников «зону ближайшего развития» [31] и подразумевает полную сформированность предыдущих уровней системности мышления.

Таким образом, разработанная модель формирования элементов системного мышления учащихся (на материале курса «Информатика и ИКТ») включает в себя следующие блоки: целевой, содержательный, процессуальный, результативный. Процессуальный блок содержит три этапа: пропедевтический, основной, творческий. Модель основывается на выделенных нами принципах и реализуется посредством создания особых педагогических условий. Для оценки системности мышления учащихся предлагаются следующие уровни: досистемный, эмпирико системный, интегративно-системный, конструктивно-системный.

ГЛАВА 3. Опытно-экспериментальная работа по оценке эффективности модели и технологии формирования системного мышления в курсе «Информатика и ИКТ»

3.1. Технология формирования системного мышления в курсе «Информатика и ИКТ»

В соответствии с современными подходами к процессу обучения формирование системного мышления должно осуществляться путём создания особых педагогических условий, предназначенных как для усвоения определённого содержания, так и для приобретения специальных системных умений. Решение этих задач возможно при наиболее оптимальном сочетании методов обучения, организационных форм и форм контроля, дидактических средств.

Предлагаемая технология должна также опираться на содержание предметных областей, где задействуются системные представления обучаемых. Очевидно, что полноценное усвоение системных понятий требует определенного уровня подготовки по целому ряду фундаментальных дисциплин (математика, физика, химия, биология, информатика), поэтому целесообразно начинать формирование системного мышления в старшем школьном возрасте и далее продолжать этот процесс в учреждениях профессионального образования. Кроме того, необходимо обеспечить непрерывность, преемственность в развитии такого вида мышления в системе «школа-вуз». Несмотря на то, что экспериментальная часть данного исследования была выполнена на базе старших классов общеобразовательной школы, основные выводы, по-видимому, можно перенести и на процесс обучения студентов первых курсов вузов. Такая преемственность обеспечивается спецификой выбранной предметной области – информатики – области, которая носит интегративный, межпредметный характер, охватывает процесс обучения от старшего школьного возраста до первых курсов вузов, а также задействуется далее для решения задач профессиональной деятельности.

Дисциплина «Информатика и ИКТ» уже давно заняла прочное место в учебном процессе общеобразовательной школы. В рамках этой дисциплины уже на базовом уровне возможно формирование основных системных понятий и умений. В соответствии с обязательным минимумом образования дисциплина «Информатика и ИКТ» включает, наряду с другими, линию «Моделирование и формализация», которая является сквозной для всего курса и охватывает некоторые основные понятия содержательной составляющей системного мышления:

«Моделирование как метод познания. Формализация. Материальные и информационные модели. Информационное моделирование. Основные типы информационных моделей (табличные, иерархические, сетевые).

Исследование на компьютере информационных моделей из различных предметных областей» [145].

Вместе с тем, анализ методической литературы [16;

81] показал, что ряд вопросов, имеющих отношение к формированию системного мышления не получил достаточного освещения. С точки зрения формирования системного мышления, на наш взгляд, в содержательной линии «Моделирование и формализация» должны быть более подробно представлены следующие вопросы:

1. Понятие системы и структуры системы.

2. Интегративные (эмерджентные) свойства системы.

3. Понятие модели системы или процесса.

4. Цели и технология процесса моделирования.

5. Методика проведения вычислительного эксперимента.

6. Анализ адекватности модели.

Исходя из обязательного минимума содержания, а также в соответствии с анализом литературных источников можно сформулировать некоторые требования к уровню подготовленности выпускников общеобразовательных школ в данной области. В частности, учащиеся должны знать:

• что такое система, структура системы, интегративные свойства системы;

• что такое модель, основные виды моделей;

• в чем состоит цель моделирования;

• основные этапы моделирования;

• что такое формализация;

• что означает «адекватность модели оригиналу».

Учащиеся должны уметь:

• отличать системные объекты от несистемных, приводить примеры систем из разных областей знаний;

• видеть структуру и взаимосвязи, взаимодействия между элементами в системах;

• выделять общие принципы построения, интегративные свойства систем;

• приводить примеры моделей систем, выделять их интегративные свойства;

• проводить простейший анализ системных объектов с целью построения информационных моделей;

• разрабатывать информационные модели средствами информационно-коммуникационных технологий;

• планировать и осуществлять вычислительный эксперимент над несложными математическими моделями;

• оценивать адекватность разработанных моделей оригиналу.

Именно такой набор знаний и умений, на наш взгляд, может обеспечить дальнейшее успешное обучение выпускника общеобразовательной школы в вузе.

В учебном плане вузов также присутствуют дисциплины, связанные с информационно-коммуникационными технологиями и их применением в профессиональной деятельности: «Информатика», «Математика и информатика», «Информационные технологии», «Информационно коммуникационные технологии» и др. В содержании этих дисциплин, как правило, можно обнаружить содержательную линию или раздел курса, посвященный вопросам компьютерного моделирования.

Таким образом, вопросы, связанные с моделированием систем в той или иной мере освещается почти во всех авторских программах и учебных пособиях по информатике [81]. Вместе с тем, формированию наиболее общих, фундаментальных системных представлений в данной предметной области уделяется явно недостаточное внимание.

Существует небольшое количество методических пособий ориентированных на формирование системного мышления средствами информационно-коммуникационных технологий.

Из методических работ, посвященных развитию системного мышления в курсе «Информатика и ИКТ» необходимо отметить, прежде всего, учебные пособия и публикации Н.В. Макаровой [90;

91;

92].

Разработанный под редакцией Н.В. Макаровой учебно-методический комплект базируется на «объектно-информационной концепции».

Согласно этой концепции, процесс формирования системного мышления сводится к моделированию с помощью обобщённой ориентировочной схемы: постановка задачи – разработка модели – компьютерный эксперимент – анализ результатов. Основное внимание уделяется построению информационных моделей в среде пакета Microsoft Office.

Авторский подход, на наш взгляд, отличается некоторой поверхностностью – недостаточно глубоким рассмотрением наиболее общих системных понятий и принципов, недостаточным анализом системных свойств, отношений и закономерностей, что, вместе с тем, нисколько не уменьшает практической значимости упомянутых пособий для преподавания в общеобразовательной школе и вузе.

Более полно и глубоко системные представления излагаются в учебных пособиях под редакцией И.Г. Семакина, Е.К. Хеннера – раскрываются понятия системы, системного эффекта, структуры системы, информационной модели, описываются типы моделей, приводятся основные этапы решения задач методом математического моделирования, рассматриваются этапы компьютерного эксперимента.

Предлагается дополнительный материал – основы системного анализа, моделирование в виде графов, представление системы в виде «черного ящика», рассматриваются вопросы систематизации и классификации информации. Недостатком, на наш взгляд, является то, что все основные системные понятия усваиваются учащимися либо на примере решения задач не связанных с компьютерным моделированием, либо на примере достаточно сложных задач математического моделирования, изучение которых целесообразно уже на профильном уровне [61;

62] или на первых курсах вуза.

Отбирая системные понятия для нашего исследования, мы учитывали, помимо использования в перечисленных выше учебно-методических работах, следующие факторы:

1. Представление понятия в обязательном минимуме содержания по дисциплине «Информатика и ИКТ».

2. Научную и практическую значимость понятия для учащихся старших классов и студентов вуза [91;

163].

3. Важность формирования понятия в соответствии с экспертными оценками ведущих преподавателей кафедры информатики ГОУ ВПО педагогический государственный университет «Бийский имени В.М. Шукшина» (приложения 3, 5).

Одна из проблем данного исследования состояла в том, что некоторые системные понятия не имеют общепринятых определений. В таком случае Н.В. Макарова, анализируя базовые понятия раздела «Моделирование и формализация», рекомендует использовать наиболее общие определения, по возможности краткие и удобные для запоминания [91]. В формулировках системных понятий мы руководствовались наиболее авторитетными с одной стороны и наиболее адаптированными для уровня старшеклассников и студентов первых курсов вузов с другой стороны определениями. Далее приведем описание основных системных понятий в том виде, в котором они излагались в рамках данного исследования.

Базовое понятие исследования – понятие системы является общенаучным, широко используется в различных предметных областях и имеет множество определений. Один из основоположников общей теории систем Л. фон Берталанфи определяет систему как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой [12]. В.Г. Афанасьев считает, что система – это целостное образование, обладающее характеристиками, не содержащимися в образующих его компонентах [8].

Автор факультативного курса «Теория систем» Д.М. Жилин даёт определение системы, используя понятие интегративных (эмерджентных) свойств [53, с. 47]. По мнению автора, система – это совокупность объектов, обладающая свойствами, не являющимися суммой свойств отдельных объектов совокупности – интегративными свойствами системы. Объект (системный объект) в данном понимании – «некоторая часть окружающего мира, рассматриваемая человеком как единое целое» [91, с. 4]. Кроме того, взаимодействуя с другими системами, и сами системы могут выступать как системные объекты. В качестве системного объекта может рассматриваться и некоторый процесс – как изменение свойств объекта с течением времени.

При изучении понятия системы наиболее наглядными являются примеры из естественных областей – системные объекты живой и неживой природы. Можно предложить обучаемым для обсуждения следующие проблемно-ориентированные вопросы: «Является ли системой груда камней?», «Является ли системой грядка овощей?», «Является ли системой набор мебели в комнате?» и т. п. В обсуждении необходимо обязательно требовать обоснование собственной позиции, причём в процессе обоснования могут дополняться и развиваться сами проблемно-ориентированные вопросы. Пример рассуждений: «Груда камней, конечно, не является системой – она не обладает интегративными свойствами. Но если груда камней представляет собой курган, то для учёного-археолога это, безусловно, система». Дальнейшее развитие эта задача получает после вопроса: «А является ли курган системой для обычного человека?». Этим вопросом можно подвести обучаемых к осознанию включенности субъекта, объекта исследования и отношений между ними в единую систему, что является характерным, по мнению В.С. Степина, для постнеклассического типа научной рациональности [146].

Элемент (компонент) системы можно рассматривать как один из объектов в составе системы. Любой элемент системы имеет входы и выходы. Связь между элементами системы осуществляет преобразование выхода одного элемента во вход другого.

Закон преобразования входов в выходы представляет собой функцию элемента системы, а сам процесс преобразования называется – функционированием. Функция может описываться математически и, в этом случае, мы имеем математическую функцию. Система взаимосвязанных математических функций, ориентированных на решение какой-либо задачи образует математическую модель решения задачи [53]. Систему можно описать в виде, так называемого, «чёрного ящика» – указать её входы и выходы, а также зависимости между ними [61, с. 64].

Любая система функционирует во внешней среде, испытывая на себе воздействия последней. Таким образом, под описанием системы следует также понимать указание состава системы, связей между ее элементами и связей системы с внешней средой [53, с. 49].

Структура системы – внутренняя организация системы определяется составом и совокупностью связей, отражает наиболее существенные взаимосвязи между элементами, которые обеспечивают существование системы в целом. В частности, Н.Н. Поспелов в формировании мыслительных умений у старшеклассников подчёркивает необходимость анализа не только элементов и свойств системы, но и системных связей и отношений [123].

Системы включают в себя меньшие системы – подсистемы и являются частью более крупных систем – надсистем. Подсистема – часть системы, осуществляющая относительно независимые функции в рассматриваемой системе. Подсистема представляет собой систему нижележащего уровня иерархии в структуре системы. Надсистема – система вышележащего уровня иерархии, включающая в себя рассматриваемую систему.

При рассмотрении структуры системы желательно акцентировать внимание на следующем вопросе: «Что будет с системой, если убрать тот или иной элемент в структуре системы?». Необходимо учитывать, что для иллюстрации ответа на этот вопрос не всегда наглядны примеры технических систем. Например, удаление файла с диска не приводит к изменению интегративных свойств файловой системы – обеспечения сохранности информации на диске в целом. Вместе с тем, примеры из биологии, химии, физики наглядно демонстрируют, что изменения в структуре системы обязательно приводят к изменению или, в частном случае, утрате интегративных свойств объекта. Таким образом, изменение интегративных свойств системы невозможно без изменения структуры или взаимосвязей элементов в системе. Изменение интегративных свойств системы возможно и под влиянием внешних воздействий, но, в любом случае, изменяется либо компонентный состав системы, либо характер взаимосвязей.

Еще одним видом структуры, помимо иерархической, является сетевая структура, подразумевающая сетевой характер взаимодействия систем [65]. Примеры сетевых структур – «паутин» можно обнаружить в содержании разных предметных областей – например, в информатике:

сетевая файловая система, сетевая модель баз данных, сетевая топология компьютерной сети.

Рассмотрение иерархических и сетевых структур удобнее всего осуществлять с помощью графа – специального средства для наглядного представления структуры системы, состоящего из вершин, связанных дугами или рёбрами [61, с. 79].

Любой системный объект в структуре системы имеет имя и обладает определенным набором свойств. Мера количественного описания того или иного свойства называется параметром. Набор конкретных значений параметров в определенный момент времени образует состояние системного объекта, а изменение параметров в зависимости от условий с течением времени называется поведением системного объекта.

Следующим важным понятием системного подхода является понятие прогноза. Под прогнозом понимают предвидение, предсказание о возможном состоянии системы в будущем [53]. В.В. Черников для старшеклассников определяет прогнозирование как процесс получения информации о возможном будущем состоянии системы на основе анализа предыдущего, прошлого её состояния [169]. Понятие прогноза характерно для динамических систем и раскрывается в математическом моделировании различных процессов.

Содержательный компонент системного мышления, помимо базовых системных понятий, должен включать в себя наиболее общие представления о некоторых системных закономерностях. Анализ литературных источников [1;

4;

8;

18;

142;

157;

181] позволил нам выделить следующие положения:

1. Системы различной природы подчиняются общим законам организации.

2. Любые системы являются частью более крупных систем и, в свою очередь, включают меньшие системы – подсистемы (иерархия систем).

3. Системы обладают интегративными (эмерджентными) свойствами, то есть свойствами, отсутствующими, как у отдельных элементов системы, так и у суммы этих элементов.

4. Интегративные свойства системы зависят от структуры и взаимосвязей между элементами.

5. Вместо единственной причины, непосредственно вызывающей некоторое следствие, выделяют целую группу факторов (системная детерминация).

Всеобщий характер этих принципов, их применимость к системам любого типа заставляют нас думать, что без понимания этих принципов системное мышление невозможно. Вместе с тем, продуктивное системное мышление современного человека немыслимо и без учёта более частных системных закономерностей, применимых к различным видам систем: функциональным, кибернетическим, самоорганизующимся системам. Об этих принципах также идёт речь в нашем исследовании, глубокое их изучение, по нашему мнению, более целесообразно на этапе профессионального образования, на материале конкретной предметной области. К числу таких принципов нами были отнесены следующие [23;

107]:

1. Системы имеют цель – состояние, при котором система пребывает в равновесном положении. Обратные связи смещают систему к цели.

Системы функционируют и развиваются в процессе достижения цели.

2. В основе функционирования и развития сложных систем лежит взаимодействие противоположностей.

3. Любые воздействия на сложные системы имеют побочные (не всегда положительные) эффекты («лекарство оказывается страшнее болезни»).

4. Чем выше сложность системы и чем значительнее воздействие на систему, тем больше она сопротивляется переменам и тем меньше эффект.

5. Незначительное (часто неочевидное) внешнее воздействие на систему приводит к весьма ощутимому результату, в то время как интенсивные воздействия вызывают гораздо меньший эффект.

6. Эффект воздействия на сложные системы проявляется с задержкой – чем более сложна система, тем больше задержка.

7. Системы имеют «пределы роста» – у каждой системы есть свой оптимальный размер.

Перечисленные выше закономерности, по-видимому, играют в системном мышлении роль эвристик – они облегчают процесс решения сложных практических задач, сужают область поиска решения.

Рассмотренные выше принципы необходимо учитывать, также, при построении новых систем или при разработке моделей систем или процессов. С другой стороны, наглядное представление о целом ряде системных закономерностей можно получить только в процессе компьютерного моделирования реальных систем или процессов.

Переходя к рассмотрению вопросов моделирования в курсе информатики необходимо, прежде всего, определиться с понятием модели. Согласно исследованию Н.В. Макаровой [91, с. 8]: «Модель – аналог (заместитель) оригинала (объекта), отражающий некоторые его характеристики». На наш взгляд, следует особенно подчеркнуть, что модель отражает не некоторые случайные характеристики объекта оригинала, а такие характеристики, которые являются наиболее существенными с точки зрения исследования объекта. Изучив понятие модели, рассмотрим некоторые, наиболее общие, классификации моделей.

В самой общей классификации [16] выделяют два типа моделей:

материальные (натурные) и идеальные (абстрактные). Материальные модели хорошо знакомы обучаемым и они без труда могут привести множество примеров таких моделей: модель автомобиля, модель самолета в аэродинамической трубе, физическая модель маятника и др.

Идеальные модели непосредственно связаны с человеческим мышлением, воображением, восприятием. Наиболее ярким примером идеальных моделей являются произведения искусства: живопись, музыкальные, литературные произведения. По классификации А.В. Могилева, к идеальным моделям относят: вербальные (текстовые), математические и информационные модели [99, с. 82].

В курсе информатики имеют дело с информационными моделями.

Согласно определению Н.В. Макаровой информационная модель представляет собой целенаправленно отобранную информацию об объекте, отражающую наиболее существенные свойства объекта [91].

Таким образом, информационная модель, по сути – абстрактная модель, представляющая собой описание системного объекта на одном из языков кодирования информации (словесное описание, схема, чертеж, формула и др.). Набор свойств объекта-оригинала, который должен быть отражен в информационной модели, определяет цель моделирования.

Замена реального объекта-оригинала информационной моделью выполняется в процессе формализации. Формализация – важный этап моделирования, представляющий собой часто «далеко не тривиальную задачу» (С.А. Бешенков). Под формализацией понимают представление данных в текстовом, табличном, графическом виде – на любом языке описания или представления информации [16].

Наиболее известные классификации информационных моделей приводятся М.П. Лапчиком [81] и С.А. Бешенковым, Е.А. Ракитиной [16].

Согласно классификации М.П. Лапчика информационные модели подразделяются на следующие виды:

1. Графические – карты, схемы, чертежи, графики, графы.

2. Вербальные – описание объекта на естественном языке.

3. Табличные – электронные таблицы, реляционные базы данных.

4. Объектно-информационные модели – реализуются в объектно ориентированных средах программирования, объектно-ориентированном программном обеспечении.

5. Математические – реализуются средствами электронных таблиц, математических пакетов, языков программирования.

Более полной, на наш взгляд, является классификация моделей С.А. Бешенкова и Е.А. Ракитиной [16]. Дополнив эту классификацию, будем считать, что информационные модели можно подразделять по следующим признакам:

1. По характеристике объекта моделирования.

1.1. Структурные модели. Описывают элементы и взаимосвязи системного объекта.

1.2. Функциональные модели. Описывают функционирование системного объекта с целью достижения им интегративных свойств.

2. По учету временного фактора в модели.

2.1. Статические модели. Характеризуются тем, что среди параметров, описывающих модели, нет временного параметра.

Статические модели в виде графических, табличных, текстовых документов разрабатываются и используются при изучении информационных технологий.

2.2. Динамические модели. Описывают зависимость изменения свойств системных объектов от времени, а также от начальных и граничных условий, отражая, фактически, причинно-следственные связи.

Среди параметров динамических моделей обязательно присутствует временной фактор. Динамические модели рассматриваются в процессе моделирования средствами языков программирования или электронных таблиц.

3. По наличию случайных факторов.

3.1. Детерминированные модели. В такой модели каждому набору входных параметров однозначно соответствует определённый набор выходных параметров.

3.2. Стохастические (вероятностные) модели. Стохастическая модель учитывает случайные факторы, воздействующие на объект, или описывает процессы, предсказать поведение которых невозможно.

4. По роли управления объектом моделирования.

4.1. Прогностические модели. Необходимы для прогнозирования последствий воздействия на системные объекты.

4.2. Оптимизационные модели. Разрабатываются, чтобы определить наилучшие, оптимальные способы управления системными объектами.

Для одного и того же системного объекта можно создавать различные информационные модели. Отличие между моделями будет состоять в том, для каких целей разрабатывались информационные модели и какие свойства, с какой точностью и достоверностью будут в них отражены.

Выбор информационной модели зависит от целей моделирования и проблем, которые планируется решать в процессе исследования и использования информационной модели.

Ознакомление с наиболее общими системными представлениями целесообразно осуществлять на пропедевтическом этапе формирования системного мышления. Вместе с тем, глубокое усвоение системных принципов и закономерностей возможно только на последующих этапах, когда базовые системные понятия и закономерности выступают уже в качестве фундамента для деятельности по решению задач и выполнению творческих проектов.

Для ознакомления с основными, наиболее общими системными категориями преподаватель может использовать как традиционные объяснительно-иллюстративные методы, так и проблемные и эвристические методы [87;

95;

96]. Проблемное изложение подразумевает такое изложение материала преподавателем, которое включает в себя постановку проблемно-ориентированных вопросов (или задач), анализ условий, выдвижение гипотез, доказательство. В процессе такого изложения демонстрация системного стиля мышления преподавателем может сочетаться с активным диалогом – эвристической беседой с учащимися или студентами.

К определению базовых понятий системного подхода – понятию системы и интегративных свойств системы целесообразно подходить индуктивным путём. Например, можно предложить для обсуждения следующий проблемный вопрос: «Известно, что радиоприемник состоит из деталей. Ни одна из них не может превращать радиоволны в звук, а радиоприемник может. Почему?». В итоге, не касаясь устройства радиоприёмника, обучаемые самостоятельно делают предположение, что радиоприёмник является системой, а, следовательно, все детали радиоприёмника, соединённые некоторым образом обладают особым свойством превращать радиоволны в звук. Остается только дать определение этому «особому свойству» и, с целью переноса понятия в новые условия, попросить обучаемых привести примеры систем и их интегративных свойств.

Применение таких дидактических средств, как учебные видеофильмы или электронные презентации, существенно повышает наглядность и, соответственно, качество усвоения учебного материала. В связи с появлением новых средств обучения – интерактивных досок, представляет ценность использование презентаций, созданных в среде программного обеспечения, поставляемого в комплекте с оборудованием интерактивной доски. В частности, программный пакет Smart Notebook обладает не только основными возможностями Microsoft Power Point, но и дополнительно позволяет в процессе демонстрации перемещать текстовые или графические объекты на экране, что может оказаться необходимым, например, для организации эвристической беседы. Кроме того, появляется возможность подачи материала в виде семантического графа понятий с последующей детализацией (Н.И. Пак [113, с. 67]).

Применение нелинейных структур представления знаний в виде семантического графа, помимо наглядного представления, даёт возможность обобщить и систематизировать знания, что соответствует дидактическому принципу содержательного обобщения на всех уровнях.

В качестве форм контроля на данном этапе могут использоваться различные виды фронтального опроса, тестирование на узнавание и различение базовых системных понятий. Помимо традиционных форм контроля можно использовать и недирективные формы, основанные на элементах рекурсивного подхода [113, с. 106], такие как, например, разработка и использование тестов или заданий для взаимопроверки.

Рекурсивный подход подразумевает разработку учащимися или студентами таких дидактических элементов, которые могут в дальнейшем использоваться другими обучаемыми при изучении курса:

презентаций по различным аспектам моделирования, тестов для взаимопроверки и т. п. Усвоение системных понятий в процессе выполнении таких работ идёт одновременно с изучением информационных технологий. Таким образом, самостоятельное выполнение заданий на основе рекурсивного подхода также способствует формированию системного мышления.

Основной этап технологии базируется на анализе, формализации и решении специально подобранных задач методом компьютерного математического моделирования. По мнению В.М. Казиева, общая схема моделирования включает в себя следующие этапы [63, с. 40]:

1. Построение модели.

2. Исследование модели.

3. Использование модели.

Задача построения модели наименее формализуема, так как не существует одинаковых алгоритмов для построения моделей любых видов. Исследование модели более формализуемо – существуют методы для исследования моделей различных классов. Использование модели – наиболее простая и конкретизируемая задача. При использовании модели производится перенос полученных результатов на исследуемый системный объект – делаются выводы о состоянии или поведении объекта-оригинала. В нашем исследовании мы будем придерживаться приведённой выше схемы в качестве основы, уделяя особое внимание первому этапу – этапу построения моделей, а на этапе построения – анализу условия задачи и её формализации.

Согласно Н.В. Макаровой [90], общая схема моделирования представляет собой последовательность четырёх этапов:

1. Постановка задачи.

2. Разработка модели.

3. Компьютерный эксперимент.

4. Анализ результатов.

На наш взгляд, эта схема удачно подходит для моделирования посредством информационных технологий в среде прикладных офисных пакетов, но для математического моделирования она требует уточнения.

Дополнив схему Н.В. Макаровой этапами математического моделирования из работ И.Г. Семакина, Е.К. Хеннера [62] мы выделяем следующие основные этапы моделирования систем:


1. Анализ условия задачи и определение целей моделирования.

Рассматриваются исходные системные объекты и взаимосвязи между ними. При постановке целей моделирования выделяются наиболее существенные, с точки зрения моделирования, свойства системных объектов, а также те свойства, которыми можно пренебречь.

2. Составление списка параметров модели, разделение их на входные и выходные параметры, константы. Обучаемые должны уметь выделять, систематизировать параметры модели. Для математического описания моделей может использоваться большое количество переменных, каждая из которых имеет своё имя и тип. Понятие «типы данных» является универсальным, – о типах данных говорят не только при изучении языков программирования, но и в электронных таблицах, математических пакетах, в средах визуального моделирования («Stratum 2000»).

3. Построение математической модели. Включает в себя выбор метода решения, разработку алгоритма и создание математического описания либо на языке программирования, либо в среде электронных таблиц на языке формул и функций. Разработка компьютерной модели в «Stratum 2000» представляет собой, по сути, визуальное конструирование системных объектов и связей между ними, математическое описание которых задаётся в свойствах объектов-имиджей.

4. Вычислительный эксперимент. В общем случае вычислительный эксперимент включает в себя не только расчёт модели в заданных пределах, но и подразумевает возможность выполнить вычисления пошагово, просматривая состояние модели при определённых параметрах.

5. Анализ адекватности модели. Адекватность модели оригиналу обсуждается в активном диалоге с учащимися или студентами – рассматриваются различные точки зрения на результат моделирования. В случае несоответствия результата поставленным целям осуществляется корректировка модели в целом [144].

С.А. Бешенков и Е.А. Ракитина считают, что адекватность модели – понятие, имеющее ярко выраженный личностный характер. Адекватность модели, по их мнению, определяется [16]:

1. Общими мировоззренческими установками личности.

2. Степенью подобия объекту моделирования.

3. Уровнем соответствия целям моделирования.

По мнению авторов, адекватность модели необходимо не только обсуждать в дискуссиях с учащимися, но, при этом, просматривать отношение к модели разработчика, потребителя модели (для кого предназначалась модель) и стороннего наблюдателя.

В процессе моделирования могут образовываться различные обратные связи, – обучаемые могут при необходимости вернуться на любой из этапов моделирования, изменить любые параметры или структуру модели, подкорректировать цели моделирования. Эта возможность обеспечивается управлением процессом обучения со стороны преподавателя и применением специального программного обеспечения, позволяющего легко изменять любые параметры и структуру модели («Stratum 2000»).

Таким образом, формирование системного мышления в рамках предлагаемой технологии осуществляется в процессе поэтапного решения задач методом компьютерного моделирования. Разработка системы таких задач и её апробирование в учебном процессе является одним из аспектов, определяющих практическую значимость данного исследования [10;

140].

Многие учёные отмечают, что задачи, рассматриваемые сегодня в рамках традиционного обучения информатике, имеют невысокий развивающий потенциал. По мнению З.В. Семеновой, например:

«…задачи по информатике, использующиеся в настоящее время, в большинстве случаев не направлены на развитие мышления обучаемых, хотя активизация творческой активности и развитие мышления являются на сегодняшний день приоритетным направлением модернизации средней и высшей школы» [132, с. 14]. Решение этой проблемы Ю.В. Соловьева, в своём исследовании, посвящённом структурированию систем задач [140], видит не в дополнении системы задач по дисциплине отдельными сложными задачами с развивающей функцией, а в изменении структуры уже имеющихся задач с точки зрения смещения образовательной функции задач на развивающую.

Развивающие задачи, в соответствии с принципом проблемности, должны представлять определённую трудность для обучаемых – содержать в себе некоторую проблемную ситуацию. По определению И.А. Ильницкой: «…проблемная ситуация характеризует определенное психическое состояние ученика, возникающее в процессе выполнения задания, которое помогает ему осознать противоречие между необходимостью выполнить задание и невозможностью осуществить это с помощью имеющихся знаний;

осознание противоречия пробуждает у учащихся потребность в открытии (усвоении) новых знаний о предмете, способе или условиях выполнения действия» [60, с. 26].

В нашем исследовании некоторую трудность для обучаемых составляла формулировка условия задачи на естественном, «бытовом»

языке. Естественный язык в отличие от формальных языков (например, языков программирования) допускает некоторую избыточность или наоборот, недостаточность информации [11], что даёт возможность анализировать условие задачи с позиций системного подхода, выявляя в задаче системные свойства и взаимодействия. Преподаватель может лишь наводящими вопросами подталкивать учащихся или студентов к разрешению возникающих у них противоречий. В качестве таких наводящих вопросов могут быть следующие проблемно ориентированные вопросы:

1. Какие системы можно выделить в данной задаче?

2. Какими интегративными свойствами обладают выделенные системы?

3. Опишите структуру выделенной системы.

4. Как взаимодействуют друг с другом выделенные в задаче системы (или компоненты системы)?

5. Как взаимодействует выделенная в задаче система со средой?

6. Какова цель моделирования в данной задаче?

7. Какие виды моделей используются в процессе решения задачи?

8. Назовите основные этапы моделирования в процессе решения задачи?

9. Какие свойства системы обязательно необходимо учитывать в процессе решения задачи?

10. Какими свойствами системы можно пренебречь в процессе решения задачи?

11. Что означает «адекватность модели»?

12. Оцените адекватность разработанной модели.

В случае избыточности информации в условии задачи, отвечая на вопросы преподавателя, обучаемые выделяют системы и их компоненты, системные свойства и взаимодействия и затем уже приступают к моделированию. В случае недостаточности – выполняется расширение формулировки задачи с целью построения информационной модели.

Для обеспечения возможности индивидуализации и дифференциации обучения была разработана классификация задач, ориентированных на формирование системного мышления в курсе информатики. При разработке классификации мы опирались на таксономию Блума (B.S. Bloom) [186], которая представляет собой иерархически организованный список мыслительных умений (таблица 5). В таксономии Блума подразумевается, что каждое мыслительное умение более высокого уровня включает в себя предшествующие ему умения.

Таблица Таксономия мыслительных умений (B.S. Bloom) Умение Проявление умения Знание Запоминание и воспроизведение понятий. Знание дат, событий. Знание основных принципов. Владение материалом дисциплины в целом Понимание Понимание информации. Преобразование информации в новом контексте. Интерпретация и сравнение фактов.

Систематизация, группировка, выявление причинно следственных связей. Предсказывание последствий Применение Использование информации. Применение методов, концепций, теорий в новых условиях. Решение задач с использованием полученных знаний или умений Анализ Видение существенных свойств объектов. Организация частей в рамках целого. Распознавание скрытых свойств или взаимодействий. Выделение компонентов системы Синтез Использование известных принципов для создания чего либо нового. Обобщение полученных фактов (результатов). Установление связей в знаниях из разных областей. Предсказывание, представление заключений Оценка Сравнение идей. Оценка значимости теорий, представлений. Выполнение выводов с опорой на аргументацию. Проверка доказательств. Признание субъективности В рамках нашего исследования была разработана классификация задач, ориентированных на формирование системного мышления.

Критерий классификации – формирование у обучаемых в процессе решения задач системных понятий и умений определённого уровня, причём задачи более высокого уровня подразумевают умения и навыки предыдущих уровней. Далее приведём описание типов задач, используемых в данном исследовании:

1. Задачи на узнавание и различение систем. Решение задач такого типа возможно на основе эмпирико-системного уровня системности мышления.

2. Задачи на анализ и выделение системных свойств и взаимодействий. Задачи этого типа требуют понимания некоторых системных принципов – принципов иерархии и интегративных свойств системы. Решение задач этого типа опирается на интегративно системный уровень мышления.

3. Задачи на применение закономерностей функционирования и развития систем. Применяя известные закономерности, обучаемые могут осуществлять простейшее прогнозирование или оптимизацию. Анализ и решение задач этого типа осуществляется в совместной деятельности учащихся (или студентов) и педагога. Решение таких задач требует понимания основных системных закономерностей и опирается на интегративно-системный уровень системности мышления.

4. Задачи на построение моделей систем на основе заданных системных свойств и взаимодействий. Задачи представляют собой творческие проекты или исследовательские работы на конструирование и исследование моделей систем и требуют элементов конструктивно системного уровня системности мышления.

5. Задачи на перенос моделей, построенных для одних систем, на другие системы. Задачи этого типа предполагают не только конструирование моделей, но и их использование – перенос в новые условия и могут базироваться на задачах третьего и четвертого типов.


Задачи представляют собой творческие проекты и исследовательские работы, их решение опирается на конструктивно-системный уровень системности мышления.

Первые два типа задач в приведённой выше классификации – на знание и понимание системных категорий и принципов. Задачи третьего типа – на применение системных закономерностей в совместной с преподавателем учебной деятельности. Задачи четвертого типа – применение полученных знаний и умений в самостоятельных творческих проектах. Задачи пятого типа также предусматривают применение полученных знаний и умений, но уже в новых условиях. Анализ и синтез являются базовыми умственными умениями, которые необходимы при решении любых мыслительных задач. Оценка осуществляется при решении всех типов задач, но она особенно важна на творческом этапе при выполнении творческих проектов или исследовательских работ.

Необходимо отметить, что, по нашему мнению, приведённая классификация носит межпредметный характер и может быть перенесена на материал других предметных областей.

Задачи первого и второго типов целесообразно решать на пропедевтическом этапе. Задачи первого типа представляют собой, по сути, проблемные вопросы, в процессе обсуждения которых преподаватель подталкивает обучаемых к «открытию» ими основных понятий системного подхода. Задачи этих типов могут использоваться, также, с целью диагностики системности мышления – анализ этих задач приведён нами в следующем параграфе, посвящённом организации опытно-экспериментальной работы.

В процессе подбора задач третьего типа для данного исследования был выполнен анализ учебно-методической литературы по теме моделирования в курсе информатики [61;

63;

81;

90;

99;

112;

159];

выбраны и переработаны задачи из различных предметных областей – физики, биологии, экологии. В процессе решения каждой задачи обучаемым задавался ряд проблемных вопросов. Характер ответов показывал, насколько мы приближались к цели – повышению уровня системности мышления.

На творческом этапе учащиеся или студенты выполняют творческие проекты или исследовательские работы [34;

41;

115;

120;

143;

167], представляющие собой задачи четвёртого и пятого типов из приведённой ранее классификации. Далее подробнее рассмотрим особенности использования метода проектов с целью формирования системного мышления.

Метод проектов возник в двадцатые годы XX века в США, он связан с идеями американского философа и педагога Дж. Дьюи [49], а также его ученика У.Х. Килпатрика. В США, Великобритании, Бельгии и ряде других стран этот метод приобрёл в настоящее время широкое распространение. Проектная деятельность характеризуется определённой степенью самостоятельности, новизной, личностной значимостью проектов для обучаемых [115;

120]. Работа над проектом стимулирует познавательную активность старшеклассников – выполнение проекта невозможно без привлечения дополнительных источников информации.

При подготовке творческих проектов школьники и студенты учатся ставить цели, формулировать задачи, планировать собственную деятельность, искать и систематизировать необходимую информацию (например, используя сеть Интернет), в результате чего у них, попутно, формируются общеучебные умения и навыки.

Творческие проекты и исследовательские работы, выполняемые на занятиях по информатике, затрагивают не только когнитивную, но и эмоционально-мотивационную сферу, позволяют выявить и в какой-то мере сформировать у учащихся коммуникативные навыки, умения работать в группе [115;

120;

167]. Педагог при таком подходе выступает как консультант, помощник, высказывает собственное мнение, но, при этом, не имеет права навязывать свою точку зрения. Речь преподавателя не должна представлять собой монолог – только активное обсуждение проблем вместе с обучаемыми, в соответствии с выделенным нами ранее принципом диалогичности стимулирует мыслительную деятельность учащихся или студентов в группе.

На творческом этапе приобретают особую ценность групповые формы деятельности. По мнению Л.С. Выготского: «Коллективные формы сотрудничества предшествуют индивидуальным формам поведения, вырастающим на их основе, и являются их прямыми родоначальниками и источниками их возникновения» [31, с. 203]. Групповое обсуждение и анализ результатов моделирования в форме защиты творческих проектов позволяет выявить и показать обучаемым образцы системного стиля мышления на примере анализа выполненных творческих работ.

В рамках данного исследования творческие проекты подразумевают конструирование моделей систем, а исследовательские работы – исследование построенных моделей, причём в качестве моделей для исследования могут выступать модели из задач третьего типа, построенные совместно с преподавателем по известным закономерностям (например, модели динамики популяций). Кроме того, творческие проекты, как правило, подразумевают и определённую исследовательскую работу. Рассмотрим далее более детально методические вопросы организации проектной деятельности в курсе информатики с целью формирования системного мышления.

Перед началом работы над проектами обучаемым предлагается наиболее общая ориентировка: совместно с преподавателем выделяются цели и задачи работы, определяется время на выполнение проектов.

Преподаватель может продемонстрировать лучшие проекты, и, показывая возможный результат, дополнительно заинтересовать, мотивировать обучаемых.

Темы проектов могут либо распределяться преподавателем с учётом индивидуальных особенностей учащихся или студентов, либо предлагаться на выбор. Выбранная тема проекта определяет средства для его реализации, например, модели, содержащие таблицы или графики, удобнее разрабатывать в электронных таблицах, игровые модели целесообразнее создавать с помощью языков программирования.

Выполнение творческих проектов возможно как в форме самостоятельной работы, так и в групповой деятельности обучаемых. В соответствии с методикой «обучение в сотрудничестве» [120] для выполнения наиболее сложных и объёмных работ формируются малые группы (микрогруппы) численностью два-три человека [171;

170]. Малые группы комплектуются с учётом индивидуальных и психологических особенностей, пожеланий учащихся или студентов. В составе каждой такой малой группы должны быть как слабые, так и сильные обучаемые для того, чтобы сильные в процессе работы могли помогать слабым.

Поощряется общение по теме проекта в микрогруппе, таким образом, часть вопросов при работе над проектом решается без участия преподавателя. У преподавателя появляется возможность работать с наиболее отстающими обучаемыми.

Далее, учащиеся (или студенты) в малых группах составляют план работы над проектом и самостоятельно, без вмешательства преподавателя распределяют обязанности. Результат общий и зависит от вклада каждого члена малой группы, поэтому все вопросы решаются сообща и, как правило, никаких конфликтов не возникает – общность цели повышает мотивацию к деятельности.

Выполнение творческих проектов требует поиска и систематизации дополнительной информации из разных областей знаний, таким образом, на творческом этапе наиболее ярко проявляется межпредметность информатики. Самостоятельный поиск материала по теме проекта в учебной или справочной литературе можно предложить в качестве домашнего задания или обучаемые могут осуществлять такой поиск непосредственно на занятиях, используя ресурсы сети Интернет.

В процессе проектной деятельности преподаватель осуществляет контроль промежуточных результатов и отслеживает работу в микрогруппах, но приходит на помощь только в затруднительных ситуациях и может высказать только наиболее общие рекомендации, но не готовое решение. С другой стороны, если работа в микрогруппе явно не складывается, преподаватель сохраняет за собой право предлагать обучаемым индивидуальные задания, тем самым стимулируя их для дальнейшей самостоятельной работы.

По завершении работы производится защита проектов. Каждый участник микрогруппы должен владеть всем учебным материалом по теме, уметь объяснить не только свою часть работы, но и то, что делали другие члены группы. Во время защиты учащиеся или студенты учатся отстаивать свою точку зрения (даже если она не совпадает с точкой зрения преподавателя), аргументировано объяснять свою позицию. После защиты проводится обсуждение работ, преподаватель отмечает успехи учащихся, причём оценивается не только готовый продукт – выполненный проект, но и организация работы внутри микрогруппы.

Преподаватель может обратить внимание обучаемых на то, что малая группа, в которой они работали, представляет собой, по сути, систему, где каждый участник – компонент этой системы, а результат взаимодействия в группе – интегративные свойства системы.

Подводя итог, можно выделить следующие этапы разработки проекта:

1. Совместная с преподавателем постановка цели и задач.

2. Составление учащимися или студентами плана работы над проектом.

3. Поиск и систематизация необходимой для выполнения проекта информации.

4. Работа над проектом – конструирование и исследование моделей систем.

5. Защита и обсуждение творческих проектов в группе.

Таким образом, на основном и творческом этапах разработанная технология ориентирована на повышение уровня системности мышления в процессе решения задач компьютерного математического моделирования. Математическое моделирование даёт возможность исследовать реальные системы или явления как модели, используя в качестве средств специальное программное обеспечение, которое мы рассмотрим далее.

Учебные программы по курсу информатики конца 80-х начала 90-х годов XX века были ориентированы на математическое моделирование посредством алгоритмических языков структурного (или процедурно ориентированного) программирования (Basic, Pascal, C++ и др.).

Разработка простейших математических моделей в среде Turbo-Pascal, по оценкам многих педагогов, часто обладает большим развивающим потенциалом, чем моделирование в визуальных средах. Вместе с тем, разработка сложных и объёмных проектов в Turbo-Pascal требует значительных затрат времени на программирование ввода-вывода, оформление интерфейса программы, отладку.

С течением времени на смену классическим языкам процедурно ориентированного программирования пришли объектно ориентированные системы и среды программирования (Microsoft Visual Basic, Borland Delphi, Lasarus, Borland C++ Builder и др.), которые, вбирая в себя основные принципы структурного программирования, базируются уже на принципиально иных подходах: инкапсуляции, наследования, полиморфизма. Освоение идеологии объектно-ориентированного программирования немыслимо без элементарных системных представлений – понятия класса, объекта, свойств объекта, методов, событий имеют системный характер. С другой стороны, изучение объектно-ориентированного программирования в визуальной среде способствует формированию системных понятий и умений [156]. Любая среда визуального программирования является удачной иллюстрацией взаимодействия системных объектов. Каждый визуальный компонент в этой среде (форма, радиокнопка, флажок и др.) представляет собой объект с набором свойств, которые описываются определёнными параметрами;

а также методов, которые детерминируют поведение объекта в процессе выполнения программы. Взаимодействие такого объекта с внешней средой (пользователем программы) осуществляется в процессе обработки различных событий (рисунок 2).

Существуют работы, в которых исследуется обучение объектно ориентированному и визуальному программированию в базовом курсе информатики общеобразовательной школы (И.В. Рожина, 2002) [128].

Вместе с тем, проблема, на наш взгляд, состоит в том, что в ограниченном временными рамками школьном курсе «Информатика и ИКТ» полноценное изучение объектно-ориентированного программирования на базовом уровне не представляется возможным. В то же время в профильном и дополнительном образовании школьников, а также в обучении студентов вуза использование объектно ориентированных визуальных сред программирования является вполне обоснованным (С.М. Окулов, Н.Д. Угринович) [110;

156].

Рисунок 2. Объектно-визуальная среда программирования Lasarus В качестве средств математического моделирования могут выступать специализированные математические пакеты (Mathcad, Mathlab, Derive, Maple, Mathematica, Scilab и др.) или электронные таблицы (Microsoft Excel, OpenOffice.org Calc и др.). Прикладные математические пакеты (рисунок 3) достаточно сложны для учащихся, их полноценное изучение в общеобразовательной школе, на наш взгляд, нереально.

Рисунок 3. Математический пакет Mathcad Электронные таблицы (рисунок 4) позволяют решать широкий круг математических задач, причём некоторые дополнительные возможности, такие как «Подбор параметра» или «Поиск решения» в Microsoft Excel скрывают сложные вычислительные процедуры. Моделирование в среде электронных таблиц рассматривается во многих учебных пособиях по информатике как альтернатива моделированию посредством языков программирования [90]. Кроме того, электронные таблицы позволяют наглядно представлять данные и формулы для вычислений в табличной форме, быстро строить по этим данным графики и диаграммы.

Наряду с языками программирования и электронными таблицами существует еще одна категория программного обеспечения, значение и место которой в школьном курсе информатики пока еще не оценено в полной мере – это среды визуального моделирования (или среды объектно-ориентированного проектирования). Среда визуального моделирования «Stratum 2000» – это программное средство для моделирования систем и процессов из различных областей знаний (физика, биология, астрономия, экология, экономика и др.), которое имеет интуитивно понятный пользовательский интерфейс и позволяет наглядно решать сложные задачи, математическое описание которых может выходить за пределы школьной программы (рисунок 5).

Рисунок 4. Электронные таблицы Microsoft Excel Рисунок 5. Среда визуального моделирования «Stratum 2000»

В среде «Stratum 2000» можно не просто быстро и легко разрабатывать модели из различных предметных областей, но и «оживлять» и «озвучивать» свои разработки. Среда предоставляет возможность не только анимировать созданные модели (например, вращение Земли вокруг Солнца), но включать в проекты видеофрагменты. Графические возможности «Stratum 2000» позволяют моделировать карты, планы, чертежи, макеты различных конструкций.

Для проверки знаний в среде «Stratum 2000» возможна разработка тестов и кроссвордов.

В состав «Stratum 2000» входит текстовый редактор, графический двухмерный и трехмерный редактор, база данных, база моделей, математический решатель, звуковой и видео проигрыватели, язык и другие средства. Любая модель в «Stratum 2000» разрабатывается в удобной визуальной среде конструирования как совокупность объектов – «имиджей» и связей между ними. Каждый имидж, помимо пиктограммы на экране, имеет определенный набор свойств. Поведение имиджа описывает «текст» – математические выражения или алгоритмы. Имиджи хранятся в библиотеках. Схема, составленная из имиджей, обладает интегративными свойствами, обусловленными связями имиджей.

Эффективность применения среды «Stratum 2000» достигается за счет сведения к минимуму ручного программирования и лёгкой модификации построенной системы. Уже на ранних стадиях разработки можно видеть результаты работы системы, анализировать и оценивать решение, при этом многие математические проблемы, связанные с численными методами оказываются скрытыми от разработчика моделей. В любой момент времени можно выполнить расчет модели в пошаговом или динамическом режиме. «Stratum 2000» позволяет изменять параметры модели даже во время выполнения – доступны просмотр и изменение значения любых переменных. При конструировании сложных моделей возможно использование графики, звука или видео, что существенно повышает наглядность разработок. Редактор трёхмерной графики позволяет работать с объёмными изображениями, встраивая их в создаваемую модель.

Таким образом, для решения задач математического моделирования в курсе информатики можно использовать следующие программные средства:

1. Языки и среды программирования (Turbo-Pascal).

2. Электронные таблицы (Microsoft Excel, OpenOffice.org Calc).

3. Среды визуального моделирования («Stratum 2000»).

4. Объектно-визуальные системы и среды программирования (Microsoft Visual Basic, Borland Delphi, Lasarus).

5. Математические пакеты (Mathcad, Mathlab и др.).

Последние две группы программных средств целесообразно использовать на уровне высшего профессионального образования.

Перечисленные выше программные средства предназначены для формирования системного мышления в рамках содержательной линии «Моделирование и формализация». Как отмечал М.П. Лапчик [81], эта линия является базовой и сквозной для всего курса информатики. Вместе с тем, возможно преподавание и других содержательных линий информатики с позиций системного подхода. Рассмотрим некоторые методические аспекты формирования системного мышления в рамках других линий курса информатики:

Линия информации и информационных процессов. Наряду с линией «Моделирование и формализация» эта линия также является базовой и сквозной для всего курса информатики, причём, по мнению М.П. Лапчика, особая сложность рассматриваемых понятий обуславливает неоднозначность их изложения у разных авторов [81].

Одним из возможных путей решения данной проблемы является изучение линии информации и информационных процессов с позиций системно-кибернетического подхода. Факультативное преподавание основ кибернетики для старшеклассников стало в свое время «фундаментом» для появления школьной информатики (А.П. Ершов, А.А. Кузнецов, В.С. Леднев) [51]. В содержательной линии «Информация и информационные процессы» целесообразно рассматривать взаимодействия между системами и их компонентами как процессы, связанные с обменом информацией [29].

Линия компьютера. В рамках этой содержательной линии персональный компьютер может рассматриваться как «двуединая система» [81, с. 215], состоящая из аппаратного и программного обеспечения. Аппаратная и программная составляющие компьютера также могут рассматриваться как системы. Действительно, в рамках этой линии сама терминология должна ориентировать обучаемых на изучение систем: «системный блок», «системное программное обеспечение», «операционная система», «файловая подсистема», «подсистема ввода вывода» и другие понятия имеют ярко выраженный системный характер.

В качестве учебных задач могут выступать задания на построение классификационных моделей по заданному признаку классификации, или наоборот, выявление классификационного признака в различных классификациях аппаратных или программных средств персонального компьютера. Например: классифицировать принтеры по типам используемых картриджей, классифицировать дисковые устройства по типам носителя информации и т. п.

Линия алгоритмизации и программирования. Значение программирования для развития мышления показано в исследованиях О.К. Тихомирова (1990) [153]. М.П. Лапчик подчёркивает, что в связи с усилением фундаментальных основ информатики повышается значение развивающей функции линии алгоритмизации и программирования [81].

Исходя из позиций системного подхода, любая программа может рассматриваться как система, отдельные процедуры которой выступают как взаимодействующие компоненты этой системы – подобный подход Э.Г. Скибицкий охарактеризовал как «процедурный стиль мышления»

[136]. Для формирования системного мышления в рамках этой содержательной линии могут быть полезны задачи на анализ текста («кода») готовых программ, а также задачи на поиск ошибок в чужих программах или заготовках преподавателя.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.