Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования) | Мир педагогики и психологии №6 (35) Июнь 2019

Возможности моделирования в образовательном процессе

Лукашенко Дмитрий Владимирович
доктор псих. наук, доцент, Научно-исследовательский институт ФСИН России, г. Москва, dim-mail-ru@mail.ru

Аннотация: В статье рассматриваются основные подходы и к интенсификации технологий обучения на основе внедрения в образовательные системы математического моделирования. Основное внимание в работе автор акцентирует на основных перспективах, которые позволят решать задачи по эффективной интеграции информационных технологий обучения в информационно-образовательную среду. В статье обобщен материал по исследуемой теме и представлены возможности использования моделирования в учебном процессе. Представлено моделирование информационных отношений субъектов в образовательном процессе. В данной статье предпринята попытка раскрыть основные элементы моделирования педагогических явлений. Представлены возможности от внедрения моделирования.
Ключевые слова: информационные технологии, образовательная деятельность, образовательная среда, цифровизация образования, моделирование в образовании

Lukashenko Dmitry Vladimirovich
doctor of psychological Sciences, associate Professor, Research Institute of the Federal Penitentiary Service of Russia, Moscow

Abstract: The article discusses the main approaches to the intensification of learning technologies based on the introduction of mathematical modeling into educational systems. The author focuses the main attention on the main perspectives that will allow solving the tasks of the effective integration of information technology training in the information and educational environment. The article summarizes the material on the topic under study and presents the possibility of using modeling in the educational process. The modeling of informational relations of subjects in the educational process is presented. This article attempts to uncover the basic elements of modeling pedagogical phenomena. Presents opportunities from the introduction of modeling.
Keywords: information technologies, educational activity, educational environment, computer technologies, digitalization of education, modeling in education

Направление цифровизации образования в настоящее время выходит на первый план. Рассматривая цифровое образование необходимо помнить и о процессах, которые позволят повысить эффективность образовательной деятельности в рамках реализации цифровых технологий.

В Программе «Цифровая экономика Российской Федерации» раздел I, утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 28.07.2017 г. № 1632-р [1], наряду с технологией искусственного интеллекта представлен концепт нейротехнологии. Данный концепт был представлен как одно из направлений «сквозных цифровых технологий», которые входят в рамки настоящей Программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Помимо этого, цифровизация образования набирает обороты и за рубежом. Уже сейчас стоит отметить Массачусетский технологический институт [2] который вручал в 2017 году цифровые дипломы. Это направление реализовывалось в соответствии с пилотным проектом «Блокчейн в образовании» [4].

На наш взгляд, при разработке структурной модели электронной информационно-справочной базы учебно-методического комплекса кафедры необходимо учитывать различные подходы к моделированию собственно образовательного процесса.

Следует отметить, что применение методов моделирования в педагогике правомерно, если в качестве объектов моделирования используются поддающиеся формализации явления.

Моделирование педагогических явлений позволяет сочетать качественный анализ со сравнительным количественным поэлементным описанием явления в рамках качественных закономерностей педагогических явлений.

Так, в качестве наглядного примера моделирования можно рассматреть информационные особенности взаимоотношений «Учитель-Ученик » и отношений в иерархической педагогической системе на этапах учебного процесса.

Для выявления особенностей таких отношений применим понятия к анализу образовательных технологий, когда Учитель (А) и Ученик (В) взаимодействуют в среде С на этапах учебного процесса.

Имея в виду стремление Учителя (А) увеличить количество систематизированной информации  IВ/А, «вкладываемой» в ученика (В), и нередкое стремление Ученика к скрытному дезориентированию (уменьшению контрольно-осведомляющей информации IА/В) и дезинформированию «шпаргалки»: IА/В< 0) Учителя, и даже к дезорганизации учебного процесса (пропуски занятий).

Можно прийти к выводу о том, что система образования - самоорганизующаяся система с проявлениями дезинформации и дезорганизации и склонностью к саморазрушению целесообразных информационных связей, ведущему к информационно-кибернетическому хаосу в образовательных технологиях. Кроме того, ограниченные ресурсные возможности Учителя и Ученика принципиально не могут «опустить» остаточную информационную неопределенность («недоученность») ученика ниже некоторого количественного предела. Желание уменьшить этот предел приведет ученика в другую Школу, а Школу – к совершенствованию методов обучения в условиях среды, включающей в себя профессиональную, социальную, физическую, духовную, психическую и ментальную составляющие.

Может быть, нечто подобное имела в виду А. Бейли рассматривая образование, как полный приключений поиск смысла жизни, включающий возможность обдумывания происходящего [3].

В рамках ИКС-подхода к анализу процессов обучения целью обучения будем считать уменьшение информационной неопределенности обучаемого путем приобщения его к совокупности систематизированных знаний, умений и навыков в предметно-информационной области.

Для аналитического описания информационных отношений между Учителем А и Учеником В будем считать, что информационная неопределенность НВ Ученика уменьшается с ростом квалификации Учителя, формы и качества обучения и уровня образования (от «априорного», через дошкольное, начальное и среднее к высшему – фундаментальному и специальному). При этом для представления количеств информационной неопределенности Учителя А и ученика В, открытых для среды С, в соответствии с третьей аксиомой информатики, будут справедливы соотношения:

Н_АВС = Н_А+ Н_В/А+ Н_С/АВ = ... .

При этом стороны А и В будут обладать количествами информации

I_А(t) =I_A/А + I_A/В + I_A/С ,     I_B(t)=I_В/В + I_В/А + I_В/С ,

а их текущая информационная неопределенность запишется соотношением следующего вида:

H_X(t) = H_X(t₀) – [I_X/Х(t) + I_X/Y(t) + I_X/C(t)],  t ≥t₀,

где X, Y соответствуют обозначениям Учителя или Ученика в сочетаниях, зафиксированных формулой.

В отличие от баланса (I_А + I_А/А = I_B + I_В/В) информационных отношений в закрытой АВ-структуре, в открытой АВ-структуре учитывается взаимодействие со средой: и Учитель и Ученик расходуют свой ресурс (I_С/Х) «на стороне» для совершенствования (+ I_X/C) своих знаний и более эффективного взаимодействия друг с другом.

«Искусственные реальности» в моделях отношений сторон

Подходы к исследованию условий, при которых происходит эскалация или деэскалация взаимоотношений сторон, с целью выявления возможностей воздействия на них, зародились в годы холодной войны. Первым шагом в таких подходах было, например, построение особой экспериментальной ситуации, называемой «искусственной реальностью», которая, не являясь моделью реальности, была бы игрой сторон А и В, отвечающей следующим требованиям:

достаточная реалистичность (адекватность) с отражением к ней множества свойств реальных взаимоотношений сторон;

существование точных описаний переменных и общего поведения сторон, единиц измерения и управляемых упрощений;

представляемая ситуация должна допускать ее декомпозицию на совокупность более простых, в том числе типовых, с относительно известными свойствами отношений сторон.

Графически «искусственную реальность» представляют ситуационной (табл. 1), отражающей состояния А и В и принятое распределение α_ij и β_km сил и средств обеспечения отношений сторон. При этом i, j, k, m = 1; 2, где «1» соответствует состоянию сотрудничества, а «2» - соперничеству, сторон, например, α₁₂ - количество сил и средств, выделенное А, на сотрудничество с В, находящейся в состоянии соперничества с А.

Таблица 1

Применительно к информационным состояниям и отношениям сторон А и В их вложения α_ij и β_km следует рассматривать как оплату количеств информации /дезинформации I_ij, I_km в соответствующих пересечениях строк и столбцов таблицы.

Известные трудности математического моделирования людей несколько упрощаются, если наложены ограничения на количество их свойств, отображаемых в моделях.

Таким образом, используя такой же метод можно исследовать и аналогичные процессы, например, когда объектом динамического моделирования выступают группа (один класс) учеников некоторой школы, обучающихся по нескольким дисциплинам, за каждой из которых закреплен один преподаватель (учитель).

В данном случае стоит учитывать, что разделение учеников может происходить на две подгруппы в зависимости от уровня знаний или подготовки по предметам обучения. Целью моделирования тогда соответственно является анализ динамики количественного состава подгрупп в зависимости от интенсивности общения учеников с учителями и между собой при заданных начальных условиях и коэффициентах эффективности.

1. Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Режим доступа: http://government.ru/docs/28653/ (Дата обращения: 23.05.2019).
2. MIT выпускает первые цифровые дипломы с использованием технологии Blockchain. Режим доступа: https://btcnovosti.com/news/mit-vyipuskaet-pervyie-tsifrovyie-diplomyi-s-ispolzovaniem-tehnologii-blockchain/ (Дата обращения: 20.05.2019).
3. Информатизация общества. Режим доступа: https://www.sites.google.com/site/efremovajtezuravleva/home/tema-issledovania (Дата обращения: 20.05.2019).
4. Алиса А. Бэйли. Образование в новом веке. Режим доступа: http://www.theosophy.ru/lib/educatna.htm (Дата обращения: 20.05.2019).
5. Blockchain in Education. Режим доступа: http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC108255/jrc108255_blockchain_in_education(1).pdf (Дата обращения: 23.05.2019).