Карты интеграции знаний в контексте проблемы автоматизированной обработки педагогической информации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Кафедра математики и информатики

ФГБОУ ВО «Смоленский государственный университет»

Карты интеграции знаний в контексте проблемы автоматизированной обработки педагогической информации

Knowledge integration maps in the context of the issue of automated pedagogical information processing

Бояринов Дмитрий Анатольевич

кандидат педагогических наук, доцент

Аннотация

В статье рассматривается понятие «карты интеграции знаний» как инструмент построения модели знаний учащегося. Наличие такого инструмента создает предпосылки для отслеживания динамики формирования знаний обучающихся, прогнозирования хода процесса обучения. Это, в свою очередь, служит основой для автоматизации отдельных элементов управления процессом обучения. В статье рассматривается понятие «карта концептов», указываются его недостатки применительно к рассматриваемой проблеме. Анализируются психологические основания для введения понятия «карта интеграции знаний». Отмечается связь между когнитивной деятельностью и категоризацией. Приводится структура рабочих листов карт интеграции знаний и этапы работы с картами интеграции знаний. Рассматриваются дидактические возможности карт интеграции знаний. Описываются возможности количественного анализа информации, содержащейся в картах интеграции знаний. Вводится понятие «многомерная карта интеграции знаний».

Boyarinov Dmitry A.

Assistant Professor at the Department of Mathematics and Computer Science, Smolensk State University, PhD in Education, Associate Professor

Abstract

The article deals with the concept of “knowledge integration maps” as a tool for building a student's knowledge model.

Such a tool creates the prerequisites for tracking the dynamics of forming students' knowledge, predicting the course of the learning process. This, in its turn, serves as the basis for automating certain elements of the learning process management. The article also discusses the notion of “concept map” and identifies its shortcomings in relation to the problem under consideration. The psychological basis for the introduction of the concept of “knowledge integration map” is analyzed in the article. The relationship between the cognitive activity and categorization is noted in the article. The structure of worksheets of knowledge integration maps and stages of work with knowledge integration maps are given. The didactic possibilities of knowledge integration maps are considered in the article. The possibilities of quantitative analysis of information contained in knowledge integration maps are described. The concept of “multidimensional knowledge integration map” is introduced in the article.

карта интеграция знание педагогический

Одна из главных тенденций, характеризующих современный этап развития общества в целом и системы образования в частности, - широкое внедрение информационно-коммуникационных технологий. Их использование в системе образования позволяет решать многие актуальные проблемы педагогики. Необходимым условием такого использования является наличие теоретических инструментов построения моделей тех объектов и сред, с которыми будут оперировать средства информационно-коммуникационных технологий. Наиболее эффективными с точки зрения использования таких технологий являются формальные языки моделирования. Их сравнительно большая эффективность обусловлена тем, что их использование создает предпосылки для разработки алгоритмов решения практических задач (в рассматриваемом контексте, из предметной области педагогики). Это, в свою очередь, позволяет ставить вопрос об автоматизации отдельных элементов педагогического процесса.

В современной зарубежной педагогике широко представлено понятие «карта концептов» (concept map). Согласно определению, приведенному А. Дж. Канасом (Alberto J. Canas), карта концептов - это графическое представление знаний, основными элементами которого являются понятия и отношения между ними [1, с. 5]. Карта концептов позволяет в удобной для восприятия форме отражать взаимосвязи, присущие изучаемому материалу.

С другой стороны, она (в случае, когда она создана самими обучающимися) позволяет определить текущую структуру знаний учащегося, то есть служат инструментом моделирования его знаний. Соответственно возникает вопрос, в какой мере и какими средствами возможно использование такой модели применительно к проблеме автоматизированной обработки педагогической информации. В первую очередь, речь идет об автоматизации обработки информации о текущем уровне знаний учащегося и о параметрах развития этого знания (динамика, направленность, связность отдельных концептов друг с другом).

Как отмечают некоторые современные исследователи [1; 2], карты концептов, понимаемые в рамках устоявшегося, приведенного выше определения, не позволяют в полной мере дать положительный ответ на поставленную проблему: «Однако ни один [из существующих] метод количественной оценки не может точно описать все различные формы информации, содержащейся в карте концептов» [3, с. 18'. Для преодоления отмеченного противоречия Б.А. Швиндеманн (Beat A. Schwendimann) в своей работе [3] развивает понятие «карты интеграции знаний» (knowledge integration map). Мы полагаем, что данное понятие может быть основой для разработки теоретического аппарата, позволяющего автоматизировать отдельные элементы педагогического процесса. Прежде всего дадим характеристику данного понятия, основываясь на трактовке Б. А. Швиндеманн.

Данные, наработанные школой когнитивной психологии Д. П. Аусубеля (D. P. Ausubel) [4], показали, что новые концепты должны быть связаны с уже утвердившимися в сознании концептами, освоенными субъектом ранее [1, с. 6]. Обучающиеся воспринимают новые концепции, интегрируя их в свою устоявшуюся систему понятий. Интеграция знаний предполагает, что концепты (далее наряду с понятием «концепт» будем использовать понятие «элемент знания», как синонимичное) должны быть представлены в нескольких взаимодополняющих контекстах. При этом должна быть обеспечена взаимосвязь между контекстами. Различные формы представления понятий (например, с использованием разнообразных средств визуализации) могут способствовать более прочному и полному усвоению учебного материала. Как подчеркнула в своей работе Б. А. Швиндеманн, основным качественным различием между «новичками» и экспертами в одной и той же области знания является отсутствие у первых интеграции, отсутствие перекрестных связей между элементами знания и ограниченное количество уровней иерархии в их представлении [3, с. 20]

По мнению Д. П. Аусубеля [4, с. 237], структурированность знаний является необходимым условием их личностной значимости. Соответственно, особую роль в обеспечении выполнения принципа осознанности в обучении приобретает иерархическое представление имеющихся и усваиваемых новых знаний. Положительный эффект в обучении можно получить, если в процессе создания обучающимся карт интеграции знаний они вынуждены менять формат представления элементов знания и связей между ними, что подчеркивает в своей работе Б. А. Швиндеманн [3, с. 20].

Дж. С. Брунер, Дж. Дж. Гудноу и Г А. Остин (J. S. Bruner, J. J. Goodnow, G. A. Austin) утверждают в своей работе, что «практически вся когнитивная деятельность связана и зависит от процесса категоризации» [5, с. 246]. Создание иерархических схем в процессе построения карт интеграции знаний, в частности в процессе сортировки и группировки взаимосвязанных элементов знания по категориям, может способствовать формированию интегрированных знаний. Карты интеграции знаний должны способствовать выявлению и подкреплению разнородных связей между элементами знания через пространственное расположение обозначающих их символов на конкретных уровнях иерархии (при их графическом представлении) [3, с. 21].

Приведем данную Б. А. Швиндеманн краткую характеристику различий карт интеграции знаний и карт концептов [3, с. 26]. Картам концептов присуще отсутствие весов элементов знания и связей между элементами знания. Также концепты всегда представлены на картах концептов иерархическим образом. Картам интеграции знаний присуще наличие весов у элементов знаний (связанных с так называемыми «фокусными вопросами», в терминологии А. Дж. Канаса [1, с. 5]) и связей между ними. При этом в картах интеграции знаний в отдельных случаях не используется неиерархическое размещение элементов знания.

Карты интеграции знаний ориентированы на то, чтобы предоставить обучающимся ограниченный количественно набор элементов знания, но создать при этом условия для самостоятельного включения в него новых связей и концептов. При этом появляется возможность сопоставления карт интеграции знаний, созданных различными обучающимися в рамках одной темы. Работа с ними начинается с выдачи обучающимся «рабочих листов» по данной теме [3, с. 22] Рабочие листы карт интеграции знаний (в электронном или печатном виде) состоят из пяти составных частей:

* фокусный вопрос;

* уровни иерархии, специфические для рассматриваемой предметной области;

* инструкции;

* данный список понятий (элементов знания);

* стартовая карта.

Стартовая карта содержит упомянутый выше минимальный набор элементов знания, который подлежит расширению в процессе самостоятельной деятельности обучающихся.

Работа с картами интеграции знания строится в соответствии со следующими этапами [3, с. 22]:

* формулировка фокусного вопроса;

* выбор ключевых элементов знания, позволяющих в совокупности адекватно отвечать на фокус-вопрос;

* разработка уровней иерархии, специфических для рассматриваемой предметной области;

* создание стартовой карты;

* управление учебной деятельностью по созданию карт интеграции знаний.

Карты интеграции знаний призваны, в частности, моделировать экспертное видение рассматриваемой предметной области. Как считает Б. А. Швиндеманн, при выполнении учебных заданий количество рассматриваемых элементов знания должно быть небольшим (около 10-20) для обеспечения эффективности учебной деятельности [3, с. 22]. Опыт, полученный нами ранее [6, с. 118-125], позволяет согласиться с данной оценкой.

Карты интеграции знаний могут выполнять различные дидактические роли и использоваться на разных этапах проектирования и реализации учебного процесса:

* в качестве инструментов разработки учебного плана - для определения основных понятий и взаимосвязей между ними [3, с. 33; 7, с. 160]

* в качестве инструментов обучения - для индивидуальной или коллективной учебной деятельности в процессе освоения нового учебного материала [3, с. 33];

* в качестве инструментов оценки уровня знаний у обучающегося - для выявления сформированных и несформированных связей между элементами знания, для оценки степени сформированности иерархии понятий, для описания общей структуры знаний учащегося в данный момент времени [3, р. 33; 7, с. 160]

Все эти дидактические возможности значимы с точки зрения обеспечения автоматизации отдельных элементов педагогического процесса [8] Но самым главным, на наш взгляд, является возможность получения количественной характеристики как отдельных элементов, так и структуры карты в целом (мы ранее неоднократно отмечали значимость данной проблемы [6, с. 129; 7, с. 161]). Заметим, что карта интеграции знаний представляет собой модель компетенций обучающегося по данной теме на данный момент времени.

Опишем возможности количественного анализа информации, содержащейся в картах интеграции знаний. Эти карты содержат целый ряд элементов, которые допускают количественную оценку: понятия, уровни иерархии, связи между понятиями, предложения ("propositions", в терминологии А. Дж. Канаса [1, с. 5]) и общая структура построенной модели. Количество элементов знания и связей между ними легко поддается подсчету, но оно не информативно применительно к оценке сформированности знаний. Большее количество взаимосвязей не обязательно означает в общем случае, что обучающийся имеет более сформированные знания, так как многие взаимосвязи могут быть некорректными или очевидными. Оценка количества уровней иерархии более информативна в этом плане [3, с. 24] так как выявление и осознание иерархии понятий обучающимся свидетельствуют о более высоким уровне знаний. Предложения (тройки вида «концепт - связь между концептами - концепт»), являющиеся значимыми утверждениями о каком-либо объекте или событии [1, с. 5] могут также описываться количественно.

Возможны различные стратегии количественной оценки предложений: можно оценивать все предложения одинаково, можно приписывать некоторым предложениям больше веса, чем другим, в зависимости от их значимости в данном материале. Можно вообще подсчитывать только количество самых важных предложений (индикативных, в терминологии Б. А. Швиндеманн [3, с. 25-26]). Показано [3, с. 24], что подсчет каждого отдельного предложения по шкале индивидуального предложения с четырьмя уровнями оценки (0-12-3) обеспечивает наивысший уровень валидности. При этом значение «0» приписывается ошибочным с научной точки зрения или нерелевантным (малозначимым) предложениям, значение «1» приписывается частично неверным предложениям, значение «2» приписывается правильным с научной точки зрения, но не существенным применительно к данной теме и значение «3» приписывается научно точным и существенным предложениям. Интегральный количественный показатель - «общая оценка точности» (представляющий собой арифметическую сумму весов всех предложений на карте) позволяет сравнить общее качество карт интеграции знаний различных обучающихся.

К недостаткам такого метода относятся большая ресурсоемкость в плане затрат времени (заметим, что этот недостаток преодолим при автоматизированной обработке карты) и равная оценка взаимосвязей между элементами знаний, свидетельствующих о глубоком понимании, и достаточно тривиальных. Один из возможных путей преодоления второго недостатка - использование знаний экспертов. Для этого можно использовать параметр, называемый оценкой конвергенции [3, с. 24]. Для получения значения этого параметра карта, построенная обучающимся, сравнивается с картой, построенной экспертом, - «контрольной картой».

Оценка конвергенции - это доля совпадающих предложений на двух сравниваемых картах из всех возможных предложений на контрольной карте. Так как карты интеграции знаний (как и любые карты концептов) могут содержать большое количество тривиальных связей, верных, но не обладающих существенным познавательным значением, то возникает идея количественного анализа только некоторых их них. Можно проранжиро- вать все имеющиеся связи между элементами знания по значимости и учитывать только те, которые обладают уровнем значимости, превышающим некоторое пороговое значение. Ранжирование и установление пороговых значений должен осуществлять эксперт. Результаты экспертного ранжирования фиксируются в так называемой «тестовой таблице».

Однако анализ только отдельных изолированных предложений без учета общей структуры не позволяет учитывать сетевые характеристики карты интеграции знаний. Соответственно возникает задача анализа сетевой структуры. Заметим, что она была уже решена нами ранее [7, с. 131-137] Сетевой анализ можно использовать для описания связности карты и относительной роли отдельных элементов знания на этой карте.

Наличие тестовой карты и тестовых таблиц позволяет достаточно просто автоматизировать анализ информации, содержащейся в картах, составленных обучающимися. Простой подход к автоматическому анализу состоит в прямом сопоставлении карты интеграции знаний, составленной обучающимся, с картой и таблицами, созданными экспертом. Данный подход не чувствителен к ситуации, когда карта для данного раздела учебного курса может быть создана не единственным способом. Такая ситуация является достаточно распространенной. Этот недостаток можно преодолеть за счет использования топологических свойств карт концептов. Еще один способ решения отмеченной проблемы - частотный анализ, при котором количественно описываются абсолютные частоты, с которыми повторяются те или иные элементы карты. Оценка частоты повторений предложений или коротких цепочек предложений позволяет описывать большее разнообразие альтернативных идей, чем прямое сравнение с экспертной картой [3, с. 36] Ранее нами и другими исследователями были разработаны алгоритмы автоматического анализа свойств карт без использования карт и иных материалов, созданных экспертами [3, с. 36; 7, с. 154-156; 8, с. 130-131].

«Перекрестные ссылки» (cross-links) обладают особым значением при анализе карт, поскольку они указывают на особо глубокую внутреннюю интеграцию всех разделов изучаемого материала [3, с. 35]. Под перекрестными ссылками, вслед за А. Дж. Канасом [1, с. 5], понимаем связи между элементами знания, относящимися к разным разделам (доменам) карты концептов. Перекрестные ссылки показывают, как концепт в одном домене (или в одной области знаний), отраженный на карте концептов, связан с понятием в другом домене этой же карты. Любые карты концептов ориентированы, в частности, на то, чтобы отражать только существенные, важные связи, поскольку не все возможные предложения одинаково значимы. Большее количество связей между отдельными элементами в карте не обязательно означает более глубокий уровень понимания учебного материала автором карты. Соответственно, при создании карты нет необходимости отражать на ней все возможные связи и включать все возможные концепты. Аналогичным образом анализ карты концептов может быть сконцентрирован на основных, наиболее значимых предложениях или связях между элементами знания. Такие наиболее значимые объекты на карте могут быть идентифицированы с помощью карт концептов, созданных экспертами. Современные исследования показывают [3, с. 30], что сосредоточение внимания при анализе только на взвешенных существенных связях позволяет более точно определить уровень понимания материала обучающимся, при этом минимизировав затраты времени на обработку данных.

Наш опыт позволяет присоединиться к выводу, сделанному Б. А. Швиндеманн: ни один метод анализа не может в полной мере выявить информацию, содержащуюся в карте интеграции знаний [3, с. 36; 6, с. 164] Можно сделать вывод о том, что только использование разнообразных взаимодополняющих методов позволяет достаточно полно выявлять, описывать и анализировать информацию, содержащуюся в таких картах. Комплексный анализ может сочетать экспертную и автоматизированную оценку с использованием как количественных, так и качественных методов.

Мы предлагаем расширить информационное наполнение карт интеграции знаний, введя в них, в дополнение к двум пространственным, новое измерение - временное. Получившуюся структуру мы предлагаем назвать «многомерная карта интеграции знаний». Под многомерной картой интеграции знаний применительно к данному обучающемуся мы понимаем совокупность карт интеграции знаний, построенных для него в отдельные моменты обучения в течение всего срока изучения данной темы. Данная карта позволит отслеживать динамику формирования знаний обучающихся и прогнозировать ход обучения. В свою очередь, эта информация может служить основой для автоматизации отдельных элементов управления процессом обучения.

Список литературы

1. Canas A. J. A Summary of Literature Pertaining to the Use of Concept Mapping Techniques and Technologies for Education and Performance Support. Pensacola, FL: The Institute for Human and Machine Cognition, 2003. 116 p.

2. Comparison of two concept-mapping techniques: Implications for scoring, interpretation, and use / Y. Yin, J. Vanides, M. A. Ruiz-Primo, C. C. Ayala, R. J. Shavelson // Journal of Research in Science Teaching. 2005. 42 (2). P 166-184.

3. Schwendimann B. A. Making Sense of Knowledge Integration Maps // Digital Knowledge Maps in Education. Technology-Enhanced Support for Teachers and Learners. D. Ifenthaler, R. Hanewald (eds.). New York: Springer-Verlag, 2014. P 17-40.

4. Ausubel D. P. Educational Psychology: A Cognitive View. New York: Holt, Rinehart & Winston of Canada Ltd, 1968. 704 p.

5. Bruner J. S., Goodnow J. J., Austin G. A. A study of thinking. New Brunswick, NJ: Transaction Publishers, 1986. 330 p.

6. Емельченков Е. П., Бояринов Д. А., Козлов С. В. Информационные системы автоматизированной поддержки инновационной деятельности: модели, проектирование и реализация: моногр. Смоленск: Изд-во СмолГу, 2011. 163 с.

7. Бояринов Д. А. Адаптивное сетевое образовательное пространство: модели, технологии, принципы построения: моногр. Смоленск: Изд-во СмолГу, 2018. 200 с.

8. Boguslavskii M. V., Neborskii Y. V. Development of the university education in the context of globalization // 2016 International Conference "Education Environment for the Information Age" (EEIA-2016). Moscow, Russia, June 6-7, 2016. S. V. Ivanova, E. V. Nikulchev (Eds.). SHS Web of Conferences. 2016. Vol. 29. DOI: 10.1051/ shsconf/20162901011.

References

1. Canas A. J. A Summary of Literature Pertaining to the Use of Concept Mapping Techniques and Technologies for Education and Performance Support. Pensacola FL: The Institute for Human and Machine Cognition, 2003. 116 p.

2. Yin Y., Vanides J., Ruiz-Primo M. A., Ayala C. C., Shavelson R. J. Comparison of two concept-mapping techniques: Implications for scoring, interpretation, and use. Journal of Research in Science Teaching. 2005, 42(2), pp. 166-184.

3. Schwendimann B. A. Making Sense of Knowledge Integration Maps. In: Ifenthaler D., Hanewald R. (eds.) Digital Knowledge Maps in Education. Technology-Enhanced Support for Teachers and Learners. New York: Springer-Verlag, 2014. Pp. 17-40.

4. Ausubel D. P. Educational Psychology: A Cognitive View. New York: Holt, Rinehart & Winston of Canada Ltd, 1968. 704 p.

5. Bruner J. S., Goodnow J. J., Austin G. A. A study of thinking. New Brunswick, NJ: Transaction Publishers, 1986. 330 p.

6. Emelchenkov E. P., Boyarinov D. A., Kozlov S. V. Informatsionnye sistemy avtoma- tizirovannoy podderzhki innovatsionnoy deyatelnosti: modeli, proektirovanie i realizatsiya: monogr. Smolensk: Izd-vo SmolGU, 2011. 163 p.

7. Boyarinov D. A. Adaptivnoe setevoe obrazovatelnoe prostranstvo: modeli, tekhnologii, print- sipy postroeniya: monogr. Smolensk: Izd-vo SmolGU, 2018. 200 p.

8. Boguslavskii M. V., Neborskii Y. V. Development of the university education in the context of globalization. In: Ivanova S. V., Nikulchev E. V. (eds.) 2016 International Conference "Education Environment for the Information Age" (EEIA-2016). Moscow, Russia, June 6-7, 2016. SHS Web of Conferences. 2016.

Размещено на Allbest.ru