Методическая система подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта

• Автор: Широких, Анна Александровна
• Шифр специальности: 13.00.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Пермь
• Количество страниц: 177 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Теоретические основы предметной подготовки будущих учителей информатики в процессе обучения основам искусственного интеллекта
1.1. Современные проблемы предметной подготовки учителей
информатики.
1.2. Основные элементы теории экспертных систем и инженерии знаний как объекта изучения.
1.3. Внедрение методов искусственного интеллекта в учебный процесс как средство повышения эффективности и качества обучения
Выводы.
Глава 2. Методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний в предметной подготовке будущих учителей информатики
2.1. Проектирование системы обучения основам искусственного интеллекта
2.2. Методика организации учебного процесса при обучении теории экспертных систем и инженерии знаний будущих учителей информатики.
2.3. Педагогический эксперимент
Заключение
Литература


Данная работа охватывает не все, а те из них, которые являются устоявшейся фундаментальной основой, составляющей теоретическую базу современных исследований в искусственном интеллекте. К таким разделам можно отнести инженерию знаний, как методологию приобретения, моделирования и формализации концептуальных знаний, ориентированную на компьютерную обработку, а также развивающуюся на основе инженерии знаний идеологию и методологию экспертных систем. Объектом исследования является процесс предметной подготовки будущих учителей информатики в педагогическом вузе. А. М. Пышкало). Основной целью исследования является повышение уровня предметной подготовки учителей информатики на базе созданной методической системы обучения по основам искусственного интеллекта. И. В. Блауберг, В. А. И. Уемов, Э. Г. Юдин и др. Л. С. А. Н. Леонтьев, А. И. Пискунов, В. А. Сластенин, Н. Ф. Талызина и др. Б. Г. Ананьев, С. И. Архангельский, В. П. Беспалько, С. И. Зиновьев и др. Г. И. Батурина, В. А. Далингер, И. B. Н. Максимова, М. Н. Скаткин, и др. С. А. Бешенков, Я. А. Ваграменко, М. П. Лапчик, В. С. Леднев, И. В. Марусева, А. В. Могилев, Н. И. Пак, И. В. Роберт, Е. К. Хеннер, М. В. Швецкий и др. Н. М. Антипина, И. Л.Братчиков, П. Л. Брусиловский, В. Н. Вагин, Т. А. Гаврилова, О. C. В. Грызлов, Т. А. Кувалдина, Н. Нильсон, Д. В. Ф. Хорошевский и др. Для решения поставленных задач применялись следующие методы исследования; изучение и анализ философской, педагогической, дидактической, психологической, методической и предметной литературы по теме исследования; анализ образовательных стандартов, проектов, программ, учебных пособий, определяющих структуру и содержание обучения информатике в школе и вузе; наблюдение за ходом учебного процесса, деятельностью студентов, анкетирование; анализ передового педагогического опыта преподавания информатики в педагогическом вузе; моделирование элементов учебного процесса; педагогический эксперимент, статистическая обработка его результатов и их анализ. Научная новизна исследования заключается в том, что разработана методическая система обучения основам искусственного интеллекта учителей информатики на базе фундаментального подхода к обучению, в соответствии с принципами опережающей профессиональной подготовки учителей. Практическая значимость заключается в том, что разработанная в ходе исследования и внедренная в учебный процесс методическая система обучения студентов теории экспертных систем и инженерии знаний позволила повысить уровень предметной подготовки будущих учителей информатики. Методическая система, учебно-методические материалы, а также программная поддержка могут использоваться при обучении студентов педагогических вузов в рамках курсов «Введение в искусственный интеллект», «Интеллектуальные информационные системы», а также на курсах повышения квалификации учителей информатики. Растущее влияние методов и технологий искусственного интеллекта на образование, перспективность их применения в целях повышения эффективности обучения, а также введение в общеобразовательную школу профильного обучения существенно влияют на требования к уровню подготовки будущих учителей информатики. Обучение теории экспертных систем и инженерии знаний на основе логико-семантического подхода к систематизации и структурированию понятий учебного курса, применения методов искусственного интеллекта, в частности, сетевого моделирования и тезаурусного метода, позволяет повысить уровень предметной подготовки учителей информатики. Обучение будущих учителей информатики теории экспертных систем и инженерии знаний на основе разработанной методической системы способствует повышению уровня предметной подготовки будущих учителей информатики, а именно: 1) эффективному усвоению ими знаний и умений в области искусственного интеллекта; 2) повышению уровня готовности к профессиональной деятельности; 3) повышению уровня информационной и логической культуры мышления. Диссертационное исследование проводилось в - гг. Пермский государственный педагогический университет, - гг. Экспертные системы» для студентов педвузов (- гг.