Разработка дидактических системных основ обучения графо-геометрическим дисциплинам в вузе в условиях внедрения новых информационных технологий

• Автор: Горшков, Георгий Федорович
• Шифр специальности: 13.00.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 329 с.

Введение
Современная инженерная деятельность развивается и реализуется в условиях внедрения новых информационных технологий НИТ, широко использующих средства компьютерной графики. Резкое усложнение создаваемых технических систем потребовало нового качества инженерной деятельности, которая в своей основе становится системотехнической. Как следствие, возникла новая методология проектирования, развиваются интеллектуальные системы проектирования, базирующиеся на новых подходах к решению задач искусственного интеллекта.
По необходимости эти системы широко используют активизацию образной составляющей инженерного мышления, что проявляется в новом качестве графогеометрического моделирования и все более широком использовании графических языков представления информации. Предъявляются все более серьезные требования к качеству образногеометрического мышления. Развитие отечественной прикладной геометрии, подтвердив широкие возможности геометрического метода, выявило острую потребность в систематизации геометрических знаний.
Однако, уровень преподавания графогеометрических дисциплин, как в отношении содержания, так и в части используемых методов и средств не отвечает требованиям ни современной методологии проектирования, ни уровню развития НИТ. Содержание граФогеометрической подготовки инженера на базовом уровне ограничивается традиционными курсами Начертательной геометрии и Черчения, а также Инженерной графики, к которым в последние годы были добавлены ограниченные по учебным часам курсы Компьютерной графики. К сожалению, методы и средства обуче
ния этим дисциплинам во многом продолжают оставаться традиционными с ограниченным привлечением компьютерной графики и элементов САПР, что во многом определяется отсутствием системности в их содержании.
Проблема повышения качества графической подготовки, широко исследуемая на разных этапах обучения Б. Ф. Л омов,
Н.Ф.Четверухин, .И.КабановаМеллер, И.С.Якиманская, А.Я.Блаус,
А.Д.Ботвинников, В.А.Гервер и др., продолжается исследоваться по разным направлениям в Формировании деятельности графического моделирования в логике знаковосимволической деятельности Н.Г.Салмина, в творческой деятельности, основанной на методологических знаниях И.П.Калошина, в подходе, использующем методы системного анализа З.А.Решетова, в контекстном подходе Вербицкий и др.
Однако, осознанное и активное внедрение многочисленных результатов, распределенным по разнообразным теориям и концепциям, направлениям и подходам, методам и методикам для преподавателей предметников оказывается практически невозможным изза отсутствия конструктивных системных представлений, как процесса обучения, так и единой методологии проектирования дидактических систем. Эта проблема остро стоит перед развитием и использованием современных интеллектуальных АОС, как проблема разработки баз знаний по проектированию обучающих систем.
Все это говорит о существующих серьзных противоречиях, к каковым относятся следующие противоречия
между потребностью в систематизации геометрических знаний и возможностями системно несвязанных базовых и других учебных граФогеометрических дисциплин, что предопределяет ре
цептурность. а порой и невозможность применения геометрических методов для достижения оптимальных инженерных решений
между новыми возможностями компьютерной графики и потребностями в деятельностном синтезе значительных объемов геометрических знаний
между потребностью в высоком уровне развития пространственнообразного мышления, важной составляющей творческих способностей инженера и возможностями практически достигаемого уровня в рамках традиционного образования изза отсутствия конструктивной и оптимальной модели образного мышления
между потребностями в широком использовании результатов многочисленных дидактических исследований и возможностями их эффективного освоения и осознания, так как они оказываются дифференцированы по многочисленным теориям и концепциям, направлениям и подходам, а так же разнообразным, часто противоречивым научным школам.
Новые возможности системологии в сочетании с эффективным использованием методов системного анализа для разработки содержания обучения, дают основания для разрешения этих противоречий и создания новых, методологически направленных инженерных дисциплин, ориентированных на их использование в НИТ.
Объективно существующие противоречия позволили сформулировать проблему данного исследования, которая заключается в поиске путей и средств совершенствования содержания и методов обучения графогеометрическим дисциплинам в направлении системной методологии, открывающей возможности разработки единого подхода к содержанию предметных областей и учебных дисцип
лин, его представлению в системах искусственного интеллекта, а также к Формированию педагогических систем.
Вышеизложенное определяет актуальность диссертационного исследования, призванного показать пути совершенствования качества обучения студентов граФогеометрическим дисциплинам в современных условиях внедрения НИТ.
Актуальность


Эти модели являются основой человеческих рассуждений и умозаключений, которые могут быть описаны подходящими логическими исчислениями как Формальные системы. В логических моделях используется естественная дедуктивная система вывода, а так же выводы с помощью резолюций. Логические модели являются единственной системой представления, в которой логически обосновываются свойства знаний как единого целого. Они легки в установлении противоречий, но чрезмерно Формализованы. Однако, человеческая логика это интеллектуальная модель с нечеткой структурой, в этом е отличие от строгой логики 4. Логическое решение задач, поставленных исследователями нелогического направления приводит к появлению новых логик модальная, многозначная, логика правдоподобных выводов, логика действий, пространственная логика и д. К логическим моделям относятся также продукции, близкие по смыслу к импликации если то. Содержание, характерные черты и особенности применения логиколингвистических моделей представления знаний и соответствующих им правил вывода новых знаний, рассмотренные выше, отражаются в языках представления знаний. В этих языках через структуру данных находят отражение Функции и соответствующая им структура объектов предметной области. В языках процедурного типа символу внутри компьютера соответствует определенное действие. В этих языках необходимыми элементами для образования структуры данных в качестве представления внутри компьютера можно рассматривать основные элементы представления структуры 3. На этом уровне обработки знаний возникает проблема перевода с языка декларативного типа на процедурный и обратно. Структура данных как составная часть системы описания объектов необходима при сЬормировании базовых концепций систем обработки знаний, в той же степени, что и логика предикатов 5. Средством описания, как структуры данных, так и Формальных логических систем является аксиоматическая теория множеств. В качестве исходного положения в определении множеств выбираются порождающие способы определения множеств, которые аксиоматизируются. Если использовать порождающие способы определения множеств для обработки информации, то правила порождения, которые задают новое множество из уже известного, станут элементом структуризации данных. Каждой аксиоме аксиоматической теории множеств можно поставить в соответствие систему обработки информации, которая осуществляет задание свойств множества, определение множества структуры данных и операций над множеством. Таким образом на втором уровне обработки знаний связующим Фактором становится понятие математической системы , которое также используется при построении модели предметной области , определяемой следующим образом М X, С, К, О, где X множество имен объектов С множество имен свойств объектов, К множество имен отношений, 6 множество имен операций. Ьакторов сложности задач, числа задач, сложности самой предметной области 9. Как показано в работе 4, инвариантом любой системы искусственного интеллекта являются следующий компонентный состав модели предметной области, естественноязыковый интерфейс и модели механизмов мышления. Для полного взаимопонимания и взаимодействия искусственного и естественного интеллекта, как считают японские ученые 4, человек и искусственный интеллект должны иметь в значительной мере общими знания, язык и мышление. Диалектика необходимой общности в единстве и противоположности. Так единство знаний должно быть обеспечено противоположностью таких его характеристик как полнота и неполнота, однозначность и многозначность, четкость и нечеткость, а так же определенностью и неопределенностью выводов. Противоположность по Форме и соответствующей ей возможности знак одномерность и дискретность, образ многомерность и непрерывность, для языков представления. В мышлении это единство и противоположность левополушарного и правополушарного мышления. Одновременно с продолжением развития направления, связанного с моделированием левополушарного мышления логического мышления в вербальной Форме над полными, однозначными и четкими знаниями, появилась острая потребность в решении значительно более сложных проблем, относящихся к сфере правополушарного мышления.