Развитие алгоритмической составляющей профессиональной компетентности студентов юридических факультетов при использовании компьютерной экспертной системы

• Автор: Лагоха, Анастасия Сергеевна
• Шифр специальности: 13.00.08
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Барнаул
• Количество страниц: 207 с. : ил.

Оглавление

Введение

ГЛАВА 1. Формирование и развитие профессиональной

компетентности студентов в условиях информатизации образования

1.1 Состояние и тенденции применения информационнокоммуникационных технологий как средства развития алгоритмической составляющей профессиональной компетентности

1.2 Перспективные направления развития алгоритмической

составляющей профессиональной компетентности студентов

юридических факультетов при использовании компьютерных экспертных систем

1.3 Разработка модели развития алгоритмической составляющей профессиональной компетентности студентов юридических факультетов при использовании компьютерной экспертной
системы
Выводы по главе
(теоретическая часть исследования)
ГЛАВА 2. Опытно-экспериментальная работа по проверке разработанной модели развития алгоритмической составляющей профессиональной компетентности
2.1 Разработка содержания процесса развития алгоритмической составляющей профессиональной компетентности юристов
2.2 Характеристика процесса развития алгоритмической составляющей профессиональной компетентности студентов юридических факультетов при использовании экспертной системы
2.3 Анализ и оценка эффективности результатов опытноэкспериментальной работы

Выводы по главе
(практическая часть исследования)
Заключение
Библиографический список
Приложения

Введение
Актуальность исследования. Необходимость развития профессиональной компетентности выпускников юридических факультетов обусловлена рядом социально-экономических и политических явлений, которые характеризуют современное общество. К такого рода явлениям следует отнести динамичный рост преступности, недостаточно высокий уровень правовой культуры, непрерывный процесс криминализации, превалирующий над декриминализацией новых видов общественно опасного поведения, масштаб латентной преступности, соотносимый с регистрируемым, фоновые криминогенные явления.
Общий уровень профессиональной компетентности студентов юридических факультетов, способных в качестве будущих специалистов самостоятельно и эффективно противодействовать криминальным проявлениям, определяется, в частности, уровнем развития их алгоритмического мышления, которое проявляется в разнообразных формах алгоритмической деятельности - умением самостоятельно работать с информацией и принимать решения, производить процессуальные и следственные действия, выносить соответствующие им процессуальные решения и т.д. Вопросам модернизации образования в области компетентностного подхода посвящены работы В.И. Байденко, Э.Ф. Зеера, И.А. Зимней, IO.A. Татура, A.B. Хуторского и др.
Механизм развития алгоритмической составляющей профессиональной компетентности основывается на интенсивности и длительности процесса комплексного решения практико-ориентированных задач различных учебных юридических дисциплин - криминалистики, уголовного процесса, уголовного права, криминологии и т.д.
Однако вузовский процесс подготовки специалистов в области
юриспруденции характеризуется дисциплинарной разрозненностью развития
алгоритмической составляющей профессиональной компетентности,
отсутствием интегрирующей дисциплинарной увязки, позволяющей

Среди отечественных разработок отметим тренажеры, которые использовались в 90-е годы в рамках преподавания дисциплины «Криминалистика» с целью обучения студентов и повышения квалификации следователей и оперативных работников. В этих системах моделируются как отдельные следственные действия, так и процесс расследования в целом: программы-тренажеры «Убийство», «Следователь», «Мираж». Интерактивная поддержка в решении задач в этих системах реализуется простейшим механизмом оповещения о некорректном, с точки зрения соответствия процессуальным нормам, действии пользователя. Описание систем дано в работе [13].
Технология поддержки в решении задач па примерах, помогает обучаемым решать новые задачи, не выделяя их ошибки, а предлагая примеры успешного решения схожих задач из их более раннего опыта (это могут быть примеры, объясненные системой обучаемому, или задачи, решенные обучаемым ранее). Такую технологию реализуют системы семейства ELM [161-163].
Отметим класс компьютерных систем, которые предназначены для информационной поддержки процесса обучения па основе так называемых технологий подбора моделей обучаемых [161]. Выделяют два направления, реализующих информационную поддержку этого типа: адаптивная
поддержка сотрудничества - подбор групп для различных видов сотрудничества, и интеллектуальное наблюдение за группой - определение круга пользователей в процессе передачи знаний, учетные записи которых существенно отличаются от основной группы.
Отдельного анализа заслуживает одно из основных направлений информатизации образования этого периода - система дистанционного образования, ее концепция была разработана в 1995 г.[71]. Описание системы приведено в Приложении I.
1998 - 2001 гг. Основой для периодизации этого, относительно непродолжительного, периода времени автор работы [120] считает влияния