автореферат и диссертация по педагогике 13.00.02 для написания научной статьи или работы на тему: Методическая система подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта

Автореферат диссертации по теме "Методическая система подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта"

0030Б3323

На правах рукописи

ШИРОКИХ Анна Александровна

МЕТОДИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПОДГОТОВКИ УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ ПО ОСНОВАМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

13 00 02 - теория и методика обучения и воспитания (информатика, уровень высшего профессионального образования)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата педагогических наук

2 4 МАЙ 2007

Омск - 2007

003063323

Работа выполнена в государственном образоввательном учреждении высшего профессионального образования «Пермский государственный педагогический университет»

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Хеннер Евгений Карлович

Официальные оппоненты: доктор педагогических наук, доцент

Раскина Ирина Ивановна

Защита состоится 29 мая 2007 г в 14 00 часов на заседании диссертационного совета Д 212 177 01 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора педагогических наук при Омском государственном педагогическом университете по адресу 644099, г Омск, Набережная Тухачевского, 14, ауд 212

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Омского государственного педагогического университета

Автореферат разослан «85"» апреля 2007 г

кандидат педагогических наук, доцент Мегцерякова Наталья Ананьевна

Ведущая организация: Московский государственный гуманитарный университет им М А Шолохова

Ученый секретарь диссертационного совета

М И Рагулина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования С введением в 1985 г в школах предмета «Основы информатики и вычислительной техники» началось осуществление регулярной подготовки учителей информатики в педагогических вузах Характерной особенностью информатики является быстрое развитие предметной области С момента введения нового школьного курса информатика существенно расширила свои границы, что не могло не повлиять на систему подготовки учителей информатики

Требования к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы подготовки учителя информатики, к условиям ее реализации и срокам освоения определяются государственным образовательным стандартом Развитие информатики как научной и образовательной области обусловливает изменение требований к учителю информатики, что находит отражение в появлении новых поколений стандартов высшего педагогического образования

Анализ государственных образовательных стандартов выявил тенденцию к увеличению времени и объема подготовки будущих учителей информатики в области искусственного интеллекта В государственном образовательном стандарте, утвержденном в 2005 г и действующем в настоящее время, основы искусственного интеллекта представляют собой отдельную дисциплину предметной подготовки учителей информатики, в структуру которой включено такое направление науки, как модели представления знаний, значительное место отводится также экспертным системам

Эти обстоятельства плюс интеллектуализация обучающих систем, рост числа программных комплексов, реализующих идеи и принципы искусственного интеллекта, обусловили необходимость в научно-обоснованной методической системе обучения основам искусственного интеллекта будущих учителей информатики

Исследование проблемы фундаментализации профессиональной и, как следствие, предметной (как одной из ее составляющих) подготовки учителя информатики является актуальным направлением педагогического поиска

Фундаментализация, предполагающая углубление теоретической, общеобразовательной и общенаучной подготовки, является тенденцией, характерной для отечественного высшего профессионального образования в целом Проблему отбора содержания фундаментальной (теоретической) подготовки учителя информатики анализировли А А Кузнецов, Э И Кузнецов, М П Лапчик, Н И ГТак, И А Румянцев, Р Р Фокин, Е К Хеннер, М В Швецкий и др

Можно выделить два аспекта решения проблемы фундамента-лизации предметной подготовки учителя информатики внутрипред-метный и межпредметный

С одной стороны, поиск решения проблемы направлен на внут-рипредметнуго область информатики с переносом акцентов на применение формальных методов и соответствующего математического аппарата При этом вопросу обучения будущих учителей информатики основам искусственного интеллекта уделяется мало внимания (либо не уделяется совсем)

С другой стороны, в исследованиях В П Беспалько, А И Ерем-кина, В И Кагана, А М Новикова, В А Сластенина и др подчеркивается, что дальнейшая фундаментализация подготовки специалистов должна быть направлена на педагогическую интеграцию, преодоление разрыва между знаниями, полученными студентами при изучении различных учебных дисциплин за счет существенного развития межпредметных связей В работах, посвященных межпредметным связям информатики с другими научными дисциплинами в высшем педагогическом образовании, также не уделяется должного внимания тематике искусственного интеллекта, и это несмотря на то, что таким связям способствует соприкосновение данного раздела информатики со многими другими науками математической логикой, теорией вероятностей, математической статистикой, лингвистикой, психологией и др

Учитывая оба аспекта решения указанной выше проблемы фун-даментализации высшего профессионального образования, можно сделать вывод, что в современных педагогических исследованиях слабо изучены особенности теоретической и практической подготовки учителей информатики в области искусственного интеллекта, а также реализации межпредметных связей при изучении данного раздела информатики

Новые требования, предъявляемые к будущим учителям информатики, значимость основных разделов искусственного интеллекта для их фундаментальной подготовки, перспективность внедрения прикладных систем на основе методов искусственного интеллекта в образование определяют актуальность выбранной темы исследования

Проблема исследования состоит в разрешении противоречия между необходимостью совершенствования предметной подготовки учителей информатики в сторону ее фундаментализации и недостаточной разработанностью принципов, содержания, организационных форм и методов обучения будущих учителей информатики основам искусственного интеллекта как одной из актуальных и развивающихся областей информатики

Понятие искусственного интеллекта включает в себя ряд направлений интеллектуальные информационные системы, генерация и

распознавание речи, разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод, распознавание образов и другие Данная работа охватывает не все, а только те из них, которые являются устоявшейся фундаментальной основой, составляющей теоретическую базу современных исследований в области искусственного интеллекта 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

Предмет исследования составила методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, а именно совокупность пяти взаимосвязанных компонентов целей, содержания, методов, организационных форм и средств обучения (по А М Пышкало)

Основной целью исследования является повышение уровня предметной подготовки учителей информатики на базе созданной методической системы обучения по основам искусственного интеллекта

Рабочая гипотеза исследования заключается в том, что повышение уровня предметной подготовки учителей информатики может быть достигнуто, если применить методическую систему обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, при разработке которой фундаментальный подход к обучению сочетается с использованием

- деятельностного подхода в качестве теоретической основы совершенствования профессиональной и, в частности, предметной подготовки будущих учителей информатики,

- системного подхода при анализе теории искусственного интеллекта с целью выделения объектов, явлений и методов, которые целесообразно выбрать в качестве учебных элементов,

- анализа концепций искусственного интеллекта для уточнения системообразующего понятия «знания» и конкретизации его понимания (использования) с точки зрения искусственного интеллекта,

- логико-семантического подхода, методов искусственного интеллекта (сетевого моделирования и тезаурусного метода) к систематизации и структурированию понятий учебного курса,

- технологий отбора элементов методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, основанных на применении принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов

Исходя из цели исследования и выдвинутой гипотезы, были поставлены задачи исследования

1 Проанализировать современные проблемы предметной подготовки учителей информатики и их возможное решение при проектировании методической системы обучения основам искусственного интеллекта

2 Использовать системный подход для анализа теории искусственного интеллекта как объекта изучения, выделить основные учебные элементы, осуществить систематизацию понятий на основе методов искусственного интеллекта, построить структурно-логическую модель соответствующей учебной дисциплины

3 Проанализировать основные тенденции взаимного влияния искусственного интеллекта и образования, выявить проблемы, возникающие в связи с недостаточной подготовленностью учителей в области искусственного интеллекта

4 Выявить особенности обучения учителей информатики основам искусственного интеллекта, в частности теории экспертных систем и инженерии знаний в педагогическом вузе

5 Произвести отбор элементов методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, основываясь на применении принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов

6 Экспериментально апробировать разработанную методическую систему обучения, учебно-методическую и программную поддержку по теории экспертных систем и инженерии знаний

•Методологические основания исследования

- системный подход как метод познания (И В Блауберг, В С Тюх-тин, А И Уемов, Э Г Юдин и др),

- деятельностный подход к процессу обучения (Л С Выготский, А Н Леонтьев, А И Пискунов, В А Сластенин, Н Ф Талызина и др),

Теоретические основания исследования.

- научные основы организации учебного процесса в отечественном вузе (Б Г Ананьев, С И Архангельский, В П Беспалько, С И Зиновьев и др ),

- результаты исследований по проблемам внутрипредметных и межпредметных связей (И Д Зверев, В Н Максимова, М Н Скаткин, Г И Батурина, В А Далингер и др ),

- результаты исследований по проблемам информатизации образования (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)

- результаты исследований по проблемам искусственного интеллекта, экспертных систем и инженерии знаний (Н М Антипина, Т А Гаврилова В Ф Хорошевский, И Л Братчиков, П Л Брусилов-

ский, В Н Вагин, О В. Герман, С В Грызлов, Т А Кувалдина, Н Нильсон, Д А Поспелов 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 состоит 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

Теоретическая значимость исследования заключается в том,что

- выявленные в процессе исследования возможности обучения основам искусственного интеллекта способствовали усилению фунда-ментализации предметной подготовки будущих учителей информатики,

- осуществленные в работе систематизация и структурирование понятий учебного курса на основе применения методов искусственного интеллекта позволили обеспечить эффективное усвоение студентами системы основных понятий дисциплины, формирование целостного представления об изучаемой предметной области,

- учет выявленных особенностей обучения основам искусственного интеллекта, а также дидактических принципов, принципов опережающей профессиональной подготовки при создании научно-обоснованной методической системы позволил повысить уровень подготовки учителей информатики по теории экспертных систем и инженерии знаний

Практическая значимость исследования 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», «Интеалекту-альные информационные системы», а также на курсах повышения квалификации учителей информатики

Положения, выносимые на защиту:

1 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 Это обусловливает необходимость корректировки и расширения компонентов методической системы обучения основам искусственного интеллекта будущих учителей информатики

2 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

3 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 2001-2006 гг

База исследования математический факультет и факультет информатики и экономики Пермского государственного педагогического университета

Основные этапы работы

- анализ общей и специальной литературы по проблеме, опыта преподавания информатики в вузе (2001-2004 гг),

- формулировка основных теоретических положений, разработка методики обучения теории экспертных систем и инженерии знаний в педвузе и проведение педагогического эксперимента (2004-2005), разработка программного обеспечения, учебно-методических материалов и учебного пособия для студентов педвузов (2005-2006 гг)

Достоверность полученных результатов исследования обеспечивается научной обоснованностью исходных теоретических положений, внутренней непротиворечивостью логики исследования, проведением педагогического эксперимента, адекватностью применяемых методов целям и задачам исследования, использованием математиче-

ских методов обработки результатов и педагогических критериев в их качественной интерпретации

Апробация Материалы диссертации были представлены в докладах на семинарах и конференциях IX областная научно-методическая конференция «Рождественские чтения» (Пермь, 2005), Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации образования региональный аспект» (Чебоксары, 2005), X областная научно-методическая конференция «Рождественские чтения» (Пермь, 2006), IV региональная научно-практическая конференция «Образование в Уральском регионе научные основы развития и инноваций» (Екатеринбург, 2006), Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании» (Москва, 2006), Пермский городской научно-методический семинар «Информационные и коммуникационные технологии в образовании» (Пермь, 2006), XI Всероссийская научно-методическая конференция по вопросам применения ИКТ в образовании «Рождественские чтения» (Пермь, 2007)

Внедрение результатов проведенного исследования осуществлялось путем создания и публикации учебного пособия для студентов по экспертным системам, в ходе проведения занятий по теории экспертных систем и инженерии знаний для студентов дневного и вечернего отделения математического факультета и факультета информатики и экономики Пермского государственного педагогического университета

На основе материалов диссертационного исследования опубликовано учебно-методическое пособие «Экспертные системы», адресованное студентам, обучающимся по специальностям «Информатика» и «Прикладная информатика» Учебное пособие соответствует программе спецкурса «Экспертные системы» и посвящено рассмотрению таких вопросов из теории экспертных систем и инженерии знаний, как архитектура, схема работы и основные принципы построения экспертных систем и обо точек экспертных систем, средства представления знаний в экспертных системах, различные виды нечетких знаний, основные классы инструментальных средств создания экспертных систем, роль экспертных систем в образовании Практические и лабораторные работы направлены на освоение методов моделирования знаний, технологии разработки прототипных экспертных систем, получение навыков работы в среде оболочек экспертных систем

Структура диссертации определена логикой научного исследования Диссертация состоит из введения, двух глав, заключения, библиографического списка литературы и приложений

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается выбор темы диссертационного исследования, его актуальность, определяются цель, объект и предмет исследования, сформулированы гипотеза, задачи диссертационного исследования, раскрываются его научная новизна, теоретическая и практическая значимость

В первой главе «Теоретические основы предметной подготовки будущих учителей информатики в процессе обучения основам искусственного интеллекта» проведен анализ современных проблем предметной подготовки будущих учителей информатики в педагогическом вузе, в процессе структурирования и систематизации понятий выделены основные элементы теории экспертных систем (ЭС) и инженерии знаний как объекта изучения, рассмотрены современные тенденции использования методов и технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовании На основании проведенного теоретического исследования сделаны следующие выводы

1 Общие тенденции развития системы профессионального образования, основанные на принципах личностно-ориентированного подхода к обучению, фундаментализации содержания подготовки специалистов, привели к изменениям в понимании целей, содержания, форм и методов подготовки педагогических кадров, места и роли предметной подготовки в системе педагогического образования

2 Модернизацию программ предметной подготовки, соответствующую требованиям более адекватного отражения в содержании программ современных тенденций развития информатики как науки, задач информатизации образования, необходимо ориентировать на обучение теории экспертных систем и инженерии знаний с точки зрения подготовки студентов к овладению идеологией и методологией экспертных систем как интеллектуальных систем обработки знаний

3 Анализ указанных разделов теории искусственного интеллекта на основе системного подхода показал, что центральным системообразующим понятием является понятие «знания», а понятиями первого уровня в иерархической системе теории - понятия «приобретение знаний», «представление знаний» и «обработка знаний» Вследствие фундаментального значения и актуальности для будущих учителей информатики понятия «знания», необходимо конкретизировать его смысл и структуру с точки зрения искусственного интеллекта, акцентировагь внимание на технологическом подходе к знанию как таковому

Указанные понятия, а также остальные компоненты системы и связи между ними можно рассматривать в качестве учебных эчементов теории экспертных систем и инженерии знаний, в частности, в системе предметной подготовки будущих учителей информатики в педагошче-

ском вузе Составленная нами структурно-логическая схема курса отражает выявленную структуру знаний, содержит основные учебные элементы и их взаимосвязи, не зависящие от порядка изложения, а также связи с другими науками (рис 1) Особое значение приобретает обеспечение оптимальных межпредметных связей, поскольку наличие многообразия этих связей обусловливает значительную роль курсов по искусственному интеллекту в подготовке учителей информатики в целом

Рис 1 Элементы теории экспертных систем и инженерии знаний как объекта изучения

4 Развитие внутрипредметных связей информатики при обучении теории экспертных систем и инженерии знаний может осуществляться за счет разделов извлечение и структурирование знаний, представление и обработка знаний, экспертные системы Развитие межпредметных связей информатики с другими учебными дисциплинами связано с рассмотрением достижений других наук, использование которых повышает эффективность теоретических и практических разработок в области искусственного интеллекта, а также обзора современных приложений методов и программных систем искусственного интеллекта в различных предметных областях

5 Широкое использование интеллектуальных систем в образовании - это скорее перспектива, чем сегодняшний день Их успешное внедрение в образовательный процесс невозможно без соответствующей опережающей подготовки учителей по нескольким направлениям

■ фундаментальная теоретическая подготовка в области искусственного интеллекта, в частности в теории экспертных систем и инженерии знаний,

■ овладение методами систематизации, формализации предметных знаний в той области, по которой специализируются учителя-предметники,

" умение применять методы искусственного интеллекта для обработки учебно-методических материалов,

■ знание особенностей применения методов искусственного интеллекта, экспертных систем в обучении,

■ знание и умение решать профессиональные задачи, используя современные интеллектуальные программные системы

Во второй главе «Методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний в предметной подготовке будущих учителей информатики» представлены спроектированная методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, разработанная методика организации обучения будущих учителей информатики теории экспертных систем и инженерии знаний в педагогическом вузе, описан проведенный педагогический эксперимент, статистическая обработка экспериментальных данных и полученные выводы

Система подготовки будущих учителей информатики включает три составляющие теоретическую, практическую и методическую подготовку Влияние курса по теории экспертных систем и инженерии знаний на каждую из этих составляющих можно представить в виде схемы (рис 2)

Систеш подготовки учителя информатики

/ —----—.

| /"'^эктичес^ ^оретиче^

Освоение возможностей использования методов и технологии ИИ в образовании

Практическое овладение методами и технологии инженерии знаний и ЗС

Углубление теоретическом псдготсвки будущих учителе 1 в облает/ ИИ

Подготовка по

основам искусственного пнтепекта

Рис 2 Влияние курса по теории экспертных систем и инженерии знаний на подготовку учителя информатики

Изучение фундаментальных основ, специфических методов и приемов искусственного интеллекта, устоявшихся парадигм составляет теоретическую базу, на основе которой происходит дальнейшее

практическое овладение некоторыми методами обработки знаний, а также технологией создания баз знаний экспертных систем При этом, осваивая на практике методы извлечения, структурирования и представления знаний, будущие учителя информатики повышают уровень логического мышления и приобретают ряд важных с методической точки зрения умений, владение которыми необходимо для будущей педагогической деятельности

Организовать обучение теории экспертных систем и инженерии знаний в системе подготовки будущих учителей информатики возможно следующими путями

- первый - в рамках предмета «Основы искусственного интеллекта», регламентированного на сегодняшний день стандартом подготовки учителей информатики,

- второй - с помощью спецкурса, обобщающего и углубляющего изучение теории экспертных систем и инженерии знаний на завершающем этапе предметной подготовки будущих учителей информатики (без включения указанных фрагментов методической системы в регламентированный стандартом предмет)

Вторая модель организации обучения теории экспертных систем и инженерии знаний предполагает, что данный спецкурс должен быть включен в учебные планы после изучения студентами следующих дисциплин математическая логика, теория вероятностей и математическая статистика, теоретические основы информатики, основы искусственного интеллекта, программирование, программное обеспечение ЭВМ, информационные системы, компьютерные сети, Интернет и мультимедиа технологии, информационные и коммуникационные технологии в образовании

Учебная дисциплина «Основы искусственного интеллекта» призвана формировать совокупность идей, обеспечить использование методов, закономерностей, понятий и средств подхода к проектированию компьютерных систем, характерного для искусственного интеллекта

Основная цель изучения курса по теории экспертных систем и инженерии знаний в системе подготовки будущих учителей информатики включает в себя две составляющие

- фундаментальную - углубление теоретической и общеобразовательной подготовки будущих учителей в области искусственного интеллекта,

- профессионально-практическую - формирование знаний о том, как можно использовать методы и технологии искусственного интеллекта для решения профессиональных задач, и умения это делать

Можно выделить следующие уровни подготовки специалистов в области инженерии знаний и экспертных систем

1) общетеоретический,

2) уровень пользователя,

3) уровень проектировщика баз знаний экспертных систем,

4) уровень разработчика-программиста экспертных систем Для достижения поставленной цели изучения курса, по нашему

мнению, будущему учителю информатики необходимо владеть первыми тремя из перечисленных уровней

Выделим соответствующие целям задачи курса

- выработка представлений о новых технологиях обработки знаний и решении задач с помощью экспертных систем,

- выработка практических навыков извлечения, структурирования и формализации знаний в некоторой предметной области,

- выработка практических навыков проектирования баз знаний экспертных систем и реализации их с помощью инструментальных средств

Отбор содержания обучения выполнен нами на основании анализа теории экспертных систем и инженерии знаний как объекта изучения с целью фундаментализации предметной подготовки будущих учителей информатики в педагогическом вузе и реализации ее опережающей функции

В решении проблемы фундаментализации мы выделяем внутри-предметный и межпредметный аспекты

В первом случае фундаментальность при обучении конкретному предмету может быть достигнута путем отбора содержания Содержание обучения составляют система знаний предметной области и метод науки В систему знаний по нашему курсу мы включили наиболее общие универсальные научные знания из выделенных разделов искусственного интеллекта Что касается метода, то это метод информационного моделирования, который студенты осваивают в практической части курса Выбор в качестве содержания соответствующих знаний и метода позволяет усилить фундаментальность подготовки учителей информатики Наличие большого числа межпредметных связей выделенных разделов искусственного интеллекта с другими дисциплинами позволяет с помощью данного курса осуществить педагогическую интеграцию, преодолеть разрыв между знаниями, полученными студентами при изучении различных учебных дисциплин

Результаты раскрытия содержания основных понятий интегрирующего специализированного курса по теории экспертных систем и инженерии знаний представлены в таблице 1

Чем лучше структурирована и систематизирована совокупность знаний, подлежащих усвоению, чем более ясными являются цели изучения и значимость овладения данной системой знаний и умений, тем легче и прочнее эти знания и умения усваиваются обучаемыми Поэтому при отборе содержания проектируемого курса мы осуществили систематизацию понятий с помощью методов искусственного интеллекта, в частности, сетевого моделирования и тезаурусного

метода Тезаурус - формализованная модель системы понятий учебного курса, которая представляет логически непротиворечивые связи основных понятий со смысловой, или семантической, нагрузкой, не зависящие от порядка изложения Проектирование содержания обучения на основе тезауруса позволяет не только четко выделить структурно-логические основания учебной дисциплины, круг базовых понятий, но также выдечить и оптимальным образом использовать межпредметные связи, обеспечить преемственность и целостность учебного содержания

Таблица 1

Содержание основных учебных элементов теории экспертных систем н шъкеиерип знаний

Учебные элементы Содержание Уровень подготовки

Экспертные системы Определение ЭС Характеристики ЭС концепция программирования, структура, функции и режимы использования [Слассификация ЭС Технология создания ЭС 1

Знание(с точки зрения ИИ) Определение знаний в ИИ Отчичие от данных Классификация Инженерия знании 1

Приобретение знаний Получение информации (извлечение, приобретение, формирование) Инженер по знаниям Методы извлечения знаний Структурирование знании подходы н методики 3

Представление знаний Модели представтениязнаний универсальные и специализированные Логическая модечь Продукционная модель Семантические сети Фреймы Представление и формализация нечетких знаний 3

Обработка знаний Методы логического вывода Механизм вывода продукционных систем Вывод на семантических сетях Управление выводом на фреймах Обработка нечетких знаний 2

На основе системы формально-логических схем (рис 3), являющихся компонентами тезауруса и отражающих структуру отношений между понятиями учебного курса, проведен отбор содержания обучения теории экспертных систем и инженерии знаний с распределением выделенных учебных элементов по темам (таблица 2)

Рис 3 Пример формально-логической схемы понятий учебного курса по теории экспертных систем и инженерии знаний

Таблица 2

Содержание обучения теории экспертных систем и инжеиерни знаний с распределением учебных элементов по темам

№ Тема Содержание

1 Введение в ЭС Виды интеччектуальных информационных систем Возникновение и развитие ЭС Опредечение ЭС Место ЭС в программном обеспечении

2 Характеристики ЭС Концепция программирования, базирующаяся на знаниях Структура, функцион&чьные возможности и режимы испочьзования ЭС Классификация ЭС

3 Техночогия создания ЭС Инструментальные средства проектирования ЭС Оболочки ЭС обязательные компоненты, обзор Основные технологические этапы создания ЭС Технология быстрого прототипирования

4 Инженерия знаний Знания с точки зрения искусственного интелчекта отличия знаний отданных Кчассификация знаний Функции инженера знаний при разработке интеллектуальных систем Методы приобретения знаний Пробчема извчечения знаний, работа с экспертами Структурирование знаний

5 Представчение знаний в интечлектуальных системах Пробчема представления и моделирования знаний Основные модели представления знаний Логические модели представления знаний, исчисление предикатов Продукционные модели, компоненты продукционных систем Семантические сети, отношения и объекты Фреймовый подход, слоты, присоединенные процедуры

6 Обработка знаний и вывод решений в Интел актуальных системах Дедуктивные методы поиска решений Общие методы поиска решений в пространстве состояний в продукционных системах Выводы на фреймах и в семантических сетях Поиск решений в устовиях неопредеченности

7 Представление и формализация нечетких знаний Виды нечеткости Коэффициенты уверенности Вероятностная байесовская логика Нечеткая чогика и прибчиженные рассуждения Нечеткие множества, нечеткие отношения

8 ЭС в образовании Области применения ЭС Примеры применения ЭС в системе образования ЭС как средство интеллектуализации обучения Интеллектуачьные обучающие системы, экспертные обучающие системы ЭС как объект изучения

Выбрана последовательность изложения материала, соответствующая прохождению основных этапов классической технологии реализации прототипа экспертной системы Составлен перечень требований к знаниям и умениям будущих учителей информатики, сформулированы основные методические рекомендации по изучению каждой темы Описаны принципы составления системы заданий, используемых на практических занятиях при освоении методов структурирования и формализации знаний Разработаны компоненты и описана методика организации работы над учебными исследовательскими проектами при проведении лабораторного практикума по курсу

Педагогический эксперимент проводился на базе Пермского государственного педагогического университета с 2001 по 2006 г

Констатирующий этап эксперимента (2001-2004 гг) был направлен на решение следующих задач

1) анализ состояния, потребностей и перспектив массовой практики, ориентированной на подготовку будущих учителей информатики к профессиональной деятельности в условиях усиления тенденции фундаментализации высшего педагогического образования,

2) анализ состояния развития теории и практики преподавания основ искусственного интеллекта в педагогическом вузе, существующего педагогического опыта обучения студентов основам искусственного интеллекта, учебников, пособий по искусственному интеллекту и экспертным системам, в частности,

3) анализ программных средств, которые могут быть использованы в учебном процессе при подготовке будущих учителей информатики в области искусственного интеллекта

Результаты констатирующего этапа эксперимента показали необходимость совершенствования предметной подготовки будущих учителей информатики в педагогическом вузе в направлении усиления роли фундаментальных знаний в области информатики, в частности такого раздела, как искусственный интеллект, разработки содержания и методики преподавания соответствующих учебных курсов, создания программной поддержки, соответствующей целям и задачам обучения будущих учителей информатики основам искусственного интеллекта

На поисковом этапе (2004-2005 гг) педагогического эксперимента проводилась разработка методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний будущих учителей информатики в педагогическом вузе Результат работы был оформлен в виде учебно-методического пособия по экспертным системам и дополнительных >чебно-методических материалов для проведения занятий по курсу А также разрабатывалась программная поддержка данного курса

Результаты поискового этапа эксперимента позволили сформулировать гипотезу исследования, согласно которой если обучение учителей информатики теории экспертных систем и инженерии знаний

осуществлять в рамках научно-обоснованной методической системы, разработанной на основе фундаментального подхода к обучению и соблюдения ряда педагогических условий, то это будет способствовать повышению уровня предметной подготовки учителей информатики в педагогическом вузе

Третий этап эксперимента - формирующий (2005-2006 гг) был направлен на внедрение разработанной методической системы обучения и проверку эффективности ее влияния на качество предметной подготовки будущих учителей информатики

Среди студентов факультета информатики и экономики, а также математического факультета Пермского государственного педагогического университета были выдепены экспериментальная (52 чел) и контрольная (60 чел) группы Студенты контрольной группы обучалась теории экспертных систем и инженерии знаний в рамках дисциплины «Основы искусственного интеллекта» по традиционной системе, а экспериментальной - в рамках спецкурса «Экспертные системы» на базе разработанной нами методической системы

С целью установления сравнительной эффективности лекций по теории экспертных систем и инженерии знаний, читаемых по предложенной нами методике, т е без конспектирования их студентами с испочьзованием раздаточных материалов на основе тезауруса (экспериментальная группа), с лекциями, читаемыми по традиционной методике, тес обязательным ведением конспектов (контрольная группа), нами после лекции проводилось тестирование студентов по материалу прослушанной лекции По результатам тестирования рассчитывалась процентная эффективность лекции По данным проведенного эксперимента эффективность лекций в экспериментальной группе по сравнению с контрольной была выше в среднем на 21 % Анализ результатов тестирования с использованием статистических методов подтвердил в среднем более высокий уровень остаточных после лекций знаний в экспериментальной группе Таким образом, результаты проведенного эксперимента свидетельствуют о большей эффективности предложенной методики чтения лекций по сравнению с общепринятой

В изучении готовности будущего учителя информатики к профессиональной деятельности мы придерживались функционального подхода При этом мы считаем готовность будущих учителей информатики к профессиональной деятельности характеристикой качества их предметной подготовки

Для анализа сформированное™ содержательно-информационного компонента готовности будущего учителя информатики к профессиональной деятельности нами были оценены знания и умения выпускников в об части предметной подготовки Оценка производилась по результатам

- итогового теста на знание основных понятий теории экспертных систем и инженерии знаний,

- защиты демонстрационного прототипа экспертной системы, разработанного студентами

Для количественного выражения различий в уровнях обучен-ности учащихся контрольной и экспериментальной групп использовался коэффициент полноты усвоения учебных элементов По итогам проведенного тестирования этот коэффициент в экспериментальных группах был выше, чем в контрольных Для определения достоверности различий использовался /-критерий Стьюдента

Исследование качества усвоения основных видов деятельности производилось по результатам защиты разработанных учащимися прототипов экспертных систем Средний балл в экспериментальных группах был выше, чем в контрольных Для строгого обоснования различий снова использовался двухвыборочный /-критерий Стьюдента, подтвердивший статистически достоверную значимость произошедшего изменения Результаты проведенного эксперимента позволяют утверждать, что сформированность содержательно-информационного компонента готовности будущего учителя информатики к профессиональной деятельности в экспериментальной группе студентов выше, чем в контрольной

Деятелъностный компонент в структуре готовности учителей информатики к профессиональной деятельности, характеризующийся сформированностью системы технологических умений по успешному обучению, воспитанию и развитию школьников в процессе обучения их информатике, оценивался нами у студентов экспериментальной группы по результатам защиты второго прототипа экспертной системы Студенты экспериментальной группы при наличии большего количества времени, отведенного на спецкурс, осваивали материал более углубленно Дополнительное время позволило освоить методику использования экспертных систем для диагностики знаний / умений обучаемых

Для определения уровня логического мышления до и после изучения курса был проведен интеллектуальный тест «Диагностика логического мышления» (Л Брайт) При анализе результатов мы использовали односторонний знаковый критерий В результате статистической обработки подтвердилась гипотеза о том, что уровень логического мышления студентов экспериментальной группы повысился после изучения спецкурса по экспертным системам

Полученные результаты позволяют сделать вывод об эффективности разработанной нами методической системы подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта, а именно по теории экспертных систем и инженерии знаний

В заключении отмечено, что в процессе диссертационного исследования решены частные задачи, подтверждена выдвинутая гипотеза и получены следующие результаты

1 Проанализировано современное состояние предметной подготовки будущих учителей информатики, нормативные документы, учебные программы, научно-методическая литература Выявлена необходимость разработки научно-обоснованной методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний будущих учителей информатики и соответствующей программной поддержки

2 Доказано, что обучение будущих учителей информатики теории экспертных систем и инженерии знаний, основанное на углублении теоретической, общеобразовательной компоненты, является эффективным средством фундаментализации их предметной подготовки

3 С помощью системного подхода к теории искусственного интеллекта выделены основные учебные элементы, построена структурно-логическая модель учебной дисциплины, осуществлена систематизация понятий на основе сетевого моделирования и тезаурусного метода

4 Выявлены особенности обучения учителей информатики основам искусственного интеллекта Разработана методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний будущих учителей информатики в педагогическом вузе на базе принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов В ходе реализации данной методики было достигнуто повышение качества предметной подготовки указанной категории студентов Педагогический эксперимент показал, что обучение будущих учителей информатики теории экспертных систем и инженерии знаний при помощи разработанной методической системы является эффективным средством повышения уровня знаний и умений студентов в области искусственного интеллекта, уровня готовности будущих учителей информатики к профессиональной деятельности, а также повышению уровня информационной и логической культуры мышления студентов

5 Разработаны учебно-методические материалы по теории экспертных систем и инженерии знаний, а также программная поддержка, которые могут использоваться при обучении будущих учителей информатики в рамках дисциплины «Введение в искусственный интеллект», при изучении специализированного курса по экспертным системам, а также на курсах повышения квалификации учителей информатики

В приложениях содержатся материалы по педагогическому эксперименту, пример итогового теста на определение уровня владения основными понятиями курса, а также компоненты разработанного тезауруса глоссарий терминов и система условно-логических схем, отражающих структуру отношений между понятиями учебного курса

Основные положения и результаты диссертационного исследования отражены в следующих публикациях:

1 Широких, А А Элективный курс по экспертным системам для классов с углубленным изучением информатики [Текст] / А А Широких // Информатика в школе Тезисы докладов Ж областной научно-методической конференции «Рождественские чтения», 10-11 января 2005 г -Пермь Изд-во ПРИПИТ, 2005 - С 110-111

2 Широких, А А Использование инструментальных программных средств в процессе изучения темы «Экспертные системы» в педагогическом вузе [Текст] / А А Широких // Материалы всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации образования региональный аспект», 28-30 апреля 2005 г - Чебоксары,

2005 -С 197-200

3 Широта, А А Проектирование баз знаний экспертных систем при подготовке учителей информатики в области искусственного интеллекта [Текст] / А А Широких // Информатика в школе Тезисы докладов X юбилейной областной научно-методической конференции «Рождественские чтения», 9-10 января 2006 г / Перм ун-т - Пермь Изд-во ПГУ, 2006 -С 115-118

4 Широких, А А Экспертные системы как объект изучения в подготовке учителей информатики [Текст] / А А Широких // Тезисы докладов IV региональной научно-практической конференции «Образование в Уральском регионе научные основы развития и инноваций», 20-21 февраля 2006г - Екатеринбург Изд-во Рос гос проф -пед ун-та, 2006 - С 220-222

5 Экспертные системы учеб -метод пособие [Текст] / Авт -сост А А Широких, Перм гос пед ун-т - Пермь Изд-во ПГПУ,

2006 - 59 с

6 Широких, А А Учебная демонстрационная оболочка экспертных систем «ExSysfeml» Федеральное агентство по образованию Государственный координационный центр информационных технологий Отраслевой фонд алгоритмов и программ Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 7171 Дата регистрации 02 11 2006 г

7 Широких, А А Экспертные системы как средство интеллектуализации обучения [Текст] / А А Широких // «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании» Ученые записки ИИО РАО - M ИИО РАО, 2006 Вып 21 -С 56-59

8 Широта, А А Специфика преподавания дисциплины «Введение в экспертные системы» будущим учителям информатики [Текст] / А А Широких // «Рождественские чтения» Тезисы докладов XI Всероссийской научно-методической конференции по вопросам применения ИКТ в образовании, 9-10 января 2007 г / Перм ун-т, отв за вып Ю А Аляев, С В Русаков - Пермь Изд-во ПРИПИТ, 2007 -С 91-92

9 Хеннер, Е К Об углубленной подготовке учителей информатики по некоторым вопросам искусственного интеллекта [Текст] / Е К Хеннер, А А Широких // Информатика и образование - 2007г - № 3 -С 125-127 (авт-60%)

Лицензия ЛР № 020074 Подписано в печать 24 04 07 Формат 60x84/16 Бумага офсетная Ризография

Печ л 1,5 Уч изд л 1,5

Тираж 100 экз Заказ

Издательство ОмГПУ 644099, Омск, наб Тухачевского, 14

Содержание диссертации автор научной статьи: кандидата педагогических наук, Широких, Анна Александровна, 2007 год

Введение.

Глава 1. Теоретические основы предметной подготовки будущих учителей информатики в процессе обучения основам искусственного интеллекта. Л

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.

Введение диссертации по педагогике, на тему "Методическая система подготовки учителя информатики по основам искусственного интеллекта"

Профессиональная подготовка учителей информатики в отечественных педвузах началась в 1985 г. одновременно с введением курса «Основы информатики и вычислительной техники» в средней школе.

Появление нового учебного курса обусловило возникновение новой профессии - учитель информатики, а также новой проблемы - подготовки учителей информатики. В основополагающей работе Э. И. Кузнецова -«Общеобразовательные и профессионально-прикладные аспекты изучения информатики и вычислительной техники в педагогическом институте» [78] -впервые была предложена научно-обоснованная структура подготовки учителя информатики, выделены ее основные блоки.

Проблема отбора содержания фундаментальной теоретической подготовки учителя информатики анализировалась в работах М. П. Лапчика, P.P. Фокина, М. В. Швецкого, [81, 144, 152] и др. Формирование профессиональной компетентности учителя информатики исследовалось Т. В. Добудько [50]. Вопросам практической готовности учителя к использованию в процессе обучения средств новых информационных технологий были посвящены докторские диссертации Ю. С. Брановского, И. В. Марусевой [22, 89] и др. Основные направления совершенствования методической подготовки учителей информатики в педагогических вузах — предмет исследований А. А. Кузнецова, С. Кариева, В. П. Линьковой, А. В. Могилева [77, 86, 96] и др. Перспективы и тенденции профессиональной деятельности учителя информатики анализировались в работах А. А. Кузнецова, М. П. Лапчика, Е. К. Хеннера [76, 82, 149] и др. Отдельные методические аспекты, компоненты содержания и организационные формы обучения информатике в педвузе раскрыты в кандидатских диссертациях Н. М. Антипиной, В. А. Кудинова, С. В. Поморцевой [5, 75,111] и др.

Содержание нового учебного курса развивается и совершенствуется вместе с развитием информатики как научной и образовательной области.

Деятельностная модель профессиональной подготовки учителя информатики [77] структурирована в виде трех блоков:

• параметры, характеризующие психолого-педагогическую и методическую подготовку учителей;

• параметры, характеризующие знания в области информатики и вычислительной техники и определяющие базовую научную подготовку;

• параметры, характеризующие знания, умения и навыки работы в условиях новых информационных технологий и задающие уровень информационной культуры.

Требования к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы подготовки учителя информатики, к условиям ее реализации и срокам ее освоения определяются государственным образовательным стандартом.

Анализ связей между дисциплинарными циклами профессиональной подготовки студентов и блоками параметров деятельностной модели учителя информатики показывает, что:

1) первые три цикла дисциплин практически одинаковы для всех специальностей педагогических вузов, их содержание определяется инвариантной компонентой подготовки учителя;

2) методический цикл дисциплин соответствует параметрам первого типа в рассматриваемой деятельностной модели;

3) предметный цикл дисциплин соответствует параметрам второго и третьего типа.

Таким образом, предметная подготовка студентов педвузов в области информатики направлена на формирование:

• знаний в области информатики и вычислительной техники, определяющих базовую научную подготовку;

• знаний, умений и навыков работы в условиях новых информационных технологий.

Анализ государственных образовательных стандартов выявил тенденцию к увеличению времени и объема подготовки будущих учителей информатики в области искусственного интеллекта. Так в стандарте 1995 года элементы искусственного интеллекта были включены в содержание таких дисциплин предметной подготовки, как «Теоретические основы информатики» и «Языки программирования». В первую дисциплину - под общей формулировкой «Направления исследований и разработок в области искусственного интеллекта», а во вторую - как представление о базах знаний при изучении логического программирования с использованием языка Пролог.

В Государственном образовательном стандарте, утвержденном в 2005 году и действующем в настоящее время, основы искусственного интеллекта уже представляют собой отдельную дисциплину предметной подготовки учителей информатики. При этом особо выделяется такое направление исследований в искусственном интеллекте как модели представления знаний (логическая, сетевая, фреймовая, продукционная). Целый абзац посвящен экспертным системам. Количество часов на изучение данного раздела информатики значительно увеличено.

Целеполагание в области предметной подготовки учителя информатики определяется современными направлениями в развитии школьного курса информатики. В настоящее время сформировалось определенное понимание того, что является содержанием обучения информатике, нашедшее отражение как в научных исследованиях, так и в учебниках для школы. Наиболее целостный взгляд представлен в работах С. А. Бешенкова, К. К. Колина, А. А. Кузнецова, В. С. Леднева, Е. А. Ракитиной, И. Г. Семакина, Е. К. Хеннера.

Как отмечает М. П. Лапчик [80, с. 180], процесс становления системы школьного информатического образования имеет свои особенности, связанные с малой временной дистанцией между возникновением самостоятельной отрасли науки информатики и нового учебного предмета в общеобразовательной школе. Формирование содержания курса до сих пор претерпевает изменения под влиянием становления самой науки информатики. Цели обучения тоже менялись со временем и прошли следующие этапы: алгоритмическая культура —* компьютерная грамотность —> информационная культура учащихся. Не имеет однозначного решения и проблема места курса информатики в школьном учебном плане. В 1995 году на нормативном уровне была закреплена трехэтапная структура курса: пропедевтический этап (I-VI классы), базовый курс (VII-IX классы), профильное обучение (X-XI классы). Новая парадигма целей и содержания базового курса информатики для общеобразовательной школы обозначила переход от символической триады «информация - алгоритм - ЭВМ» к триаде «информация - информационные модели - информационные технологии». М. П. Лапчик [80, с. 181] выделяет три линии развития концепции целей и содержания школьного курса информатики:

1. линия гипертрофированной технологизации содержания с установкой подготовить учащихся к быстрому применению ИКТ на практике;

2. линия акцентирования математических оснований информатики;

3. линия последовательного формирования непрерывного школьного курса информатики, основанного на концепции развития мировоззренческих, общеобразовательных, фундаментальных основ школьного образования.

По мнению автора, первая и вторая из выделенных линий провоцируют разделение информатики на математическую и технологическую составляющие, что поддерживает тенденцию распада самостоятельного курса информатики и распределения его содержания между образовательными областями «Математика» и «Технология». Что касается последней линии, то она, на взгляд автора, является наиболее обоснованной. Такой подход к пониманию целей обучения информатике связан с выделением общеобразовательных функций курса, его потенциальных возможностей в решении общих задач обучения, воспитания и развития школьников.

На дальнейшее формирование школьного курса информатики влияет и то обстоятельство, что в условиях постоянного обновления научных знаний, высоких темпов развития техники и технологии общество видит необходимость создания системы непрерывного образования. Переход к непрерывному образованию актуализирует проблему преемственности школьного и вузовского образования, что, в свою очередь, влечет за собой изменения в традиционной системе обучения в школе и вузе. В «Концепции модернизации российского образования» [70] ставится задача создания системы специализированной подготовки (профильного обучения) в старших классах общеобразовательной школы. Немалую роль в обеспечении преемственности может сыграть введение в школьное образование на старшей ступени новых компонентов (элективные курсы, проектная и исследовательская деятельность).

В соответствии с указанными тенденциями в развитии школьной и вузовской информатики необходимо совершенствовать профессиональную и, в частности, предметную подготовку будущих учителей информатики.

Первое направление совершенствования предметной подготовки учителей информатики, связанное с применением новых информационных технологий (НИТ), широко представлено в современных педагогических исследованиях Т. В. Добудько, И. В. Марусевой, Е. С. Полат, В. И. Пугача, И. В. Роберт [50, 89, 122] и др.

Сегодня знания и умения учителя в области создания и использования информационных технологий в образовании рассматриваются как элемент профессионального педагогического мастерства. Более того, существует мнение, что педагогические вузы и курсы повышения квалификации учителей должны обеспечить опережающую подготовку студентов и преподавателей в этой области.

Одним из перспективных направлений внедрения НИТ в образование является использование прикладных систем на основе методов искусственного интеллекта (ИИ), таких как экспертные системы (ЭС), интеллектуальные обучающие системы (ИОС), экспертные обучающие системы (ЭОС). Интеллектуализация обучающих систем, рост числа программных комплексов, реализующих идеи и принципы ИИ обусловили необходимость в научно-обоснованной методической системе обучения основам ИИ будущих учителей информатики.

Второе направление совершенствования предметной подготовки учителей информатики, определяющее их базовую научную подготовку, рассматривается большинством ученых в контексте фундаментализации образования.

Так С. П. Новиков отмечает: «исследования психологов доказывают, что эффективность использования ИКТ резко увеличивается, если знания и умения обучаемого в области информатики опираются на современное мировоззрение, обладают свойством фундаментальности и системности, а применение ИКТ связано с осмыслением решаемой проблемы на основе этого мировоззрения». Необходимость фундаментализации профессиональной подготовки учителя отмечается во многих исследованиях (Э. И. Кузнецов, Е. К. Хеннер, М. В. Швецкий и др.).

Из сказанного следует, что исследование проблемы фундаментализации профессиональной и, как следствие, предметной (как одной из ее составляющих) подготовки учителя информатики является актуальным направлением педагогического поиска. Можно выделить два аспекта решения указанной проблемы: внутрипредметный и межпредметный.

С одной стороны, поиск решения проблемы направлен на внутрипредметную область информатики с переносом акцентов на применение формальных методов и соответствующего математического аппарата. При этом вопросу обучения будущих учителей информатики основам искусственного интеллекта уделяется мало либо совсем не уделяется внимания, что подтверждает актуальность постановки и решения проблемы.

С другой стороны, фундаментализация, предполагающая углубление теоретической, общеобразовательной и общенаучной подготовки студентов, является тенденцией, характерной в целом для отечественного высшего профессионального образования. В исследованиях В. П. Беспалько, А. И. Еремкина, В. И. Кагана, А. М. Новикова, В. А. Сластенина и др. подчеркивается, что дальнейшая фундаментализация подготовки специалистов должна быть направлена на педагогическую интеграцию, преодоление разрыва между знаниями, полученными студентами при изучении различных учебных дисциплин за счет существенного развития межпредметных связей.

В педагогике разработаны различные аспекты теории и практики межпредметных связей (В. А. Байдак, В. А. Далингер, И. Д. Зверев, Е. А. Кашина, О. Н. Лучко, Н. М. Скаткин, JI. В. Смолина [12, 46, 60, 68, 87, 131, 134] и др.): обоснована объективная необходимость отражать реальные взаимосвязи мира в обучении, определена мировоззренческая функция межпредметных связей, их роль в общем умственном развитии учащихся, выявлено их положительное влияние на формирование системы знаний, разработана методика скоординированного преподавания различных учебных предметов.

В работах, посвященных межпредметным связям информатики с другими научными дисциплинами в высшем педагогическом образовании, также не уделяется должного внимания направлениям, относящимся к области искусственного интеллекта. И это при том, что изучению межпредметных связей способствует такая особенность данного раздела информатики, как тесное соприкосновение с разделами других наук -математической логики, теории вероятностей, математической статистики, лингвистики, психологии и др.

Учитывая оба аспекта решения указанной проблемы фундаментализации высшего профессионального образования, можно сделать вывод, что в современных педагогических исследованиях слабо изучен вопрос теоретической и практической подготовки учителей информатики в области искусственного интеллекта, а также вопрос о межпредметных связях при изучении данного раздела информатики.

Новые требования, предъявляемые к будущим учителям информатики, значимость основных разделов искусственного интеллекта для фундаментальной подготовки учителя информатики, перспективность внедрения прикладных систем на основе методов искусственного интеллекта в образование определяют актуальность выбранной темы исследования.

Проблема исследования состоит в разрешении противоречия между необходимостью совершенствования предметной подготовки будущих учителей информатики в сторону ее фундаментализации и недостаточной разработанностью принципов, содержания, организационных форм и методов обучения учителей информатики основам искусственного интеллекта как одной из актуальных и развивающихся областей информатики.

Понятие искусственного интеллекта включает в себя ряд направлений исследований: разработка интеллектуальных информационных систем, генерация и распознавание речи, разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод, распознавание образов и другие. 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.

Предмет исследования составила методическая система обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, а именно совокупность пяти взаимосвязанных компонентов: целей, содержания, методов, организационных форм и средств обучения (по А. М. Пышкало).

Основной целью исследования является повышение уровня предметной подготовки учителей информатики на базе созданной методической системы обучения по основам искусственного интеллекта.

Гипотеза исследования заключается в том, что повышение уровня предметной подготовки учителей информатики может быть достигнуто, если применить методическую систему обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, при разработке которой фундаментальный подход к обучению сочетается с использованием:

- деятельностного подхода в качестве теоретической основы совершенствования профессиональной и, в частности, предметной подготовки будущих учителей информатики;

- системного подхода при анализе теории искусственного интеллекта с целью выделения объектов, явлений и методов, которые целесообразно выбрать в качестве учебных элементов;

- анализа концепций искусственного интеллекта для уточнения системообразующего понятия «знания» и конкретизации его понимания (использования) с точки зрения искусственного интеллекта;

- логико-семантического подхода, методов искусственного интеллекта (сетевого моделирования и тезаурусного метода) к систематизации и структурированию понятий учебного курса;

- технологий отбора элементов методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, основанных на применении принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов.

Исходя из цели исследования и выдвинутой гипотезы, были поставлены задачи исследования:

1) проанализировать современные проблемы предметной подготовки учителей информатики и их возможное решение при проектировании методической системы обучения основам искусственного интеллекта;

2) использовать системный подход для анализа теории искусственного интеллекта как объекта изучения, выделить основные учебные элементы, осуществить систематизацию понятий на основе методов искусственного интеллекта, построить структурно-логическую модель соответствующей учебной дисциплины;

3) проанализировать основные тенденции взаимного влияния искусственного интеллекта и образования, выявить проблемы, возникающие в связи с недостаточной подготовленностью учителей в области искусственного интеллекта;

4) выявить особенности обучения учителей информатики основам искусственного интеллекта, в частности теории экспертных систем и инженерии знаний в педагогическом вузе;

5) произвести отбор элементов методической системы обучения теории экспертных систем и инженерии знаний, основываясь на применении принципа соответствия целям обучения, принципов опережающей профессиональной подготовки учителей, дидактических принципов;

6) экспериментально апробировать разработанную методическую систему обучения, учебно-методическую и программную поддержку по теории экспертных систем и инженерии знаний.

Методологические основания исследования:

- системный подход как метод познания (И. В. Блауберг, В. С. Тюхтин, А. И. Уемов, Э. Г. Юдин и др.);

- деятельностный подход к процессу обучения (J1. С. Выготский, А. Н. Леонтьев, А. И. Пискунов, В. А. Сластенин, Н. Ф. Талызина и др.),

Теоретические основания исследования:

- научные основы организации учебного процесса в отечественном вузе (Б. Г. Ананьев, С. И. Архангельский, В. П. Беспалько, С. И. Зиновьев и др.);

- результаты исследований по проблемам внутрипредметных и межпредметных связей (Г. И. Батурина, В. А. Далингер, И. Д. Зверев,

B. Н. Максимова, М. Н. Скаткин, и др.);

- результаты исследований по проблемам информатизации образования (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.);

- результаты исследований по проблемам искусственного интеллекта, экспертных систем и инженерии знаний (Н. М. Антипина, И. Л.Братчиков, П. Л. Брусиловский, В. Н. Вагин, Т. А. Гаврилова, О. В. Герман,

C. В. Грызлов, Т. А. Кувалдина, Н. Нильсон, Д. А. Поспелов, 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.

Теоретическая значимость заключается в том, что

- выявленные в процессе исследования возможности обучения основам искусственного интеллекта способствовали усилению фундаментализации предметной подготовки будущих учителей информатики;

- осуществленные в работе систематизация и структурирование понятий учебного курса на основе применения методов искусственного интеллекта позволили обеспечить эффективное усвоение студентами системы основных понятий дисциплины, формирование целостного представления об изучаемой предметной области,

- учет выявленных особенностей обучения основам искусственного интеллекта, а также дидактических принципов, принципов опережающей профессиональной подготовки при создании научно-обоснованной методической системы позволил повысить уровень подготовки учителей информатики по теории экспертных систем и инженерии знаний.

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.

Положения, выносимые на защиту:

1. 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. Это обусловливает необходимость корректировки и расширения компонентов методической системы обучения основам искусственного интеллекта будущих учителей информатики.

2. 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.

3. 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 2001-2006 гг.

Основные этапы работы:

• анализ научной литературы по проблеме, опыта преподавания информатики в вузе (2001 -2004);

• формулировка основных теоретических положений, разработка методики обучения теории экспертных систем и инженерии знаний в педвузе и проведение педагогического эксперимента (основная экспериментальная база - Пермский государственный педагогический университет, 2003-2006 гг.);

• разработка программного обеспечения, учебно-методических материалов и учебного пособия «Экспертные системы» для студентов педвузов (2002-2006 гг.).

Достоверность результатов исследования обеспечивается научной обоснованностью исходных теоретических положений, внутренней непротиворечивостью логики исследования, проведением педагогического эксперимента, адекватностью применяемых методов целям и задачам исследования, использованием математических методов обработки результатов и педагогических критериев в их качественной интерпретации.

Апробация. Материалы диссертации были представлены в докладах на семинарах и конференциях: IX областная научно-методическая конференция «Рождественские чтения» (Пермь, 2005), Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации образования: региональный аспект» (Чебоксары, 2005), X областная научно-методическая конференция «Рождественские чтения» (Пермь, 2006), IV региональная научно-практическая конференция «Образование в Уральском регионе: научные основы развития и инноваций» (Екатеринбург, 2006), Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании» (Москва, 2006), Пермский городской научно-методический семинар «Информационные и коммуникационные технологии в образовании» (Пермь, 2006), XI Всероссийская научно-методическая конференция по вопросам применения ИКТ в образовании «Рождественские чтения» (Пермь, 2007).

Внедрение результатов проведенного исследования осуществлялось путем создания и публикации учебного пособия для студентов по экспертным системам, в ходе проведения занятий по теории экспертных систем и инженерии знаний для студентов дневного и вечернего отделения математического факультета и факультета информатики и экономики Пермского государственного педагогического университета.

На основе материалов диссертационного исследования опубликовано учебное пособие «Экспертные системы», адресованное студентам, обучающимся по специальностям «Информатика» и «Прикладная информатика». Учебное пособие соответствует программе спецкурса «Экспертные системы» и посвящено рассмотрению таких вопросов из теории экспертных систем и инженерии знаний, как архитектура, схема работы и основные принципы построения экспертных систем и оболочек экспертных систем, средства представления знаний в экспертных системах, различные виды нечетких знаний, основные классы инструментальных средств создания экспертных систем. Практические и лабораторные работы направлены на освоение технологии разработки прототипа экспертных систем, получение навыков работы в среде оболочек экспертных систем. Пособие может быть использовано при изучении курсов «Введение в искусственный интеллект», «Интеллектуальные информационные системы».

Структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 177 страниц, из них 146 - основной текст, 16 - список литературы из 163 наименований. Приложения содержат 15 страниц.