Политематический журнал научных публикаций
"ДИСКУССИЯ"
Свидетельство о регистрации СМИ: ПИ № ФС77-46280. ISSN 2077-7639.
Подписной индекс в Объединенном каталоге «Пресса России» № 13092.
Периодичность - журнал выходит ежемесячно, кроме июля.
Выпуск: № 9 (72) октябрь 2016  Рубрика: Педагогические науки"

Моделирование знаний по учебной дисциплине

А.И. Феоктистова, канд. пед. наук, доцент,
кафедра математических и естественнонаучных дисциплин,
Рязанское высшее воздушно-десантное командное училище им. генерала армии В.Ф. Маргелова,
г. Рязань, Россия
В статье рассмотрен процесс построения модели предметной области знаний, в качестве которой рассматривается содержание учебной дисциплины. Моделирование знаний дисциплины начинается с разбивки на модули, являющиеся самостоятельными в смысловом отношении частями учебного материала, которые охватывают содержание всего курса. Модули различаются внутренним строением, внутренней организацией и объемом входящих в них знаний, что позволяет производить их детализацию на элементарные модули, являющиеся неделимыми элементами знания. Для построения моделей предметной области знаний желательно использовать информационно-семантические сети. Для их представления используется граф. Структуру графа составляют вершины, которые соответствуют абстрактным или конкретным объектам, и соединяющие их дуги, определяющие связи между ними. Поэтому модель знаний учебной дисциплины можно представить в виде графа, вершины которого соответствуют информационно-семантическим объектам предметной области дисциплины, а дуги задают отношения между ними. Построение информационно-семантических сетей при изучении учебных дисциплин наиболее целесообразно для формирования знаний по темам. Такой метод дает возможность определить множество базовых информационно-семантические объектов для каждого вида занятий, а также множество составляющих элементов, их свойств и операций над ними. Моделирование знаний с помощью информационно-семантических сетей помогает организовать четкую систему контроля знаний по учебной дисциплине. Это достигается за счет перебора всех заданий, составленных по каждому информационно-семантическому объекту для занятий и тем.
Ключевые слова: моделирование, модель, информационно-семантические сети, информационно-семантический объект, граф, учебная дисциплина, предметная область

Моделирование знаний есть процесс построения информационных моделей знаний на основе данных предметной области1. Его необходимо начинать с построения генерального содержания предметной области, в качестве которой рассматривается учебная дисциплина, с разбивкой на укрупненные модули. Модули являются относительно самостоятельными в смысловом отношении частями учебного материала, образующими содержание дисциплины (например, разделы учебной дисциплины). Они различаются внутренним строением, внутренней организацией и объемом входящих в них знаний. Данное обстоятельство позволяет производить детализацию модулей на подмодули (например, темы), каждый из которых детализируется до элементарных подмодулей - неделимых элементов знания2, – и представляет собой информационный объект или процесс, изучаемый в данной теме.

Для построения моделей предметной области знаний можно использовать информационно-семантические сети (ИСС), в которых отображаются структура и содержание изучаемой дисциплины, раздела или темы3. Основной формой представления семантической сети является граф, это наиболее удобно воспринимаемая человеком форма. В соответствии с теорией графов их структура включает вершины и соединяющие вершины дуги4, то есть направленные отрезки. В этом случае математически граф можно определить как пару множеств Х и δ, где Х – вершины графа, а δ – дуги.

Для по строения структурной организации семантической информации используется ориентированный граф, в котором вершины соответствуют понятиям (абстрактным или конкретным объектам), а дуги определяют отношения (связи) между ними5. На рис. 1 приведен вариант графа, вершины которого соответствуют информационно-семантическим объектам (ИСО) учебной дисциплины, а дуги задают отношения между ними. На данном рисунке S – множество знаний по дисциплине требуемого уровня, n – количество уровней детализации, k – количество ИСО на каждом уровне.

Корень, или нулевой уровень S0 , семантического графа образуется единицей знания, которая соответствует всей учебной дисциплине. Первый уровень S1 образуется модулями учебной дисциплины (разделами), второй S2 – темами учебной дисциплины, третий уровень S3 – конкретными положениями учебной дисциплины. Этот процесс структурирования можно продолжать и далее до различных типов и форм ИСО (текстов, графиков, формул и т.п.). При этом соответствующие ИСО Хn1, Хn2, …, Хnk находятся в некотором смысловом отношении с составляющими других n-уровней. Эти отношения отображены направляющими дугами.

Исходя из такого построения, можно строить кортежи из составляющих множества Х различных уровней, формирующих в конечном итоге знания по требуемому объекту учебной дисциплины S. Например, кортеж S (Х11, Х21, …, Хn1) – первая цепочка, кортеж S (Х12, Х24, …, Xnk) – другая цепочка. Набор кортежей формируется с учетом связанностей вершин графа (множество Х) через их дуги (множество δ). Связи между двумя элементами множества Х осуществляются через один элемент множества δ6. При этом количество дуг всегда на единицу меньше, чем количество вершин. Важное значение имеют дуги, соединяющие между собой различные вершины графической модели. Эти дуги отображают информационно-семантические или причинно-следственные связи, используемые для построения смыслового описания ИСО.

Приведенную на рис. 1 структуру можно разложить на ряды наиболее характерных подструктур7

Построение информационно-семантических сетей при изучении учебных дисциплин наиболее целесообразно для формирования знаний по темам. Такой метод дает возможность определить ИСО для каждого вида занятий, конкретное их семантическое содержание и логику построения. При разработке ИСС темы необходимо определить множество базовых информационно-семантических объектов (например, ИСО1, ИСО2, ИСО3), множество составляющих элементов каждого информационного объекта, их свойства или действия над ними (например, P11, P21, Р31 для 1-го ИСО, Р12, Р22 для 2-го и Р13, Р23, Р33, Р43 для 3-го).

Среди различных структур ИСС наиболее наглядными являются последовательные и параллельные структуры. Особенность последовательных структур заключается в том, что тема считается усвоенной, если усвоены все входящие в нее базовые ИСО, а также параметры этих объектов или операции над ними (рис. 2).

Для усвоения темы с параллельной структурой достаточно знания хотя бы одного входящего в нее базового ИСО (рис. 3).

Естественно, такой подход является упрощенным. Однако целесообразно и более сложные структуры ИСС сводить к последовательному или параллельному соединению так называемых путей ИСС (рис. 4).

В данном случае для усвоения темы достаточно знания одной технологической операции по каждому ИСО.

Информационно-семантические сети для темы учебной дисциплины могут служить основой построения моделей знаний конкретных занятий, включающих учебный материал, подлежащий контролю.

На основании вышеизложенного можно сделать вывод, что моделирование знаний по учебной дисциплине с использованием информационно-семантических сетей позволяет более детально определить содержание тем, конкретных занятий; организовать четкую систему текущего, тематического и итогового контроля по дисциплине с учетом всех заданий, составленных по каждому информационно-семантическому объекту; выявить и учесть семантические связи информационно-семантических сетей и их отношения с другими предметными областями.

Литература:

1. Гаврилов Н.А. Дистанционное обучение. Структурирование знаний [Электронный ресурс]. URL: http://www.nikgavrilov.narod.ru/KursDOver1/a2.htm (дата обращения: 20.09.2016).
2. Могилев А.В. Информатика [Электронный ресурс]. URL: http://www.studfi les.ru/preview/4050046/page:20/ (дата обращения: 20.09.2016).
3. Феоктистова А.И. Информационный подход к компонентам технологии диагностики // Аспирантский вестник Рязанского государственного университета имени С.А. Есенина. 2009. № 14. С. 71?74.
4. Архангельский С.И. Учебный процесс в высшей школе, его закономерные основы и методы: учеб.- метод. пособие. М.: Высшая школа, 1980. 368 с.
5. Макарова Н.В., Волков В.Б. Информатика: учеб. для вузов. СПб.: Питер, 2012. 576 с.
6. Аляев Ю.А., Тюрин С.Ф. Дискретная математика и математическая логика: учеб. М.: Финансы и статистика, 2006. 368 с.
7. Соболева Т.С., Чечкин А.В. Дискретная математика: учеб. для вузов. М.: Академия, 2006. 256 с.
Яндекс.Метрика