Абрамян Геннадий Владимирович
Доктор педагогических наук, профессор кафедры «Прикладные информационные технологии», Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики, Санкт-Петербург
AbrGV@rambler.ru

Фокин Роман Романович
Доктор педагогических наук, профессор кафедры «Прикладные информационные технологии», Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики, Санкт-Петербург
RRFokin@rambler.ru

Абиссова Марина Алексеевна
Кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Прикладные информационные технологии», Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики, Санкт-Петербург
MarAbyss@rambler.ru

Емельянов Александр Александрович
Кандидат технических наук, доцент кафедры «Прикладные информационные технологии», Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики, Санкт-Петербург
S1_Alex2000@mail.ru

Адаптация электронных учебников к индивидуальным особенностям студентов при разработке сервисов обучения информатике

Аннотация
Статья содержит информацию по теоретико-практическим разработкам авторов в сфере адаптации систем автоматизированного обучения и сервисов обучения информатике к некоторым индивидуальным психофизиологическим особенностям студентов.

Ключевые слова
электронное обучение, блок адаптации, психофизиология, автоматизация, сервисы обучения, информатика.

Автоматизация обучения и в частности разработка сервисов обучения (СО) информатике - весьма важная задача. СО – это педагогический термин, введенный авторами данной статьи в научных работах [1, 2], исследующих инновационные подходы в обучении информатике. Под СО понимается набор из некоторой конкретной задачи, возникающей в процессе обучения, например, информатике и непустого множества ее решений [1]. Следовательно, СО – это прикладная методическая теория, направленная на решение некоторой конкретной задачи обучения. Особенность СО информатике заключается в том, что их построение и применение тесно связаны с современными информационными технологиями (ИТ), на которых и базируются на концепции автоматизации обучения, электронного обучения и т.п. Развитие ИТ, как программной, так и аппаратной их базы, способно снять с педагогов многие рутинные операции [1]. Создание автоматизированных средств обучения становится всё более актуальной задачей. Для того чтобы обучить современного специалиста в какой-либо предметной области, необходимо затратить десятки тысяч человеко-часов. Это, в свою очередь, порождает две проблемы - временные затраты на обучение и финансовые затраты, в частности, оплата работы квалифицированных педагогов [2, 3].

Решением этих проблем является создание средств автоматизированного обучения. Создание данных систем позволяет решить еще одну, не менее актуальную, проблему. В мире специализации отчетливо наблюдается следующая тенденция: Если человек является хорошим специалистом в своей предметной области, то объём усвоенных им знаний возрастает до той черты, когда знания переходят в навыки, рефлексы, и специалист уже не в состоянии объяснить, каким именно образом он достигает конкретного результата (Проблема извлечения знаний). К тому же зачастую хорошие специалисты оказываются плохими педагогами. При создании автоматизированных систем обучения данные проблемы устраняются следующим образом: при помощи специалистов-когнитологов знания извлекаются из экспертов;.знания преобразуются и помещаются в систему обучения, которая тиражируется и распространяется. Система может создаваться как самостоятельная сущность (Имеющая в себе блоки обучения, анализа, контроля знаний), и как вспомогательный объект, облегчающий рутинные операции профессиональных педагогов [2]. Современная вычислительная техника позволяет реализовывать обучение на очень высоком уровне, манипулировать текстовой, графической и звуковой информацией, создавать интерактивные мультимедийные блоки воздействия. В автоматизированных средствах обучения (например, электронных учебниках) важно учитывать индивидуальные особенности обучаемого [3], такие как объём его кратковременной памяти, скорость решения различных классов задач и многие другие параметры, которые для каждого человека строго индивидуальны. Для эффективной работы важна адаптация под конкретного пользователя с учётом его личностных характеристик. Трудность данной задачи состоит в том, что не существует теста либо схемы для полнофункциональной оценки человеческих качеств. Есть различные методики для оценки какого-либо критерия либо группы критериев, но большинство из них либо не связаны друг с другом, либо связь эту сложно установить обычными методами. Каждый человек несёт в себе строго индивидуальный набор параметров, характеристик, определяющих его способности к восприятию, анализу, обработке и запоминанию информации [4]. Опытный педагог при индивидуальной работе с учеником без труда определяет, сколько информации за один урок в состоянии тот усвоить, какой класс задач может эффективно решать, и т.д. В современных автоматизированных системах обучения данный аспект не учитывается, то есть считается, что человек - это некое усредненное существо, не обладающее отличительными характеристическими признаками. Кроме того, в большинстве программных продуктов данного класса считается, что обучаемый сохраняет постоянную работоспособность на протяжении всего времени работы с системой.

Литература, посвященная автоматизации обучения при помощи компьютерной техники, указывает на этот недостаток и акцентирует необходимость разработки средств, которые бы производили адаптацию обучающего комплекса под конкретные психофизиологические параметры обучаемого. Однако программной реализации подобных проектов еще нет (или, во всяком случае, они отсутствуют в источниках, доступных для пользователя). В результате, из-за того, что данный аспект не учитывается, эффективность действия данных программных продуктов снижается. Существует широкий класс параметров, которыми можно описать индивидуальные характеристики человека. Они определяются при помощи системы тестов, разрабатываемых психологами. Сложность же комплексной оценки заключается в том, что для анализа вышеуказанных параметров недостаточно просто суммировать результаты тестов, ибо каждый результат каждого теста влияет на другие, и зависимость параметров невозможно описать одной либо несколькими функциями принадлежности. К тому же вопрос преобразования выходных тестовых данных во входные данные, которые передаются управляющей структуре генератора обучающих воздействий, весьма нетривиален. В большинстве случаев описание параметров, которые следует считать за основные, расходилось, но после более детального исследования удалось найти области пересечения множеств. Результатом этого явились следующие параметры [4, 5]:

1. Концентрация внимания. Данный параметр характеризует способность отдавать решаемой задаче все эмоциональные, интеллектуальные, волевые ресурсы.

2. Устойчивость внимания. Определяет способность решать задачу, не отвлекаясь на внешние (шум) и внутренние (лень) раздражители.

3. Переключаемость внимания. Этот критерий определяет, как эффективно обучаемый умеет переключаться с решения задач одного класса на решение задач другого класса, либо с одного объекта на другой, либо с одного действия на другое.

4. Распределение внимания. Определяет способность обучаемого к распределению внимания между несколькими задачами, объектами, действиями одновременно.

5. Динамика работоспособности. Данный критерий отражает изменение работоспособности обучаемого в зависимости от продолжительности выполнения работы.

6. Степень врабатываемости. Оценка времени, необходимого обучаемому для выхода на оптимальный уровень эффективности.

7. Иерархия ведущих репрезентативных систем (Аудиал, визуал, кинестетик). Определяет, как обучаемый преобразует видение окружающего мира в свою внутреннюю систему восприятия. Это определяет способ наиболее эффективного построения системы обучения.

8. Объём кратковременной памяти. Показывает, какое количество данных (Словесной, цифровой, графической информации) может в единицу времени удерживать обучаемый.

9. Тип нервной системы. Определяет широкий класс параметров, таких, как скорость восприятия и переработки различных видов информации, устойчивость к помехам, способность выдерживать интенсивные нагрузки

10. Тип темперамента. Определяет динамические (темп, ритм), эмоциональные и стилевые характеристики поведения.

При этом был определен следующий состав тестов [4, 5]::

1. Корректурные пробы Бурдона (концентрация и устойчивость внимания). Данная методика выбрана из-за того, что она в своём классе позволяет за наименьшее время (по отношению к аналогичным методикам) получить достоверные результаты.

2. Таблицы Шульте (устойчивость внимания, динамика работоспособности). Имеется большой статистический материал, подтверждающий валидность данного метода, а также большинство когнитивных психологов сходятся в том, что это методика охватывает наибольшее количество возрастных групп.

3. Методики Горбова (переключаемость и распределение внимания). Выбрана из-за высокого коэффициента достоверности и небольшого времени прохождения.

4. Тестирование силы нервной системы проводится по методикам "Исключение", "Образование аналогий", индукционной методикой, а также нейрохронометрическим способом. Реализация тестирования диагностики силы нервной системы дает возможность выяснить картину восприятия обучаемым звуковой информации (длительность единичного сеанса (квант), последовательность оных и т.д.). Также это позволяет получить один из интегральных показателей ритма обучения.

5. Исходя из гипотезы, выдвинутой Ермолаевой - Томиной, формируются различные сценарии обучения, направленные на повышения эффективности восприятия информации обучаемым. Базисной характеристикой в данном случае будет служить сила нервной системы (НС). Пример: Так как для людей с более сильной нервной системой характерно укрепление доминантных очагов при отвлечении внимания, в процессе обучения формируется некий отвлекающий звуко- или видеоряд, который, в свою очередь, несёт вторичную информацию, воспринимаемую на уровне подсознания. Также, опираясь на показатель силы НС, вводится коэффициент связности подаваемого материала. Для людей с более сильной НС он более низок, чем для людей с более слабой НС.

Также важна система связи индивидуальных психологических параметров обучаемого и параметров обучающих воздействий. Объём кратковременной памяти влияет на показатели ритма обучения (выдача материла/практика/релаксация) следующим образом: при объёме "норма" построение обучения ведётся в пропорции 1/1/1; при объёме "ниже нормы" - 0.5/1/2. Помехоустойчивость. Под данным термином подразумевается устойчивость к восприятию "побочной" информации, выдаваемой параллельно основной (видео- либо звукоряд). Пояснить данный способ можно следующим образом: На экран выводится текстовая информация, а в качестве фона используется картинка с заданным уровнем прозрачности. Она воспринимается неосознанно и откладывается в памяти. Для активации её воспоминания достаточно предъявить какой-либо её ассоциативный фрагмент, и картинка переходит из области подсознательного в область оперативного мышления целиком. Данный способ обучения имеет очень высокую эффективность при условии соответствия темперамента обучаемого одному из следующих: флегматик, сангвиник/флегматик, сангвиник. В случае одного из вышеописанных совпадений вводится соответствие: на Х квантов основной информации Y квантов побочной.

1. Интерактивность. Данный способ взаимодействия системы с пользователем определяется по выраженности экстра/интроверсии: а) Для ярко выраженного экстраверта степень интерактивности высока. Система через небольшие кванты времени предлагает решить задачу, ответить на вопросы и т.д. б) Для интроверта, наоборот, интерактивность сводится к минимуму, так как данный психотип эффективнее всего воспринимает информацию при самостоятельном анализе. в) Амбаверт индифферентен к внешним воздействиям, поэтому при данном психотипе интерактивность определяется в другими параметрами. Вводится следующая параметризация: На X% выдачи информации Y% интерактивности.

2. Монотония. Под этим термином подразумевается способность субъекта работать длительное время с однообразным материалом. Данный параметр зависит от типа темперамента. Для холерика, сангвиника/холерика смена видов деятельности является основополагающим критерием эффективного восприятия, обработки и запоминания информации. Для флегматика и меланхолика данный параметр второстепенен.

3. Лексика. У каждого человека существует ведущая (базовая) репрезентативная система, в соответствии с которой он преобразует внешнее видение мира в свою внутреннюю систему восприятия. Для каждой из систем существуют способы наиболее эффективной подачи информации. Так как взаимодействие в системе "человек - компьютер" ограничивают способы воздействия до графической и звуковой, то были разработаны лексические схемы, которые позволяют формировать текстовый материал в соответствии с индивидуальной иерархией репрезентативных систем.

4. Период врабатываемости. Определяется из результатов тестирования динамики работоспособности. Если период врабатываемости отсутствует, то система производит формирование ритма обучения изначально. Если присутствует - то обучаемый определяет темп обучения самостоятельно, затем, после выхода на оптимальный уровень эффективности, производится трансформация ритма.

Литература:

1. Абиссова М.А., Фокин Р.Р. Сервисы обучения информатике и информационным технологиям в высшей школе: Монография. - СПб: изд-во СПбГУСЭ, 2010

2. Абрамян Г.В., Фокин Р.Р. О методике разработки учебных пособий по информатике // Телекоммуникации, математика и информатика – исследования и инновации. Выпуск 6. Межвузовский сборник научных трудов. – СПб: ЛГОУ им. А.С. Пушкина, 2002. - С.267-268.

3. Емельянов А.А. Организация сервиса коллективной разработки сложных комплексов программ: Монография / А.А. Емельянов - СПб: изд-во СПбГУСЭ, 2010.

4. Абрамова Г. С. Практическая психология: 6-е изд., перераб. и доп. - М.: Академический Проект, 2003.

5. Солсо Р. Когнитивная психология - СПб: Питер, 2006

Рекомендовано к публикации:
А.А.Ахаян, доктор педагогических наук, член Редакционной Коллегии

_____

Gennady V. Abrahamian
Doctor of Pedagogical Sciences, Professor of the Department "Applied information technology", St. Petersburg State University of Service and Economics, Saint-Petersburg
AbrGV@rambler.ru

Roman R. Fokin
Doctor of Pedagogical Sciences, Professor of the Department "Applied information technology", St. Petersburg State University of Service and Economics, Saint-Petersburg
RRFokin@rambler.ru

Marina A. Abyssova
Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department "Applied information technology", St. Petersburg State University of Service and Economics, Saint-Petersburg
MarAbyss@rambler.ru

Aleksandr A. Emelyanov
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the department "Applied information technology", St. Petersburg State University of Service and Economics, Saint-Petersburg
S1_Alex2000@mail.ru

Adaptation of electronic textbooks to the individual characteristics of students in development of services training of computer science

Article contains the information on theoretical and practical developments of the authors in the field of adaptation of the E-learning systems and services training of computer science to some individual psychophysiological peculiarities of students.

Key words: E-learnig, adaptation block, psychophysiology, automation, services training, computer science.