Application of the mathematical modelling and simulation methods to the study of didactic systems
- Pages
- 102-111
Abstract
Didactic systems relate to poorly structured and poorly formalizable objects that function under conditions of uncertainty and lack of information about the state of the student, the teaching methods used, etc. The article considers the application of mathematical and computer modeling methods for the study of didactic systems and various approaches to the construction of mathematical and computer models of the student. The following models are discussed: linear and nonlinear learning models; multicomponent model; models of assimilation and forgetting logically related and unrelated information; models that take into account the dependence of the degree of understanding on the speed of receipt of educational information. The resulting graphs of changes in the amount of the student’s knowledge over time are analyzed.
Reference
1. Ажмухамедов И. М., Проталинский О. М. Методология моделирования плохоформализуемых слабо-структурированных социотехнических систем // Вестник АГТУ: Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 1. С. 144—154.
2. Бабанский Ю. К. Оптимизация процесса обучения (Общедидактический аспект). М., 1977.
3. Беспалько В. П. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика третьего тысячелетия). М., 2002.
4. Буш Р., Мостеллер Ф. Стохастические модели обучаемости. М., 1962.
5. Величковский Б. М. Когнитивная наука: Основы психологии познания : в 2 т. Т. 1. М., 2006.
6. Горелова Г. В. Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 3. C. 239—250.
7. Дахин А. Н. Педагогическое моделирование: сущность, эффективность и… неопределенность // Стандарты и мониторинг. 2002. № 4. С. 22—26.
8. Загвязинский В. И. Теория обучения: Современная интерпретация : учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений. М., 2001.
9. Леонтьев Л. П., Гохман О. Г. Проблемы управления учебным процессом: математические модели. Рига, 1984.
10. Майер Р. В. Исследование математических моделей дидактических систем на компьютере. Глазов, 2018.
11. Разумовский В. Г., Майер В. В. Физика в школе: Научный метод познания и обучение. М., 2004.
12. Свиридов А. П. Статистическая теория обучения: монография. М., 2009.
13. Флегонтов А. В., Дюк В. А., Фомина И. К. Мягкие знания и нечеткая системология гуманитарных областей // Программные продукты и системы. 2008. № 3. С. 97—102.
14. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. М., 1978.
15. Mayer R. V. Computer-Assisted Simulation Methods of Learning Process // European Journal of Contemporary Education. 2015. Vol. 13, iss. 3. Р. 198—212. doi: 10.13187/ejced.2015.13.198.
16. Mayer R. V. Imitating model of assimilation and forgetting of the logically connected information // International Journal of Advanced Studies. 2017. Vol. 7, № 2. Р. 64—73.
17. The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology / ed. by J. R. Busemeyer, Zh. Wang, J. T. Townsend, A. Eidels. Oxford, 2015.