О применении методов математического и имитационного моделирования для исследования дидактических систем :: Единая Редакция научных журналов БФУ им. И. Канта

×

Ваш логин
Зарегистрироваться
Пароль
Забыли свой пароль?
Войти как пользователь:
Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
   
Высшее воплощение разума – наука
Иван Петрович Павлов

DOI-генератор Поиск по DOI на Crossref.org

О применении методов математического и имитационного моделирования для исследования дидактических систем


Автор Майер Р. В.
Страницы 102-111
Статья Загрузить
Ключевые слова дидактика, забывание, знания, имитационная модель, обу­чение, усвоение, ученик, учитель
Ключевые слова (англ.) didactics, forgetting, knowledge, imitation model, teaching, learning, stu­dent, teacher
Аннотация Дидактические системы относятся к слабоструктурированным и плохоформализуемым объектам, функционирующим в условиях неопре­деленности и недостатка информации о состоянии ученика, использу­емой методике обучения и т. д. Рассмотрены особенности применения методов математического и компьютерного моделирования для иссле­дования дидактических систем, различные подходы к построению ма­тематической и компьютерной модели ученика. Обсуждаются линей­ная и нелинейная модели обучения; многокомпонентная модель; модели усвоения и забывания логически связанной и несвязанной информации; модель, учитывающая зависимость степени понимания от быстроты поступления учебной информации. Проанализированы графики измене­ния количества знаний ученика с течением времени.

Аннотация (англ.) 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.
Список литературы

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.


Назад в раздел