О применении методов математического и имитационного моделирования для исследования дидактических систем
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.
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.