teacher
преподаватель
Problem and goal. The paper deals with an actual problem - learning to solve computational problems. The components of this problem are highlighted and it is shown that to solve it, it is necessary to automate the learning process, especially in terms of organizing independent work. The purpose of this work is to describe the scientific and technological basis for building an automated diagnostic system for solving computational problems (using the example of physical problems), as well as to present the results of using the developed system in the real pedagogical process. Methodology. The described system is based on a mental approach to learning. The paper introduces the concept of a computational primitive and, based on it, the concept of a structuralmental scheme (SMS) - a graph-like model of the ability to solve problems. An Elo-like rating system was used to provide adaptive, continuous monitoring. In order to increase the strength of mastering the ability to solve problems, we implemented the account of forgetting using a piecewise linear model of forgetting. To assess the formation of the ability to solve problems, a value is introduced - the level of assimilation, which is determined by the structural and mental scheme of the student and reflects its completeness and strength. Results. The results of the application of the described automated diagnostic system for the ability to solve computational problems in the real pedagogical process are presented. The described system proved to be effective, i.e. it positively affects the level of formation of the ability to solve problems. The correlation between the number of tasks solved by the student and the level of assimilation is calculated. The efficiency of the presented system in terms of forming the ability to solve computational problems on the example of physical problems is proved. Conclusion. Automation using a computer system allows to track and store information about the status of each individual SMS connection in memory. This cannot be done using any other non-automated tools and technologies due to the large amount of data and the complexity of calculations.
Проблема и цель. В работе рассмотрена актуальная проблема - обучение решению расчетных задач. Выделены компоненты этой проблемы и показано, что для ее решения необходима автоматизация процесса обучения, особенно в плане организации самостоятельной работы. Целью работы является описание научно-технологической базы построения автоматизированной системы диагностики умения решать расчетные задачи (на примере физических задач), а также представление результатов применения разработанной системы в реальном педагогическом процессе. Методология. Описанная система основывается на ментальном подходе к обучению. В работе введено понятие вычислительного примитива и основанное на нем понятие структурно-ментальной схемы - графовидной модели умения решать задачи. Для обеспечения адаптивного, непрерывного контроля была использована Эло-подобная рейтинговая система. С целью повышения прочности усвоения умения решать задачи был реализован учет забывания с помощью кусочно-линейной модели забывания. Для оценки сформированности умения решать задачи введена величина - уровень усвоения, которая определяется по структурно-ментальной схеме (СМС) ученика и отражает ее полноту и прочность. Результаты. Приведены результаты применения, описанной автоматизированной системы диагностики умения решать расчетные задачи в реальном педагогическом процессе. Описанная система оказалась результативной, то есть позитивно влияющей на уровень сформированности умения решать задачи. Вычислена корреляция между количеством решаемых обучающимся задач и уровнем усвоения. Доказана эффективность представленной системы в плане формирования умения решать расчетные задачи на примере физических задач. Заключение. Автоматизация с помощью компьютерной системы позволяет отслеживать и хранить в памяти информацию о состоянии каждой отдельной связи СМС. Это невозможно сделать с помощью каких-либо других неавтоматизированных средств и технологий из-за большого объема данных и трудоемкости вычислений.