Головна » Статті

Всього матеріалів в каталозі: 788
Показано матеріалів: 361-365
Сторінки: « 1 2 ... 71 72 73 74 75 ... 157 158 »

Анотація. У статті визначено сутність адаптивних систем навчання на основі інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ), що являють технологію, яка автоматично налаштовує навчальний контент відповідно до фактичного рівня навчальних досягнень учня/студента, який ця технологія і визначає, а також відповідно до індивідуальних особливостей (віку, темпу, психотипу тощо).
Здійснено порівняльний аналіз традиційної та адаптивної систем навчання (АСН) на основі ІКТ. Охарактеризовано основні переваги АСН, серед яких: автоматизація оцінювання та прогнозування; можливість «адаптуватися» під кожного учня/студента; регулювання ступеня складності навчального контенту; постійне відслідковування індивідуального навчального прогресу; отримання даних про індивідуальні потреби учнів/студентів; можливість відслідковувати власний освітній маршрут; можливість зниження рутинного навантаження на викладачів; можливість постійного вдосконалення навчальних курсів та ін.
Визначено характеристики, що притаманні переважній більшості АСН: автоматизація, секвенування, оцінювання, збір даних в режимі реального часу, самоорганізація. Здійснено опис основних типів АСН: АСН на основі машинного навчання; АСН на основі прогресивного алгоритму; АСН на основі правил; АСН на основі дерева рішень. Виокремлено низку критеріїв, за якими можна визначити, чи є система навчання адаптивною.
Представлено результати опитування представників 16 педагогічних університетів та 15 інститутів післядипломної педагогічної освіти України, в результаті якого встановлено, що жоден із цих закладів не використовує АСН. Наголошено на тому, що нині АСН тільки починають активний розвиток і поступове впровадження – навіть у розвинених країнах світу такі системи ще на набули значного поширення, проходячи експериментальну апробацію. У перспективі АСН стануть рушієм розвитку нової педагогіки, нових стратегій персоніфікації освіти, розширення можливостей активного навчання.

Abstract. The article defines the essence of adaptive learning systems based on information and communication technologies (ICT), representing a technology that automatically adjusts learning content in accordance with the actual level of student’s achievement, which this technology evaluates, and also according to individual characteristics (age, pace, psychotype, etc.).
A comparative analysis of traditional and adaptive learning systems (ALS) based on ICT has been conducted. The main advantages of the ACS are described, among them: automation of estimation and prediction; the ability to be ‘adapted’ to each student; regulation of the complexity degree of educational content; constant tracking of individual educational progress; obtaining data about student’s individual needs; ability to track one’s own educational trajectory; ability to reduce the routine load on teachers; possibility of continuous improvement of training courses, etc.
The characteristics that are inherent to the majority of the ALS are determined: automation, sequencing, assessment, real-time data collection, self-organizing. A description of the main types of ALS is given, namely: machine-learning-based adaptive systems; advanced algorithm adaptive systems; rules-based adaptive systems; and decision-tree adaptive systems. A number of criteria is defined that can be used to determine if a learning system is adaptive.
The results of the survey of 16 pedagogical universities and 15 institutes of postgraduate pedagogical education of Ukraine are presented. It is established that none of these institutions uses ALS. It is emphasized that now ALSs are only beginning to be actively developed and gradually implemented. Even in leading countries, such systems have not become widely distributed, undergoing experimental testing. In near future, ALSs will become the driving force behind the development of new pedagogy, new strategies for personalizing education, and expanding opportunities for active learning.

ТЕОРІЯ І МЕТОДИКА ПРОФЕСІЙНОЇ ОСВІТИ | Переглядів: 1086 | Author: Носенко Ю. Г. | Download in PDF |

Анотація. В основі процесу модернізації змісту освіти лежить реалізація механізмів впровадження компетентнісного підходу. Впровадження компетентнісного підходу в систему вищої освіти передбачає необхідність динамічної зміни не тільки змісту предметів, які викладаються, а й адапатацію педагогічних методів і технологій до викликів і потреб сучасності. Особливо постійного оновлення вимагають дисципліни, пов’язані з вивченням інформаційних та комп’ютерних технологій, які безперервно змінюються і еволюціонують. Аналіз освітніх програм технічних і математичних спеціальностей провідних вузів показав, що вони передбачають набуття компетентностей, пов’язаних з здатністю вирішувати проблеми та розв’язувати задачі, в основі яких лежить необхідність проектування, створення та роботи з реляційними базами даних.
Метою статті є представлення авторської розробки методики навчання теорії нормалізації реляційних баз даних.
Фахові компетентності, пов’язані з вивчення теорії нормалізації є такими:  здатність формулювати, аналізувати та синтезувати рішення наукових проблем на абстрактному рівні шляхом декомпозиції їх на складові, які можна дослідити окремо в їх більш та менш важливих аспектах; здатність виконувати моделі для досліджуваних процесів та прикладних задач; здатність проектувати реляційні бази даних; здатність встановлювати зв’язки у реляційних базах даних тощо.
В роботі подано методику навчання теорії нормалізації реляційних баз даних. Послідовно розглядаються перша, друга та третя нормальні форми. Також наведені означення функціональної та повної функціональної залежності атрибутів в реляційних відношеннях. Відповідно до поданої розробки, пропонується поєднувати теоретичні викладки з прикладами, які їх ілюструють та дають змогу студентам відчути всі особливості тематики. Такий підхід дозволяє підвищити пізнавальну діяльність студентів, а, отже, і збільшити ефективність навчального процесу.
Викладену методику можна використовувати в процесі підготовки фахівців в сфері інформаційних технологій, а її застосування при навчанні студентів вузів дасть їм можливість використовувати отримані знання при обробці результатів наукових досліджень, а також в подальшій професійній діяльності.

Abstract. At the heart of the process of modernizing, the content of education is the realization of mechanisms for implementing a competent approach. The introduction of a competency approach to the system of higher education implies the need for a dynamic change not only the content of the subjects, but also the adaptation of pedagogical methods and technologies to the challenges and needs of the present. Especially constant updating requires the discipline associated with the study of information and computer technology, which continuously change and evolve. Analysis of the educational programs of technical and mathematical specialties of the leading universities showed that they involve the acquisition of competences related to the ability to solve problems and solve problems, which are based on the need to design, create and work with relational databases.
The purpose of the article is to present the author's development of a methodology for teaching the theory of the normalization of relational databases.
The professional competencies associated with the study of the theory of normalization are as follows: the ability to formulate, analyze and synthesize solutions to scientific problems at the abstract level by decomposing them into components that can be investigated separately in their more or less important aspects; ability to execute models for investigated processes and applied tasks; the ability to design relational databases; the ability to establish links in relational databases, etc.
The paper describes a methodology for teaching the theory of the normalization of relational databases. The first, second and third normal forms are shown consistently. The definitions of functional and complete functional dependence of attributes in relational relations are given. In accordance with the given development, it is suggested to combine theoretical calculations with examples, which illustrate them and allow students to feel all the features of the subject. Such an approach can increase the cognitive activity of students, and, consequently, increase the effectiveness of the educational process.
The above methodology can be used in the process of training specialists in the field of information technology, and its application in the study of students of universities will give them the opportunity to use the knowledge gained in processing the results of scientific research, as well as in further professional activities.

КОМП'ЮТЕРНІ НАУКИ ТА МЕТОДИКА ЇХ НАВЧАННЯ | Переглядів: 904 | Author: Мулеса О.Ю., Гече Ф.Е., Імре Ю.Ю. | Download in PDF |

Анотація. Розробка і реалізація алгоритмів найоптимальніших рішень, поставленої проблеми, це одне із важливих вмінь інженера в сучасному інформаційному суспільстві. Тому розвинуте алгоритмічне мислення є однією з важливих компонент успішної професійної діяльності майбутнього інженера.
В статті проаналізовано зміст поняття «алгоритмічне мислення», його особливості,  рівні розвитку та основні форми в яких відображаються його істотні властивості.  Виділено алгоритмічні вміння студентів, які можна сформувати через його розвиток, адаптуючи їх до дисципліни «Вища математика».
Алгоритмічні процеси мислення забезпечуються сукупністю певних розумових прийомів.  В  статті наведено результати емпіричного дослідження щодо рівнів розвитку  базових прийомів розумових дій алгоритмічного мислення в студентів-першокурсників технічного університету. Першим етапом дослідження було накопичення інформації про процес професійної підготовки майбутніх інженерів-електриків. Через абстрагування, аналіз і синтез даної інформації були виділені основні операційні компоненти алгоритмічного мислення і представлені у вигляді системи взаємопов'язаних компонентів. Узагальнюючи результати дослідження, можна стверджувати, що лише незначна кількість студентів здатні комплексно застосовувати різні прийоми алгоритмічного мислення в цілісному процесі розв’язування різних задач, здатні свідомо управляти своєю розумовою діяльністю і логічно мислити. Розглядаючи процес формування алгоритмічного мислення, як один з компонентів комплексної підготовки компетентного фахівця і з огляду на результати дослідження можна стверджувати, що проблема цілеспрямованого формування операційних компонент даного мислення є актуальною. Результати дослідження показали, що, з метою формування і розвитку складових алгоритмічного мислення, в навчальній діяльності доцільно використовувати завдання на формування логіко-алгоритмічних компонентів мислення і формування умінь аналізувати, синтезувати, прогнозувати і структурувати інформацію.

Abstract. The development and implementation of algorithms of the most optimal solutions of the problem posed, is one of the most important skills of an engineer in the modern information society. Therefore, advanced algorithmic thinking is one of the important components of the successful professional activity of the future engineer.
The article analyzes the meaning of the concept of "algorithmic thinking", its features, levels of development and the main forms in which its essential properties are reflected. The algorithmic skills of students, which can be formed through its development, are allocated, adapting them to the discipline "Higher Mathematics".
Algorithmic processes of thinking are provided by a set of certain mental techniques. The article presents the results of an empirical study on the levels of basic methods development of mental actions of algorithmic thinking in freshmen students of the Technical University. The first stage of the study was the accumulation of information on the training process of future engineers-electricians. Through the abstraction, analysis and synthesis of this information, the main operating components of algorithmic thinking were identified and presented as a system of interrelated components. Summarizing the results of the study, it can be argued that only a small number of students are able to apply different techniques of algorithmic thinking comprehensively in the holistic process of solving various problems that can consciously manage their mental activity and logical thinking. Considering the process of algorithmic thinking formation, as one of the components of complex training of a competent specialist and in view of the results of the study, it can be asserted that the problem of purposeful formation of operating components of this thinking is pressing. The results of the study showed that in order to formulate and develop the components of algorithmic thinking, it is expedient to use tasks in the educational activity to form the logic-algorithmic components of thinking and to formulate the ability to analyze, synthesize, predict and structure information.

ТЕОРІЯ І МЕТОДИКА ПРОФЕСІЙНОЇ ОСВІТИ | Переглядів: 1067 | Author: Ковальчук M.Б. | Download in PDF |

Анотація. Стаття присвячена методичним аспектам навчання теми «Логічне виведення за невірогідних знань». Тема є складовою розділу «Моделі та методи подання знань» дисципліни «Основи штучного інтелекту». Тема вивчається на другому (магістерському) рівні вищої освіти педагогічного університету. Схема подання навчального матеріалу пропонується такою: постановка завдання, стисле подання теоретичних відомостей, методи та алгоритми розв’язування, вправи на їх застосування. При поданні теоретичних відомостей наводяться основні теореми, твердження без доведення. При цьому для ознайомлення з доведенням даються посилання на відповідні літературні джерела.
Знання – інформаційна основа систем штучного інтелекту. Знання експерта, які потрібно формалізувати, можуть бути неповними, невірогідними та нечіткими. Проте ці відомості є цінними і повинні бути включені до бази знань. Мета вивчення теми передбачає ознайомлення студентів з методами неточного логічного виведення та теоретичними основами і практичними аспектами їх використання для прийняття рішень в умовах невизначеності. Більшість методик неточного логічного виведення пов’язані з ймовірнісними методами, зокрема формулою Байєса. Тому перед вивченням теми студентам необхідно нагадати деякі поняття, твердження, формули з теорії ймовірностей.
Підсумовуючи вивчення теми «Логічне виведення за невірогідних знань», слід наголосити на тому, що не існує досконалого механізму логічного виведення за невірогідних знань. Студентам самостійно пропонується ознайомитися зі схемами MYCIN (EMYCIN), (методи виведення ґрунтуються на байєсівському підході, як і в схемі PROSPECTOR), Піерла (базується на байєсівських мережах), теорією Демпстера-Шефера.
Подальші дослідження буде зосереджено на методиці навчання основ штучного інтелекту для студентів інформатичних спеціальностей другого (магістерського) рівня вищої освіти в педагогічному університеті.

Abstract. The article is devoted to the methodical aspects of teaching the topic "Logical inference with unreliable knowledge". The topic is a component of the section "Models and methods of knowledge representation" of the discipline "Fundamentals of Artificial Intelligence". The topic is studied at the second (master’s) level of higher education in the Pedagogical University. The scheme for submitting the teaching material is proposed as follows: problem statement, brief presentation of theoretical information, solving methods and algorithms , exercises on their application. The teacher recommends references for receipt of the evidence.
Knowledge is the information basis of the artificial intelligence systems. Expert's knowledge may be incomplete, uncertain and fuzzy. The purpose of studying the topic involves familiarizing students with methods of inaccurate inference and the theoretical bases and practical aspects of their use for decision-making under uncertainty. However, this information is valuable and should be included in the knowledge base. Most of the methods of inaccurate inference are related to the probabilistic methods, in particular the Bayes formula. Therefore, teacher need to remind students of some concepts, statements, formulas from the probability theory before studying the topic.
Summarizing the study of the topic "Logical inference for unreliable knowledge," it should be emphasized that there is no perfect mechanism of logical inference for unreliable knowledge. The teacher proposes students to familiarize themselves with the MYCIN (EMYCIN) schemes, (methods of derivation based on the Bayesian approach, as in the PROSPECTOR scheme), Pierla (based on Bayesian networks), Dempsteur-Scheffer's theory. Further researches we will focus on the method of training the fundamentals of artificial intelligence for students of computer science specialties of the second (master's) level of higher education at the pedagogical university.

КОМП'ЮТЕРНІ НАУКИ ТА МЕТОДИКА ЇХ НАВЧАННЯ | Переглядів: 1012 | Author: Кобильник Т.П. | Download in PDF |

Анотація. В статті аналізуються питання індивідуалізації та диференціації навчання в контексті традиційної та інтегративної моделей процесу навчання фізики в школі. Звертається увага на існування протиріччя між вимогою здійснення компетентнісного і особистісно-діяльнісного підходів до навчання, а також наявністю утруднень для врахування індивідуальних особливостей учнів при вивченні фізики через спроби поєднувати індивідуалізацію навчання з традиційною системою. Пошук оптимального методу викладання і намагання забезпечити сприятливі зовнішні умови навчання для всіх учнів, і, таким чином, не дати проявитися тим якостям, які можуть привести до прогалин у засвоєнні знань, до відставання, не дає в повній мірі розвинути індивідуальність учня. Вирішення вказаних проблем автор вбачає: у використанні інтегративної моделі процесу навчання, в якій урок розглядається не як ізольоване ціле, а є частиною циклу уроків, спрямованих на формування цілісного уявлення про компоненти змісту шкільного курсу фізики; через утворення систем зовнішніх та внутрішніх зворотних зв’язків; використанні довгострокових завдань, які передбачають рівневу диференціацію; у чіткому розділенні навчального і дидактичного матеріалу, використанні учнівських робочих та повних конспектів; у спрямуванні уваги не тільки на результати, а й на сам процес виконання учнями навчальної діяльності. Також пропонується за одиницю процесу навчання обрати його цикл – проміжок часу, протягом якого відбувається цілісне пізнання та засвоєння учнями певного компонента змісту шкільного курсу фізики; в якому інтегруються всі позитивні якості різних способів організації навчальних занять, що пов’язані з: формуванням у школярів знань та умінь; розвитком їх творчої активності, самостійності, мислення; оптимізацією управління навчальною діяльністю тих, хто навчається. Одночасність процесів вивчення нового матеріалу, формування практичних і пізнавальних умінь, закріплення і корекції знань – це джерело раціонального використання навчального часу, а не його економія за рахунок конспективного викладення матеріалу.Оцінка навчального процесу повинна ґрунтуватися на встановленні його значущості у формуванні особистості учня й розвитку його пізнавальних можливостей.

Abstract. The article analyzes the questions of individualization and differentiation of learning in the context of traditional and integrative models of the process of teaching physics at school. Attention is drawn to the existence of a contradiction between the requirement for the implementation of competence and personality-activity approaches to learning, as well as the availability of difficulties to take into account the individual characteristics of students in the study of physics through attempts to combine the individualization of learning with the traditional system. Finding an optimal teaching method and trying to provide a favorable external learning environment for all students, and thus not allowing them to show the qualities that may lead to gaps in the learning of knowledge, lag behind, does not fully develop the individuality of the student. The author sees the solution to these problems: using the integrative model of the learning process, in which the lesson is not regarded as an isolated whole, but is part of a cycle of lessons aimed at forming a holistic view of the components of the content of the school course of physics; through the creation of systems of external and internal feedback; use of long-term tasks that involve level differentiation; in a clear separation of educational and teaching material, the use of student workshops and full abstracts; in focusing not only on the results, but also on the process of doing the students' learning activities. It is also proposed for the unit of the learning process to choose its cycle - the period of time during which there is an integral knowledge and assimilation by students of a certain component of the content of the school course of physics; which integrates all the positive qualities of different ways of organizing training sessions, which are related to the formation of knowledge and skills among students through the development of their creative activity, autonomy, thinking, optimizing the management of the learning activities of those who study. The simultaneity of the processes of studying the new material, the formation of practical and cognitive abilities, the consolidation and correction of knowledge - is the source of rational use of academic time, rather than its savings due to the summary presentation of the material. The assessment of the educational process should be based on establishing its significance in shaping the student's personality and developing it. cognitive abilities.

« 1 2 ... 71 72 73 74 75 ... 157 158 »