Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Методика обучения учащихся средствам представления знаний в рамках профильного спецкурса по информатике

Диссертация: Методика обучения учащихся средствам представления знаний в рамках профильного спецкурса по информатике
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В педагогической науке и школьной практике накоплен определенный теоретический потенциал и практический опыт применения компьютерных технологий. Это теоретические исследования в области программированного обучения В. П. Беспалько, Т. А. Ильиной, С. Г. Шаповаленко и др., исследования Кузнецова Э. И., Буняе-ва М. М., Жданова С. А., связанные с определением психолого-педагогических и дидактических… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Анализ научно-методических подходов к проблеме представления знаний
    • 1. 1. Проблема представления знаний в гносеологии, когнитивной психологии и теории искусственного интеллекта
    • 1. 2. Психолого-дидактические основы использования моделей представления знаний в обучении
    • 1. 3. Применение моделей представления знаний для автоматизации процесса обучения. Классы АОС
    • 1. 4. Выводы
  • Глава 2. Методика изучения профильного курса «Формализация знаний и экспертные системы»
    • 2. 1. Особенности профильных спецкурсов по информатике
    • 2. 2. Содержательные линии пропедевтического курса «Основы логической грамотности»
    • 2. 3. Исходные положения методической системы курса «Формализация знаний и экспертные системы»
    • 2. 4. Методика изучения раздела «Экспертные системы»
    • 2. 5. Методика изучения раздела «Модели представления знаний»
    • 2. 6. Методика изучения раздела «Предметная область. Построение базы знаний ЭОС по геометрии»
    • 2. 7. Педагогический эксперимент

Методика обучения учащихся средствам представления знаний в рамках профильного спецкурса по информатике (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность исследования. Сегодня общепринято, что информация и ее высшая форма — знания являются решающим фактором, определяющим развитие общества в целом. В национальном докладе Российской Федерации на II Международном конгрессе Юнеско отмечалось, что «для того, чтобы гигантские объемы информации и знаний, создаваемых в ходе современной информационной революции, были эффективно использованы для решения реальных проблем и преодоления реальных трудностей, России необходимо на деле осуществить интенсивную, согласованную, реально выполнимую информатизацию общества». Осуществление информатизации общества требует особой государственной политики России в области информатизации образования, одним их приоритетных направлений которой является совершенствование базовой подготовки учащихся по информатике и новым информационным технологиям (НИТ). Отличительной особенностью современной концепции преподавания информатики в образовательных учреждениях является признание высокого развивающего потенциала информатики и придание ей статуса фундаментальной дисциплины. В значительной мере этому способствовали работы А. П. Ершова, А. А. Кузнецова, В. С. Леднева, А. Г. Гейна, А. И. Сенокосова, В. М. Монахова.

В проекте государственного образовательного стандарта, разработанного творческим коллективом под руководством А. А. Кузнецова, подчеркивается теоретическая и прикладная значимость информатики, которая с одной стороны должна обеспечивать формирование у учащихся основ научного мировоззрения и способствовать развитию их мышления, а с другой — подготовить школьников к практическому использованию НИТ в своей профессиональной деятельности, вооружить их связанными с использованием компьютера новыми средствами и методами познавательной деятельности.

Исходя из этого возникает необходимость рассмотреть два взаимосвязанных аспекта современной концепции преподавания информатики: изучение фундаментальных основ предмета и использование современных компьютерных технологий обучения.

В педагогической науке и школьной практике накоплен определенный теоретический потенциал и практический опыт применения компьютерных технологий. Это теоретические исследования в области программированного обучения В. П. Беспалько, Т. А. Ильиной, С. Г. Шаповаленко и др., исследования Кузнецова Э. И., Буняе-ва М. М., Жданова С. А., связанные с определением психолого-педагогических и дидактических требований к разработке и использованию обучающих курсов в учебном процессе школы и вуза. Существенное влияние на разработку концепции автоматизированного обучения оказали работы психологов Н. Ф. Талызиной, Д. Б. Элькони-на, В. В. Давыдова, Ж. Пиаже, В. В. Рубцова, П. Я. Гальперина, Е. И. Машбица. Вопросам исследования моделей и методов управления процессом автоматизированного обучения и разработки компьютерных обучающих систем посвящены работы А. М. Довгялло, А. Я. Савельева, Л. А. Растригина, Е. Н. Пасхина, С. И. Кузнецова, Л. В. Зайцевой, Н. П. Брусенцова и др.

Современные компьютерные технологии обучения в настоящее время развиваются в двух основных направлениях:

— совершенствование качества компьютерных программ, предназначенных для традиционной системы образования, основанной на процессе передачи готовых знаний и выработке определенного набора умений и навыков. При этом компьютер используется для улучшения способа представления готовых знаний и усиления контроля за их усвоением (В. В. Лаптев, А. В. Карпенко, Е. В. Ашкинузе, Ю. С. Брановский и др.);

— создание принципиально новых интеллектуальных обучающих систем, соответствующих системе образования информационного общества (В. А. Петрушин, В. С. Николов, С. М. Мазурина, М. Ю. Фе-досенко). При этом классическая формула образования «Познание окружающего мира посредством освоения готовой информации» все чаще изменяется на новую — «Познание окружающего мира посредством его компьютерного проектирования, моделирования, конструирования и исследования» .

В связи с реализацией второго направления актуальной является разработка и внедрение в обучение экспертных обучающих систем (ЭОС), под которыми понимаются программные системы, реализующие управление учением на основе знаний экспертов — психологов, педагогов, методистов. Основанная на их применении обучающая технология предполагает использование адекватных способов представления знаний о том, чему обучать, как обучать и кого обучать.

Успех ЭОС был обусловлен появлением специальных формализмов для представления знаний (ПЗ): семантических сетей, фреймов, продукционных и логических моделей и др. При дальнейших исследованиях выяснилось, что каждый из этих формализмов обладает своими недостатками, во избежание которых во многих ЭОС использовался синтез различных систем ПЗ. Однако проблема разработки универсального и эффективного языка и метода ПЗ остается все еще нерешенной, следовательно, исследования в этой области являются актуальными.

С другой стороны, применение ЭОС в обучении приводит к необходимости разработки методических систем обучения, опирающихся на их использование и формирующих у учащихся умения систематизировать, структурировать свои знания, анализировать задачу, самостоятельно делать выводы, строить доказательства в той или иной предметной области. Здесь важная роль принадлежит мировоззренческой функции информатики, состоящей в формировании научных представлений о мире. Особое внимание заслуживает содержательная линия, связанная с методами и средствами адекватного описания объектов и явлений для их использования с помощью ЭВМ, к числу которых можно отнести средства информационно-логического моделирования и модели представления знаний. Как отмечается в работах зарубежных специалистов (Джонассен, Lippert, Smiph, Starfield и др.) использование учащимися моделей представления знаний и экспертных систем в качестве инструментов познания приводит к более глубокому пониманию и усвоению содержания любого школьного предмета, что подчеркивает общенаучный характер знаний по информатике. Необходимы дополнительные исследования для проверки эффективности использования названных инструментов познания в обучении.

Пока же, несмотря на то, что в соответствии с современной концепцией структуры предметной области информатики в ее фундаментальные основы входят такие разделы теоретической информатики как:

— информация и знания, семантические аспекты интеллектуальных процессов и информационных систем;

— информационные системы искусственного интеллекта;

— методы представления знаний;

— теория и методы разработки и проектирования информационных систем и технологий, они входят в содержание действующего курса информатики лишь фрагментарно и не являются объектами целенаправленного изучения.

Это объясняется недостаточной соответствующей подготовкой учителей информатики, малым количеством часов, отводимых в целом на изучение базового курса информатики в учебных планах, отсутствием методического и программного обеспечения. Вместе с тем, в настоящее время в системе образования растет число инновационных школ, реализующих концепцию развивающего обучения, использующих новые информационные технологии в обучении в рамках выбранного профиля или множества профилей, например, школы с медицинским уклоном, педагогические лицеи, лингвистические гимназии, физико-математические школы, а также многопрофильные гимназии, в которых осуществляется профессиональная подготовка учащиеся старших классов. В учебных программах этих школ и гимназий наряду с традиционными предметами, содержание которых определяется образовательными стандартами, появляются новые предметы, связанные со спецификой учебного заведения — профильные курсы по выбору. При этом актуальной проблемой становится разработка содержания и методики преподавания подобных курсов. В диссертационном исследовании речь будет идти о двух взаимосвязанных курсах «Основы логической грамотности» и «Формализация знаний и экспертные системы» .

Таким образом, проблема исследования определяется, с одной стороны, необходимостью дать учащимся инструмент представления, формализации своих знаний, что позволит более глубоко и эффективно усвоить понятия и закономерности конкретного учебного предмета, а с другой — отсутствием методики изучения средств представления знаний в школьном обучении информатике. Цель исследования состоит в обосновании и разработке мето^ дической системы профильного курса по информатике «Формализация знаний и экспертные системы», а также в разработке содержания пропедевтического курса «Основы логической грамотности» .

Объектом исследования является процесс обучения учащихся старших классов на профильных курсах по информатике.

Предмет исследования составляют содержание и методы обучения учащихся моделям представления знаний и их использованию для формализованного описания базы знаний обучающей системы по геометрии в рамках профильного курса по информатикесодержательные линии пропедевтического курса.

В качестве гипотезы исследования нами выдвигается следующее предположение: если рассмотреть модели представления знаний в качестве средства формализации знаний и разработать методику их изучения на примере конкретной предметной области — геометрии, то это позволит развить теоретическое мышление учащихся, сформировать у них навыки структурирования своих знаний, что обеспечит более глубокое и эффективное усвоение содержания курса.

Для достижения цели и проверки гипотезы были выдвинуты следующие задачи:

— изучить состояние проблемы представления знаний в обучении по литературным источникам с целью выявления общедидактических и методических подходов к ее решению;

— проанализировать, опираясь на источники, возможность использования средств представления знаний для автоматизации процесса обучения и построения экспертных обучающих систем;

— провести сравнительную характеристику моделей представления знаний;

— разработать основные содержательные линии пропедевтического курса «Основы логической грамотности», соответствующее методическое и программное обеспечение;

— провести отбор содержания профильного курса по информатике, разработать систему понятий курса, методические рекомендации по изучению моделей представления знаний и использованию языка представления знаний для формализации школьного курса геометрии;

— экспериментально проверить эффективность предложенной методики в ходе изучения профильного курса информатики и гипотезу исследования;

В процессе работы над диссертацией для решения поставленных задач и проверки выдвинутой гипотезы применялись следующие методы исследования:

— анализ философской, психолого-педагогической, технической и методической литературы;

— анализ программ, пособий и рекомендаций по школьному курсу информатики и факультативным занятиям по информатике;

— сравнительный анализ автоматизированных и экспертных обучающих систем, различных систем представления знаний;

— эксперимент с учащимися многопрофильной гимназии при ПГПУ имени В. Г. Белинского.

Методологические основы: фундаментальные исследования в области искусственного интеллекта (Поспелов Д. А., Элти Дж., Осу-га С.), разработок автоматизированных обучающих систем (Петру-шин В. А., Пасхин Е. Н.) — психолого-педагогические основы теории обучения (деятельностная концепция обучения Гальперина П. Я.,.

Рубинштейна С. Л., фазы представления знаний согласно генетической эпистемологии Ж. Пиаже), психология и философия теории познания (Л. С. Выготский, Б. Ф. Ломов, А. М. Коршунов), информационно-логическое моделирование в курсе информатики (Белошап-ка В.К., Лесневский А. С., Бешенков А. С., Григорьев С. Г., Линькова В. П.).

Научная новизна исследования заключается в том, что впервые была предложена методика обучения учащихся средствам представления знаний, разработан язык представления знаний на основе семантических сетей и продукций. Модели представления знаний и экспертные системы предложено рассматривать в качестве инструментов познания.

Теоретическая значимость исследования заключается в разработке теоретических основ методики изучения данных средств. Показано, что модели представления знаний являются эффективным средством для формализации и структуризации предметных знаний. По результатам педагогического эксперимента сделан вывод о том, что формирование деятельности моделирования и формализации оказывает существенное влияние на развитие теоретического, абстрактного уровня мышления.

Практическая значимость исследования состоит в том, что:

— разработано содержание пропедевтического курса «Основы логической грамотности» и соответствующие методические рекомендации, создано программно-педагогическое средство в его поддержку;

— разработано содержание профильного курса по информатике «Формализация знаний и экспертные системы», методика изучения моделей представления знаний и использования языка представления.

— и знаний для построения базы знаний ЭОС на примере геометрии;

На защиту выносятся:

1. Теоретическое обоснование методики изучения средств представления знаний в рамках профильного курса по информатике «Формализация знаний и экспертные системы» .

2. Содержание пропедевтического курса «Основы логической грамотности» .

3. Методическая система профильного курса по информатике «Формализация знаний и экспертные системы» .

4. Методические рекомендации по изучению моделей представления знаний и использованию языка представления знаний для формализации школьного курса геометрии.

Достоверность результатов исследования обеспечивается достоверностью используемых в работе выводов психологических и педагогических исследований, адекватностью используемых методов задачам исследования и подтверждается результатами проведенного педагогического эксперимента, объективными способами оценки результатов обучения.

I Апробация основных положений и результатов исследования проводилась путем использования их в личном опыте работы в многопрофильной гимназии при ПГПУ имени В. Г. Белинского, выступлений на методических семинарах кафедры прикладной математики и информатики Пензенского педуниверситета, кафедры информатики и дискретной математики МПГУ, участия на Международных конференци ях в Троицке (1994, 1995, 1996), Пензе (1996), в научно-практических конференциях ПГПУ и ПГТУ. По теме диссертации было опубликовано 10 работ.

Внедрение результатов исследования.

Разработанная в ходе исследования программа курсов «Основы логической грамотности» для учащихся 5−6 классов и «Формализация знаний и экспертные системы» для 10−11 классов, а также программно-педагогическое средство «Занимательные уроки логики» и методические рекомендации проведения занятий внедрены в работу многопрофильной гимназии при ПГПУ им. В. Г. Белинского.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, двух глав, заключения, двух приложений и списка литературы.

Результаты исследования моделей по данным критериям лучше занестив таблицу.

Зачет.

Цель зачета: выяснить как учащиеся освоили модели представления знвтети-й-та-ек&лш-(c)-е?вт модели для представления той или иной ситуации.

Формой проведения зачета является защита группового проекта. За две недели до проведения зачета вывешивается список различных ситуаций: а) диагностика какого-либо заболеванияб) выбор оптимального•маршрута следования из данныхв) моя родословнаяг) географическая, экономическая и политическая характеристика населенного объекта-. д) дихотомическая классификацияе) стратегия игры «угадай число». ж) свой вариант.

Задание: выбрать любые три ситуации, которые соответствуют на ваш взгляд’трем изученным моделям представления знаний, .обосновать свой выбор и построить эти модели (интенсиональные и экстенсиональные) .

Учитель выполняет функцию консультанта-эксперта. Для рассмотрения проектов выбирается экспертная комиссия, в которую входят по одному представителю от каждой группы.

В результате изучения раздела учащиеся должны:

— знать определение и формы представления знаковых моделей с помощью графических языков, искусственных символических языков;

— познакомиться с моделями представления знаний, их особенностями, преимуществами и недостатками;

— уметь описывать с помощью МПЗ заданную несложную ситуа-¿-¡-¡-| цию, приводить аргументы в поддержку выбранной для описания модели. • •.

2.5 Методика изучения раздела «Предметная область. Построение базы знаний ЭОС по геометрии» .

Основной целью данного раздела является практическая разработка базы знаний ЭОС конкретной предметной области с использо-# ванием семантических продукций. 1.

К началу изучения раздела учащиеся должны: :

— знать элементы логики предикатов первого порядка;

— знать понятия школьного курса геометрии, их основные свойства и взаимоотношения- ¦ ,.

— знать содержание предыдущих разделов спецкурса в рамках требований к знаниям1 и умениям. Тематическое планирование раздела дано в таблице 3.

Заключение

.

Отметим в общем плане основные выводы и результаты нашего исследования.

1. Проблема представления знаний, изучением которой занимается гносеология, когнитивная психология, инженерия знаний и методика, является одной из важнейших для понимания, сущности процесса обучения. Формирование хорошо организованных когнитивных структур у учащихся и приобретение ими умения строить структуры своих знаний признается многими психологами и педагогами первоочередной задачей школьного обучения. Анализ психолого-педагогической литературы позволил сделать вывод о том, что такие умения могут быть сформированы в ходе усвоения учащимися средств представления знаний и овладения ими такими видами знаково-символи ческой деятельности как формализация и моделирование.

2. В качестве средств представления знаний были выбраны модели представления знаний, используемые при формализации баз знаний экспертных систем: .семантические сети, фреймы и продук$ ции. Исходя из их сравнительной характеристики и особенностей предметной области «геометрия» был предложен язык представления знаний на основе семантических продукций.

3. Изучение моделей представления знаний, формализованного языка представления знаний требует от учащихся знания основ логической грамотности, развитого логического мышления. Нами были разработаны содержательные линии пропедевтического курса «Основы логической грамотности», его программно-методическое обеспечение (см. также Приложение I).

4. Были разработаны программа и методическая система про.

— 136 фильного спецкурса по информатике «Формализация знаний и экспертные системы», предложены варианты заданий для изучения моде-¦ лей представления знаний, для тематических творческих проектов.

5. Программы курсов «Основы логической грамотности» и «Фор: мализация знаний и экспертные системы» апробированы и внедрены в работу многопрофильной «гимназии при Пензенском педуниверситете. Проведенное обучение по программе курса „Формализация знаний и экспертные системы“ показало, что предложенное содержание и раз-» работанная методика его изучения способствуют: ^ - усилению межпредметных связей, поскольку обучение моделям представления знаний ведется с использованием материала из разных областей знаний;

— интеллектуальному развитию учащихся за счет развития общелогических умений, умений использовать формальный язык представления знаний для описания моделейовладения современными общенаучными методами познания;

— развитию творческого мышления;

— усилению потребности к самостоятельному выполнению зада.

0 ний.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1986. — 311 с.
  2. Автоматизированная система обучения «Наставник»: Методическая разработка / Брусенцов Н. П., Галимов Ю. Ю., Небрат 0. П., Платонов Б. А., Стогний A.A. В кн.: Алгоритмы и организация решения экономических задач. Вып. 13. М&bdquo-: Статистика, 1979, С. 92−122.
  3. Т. Ф. Системный подход к формализации знаний для автоматизированного контроля.: Дис.. канд. пед. наук., М., 1996. с. 189.
  4. В. Б., Сидоркина И. Г. Организация и хранение знаний в интеллектуальной автоматизированной обучающей системе // Автоматизация моделирования и проектирования сетевых систем передачи и обработки информации.- Йошкар-Ола, 1987. 178 с.
  5. Н. В. Информационные технологии в школьном образовании. М.: ИОШ РАО, 1994. 228 с.
  6. А. Л., Клещев А. С., Лифшиц А. Я. и др. Генератор экспертных систем СИНАП. Описание языка представления знаний. --Бладивошт1987^ 35 с.'
  7. И. Бабиков В. М. Человеко-машинные обучающие системы.' М.: ИПУ, 1985. — 38 с.
  8. В. В., Бунин А. И. Средства представления и обработки знаний в системе ГНЬ/РБ // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: тез. докл. Переславль-Залесский. 1986, т. 1.-С. 66−71.
  9. В. К. О языках, моделях и информатике. // Информатика и образование. 1987. — N 6. — С. 12−16.
  10. В. К., Лесневский А. С. Основы информационного моделирования. // Информатика и образование. 1989. N3. — С. 17−24. ' '
  11. С. А. Развитие содержания обучения информатике в школе на основе понятий и методов формализации: Автореф. дис. ¦¦. д-ра пед. наук. М., 1994. — 35 с.
  12. В. П. Основы теории педагогических систем:' Проблемы и методы психолого-педагогического обеспечения технических ¦обучающих систем. Воронеж: Изд-во Воронеж, ун-та, 1977. -304 С.
  13. Н. П. Принципы подготовки разработчиков учебных материалов для ACO «Наставник» // Микрокомпьютерные системы обучения / Под ред. Брусенцова Н. П. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1986. — С. 23−32.
  14. П. ¦ JI. Модели предметной области и обучаемого для управления обучением. // Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы. Межвузовский сб. Рига: Рижский политехнич. ин-т, 1989, вып. 5.- С. 100−110.
  15. П. Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Техническая кибернетика. Известия РАН. 1992. — N5. — С. 97−119.
  16. В. Б. Представление, организация и обработка знаний в интеллектуальной системе ИКАР: Автореф. дисканд. техн. наук. М., 1994. — 22 с. .
  17. И. X. Модели и методы построения АОС (обзор) / Сб. Информатика. Сер. Кадровое обеспечение. М.: Изд-во ВМ НУЦВТИ, 1990, вып. 1, С. 5−15.
  18. Г^альперин П. Я., Запорожец А. В., Эльконин Д. Б. Проблемы формирования знаний и умений школьников и новые методы обучения в школе.'// Вопросы психологии.- 1963. N 5.- С. 61−73.
  19. В. '0. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем //Техническая кибернетика, 1991. -N5, С. 5−17.
  20. Е. Ю. Объектно-ориентированный подход к моделированию предметной области // Техническая кибернетика. Известия РАН. 1994.- N 2, С. 17−24.
  21. М. И., Краснянская К. А. Применение математической статистики в педагогических исследованиях. Непараметрические методы. М.: Педагогика, 1977. — 136 с.
  22. В. А. Скибневский В. К. Экспертная обучающая система на базе сетей Петри // Методы и средства технической диагностики. Межвузовский сб. научн. тр.' Вып. 15. Часть 1. Экспертные обучающие системы. Саратов: СГУ. 1991. С. 13−17.
  23. В. В. Теория развивающего обучения. М.: ИНТОР, 1996. — 554 с.
  24. Н. Н. Гипертекстовая технология и обучение // Управляющие системы и машины. 1994. — N3, — С. 44−58.
  25. А. С7 и др. Компьютерные обучающие программы // Информатика и образование. 1995, — N3, С. 15−22.
  26. Д. Компьютеры как инструменты познания. // ИНФО, 1996. N4. — С. 117−139.
  27. Диалог пользователя и ЭВМ. Основы проектирования и реализации / Довгялло А. М. Киев: Наукова думка, 1981. — 232 с.
  28. А. М. Ющенко Е. Л. Обучающие системы нового поколения. // Управляющие системы и машины, 1988. N1, С. 83−86.
  29. . М. Подготовка будущих учителей к преподаванию профильного курса информатики в средней школе: Дис.. канд. пед. наук. М., 1993. — 132 с.
  30. Епишева 0. Б., Крупич В. И. Учить школьников учиться математике: Формирование приемов учебной деятельности: Кн. для учителя.- М.: Просвещение, 1990. 127с.
  31. С. А. Применение информационных технологий в учебном процессе пед. института и пед. исследованиях.: Автореф. канд. пед. наук., М., 1992. с. 18.
  32. С. А., Кузнецов Э. И., Фролов Г. Д. Об экспериментальном курсе основ информатики и вычислительной техники с использованием перс. ЭВМ. // Изучение основ информатики и выч.5техники в ср. школе. Опыт и перспективы. М.: Просвещение, 1987, — 179 с.
  33. Ю. А. Технология контролирования средств обработки знаний на основе семантических сетей. Общая схема и базовые средства. Новосибирск, 1987. — 30 с. — (Препринт / АН СССР. Сиб. отд. ВЦ).
  34. Л. В., Новицкий Л. П., Грибкова В. А. Разработка и применение автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ. Рига: Зинатне, 1989. 174 с.
  35. Захарова Т7 Б. Профильная дифференциация обучения информатике на старшей ступени школы.М., 1997, — 212 с.
  36. Е. В., Кузнецов И. П. Расширяющиеся системы активного диалога. М.: Наука, 1982.- 317 с.
  37. И. И. Изучение моделей классификационного типа в профильном курсе информатики: Дис.. канд. пед. наук. М., 1991. — 142 с.
  38. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. I. Системы обучения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э. В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. — 464 с.
  39. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии /под ред. Поспелова Г. С, — М.: Наука, 1988. — 280 с. 49а. Искусственный интеллект: Справочник /Под общ. ред. Д. А. Поспелова.- М.: Радио и связь, 1990. — т. 2.
  40. И. А. Маркелова Т. А. Михайлова И. А. и др. Автоматизированная обучающая система на базе прикладных программ ОСКАР // Управляющие системы и машины, 1983., N6. С. 106−107.
  41. Ж. В. Стукало А. С. Вопросы разработки и программной реализации на ЕС ЭВМ продукционных систем // Управляющие системы и машины, 1989.- N1, С. 90−94.
  42. Когнитивная психология. // Материалы финско-советского симпозиума. М.: Наука, 1986. — 256 с.
  43. А. М., Мантатов В. В. Теория отражения в знаках и символах. М.: Наука, 1974.- 178 с.
  44. А.- 0. Проблемы развития компьютерных обучающих программ // Высшее образование в России. 1994.- N3, С. 12−20.
  45. Кувалдина Т.. А. Разработка модели знаний по информатике выпускника общеобразовательной школы.: Дис.. канд. пед. наук. -¦М., 1997. 167 е.
  46. А. А. Базовый курс информатики. // Информатика и образование. 1997. — N1. С."12−17.
  47. А. А. Развитие методической системы обучения информатике в средней школе: Дис.. д-ра пед. наук в форме научного доклада. М., 1988. — 47 с.61'. Кузнецов И. П. Семантические представления. М.: Наука, 1986. — 296 с.
  48. С. И. «САДКО» система автоматизированного доступа и коллективного обучения. — В кн.: Человеко-машинные обучающие системы: Вопросы кибернетики. Вып. 60. М.: Наука, 1979, С. 150−160.
  49. В. И., Аксенов В. А. Автоматизированная обучающая система для вузов (АОС ВУЗ/СМ). М., 1984. — 84 с.
  50. . Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991. 586 с.
  51. И. Я. Дидактические основы методов обучения. М.: Педагогика, 1981. — 186 с.
  52. А. Г. Учебно-методический комплект базисного курса информатики для.VII класса. // Информатика и образование.¦ -1996. N 5.- С. 39−49.
  53. И. Лингарт. Процесс и структура человеческого учения. М.: Прогресс, 1970. — 686 с. ' '
  54. В. П. Информационное и информационно-логическое моделирование в курсе информатики. М.:. Изд-во ИОСО РАО, ПГПУ им. В. Г. Белинского, 1999. — 145 с.
  55. В. П., Дружаев А. А., Ручков А. В., Лосева 0. В. Структура обучающей экспертной системы. // Материалы научно-практического семинара «Применение баз данных». Тез. докл. Пенза: ПГТУ, 1997, — С. 34.
  56. В. П., Лосева 0. В. Объектно-ориентированные экспертные обучающие системы. // Материалы II Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы»., Ленза: ПГТУ, 1996, — С. 67.
  57. В. П., Лосева 0. В. Представление аксиоматики геометрии в БЗ экспертной обучающей системы. // Материалы научно-практического семинара «Применение баз данных». Тез. докл.,-.Пенза: ПГТУ, 1997, — С. 31.
  58. В. П., Лосева 0. В. Развитие логического мышления учащихся четвертых-пятых классов при взаимосвязанном обучении математике и информатике. Рук. деп. в ВИНИТИ. 10.01.95, №-25-В95, 1994. 55 с.
  59. Лосева 0. В. Основные направления взаимосвязанного обучения, математики и информатики в пятых-шестых классах.// Материалы VI Международной конференции «Применение новых технологий в образовании», 29 июня 2 июля 1995 г., Троицк, — С. 69−70.
  60. Лосева 0. В. Использование автоматизированных учебно-методических курсов в обучении. //Материалы международной выставки-конференции «Новые компьютерные технологии в, учебном процессеи научных исследованиях».-М.: МАДИ, 1995, — С. 50.
  61. Лосева 0. В. Компьютерные обучающие системы: история развития, современное состояние, основные проблемы их создания. //
  62. Педагогическая информатика. 1995. — N 1. — С. 86−95.: 77. Лосева 0. В. Особенности построения методики обучения вадаптивных обучающих системах.// Математика и информатика: Межвузовский сборник. Пенза: ПГПУ, 1996. — С. 121−125.
  63. Лосева 0. В. Управление учебной деятельностью с помощью экспертных обучающих систем.//Материалы VII Международной конференции «Применение новых технологий в образовании», 29 июня 2 июля 1996 г.,. Троицк.- С. 136−137.
  64. Лосева 0. В. Особенности профильных спецкурсов по информатике. // Материалы научно-практической конференции, посвященной 60-летию университета.- Пенза: ПГПУ, 1999. С. 40.
  65. Ю. Я. Интеллектуальные информационные системы. -М.: Наука, 1990. 232 с.
  66. С. М. Разработка моделей представления и обработкизнаний в продукционных ЭОС: Автореф. дисканд. техн. наук. 1. М., 1995. 23 с.
  67. Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1994. 256 с.
  68. Е. И. Психолого-педагогические проблемы компьютериза1ции обучения. М.: Педагогика, 1988. — 192 с.
  69. Н. А. Проблемы учения и умственного развития школьника: Мзбр. психол. тр./Ред.-сост. и авт. вступ. ст., С.7−30, Якиманская И. С. АПН СССР.- М.:Педагогика, 1989.- 218 с.
  70. М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. — 151 с.
  71. Молокова 0. С. Методология анализа предметных областей // Новости искусственного интеллекта. 1992.- N3, — С. 11−60.
  72. . В. Алгоритмы и инструментальные средства управления процессом обучения, основанные на нечетких сетях Петри: Автореф. дисканд. техн. наук. Рязань, 1995. — 16 с. .
  73. . В., Цуканова Н. И. Представление знаний сетями Петри в обучающей системе // Обработка и передача данных в информационно-вычислительных сетях: Межвузовский сб. Рязань: РРТИ, 1992. — С. 97−105.
  74. В. С. Разработка инструментальных средств для создания обучающих экспертных систем: Автореф. дис.канд. физ. -мат. наук. М., 1988. — 20 с.
  75. Н. Принципы искусственного интеллекта:' Пер. с англ. М.: Радио исвязь, 1985. 376 с.
  76. Л. П. Структура экспертно-обучающей системы // Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы: Сб. научн. тр. Рига: Риж. политехи, ин-т, 1988. -С. 26−37.
  77. Л. П., Фельдберг Л. М. Экспертная обучающая система для ПЭВМ // Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы: Сб. научн. тр. Рига: Риж. политехи. ин-т, 1989. — ВЫП. 5. — С. 27−31.
  78. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник / Под общ. ред. А. Я. Савельева. Киев: Вища школа, 1986. 303 с.
  79. Общение с ЭВМ на естественном языке. Попов Э. В. М.: Наука, 1982. — 360 с.
  80. Г. С. Метод формирования и структурирования модели знаний для одного типа предметных областей // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1988.- N2. — С. 3−12.
  81. С. Обработка знаний: Пер. с япон, М.: Мир, 1989. -293 с.
  82. Пак Н. И. О’нелинейных технологиях обучения. // Информатика и образование. 1997. N5. — С. 18- 24.1 i i i
  83. Пак Н. И., Симонова A. JI. Методика составления тестовых заданий. // Информатика и образование. 1998, — N 5. — С.-27−33.
  84. Е. Н., Митин А. И. Автоматизированная система обучения ЭКСТЕРН. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1985. — 144 с.
  85. Перспективы развития вычислительной техники: в 11 кн.: Справ, пособие / Под ред. Ю. М. Смирнова. Кн. 2. Интеллектуализация ЭВМ. М.: высш. шк., 1989. 159 с.
  86. В. А. Архитектура ЭОС / Разработка и применение экспертно-обучающих систем. М.: НИИВШ, 1989. 154 с.
  87. Петрушин В: А. Экспертно-обучающие системы. Киев: Наукова думка, 1992. — 196 с.
  88. . Психогенез знаний и его эпистомологическое. // Семиотика. М.: Радуга, 1983. С. 90−116.
  89. А. В. Геометрия: Учеб. для 7−11 кл. средн. шк. -М.: Просвещение, 1993. 383 с.
  90. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем / Под ред. Савельева А. Я. М.: Высшая школа, 1986. 176 с.
  91. Я. А. Знание, мышление и умственное развитие. М.: Просвещение, 1967.- 264 с.
  92. Э. В. Экспертные системы 90: Классификация, состояние, проблемы, тенденции // Новости искусственного интеллекта. -N2. — С. 84−101.
  93. Э. В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987. 283 с.
  94. Э. В.' Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. — 288 с.
  95. Г. С., Поспелов Д. А. Искусственный интеллект -прикладные системы. М.: Знание, 1985. — 48 с.
  96. Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. — 232 с. «|
  97. Д. А. Моделирование рассуждений.- М.: Радйо и связь, 1989. 184 с, —
  98. И.- Г., Поспелова Л. Я. Динамическое описание’систем продукций и проверка непротиворечивости продукционных экспертных систем // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1987.-N1, С. 184−192.
  99. Представление знаний в человеко-машинных и робототехничес-ких системах: Фундаментальные исследования в области представления знаний. Т. А. М., 1984. — 154 с.
  100. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. — 220 е., ил.
  101. Ю. Ю., Толмачева А. Ю. Адаптивные обучающие системы //Измерение, контроль, автоматизация. 1982. — N1. — С. 51−55.
  102. Л. А. Обучение как управление // Техническая кибернетика. Известия РАН. 19 993. N2, — с. 28−32.
  103. Л. А. Обучение с моделью // Вопросы кибернетики: Человеко-машинные обучающие системы. М».: Наука, 1979. -С. 40−49.
  104. Л. А., Эренштейн М. Ч. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатие, 1988. — 160 с.
  105. Разработка и применение экспертно-обучающих систем. Сб. на-учн. тр. М.: НИИВШ, 1989. 154 с.
  106. И. В. Современные информационные технологии в образовании: дидактические проблемы- перспективы использования. -М.: «Школа-Пресс», 1994. 205 с.
  107. А. Я., Новиков В. А., Лобанов Ю. И. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. М.: Высшая школа, 1986. — 176 с.
  108. Н. Г. Знак и символ в обучении.- М.: йзд-во Моск. ун-та, 1988. 288 с.
  109. А. П. Основы статистической теории обучения и ^ контроля знаний: Метод, пособие. М.: Высшая школа, 1981.262 С.
  110. Е. Т. Представление знаний в системе LISP/FRL. -М.: Моск. энерг. ин-т, 1987. 104 с.
  111. Р. Л. Когнитивная психология.: Пер. с англ. М.: Триволта, 1995. — 598 с.
  112. В. Л. Теоретические аспекты разработки компьютер* ных систем обучения. М., 1995. — 60 с.
  113. Н. Ф. Управление процессом усвоения знаний. М.1. Ф 1965. 343 с.
  114. В. А. Математические структуры как научно-методическая основа построения математических курсов в системе непрерывного обучения.: Дис. д-ра пед. наук, Вологда, 1998. — с. 365.
  115. Требования к знаниям и умениям школьников:' Дидактико-метот дический анализ. / Под ред. А. А. Кузнецова.- М.: Педагогика, 1. •1987, — 176 с.
  116. В. А. Авторский язык для программирования ЭОС. // Методы и системы технической диагностики, Саратов. Вып. 12. Ч.1, 1989.- 150 ?, 1'''
  117. Э. X. Концептуальное программирование. М.: Н^ука, 1984. 255 с.
  118. П. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980. -,-519 с. 136. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. — 388 с.
  119. М. Ю. Выбор средств представления знаний в . экс-.пертно-обучающих системах / Разработка и применение эксперт-но-обучающих систем. .- М.: НИИВШ, 1989.- 154 с.
  120. Т. Ф. Роль наглядных представлений в преподавании Ф дедуктивного курса геометрии:' Автореф. дис.. канд. пед. наук., М., 1988. 16. с.
  121. Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1987. — 558 с.
  122. А. Р. Анализ классических методов объединения свидетельств в экспертных системах // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1988, — N2, С. 135−144.
  123. Хейес Рот Ф., Уотермен Д., Ленат Д. Построение экспертных систем: Пер. с англ. — М.: Мир, 1987. — 441 с.
  124. Экспертные системы. М.: Знание, 1990. — 48 с. — (Новое вжизни, науке технике. Сер. «Вычислительная техника и ее применение" — N10).
  125. Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства, реализации: Справ, пособие / В. С. Крисевич, JI. А. Кузьмич, А. М. Шиф и др. Мн.: Выш. шк., 1990. — 197 с.: ил. а ¦ 143. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред.1.
  126. Р. М.: Радио и связь, 1987. — 224 с.
  127. Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!