Предлагаемая методика использования компьютерных моделей предполагает проведение полных и выборочных адаптированных проверок знаний учеников, для которых автоматически формируются карточки с проверочными заданиями. Карточки предоставляются ученикам в печатном виде для уменьшения времени работы младших школьников за компьютером, длительность которого ограничена требованиями СанПин. В отличие от привычного представления заданий, в которых примеры следуют последовательно и ученик может при незнании правильных ответов пересчитать результат из соседних заданий, расположение примеров в карточках случайно, и приняты специальные меры по исключению соседства заданий с одинаковыми сомножителями. На сайте, посвященном проводимым исследованиям предлагается возможность получить такие карточки.

Результаты работы учеников с карточками заносятся в компьютер и используются для анализа их текущего уровня обученности. По результатам этого анализа выбираются те примеры, работа с которыми должна привести к устранению пробелов в знаниях школьников. Обучающие примеры готовятся аналогичным образом. При этом можно использовать два подхода. Первый, наиболее прямолинейный и широко распространенный в практике компьютеризированного обучения состоит в том, чтобы для дальнейшего обучения предлагать те примеры, в которых ученик ранее ошибался. Однако более успешным является подход, при котором, наряду с примерами, которые ребенок пока не усвоил, ему следует предлагать знакомые задания, в которых он не допускал ошибок. Опыт использования методики показал, что даже школьники, которые имеют серьезные затруднения в усвоении школьного материала, после занятий по указанной системе достаточно успешно усваивают таблицу умножения.

Дополнительного улучшения качества обучения можно добиться, создавая модели процессов запоминания математических фактов, которые основываются на нейрофизиологических моделях, таких как нейронные сети. При этом качество обучения возрастает. Одновременно создается банк исходных данных, которые могут быть использованы при проверке адекватности нейросетевых моделей, уточнения их параметров, определения направлений в которых следует осуществлять совершенствование нашего представления о механизмах запоминания математических фактов у человека.

С предложенной компьютерной системой и результатами ее применения в учебном процессе можно ознакомиться по адресу:http://tatuzov.ru/Mult.

Исследования выполнены при поддержке РГНФ (грант N° 06-06-00328а).

Литература 1. Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1980

2. J.A. Anderson (1995) Seven times seven is about fifty. In S. Sternberg (Ed.) Invitation to Cognitive Science, Volume 4, Cambridge, MA: MIT Press.

3. A. Tatuzov, Neural network models for teaching multiplication table in primary school // IEEE World Congress on Computational Intelligence, Vancouver, July 16-21, 2006. IEEE, С. 1066810673.

4. Татузов А.Л., Татузова А.В. Нейронные сети для обучения школьников таблице умножения // XVII Межд. конференция "Применение новых технологий в образовании", г. Троицк, 28-29 июня 2006. С. 548-550.

⇐Применение новых технологий в информатике-стр.228 | Применение новых технологий в информатике | Применение новых технологий в информатике-стр.230⇒