Информационные системы в науке
Искусственные нейронные сети (ИНС) – вид математических моделей, которые строятся
по принципу организации и функционирования их биологических аналогов – сетей нервных
клеток (нейронов) мозга. В основе их построения лежит идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами (называемыми искусственными нейронами), а вся
сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются
связями между нейронами (scintific.narod.ru, Диканев Т. В.).
История ИНС начинается с 1943 г., когда У. Маккалок и У. Питтс предложили первую
модель нейрона и сформулировали основные положения теории функционирования человеческого мозга. С тех пор теория прошла довольно большой путь, а что касается практики, то
годовой объем продаж на рынке ИНС в 1997 г. составлял 2 млрд. долл. с ежегодным приростом в 50 %.
Спрашивается, зачем нужны нейронные сети. Дело в том, что существует множество задач, которые трехлетний ребенок решает лучше, чем самые мощные вычислительные машины.
Рассмотрим, например задачу распознавания образов. Пусть у нас есть некоторая картинка
(дерево и кошка). Требуется понять, что на ней изображено и где. Если вы попробуете написать программу, решающую данную задачу, вам придется, последовательно перебирая отдельные пиксели этой картинки, в соответствии с некоторым критерием решить, какие из них принадлежат дереву, какие кошке, а какие ни тому, ни другому. Сформулировать же такой критерий, что такое дерево, – очень нетривиальная задача.
Тем ни менее мы легко распознаем деревья, и в жизни и на картинках, независимо от точки зрения и освещенности. При этом мы не формулируем никаких сложных критериев. В свое время родители показали нам,
что это такое, и мы поняли. На этом примере можно сформулировать несколько принципиальных отличий в
обработке информации в мозге и в обычной вычислительной машине:
1) способность к обучению на примерах;
2) способность к обобщению, т.е. мы, не просто запомнили все примеры виденных деревьев, мы создали в мозгу некоторый идеальный образ абстрактного дерева. Сравнивая с
ним любой объект, мы сможем сказать, похож он на дерево или нет;
3) еще одно видное на этой задаче отличие – это параллельность обработки информации. Мы не считываем картинку по пикселям, мы видим ее целиком и наш мозг целиком ее и
обрабатывает;
4) поразительная надежность нашего мозга. К старости некоторые структуры мозга теряют до 40 % нервных клеток. При этом многие остаются в здравом уме и твердой памяти;
5) ассоциативность нашей памяти – это способность находить нужную информацию по
ее малой части.
Хотелось бы понять, какие именно особенности организации позволяют мозгу работать
столь эффективно. Рассмотрим вкратце, как он устроен. Все, наверное, знают, что мозг состоит из нервных клеток (нейронов). Всего их ~1012 штук. Основные из этих особенностей –
это:
7) толерантность (терпимость) к ошибкам;
8) низкое энергопотребление.
Можно предположить, что приборы, построенные на тех же принципах, что и биологические нейроны, будут обладать перечисленными характеристиками.
Изобразим схематично отдельный нейрон. Он имеет один длинный, ветвящийся на конце отросток – аксон и множество мелких ветвящихся отростков – дендритов (рис. 10). Из-
вестно, что в ответ на возбуждение нейрон может генерировать нервный импульс, распространяющийся вдоль аксона. О его природе вам должны были рассказывать в курсе биофизики, т.е. это волна деполяризации мембраны нейрона. Она является автоволной, т.е. ее форма и скорость распространения не зависят от того, как и из-за чего она возникла. Доходя до
конца аксона, она вызывает выделение веществ, называемых нейромедиаторами. Воздействуя на дендриты других нейронов, они могут в свою очередь вызвать появление в них нервных импульсов.
Машина фон Неймана по сравнению с биологической
нейронной системой (www. osp. ru)
Давайте запишем, что нейрон является типичным элементом, действующим по принципу
«все или ничего». Когда суммарный сигнал, приходящий от других нейронов, превышает некоторое пороговое значение, генерируется стандартный импульс. В противном случае нейрон остается в состоянии покоя.
Биологический нейрон – сложная система, математическая модель которой до конца не
построена. В основе теории ИНС лежит предположение о том, что вся эта сложность несущественна, а свойства мозга объясняются характером их соединения. Поэтому вместо точных математических моделей нейронов используется простая модель так называемого формального нейрона.
Затем она подается на нелинейный преобразователь и на выходе мы имеем:
Функция F нелинейного преобразователя называется активационной функцией нейрона.
Исторически первой была модель, в которой в качестве активационной функции использова-
лась ступенчатая функция или функция единичного скачка:
То есть по аналогии с биологическим нейроном, когда суммарное воздействие на входе превысит критическое значение, генерируется импульс 1. Иначе нейрон остается в состоянии покоя, т.е. выдается 0.
Существует множество других функций активации. Одной из наиболее распространенных является логистическая функция (сигмоид).
При уменьшении сигмоид становится более пологим, в пределе привырождаясь
в горизонтальную линию на уровне 0,5, при увеличении сигмоид приближается по внешнему виду к функции единичного скачка с порогом в точке x = 0. Одно из ценных свойств
сигмоидной функции – простое выражение для ее производной.
Теперь рассмотрим, как из таких нейронов можно составлять сети из таких нейронов.
Строго говоря, как угодно, но такой произвол слишком необозрим. Поэтому выделяют несколько стандартных архитектур, из которых путем вырезания лишнего или добавления
строят большинство используемых сетей. Можно выделить две базовые архитектуры: полносвязные и многослойные сети.
В полносвязных нейронных сетях каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, в
том числе и самому себе. Все входные сигналы подаются всем нейронам. Выходными сигналами сети могут
быть все или некоторые выходные сигналы нейронов после нескольких тактов функционирования сети.
В многослойных нейронных сетях (их часто называют персептронами) нейроны объединяются в слои.
Слой содержит совокупность нейронов с едиными входными сигналами. Число нейронов в слое может быть
любым и не зависит от количества нейронов в других слоях. В общем случае сеть состоит из нескольких слоев,
пронумерованных слева на право. Внешние входные сигналы подаются на входы нейронов входного слоя (его
часто нумеруют как нулевой), а выходами сети являются выходные сигналы последнего слоя. Кроме входного и
выходного слоев в многослойной нейронной сети есть один или несколько так называемых скрытых слоев.
В свою очередь, среди многослойных сетей выделяют:
1) Сети прямого распространения (feedforward networks) – сети без обратных связей. В таких сетях нейроны входного слоя получают входные сигналы, преобразуют их и передают нейронам первого скрытого слоя, и
так далее вплоть до выходного, который выдает сигналы для интерпретатора и пользователя. Если не оговорено
противное, то каждый выходной сигнал n-го слоя передастся на вход всех нейронов (n + 1)-го слоя; однако возможен вариант соединения n-го слоя с произвольным (n + p)-м слоем. Пример слоистой сети представлен на
рис. 4.
2. Сети с обратными связями (recurrent networks). В сетях с обратными связями информация передается с последующих слоев на предыдущие. Следует иметь в виду, что после
введения обратных связей сеть уже не просто осуществляет отображение множества входных векторов на множество выходных, она превращается в динамическую систему и возникает вопрос об ее устойчивости.
Теоретически число слоев и число нейронов в каждом слое может быть произвольным, однако фактически
оно ограничено ресурсами компьютера или специализированных микросхем, на которых обычно реализуется
нейросеть. Чем сложнее сеть, тем более сложные задачи она может решать.
Искусственные нейронные сети могут широко использоваться в различных областях, вопрос в том, как подобрать такие весовые коэффициенты, чтобы сеть, например, решала задачу распознавания или аппроксимировала некоторую функцию. Замечательное свойство нейронных сетей состоит в том, что их этому можно научить.
Способность к обучению является фундаментальным свойством мозга. В контексте ИНС процесс обучения может рассматриваться как настройка архитектуры сети и весов связей для эффективного выполнения специальной задачи. Обычно нейронная сеть должна настроить веса связей по имеющейся обучающей выборке.
Функционирование сети улучшается по мере итеративной настройки весовых коэффициентов. Свойство сети
обучаться на примерах делает их более привлекательными по сравнению с системами, которые следуют определенной системе правил функционирования, сформулированной экспертами.
Существуют три парадигмы обучения: «с учителем», «без учителя» (самообучение) и смешанная. В первом
случае нейронная сеть располагает правильными ответами (выходами сети) на каждый входной пример. Веса
настраиваются так, чтобы сеть производила ответы как можно более близкие к известным правильным ответам.
Усиленный вариант обучения с учителем предполагает, что известна только критическая оценка правильности
выхода нейронной сети, но не сами правильные значения выхода. Обучение без учителя не требует знания правильных ответов на каждый пример обучающей выборки. В этом случае раскрывается внутренняя структура
данных или корреляции между образцами в системе данных, что позволяет распределить образцы по категориям. При смешанном обучении часть весов определяется посредством обучения с учителем, в то время как остальная получается с помощью самообучения.
Теория обучения рассматривает три фундаментальных свойства, связанных с обучением
по примерам: емкость, сложность образцов и вычислительная сложность. Под емкостью понимается, сколько образцов может запомнить сеть, и какие функции и границы принятия
решений могут быть на ней сформированы. Сложность образцов определяет число обучащих примеров, необходимых для достижения способности сети к обобщению. Слишком малое число примеров может вызвать «переобученность» сети, когда она хорошо функционирует на примерах обучающей выборки, но плохо – на тестовых примерах, подчиненных тому
же статистическому распределению.
Контрольные вопросы к разделу 2.1
В
этом разделе будут рассмотрены
информационные системы, которые могут
использоваться в образовании и науке.
Одновременная
работа большого количества исследователей
и обучаемых с различным физическим
оборудованием требует специальной
организации процесса взаимодействия
с автоматизированными комплексами,
администрирования пользователей и
ресурсов сети, обеспечения безопасности.
Естественно, для решения таких задач
были предложены различные варианты и
подходы, некоторые из них заслуживают
особого внимания и мы попытаемся дать
здесь хотя бы то самое общее представление
о соответствующих технологиях. Опишем
распределенную информационную систему
с обеспечением удаленного доступа к
информационным и техническим ресурсам
автоматизированных рабочих мест. Система
обладает рядом уникальных свойств,
которые используются для обучения
специалистов и студентов новым технологиям
и методикам научного эксперимента. К
достоинствам распределенной информационной
системы можно отнести доступность
уникального научного оборудования, а
также возможность проведение полноценных
научных экспериментов в рамках
лабораторного практикума, начиная с
постановки задачи, формирования
требований и заканчивая оформлением
результатов в виде отчётов.
На
аппаратном уровне система представляет
собой комплекс автоматизированных
рабочих мест, объединенных иерархической
компьютерной сетью. Использование
стандартных протоколов позволяет
неограниченно наращивать размеры
системы. Существенным является
распределение функций по узлам
компьютерной сети. Система включает
коммуникационный сервер, серверы
управления оборудованием (КАМАК-сервер,
сервер канала общего пользования и
сервер доступа к микроконтроллеру
MCS-96), Web-сервер для мониторинга системы
и клиентские программы, управляющие
ходом эксперимента. Прикладные протоколы
коммуникационного сервера, сервера
канала общего пользования, КАМАК-сервера
и сервера микроконтроллера MCS-96 разработаны
на базе протокола TCP.
Модульность
построения информационной системы
позволяет исследователю модифицировать
структуру системы, а также развивать
конкретный эксперимент в соответствии
с последними достижениями в научном и
методическом обеспечении. Очевидно,
что система обладает способностью
наращивания возможностей за счет
использования дополнительно разработанных
или уже существующих компонентов.
Данная
система позволяет проводить обучение
с применением новых программных и
аппаратных ресурсов по методикам,
используемых в научных экспериментах,
что обеспечивает совместимость и
непрерывность образования и научного
творчества, а также превращает систему
в периодически обновляемый организм,
непрерывно обслуживающий специалистов
разной квалификации и подготовки.
Следует
подчеркнуть инновационную направленность
обучения с применением системы. Система
стимулирует активную заинтересованность
во взаимопередаче достижений смежных
областей знания и практики, умение
понимать системный смысл деятельности
профессионалов различных направлений,
а также брать на себя ответственность
за практическую реализацию коллективно
выполняемых исследовательских работ.
Использование
системы в образовательной сфере
обеспечивает: непрерывность образовательного
процесса (студенты, аспиранты, инженеры
и научные сотрудники); ориентацию на
новейшие и современные технологии;
системность, комплексный подход к
организации обучения; интеграцию научных
и педагогических коллективов (при этом
НИР, наука и образование перерастают в
единую систему с общей базой данных);
создание вокруг системы научно-образовательного
центра (коллективный доступ к оборудованию
и дистанционное обучения, в том числе,
через Интернет).
Наряду
с усилиями образовательных учреждений
в смежном направлении прикладываются
усилия и научных организаций. Так с 2001
года Российской академией наук выполняется
целевая программа «Информатизация
научных учреждений и Президиума РАН».
Основная задача, решаемая в рамках этой
программы – создание Единой информационной
системы РАН (ЕИС РАН), которая должна
объединить в интегрированное информационное
пространство распределенные и локальные
цифровые (электронные) ресурсы
(информационные (научные и административные),
программные, алгоритмические) организаций
РАН. В рамках ЕИС РАН создается комплекс
технических средств, обеспечивающий
использование этих ресурсов и
полнофункциональное управление ими.
Важнейшей
составной частью проекта является
создание информационного Web-портала
РАН. Е ИС РАН предназначена для
использования, прежде всего членами
российского научного сообщества в свой
работе (руководство Академии,
организационно-управленческий аппарат
Президиума и Учреждений РАН, отдельные
научные коллективы и сотрудники), а
также – внешними по отношению к РАН
организациями, как российскими, так и
международными. Ключевые из этих
документов представлены на страницах
Web-портала РАН. Сюда, прежде всего,
относятся «Концепция создания ЕИС РАН»
и серия технических заданий на разработку
основных компонентов ЕИС РАН.
Весьма
важным является распространение и
интенсивное внедрение, так называемого,
широкополосного Интернет. По существу
активное использование широкополосных
каналов передачи данных в глобальной
сети наряду с расширением пространства
имен (адресного пространства) радикально
изменяет возможности Интернет и
существенно повышает эффективность
его применения в самых различных сферах
деятельности. К сожалению, Россия не
принадлежит к числу лидеров в этой
области. Тем интереснее познакомиться
с удачными попытками продвижения этого
направления в России. Это тем более
заслуживает внимания, что для реализации
системы применяется спутниковый канал
связи (спутниковая система). Описываемая
система позволяет реализовать единое
информационное пространство, что
является весьма существенным для
успешности проекта.
Рассмотрим
для этого широкополосный информационный
канал ЕОИС (Единая Образовательная
Информационная Система). Он призван
обеспечить учреждения общего и начального
профессионального образования
информационными и методическими
материалами для учебного процесса.
Использование широкополосного
информационного канала в качестве
компонента широкополосного Интернет
позволяет:
Данное
решение можно осуществить на базе
одностороннего или двухстороннего
спутникового Интернета. При использовании
асинхронного канала вещание ведется в
«карусельном» режиме, то есть сеансами
с определенной цикличностью передаются:
После
выборки пакетов ЦОР
(Цифровой Образовательный Ресурс),
которые необходимы, они будут загружены
на компьютер, с возможностью автономного
(offline) использования в учебном процессе
учреждений общего и начального
профессионального образования. Если
же при первом сеансе «карусели» не
удалось получить нужные файлы (например,
если подключились не с начала сеанса),
существует возможность их получения
при следующем сеансе.
При
этом стоимость широкополосного канала
будет несоизмеримо ниже, чем по выделенной
линии, так как на нее никак не влияет
степень удаленности от сетевых центров.
В случае если есть необходимость
предоставлять Интернет на достаточно
большую территорию и нет возможности
или желания прокладывать кабель, эту
проблему можно решить посредствам
беспроводной сети. Данная технология
позволяет передавать Интернет (а заодно
и телевидение высокого качества), при
этом намного облегчая проблему передачи
на большие расстояния.
Рис.
1. Структура передачи данных через
широкополосные спутниковые каналы
Основными
этапами передачи ЦОР являются:
Таким
образом, использование широкополосного
информационного канала для передачи
цифрового образовательного ресурса
позволяет:
Другим
важным преимуществом современных
Интернет технологий является
предоставляемая ими возможность перехода
от простого обучения к более целостному
и общему понятию и процессу к образованию.
Рассмотрим этот аспект на примере
проекта Sakai.
Электронное
обучение (или e-Learning) уже давно
зарекомендовало себя как чуть ли не
самое мощное проявление информационных
технологий в сфере образования. Однако
обучение – это всего лишь небольшая
составляющая такого сложного и
многогранного процесса, как образование
и, следовательно, не может быть его
заменителем, в том числе, и в «онлайновом»
мире.
В
настоящее время в контексте применения
информационных технологий в сфере
образования прослеживается тенденция
перехода от электронного обучения к
электронному образованию. Что стоит за
этим процессом? Да и вообще что это
означает? Рассмотрим вопрос последовательно.
E-Learning
системы не являются сейчас чем-то
необычным. Они уже «прижились» во многих
вузах и активно используются. С появлением
e-Learning сразу же стали очевидны его
достоинства, среди которых:
С
развитием и распространением Интернет
технологий у дистанционного обучения
появились новые возможности. В мире
появилось огромное количество курсов
дистанционного обучения и целые
университеты дистанционного обучения.
Сам русскоязычный термин «дистанционное
обучение» как значение англоязычного
«e-Learning» стали всё чаще переводить как
«электронное обучение», что характеризуется
развитием Интернет и вообще электронных
технологий в нашей стране (хотя отставание
от Запада очевидно).
Но,
как и в любой области, в электронном
обучении есть и свои недостатки, которые,
в общем, очевидны и стали понятны, как
только технология e-Learning стала входить
в жизнь. Самые основные из них – это:
Если
добавить даже к такому небольшому списку
качество и цены услуг провайдеров
Интернета в России, то реализация идеи
e-Learning’а не кажется столь уж простой.
О
перспективах развития электронного
обучения в России было сказано тоже
немало. После самого пика популярности
и моды на СДО в нашей стране несколько
лет назад стало постепенно приходить
понимание того, что же эти инновационные
системы собой представляют, и какова
их роль в обучении и, если брать шире, в
образовании. Очевидно, что с развитием
Интернет технологий электронное обучение
развивается и включает в себя всё новые
и новые средства подачи материала и
организации всего учебного процесса.
Не
будем ограничиваться лишь технической
стороной вопроса. Всеобщая компьютеризация
общества и ориентация на новые технологии
выводят электронное обучение на
совершенно другой уровень. Сейчас не
достаточно, как раньше, предоставить
слушателю курса набор текстов, пусть и
разбавленного видео и анимацией, с тем
чтобы, прочитав всё это, обучаемый мог
сказать самому себе: «Да, этот материал
я теперь знаю».
Нет,
этого не достаточно. Сейчас в «e-мире»
наблюдается тенденция перехода от
обучения к образованию. А образование
– это более сложный процесс, требующий
от слушателя умения самостоятельно
распоряжаться своими знаниями и
формировать их, осуществлять поиск
нужной ему информации, мыслить определённым
образом, чтобы получить желаемый
результат. Образование не сводится к
изучению нескольких десятков страниц
текста по одному предмету и выполнению
ряда заданий, которые до тебя уже
выполнялись другими людьми не один раз.
При
этом следует учесть, что первоначально
e-Learning был создан в качестве полной
альтернативы «оффлайновому» дистанционному
обучению и фактически заменяет его.
Электронное обучение не является заменой
традиционному. Здесь идёт речь о повышении
качества традиционного обучения путём
снижения транзакционных издержек за
счёт применения современных технологий.
Таким образом, электронное обучение
дополняет традиционное.
Информационные
технологии в образовании в настоящее
время является необходимым условием
перехода общества к информационной
цивилизации. Современные технологии и
телекоммуникации позволяют изменить
характер организации учебно-воспитательного
процесса, полностью погрузить обучаемого
в информационно-образовательную среду,
повысить качество образования,
мотивировать процессы восприятия
информации и получения знаний. Новые
информационные технологии создают
среду компьютерной и телекоммуникационной
поддержки организации и управления в
различных сферах деятельности, в том
числе в образовании. Интеграция
информационных технологий в образовательные
программы осуществляется на всех
уровнях: школьном, вузовском и
послевузовском обучении.
Постоянное
совершенствование учебно-воспитательного
процесса вместе с развитием и перестройкой
общества, с созданием единой системы
непрерывного образования, является
характерной чертой обучения в России.
Осуществляемая в стране реформация
школы направлена на то, чтобы привести
содержание образования в соответствие
с современным уровнем научного знания,
повысить эффективность всей
учебно-воспитательной работы и подготовить
учащихся к деятельности в условиях
перехода к информационному обществу.
Поэтому информационные технологии
становятся неотъемлемым компонентом
содержания обучения, средством оптимизации
и повышения эффективности учебного
процесса, а также способствуют реализации
многих принципов развивающего обучения.
Основными
направлениями применения ИТ в учебном
процессе школы являются:
Наиболее
широко в данный момент используются
интегрированные уроки с применением
мультимедийных средств. Обучающие
презентации становятся неотъемлемой
частью обучения, но это лишь простейший
пример применения ИТ.
В
последнее время учителя создают и
внедряют авторские педагогические
программные средства, в которых отражается
некоторая предметная область, в той или
иной мере реализуется технология её
изучения, обеспечиваются условия для
осуществления различных видов учебной
деятельности. Типология используемых
в образовании педагогических программных
средств весьма разнообразна: обучающие;
тренажеры; диагностирующие; контролирующие;
моделирующие; игровые.
В
учебном процессе высшего учебного
заведения изучение ИТ предусматривает
решение задач нескольких уровней:
Например,
дисциплина «Информационные технологии
в экономике» и синонимичная ей
«Информационные технологии в управлении»
входит в образовательную программу
обучения студентов экономических
специальностей. Современный экономист
должен уметь принимать обоснованные
решения на основе информационных
потоков, кроме традиционных экономических
знаний студент должен быть знаком с
процессом обработки данных и владеть
навыками построения информационных
систем.
Методические
материалы по данным дисциплинам
многочисленно представлены в печати,
в электронных вариантах, сопровождаются
различными приложениями и прикладными
программами. Разобраться в таком обилии
предложенного материала самостоятельно
достаточно сложно. Если взять, к примеру,
только тот факт, сколько источников
предложено в сети Интернет: список
рекомендуемой литературы, интерактивные
пособия и онлайн-учебники, рефераты и
т.п. На запрос пользователя «Дисциплина
«Информационные технологии в экономике»
поисковая система Google
выдает более 400 тысяч ссылок.
Разобраться
в сложившейся ситуации и помочь в
освоении учебного материала может
помочь только квалифицированный
специалист-преподаватель: он не только
организует самостоятельную работу
студентов (рефераты, тестирование,
контрольные и курсовые работы), но в
условиях регламента времени на изучение
дисциплины умеет выбрать наиболее
важные аспекты для изучения. В настоящее
время преподаватели, преследуя подобные
цели, создают авторские педагогические
программные средства, реализованные в
мультимедийной и гипермедийной форме
на CD
и DVD-дисках,
на сайтах в сети Интернет.
Послевузовское
образование также ориентировано на
внедрение ИТ: в учебные планы аспирантов
и соискателей многих научных направлений
включаются дисциплины, связанные с
изучением и внедрением информационных
технологий в научную и профессиональную
деятельность. В Орловском государственном
институте искусств и культуры аспиранты
и соискатели всех специальностей изучают
дисциплину «Информационные технологии
в науке и образовании» уже на первом
курсе аспирантуры. Целью этого курса
является освоение слушателями основных
методов и средств применения современных
информационных технологий в
научно-исследовательской и образовательной
деятельности, повышение уровня знаний
начинающего ученого в области применения
компьютерных технологий при проведении
научного эксперимента, организация
помощи аспиранту в его научном
исследовании, в оформлении статей,
тезисов, докладов и диссертационной
работы.
Повышение
уровня компьютерной подготовки обучаемых,
увеличение количества и расширение
разновидностей авторских педагогических
программных средств, использование
новых информационных технологий в науке
и образовании в целом, являются одним
из основных направлений совершенствования
среднего специального, высшего и
послевузовского образования в нашей
стране.
2.2.
ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ
В ПРОЦЕССЕ
ОБУЧЕНИЯ
ХИМИИ.
При
обучении химии,
наиболее естественным является
использование компьютера, исходя из
особенностей химии
как науки. Например, для моделирования
химических процессов и явлений,
лабораторного использования компьютера
в режиме интерфейса, компьютерной
поддержки процесса изложения учебного
материала и контроля его усвоения.
Моделирование химических явлений и
процессов на компьютере – необходимо,
прежде всего, для изучения явлений и
экспериментов, которые практически
невозможно показать в школьной
лаборатории, но они могут быть показаны
с помощью компьютера.
Использование
компьютерных моделей позволяет раскрыть
существенные связи изучаемого объекта,
глубже выявить его закономерности, что,
в конечном счете, ведет к лучшему усвоению
материала. Ученик может исследовать
явление, изменяя параметры, сравнивать
полученные результаты, анализировать
их, делать выводы. Например, задавая
разные значения концентрации реагирующих
веществ (в программе, моделирующей
зависимость скорости химической реакции
от различных факторов), учащийся может
проследить за изменением объема
выделяющегося газа и т.д.
Второе
направление использования компьютера
в обучении химии
– контроль и обработка данных химического
эксперимента. Компания IBM разработала
«Персональную научную лабораторию»
(ПНЛ) – комплект компьютеров и программ
для них, различных датчиков и лабораторного
оборудования, позволяющий проводить
различные эксперименты химического,
химико-физического и химико-биологического
направления. Такое использование
компьютера полезно тем, что прививает
учащимся навыки исследовательской
деятельности, формирует познавательный
интерес, повышает мотивацию, развивает
научное мышление.
Третье
направление использования ИТ в процессе
обучения
химии
– программная поддержка курса. Содержание
программных средств учебного назначения,
применяемых при обучении химии,
определяется целями урока, содержанием
и последовательностью подачи учебного
материала. В связи с этим, все программные
средства используемые для компьютерной
поддержки процесса изучения химии,
можно разделить на программы:
На
каждом конкретном уроке могут быть
использованы определенные программы,
исходя из целей урока, при этом функции
учителя и компьютера различны. Программные
средства для эффективного применения
в учебном процессе
должны соответствовать курсу химии
профильного обучения,
иметь высокую степень наглядности,
простоту использования, способствовать
формированию обще учебных и экспериментальных
умений, обобщению и углублению знаний
и т.д.
Компьютерные
технологии в преподавании химии
в школе: состояние дел и перспективы.
Применительно
к обучению химии
наряду с повышением мотивации обучения
за счет использования компьютера на
уроке, повышения уровня индивидуализации
обучения
и возможности организации оперативного
контроля за усвоением знаний компьютерные
технологии могут быть эффективно
использованы для формирования основных
понятий, необходимых для понимания
микромира (строение атома, молекул),
таких важнейших химических понятий как
«химическая связь»,
«электроотрицательность», при
изучении высокотемпературных процессов
(цветная и черная металлургия), реакций
с ядовитыми веществами (галогены),
длительных по времени химических опытов
(гидролиз нуклеиновых кислот) и т.д.
Известно, однако, что, на данном этапе
компьютерные технологии в преподавании
химии
в школе используются весьма редко. Тому
есть причины как объективного, так и
субъективного характера. Среди первого
типа причин, безусловно, главными
являются недостаточная обеспеченность
общеобразовательных школ современными
компьютерами и явно недостаточное
количество соответствующих компьютерных
программ. Тем не менее, процесс
компьютеризации школ хотя и медленно,
но идет. В качестве причины субъективного
характера модно упоминать так называемую
«компьютерофобию», которую
приписывают учителям-предметникам.
Этот фактор представляется надуманным.
У учителей-предметников есть значительный
интерес к использованию компьютерных
технологий,
причем независимо от возраста и стажа
работы. Более важным является то, что
современные образовательные стандарты
дают учителю определенную свободу в
выборе тем и расстановке акцентов при
изложении преподаваемой им дисциплины.
Опыт применения компьютерных технологий
в обучении химии
в школе позволяет заключить, что для
получения высокого обучающего эффекта
важно их систематическое использование,
как на стадии изучения материала, так
и на стадии оперативного контроля за
усвоением знаний, а для этого также
необходим широкий ассортимент
педагогических программных средств
(ППС). Новые возможности, выявленные в
результате анализа педагогической
практики использования ППС, позволяют
значительно улучшить учебно-воспитательный
процесс. Особенно это касается предметов
естественнонаучного цикла, в том числе
химии, изучение которой связано с
процессами, скрытыми от непосредственного
наблюдения и потому трудно воспринимаемыми
детьми. П ПС позволяют визуализировать
такие процессы, предоставляя одновременно
с этим возможность многократного
повторения и продвижения в обучении со
скоростью, благоприятной для каждого
ребенка в достижении понимания того
или иного учебного материала. Педагогические
программные средства, являясь частью
программных средств учебного назначения,
обеспечивают также возможность приобщения
к современным методам работы с информацией,
интеллектуализацию учебной деятельности.
В результате проведенного среди
преподавателей анкетирования,
составленного по концепциям, взятым из
монографии И. Роберт «Современные
информационные технологии в образовании»,
использование данных педагогических
программных средств в обучении химии
дает возможность:
Перечисленные
выше возможности меняют структуру
традиционной субъект-объектной
педагогики, в которой учащемуся как к
субъекту учебной деятельности, как к
личности, стремящейся к самореализации.
А виртуализация некоторых процессов с
использованием анимации служит
формированию у учащегося наглядно-образного
мышления и более эффективному усвоению
учебного материала.
Таким
образом, проведенные эксперименты по
использованию обучающе-контролирующих
программ в процессе
обучения
химии,
показали целесообразность применения
таких средств в учебном процессе
и необходимость продолжения работы по
их внедрению.
Еще
одно важное заключение — важны не только
ППС, но и методики их использования, то
есть рекомендации по организации уроков.
Как правило, для опытного учителя не
составляет труда на основе компьютерной
программы разработать соответствующий
урок. Молодым же учителям для этого
необходима помощь в виде планов-конспектов,
методических рекомендаций по использованию
ППС на разных этапах урока и в классах
с различным уровнем подготовки учеников.
Таким
образом, наиболее насущной задачей,
решение которой позволит сдвинуть с
«мертвой точки» внедрение компьютерных
технологий
в обучение предметов естественнонаучного
цикла, является разработка ППС и методик
их использования. Было бы весьма полезно
объединить усилия заинтересованных
учителей химии
из различных регионов страны. Обмен
опытом, безусловно, ускорит компьютеризацию
школьного образовательного процесса.
Применение
компьютерных моделей в обучении химии
Среди
различных типов педагогических
программных средств особенно выделяются
те, в которых используются компьютерные
модели. Применение компьютерных моделей
позволяет не только повысить наглядность
процесса обучения
и интенсифицировать его, но и кардинально
изменить этот процесс.
Модели
могут использовать для решения различных
задач. Р.Ю. Шенон выделяет пять типов
моделей по функциональному назначению:
средства осмысления действительности,
средства общения, инструменты
прогнозирования, средства постановки
экспериментов, средства обучения
и тренажа. Последний тип моделей также
называют учебными компьютерными моделями
(УКМ).
В
изучении школьного курса химии
выделяют несколько основных направлений,
где оправдано использование УКМ:
Все
модели, используемые в преподавании
химии,
можно разделить по уровню представляемых
объектов на две группы: модели микромира
и модели макромира. Модели микромира
отражают строение объектов и происходящие
в них изменения на уровне их
атомно-молекулярного представления.
Модели макромира отражают внешние
свойства моделируемых объектов и их
изменение. Модели таких объектов, как
химические вещества, химические реакции
и физико-химические процессы, могут
быть созданы на уровне микромира, так
и на уровне макромира.
При
изучении химии
учащиеся сталкиваются с объектами
микромира буквально с первых уроков, и
конечно же УКМ, моделирующие такие
объекты, могут стать неоценимыми
помощниками, например, при изучении
строения атомов, типов химической связи,
строения вещества, теории электролитический
диссоциации, механизмов химической
реакции, стереохимических представлений
и т.д. Все эти перечисленные модели
реализованы в программах “1С: Репетитор.
Химия”,
ChemLand, “Химия
для
всех”,
CS Chem3D Pro, Crystal Designer, “Собери
молекулу”,
“Organic Reaction Animations” и
др.
Модели
химических реакций, лабораторных работ,
химических производств, химических
приборов (компьютерные модели макромира)
реализованы в следующих программах:
“Химия для всех — 2000”, “ХимКласс”,
ChemLab, IR and NMR Simulator и др. Подобные модели
используются в тех случаях, когда нет
возможности по каким-либо причинам
осуществить лабораторные работы в
реальных условиях и нет возможности в
реальности познакомиться с изучаемыми
технологическими процессами.
Использование
перечисленных выше программных средств
на уроках химии
имеют следующие достоинства:
Однако
некоторые программные продукты не
свободны от недостатков. Например, одним
из главных недостатков программы “1С:
Репетитор. Химия” является отсутствие
диалога ученика с компьютером при
усвоении им учебного материала и
выполнении расчетных задач. Это затрудняет
и ограничивает использование учителем
данного компьютерного продукта в учебном
процессе
в школе.
Только
органичное сотрудничество учителя
информатики и учителя химии
будет способствовать улучшению процесса
обучения
химии.
На уроках информатики учащиеся изучают
различные информационные технологии,
представленные в пакете Microsoft Office.
Например, учащиеся, изучая программу
PowerPoint, могут уже сами создать презентацию
(мини-учебник в виде слайдов) по отдельному
материалу учебника химии.
А для реализации возможности обучения,
тестирования и контроля знаний учащихся
используется встроенный в Microsoft Office
язык программирования Visual Basic for
Applications (VBA), который позволяет размещать
на слайдах формы и элементы управления
для ведения диалога (интерактивные
мастер-шаблоны).
Большие
возможности для личностного развития
предоставляет использование Интернет
в учебно-воспитательном процессе
средних учебных заведений. Опыт работы
показывает, что в условиях инновационного
образовательного учреждения, располагающего
соответствующей материальной базой
применение Internet/Intranet-технологий
открывает принципиально новые возможности
для познавательной и творческой
самореализации всех субъектов
образовательного процесса.
Саморазвитию
учителей разных предметов способствует
самостоятельное освоение работы в
Интернет, использование информации,
размещенной в нем, на уроках и во
внеурочной работе.
Учащиеся
с высоким уровнем познавательной
активности, используя Интернет, получают
расширенный доступ к интересующей их
информации. Они самостоятельно разыскивают
сообщения о проведении конкурсов,
олимпиад, конференций, тестирования и
т.д.
Работа
в Интернет позволяет учебному заведению
и каждому участнику образовательного
процесса успешно включиться в единое
образовательное пространство. В настоящее
время реализуется многопредметный
проект по дистанционному обучению
«Интернет-школа». Важным воспитательным
аспектом такой сетевой деятельности
является осознание чувства ответственности
за свою работу, ведь результат ее могут
оценить миллионы пользователей сети
Интернет.
Компьютерные технологии в науке и образовании
Часть 1. Теоретические основы информационных
технологий в образовании и науке
Утверждены на
заседании кафедры информатики
13.05.2010 г., протокол
№ 10
Рекомендована
к изданию советом факультета информационных
ресурсов и дизайна .2010 г., протокол №
Компьютерные
технологии в науке и образовании: лекции
для студентов по направлению 071400.68
Социально-культурная деятельность /
сост. Н.Н. Шаховалов ; АлтГАКИ, кафедра
информатики. – Барнаул : Изд-во
АлтГАКИ, 2011. – 67 с.
Н. Н. Шаховалов, кандидат
педагогических наук,
доцент кафедры
информатики АлтГАКИ.
О. П. Кутькина,
кандидат педагогических наук,
В современных
условиях профессиональная подготовка
специалистов в любой предметной области
предполагает достаточно глубокие знания
в области компьютерных технологий.
Многие задачи, решение которых ранее
считалось невозможным, в настоящее
время успешно решаются средствами
компьютерных технологий. Это относится
к созданию и сложной обработке современных
локальных и распределенных документов,
реляционных баз данных, компьютерному
моделированию сложных систем, в частности
педагогических систем с формализованной
обратной связью.
Предлагаемая
дисциплина способствует формированию
у магистрантов комплексного представления
о компьютерных технологиях как
органической составляющей информационных
технологий, позволяющих существенно
повысить эффективность обработки
информации научного и учебного характера.
Лекционные материалы
включают в себя следующие разделы:
информация, информатизация и информационное
общество, базовые компьютерные технологии
в науке и образовании, информационные
технологии в сфере высшего образования,
информатизация науки.
