УДК 37.02

ПРОЕКТИРОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОБУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ»

Баженов Руслан Иванович
Приамурский государственный университет имени Шолом-Алейхема
заведующий кафедрой информатики и вычислительной техники, кандидат педагогических наук, доцент

Аннотация
В статье определяется алгоритм разработки рабочей учебной программы дисциплины для выполнения требований федеральных государственных стандартов высшего профессионального образования. Приводятся примеры авторской балльно-рейтинговой системы оценивания курсовой работы и других видов учебной деятельности студентов.

Ключевые слова: балльно-рейтинговая система, курсовая работа, рабочая программа


DESIGN AND METHODS OF TEACHING THE DISCIPLINE «INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGIES»

Bazhenov Ruslan Ivanovich
Sholom-Aleichem Priamursky State University
candidate of pedagogical sciences, associate professor, Head of the Department of Computer Science

Abstract
In the article the algorithm development work discipline curriculum to meet the requirements of the federal state standards of higher education. Are examples of the author's score-rating system for evaluation of course work and other learning activities of students.

Keywords: course work, score-rating system, work discipline curriculum


Рубрика: 13.00.00 ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 5. Ч. 2 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/05/34813 (дата обращения: 03.10.2017).

Дисциплина «Интеллектуальные системы и технологии» рассматривается в федеральном государственном образовательном стандарте (ФГОС) высшего профессионального образования третьего поколения [1] для направления 230400 Информационные системы и технологии (квалификация (степень) «бакалавр») как рекомендованная. Такая постановка вопроса определяет, что разработчики ФГОС уделяют повышенное внимание технологиям искусственного интеллекта в содержании подготовки бакалавра.

Изучение интеллектуальных систем и технологий традиционно занимало большое место в подготовке специалистов с высшем образованием по информатике и вычислительной технике. Рассматриваемая ситуация отражает современное развитие информационных технологий. Интегральная методика обучения программной инженерии и информатике была собрана международным сообществом ученых, педагогов в [2]. Зарубежные исследователи уделяют внимание методике преподавания технологий искусственного интеллекта [3, 4, 5, 6]. В настоящее время производственники сформулировали свои требования к подготовке выпускников в этой сложной области в профессиональных стандартах [7]. Поэтому проектирование и разработка содержания и методики обучения рассматриваемой дисциплины является актуальной.

Сформулируем задачу, которую необходимо решить преподавателю дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии».

1) Из федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования для направления 230400 Информационные системы и технологии (квалификация (степень) «бакалавр») определить результаты освоения (знать, уметь, владеть) и компетенции.

2) На основании учебного плана (количество зачетных единиц, место (семестр) в образовательной программе, требований к распределению лекционных и практических занятий), требований профессиональных стандартов, рекомендаций международной общественности, собственного и чужого опыта разработать содержание материала и распределение на лекционные, практические, лабораторные занятия и курсовое проектирование.

3) На основании личного опыта, требований ФГОС разработать виды проведения занятий, в том числе в интерактивной форме.

4) Разработать балльно-рейтинговую систему оценки учебных достижений студентов и оценочные средства.

5) Оформить рабочую учебную программу.

6) Разработать учебно-методический комплекс дисциплины.

Представим фрагменты, как ранее описанные положения задачи реализовывались на кафедре информатике и вычислительной техники.

Материалы ФГОС [1], профессиональных стандартов [7], личного опыта [8-21] легли в основы содержания дисциплины: Искусственный интеллект — основа новых информационных технологий, Традиционные способы представления и обработки знаний в интеллектуальных системах, Нечеткие знания и способы их обработки, Методы приобретения знаний, Интеллектуальный анализ данных (data mining), Нейронные сети, Эволюционные аналогии в искусственных интеллектуальных системах, Онтологии, Интеллектуальные мультиагентные системы.

В исследованиях С.А.Богатенкова [22, 23], Л.А.Бояркиной [24], В.А. Векслера [25, 26, 27], Е.Р.Джумалиевой [28], Н.Я.Салангиной [29], А.А. Цыцарева [30], Н.Г.Баженовой,  Т.А.Михайловой [31] рассматривались проблемы, на основе решений которых была разработана информационная модель выпускника, позволяющая достаточно четко ее сопоставить с профессиональными компетенциями, записанные в ФГОС и в профессиональных стандартах. В процессе подготовки содержания рабочей программы потребовалось прорабатывать теоретический и практический материал с работодателями.

Работы А.П. Поличка, А.П. Исаковой [32], Ю.П. Штепы [33] позволили спроектировать самостоятельную работу студентов и оценочные средства с описанными образовательными результатами ФГОС в качестве компетенций. Учитывая исследования Н.Г. Баженовой, И.В.Хлудеевой [34], Д.В. Лучанинова [35], были разработаны формы организации аудиторных и самостоятельных занятий.

В основу разработки методики оценки результатов образовательной деятельности студентов легли работы Н.Г. Баженовой, Б.Е. Фишмана [36, 37].

Приведем пример описываемых результатов учебной деятельности на примере разработанной автором методики оценки курсовой работы.

Курсовая работа определяется со структурой: Введение; 1 Теоретическая часть; 1.1 Обзор исследований по теме; 1.2 Краткий теоретический материал; 2 Практическая часть; 2.1 Поставка задачи; 2.2 Описание практической разработки; Заключение; Литература.

В параграфе «Обзор исследований по теме» необходимо проанализировать: 5-8 русскоязычных журнальных источников (elibrary.ru);      5-8 англоязычных журнальных источников (scincedirect.com); 5-8 русскоязычных материалов с конференций (elibrary.ru); 5-8 англоязычных материалов с конференций (scincedirect.com); 5-8 русскоязычных книг (biblioclub.ru); 5-8 англоязычных книг (scincedirect.com); 5-8 русскоязычных диссертаций (dissercat.com, diss.rsl.ru); 5-8 англоязычных диссертаций (ssrn.com, oatd.org, www.nlc-bnc.ca/thesescanada/, trove.nla.gov.au/book/result?q&l-format=Thesis); 5-8 русскоязычных интернет-ресурсов; 5-8 англоязычных интернет-ресурсов.

В параграфе «Краткий теоретический материал» требуется привести очень кратко основные теоретические положения с обязательным указанием на источник.

Студент-автор за несколько дней перед выступлением передает выполненную курсовую работу рецензенту среди одногруппников, с которым самостоятельно договаривается заранее, соблюдая правило: одна работа -  один внешний оценщик. Рецензент изучает текстовую и программную часть курсовой работы и дает письменную оценку. В рецензии обязательно отражается актуальность работы, три достоинства работы, три замечания или недостатка. Автор курсовой работы приносит готовую рецензию на защиту.

На защите курсовой работы присутствует преподаватель–научный руководитель и студенты. Студентом подготавливается отчет (в электронном виде) по проверке текста курсовой работы на антиплагиат программой с etxt.ru, оформленная в соответствии с ГОСТ текстовый документ (в печатном и электронном видах), программная часть (исходный код и работающий прототип).  Доклад длиться пять-семь минут, вопросы задаются преподавателем и студентами в течение десяти минут. Оценка выполнения выставляется в соответствии с табл. 1, где Мин – минимальное количество баллов (удовлетворительное качество), Макс  – максимальное количество баллов (отличное качество).

Таблица 1 – Оценка составляющих деятельности при выполнении курсовой работы

Составляющие деятельности при выполнении курсовой работы

Мин.

Макс.

1 Итоговая оценка содержание текста курсовой работы

17

35

1.1 Оценка формулировки актуальности

1

2

1.2 Оценка формулировки цели

1

2

1.3 Оценка формулировки объекта предмета исследования

1

2

1.4 Оценка формулировки задач и методов исследования

1

2

1.5 Оценка формулировки практической значимости

1

2

1.6 Оценка проработки обзора русскоязычных источников

1

2

1.7 Оценка проработки обзора англоязычных источников

1

2

1.8 Оценка проработки теоретического материала

3

6

1.9 Оценка обобщающего представления теоретического материала

1

2

1.10 Оценка проработки практического материала

3

6

1.11 Оценка обобщающего представления практического материала

1

3

1.12 Оценка проработки заключения

1

2

1.13 Оценка оформления, требованиям ГОСТ

1

2

2 Итоговая оценка практической работы

17

35

2.1 Оценка качества выполненной работы

6

12

2.2 Оценка качества сопутствующих материалов (презентации)

1

3

2.3 Оценка степени самостоятельности выполнения работы

3

5

2.4 Оценка сложности выполненной практической работы

3

6

2.5 Оценка степени выполнения практического задания по курсовой работе

3

7

2.6 Оценка срока исполнения (вне сроков, по графику)

1

2

3 Итоговая оценка по выступлению, участию в дискуссии

14

24

3.1 Оценка качества выступления

3

5

3.2 Оценка качества ответов на вопросы преподавателя и студентов

3

5

3.3 Оценка качества задаваемых вопросов другим защищающимся

3

5

3.4 Оценка количества задаваемых вопросов другим (минимум=2)

2

4

3.5 Оценка качества рецензии на работу однокурсника

2

4

3.6 Оценка по рецензии однокурсника

1

2

4 Дополнительные баллы за впечатление от работы

3

5

ВСЕГО

51

100

Приведение по стобалльной шкале требуется по нормативным документам системы менеджмента качества вуза. При наборе необходимого минимума в 51 балл курсовая работа является сданной.  Выставление традиционных оценок осуществляется в соответствии со следующим правилом: 51-70 баллов – «удовлетворительно»; 71-85 баллов – «хорошо»; 86-100 баллов – «отлично».

Покажем несколько примеров оценки других видов учебной деятельности (табл. 2). СРС обозначает самостоятельную работу, ПР – практическое занятие, ЛБ – лабораторную работу.

В представленной таблице можно проследить несколько различных методических линий изучения тем. Так изучение технологии экспертных систем реализуется через последовательное выполнение следующих оцениваемых видов деятельности: самостоятельная проработка материала, деловая игра по разработке проекта, самостоятельная работа над технологиями реализации, самостоятельная разработка проекта. Так же видно, что генетические алгоритмы представлены только самостоятельной работой. Для более сбалансированной работы студентам раздается материал в электроном виде из авторских пособий [13-16] и программные системы [17-19].

Таблица 2 – Фрагмент распределения баллов по видам деятельности

Вид оцениваемой деятельности

Всего
баллов (б)

СРС1. Самостоятельная проработка теоретического и практического материалов по теме «Технологии разработки экспертных систем. Экспертные системы. Классификационные признаки экспертных систем. Технология проектирования и разработки экспертных систем»

2

ПР2. Деловая игра «Разработка проекта экспертной системы»

2

СРС3.  Самостоятельная проработка теоретического и практического материалов по теме «Традиционные способы обработки знаний. Прямой и обратный вывод в экспертных системах продукционного типа».

2

СРС4.  Самостоятельная проработка теоретического и практического материалов по теме «Оболочка экспертной системы продукционного типа».

2

СРС5. Самостоятельная работа по подготовке проекта.

20

СРС9. Самостоятельная проработка теоретического и практического материалов по теме «Модель искусственного нейрона. Модели нейронных сетей. Обучение нейронных сетей. Практическое применение нейросетевых технологий»

2

ПР5. Изучение нейросетевых технологий в системах Deductor

2

ЛБ7. Программирование искусственных нейронных сетей

2

СРС10. Самостоятельная проработка теоретического и практического материалов по теме «Генетические алгоритмы. Простой генетический алгоритм. Разновидности генетических алгоритмов. Примеры практического применения генетических алгоритмов»

2

СРС11. Самостоятельная проработка теоретического и практического материалов по теме «Изучение системы GeneHunter»

2

СРС12. Разработка простой программной системы на основе генетического алгоритма

2

Для качественной организации самостоятельной работы студентов по дисциплине и курсовому проектированию необходимо рекомендовать литературу из электронных библиотечных систем, к которым подключен вуз, и перечень информационных ресурсов, подготовленный преподавателем на основании личного опыта.

Оформление рабочей программы производиться по шаблону, разработанному в учебно-методическом управлении университета.

Заключительными этапами в проектировании методики является разработка учебно-методического комплекса (УМК). В начале требуется простой вариант сборки материалов в соответствии с положением об электроном УМК, а в дальнейшем необходимо опубликовать методические рекомендации по выполнению практических занятий, лабораторных работ, курсовому проектированию.

Предлагаемая методика проектирования обучения дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии» позволила автору привлечь студентов к выполнению научно-исследовательских работ, повысить качественную успеваемость. Описываемый опыт был использован другими преподавателями кафедры информатики и вычислительной техники, что уменьшило время на разработку учебных программ и учебно-методических комплексов.


Библиографический список
  1. Государственные образовательные стандарты, примерные учебные планы и программы высшего профессионального образования // Российское образование. Федеральный портал URL: http://www.edu.ru/db/portal/spe/index.htm (дата обращения: 25.05.2014)
  2. Рекомендации по преподаванию программной инженерии и информатики в университетах = Software Engineering 2004: Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Software Engineering; Computing Curricula 2001: Computer Science. М.: ИНТУИТ.РУ «Интернет-Университет Информационных Технологий». 2007. 462 с.
  3. Chen C.-H., Tzeng G.-H. Creating the aspired intelligent assessment systems for teaching materials // Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38. Iss. 10. P. 12168-12179.
  4. Nissan E. Expert systems and artificial intelligence in higher education: from courses in computer science to courses in application-domains // Higher Education and New Technologies. 1989. P. 249-261.
  5. Salchenberger L. A strategy for integrating artificial intelligence technology into a graduate business curriculum // Education and Computing. 1989. Vol. 5. Iss. 3. P. 189-196.
  6. Wilcox L. C. The role of expert systems in integrated curriculum design // Expert Systems with Applications. 1996. Vol. 11. Iss. 1. P. 1-11.
  7. Профессиональные стандарты в области ИТ // Ассоциация предприятий компьютерных и информационных технологий URL: http://www.apkit.ru/committees/education/meetings/standarts.php (дата обращения: 23.05.2014).
  8. Баженов Р.И. Использование системы moodle для организации самостоятельной работы студентов // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2014. № 3 (93). С. 174-175.
  9. Баженов Р.И. Об организации деловых игр в курсе «Управление проектами информационных систем» // Научный аспект. 2014. Т. 1. № 1. С. 101-102.
  10. Баженов Р.И. О методике преподавания дисциплины «Управление проектами информационных систем» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 3. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/03/32980 (дата обращения: 25.05.2014).
  11. Баженов Р.И. О методике преподавания метода анализа иерархий в курсе «Информационная безопасность и защита информации» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 4. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/04/33202 (дата обращения: 25.05.2014).
  12. Баженов Р.И., Лобанова А.М. Обучение основам предпринимательства в компьютерной экономической игре «Капитализм 2» // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 4. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2014/04/5013 (дата обращения: 25.05.2014).
  13. Баженов Р. И. Методические рекомендации для выполнения курсовой работы по дисциплине «Теория автоматов». Биробиджан: Изд-во ДВГСГА, 2008. 20 с.
  14. Баженов Р. И., Афанасьева М. А. Разработка программной модели контроля дверей холодильника на основе теории автоматов // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2014. №4(94).  С. 306-308.
  15. Баженов Р. И. Практикум по технологии разработки программного обеспечения: лабораторный практикум. Биробиджан: Изд-во ГОУВПО «ДВГСГА», 2011. 58 с.
  16. Баженов Р. И. Практикум по проектированию информационных систем.  Биробиджан: Изд-во ПГУ им. Шолом-Алейхема, 2012. 120 с.
  17. Баженов Р. И. Представление знаний в информационных системах: Учеб. пособие для вузов по спец. «071900 Информационные системы и технологии». Биробиджан: Изд-во ДВГСГА, 2007. 167 с.
  18. Баженов Р. И. Интеллектуальные информационные технологии. Биробиджан: ПГУ им. Шолом-Алейхема, 2011. 176 с.
  19. Баженов Р.И., Лопатин Д.К. О применении современных технологий в разработке интеллектуальных систем // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2014. № 3 (93). С. 263-264.
  20. Баженов Р. И., Векслер В. А. Анализ потребительских корзин в 1С: Предприятие на примере АВС-анализа // Информатизация и связь. 2013. №5. С. 117-123.
  21. Баженов Р. И., Векслер В. А. Реализация XYZ-анализа в программном коде внутреннего языка программирования 1С: Предприятие 8.3 // Информатизация и связь. 2014. №1. С. 35-40.
  22. Богатенков С.А. Формирование информационной и коммуникационной компетентности в профессионально-педагогическом образовании // Профессиональное образование в России и за рубежом. 2012. № 8. С. 47-51.
  23. Богатенков С.А. Классификация информационных и коммуникационных компетенций в профессионально-педагогическом образовании как фактор дидактической безопасности // Мир науки, культуры, образования. 2013. № 1 (38). С. 45-48.
  24. Бояркина Л.А. Информационная компетентность и информационная культура выпускника технического вуза // Сборники конференций НИЦ Социосфера. 2013. № 1. С. 111-114.
  25. Векслер В. А. Проектирование для системы дополнительного образования информационной модели специалиста // Омский научный вестник. 2007. № 2(56). С. 178-182.
  26. Векслер В. А. Сущность непрерывного образования в контексте профессиональной подготовки специалистов // Среднее профессиональное образование. 2008. № 3. С. 72-76.
  27. Баженов Р. И., Векслер В. А. Формирование модели обучения взрослых основам информационных технологий: региональный аспект: монография.  Биробиджан: Изд-во ФГБОУ ВПО «ПГУ им. Шолом-Алейхема», 2014. 174 с.
  28. Джумалиева Е.Р. Информационная компетентность как составляющая профессионализма будущих специалистов в области информационной безопасности и защиты информации // Мир науки, культуры, образования. 2013. № 5. С. 7-9.
  29. Салангина Н.Я. Формирование профессиональных компетенций в процессе обучения в педагогическом вузе // Теория и практика общественного развития. 2012. № 12. С. 225-227.
  30. Цыцарев А. А. Сетевое информационное общество: антропологическое измерение // Вестник Приамурского государственного университета им. Шолом-Алейхема. 2011. № 1-1. С. 73-85.
  31. Баженова Н.Г., Михайлова Т.А. Развитие профессиональной компетентности учителя математики по проведению пропедевтической работы // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Педагогика и психология. 2013. № 4. С. 269-279.
  32. Поличка А. Е., Исакова А. П. Подходы проектирование содержания организации самостоятельной работы обучаемых в условиях формирования специальных профессиональных компетенций // Педагогическое образование и наука. 2012. № 6. С. 74-76.
  33. Штепа Ю. П. Методика обучения старшеклассников решению задач по информационному моделированию в контексте новых образовательных результатов: монография. Биробиджан: Изд-во ДВГСГА, 2010. 100 с.
  34. Баженова Н. Г., Хлудеева И. В. Педагогические условия, ориентированные на развитие: теоретический аспект // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2012. №151. С. 217-223.
  35. Лучанинов Д. В. Изменение тенденций в формах занятий в контексте смешанного обучения // Информатика и образование. 2013. № 8 (247). С. 37-39.
  36. Баженова Н. Г. Теоретические основания конструирования критериев оценки качества функционирования самоорганизации студенчества в вузе // Мир науки, культуры, образования. 2011. № 6-2. С. 74-77.
  37. Баженова Н., Фишман Б. Балльно-рейтинговая система в ДВГСГА // Высшее образование в России. 2007. № 7. С. 122-127.


Все статьи автора «Баженов Руслан Иванович»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: