УДК 378.14:004.4:504

СОЗДАНИЕ ЭКСПЕРТНО-ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ
НА БАЗЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ПОДХОДА ДЛЯ   УЧЕБНОГО КУРСА «ТЕХНОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ И ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ РИСК»

Н.А. Осипова, Л.П. Рихванов, А.В. Кропачев

Томский политехнический университет
E-mail: osipova@tpu.ru

Описаны принципы дифференциации практической и теоретической частей курса и механизм интеграции дидактических ресурсов для достижения поставленной цели. Приведено: обоснование применения графического языка ДРАКОН для описания алгоритмов; описание технологии подготовки ресурсов для реализации антропологического подхода к организации интерактивного взаимодействия между субъектами образовательного процесса. Показаны проблемы формализации содержания дисциплин, основанных на методах и знаниях, относящихся к различным областям науки, и описаны некоторые пути их решения.

Создание экспертно-обучающих систем – инновационный и перспективный подход к разработке интерактивных методов обучения и использованию компьютерных технологий в образовании [1, 2].

Курс «Техногенные системы и экологический риск» принадлежит к новейшим образовательным курсам, утвержден УМО по классическому университетскому образованию в качестве обязательного в 2003 г. для студентов, обучающихся по специальности «Геоэкология». Он имеет важное значение для студентов как с общемировоззренческих, так и с узкопрофессиональных позиций. Существует целый ряд причин, по которым преподавание этого курса требует особого подхода и применения интерактивных компьютерных технологий для повышения эффективности усвоения знаний [3].

Техногенные системы и экологические риски, с ними связанные, как предмет научных исследований, является крупной междисциплинарной областью знаний, вбирает в себя соответствующие методы и разделы частных наук. Понятие риска – одно из самых широко применяемых в текущей литературе. Риск представляет собой одну из фундаментальных категорий междисциплинарной природы. Сама жизнь и происходящие повсеместно события являются источником пополнения наших знаний об антропогенезе и негативном воздействии техногенного фактора на окружающую среду и здоровье человека. Растет число природных и техногенных катастроф в мире и объем информации о них, что стимулирует бурный рост развития научных исследований в данной области. Так и получается, что освоение данного курса идет параллельно с синтезом нового знания.

У науки о рисках, как у всякой развивающейся науки, еще только формируется понятийный аппарат. Высокий уровень междисциплинарности (в курсе интегрируются географические, химические, биологические, и не только,  знания) приводит к неизбежному разнобою в терминологии. Квалифицированная оценка экологического риска требует от эколога хотя бы минимальных инженерных знаний, которые может дать только этот курс.

Сложность заключается еще и в том, что техногенные системы многообразны, поэтому невозможно дать студентам исчерпывающую информацию «на все случаи жизни». И наконец, чрезвычайно широк круг рассматриваемых в курсе проблем. Необходимо оценивать последствия и научиться предвидеть самые разнородные опасности, начиная от использования некачественных косметических препаратов и заканчивая оценкой риска аварий на атомных АЭС.

Таким образом, содержание и структура курса слабо поддаются формализации и структурированию. Можно было предположить, что использование современных компьютерных технологий поможет лучшему усвоению материала, повышению его доходчивости и восприятия.

После того, как содержание курса сформировалось (изданы рабочая программа и пособие с грифом УМО [4]), появилась возможность подумать над активными формами обучения студентов с целью повышения его эффективности. Этому способствует тесное сотрудничество кафедры ГЭГХ с Отделом информатизации образования ТПУ.

Для систематизации и четкого структурирования знаний, предполагаемых для усвоения в курсе, с помощью специалистов отдела с использованием современных образовательных технологий [5] курс спроектирован в среде АСУ ПДС (автоматизированные системы управления познавательной деятельностью студента), разработана предметно-познавательная карта курса. Сейчас курс читается в аудитории с обратной связью, что позволяет контролировать усвоение материала непосредственно в процессе лекции с помощью широкого набора обучающих, диагностирующих, итоговых тестов, тестов-тренажеров. Наличие обратной связи со студенческой аудиторией  побуждает познавательную активность студентов, что стимулирует преподавателей и разработчиков к дальнейшей систематизации материала.

Для активизации познавательной деятельности студентов и упрощения формализации профессиональных знаний  нами применен алгоритмический подход. Действительно, представление материала в виде алгоритма, использование наглядных и точных блок-схем  позволяют существенно упростить путь усвоения  знаний, упорядочить работу ума [6]. Алгоритмы играют огромную роль в истории человеческой деятельности в целом и в процессе умственной деятельности, в частности. Алгоритм - это точно описанная последовательность действий или «шагов», ведущая к поставленной цели, будь то решение задачи или реализация какого-либо замысла. Чтобы алгоритм стал живым и наглядным, применен метод его проектирования – алгоритмический язык «Дракон». С математической точки зрения, это язык программирования, включенный в программу курса информатики высшей школы. С точки зрения пользователей - это язык доходчивости, наглядности, взаимопонимания, язык развития интеллекта. Он создавался для того, чтобы улучшить взаимопонимание специалистов разного профиля в больших коллективах разработчиков, когда для решения проблемы требуются специалисты из разных областей узкопрофессиональных знаний. Вышесказанное  в полной мере относятся к обсуждаемому курсу, основа которого - межпредметные связи, а путь для понимания – синтез естественнонаучного и инженерного знания.

К настоящему моменту спроектированы автономные блоки [7]  к двум основополагающим частям курса: «Классификация опасностей» и «Оценка риска». Алгоритмы, которые являются стержневой основополагающей частью автономного блока по разделу учебного курса «Классификация опасностей» (рис.1, 2), позволили упростить усвоение темы: классифицированы самые разнородные по характеру протекания и генезису негативные явления и события. Для этого выделен ряд классификационных признаков, и самые разнородные события (как потенциально возможные, так и имевшие место) находят свое место в предложенной классификации. При огромном фактическом  материале, который постоянно пополняет текущая действительность, это чрезвычайно актуально для систематизации знаний. В перспективе предполагается, что возможность точно классифицировать негативные явления по ряду признаков в рамках данной классификации поможет в выборе методики оценки риска таких и аналогичных событий. Ведь сейчас оценка риска производится специалистами в самых различных отраслях знаний. Даже если говорить только об оценке риска, связанного с химическим загрязнением окружающей среды, подходы к оценке риска самые разнообразные: санитарно-гигиенический - оценки риска для здоровья человека; экологический -  риски нарушений состояния биоты; инженерный - оценка вероятности наступления самих таких событий;  и т.д.

На примере автономного блока «Оценка риска для здоровья» (рис.3)  показана технология формализации содержания фрагмента учебной дисциплины.

Выполнена дифференциация материала на теоретическую и практическую часть.

Теоретическая часть, в свою очередь, более глубоко дифференцирована и  представлена деревом теоретических модулей. Каждый теоретический модуль состоит из совокупности дидактических ресурсов, необходимых и достаточных для достижения учебных целей модуля.

Вся практическая часть разбита на автономные блоки, обеспечивающие формирование умений разного уровня. Стержневым элементом автономного блока является алгоритм. Каждый шаг алгоритма  преподаватель-разработчик увязывает с дидактическими ресурсами теоретических модулей, автономными блоками  нижнего уровня и справочными материалами. В результате достигается  интеграция опорных дифференцированных знаний, приобретенных умений и справочных ресурсов на каждом шаге практической  профессиональной деятельности.

Тем самым мы сознательно дифференцируем  и практическую и теоретическую часть на слоты [8], а затем выбираем и комбинируем нужные слоты под конкретную цель шага, что делает этот шаг практической  профессиональной деятельности  осознанным и понятным. Ограниченная совокупность необходимых и достаточных ресурсов на каждом  шаге благоприятно влияет на психику обучающихся и  создает комфортные условия процесса обучения для студента. Преподаватель-обучающий, со своей стороны, также имеет  возможность  мониторинга на каждом шаге, причем для каждого студента в отдельности, и, следовательно,  возможность оперативно отреагировать на  деятельность студента. Преподаватель–разработчик имеет возможность по результатам мониторинга внести коррекцию в содержание автономного блока.

Таким образом, вовлечение  студента в предложенную технологию обучения делает его активным участником процесса синтеза новых знаний, позволяет вывести  на уровень активного партнерского взаимодействия с однокурсниками, преподавателями и группой разработчиков.

В настоящее время параллельно с разработкой автономных блоков идет их апробация в реальном учебном процессе. По результатам апробации проводится коррекция и доработка автономных блоков.

Список литературы

  1. Petrushin V.A. An Authoring Language for Intelligent Tutoring Systems Implementation/ Proceedings: East-West Conference on Emerging Computer Technologies in Education – Moscow: International Centre  for Scientific and Technical Information, 1992.- P.249-255.
  2. Созоров Н.Г., Печенкин А.С. Технология разработки экспертно-обучающих систем по фундаментальным дисциплинам/В сб. «Образовательный стандарт вуза. Совершенствование содержания и технологии учебного процесса. Тез. докл. - Томск, изд-во ТПУ, 1997. – 19с.
  3. Осипова Н.А., Рихванов Л.П. Проблемы экологической безопасности и устойчивого развития в учебных дисциплинах при подготовке специалистов –геоэкологов. – Безопасность жизнедеятельности, 2008. №2
  4. Осипова Н.А. Техногенные системы и экологический риск: Учебное пособие. – Томск: Изд-во ТПУ, 2005. – 110 с.
  5. Подход к разработке интерактивного учебного курса по физике с использованием АСУ ПДС /Лисичко Е.В., Созоров Н.Г.// Материалы всероссийской научно-методической конференции «Повышение качества непрерывного профессионального образования.» 20-23 апреля 2006 г.,  Красноярск. – 2006. – 246 с.
  6. Паронджанов В.Д. Как улучшить работу ума: алгоритмы без программистов – это очень просто! – М.:Дело,2001.  – 360 с.
  7. Созоров  Н.Г., Кропачев А.В., Нестеренко Т.Г. Интерактивный учебный курс как современное средство подготовки специалистов по техническим специальностям//Новые информационные технологии в университетском образовании: материалы XII междунар. конф. – Новосибирск: 2007.
  8. Sozorov N.G., Hodashinsky L.A. The Trainee Psychology-Pedagogical Card and The Instructor Knowledge Formalization/Proceedings: East-West Conference on Emerging Computer Technologies in Education – Moscow: International Centre  for Scientific and Technical Information, 1992.- P.299-301.

 

Поступила 10.09.2009 г.

Сведения об авторах:

Кропачев Александр Вячеславович, ведущий эксперт, отдел информатизации образования, Томский политехнический университет, г.Томск, пр.Ленина, 30;
(3822) 564-128, oio@tpu.ru; информатизация образования.
Осипова Нина Александровна, к.х.н., доцент кафедры ГЭГХ ИГНД, Томский политехнический университет, г.Томск, пр.Ленина, 30; (3822) 418-910, osipova@tpu.ru; информатизация образования.
Рихванов Леонид Петрович, доктор геол.-мин.наук, профессор, зав. кафедрой ГЭГХ ИГНД, Томский политехнический университет, г.Томск, пр.Ленина, 30; (3822) 418-910, rikhvanov@tpu.ru.

Ключевые слова: автономный блок, алгоритм, интерактивный учебный курс, слот, формализация содержания курса, экспертно-обучающая система, междисциплинарность, оценка риска, экологический риск.