Educational Technology & Society 9(4) 2006
ISSN 1436-4522
pp. 246-259

Проектирование квазиинтеллектуальных образовательных систем нового поколения

Нуриев Н.К.. Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д., Фатыхов Р.Х.

АННОТАЦИЯ
Хороший преподаватель обладает минимум двумя свойствами: 1) он является генератором и носителем информационных ресурсов большого объема; 2) он является эффективным средством передачи своих ресурсов в актуальном режиме обучающимся в объемах, достаточных для компетентной поддержки ими определенной деятельности. В статье проектируется информационная система, способная во многом имитировать эти свойства.

A good teacher at least has two properties: 1) he is the generator and the carrier of information resources of great volume; 2) he can give the sufficient intellectual resources for competent support of the certain activity to the students in an actual mode. In this article the information system that capable to simulate these properties is projected.

Ключевые слова
образовательные системы, интеллектуальные системы; образовательные ресурсы, компетентность, актуальный режим, информатизация образования, информационно-коммуникативные технологии в образовании.

 

Методологические аспекты аналитического проекта.

Назовем квазиинтеллектуальной образовательной системой (КИОС) информационную систему, предназначенную для автоматизированной поддержки образовательной деятельности и обладающую определенными свойствами интеллектуального объекта. Такого рода системы рассмотрены в работах [2-4, 14]. Эффективная КИОС должна поддерживать, по крайней мере, две основные функции:

    1. Функция Ф1. Система должна быть носителем информационных ресурсов большого объема, актуализируемых в системе реального времени.
    2. Функция Ф2. Система должна иметь активные средства индивидуального воздействия на обучающегося с целью организации с ним эффективной совместной учебной деятельности в виртуальном пространстве, т.е. система сама должна быть пространством сотрудничества, предназначенной для интенсивной интериоризации ресурсов.
В результате КИОС, поддерживающую функции Ф1 и Ф2, обозначим через КИОС(Ф1, Ф2). Спроектировать однофункциональный КИОС(Ф1) не является сложной проблемой, т.к. эти системы (назовем их системами первого поколения) обладают большими ресурсами и очень слабыми (практически мало значимыми) свойствами поддержки функции Ф2, т.е. эти системы в модели похожи на больших динозавров с маленьким умом. Проектирование КИОС(Ф1, Ф2) является сложной проблемой из-за сложности проектирования в ней подсистемы с функцией Ф2, которая сама дифференцируется на ряд взаимосвязанных подсистем с функциями Ф2(1), Ф2(2), Ф2(3), Ф2(4), Ф2(5). Коротко перечислим необходимые функции подсистем:
Подсистема с функцией Ф2(1) должна организовать поток ранжированных по сложности проблем из определенной предметной области (компетенции), позволяющей имитировать поток профессиональных проблем из определенной предметной области.
Подсистема с функцией Ф2(2) должна идентифицировать психический образ обучающегося для реализации принципа природосообразности, т.е. обладать свойством установления факта целесообразности занятия индивида рассматриваемым видом деятельности.
Подсистема с функцией Ф2(3) должна установить уровень развития способностей обучающегося с целью идентификации «зоны ближайшего развития - ЗБР» и поиска места в потоке проблем с доступной сложностью для обучающегося.
Подсистема с функцией Ф2(4) должна на базе множества стимулов сформировать вектор мотива обучающегося, который позволит оценить наиболее вероятный вариант принятия решения относительно направления деятельности, т.е. осуществить прогноз направления деятельности.
Подсистема с функцией Ф2(5) должна организовать подбор соответствующих ресурсов (по форме и содержанию), т.е. вспомогательных средств, требуемых для решения потока проблем в актуальном режиме.
Таким образом, анализ позволил установить минимально требуемую целостную структуру организации основных функций для системы КИОС(Ф1, Ф2). Эта структура показана на рис. 1.

Рис. 1. Модель структуры организации функций квазиинтеллектуальной информационной системы необходимой для эффективной поддержки деятельности (учебной деятельности)
Очевидно, результат деятельности, поддерживающей процесс в системе (среде) зависит от функциональных возможностей самой системы и технологии, использованной при организации целенаправленной деятельности в этой системе.
Интегрально, и функциональные возможности системы и технологии можно рассматривать как измеряемые факторы, определяющие эффективность результата деятельности. Организацию взаимосвязанных факторов представим в виде шкалы. В результате, информационную систему, имитирующую реальную систему можно представить как многофакторную систему, состоящую из разнородных шкал. Разумеется, каждый фактор, значимо влияющий на эффективность деятельности в социальной (организационной) системе, является бесконечно сложным по структуре и по функциональным возможностям. Поэтому рассмотрим практически реализуемую модель КИОС, предназначенную для автоматизированной поддержки учебной деятельности, организованной с целью развития способностей (личностных технологий) индивида к определенной деятельности.
Проектируемую технологию будем рассматриваем как формализованную модель, оказывающую управляющее воздействие на организованную совместную деятельность системы и обучающегося. В таким образом организованной среде сотрудничества доминирующую роль играет КИОС.
В целом, КИОС проектируется для автоматизации учебной деятельности с целью интенсификации обучения и повышения качества массовой ( конвейерной) подготовки специалистов.
Деятельность рассматривается как целенаправленная последовательность ресурсообменных взаимодействий индивида (команды) с объектами окружающей среды, т.е. деятельность - это целенаправленный процесс, который протекает по личностной или общепринятой технологии, где технология определяет правила этого взаимодействия. Таким образом, технология - это формализованные правила такого взаимодействия, т.е. способ формализации деятельности. Разумеется, высокая степень формализации деятельности ведет к алгоритму, а при наличии алгоритма имеется возможность полностью автоматизировать деятельность, т.е. заменить в деятельности индивида (команду) по созданию какого-то продукта [12, 13].
В хронологическом порядке выделим два вида деятельности: учебную и профессиональную, которые принципиально по своей цели отличаются друг от друга. Целью учебной деятельности является развитие способностей (личностных технологий) до уровня, пригодного к профессиональной деятельности. Целью профессиональной деятельности является получение конкурентоспособного (информационного, материального, энергетического) продукта [9].
Несмотря на такое отличие, можно выделить общую для этих видов деятельности инвариантную пятифакторную информационно-логическую (инфологическую) модель организации деятельности по решению проблем в любой предметной области (рис. 2).

Рис. 2. Инвариантная информационно-логическая модель организации деятельности
С помощью этой модели осуществляется формализованное представление деятельности как сложного процесса со всеми основными (значимыми) факторами. Рассмотрим этот информационный объект (пятифакторную модель) как управляемый через эти факторы объект, построенный с целью оптимизации этой деятельности относительно определенных критериев. В целом, очевидно, все это позволяет автоматизировать управление процессом, т.е. позволяет спроектировать систему (среду) автоматизированного управления учебной деятельностью. Эта управляющая система (интеллектуальная образовательная среда) составляет ядро любых систем, использующих информационные технологии и телекоммуникационные средства в образовательных системах нового поколения. Принципиальное отличие образовательных систем нового поколения заключается в том, что эти системы сами во многом управляют процессом обучения (в отличие от старых пассивных систем, управляемых самими обучаемыми или тьютерами).
В целом, квазиинтеллектуальная образовательная среда в виртуальном пространстве является имитационной моделью образовательной среды, организуемой преподавателем.
Смоделируем функционирование специалиста в естественной среде его профессиональной деятельности. Работа специалиста начинается с того, что на него «наваливается» поток проблем из определенной предметной области разной сложности (см. рис.2, фактор 1), которые он должен с высокими показателями надежности и качества решать в системе реального времени. При этом у специалиста имеется определенная мотивация деятельности для решения проблем (фактор 4) и ресурсы (фактор 5 – информационные, материальные, энергетические). Опираясь на свои природные данные (фактор 2 – психические, физические) и развитые в основном за счет обучения способности (фактор 3 – личностные технологии) к этой профессиональной деятельности специалист решает проблемы с определенными показателями эффективности. Очевидно, состояния факторов также взаимосвязаны между собой, например показатели уровня развития способностей (фактор 3) зависит от состояния показателей факторов (1, 2, 5). Разумеется, разные специалисты в зависимости от состояния факторов (1 – 5) будут иметь разные значения показателей эффективности, надежности, т.е. в целом, разные показатели успеха в деятельности.
В профессиональной деятельности можно выделить три составляющие этот процесс фазы:
    1) Формализационная деятельность (формализационная фаза деятельности). Решение любой проблемы начинается с формализации проблемной ситуации в когнитивной сфере. Результатом этой деятельности является образ (когнитивная модель) проблемы. Реализована эта модель или представлена в реальности может быть в различных формах (форматах), например в абстрактно – знаковом или мультимедийном форматах. На практике, как правило, когнитивная модель представляется в сочетании этих форматов. Разумеется, разные люди обладают различными способностями (личностными технологиями) к формализационной деятельности, которые оцениваются по критериям адекватности, целостности, полноте, сложности, красоте представления и т.д. Интегрированную способность к формализационной деятельности назовем формализационными способностями (способности типа А).
    2) Конструктивная деятельность (конструктивная фаза деятельности). Эта деятельность направлена на поиск пути решения проблемы, т.е. в когнитивной сфере необходимо построить определенный конструкт в рамках проблемной ситуации (найти способ, метод, методику, алгоритм, технологию) организации взаимодействия объектов, чтобы наиболее эффективно (согласно цели) преодолеть существующие там противоречия и противоречия между объектами. Очевидно, разные люди обладают различными способностями (личностными технологиями) к построению такого конструкта, которые оцениваются по критериям быстроты, надежности получения результата, экономичности и т.д. Интегрированную способность человека к деятельности по получению эффективного конструкта решения проблемы назовем его конструктивными способностями (способности типа В).
    3) Реализационная (исполнительская) деятельность (исполнительская фаза деятельности). Завершающей фазой деятельности является реализация (исполнение) конструкта решения проблемы в реальной среде, т.е. достижение согласно цели решения проблемы (конечного продукта) как результата всех фаз целенаправленной деятельности. При этом, разумеется, что разные люди обладают различным уровнем развития реализационных (исполнительских) способностей и исполнительские способности (способности типа С) являются результатом синергисткой интеграции многих способностей человека.
В общем случае, для любой эффективной деятельности человека по решению проблем необходим определенный уровень развития формализационных (А), конструктивных (В) и исполнительских (С) способностей. Разумеется, этот необходимый уровень развития способностей типа А, В, С достигается за счет обучения формализационной, конструктивной и исполнительской деятельностям.
В психологии [1] понятие деятельности интерпретируется как основа, средство и условия развития личности. Из проведенного анализа следует, что сущность деятельностного подхода в обучении заключается в научении формализационной, конструктивной, исполнительской деятельностям в определенной предметной области (компетенции).
Математическое обеспечение дидактической системы. Проведем факторный анализ деятельности в целом с целью раскрытия с помощью математических моделей внутренних механизмов отражения состояния каждого фактора (1 – 5) на результаты деятельности.
ФАКТОР 1. Поток проблем. В психологии [1] проблема определяется как вопрос, который стоит на границе известного и неизвестного. Проблема возникает тогда, когда старое знание оказалось недостаточным, а новое еще не сформировалось.
С объектно-ориентированной точки зрения деятельность есть целенаправленное ресурсообменное взаимодействие индивида с объектами среды. По ходу этого взаимодействия (процесса) возникает множество проблем.
Проблема – это ситуация (проблемная ситуация), когда целенаправленным действиям индивида (команды) оказываются противодействия со стороны среды (объектов среды). В широком смысле, проблема – это ситуация, в которой объекты среды оказывают сопротивление к целенаправленной деятельности индивида (команды). Решить проблему означает найти и реализовать способ, метод, методику, алгоритм, технологию воздействия на среду, позволяющие преодолеть ее сопротивление и достичь цели.
Сопротивление среды к действиям индивида может быть разной мощности или как принято называть проблема может иметь разную сложность. Таким образом, сложность проблемы может быть измерена через количество затраченного на ее решение труда (трудность), представленного в работа-часах (раб/час) по аналогии с определением мощности, принятой в физике или производительностью труда, принятой в экономике. При этом понятие трудность (трудоемкость решения) проблемы является субъективным, а понятие сложность проблемы – объективным. Следовательно, сложность проблемы можно измерить через известную наименьшую трудоемкость решения проблемы (оценить сложность проблемы через показатели значений производительности труда «чемпиона»). В общем-то, такой прием оценки сложности проблемы традиционно используют в спорте, где например спортсмен, развивая деятельность в рамках определенных правил, ресурсов решает проблему за определенное время и это время сравнивается с показателями «чемпиона» в рассматриваемом виде спорта. Разумеется, если сложность проблемы может быть измерена в раб/час «чемпиона», в определенном виде деятельности, то все проблемы этой предметной области могут быть отсортированы по возрастанию сложности. Этот факт, в свою очередь означает, что любой специалист может быть оценен с помощью меры близости к «чемпиону» по показателям эффективности деятельности.
В дидактике [8,10] известно, если обучаемый освоил из определенной предметной области класс Р(1) – проблем определенной сложности и решает их на уровне «чемпиона», то на рассматриваемый момент он с надежностью 80% решает проблемы на 20% сложнее (труднее), чем Р(1). Этот факт позволяет определить количественные оценки «зоны ближайшего развития (ЗБР)», установленного Л. С. Выготским. На рис 3. показана модель развития обучающегося с 20% ЗБР.
Таким образом, процесс обучения протекает от простого к сложному через ЗБР и стремится к уровню некомпетентности, т.е. наступает момент времени, когда индивид не в состоянии с высокой надежностью решать проблемы класса Р(к) сложности в актуальном режиме.

Рис. 3. Модель развития индивида через ЗБР
ФАКТОР 2. Тип индивида (команды). Как отмечал Ян Каменский – обучение должно быть построено на принципе природосообразности. В современных условиях этот принцип приобретает особо значимый смысл в связи с усложнением потока проблем и среды деятельности (факторов, противодействующих успешности деятельности).
Информационное взаимодействие психики человека представим как взаимодействия потока проблем определенного типа и интенсивности с индивидом с определенным профилем на психической карте (рис. 4).

Рис. 4. Психическая карта индивидов с двумя различными профилями
Психическая карта с определенными профилями индивидов строится на основе известных моделей и следующих предположений: рассматриваются четыре пары возможных психических предпочтений индивида (полюса предпочтений индивида), которые задают шкалы (интервалы): экстраверсия (E) – интроверсия (I); сенсорика (S) – интуиция (N); этика (F) – логика (T); рациональность (J) – иррациональность (P) [5,7].
На этой основе построены известные тесты МВТ и САРТ. В нашей модели предпочтения измеримы в абсолютной шкале, т.е. каждый интервал, меняется от -100 до 100, имитируя то обстоятельство, что в общем случае устойчивые состояния психики разных индивидов могут принимать разные значения на этих шкалах. Например, индивид может быть на 70% экстраверт, а на 30% интроверт (знак «-» на рис. 4 означает только противоположность полюсов), т.е. в модели сразу учитывается единство противоположностей в индивиде. В соционической классификации выделяют шестнадцать типов людей, по состоянию всевозможных сочетаний психических вариантов: ISTJ, ISTP, ESTP, ESTJ, ISFJ, ISFP, ESFP, ESPJ, INFJ, INFP, ENFP, ENFJ, INTJ, INTP, ENTP, ENTJ.
Эти идентификаторы играют роль психических дескрипторов, определяющих шкалы наименований (классификаторы по содержанию), внутри которых по отдельным осям задаются шкалы отношений. Например, в нашей системе располагаются два определенных типа индивида с профилями ESTP и INFJ, меру принадлежности к которым определяет упорядоченный набор вероятностей. На психической карте приведены профили со следующими значениями состояния вероятностей:
В этой модели множество индивидов остаются типа ESTP (х1, х2, х3, х4), если выполняются условия: х1?0,5; х2?0,5; х3?0,5; х4?0,5. Индивиды у которых х1?0,5; х2?0,5; х3?0,5; х4?0,5 переходят из типа ESTP, т.е. в противоположный тип INFJ. Значения y1, y2, y3, y4 у индивида типа INFJ (y1, y2, y3, y4) вычисляются из соотношений y1=1-x1; y2=1-x2; y3=1-x3; y4=1-x4. Таким образом, любая группа людей (студенческая группа, поток, команда) имеет определенную психическую карту с множеством соответствующих профилей. Эта карта на практике имеет значение, т.к. исходя из этой карты мы можем спрогнозировать и ответить на многие вопросы: об потенциальной успешности деятельности команды, об успешности деятельности индивида в команде, об особенности требуемой технологии обучения группы и отдельных индивидов [8]. Разумеется, индивид в зависимости от профиля на психической карте, проблемы одного типа и интенсивности будет решать успешно, а другого типа и другой интенсивности – неудачно, т.е. нет людей, которые успешно бы решали потоки проблем всех типов. Поэтому говорить, о том, что индивид с одним типом профиля на психической карте лучше другого, не уточняя для какого типа проблем и для какой интенсивности, является неверным. Но можно говорить о том, что при известном типе проблем, люди, обладающие определенными профилями в психической карте типов, будут решать эти проблемы лучше, а другие – хуже. Согласно теории психологических типов [6], каждый человек рождается с определенной предрасположенностью к тем или иным личностным предпочтениям. В качестве сравнения можно привести доминирование у человека одной руки – левой или правой. Правша, пользуется не только правой, но также и левой рукой, но предпочтение отдает правой руке. Очевидно, речь идет о предпосылках (задатках) и, наконец, о потенциале индивида к успешному занятию определенной деятельностью. При этом деятельность понимается в широком смысле, т.е. начиная от умственной деятельности и кончая физической. Психический профиль индивида, конечно, развивается и изменяется в зависимости от возраста, от внутреннего состояния (например, состояния здоровья) и воздействия внешней среды, но, как отмечается во многих исследованиях, все эти изменения остаются в пределах названия одного дескриптора (типа).
В целом, каждый из нас может определить, на сколько процентов он приписывает себя к тому или иному описательному образу, например, насколько он экстраверт или интроверт. Приведем описание этих полюсов E, I.
Экстраверт (E) – это индивид, ориентированный на внешний объективный мир извне, он формирует свою систему ценностей, получает импульс для своих поступков и в конечном счете заряжает себя энергией (психической энергией). Таким образом, характерной особенностью экстраверта является ментальная и физическая подвижность. Экстраверт достаточно легко может взяться за малознакомое ему дело, согласившись даже на руководство и вытекающую из него ответственность. В целом, экстраверт:
    1) стремиться к новым людям, ситуациям, не любит одиночества и длительной тишины;
    2) хорошо воспринимает деятельностные формы обучения (обучение в общении, игровые формы) легко и быстро «схватывает» информацию и легко выдает ее обратно, хорошо приспособлен к интерактивным формам компьютерного обучения, недостающую информацию склонен искать во внешней среде;
    3) легко меняет свое мнение под давлением новых аргументов;
    4) склонен к риску и принятию опрометчивых решений;
    5) имеет наступательную жизненную позицию, плохо переносит бездействие и однотипные работы.
Интроверт (I) – это индивид, ориентированный в первую очередь на свой внутренний мир. Как писал Юнг «в своем мире он чувствует себя как дома и любые изменения в нем производит только он сам». В целом, интроверт:
    1) не спешит знакомиться с новыми людьми, не ищет приключений, не любит резких громких звуков;
    2) хорошо, но медленно воспринимает обоснованную логическую информацию, подаваемую итеративным усложняющимся способом; недостаточную информацию пробует получить путем логического вывода и в связи с этим часто имеет неадекватную с реальным миром картину (паттерн); в обучение хорошо воспринимает технологии, основанные на эвристике, при этом компьютер склонен использовать как средство искусственного интеллекта;
    3) не спешит расставаться со своей точкой зрения даже при наличии новой информации, предпочитает сдержанность и старается скрыть свое внутреннее состояние;
    4) склонен к осторожным запланированным действиям, старается исключить неудачу на потенциальном уровне;
    5) имеет оборонительную жизненную позицию, в основном надеется только на себя.
По нашему глубокому убеждению в педагогических целях оценку своего профиля должен делать сам обучаемый (уточняя этот профиль по мере своего развития), т.к. во-первых, при массовой подготовке специалистов и автоматизации (технологичности) обучения преподаватель физически не может оценить психические особенности каждого обучаемого, во-вторых обучаемый лучше других представляет свой психический образ.
В качестве примера на рис. 5. приведены данные принадлежности к разным полюсам авторов.

Рис. 5. Состояния индивидов в полюсах I – E
Объединяя, таким образом, полученную шкалу в систему шкал как на рис. 1 получаем профиль индивида. В случае необходимости полученные данные профиля можно качественно сравнить с данными психоанализа по известным методикам психологов.
Фактор 3. Способности индивида (команды). Способности – качество индивида (команды), определяющее его возможности по достижению требуемого результата на основе имеющихся ресурсов за определенное время. Психический профиль индивида в основном задает манеру взаимодействия (определенный тип технологии этого взаимодействия) индивида с потоком проблем. Разумеется, для решения определенного рода проблем будет оптимальным индивид с определенным психическим профилем. Учет фактора соответствия рода проблем и профиля индивида безусловно необходим при выборе любого вида деятельности. В то же время этот фактор является недостаточным, дело в том, что поток проблем бывает разной интенсивности и сложности, поэтому индивиду для решения проблем в актуальном режиме необходимо обладать определенной интеллектуальной и физической мощностью. Одну и ту же работу, одного и того же количества, с один и тем же качеством исполнения разные люди совершают за разное время. Чем больше работы (интеллектуальной, физической) может совершить человек за единицу времени, тем больше его мощность (производительность). Определить физическую мощность человека можно по проделанной работе (Р) за единицу времени (t), т.е. N=Р/t.
Аналогично определим интеллектуальную мощность человека, проявившуюся при решении интеллектуальной составляющей проблемы (интеллектуальной работы) за заданное время. Состояние уровней развития проектно-конструктивных ПК=<А,В,С> способностей человека будем интерпретировать как состояние интеллектуальной силы, которую он может приложить при взаимодействии с проблемой определенной сложности и предметной области. Причем, А – величина интеллектуальной силы , которую может развить индивид при деятельности по формализации проблемы в когнитивной сфере, В и С – величины интеллектуальных сил, которые индивид может развить при деятельности по конструированию решения проблемы и ее исполнении соответственно. Алгоритмы определения величин А, В, С приводятся в работе [8].
На рис. 6 приводится пример двух профилей: «чемпиона» (сплошная линия) и специалиста (пунктирная линия), где «чемпион» собирательный лучший образ по поддержке деятельности в рассматриваемой предметной области (компетенции) [8].

Рис. 6. Профили «чемпиона» (сплошная линия) и специалиста (штриховая линия)
Сравнение значений А, В, С у разных специалистов удобно проводить с помощью когнитивных карт (рис. 7).

Рис. 7. Эпизод когнитивной карты специалистов
ФАКТОР 4. Мотивация. Мотив рассматривается как интегрированный результат синергетического и антагонистического воздействия внутренних и внешних стимулов на специалиста, причем вследствие этого у специалиста формируется мотив определенной направленности и силы. Затем этот мотив реализуется им через организованную целенаправленную деятельность. В модели ФАКТОР 4 представляется как вектор с вероятностными компонентами, построенный на основе профиля, аналогичного, как показано на рис.4. Разумеется, в реальности мотив формируется как результат более сложного, чем в модели процесса, содержащего в себе множество внутренних факторов со сложной организацией.
ФАКТОР 5. Вспомогательные средства (ресурсы). В разных предметных областях развитие ресурсов (информационных, материальных, энергетических), обеспечивающих поддержку деятельности, происходит с разной скоростью [11]. Чем быстрее развивается область деятельности, тем быстрее «стареют» интереоризованные ресурсы специалиста и тем быстрее специалист переходит в состояние некомпетентности в этой области деятельности. В целом, в жизненном цикле специалиста наблюдается циклический процесс чередования состояний компетентности и некомпетентности. В динамике эту ситуацию можно представить, так как показано на рис. 8, на котором рассматривается три класса разных специалистов, обозначенные через S1, S2, S3.
На рис. 8. специалист из класса S1 все время находится в состоянии компетентности, несмотря на колебания значений показателя эффективности, т.е. темп интериоризации им новых ресурсов позволяет ему оставаться на должном уровне овладения интеллектуальной мощностью, достаточной для решения потока профессиональных проблем на своем рабочем месте. Специалист из класса S2 в интервале [t(0), t(2)] находится в состоянии компетентности, в интервале [t(2), t(3)] ощущает дефицит ресурсов, которые каким-либо образом восполняет и снова выходит на состояние компетентности интервал [t(3), t(4)].

Рис. 8. Модель циклического процесса чередования состояния компетентности
По аналогии можно интерпретировать изменение состояния компетентности у специалистов из класса S3.
Судя по данным статистики, в области программной инженерии специалист S2 является наиболее типичным представителем в этой области, т.е. группа специалистов класса S2 имеет наибольшее распространение в среде работающих в определенной предметной области. Поэтому в дальнейшем в наших рассуждениям мы будем рассматривать специалистов этого класса.
С помощью математической модели и опираясь на статистические данные, установим внутренние механизмы процесса изменения состояния компетентности специалиста в системе реального времени.
Сразу разделим ресурсы, необходимые для поддержания деятельности на внешние и внутренние (личностные). Внутренние ресурсы это освоенные знания о предмете и процессе деятельности, а внешние – все остальные виды ресурсов. Очевидно, внешние информационные ресурсы имеют опережающее развитие по сравнению с внутренними. Поэтому состояние компетентности специалиста в деятельности во времени является неустойчивым, т.е. специалист является компетентным, когда внутренние ресурсы почти равны внешним.
На рис. 9 состояние компетентности специалиста располагается на линии развития внешних ресурсов (черные кружочки). Рассмотрим подробнее рисунок: t(0) – момент времени окончания специалистом вуза; в интервале [t(0), t(1)] внутренние (штриховая линия) и внешние (сплошная линия) ресурсы развиваются почти независимо (угол a(1) – характеризует эффективность самообразования); в момент t(1) специалист теряет компетентность (выходит за 20% зоны ближайшего развития»» и ему необходимо переподготовка (в противном случае он теряет компетентность, как правило, навсегда); в интервале (t(1), t(2)] специалист проходит переподготовку до уровня компетентности (угол a(2) характеризует эффективность переподготовки) и т.д. Очевидно, чем выше темп развития внешних ресурсов, тем чаще необходимо проходить переподготовку.

Рис. 9. Модель развития неустойчивого состояния компетентности специалиста
Аналогичная модель возникает при осваивании учеником определенного курса (вместо развивающейся предметной области рассматривается развитие курса в изложении преподавателя, а вместо состояния компетентности рассматривается состояние «успеваемость» обучающегося).
Разумеется, процесс изменения состояния компетентности во многом идеализирован, но он отражает суть явления.
Для построения алгоритма расчета циклов устойчивой компетентности специалистов сделаем следующие действия:
    1) Построим временной ряд темпа развития предметной области:

    x (время)

    x1

    x2

    xn

    y (значение показателя)

    y1

    y2

    yn

    2) На базе временного ряда построим квадратичную аппроксимирующую функцию (тренд) вуза.
    3) Найдем множество значений квантилей K(1) , K(2), …, K(n) задающие даты времени переподготовки (повышения квалификации).
Рассмотрим пример расчета.
    1. В качестве данных возьмем появление новых языков программирования, которые характеризуют темп развития области программной инженерии (таблица 1).
    Таблица 1. Частоты «рождения» и «перерождения» языков программирования

    Год

    Количество

    Год

    Количество

    Год

    Количество

    1954

    1

    1972

    3

    1990

    8

    1955

    1

    1974

    4

    1992

    14

    1958

    7

    1976

    8

    1994

    8

    1960

    6

    1978

    10

    1996

    20

    1962

    6

    1980

    5

    1998

    21

    1964

    8

    1982

    5

    2000

    21

    1966

    8

    1984

    13

    2002

    34

    1968

    9

    1986

    7

    2004

    57

    1970

    5

    1988

    13

     

     

    2. Построим аппроксимирующую функцию (рис. 10).

    Рис. 10. Модель развития языковых средств программирования
    4) Вычислим множество значений квантилей и поместим их в таблицу 2.

    Год

    Время переподготовки, год

    1998

    1998 + 2,5

    2000

    2000 + 1,8

    2002

    2002 + 1,75

    2004

    2004 + 1,25

Программное обеспечение дидактической системы

Универсальной (инвариантной) единицей в интеллектуальной образовательной системе является учебный курс (учебный комплекс), который позволяет научиться эффективно производить какой-то продукт (информационный, материальный, энергетический) в определенной предметной области (в частности, в области программной инженерии). В проекте интеллектуальная образовательная среда (программный комплекс) поддерживает следующие функции:

    1) Идентификацию психического образа обучаемого.
    2) Оценку уровня развития проектно-конструктивных способностей в рассматриваемой предметной области.
    3) Идентификацию зоны ближайшего развития обучаемого на ранговой шкале сложности проблем в рассматриваемой предметной области.
    4) Выборку наиболее комфортной для индивида технологии обучения в предметной области.
    5) Синтез предписаний (рекомендаций) обучаемому с целью мотивации и самоорганизации эффективной учебной деятельности.
    6) Анализ данных успеха (неудач) обучаемого для преподавателя (мониторинг обучаемого).
В проекте предполагается, что система (образовательная среда) в развитии будет все более «интеллектуализироваться».

Литература

[Волков Б. С., и др., 2006] Волков Б. С., Волкова Н.В., Губанов А.В. Методология и методы психологического исследования. – М.: Академический Проект: Трикста, 2006. – 352 с.
[Галеев И.Х., 2004] Галеев И.Х. Развитие адаптивных технологий обучения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: проблемы высшего образования. ВГУ, №2 Июль-Декабрь, 2004. С. 76-83.
[Галеев И.Х., Иванов В.Г., 2006] Галеев И.Х., Иванов В.Г. Адаптивное обучение: прямой и обратный маршруты (от знаний к навыкам и обратно) // Труды Международной научно-технической конференции “Интеллектуальные системы” AIS’06 (3-10 сентября 2006г. пос. Дивноморское Россия) -М. Физматлит. В 2-х томах. Том 2. -С. 414-421.
[Галеев И.Х., и др., 2002] Галеев И.Х., Чепегин В.И., Сосновский С.А. МОНАП-II – авторские средства проектирования интеллектуальных обучающих систем // ISSN 0130-5395 УСиМ: Управляющие системы и машины, № 3/4. 2002 г. – С. 80-86.
[Жижин К.С., 2006] Жижин К.С. Экспресс – диагностика подсознания. Ростов н/Д: Феникс, 2006. – 160 с.
[Иванов В.Г., Нуриев Н.К., 2005] Иванов В.Г., Нуриев Н.К. Формирование конкурентоспособной профессиональной команды для информационно-интеллектуальной поддержки бизнес процессов // Дополнительное профессиональное образование. – 2005. – №6 [18]. – C. 24 – 27.
[Крегер О., Тьюсон Д., 2005] Крегер О., Тьюсон Д. Типы людей и бизнес. – М.: АСТ. Астрель, 2005. – 457 с.
[Нуриев Н.К., 2005] Нуриев Н.К. Дидактическое пространство подготовки компетентных специалистов в области программной инженерии. – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2005. – 244 с.
[Нуриев Н.К., 2005] Нуриев Н.К. Оценка уровня конкурентоспособности специалистов // Высшее образование в России. – 2005. - № 12. С. – 109 – 113.
[Нуриев Н.К., 2006] Нуриев Н.К. Проектирование дидактической системы инновационной подготовки специалистов в области программной инженерии: Автореф. дисс... д-ра. пед. наук. – Казань, 2006. – 44 с.
[Нуриев Н.К., Емекеев А.А., 2003] Нуриев Н.К., Емекеев А.А. Технологии синтеза информационно-интеллектуальных ресурсов. – Казань: Изд-во Казанск. ун-та, 2003. – 332 с.
[Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., 2006] Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н. Методологические основы и технологии обучения инженерной деятельности в университете инновационного типа. // Телекоммуникации и информатизация образования. – 2006. – №2 [33]. – C. 55 – 71.
[Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., и др., 2003] Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Фатыхов Р.Х. Проектирование модели обучения в идеологии организации бизнес-процесса корпорации Microsoft // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов. XIV Междунар. научн. конф. – Ростов н/Д, 2003. – С. 128 – 131.
[Ildar Galeev, Vasily Ivanov, Larissa Tararina and Oleg Kolosov, 2004] Ildar Galeev, Vasily Ivanov, Larissa Tararina and Oleg Kolosov, “Integrated Learning Environment”: Scientific Proceedings of Riga Technical University, Applied Computer Systems – 5th Thematic Issue, 2004, p. 92-102. ISSN 1407-7493.