Подготовка будущих учителей математики к применению методов инженерии знаний в проектировании учебной деятельности
DOI:
https://doi.org/10.24412/2079-9152-2024-61-43-53Ключевые слова:
подготовка учителя математики, проектирование учебной деятельности, методы инженерии знаний, онтологический инжиниринг, модель обучаемогоПоддерживающие организации
Аннотация
В статье рассмотрена проблема использования методов искусственного интеллекта с целью проектирования обучения, разработки образовательного контента, организации электронного обучения, управления учебной деятельностью в цифровой образовательной среде. Описаны этапы проектирования учебной деятельности по математике с помощью метода онтологического инжиниринга, обосновано применение этого метода в подготовке будущих учителей математики.
Рассмотрено формирование способов деятельности по проектированию учебной деятельности с использованием методов инженерии знаний на примере раздела «Теория вероятностей и математическая статистика» на различных уровнях образования. Описаны основные этапы проектирования обучения с использованием методов онтологического инжиниринга такие как идентификация, концептуализация, категоризация, представление и реализация знаний. Предложены приёмы проектирования учебной деятельности, соответствующие каждому этапу. Приведены примеры результатов проектирования.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Бойченко, Г.Н. Методы инженерии знаний в проектировании содержания распределенного образования / Г.Н. Бойченко, Л.И. Кундозерова // От-крытое образование. – 2015. – № 4(111). – С. 51–57.
2. Бровка Н.В. Об инженерии знаний и обучении студентов механико-математических специальностей / Н.В. Бровка // Университетский педагогический журнал. – 2022. – №1. – С. 3–8.
3. Волкова, И.А. Экскурс в графы знаний / И.А. Волкова, Е.Д. Шамаева // International Journal of Open Information Technologies. – 2023. – Т. 11, № 3. – С. 75–83. – URL: http://injoit.org/index.php/j1/article/view/1489 (дата обращения: 11.01.2024). – Текст: электронный.
4. Высоцкий, И.Р. Теория вероятностей и статистика : 7–9 классы : учебное пособие / И.Р. Высоцкий, И.В. Ященко ; под редакцией И. В. Ященко. – 3-е изд., стер. – Москва : Просвещение, 2023. – 272 с.
5. Гаврилова, Т.А. Визуально-аналитическое мышление и интеллект-карты в онтологическом инжиниринге / Т.А. Гаврилова, Э.В. Страхович // Онтология проектирования. – 2020. – Т. 10, № 1(35). – С. 87–99. – DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-1-87-99.
6. Гаврилова, Т.А. Инженерия знаний. Модели и методы / Т.А. Гаврилова, Д.В. Кудрявцев, Д.И. Муромцев. – 3-е издание. – Санкт-Петербург : Издательство «Лань», 2020. – 324 с.
7. Евсеева, Е.Г. Моделирование обучаемого в математическом образовании: монография / Е.Г. Евсеева, Е.И. Скафа. – BeauBassin : LAP LAMBERT Academic Publishing RU, 2019. –196 c.
8. Евсеева, Е.Г. Развитие методической компетентности учителя математики по проектированию обучения содержательной линии «Элементы комбинаторики, теории вероятностей и статистики» / Е.Г. Евсеева // Дидактика математики : проблемы и исследования. – 2022. – № 56. – С.60–69. DOI: 10.24412/2079-9152-2022-56-60-69.
9. Евсеева, Е.Г. Обеспечение преемственности обучения теории вероятностей и математической статистике между системами высшего и общего образования / Е.Г. Евсеева // Эвристическое обучение математике : Труды VI Международной научно-методической конференции (Донецк, 21–23 декабря 2023 г.); под общей редакцией проф. С.В. Беспаловой, проф. А.А. Русакова, проф. Е.И. Скафы. – Донецк : Изд-во ДонГУ, 2023. – С. 177–185.
10. Зонова, С.А. Методические аспекты использования ментальных карт в учебном процессе / С.А. Зонова, М.А. Лукачева // E-Scio. – 2020. – № 11(50). – С. 767–776.
11. Карпенко, А.С. Цифровая образовательная среда в России: проблемы, опыт внедрения и перспективы / А.С. Карпенко, С.М. Павлова // Человеческий капитал. – 2021. – № 12(156). Том 2. – С. 43–52. DOI: 10.25629/HC.2021.12.40.
12. Китаева, И.В. Интерактивные методы и средства обучения описательной статистике в основной общеобразовательной школе / И.В. Китаева, С.В. Щербатых // Психология образования в поликультурном пространстве. – 2015. – № 29(1). – С. 128–138.
13. Ковпак, И.О. Статистическое исследование как средство формирования вероятностно-статистического мышления учащихся в курсе математики 5-6 классов / И.О. Ковпак // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3. – URL: http://wwvv.science-education.ru/l17-13661 (дата обращения 05.01.2024). – Текст: электронный.
14. Колобов, А.Н. Особенности обучения элементам теории вероятностей в школьном курсе математики / А.Н. Колобов // Мир науки, культуры и образования. – 2021. – № 4(89). – С. 128–130.
15. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер. – 5-е изд., перераб. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2023. – 538 с.
16. Лыкова, К.Г. Научно-методические особенности формирования стохастического мировоззрения старшеклассников в условиях цифровизации математического образования : монография / К.Г. Лыкова, С.В. Щербатых. – Елец : Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина, 2023. – 160 с.
17. Некрасова, Е.Е. Применение ментальных карт на уроках математики / Е.Е. Некрасова, Ю.А. Нургалиева, Е.А. Кокшарова // Наука и перспективы. – 2023. – № 1. – С. 9–15.
18. Система подготовки нового поколения учителей математики на основе проектно-эвристической деятельности / Е.И. Скафа, Е.Г. Евсеева, Ю.В Абраменкова, И.В. Гончарова // Перспективы науки и образования. – 2021. – № 5(53). – С. 208–222. DOI: 10.32744/pse. 2021.5.14108.
19. Четвертнова, В.В. Применение интеллект-карт в обучающем пространстве Вуза / В.В. Четвертнова, Е.В. Боровикова // Национальная Ассоциация Ученых. – 2020. – № 60-1. – С. 27–30.
20. Gruber, T.R. (1995). Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing // International Journal Human-Computer Studies. – Vol. 43(5–6). – P. 907–928.
21. Cohen, H., Lefebvre, C. (2005). Handbook of Categorization in cognitive science. Amsterdam: Elsevier Science. – 1136 p.
22. Feigenbaum, EA. (1984). Кnowledge engineering. The applied side of artificial intelligence. Annals of the New York Academy of Sciences. No 426. Р. 91–107. DOI: 10.1111/j.1749-6632.1984.tb16513.x.
23. Gonzalez, A.J., Dankel, D.D. (2000). The Engineering of Knowledge-based Systems: Theory and Practice. – Prentice-Hall. – 523 р.
24. Kendal, S., Creen, M. (2007). An introduction to knowledge engineering. – Springer. – 300 p.
25. Reigeluth, C.M., Merrill, M.D. Bunderson, C.V. (1978). The structure of subject matter content and its instructional design implications // Instructional Science. – Vol. 7(2). – P. 107–126.
26. Sheldon, M. (2004). Ross Introduc-tion to probability and statistics for engineers and scientists. Elsevier Academic Press. 641 р.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Дидактика математики: проблемы и исследования» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
