Нейродидактика и роботизированные интеллектуальные системы в образовании

Нейродидактика и роботизированные интеллектуальные системы в образовании

Современная гуманитарная академия

В новой образовательной парадигме массового технологизированного образования [1, с.10] ведущую роль играет научное проектирование обучающих технологий, содержания и дизайна учебных продуктов.

Традиционная педагогика – педагогика классно-урочной системы в школе и лекционно-семинарского обучения в вузе – базируется на дидактических принципах, сформулированных еще в "Великой дидактике" (1657 год) [2]. Прежде всего, это эмпирические закономерности обучения и «универсальное искусство обучения всех всему». Таким образом, именно от мастерства педагога и уровня овладения им «искусством обучения» зависит эффективность традиционных образовательных систем.

Современные международные исследования качества образования (например, Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS)) подтверждают, что высокий профессионализм учителей действительно можно рассматривать как ключевой фактор успешности обучения в традиционных системах [3, с.114].

Задачи педагога в традиционной системе обучения сложны и разнообразны, а требования, предъявляемые к учителям, постоянно меняются [4, с.7]. Педагог или коллектив педагогов, объединенный в кафедру, определяет цели обучения, осуществляет выбор учебных материалов и/или отбор содержания и отслеживает его актуальность, соответствие стандартам образования, соответствие уровню подготовки обучаемых при необходимости производит адаптацию учебного материала к уровню знаний и способностей учащегося, составляет и реализует учебные планы, организует групповую и индивидуальную работу обучаемых в аудитории, самостоятельную внеаудиторную деятельность, разрабатывает методы контроля и производит оценку результатов обучения. Многоаспектность профессиональной деятельности требует универсальной подготовки педагогов. Помимо предметных компетенций, педагогу необходимо освоить большой блок психологических дисциплин и приемов работы на межличностном и групповом уровне.

Высокие требования к профессиональной квалификации педагога и невысокий статус педагогических работников в абсолютном большинстве стран мира, в том числе развитых, делает задачу достаточного обеспечения массового образования высококлассными учителями трудно осуществимой [5, с.143-144].

Технологии массового образования позволяют решать задачу доставки качественного образовательного контента непосредственно к обучаемому, а также ряд других важных педагогических задач: обеспечения психолого-педагогического сопровождения обучаемого, индивидуализации процесса обучения. Современные технологии обучения позволяют организовать учебный процесс не только для взрослых обучаемых, способных к самостоятельной работе, но и в школе, обеспечивая методическую поддержку «рядового» педагога, который в большей степени становится организатором учебного процесса [6].

В современных технологических системах массового обучения функции, выполнявшиеся педагогом в традиционной системе обучения, разделены на несколько производственных циклов, организованных по принципу массового промышленного производства [7, с.121-125]: проектирование производственных процессов разработки контента и продукции, проектирование образовательного контента, проектирование учебного продукта, производство учебной продукции, испытание и контроль качества продукции, проектирование образовательной технологии, планирование и организация учебного процесса, контроль качества учебного процесса и т. д.

В такой производственной системе проектировщики не встречаются с обучаемыми и не могут учитывать их личностные особенности при разработке учебных продуктов на основе непосредственного общения с обучаемыми. Модульный принцип построения учебных программ в массовых технологизированных системах обучения предполагает также, что один и тот же учебный модуль может быть встроен в учебный процесс для самых разных обучаемых – студентов первого или последнего курса разных направлений обучения, слушателей курсов повышения квалификации и т. п. [8, с. 129, 147]. Это означает, что отдельный курс должен быть как можно более универсальным, при этом образовательная среда должна позволять обучаемым и /или педагогу осуществлять тонкую настройку системы обучения под конкретного обучаемого.

Успехи информационных технологий открывают новые перспективы для проектирования интеллектуальной образовательной среды и появления робота-преподавателя, гарантирующего оптимальную образовательную программу каждому обучаемому.

Более чем 60 летняя история разработки систем программированного обучения обеспечила достаточный опыт проектирования отдельных компонентов образовательных технологий. Системы алгоритмизированного или программированного обучения начали разрабатываться и внедряться со второй половины 20 века [9, 10]. Первые системы были реализованы на традиционных носителях – книгах, печатных раздаточных материалах, что сильно ограничивало возможности индивидуализации и управления. Тем не менее, появилась возможность накопить статистические данные относительно объемов усвоения материалов, качества выполнения тестов, логических схем курсов и т. п.

В последние годы развитие информационных технологий и появление роботизированных интеллектуальных информационных систем существенно расширило спектр инструментов для создания образовательных технологий. Стало возможным использовать динамичную, пополняемую базу знаний – а не только жестко скомпонованный и «зашитый» в учебный продукт контент. Появились новые возможности дозирования учебного материала, построения адаптивных систем тестирования, а также использования мультимедиа для «многоканального» предъявления учебного материала.

Современные информационные технологии позволяют строить открытые мультиязычные образовательные системы с автоматически обновляемым контентом - благодаря интеллектуализации процессов навигации, поиска, перевода в интернете. Стала возможной организация коллективной работы экстерриториальной студенческой группы с использованием технологий сетевого взаимодействия и инструментов совместной работы в социальных медиа.

Перспективные направления информационных технологий - виртуализация, распознавание речи, нейрокомпьютерный интерфейс, персонифицированные интеллектуальные агенты, психолингвистическое моделирование, биометрическая удаленная идентификация пользователей принципиально изменят образовательные технологии уже в ближайшем будущем.

Как будет осуществляться проектирование образовательных технологий нового поколения – роботизированных web-технологий?

Собственные экспериментальные исследования и разработки Современной гуманитарной академии, а также анализ зарубежной научной литературы позволяют утверждать, что проектирование роботизированных образовательных web-технологий будет основываться на междисциплинарном подходе, объединяющем достижения, методологию и инструменты нейронаук, когнитивной психологии, эргономики, психолингвистики, математического моделирования и информационных наук [11]. Этот подход можно условно назвать нейродидактикой – прикладной наукой проектирования роботизированных интеллектуальных систем для задач образования.

Термин нейродидактика встречается в различных публикациях, начиная с 1980 годов. Авторство этого термина установить достаточно сложно, так как способы такого словообразования широко распространены во вненаучной среде и активно применяются в СМИ и популярных изданиях, например, нейропедагогика, квантовая психология, нанопсихология и т. п. В интернет-публикациях под нейродидактикой подразумевают набор рекомендаций учителям для лучшей организации учебного процесса, например, таких: «Если вы оказываете давление на учеников, говоря им, что их достижения недостаточны, это не принесет успеха, поскольку ученики будут нейрохимически блокированы» [12, с. 94] или «Создайте коллективный «банк дофамина» [12, с. 95] и т. п. С точки зрения психофизиолога эти рекомендации сформулированы некорректно и их выполнение на уроке невозможно.

Мы предлагаем использовать термин нейродидактика для целей обозначения междисциплинарного прикладного научного подхода к проектированию роботизированных интеллектуальных образовательных сред. Применение нейродидактики должно обеспечить внедрение рекомендаций ученых в виде методик, алгоритмов, программ и программно-аппаратных комплексов в образовательную среду в качестве составляющих образовательной технологии.

Нейродидактика как научный подход к проектированию роботизированных интеллектуальных образовательных сред решает следующие задачи.

1.  Концептуальное проектирование образовательной технологии для заданного уровня образования. Разработку принципов проектирования современной образовательной среды.

2.  Практическое применение в проектирование образовательной технологии новейших данных о мозге человека, обеспечивая реализацию концепции brain based learning (обучения, основанного на законах функционирования мозга человека).

3.  Учет когнитивной индивидуальности обучаемого и обеспечение возможности тюнинга образовательной среды (тонкой настройки для конкретного обучаемого).

4.  Организация оздоравливающего учебного процесса – каждому должно быть обеспечено обучение в режиме оптимального функционирования, не только безопасное для здоровья, но и дающее, по возможности, оздоровительный эффект.

5.  Разработка методов объективной диагностики образованности.

6.  Проектирование интеллектуальных роботов, превосходящих лучших, высокопрофессиональных преподавателей.

Современная образовательная среда базируется на знаниях о структуре и функциях мозга человека и, прежде всего, на представлениях о когнитивной индивидуальности. Такой подход определяет выбор оптимальной стратегии обучения, приспособленной к реальным и потенциальным возможностям конкретного студента (автодидактика). Разработка нейрокогнитивных моделей позволяет практиковать закономерное предъявление знаний, обоснованное использование обучающих технологий и точный расчет набора дидактических приемов и методов управления вниманием обучаемого. Определение индивидуального времени обучения лежит в основе расчета нормативных показателей учебной нагрузки (балансового метода). Ключевые понятия балансового метода проектирования инновационной образовательной среды - «продуктивность обучения», «объем знаний» и «время обучения». Балансовый метод исключает перегрузки, но, вместе с тем, гарантирует важнейшее условие обучения - непрерывную и долговременную нагрузку на мозг в виде контролируемого объёма учебной работы [13, с. 330-335].

Специальные тренировки мозга будут реализованы как часть учебного процесса. Тренинги пластичности мозга будут элементом оздоровительных технологий в учебном процессе нового поколения наравне с занятиями физкультурой. Современные методики «брейн-финтнеса» - в большинстве своем это приборное воплощение хорошо известных психологических тренингов. Возможность непосредственного воздействия на мозг дают тренинги нейробиоуправления (БОС), которые широко применяются в медицине и пока еще мало доступны специалистам образования. Принципы внедрения и корректного использования БОС-технологий в образовательной среде – одна из важных задач нейродидактики.

Приобретение любого долгосрочного знания обязательно сопровождается морфологической и функциональной перестройкой мозга. Образованность можно рассматривать как результат учебной работы, проявляющийся в функциональной тренировке головного мозга. Объективная диагностика образованности, таким образом, возможна при помощи прижизненной морфометрии (в научных целях) либо при помощи психофизиологических методик (в практических целях). Диагностика образованности объективными методами приобретает важное значение в условиях мультиязычного образования, многообразия образовательных программ и постепенного исключения педагога из системы оценивания результатов обучения при переходе к роботизированным образовательным технологиям [11, с. 73-76].

Проектирование новых видов учебных занятий и объединение их в динамические интеллектуальные системы-роботы для удовлетворения образовательных запросов каждого ученика (после диагностики его когнитивной индивидуальности и образовательного уровня) – еще одна новая задача проектирования современной образовательной среды.

Очевидна необходимость новых форм контроля знаний – на смену выборочной, периодической проверке придут экспертно-мониторинговые системы, обеспечивающие непрерывный контроль усвоения знаний и своевременное устранение пробелов. В учебной среде уже сейчас действуют интеллектуальные роботы, позволяющие сделать проверку письменных учебных работ максимально объективной [14]. В ближайшем будущем в СГА планируется ввести роботизированную проверку устных докладов. В перспективе будут разработаны технологии проверки знаний с использованием нейрокомпьютерных интерфейсов.

Оценка эффективности новых технологий – еще одна важная задача нейродидактики. Будет необходимо не только измерить результаты обучения как прирост проверяемых знаний и умений, но и оценить влияние их на когнитивный потенциал студента, качество его жизни, рассчитать их социальную и экономическую эффективность.

Когда начнется практическое применение нейродидактических принципов проектирования инновационной образовательной среды и станет возможно решение перечисленных задач?

Один из первых научных центров нейродидактики в России создан на базе Института когнитивной нейрологии Современной гуманитарной академии в 2009 году.

Научный задел Института когнитивной нейрологии, включенность ученых СГА в международные исследовательские проекты, такие как Brain based learning, совместные рабочие группы СГА с ведущими научными центрами России в области нейронаук – Институтом мозга человека РАН, биологическим факультетом МГУ им. Ломоносова, НИИ молекулярной биологии и биофизики СО РАМН позволили подготовить научно-технические обоснования для проектирования пилотных интеллектуальных роботов, с 2011 года включенных в учебных процесс СГА.

Теоретические подходы к проектированию образовательной среды нового поколения, результаты экспериментальных работ и разработок в области применения когнитивных технологий в проектировании индивидуальной образовательной среды, выполненные в Современной гуманитарной академии, изложены в двух монографиях [7, 11].

В настоящее время в СГА совместно с научными партнерами реализуется несколько исследовательских проектов в области нейродидактики.

1.  Ведется поиск структурных и функциональных маркеров, отражающих уровень образованности человека.

2.  Продолжаются исследования природы когнитивной индивидуальности: мониторинговые измерения когнитивных способностей студентов в процессе обучения с помощью специально разработанной в СГА распределенной системы психофизиологического тестирования.

3.  Проводится экспериментальное исследование психофизиологических основ мышления через анализ т. н. «когнитивных стратегий».

4.  Методом нейромоделирования изучаются процессы усвоения информации, сохранения знаний в памяти и возможностей их воспроизведения.

5.  Нейрофизиологическая модель пофазового усвоения знаний находит применение в проектировании индивидуальных дидактических матриц.

6.  Разрабатываются методики измерения когнитивной нагрузки – в частности, основанные на степени сложности текста учебного материала.

7.  С помощью экспериментального комплекса для одновременной регистрации движений глаз и электроэнцефалограммы изучается возможность управления вниманием обучаемого.

8.  Проводится адаптация тренингов нейропластичности (на основе биологической обратной связи) к задачам учебного процесса.

9.  Изучается возможность применения нейрокомпьютерных интерфейсов в системе оценки актуального уровня осведомленности в теме.

Получение практически применимых результатов ожидается в 2014 году, планируется поэтапное внедрение в практику разработки образовательных технологий СГА.

Таким образом, реализация принципов нейродидактики для проектирования образовательных технологий нового поколения уже началась. Созданы и применяются в учебном процессе СГА первые интеллектуальные роботизированные образовательные системы для индивидуального планирования учебного процесса и проверки письменных творческих работ студентов, написанных на естественном языке.

В ближайшее время следует ожидать появления открытых роботизированных web-технологий с элементами проектирования образовательного контента и возможностями индивидуальной настройки под конкретного пользователя.

Возможна ли в ближайшее десятилетие победа робота-преподавателя в конкурсе «Лучший учитель года»? Центр нейродидакти при Институт когнитивной нейрологии СГА уже работает над этим и приглашает к сотрудничеству коллег и единомышленников.

Литература:

1.  Карпенко парадигма высшего образования на основе прогресса информационно-коммуникационных технологий/Информационные технологии и системы в науке, практике и образовании. V Международная научная конференция, 27-29 ноября 2012 года, г. Владикавказ. Владикавказ: ВНЦ РАН и РСО-А, 2012. – 290 с. С. 5-30. ISBN -061-0.

2.  , -Ж., Песталоцци наследие /Сост. , . – М.: Педагогика, 1989 – 416 с.

3.  , Хавенсон учителей и достижения школьников. Применение метода first difference к данным TIMSS-2007// Вопросы образования. 2012. №3. С. 113-136.

4.  Учитель как специалист высокой квалификации: построение профессии. Уроки со всего мира. Доклад ОЭСР, пер. с англ. Н. Микшиной// Вопросы образования. 2012. №2. С. 5-62.

5.  , , Шевелева дают высокое качество математического образования, но их выпускники не спешат в школу (по результатам TEDS-M)// Вопросы образования. 2011. №4. С. 124-147.

6.  Карпенко организации и дидактики образования на основе информатизации и роботизации. URL: http://www. *****/pps/publication_pps. php Дата обращения: 11.04.2013.

7.  Качество высшего образования/Под ред. . М.: Изд-во СГУ, 2012. – 291 с. ISBN 0824-1.

8.  , , Чмыхова подход в практике профессионального образования. М.: Изд-во СГУ, 201с. ISBN 0818-0.

9.  Ланда в обучении. – М., «Просвещение», 1966. – 523 с.

10.  Беспалько теории педагогических систем. Проблемы и методы психолого-педагогического обеспечения технических обучающих систем. - Воронеж, 1977.

11.  Карпенко . М.: СГА, 2009. – 225 с. ISBN 0616-2.

12.  Матвеева — новое слово в организации учебного процесса. URL: http://elib. /bitstream//25899/1/matveeva_2012_Lang_practice. pdf Дата обращения 11.04.2013.

13.  Карпенко . М.: СГА, 2008. – 800 с. ISBN 0515-8.

14.  , Ерыкова оценивание творческих работ как инструмент повышения качества подготовки выпускников/ Инновационное развитие студентов, аспирантов и профессорско-преподавательского состава в высшей школе: миф или реальность? Материалы Всероссийской научно-практической заочной конференции / Под ред. . Москва, 30 июня – 25 ноября 2011 года. М.: Изд-во СГУ, 20с. С. 188-196.