Оценка сформированности компетенций учителя информатики на основе нечеткого моделирования (стр. 3 )

способен разрабатывать и реализовывать культурно-просветительские программы для различных категорий населения, в том числе с использованием современных информационно-коммуникационных технологий (ПК-8); способен профессионально взаимодействовать с участниками культурно-просветительской деятельности (ПК-9); способен к использованию отечественного и зарубежного опыта организации культурно-просветительской деятельности (ПК-10); способен выявлять и использовать возможности региональной культурной образовательной среды для организации культурно-просветительской деятельности (ПК-11); решение задач воспитания средствами учебного предмета (ПК-12).

3) Специальные компетенции (СК).

Модель учителя должна содержать компетенции, характеризующие его как работника определенной сферы производства, науки, культуры. Поэтому необходимо выделить специальные компетентности, характеризующие готовность к узкой области профессиональной деятельности.

Специальные компетентности связаны со способностью специалиста привлекать для решения профессиональных задач знания, умения, навыки, формируемые в рамках конкретной предметной области.

Так, например, коллектив авторов из Санкт-Петербурга специальные компетенции рассматривает как реализацию ключевых и базовых компетентностей применительно к специфике профессиональной педагогической деятельности учителя конкретного предмета, преподавателя системы дополнительного образования и др. [6].

В статье выделены академические компетентности, которые интерпретируются как владение методологией и терминологией, свойственными отдельной области знания, понимание действующих в ней системных взаимосвязей и осознание их аксиоматических пределов [2].

В статье и рассматриваемые компетентности называют предметно-ориентированными. Эти компетентности формируются в процессе освоения специальных дисциплин и дисциплин специализации. Учитель должен иметь целостные представления о конкретной науке (области научных или технологических знаний) и быть готов к преподаванию конкретного предмета [10].

Из примерной основной образовательной программы высшего профессионального образования по направлению подготовки «Педагогическое образование», следует, что учитель, профиля «Информатика» должен обладать следующими специальными компетенциями (СК):

готов применять знания теоретической информатики, фундаментальной и прикладной математики для анализа и синтеза информационных систем и процессов (СК-1); способен использовать математический аппарат, методологию программирования и современные компьютерные технологии для решения практических задач получения, хранения, обработки и передачи информации (СК-2); владеет современными формализованными математическими, информационно-логическими и логико-семантическими моделями и методами представления, сбора и обработки информации (СК-3); способен реализовывать аналитические и технологические решении в области программного обеспечения и компьютерной обработки информации (СК-4); готов к обеспечению компьютерной и технологической поддержки деятельности обучающихся в учебно-воспитательном процессе и внеурочной работе (СК-5); способен использовать современные информационные и коммуникационные технологии для создания, формирования и администрирования электронных образовательных ресурсов (СК-6); умеет анализировать и проводить квалифицированную экспертную оценку качества электронных образовательных ресурсов и программно-технологического обеспечения для их внедрения в учебно-образовательный процесс (СК-7) [26].

I.3 Возможности нечеткого моделирования для оценки сформированности компетенций

Созданные на основе традиционной методологии системного моделирования модели педагогических объектов, хотя и работают в области теории и практики современного образования, но получаемые с их помощью результаты далеко не всегда удовлетворяют и заказчика, и разработчика.

Необходима методология моделирования таких объектов, которая могла бы более тонко и эластично учитывать реальные границы возможностей исполнителя, его компетентности,  его методического опыта и т. д., и отмечается, что именно нечеткое моделирование может дать результаты более продуктивные и полезные в образовании, чем результаты системного моделирования, так как оно учитывает человеческий фактор [4].

Компетентностный подход и новые возможности нечеткого моделирования, как последовательности наших модельных представлений о педагогическом объекте, позволяют решать новый класс дидактических и методических задач. Последовательность модельных представлений трактуется как первоначально созданная модель, которая в условиях педагогического эксперимента и использования аппарата построения нечетких моделей может быть уточнена и представлена второй моделью. Вторая модель может позволить в педагогическом эксперименте обнаружить новые закономерности и взаимосвязи и трансформироваться в третью модель и т. д. Эти итерации идут до тех пор, пока по всем параметрам функционирование модели не даст адекватное в нашем понимании сходство с реальным педагогическим объектом [3].

Возможности нечеткого моделирования связаны с более органичным описанием педагогических объектов, но вместе с тем мы будем сталкиваться с рядом особенностей такого моделирования, неожиданных для современной предметной сферы образования:

нечеткое моделирование позволяет получать более адекватные результаты по сравнению с результатами, которые основываются на использовании традиционных аналитических моделей и алгоритмов управления;

нечеткая логика – основа реализации методов нечеткого моделирования управления более естественно описывает характер человеческого мышления и ход его рассуждений, чем традиционные формально-логические системы; модель как некоторое представление о системе, отражающая наиболее существенные закономерности ее структуры и процесса функционирования, возможно, потребует изменения формы представления: вместо традиционных форм (словесная, графическая, табличная), потребуется технологическая документалистика (технологическая карта, информационная карта занятия и т. д.). общее свойство любой модели – её подобие реальному объекту или системе-оригиналу. Продуктивность построенной модели, прежде всего, связана с возможностью её  использования  для получения новой информации о свойствах, закономерностях поведения и функционирования самой системы-оригинала. сам  процесс построения моделей и их применения для получения информации о системе-оригинале и составляет суть основного содержания процесса нечеткого моделирования. особый класс – управляющие  переменные, которые значимы для принятия управленческих решений и смысл которых - оказывать на систему целенаправленное воздействие, оптимально обеспечивающее достижение цели [4].

Методология нечеткого моделирования не заменяет и не исключает методологию системного моделирования, а только конкретизирует последнюю к процессу построения и использования нечетких моделей сложных систем в образовательной сфере.

Нечеткая модель - это информационно-логическая модель системы, построенная на теории нечетких множеств и нечеткой логике [4].

Исследовательские аспекты модельных представлений в сфере школьного образования связаны с:

неясностью и нечеткими границами педагогической системы; неоднозначностью семантики отдельных терминов, используемых для построения концептуальной модели; неполнотой модельных представлений о сложной педагогической системе, при решении слабоформализуемых образовательных и педагогических проблем; невозможностью учета всех релевантных особенностей решаемых проблем, как в теории, так и в практике образования; неопределенностью наступления некоторых событий, относящихся к возможности нахождения системы в том или ином состоянии [4].

В основе нечеткой модели лежит нечеткий логический вывод, представленный на рис.1.

Рис.1 Нечеткий логический вывод

Нечетким логическим выводом (fuzzy logic inference) называется аппроксимация зависимости  Y = f(X1,X2…Xn) каждой выходной лингвистической переменной от входных лингвистических переменных и получение заключения в виде нечеткого множества, соответствующего текущим значениях входов, с использованием нечеткой базы знаний и нечетких операций [4]. Основу нечеткого логического вывода составляет композиционное правило Заде.

В общем случае нечеткий вывод решения происходит за четыре шага:

Этап фаззификации. С помощью функций принадлежности всех термов входных лингвистических переменных и на основании задаваемых четких значений из универсов входных лингвистических переменных определяются степени уверенности в том, что выходная лингвистическая переменная принимает значение – конкретный терм. Эта степень уверенности есть ордината точки пересечения графика функции принадлежности терма и прямой x = четкое значение лингвистической переменной. Этап непосредственного нечеткого вывода.  На основании набора правил – нечеткой базы знаний – вычисляется значение истинности для предпосылки каждого правила на основании конкретных нечетких операций, соответствующих конъюнкции или дизъюнкции термов в левой части правил. В большинстве случаев это либо максимум, либо минимум из степеней уверенности термов, вычисленных на этапе фаззификации. которое применяется к заключению каждого правила. Используя один из способов построения нечёткой импликации, мы получим нечёткую переменную, соответствующую вычисленному значению степени уверенности в левой части правила и нечеткому множеству в правой части правила.

Обычно в качестве для вывода используется минимизация или правила продукции.. В логическом выводе с использованием продукций, выходная функция принадлежности масштабируется с помощью вычисленной степенью истинности предпосылки правила. 

Этап композиции (агрегации, аккумуляции). Все нечеткие множества, назначенные для каждого терма каждой выходной лингвистической переменной объединяются вместе и формируется единственное нечеткое множество - значение для каждой выводимой лингвистической переменной. Этап дефаззификации. Используется тогда, когда полезно преобразовывать нечеткий набор значений выводимых лингвистических переменных к точным значениям.. Два из общих методов - это «методы полной интерпретации» и «по максимуму». В методе полной интерпретации, точное значение выводимой переменной вычисляется как значение "центра тяжести" функции принадлежности для нечеткого значения. В методе максимума в качестве точного значения выводимой переменной принимается максимальное значение функции принадлежности [7].

Таким образом, для оценки сформированности компетенций, нечеткое моделирование позволяет получать более адекватные результаты по сравнению с результатами, которые основываются на использовании традиционных аналитических моделей и алгоритмов управления. Продуктивность построенной модели, прежде всего, связана с возможностью её  использования  для получения новой информации о свойствах, закономерностях поведения и функционирования самой системы-оригинала.