Глазов, Удмуртская республика, Россия
УДК 31 Статистика. Демография. Социология
ГРНТИ 14.01 Общие вопросы народного образования и педагогики
ОКСО 44.07.01 Образование и педагогические науки
ББК 74 Образование. Педагогическая наука
BISAC EDU002000 Adult & Continuing Education
Современная теория обучения использует различные метафоры и аналогии, объясняющие особенности учебного процесса. Статья посвящена анализу и дальнейшему развитию метафор «человек – канал связи» и «мозг – декодер сообщений», широко используемых в дидактике и когнитивной психологии. В ней обсуждается принципиальная возможность оценки семантической сложности учебного текста (или устного сообщения) и построения его сложностного профиля. Для этого анализируемый текст разбивается на элементарные фразы, выражающие простые мысли. Семантическая сложность фразы относительно некоторого тезауруса считается равной количеству слов, которое требуется произнести, чтобы объяснить ее суть ученику с данным тезаурусом. Оценив сложность каждой фразы, можно построить сложностный профиль текста – график зависимости вероятности наличия фразы в тексте от ее сложности. Введены понятия: «коэффициент передачи декодера мозга», «объемный и информационный коэффициенты понимания». Методами математического моделирования показано, как результат обучения зависит от сложностного профиля учебного материала и пропускной способности «декодера мозга» ученика. С ростом обученности ученика происходит увеличение объемного и информационного коэффициентов понимания. Также построена компьютерная модель, моделирующая процесс обучения. При этом учитывается, что: 1) учитель и ученик образуют информационную семантическую систему, а обучение сводится к восприятию (прослушиванию или чтению) последовательности текстов возрастающей сложности; 2) по мере усвоения более сложных идей (фраз) у ученика возрастает пропускная способность канала связи за счет зоны «ближайшего развития»; 3) чем больше сложность понятых идей, тем выше их скорость забывания. Результаты моделирования показывают, что рассматриваемая метафора и предлагаемые модели действительно позволяют объяснить, как происходит обучение.
декодирование, информативность, метафора, моделирование, обучение, память, сложность, учебный текст
1. Андреев Н.Д. Статистико-комбинаторные методы в теоретическом и прикладном языковедении. - Л.: Наука, 1967. 403 с.
2. Валгина Н.С. Теория текста. Учебное пособие. - Москва, Логос. 2003. 280 c.
3. Величковский Б.М. Когнитивная наука: Основы психологии познания: в 2 т. - М.: Смысл: Издательский центр “Академия”, 2006.
4. Гельфман Э.Г., Холодная М.А. Психодидактика школьного учебника. Интеллектуальное воспитание учащихся. - СПб.: Питер, 2006. 384 с.
5. Гойхман О.Я., Надеина Т.М. Речевая коммуникация: Учебник. ИНФРА-М: Москва, 2008. 207 c.
6. Дормашев Ю.Б., Романов В.Я. Психология внимания. - М.: Тривола, 1995. 352 с.
7. Загвязинский В.И. Теория обучения: Современная интерпретация: Учеб пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений. - М.: Издательский центр “Академия”, 2001. 192 с.
8. Зинченко Т.П. Память в экспериментальной и когнитивной психологии. - СПб. Питер, 2002. 320 с.
9. Кларин М. В. Инновации в обучении: метафоры и модели: Анализ зарубежного опыта. - М. Наука, 1997. 223 с.
10. Когнитивный подход. Научная монография / Под ред. В.А. Лекторского. М.: Канон + РООИ «Реабилитация», 2008. 464 с.
11. Кузнецов И.П. Механизмы обработки семантической информации. - М.: Наука, 1978. 174 с.
12. Мишанкина Н.А. Метафора в науке: парадокс или норма? - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2010. 282 с.
13. Майер Р.В. Исследование математических моделей дидактических систем на компьютере: монография. - Глазов: Глазов. гос. пед. ин-т, 2018. 160 с.
14. Mayer R.V. Assimilation and Forgetting of the Educational Information: Results of Imitating Modelling // European Journal of Contemporary Education, 2017, 6(4), pp. 739-747.
