3’2003

ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ ИНФОРМАТИКА

Научно-методический журнал
издается с 1994 года

Издание осуществляется с участием 
Академии информатизации образования
Учредители:
 
Московский государственный открытый 
педагогический университет им.М.А.Шолохова, 
Институт информатизации образования (ИНИНФО), 
Уральский государственный педагогический университет

Главный редактор Я.А.Ваграменко
Редакционный совет:
Игнатьев М.Б. (С-Петербург), Колин К.К. (Москва),
Крамаров С.О. (Ростов-на-Дону), Лапчик М.П. (Омск),
Каракозов С.Д. (Барнаул), Король А.М. (Хабаровск), 
Куракин Д.В. (Москва), Лазарев В.Н. (Москва),
Могилев А.В. (Воронеж), Найденов И.Н. (Москва),
Плеханов С.П. (Москва), Румянцев И.А. (Санкт-Петербург), 
Сарьян В.К. (Москва), Смольникова И.А. (Москва),
Хеннер Е.К. (Пермь) 

Редакционная коллегия:
Зобов Б.И.(зам. главного редактора, Москва),
Богданова С.В. (Москва), Жаворонков В.Д. (Екатеринбург),
Круглов Ю.Г. (Москва), Нижников А.И. (Москва),
Подчиненов И.Е. (Екатеринбург)
СОДЕРЖАНИЕ
ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ВУЗЕ	
В.В. Жилкин Проблемы освоения современной информационной культуры ...…..	3	
С.И. Змеёв Андрагогические основы обучения информатике…………………………..	8	
А.А. Карпова, Е.К. Хеннер Изучение геоинформационных систем как средство профессионализации при подготовке учителя информатики……………………………	12	
Л.Н. Макарова, И.А. Шаршов, Т.К. Гапонова Компьютерная культура будущих специалистов в контексте их личностного развития ………………………………………	17	
В.А. Стародубцев Компьютерный практикум: единство моделирования явлений и деятельности…………………………………………………………………………………………	24	
РЕСУРСЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ	
Я.А. Ваграменко, П.В. Самолысов Экономическая информация как объект информационных технологий, её структуризация и типология…………………………	31	
В.В. Исаев, В.Ф. Мельников Оптимизация  алгоритмов  управления в автоматизированных  тренажерах ……………………………………………………………...	36	
В.В. Персианов, Н.В. Сорокина Метабаза образовательной области «Информатика» ………………………………………………………………………………………..	45	
Л.А. Пронина, Н.Е. Копытова, В.В. Кузнецов, Н.В. Шаталова Коллекция информационных ресурсов краеведения в открытой учебной архитектуре ..………	52	
В.И. Протасов, Н.И. Витиска, А.В. Думеш, В.А. Галицкий Применение метода генетического консилиума для коллективного перевода текстов ………..…………….	59	
Е.А. Тупичкина Проблемы современного педагогического процесса с информационной точки зрения ………………………………………………………………….	64	
Д.В. Демидович Обзор основных инструментов для работы с плохо структурированной информацией ………………………………………………………………	74	
КОНФЕРЕНЦИИ	
Общественная инициатива в решении задач информатизации образования. Отчетный доклад Президиума АИО на ежегодной конференции, май 2003, г.Волгоград  …………………………………………………………………………………………….	81	
Список членов Академии информатизации образования, избранных в мае 2003г.	86	
Итоги Всероссийской научно-практической конференции в Чебоксарах «Региональные проблемы информатизации образования: опыт, тенденции, перспективы» ………………………………………………………………………………………….	87	

Решением ВАК Минобразования России от 17 октября 2001 года журнал «Педагогическая информатика» включен в «Перечень периодических научных и научно-технических изданий, выпускаемых в Российской Федерации, в которых рекомендуется публикация основных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора наук». (Бюллетень ВАК №1, 2002 г.).

ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ ИНФОРМАТИКА

3’2003

ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ 
ТЕХНОЛОГИИ В ВУЗЕ

В.В. Жилкин
Тамбовский государственный университет им. Г.Р.Державина 

ПРОБЛЕМЫ ОСВОЕНИЯ 
СОВРЕМЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ 

В последнее время в рамках всевозможных курсов информатики, повышения компьютерной грамотности, как в средних, так и в высших учебных заведениях наблюдается, на наш взгляд, губительная тенденция приобщения слушателей к конкретному программному продукту или части его функций, вместо привития навыков их освоения и использования. В зависимости от профиля образовательного учреждения в роли осваиваемых программных продуктов может оказаться тот или иной язык программирования (например, язык Си в силу своей аппаратной нетребовательности), текстовый или табличный редактор, файловый менеджер и т.п., в некоторых финансово устойчивых учебных заведениях – Интернет браузер, правда не всегда подключенный к сети. Итогом обучения являются, как правило, «сертификаты» или промежуточные отметки, фактически полученные за выполнение задания обычным копированием действий преподавателя. Можно ли считать такого слушателя приобщившимся к информационной культуре и ее технической составляющей? 
Информационная культура – это, в том числе, умение индивида адекватно использовать имеющиеся информационные ресурсы, умело их комбинировать, достигая новых качественных результатов своей деятельности, испытывая, при необходимости, потребность в замене или расширении их компонентов. 
Важным представляется осознание необходимости включения индивида в творческий процесс личностной информатизации, а не слепого копирования ряда вырванных функций. Результаты исследования, проведенные автором, показывают низкую информационную адаптивность бывших слушателей всевозможных курсов в их профессиональной деятельности – 87 % «выпускников» не способны самостоятельно найти информацию в Интернет или нужный файл в компьютере, подключить проектор, принтер, сканер, модем и даже монитор, установить программное обеспечение, выбрать, например, в пакете прикладных программ Microsoft Office приложение, отвечающее поставленной задаче, найти выход в нетипичной, но не критической ситуации (например, подставить альтернативный шрифт в программе Word вместо отсутствующего), оформить документ согласно тем или иным формальным требованиям. Данная тенденция наблюдается в большей степени у учителей и государственных служащих: приобретенные навыки не применяются ими на практике, а становятся частью «багажа ценных знаний». Тогда как по оценкам специалистов Министерства труда США из 54 специальностей, которые будут переживать бурный рост в период между 2000 и 2005 гг., только 8 не будут требовать знания информационных технологий.
Таким образом, представляется целесообразным в корне изменить саму систему «привития» новой компоненты информационной культуры, формирования методических подходов к ее трансляции. В частности, освоение средств цифровых информационных технологий, средств мультимедиа не абстрактно, а в сочетании с выполнением актуальных профессиональных задач повышает эффективность учебного процесса и выводит его на более высокий уровень. 
В процессе авторского исследования были рассмотрены две группы пользователей: первая – начинающие, «чайники» и вторая – опытные пользователи, «продвинутые юзеры». Каждая из групп обладает вполне сложившейся закрытой субкультурой, которая, во-первых, изначально сдерживает переход менее опытных пользователей на более высокий уровень владения технологической составляющей информационной культуры и, во-вторых, гарантирует их взаимную обособленность, что является положительным фактором, обеспечивающим самостоятельный поиск решений. 
Были выявлены следующие адаптационные и поведенческие различия в указанных группах (см. табл.1).
Таблица 1
Эксперимент: столкновение с новым программным обеспечением (ПО) и отношение педагогов в целом к использованию средств цифровых информационных технологий (СЦИТ), средств мультимедиа (СМ)
в профессиональной деятельности	
Параметры	Первая группа	Вторая группа	
Освоение СЦИТ и СМ	
Адаптивность	Низкая	Высокая	
Одушевление компьютера	Да	Нет	
Освоение нового программного обеспечения (ПО)	
Эмоциональное восприятие	Страх, растерянность, 
скованность	Интерес, азарт
	
Первоначальное вхождение	Непонимание
	Интуитивное знание, 
основанное на том, как должно быть (логически)	
Характер 
освоения	Скачкообразный, 
синусоидальный	Ступенчатый, алгоритмизированно-прогрессивный	
Типичное поведение при возникновении проблемных ситуаций  (ПС) в процессе работы на персональном компьютере (ПК)	
Эмоционально-психическое состояние до разрешения ПС	Раздражение-агрессия
Растерянность
Страх (Опускание рук)	Раздражение-досада
Спокойствие
Подогреваемый интерес	
Типичное поведение при возникновении ПС в процессе работы на ПК	Обвинение внешних сил (вирусы, тех.персонал, т.д.)
                	Алгоритмизированная 
диагностика

выработка алгоритма 
разрешения ПС

устранение проблем и 
оптимизирование работы ПК	
	Обращение за помощью извне	Радикально-экстремистский  подход (переустановка Windows, ПО, замена «железа»)		
Эмоционально-психическое состояние после разрешения ПС	Закрепление боязни ПК

Одушевление виртуального компьютерного монстра	Иллюзия 
компетентности

Чрезмерная 
смелость
   	Чувство выполненного 
долга, опустошенность.

Потребность проверить 
систему на устойчивость.

Умеренный экстаз (как от себя самого, так и от оптимальной работы системы).

Фиксация сознания на оставшихся ПС или потенциально возможных ПС, оценивание потребностей ПК.	
		«Фатальные» ПС 	Приобретение новых навыков		
Исходя из табл.1 можно построить гипотезу, что если пользователям начинающим (неопытным) предложить освоение методики (некоего алгоритма) восприятия информационной культуры, свойственной опытным пользователям, т.е. элементов субкультуры «продвинутых» пользователей, то целесообразно ожидать снижение психофизической напряженности, ускоренную адаптацию к использованию средств цифровых информационных технологий, к новым информационно-мультимедийным средам, активизацию освоения инфосоциокультурной составляющей неопытными пользователями.
В ходе эксперимента, в группе слушателей, нацеленной на освоение элементов информационной субкультуры опытных пользователей, процесс освоения цифровых и мультимедийных средств шел значительно быстрее, чем в контрольной группе. Так представители первой (экспериментальной) группы прошли адаптацию к неизвестным им ранее программным пакетам и начали их самостоятельное использование в учебном процессе в 2-2,5 раза быстрее представителей контрольной группы. Как было выявлено, решающими факторами являются (действительное!) понимание назначения того или иного аппаратного или программного продукта и установка на алгоритм: 

«это (!) должно там(!) быть»	
, т.е.	

конкретизация предназначения программного продукта  предположение о логичности (удобстве) расположения необходимой 
опции, функции или сервиса  интуитивное нахождение искомого. 	
На практике представляется очень затруднительным для начинающего пользователя принять волевое решение – отказаться от подсказок «подручного программиста-помощника» при совершении тех или иных действий, и самостоятельно приступить к достижению искомого результата с использованием СЦИТ и СМ. Поэтому нам показалось немаловажным найти стимулы, условия, факторы, способствующие достижению искомой модели поведения у начинающего пользователя. Выявленные условия можно классифицировать как фактор экстремальной ситуации (см. табл.2).
Таблица 2
Влияние фактора экстремальной ситуации 
на адаптационные процессы пользователей СЦИТ и СМ
Фактор экстремальной ситуации	Первая группа	Вторая группа	
Сжатые сроки выполнения задания, смысловая новизна задания и т.д.	Страх

Мобилизация сил
	Активизация творчества, опосредованного 
СЦИТ и СМ	
Актуальность конкурентоспособности, необходимость повышения квалификации 	Неопределенность,
страх (опускание рук)

имитация компетентности
	Спокойствие
Подогреваемый интерес
Ощущение перспектив

Активизация творчества, опосредованного 
СЦИТ и СМ	
Стремительно возрастающее значение инфосоцио-культурной компетентности в педагогике	Нереализованная потребность в СЦИТ и СМ общении (эл. публикации, эл. конференции, эл. представительства)
Информационное отставание и непонимание коллег и учащихся.

стимуляция освоения 
СЦИТ и СМ и творческих процессов

Личностно-профессиональный рост	Творческая самореализация при использовании 
СЦИТ и СМ,

Возникновение 
технической и информационной зависимости

Личностно-профессиональный рост.
Ощущение профессиональной востребованности и компетентности	
Возникшее состояние страха перед информационным хаосом, противоречие между потребностью в новой информации и невозможностью проанализировать весь объем уже имеющейся, сопровождается осознанием необходимости включения в активную познавательную деятельность, и как следствие этого – мобилизацией как бы по тревоге всех внутренних резервов организма и, прежде всего, интеллектуальных. Сознание, подсознание, потенциальные способности и сам творческий уровень несоразмеримо повышаются, и индивид входит в состояние легкости генерирования идей, что способствует творческому освоению предлагаемого задания. 
Сжатые сроки выполнения задания требуют мобилизации «глубоких» адаптационных резервов, что сопровождается повышением эмоционального тонуса и работоспособности. Высокая мотивация в этом периоде может поддерживать достаточно высокую работоспособность и интеллектуальную восприимчивость человека. В начале прошлого века Р. Йеркс и Дж. Додсон экспериментально доказали, что с ростом активизации нервной системы до определенного критического уровня эффективность деятельности повышается. 
Действие фактора экстремальной ситуации провоцирует не только активизацию, но и изменение мышления в целом. Первый тип изменения мышления в большинстве случаев может проявляться в виде активизации дискурсивно-логического мышления. Может усиливаться либо интегративное осмысление всей информации, которой располагает субъект (информации о текущем моменте, извлекаемой из фондов памяти и как продукта ассоциаций и представлений), либо дезинтегративное (дифференцирующее) осмысление такой информации. В первом случае это приводит к возникновению в сознании сравнительно упрощенного схематизированного представления о предложенном задании с выделением главных для субъекта аспектов и с отсеиванием субъективно малозначимых. Во втором случае у человека расширяется сфера осмысляемой информации, поступающей к индивиду в текущий момент, извлекаемой из памяти, креативно воссоздаваемой.
Для нахождения оптимального решения поставленных задач необходимым было бы гармоничное сочетание или чередование вышеуказанных типов. Чрезмерная зауженность мышления, упрощенная мысленная схематизация происходящих событий могли бы увести субъекта от верных решений; поиски разрешения критических задач зашли бы в тупик, что могло бы затормозить процесс мышления. Так же и чрезмерно широкий мысленный охват информации, относящейся (и не относящейся) к поставленному заданию, привел бы к невозможности такого разрешения. В обоих вариантах чрезмерность дискурсивного мышления способствовала бы его приостановке, осознанию субъектом неразрешимости возникших проблем, растерянности и возможно привело бы к тем или иным негативным эмоциям.
Развитие трансформаций мышления под воздействием фактора экстремальной ситуации, безусловно, может привести к «уходу» от решения поставленной проблемы (вплоть до возникновения психопатологических состояний), но в большинстве случаев способствует возникновению инсайтных форм мышления, которые являются основной составляющей активного конструктивно-инновационного познавательного процесса. 
Таким образом, полноценное и продуктивное функционирование личности в непрерывно меняющейся информационной среде требует вовлечения личности в непрерывный творческий процесс профессионального овладения информационной культурой, что подразумевает использование алгоритма информационной инкультурации. В ряде случаев благоприятным условием начала применения этого алгоритма может оказаться воздействие фактора экстремальной ситуации. 

С.И. Змеёв
Московский государственный социальный университет
 
андрагогические основы обучения информатике

В настоящее время, когда мировое сообщество находится на различных стадиях перехода к информационному обществу, как никогда остро встают вопросы обучения основам информационно-коммуникационных технологий и компьютерной технике широких слоев населения, и, может быть, в первую очередь, взрослых людей. И обучение информатике, и обучение взрослых людей имеет свои особенности, которые необходимо учитывать при практической организации процесса обучения данной категории обучающихся названной дисциплине.
Примечательно, что указанные специфические особенности во многом коррелируют друг с другом и представляются взаимодополняющими. Тем самым, с одной стороны, использование способов организации процесса обучения, характерных для обучения взрослых, способствует более успешному обучению информатике людей разных возрастов, а с другой - специфика дисциплины информатики предрасполагает к использованию названных выше способов организации процесса обучения. 
Особенности обучения взрослых исследует андрагогика. Она исходит из того, что: а) взрослому обучающемуся принадлежит ведущая роль в процессе своего обучения; б) взрослый обучающийся стремится к самореализации, самостоятельности, самоуправлению и осознает себя таковым во всех сферах своей жизни, в том числе и в учебной деятельности; в) взрослый обучающийся обладает жизненным (бытовым, социальным, профессиональным) опытом, который может быть использован в качестве важного источника обучения; г) взрослый человек обучается для решения важной жизненной проблемы и достижения конкретной цели; д) взрослый обучающийся рассчитывает на безотлагательное применение приобретенных в ходе обучения умений, навыков, знаний и качеств; е) учебная деятельность взрослого обучающегося в значительной степени обусловливается временными, пространственными, бытовыми, профессиональными, социальными факторами, которые либо способствуют, либо ограничивают процесс обучения; ж) процесс обучения взрослого человека организован в виде совместной деятельности обучающегося и обучающего на всех его этапах.
Эти посылки базируются на: 1. психо-физиологических и социально-профессиональных особенностях взрослых обучающихся; 2. целях их обучения;  3. условиях их обучения.
Основные психо-физиологические и социально-профессиональные особенности взрослых обучающихся, собственно говоря, зафиксированы в представленных выше исходных посылках андрагогики (пп. б-д). 
Цели обучения взрослых людей, как правило, конкретны, четки, тесно связаны с их определенными и конкретными социально-психологическими, профессиональными, бытовыми, личностными проблемами (факторами, условиями) и коррелируют с их достаточно ясными представлениями о дальнейшем применении полученных знаний, умений, навыков,  личностных качеств и  ценностных ориентаций.
Наконец, условия обучения взрослых людей, как правило, жестко детерминированы временными, пространственными, бытовыми, профессиональными (у работающих людей) и социальными факторами, которые в ряде ситуаций способствуют обучению, но по большей части существенно усложняют или даже затрудняют учебную деятельность обучающихся. В подавляющем большинстве случаев обучение взрослых происходит в условиях кратковременных периодов интенсивного обучения.
Исходя из вышеназванных посылок строится андрагогическая модель обучения, понимаемая как систематизированный комплекс основных закономерностей деятельностей взрослого обучающегося и обучающего при осуществлении обучения.
В андрагогической модели обучения ведущая роль в организации процесса обучения на всех его этапах принадлежит самому обучающемуся. Взрослый обучающийся - активный элемент, один из равноправных субъектов процесса обучения. 
С точки зрения андрагогической модели обучения  человек по мере своего роста и развития аккумулирует значительный  опыт,  который может быть использован в качестве источника обучения как самого обучающегося, так и других людей. Функцией обучающего в этом случае является оказание помощи обучающемуся в выявлении наличного опыта обучающегося. Соответственно, основными при этом становятся те формы занятий, которые используют опыт обучающихся:  лабораторные эксперименты,  дискуссии, решение конкретных задач, различные виды игровой деятельности и т.п.
В андрагогической модели готовность обучающихся учиться определяется их  потребностью в изучении чего-либо для решения их конкретных жизненных проблем. Поэтому сам обучающийся играет ведущую роль в формировании мотивации и определении целей обучения. В этом случае задача обучающего состоит в том, чтобы создать обучающемуся благоприятные условия для обучения, снабдить его необходимыми методами и критериями,  которые  помогли бы ему выяснить свои потребности в обучении. Учебные программы в этом случае должны быть построены на  основе  их  возможного применения  в жизни,  а их последовательность и время изучения должны определяться не только системными принципами,  но и готовностью обучающихся к дальнейшему обучению. Основой организации процесса обучения в связи с этим становится индивидуализация обучения, на основе индивидуальной программы обучения, преследующей индивидуальные, конкретные цели обучения каждого обучающегося.
В рамках андрагогической модели обучающиеся хотят быть в состоянии применить полученные знания и навыки сразу же, немедленно, чтобы стать более компетентными в решении каких-то проблем, чтобы более эффективно действовать в жизни.  Соответственно,  курс обучения строится на основе развития определенных  аспектов компетенции обучающихся и ориентируется на решение их конкретных жизненных задач. Деятельность обучающегося заключается в приобретении тех конкретных знаний, умений, навыков, личностных качеств и ценностных ориентаций, которые необходимы ему для решения жизненно важной проблемы. Деятельность обучающего сводится к оказанию помощи обучающемуся в отборе необходимых ему знаний, умений, навыков и качеств. Обучение строится по междисциплинарным модулям (блокам).
В андрагогической модели весь процесс обучения строится именно на совместной деятельности обучающихся и обучающих. Без этой формы деятельности процесс обучения просто не может быть реализован. Обучающий организует совместную деятельность с обучающимся на всех основных этапах процесса обучения, а обучающийся активно участвует в этой деятельности. 
Таким образом, главное отличие андрагогической модели обучения от педагогической заключается в том, что в ней обучающийся активно  и реально участвует в организации процесса обучения.
Андрагогические основы обучения образуют основные принципы обучения взрослых: приоритета самостоятельной деятельности обучающихся; опоры на  опыт  обучающегося; индивидуализации, контекстности, элективности, осознанности обучения; развития  образовательных  потребностей и ряд других. 
Самостоятельная деятельность обучающихся является основным видом учебной работы взрослых обучающихся. Под самостоятельной деятельностью понимается не проведение самостоятельной работы как вида учебной деятельности, а самостоятельное осуществление обучающимися организации процесса своего обучения. 
Согласно принципу опоры на  опыт  обучающегося его жизненный  (бытовой,  социальный,  профессиональный) опыт используется в качестве одного из источников обучения как самого обучающегося, так и его товарищей.
В соответствии с принципом индивидуализации обучения каждый обучающийся совместно с обучающим,  а в некоторых случаях и с другими обучающимися, создает индивидуальную программу обучения,  ориентированную на конкретные образовательные потребности и цели обучения и учитывающую опыт, уровень подготовки,  психо-физиологические, когнитивные особенности обучающегося.
Принцип  системности  обучения предусматривает соблюдение  соответствия  целей,  содержания,  форм,  методов, средств обучения и оценивания результатов обучения.
В соответствии  с принципом  контекстности обучение,  с  одной стороны, преследует конкретные,  жизненно важные для обучающегося цели, ориентировано  на  выполнение  им  социальных ролей или совершенствование личности,  а с другой стороны,  строится с учетом профессиональной,  социальной,  бытовой деятельности обучающегося и его пространственных,  временных, профессиональных, бытовых факторов (условий).
Принцип  актуализации  результатов  обучения предполагает  безотлагательное применение на практике приобретенных обучающимся знаний, умений, навыков, качеств.
Принцип элективности обучения означает  предоставление обучающемуся определенной свободы выбора целей, содержания,  форм,  методов,  источников,  средств,  сроков, времени, места обучения,  оценивания результатов обучения, а также  самих обучающих.
Согласно принципу развития  образовательных  потребностей, во-первых, оценивание результатов обучения осуществляется путем выявления реальной  степени  освоения учебного материала и определения тех материалов,  без освоения которых  невозможно  достижение  поставленной  цели  обучения; во-вторых,  процесс  обучения  строится в целях формирования у обучающихся новых образовательных потребностей,  конкретизация которых осуществляется после достижения определенной цели обучения.
Принцип осознанности обучения означает осознание, осмысление  обучающимся и обучающим всех параметров процесса обучения и своих действий по организации процесса обучения.
При обучении информатике (компьютерным информационным технологиям и технике) опора на андрагогические основы обучения  в определенной степени  облегчается и даже предопределяется использованием таких средств, источников, форм и методов обучения, которые способствуют реализации указанных выше андрагогических принципов обучения.
 Владение компьютером, использование в своем обучении компьютерных обучающих и контролирующих программ, электронных учебников, поиск информации в Интернете – все это способствует обретению большей самостоятельности обучающихся, большей осознанности самой организации процесса обучения. 
Все перечисленные выше факторы облегчают индивидуализацию процесса обучения и в значительной степени способствуют развитию творческих способностей обучающихся.
Обучение работе в сетевом режиме, применение группового вида обучения  позволяет развить навыки и умения совместной деятельности обучающихся.
Применение компьютерных технологий и техники расширяет и обогащает возможности дистантного обучения, которое в наибольшей степени позволяет учесть все индивидуальные временные, пространственные, социальные, профессиональные условия, в которых находится взрослый обучающийся, а также помогает преодолеть негативные факторы, препятствующие успешному обучению (удаленность обучающихся от источников обучения – включая в данном случае и преподавателей -, неравномерность распределения  времени, отводимого на работу и обучение, физиологическую  и психологическую утомленность и т.п.). Предоставляя обучающемуся возможность выбирать оптимальный режим обучения с учетом своего жизненного контекста (социально-психологических условий), они позволяют в полной мере реализовать андрагогические принципы контекстности и элективности обучения, а также опоры на опыт обучающегося.
С другой стороны, использование андрагогических технологических приемов способствует повышению эффективности обучения и потому является обязательным при  обучении информатике лиц, имеющих социально-психологические и профессиональные характеристики взрослых. То есть,  андрагогические принципы обучения рекомендуется применять по мере роста самосознания и ответственности обучающихся, при наличии у них жизненного опыта и определенной предварительной подготовки, особенно в области обучения. 
Кроме того, эти принципы наиболее адекватны в тех случаях, когда обучающиеся стремятся при помощи обучения достичь конкретные цели, причем в краткие сроки путем применения интенсивных форм обучения, а также при обучении по заочной и вечерней формам обучения. Все указанные факторы предопределяют успешное использование андрагогических основ обучения.
Обучение информатике должно во все большей степени базироваться на андрагогических основах и по мере возвышения общей цели обучения: от компьютерной грамотности к компьютерной культуре, когда можно во все большей мере использовать опыт и предварительную подготовку обучающихся и когда достигается все большая степень осознанности организации процесса обучения.
Наконец, использование андрагогических основ обучения целесообразно и эффективно при обучении компьютерным технике и технологии в профессиональных целях в зависимости от специфики деятельности обучающихся, что также позволяет опираться на профессиональный опыт обучающихся, определять совершенно конкретные цели обучения и достигать их в краткие сроки и в интенсивной форме.
Обучение информатике на андрагогических основах предусматривает: активное участие обучающихся в организации процесса обучения; индивидуализацию процесса обучения; развитие навыков самостоятельной деятельности, но также и умений групповой, командной работы; адаптацию содержания и форм обучения к образовательным потребностям конкретных обучающихся; развитие высокой степени заинтересованности в результатах обучения.
Следствием использования андрагогических основ обучения взрослых обучающихся является повышение эффективности обучения информатике.

А.А. Карпова, Е.К. Хеннер 
Пермский региональный институт педагогических информационных технологий, Пермский государственный педагогический университет

ИЗУЧЕНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ КАК СРЕДСТВО ПРОФЕССИОНАЛИЗАЦИИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ 
УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ

При отборе содержания обучения будущих учителей информатики необходимо учитывать перспективные направления ее развития. Одним из таких направлений являются геоинформационные технологии. Геоинформационная технология – совокупность приемов, методов и способов продуцирования, обработки, хранения, передачи информации, привязанной к поверхности Земли. Информационные системы, хранящие эту информацию, позволяющие ее актуализировать, сопоставлять, использовать для решения прикладных задач, называются географическими информационными системами, или геоинформационными системами (ГИС) [1]. Несмотря на то, что в России геоинформационные системы начали создавать относительно недавно, сейчас наблюдается стремительный рост количества областей применения ГИС, и это доказывает, что ГИС-технологии являются мощными и перспективными.
Причины возникновения ГИС, в основном, связывают с необходимостью перехода от бумажных карт к автоматизированным системам. Во-первых, существует проблема привязки большого объема информации к географической карте; во-вторых, часть данных, отображенных на бумажной карте, быстро меняется с течением времени и требует постоянного обновления. В геоинформационных системах осуществляется взаимосвязанная работа электронной карты с базами данных. Однако это не означает, что геоинформационные системы предназначены только для географии. ГИС применяются везде, где необходимо работать с информацией привязанной, к конкретному участку Земли: управление земельными ресурсами, экология, службы экстренного реагирования, бизнес, сельское хозяйство, транспорт, строительство и др. 
В большинстве случаев, применение ГИС-технологии не требует специализированных знаний в области географии, географические данные служат лишь базой решения большого числа прикладных задач [2]. Будущему учителю информатики, выполняющему функцию проводника информационной культуры в другие предметные области, необходимы, помимо овладения содержанием школьного курса информатики, знания в этих областях и умения осуществлять межпредметные связи для формирования системы знаний учащихся. В связи с этим, изучение геоинформационных систем должно стать важным элементом в процессе предметной подготовки учителя информатики. Приобретенные знания в области ГИС-технологий будущий учитель информатики может применять в школе как при профильном обучении (прежде всего, в гуманитарном и социально-экономическом профилях), так и при углубленном изучении информатики (технологии обработки пространственных данных) [3]. 
Рассматривая ГИС как автоматизированную информационную систему, обеспечивающую сбор, хранение, передачу, отображение и обработку координатно-привязанных (пространственных) данных, будущие учителя информатики получают первоначальные сведения о ней в рамках обязательного курса «Информационные системы». При этом, учитывая ознакомительный характер изложения, целесообразней использовать не профессиональную ГИС, а учебный аналог-имитатор, воспроизводящий базовые функции инструментальных ГИС. В качестве такого имитатора может быть использована программа Geo-Perm2000, созданная группой авторов (Князев А.В., Карпова А.А., Хеннер Е.К) [6]. Однако из-за необъятности материала и ограниченности количества часов, выделенных на курс «Информационные системы», времени на изучение, и тем более, освоение ГИС-технологий явно не достаточно.
Повысить уровень профессиональной подготовки будущих учителей информатики в области информационных систем можно введением в процесс обучения спецкурса «Геоинформационные системы». Такой спецкурс включен, к примеру, в учебные планы двух педагогических вузов г.Перми в качестве элективного курса блока предметной подготовки учителей информатики. 
Изучение указанного спецкурса позволяет студентам закрепить и расширить полученные ранее базовые знания об информационных системах. ГИС одна из разновидностей информационных систем, но современные ГИС сочетают в себе черты других автоматизированных информационных систем: управления, автоматизированного проектирования, документационного обеспечения, научных исследований, картографических и др. В данном спецкурсе, в частности, определяется место ГИС среди других информационных систем и рассматривается их взаимосвязь.
Спецкурс «Геоинформационные системы» интегрирован с другими дисциплинами учебного плана («Системное и прикладное программное обеспечение», «Компьютерная графика», «Компьютерное моделирование» и др.) и требует следующего предварительного уровня подготовки студентов: 
•	знакомство с аппаратным обеспечением персонального компьютера; 
•	основы работы в многозадачной операционной системе Windows; владение навыками работы с программами общего назначения; 
•	начальное знакомство с технологией проектирования и работой с базами данных.
В процессе изучения данного курса студенты узнают о существующих ГИС и ГИС-технологиях, о принципах создания ГИС разных видов, о современных технологиях работы с пространственными данными и их обработки. Большое внимание в курсе уделяется возможностям, предоставляемым одной из профессиональных инструментальных программой для создания ГИС (нами используется для этой цели программа ArcView3.2). С учетом профессиональной ориентации педагогических вузов, в курсе освещаются и вопросы, связанные с ГИС-образованием.
Цели курса:
•	выработка теоретических знаний об основных концепциях построения ГИС;
•	выработка практических навыков работы с современными ГИС;
•	освоение технологии проектной работы.
Задачи курса:
•	дать студентам общее представление о назначении и способах использования ГИС разных видов; 
•	раскрыть принципы хранения и редактирования изображений, способов проектирования и создания хранилищ информации пространственных данных, основ системного анализа;
•	познакомить с одной из программ – инструментальных сред разработки ГИС;
•	создание ГИС-проекта на основе такой программы.
Спецкурс предусматривает возможность изучения его содержания с различной степенью полноты. Объем изучаемого материала можно варьировать и, соответственно, определять степень углубления и расширения курса в зависимости от различных условий.
Содержание курса
Введение в ГИС. Виды информационных систем и их назначение (АСУ, САПР, информационно-поисковые системы, экспертные системы, АСНИ). СУБД и базы данных. Определение ГИС. Причины возникновения и история развития ГИС. Место ГИС среди других автоматизированных систем.
Сферы применения ГИС. Области применения ГИС. Внедрение ГИС в образование. Примеры применения ГИС в вузах. Перспективы развития ГИС-образования.
Организация пространственных данных. Введение в понятие пространственных данных. Векторная и растровая модели данных. Понятие объекта. Понятие слоя. Системы координат. Типы проблем и задач, связанных с пространственной информацией. Категории пространственных проблем.
Составные части ГИС. Аппаратное обеспечение ГИС. Программное обеспечение ГИС. Обязательные компоненты ГИС. Графические и тематические базы данных. Круг основных задач, которые решает ГИС.
Ввод графической информации в ГИС. Устройства ввода. Подготовка карты и процесс оцифровки. Методы ввода растровых и векторных данных. Способы ввода. Выбор способа ввода.
Хранение и редактирование пространственных данных. Важность редактирования базы данных ГИС. Обнаружение и устранение ошибок разных типов. Преобразование проекций. Сшивка листов. Конфляция. Покрытия-шаблоны.
Пространственный анализ. Введение в пространственный анализ. ГИС как средство принятия решений. Арифметические и геометрические функции. Сетевой анализ. Анализ перекрытий. Выделение объектов в новый слой. Принципы работы с базой данных ГИС.
Инструментальные средства ГИС. Представление о ГИС как об инструментальном средстве. Классификация технических и программных средств. Обзор профессиональных и настольных ГИС (Intergraph, WinGIS, Arclnfo, Maplnfo, GeoDraw, ArcView и др). Практическое знакомство с  одной из настольных инструментальных сред разработки ГИС.
ГИС-продукты. Рынок популярных ГИС-продуктов и их применение («Все города России», «Карта Москвы», «Атлас мира» и др.).
В процессе обучения будущих учителей информатики на спецкурсе можно использовать следующие организационные формы: лекции, семинары, лабораторные занятия, самостоятельная работа. Формой контроля является зачет, который предполагает написание реферата по ГИС и создание ГИС-проекта, решающего конкретную прикладную задачу из выбранной сферы практической деятельности (примерный перечень тем рефератов и проектов приведен ниже). Изучение конкретной среды разработки ГИС и выполнение проекта осуществляется на лабораторных работах, темы проектов обсуждаются на семинаре.
Самостоятельная работа студентов проводится в период сессии при подготовке к лекционным и лабораторным занятиям, а также при выполнении индивидуальных (контрольных) заданий или при написании реферата. В процессе самостоятельной работы студенту ставятся следующие задачи:
•	углубление теоретических знаний, связанных с ГИС-технологиями путем изучения специальной литературы и поиском информации в сети Internet;
•	выполнение контрольной работы по геоинформационным системам или написание реферата по одной из выбранных тем;
•	подготовка материалов и компьютерная реализация собственного ГИС-проекта.
В качестве обязательных элементов работы над проектом являются: 
1.	Сканирование или создание графического изображения (карты, схемы или др.).
2.	Создание объектов в виде точек, линий или полигонов.
3.	Работа с базой данных: проектирование, ввод, манипулирование данными, создание запросов.
4.	Умение выполнять пространственный анализ.
5.	Создание отчетного документа.
Примерная тематика ГИС-проектов
1.	ГИС в образовании (решение прикладных задач по внедрению ГИС в общеобразовательную школу, колледжи и вузы).
2.	ГИС для географии (истории, ОБЖ, биологии и др.). 
3.	ГИС в борьбе с преступностью.
4.	ГИС на транспорте.
5.	ГИС служб экстренного реагирования. 
6.	Применения ГИС для торговли недвижимостью
7.	Туристические ГИС.
8.	ГИС в экологии.
Примерные темы рефератов
1.	Геоинформационные системы. Требования к ГИС. Объекты ГИС.
2.	Типы данных в ГИС. Геометрические данные. Векторные данные. Растровые данные. 
3.	ГИС и картографическая система: основные черты и отличительные признаки. 
4.	ГИС и САПР их сходства и различия.
5.	Классификация ГИС по областям применения и функциональному наполнению.
6.	ГИС для пространственного моделирования.
7.	Основные функции ГИС. Обработка и анализ пространственных данных. Вывод пространственных данных. Создание отчета. 
8.	Сбор пространственных данных. Оригинальные методы сбора данных. Геодезические измерения. Тахеометрия. Ортогональная съемка. Измерения системой GPS (Global Positioning System).
9.	Вторичные методы сбора информации. Сравнение ручной и автоматической дигитализации. Сканирование. Конверсия векторно-растровая и растрово-векторная. 
10.	Источники данных. Карта, план, схема. Другие виды карт. Фотоплан и фотосхема. 
11.	Моделирование данных. Неупорядоченные пространственные данные. Геометрические и тематические модели. Структурирование пространственных данных. Генерализация.
12.	Геометрическое моделирование. Геометрические запросы.
13.	Топологическое моделирование. Топологические основы построения ГИС. Топологические запросы.
14.	Тематическое моделирование. Общая взаимозависимость в тематическом моделировании. Тематические запросы.
15.	Современное значение ГИС. Практическое применение. Техническое развитие и научные исследования. Перспективы ближайшего будущего.
16.	Экономика ГИС проекта. Методики расчета экономического эффекта внедрения ГИС. Бизнес-план создания ГИС.
17.	Классификация ГИС по назначению, территориальному охвату, масштабу.
18.	Экспертные системы: основные понятия и определения. Связь экспертных систем с ГИС.
19.	Обзор программных средств, обеспечивающих создание и использование ГИС в образовании.
20.	Информационное обеспечение школьной ГИС.
Данный спецкурс может ориентировать студента на дальнейшую исследовательскую и методическую работу в области ГИС в рамках курсовых и дипломных проектов.
Литература 

1.	Воронина О.В. Изучение геоинформационных технологий в курсе информатики в педагогическом вузе // Математика и информатика: наука и образование. Межвузовский сборник научных трудов. Ежегодник. Выпуск 1. – Омск: Изд-во ОмГПУ, 2001. – С. 286-288.
2.	Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 288 с.
3.	Карпова А.А. Геоинформационные системы в школе // Информатика в школе: Тез. докл. VII обл. науч.-метод. конф. «Рождественские чтения». 9-10 января 2003 г. Пермь. – Пермь: Изд-во ПРИПИТ, 2003. – С.33-34.
4.	Роберт И.В. Перспективные исследования в области информатизации образования в России // Информационные технологии в образовании: Сборник научных трудов. Выпуск 2/ Под ред. М.П. Лапчика, О.Н. Лучко. – Омск: Изд-во ОмГПУ, 1999. – С. 3-10.
5.	Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К. Информатика. – М.: Академия, 1999. – 816 с.
6.	Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К. Практикум по информатике. – М.: Академия, 2001. – 608с.
7.	Майкл Н. ДеМерс. Географические информационные системы. – М.: Изд-во «Дата+», 1999. – 490 с.
8.	Коновалова Н.В., Капралов Е.Г. Введение в ГИС. – Петрозаводск: Изд-во ПГУ, 1995. – 148 с.

Л.Н. Макарова, И.А. Шаршов, Т.К. Гапонова 
Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина 

КОМПЬЮТЕРНАЯ КУЛЬТУРА БУДУЩИХ СПЕЦИАЛИСТОВ 
В КОНТЕКСТЕ ИХ ЛИЧНОСТНОГО РАЗВИТИЯ 

Работа выполнена при поддержке НТП Министерства образования РФ

К выпускнику школы, а затем и студенту высшего или средне-специального учебного заведения предъявлялся ряд требований, отвечающих обязательному минимуму содержания курса информатики.
В соответствие с ними студент должен знать:
•	основные понятия электронно-вычислительной техники: алгоритм, программа, архитектура ЭВМ; основные принципы ее применения [4];
•	основные алгоритмические структуры [4];
•	язык программирования высокого уровня [3], [4].
Студент должен уметь:
•	пользоваться программным обеспечением широкого профиля: текстовым редактором, графический редактор, электронные таблицы, базы данных и т.д. [5], [9];
•	использовать специализированное программное обеспечение, ориентированное на конкретную специальность [7].
Но уже к началу 90-х годов задача всеобщей компьютерной грамотности становится второстепенной: в педагогику и методику вводится качественно новое понятие «информационная культура», а также «информационная культура студента» (ИКС); при этом все чаще отмечается существенное различие в преподавании информационных дисциплин студентам гуманитарных и естественно-научных специальностей, делается упор на информатизацию и компьютеризацию именно гуманитарного образования [2].
Кроме того, часть психолого-педагогической и методической литературы этого времени была посвящена исключительно вопросам содержания нового понятия, его структуры, в которую, кроме компьютерной грамотности как необходимого условия формирования и развития информационной культуры студента, зачастую включались следующие компоненты:
•	культура чтения;
•	библиотечная культура;
•	библиографическая грамотность;
•	аудиовизуальная культура [1].
Разумеется, появление более совершенной компьютерной техники, возникновение компьютерных коммуникаций, а также нового прикладного программного обеспечения привело к изменениям содержания дисциплин, направленных на повышение уровня компьютерной грамотности. Вследствие этого, программы курсов информационного цикла усложнялись, к вышеперечисленным темам добавились вопросы изучения операционных систем, возможностей Internet и электронной почты.
В связи с этим вполне правомерно возникновение следующих вопросов: каково же реальное положение дел; имеют ли современные студенты необходимую подготовку, понимают ли достоинства и недостатки использования компьютера в различных сферах человеческой деятельности, осознают ли последствия компьютеризации общества, т.е. в какой степени решены поставленные более десяти лет назад задачи всеобщей компьютерной грамотности? 
Для ответа на эти и другие вопросы в Тамбовском государственном университете  им. Г.Р. Державина в 2001-2002 г.г. было проведено исследование, в котором приняли участие студенты первого курса гуманитарных (1 группа – 130 чел.) и естественно-научных (2 группа – 97 чел.) специальностей. К первой группе относятся студенты-филологи, журналисты, историки, социальные педагоги (будем называть их в дальнейшем “гуманитариями”); вторая группа представлена студентами, обучающимися по специальностям «физика» и «математика» (их будем называть “техниками”). 
Безусловно, наличие широких функциональных возможностей компьютера и компьютерных технологий привело к тому, что электронно-вычислительная техника стала практически незаменима во всех сферах человеческой деятельности, и необходимость ее использования в большинстве своем осознается студентами: так считают 64,62% студентов-гуманитариев и 77,32% студентов технических специальностей. Но, несмотря на это, немногие студенты применяют компьютер для решения учебных задач, для более масштабного поиска необходимой информации, для ее обработки. 
 Как и предполагалось, лишь малая часть студентов (8,46% гуманитариев и 5,15% техников) постоянно  используют  компьютер в своей учебной деятельности; при этом студенты первой группы, по роду специальности, больше времени уделяют работе с законодательной базой, электронными энциклопедиями, студенты второй группы – программированию, но и те, и другие постоянно работают с Internet, электронной почтой, используют компьютер для поиска и хранения информации, подготовки печатных работ, развлечений. Только для написания и распечатки рефератов, докладов и других письменных работ (реже для поиска информации в Internet) применяют компьютер 21,65% студентов-техников и 19,23% гуманитариев, но пользуются они такой услугой достаточно часто. Но, к сожалению, значительная часть студентов независимо от профиля получаемой специальности, пользуются компьютером редко, исключительно на занятиях информатики: такой ответ был получен от 73,2% студентов технических и 72,31% гуманитарных специальностей (процентные соотношения полученного результата изображены на диаграмме 1). 
Такая неблагоприятная ситуация, в большинстве своем, складывается либо из-за отсутствия ЭВМ дома (хотя большинство студентов имеют возможность самостоятельной работы в компьютерном классе во внеурочное время), либо из-за нехватки необходимых для этого знаний. Последнее предположение находит подтверждение в ответах студентов на следующий вопрос: «Оцените, пожалуйста, свой уровень знаний информатики, компьютера и компьютерной техники (по десятибалльной системе)». 

	
Диаграмма 1. Соотношение частоты использования компьютера и компьютерной техники студентами технических и гуманитарных специальностей в учебной и профессиональной деятельности	

Большая часть отвечающих, считая имеющийся у них запас знаний такого рода недостаточным, оценили  свой уровень знаний на 5 и менее баллов; такой ответ дали 85,57% студентов-техников и 86,92% студентов-гуманитариев. 12,37% студентов гуманитарных и 11,54% студентов естественно-научных  специальностей  поставили себе  оценку, попадающую  в  диапазон  от  6 до  8 баллов, и всего лишь  2 студента второй группы поставили себе наивысшую оценку (таблица 1). 

Таблица 1	
	Число выборов
(техники)	Число выборов
(гуманитарии)	
0	7	6	
1	7	11	
2	16	23	
3	24	34	
4	12	15	
5	17	24	
6	4	6	
7	6	8	
8	2	1	
9	0	0	
10	0	2	
Не знаю	2	0	
Средний балл	3,36	3,53	

При этом следует отметить тот факт, что средний показатель уровня компьютерной грамотности, по мнению самих студентов, относительно невысок; причем, наблюдаемая тенденция характерна и для гуманитариев, и для техников. Кроме того, одна и та же оценка, выставляемая себе студентами гуманитарных и технических специальностей, подразумевает владение различным уровнем знаний, умений и навыков. Последнее объясняется на наш взгляд тем, что оценка, скорее всего, ставилась путем сопоставления имеющегося объема знаний тому объему, который дает преподаватель, а не от сравнения собственного уровня компьютерной грамотности общепринятым нормам, к которым студенты технического профиля, несомненно, ближе. Таким образом, можно предположить, что студенты технических специальностей при ответе на данный вопрос были более объективны.
Слабое знание компьютера как объекта, орудия труда свидетельствует не только о невысоком уровне компьютерной грамотности, но и ведет к ухудшению физического состояния пользователей (возвращаясь к результатам исследования, заметим, что 37,69% студентов гуманитарных специальностей и 31,96% студентов технических специальностей отмечают снижение зрения, развитие  гиподинамии). Поэтому необходимо обращать большее внимание студентов на соблюдение техники безопасности, на учет эргономических требований по отношению к программному (например, требования к сочетанию цветов знака и фона, расположению информации на экране монитора и т.д.) и техническому обеспечению, (прежде всего требования, предъявляемые к мониторам: мерцание изображения, яркий видимый свет, блики и отраженный свет, ультрафиолетовое излучение, статическое электричество, электромагнитные поля НЧ, рентгеновское излучение и т.д.) [10].
Вполне вероятна и общая деградация человека компьютерного поколения, такую возможность допускают 29,23% гуманитариев и 28,87% студентов-техников, имея в виду увеличение доли опосредованного общения (общение через компьютер или только с компьютером), снижение интеллектуального уровня (уменьшение объема прочитанных книг, неспособность к логическому мышлению, устным вычислениям). В данном случае необходимо учитывать особенности компьютера, посредством которого осуществляется влияние на психику человека: его эмоции, настроение, восприятие окружающего мира, т.е. средство опосредованного воспитания. В противном случае вероятны проблемы психического здоровья личности: на их возникновение обратили внимание 15,38% студентов-гуманитариев и 11,34% студентов естественно-научных специальностей. 
Опираясь на итоги проведенного исследования, а также публикации, появившиеся сравнительно недавно в научной литературе и общественной прессе, можно сделать вывод, что проблема психического здоровья студентов состоит, главным образом, в неконтролируемом влиянии на психику человека виртуальной реальности как продукта, порожденного посредством компьютерной техники и компьютерными технологиями (компьютерные игры, Internet), а также в неоднозначности характера воздействия самой компьютерной техники на личность. 
Крайние случаи этого воздействия трактуются либо как «компьютерофобия» или «компьютерная тревожность» (полное неприятие, боязнь компьютера, эмоциональный дискомфорт), либо как «компьютерная наркомания» или «аддикция» (абсолютная зависимость, чрезмерное увлечение деятельностью, при которой ожидаемый результат отходит в сознании человека на задний план и само действие занимает все внимание; персонификация компьютера, который воспринимается как живой организм). Результатами влияния такого рода факторов являются перевозбуждение, раздражительность, нарушения сна, гиперактивность, агрессивность подрастающего поколения и, как следствие, наблюдается появление семейных проблем, проблем в общении со сверстниками, неприятности в учебе.
Кроме того, слепая вера во всемогущество компьютерной техники и компьютерных технологий не позволяет правильно оценить их возможности, поэтому наблюдаются две противоположные ситуации: либо студенты до сих пор с боязнью относятся к ЭВМ (что мешает им пользоваться всеми преимуществами, затрудняя обработку различной информации, лишая важного источника данных), либо они полностью полагаются на бездумную машину (и перестают самостоятельно думать, вычислять, читать литературу различного характера). 
Безусловно, назрела необходимость изменения взглядов на восприятие компьютера и программных продуктов, «порожденных» им, т.к. для некоторых студентов, пользующихся результатами компьютерной революции, компьютер – не просто механизм, а является фактически членом семьи, лучшим другом. Очевидно также, что влияние на психику студентов (компьютерная  и Internet-зависимость) ведет за собой увеличение времени работы, что, в свою очередь, сказывается уже на физическом состоянии личности.
Неверное отношение к несуществующему, виртуальному миру, порожденному компьютерными технологиями, привело также к появлению компьютерных преступлений (создание и распространение компьютерных вирусов, компьютерное «пиратство»), которые вследствие незнания законодательства, немногие воспринимают всерьез (лишь 5,38% студентов-гуманитариев и 4,12% студентов-техников заметили этот факт); немногие осознают важность соблюдения этических норм и правил в ходе, например, общения посредством Internet, электронной почты (такую проблему отмечают 3,08% гуманитариев и 1,03% студентов-техников).
В самом деле, многих талантливых программистов, частью которых, очевидно, являются современные студенты, владеющих компьютером в совершенстве и создающих совершенные по техническим возможностям, дизайнерскому оформлению программные продукты, совершенно не интересует нравственные показатели содержательной стороны их творчества. В итоге появляются жестокие компьютерные игры и Internet-сайты, содержащие непристойную, агрессивную или лишенную всякого смысла информацию (непосредственно и, главное, отрицательно влияющую на психику). С другой стороны, нельзя не отметить, что такого рода компьютерные продукты порождаются все возрастающим спросом пользователей. Возможна и обратная связь, а именно, устранение следствия (наличия некачественной компьютерной продукции) каким-то образом повлияет на причину (изменение отношения к работе с компьютерными технологиями и ее результатам).
Необходимо отметить, что полученные нами данные коррелируют с результатами аналогичного опроса, приведенными в книге И.В. Соколовой «Социальная информатика (социологические аспекты)», где, кроме изложенных, были выделены проблемы увеличения безработицы, появления технологической зависимости, дегуманизации жизни [8].
Какова же причина возникновения столь серьезных социальных и личностных проблем даже среди людей, имеющих достаточно высокий уровень компьютерной грамотности, не говоря уже об обычных пользователях; каким образом можно предотвратить развитие столь нежелательной тенденции, наблюдаемой в современном обществе и, в частности, в сфере студенческой молодежи?
Подводя итоги вышесказанному, следует сказать, что специфика обозначенных вопросов состоит в появлении двух взаимосвязанных факторов: полной свободы в действиях, предоставленной виртуальной реальностью, и пробелах в знаниях пользователей.
В самом деле, появившаяся неограниченная свобода напрямую ассоциируется с абсолютным отсутствием контроля, как внешнего, так и внутреннего (самоконтроля). В данном случае внешний контроль должен осуществляться либо посредством ограничения времени работы с ЭВМ, либо с помощью отбора компьютерной и Internet-продукции по качественным показателям (содержание, дизайн и т.д.). К сожалению, задача внешнего контроля практически неосуществима, т.к. ограничение доступа реализуемо только в условиях учебного заведения или домашних условиях (повсеместно открывающимся Internet-центрам это явно невыгодно, что противоречило бы цели появления таких заведений, да и немногие родители будут ограничивать время работы с ЭВМ своих детей-студентов), а законодательный контроль содержательной стороны информационных процессов, выполняемых посредством компьютерной техники и компьютерных технологий, не производится.
Кроме того, большинством студентов не осознается необходимость в осуществлении самоконтроля при работе с компьютерными и Internet-технологиями, т.к. будущие специалисты практически не знакомы с особенностями восприятия и силой влияния компьютерной техники (и продукцией, производимой посредством ее) на психику, физиологию человека. 
Следует с сожалением отметить, что в содержании учебных тем, изучаемых с целью формирования компьютерной грамотности, а впоследствии и информационной культуры, практически полностью отсутствуют вопросы, связанные с эргономикой, этикой, правовой стороной использования компьютеров и программных продуктов, созданных с их помощью. 
Хотя следует сказать, что, с одной стороны, включение этих вопросов в круг задач компьютерной грамотности, на наш взгляд, нецелесообразно, т.к. это понятие технологично по своему определению, а эргономический и этико-правовой аспекты имеют гуманитарную направленность. С другой стороны, выделять в структуре информационной культуры компонент, содержащий изучение научной организации труда с применением компьютерной техники, рассмотрение этическо-правовых норм и правил при использовании компьютерных технологий, отдельно от вопросов формирования компьютерной грамотности тоже нелогично, т.к. эти два блока вопросов явно взаимосвязаны. 
Следовательно, возникает необходимость введения нового компонента в структуру информационной культуры будущего специалиста, который сочетал бы и технологический, и этическо-правовой, и эргономический аспекты использования компьютера, компьютерных технологий и продукции, производимой с их помощью. Таким компонентом, по нашему мнению, должна выступать КОМПЬЮТЕРНАЯ КУЛЬТУРА СТУДЕНТА.

Литература

1.	Астафьева Н. Г., Перфилова 0.Б. Многоаспектный анализ понятия информационной культуры // Образование в регионе. Научно-методический журнал Тамбовского областного института повышения квалификации работников образования.  – 1998. – Вып. 2. – С. 128 - 132
2.	Бахтина О.И. Информатизация гуманитарного образования // Педагогика. – 1990. -  №1. – С. 34-39
3.	Гершунский Б.С. Компьютеризация в сфере образования: Проблемы и перспективы. – М.: Педагогика, 1987. – 264 с.
4.	Ершов А.П. Школьная информитика в СССР: от грамотности к культуре // Информатика и компьютерная грамотность. – М.: Наука, 1988. – С. 6 – 23
5.	Каймин В.А. От компьютерной грамотности к новой информационной культуре // Педагогика. – 1990. - №4. С. 70-71
6.	Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютерного обучения. – М.: Педагогика, 1988. – 192 с.
7.	Ситникова Н.А. Дидактические проблемы использования аудиовизуальных технологий обучения. – М.: Московский психолого-социальный институт; Воронеж: Изд-во НПО «МОДЭК», 2001. – 64 с.
8.	Соколова И.В.  Социальная информатика. – М.:  Издательство  МГСУ,  2002. – 256 с.
9.	Христочевский С.А. Компьютерная грамотность, что это такое? // Информатика и компьютерная грамотность. – М.: Наука, 1988. – С. 23 – 29
10.	http://medicinform.net/comp/comp_psych5.htm

В.А. Стародубцев
Томский политехнический университет

КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ: 
ЕДИНСТВО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЯВЛЕНИЙ И ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

	Необходимость применения информационных и мультимедийных технологий в учебном процессе является общепризнанной. Компьютерные анимационные и виртуальные модели стали частью электронных учебных пособий [1], опубликованы описания практикумов виртуальных лабораторных работ с использованием оригинальных авторских программ  [2-4] и специализированного программного обеспечения: пакетов MathCAD [5-7], LabView  [8], WorkBench  [9] и других. Появились лабораторные практикумы с удаленным доступом в Интернете  [10, 11]. Постепенное превращение математического моделирования из научного метода познания в средство решения инженерных и управленческих задач ставит вопрос о целесообразности введения  нового общенаучного курса, посвященного компьютерному моделированию природных и техногенных явлений, систем и объектов [12]. Знакомство с  [1-9] показывает, что в большинстве случаев используются дескриптивные модели, ориентированные на «раскрытие физического смысла исследуемых явлений» [13]. В ряде случаев практикумы перегружены теоретическим материалом, знакомство с которым пользователь должен подтвердить в программно организованном допуске к экспериментальной части работы (в процедуре тестирования). Целью эксперимента ставится подтверждение теории изучаемого явления или эффекта, его иллюстрация в форме функциональных зависимостей одних величин от других, в  виде модификации геометрии исследуемого объекта или других визуально наблюдаемых изменений характеристик явления (поля интерференции и т. п.). 
	Такое традиционное объяснительно-иллюстративное понимание роли компьютерных практикумов приходит в противоречие с приоритетами современного образовательного процесса.

Практикум как средство моделирования 
профессиональной деятельности
	Ускоренный характер развития человеческого познания, отмечавшийся многими исследователями, привел в середине ХХ века человечество к критической точке в эволюции человека как биологического вида: время информационного обновления человеческого общества стало меньше времени его биологического обновления  (смены поколений). Суммарный объем накопленной человеком информации (машинной, компьютерной) стал приближаться к объему его генетической информации [14]. В этих условиях в ближайшем будущем в развитых странах мира человек должен будет сменить, за активный период своей жизни, несколько (до 5) областей профессиональной деятельности [15]. По некоторым оценкам, 80% знаний, которые потребуются сегодняшним выпускникам вузов, еще никому не известны. Следовательно, естественным императивом воспитания членов нового информационного общества становится установка на самообразование, на овладение методологией инженерно-научного поиска и самостоятельного получения нового знания (информации).
	В этой связи выскажем мнение о педагогической роли компьютерных практикумов моделирования физических, химических, экологических или экономических процессов. По нашему мнению, главной целью лабораторно-практических занятий с использованием математических моделей и виртуальных приборов должно стать учебно-имитационное моделирование профессионально ориентированной, частично-поисковой деятельности по получению нового (для обучаемого) знания (как личностно опосредствованной и закрепленной информации).
	При таком подходе моделирование того или иного явления физики (химии, биологии, экологии и т.д.) становится одновременно средством освоения методологии научного поиска, инвариантного к содержанию предметных областей компьютерного анализа и имитации. Целевая установка на формирование потребности в самостоятельной познавательной деятельности, на поиск и получение новой (для субъекта) информации и знаний, требует модернизации традиционных форм поурочной системы организации учебного процесса. Задачей лабораторных практикумов (в том числе и компьютерных виртуальных лабораторных работ) по естественнонаучным дисциплинам становится не столько иллюстрация и подтверждение теоретически описанных взаимодействий, явлений или эффектов, сколько их открытие в самостоятельной деятельности, дидактически организованной преподавателем. Обучаемые сами должны обнаружить и описать на доступном для них уровне тот или иной эффект, явление, закономерность. На основании полученных знаний, учащиеся должны быть в состоянии сделать прогноз последствий для изучаемого явления или эффекта в новых условиях или для новых областей практического применения. Таким образом, помимо заданий наблюдательного, сравнительного, измерительного и экспериментального характера, в лабораторной работе должны присутствовать элементы, традиционно используемые на занятиях практических, то есть задачи проблемного характера, требующие для своего  решения рационально – логического мышления и (или) использования знаний для расчетов практически важных характеристик.
	Сказанное означает необходимость пересмотра методики выполнения учебных заданий, необходимости перехода от иллюстративно-объяснительной функции к инструментально-деятельностной и поисковой методике, способствующей развитию критического мышления, выработке навыков и умений использования получаемой информации, ее перевода в абстрактные формы, обобщению ее смыслового содержания.
	При конструировании практикумов виртуальных лабораторных работ, параллельно с созданием или адаптацией специализированного ПО, необходимо разрабатывать такую схему  постановки учебных заданий, которая являлась бы целостной системой последовательных этапов наблюдения явления, производства контролируемых воздействий и измерений соответствующих результатов эксперимента, использования их для прогноза возможных приложений или практического применения. 
В методических указаниях к выполнению работ теоретическая часть должна быть изложена по принципу дидактической достаточности (минимизирована), а экспериментирование должно быть доступно обучаемому без каких-либо ограничений. Знакомство с подробной теорией может быть рекомендовано для последующего закрепления и расширения самостоятельно полученных на лабораторно-практических занятиях знаний.

Возможные формы постановки заданий
	В качестве примера применения предлагаемого подхода рассмотрим некоторые учебные задания из практикума виртуальных лабораторных работ по курсу физики, разработанного в Институте дистанционного образования ТПУ.
	Введение к работе «Электронная оболочка атома водорода» представляет основные положения теории Резерфорда-Бора и содержит всего три формулы. Первая из них является формулировкой постулата о квантовании орбитального момента электрона, вторая представляет полную энергию электрона как сумму потенциальной и кинетической энергии. Третья формула выражает результат совместного решения первых двух уравнений для основного состояния электрона в атоме водорода. Приведено численное значение энергии основного состояния (- 13,6 эВ). 
	Приступая к выполнению экспериментальной части, учащийся изображает (в рекомендованном масштабе) диаграмму энергетических состояний в виде двух линий: уровня нулевого значения энергии и уровня основного состояния. В интервале между ними необходимо найти и обозначить положения уровней возбужденного состояния.
	Поиск таких состояний ведется с помощью трехмерной анимационной модели процесса фотовозбуждения электронной оболочки. Визуализируется виртуальное столкновение фотона (шарик-волна) с электронной оболочкой 1s состояния в виде нечетко ограниченной сферы. Если при выбранной пользователем энергии фотона условие возбуждения не выполняется, то шарик-волна свободно проходит электронное «облако», не меняя направления движения. 
	При «резонансе», в момент прохождения фотона через электронное облако, ее конфигурация изменяется, приобретая форму электронной оболочки в 2s, 2p, 3d состояниях, в зависимости от энергии кванта. Пребывание в возбужденном состоянии сопровождается звуковым сигналом (тон зависит от уровня возбуждения), после непродолжительного интервала времени оболочка приобретает форму основного состояния и в случайно выбранном направлении вылетает фотон. Такая модель учитывает междисциплинарные связи курсов физики и химии и позволяет перейти от механистического представления движения электрона как точечного объекта к движению (изменению) состояний электронной оболочки как целого. Очевидны и игровые элементы в использовании модели, повышающие мотивацию к работе.
	Первые два задания экспериментальной части посвящены поиску энергетических уровней двумя различными методами. В первом случае поиск ведется методом дихотомии, когда энергия фотона выбирается равной половине исследуемого интервала, затем – половине половины и так далее. Во втором задании поиск положения уровней ведется методом равных последовательных шагов. Результатом поисковых работ является энергетическая диаграмма атома водорода,  заполненная до шестого уровня. Требуется описать ее своими словами, отметив качественные характеристики. С помощью полученной диаграммы определяются численные значения энергии всех обнаруженных уровней, они представляются в виде таблицы сопоставления номера уровня и соответствующего ему значения энергии. 
	В третьем задании необходимо установить закономерную количественную связь между главным квантовым числом и величинами энергии уровней электрона в атоме водорода. Для этого рекомендовано дополнить таблицу строкой отношений энергии основного состояния к энергии состояний возбужденных. С учетом погрешности математического эксперимента (энергии фотонов округляются до десятых долей электрон-вольта), учащийся должен обнаружить квадратичную зависимость . Тем самым качественное описание дополняется найденной количественной связью. Имеется возможность проверки гипотезы квадратичной зависимости в дополнительном, проверочном эксперименте с фотонами, энергия которых уточняется до сотых долей электрон-вольта.
	Четвертое задание имеет целью практическое использование полученной диаграммы для предсказания характеристик видимого спектра излучения атома водорода. На диаграмме показываются переходы на второй уровень с выше лежащих и рассчитываются длины волн соответствующего излучения. Результатом выполнения задания является схема расположения линий излучения на шкале длин волн, причем необходимо обозначить (качественно) цвет всех линий. В заключение необходимо указать в отчете те приборы, которые необходимо использовать для проведения реального эксперимента по наблюдению спектра излучения возбужденных атомов водорода. 
Дополнительным материалом служат цветные карты распределения плотности вероятности для различных состояний электрона в атоме водорода и гиперссылка демоверсии практикума [16], позволяющая использовать ресурс Интернета для ознакомления с виртуальной экспериментальной установкой для наблюдения спектров излучения атомов водорода.
	Поставленные таким образом учебные задания позволяют обучаемому освоить различные способы поиска неизвестных значений в заданном интервале, использовать полученные результаты для установления закономерной связи между физическими величинами, а так же - для прогноза возможных эффектов и подготовки к реальному физическому эксперименту.
	В работе «Распад ядер урана в ядерном реакторе» использована анимационная модель «замедленного» виртуального распада изотопа урана, вызванного столкновением с нейтроном. При отображении процесса массовые и зарядовые числа осколков выбираются в соответствии с реально протекающими реакциями. Целью первого задания является наблюдение и фиксация последовательного ряда событий распада с проверкой выполнения законов сохранения зарядового и массового чисел в каждой из реакций. Затем, используя таблицу Менделеева и диаграмму А-Z существующих в природе изотопов, учащийся должен найти конечные продукты распада ядер урана на примерно одинаковые дочерние ядра. В качестве прогноза предлагается представить в отчете качественный вид массового спектра возможных продуктов деления. 
Во втором задании проверяется гипотеза о преимущественном делении ядер урана в реакциях захвата нейтронов на примерно одинаковые изотопы-осколки. Для этого выполняется имитация работы спектрометра и на экране постепенно строится гистограмма двуцентрового распределения масс осколков. Используя полученные данные обучаемый описывает своими словами гистограмму и определяет количественную меру асимметрии распределения осколков деления по массам. В качестве самостоятельной дополнительной работы рекомендуется Интернет-адрес [16] для управления работой виртуальной модели газового ядерного реактора. Свои выводы и суждение о работе с использованием Интернет-ресурса учащийся представляет в итоговом отчете.
В работе «Движение иона в магнитном и электрическом полях» визуализируется траектория движения заряженной частицы в различных вариантах суперпозиции полей. Аннотация к работе актуализирует мнемоническое правило левой руки и определяет силу Лоренца как центростремительную, вызывающую движение заряженных частиц по криволинейным траекториям. Выводов формул для параметров траектории не приводится, их необходимо получить в результате анализа данных компьютерного эксперимента. Целью учебных заданий является установление закономерной связи параметров траектории (радиуса в первом задании и  шага спирали во втором)  с величинами массы, заряда, индукции магнитного поля и скорости влета в область магнитного поля. Для измерений относительных размеров шага спирали или ее радиуса используются виртуальные линейки, перемещаемые пользователем по экрану. Учащиеся последовательно изменяют значения параметров моделирования, фиксируют качественно и количественно наблюдаемые изменения и, в конечном счете, открывают функциональные зависимости R=f(q,m,V,B) и L=f(q,m,V,B,α). 
В качестве обобщения и применения полученных закономерностей в новых условиях, учащиеся прогнозируют изменения траектории движения иона при его попадании в область пространственно неоднородного магнитного поля.
 Эффекты, вызванные действием дополнительного, различным образом ориентированного электрического поля исследуются в последующих заданиях. При этом сначала требуется графически представить ожидаемую форму траектории, а затем произвести компьютерное моделирование, с обсуждением полученных зависимостей в отчете по работе. Справочные материалы содержат иллюстрации движения заряженных частиц в магнитосфере Земли и в камерах различных ускорителей.
В работе «Фигуры Лиссажу» учащиеся исследуют не только классические фигуры, фиксируемые при сложении гармонических колебаний, но так же изучают особенности, вызванные затуханием колебаний, открывают для себя правило Лиссажу. Наряду с этим, предлагается исследовать ложные фигуры, получаемые при неправильном выборе шага компьютерного интегрирования процесса движения.   Тем самым развивается критическое отношение к результатам компьютерного эксперимента, показывается необходимость тщательного планирования его. В этом же задании, предлагается найти необычную форму графического результата и дать ему образное название. (Некоторые из названий, отражающие развитость  ассоциативного мышления конкретных студентов: «кабачок», «лестница», «красная шапочка», «танец с веерами», «галактика», «сталактиты в сердце»).
Целью выполнения одного из заданий в работе «Спектр теплового равновесного излучения» является «открытие» закона смещения Вина, когда компьютер выполняет функцию виртуального спектрометра, записывающего спектры излучения при различных значениях температуры нагретого тела.
При исследовании характеристик распределения Больцмана в поле тяготения планеты и в поле центробежных сил учащиеся используют полученные графики распределений для оценок условий дыхания в различных условиях или для практических рекомендация по выбору размеров центрифуги. 
Таким образом, в настоящее время имеется достаточные дидактические возможности для постановки проблемных ситуаций и поисковых заданий при использовании даже относительно простых и достаточно наглядных компьютерных моделей процессов и эффектов различной природы. 

Литература

1. Открытая физика. Ч.1, Ч.2. Полный интерактивный курс физики на компакт-диске / Под ред. С.М. Козелла. М.: ООО Физикон, 2002.
2. Стародубцев В.А., Малютин В.М., Чернов И.П. Методические аспекты использования ПК IBM и Macintosh при постановке вычислительных экспериментов в физическом практикуме //Известия вузов. Физика. – 1996. –  №7. – С.82-86.
3. Тослстик А.М. Применение компьютерных моделей  в физическом практикуме // Физическое образование в вузах. – 2001. – Т.6. – №4. – С.76-80.
4. Шидловский С.В., Раводин О.М., Шидловский В.С. Проблемно-ориентированный информационно-дидактический комплекс в условиях дистанционного образования / Проблемы и практика инженерного образования «Международная аккредитация образовательных программ».-Труды 5-ой Международной научно-практической конференции.-Томск: Изд-во ТПУ, 2002. – С.102.
5. Москаль Н.С., Заботина Н.Н. Применение пакта MATCAD в преподавании курса «Математическое моделирование» Компьютерные технологии в образовании, ComTech2001: Материалы 3-ей Всероссийской научной internet-конференции (ноябрь-декабрь 2001 года). Вып. 15. /Гл.ред. серии проф. А.А. Арзамасцев. Тамбов: Изд-во ТГУ им Г.Р. Державина, 2001. – С.32-35.
6. Дубнищева Т.Я., Рожковский А.Д. Опыт компьютерного моделирования лабораторного практикума по курсу «Концепции современного естествознания // Открытое и дистанционное образование: организация, технология, качество: Материалы всероссийской научно-технической конф. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. – С.102-105.
7. Поршнев С.В., Рыльцев Р.Е. Расчет параметров вынужденных колебаний линейных цепочек в пакете MathCAD // Информатизация образования – 2002. Сб. трудов всероссийской научно-методической конференции. Нижний Тагил, 2002. – С.198-207.
8. Чернов И.П., Муравьев С.В., Веретельник В.И., и др. Компьютерные лабораторные работы по физике на базе графической программной технологии //Физическое образование в вузах. – 2002. – Т.8. – №1. – С.78-85.
9. Ермоленко И.А. Виртуальный лабораторный практикум по схемотехнике на основе программы «Electronics Workbench» / Компьютерное моделирование 2002: Труды 3-ей международной научно-практической конференции. –  СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2002. – С.198-199. 
10. Малыгин Е.Н., Краснянский М.Н., Карпушкин С.В., Мокрозуб В.Г. Технология организации открытого удаленного компьютерного доступа к лабораторным ресурсам на базе среды программирования LabView // Информационные технологии. – 2001. – №8. – С.41-46. 
11. Зимин А.М. Автоматизированный лабораторный практикум с удаленным доступом в техническом университете  // Информационные технологии. – 2002. – №2. – С. 39-43.
12. Михалкин В. Новый общенаучный курс // Высшее образование в России. – 2002. – №5. – С.110-113.
13. Гладун А.А. Физика как культура моделирования// Физическое образование в вузах. – 1996. – Т.2. – №3.
14. Попов Л.Е., Слободский М.И., Постников С.Н. Методологическая педагогика – основа образования ХХI века // Материалы 6-ой Региональной научн.-практ. конференции.-Томск: Изд-во ТГУСУР, 2001. –  С.149-150.
15. Ускова Н.Н. Проблемы системы образования на этапе формирования нового информационного общества // Информатизация образования – 2002. Сб. трудов всероссийской научно-методической конференции. Нижний Тагил, 2002. – С.47-50.
16. Бессонов А.А., Дергобузов К.А. Пакет моделирующих программ «Физика атомного ядра»// XII конференция-выставка «Информационные технологии в образовании» Сб. трудов участников крнференции. Часть 3. –М.: Изд-во МИФИ, 2002. – С.19-21. http://www.csu.ru/ourprogram/dka/atomic/atomic_d.html

ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ ИНФОРМАТИКА

3’2003

РЕСУРСЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ

Я.А. Ваграменко 
Институт информатизации образования МГОПУ им. М.А. Шолохова
П.В. Самолысов 
Орловская региональная академия государственной службы

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ 
КАК ОБЪЕКТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, 
ЕЁ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И ТИПОЛОГИЯ

Важным этапом изучения любых явлений, в том числе экономических является их классификация, выступающая как система соподчинённых классов объектов, используемая как средство для установления связей между этими классами. Основой классификации являются существенные признаки объектов. Поскольку признаков может быть очень много, то и выполненные классификации могут значительно отличаться друг от друга. Любая классификация должна преследовать достижению поставленных целей. Выбор главной цели классификации определяет набор тех признаков, по которым будут классифицироваться объекты, подлежащие систематизации.
Цель нашей классификации – показать, что экономическая информация выступает, как декларативное знание в информационных технологиях, которые в свою очередь позволяют переходить экономической информации в новое состояние классов – процедурные знания.
Установление цели классификации позволило определить классификационные признаки и представить экономическую информацию в виде таблицы оптимизации по 8-и классам и 2-м уровням.
В связи с этим, предложенная классификация позволяет любую экономическую информацию ранжировать по нескольким параметрам с различных сторон моделизации экономического пространства. А, двухуровневая иерархическая детализация позволила вскрыть внутренние противоречия и борьбу противоположностей диалектических пар, приводящих к скачкообразному переходу из одного качества в другое: декларативные знания – процедурные знания, знания – информация, экономическая информация – информационные технологии.
Признаком, по которому проводилась классификация, является отношение, позволяющее определить экономическую цель информатизации, которая состоит в получении, обработке, хранении и применении информационного ресурса для повышения эффективности использования всех видов ограниченных экономических ресурсов.
Поскольку мы имеем дело с формализацией мышления, с классификацией известных классификаций, то была выбрана ключевая тактика поиска, основанная на независимой и параллельной классификации одного объекта (экономическая информация) по двум дополнительным уровням и сведение их в единое целое – систему экономической информации.

Так как, для того чтобы обнаружить порядок в принципах образования структур, уровнях иерархии, диалектических парах и тем самым выйти к исходным инвариантам, а также правилам обращения с ними, необходимо общее представление о схеме классификации, то по аналогии с маркетинговыми исследованиями мы предлагаем особую систему, которую определим следующим образом:
Система экономической информации – постоянно действующая система взаимосвязи людей, информационно-коммуникационных технологий и методических приёмов, предназначенная для сбора, классификации, анализа, оценки и распространения актуальной, своевременной и точной информации для использования её лицами принимающими решения (далее по тексту – ЛПР) с целью совершенствования планирования, претворения в жизнь и контроля за исполнением управленческих решений в информационно-экономической среде.
Вопросы внедрения информационных технологий в профессиональную деятельность особую актуальность приобретают для специалистов в области управления. Это обусловлено  специфическим характером деятельности данных специалистов, для которых информация является важнейшим ресурсом профессиональной деятельности, а информационные технологии выступают средством, обеспечивающим её эффективность, в связи, с чем можно выделить четыре вспомогательные системы, составляющие систему экономической информации.
Подсистема внутренней отчётности. 
У любой государственной и коммерческой структуры существует внутренняя отчётность, отражающая основные показатели деятельности, показатели текущего сбыта, суммы издержек, объёмы материальных запасов, движение денежной наличности, данные о дебиторской и кредиторской задолженности. 
Применение информационных технологий позволяет создать эффективную внутреннюю отчётность, способную обеспечить информационное обслуживание всех своих подразделений.
Собранная информация способна облегчить ЛПР принятие управленческих решений. Например, позволяет хозяйствующим субъектам повысить эффективность реализуемой стратегии конкуренции, вести мониторинг экономической ситуации.
Подсистема сбора внешней текущей информации. 
Представляет собой набор источников и методических приёмов, посредством которых ЛПР получают повседневную информацию о самых последних событиях, происходящих в коммерческой  среде.
Руководители получают внешнюю текущую экономическую информацию, читая книги, газеты и специализированные издания, беседуя с коммерсантами и их конкурентами, обмениваясь сведениями с руководителями других государственных структур и посредством информационных технологий.

Подсистема экономических исследований.
Экономические исследования – систематическое определение круга данных, необходимых в связи со стоящей перед ЛПР ситуацией, их сбор, анализ и отчёт о результатах.
В экономических исследованиях существуют три тенденции, которые принято рассматривать:
1. всё большая доступность коммерческих баз и банков данных;
2. рост использования информационных технологий;
3. ухудшение образа опросов среди опрашиваемых респондентов.
Подсистема анализа экономической информации. 
Набор совершенных методов системного анализа экономических данных и проблем экономики составляют основу любой подсистемы анализа экономической информации через статистический банк, банк моделей, объектно-структурный банк и банк знаний.
I. Статистический банк – совокупность современных методик статистической обработки информации, позволяющих наиболее полно вскрыть взаимозависимости в рамках подборки данных и установить степень их статистической надёжности.
Эти методики позволяют ЛПР получать ответы на вопросы такого типа:
–	Какова концентрация рынка?
–	По каким переменным лучше всего сегментировать рынок и сколько его сегментов существует?
–	Как отразится на покупателях и продавцах повышение цен на энергоносители?
–	Что представляют собой основные переменные, оказывающие влияние на конкурентоспособность на конкретном рынке товаров и услуг?
–	И т.п.
Информационная технология: пакеты прикладного программного обеспечения – категория программных средств, обращённых к пользователям персональных компьютеров, которые не обязаны уметь программировать или даже знать устройство машин.
Практическое применение: в основном, ориентировано на автоматизацию конкретных видов управленческой деятельности.
Экономическая ниша: область анализа внешней предпринимательской среды, проведение финансовых расчётов, моделирование социально-экономического положения общества и т.д.
II. Банк моделей – набор математических моделей, способствующих принятию более оптимальных управленческих решений ЛПР.
Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих некую реально существующую систему, некий реально существующий процесс или результат. Эти модели могут способствовать получению ответов на вопросы типа «а что, если?», «сколько?»,  «что лучше?» и т.д.
Информационная технология: система поддержки принятия управленческих решений – человеко-машинная информационная система, используемая для поддержки управленческих действий в ситуациях выбора экономической ситуации, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему представления и реализации всего процесса оценки и выбора альтернатив.
Практическое применение: планирование и прогнозирование для различных видов управленческой деятельности реальной сферы экономики.
Экономическая ниша: оказание помощи ЛПР на различных уровнях в неструктурируемых или слабо структурируемых экономических ситуациях выбора.
III. Объектно-структурный банк – представляет собой базисную парадигму методологии структурного анализа и формирования поля знаний. 
Основные постулаты этой парадигмы можно представить так:
–	Системность (взаимосвязь между понятиями).
–	Абстрагирование (выявление существенных характеристик понятий, которые отличают его от других).
–	Иерархия (ранжирование на упорядоченные системы абстракций).
–	Типизация (выделение классов понятий с частичным наследованием свойств в подклассах).
–	Модульность (разбиение задачи на подзадачи или «возможные миры»).
–	Наглядность и простота нотации.
Информационная технология: инженерия знаний – передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в компьютерной программе. 
Практическое применение: приобретение и накопление знаний; обработка и использование их. Этап приобретения и накопления знаний, заканчивается формированием базы знаний экспертной системы.
Экономическая ниша: инженерия знаний в сравнении с человеком, который непрерывно приобретает знания из своего собственного опыта в течение всей жизни, способна лишь систематизировать, проверить на непротиворечивость и надёжность те знания, которые получены инженером по знаниям.
IV. Банк знаний – совокупность экспертных характеристик конкретной предметной области, позволяющих оценить степень достоверности полученных результатов. 
Цель банка знаний – объяснить, порой противоречивые, теории, положения, законы и правила игры в век «информационной экономики» и развести понятия «информация» и «знания»:

Знания 	Информация	
Систематизированные, упорядоченные, устоявшиеся сведения	Сведения, такими свойствами не обладающие	
Теории, законы, положения и другие концепции	Фактические данные	
Сведения, относящиеся к области науки и техники	Сведения, используемые в обыденной жизни 
(донаучные сведения)	
Сведения, уже известные обществу или индивиду	Сведения, обладающие новизной	
Сведения, которыми располагает субъект	Всё то, что, так или иначе, зафиксировано в знаковой форме в виде документов	
Семантический ресурс практической деятельности	Семиотический ресурс теоретических предпосылок	
Базовый принцип информационно-коммуникационных технологий: «Технологическое отношение к знанию»	Базовый принцип информатики: «Познать – значит построить информационную модель»
	
«Неявные знания» – спутник познавательной деятельности человека	«Нечёткая информация» – прямой путь к информационному хаосу	
«Компьютерное отчуждение» неявных знаний устраняет барьеры между человеком и совокупным фондом накопленных человечеством профессиональных знаний	«Компьютерное структурирование» позволяет снизить хаотичность, т.е. непредсказуемость, поведения внутренних компонент информационной системы	

В общем: информация – это то, что поступает в наш мозг из многих источников и во многих формах и, взаимодействуя там, образует структуру знаний.
Информационная технология: экспертные системы – сложные программные комплексы, оперирующие со знаниями и аккумулирующие знания специалистов в предметной области управления экономикой с целью выработки рекомендаций, и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультации менее квалифицированных специалистов.
Практическое применение: случаи, когда ЛПР должно принимать решение, выходящее за рамки его компетентности. 
Экономическая ниша: решение задач с использованием методов системного анализа, исследования операций, математической статистики, прикладной математики, обработки информации.
Резюмируя вышеизложенное можно сказать, что разработана система экономической информации, в которой соблюдены следующие принципы построения и функционирования:
1. Соответствие. Обеспечивает функционирование объекта с заданной эффективностью. Критерий эффективности должен быть количественным.
2. Экономичность. Затраты на обработку экономической информации меньше экономического выигрыша на объекте при использовании этой информации.
3. Регламентность. Большая часть экономической информации поступает и обрабатывается по расписанию, со строгой периодичностью.
4. Самоконтроль. Непрерывная работа по обнаружению и исправлению ошибок в данных и технологиях их обработки.
5. Интегральность. Однократный ввод экономической информации и её многократное, многоцелевое, многофункциональное использование.
6. Адаптивность. Способность изменять свою структуру и закон поведения для достижения оптимального результата при изменяющихся внешних условиях.
Таким образом, предложенная классификация позволяет структурировать и типологизировать разнородные знания в единую образовательную сферу студентов.

В.В. Исаев, В.Ф. Мельников
Военный институт радиоэлектроники

ОПТИМИЗАЦИЯ  АЛГОРИТМОВ  УПРАВЛЕНИЯ  
В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ  ТРЕНАЖЕРАХ

Автоматизированные комплексы и средства различного назначения, как правило, представляют собой эргатические системы, эффективность которых существенным образом определяется уровнем сформированных интеллектуальных навыков и умений управления обслуживающего персонала. Одним из основных направлений формирования таких навыков и умений (умений и навыков умственных действий) в настоящее время является обучение с использованием автоматизированных тренажеров (АТ). В них реализуется адаптивное обучение [1], которое требует разработки соответствующих алгоритмов управления информационными моделями учебных элементов, адаптирующих содержание, объем, темп предъявления учебной информации к индивидуально-психологическим особенностям обучаемого, его ошибкам, действиям, качеству действий. Выбор параметров и разработка алгоритмов обучения в таких АТ (например [2]) производится, как правило, эвристическим путем на основе педагогического опыта и интуиции обучающего. В то же время оптимизация управления возможна только на основе моделирования.
	Целью настоящей статьи является разработка аналитической модели процесса обучения с учетом достоверности данных контроля обученности, синтез на ее основе алгоритмов адаптивного управления обучением в АТ и оценка их эффективности.
	Необходимо отметить, что динамический стохастический характер взаимодействия обучаемого и АТ в процессе научения, а также его зависимость от последовательности действий входящих в систему объектов не позволяют воспользоваться статистическими методами для адекватного представления процесса, так как семейство распределений наблюдаемых процессов, выступающее исходным в задачах математической статистики, становится зависящим от неизвестных решающих правил, то есть от синтезируемых алгоритмов действий объектов системы. В адаптивных системах недопустимо постулировать нормальное, релеевское или иное распределение наблюдаемых реализаций, их можно задавать только в связи со стратегиями объектов системы. Определенные преимущества в этом направлении предоставляет развиваемый в рамках теории управляемых случайных процессов метод [3], который позволяет описывать случайный процесс в системе адаптивных взаимодействующих объектов и дает удобную для вариационных целей связь распределения этого процесса с операторами объектов. 
Процедура  обучения  включает    сеансов (цикл) тренировки. В каждом t-м сеансе обучаемому представляется для решения (отработки навыка умственного действия) серия обучающих воздействий (информационных моделей учебного элемента), сложность которых лежит в пределах s(xt)s/2, где xt – номер градации сложности обучающего воздействия, s – величина интервала наращивания сложности обучающих воздействий. При этом под сложностью обучающего воздействия понимается объективная характеристика предлагаемой к решению задачи, показывающая принципиальную возможность ее разрешения и имеющая индивидуальную меру выраженности. Например, для класса АТ классификации источников радиоизлучений [4] под сложностью может пониматься степень разброса засечек источников радиоизлучения одного радиоэлектронного объекта, при этом мерой сложности может выступать вероятность нахождения данных засечек в пределах заданной зоны. Сложность s находится в пределах интервала (0;1), причем сложность, стремящаяся к нулю, характеризует обучающее воздействие, не представляющее трудности для разрешения обучаемым любого уровня подготовленности, стремящаяся к единице – невозможность решения любым обучаемым. Если мера носит другой, отличный от вероятностного, смысл, то сложность может быть приведена к интервалу (0;1) соответствующей нормировкой. В этом случае обученность, характеризующая уровень овладения навыками, способность обучаемого решать с требуемым качеством обучающие воздействия заданной градации сложности, находится в пределах того же численного интервала.
В результате выполнения учебных заданий t-го сеанса обучаемый либо переходит в состояние обученности s(yt+1)=s(xt), т.е. у него формируется умственный навык решения задачи средней сложности s(xt) с допустимыми ошибками, либо остается в прежнем состоянии s(yt+1)=s(yt)=s(xt)-s, при этом в течении t-го сеанса подсистема контроля обученности АТ на основе анализа результатов выполнения серии заданий t-го сеанса получает оценку s(zt+1) обученности s(yt), достигнутой обучаемым к началу t-го сеанса. Каждой степени обученности тренирующегося s(yt) соответствует своя сложность обучающего воздействия s(xt), на одну градацию превышающая уровень обученности s(xt)~s(yt)+s, которая рационализирует процесс усвоения умственного действия и повышения обученности. Действительно, если сложность обучающего воздействия не превышает уровня подготовки (обученности), то обучаемый перестает совершенствовать интеллектуальные навыки, что ведет к бесполезным затратам времени. Если же сложность обучающего воздействия существенно превышает уровень подготовки обучаемого, то повышение его обученности маловероятно и время на его подготовку тратится нерационально, так как он не готов к решению подобных задач. Цель цикла тренировки состоит в переводе обучаемого из состояния начальной обученности sнач в состояние заданной обученности sзад за минимальное время.
Для формализации процедуры обучения будем называть обучаемого объектом Y, при этом его состояние yt в t-м сеансе обучения определяется градацией сложности обучающего воздействия, которое он в состоянии разрешить с допустимыми ошибками; подсистему контроля обученности автоматизированного тренажера формирования интеллектуальных навыков – объектом Z, состояние которого zt является оценкой обученности yt-1, и подсистему управления, осуществляющую выбор сложности обучающего воздействия, - объектом X, при этом его состояние xt определяется средней сложностью серии обучающих воздействий в t-м сеансе тренировки. Используя подход [3], будем моделировать на последовательности моментов времени T={0, …, t-1, t, t+1, …, } каждый объект системы «обучаемый – АТ» (см. рис. 1) вероятностным автоматом (ВА):
-	обучаемого – вероятностным автоматом ВА-Y, заданным на множестве возможных степеней обученности , включающем N=n+1 градаций обученности, достигаемых к t–му сеансу обучения, при этом номер градации обученности i=0 соответствует sнач, а i=n соответствует sзад;
-	подсистему контроля обученности – вероятностным автоматом ВА-Z, заданным на множестве оценок степени обученности , получаемых подсистемой контроля к t–му сеансу обучения;
-	подсистему управления сложностью обучающих воздействий – вероятностным автоматом ВА-X, заданным на множестве допустимых градаций сложности обучающих воздействий , предъявляемых для тренировки обучаемому на t-м сеансе обучения, при этом сложность обучающего воздействия определяется соотношением 
s(xt)=sнач+ xt(sзад- sнач)/n .

Рис. 1. Ориентированный граф      взаимодействия в системе «обучаемый – АТ»

Алгоритм ВА-Y характеризует динамику роста обученности в процессе тренировки. Поскольку цикл тренировки, как правило, исключает перерывы в обучении, снижение уровня обученности является событием маловероятным и им можно пренебречь, т.е. в пределах цикла тренировки обученность может либо оставаться на прежнем уровне, либо возрастать. Тогда динамику роста обученности в процессе тренировки будем моделировать алгоритмом, формализованная запись которого имеет вид:

(1)

где Р – вероятность повышения уровня обученности тренирующегося за сеанс обучения; 
 -символ Кронекера;
 отражает тот факт, что начальная обученность равна sнач=s(0).
Используя данные психологии и педагогики в области исследования закономерностей формирования знаний и умений [5,6], в качестве модели повышения уровня обученности в зависимости от сложности обучающего воздействия и обучаемости в задаче усвоения умственных действий выбрана хорошо согласующаяся с экспериментальными данными экспоненциальная зависимость вида:

(2)

,
где  s(yt-1) – обученность, достигнутая к t–1-му сеансу тренировки;
s(хt-1) – сложность обучающего воздействия в t–1-м сеансе тренировки;
m – класс сложности задачи, навыки решения которой отрабатываются в цикле тренировки;
 – обучаемость.
Под обучаемостью понимается индивидуальная способность обучаемого к усвоению умственных действий (приобретению интеллектуальных навыков), имеющая индивидуальную меру выраженности, количественно находящуюся в пределах интервала (0;1). При  обучаемости , стремящейся к нулю, обучаемый не в состоянии разрешать обучающих воздействий любой сложности. В случае стремления обучаемости к единице обучаемый в состоянии освоить умственное действие любой сложности.
Алгоритм ВА-Z отражает процесс преобразования набранной в t-1-м сеансе статистики выполнения обучающих воздействий в решение о достигнутой обученности zt. Допуская применение оптимального по минимуму вероятности ошибки алгоритма контроля обученности при равномерном распределении на N гипотезах, работу подсистемы контроля будем моделировать алгоритмом, формализованная запись которого имеет вид:
,            (3)
где  - отражает наличие информации о начальной обученности sнач=s(0);
po - вероятность ошибочного определения подсистемой контроля текущей обученности в процессе тренировки. 
Алгоритм ВА-X будем искать в представлении , отражающем факт принятия решения о сложности обучающего воздействия в общем случае на основе данных контроля динамики изменения обученности на пройденных t сеансах zt и динамике изменения сложностей обучающих воздействий xt-1.
Произведем постановку задачи синтеза. Стохастический характер процесса научения предопределяет применение вероятностной оценки его эффективности, поэтому выберем показателем эффективности обучения вероятность достижения обучаемым за выделенное время заданной степени обученности P=P{s(y)sзад}, тогда критерий синтеза алгоритма ВА–X запишется в виде:
,                                                 (4)
имеющем смысл максимизации вероятности достижения заданной степени обученности вариацией допустимых алгоритмов управления сложностью обучающих воздействий из множества , причем , а  при данном t и  состоит из элементов, определяемых соотношениями: .  Для получения аналитической зависимости выбранного показателя от алгоритма функционирования ВА–X заметим, что его смысл имеет математическое ожидание функции стоимости C(), заданной на пространстве состояний историй процесса  в виде индикатора события «обученность к моменту  не ниже заданной» :
  ,                             (5)
где  - распределение вероятностей состояния истории процесса обучения , , определяемое на пространстве  в соответствии с выражением [3]:
 .                           (6)
	 В данное выражение входят как известные алгоритмы , так и неизвестный , который необходимо определить решением задач синтеза (4). Для этого подставим в (5) выражение (6), раскрытое через (1)-(3) и, учитывая свойство -функции, выполним суммирование на пространстве , после которого перегруппировкой членов получим выражение для функционала:
,      (7)
где     ,
по форме совпадающее с выражением (8) из [3]. Поскольку выполнены все условия доказанной там теоремы об оптимальном алгоритме, опуская промежуточные выкладки, сразу запишем выражение для оптимального алгоритма управления сложностью обучающих воздействий, который представляет собой детерминированное отображение реализованных состояний вероятностных автоматов X и Z в предшествующие текущему моменты времени в решение по выбору сложности обучающего воздействия:
                     (8)
и сводится к отысканию максимума рекуррентной функции :
  ,                                 (9)
которая имеет вид:
   (10)
Проанализируем полученное  решение. Функция  фактически представляет собой распределение на множестве состояний ВА-Z  zt вероятности перехода вероятностного автомата Y за τ-t шагов в состояние с номером n, условное по последовательности состояний ВА-X xt, а процедура (9) – максимизацию каждого элемента этого распределения выбором оптимального управления xt. Физическая трактовка полученного решения состоит в следующем. По результатам контроля текущего уровня обученности zt и с учетом динамики уровня обученности zt-1 и динамики изменения градаций сложности обучающих воздействий xt-1 на предыдущих сеансах обучения каждому обучающему воздействию градации сложности xt, предполагаемому к применению в t-м сеансе, ставится в соответствие рассчитываемая по выражениям (10) взвешенная возможными ошибками контроля обученности po условная вероятность достижения обучаемым за оставшиеся до завершения обучения -t сеансов состояния заданной обученности sзад=s(n) и выбирается то обучающее воздействие, для которого эта вероятность максимальна. Т.е. осуществляется адаптивный к ранее допущенным ошибкам вероятностный прогноз обученности, а предъявление обучающих воздействий носит упреждающий изменение обученности характер. Однако адаптивно-упреждающий характер оптимального алгоритма влечет его экспоненциальную вычислительную сложность, обусловленную немарковским, требующим запоминания всей предыстории  характером принятия очередных решений по выбору сложности обучающих воздействий. Данное обстоятельство делает затруднительным его расчет при τ>7-8. В связи с этим для многих практически важных и теоретически интересных исходных n и τ могут возникнуть трудности реализации, поэтому представляет интерес исследование возможности его упрощения, приводящего к снижению вычислительной трудности.
Синтезируем управление информационной моделью учебного элемента при допущении безошибочной работы подсистемы контроля текущей обученности (po=0). Учитывая, что в этом случае алгоритм ВА-Z преобразуется в последовательность -функций, перегруппируем члены в выражении (7) и выполним суммирование на пространстве Z, при этом получим выражение для функционала:
,
где  .
Можно показать [3], что оптимальный в этом случае алгоритм управления сложностью обучающих воздействий (условно будем называть его подоптимальным) примет вид:
 ,                 (11)
где                                          
и     (12)
Как видно из выражений (11)-(12), особенностью подоптимального алгоритма является его марковский характер, т.е. выбор сложности обучающего воздействия для t-го сеанса определяется состоянием обученности в момент t-1 и сложности обучающего воздействия в t-1-м сеансе, при этом осуществляется вероятностный прогноз динамики обученности, а предъявление обучающих воздействий носит упреждающий изменение обученности характер.
Для сравнительной оценки проведем формализацию традиционно применяемого алгоритма предъявления обучающих воздействий (например [2]), суть которого состоит в оценке обученности s(zt) в t-1-м сеансе обучения и предъявлении в t-м сеансе обучающего воздействия сложности s(xt)=s(zt)+s, соответствующей обученности s(zt):

(13)

.
Данный алгоритм не учитывает индивидуальных особенностей обучаемого и не прогнозирует изменение обученности в процессе тренировки. 
Оценку эффективности алгоритмов управления обучением в АТ проведем в соответствии с соотношением (5) с учетом (1)-(3), (6), и выражений для оптимального (8), подоптимального (11), традиционного (13) алгоритмов. На рисунках 2-5 представлены зависимости вероятности достижения обучаемым заданной степени обученности sзад=0.9 от параметров управления обучением (количества сеансов обучения , количества градаций сложности n, достоверности данных контроля обученности po) и индивидуальных характеристик обучаемого (начальной степени обученности sнач, обучаемости ), где сплошными линиями представлены зависимости для оптимального, штриховыми – для подоптимального и пунктирными – для традиционного алгоритмов. Анализ полученных зависимостей показывает следующее.
1. Предлагаемый подоптимальный алгоритм позволяет существенно повысить дидактическую эффективность применения АТ по сравнению с традиционным следящим алгоритмом, предполагающую уменьшение времени обучения при требуемом качестве подготовки (см. рис. 2, рис. 3). 
2. Установлено наличие оптимальных значений количества градаций сложности обучающих воздействий, которые зависят от индивидуальных характеристик обучаемого и временного ресурса, отводимого на подготовку (см. рис. 4).

Рис. 4. Зависимость вероятности достижения заданной степени обученности Р от количества градаций сложности обучающего воздействия n

Рис. 2. Зависимость вероятности достижения заданной степени обученности Р от количества сеансов обучения 

а)					    б)
Рис. 3. Зависимость вероятности достижения заданной степени обученности Р
от а) обучаемости  ;  б) начальной обученности sнач

Рис. 5. Зависимость вероятности достижения заданной степени обученности Р от достоверности данных контроля обученности po

3. Предлагаемый алгоритм управления более эффективен при неидеальной системе контроля уровня текущей обученности (см. рис. 5). В тоже время существенно зависит от характеристик достоверности контроля, что предполагает задание достаточно высоких требований к ним.
Таким образом, в работе получена аналитическая модель процесса подготовки, учитывающая цель подготовки, случайный характер процесса усвоения интеллектуального навыка при обучении, индивидуальные психолого-познавательные способности и степень усвоения интеллектуального навыка конкретным обучаемым, а также влияние параметров управления обучением на результативные характеристики учебной деятельности. Синтезирован оптимальный по критерию максимума вероятности достижения заданного уровня обученности алгоритм управления формированием обучающих воздействий. Такой алгоритм осуществляет, в отличие от существующих, адаптивный к ранее допущенным ошибкам вероятностный прогноз обученности, а предъявление обучающих воздействий носит упреждающий изменению обученности характер. Предложен подоптимальный алгоритм управления формированием обучающих воздействий, полученный при условии идеальной системы контроля. Данный алгоритм характеризуется относительно простой практической реализацией, имеет достаточно широкую область применения и обладает более высокой эффективностью по сравнению с традиционно используемым следящим алгоритмом управления. Полученные результаты позволяют обосновать на единой основе количество градаций сложности обучающих воздействий, требования к системе контроля текущей обученности и временной ресурс на подготовку для обеспечения гарантированных результативных характеристик учебной деятельности.
Предложенный в работе подход может быть использован для синтеза алгоритмов управления широкого класса эргатических систем в условиях самообучения операторов автоматизированных комплексов и средств в динамике ведения работы.

Литература

1.	ГОСТ РВ 29.05. Система стандартов эргономических требований и эргономического обеспечения. Системы обучающие автоматизированные военного назначения. Общие эргономические требования. – М.: Госстандарт России, 2001г.
2.	Раатс Ю.Ю., Толмачева А.Ю. Адаптивная автоматизированная система обучения дифференцированию. // «Автоматика и вычислительная техника», 1980, №3, с. 65-69.
3.	Орловский Ю.Е., Исаев В.В., Мельников В.Ф., Бабусенко С.И. Синтез алгоритма управления стохастическим объектом в моделях с последействием. // «Телекоммуникации», 2001, №9, с.6-11. 
4.	Мельников В.Ф., Исаев В.В., Шацких В.М., Сытник Е.А. Компьютерный тренажер для формирования умений и навыков классификации источников радиоизлучений. – Воронеж: ВИРЭ, 2002.- 22 с. // Деп. ЦСИФ МО РФ 10.10.2002, № Б 4902, серия Б, СРДР вып. №61.
5.	Нурминский И.И., Гладышева Н.К. Статистические закономерности формирования знаний и умений учащихся. – М.: Педагогика,1991.-224 с.
6.	Блинов В.М. Эффективность обучения. – М.: Педагогика, 1976.-192 с.

В.В. Персианов, Н.В. Сорокина
Тульский государственный педагогический университет

МЕТАБАЗА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОБЛАСТИ «ИНФОРМАТИКА»

В работе авторов [1] была предложена модель образовательной области «Информатика», состоящая из модулей, структурированных по тематическому содержанию Государственного образовательного стандарта (ГОС). Настоящая статья освещает способы поиска информации в педагогической базе знаний разработанной модели образовательной области.
За основу структурирования образовательной области приняты системные соглашения об информационно-коммуникационных форматах представления, хранения и передачи знаний в информационном  пространстве современного общества. Эти соглашения обеспечивают новый, эффективный способ навигации в глобальных  информационных массивах. Их основой является объектный принцип построения учебного материала, при котором он разбивается на исходные информационные ресурсы  (контент),  обладающие свойством многократного применения и взаимодействия с другими объектами на платформе международного технологического стандарта [2].
Базовым объектом является урок, посвященный достижению конкретной учебной цели. Преподаватель проектирует учебный процесс, объединяя объекты в учебные модули в зависимости от целей, задач, дисциплины, аудитории. Учебный модуль – это необходимая и достаточная порция учебного материала (курс, тема, вопрос), включающая в себя различные информационные объекты: текст, аудио- и видеоматериал, web-страницы, презентации и так далее. Любой из этих модулей может использоваться преподавателями в лекционных и практических занятиях, студентами для самостоятельной работы, методистами для конструирования интерактивных курсов и администраторами для координации учебных материалов.
Образовательный модуль, ОБМ нормирует систему педагогического образования и является учебным объектом высшего уровня. Регламентирующими документами, утверждаемыми Правительством РФ, являются закон «Об образовании», ГОС ВПО по педагогическим специальностям, стандарт «Образовательная область Информатика». Модуль характеризует специальности системы педагогического образования. Нормативным документом является номенклатура специальностей. Пример кода модуля для математических и естественно-научных педагогических специальностей – ОБМ_ПЕДАГОГИКА:ЕН.
Специализированный модуль, СМ нормирует образование по заданной специальности. Регламентирующим документом, утверждаемым Министерством образования РФ, является учебно-методический план по специальности, УМКС. Модуль характеризует дисциплины специальности. Нормативным документом является учебный план (номенклатура дисциплин). Пример спецификации модуля для специальности «Информатика»  СМ_030001:ПЕДАГОГИКА приведен в таб. 1.

                                                                                                                     Таблица 1
Дисциплины специальности «Информатика»
(специализированный модуль СМ_030001)

Код дисциплины	Наименование дисциплины	
ЕН.Ф.02	Информатика	
ДДС.Ф.01	Теоретические основы информатики	
ДДС.Ф.02	Исследование операций	
ДДС.Ф.03	Основы искусственного интеллекта	
ДДС.Ф.04	Компьютерное моделирование	
ДДС.Ф.05	Архитектура компьютера	
ДДС.Ф.06	Программирование	
ДДС.Ф.07	Программное обеспечение ЭВМ	
ДДС.Ф.08	Информационные системы	
ДДС.Ф.09	Компьютерные сети, интернет, мультимедиа	
ДДС.Ф.10	Информационные и компьютерные технологии в образовании	
ДДС.Ф.11	Практикум по решению задач на ЭВМ	
ДДС.Ф.12	Методика преподавания информатики	
ДДС.Ф.13	Дисциплины специализации и курсы по выбору	
ДДС.Ф.14	Вузовский компонент	

Комплексный модуль, КМ нормирует учебный процесс по заданной дисциплине. Регламентирующим документом является учебно-методический план по дисциплине, УМКД. Планы для дисциплины федеральной компоненты  утверждаются Министерством образования РФ, региональной  – департаментами (отделами) образования регионов, вузовской  – учебными отделами вузов. Модуль характеризует учебные темы для выбранной дисциплины. Нормативным документом является тематический план (номенклатура тем). Пример спецификации модуля для дисциплины «Информатика»   КМ_ЕНФ02:СМ_030001 приведен в табл. 2.
                                                                                                             
 Таблица 2
Учебные темы дисциплины «Информатика»
 (комплексный модуль КМ_ЕНФ02)

Код темы	Наименование темы	
01	Информатика как наука, как вид практической деятельности
и как учебная дисциплина	
02	Базовые понятия и определения информатики	
03	Системные основы информатики	
04	Математические основы информатики	
05	Аппаратно-программные основы информатики	
06	Технологические основы информатики	
07	Алгоритмические основы информатики	
08	Лингвистические основы информатики	
09	Системы программирования	
10	Модели и моделирование в информатике	
11	Прикладные программные системы	

Базовый модуль, БМ нормирует учебный процесс по заданной теме. Регламентирующим документом является учебная программа, утверждаемая учебными отделами вузов. Модуль характеризует тип занятия по выбранной теме: теоретические занятия –  ТЗ, практические занятия – ПЗ, лабораторные работы – ЛР, самостоятельные работы – СР. Контролирующий материал может включаться в занятия каждого типа. В учебной программе нормируются часы по каждой теме для всех типов планируемых занятий. Пример кода модуля для темы 01 – БМ_01:ЕНФ02. 
Опорный модуль, ОПМ  нормирует учебный материал для выбранного типа занятия. Регламентирующим документом является рабочая программа, утверждаемая кафедрой. Модуль характеризует учебные вопросы по выбранной теме и типу занятия с учетом вида информационного ресурса: теоретический – ТРТ, практический – ПРК, контролирующий – КТР, методический – МТД, программно-технический – ПГТ. Нормативным документом является методический план занятия (номенклатура учебных вопросов для конкретного типа занятия с указанием вида информационного ресурса и ключевых слов). Пример спецификации модуля для теоретического занятия по теме 01, ОПМ_ТЗ:БМ_01 приведен в табл. 3.

Таблица 3
Методический план темы «Информатика как наука, как вид практической деятельности и как учебная дисциплина»
(опорный модуль ОПМ_ТЗ:БМ_01)

Ключевые слова
Информатика. Информация. Информационный ресурс. Информационное общество. Индустрия информатики. Информационная технология. Информационное обеспечение. Знания. Социальная информатика	
Учебный вопрос	Информационный ресурс	
1.1	История развития 
       информатики	1 Определение информатики и информации
2 Связь информатики и кибернетики
3 Этапы развития информатики и ВТ	
1.2	Характеристика 
       информационной 
       культуры	1 Базовые понятия информационной культуры
2 Аксиоматика информатики
3 Информационный ресурс и его особенности	
1.3	Социальные аспекты 
       информатики	1 Информационное общество и индустрия информатики
2 Революции в информатике
3 Человек в информационном обществе	
Контролирующий материал
1.	Расскажите об информационных революциях в истории человечества.
2.	В чем заключается процесс информатизации?
3.	Дайте определение информационной культуры.
4.	Охарактеризуйте информационный ресурс, информационный продукт, информационную услугу.
5.	Как и для чего появилась информатика?
6.	Расскажите об информатике как науке.
7.	Расскажите об информатике как прикладной отрасли.
8.	Охарактеризуйте основные этапы развития ВТ и информационных технологий.
9.	Какие информационные технологии могут считаться «новыми»?
10.	Чем данные отличаются от информации?	

Исходный модуль, ИМ отбирает информационный материал заданного вида  по указанным учебным вопросам в соответствии с выбранным типом занятия. Модуль формирует обращение к зонам педагогической базы знаний: теоретическая – Т, практическая – П, контролирующая – К, методическая – М, программно-техническая – ПТ. Нормативным документом является структура педагогической базы знаний образовательной области «Информатика». Пример кода модуля методического информационного ресурса для теоретического занятия по выбранной учебной теме – ИМ_МТД:ОПМ_ТЗ. Спецификация педагогической базы знаний по выше указанным модулям (фрагмент) приведена в табл. 4.
Модули предлагаемой структуры характеризуют содержание учебных объектов и связь между ними. Роль метаданных выполняют методические планы занятий опорных модулей, содержащие сведения об авторе-разработчике, дате создания, уровне сложности, включаемых компонентах (учебных вопросах) и ключевых словах. Метаданные позволяют оценить дидактическую целесообразность учебного материала перед выгрузкой его из базы знаний. Они хранятся как в опорных модулях, так и в самой базе, выполняя функции электронной карточки учебного материала. Подобный подход позволяет сблизить проблемы представления знаний и управления информацией.
Информационные ресурсы в учебных модулях объединяются в образовательную область на двух уровнях – тематическом и логическом. Тематический уровень соответствует стандартному описанию информационного материала и содержит дидактические единицы, предусмотренные ГОС. Логическая последовательность определяется взаимосвязями модулей, отражаемыми в тематической карте.
Взаимосвязи указывают на требуемый информационный ресурс, не являясь гиперссылками. Поэтому ресурс для каждого вопроса является логической частью выбранного учебного модуля и в то же время может использоваться как объект другого учебного модуля, соответствующего другой дисциплине, другой предметной области. Если необходимо включить в тематическую схему информационный ресурс, отсутствующий в базе знаний, то на него можно сделать внешнюю ссылку (например, указать его физический адрес).
Поиск информации может осуществляться по содержательному признаку, по признаку принадлежности к вызывающему модулю и по ключевым словам. База знаний в качестве поискового инструмента позволяет использовать спецификации учебных модулей и поиск информационного материала по метаданным (т.е. по названию учебного вопроса в опорном модуле), осуществляя «вертикальную» навигацию. Метаданные содержат в себе краткую техническую и справочную информацию по запрашиваемому объекту.
 Ключевые слова, включенные в опорный модуль, позволяют дополнительно осуществлять просмотр информационных ресурсов по родственным взаимосвязям учебных объектов, осуществляя «горизонтальную» навигацию. Ссылка на информационный ресурс задается опосредовано (без уточнения фактического размещения материала).  Таким образом, появляется возможность просматривать базу знаний в любом направлении. Нормирование важности информационного материала позволяет не пропускать соответствующий учебный вопрос при применении обучения по индивидуальной схеме.
 Учебные объекты с помощью метабазы собираются в требуемую последовательность – учебный модуль, который адаптирован к обучаемому, т.е учитывает его знания, умения, навыки на момент отбора учебного материала (пример тематической схемы см. на рис. 1).
Контролирующий учебный материал (тесты, контрольные вопросы), который можно включать в занятия любого типа, позволяет реализовывать последовательное обучение по курсу (линейный обучающий алгоритм), осуществлять пропуск учебных объектов, которые при тестировании были определены как освоенные,  или осуществлять возврат к уже пройденному материалу (циклический обучающий алгоритм).  Кроме того, обучаемый может в любой момент прервать последовательное изучение учебного материала, просмотреть тематическую схему спецификации любого учебного модуля (специальность, дисциплина, тема, учебный вопрос) и принять решение о следующем шаге прерванного обучения.

Таблица 4

Спецификация базы знаний (фрагмент для рассмотренных модулей)
Индекс	Информационный ресурс (контент)	Зона	Вхождение в тему	
			Т01	Т02	Т03	Т04	Т05	Т06	Т07	Т08	Т09	Т10	Т11	
Т1.1.1	Определение информации и информатики	Т	х											
Т1.1.2	Связь информатики и кибернетики	Т	х											
Т1.1.3	Достижения отечественных и зарубежных ученых	Т	х											
Т1.1.4	Этапы развития информатики и ВТ	Т	х											
Т1.2.1	Определение информационной культуры	Т	х											
Т1.2.2	Базовые понятия информатики	Т	х											
Т1.2.3	Аксиоматика информатики	Т	х			х								
Т1.3.1	Информационное общество и информационный ресурс	Т	х											
Т1.3.2	Социальные аспекты информатики	Т	х											
Т1.3.3	Человек в информационном обществе	Т	х											
П2.1	Количество информации, единицы измерения	П		х										
П2.2	Свойства информации	П		х	х									
П2.3	Хранение информации: память, носители	П					х							
П2.4	Понятие файла, папки	П					х							
П2.5	Работа с дисками	П					х	х						
Л3.1	Учебные модели организационно-административных систем	П			х							х		
Л3.2	Модели баз данных	Т, М										х		
Л3.3	Моделирование управляющих структур	ПТ						х						
С6.1	Понятие информационно-поисковой системы	П		х			х		х			х	х	
С6.2	Доступ к информации	Т, П									х	х		
С6.3	Технология работы с информационно-поисковой системой	ПТ						х					х	

Рис.1. Схема метабазы образовательной области «Информатика» (экземпляр тематической карты)

Предложенная схема метабазы образовательной области «Информатика» позволяет обучаемому выбрать свою индивидуальную траекторию обучения с учетом интересов и уровня подготовки.

Литература

1. В.В. Персианов, Н.В. Сорокина. Основы моделирования  образовательной 
 области «Информатика»/ Педагогическая информатика, 3. 2003. – с. 11–20.
2.  Стандарт ISO-13250 (http://www.y12.doc.gov).

Л.А. Пронина, Н.Е. Копытова, В.В. Кузнецов, Н.В. Шаталова 
Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина

КОЛЛЕКЦИЯ информационныХ ресурсОВ краеведения 
в открытой учебной архитектуре

В России наблюдается активное развитие краеведческого движения. Население различных регионов стремится к изучению истории, культуры, искусства, природы своего края, осознанию и познанию своей ментальности. 
Краеведение выполняет множество функций, в том числе одну из важнейших для человеческого общества – информационную, позволяющую накапливать, сохранять и передавать из поколения в поколение, из века в век огромный объем краеведческих знаний. Эти знания передавались и передаются в самых различных формах, на различных носителях, различными людьми с помощью различных средств, по сути представляющих собой информационные ресурсы краеведения.
Под информационными ресурсами краеведения понимаются отдельные документы, массивы документов и иные источники краеведческой информации, содержащиеся в различных информационных системах (библиотеках, архивах, музеях, фондах, банках данных и др.) и личных собраниях. Краеведческая информация – это сведения о лицах, предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах краеведческого характера независимо от формы их представления.
Под коллекцией информационных ресурсов понимают систематизированную совокупность информационных ресурсов, объединенных по какому-либо критерию принадлежности (например, по общности содержания, источников, назначения, по кругу пользователей, способу доступа и т.д.). В нашем случае – это краеведение. При формировании коллекции необходимо было определить ее содержательный состав, источники формирования, принципы систематизации, обеспечение полноты; выбрать информационные технологии для создания, поддержки и использования коллекции.
Использование информационных ресурсов краеведения является неотъемлемым атрибутом любой деятельности. Они оказывают явное или неявное воздействие на производство, потребление, коммуникацию, образование, рекреацию; способствуют порождению новых духовных и материальных ценностей. Тамбовский регион обладает богатыми информационными ресурсами краеведения, накопленными в течение нескольких веков в библиотеках, архивах, музеях и других учреждениях (организациях, предприятиях, объединениях), имеющимися как в государственной, муниципальной, так и в личной собственности. Однако на данный момент в крае сложилась ситуация «информационного шума» в сфере создания и потребления информационных ресурсов краеведения. Наблюдается отсутствие или недостаток краеведческой библиографической, аудиовизуальной, электронной информации, материальных средств и т.д., отвечающих потребностям пользователей. Основной поток информационных ресурсов краеведения, как правило, накапливается в крупных административно-территориальных центрах. В сельской местности полнота информационных ресурсов краеведения не обеспечивается в силу ряда причин. Так, относительно быстрая передача краеведческой информации во времени и пространстве затруднена в виду отсутствия необходимых для этого отлаженных коммуникационных каналов. Актуальными проблемами являются финансовая стесненность людей, низкий уровень их информационной культуры, не позволяющие, как правило, получить релевантную информацию. Недоступность информационных ресурсов краеведения нередко связана с существующей в нашей стране реализацией права собственности (личные, муниципальные краеведческие архивы не открыты широким массам населения). Кроме того, существуют режимные, языковые, психологические и другие барьеры для свободного и полного получения краеведческой информации.
Таким образом, для многих реальных и потенциальных пользователей Тамбовского региона нужные им информационные ресурсы краеведения недоступны или малодоступны. В настоящее время предпринимаются единичные попытки создания сайтов информационных учреждений Тамбовской области, раскрывающих и интегрирующих информационные ресурсы краеведения.
Эффективным средством решения данных проблем является создание нового эффективного канала продвижения краеведческой информации к пользователям – сайта «Тамбовский край: информационные ресурсы краеведения». Для реализации данного проекта нами использовался метод моделирования. В отличие от существующих интернет-ресурсов, имеющих краеведческий характер, предлагаемый сайт имеет интегративный характер, так как объединяет информационные ресурсы краеведения различных информационных систем (библиотек, архивов музеев и т.п.) и личных собраний; представляет совокупность первичной и вторичной краеведческой информации; может использоваться в различных целях (от образования до научно-исследовательской работы) различными категориями пользователей.
На первом этапе нами была разработана концепция коллекции информационных ресурсов краеведения.
Данный сайт призван выполнять следующие функции:
● информационную – накопление, систематизация и передача краеведческой информации;
● познавательно-гносеологическую – приобретение знаний об окружающей жизни, фактах из истории края;
● преобразовательную – превращение краеведческих знаний в духовно-практические ценности (проведение краеведческих мероприятий, издание книг, дисков, создание кинофильмов и т. д.);
● научно-исследовательскую – организация и проведение краеведческих научных исследований в области культуры, истории, естествознания и др.;
● аксиологическую – оказание помощи личности в осознании значимости для себя, для общества тех или иных событий, явлений и др. из жизни края, участие в формировании личностного отношения к тем или иным региональным культурным ценностям; эта функция выражается в выборе поведения на основе сознательного действия и в соответствии с ценностями;
● интегративную – ориентация на междисциплинарные краеведческие исследования, на формирование фундаментальных понятий;
● регулятивную – установление традиционных норм и правил, которые регулируют поведение, передавая краеведческие знания из поколения в поколение;
● культурологическую – участие в расширении кругозора, образовании, самообразовании, развитии культуры мышления и т. д.;
● воспитательную – формирование самосознания личности;
● практическую (утилитарную) – содействие решению социально-экономических, культурных и других задач в крае;
● охранительную – охрана памятников истории и культуры края.
Таким образом, данный сайт по своей природе полифункционален.
При разработке структуры сайта мы исходили из следующих принципов: глубина содержания, в том числе с учетом реального объема имеющейся в нашем распоряжении информации, возможная степень ее детализации, ее ценность; простота навигации; возможность сотрудничества и оперативность обновления данных; внешнее оформление. Главный параметр – это доступность страниц с учетом реального положения в сфере информационных технологий в области.
Основная задача, которую решает предлагаемый сайт, - представление в сети Интернет информации о Тамбовском крае для обеспечения ее актуализации и доступности. Начальная структура сайта содержит десять основных гиперссылок::

Далее определялись атрибуты описания для каждой части. В разделе «Краеведение» даются основные определения, например «краеведческие информационные ресурсы», «краеведческая информация», классификация краеведческих документов. Представлена правовая база, регулирующая процессы создания, хранения и использования информационных ресурсов.
Каждый раздел в дальнейшем детализируется, пользователь может двигаться от раздела к разделу. Например, в персоналии выделяем страницы «писатели», «поэты», «губернаторы Тамбовщины», «меценаты», «почетный гражданин города Тамбова» и т.д. Информация дифференцирована на две части: кто был кто; кто есть кто. Следующий шаг – «персональное гнездо», включающее биографию, список произведений или трудов самого лица и отдельно – литература о нем.
Сайт предполагает совместную деятельность различных информационных учреждений. Проиллюстрируем раздел «Библиотечные краеведческие информационные ресурсы»:

Данный раздел включает сведения о библиотеках Тамбовской области: краткая историческая справка, общая характеристика краеведческих фондов, состав краеведческого справочно-библиографического аппарата, сведения о библиотечных работниках, занимающихся краеведческой деятельностью и т.д. В разделе даются ссылки на центральные библиотеки России, зарубежные и личные библиотеки, которые также имеют документы о Тамбовском крае. Обращение к этой части позволит пользователям расширить информационное пространство.
Третий раздел характеризует архивы Тамбовской области, где также приведены ссылки на другие архивы.
В разделе «Музейные краеведческие информационные ресурсы» приводится краткая историческая справка музеев Тамбовской области, общая характеристика краеведческих фондов, состав научно-справочного аппарата и т.д. Даются ссылки на виртуальные (например, виртуальный музей «Е.А.Боратынский», созданный студентом университета Д. Мещеряковым http://tsu.tmb.ru/conkurs/museum/index.html) и другие музеи.
В подразделах «Личные библиотеки», «Личные музеи», «Личные архивы» характеризуются личные краеведческие ресурсы отдельных людей, занимающихся тем или иным видом краеведческой информационной деятельности и желающих взаимодействовать в этом плане.
Особая роль у раздела «Страница краеведа», где любой желающий сможет разместить результаты своих краеведческих исследований, оставить свои пожелания и дать оценку предлагаемому ресурсу.
На сайте организована система поиска по ключевым словам, приводится статистика посещений. Особое внимание обращается на текст представляемой первичной информации: как можно больше информации в меньшем объеме. Большие документы разбиваются на короткие фрагменты, обеспечивая продвижение по документу: от страницы к странице. Поэтому максимально используем гиперссылки к исходному тексту. Итак, на первом этапе была создана модель контента сайта региональных информационных ресурсов.
В настоящее при создании сайтов используются языки разметки документов: HTML, SGML, XML, XHTML, Dynamic HTML. Язык SGML предназначен в основном для управления большими документами, которые подвергаются частым изменениям. Он является стандартом языков разметки. Данный язык не определяет конкретные форматы, а лишь задает правила создания элементов разметки, что обусловливает его сложность. Поэтому он редко используется на персональных компьютерах. Однако в самом распространенном языке разметки HTML применяются дескрипторы, построенные по правилам языка SGML. Языки XML, XHTML и Dynamic HTML несмотря на то, что в них возможно использование новых технологий разметки документов, пока еще не получили широкого распространения. Это технологии будущего, поэтому создание в настоящее время сайта на одном из этих языков существенно ограничит аудиторию его посетителей, так как большая их часть использует еще до сих пор старые версии браузеров, в которых невозможно просматривать страницы сайта. Следовательно, наиболее приемлемым для реализации сайта «Тамбовский край: информационные ресурсы краеведения» является язык гипертекстовой разметки HTML.
При организации сети страниц в сайте используются фреймы, которые позволяют оставлять часть экранного представления неизменной, в то время, как на другой части содержание меняется. Применение фреймовой технологии имеет ряд негативных черт, например, таких как:
•	не все браузеры поддерживают фреймы;
•	использование кнопки «назад» часто ведет к непредсказуемым последствиям;
•	поисковые машины Интернета могут выдавать нерелевантные запросу пользователя страницы;
•	размер обновляемой полезной площади уменьшается;
•	внесайтовые связи приводят к открытию множества окон и т.п.
Однако, если правильно и эффективно использовать фреймы, то неоспоримо превосходство решения фреймов для навигации на сайте по сравнению с нефреймовым решением с точки зрения оценки посетителей и их производительностью при работе с информационными ресурсами.
Данный сайт использует принципы интерактивности, дружественности и динамичности. Интерактивные элементы дают возможность посетителю сайта влиять на работу Web-узла. Интерактивные элементы позволяют запрашивать и получать информацию от посетителя. В сайте используются следующие интерактивные элементы: HTML-формы, JavaScript-сценарии, PHP-сценарии. HTML-формы были первыми из средств, позволяющих пользователю взаимодействовать с Web-сервером. Однако они популярны и сейчас, т.к. на достаточном уровне обеспечивают сбор информации от посетителей. Подраздел «Страница краеведа» предусматривает использование HTML-форм для сбора следующей информации от посетителей: автор (и сведения о нем), тема, ключевые слова и результаты краеведческого исследования. Со «Страницы краеведа» можно выйти в HTML-форму для ввода замечаний и пожеланий по работе сайта и содержанию информационного ресурса. При просмотре почти любой страницы сайта имеется возможность оформить подписку на рассылку новостей на сайте. Это реализуется также при помощи специальной HTML-формы, в которой вводится информация о подписчике, например, адрес его электронной почты. 
Интерактивность на сайте «Тамбовский край: информационные ресурсы краеведения» реализуется в двух формах: сценарии, предназначенные для выполнения на стороне клиента, и сценарии, предназначенные для выполнения на стороне сервера. Сценарии позволяют обрабатывать данные, введенные посетителем сайта посредством интерфейсных элементов. 
Сценарии, предназначенные для выполнения на стороне клиента, выполняются под управлением браузера. Их преимущество в том, что они могут проверять корректность информации, введенной посетителем сайта, и обрабатывать ее, не обращаясь к серверу. Главный их недостаток заключается в том, что они не предусматривают никакой защиты информации. Как HTML-код, так и сценарий, предназначенный для выполнения на стороне клиента, внедренный в HTML-код страницы являются доступными для просмотра и исправления. Распространенными языками написания такого рода сценариев являются: JavaScript и VBScript. Эти языки имеют много общего, однако язык сценариев VBScript создавался корпорацией Microsoft для работы с Internet Explorer. Это существенно ограничивает сферу его применения, поэтому для написания сценариев на стороне клиента при создании сайта «Тамбовский край: информационные ресурсы краеведения» выбран язык JavaScript. Хотя язык сценариев JavaScript не является частью языка гипертекстовой разметки HTML, тем не менее сценарии, написанные на языке JavaScript, непосредственно включаются в состав HTML-кода страницы сайта и интерпретируются браузером. С помощью сценариев, написанных на языке JavaScript, реализуются:
•	вывод окон с сообщениями;
•	отображение анимационных последовательностей;
•	определение типа браузера;
•	определение платформы;
•	проверка корректности данных, введенных посетителем.
Сценарии, предназначенные для выполнения на стороне сервера, хранятся обычно отдельной программой. Сервер запускает эту программу, когда он принимает запрос пользователя, который был передан ему клиентом. В результате выполнения программы-сценария выходные данные передаются Web-серверу, который затем пересылает их клиенту, и тогда они становятся доступными пользователю. Распространены следующие технологии для написания таких сценариев: CGI, ASP, ColdFusion, PHP, JSP и SSI. 
При создании сайта «Тамбовский край: информационные ресурсы краеведения» для написания сценариев, работающих на стороне сервера, применяется язык PHP. Средств, предоставляемых этим языком, вполне достаточно для реализации функциональности сайта. В PHP имеются мощные средства для работы с базами данных. Кроме того, PHP – это свободно распространяемая система. Сценарии, написанные на этом языке, позволяют эффективно обработать информацию, переданную от клиента, содержащую, введенные пользователем в HTML-форму, данные. Эти данные заносятся в базу данных MySQL. 
Создание качественного ресурса возможно лишь при условии интеграции с партнерами, поэтому сайт будет иметь корпоративный характер и реализует принцип web-интеграции.
Реализация данного проекта позволит решить ряд образовательных проблем:
•	создать открытую учебную архитектуру;
•	осуществлять информационную поддержку развивающего обучения на основе интегрированных информационных ресурсов;
•	активизировать использование информационных и коммуникационных технологий в образовании;
•	сочетать возможность традиционного и современного способов обучения;
•	формировать информационную культуру различных категорий пользователей;
•	интегрировать образовательные продукты и услуги в единое информационно-образовательное пространство.
В дальнейшем предполагается расширение обучающих возможностей страницы «Образовательные программы по краеведению». Если на первом этапе это только размещение программ, то на втором – организация обучения по авторским программам по краеведению.
Учебно-методическое обеспечение специальностей, содержащее учебные планы, программы курсов, конспекты лекций (и видеозапись лекций), материалы к семинарским, практическим и лабораторным занятиям, индивидуальные, контрольные, зачетные и экзаменационные задания или тесты промежуточного и итогового контроля, получает интернет-формат. Текстовая информация получает формат HTML, схемы, рисунки, формулы, фотографии, графики, гистограммы и диаграммы преобразуются в GIF или JPEG форматы и т.п. Традиционные формы организации учебного процесса получают новую жизнь в Интернете: виртуальные круглые столы, семинары, конференции, симпозиумы, лекции, практические занятия, лабораторные работы  и т.д.
Наряду с впитыванием традиционных форм, информационная интернет-среда обучения порождает новые формы проведения учебного процесса. Причем в этих формах меняется и роль учителя, и роль учебника, и роль обучаемого. Для деятельности электронных университетов, академий, школ, библиотек и т.д. уже недостаточно интернетизации классических форм учебного процесса. В последние года появляются новые формы. Одной из таких форм является виртуальный класс, организованный с использованием технологии коллективного разума. Методология данной технологии и обучающие программные средства, обучение в которых строится по данной технологии, разрабатываются на кафедре информатики и информационных технологий Тамбовского государственного университета имени Г.Р. Державина. 
Такой подход позволит организовать дистанционное обучение как синтез педагогических и информационных технологий.
Создание данного сайта в форме коллекции информационных ресурсов позволит повысить привлекательность нашего региона, представить его в мировом информационном пространстве, где каждый получит свободный и оперативный доступ к региональным ценностям. Использование информационных технологий стимулирует формирование и развитие информационных ресурсов провинции. Присутствие в сети данной информации отражает культурное богатство региона.

В.И. Протасов, Н.И. Витиска, А.В. Думеш, В.А. Галицкий
Таганрогский государственный педагогический институт

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ГЕНЕТИЧЕСКОГО КОНСИЛИУМА 
ДЛЯ КОЛЛЕКТИВНОГО ПЕРЕВОДА ТЕКСТОВ

В настоящей работе исследованы вопросы организации коллективного разума учащихся в компьютерной сети для совершенствования техники перевода. Предложенный подход позволит повысить мотивацию обучаемых за счет того, что в учебный процесс вносятся элементы соревнования и осознания учащимися принадлежности к виртуальному коллективу людей, решающих общую задачу [1].
Обычно в таких системах на базе компьютерных сетей возникают задачи, требующие решения. В их числе: разбиение творческого процесса на кванты, синхронизация во времени одновременной параллельной работы нескольких творцов  в рамках одного проекта (как это возможно при физической работе), коллективизация функций диспетчера при таком творчестве (создание однородной среды творцов, работающих по единым правилам). Ключ к решению этих задач лежит в нахождении правил взаимодействия творцов, причем они в своей основе должны быть простыми и одинаково воспринимаемыми разными людьми.
Поэтому целью данной работы является исследование возможности применения метода генетического консилиума  в процессе перевода текстов с иностранного языка на русский язык. Новым является то, что предлагаемый подход базируется на применении известного классического генетического алгоритма и  позволяет  оценить вклад каждого участника как генератора идей, выставляя ему соответствующие рейтинги.
Были предложены простые правила функционирования коллективного интеллекта, на основе которых исследуется следующий алгоритм: 
1. Формулируются одна или несколько целей проекта и требования к нему. Определяется состав участников и способ их взаимодействия. Формулируется и раздается система правил генерации вариантов решений (или их частей), оценки, ранжирования, отбора лучших вариантов, их скрещивания и мутации. Задаётся каркас проекта (под каркасом понимается план проекта, структура документа и т.д.). 
2. Участники приступают к работе. Вначале они генерируют первое приближение (заполняют слоты каркаса полностью или частично). По правилам взаимодействия они обмениваются копиями своих решений.
3. Каждый участник ранжирует варианты по своему усмотрению и выполняет оператор естественного отбора, оставляя  несколько лучших вариантов. 
4. Каждый участник комбинирует из оставленных им  вариантов новые (эквивалент кроссинговера). В эти варианты он вносит изменения (эквивалент оператора «мутация») и  отправляет их  респондентам в соответствии с правилами взаимодействия. 
5. Если популяция решений выродится (прислано много одинаковых решений), проект считается выполненным,  иначе  осуществляется  переход  на пункт 3.
Работа алгоритма показана при совершенствовании техники перевода с английского языка на русский. В Таганрогском государственном педагогическом институте вот уже три года проводятся эксперименты по развитию этого метода [2-4]. Речь идет об  исследовании и использовании по существу нового вида  разума – сетевого человеко-машинного интеллекта, который был предсказан в трудах крупного мыслителя Тейяра де Шардена и российского академика Никиты Моисеева [5]. В [1] были найдены и исследованы основополагающие принципы создания и использования объединенного коллективного разума групп людей и компьютеров, объединенных сетью и работающих над  каким-либо единым  творческим проектом с заранее сформулированной целью. Именно наличие четко сформулированной цели, коммуникационной среды и правил взаимодействия людей и компьютеров в этой среде и образует самоорганизующийся коллективный разум, действующий как единое целое на все время создания творческой работы. 
В серии экспериментов с использованием вербальных тестов Айзенка был измерен коэффициент интеллекта этого нового вида разума. Было показано, что этот коэффициент стабильно выше на 60-80 баллов по шкале Айзенка, чем  средний IQ составляющих коллективный разум людей.  
В основе метода сетевого коллективного творчества лежит известный и широко применяющийся в компьютинге  метод генетического  программирования.  Метод основан на применении идей Дарвиновского естественного отбора, скрещивания и мутации образованных человеком информационных сущностей, обладающих информационными хромосомами и конкурирующих между собой в компьютерных средах за лучшее решение какой-либо оптимизационной задачи.  Новым здесь является то, что авторами статьи на основе данного метода составлены и испытаны  правила взаимодействия людей  в компьютерных сетях. На основе этих правил разработана сетевая информационная технология коллективного решения творческих задач. Технология в чем-то сходна с методом мозгового штурма Осборна, но не требует наличия координатора, от таланта которого зачастую и зависит успех коллективной работы. Координатором совместной работы, по существу, выступают четко сформулированные цель проекта и правила взаимодействия участников в компьютерной сети. При этом коллективный разум  определяет вклад каждого участника в коллективный проект, а функции генерирования, комбинирования и оценки добровольно и равноправно выбираются самими участниками творческого проекта. Образованный таким образом генетический консилиум обладает рядом преимуществ по сравнению с известными методами коллективного творчества. 
При испытании данного метода на разных классах творческих задач (коллективное создание фото-робота; коллективное написание стихов, музыки; составление психологических портретов известных личностей; выбор лучшего продолжения шахматной партии; коллективный перевод иностранных текстов) был сделан вывод о том, что наиболее удачной областью его применения является сфера образования. Исходя из первых опытов применения этой новой информационной технологии,  уже можно сказать, что эта технология идеально вписывается в современный образовательный процесс. В ее основе лежит дух соревнования, столь импонирующий современным студентам,  и в ней может быть получена  объективная оценка вклада каждого участника в совместный творческий продукт, коррелирующего с уровнем знаний студента.  Весьма важным достоинством  является и то, что в процессе коллективной работы происходит диффузия знаний от лучших студентов и преподавателя, осуществляющего ненавязчивое информационное воздействие на них, к отстающим студентам. Известно, что развитие новых информационных технологий без сомнения направлено на массовое обучение. При этом предложенный метод повышает творческую активность каждого индивидуума.
Достоинством является и то, что каждый студент работает в присущем ему темпе и не происходит тех присущих современной университетской системе образования недостатков, когда единый для всех темп обучения приводит к тому, что хорошо успевающие студенты бездельничают от того, что слишком быстро схватывают учебный материал, а отстающие, не понимая учебного материала в быстром для них темпе, выключаются из процесса обучения. 
Эксперименты проводились на  группе студентов, объединенных компьютерной сетью и общими правилами работы, приведенными выше. Исходный текст на английском языке имеет  вид таблицы, в которой чередуются строки, содержащие предложения, подлежащие переводу, и незаполненные графы для перевода. В верхней части таблицы расположена информация об участнике и номере итерации. Вначале  всем участникам раздаются копии исходного текста. Далее каждый переводит текст по мере своих знаний и направляет результат перевода на центральный сервер в рабочую папку. Каждый участник забирает из этой папки по две копии «чужих» вариантов перевода. Он выбирает лучшие фрагменты перевода из двух вариантов и вносит в промежуточный итерационный вариант свои исправления, создавая таким образом новый вариант перевода. Затем каждый участник отправляет на общий сервер новые варианты перевода. Последующие итерации проводятся по этой же схеме. После каждой итерации на сервере  сохраняются копии вариантов перевода каждого участника в каждой итерации – это необходимо для подведения итогов работы и учета вклада участников в общий продукт.
Процесс итераций заканчивается,  когда  в рабочей папке оказывается половина или более одинаковых вариантов перевода.
При оценке вклада участников в совместный перевод  подсчитывается количество строк, совпадающих со строчками окончательного перевода. Исходя из этой информации и принятых для итераций весовых коэффициентов,  подсчитываются баллы, полученные каждым участником, и определяются рейтинги.
Было проведено несколько экспериментов по совершенствованию техники перевода с использованием методов коллективного творчества. Результаты (окончательный вариант перевода) представлен ниже: 
Таблица I
Перевод текста, полученный коллективом из 6 студентов в одном из экспериментов
A typical airline breakfast is a cheese omelet, croissant, bacon and danish.	
Омлет с сыром, круассан, бекон и булочка – типичный завтрак на авиалиниях. 
	
That’s at least 900 calories, which is more than many people eat in a day and about twice as much as most people eat for breakfast. 	
В нем содержится по крайней мере 900 калорий это больше, чем многие люди съедают в день, и примерно в 2 раза больше, чем большинство людей едят на завтрак.	
Other typical airline meals include buttered vegetables, fried foods, and meats served with gravy.	
Другая типичная еда на авиалиниях включают в себя салаты, жареные блюда и мясо, поданное с соусом.
	
Although travelers complain about airline food, most of them eat everything that is put in front of them. 	
Хотя путешественники жалуются на такую еду, многие из них едят всё, что им предлагают.
	
What can you do to avoid unhealthy foods on an airplane?	
Что вы можете сделать, чтобы избежать нездоровой пищи в самолете?
	
First, ask the airline what special meals they serve.	
Во-первых, спросите у авиакомпании, какую специальную еду, они подают.
	
Many serve vegetarian, kosher, and other types of special meals if you give them advance notice.	
Многие предлагают вегетарианскую, кошерную и другие виды специальной еды, если вы их заранее предупредите об этом.
	
Second, bring your own snack on board!	
Во-вторых, возьмите на борт с собой свою еду.	
		
Some fruit or a bag of popcorn purchased at the airport is much lower in fat and calories than the peanuts they give you.	
Несколько фруктов или пакет попкорна, купленные в аэропорту, содержат меньше жиров и менее калорийны, чем орехи, которые Вам дадут.
	
Third, if you have a choice between meat and seafood, choose the seafood. 	
В-третьих, если у Вас есть выбор между мясом и морепродуктами, то выберите морепродукты.
	
And finally, drink milk, juice, or club soda instead of an alcoholic beverage.	
И, наконец, пейте молоко, сок, или содовую вместо алкогольных напитков.
	
You’ll feel much better when you get off the plane!	
И когда Вы сойдете с борта самолета, будете чувствовать себя намного лучше!

                                                                                                                             
Таблица   II
Расчет рейтингов участников эксперимента
Номер итерации
(в скобках указан весовой коэффициент)	Количество строк, совпадающих со строками
окончательного перевода
	                           Присужденные очки                                                                    	
	Участник №1	Участник №2	Участник №3	Участник №4	Участник №5	Участник №6	
Итерация 1 (5)	   4 

           20            	   1

              5	   9

             45	   1

               5	   1

               5	   1

            5	
Итерация 2 (4)	   4

           16             	   3
 
            12	   9

             36	   8

             32	   7

             28	   3

          12	
Итерация 3 (3)	   10

           30             	   10

            30	   9

             27	   3

               9	   7

             21	   8

          24	
Итерация 4 (2)	   11

           22               	   7

            14	   11

             22	   9

             18	   10

             20	   10

          20	
Итерация 5 (1)	   11

           11          	   11

            11	   10

             10	   10

             10	   6

               6	   10

          10	
Заработанные очки	99	72	140	74	80	71	
Итоговые места	II	V	I	IV	III	VI	
                
Исходя из результатов эксперимента,  можно сделать вывод о том, что метод генетического консилиума на задаче перевода текстов обладает рядом преимуществ по сравнению с известными методами коллективного творчества. 

Литература

1.Протасов В.И. Генерация новых знаний сетевым человеко-машинным    интеллектом. Постановка проблемы.  Нейрокомпьютеры. Разработка и внедрение. № 7-8,   М. 2001
http://www.sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/4468.html
2. Протасов В.И. Генетический консилиум – новый метод самообразования и оценки знаний учащихся. Труды  XI конференции ИТО-2001 «Информационные технологии в образовании». Москва, 2001. http://www.bitpro.ru/ITO/2001/ito/III/2/III-2-30.html
3. Протасов В.И. Самоорганизация самообразования в сети на базе метода генетического консилиума. Труды  XI конференции ИТО-2001 «Информационные технологии в образовании». Москва, 2001. http://www.bitpro.ru/ITO/2001/ito/III/2/III-2-30.html
4. Протасов В.И., Витиска Н.И., Шустов Е.А. Применение метода генетического консилиума в дистанционном образовании на примере организации урока по физике.
Труды IV Всероссийской научной конференции молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения». Таганрог, 2001.
5.Моисеев Н.Н. XXI – век свершений. Электронный журнал “Обозреватель – Observer”, 2000.   http://www.nasledie.ru/oboz/N01_94/ 

Е.А. Тупичкина
Армавирский государственный педагогический институт

ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОГО ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
С ИНФОРМАЦИОННОЙ ТОЧКИ ЗРЕНИЯ

	В последнее пятидесятилетие, в связи как с обще социальными явлениями (перехода к информационной цивилизации), так частно-научными (развитием кибернетики, когнитивной психологии и пр.), широкое применение в научном изучении явлений, в том числе и педагогических, получает информационный подход (1, 3, 7,11).
Возможность и необходимость его применения в педагогике обуславливается информационной составляющей учебного процесса: передача, прием, накопление, преобразование, хранение и применение информации. Данный  методологический подход открывает возможность изучения как скрытых внутренних информационных аспектов взаимодействия педагога и ребенка в процессе информационного обмена, так и их внешней, коммуникативной сторон. Это, в свою очередь, как нам кажется, поможет выявить проблемы педагогического процесса, т.е. нерешенные вопросы, обусловленные педагогическими противоречиями, в частности, несоответствиями, возникающими в ходе педагогической практики, между устоявшимися представлениями и усложняющимися требованиями информационного общества к личности, познавательными запросами самой личности, современными взглядами на организацию оптимального информационного взаимодействия участников педагогического процесса в ходе обучения.
Итак, в рамках отмеченного методологического подхода педагогический процесс, вслед за рядом современных исследователей (Беспалько В.П., Веккер Л.М., Зубенко Г.Н., Ительсон, Талызина Н.Ф. и др.), которые подчеркивают информационные основы педагогической процесса, рассматриваем его как процесс информационный, охватывающий полный цикл переработки информации: т.е. ее восприятие или формирование, преобразование, передачу по каналам связи, хранение и использование. 
Мы полагаем, что основные проблемы педагогического процесса связаны с  реализацией в практике тех или иных этапов информационного взаимодействия. Поэтому вскрытие ведущих педагогических проблем предполагает детальное выделение всех этапов информационного процесса. Это поможет нам произвести метод аналогии, сопоставления информационного педагогического взаимодействия с общей структурой информационных процессов в кибернетических системах, описанных в кибернетической теории связи (К. Шеннон, Н.Виннер) и теории коммуникации (Т.Ньюкомб, О.Хольсти, В.Плэтт, У.Юри и др.).
Модели обмена информацией в технических и социальных системах в общих чертах отображают сущность и логику развития информационного взаимодействия. Они, как мы считаем, могут лечь в основу интерпретации информационных процессов в педагогическом взаимодействии.
Необходимо отметить, что в отличие от других систем кибернетического типа информационная педагогическая система  выступает как система дидактическая. Она как бы надстраивается над информационной. Участниками педагогической системы выступают: педагог и ребенок, соответствующие виды деятельности: процесс преподавания и процесс учения. Следовательно, и педагога и ребенка можно рассматривать как информационные подсистемы, подчиняющиеся основным законам  информационных процессов. Исходя из сказанного, единичный информационный акт взаимодействия может быть представлен  аналогично кибернетическим моделям (4, 14).
За отправные точки в анализе проблем в педагогическом информационном взаимодействии возьмем основные структурные элементы  данной модели акта информационного взаимодействия. Это позволит выделить следующие группы педагогических проблем, связанных с:
1.	С отбором информации.
2.	Трансляцией педагогом информации по каналам связи.
3.	Восприятием и переработкой и хранением обучающимися учебной информации.
4.	Осуществлением обратной связи.
5.	Организацией информационной среды обучения.
Далее остановимся на характеристике отмеченных выше проблем.

1.	Проблемы, связанные с отбором информации.
Известно, что первым звеном информационного педагогического взаимодействия, согласно указанной схеме, является исходная информация, которая и определяет начало информационного процесса. В учебном процессе, как мы полагаем, циркулирует как минимум два основных вида информации: учебная информация и информация об участниках педагогического процесса.  
Здесь мы остановимся на характеристике первого вида - учебной информации, а второго вида коснемся в рамках рассмотрения аспектов обратных связей в информационном взаимодействии.
Учебная информация представляет собой дидактически обработанную форму научного знания, облегчающую его передачу и усвоение (15; 91). Учебная информация, по мнению Якунина В.А., является одной из составных частей общей информационной основы обучения (там же). Она в цепочке информационного образовательного процесса, выступая в качестве источника информации, объекта информационного процесса, сообщается обучаемому педагогом, актуализируется в его сознании, личном опыте или открывается учеником в педагогическом процессе. 
Согласно статистической теории информации учебная информация, как и любая другая, характеризуется количеством, или как принято говорить, обладает информационной емкостью.  Известно, что нервная система обучающегося за единицу времени может эффективно обрабатывать определенное количество информации. Из этого следует вывод о том, что канал приема информации каждого ученика характеризуется определенной пропускной способностью потока информации, а, значит, индивидуальными возможностями восприятия и переработки количества информации. Данный факт ставит проблему дифференциации и индивидуализации образования, актуализирует противоречие между фронтальными формами трансляции информации и индивидуальными особенностями пропускной способности информационных каналов обучающихся, которые, к сожалению, в современном педагогическом процессе не разрешены; а также противоречие между индивидуальными возможностями восприятия и переработки учебной информации и обязательным усвоением учебного материала, определенного государственным образовательным стандартом  в определенные сроки. 
В связи со сказанным возникает проблема не только установления объема информации, доступной для восприятия учащимися определенного возраста, но и дифференцированного дозирования учебной информации в единицу времени. Это может быть достигнуто, как мы думаем, посредством или поиска методических приемов расширения пропускной способности информационных каналов у обучающихся, или же техник упорядочивания,  уплотнения определенного информационного объема, транслируемого в единицу времени.
Информационная емкость, отражающая количество информации, о которой речь велась выше, характеризуется не только количеством информационных единиц (бит), но и смысловой емкостью, синтаксической (структурной) организацией. Следовательно, необходимо рассмотреть возможные проблемы педагогического процесса, связанные именно с этой качественной характеристикой учебной информации.
Согласно семантической теории информации, информация характеризуется содержанием (семантикой), конкретными сведениями. В содержательном плане учебная информация может быть представлена двумя аспектами:
•	конкретными сведениями из различных областей наук об окружающем мире  (содержательно-информационный аспект)
•	информацией о способах познания, способах действий (операционно-информационный аспект).
В рамках первого аспекта учебная информация отражает разнообразие окружающего мира, имеет общую организацию, упорядоченность, может рассматриваться как устранение, уменьшение меры неопределенности знания обучающихся. Другими словами, учебная информация представляет собой конкретные сведения из различных областей наук отраженные в представлениях, понятиях, терминах, теориях и пр.
В дидактике, как известно, для обозначения учебной информации используется термин «знания». Учебную информацию мы рассматриваем как знания, отчужденные от его носителей и обобществленные для всеобщего пользования, а знания, как сплав содержания информации с личным опытом и личностными смыслами обучающихся. Другими словами, в знания можно рассматривать как усвоенную информацию. В качестве носителя учебной информации выступает учебный текс. Все предметное содержание подлежащее усвоению в процессе образования, хранится во множестве учебных текстов.
В современном образовательном процессе актуализируется проблема, связанная с данным аспектом информации, проблема придания содержанию учебной информации ценностно-смысловой значимости.
Второй аспект высвечивает операциональную сторону содержания информации и представлен информацией о способах познания, информацией об учебных действиях — как общих, так и предметных, специфических — операций. Такая информация о, собственно, информации называется метаинформацией. 
Необходимо отметить, что названные аспекты тесно взаимосвязаны между собой и один выступает в качестве условия или средства формирования другого. Это обусловлено тем, как отмечает в своих работах Н.Ф.Талызина, что процесс формирования учебной информации (понятий) как образов предметов, явлений, действий материального мира, сопровождается процессом выработки учебных действий, определенной операционной системы, имеющей свою внутреннюю структуру (12; 146-149). Таким образом, информация в обучении рассматривается как основной материал мыслительной деятельности, как средство воздействия на мыслительный аппарат.
И тот, и другой аспекты содержания учебной информации, как известно, представлены в содержании образования. Однако заметим, что  в знаниево-репродуктивном обучении преобладает первый аспект. А в личностно-развивающем предпочтение отдается второму, поскольку учебное действие выступает в качестве одной из важнейших единиц данного типа обучения. Ориентация современного образования на развивающую парадигму актуализирует проблему поиска эффективных средств вооружения учащихся метоинформацией, т.е. вооружения способами учебных действий, в том числе  самостоятельного поиска информации, развития интеллекта обучающихся в процессе обучения.
Педагогическая проблема, возникающая в связи с рассматриваемым аспектом заключается в пропорциональном соотношении представленности в педагогическом процессе двух аспектов информации: содержательного и операционного, о соотношении репродуктивной и поисковой деятельности в ходе образования. 
Учебная информация различных аспектов должна, как известно, характеризоваться рядом свойств, отсутствие реализации которых в практике также может породить ряд проблем в педагогическом процессе.
Так, отсутствие такого свойства как актуальность (своевременность), ценность информации, которая определяется степенью сохранения ценности, значимости для обучаемого в момент ее получения,  может существенно оказать влияние на процесс обучения. Известно, что всякая запаздывающая информация становится либо бесполезной, либо ведет к выполнению учебных действий, не соответствующим конкретной ситуации. Учебная информация, поступающая  раньше времени, становится избыточной и мешает выделению обучающимися сведений,  важных для текущей ситуации. Однако, иногда преждевременная информация, в дидактике определяемая как пропедевтическая, методически оправданно включенная в педагогический процесс может быть и полезна. Таким образом, сказанное актуализирует проблему своевременности подачи учебной информации.
Следующая проблема, связанная с учебной информацией – это обеспечение ее достаточности (полноты). Учебная информация должны содержать минимальный, но достаточный для понимания, принятия правильного решения состав. Избыток информации, равно как и ее недостаток, может сформировать информационную модель, неадекватную реальной ситуации, резко снизить процесс понимания и усвоения учебной информации.
Очередная проблема, на которой мы хотим заострить внимание, это проблема создания условий привлекательности учебной информации для учащихся. Данное важное качество информации, особенно на первоначальных ступенях обучения, Кузнецов Н.А., Мусхелишвили Н.Л., Шрейдер Ю.А., определяют как принцип фасцинации сообщения (8), Данилюк А.Я. классифицирует как интенциональность процесса обучения. Психологами доказано, что информация лишенная фасцинации, усваивается слабо или вообще не усваивается.
Мы полагаем, что учебная информация для обучающегося будет действительно привлекательной при следующих условиях если она:
•	функциональна и связана с познавательными потребностями и интересами учащихся, доминирующей в текущий момент времени мотивацией;
•	не является абсолютно новой т.е. включает в себя знания, которые уже присутствуют в сознании ученика;
•	содержит элементы новизны;
•	способ передачи информации адекватен доминирующей репрезентативной системе и пр. 
Мы совершенно согласны с Колесниковой И.А., которая отмечает, что тот учебный материал, предметное содержание, которое не уменьшает неопределенность, не увеличивает разнообразие понимания мира, т.е. не несет элементы новизны для конкретного учащегося – в субъективно-смысловом отношении, - учебной информацией не являются, значит, не могут превратиться в знания (7; 176). Соответственно, высвечивается задача, связанная с изучением педагогом индивидуальных информационных запросов учащихся.
В целом. требования к организации педагогического процесса, направленные на разрешение отмеченных выше педагогических проблем, могут выступать в качестве принципов эффективного информационного взаимодействия дополняющих традиционно выдвигаемые принципы к содержанию обучения: доступности, учета возрастных и индивидуальных особенностей, учета познавательных интересов ребенка и др..

2. Проблемы, обусловленные трансляцией педагогом информации по каналам связи.
Известно, что одна и та же информация, независимо от ее семантики, может быть «записана» на любом языке, на любом носителе. Это обуславливается инвариантностью информации, что создает возможность использовать разные способы ее фиксации на разных носителях при использовании разных информационных средств. Педагогическая проблема в рамках рассматриваемого свойства заключается в адекватном выборе, каналов  трансляции, информации в учебном процессе, отвечающим как репрезентативным системам учащимися, педагога, так и возможностям самого педагогического процесса: временным, организационным и пр..
Мы, вслед за рядом исследователей (НЛП), рассматриваем репрезентативную систему как систему, посредством которой ребенком воспринимается и используется информация, поступающая по сенсорным каналам. Репрезентативную систему можно рассматривать и как состояние психики, которое проявляется в вербальном и невербальном поведении. Синонимом понятия репрезентативная система, выступает термин «модальность», который также встречается в научной и научно-популярной литературе. Модальность рассматривается как качественная характеристика восприятия информации. В зависимости от доминирования того или иного способа поступления и переработки информации выделяют следующие репрезентативные системы:
•	визуальную, связанную со зрением;
•	аудиальную, связанную со слухом;
•	кинестетическую, связанную с ощущениями сомато-висцеральной нервной системы, а так же с вкусовой, обонятельной и вестибулярной системами.
Любая из трёх репрезентативных систем непосредственно связана с операциями: получения, переработки, хранения и вывода информации. При этом то, с чего начинается ввод информации будет определять дальнейшую последовательность «сенсорной записи» любого опыта.
Педагогическая проблема заключается, с одной стороны,  в поиске  адекватного выбора педагогом каналов связи в педагогическом процессе при индивидуализированном обучении и использовании полимодальных техник трансляции информации (когда одна и та же информации одновременно транслируется с использованием всех каналов связи), - с другой.
Трансляция информации всегда предполагает  отбор адекватных данной учебной ситуации организационных форм информационного взаимодействия. Анализ педагогической практики свидетельствует о возможности разнообразного характера учебно-педагогического взаимодействия ученика и учителя. Беспалько В.П. подчеркивает возможность различных сочетаний источника информации и ее приемника в обучающей системе (1, 25). При этом он выделяет следующие возможные сочетания: «Педагог – группа учащихся», «Педагог – индивидуальный учащийся», «Педагог – группа в целом» (там же). Именно по этим линям и их комбинациям может выстраиваться процесс информационного взаимодействия. К перечисленным дополним коммуникацию «Учащийся – учащийся», которая не так часто встречается в условиях знаниево-ориентированного обучения. Педагогическая проблема в последнем сочетании заключается в выборе педагогических техник реализации автокоммуникации (внутренний канал Я – Я ) в учебном диалоге с самим собой: развития внутренней речи, внутреннего диалога. плана рассуждений и пр.
   
3. Проблемы, связанные с восприятием, переработкой и хранением обучающимися учебной информации.
Педагогическое взаимодействие, как известно, всегда имеет две стороны, два взаимообусловленных компонента: как педагогическое воздействие, так и ответную реакцию воспитанника, характеризующуюся активностью.
Эффективность восприятия учебной информации будет во многом зависеть от ряда условий, среди которых можно назвать следующие: 
•	Совпадения канала передачи информации педагогом и репрезентативного канала ее восприятия учащимся;
•	Умения учащихся кодировать и декодировать информацию, т.е. распознавать ее и переводить с одной информационной модальности в другую.
•	Соответствие объема полученной информации в единицу времени пропускной способности канала обучаемого.
•	Наличия у обучающегося необходимого информационного тезауруса (исходной информации) для понимания новой учебной информации.
Отсутствие реализации в практике того или иного условия тут же порождает ту или иную педагогическую проблему. Так, несовпадение  канала передачи информации педагогом и репрезентативного канала ее восприятия учащимся и слабое владение умением учащимся кодировать и декодировать информацию порождает проблему нарушения информационной связи педагога и учащегося и, соответственно, не усвоение последним информации, влекущее дальнейшие трудности в обучении. 
Если пропускная способность канала меньше потока, то при передаче теряется определенное количество учебной информации. Если наоборот, эта пропускная способность больше, то поток информации может проходить через систему хорошо, но при этом не будут использованы имеющиеся информационные возможности. На пропускную способность канала влияет источник помех, под которыми понимаются изменения передаваемых сигналов. Частота проявления случайных помех при передаче сигнала, рассматривается как шум, который вызывает искажения в учебной информации, рост в ней неопределенности, а вследствие помех количество информации, понятно, всегда уменьшается при передачи. В связи со сказанным возникает задача выяснения и преодоления тех проявлений в педагогическом процессе, которые выступают в качестве помех, шума и снижают его эффективность.
К затруднению усвоения учебной информации ведет и отсутствие у учащихся необходимого исходного тезауруса для понимания сущности новой учебной информации. Не случайно, в качестве одного из важных принципов, условий, при выполнении которых информационное взаимодействие будет проходить успешно, ряд ученых (Кузнецов Н.А., Мусхелишвили Н.Л., Шрейдер Ю.А.) называют принцип тезауруса: важности наличия априорной информации, достаточной для дешифровки и усвоения полученного сообщения, т.е.  необходимости обладания приемником (адресатом) возможности его адекватного восприятия (8). 
Из этого принципа следует, что участники информационного педагогического взаимодействия, и, прежде всего педагог, всегда должен  учитывать исходный тезаурус обучаемых как меру готовности к адекватному  восприятию и пониманию учебной информации. Данное требование порождает еще ряд педагогических вопросов, требующих решения. Назовем основные из них. 
•	Каков должен быть по содержанию и объему ориентировочный тезаурус учащегося определенного возраста в различных областях знаний? В каких нормативных документах должен быть отражен?
•	Как, при помощи каких средств в ограниченное  педагог может определить индивидуальные тезаурусы ребенка?
•	Как педагогу подбирать содержание учебной информации, чтобы менять тезаурус всех участников педагогического процесса. Известно, что если учебный материал не меняет тезауруса, соответственно его содержательная сторона равна нулю.
Многие из поставленных вопросов, к сожалению, на сегодняшний день не находят своего разрешения, а отсутствие возможности их разрешения снижает эффективность педагогического процесса. 
	Переработка и хранение учебной информации учащимися обусловлена также уровнем сформированности познавательного инструмента - интеллекта, при помощи которого эта переработка осуществляется. Сказанное ставит задачу использования учебной информации как средства интеллектуального развития обучающихся. Интеллект, следуя информационному подходу, можно рассматривать в качестве как организатора информации, поступающей из внешнего мира, так и механизма, порождающего новую информацию.  Таким образом, интеллект позволяет человеку увидеть мир таким, каким он есть в действительности, однако у каждого складывается свой образ окружающего мира. Здесь возникает вопрос теоретического плана: что определяет специфику индивидуального отражения информации, продуцирования новой? Какие психические структуры являются носителем известных всем свойств проявления интеллекта? 
Мы разделяем позицию М.А.Холодной, которая в качестве носителя свойств интеллекта называет ментальный опыт. Опыт, по мнению психолога, становится ведущим компонентом, потенциальным резервуаром новых операциональных и предметных знаний. Следовательно, интеллектуальное развитие мы связываем с организацией, развитием и обогащением индивидуального ментального (умственного) опыта учащихся (13 ).
	Рассматривая процессы переработки информации, нельзя не обратить внимание на проблемы, которые могут возникнуть в процессе кодирования информации. Результат кодирования – перекодирование (декодирование) – означает представленность информации на том или ином языке (в том или ином способе записи), готовой для передачи, обработки, хранения. Кодирование позволяет придавать учебной информации наиболее рациональную форму, обеспечивающую точность и краткость ее выражения, быстроту передачи и переработки, надежность, а также минимальность объема с необходимой широтой значения. 
Декодирование – это процесс обратный кодированию. Декодирование выступает как перевод неизвестного кода (языка) в известный код (язык) и тем самым его превращение, что, в свою очередь, предполагает интерпретацию полученной информации и осмысление ее обучаемыми. Перекодирование (декодироние) информации в образовательном процессе, как считает Данилюк А.Я., осуществляется при ее последовательном прохождении через системы с принципиально разными языками: сначала информация записывается на одном языке, затем переводится на другой, что, собственно, и приводит к появлению нового текста (5). Педагогический смысл кодирования, таким образом, как мы считаем, заключается в преобразовании, переводе учебной информации в процессе прохождения ее через различные семантические структуры – семиотические поля педагога и ребенка, т.е. перевода с «языка  взрослого человека» на язык ребенка, «язык детского мышления».
Проблема также заключается в поиске средств, языковых структур, адаптирующих новую учебную информацию к достигнутому уровню обученности учеников, к их возрастным и индивидуальным психологическим характеристикам. 
От того, насколько у учащихся развит опыт перевода информации из одной системы представления информации (как по модальности, так и по семантике) в другую зависит успешность усвоения учебной информации. Следовательно, высвечивается еще одна проблема, которой в педагогическом процессе, к сожалению, не всегда уделяется внимание, разработки методов и приемов целенаправленного обучения учащихся процессам кодирования и декодирования информации, и, прежде всего в период, когда закладываются основы ментального опыта. От развития данных процессов во многом зависит процесс хранения информации, в частности, и усвоение учебного материала, в целом.

4. Проблемы, связанные с осуществлением обратной связи.
Общепризнанно, что контроль является обязательной составной частью любого информационного процесса, вообще, и образовательного процесса, в частности. Без тщательно спланированного, организованного контроля, одной из форм которого выступает обратная связь, невозможно педагогическое управление информационными процессами в образовании. 
Кибернетическая трактовка обратной связи представляет ее как информацию о состоянии управляемой системы, идущую в управляющую систему (9). Обратная  связь несет информацию педагогу о правильности или неправильности конечного результата, дает возможность осуществить контроль за ходом процесса, позволяет следить, в какой мере обучающийся усваивает учебную информацию, справляется с предписанными учебными действиями. Нельзя забывать, что обратная связь также дает информацию о самих учащихся, причем не только об усвоении учебного материала, но и о развитии их психики, уровне воспитанности и пр.
Анализ педагогической практики свидетельствует о несовершенстве организации, выборе средств обратной связи в процессе информационного взаимодействия в обучении, что и определяет очередную проблему, предполагающую решения задач, которые обеспечат эффективность процесса оценки, регулирования, рефлексии и анализа педагогического процесса:
•	Обеспечения различных видов обратной связи.
•	Выбора эффективных информационных каналов обратной связи.
•	Определения частоты и своевременности обратной связи 
•	Отбора методов и приемов развития умений самоконтроля, взаимоконтроля и саморегуляции в педагогическом процессе.
Решение перечисленных задач позволит оптимизировать коммуникацию по линии обратной связи, сделать процесс педагогического управления  результативным.

5.	Проблемы, связанные с организацией информационной среды обучения.
Известно, что процесс обучения, педагогическое взаимодействие осуществляется в определенном пространстве, среде.  В терминах информационного подхода педагогическая среда, как пространство информационного взаимодействия определяется как информационная среда, которая является носителем как информационных ресурсов, так и средством коммуникации. В современном педагогическом процессе  остро стоят проблемы, связанные с организацией информационной среды, среди которых можно отметить следующие:
•	Создания системы условий для осуществления оптимальной двухсторонней коммуникации участников педагогического процесса.
•	Организации информационной среды, обеспечивающей эффективность протекания   информационных процессов: сбора, хранения и переработки учебной информации.
•	Включение в педагогическую среду современных информационных средств поиска, обработки и хранения информации.
•	Моделирования и конструирования информационных сред с использования электронных средств (ПЭВМ) и др..
В заключение отметим, что решение вышеотмеченных, ведущих проблем педагогического процесса, которые высвечивает информационный подход, требует от педагога поиска адекватных современным задачам обучения образовательных информационных технологий, создания соответствующей им информационной инфраструктуры педагогического процесса. Организация педагогического процесса с учетом разрешения вышеотмеченных задач решит актуальную для современного образования проблему интеллектуальных перегрузок и утомляемости, позволит сохранить психическое и физическое здоровье учеников.
Рассмотренные педагогические проблемы, обусловленные информационными аспектами педагогического взаимодействия могут выступать, в как ведущие критерии оценки качества результатов и процесса современного образования.

Литература

1.	Беспалько В.П. Программированное обучение. Дидактические основы. – М.: Изд-во Высшая школа, 1970.
2.	Веккер Л.М. Психические процессы. Т.1., Л., 1974, 334 с.
3.	Веряев А.А. Семиотический подход к образованию в информационном обществе. Монография. – Барнаул: Изд-во БГПУ, 2000.
4.	Винеер. Н. Кибернетика и общество. М., 1968. 326 с.
5.	Данилюк А.Я. Теория интеграции образования. – Ростов  н/д: изд-во Рост.Пед.ун-та. 2000. – 440с.
6.	Ительсон Л.Б. Лекции по общей психологии: Учебное пособие. – Мн. Харвест; М., «Издательство АСТ», 2000.
7.	Колесникова И.А. Педагогическая реальность: опыт межпарадигмальной рефлексии. – СПб. «Детство-пресс», 2001.
8.	Кузнецов Н.А., Мусхелишвили Н.Л., Шрейдер Ю.А. Информационное взаимодействие как объект научного исследования (перспективы мнформатики). Вопросы философии №1, 1999.
9.	Ляпунов А.А. Яблонский С.В. О теоретических проблемах кибернетики. В сб.: «Кибернетика, мышление, жизнь». /под ред. Берга А.И., Бирюкова В.В., Новика И.Б. и др. – М., Мысль, 1964.
10.	Педагогика: Учебное пособие для студентов педагогических учебных заведений / В.А.Сластенин, И.Ф.Исаев, А.И.Мищенко, Е.Н.Шиянов. М.: Школа-Пресс, 1997. – 512 с.
11.	Ситаров В.А. Дидактика: Учебное пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений /Под ред. В.А.Сластенина. – М., Издательский центр «Академия», 2002. -368 с.
12.	Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний. – М., Изд-во Московского университета. 1975. 343 с.
13.	Холодная М.А. Психология интеллекта. Парадоксы исследования. – 2-е изд., перераб. и доп. – Спб. Питер, 2002. – 272 с.
14.	Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. Перев. с англ. – М., 1963.
15.	Якунин В.А. Педагогическая психология: Учеб.пособие /Европ.ин-т экспертов. – СПб.: Изд-во Михайлова В.А.: Изд-во «Полиус», 1998. – 639 с.

Д.В. Демидович
Институт информатизации образования МГОПУ им. М.А. Шолохова

ОБЗОР ОСНОВНЫХ ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ РАБОТЫ 
С ПЛОХО СТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ

В настоящее время существует всё более возрастающая потребность эффективно управлять постоянно возрастающими объемами информации. Накапливаемые данные могут быть как структурированными (XML, бизнес-приложения, хранилища данных), так и неструктурированными (текстовые документы, электронные таблицы, сообщения электронной почты, голосовые сообщения, графика и т.д.). Около 80% данных, с которыми приходится работать, являются неструктурированными, и их объемы постоянно возрастают.
В современном мире принятие обоснованных решений невозможно без обладания полной информацией по каждому вопросу. При этом, с течением времени объем имеющейся информации растет экспоненциально. Человечество сталкивается с необходимостью эффективно управлять этими постоянно возрастающими массивами информации. Особенно быстро возрастает количество неструктурированной информации – лавина офисных документов, электронных таблиц, сообщений электронной почты, новостных лент, аналитических записок требует либо огромного количества ручного труда по ее категоризации, архивированию и ведению, либо создания механизмов автоматизированной обработки этой информации. 
Неструктурированные данные играют важную роль, но они приносят пользу только в виде обработанной информации, которая автоматически доставляется нужным людям в нужное время. Традиционные "ручные" способы обработки требуют значительных затрат труда и времени, а также ведут к ошибкам. Автоматизация управления неструктурированной информацией позволяет значительно снизить издержки и повысить эффективность работы. Необходимы технологии, которые позволяли бы  эффективно управлять информационными потоками, увеличивая производительность труда и сокращая затраты на обработку информации. 
Далее рассмотрим  основные средства для работы с неструктурируемой информацией, такие как: 
•	объектные СУБД (служат для обработки и хранения слабоструктурированной и неструктурированной информации)
•	иерархические и сетевые СУБД ( хранение информации в виде деревьев или сетевых структур)
•	семантические сети ( один из традиционных способов представления знаний в экспертных системах.)
•	Lotus Domino/Notes ( средства, предназначенные для сбора, организации и распределения информации и знаний )
•	Tamino XML Server (информационный XML - сервер для электронного бизнеса, предназначенный для хранения, изменения и поиска информации)

1.	Объектные базы данных

Важнейший элемент информационной системы - система управления базами данных. Любая СУБД основывается на определенной модели данных. С конца 70-х годов наибольшую популярность получила реляционная модель данных. Реляционные СУБД и поныне играют главенствующую роль на мировом рынке СУБД. Однако все большее число разработчиков пользовательских приложений, использующих СУБД, выражают неудовлетворение несоответствием реляционной модели сегодняшним требованиям, предъявляемым к срокам разработки проектов, скорости обработки запросов к базам данных. Особенно это проявляется при проектировании систем, в которых хранятся сложные неструктурированные данные. Известно, например, высказывание: “Один рисунок ценнее, чем тысяча слов”. Мультимедиа данные должны быть сначала интерпретированы, прежде чем с ними можно будет работать. Например, знание внутренней структуры растрового изображения необходимо для изменения его размеров, получения негатива, наконец, для показа изображения на экране. У универсального сервера (Informix, Oracle, DB2), несмотря на существование объектных расширений, и возможностей добавления новых типов данных, например, ядро базы остается ориентированным на работу с реляционными данными, что отрицательно сказывается на производительности, вынуждая СУБД всякий раз производить сборку/разборку объектов при обмене с хранилищем.	
Объем документов в неструктурированных файлах (текст, изображения и т.п.) оценивается в 90% от общего объема информации. Объектные базы данных появились на свет поскольку появилась насущная необходимость решать задачи, связанные с обработкой и хранением сложных многосвязных данных, а также слабоструктурированной и неструктурированной информации: текст, изображение, музыка, вообще, любые данные, требующие специфической обработки. Объектная СУБД идеально подходит для интерпретации такого рода данных, в отличие от реляционных СУБД, где добавление нового типа данных достигается ценой потери производительности или за счет резкого увеличения сроков и стоимости разработки приложений.

Сравнение объектной и объектно-реляционной модели данных

	Объектная СУБД	Объектно-реляционная СУБД	
Модель данных	объектная модель	реляционная модель	
Новые типы данных	Не требует модификации ядра при добавлении нового типа данных. Новый класс и его экземпляры просто поступают во внешние структуры базы данных. Система управления ими остается без изменений.	Расширение типов универсального сервера (Informix, Oracle) требует сертификации дополнительных модулей (datablades, cartridges), их специального тестирования и вставки в ядро СУБД. 	
Язык СУБД и запросы	В объектных базах язык описания объектов и запросов унифицирован с базовым языком программирования, например, с C++, Smalltalk, Java. Дополнительно предоставляется язык объектных запросов OQL, который является SQL-подобным	Язык манипуляции данными ObjectSQL 100% совместим с SQL2. В ObjectSQL существенно ограничены возможности объектно-ориентированного программирования.

	
Оптимизация ядра СУБД	Ядра объектных СУБД изначально оптимизированы под использование объектов.	Ядра объектно-реляционных СУБД оптимизированы для выполнения операций над таблицами. 	

2.	Иерархические  и сетевые базы данных

В иерархической модели данных есть два типа информации — метаданные (или схема) и собственно данные. Схема данных определяет возможные типы данных и отношения между ними. Схема используется для обработки данных. Данные хранятся в отдельном файле и не смешаны с метаданными. Последние служат для того, чтобы описывать в общем виде операции над данными. Для этого за каждым типом данных закреплены методы их обработки. Например, у типа «изображение» есть метод для его показа в виде полной картинки, уменьшенного изображения или просто ссылки. В метаданных определено, какой именно способ следует использовать для отображения объекта «изображение».
Данные в иерархической базе представлены в виде объектов, имеющих иерархическую древовидную структуру. Есть базовые типы: целые, дробные и другие численные величины, текстовые поля и другие. Они, как правило, являются листьями древовидной структуры. Также предусмотрены два конструктора новых типов: структуры и массивы. Структуры представляют собой объединение разнотипных данных, в том числе и массивов, а массивы — перечисление однотипных данных, в том числе и структур. Есть еще такие типы данных, как ссылка, которая хранит адрес данного или его описания. Если ссылка указывает на конкретную структуру данных, то это ссылка на значение. Если же она указывает на схему данных, то ее называют ссылкой на шаблон. С помощью ссылок можно создавать компактные описания бесконечно вложенных друг в друга структур данных.
Следует отметить, что схема базы данных по сути является описанием предметной области или объекта управления, что позволяет пользователям легко понимать схемы. Основное достоинство иерархических структур – быстрый поиск информации. Они допускают некоторое дублирование информации, однако в значительно меньшей степени, чем появившиеся впоследствии реляционные базы данных. 
Хотя иерархическая структура обеспечивает очень быстрый поиск и доступ к данным, нельзя сказать, что она проста и удобна для разработчиков. Типичными представителями такого рода структур являются, например, IMS, CODASYL, а также их аналоги. 
Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического. В иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка; в сетевой структуре данных потомок может иметь любое число предков. 
Сетевая БД состоит из набора записей и набора связей между этими записями, а если говорить более точно, из набора экземпляров каждого типа из заданного в схеме БД набора типов записи и набора экземпляров каждого типа из заданного на бора типов связи.
Сетевые базы расширили возможности жестких иерархических структур, позволили использование перекрестных ссылок, а кроме того они практически исключали дублирование информации и обладали высокой производительностью. Главным недостатком этих структур можно было бы назвать отсутствие гибкости. Отношения между объектами подобных структур заранее определены в самом начале разработки, и их трудно  менять в дальнейшем.

3.	Семантические сети

Семантическая сеть - один из традиционных способов представления знаний в экспертных системах.
В классической семантической сети узлам сети соответствуют объекты, а ребрам - отношения между ними. Традиционные экспертные системы предполагают ручное построение семантической сети для каждого конкретного типа задач, которое выполняется экспертом в данной предметной области. Однако применение экспертных систем для автоматического управления предполагает накопление системой опыта на основе запоминания ситуаций, принятых решений и достигнутых результатов. В случае ситуаций, представляющих описание состояния какого-либо оборудования, контролируемого системой, для хранения этой информации вполне подходит обычная база данных, состоящая из таблиц с заранее определенной структурой. Если же описание ситуации меняется от раза к разу или представляет собой плохо структурируемую информацию - базы данных уже не подходят. В таких случаях информация может быть представлена в виде семантической сети. Однако при построении такой сети возникает вопрос: насколько необходима для решения задачи каждая «порция» информации вводимая в сеть? Ведь семантическая сеть позволяет описывать практически неограниченный спектр объектов и отношений. Таким образом, стремление как можно подробнее описать ситуацию приводит к попаданию в сеть несущественной, бессмысленной информации. На проверку, хранение и обработку этой информации будет напрасно расходоваться время и ресурсы. Кроме того, при излишне широком охвате в сеть попадут данные, не относящиеся к предметной области, в которой «разбирается» данная экспертная система. Это приведет к ошибкам при вводе и анализе информации, для устранения которых потребуется вмешательство эксперта. Вышеприведенные соображения обуславливают ограниченную область применения автоматических экспертных систем с накоплением опыта. Однако системы на основе семантической сети получают все более широкое применение в поисковых машинах, работающих в полностью автоматическом режиме. 

4.	Lotus Domino/Notes.

Lotus Domino и Notes – это средства, предназначенные для сбора, организации и распределения информации и знаний.
Если отталкиваться от реальной практики использования, то можно выделить следующие группы пользователей, которые выбрали и выбирают для себя эти технологии.
Первую группу составляют пользователи, которым нужна инфраструктура электронной почты, передачи сообщений и коммуникаций: современная, надежная и масштабируемая. Lotus Domino – это почтовый сервер, а Lotus Notes – клиент электронной почты с расширенными возможностями.
Вторую группу составляют пользователи, которые используют Domino и Notes в качестве платформы и инфраструктуры для бизнес-приложений, автоматизации деловых процедур, документооборота и т.д. Lotus Domino – это сервер приложений, а Lotus Notes – это клиент для выполнения бизнес-приложений, работы с информацией и документами, в том числе и в режиме оф-лайн.
Третья группа пользователей выбирает Lotus Domino в качестве уникальной технологии для создания инфраструктуры Web. Lotus Domino – это Web-сервер с расширенными возможностями по динамическому обновлению, категоризации информации, полнотекстовому поиску и т.д.
И, наконец, четвертая группа пользователей выбирает Lotus Domino и Notes в качестве интегрирующего программного обеспечения, или "программного обеспечения промежуточного слоя", способного интегрировать информацию и данные практически из произвольных источников информации – реляционных СУБД, систем управления ресурсами предприятий (ERP), таких как SAP R/3, среды Internet и т.д.
В конечном итоге, большинство пользователей Lotus Domino и Notes осознают возможность решения всего спектра перечисленных выше задач на основе единой технологической платформы и создают информационную инфраструктуру, позволяющую сказать: "Эффективная работа нашей организации была бы невозможна без Domino и Notes".

5.	XML сервер Tamino

Tamino - информационный сервер для электронного бизнеса, предназначенный для хранения, изменения и поиска как структурированных данных (таких как текст), так и неструктурированных данных (на пример графика или звук). В основе Tamino лежит модель данных XML, поддерживающая самоопределяемые (контентно-зависимые) типы данных. В первую очередь, Tamino содержит XML-СУБД, позволяющую хранить и запрашивать новые XML-объекты. Однако Tamino – это нечто большее, чем новая СУБД. Этот информационный сервер обеспечивает доступ ко всем типам накопленных данных (тексты, таблицы, видео и аудио) и их конвертацию в XML-объекты. Tamino делает возможным доступ новых Web-приложений к старым базам данных.
Tamino XML Server создан на основе инновационного XML-ориентированного ядра и XML-сервисов. При помощи сервиса хранения (XML-ориентированного хранилища) Tamino обеспечивает универсальное представление данных на основе формата XML. Источником может быть Adabas, реляционные СУБД или корпоративные транзакционные системы с поддержкой XML. Разработчики могут также написать свои собственные программы, чтобы извлечь информацию из приложений и вставить ее в результирующие XML-документы. Более того, Tamino XML Server способен работать не только с XML, но и c данными в других форматах, например графические и видео-файлы. Таким образом, всё хранится в одном месте. Поскольку Tamino XML Server может работать совместно с другими хранилищами данных и СУБД, его можно рассматривать как единую платформу, обеспечивающую консолидацию различных источников данных.
Кроме того, Tamino работает с серверами приложений, такими как WebSphere, WebLogic, iPlanet и AppServer (ранее известный как Total-e-Server). Они являются важнейшей частью Web-инфраструктуры многих компаний и обеспечивают такие сервисы, как:
•	аутентификация, контроль доступа и шифрование; 
•	управление транзакциями; 
•	многозадачность и балансировка нагрузки; 
•	восстановление после сбоев.
	И наконец, Tamino XML Server может работать совместно с программным обеспечением промежуточного уровня, включая интеграционные продукты, такие как IBM MQSeries и особенно линейка продуктов Software AG под названием EntireX.

Общая схема архитектуры Tamino
Итак, мы рассмотрели основные имеющиеся в настоящее время инструменты для работы с плохо структурируемой информацией. Выбор того или иного инструмента в каждом конкретном случае зависит от целей и задач пользователя, которому необходимо получить доступ к информации. Необходимо заметить, что все представленные решения, будь то объектные СУБД, или решения на основе XML-сервера, достаточно громоздки и предназначены в первую очередь для корпоративных целей. В некоторых случаях необходимо иметь целый штат сотрудников, которые занимались бы администрированием и настройкой соответствующего програмного продукта. Причём это должны быть высококвалифицированные специалисты, знакомые с тонкостями соответствующего програмного продукта и, возможно, обладающие знаниями в программировании. Кроме того, при работе с базой данных как правило существует промежуточный уровень обслуживающего персонала ( в большинстве случаев это программисты), который решает проблеммы представления запрашиваемой информации. Как правило конечный пользователь ограничен в своих возможностях по работе с СУЬД в рамках предоставленных ему заранее запросов к базе данных. При возникновении необходимости получить какую-либо дополнительную информацию из СУБД, или по другому организовать данные в дело приходится вступать программистам, которые решают эти проблеммы.  Большинство представленных решений требуют достаточно больших вычислительных мощностей. Кроме того, на освоение самого инструмента для работы с плохо структурированной информацией (знакомство с интерфейсом программы, освоение основных методов работы)  требуется потратить достаточно много сил и времени. Все эти факторы становятся определённым барьером к повсеместному распространению описанных выше средств обработки информации. В настоящее время имеется потребность в удобном, лёгком инструменте с простым интерфейсом, не требующем специальной подготовки, с помощью которого можно было бы эффективно обрабатывать поток разнородной информации, решать задачу сортировки и удобного представления разрозненной информации. В связи с этим также необходимо иметь методику, которая в сочетании с соответствущим програмным инструментом позволила бы решить проблемму обработки плохо структурированной информации широкими массами пользователей. Такой инструмент и методика в первую очередь нашла бы своё применение в образовательных процессах, где основной задачей является получение и обработка информации.

ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ ИНФОРМАТИКА

3’2003

КОНФЕРЕНЦИИ
Отчетный доклад Президиума Академии информатизации образования на ежегодной отчетно-выборной конференции 
12-15 мая 2003 г., г. Волгоград

ОБЩЕСТВЕННАЯ ИНИЦИАТИВА
В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ

Не так давно, 12 февраля 2003 г., в «Независимой газете» появилась статья о роли общественных организаций, имеющих в своем названии слово «академия». Таких организаций в России зарегистрировано 81. В статье отмечается несколько академий, в которых уровень научной работы не вызывает сомнения. Это такие академии как Российская академия естественных наук (РАЕН), Российская академия космонавтики (РАК), Международная академия наук высшей школы (МАНВШ). В этом же ряду отмечена и наша Академия информатизации образования. Упомянуты также организации, о которых идет недобрая слава, здесь незачем их называть. Академия информатизации образования (АИО) прочно заняла свое место среди структур, которые включены в большую работу по модернизации образования. При достижении целей и выполнении задач, указанных в Уставе АИО, Академия руководствуется принципами, провозглашенными при ее создании.
В отличие от государственных учреждений и институтов, посредством которых осуществляются в основном вертикальные связи в системе образования, АИО – сообщество, образованное по профессиональному признаку – объединяет ученых и специалистов по горизонтали. В соответствии с этим важной функцией АИО является вневедомственная консолидация научного потенциала, которая способна в большой степени повысить эффективность работ в этой области.
Общественные научные объединения в системе образования – Международная Академия наук высшей школы, Академия информатизации образования, Академия профессионального образования – наряду с Российской Академией Образования, представляют собой научный базис, на котором строится современное российское образование. Поэтому АИО выражает готовность взять на себя исполнение своей доли государственного заказа по научному обеспечению образования, выступая в качестве исполнителя программ, касающихся информатизации. Вместе с тем, разработки Академии охватывают и более широкую проблематику в той мере, в какой современное образование должно отвечать стандартам, характерным для информационного общества.
Члены и специалисты АИО отличаются прогрессивными взглядами и способностью реализовать новые подходы в обучении и управлении образованием на основе высоких информационных технологий. Привитие этого  стиля  деятельности   и   осуществление  влияния  Академии информатизации образования на процессы модернизации образования через своих членов – один из основных аспектов деятельности АИО.
Члены АИО составляют ядро кадрового потенциала информатики в российской системе образования.   Членство АИО предполагает высший уровень профессионального признания, поэтому состав АИО не может быть многочисленным. Жесткое ограничение количества членов АИО в ее отделениях и количества отделений, организуемых только при наличии достаточного  научного  потенциала  в  регионе,  является  залогом профессионализма и стимулом к повышению общего уровня работ в области информатизации образования.
АИО – это форма определения самостоятельного юридического статуса различных   точек   роста,   центров   информатизации,   учреждений информационного   обслуживания   образования.   Деятельность   этих организаций, учрежденных АИО, обеспечивает в целом эффективность деятельности АИО и средства для академических мероприятий общего назначения. Соответствующие условия предусматриваются в учредительных документах учреждений АИО.
АИО ставит своей целью мобилизацию ресурсов развития информатики в регионах на основе компетентного участия членов Академии и специалистов учреждений АИО в решении задач информатизации образования, развития прямых контактов с региональными учреждениями и органами управления образованием, вхождения членов АИО в советы, определяющие ход работ по информатизации. Важно признание за членами АИО ключевой роли в этих вопросах.
Важной задачей АИО является установление плодотворных отношений с фирмами индустрии информатики в России, деловые интересы которых связаны с потребностями системы образования. Публичные мероприятия, издания АИО на взаимовыгодных условиях будут использоваться для рекламы и оценки предложений фирм. Участие членов АИО в экспертизе таких предложений будет обеспечивать высокие программно-технических средств качества в системе образования и гарантировать недопущение решений, неприемлемых для системы образования.
Опыт и знания специалистов АИО – самое главное ее достояние. Распространение этого опыта и повышение профессиональных качеств работников   образования   в   области   информатизации – важная образовательная услуга, оказываемая АИО. Мероприятия этого направления являются одним из основных источников поступления средств для поддержания деятельности АИО.
АИО последовательно осуществляет протекционистский подход в отношении  творческих  начинаний, внедрения  результатов  работы, обеспечения деловых интересов и благополучия членов Академии. Президиум и Советы отделений АИО с этой целью создают необходимые условия для эффективного включения членов АИО в работу по новым проектам, способствуют участию членов АИО в научно-общественных мероприятиях, образуют необходимые фонды.
Исходя из провозглашенных в межгосударственных соглашениях принципов сотрудничества, АИО проводит линию на интеграцию усилии ученых и специалистов стран СНГ в области информатизации образования, возобновляя на новой основе ранее существовавшие связи. Подобный подход АИО осуществляет в сотрудничестве и с другими зарубежными партнерами. Для этого используются такие пути, как иностранное членство в АИО, организация научных мероприятий международного характера, подготовка совместных публикаций и информационных программ.
Сообразно осуществляемым на практике процессам информатизации образования, деятельность АИО развивается по четырем основным научным направлениям: информатизация обучения, информационное обслуживание образования,  разработка  и  сертификация средств информатики для образования, подготовка кадров. Соответственно этому распределяются функции членов Президиума АИО и Советов региональных отделений.
Итоги работы АИО в истекшем 2002 году характеризуются следующими показателями.
Проведена большая конференция в г. Нижневартовске, организованная Академией совместно с Ханты-Мансийским институтом повышения квалификации работников образования и Нижневартовском педагогическим институтом. Округ нашел возможность поддержать это научно-методическое мероприятие своими средствами. Активными участниками конференции были работники системы образования Западной Сибири, Урала, Юга и Центра России. Проблема конференции «Информатизация высшего и среднего образования» вызвала интерес вузов и региональных структур образования. Проведение этой конференции – это продолжение традиционной для АИО линии на всемерную поддержку региональных программ информатизации образования, обобщение и распространение опыта работы на местах.
Академия приняла активное участие в конкурсах, проводимых по федеральной целевой и отраслевым программам информатизации образования. Организация таких конкурсов, экспертиза предлагаемых проектов – важный этап организации разработок, на котором серьезная роль отводится наиболее опытным специалистам. Среди них свое место занимают и члены АИО. Так, наше участие обеспечено в Дирекции федеральной целевой программы «Развитие единой информационной среды образования», в рабочих комиссиях по этой программе, а также в учреждениях, выступающих активными участниками конкурсов. Здесь нелишне будет подчеркнуть, что члены АИО обязаны прежде всего быть застрельщиками нововведений в области информатизации образования, наряду с тем, что сами непосредственно должны включаться в работу по проектам, исполнение которых берет на себя Академия.
За истекший год АИО трижды награждалась дипломами Министерства образования Российской Федерации как победитель конкурсов с грантами первой степени по проектам: «Социологическое исследование приоритетов информационного обеспечения молодежной политики…», «Разработка и создание многопользовательской электронной базы данных» для системы информационного обеспечения молодежной политики, «Развитие программного обеспечения федеральной Интернет-системы – абонентская служба органов по делам молодежи субъектов РФ…». 
По заказу Минобразования России Академии выполнили исследования по двум проектам из выше названных, по третьему сейчас работа в разгаре. Естественно, эти работы надлежащим образом профинансированы министерством.
Исследования, проводимые членами Академии по фундаментальным проблемам информатизации образования, к настоящему времени привели к ряду важных результатов, что позволило наметить и провести в Москве в истекшем году симпозиум  «Информационные технологии и методология обучения точным наукам» (10-11 декабря 2002 г.). Это мероприятие было проведено Академией в порядке сотрудничества с Международной программой образования в области точных наук (ISSEP) при содействии Комитета образования Правительства Москвы. В симпозиуме приняли участие ученые и специалисты из ведущих вузов Москвы – МГУ, МФТИ, МГОПУ им. М.А. Шолохова, Московского областного университета, а также специалисты из 11 региональных научно-образовательных центров, расположенных в 6 федеральных округах Российской Федерации. Обсуждалась следующая тематика:
•	специфика и эффективность применения компьютерных технологий в преподавании и изучении математики, физики, химии, биологии и других естественнонаучных учебных дисциплин;
•	требования к методологии и методике преподавания точных наук с использованием информационных технологий;
•	взаимное влияние информатики и точных наук, отражающееся в содержании соответствующих учебных дисциплин;
•	учебные компьютерные и телекоммуникационные среды и информационные ресурсы;
•	подготовка школьников, студентов и преподавателей к эффективному использованию информационных и телекоммуникационных образовательных технологий.
Было представлено 23 доклада, при этом 50 % от общего числа докладчиков было от АИО. Изданы труды симпозиума, которые, как мы надеемся, представляют собой заметный факт в деятельности АИО.
Смотр результатов исследований на подобных симпозиумах может стать эффективным способом развития инициативы и творчества членов АИО. Поэтому Президиум АИО намечает дальнейшее проведение таких мероприятий. 
Многочисленные данные о развитии исследований и проведении мероприятий Академии информатизации образования поступают из региональных отделений Академии. Так, в Перми членами АИО подготовлены и выпущены под грифом Минобразования структурированный конспект базового курса «Информатика» для 7-9 классов (Семакин И.Г., Вараксин Г.С.). Здесь же можно упомянуть вновь созданное методическое пособие «Преподавание базового курса информатики в средней школе», а также учебник для среднего профессионального образования «Основы программирования», «Практикум по информатике», курс «Информатика. 10 класс». Заслуживают доброго слова Хеннер Е.К., Семакин И.Г., Шестаков И.П. и их коллеги из Воронежа Могилев А.В., из Красноярска Пак Н.И., которые последовательно трудятся над созданием системы учебных пособий для современного обучения информатике на различных ступенях образования. Государственную премию за работу в вопросах информатизации образования получил член АИО Кубышкин А.В. Пермские академики АИО являются компетентными участниками создания единой региональной телекоммуникаций сети образования и науки Пермской области.
Своеобразный путь развития средств и методов информатизации образования реализуется в Тульском отделении АИО. Одним из основных видов его деятельности является выполнение НИОКР, проектных работ и предоставление услуг по созданию и внедрению автоматизированных систем управления, средств автоматизации, математического, программного и информационного обеспечения, учебно-тренировочных средств (тренажеров). В настоящее время в отделении работают более 50 человек. Оно имеет лицензию на выполнение работ в интересах военно-учебных заведений и хорошие рабочие контакты непосредственно с Министерством обороны.  В отделении разработаны математические модели для различных звеньев восковых АСУ, которые осваиваются курсантами. Проведено исследование состояние степени информатизации средних учебных заведений г. Тулы и области, эти результаты послужили для постановки вопроса на областной конференции повышения квалификации преподавателей. По заслугам здесь должна быть отмечена большая роль председателя Научного совета Тульского отделения АИО Киселева В.Д.
В Восточно-Сибирском отделении АИО (председатель Научного совета Пак Н.И.) заметным событием было проведение работ по гранту НАТО и программе Совета ректоров Красноярского края, предусматривающей создание единой телекоммуникационной системы образования и науки г. Красноярска. При кураторстве отделения продолжается деятельность краевого распределенного лицея информационных технологий с дистанционными формами обучения. В Красноярске при активном участии Научно-методического совета отделения АИО проведены две международные конференции: 
•	Образование ХХI века: Космос и одаренность. Инновации, диагностика и управление в условиях открытого образования. 18-20 октября 2002 г., г. Железногорск;
•	Молодежь и наука. 16-17 апреля 2002 г., г. Красноярск.
Большую работу вместе с краевыми структурами образования ведет Хабаровское отделение АИО под руководством председателя Научного совета отделения, ректора педагогического университета М.И. Костенко. Должно быть также отмечено здесь, что результативность работы отделения во многом определяется ролью, которую осуществляют члены АИО Министр образования Хабаровского края Обухова Л.Ф. и Заместитель министра Король А.М. Отделению хорошо удается интегрировать усилия вузов г.Хабаровска при решении задач информатизации края. Здесь реализуется альтернативная система информационного обслуживания образования края на основе отечественной технологии «ТВ-Информ», при этом отделение АИО и Министерство образования Хабаровского края тесно сотрудничают с Президиум АИО. Работу этого направления и далее предполагается развивать на базе информационной сети, которой располагает АИО.
Отделения Академии в других регионах также тесно связывают свою работу с региональными программами информатизации. При этом можно отметить, что ряд отделений хорошо продвинулись в направлениях работы, характерных для кадрового состава отделений в соответствующих городах. Так, для Воронежа характерен «телекоммуникационный» облик членов Академии, в Екатеринбурге вполне определился преимущественный интерес членов Академии к вопросам моделирования учебного процесса, создания электронных обучающих комплексов. Курское отделение отличается широким охватом средствами информатизации различных предметных сред.
Отделениями намечены планы работы на 2003 г., которые позволяют ожидать новых результатов в решении задач Академии информатизации образования. Вся наша работа в различной степени соприкасается с деятельностью вузов и региональных структур образования или непосредственно направлена на реализацию мероприятий государственных программ информатизации образования. Мы надеемся быть на высоте стоящих задач.

Список членов
Академии информатизации образования (АИО),
избранных в мае 2003 г. 
на VIII ежегодной конференции

Действительные члены АИО

1.	Ахаян Андрей Андреевич (Санкт-Петербург)
2.	Богословский Владимир Игоревич (Санкт-Петербург)
3.	Борликов Герман Манжиевич (Элиста)
4.	Власова Елена Зотиковна (Санкт-Петербург)
5.	Грабов Владимир Минович (Санкт-Петербург)
6.	Данильчук Валерий Иванович (Волгоград)
7.	Данильчук Елена Валерьевна (Волгоград)
8.	Дворянкин Александр Михайлович (Волгоград)
9.	Дронь Николай Михайлович (Днепропетровск)
10.	Иорданский Михаил Анатольевич (Нижний Новгород)
11.	Камаев Валерий Анатольевич (Волгоград)
12.	Киселева Елена Михайловна (Днепропетровск)
13.	Леонтович Ольга Аркадьевна (Волгоград)
14.	Носенко Элеонора Львовна (Днепропетровск)
15.	Носкова Татьяна Николаевна (Санкт-Петербург)
16.	Петров Александр Васильевич (Волгоград)
17.	Сергеев Николай Константинович (Волгоград)
18.	Смирнов Василий Алексеевич (Санкт-Петербург)
19.	Смыковская Татьяна Константиновна (Волгоград)
20.	Степанов Юрий Сергеевич (Орел)
21.	Стефанова Галина Павловна (Астрахань)
22.	Титова Ирина Михайловна (Санкт-Петербург)
23.	Фокин Роман Романович (Санкт-Петербург)
24.	Фоменков Сергей Алексеевич (Волгоград)
25.	Шиманов Сергей Николаевич (Московская область)
26.	Юрков Николай Кондратьевич (Московская область)

Члены-корреспонденты АИО

1.	Босова Людмила Леонидовна (Москва)
2.	Давыдов Денис Алексеевич (Волгоград)
3.	Деревенсков Сергей Олегович (Волгоград)
4.	Зайченко Татьяна Петровна (Санкт-Петербург)
5.	Злотникова Ирина Яковлевна (Воронеж)
6.	Ильин Виктор Павлович (Санкт-Петербург)
7.	Ильина Татьяна Юрьевна (Санкт-Петербург)
8.	Калинина Марина Ивановна (Санкт-Петербург)
9.	Коротков Александр Михайлович (Волгоград)
10.	Кравченко Лариса Юрьевна (Волгоград)
11.	Кувалдина Татьяна Александровна (Волгоград)
12.	Кушнер Алексей Гурьевич (Астрахань)
13.	Лавина Татьяна Ароновна (Московская область)
14.	Ледовских Ирина Анатольевна (Хабаровск)
15.	Маткова Мая Валентиновна (Московская область)
16.	Петрова татьяна Модестовна (Волгоград)
17.	Самсонова Светлана Анатольевна(Санкт-Петербург)
18.	Сергеев Алексей Николаевич (Волгоград)
19.	Скакунов Владимир Николаевич (Волгоград)
20.	Цехановский Владислав Владимирович (Санкт-Петербург)
21.	Чубариков Владимир Николаевич (Москва)
22.	Штыров Андрей Вячеславович (Волгоград)

ИТОГИ ВСЕРОССИЙСКОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ 
В ЧЕБОКСАРАХ «РЕГИОНАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ: ОПЫТ, ТЕНДЕНЦИИ, ПЕРСПЕКТИВЫ»
(17-20 апреля 2003 года)

Основным стимулом проведения данной конференции в Чебоксарах явилось осознание со стороны Министерства образования Чувашии, представителей науки в лице Национальной академии наук и искусств Чувашской Республики важности проблем, связанных с процессами информатизации образования. В конференции приняли активное участие сотрудники Института информатизации образования Российской академии образования доктора наук, профессора И. В. Роберт, О. А. Козлов, Ю. А. Романенко, Н. В. Софронова, что способствовало представлению обсуждаемых проблем на высоком научном уровне. Всего же в сборнике материалов конференции опубликовали свои идеи по указанной проблеме  более 70 ученых из 17 городов России.  Из них приехали в Чебоксары представители десятка городов, в качестве слушателей (и активных участников в прениях) принимали участие руководители районных отделов образования и образовательных учреждений, учителя школ и преподаватели вузов, депутаты и ответственные работники Министерства образования Чувашии и Комитета Государственного совета Чувашии по культуре, образованию, науке и национальной политике. Такое единение науки, практики и государственных структур является, пожалуй, одним из особенностей состоявшегося форума. Здесь же необходимо указать на поддержку конференции коммерческими структурами, которые выступили спонсорами: ОАО «Чувашпечать» и Государственное унитарное предприятие «Республиканский бизнес-центр».
В череде мероприятий конференции мы выделяем следующие: 1) мероприятия, направленные на научное обоснование проблем информатизации образования, выработке стратегии развития: пленарные выступления, «Круглый стол», который был организован и проведен сотрудниками Комитета Государственного совета Чувашии по культуре, образованию, науке и национальной политике; 2) мероприятия по обмену опытом и осознанию проблем информатизации в образовательных учреждениях, выработке тактики дальнейшего развития: работа по секциям, выездные семинары в образовательные учреждения города Чебоксары, презентация образовательных сайтов и программ учебного назначения; 3) мероприятия, направленные на привлечение общественности к проблемам информатизации образования; пресс-конференция, видеоконференция, размещение информации о ходе конференции и тезисы на сайте Чувашского регионального института образования (на базе которого проходила конференция).
Главным итогом конференции можно считать РЕКОМЕНДАЦИИ, выработанные в процессе прений и работы по секциям, принятые на заключительном заседании.

Рекомендации конференции
«Важнейшая роль в интенсификации процессов развития  современного общества принадлежит информатизации,  превращающей  информацию в главный национальный ресурс, обеспечивающий  ускорение научно-технического прогресса, интеллектуализацию  деятельности человека. Решающее значение в развитии информатизации современного общества принадлежит подготовке специалистов, способных использовать  информационные технологии в своей будущей профессиональной деятельности.
Конференция выявила ряд проблем, препятствующих эффективному внедрению средств вычислительной техники в сферу образования. Это, прежде всего, отсутствие стимулов и условий использования компьютеров в практической деятельности учителей: недостаточная квалификация учителей в области применения средств информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в своей профессиональной деятельности, недостаточный парк вычислительной техники в средних общеобразовательных школах (во многих школах только один компьютер) и плохие средства телефонной связи, необходимые для подключения к Интернет, отсутствие материальных или других стимулов для учителей, применяющих компьютеры в учебно-воспитательном процессе и др. Для преодоления названных проблем конференция предлагает:
1.	Считать приоритетной подготовку педагогических и управленческих кадров, в том числе государственных и муниципальных служащих в области информационных технологий.
2.	Содействовать распространению передового педагогического опыта в области использования информационных технологий в преподавании учебных дисциплин, управлении образовательными учреждениями, применении средств ИКТ в сфере дополнительного образования детей.
3.	Использовать в учебном процессе только лицензионное программное обеспечение, прошедшее соответствующую сертификацию.
4.	Развивать систему дистанционного обучения и повышения квалификации в регионах.
5.	Стимулировать внедрение информационно-коммуникационных технологий в образовательный процесс через проведение конкурсов, олимпиад, конференций и семинаров.
6.	Регулярно освещать в периодических изданиях актуальные вопросы информатизации образовательных учреждений и направления  развития единой образовательной информационной среды
7.	Всемерно содействовать инициативам образовательных учреждений и других институтов в развитии единой информационной среды образовательных учреждений региона».

Индекс журнала в каталоге агентства «Роспечать» - 72258	
Технический редактор Горюшкина Т.Н.

Свидетельство о регистрации средства
массовой информации №01854 от 24.05.94.
Выдано Комитетом Российской Федерации
по печати	

Адрес редакции: 109544, Москва
ул. Верхняя Радищевская, 16-18
Тел.: 915-55-04, д.244
Тел./факс: 915-55-74
E-mail: mgopu@mgopu.ru 
Http:// www.mgopu.ru	
Сдано в набор 4.06.03
Бумага офсетная
	Подписано в печать 30.06.03
Печать офсетная
Заказ №	Формат 70100
Усл. печ. л. 5
Цена договорная