Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,823

Информатизация различных сфер общества на сегодняшний день приобретает одно из первостепенных значений. Система образования играет здесь особую роль, поскольку направлена именно на обучение обращению с информацией. Качественный специалист в любой области должен быть готов к эффективной работе с большими объемами информации, а его подготовка - включать освоение методов анализа информационных баз данных и потоков в соответствующей сфере. Деятельность в этом направлении является ключом к оптимальной адаптации субъекта в быстро меняющихся, полных неопределенности условиях существования.

Междисциплинарный синтез захватил содержание научной деятельности. Изучение сложных систем в объединенной структуре признается в последние годы как новая научная дисциплина (Dynamics of Complex Systems). Новый взгляд разрушает междисциплинарные барьеры между физикой, химией и биологией и так называемыми гуманитарными науками - психологией, социологией, экономикой и др. Работа многих ученых нацелена на исследование универсальных физических и математических принципов, которые управляют эволюцией сложных систем, исследуются фундаментальные вопросы, касающиеся структуры, динамики и количественных мер сложности.

Переосмысление методологии научного знания выливается в инновационные образовательные технологии. Среди перспективных моделей можно выделить включение синергетики в образование. С одной стороны, идеи синергетики находят отражение в содержательной стороне образовательного процесса, с другой - выступают методологической основой процесса обучения. Можно привести ряд разработанных и апробированных в школах и вузах курсов, нацеленных на совершенствование содержания обучения за счет реализации межпредметных связей, формирование целостной картины мира. Возможную критику традиционалистов перевешивает деятельность методистов, предпринимающих попытки применить развивающий потенциал синергетических представлений для формирования современного стиля мышления.

Второе направление, за редким исключением, лишь декларируется. Авторы подобных «концепций» не идут дальше облечения в новую понятийную форму старых представлений. Однако в среде исследователей утвердилось общее мнение, что обучение - сложный многоуровневый динамический процесс. Объективная причина «засилья терминологии» заключается в том, что гуманитарные науки и образование, в том числе, относятся к классу трудно формализуемых математическими методами областей. Немаловажно, что первые удачи возникли именно благодаря аппарату теории систем и, в дальнейшем, нелинейной динамики. Нам видится, что один из путей дальнейшего движения - развитие и применение методов информационного моделирования к системам, в которых информация является количественной мерой сложности.

Рассмотрим области, где информационные модели находят точки соприкосновения с методами моделирования динамики сложных систем.

1. Нейросетевые информационные модели исследования принципов обработки информации, которые реализуются в сложнейших распределенных системах - нейросистемах (мозг человека). Мало сказать, что «нейронаука» (Neuroscience) перспективная область. Многие видят в ней один из магистральных путей развития науки, что вызывает большой интерес со стороны исследователей из различных областей (нейрофизиология, нейрохимия, молекулярная биология, психофизиология, нейропсихологии). Данные модели активно применяются при изучении технических и инженерных систем и являются в ряде случаев единственно возможной альтернативой в социологии, макроэкономике, медицине и др. Возрастающие требования к адекватности моделей приводят к необходимости установления глобальной связи («все со всеми»). Одновременно возрастает и сложность моделирования. Что касается образования, полученные данные о принципах обработки информации в естественных нейросистемах позволят глубже подойти к процессу обучения (отбор содержания, изучение процесса формирования понятий, системы понятий и образов, стратегий поведения).

2. Мониторинг и прогноз динамики изменения системы (результативности обучения). Для привлечения статистических методов исследований, анализа временных рядов и др. не обойтись без централизованного сбора большого набора экспериментальных данных и создания на этой основе информационных баз данных. Информационное обеспечение всего процесса обучения за счет новых информационных технологий позволит эффективно подходить к проектированию инновационных образовательных моделей.

Работа представлена на научную заочную электронную конференцию «Приоритетные направления развития науки, технологий и техники» по направлению «Образовательные технологии» (15-20 марта, 2004 г.)