Работа инициирована необходимостью совершенствования методики статистической обработки экспериментальных данных социологических исследований динамики усвоения нового материала в процессе обучения курса физики в средней общеобразовательной школе [3, 5].
Среди учащихся двух томских школ была организована серия письменных опросов по только что изученным темам сразу же в конце урока. Эксперимент показал, что во всех без исключения классах могут возникать различные виды распределений учащихся в зависимости от усвоенного ими материала, вплоть до мультимодального (обладающего двумя максимумами). Различные виды распределений в проведенном исследовании коррелируют с относительной сложностью материала. Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона, использовавшийся для определения тесноты связи уровня сложности с конкретным видом распределения был 0.59.
Распространённым средством микроскопического описания сложных природных объектов является вероятностное распределение f(x,t), знание которого помогает определить другие усредненные макроскопические характеристики. Определим обучение как возможность последовательного функционирования обучаемых в ряде усложняющихся ситуаций внешней среды, требующих учета все большего числа существенных признаков [4]. Тогда переменной ξj будет естественно поставить в соответствие уровень знаний и умений конкретного (j-го) учащегося (количество и качество усвоенного материала). Не вызывает сомнения, что ξj является случайной величиной, которую можно измерять в процентах. Тогда ξj =90 означает, что j-ый учащийся усвоил 90% нового материала, ξj =120 - 120% (учащийся при ответе на вопросы в конце урока воспользовался своими знаниями, выходящими за рамки школьной программы, или продолжил развивать основную мысль преподавателя). Теоретически может оказаться, что ξj =-20 - ученик не усвоил ничего из пройденного на уроке и "забыл" 20% от предыдущего материала, необходимого, для изложения новой темы.
Таким образом, педагогический процесс можно рассматривать, как процесс эволюции случайной величины ξ=(ξ1,...,ξn), сопоставив её классу из n учеников, а её компоненты фиксированному учащемуся. В предположении, что ξ - случайная величина «диффузионного» типа (см. например [1]), построена статистическая модель, в которой описание динамики процесса обучения проводится на основе уравнения Фоккера-Планка-Колмогорова (ФПК). Проведена редукция исходной задачи к описанию среднего «идеального» учащегося. В предположении слабого взаимодействия между учащимися, задача сводится к одномерному уравнению ФПК специального вида. Параметры уравнения по стандартным методикам определяются из экспериментальных данных методом наименьших квадратов. Учет парных взаимодействий между «идеальными учащимися» приводит к уравнению ФПК с нелокальной нелинейностью [2]. Проведен анализ количественных характеристик процесса обучения на основе построенной модели. Полученные в работе результаты дают возможность выявить и оценить влияние различных факторов на динамику процесса обучения и помогут в выборе оптимальных методик.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Свешников А.А. Прикладные методы теории случайных функций. М.: Наука. 1968. 464 с.
- Зальмеж В.Ф., Трифонова Л.Б. // Изв. вузов. Физика. 2002. Т. 45, № 4. С .72.
- Зеличенко В.М., Трифонова Л.Б. // Изв. вузов. Физика. 2001. Т. 44, № 1. С .23.
- Крылов В. Ю., Морозов Ю. И. Кибернетические модели и психология. М.: Наука. 1984. 176 с.
- Трифонова Л.Б. // Успехи современного естествознания. 2002. (в печати).