1. КОМПЬЮТЕР И ОБУЧЕНИЕ ФИЗИКЕ
1. Роль ИТ в познании окружающего мира. Цель естественно-научного образования состоит в познании явлений окружающей действительности, построении ее теоретической модели — научной картины мира. Часть объективной реальности, взаимодействующая с субъектом познания (человеком) и противостоящая ему в его предметно—практической и познавательной деятельности называется объектом познания. В силу раздвоения мира на внешнюю (открытую) и внутреннюю (сокрытую) стороны в теории познания выделяют два аспекта объекта: явление, то есть внешний аспект, и сущность — внутренний аспект.Под сущностью понимают относительно устойчивую совокупность внутренних свойств, связей и отношений объекта, которая выражается в единстве многообразия всех форм его существования. Явление — внешняя сторона объекта, легко изменяющаяся совокупность свойств, связей и отношений объекта, воздействующая на органы чувств. Эмпирическими называются знания об объектах и происходящих с ними явлениях, полученные как результат чувственных ощущений. Теоретические знания — это знания сущности объектов и явлений, получающиеся в результате конкретизации общих положений науки.
Формирование научной картины мира осуществляется следующими способами: 1) умозрительное изучение результатов исследований ученых, осуществляемое по книгам, изложению учителя и т.п.; 2) выполнение реальных учебных наблюдений и экспериментов; 3) вычислительный эксперимент, использование информационных технологий (ИТ) с целью создания виртуальной модели изучаемых явлений.
Проведенный нами системный анализ процесса обучения позволил выделить следующие структурные элементы и связи между ними [14, 15]: учащийся, на которого оказывают влияние среда, учитель, учебные опыты и наблюдения, {информационные технологии (рис. 1.1). Среда, то есть совокупность окружающих объектов и явлений, воздействует на учащегося и учителя, последний, учитывая ее влияние, выбирает такие методы обучения, при которых система научных знаний формируется оптимальным образом.
Исключение любого компонента из этой модели приводит к значительному ее огрублению. Самостоятельно, без посторонних источников информации (учителя, книги, электронной энциклопедии) учащийся не в состоянии построить научную картину мира, — на это требуются поколения ученых. Без учителя нельзя получить систематичное образование. Учебные опыты и наблюдения являются эффективным средством формирования эмпирических знаний. Использование компьютерных технологий для решения учебных задач принципиально отличается от других методов обучения и на настоящем этапе является важным фактором, влияющим на учебный процесс. Естественные и социальные явления окружающей действительности определяют направление развития личности учителя и учащегося, цели, содержание и методы образования, применяемые средства обучения.
При использовании ПК в учебном процессе возникает информационная система, состоящая из двух (ученик и компьютер) либо трех элементов (ученик, учитель и компьютер), между которыми происходит информационный обмен. Эта дидактическая информационная система, состоящая из учителя (эксперта), учащегося (обучаемого или тестируемого) и ЭВМ, используется для поддержки принятия решений, осуществления обучения, формирования соответствующих умений и навыков, оценки и тестирования учащихся.
Традиционная методика использования ИТ предполагает, что учитель формулирует учебную задачу, которая может состоять в изучении того или иного вопроса, решении некоторой проблемы, написании компьютерной программы. Учащийся, используя ПК с соответствующим программным обеспечением, решает поставленную задачу. В ряде случаев компьютер оценивает работу учащихся.
Внедрение ПК в учебный процесс привело к изменению роли учителя. Возможность использования электронных источников информации превращает его в наставника, который не столько сообщает новую информацию, сколько управляет развитием учащегося, сотрудничает с ним при решении учебных задач.
2. Абстрактная модель ученика (АМУ). Главным элементом системы обучения является учащийся, поведение которого описывается сложными психо—физиологическими законами. Исследование процесса обучения требует построения структурно—алгоритмической модели учебной деятельности, что может быть осуществлено на основе принципов, сформулированных в [45, с. 38]. Структурно—алгоритмический подход предусматривает рассмотрение любой деятельности как системы взаимосвязанных операций (элементарных действий), которая приводит к достижению поставленной цели. Ее удобно изображать в виде графа деятельности, представляющего собой совокупность вершин, соединенных дугами, который соответствует определенной последовательности выполнения некоторого множества операций.
Учащийся, прошедший обучение, решая последовательность однотипных задач (проводя серию опытов или измерений), работает по жесткому алгоритму, выполняя конечный набор действий в определенном порядке. Если учащийся необучен, то он выбирает каждую следующую операцию совершенно случайно и после ее выполнения сравнивает свои действия с эталоном (учителем). Учитель подтверждает правильность выбора ("поощряет") операции или сообщает, что выбор сделан неверно ("наказывает"), подсказывая какую операцию следовало бы выбрать. В результате обучения в сознании учащегося устанавливаются связи между отдельными операциями. Вследствие забывания уровень знаний ученика со временем уменьшается, причем скорость уменьшения знаний пропорциональна их количеству.
Учащийся ведет себя как вероятностный автомат [32, 33], выполняющий последовательность действий в зависимости от входной информации и своего внутреннего состояния. Его алгоритм удобно задать в виде стохастического графа — совокупности вершин, соединенных стрелками, которые соответствуют переходам от одной операции к другой (рис. 1.2, а). Вероятности переходов можно представить в виде матрицы вероятностей. Автомат, моделирующий ученика, имеет входной алфавит X = ("Правильно", "Неправильно") и m внутренних состояний, соответствующих различным операциям и совпадающих с выходным алфавитом Y. Это и будем называть абстрактной моделью ученика (АМУ).
Пусть с целью формирования определенного навыка АМУ совершает серию из большого числа однотипных действий, одно из которых правильно. Если АМУ необучена, то вероятности выбора любого из m действий равны, вероятность правильного выбора p , а вероятность ошибочного выбора q = 1 — p . При получении входной информации, подтверждающей правильность или неправильность выбора, вероятность совершения правильного выбора p возрастает на величину α q = α(1 — p) , а вероятность ошибки q уменьшается на такую же величину, где α — коэффициент научения ( 0<α <<1 ). Уровень сформированности навыка (знаний) АМУ равен:
Z = (p — 1 / m) / (1 — 1 / m).
Если АМУ совсем необучена, p = 1 / m, Z = 0; если АМУ хорошо обучена и всегда совершает правильный выбор операции, то p = 1, Z = 1 [32, 33]. Вследствие забывания уровень знаний уменьшается со скоростью γ Z, где γ — коэффициент забывания.
3. Закономерности обучения АМУ Одним из методов изучения педагогических процессов является метод математического моделирования. Его преимущество в том, что модели проще и удобнее исследовать, с ними можно проводить эксперименты, постановка которых на учащихся может оказаться неоправданной или дать отрицательный результат. Модели логичны и формализованы, что позволяет однозначно исследовать факторы, определяющие свойства изучаемых объектов и явлений. Метод моделирования предполагает абстрагирование от конкретной природы явления, идеализацию и составление системы описывающих его уравнений, проведение вычислительного эксперимента, интерпретацию его результатов, обратный переход от математической идеализации к реальному объекту исследования.
Докажем несколько положений, описывающих поведение абстрактной модели ученика (АМУ) в той или иной ситуации.
Теорема 1 об обучении с подсказкой. Если после выполнения каждого k —ого действия подсказывать АМУ правильный выбор, увеличивая тем самым его вероятность p_i на величину α q , то уровень сформированности навыка (знаний) будет увеличиваться по закону
Z(t) = 1 — (1 — Z_0) exp( — α nt / k).
Доказательство. За время dt АМУ совершает ndt действий, при этом каждый из (n / k)dt раз учитель подсказывает АМУ, какое действие правильное, в результате чего вероятность p увеличивается на α (1 — p) = α q. Приращение dp за время dt равно dp = (α n / k)(1 — p)dt. Отсюда следует:
Отсюда, p = 1 — (1 — p0)exp( — α nt / k). Учитывая, что p = ((m — 1)Z+1) / m, получим доказываемое уравнение.
Теорема 2 об обучении с поощрением. Если каждый k —ый раз после совершения правильного действия сообщать АМУ об этом, увеличивая тем самым вероятность правильного выбора p на величину α q, то уровень сформированности навыка (знаний) будет расти по логистическому закону
Доказательство. За время dt совершается npdt правильных действий, при этом каждый из (np / k)dt раз учитель подтверждает правильность выбора. В результате поощрения вероятность p увеличивается на α (1 — p) = α q. Приращение вероятности правильного выбора dp за время dt равно dp = (α np / k)(1 — p)dt. Так как p = ((m — 1)Z+1) / m , то dp = (m — 1)dZ / m. Получаем:
Отсюда следует доказываемое уравнение. При большом числе возможных операций m получаем уравнение вида dZ / dt = A(Z+B)(1 — Z).
Теорема 3 об обучении с наказанием. Если каждый k —ый раз при совершении неправильного действия сообщать АМУ правильный выбор, увеличивая тем самым соответствующую вероятность p на величину α p = α (1 — q), то уровень сформированности навыка (знаний) будет увеличиваться по закону:
Доказательство. За время dt совершается n(1 — p)dt неправильных действий, при этом каждый из n(1 — p)dt / k раз учитель "наказывает" АМУ. При этом вероятность p увеличивается на α (1 — p) = α q, а вероятность q на столько же уменьшается. Приращение вероятности правильного выбора dp за время dt равно dp = (α n / k)(1 — p)2dt. Разделяя переменные, получаем:
При взятии интеграла следует воспользоваться подстановкой p = sin2x. В результате имеем p = 1 — 1/(1/(1 — p0)+ αnt / k). Переходя к Z, получаем доказываемое уравнение.
Теорема 4 о забывании. Вследствие забывания уровень знаний АМУ при отсутствии обучения уменьшается по экспоненциальному закону: Z(t) = Z0exp( — β t ).
Доказательство. Скорость снижения уровня знаний пропорциональна его величине Z. За время dt приращение знаний dZ составляет — β Zdt. Интегрируя, получим экспоненциальную зависимость.
4. Компьютерная модель обучения АМУ. Для изучения учебной деятельности c помощью АМУ удобно использовать программный способ синтеза модели. На языке Pascal была создана компьютерная модель деятельности АМУ, состоящей в поочередном выполнении двух действий (операций). После каждой операции АМУ делает выбор: повторить выполненную или сделать другую операцию (рис. 1.2, б). В случае правильного выбора операции или ошибки происходит соответствующий пересчет матрицы вероятностей. Программа содержит цикл, в котором выбор каждой операции осуществляется с помощью генератора случайных чисел. Общее число выполненных операций 500—2000. Графики, получающиеся при различных коэффициентах научения α, представлены на рис. 1.3, а). При малом α уровень знаний растет пропорционально времени (количеству выполненных операций), а при большом α достигает насыщения и остается неизменным.
На рис. 1.3, б) изображены кривые зависимостей Z = Z(t) в случае, когда в течение некоторого времени t' осуществлялось обучение, а затем оно прекратилось. Видно, что к концу обучения уровень знаний достигает максимума, а затем убывает вследствие забывания. Аналогичные результаты получены при моделировании процесса формирования эмпирических знаний [14, с. 75—87]. Решение этой задачи для АМУ, деятельность которой сводится к выполнению четырех операций, дает похожие кривые.
Возможен более простой подход к моделированию деятельности АМУ,
заключающийся в следующем. Каждый раз выбирая операцию, АМУ делает
либо правильный выбор, либо ошибается. Если число возможных вариантов
велико, то вероятность правильного выбора близка к 0. Ниже представлена
программа, написанная на языке Basic, моделирующая обучение АМУ, в ходе
которого при совершении правильного действия вероятность p увеличивается
("поощрение").
Обучение продолжается в течение некоторого времени, затем прекращается.
Программа учитывает забывание. Начальная вероятность правильного ответа
равна 0,01. Из графика на рис. 1.4, а) видно, что уровень знаний
увеличивается по логистическому закону, а после прекращения
обучения уменьшается по экспоненте.
SCREEN 11: LINE (0,450)-(640,450) LINE (10, 0)-(10, 450) : p = .01 q = 1 - p: a = .003: g = .0004 FOR t = 1 TO 10000: x = RND(1) IF (x < p) AND (t < 4000) THEN p = p + a * q: q = q - a * q p = p - g * p: q = q + g * p CIRCLE (10 + t/15, 450 - p*200), 1 NEXT: ENDНа рис.1.4, б) показана кривая зависимости уровня знаний от времени для случая, когда вероятность правильного решения увеличивается при неправильном выборе операции ("наказание"). Кривая научения принципиально отличается от логистической кривой, получающейся в предыдущем случае (левые части графика на рис. 1.4, а и б), соответсвующие обучению).
5. Математическая модель обучения. В основе рассматриваемой модели лежит предположение о том, что учебный материал состоит из равных по сложности элементов. Например, учащийся в течение года пытается запомнить сто слов иностранного языка, или изучить факты, составляющие основу курса химии и т.д. Мотивом, движущей силой учебной деятельности является противоречие между требуемым и имеющимся уровнями знаний учащегося. Чем больше учащийся знает, тем легче он устанавливает ассоциативные связи и быстрее усваивает новые знания. Если при этом уровень предъявляемых требований невысок, то мотивация к обучению отсутствует. Одновременно с научением происходит уменьшение знаний вследствие забывания. Анализ известных математических моделей процесса обучения позволяет сформулировать следующие принципы [34]:
1. Процесс обучения есть сумма научения, то есть усвоения знаний, и забывания. Скорость изменения количества знаний учащегося равна алгебраической сумме скорости усвоения знаний dZу/dt>0 и скорости забывания dZз/dt<0 :
dZ/dt = dZу/dt+dZз/dt.
2. Скорость уменьшения знаний вследствие забывания пропорциональна количеству знаний учащихся:
dZз/dt = — γ Z,
где γ — коэффициент забывания. Исследования подтверждают, что сразу после окончания обучения скорость забывания велика, а с течением времени она уменьшается, оставаясь пропорциональной количеству знаний. Если же ученик по данному вопросу ничего не знает, то ему нечего забывать.
3. Мотивация М к учебной деятельности зависит от уровня U требуемых и уровня Z имеющихся у учащегося знаний: M = f(U,Z). Не будем различать внешнюю мотивацию, обусловленную требованиями учителя, и внутреннюю мотивацию, вызванную собственным желанием ученика освоить соответсвующую дисциплину.
4. Скорость увеличения знаний пропорциональна произведению уровня знаний учащегося Z и мотивации M . Чем больше ученик знает, тем легче он усваивает новые знания из—за образующихся ассоциативных связей с имеющимися. С другой стороны, чем ниже мотивация учащегося, тем меньше скорость увеличения знаний.
Исходя из перечисленных выше соображений, получаем, что скорость увеличения знаний учащегося выражается уравнением:
dZ/dt = α ZM — γ Z,
где α — коэффициент научения. Действительно, при отсутствии у учащегося знаний Z или в случае низкого уровня мотивации M скорость увеличения знаний невелика. При большом коэффициенте забывания уровень знаний снижается.
Рассмотрим результаты компьютерного моделирования для различных зависимостей M = f(U,Z). Будем считать, что мотивация прямо пропорциональна разности между уровнем предъявляемых требований U и уровнем знаний Z : M = k(U — Z). В случае, когда U — Z превышает некоторый предел C, мотивация исчезает ( M = 0 ). При этом зависимость уровня знаний описывается логистическим уровнением
dZ/dt = α kZ(U — Z) — γ Z.
Когда Z мало, скорость роста уровня знаний невысока из—за отсутсвия возможности образования ассоциативных связей. По мере увеличения Z она растет, но при Z\rightarrow U снова уменьшается за счет снижения мотивации.
Для моделирования процесса обучения была написана программа на языке Pascal. Она содержит цикл по времени t, в котором вычисляется скорость увеличения знаний, определяется уровень знаний в следующий дискретный момент времени t, строится соответствующая точка графика, после чего все повторяется снова. Получающиеся при этом кривые Z = Z(t) для случая, когда обучение проводилось в течение времени t', а затем прекратилось, представлены на рис. 1.5. Видно, что уровень знаний учащихся при обучении растет, достигает максимума, а после прекращения обучения уменьшается по экспоненциальному закону. Пунктиром показан вид графиков в случае, если бы обучение не прекращалось.
На рис. 1.5, а) изображены графики зависимости Z(t) при обучении в течение времени t' двух учащихся с различными коэффициентами научения α. Учащийся с коэффициентом научения α = 0,03 за время t' не успевает достичь максимального уровня знаний. На рис. 1.5, б) представлены аналогичные графики для двух одинаковых учащихся, которым предъявляются различные уровни требований U1 и U2. Уровень знаний в обоих случаях достигает максимального значения, которое зависит от требуемого уровня U.
Были проанализированы следующие модели:
1) если U — Z < C, то M = k(U — Z), иначе M = 0;
2) если U — Z < C, то M = k ( U — Z ), иначе M = kCexp[ — β (U — Z — C)];
3) M = M0 (1 — exp[ — β (U — Z)]), где M0 — мотивация при U — Z → ∞. При разумном подборе коэффициентов во всех случаях получаются близкие результаты.
Метод моделирования позволяет обосновать, известный дидактический принцип "от простого к сложному". На рис. 1.6 показано, как ведут себя рассмотренные выше модели обучения, когда уровень предъявляемых требований скачкообразно увеличивается. Видно, что резкое увеличение уровня требований приводит к уменьшению знаний (рис.1.6, б) вследствие уменишения мотивации к учебной деятельности.
Отсюда следует, что для оптимизации учебного процесса необходимо таким образом подбирать уровень требований (сложность предлагаемых учащимся заданий), чтобы сохранялась высокая мотивация к обучению. На практике это означает, что учащимся на первых этапах следует предлагать сравнительно простые задачи и предъявлять невысокие требования, а затем, по мере увеличения их уровня знаний, все более и более сложные.
6. Использование ИТ в образовании. Информатизация образования требует повышения качества учебного процесса, осуществление соответствующих исследований и разработок современных методов обучения, основанных на использовании информационных технологий, до уровня требований постиндустриального общества. Это предусматривает приобщение учащихся к информационной культуре, построение в их сознании научной картины мира, овладение современными методами обработки информации.
В информатике под информационной (компьютерной) технологией понимают технологию переработки информации на ЭВМ, в результате которых получается новый информационный продукт (текстовый, графический, звуковой или видео- файл). Цель использования компьютеров в педагогической деятельности состоит в оказании педагогического воздействия на ученика, связанного с сообщением ему новых знаний, формированием умений, созданием оптимальных условий развития существенных сторон его личности, а также тестировании, оценки знаний и умений учащихся.
На наш взгляд, понятие информационной технологии в педагогике означает технологию обработки информации на электронных устройствах, связанную с сообщением учебного материала в текстовом, графическом, аудио- и видео- представлениях, программированием, выполнением измерений, тестированием учащихся и оценкой их знаний и умений. При этом применяются автоматизированные и экспертные обучающие системы, учебные базы знаний, тестирующие программы, электронные книги и энциклопедии, информационно—поисковые системы, мультимедийные системы, создающие эффект виртуальной реальности, образовательные телекоммуникационные сети.
Основные направления применения компьютерной техники в образовании представлены в табл. 1. Практически все из них в той или иной степени могут использоваться на уроке физики.
| ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ |
| 1. Изучение методов обработки информации. 1.1. Создание и обработка текстовых и графических файлов с помощью текстовых и графических редакторов. 1.2. Использование баз данных и динамических таблиц для систематизации информации. 1.3. Обработка видео-, аудио- и фотоматериалов с помощью фото и видеокамер, видео- и аудиотехники. Создание презентаций, анимаций. |
| 2. Программирование на компьютере. 2.1. Изучение языков программирования. 2.2. Решение математических, физических, экономических и других задач с помощью математических пакетов. 2.3. Компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент. |
| 3. Мультимедиа-технологии. 3.1. Получение информации с помощью электронных энциклопедий, словарей, учебников, переводчиков. 3.2. Использование обучающих программ и компьютерных игр для развития учащихся. 3.3. Оценка уровня знаний с помощью тестирующих программ. |
| 4. Сетевые технологии. 4.1. Получение информации из энциклопедий и словарей, информационно—поисковых систем Интернет. 4.2. Дистанционное обучение и тестирование в Интранет и Интернет. 4.3. Создание Web-сайта, размещение информации в Интранет и Интернет. |
| 5. Эксперименты с компьютером. 5.1. Использование ПК как измерителя времени, напряжения, частоты сигнала. 5.2. Применение ПК в качестве источника сигналов заданной формы. 5.3. Использование цифрового осциллографа, спектроанализатора на базе ПК. Компьютерный измерительный комплекс. |
Изучение методов обработки информации на ПК предполагает знакомство учащихся с различными текстовыми и графическими редакторами, с базами данных и динамическими таблицами, а также создание и обработка видео-, аудио- и графических файлов. При изучении информатики учащиеся осваивают методы алгоритмизации и программирования, изучают языки Basic, Pascal, Visual Basic, Delphi и т.д., что позволяет им создавать несложные программы и решать соответсвующие задачи.
Развитие мультимедиа технологии превратило ПК в эффективное средство для создания чувственно—наглядных образов изучаемых объектов и явлений, построения виртуальной модели реального мира. Интеграция средств информационных и коммуникационных технологий делают возможным дистанционное образование (предоставление образовательных услуг), получение доступа к информационным ресурсам Интернета.
При изучении естественно—научных и технических дисциплин ПК может эффективно использоваться как часть экспериментальной установки, учебной автоматизированной системы управления, в качестве программируемого источника сигналов и регистрирующего устройства.
7. Мультимедиа технологии. Мультимедиа — компьютерная технология, обрабатывающая и сочетающая в себе текстовую, графическую, аудио- и видео- информацию, различные анимации и компьютерные модели. При этом используются гипермедиадокументы — текстовые файлы, содержащие в себе связи с другими текстовыми, графическими, видео- или звуковыми файлами. Внутри гипертекстового документа некоторые фрагменты текста выделены. При их активизации можно перейти на другую часть этого же файла или запустить другой файл на этом или другом ПК.
В учебном процессе мультимедиа—технологии могут использоваться для обработки графических, видео- и аудиофайлов, для создания различных презентаций, обучающих, развивающих программ, компьютерных энциклопедий и гипермедиа- и телемедиа-книг. При этом достигается эффект виртуальной реальности — некоторой модели реального мира, содержащей реально несуществующие объекты, с которыми взаимодействует пользователь. Преимущество мультимедийных продуктов: одновременное использование нескольких каналов восприятия, создание виртуальных моделей реальных ситуаций, явлений и экспериментов, визуализация абстрактной информации за счет динамического отображения процессов, установление ассоциативных связей между различными объектами.
Система виртуальной реальности погружает обучаемого в воображаемую трехмерную модель реального мира. Она обеспечивают "непосредственное" взаимодействие с различными объектами этого мира и манипулирование ими. Это качественно изменяет механизм восприятия и осмысления получаемой информации, способствует формированию чувственно—наглядного образа изучаемого явления. Мультимедийные средства обучения должны соответствовать дидактическим требованиям научности, доступности, проблемности, наглядности, сознательности, систематичности и последовательности обучения.
Современный электронный учебник представляет собой комплекс программного и педагогического обеспечения, в котором широко используются интерактивный текст, мультимедийные картинки, видеофрагменты, анимации, учебный материал разбит на систему модулей, связанных гиперссылками.
Электронные учебные энциклопедии и словари могут быть классифицированы по структуре: алфавитные и систематические; по содержанию информации: универсальные и предметные, специализированные; по уровням и профилю образования: общеобразовательные и профильные; по форме представления информации: электронные копии традиционных энциклопедий и мультимедийные энциклопедии; по исполнению: как разновидность локальных информационных ресурсов и как разновидность ресурсов сети Интернет; по степени активности виртуальной среды: пассивные (сообщающие требуемую информацию) и интерактивные (предусматривающие обратную связь с пользователем) [43, с. 364].
Как правило, электронная учебная энциклопедия представляет собой упорядоченную систему отдельных модулей, в каждом из которых представлена информация по соответствующему вопросу. Используется гипертекст, содержащий рисунки, фотографии, анимации, фильмы с аудиосопровождением. Иногда содержатся методические рекомендации и задания для учащихся.
Набор образовательных CD и DVD дисков, содержащих различные обучающие и тестирующие программы, электронные учебники и энциклопедии, учебные фильмы, тематический каталог предметных и методических пособий, позволяет создать электронную медиатеку, которую удобнее всего организовать на базе компьютерного класса, имеющего выход в Интернет.
В результате использования компьютерной техники повышается интерес к изучаемому предмету, растет качество образования, активизируется познавательная деятельность, формируется научное мышление, осуществляется индивидуальный дифференцированный подход, творческое развите личности, учащиеся глубже овладевают ИТ.
8. Использование сетевых технологий. Развитие компьютерной техники и средств связи обусловило появление и распространение вычислительных сетей. Школы и вузы имееют компьютерные классы и лаборатории, в которых ПК объединены в локальную сеть, допускающую выход в Интернет.
Совокупность ПК после их объединения в сеть приобретает качественно иные свойства, расширяя возможности пользователя. Использование общих информационных и аппаратных ресурсов позволяет изменить работу учителя и учащихся, применяемую методику. Учитель, сидя за головным компьютером может обратиться по сети к другому ПК, за которым работает учащийся, скачать с него файлы, либо использовать его аппаратные ресурсы (накопитель, Web-камера, сканер, принтер и т.д.).
Интернет—технология — автоматизированный способ хранения, передачи и получения требуемой информации, существующей в режиме постоянного обновления, с помощью глобальной телекоммуникационной сети. Всемирная Паутина (World Wide Web — WWW) позволяет получать доступ к различным каталогам, базам данных, пользоваться электронной доской объявлений, проводить компьютерные конференции, общаться в реальном масштабе времени, то есть читать информацию по мере ее ввода другим пользователем. Это делает возможным дистанционное образование, предполагающее доступ обучаемых к информационным ресурсам по Интернет, использование электронной почты для рассылки учебных текстов и контрольных работ.
Полноценное информационное обеспечение учебного процесса предусматривает создание единого информационно—образовательного пространства. Для этого необходимо:
1. Объединить ПК одного или нескольких компьютерных классов в единую локально—вычислительную сеть (ЛВС), создать сервер, обеспечить авторизацию и регистрацию пользователей.
2. Организовать файл-сервер, обеспечивающий электронный документооборот, запись и чтение файлов, хранящихся на сервере, с любого ПК сети.
3. На сервере создать динамично развивающийся внутренний сайт, содержащий файлы с конспектами леций, учебными программами, методическими рекомендациями и т.д. Файлы должны быть в формате html, содержать гипертекстовые ссылки на другие текстовые, графические, видео- и аудиофайлы.
4. Подключить сервер к глобальной сети Интернет, обеспечить работу в Интернет с любого ПК локальной сети.
5. Создать внешний сайт учебного учреждения или его подразделения, разместить его на сервере провайдера (организации, обеспечивающей подключение к Интернет).
Организация ЛВС и ее подключение к Интернет качественно изменяет работу учителя и учащихся, позволяя сделать следующее:
1. Создать на сервере базу данных, содержащую, например, информацию об учащихся, их оценки. Система позволяет обратиться к базе данных с запросом и выдать на ПК требуемую информацию. При наличии доступа авторизированный пользователь может с любого ПК изменить содержимое базы данных.
2. Обеспечить сохранение на сервере учебных и иных работ учащихся и учителя. Каждая группа пользователей может иметь свои имя и пароль, которые позволяют им считывать и записывать файлы в соответствующую папку сервера.
3. Просмотреть внутренний сайт образовательного учреждения (ее подразделения), скачать электронный вариант лекций, учебных заданий, методических рекомендаций, экзаменационных билетов, а также создать свою Web-страницу.
4. Организовать тестирование с помощью интерактивных Web—страниц, обрабатывающих данные по CGI—сценарию. Учащиеся со своих ПК вызывают форму с вопросами теста, в которой они выбирают правильные ответы или заполняют открытые поля. Результаты тестирования обрабатывает специальная программа, размещенная на сервере. Она ставит оценку, которая записывается в файл и/или выводится на экран соответствующего ПК.
5. Подключиться к Интернет, использовать электронную почту, скачивать полезную информацию, использовать различные справочные системы, дистанционное образование.
6. Развивать внешний сайт образовательного учреждения (вуза, школы) или его подразделения (факультета, кафедры), публиковать на нем информационные материалы о планируемых и прошедших мероприятиях (олимпиадах, конференциях), работы учащихся и учителей.
Внешний сайт обычно включает в себя учебный раздел: дидактические материалы, программы курсов, учебные работы учащихся; раздел управления учебно—воспитательным процессом: база данных о преподавателях и студентах, различная документация, учебные планы, графики учебного процесса; информационный раздел: информация о факультете, кафедре, студентах и выпускниках, новости, среда общения с разграниченным доступом (чат, форум, гостевая книга ...).
При этом вместе со статическими могут быть использованы динамические Web-страницы, обновление которых осуществляется автоматически в результате информационного обмена с базой данных. В базе данных сформированы несколько исходных таблиц, поля которых связаны между собой. Возможно создание вторичных таблиц, поля которых заполняются как результат математических и логических операций первичной таблицы. Внесение изменений в исходную таблицу приводит к соответствующим изменениям в других, связанных с ней таблицах. При запросе специальная компьютерная программа читает информацию из БД и осуществляет автоматическое формирование и обновление запрашиваемой Web-страницы, на которой отображаются требуемые поля первичной и вторичной таблиц. Эта система предусматривает авторизацию пользователя, ограниченние доступа, изменение и пополнение базы данных по сети.
9. Связь между физикой и информатикой. Как уже отмечалось, преподавание физики, в первую очередь электродинамики, связано с изучением вычислительной техники и современных технологий сбора, хранения, обработки и передачи информации. Это обусловлено объективными причинами: развитие компьютерной техники и средств телекоммуникации стало возможным благодаря достижениям микроэлектроники, развитие которой опирается на физические законы. На примере этих устройств может быть показано значение физики для развития современной техники, ее роль в практической деятельности человека.
Учитель физики должен приблизительно ориентироваться в современной вычислительной технике, понимать назначение и функционирование различных устройств [6]. На рис. 1.7 представлена структурная схема ЭВМ, на которой изображены процессор, системная шина, внешняя и внутренняя память, устройства ввода и вывода. В идеале учитель должен уметь объяснять взаимодействие рассмотренных блоков компьютера при решении различных задач: ввод текста, выполнение математических операции, запись и считывание информации из внешней памяти, информационный обмен между оперативной памятью и устройствами ввода—вывода и т.д.
Рассмотрение различных вопросов школьного курса физики может сопровождаться ссылками на использование изучаемых явлений в устройствах сбора и обработки информации [6, с. 112—126]. Так, при изучении протекания электрического тока в различных средах учащиеся знакомятся с полупроводниковыми приборами: диодами и транзисторами. Учителю следует сообщить о возможности построения различных электронных устройств: логических элементов, выполняющих операции И, ИЛИ, НЕ, генератора импульсов, вырабатывающего прямоугольные импульсы, триггера, способного находиться в двух устойчивых состояниях и запоминать 1 бит информации и т.д. Учащиеся должны понимать, что на их основе могут быть созданы такие узлы ЭВМ, как регистр памяти, сумматор, арифметико—логическое устройство, оперативная память, шифратор и дешифратор и т.д.
На уроке, посвященном принципу радиосвязи и передаче информации посредством электромагнитных волн, учитель может напомнить учащимся о современных достижениях в области телекоммуникации. Имеет смысл рассмотреть или упомянуть амплитудная, частотная и фазовая модуляции, принцип частотного и временного разделения канала связи, использование оптоволокна для одновременной коммутации нескольких источников и потребителей информации и т.д. Примерами использования внешнего и внутреннего фотоэффекта является работа лазерного принтера, сканера, фото- и видеокамеры, оптодатчиков. Изучение магнитных свойств вещества, явления остаточной намагниченности, электромагнитной индукции может сопровождаться рассмотрением работы магнитных запоминающих устройств.
Рассматривая технологии изготовления микросхем, учитель может напомнить, что большие и сверхбольшие интегральные схемы (БИС и СБИС) составляют элементную базу современных ЭВМ. Электронная промышленность продолжает развиваться в направлении уменьшения размеров транзисторов и увеличения плотности их размещения на кристалле. Это приводит к увеличению производительности процессора, росту тактовой частоты, снижению напряжения питания. Так, в 2003 г. был освоен 90—нм технологический процесс, в 2005 осуществлен переход на 65-нм технологию, в 2007 планируется внедрение 45-нм технологии.
На уроке физики могут быть обсуждены перспективные направления развития компьютерной техники:
1. Молекулярные компьютеры. Кампания IBM получила ротаксан — вещество, молекула которого обладает свойствами диода (1974 г.). Из нее можно сделать аналог транзистора, а из двух — аналог триггера. Переключения молекулы ротаксана из одного состояния в другое осуществляется с помощью света или слабого электрического поля. Тактовая частота процессора возрастет до 1 ТГц = 1012 Гц. По прогнозам первый молекулярный компьютер появится к 2015 г.
2. Биокомпьютеры. Примером биокомпьютера является мозг человека. Применение в вычислительной технике биологических материалов делает возможным построение белковой памяти, создание биокомпьютера на ДНК. Он будет иметь малые размеры, высокое быстродействие, потреблять мало энергии и может служить частью живого организма.
3. Нейрокомпьютеры. Это вычислительная система, созданная на базе нейронных систем живого мира. Примером искусственной нейронной сети является перцептрон Розенблата. Нейрокомпьютерам присущи параллельность обработки информации, способность к обучению, распознаванию образов, установлению ассоциативных связей, высокая надежность.
4. Оптические компьютеры. Логические операции могут быть реализованы с помощью оптических элементов, что позволяет упростить работу оптических повторителей и усилителей оптоволоконных линий дальней связи. При этом используется явление оптической бистабильности: за счет нелинейности оптической среды возможны два стационарных состояния прошедшей световой волны, отличающихся интенсивностью и поляризацией. Оптоволокно имеет предел пропускной способности в 5—10 Гбит/c на один световой луч определенной длины волны. По каждому волокну может пропускаться до 8 лучей с разными длинами волн. Применяемые ЭВМ перейдут на оптическую основу, это позволит сохранять сигнал в световой форме и существенно повысить быстродействие.
5. Квантовые компьютеры. Квантовые вычислительные системы состоят из совокупности микрочастиц (атомов), способных переходить из одного энергетического состояния в другое. Это осуществляется за счет вынужденных переходов атомов под действием световых волн (фотонов) с частотой ν = (E2 — E1) / h. Спонтанные переходы должны быть исключены. При этом могут быть реализованы все логические операции: И, ИЛИ, НЕ. Единицей информации является кубит (qubit, Quantum Bit). Двум значениям кубита 0 и 1 могут соответствовать основное и возбужденное состояния атома, различная ориентация спина атомного ядра, направление тока в сверхпроводящем кольце и т.д. Условия работы квантового компьютера: 1) известно точное число частиц; 2) имеется способ приведения системы в определенное начальное состояние; 3) система изолирована от внешней среды; 4) имеется возможность изменения состояния системы требуемым образом.
В будующем электронно-вычислительная техника объединится не только со средствами связи, различными технологическими процессами, но и с биологическими организмами. Станет возможным создание искусственных имплантантов, человеко—машинных киборгов, разумных роботов—адроидов. К 2050 году ЭВМ достигнет мощности человеческого мозга.
Электронный вариант монографии
Майер Р.В. Информационные технологии и физическое образование. --- Глазов: ГГПИ, 2006. --- 64с. (C. 3--15.)
Список литературы в конце третьей части.