РОЛЬ СЛУЧАЙНОСТИ В ПРОЦЕССЕ УСВОЕНИЯ ЗНАНИЙ УЧАЩИМИСЯ
1 ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МИЭТ» Статья в формате PDF 252 KB 1. Соколова Н.А. Процесс познания: детерминизм и случайность // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2010. – № 12. – С. 81–82. 2. Romanov V.P., Sokolova N.A. Probabilistic-statistic method in pedagogy (part I): method explanation and mathematic modeling of students’ behavior within their education process // European Journal of Natural History. – 2011. – № 3. – P. 64–66. 3. Romanov V.P., Sokolova N.A. Probabilistic-statistic method in pedagogy (part II): scaling and experimental research // European Journal of Natural History. – 2011. – № 3. – P. 67–70. 4. Романов В.П., Соколова Н.А. Вероятностно-статистическое шкалирование в педагогике // Современные проблемы науки и образования. – 2010. – № 2. – С. 57–63. 5. Соколова Н.А. Предложения по оптимизации структуры системы высшего образования // Фундаментальные исследования. – 2011. – № 12. – С. 58–62.
В работе [1] показано, что такие познавательные процессы, как ощущение, восприятие, память, мышление и воображение, входящие в структуру сознания, несут в себе элементы случайности, обусловленные внутренне присущим случайным хаpaктером психосоматического состояния индивида и его невоспроизводимостью в полном объёме от эксперимента к эксперименту, а также физиологическим, психологическим и информационным шумами при работе головного мозга. В связи с этим детерминизм сознания человека реализуется через случайность. Отсюда следует, что знания индивида, являющиеся продуктом его сознания, несут в себе элементы случайности. Результаты работы [1] явились фактически научным обоснованием вероятностно-статистической модели поведения обучаемого в процессе усвоения знаний, используемой в ряде работ, например в [2, 3].
В соответствии с вероятностно-статистической моделью индивид в процессе обучения идентифицируется функцией распределения (плотностью вероятности), распространяющейся в информационном прострaнcтве. В связи с этим указать точное положение учащегося в информационном прострaнcтве не представляется возможным, можно говорить лишь о вероятности нахождения его в той или иной области информационного прострaнcтва. Используя закон сохранения вероятности, получена система дифференциальных уравнений, описывающая эволюцию функций распределения коллектива индивидов в многомерном прострaнcтве координат, скоростей, ускорений различных порядков и во времени.
В приближении аддитивности функций распределения получены дифференциальные уравнения, описывающие поведение индивидуальных функций распределения (функций распределения, относящихся к отдельным индивидам) в прострaнcтвах различного числа измерений и во времени. Эти уравнения представляют собой уравнения непрерывности, которые связывают изменение плотности вероятности за единицу времени в информационном прострaнcтве координат и кинематических величин различных порядков с дивергенцией потока плотности вероятности. Найдено общее решение эволюции индивидуальных функций распределения в координатном прострaнcтве и проведён анализ поведения этих функций в случае постоянной средней скорости. Методом Фурье получено аналитическое решение уравнения непрерывности для индивидуальных функций распределения, представляющих собой суперпозицию двумерных волн, распространяющихся в информационном прострaнcтве координат и скоростей.
При проведении экспериментальных исследований индивидуальных функций распределения и функций распределения студенческих коллективов использовался вероятностно-статистический метод шкалирования [4]. Показано, что в процессе продвижения в информационном прострaнcтве дисперсия индивидуальных функций распределения увеличивается, а математические ожидания этих функций распределения движутся с разными скоростями. Это ведёт к увеличению степени неоднородности в студенческом коллективе по уровню знаний. Дисперсия функций распределения студенческих групп и потоков со временем от семестра к семестру увеличивается настолько, что функции распределения начинают перекрываться. Это свидетельствует о том, что у сильных студентов младшего курса объём знаний выше, чем у слабых студентов старшего курса.
В случае больших студенческих групп и потоков преподаватели при проведении занятий, как правило, вынуждены ориентироваться на средних студентов, что при условии наблюдаемой большой дисперсии функции распределения негативно сказывается на учёбе как сильных, так и слабых студентов. Объём и качество сообщаемой информации в этом случае не соответствует потенциальным возможностям сильных и слабых студентов. Сильные студенты работают ниже своих возможностей, а слабые студенты не в состоянии усвоить учебный материал, что приводит к ещё большей неоднородности студенческой подсистемы.
В работе [5] показано, что с целью повышения индивидуализации обучения, обеспечивающего наилучшие условия для реализации потенциальных возможностей каждого учащегося, может быть использован принцип поэтапности обучения с ветвлением. Установлено, что оптимальная длительность каждого этапа обучения составляет два года. Ветвление позволяет после каждого этапа обучения выделять однородные по уровню освоения учебных дисциплин студенческие подсистемы и обеспечивать им наилучшие условия для дальнейшего получения образования.
Таким образом, учёт того факта, что сознание индивида, а, следовательно, и его знания несут в себе элементы случайности, позволяет построить адекватную вероятностно-статистическую модель поведения учащегося в процессе обучения, результаты использования которой могут способствовать оптимизации учебного процесса в высшем учебном заведении.
Статья в формате PDF
106 KB...
11 06 2026 5:54:41
Статья в формате PDF
115 KB...
10 06 2026 0:39:43
Статья в формате PDF
91 KB...
09 06 2026 11:51:11
Статья в формате PDF
113 KB...
08 06 2026 16:36:52
Статья в формате PDF
122 KB...
07 06 2026 20:43:46
Статья в формате PDF
126 KB...
06 06 2026 3:50:17
Статья в формате PDF 120 KB...
05 06 2026 13:12:49
Статья в формате PDF
125 KB...
04 06 2026 23:15:20
Статья в формате PDF
240 KB...
03 06 2026 1:41:58
Статья в формате PDF
111 KB...
02 06 2026 18:40:54
Статья в формате PDF
184 KB...
01 06 2026 8:54:29
Статья в формате PDF
162 KB...
31 05 2026 23:56:39
Статья в формате PDF
242 KB...
30 05 2026 0:28:44
Статья в формате PDF
158 KB...
29 05 2026 12:11:45
Статья в формате PDF
109 KB...
28 05 2026 9:21:45
Статья в формате PDF 93 KB...
27 05 2026 3:12:44
Статья в формате PDF
113 KB...
26 05 2026 14:49:28
Статья в формате PDF
107 KB...
25 05 2026 8:11:24
Статья в формате PDF
254 KB...
24 05 2026 21:20:21
Статья в формате PDF
107 KB...
23 05 2026 11:36:28
Статья в формате PDF
142 KB...
22 05 2026 0:15:47
Статья в формате PDF
305 KB...
21 05 2026 13:17:26
С помощью программы компьютерного моделирования MolScript на базе данных рентгеноструктурного анализа (РСА) осуществлено сравнение вторичных структур глюкоамилаз из Aspergillus awamori и Saccharomycopsis fibuligera. Получены данные о типах вторичной структуры, количественном соотношении, топологии упорядоченных и нерегулярных участков.
...
20 05 2026 4:24:23
Статья в формате PDF
503 KB...
17 05 2026 4:23:41
Изучены коррелятивные взаимоотношения внутриствольной структуры и деформативно-прочностных свойств срединных, локтевых и седалищных нервов трупов людей обоего пола в возрасте от 21 до 60 лет. Установлено, что на стадии малых деформаций основными структурными компонентами нервов, определяющими их прочность и упругость, являются эластические и коллагеновые волокна соединительнотканных оболочек, преимущественно эпиневрия. Причем роль коллагена с возрастом увеличивается вследствие его накопления и снижения порога компенсации продольных растяжений. При больших деформациях прочность и жесткость нервов детерминируются, преимущественно, нервными волокнами и, в меньшей степени, соединительной тканью оболочек. В момент разрыва, так же как и при пластической деформации, прочность и жесткость нервов определяются в большей степени нервными волокнами и, в меньшей степени, коллагеновыми волокнами эпиневрия и периневрия.
...
16 05 2026 16:19:29
Статья в формате PDF
120 KB...
14 05 2026 2:56:25
Статья в формате PDF
122 KB...
13 05 2026 22:18:29
Статья в формате PDF
290 KB...
12 05 2026 17:10:50
Статья в формате PDF
301 KB...
10 05 2026 0:32:37
Статья в формате PDF
102 KB...
08 05 2026 17:36:11
Статья в формате PDF
123 KB...
07 05 2026 14:38:45
Статья в формате PDF
123 KB...
06 05 2026 1:55:28
Статья в формате PDF
105 KB...
05 05 2026 4:43:36
При экспериментальном токсическом гепатите у крыс выявлено увеличение объема форменных элементов крови, ускорение свертывания крови и лимфы, увеличение их вязкости, ацидоз, уменьшение уровня гемоглобина в крови. Последнее связано с уменьшением средней концентрации гемоглобина в одном эритроците, несмотря на рост числа эритроцитов в крови. Этот факт, вероятно, связан с превращением в эритроцитах гемоглобина в метгемоглобин, который не участвует в газообмене. Таким образом, при токсическом гепатите ухудшаются реологические свойства крови и лимфы, их текучесть по сосудам на фоне выраженной анемии и снижении трaнcпортной функции лимфатической системы.
...
03 05 2026 21:17:37
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
