У дисертації обґрунтована можливість індивідуалізації та інтенсифікації процесу навчання
основ штучного інтелекту в курсі інформатики фізико-математичного факультету вищого педагогічного закладу, ефективного формування різнопрофільних і різнорівневих знань та вмінь студентів
при впровадженні диференційованого підходу. У роботі викладено розуміння суті диференційованого підходу у вищій школі, наведено методичні вимоги до його реалізації у процесі навчання
інформатики. Було визначено наукові принципи відбору змісту навчального матеріалу з основ
штучного інтелекту, здійснено такий відбір на основі логічного підходу до розгляду штучного інтелекту з використанням мови логічного програмування ПРОЛОГ; встановлено різнорівневі про-
грамні вимоги щодо знань та вмінь студентів. Запропоновано науково обґрунтовану методику реалізації диференційованого підходу, яка передбачає використання системи розроблених різнопрофільних та різнорівневих теоретичних завдань і практичних вправ, елементів модульної системи
організації навчання з рейтинговим контролем знань; ефективність вказаної методики теоретично
обґрунтовано та підтверджено практикою роботи у вищому педагогічному закладі.
В диссертации обоснована возможность индивидуализации и интенсификации процесса обучения основ искусственного интеллекта в курсе информатики физико-математического факультета
высшего педагогического заведения, эффективного формирования многопрофильных и многоуровневых знаний и умений студентов при внедрении дифференцированного подхода.
Для понимания сути дифференцированного подхода, выявления психолого-педагогических
требований к его внедрению использованы результаты разработок дидактики средней школы,
проанализированы особенности развития студента и его деятельности и на основании сравни-
тельного анализа транслировано понятие дифференцированного подхода применительно к высшей
школе.
В исследовании установлены характерные требования к реализации дифференцированного
подхода в процесс обучения информатики.
На основании выделенных принципов отбора содержания курса основ искусственного интеллекта произведен отбор, предполагающий использование логического подхода к искусственному
интеллекту. Предложена структура содержания указанного курса при изучении основ информатики:
логическое программирование, язык программирования ПРОЛОГ; искусственный интеллект как
научное направление и свойство интеллектуальных систем; экспертные системы.
В ходе исследования выделены методические требования к организации дифференцированного
изучения основ искусственного интеллекта:
- проведение пропедевтической работы касательно целесообразности внедрения дифференцированного подхода (цель, анализ преимуществ и возможных сложностей использования выбранных путей, форм и средств его реализации), мотивация, снятие предубежденности и повышение
интереса к предлагаемой организации учебного процесса;
- с учетом профильной дифференциации содержание учебного материала должно реализовываться
как минимум двумя программами: первая сориентирована на рассмотрение указанных вопросов
как на составляющую общей информационной культуры и направляет процесс обучения на
практическое использование современных достижений искусственного интеллекта, вторая в
первую очередь направлена на обеспечение надлежащей профессиональной подготовки студентов специальности “информатика”, что предусматривает формирование знаний и умений как
использования, так и основ разработки программных продуктов;
- создание объективных предусловий для дифференцированного формирования знаний и умений
путем выдвижения многоуровневых программных требований к ним, их конкретизацию учебными задачами.
Указанные требования дополняются требованиями, обусловленными особенностью организации обучения решению задач по искусственному интеллекту.
Система многопрофильных и многоуровневых теоретических заданий, практических упражнений определена исследованием как наиболее важное средство реализации дифференцированного
подхода при изучении основ искусственного интеллекта. Исходя из этого, выполнен отбор содержания учебного материала по профилям специальностей, к знаниям и умениям студентов разработаны многоуровневые программные требования, которые конкретизированы постановкой теоретических заданий и практических упражнений на 3-х уровнях для специальности “информатика”:
1) минимально-базовом, репродуктивном; 2) базовом, уровне аналогии; 3) углубленном, творческом. Для других специальностей указанные требования разработаны и конкретизированы на базовом и повышенном уровне.
В исследовании обосновывается выбор элементов модульной системы, рейтингового контроля
знаний, выясняется их суть, определяются особенности, методические требования их выбора и
функционирования как формы и средства реализации дифференцированного подхода к изучению
основ искусственного интеллекта. Диссертантом выполнено соответствующее разбиение учебного
материала, предусматривающее использование части модулей для всех специальностей и дополнительных модулей для специальности “информатика”. Разработана система зачетных единиц,
учитывающая уровни знаний и учебной деятельности, направленная на интенсификацию самостоятельной работы студентов, повышение регулярности учебной деятельности, и обеспечивающая
перевод системы зачетных единиц в традиционную четырехбальную систему оценивания.
В процессе исследования получен вывод о ведущей роли в решении проблемы дифференцированного формирования знаний и умений студентов по искусственному интеллекту двух составляющих: целенаправленной работы преподавателя по подготовке, организации и проведении
учебных занятий и, как результат, повышение индивидуализации и интенсификация процесса
обучения основам искусственного интеллекта.
Эффективность предложенной методики реализации дифференцированного подхода к изучению основ искусственного интеллекта на физико-математическом факультете подтверждена
практикой работы в высшем педагогическом заведении, результатами педагогического эксперимента с использованием методов математической статистики при обработке экспериментальных
данных.
The dissertation is devoted to the possibility of individualization and intensification of the process of
teaching the grounds of artificial intelligence in “Computer Science” at the Department of Physics and
Mathematics of Pedagogical University; effectiveness of the formation of students’ knowledge and skills in
different spheres and levels while applying the differential approach. The work contains the understanding
of the essence of the differential approach to teaching “Computer Science” at a higher educational establishment, methodological demands concerning its application. Scientific grounds for the choice of the
content of educational material while teaching the basics of artificial intelligence were singled out. Such a
choice was based upon the logical approach towards artificial intelligence making use of Prolog, the language of logic programming. Curriculum demands of different types as for the students’ knowledge and
skills were presented in the thesis. Scientifically grounded methods of differential approach implementation, which presuppose the use of various kinds and levels of theoretical tasks and practical exercises,
elements of module system of teaching process with the rating knowledge control were suggested in the
work. Effectiveness of the above methodology has been theoretically grounded and practically proved with
the experience of teaching at the higher educational teacher training institution.
