Содержание к диссертации
Введение
1 Обзор методов и средств автоматизированного электронного обучения и анализа вариабельности сердечного ритма 11
1.1 Основы электронного обучения « 11
1.2 Обзор современных программных продуктов дистанционного обучения 16
1.2.1 Обзор зарубежных средств дистанционного обучения 16
1.2.2 Обзор российских средств дистанционного обучения 18
1.3 Адаптивные автоматизированные обучающие системы 22
1.4 Биотехнические системы эргатического типа 27
1.4.1 Биотехническая система и принципы ее функционирования 27
1.4.2 Биологический объект как элемент биотехнической системы 30!
1.4.3 Основные этапы моделирования человеко-машинных систем 32
1.5 Метод анализа вариабельности сердечного ритма 33
1.5.1 Теоретические основы анализа вариабельности сердечного ритма 35
1.5.2 Основные методы анализа вариабельности сердечного ритма 41
1.6 Выводы 48
2 Постановка задачи адаптивного электронного обучения с учетом функционального состояния студента 50
2.1 Разработка модели студента в процессе электронного обучения с учетом его индивидуальных особенностей 50
2.2 Компетентностная модель выпускника 57
2.3 Структура электронного учебно-методического комплекса 63
2.4 Функциональное состояние студента, как отражение интенсивности учебной деятельности 69
2.5 Разработка формализованнной модели студента 74
2.6 Выводы 80
3 Исследование влияния обучающего воздействия на функциональное состояние студентов
3.1 Методическое обеспечение проведения исследований по изучению влияния обучающего воздействия на состояние студента с использованием метода анализа вариабельности сердечного ритма 83
3.1.Г Требования к методике проведения исследования! 83
3:1:2' Требования к длительностифегистрациихердечного ритма 85
3:1.3 Требованиям программному обеспечению и стандартам; обработки электрокардиограммы 86
3:2 Оценка.функционального состояния обучающегося; с использованием; аппаратно-программного комплекса «Варикард 2:51» 87
3:3: Разработка структуры стенда>для проведения исследований; функционального состояния обучающегося 92
3.4 Разработка программного обеспечения для реализации стенда 94
3:5 Проведение фоновых исследований для построения психофизиологического портрета обучающегося. 101
3.6 Проведение исследований по оценке влияния обучающего воздействия на функциональное.состояние студентов с различными типамирегуляции вегетативной нервной системы Т04ї
3:7 Выводы- 115'
4: Методическое и алгоритмическое обеспечение формирования индивидуальной траекторииюбучения с учетом уровня напряжения физиологических систем 117
4.1 Построение индивидуальной траектории обучения в информационно-образовательной среде AcademicNT 117
4.1.1 Планирование последовательности изучения дисциплины на основе компетентностной-модели выпускника 118
4:1.2" Алгоритм формирования индивидуальной траектории" обучения 126
4:2 Подготовка типовых заданий для проведения тестирования; , ' 132
4.3 Разработка алгоритма обучающего тестирования и системы для апробации адаптивных алгоритмов 138
4.4 Разработка алгоритма аттестующего тестирования 142
4.5 Оценка эффективности введения обратной связи по функциональному состоянию обучающегося в адаптивное электронное обучение 145
4.6 Разработка требований и практических рекомендаций к структуре и форме представления электронных учебно-методических материалов 146
4.7 Выводы 147
- Биологический объект как элемент биотехнической системы
- Функциональное состояние студента, как отражение интенсивности учебной деятельности
- Требованиям программному обеспечению и стандартам; обработки электрокардиограммы
- Планирование последовательности изучения дисциплины на основе компетентностной-модели выпускника
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В настоящее время университеты России переходят на новые основные образовательные программы (ООП), реализующие Федеральные государственные стандарты (ФГОС) для двухуровневой подготовки выпускников. Характерной особенностью ФГОС, построенных на основе компетентностного подхода к образованию, является повышение требований к интерактивным формам обучения (не менее 10-20%) и к самостоятельной работе студентов (не менее 30-50%) в удельном весе трудоемкости дисциплин ООП. Это обстоятельство существенно повышает роль электронного обучения (ЭО) в процессе подготовки студентов. Кроме того, ФГОС определяют требования к компетенциям и результатам освоения только базовой части, которая составляет не более половины от общей трудоемкости ООП. Требования к компетенциям и результатам освоения остальной части программы определяют ее разработчики в вариативных дисциплинах и дисциплинах по выбору студента. Поэтому проектирование ООП происходит в образовательном пространстве, структурированном на основе вариативных результатов обучения. Одной из основных задач реализации таких программ является построение индивидуальных траекторий обучения студентов.
К сожалению, в последнее время медицинские работники констатируют значительное снижение числа абсолютно здоровой молодежи. В некоторых работах отмечается, что количество студенческой молодежи, имеющей проблемы со здоровьем к началу обучения в вузе, увеличилось до 20-25%. За время обучения в вузе здоровье студентов не улучшается, а ряд авторов отмечают даже его значительное ухудшение (Акчурин Б.Г., Уваров В.А. и др.). Ко второму курсу количество случаев заболеваний увеличивается на 23%, а к четвертому - на 43%. Поэтому с целью сохранения здоровья студентов и снижения «стоимости» достигнутого результата обучения необходимо разрабатывать системы адаптивного ЭО, которые способны при формировании индивидуальной траектории обучения учитывать в реальном режиме времени не только уровень подготовки студента, но и его психофизиологическое (функциональное) состояние. Это состояние можно определить по параметрам метода анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР). Так как ритм сердца реагирует на все изменения во внешней среде и вігутри организма (Баевский P.M.), то с помощью этого метода хорошо отлеживается уровень напряжения регуляторных систем организма, возникающий в ответ на любое стрессорное, физическое, эмоциональное, интеллектуальное воздействие.
Целью диссертационной работы является автоматизация процесса адаптивного ЭО с учетом функционального состояния студента.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:
а) разработать методику объективного контроля напряжения физиологических систем студентов в процессе обучения;
б) разработать стенд для оценки влияния обучающего воздействия на
функциональное состояние студента;
в) разработать модель студента, отражающую напряжение регуляторных
механизмов организма во время обучения на основе анализа параметров
сердечного ритма;
г) разработать алгоритмы формирования индивидуальной траектории JU с
учетом функционального состояния студента на основе компетентностной модели
выпускника и модели предметной области;
д) разработать систему для апробации адаптивных алгоритмов управления
обучением и контролем уровня подготовки с учетом функционального состояния
студента.
Методы исследования. Метод анализа вариабельности сердечного ритма, теория вероятности и математической статистики, частотные методы анализа сигналов, методы дискретного анализа, методы проектирования биотехнических систем и построения графических человеко-машинных интерфейсов.
Объектом исследования является процесс адаптивного ЭО.
Предметом исследования является методическое и алгоритмическое обеспечение автоматизации процесса адаптивного ЭО студентов с учетом их функционального состояния.
Научная новизна. На защиту выносятся результаты, обладающие научной
новизной:
а) постановка задачи адаптивного ЭО студентов, направленного на
достижение целей обучения за минимальное количество времени при условии
поддержания напряжения регуляторных механизмов организма в пределах
физиологической нормы;
б) модель студента, отражающая функциональное состояние организма
студента во время обучения;
в) алгоритмы автоматизации процесса адаптивного ЭО студентов для
решения поставленной задачи.
Практическая значимость работы заключается в дальнейшем развитии технологий ЭО, обеспечивающих здоровьесбережение студентов.
Внедрение результатов. Результаты работы нашли свое применение при выполнении научно-исследовательской работы: «Разработка модели электронного адаптивного обучения с оценкой функционального состояния обучающегося» (отчет о выполнении работ по договору № НИУ(2009)/3.1.13.14 (1 этап) по мероприятию 3.1. «Внедрение инновационных образовательных технологии и педагогических методик на базе сетевой информационно-образовательной системы университета») в рамках «Программы развития ГОУ ВПО «СПбГУ ИТМО» на 2009-2018 гг.». Результаты диссертационной работы внедрены в центре дистанционного обучения Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, в Ставропольском государственном университете, в Санкт-Петербургском государственном медицинском университете им. Павлова, в Ставропольской государственной медицинской академии.
Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на: VI-й Всероссийской научно-технической конференции «Состояние и проблемы измерений» (Москва, 1999); XXXI Научно-технической конференции по результатам работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов СевКавГТУ за 2000 год (Ставрополь, 2000); II Межрегиональной конференции СевКавГТУ «Студенческая наука - экономике России» (Ставрополь, 2001); Международной научно-методической конференции «Качество, сертификация и аттестация образовательных услуг и образовательных учреждений» (Шахты, 2002); XVI Всероссийской научно-методической конференции «Тслематика'2009» (СПб, 2009); XII Всероссийской объединенной конференции «Интернет и современное общество» (СПб, 2009); VIII Международной научно-практической конференции-выставке «Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития» (Томск, 2009): XXXIX Научной и учебно-методической конференции профессорско-преподавательского и научного состава СПбГУ ИТМО, посвященной 110-й годовщине со дня создания СПбГУ ИТМО (СПб, 2010); XVII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2010» (СПб, 2010); XL Научной и учебно-методической конференции профессорско-преподавательского и научного состава СПбГУ ИТМО (СПб, 2011); Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании» (Екатеринбург, 2011); Международной конференции «Информационные технологии в образовании и науке» (Самара, 2011); XVIII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2011» (СПб, 2011); V Международной научно-практической конференции «Информационная среда вуза XXI века» (Петрозаводск, 2011).
Публикации. Основные научные результаты диссертационного исследования с достаточной полнотой изложены в 18 печатных работах, в том числе в 4 статьях, опубликованных в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК РФ для представления основных результатов диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук.
Структура и объем диссертации. Диссертация содержит введение, четыре раздела, заключение, список использованных источников, содержащий 109 наименований. Основная часть работы изложена на 163 страницах машинописного текста и содержит 40 рисунков и 11 таблиц, 5 приложений.
Биологический объект как элемент биотехнической системы
Биологический1 объект (БО) как элемент системы медико-биологических исследований имеют ряд особенностей [54]:
- любош БОs необычайно? сложен, включает множество разнообразных подсистем І с многообразными и; подвижными связями и -; функциями; что приводит к большому количеству возможных состояний;:
- при изучении: БО: приходится считаться? с непрерывно изменяющимся комплексом» множества: факторов; активно воздействующих на него; Особую; роль при исследовании высших БО;играют психофизиологические факторы; существенно искажающие; результаты. ,
- состояниеБО, описывается набором физиологических процессов и? большим количеством разнородных .медико-биологических показателей; и состояние его равновесия (норма) может обеспечиваться при разных величинах определяющих параметров; - получение точных математических зависимостей: между различными параметрами, физиологическими процессами и медико-биологическими показателями, характеризующими; БО; затруднено,, так как еще: недостаточно изучены такие объекты, а также не разработан адекватньїйіматематическийіаппарат, пригодный; для их описания;
- большое число параметров; описывающих БО, затрудняет, а иногда и исключает возможность их одновременного фиксирования для І -получения представления о мгновенном-, состоянии объекта, поэтому, выполнив процедуру измерения, можно оценить лишь вероятность этого состояния;
- отсутствие количественных характеристик состояния и функций БО приводит к тому, что результат внешних управляющих воздействий на него не может быть предсказан однозначно; - неоднозначность реакции на один и тот же набор сигналов внешней среды или смежных иерархических уровней указывает также на нестационарность самих биообъектов;
- индивидуальный разброс измеряемых медико-биологических показателей, внутригрупповая изменчивость обуславливают фиксирование и априорное ограничение группы исследуемых объектов, а учет генетических эффектов вызывает введение возрастных групп для исследований одних и тех же проявлений. Наличие множества механизмов регуляции с разными постоянными времени регулирования требует осуществления контроля продолжительности эксперимента для исключения нестационарности в изучаемых процессах.
- изменчивость и индивидуальность параметров приводят к широкому использованию в медицине и биологии методов математической статистики (биометрии);
- исследование БО целесообразно производить в условиях их реального существования,, без ограничения подвижности; закон поведения объекта в большинстве случаев заранее неизвестен, что создает значительные трудности, например при исследованиях человека в экстремальной ситуации или при исследованиях физиологии труда;
- большие трудности возникают при измерении параметров внутренней среды БО без нарушения их целостности, без внесения искажений в измеряемый параметр из-за нарушения физиологичности эксперимента;
- сложность измерений связана также со сравнительно малыми абсолютными значениями измеряемых величин при больших уровнях шумов как вследствие работы других подсистем (внутренних шумов), так и из-за помех, наводимых из внешней среды;
- БО часто приходится решать сложные задачи в ограниченное время, в то же время скорость многих биологических процессов сравнительно невелика. Это противоречие устраняется способностью организма к преднастройке и прогнозированию ситуации на ближайшее будущее; - большое значение при организации управления в живых системах имеет способность организма к обучению (обучаемость), т.е. формированию определенных подпрограмм (правил, алгоритмов) повторения действий, особенно в случаях, когда одна и та же задача решается многократно.
Перечисленные особенности Б0 как объектов изучения» заставляют решать многочисленные проблемы как методического (при разработке методов исследования биологических объектов), так и технического характера (при полученшъбиомедицинской информации дальнейшешее обработке).
1і4.3 Основные этапы моделирования человеко-машинных систем
Поскольку свойства биологических элементов системы, как, правило, не инвариантны к воздействию внешних и: внутренних факторов, оптимальная БТЄ-3 должна обладать свойством двойной адаптации: на системном, уровне интегральной адаптацией к изменению внешней среды и ситуаций (внешней); и внутренней адаптацией на элементном и подсистемном уровнях, когда технические элементы системы или целые подсистемы изменяют свои характеристики (а иногда и структуру) в функции изменения состояния биологических элементов системы.
Основным методом синтеза БТЄ-3 является моделирование. Наиболее подходящим в этом случае представляется метод поэтапного моделирования, позволяющий синтезировать сложные БТС с учетом самых различных свойств человеческого организма в условиях воздействия нестационарной внешней среды.
При поэтапном моделировании человеко-машинных систем решаются следующие задачи:
1) согласование характеристик управляемого процесса с соответствующими показателями организма обучающегося как управляющего звена системы;
2) согласование потоков и формы информации, поступающей к студенту от технических элементов системы (от компьютера), с пропускной его способностью, предусматривающей его нормальное функционирование в заданном временном режиме; 3) разработка требований к модели обучающегося, выработка рекомендаций по организации учебного процесса с максимальным обучающим эффектом и согласованием характеристик обучающегося и технической системы;
4) комплексные модельные исследования с реальным студентом;
5) корректировка структуры системы и ее технических характеристик;
6) разработка рекомендаций по оптимальному процессу обучения в системе данного типа.
1.5 Метод анализа вариабельности сердечного ритма
Основные показатели обучающегося, оказывающие влияние на работу всей системы в целом (общая подготовка, уровень знаний, скорость восприятия информации, психофизический тип, психофизиологическое состояние, время появления утомления и т.д.), существенно изменяются от одного индивидуума к другому. Для оценки «стоимости» результата обучения в АОС с адаптивной траекторией обучения предложен контроль функционального (психофизического) состояния (ФС) обучающегося методом анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР), который, хорошо отражает степень напряжения регуляторных систем организма, возникающую в ответ на любое стрессорное, физическое, эмоциональное, интеллектуальное воздействие.
Исследования в области математического анализа сердечного ритма ведутся в нашей стране много лет. Первый симпозиум состоялся в Москве в 1966 году. За прошедшие годы изучение ВСР хотя и продвинулось далеко вперед, но сформулированные тогда основные идеи и принципы нового метода сохранили свою значимость до сих пор.
Функциональное состояние студента, как отражение интенсивности учебной деятельности
Под здоровьем в общем плане понимают возможность организма человека адаптироваться к изменениям окружающей среды, взаимодействуя с ней свободно, на основе биологической, психологической и социальной сущности человека [89]. Понятие нормы, как и понятие здоровья, должно быть строго индивидуализированным. Каждый человек здоров по-своему, а его индивидуальная норма зависит от многих факторов: возраста, пола, профессии, местожительства.
Состояние организма можно определить тремя параметрами: уровнем функционирования системы, степенью напряжения регуляторных механизмов и функциональным резервом. Функциональный резерв можно определить как готовность или способность организма выполнить заданную деятельность в заданное время с минимальным напряжением регуляторних механизмов.
В зависимости от соотношения этих параметров можно выделить четыре состояния адаптации: нормы или удовлетворительной адаптации, функционального напряжения, перенапряжения или неудовлетворительной адаптации, истощение регуляторных систем или срыв адаптации. Отдельные состояния - это этапы движения организма от здоровья к болезни, обусловленные ступенчатым изменением степени адаптированности.
Динамика движения заключается в том, что организм, находящийся в том или ином состоянии, функционирует в двух режимах - стационарном и переходном. Стационарный режим характеризует равновесное, устойчивое функционирование организма на том уровне, который был установлен в результате адаптационной деятельности за предшествующий период жизни. Переходные процессы - это ответ организма на внешнее возмущающее воздействие.
На рисунке 2.9 показаны основные формы динамического существования состояний [90]. Равновесное положение биосистемы, соответствующее стационарному режиму функционирования, поддерживается благодаря механизмам долговременной адаптации.
Возбужденный режим -кратковременная адаптация
Промежуточная зона-замена кратковременной адаптации на долговременную
Промежуточная зона-включение механизмов кратковременной адаптации
Равновесный режим -iii.ilовременная адаптация
Рисунок 2.9 - Формы динамического существования состояний Внешние возмущающие факторы способны перевести систему через промежуточную стадию в режим кратковременной адаптации. После отклонения биосистема может вернуться либо в исходное (если возмущающий фактор прекратил действие), либо в новое (если продолжает действовать) равновесное состояние. В последнем случае восстановление связано с доформированием механизмов долговременной адаптации до уровня, соответствующего новым условиям.
Циклы динамического существования, к какому бы состоянию они не относились, осуществляются по схеме, содержащей одни и те же этапы: включение механизмов кратковременной адаптации, кратковременная адаптация, переход кратковременной адаптации в долговременную (консолидация).
Студент как основное звено биотехнической системы (в частном случае, АОС) характеризуется способностью к переработке информации. Этот процесс может быть оптимальным лишь в случае оптимального рабочего состояния обучающегося. Оптимизация целостного процесса обработки информации связана с получением максимально возможного результата обучения (оценки) при наименьших затратах времени и энергии. Указанный процесс осуществляется центральной нервной системой и определяется так называемой мозговой или умственной работоспособностью. Фактическая умственная работоспособность характеризуется объемом целесообразной деятельности по переработке информации, выполняемой с определенной интенсивностью в течение заданного времени, при заданных критериях качества, на заданном уровне надежности [91].
Таким образом, под умственной работоспособностью можно понимать определенный объем умственной работы, связанной с обработкой информации. Это объем должен быть выполнен без снижения уровня функционирования организма. Прогнозирование умственной работоспособности заключается в том, чтобы определить момент такого снижения уровня функционирования организма, при котором обучающийся не может должным образом решать поставленную перед ним задачу. При прогнозировании умственной работоспособности [89] необходимо различать следующие периоды умственной работы:
1) врабатываемостъ — время; в течение которого формируется новая функциональная; система, ориентированная на достижение требуемого результата деятельности, для чего необходимо определенное напряжение регуляторных механизмов; .,
2) оптимальная работоспособность (стабильный? уровень умственной работоспособности). — период времени; в течение которого уровень функционирования физиологических систем; организма адекватен умственной (психической) нагрузке;
3) полная компенсация (возникновение начальных признаков? утомления без снижения .уровня работоспособности) связана с определенным напряжением нервно-психических и вегетативных процессов;
4) неустойчивая компенсация (нарастающее утомление со снижением работоспособности) - период, когда появляются рассогласования физиологических систем с разнонаправленным изменением показателей;
5) прогрессивное снижение работоспособности с быстрым нарастанием утомления и снижением продуктивности работы.
Требованиям программному обеспечению и стандартам; обработки электрокардиограммы
При проведении исследований съем ЭКГ должен осуществляться с помощью аппаратного-программного комплекса (АПК), который удовлетворял бы всем требованиям и1 стандартам Европейского Общества Кардиологии и Северо-Америкаыского Электрофизиологического Общества [58]:
1) должно быть обеспечено представление исходных данных в виде КИГ с возможностью ее редактирования (удаление артефактов и экстрасистол);
2) рекомендуется!предусмотреть автоматическое распознавание аритмий и их интерполяцию без нарушения стационарности динамического ряда кардиоинтервапов;
3) рекомендуется предусмотреть возможность преобразования динамического ряда кардиоинтервапов в эквидистантный ряд с частотой квантования 250 мс, 500 мс или 1000 мс (возможность выбора частоты);
4) возможность выбора метода анализа (временные и частотные);
5) представление результатов анализа в графической форме (вариационные пульсограммы, скатерограммы, спектры и т.п.);
6) формирование таблицы результатов анализа и соответствующих графических представлений всем выбранным методам анализа;
7) рекомендуется предусмотреть возможность автоматизированной оценки результатов анализа;
8) должна быть создана база данных для хранения исходной информации (желательно, и исходного ЭКГ-сигнала) и результатов анализа;
9) должна быть предусмотрена возможность получения справок (по запросу пользователя), относящихся к структуре программы, правилам работы с нею и интерпретации вычисляемых показателей;
10) дополнительные требования могут включать возможность: \ а) оценки стационарности динамического ряда и отбраковки \ нестационарных участков; к Г б) последовательного анализа выборок заданного объема с заданным і шагом (непрерывно-скользящий метод). I і! 1 3:2 Оценка» функционального состоянияі обучающегося с использованием ? аппаратно-программного »комплексажВарикард-2!;51» \ ВФоссии разработано и выпускаетсяфазличными фирмами1 и предприятиями if значительно число приборов» и аппаратов для анализа ВСР? В соответствии с ч ] решениемьКомиссии-по диагностическим приборам w аппаратам Комитета по новой J медицинской технике Минздрава России (протокол №4 от 11 апреля 200 г.) I рекомендовано для анализа ВСР и измерения уровня напряженности регуляторных систем использовать ряд приборов, такие как компьютерные системы «Вита-Ритм», і «BHG-Ритм», «BHG-Вита», «ВНС-Спектр», компьютерный электрокардиограф «Карди», комплекс «МКА 01», комплексы. АПК-РКГ и «Кардиотехника», АПК I «Варикард». Все приборы работают совместно с компьютером и обеспечивают формирование динамических рядов кардиоинтервалов с частотой дискретизации ЭКГ-сигнала до ЮООТц и выше. Точность измерения интервалов +/-1 мс. Наиболее приемлемым, с технической и экономической точек зрения, является АПК «Варикард 2.51», разработанный Институтом внедрения новых і I медицинских технологий «Рамена». Комплекс «Варикард 2.51» предназначен для j анализа BGP в различных областях прикладной физиологии, профилактической [{ медицины и клинической практики. Он обеспечивает реализацию всех основных I методов анализа ВСР (статистический анализ, вариационную пульсометрию, автокорреляционный и спектральный анализ) и позволяет вычислять до 40 I различных параметров, рекомендуемых как российскими, так и европейско j I американскими стандартами (Приложение Б). АПК «Варикард» прошел все і I необходимые технические и клинические испытания и рекомендован Министерством Здравоохранения России к серийному выпуску и к использованию в I широкой медицинской практике [94]. Общие требования АПК«Варикард 2.51» [95]: 1) АПК «Варикард 2.51» соответствует требованиям; ГОЄТ Р 50444-92, технических условий ТУ 9442-001-12184465-2006 и. комплекту конструкторской документации согласно ЮИМН:2.893.000 РЭ; 2) Комплекс устойчив; к воздействиям климатических факторов в соответствии истребованиями УХЛ категории 4 2: по ГОЄТ Р50444 с эксплуатацией при, номинальных значениях температуры от +10Сдо: +35 С и влажности! 80% при; температуре +25 Є . . . 3) АПК работает под управлением; IBM-совместимого персонального компьютера1 (ПК) (минимальная;конфигурация;ПК - процессор класса Celeron; 533; М1щ оперативная память/128 Мб; винчестер. 3 F6; монитор? 15 , операционная система Microsoft Windows 9х/2000/ХР) при помощи специализированного программного обеспечения! (ПО) и; конструктивно состоит из; блока кардиоусилителя, связанного с ПК через порт USB;
Планирование последовательности изучения дисциплины на основе компетентностной-модели выпускника
Основные компетенции1 для дисциплины — компетенции, формируемые в процессе изучения дисциплины через результаты обучения в виде знаний, умений и навыков на основе предметного содержания дисциплины. К ним относятся профессиональные компетенции (ПК), а в отдельных случаях и общекультурные компетенции (ОК) выпускника.
Исходя из рабочей программы дисциплины «Информатика», после анализа и детализации компетенций выпускника в соответствии с методикой п.2.2. формируются составные компетенции и выявляются причинно-следственные связи между результатами их освоения (рисунок 4.1, таблица 4.1, Приложение Г).
ОК-1.1(31-У1-СЛ1) V ОК-6(32-У2-СЛ1) — ПК-12(31-У1-СЛ1)
Дальнейшая детализация компетенций выпускника приводит к следующим результатам:
(Ж-1.1 - способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения при самостоятельной работе в информационно-образовательной среде университета;
ОК-6.1 - владение широкой общей подготовкой (базовыми знаниями) по информатике для решения практических задач в области информационных систем и технологий;
ПК-12 детализирована на следующие шесть составляющих ее компетенций:
- ПК-12.1 — «Способность разрабатывать методические средства реализации информационных технологий (ИТ)»,
- ПК-12.2 - «Способность разрабатывать информационные средства реализации ИТ»,
- ПК-12.3 — «Способность разрабатывать математические средства реализации ИТ»,
- ПК-12.4 - «Способность разрабатывать алгоритмические средства реализации ИТ»,
- ПК-12.5 — «Способность разрабатывать технические средства реализации ИТ»,
- ПК-12.6 - «Способность разрабатывать программные средства реализации ИТ».
Семантическая модель изучения дисциплины, или причинно-следственные связи, установленные между результатами освоения полученных составных компетенций выпускника в «Информатике» представлены на рисунке 4.2.
После синтеза полученных составных компетенций выпускника на основе связей между результатами их освоения был разработан пакет взаимосвязанных составляющих компетенций выпускника в дисциплине (КД).
В результате для дисциплины «Информатика» был сформирован следующий пакет взаимосвязанных КД:
КД1 - способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения при самостоятельной работе в информационно-образовательной среде университета;
КД2 - способность интерпретировать и визуализировать результаты исследований для разработки методических средств ИТ;
КДЗ - способность представлять и кодировать информацию для разработки информационных средств ИТ;
КД4 - способность проектировать цифровые схемы хранения и обработки информации для разработки информационных средств ИТ;
КД5 - способность решать задачи по сортировке и поиску информации для разработки информационных и программных средств ИТ;
КД6 - способность строить вычислительные системы и информационные сети для разработки технических средств ИТ;
КД7 - способность проектировать и создавать мультимедиа приложения для разработки информационных и программных средств ИТ;
КД8 - способность управлять проектами для разработки информационных и программных средств ИТ (КД8).
Исходя из сформированных КД, структура дисциплины содержит 8 разделов, которые будут изучаться последовательно. Их связь с формируемыми компетенциями показана в таблице 4.2.
Отбор компетентностно-ориентированного содержания раздела дисциплины и его структуризация (темы лекций и их содержание (дидактика), темы лабораторных и (или) практических занятий, и их учебно-методическое обеспечение) осуществляется в соответствии с запланированными результатами освоения дисциплины в данном разделе. В целях лучшего диагностирования и контроля запланированных навыков рекомендуется планировать отдельную тему лабораторных (практических) занятий для формирования каждого запланированного умения.
Для проведения текущего контроля рекомендуется проводить опросы,, в том числе в виде компьютерных тестов. При разработке тестовых заданий рекомендуется, ві первую) очередь, проверять: умение, например; переводить числовые \ данные из: одной системы счисления- в другую; кодировать числа, символьные данные и изображения и т.п. Если соответствующее задание будет выполнено студентом неверно; рекомендуется задавать дополнительный; вопрос, который должен І установить, знает ли студент, например; соответствующее правило перевода чисел из одной системы.счисления, соответствующий способ кодирования данных и т.п. Если в данном разделе запланированы практические, (лабораторные) работы, то контроль»навыков; (многократно закрепленных умений с применением конкретного инструмента, метода; оборудования и т.д.) может осуществляться при; сдаче и защите; отчетов по лабораторным работам, домашних заданий и т.п. В любом случае при текущем контроле следует проверять способность применять полученные знания напрактике:
