Автоматизированное обучение иностранным языкам Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

детализации процесса поведения МП. Рассмотрим механизм такой детализации на примере подмножества функций реализации операций SRor По-видимому, для поддержки разбиения на этапе моделировании целесообразнее всего выполнить такую декомпозицию функции SWop, при которой часть работы по выполнению отдельных операций(комамл) выделяется в отдельные компоненты, реализуемые студентами. При этом подмножество соответствующих функций приобретает вид: J

Srop = { Sri op = {SWiop::Fiop:Sicop—> Ssaiopî Ssaiop> SBaiop> $iflag}> j

Sreop = {SWeop:'.Feop:Secop~* Ssaeopí Ssaeop* Sbaeop, Seflag }> J

Sdlop? NXpc }> О

где Sriop - подмножество программных функций, выполняем^ архитектурным каркасом; аббревиатуры ЮР, ICOP, SA10P, ВАЮР, IM Л(( • индексах множеств являются модификацией аббревиатур OP, СОР, SA"!19 т.п. Символом I отражается тот факт, что это внутренняя часть эмутм присущая архитектурному каркасу. По своему смыслу это при

разбиения множеств Srop, SCop> SSaop и других. Щ

Sreop -.подмножество программных функций, реализуемых ciy/мИ« (внешние компоненты, подсоединяемые к архитектурному каркасу) Ц символом Е в индексах множеств выделяются те продукты pnwH множеств Srqp, SCop> Ssaop и других, которые реализуются студеншмн

Sdlop - подмножество модулей, обеспечивающих дииммм'Н связывание внешних и внутренних компонентов.

На уровне преподавателя механизм порождения вариантом нниШ части разбиения -множества Srop базируется на формиреммннм подмножеств S?cop с: Sco?; для которых обеспечивается д>н разнообразие машинных команд и приемлемая сложность рпсцн^ц! - части множеств Sadr процесс разбиения строится аналогично.

V

ЗАКЛЮЧЕНИЕ J

•

Создание открытой среды функционально-логичсско!о МП, поддерживающей участие студента в качестиг программных функций моделей, целесообразнее всего ci рыт fet^H концепции архитектурных каркасов. Порождение варианта выделение видимой студентом части архитектурного карм» •» и ¡mI разбиении множества программных функций модели Мм M i^H элементов данных, выделяющих видимую часть карм» и использовать коды операций и коды форматов команд, Koinpuff MÍ^H этом основой для формирования кода индивидуального 'шлммш

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Негода В.Н. О построении учебно-исслсд«^ • • ' i j^^m функционально-логического моделирования микролрши • • "»i ^Н Вестник УлГТУ. 1998. №1. Сер. «Информационные тсхложн мм* ^^^Н

Негода Виктор Николаевич, кандидат технических ни\>к, иь.тчт радиотехнический факультет Ульяновского политехнического ип^тшщ пш Цокторант кафедры ВТ УлГТУ. Имеет статьи и монографии п опншти проектирования микропроцессорных систем и автоматизации обучении

WIK 800.681.3

III. СОСНИНА

П ГОМАТИЗИРОВАННОЕ ОБУЧЕНИЕ ИНОСТРАННЫМ И.1 KAM

Анализируется современное состояние прикладной лингвистики » области «^минированного обучения иностранным языкам (CALL), подчеркиваются основные ■ м*мы CALL-техяологии. Анализ и исследование существующих методов и средств минерной лингвистики показали, что методология обучения иностранному языку с »• м »минем ПК достаточно однообразна, и в настоящее время актуальной является umi.ii комгтьютерно-ориентированныч методик изучения иностранных языков 1 ичодик). отличных от традиционных мультимедийных методик. Работы по ИМ' и адаптации сутцествутощих методик н изучении и преподавании языков при Щ | омньютера в настоящее время ведутся в лаборатории «Вычислительная

и «ним» УлГГУ.

ВВЕДЕНИЕ

• "Hi»im направлением прикладной лингвистики является возможность •«мфопанного обучения иностранным языкам (Компьютерная •ммика). За рубежом это направление, известное как Computer i 4i|Miage Learning (CALL), является перспективным и преподается |мы>1 диецршлина прикладного языкознания на лингвистических < колледжей и университетов, "»миг компьютерных технологий (особенно технологии (ими) и процессе обучения иностранным языкам положительно •мало себя в последние два десятилетия. Мультимедиа ip (нмиоляет моделировать среду, имитирующую лингвистическую Мыимую реальность, что очень важно для языкового обучения, а Цитировать основные методические принципы обучения а тыкам - развитие навыков: аудирования, говорения, чтения и 11 I loo гьемлемой частью компьютерного образования с

2. Негода В.Н. Структуры программ модемироиммим мич. т,.......... и и

учебно-исследовательской САПР микропроцессорных I ш и м 11».♦ щнниш м

технологии, системы и приборы. Сб. науч. трудом /Улмшощ ьнП I - » .|.....шммИ

гехнический университет. Ульяновск, 1998.

внедрением новых информационных и сетевых технологий стали так иг электронные средства его поддержки, как машинные переводчики и словари автоматизирующие перевод необходимой информации, получаемой в WWW Огромный потенциал в настоящее время получает использован м» возможностей Internet для CALL. Ж

Важным условием успешного применения компьютера при языкоп"" обучении является создание мощных сред поддержки CALL, которые, кром« обучающих компьютерных курсов, должны состоять из текст« ж м* процессоров, электронных словарей, машинных переводчиков, различит вида справочников, тестирующих программ, орфографических систем и i Связующей основой для организации CALL-сред может слу*»Л гипертекстовая технология. ^■

1

ПРОБЛЕМЫ СА1Х-ТЕХНОЛОГИИ

В современной лингводидактике наиболее характерными являй«»«» 1 подхода к автоматизированному обучению иностранным язмнм I Сущность 1-го заключается в создании систем, ориентированных м» программированного обучения типа «стимул-реакция». 2 и »»•*«•■ когнитивно-интеллектуальный, заключается в реализации мин* активизирующих творческое мышление и познавательные фуимтр обучаемого. Первый подход, хотя и является популярным, и»» ми оказался слишком «механистичным», способствуя том распространению мнения, что «с помощью компьютера вряд Щ 41

«ТЛЛЛС1ТДТ*.

* А Л Л л

ТДУЛЛФЛОi rrj t • ij

Дело заключалось собствен no

I •»# #

Л Ч/

НИ

ездатели компьютерных программ, зачастую обладая лини, и образованием, не у читывали многих методических и гк. \ и i»»мм d аспектов изучения иностранных языков. ^^

Традиционные методики, используемые в современных мулим обучающих курсах, практически одинаковы при преподпппи дисциплин, зачастую представляют жесткий сценарии п и «механическому» вопросно-ответному выбору. Обучение »и** языку во многом отличается от преподавания других предм« мщ Математики)?и это необходимо учитывать в CALL-системи i специальные С ALL-методики с возможностью 1i *!•; \ кпстр>7у1'снтальной среды, так и изучаемого материала мм н (студента или преподавателя). При появлении богин е »» мультимедиа технологии положение на рынке CALL-срсде и» -»»м! и изменилось, но по инерции обучаюище системы пролом согласно техническим «традициям». Т

Для развития автоматизации обучения иностриФЦД Ульяновском техническом университете была с:о и • и м * «Вычислительная лингвистика», основная функция ннмфяЦ заключается в разрешении проблем на стыке «тсхнимн и Проведенный в лаборатории анализ и исследование сумм» »иг

94

о

и средств компьютерной лингвистики для автоматизированного обучения иностранным языкам показали, что в настоящее время актуальной является разработка компьютерно-ориентированных методик изучения иностранных языков (CALL-методик) с использованием богатых возможностей информационных технологий. Новые методики должны учитывать специфику преподавания и изучения иностранных языков, которая во многом отличается от обучения другим предметам, и даже родному языку.

С точки зрения методики обучения не может быть универсального подхода в языковом обучении [1,2], т.е. обучающая программа не должна быть направлена всем, необходимы специализированные программные продукты (с определенно-отобранной лексикой) для разных групп людей и разных языковых уровней их подготовки. Обзор существующих программ рассматриваемого класса показал, что этот фактор практически не учитывается.

Также не затрагивается аспект, связанный с психологическими принципами усвоения иностранного языка и психологией восприятия ии »уальной информации с экрана компьютера. Визуализация материала при •чмковом обучении среди дидактических принципов занимает ведущее место Ц.с.167].

Для повышения эффективности обучения при помощи компьютера необходимо повысить активность обучаемого в моделируемой среде, Аи'доставить ему возможность настройки и адаптации CALL-среды под ^мц личные потребности и возможности, что согласуется с идеей ||'| цитивно-инхеллектуального подхода.

Дли разработки CALL-методик в лаборатории «Вычислительная Р'Нистика» ведутся исследования в области процессов предъявления и приятия текстово-образной информации на экране дисплея, предлагаются •норме программно-дизайнерские решения: схемы управляемой ^онателем визуализации, система ведения понятийно-образных картотек ►••чожпостью автопрокрутки на экране дисплея, а также гипертекстовые ♦ мы для организации различного вида словарей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

* иимжаний вышесказанного можно сделать вывод, что при обучении Ч'«и|1и.1М языкам компьютер рассматривается как вспомогательное организующее самостоятельную работу учащихся и реализующее м мнлй принцип индивидуального подхода к изучению иностранных Г|. и эффективность этого средства во многом зависит от разработки •»•mix основ котмпьютерной лингводидактики, разработки Ци п.ной гипертекстовой С ALL - оболочки, а также когнитивно-Н|у«лыюи настройки на пользователя.

V 2/99

95

CIWLCOK ЛИТЕРАТУРЫ

1. Проблемы компьютерной лингвистики: Сборник тучных статей. Минеи, 1997.

2. Настольная книга преподавателя иностранного языка: Справочное пособие I Под ред. Леонтьева A.A. Минск: Вышэйшая школа, 1997. J

3. Computers in the FL Classroom. Council of Europe Workshop. - Graz, 1996.

Соснина Екатерина Петровна, кандидат технических наук, окончи* радиотехнический факультет Ульяновского политехнического институтп * специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и гимн* Заведующая циклом «Прикладная лингвистика» при кафедре иностранных """ УлГТУ, заведующая лабораторией «Вычислительная лингвистика» УлГТУ Нин публикации и монографии в области применения методов и <чмЛ*ш искусственного интеллекта в САПР\ а также в области прикладной линмшт**

УДК 53Ш322

О Л. ЕВСЕЕВА ^Я

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОБУЧЕНИИ

Статья обзор примекетея методов искусственного ннтсллси 1« *

анаж5 перспектив и направлений развитая интеллсгсгуалькых обучлюмМЙ иллюстоапию современных тстюкъши в этой области.

|Г»Г

Исследования* связанные с проблемами поиска пум*II > поддержки процессов обучения с помощью компыоис* развиваются во всем мире уже довольно давно. С/ю соответствующие представления в этой предметной иГни терминология.

Например, для англоязычной литературы харахпрнм основные понятия и сокращения: CAL / CBL - CompuU i А Learning, MML - Machine Mediated Learning, С AI / CHI ' Ml Assisted / Based / Managed Instruction, ICAI - Intelligent « ниц Instruction, CBT / ITS ~ Computer Based Training, Intel Идо*11 1 для немецкой - CIJL / RUL - Computer-unterstutztes / Iimh ICUU/CUU - intelligentes / Computer-unterstutzter Untern» Iii, 11 Tutorilles System, ILS / WLS-Intel 1 igentes Lehrsyntcm, V» | Lehrsystem; для отечественной - AOC - Автоматики рпммМ Система, АУК - Автоматизированный Учебный Курс, и щ»

96

и 4

Сегодня нашли широкое применение в мире автоматизированного обучения следующие формы компьютерных уроков:

1) компьютерные обучающие инструкции (Tutor);

2) компьютерные программы упражнений (Trainer/Coach);

3) компьютерное моделирование (Labor).

Для инструкций характерно, что «ученику» не известны элементы знаний. Система руководит им как учитель при знакомстве с областью знаний, облегчая ему навигацию в учебном материале. При работе с компьютерной программой упражнений система помогает ученику при подготовке заданий найти нужную информацию, факты. При моделировании процесс обучения опирается на возможность экспериментирования.

НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ

Основными направлениями развития систем автоматизированного Лучения являются: поиск эффективных способов коммуникации; развитие К 41 юлогической среды подготовки и использования компьютерных курсов; поиск средств адаптации и индивидуализации компьютерных курсов.

Развитие средств коммуникации идет на базе мультимедиа-средств. Мырое направление представлено разнообразными авторскими системами. f | «питие в области форм диалога и представления знаний обучающих систем I но пути внутренней структуризации знаний на базе методов умственного интеллекта с использованием техники, основанной на

.......имх. Это интеллектуальные обучающие системы. Они наиболее

■'(Почтительны в обучении, так как динамичны в процессе работы с ffiiiiM учеником. Исследования ведутся на стыке информатики, офии, педагогики, дидактики и лингвистики, рщиитие автоматизированных систем обучения в сторону к к гуализацйи связано со стремлением достичь необходимых свойств Мнимости систем к индивидуальности обучаемого, что предполагает MiMitmo в таких системах функций, как: разделение учебного материала Муки; выбор соразмерных по трудности определенных шагов обучения; 4Ьи))шиие разнообразных альтернативных форм представления учебного "•»'üi. которые могут учитывать индивидуальные особенности lim, обеспечение постоянных проверок после очередного шага й периодическое информирование учеников о предстоящих им •■•учения для облегчения планирования и проведения учебного мочможность внесения изменений в ход процесса обучения в

• и от сделанных учеником ошибок; предоставление ученику Шшбоды действий.

им гния развития современных обучающих систем зависят от Им уровня автоматизации процесса обучения и. главное, от | и па представления (модели) этого процесса, уровня автоматизации процесса обучения опирается на • фипицы «ответственности» между компьютером и человеком

* ищ в роли «педагога», так и в роли «обучаемого»). В

^ш

'И I 7W

I