CC BY
0
З.Чубаров К.М., Косорлуков И.А., Стариков А.В., Козловский В.Н. Система управления погружным электроцентробежным насосом с вычислителем динамического уровня жидкости // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024. Выпуск 2. С. 338 - 345.
4.Патент России № 2825919. Система управления погружным электроцентробежным насосом / А.В. Стариков, В.Н. Козловский, И.А. Косорлуков, К.М. Чубаров (Россия) // Опубл. 02.09.2024, Бюл. № 25.
5.Чубаров К.М., Шуев В.С. Стариков А.В. Разработка вычислителя динамического уровня жидкости в скважине по сигналам датчиков электрических величин станции управления погружным насосом // Вопросы электротехнологии, № 2 (43), 2024. С. 76 - 82.
Чубаров Кирилл Михайлович, аспирант, cool. chubarov@mail. ru, Россия, Самара, Самарский государственный технический университет,
Сабадаш Филипп Алексеевич, начальник сектора организации работ с поставщиками по замене, ремонту и приемке МТР с объектов, pa_sabadash@ung. rosneft. ru, Россия, Нефтеюганск, Общества Отдела контроля качества МТР ООО «РН-Юганскнефтегаз»,
Пантюхин Олег Викторович, д-р техн. наук, доцент, директор Издательства, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Стариков Александр Владимирович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Самара, Самарский государственный техническийуниверситет
SELECTING A METHOD FOR INDIRECTLY DETERMINING THE DYNAMIC LIQUID LEVEL
IN A WELL
K.M. Chubarov, Ph.A Sabadash, O.V. Pantyukhin, I.A., A. V. Starikov
The article is devoted to determining the most accurate method for indirectly determining the dynamic liquid level in a well. Three different methods for calculating the dynamic liquid level based on signals from current and voltage sensors of the submersible centrifugal pump control station are considered. A calculation model of an oil well equipped with a submersible centrifugal pump, an asynchronous motor, a frequency converter and three types of dynamic level calculators is developed. The results of computer modeling are presented, allowing one to reasonably select a dynamic liquid level calculator in a well with the lowest error.
Key words: submersible centrifugal pump, oil well, dynamic liquid level, control station.
Chubarov Kirill Mikhailovich, postgraduate, cool. chubarov@mail. ru, Russia, Samara, Samara State Technical
University,
Sabadash Philip Alekseevich, head of the department for organizing work with suppliers on replacement, repair, and acceptance of material and technical equipment from the facilities of the company, [email protected], Russia, Nefteyugansk, RN-Yuganskneftegaz LLC,
Pantyukhin Oleg Viktorovich, doctor of technical sciences, docent, Director of the Publishing House, [email protected], Russia,Tula, Tula State University,
Starikov Alexander Vladimirovich, doctor of technical sciences, professor, head of department, star58@mail. ru, Russia, Samara, Samara State Technical University
УДК 004.85
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-10-397-398
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ С ЦЕЛЬЮ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В.Р. Гапонов, Е.В. Ляпунцова
В статье исследуется использование когнитивных моделей — когнитивной нагрузки, двойного кодирования и зоны ближайшего развития — для повышения эффективности образовательных технологий. Рассматриваются особенности применения этих моделей для адаптации образовательного процесса под потребности современных поколений: поколения 2 и поколения Альфа. Представлены подходы к персонализации обучения, управлению когнитивной нагрузкой. Показано, как данные модели способствуют улучшению восприятия, запоминания, взаимодействия в образовательной среде и повышают качество образовательных технологий.
Ключевые слова: когнитивная модель, студент, образовательные технологии, поколение 2, поколение
Альфа
Введение. Современные образовательные технологии играют ключевую роль в обучении, однако их эффективность во многом зависит от соответствия когнитивным механизмам, определяющим восприятие и обработку информации. Поколения Ъ и Альфа предъявляют новые требования к образовательным подходам, это связано с распространенной проблемой клипового мышления, цифровой грамотностью и потребностью в персонализации. Когни-
397
тивные модели — когнитивной нагрузки, двойного кодирования и зоны ближайшего развития — предлагают инструменты для повышения качества образовательных технологий. Эти модели позволяют адаптировать материал, улучшить усвоение информации и выстроить взаимодействие между учащимися и преподавателями. Настоящая статья посвящена рассмотрению применения когнитивных моделей в образовательных технологиях с учётом особенностей новых поколений.
Когнитивные модели. Когнитивная модель - абстрактное представление психологического процесса, в котором представлены некоторые моменты, влияющие на деятельность человека. Таким образом когнитивная модель показывает, что заставляет человека реагировать тем или иным образом, в зависимости от ситуации.
Когнитивные модели напрямую связаны с когнитивными процессами. Среди основных когнитивных процессов можно выделить: внимание, восприятие, память и мышление.
Внимание позволяет нам фокусироваться на определённом объекте. Например, на тексте параграфа учебника при подготовке к экзамену. Благодаря восприятию мы понимаем окружающий нас мир через органы чувств. Память позволяет нам помнить какие-то факты, имена людей и др. Память может быть долговременной и кратковременной. В долговременную память информация может попадать, как с помощью речи, так и с помощью знаний, полученных через жизненный опыт. Например, навык катания на велосипеде. Мышление позволяет нам объединить все то, что мы получаем через другие когнитивные процессы и выстроить взаимосвязь. Например, когда человек видит зеленый сигнал светофора, то он узнает о нем через восприятие, благодаря процессу внимания, он фокусируется на светофоре, а из памяти достается информация, что на зеленый свет можно переходить дорогу.
В данной работе будут исследованы 3 когнитивные модели: модель когнитивной нагрузки, модель двойного кодирования и модель зоны ближайшего развития.
Модель когнитивной нагрузки. Авторы модели когнитивной нагрузки считают, что на понимание материала влияет отношение между условиями и характеристикой учащегося [1]. Таким образом если у студента будет, например, недостаточно знаний для понимания нового материала, а подача его будет сложной, внутреннее устройство темы слишком глубоким и запутанным, то студент вряд ли сможет что-то запомнить.
Когнитивная нагрузка, в рамках данной модели, подразделяется на два типа. Первый тип - внутренняя когнитивная нагрузка, второй - внешняя когнитивная нагрузка. Внутренней когнитивной нагрузкой можно назвать материал, связанный с количество изучаемого материала [2].
В качестве примера можно привести способность первоклассника писать слова. Сначала ученик изучает все буквы алфавита, учиться их писать заглавными и строчными, запоминает способы соединения прописных букв. С каждой новой буквой нагрузка увеличивается. Первая идет буква «А», других ученик не знает. У нее есть только нижнее соединение. После того, как школьник выучил весь алфавит он начинает писать слова. Нагрузка становится еще больше, так как теперь нужно комбинировать все способы соединения букв, нужно вспоминать правильно написание и др.
В рамках этого примера можно описать и внешнюю когнитивную нагрузку. Она связана с тем, как предоставлять информацию. Внешняя когнитивная нагрузка может быть как высокой, так и низкий. Все это зависит от сложности и способа подачи материала. Например, если первоклассников учить писать все буквы русского алфавита по порядку, то ему будет тяжело их запомнить. Это связано с тем, что помимо алфавита ученик также учится писать. Именно поэтому в прописях сначала проходят легкие для написания буквы.
Стоит отметить, что существует также релевантная когнитивная нагрузка. Релевантная когнитивная нагрузка - это та часть когнитивной нагрузки, которая непосредственно способствует усвоению и пониманию учебного материала. Она создаётся за счёт интеллектуальных усилий, направленных на решение задач и глубокое осмысление информации. В отличие от внешней или внутренней когнитивной нагрузки, релевантная -поддерживает активное мышление, помогает связывать новую информацию с уже имеющимися знаниями и формировать прочные когнитивные структуры.
Модель двойного кодирования. Модель двойного кодирования была представлена Алланом Паивио. Она описывает, что информация, которую обрабатывает человек, может быть представлена в двух системах кодирования: вербальной и невербальной. К вербальной относят речь, а к невербальной - визуальное восприятие. Основной принцип модели — обработка информации с помощью двух разных, но взаимодополняющих типов кодирования.
Обработка и хранение информации в форме слов, предложений, текстов связаны с вербальным каналом. Он задействован при работе с текстовыми материалами, чтении лекций или при восприятии устной речи. В визуальном канале происходит обработка и хранение информации в виде образов. Он активируется при восприятии изображений, графиков, схем и других наглядных материалов. Когда информация представлена одновременно в вербальной и визуальной формах, она легче запоминается, поскольку активируются оба канала и создаются ассоциации между словами и образами. Если один из типов информации забывается, другой может его дополнить.
Несмотря на различия данных двух систем, они работают сообща и помогают человеку понимать окружающий его мир. Соответственно, для лучшего понимания информации необходимо задействовать как вербальную, так и невербальную системы.
Примером использования модели двойного кодирования может служить изучение строения сердца в курсе биологии. В качестве текстового описания выступает материал, представленный в учебнике. В нем описывается каждый отдел сердца, их функции и значения. Таким образом активируется вербальный канал восприятия информации.
Одновременно с текстом студенты видят анатомическую схему сердца с подписями, которая помогает визуально представить его структуру. В таком случае задействуется визуальный канал, что усиливает усвоение совместно с вербальным каналом.
Также обучающимся может быть представлен видеоролик с анимацией, где будет показываться, как кровь течет через отделы сердца в разные фазы сердечного цикла. Это помогает объединять текстовые и визуальные образы, которые были представлены выше. Благодаря этому создается целостное представление.
После изучения теоретической информации обучающиеся выполняют задание — они должны правильно подписать отделы сердца на пустой схеме, соединяя визуальную информацию с вербальной.
Таким образом, можно заметить, что каждый из способов по отдельности дает полный набор знаний о сердце, однако объединив их вместе можно добиться максимального результата, благодаря объединениям визуальных и вербальных каналов.
Модель зоны ближайшего развития. Модель зоны ближайшего развития была разработана Львом Выготским. В основе модели лежит идея о том, что обучение и развитие происходят в контексте взаимодействия между текущими и потенциальными возможностями [3]. Данная модель предполагает, что наилучшие результаты достигаются, когда учащийся работает над задачами, которые находятся чуть выше его текущих возможностей, но доступны при наличии поддержки. Применение этой модели позволяет адаптировать материал так, чтобы студент был стимулирован и заинтересован, не испытывая при этом чрезмерной сложности.
Модель зоны ближайшего развития подразумевает наличие наставников, который будет наблюдать за успехами ученика и оказывать ему помощь, направленную на конкретные сложные моменты.
Адаптация образовательного материала с использованием модели зоны ближайшего развития позволяет повысить мотивацию учащихся, поддержать процесс постепенного развития и индивидуализировать обучение.
При использовании данной когнитивной модели есть ответственный наставник, который следит за успехами подопечного. Слишком большое или малое влияние на его обучение может плохо сказаться на его когнитивных успехах [4]. Наставник наблюдает за результатами, и если видит, что с поставленной задачей ученик справляется успешно, то можно дать ему то, что находится выше его способностей. Также могут возникнуть ситуации, когда подопечный не может сам справиться с заданием, именно в этот момент наставник должен ему помочь, но не решить проблему полностью.
В качестве примера использования зоны ближайшего развития можно привести катание на велосипеде. В роли наставника выступают, как правило, родственники, родители, бабушки, дедушки и т.д. Изначально мы учимся кататься на четырехколесном велосипеде, с которого тяжело упасть, так как он имеет большее количество точек опоры, чем двухколесный. Мы запоминаем как нужно крутить педали и поворачивать руль, в какие моменту нужно тормозить, а в какие - разгоняться. Таким образом, когда катание на четырехколесном велосипеде освоено успешно, родители могут открутить одно колесо, тем самым дав нам задачу труднее, но которую также можно выполнить. В случае проблем нам всегда готовы помочь. Например, подержать нас, чтобы мы не упали или просто подстраховывать во время первых катаний. Таким образом мы постепенно привыкаем к новым условиям и начинаем кататься на двухколесном велосипеде.
Модель зоны ближайшего развития помогает оптимизировать образовательный процесс, предоставляя посильные задачи, которые стимулируют развитие и уверенность в своих силах.
Как когнитивные модели повышают качества образовательных технологий. При исследовании возможностей для повышения качества образовательных технологий стоит учесть особенности современного поколения. В данный момент в университетах и школах обучаются люди поколения Ъ и Альфа.
Особенностью поколения Ъ от других поколений является то, что они могут быстро менять свой поток мыслей, переключаться между задачами [5]. Частично это связано с проблемой клипового мышления. Поэтому при подготовке материалов для студентов данного поколения нужно учитывать, что, например, слайды с большим количеством текста им будут неинтересны и мало чем полезны при запоминании.
В то время как поколение Альфа предпочитают использование гаджетов вместо личного общения, стремятся к лидерству и обладают большими интеллектуальными способностями, чем другие поколения [6]. Таким образом для данного поколения нужно предоставить большую самостоятельность, дать возможность использовать современные цифровые технологии.
Использование модели когнитивной нагрузки должно включать в себя подборку информации необходимо объема. Чтобы внешняя когнитивная нагрузка не была слишком большой. А для большего понимания информации можно использовать релевантную нагрузку. В ее качестве могут выступать презентации, различные модели в определенном масштабе. Необходимо минимизировать количество ненужной информации и визуального шума, поскольку это позволяет учащемуся сосредоточиться на основном содержании.
При использовании фильмов необходимо обратить внимание на их качество. Если видео будет в плохом качестве, то оно не сможет заинтересовать студентов и не окажет никакого воздействия.
В современном мире развито модульное обучение [7]. Оно также связано с использованием модели когнитивной нагрузки, так как помогает учащимся обрабатывать небольшие порции информации, что облегчает запоминание и усвоение материала.
Также не стоит забывать о персонализации обучения. Благодаря персонализации обучения можно будет распределять учебную нагрузку, учитывая когнитивную нагрузку учащихся.
Использование вербальной и визуальной информации, которая описывается в модели двойного кодирования, улучшает восприятие, запоминание и понимание информации. Визуальные и вербальные элементы, используемые вместе, помогают лучше усваивать и запоминать информацию. Как уже было написано выше, для эффективного использования модели двойного кодирования необходимо использовать оба канала. В качестве вербального выступает речь, а в качестве визуального - дополнительные материалы. Например, презентации, рисунки в учебники и т.д.
Данный подход пересекается с моделью когнитивной нагрузки, так как за счет разделения подачи информации на два канала распределяется когнитивная нагрузка на обучающихся. Также основываясь на предыдущих примерах, становится легче строить ассоциативные связи.
Стоит отметить, что использование двух каналов актуально в настоящее время. Студентов тяжело заинтересовать обычным разговором на темы, им необходимы какие-то графики, рисунки, презентации. Необходимо переключаться между каналами. Использовать речь, а затем дать студентам самим возможность изучить что-то через визуальный канал.
Таким образом можно сделать вывод о том, что модель двойного кодирования тесно переплетается с моделью когнитивной нагрузки и играет высокую роль в обучении современного поколения Ъ и Альфа.
Использование модели зоны ближайшего развития в образовательных технологиях можно представить в различных плоскостях. Одним из вариантов является адаптивное обучение через персонализированные технологии. Образовательные платформы могут использовать данную когнитивную модель, чтобы подбирать задания и учебные
материалы, соответствующие текущему уровню подготовки учащегося. Например, активно используемая платформа для изучения иностранных языков Duolingo. Она анализирует успехи пользователя и предлагает задачи чуть выше его текущего уровня, поддерживая баланс между сложностью и доступностью. Данная модель обучения позволяет удерживать внимание и мотивировать на дальнейшее обучение.
Так как поколение Z и Альф высоко ценит коллективное взаимодействие, то в рамках модели зоны ближайшего развития можно вовлекать их в совместные проекты.
Для поколений с клиповым мышлением важно разбить материал на небольшие, легко усваиваемые сегменты. Данная когнитивная модель предполагает, что каждый следующий модуль будет сложнее предыдущего, но посильным для выполнения.
Также поколения описанные поколения привыкли к немедленным результатам. Образовательные технологии могут предлагать быструю и персонализированную обратную связь. Например, после выполнения задания система сразу оценивает результат, предлагает разбор ошибок и объясняет, какие знания нужно усвоить для перехода к следующему этапу.
Заключение. Использование когнитивных моделей в образовательных технологиях позволяет создавать учебные системы, которые соответствуют когнитивным особенностям учащихся. Модель когнитивной нагрузки помогает оптимизировать подачу материала, снижая избыточную нагрузку и акцентируя внимание на релевантной информации. Модель двойного кодирования способствует лучшему восприятию и запоминанию за счёт использования мультимодальных подходов. Модель зоны ближайшего развития обеспечивает адаптацию обучения, предлагая задачи, находящиеся на границе текущих возможностей учащегося. Интеграция этих моделей в образовательные технологии особенно важна для поколений Z и Альфа, обладающих клиповым мышлением и высокой потребностью в интерактивных, персонализированных методах обучения. Таким образом, когнитивные модели становятся ключевым инструментом повышения качества образования и адаптации его под вызовы цифровой эпохи.
Список литературы
1. Paas F., Tuovinen J.E., Tabbers H., et al Paas F., Tuovinen J.E., Tabbers H., et al. Cognitive Load Measurement as a Means to Advance Cognitive Load Theory. Educational Psychologist, 2003, vol. 38, pp. 63-71. DOI: 10.1207/S15326985EP3801_8 // Educational Psycholog. . 38. . С. 63-71.
2. Беречь мозги от «хлама»: решать задачи школьникам мешает не столько их сложность, сколько способ подачи информации [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/3EkWiY (Дата обращения: 10.11.2024).
3. Л.С. Выготский Умственное развитие детей в процессе обучения: . Москва: ЁЁ Медиа, 2024. 135 с.
4. Шимаева Л.Р., Тагирова Р.А. Теория когнитивного развития Выготского // Достижения науки и образования. . 1. 2023. С. .
5. Самохвалов Н.А. К вопросу о влиянии зумеров на современную систему образования // Актуальные проблемы современности: наука и общество. . 2. 2021. С. 69-72.
6. Данилова Л.Н. Образовательный запрос поколения Альфа // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Акмеология образования. Психология развития. . 1. 2023. С. 58-67.
7. Титова Е.И., Чапрасова А.В. Примеры реализации принципов модульного обучения в структуре курса высшей математики // Успехи современного естествознания. . 12. 2024. С. 162-165.
Гапонов Владислав Родионович, аспирант, gaponovvr@student. bmstu. ru, Россия, Москва, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана,
Ляпунцова Елена Вячеславовна, д-р техн. наук, профессор, [email protected], Россия, Москва, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
USING COGNITIVE MODELS TO IMPROVE THE QUALITY OF EDUCATIONAL TECHNOLOGIES
V.R. Gaponov, E. V. Lyapuntsova
The article examines the use of cognitive models — cognitive load, dual coding, and the zone of proximal development — to improve the effectiveness of educational technologies. The features of using these models to adapt the educational process to the needs of modern generations of zoomers and alphas are considered. Approaches to personalizing learning and managing cognitive load are presented. It is shown how these models contribute to improving perception, memorization, interaction in the educational environment and improve the quality of educational technologies.
Key words: cognitive model, student, educational technologies, zoomer generation, alpha generation
Vladislav Rodionovich Gaponov, postgraduate, gaponovvr@student. bmstu. ru, Russia, Moscow, Bauman Moscow State Technical University,
Lyapuntsova Elena Vyacheslavovna, doctor of technical sciences, professor, lev86@bmstu. ru, Russia, Moscow, Bauman Moscow State Technical University
