CC BY
52
Проектирование технологии обучения студентов со слабой начальной подготовкой
Сачкова Ольга Алексеевна ст. преподаватель кафедры метрологии и физики, Казанская государственная академия ветеринарной медицины им. Н.Э. Баумана, ул. Сибирский тракт, 35, г. Казань, 420074, (843)2739617 [email protected]
Аннотация
В статье рассматривается совокупность условий разработки структуры и проектирования баз учебных проблем по дисциплине «Высшая математика» в учебном процессе ветеринарного вуза для массовой подготовки академически компетентных специалистов.
The article discusses a set of conditions for the development of the structure and design of educational problems database in the discipline of "Higher Mathematics" in the educational process of the veterinary college for the mass training of competitive specialists.
Ключевые слова
компетенция, проектно-конструктивная способность, база учебных проблем, развивающее обучение
competitiveness, competence, design and structural capacity, the base of educational issues, developing training
Введение
Целью любого вуза является организация массовой подготовки конкурентоспособных специалистов. Для ветеринарного вуза это является не простой задачей, так как студенты поступают со слабой начальной подготовкой по различным дисциплинам, в том числе и по математике. Кроме того, студенты - первокурсники, поступающие в высшие учебные заведения, имеют различную базовую подготовку по элементарной математике. Разнородный состав студенческих групп по уровню начальной математической подготовки затрудняет выполнение этой цели. Студенты, плохо усвоившие школьный курс математики, испытывают большие трудности во время изучения нового материала по дисциплине «Высшая математика». Это приводит к отставанию и потере интереса к предмету, а в дальнейшем появляются трудности в усвоении смежных дисциплин по вопросам, связанным с высшей математикой. Стремясь подтянуть слабых студентов, преподаватель вынужден меньше времени уделять более подготовленным студентам. В силу этого последние снижают темп и уровень работы. Более рациональным в этом случае представляется вариант обучения студентов в более или менее однородных группах. Но и в этом случае нет никакой возможности в каждую отдельную группу подобрать студентов с одинаковыми знаниями, а главное, с более или менее одинаковыми способностями к математике. Поэтому чтобы не допускать пробелов в знаниях и умениях студентов, а в конечном итоге дать полноценную базовую математическую подготовку студентам необходимо развить навыки самостоятельной работы [1].
Для того чтобы процесс обучения был эффективным необходима новая технология развивающего обучения, которая предусматривает эффективную самостоятельную работу [4].
Компетентность специалиста
Требования к выпускникам вузов с каждым годом становятся выше. Осуществление данных требований не предполагает увеличения количества часов, отводимых, например, на изучение высшей математики. Задача преподавателей является повышение качества обучения и подготовке компетентных специалистов в более короткие сроки. Одной из важнейших задач при этом является выявление и учет индивидуальных потребностей и способностей обучающихся, поиск технологий их творческого развития и реализации [3].
Компетентность - это качество владения определенными компетенциями, то есть знаниями и опытом, позволяющие уверенно решать проблемы и задачи требуемой сложности в рамках этой компетенции.
Компетенция - это совокупность взаимосвязанных базовых качеств личности, включающее в себя применение знаний, умений и навыков в качественно-продуктивной деятельности.
Профессиональная компетенция - это способность успешно действовать на основе практического опыта, умения и знаний при решении профессиональных задач.
Для достижения академической компетентности, согласно ФГОС ВПО, студент должен овладеть в зависимости от профиля подготовки определенным набором профессиональных (ПК) и общекультурных (ОК) компетенций. Как пример, рассмотрим структуру организации комплекса требуемых по стандарту компетенций в рамках дисциплины «Высшая математика», обладание которыми позволяет успешно заниматься деятельностью по направлению и профилю «Стандартизация и метрология» (рис. 1). _
Комплекс компск'ннпй
Обшскгльтурныс кпчпгтгнини (ОК) • СПОСОСИНКП. к самоорганнташш н самообришнашно (ОК-7); • способность рабопш. я коллективе. татерпптно воспринимать социальные, культурные ра ынчня (ОК-6); Профессиональные кочтченннн (ПК) - прннкмспъ участие в моле шроианин процессов и средств и «черенни. испытаний II кшгграл* с нспапыонаи нем станлар■ ни\ пакетов н средств авнтати шропаннсмо просктнронашш 1 ПК-19);
___
- способное!ь ренин, ссшдлршыс Ш.ИНИ МрофсССИиНД-ПаЮЙ 1С*1СЛМ10СШ с применением информационно' шммушншционны» теишюнй |ОПК - I); • снособноси. н ЮТОВНОСТЪ учаенкншь н 1*р1лнн иннн раЛогм но повышению №1)>1110-1£хнщс скнх шанин (ОНК - 2);
Рис. 1. Модель комплекса компетенций
В любой дисциплине есть своя шкала названий компетенций, в рамках которой рассматриваются разного рода темы с разными проблемами и задачами
разной сложности, которые необходимо научиться разрешать студенту, чтобы быть компетентным специалистом. На (рис. 2) приводится структура организации понятия «компетенция» в учебной дисциплине.
Рис. 2. Структура организации понятия «компетенция» в учебной дисциплине
Изобразим номинальную шкалу тем, используемых при изучении высшей математики для профессиональной деятельности выпускника, с помощью пучка векторов (рис. 3). На каждом векторе отложим минимально допустимую границу сложности учебных проблем, которую обязан научиться разрешать студент в процессе обучения высшей математики. В рассматриваемой модели, в рамках каждого направления с названием компетенции расположены множество, упорядоченных по сложности, учебных проблем, в процессе решения которых на фоне синхронного усвоения соответствующих знаний должно происходить развитие требуемых способностей у будущего выпускника. На этом рисунке учебные проблемы изображены точками на соответствующих векторах, причем, чем сложнее проблема, тем она дальше от центра.
Рис. 3. Модель множества направлений тем необходимых усвоить студенту для успешной профессиональной деятельности
В этом случае, область учебных проблем одной компетенции необходимо разбить на две подобласти. Например, если слабый студент (штриховая линия) владеет темами в компетенции (на рисунке это 1, 2), но качество владения компетенцией по некоторым темам очень низкое (на рисунке это темы 3, 4, 5, 6, 7, п), то есть студент не может считаться компетентным, хотя и владеет данной компетенцией. Данному студенту со слабым уровнем знаний необходимо в
кратчайшие сроки повысить свой интеллектуально - деятельностный потенциал [2] и быть наравне со студентами, которые уже владеют этой компетенцией.
Модель зоны ближайшего развития
Еще в 50-е годы в рамках школ Л. В. Занкова и Д. Б. Эльконина разрабатывалась технология развивающего обучения. Основой развивающего обучения являлось понятие «зона ближайшего развития». Это понятие ввел советский психолог Л. С. Выготский [10].
Тем* 1
Рис. 4. Модель зоны ближайшего развития
Зона ближайшего развития (ЗБР) - это расхождение между зоной актуального развития (ЗАР) и зоной потенциального развития (ЗПР). ЗАР оценивается сложностью самостоятельно решаемых проблем и задач студентом, а ЗПР - сложностью проблем которые студент сможет решить в результате подготовки. На основе понятия зоны ближайшего развития была построена модель (рис. 4).
В трудах В.В. Давыдова, Л.В. Занкова, А.Н. Леонтьева говорится, что для быстрого развития студентам необходима среда из проблем в определенных границах сложности. Причем развитие происходит только в зоне проблем при активном участии студента в их решении.
Рассмотрим модель связи зоны ближайшего развития и сложности проблем (рис. 4). На данном рисунке рассмотрим зону актуального развития и зону ближайшего развития студента. Значит, студент способен уверенно разрешить проблемы из зоны актуального развития, сложность которых находится в круге S1. Для дальнейшего саморазвития студент должен увеличить свой интеллектуально-деятельносный потенциал, т.е. освоить зону ближайшего развития (ЗБР) круг S2 и сделать ее ЗАР. Этот процесс саморазвития является непрерывным и можно продолжать бесконечно.
Все люди решают проблемы в одной и той же последовательности действий, но показатели эффективности разрешения проблем у разных людей будут различными. Это объясняется тем, что эффективность результата разрешения проблем в основном зависит от развитых проектно-конструктивных способностей и от полноты и целостности знаний, которыми владеет студент.
Рис. 5. Модель связи зоны ближайшего развития и сложности проблем
Под полнотой знаний понимается владение необходимой для решения профессиональных задач совокупностью знаний. Под целостностью знаний -владение совокупностью взаимосвязей в системе полученных знаний, то есть методами решения профессиональных задач. Глубина усвоенных знаний студента характеризуется знаниями в полноте (знание понятий) и целостности (знание связей). Под проектно-конструктивными способностями понимаются способности к
формализации проблемы (А), способности к конструированию (В) и способности к исполнению (С). Формализационные способности человека проявляются во время исследования проблемы, при выборе аналога решаемой проблемы. Конструктивные способности это умение отбирать, создавать и проектировать. Конструктивные способности проявляются в конструирования алгоритма решения проблемы. Исполнительские способности необходимы для реализации решения требуемой проблемы. Эффективность результата студента зависит от уровней развития проектно-конструктивных (АВС способностей), от полноты усвоенных знаний (параметр POL) и целостности (параметр CHL).
Параметры А, В, С, POL, CHL являются неотъемлемой составляющей каждой компетенции и характеризуют уровень развития компетенции. Из этого следует, что при решении любых проблем трудности для студента проявляются через трудности формализации, конструирования и исполнения, которые он преодолевает при наличии знаний достаточной глубины.
Шкала качества владения компетенцией (КВК)
На основе комплекса характеризующего АВС - способности построим трехмерную шкалу, отражающую уровень развития студента в определенной компетенции на актуальный момент времени (рис. 6). На практике наличие высокого уровня развития АВС-способностей проявляется как профессионализм в решении проблем, т.е. как достаточное наличие знаний, умений и навыков для успешного разрешения проблем в этой компетенции. Таким образом, если целенаправленно развивать АВС-способности студента с синхронным глубоким усвоением знаний
через обучение обеспечивает ему быстрое развитие, а это в свою очередь дает возможность решать проблемы соответствующей сложности в зависимости от уровня развития АВС-способностей. В связи с этим целью любой дидактической системы нового поколения является целенаправленное и быстрое развитие АВС-способностей с одновременно глубоким усвоением знаний, необходимым для разрешения проблем требуемой сложности.
А ЛВС
Рис. 6. Модель шкалы качества владения компетенцией
Комплекс параметров с конкретными значениями ресурсов abcl, poll, chll является профилем развития интеллекта студента. Таким образом, чем выше сложность проблемы, тем более высокими значениями ресурсов должен обладать студент, т.е. тем выше должен быть уровень развития интеллекта студента. В результате такого анализа была создана модель шкалы качества владения компетенцией (КВК) [5-9]. Построим пучок векторов (рис.6) в направлениях изменения значений параметров ABC, POL, CHL. Важно рассматривать все параметры в едином комплексе. Таким образом, как показано на рисунке, развитие ресурсов студента происходит от штрих профиля (низкое владение компетенцией) к сплошному профилю. При этом внешний профиль - это абстрактный эталон выпускника, который служит критерием для метрической оценки состояния качества подготовки студента.
Проектирование технологии
Как было отмечено, что для достижения быстрой готовности студентов к решению сложных профессиональных проблем необходима специально спроектированная эффективная дидактическая система обучения, включающая дифференциальный подход. Дифференцированный подход необходим не только для поднятия успеваемости слабых студентов, но и для развития сильных студентов. В условиях дифференцированного обучения комфортно чувствуют себя и сильные и слабые студенты. Причем применение дифференциального подхода не должно сводиться лишь к однократному добавлению в процессе обучения тренировочных задач слабо успевающим студентам, а более подготовленным - задач повышенной сложности. Дифференцированный подход к обучению предполагает использование его на различных этапах изучения математического материала. Дифференцировать можно содержание изучаемого материала; дифференцировать можно методы обучения, варьируя ими с целью оказания различной индивидуальной или групповой помощи студентам при организации самостоятельной работы по изучению нового материала, при решении задач; дифференцировать можно средства и формы
обучения. Дифференциация может затрагивать все элементы дидактической системы обучения и в этом случае она дает наибольший эффект в условиях обычной группы.
В рамках таких дидактических систем организуется виртуальная среда для быстрого развития АВС-способностей студента предусмотренных по ФГОС ВПО. Развивать АВС-способности возможно только синхронно с процессом глубокого усвоения знаний.
Эффективность дидактических систем развивающего обучения будет зависеть от значений параметров развития (АВС-способностей), полученных перед началом подготовки (см. рис. 3), от качества рабочих программ, составленных согласно ФГОС ВПО и от величины приращений параметров развития, полученных за время подготовки. Также большое значение для подготовки имеет качество используемой оболочки и качество содержания хранилища знаний и базы учебных проблем (задач), необходимых для развития АВС-способностей студента.
В дидактических систем развивающего обучения обучение студентов одной и той же группы в рамках одной программы проходит на различных уровнях усвоения учебного материала. Определяющим при этом является уровень обязательной подготовки (базовый уровень), который задается образцами типовых задач. На основе этого уровня формируется более высокий уровень овладения материалом - уровень возможностей.
Дидактические системы обучения предполагают, что каждый студент группы, на первой стадии, должен занимается самодиагностикой, т.е. с помощью специально организованных запросов к обобщенной базе данных, состоящей из базы вопросов для оценки полноты усвоенных знаний, из базы вопросов для оценки целостности усвоенных знаний и из базы учебных проблем, установить зону своего актуального развития. Причем подтверждать зоны своего развития необходимо многократно, для того чтобы убедиться в устойчивости результата. На второй стадии, диагностика осуществляется под контролем преподавателя по выбранной студентом теме и в зоне его актуального развития. Каждый студент имеет право добровольно выбрать уровень усвоения и отчетности по каждой конкретной теме или разделу, а возможно и курсу в целом. Задачей преподавателей является обеспечение поступательного движения студентов к более высокому уровню знаний и умений.
Стоит особо подчеркнуть, что в дидактических системах нового поколения принципиально иначе организован формат, а также содержание хранилища знаний и базы учебных проблем (задач) дисциплины (рис.6).
Любая задача в базе без наличия усвоенных знаний для студента является проблемой. Учебная база организована так, что все задачи типов А, В, С могут быть представлены по возрастанию сложности и в зависимости от сложности отнесены к разным зонам ближайшего развития (зона первого ближайшего развития, зона второго... и т. д.). При этом в процессе усвоения знаний по разрешению проблем, хранилище учебных проблем в рамках компетенций постепенно осваивается студентом в последовательности ЗБР 1, ЗБР 2,..., ЗБР п и преобразуется в хранилище задач, которые он знает, как решать, и в этом состоит основная цель освоения компетенции. В конце подготовки сложность учебных проблем из ЗБР п не должна быть ниже реальных проблем, возникающих в профессиональной деятельности в рамках компетенции.
Рис. 7. Схема организации хранилища знаний и учебных проблем
Очевидно, что сложность учебных проблем в академическом смысле должна быть гораздо выше производственных, чтобы получить профессионального специалиста. На практике это несложно сделать по многим компетенциям путем сравнения по сложности собственных хранилищ учебных проблем.
Таким образом, дидактические системы нового поколения могут быть специально спроектированы для каждой учебной дисциплины [5].
База учебных проблем (БУП), база знаний (БЗ) и базы вопросов (БВ) по каждой дисциплине представлена в виртуальной составляющей дидактической системы. В базе проблемы рассматриваются в рамках отдельных тем (компетенций) и представляются с оценкой их сложности. Причем, о сложности проблемы каждый студент судит исходя из трудности ее решения им самим. Для объективной оценки сложности проблемы необходимо оценить ее через трудоемкость разрешения этой проблемы экспертом (преподавателем) в (час/раб). Например, пусть сложность проблемы учебной задачи (УЗ1), равна 0,5 (час/раб) эксперта. Это означает, что за полчаса эксперт полностью решит задачу, т.е. сделает всю работу целиком. Допустим сложность учебной задачи (УЗ2) равна 3 (час/раб) эксперта. Это будет означать, что эксперт может выполнить всю работу целиком по разрешению задачи за три часа работы. Таким образом, вторая учебная задача в 6 раз сложнее первой учебной задачи [6-9].
Разумеется, база учебных проблем (задач) не ограничена по сложности. Важно, чтобы студент знал проблемы актуальной значимой сложности. На практике студент за отведенный интервал времени не может решить все задачи базы, поэтому его целью является как можно «ближе подойти» к проблемам актуальной сложности.
Сложность проблем в рамках темы должна возрастать по естественной для восприятия человеком логике по принципу от простого к сложному: от А через В к С, т.е. сначала возрастает сложность задач типа А, затем В и только затем С. Таким образом, по конкретной теме база учебных проблем структурирована от задачи к проблеме.
В результате подготовки в таком формате на актуальный момент времени студент будет иметь частично освоенную базу учебных проблем, состоящую из задач, которые он уже способен решить.
Базы учебных проблем (БУП) разрабатываемых по разным учебным дисциплинам схематично организовываются одинаково. На рис. 7 приводится пример такого шаблона организации БУП для дисциплины «Высшая математика».
Рис. 8. Структура шаблона организации БУП
В блок 1 базы учебных проблем входят все учебные задачи по теме 1 типа А, типа В, и типа С, во второй блок все учебные задачи по теме 2, в n-ый блок все учебные задачи по теме n. Пусть сложность проблем типа А составляет 2 минуты работы эксперта (преподавателя), типа В - 4 минуты, а типа С - 8 минут.
Базы учебных проблем необходимы для гармоничного развития ABC способностей обучаемого.
Качество базы учебных проблем зависит от преподавателя и от компетенций, которые необходимо развить студенту в процессе обучения.
База вопросов теста диагностики глубины усвоенных знаний, организуется по каждой теме в рамках дисциплины.
Эффективность дидактической системы развивающего обучения зависит от качества разработанного теоретического материала, от базы учебных проблем (БУП) а также от глубины автоматизации процесса обучения.
Структура организации баз учебных проблем по дисциплине «Высшая математика»
Как было отмечено, для того, чтобы приобрести требуемый ФГОС ВПО комплекс АВС-способностей, необходимо иметь хранилище знаний и учебных проблем по возрастанию сложности, на основе которого будет реализована учебная деятельность по приобретению знаний.
В процессе усвоения знаний хранилище учебных проблем в рамках каждой компетенций постепенно преобразуется студентом в хранилище задач, которые он умеет решать.
Для заполнения хранилища знаний и хранилища учебных проблем по дисциплине «Высшая математика» необходимо определить содержание подготовки будущего бакалавра в рамках дисциплины «Высшая математика». Для выбора и структурирования содержания подготовки будущего бакалавра в рамках дисциплины «Высшая математика» была выполнена следующая последовательность действий:
1. Анализ ФГОС ВПО для определения направления подготовки в рамках дисциплины «Высшая математика»:
• выделение компетенций, зависящих от изучения дисциплины «Высшая математика» из общекультурных, общепрофессиональных и профессиональных компетенций, содержащихся в ФГОС ВПО;
• анализ требований к дисциплине «Высшая математика», сформулированных в терминах знать, уметь и владеть.
2. Анализ профессиональной деятельности будущего специалиста для определения способностей, развитие которых необходимо для производственно-технологической, организационно-управленческой, научно-исследовательской, инновационной и проектной деятельности.
3. Выбор содержательной составляющей дисциплины «Высшая математика» на основе компетентностного и дифференцированного подходов.
4. Проектирование содержания дисциплины в виде универсального дидактического комплекса, включающего в себя:
• формирование модулей, с выделением фундаментальных и профессионально значимых модулей, входящих в содержание дисциплины «Высшая математика»;
• построение рабочих программ дисциплины «Высшая математика» для различных направлений;
• формирование базы знаний по дисциплине «Высшая математика»;
• проектирование базы учебных проблем по дисциплине «Высшая математика»;
• подготовка виртуальной поддержки обучения.
На основании вышеизложенной схемы нами составлена универсальная система модулей по дисциплине «Высшая математика»:
Модуль 1 - Определители второго, третьего, п-ого порядка;
Модуль 2 - Решение систем линейных алгебраических уравнений по правилу Крамера;
Модуль 3 - Решение несовместных и неопределенных систем линейных алгебраических уравнений;
Модуль 4 - Матрицы. Действия над матрицами. Обратная матрица;
Модуль 5 - Решение систем линейных алгебраических уравнений через обратную матрицу;
Модуль 6 - Ранг матрицы;
Модуль 7 - Решение систем линейных алгебраических уравнений методом
Гаусса;
Модуль 8 - Решение систем линейных алгебраических уравнений. Теорема Кронекера-Капелли.
Для достижения оптимального сочетания фундаментальности и профессиональной направленности содержания дисциплины «Высшая математика» среди выше указанных модулей, возможно, выделить модуля составляющие основу для смежных дисциплин и определяющие общую культуру специалиста, и профессионально-значимые модули, то есть те, которые должны сопровождаться профессионально-ориентированными задачами. Соответственно, что для различных направлений подготовки будущего специалиста-бакалавра будут выделены различные профессионально-значимые модули. Поэтому преподаватель перед началом изучения дисциплины «Высшая математика» должен составить учебный план для конкретного направления подготовки, чтобы будущий специалист мог следить за собственным состоянием подготовленности по дисциплине «Высшая математика».
Дистанционное сопровождение курса
Дистанционное сопровождение курса имеет большое значение для слабых студентов, т.к. студенты получают доступ к необходимой информации в любое время суток и могут консультироваться с преподавателем в режиме он-лайн.
Для обеспечения всесторонней доступности к хранилищу учебных знаний и учебных проблем, а также автоматизации процесса подготовки и диагностики состояния развития будущего специалиста, необходимо внедрение виртуальной поддержки по той или иной дисциплине, в том числе по дисциплине «Высшая математика».
Обеспечение учебной дисциплины виртуальной поддержкой при подготовке бакалавров предполагает обязательное наличие виртуального кабинета в Web-сети. Нами для этой цели выбрана виртуальная среда обучения Moodle.
Moodle обладает широким спектром возможностей для полноценной поддержки процесса обучения в дистанционной среде и имеет разнообразные способы представления учебного материала, проверки знаний и контроля успеваемости [11]. Moodle легко инсталлируется, не вызывает затруднений и легко обновляется при переходе на новые версии. В настоящий момент систему Moodle используют для дистанционного обучения крупнейшие университеты мира.
При поддержке процесса обучения в Moodle преподаватель может представлять учебный материал в виде модулей, схем, таблиц, списков, а так же выделить наиболее важный материал и посредством гиперссылок организовать его связь со вспомогательными средствами. Учебный материал может быть презентован в любом виде - картинка, видео, аудио, текст. Также можно разрабатывать разнообразные учебно-методические материалы - рабочие тетради, лекции, практические задания, тесты. И конечно же Moodle позволяет создавать собственный интегрированный курс по выбранной дисциплине.
Преподавателю удобно составлять расписание открытие и закрытие модулей, график выполнения и сдачи самостоятельной работы. Студентов, конечно же, эти графики выполнения и сдачи самостоятельных работ стимулируют, организуют, заставляют рационально использовать время и вовремя выполнять задания.
Оболочка Moodle позволяет организовать общие форумы, обсуждений в чатах, дискуссии в модулях, работу в парах. Все время вся работа студента систематически контролироваться преподавателем, проводится анализ рефлексивных анкет по результатам изучения модулей и проверка хода продвижения по курс.
Оболочка позволяет так скомпоновать курсы, что студенты могут их использовать без контакта с преподавателем в реальном времени. Это очень удобно т.к. студент может пользоваться всеми материалами в удобное для него время.
Виртуальный кабинет по дисциплине «Высшая математика» позволяет удобно организовать учебное пространство для студентов, не заменяя кабинет дисциплины в его традиционной форме, а дополняя его, позволяет, использовать компьютерные технологии, что обеспечивает оперативную педагогическую помощь студентам. Важным является то, что студент получает доступ к необходимой для процесса обучения информации в любое время суток, и это повышает его эффективность.
Виртуальный кабинет по дисциплине «Высшая математика» на базе системы дистанционного обучения Moodle, содержит шесть основных блоков, каждый из которых реализует определенные цели.
Первый блок содержит основные сведения о дисциплине «Высшая математика» - это краткое содержание и презентация дисциплины. В этом же блоке студент проходит входной тест по дисциплине и определяет свою зону актуального развития.
Во втором блоке представлена рекомендованная литература, которой студент может пользоваться при изучении остальных блоков.
Третий блок - это курс лекций по дисциплине «Высшая математика», формирующий базу знаний в рамках дисциплины. В этом блоке лекционный материал представлен в полной объеме и нет необходимости конспектирования лекции. Это очень удобно, так как практика показала, что иностранные студенты, обучающиеся на первом курсе в общем потоке с русскоговорящими студентами, не умеют одновременно писать и слушать. А так же, это обстоятельство, дает дополнительное времени на изучение дополнительных разделов или усиления практической части курса. Обязательным условием для закрепления пройденной лекции является выполнение домашнего задания. При этом преподаватель получает подробные сведения о выполнении домашнего задания каждым студентом.
Четвертый блок - это система диагностики состояния компетенции, позволяющая контролировать теоретическую часть обучения. В этом блоке студенты проходят компьютерное тестирование и автоматически проверяют себя на знание лекционного материала. Если студент не правильно отвечает на вопросы, то ему предлагается проработать учебный материал и снова ответить на вопрос по данной лекции. Таким образом, студент самостоятельно проверяет уровень знания лекционного материала и в случае необходимости может обратиться к помощи виртуального кабинета.
В пятом блоке виртуального кабинета дисциплины «Высшая математика» представлена база учебных проблем. Наличие виртуального кабинета по дисциплине
«Высшая математика» позволяет применять на практическом занятии дифференцируемый и индивидуальный подход к студентам. На практическом занятии разбираются две-три типовые задачи, и затем студенты работают самостоятельно, а преподаватель в это время оказывает индивидуальную помощь.
В шестом блоке представлены результаты контроля полноты и целостности освоения знаний студентов, а также уровень развития их АВС-способностей по изучаемой дисциплине «Высшая математика».
В целом, на основе этих блоков создается виртуальная среда обучения.
Заключение
Для обучения студентов со слабой начальной подготовкой в компетентностном формате разработана специальная автоматизированная технология, которая на основе мониторинга практике позволила в среднем
С целью подготовки бакалавров требуемого уровня развития разработана технология организована учебная база. Учебный материал в базе представлен в виде базы знаний и базы учебных проблем. База учебных проблем по дисциплине «Высшая математика», составлена из модулей и блоков.
База знаний и база учебных проблем являются динамическими базами и требуют частого обновления.
Для обеспечения доступности к хранилищу учебной базы внедрена виртуальная поддержки. С этой целью осуществлено проектирование баз учебных проблем по дисциплине «Высшая математика» в виртуальной среде обучения МООБЬБ.
Спроектированная база учебных проблем может быть применена в учебном процессе ветеринарного вуза для обучения дисциплины «Высшая математика».
Литература
1. Сачкова О.А. Организация подготовки иностранных студентов по высшей математике с WEB-поддержкой // ФГБОУ ВПО КГАВМ. - 2015. - Т. 221. - С. 196-199.
2. Сачкова О.А. Проектирование баз учебных проблем для развития интеллектуально-деятельностного потенциала иностранных студентов // ФГБОУ ВПО КГАВМ. - 2015. - Т. 223. - С. 162-166.
3. Сачкова О.А. Программирование объектов векторной алгебры и стереометрии в системе компьютерной математики Maple // Казанский (Приволжский) федеральный университет. - 2010. - № 21. - С. 75-78. ISSN: 2074-0239
4. Сачкова О.А. Динамическая визуализация решения дифференциальных уравнений при преподавании высшей математики // ФГБОУ ВПО КГАВМ. -2014. - № 3.- С. 242-248.
5. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Шакиров Р.Ф., Хайруллина Э.Р., Старыгина С.Д., Абуталипов А.Р. Методология проектирования дидактических систем нового поколения. - Казань, Центр инновационных технологий, 2009. - 456 с.
6. Нуриев Н.К., Старыгина С.Д., Ильмушкин Г.М., Шайдуллина Н.К. Проектирование дидактических систем нового поколения с использованием облачных технологий // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Education Technology & Society)" (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/joumal.html). V.16. - N 4. - 2013. . - С. 412429 c. - ISSN 1436-4522.
7. Нуриев Н.К., Старыгина С.Д. Эскизный проект дидактической системы природосообразно развивающего обучения // Альма-Матер - 2013. - № 3. - С. 51-55.
8. Нуриев Н.К., Журбенко Л.Н., Старыгина С.Д., Дидактические системы нового поколения // Высшее образование в России. - № 8/9. - 2010. — С. 128-137.
9. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К. Дидактическая инженерия как метрико-ориентированная методология инженерного образования // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - Выпуск № 3, том 17. - С. 596-582 с. URL: http://www.science-education.ru.
10. Выготский Л.С. Мышление и речь. Изд. 5, испр. — Издательство "Лабиринт", М., 1999. — 352 с.
11. Анисимов, А.М. Работа в системе дистанционного обучения Moodle: учебное пособие - Харьков, ХНАГХ, 2009. - 292 с.
