Кратко описание

Изтеглете DIVAI 2010 Дистанционно обучение в приложната информатика.

дистанционно

Описание

Университет „Константин Философ” в Нитра Факултет по естествени науки Катедра „Информатика”

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

Нитра, 4 - 6 май 2010 г.

Организатор на конференцията Председател на Международния програмен комитет: Милан Турчани, Университет Константин Философ в Нитра, Словакия Борис Аберсек, Университет в Марибор, Словения Мартин Билек, Университет Константин Философ в Нитра, Словакия Йиржи Достал, Университет Палацки Оломоуц, Чехия Лудвик Егер, Университет на Западна Бохемия, Пилзен, Чехия Ян Хан, Университет на Западна Бохемия, Пилзен, Чехия Mikulas Huba, Словашки технологичен университет в Братислава, Словакия Станислав Ющик, Университет в Силезия, Катовице, Полша Кирил Климеш, Университет в Острава, Чехия Република Vincentas Lamanauskas, Siauliai University, Литва Jan Lojda, ČADUV, Чехия Tomáš Pitner, University of Masaryk, Чехия Jozef Polák, Constantine the Philosopher University в Nitra, Словакия Jiří Pospíšil, Palacký University of Olomouc, Чехия Petra Poulová, University of Hradec Кралове, Чехия Дарина Тотова, Словашки университет по земеделие в Нитра, Словакия Иван Врана, Чешки университет за наука за живота, Прага, Чехия Любомир Зеленицки, Университет Константин Философ в Нитра, Словакия

Организационен комитет Департамент по информатика, Университет Константин Философ в Нитра, Словакия Золтан Балог Мария Бурянова Мартин Капай Мартин Дрлик Ивана Хаберландова Йозеф Капуста Мирослава Месарошова Петър Швец Юлия Томанова Тибор Тот Мартин Возар

Съдържание Предговор ______________________________________________________________________________ 3 Организация на конференцията _______________________________________________________________ 4 Съдържание _______________________________________________________________________________ 5 Резюме ____________________________________________________________________________ 9

Човекът срещу компютърната интелигентност в процеса на електронно обучение __________________________________________ 27 Опит на студентите от първата година на Борис Абершек с технологиите: Случаят с Литва _______________________________ 35 Vincentas Lamanauskas, Violeta Šlekienė, Loreta Ragulienė E - Портфолио като адаптивен инструмент за електронно обучение _____________________________________________________ 45 Jan Lojda Individual Учебни стилове и електронно обучение _____________________________________________________ 53 Петра Поулова

Трек 1 - Нови технологии за ELearning

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

LMS Moodle като инструмент за оценка на презентации от аудиторията ___________________________ 141 Мирослава Месарошова Мултимедийна поддръжка в курсове по изкуствен интелект и роботика ___________________________________ 149 Ondřej Popelka, Michael Štencl Моделиране на бизнес архитектурата в образованието ______________________________________________ 155 Ивана Рабова Виртуализация за дистанционно обучение за обучение ______________________________ 161 Peter Švec, Martin Drlík, Ján Skalka Проектиране и създаване на образователни дейности, използващи методите за моделиране на комбинирана форма на обучение с подкрепа за електронно обучение __________________________________________ 167 Milan Turčáni Внедряване на интерактивно оборудване в образованието по информатика ___________________________________ 173 Martin Vozár

Трек 2 Подобрено обучение по технологии в средното училище

Съдържание

Трек 3 Учене през целия живот

Към отражението на виртуалната учебна среда ____________________________________________ 259 Мартин Билек, Илона Семрадова, Ивана Шимонова Непрекъснато обучение на учителите чрез акредитирана образователна програма с електронна подкрепа за обучението ______________________________________________________________ 265 Мария Бурянова, Мартин Магин Е - Обучение в курсовете на ученето през целия живот _______________________________________________ 271 Hana Marešová За опит в предоставянето на електронно обучение - подпомагано обучение през целия живот ________________________________ 277 Eugenia Smyrnova - Trybulska E - Learning Подкрепено обучение през целия живот: Leonardo Da Vinci Projects Innoskills and Faster __________________ 285 Jiří Vacek, Dana Egerová Литва: анализ на потребностите ___________________________ 293 Rytis Vilkonis, Irina Barabanova Списък на участниците _____________________________________________________________________________ 299 Спонсори ____ ______________________________________________________________________________ 301

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

тях . Електронното портфолио на IPM ще осигури добра основа за дискусия между отделен служител и неговия/нейния мениджър относно планове за бъдещо обучение и развитие. Индивидуални стилове на обучение и електронно обучение - _________________________________________________________ 53 Петра Пулова Процесът на обучение, поддържан от ИКТ, се счита за подходящ и полезен за учащите от всички стилове. Причината е, че предлага широка гама от дейности, които могат да бъдат насочени към всеки стил на обучение и използвани от всеки преподавател по стил на преподаване. Възможността за индивидуализация на образователния процес от гледна точка както на учениците, така и на учителите е най-голямото предимство.

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

Човекът срещу компютърната интелигентност в процеса на учене Борис Абершек Университет в Марибор, Факултет по образование, Корошка 160, 2000 Марибор, Словения [имейл защитен]

Преподаване на образователни системи Не може да се отрече привлекателността на компютъра, особено ако е свързан с видео игри. Техният магнитен ефект върху вниманието на децата (и учениците също) е твърде познат на родителите и учителите,

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

особено когато алтернативите са домашните и домакинските задължения (Massey and Brown, 2005). Въпросите са:

1. Какво е свързано с компютъра и игрите, което ги прави толкова привлекателни? 2. Какви уроци могат да бъдат извлечени от тяхната конструкция, които биха могли да бъдат приложени към други приложения?

Преди да отговорим на тези въпроси, първо трябва да отговорим на: • как работи човешкият интелект и/или как човек възприема индивидуалната информация, • как се изграждат компютрите и видеоигрите и накрая • как трябва да се изгради предварително учебна среда?

Борис Абершек: Човекът срещу компютърната интелигентност в процеса на електронно обучение

Естествено обучение Хората се учат през целия си живот. Учим се практически всеки ден, което означава, че знанията ни се променят, разширяват и подобряват през цялото време. Освен хората се учат и животните. Способността за учене зависи от етапа на оценка на вида. Изследването и интерпретацията на естественото обучение е областта на психологията на обучението и образователната психология. Първият изследва и анализира принципите и способностите на обучението. От друга страна, последният изследва методите на човешкото обучение и образование и цели подобряване на резултатите от образователния процес. Образователната психология смята, че вниманието, умората и мотивацията са от 29

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

от решаващо значение за успешния образователен процес и внимателно отчита връзката между учител и ученици и предлага различни стратегии за мотивация и възнаграждаване. Всички те са от голямо значение за човешкото обучение, но много по-малко важни за (съвременното) машинно обучение.

Учене, интелигентност, съзнание Както вече казахме, интелигентността се определя като способността да се адаптира към околната среда и да решава проблеми. Самото учене обаче не е достатъчно. За да може да учи, системата трябва да има някои капацитети, като достатъчен капацитет на паметта, способност за разсъждение (процесор), способност за възприемане (вход и изход) и т.н. Тези способности не са достатъчни, ако не са подходящо интегрирани или ако им липсва подходящ учебен алгоритъм. Освен това за ефективно учене са необходими и някои първоначални знания - фонови знания, които се наследяват в живите системи. Чрез учене способностите на системата се увеличават, следователно и интелигентността също се увеличава (Dennett, 2005).

Граници на символичната изчислимост Теорията на изчислимостта разкрива, че само малка (може да се каже пренебрежимо малка) част от всички проблеми, които могат да бъдат официално описани, могат да бъдат решени алгоритмично. В днешно време науката използва следните официални символни езици за описване (моделиране) на реалността: • математическа логика, • езици за програмиране, • рекурсивни функции и • формални граматики. Всички тези формализми имат еквивалентна експресивна сила и всички те имат еквивалентни ограничения: те могат частично да опишат явленията в дискретния свят (дискретни функции) и практически незначителна част от непрекъснатия свят (непрекъснати функции). Следователно, ако светът наистина е непрекъснат, тогава най-вероятно той е неописуем от някой от формализмите, които сме в състояние да използваме с нашия (рационален) ум. Това би означавало, че всяко знание, до което може да се стигне от науката, описано в книги или от учители, не може да бъде крайно, тъй като винаги е само приближение на реалността. През всички години от самото начало на електронните компютри не можем да забележим съществен напредък към крайната цел за създаване на интелигентна машина чрез алгоритми за машинно обучение. Както и да е, можем да споменем някои важни стъпки:

Борис Abeeršek: Човек срещу Computeer разузнаване в процеса на електронно обучение

Leemat's Autom matic Matheematician - интересна система за откриване на нови концепции в математиката, mmon и chechess, големи успешни компютри в сложни игри, като чекове, табла изкуствени неврални мрежи за моделиране на когнитивните процеси в мозъка n, AC CT - R, cognitivve модел на мозъчната и слабинна функция n (Anderson, 2007)

• • • Но основните ограничения на езика за програмиране и други формализми, описани по-горе, произтичат от теорията на изчислимостта, важат и за всеки алгоритъм на ML, без значение колко е напреднал и сложен. Много строги ограничения са поставени от теорията за ученето. Решетката се извлича от теорията на изчислимостта - - обучаемият на машината непременно е алгоритъм хм. Както може да се очаква, всички ограничения за изчислимост се състоят също и за способността за учене.

Фигура д 1: Модулна архитектура на човешкия ум (Андерсън, 2007)

Въздействие на обучението върху интелигентността: Чрез изучаването на възможностите на системата се увеличава, оттам произтича и нейната динамика и се променя през целия живот, най-вече интелигентността се увеличава. Човешката интелигентност се увеличава. Когато обаче се определя количеството на интелигентността, човек трябва да вземе предвид много различни видове интелигентност.

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

Борис Абершек: Човекът срещу компютърната интелигентност в процеса на електронно обучение

контрапримери: имайте супер интелигентна система (например силно интелигентен мъж) и премахнете съзнанието (като измиване на мозъка или обикновена слепота със собственото си его), можете да получите високо интелигентна система (например фанатик или изключително скъперник човек за пари или власт), който не осъзнава своите действия. Ако перифразираме: дете (в смисъл на липса на съзнание) си играе с ядрена бомба. Последиците могат да бъдат катастрофални. Включва ли съзнанието свободната воля? Ако една система реагира само на външни дразнители, тогава нейните реакции са определени и несъзнателни. Съзнателната система може сама по себе си, без никаква външна причина или стимул, да вземе решение за действие (а не за реакция), което означава, че има свободна воля. Различни изследователи и философи все още спорят дали свободната воля съществува изобщо, но изглежда разумно да се предположи, че ако съзнанието съществува, тогава съществува и свободна воля.

Заключение Информационните технологии чрез мрежи, базирани на знания системи и изкуствен интелект, интерактивна мултимедия и други технологии играят и в бъдеще ще играят все по-важна роля в начина, по който образованието се преподава и предоставя на студента. Поради тази причина в настоящата статия представяме някои идеи за подобна учебна среда за обучение. Подобно на изследователите в други страни, ние сме склонни да разработваме лесна за ползване обща система, особено за решаване на проблеми, базирани на базирани на опит системи за обучение, основни за изпълнението на по-добри уроци и за самообучение на учениците. Както всички мощни инструменти, подходите, базирани на опит, трябва да се прилагат внимателно. Без внимателно проектиран опит и обширно тестване, тези системи могат лесно да доведат до нежелани резултати (като отрицателно обучение или повишена фобийна тревожност). Въпреки обещанието за ранните усилия, най-добрите подходи за създаване на този опит все още са теми за изследвания и дебати.

За автора Доктор Борис Абершек, професор, ръководител на катедра Университет в Марибор, Факултет по естествени науки и математика Koroška 160, 2000 Марибор, Словения Телефон: +386 2 2293 752, Факс: +386 2 2518 180, 33

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

Опит на студентите от първа година с технологиите: Случаят с Литва Vincentas Lamanauskas, Violeta Šlekienė, Loreta Ragulienė Šiauliai University, P. Visinskio 25, Siauliai, Литва [имейл защитен], [имейл защитен], [имейл защитен]

DIVAI 2010 - Дистанционно обучение в приложната информатика

учениците възприемат принципно новите видове ИКТ, въпреки че нивото им на познаване и комфорт при всяко приложение на технологията варира (JISC изследователски доклад, 2008 г.). Изследванията се извършват с цел да се анализира използването и ефективността на много специфични ИКТ в процеса на изследване. Например беше заявено, че интегрирането на образователни технологии, като безжични клавиатури, се считат за важни елементи в подходите за обучение на студенти по здравни грижи. Уилямс, Б. и Бойл, М. (2008) заявяват, че учениците се радват да учат, когато използват безжични клавиатури и че предлагат алтернативен и иновативен педагогически инструмент за осигуряване на по-добра оценка и разбиране на други здравни дисциплини. Познаването на способностите на учениците да използват ИКТ е важно. Що се отнася до изследователите, познавайки нивото на технологичен опит, който студентите имат, когато пристигнат, университетът може да използва най-подходящите стратегии, методи и ресурси, за да помогне на студентите (Arora, 2005; Frankowicz, 2008; Turčani, Kapusta, 2008; Lamanauskas, 2009). Очевидно е, че учениците се нуждаят от силни технологични умения, за да успеят в света на труда. Все още са отворени основните въпроси: • Как технологията подобрява постиженията на учениците? • Как да оценим напредъка на учениците в използването на ИКТ? или как да се намерят най-подходящите начини за оценка на съществуващите умения? • Как ефективно да включите съвременните ИКТ в учебния процес? Следователно обект на изследване е опитът на студентите от първата година с технологиите. Целта на изследването е да се анализира опитът на студентите от първа година в използването на съвременни ИКТ.

Методология на изследването Общи характеристики на изследването Изследването Студентски и компютърно базирани технологии е проведено през януари - март 2010 г. Преди това е проведено пилотно изследване, озаглавено Студентски и компютърно базирани технологии, през октомври - ноември 2009 г. (Lamanauskas, Šlekienė, Ragulienė, 2009). Приложеният инструмент За събиране на необходимите данни беше подготвен анонимен въпросник, включващ четири основни блока. Въпросник, подреден от австралийски изследователи, беше използван като изследователски инструмент (Кенеди, Джъд, Чърчуърд, Грей, Кери - Лий Крауз, 2008). Въпросникът се състои от четири основни блока: демографска информация (5 елемента), достъп до хардуер и интернет (13 елемента), използване на умения и умения с технологични инструменти (Компютър: 11 елемента; Мрежа: 18 елемента; Мобилни телефони: 8 елемента) и предпочитания за използване на технологични инструменти в университетски изследвания (19 статии). Споменатият инструмент беше частично модифициран, като взе предвид спецификата на обучението на литовските университети.

Изследване Пример 663 студенти от първа година на университетски изследвания участват в изследването. От тях - 469 Университет Шяуляй, 82 - Вилнюсски педагогически институт, 112 - Студенти от Медицинския университет в Каунас. Според пола в изследването са участвали 421 жени (63,5%) и 242 (36,5%) мъже. От тях 295 (44,5%) респонденти, завършили градско училище, 368 (55,5%) завършили регионално училище. Таблица 1: Характеристики на респондентите (N /%). Според пол Жени Мъже Общо 421/63,5 242/36,5 663/100 Според училище Градско училище Регионално училище Общо място за дипломиране 295/44,5 368/55,5 663/100 Според университета в Шяуляй Вилнюс педагогически Каунас медицински университет университет университет 469/70,7 82/12,4 112/16,9 36

Vincentas Lamanauskas, Violeta Šlekienė, Loreta Ragulienė: Опит на студентите от първа година с технологиите: Случаят с Литва

Вземането на проби беше структурирано, като се използва стохастичният метод за избор на група, следователно, последователна система „куп“. Изследователската извадка се счита за достатъчно надеждна поради няколко причини: извадката включва студенти от три литовски университета; всички студенти от първа година са завършили средни общообразователни училища на различни места в Литва, поради което е вероятно те да имат различен опит в областта на използването на ИКТ. Статистически анализ на данните За анализ на данните от изследванията са приложени мерките на описателната статистика (абсолютни и относителни честоти, индекси на популярност/полезност/необходимост). Тест за независими проби - t - тест за равенство на средствата е приложен за сравняване на възможни разлики между характеристиките. Статистическата партида SSPS се използва като инструмент за обработка на данни.