Короткий опис

Завантажити DIVAI 2010 Дистанційне навчання в прикладній інформатиці.

2010

Опис

Університет Костянтина Філософа в Нітрі Факультет природничих наук Кафедра інформатики

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

Нітра, 4 - 6 травня 2010 р

Голова Міжнародного програмного комітету Організації конференції: Мілан Турчані, Університет Костянтина Філософа в Нітрі, Словаччина Борис Аберсек, Університет Марібора, Словенія Мартін Білек, Університет Костянтина Філософа в Нітрі, Словаччина Іржі Достал, Палацький університет в Оломоуці, Чехія Людвік Егер, Університет Західної Богемії, Пльзень, Чехія Ян Ган, Західночеський університет, Пльзень, Чехія Мікулаш Губа, Словацький технологічний університет у Братиславі, Словаччина Станіслав Ющик, Університет Сілезії, Катовіце, Польща Кирил Климеш, Остравський університет, Чехія Республіка Вінсентас Ламанаускас, Шяуляйський університет, Литва Ян Лойда, ЧАДУВ, Чеська Республіка Томаш Пітнер, Університет Масарика, Чеська Республіка Йозеф Полак, Університет Костянтина Філософа в Нітрі, Словаччина Іржі Поспішил, Палацький університет в Оломоуці, Чеська Республіка Петра Поулова Кралове, Чеська Республіка Дарина Тотова, Словацький сільськогосподарський університет у Нітра, Словаччина Іван Врана, Чеський університет біологічних наук, Прага, Чехія Любомир Зеленіцький, Університет Костянтина Філософа в Нітрі, Словаччина

Відділ організаційного комітету з інформатики, Університет Костянтина Філософа в Нітрі, Словаччина Золтан Балог Марія Бурянова Мартін Капай Мартін Дрлік Івана Габерландова Йозеф Капуста Мірослава Месарошова Пітер Швец Юлія Томанова Тибор Тот Мартін Возар

Зміст Передмова ____________________________________________________________________________ 3 Організація конференції _______________________________________________________________ 4 Зміст _______________________________________________________________________________ 5 Резюме ____________________________________________________________________________ 9

Людина проти комп’ютерного інтелекту в процесі електронного навчання __________________________________________ 27 Досвід студентів першого курсу Бориса Абершека з технологіями: випадок Литви _______________________________ 35 Вінцентас Ламанаускас, Віолета Шлекієне, Лорета Рагуліє Е - Портфоліо як адаптивний інструмент електронного навчання ______________________________________________________ 45 Ян Лойда Вивчення стилів та електронного навчання _______________________________________________________ 53 Петра Поулова

Трек 1 - Нові технології для ELearning

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

LMS Moodle як інструмент оцінки презентацій аудиторією ___________________________ 141 Мірослава Месарошова Мультимедійна підтримка в курсах штучного інтелекту та робототехніки __________________________________ 149 149 Ondřej Popelka, Michael Štencl ______________________________ 161 Пітер Швец, Мартін Дрлік, Ян Скалка Проектування та створення освітньої діяльності з використанням методів моделювання для комбінованої форми навчання з підтримкою електронного навчання __________________________________________ 167 Мілан Турчані Впровадження інтерактивного обладнання в освіті з інформатики ___________________________________ 173 Мартін Возар

Трек 2 Покращене викладання технологій у середній школі

Зміст

Трек 3 Навчання впродовж життя

До відображення віртуального навчального середовища ____________________________________________ 259 Мартін Білек, Ілона Семрадова, Івана Шимонова Неперервна освіта вчителів за допомогою акредитованої освітньої програми за допомогою електронної підтримки навчання ______________________________________________________________ 265 Марія Бурянова, Мартін Магдін Е - Навчання на курсах довічного навчання _______________________________________________ 271 Хана Марешова Про досвід надання електронного навчання - Допоміжне навчання протягом усього життя ________________________________ 277 Євгенія Смирнова - Трибульська Електронне навчання - Підтримка навчання впродовж життя: Леонардо Да Вінчі проектує невміння та швидше __________________ 285 Іржі Вацек, Дана Егерова Литва: аналіз потреб ___________________________ 293 Ритіс Вілконіс, Ірина Барабанова Список учасників _____________________________________________________________________________ 299 Спонсори ____ ________________________________________________________________________ 301

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

їх . Електронний портфель IPM забезпечить хорошу основу для обговорення між окремим працівником та його/її менеджером планів майбутнього навчання та розвитку. Індивідуальні стилі навчання та електронне навчання _________________________________________________________ 53 Петра Поулова Ефективність навчального процесу забезпечується такими факторами, як інтелект учня, попередні знання, рівень мотивації, стрес, впевненість у собі та когнітивний стиль навчання. Процес навчання, що підтримується ІКТ, вважається придатним та корисним для учнів усіх стилів. Причиною є те, що він пропонує широкий спектр заходів, які можуть бути спрямовані на будь-який стиль навчання та використані будь-яким викладачем стилю викладання. Найбільшою перевагою є можливість індивідуалізації навчального процесу як з точки зору студентів, так і вчителів.

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

Людина проти комп’ютерного інтелекту в процесі навчання Навчальний університет Бориса Абершека, Марибор, педагогічний факультет, Корошка 160, 2000 Марібор, Словенія

Навчання освітнім системам Не можна заперечувати привабливість комп’ютера, особливо якщо він пов’язаний із відеоіграми. Їх магнітний вплив на увагу дітей (та й учнів) надто знайомий батькам та вчителю,

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

особливо коли альтернативами є домашні завдання та домашні справи (Massey and Brown, 2005). Запитання:

1. Що саме комп’ютера та ігор робить їх такими привабливими? 2. Які уроки можна винести з їх побудови, які можна застосувати до інших застосувань?

Перш ніж відповісти на ці запитання, ми повинні спершу відповісти на: • як працює людський інтелект та/або як людина сприймає індивідуальну інформацію, • як будуються комп’ютери та відеоігри і в кінці • як слід розвивати попереднє навчальне середовище?

Борис Абершек: Людина проти комп'ютерного інтелекту в процесі електронного навчання

Натуральне навчання Люди вчаться протягом усього життя. Ми вчимося практично щодня, а це означає, що наші знання весь час змінюються, розширюються та вдосконалюються. Крім людей, вчаться і тварини. Здатність вчитися залежить від етапу оцінки виду. Дослідження та інтерпретація природничого навчання є сферою психології навчання та педагогічної психології. Перший досліджує та аналізує принципи та здібності до навчання. З іншого боку, остання досліджує методи навчання та виховання людини і спрямована на покращення результатів навчального процесу. Педагогічна психологія вважає увагу, втому та мотивацію 29

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

вирішальне значення для успішного навчального процесу, ретельно враховує стосунки між викладачем та учнями та пропонує різні мотиваційні та винагородні стратегії. Усі вони мають велике значення для навчання людей, однак, набагато менш важливі для (сучасного) машинного навчання.

Навчання, інтелект, свідомість Як ми вже говорили, інтелект визначається як здатність адаптуватися до навколишнього середовища та вирішувати проблеми. Однак навчитися одного лише недостатньо. Для того, щоб мати можливість вчитися, система повинна мати певні можливості, такі як достатній об'єм пам'яті, здатність міркувати (процесор), здатність сприймати (вхід і вихід) тощо. Цих здібностей недостатньо, якщо вони не належним чином інтегровані або якщо їм бракує відповідного алгоритму навчання. Крім того, для ефективного навчання потрібні також деякі початкові знання - базові знання, які успадковуються в живих системах. Навчаючись, здібності системи збільшуються, отже, інтелект також збільшується (Dennett, 2005).

Межі символічної обчислюваності Теорія обчислюваності показує, що алгоритмічно може бути вирішена лише крихітна (можна сказати незначна) частина всіх проблем, яка може бути офіційно описана. У наш час наука використовує такі формальні символічні мови для опису (моделювання) реальності: • математична логіка, • мови програмування, • рекурсивні функції та • формальні граматики. Всі ці формалізми мають еквівалентну виражальну силу, і всі вони мають рівнозначні обмеження: вони можуть частково описувати явища в дискретному світі (дискретні функції) і практично незначна частина неперервного світу (безперервні функції). Отже, якщо світ справді безперервний, то, швидше за все, він не описується будь-яким із формалізмів, які ми можемо використовувати з нашим (раціональним) розумом. Це означатиме, що будь-яке знання, до якого може дійти наука, описане в книгах чи викладачах, не може бути остаточним, оскільки воно завжди є лише наближенням реальності. За всі роки з самого початку роботи електронних комп’ютерів ми не можемо помітити жодного суттєвого прогресу до досягнення кінцевої мети створення інтелектуальної машини за допомогою алгоритмів машинного навчання. У кожному разі, ми можемо згадати кілька важливих кроків:

Борис Абершек: Інтелект людини проти комп'ютера в процесі електронного навчання

Leemat's Autom matic Matheematician - цікава система для відкриття нових понять у математиці, mmon і chechess, великих успішних комп’ютерах у складних іграх, таких як шашки, штучні нейронні мережі для нарди для моделювання когнітивних процесів у мозку n, AC CT - R, когнітивна модель функції мозку та розсолу n (Андерсон, 2007)

• • • Але основні обмеження для мови програмування та інших формалізмів, описані вище, що випливають із теорії обчислюваності, застосовуються також для будь-якого алгоритму ML, неважливо, наскільки він просунутий і складний. Дуже суворі обмеження ставить теорія навчальності. Решітка походить від теорії обчислюваності - - навчається машині обов'язково є алгоритмом hm. Як можна очікувати, всі обмеження щодо обчислюваності мають місце і для здатності до навчання.

Рисунок e 1: Модульна архітектура людського розуму (Андерсон, 2007)

Вплив навчання на інтелект: У міру того, як вивчаються можливості системи, зростає, це також породжує її динаміку і змінюється протягом усього життя, переважно інтелектуальність зростає. Людська інтелігентність зростає. Однак при визначенні кількості інтелекту необхідно враховувати численні різні типи інтелекту.

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

Борис Абершек: Людина проти комп'ютерного інтелекту в процесі електронного навчання

контрприклади: мати супер інтелектуальну систему (наприклад, високоінтелектуальну людину) і видалити свідомість (наприклад, промивання мозку або просту сліпоту своїм власним его), ви можете отримати високоінтелектуальну систему (наприклад, фанатика чи надзвичайно скупу людина за гроші чи владу), яка не усвідомлює своїх дій. Якщо перефразувати: дитина (у сенсі відсутності свідомості) грає з ядерною бомбою. Наслідки можуть бути катастрофічними. Чи свідомість передбачає свободу волі? Якщо система реагує лише на зовнішні подразники, тоді її реакції визначаються і несвідомі. Свідома система може сама по собі, без будь-якої зовнішньої причини або стимулу, прийняти рішення про дію (а не про реакцію), що означає, що вона має вільну волю. Різні дослідники та філософи досі сперечаються, чи існує взагалі вільна воля, однак, здається розумним припустити, що якщо свідомість існує, то існує і вільна воля.

Висновок Інформаційні технології через мережу, системи, засновані на знаннях та штучний інтелект, інтерактивні мультимедіа та інші технології, відіграють і відіграватимуть у майбутньому ще більш важливу роль у тому, як освіта викладається та передається студенту. З цієї причини в цій роботі ми представляємо деякі ідеї такого навчально - навчального середовища для навчання. Як і дослідники в інших країнах, ми схильні розробляти зручну загальну систему, особливо для вирішення проблем, що базуються на системах репетиторства, що базуються на досвіді, перш за все для кращих уроків та для самостійного навчання учнів. Як і всі потужні інструменти, підходи, що базуються на досвіді, повинні застосовуватися обережно. Без ретельно розробленого досвіду та широкого тестування ці системи можуть легко призвести до небажаних результатів (таких як негативний тренінг або підвищена тривога при фобії). Незважаючи на обіцянку перших зусиль, найкращі підходи до створення цього досвіду все ще залишаються темами досліджень та дискусій.

Про автора Борис Абершек, доктор філософії, професор, завідувач кафедри Університет м. Марибор, Факультет природничих наук та математики Koroška 160, 2000 м. Марібор, Словенія Телефон: 026 2293 752, факс: 026 1818 180, 33

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

Досвід студентів першого курсу з технологіями: випадок Литви Вінсентас Ламанаускас, Віолета Шлекієне, Університет Лорети Рагуліє Шяуляй, П. Вісінськіо 25, Шяуляй, Литва [електронна адреса захищена], [електронна адреса захищена], [електронна адреса захищена]

DIVAI 2010 - Дистанційне навчання в прикладній інформатиці

студенти в принципі сприйнятливі до нових типів ІКТ, хоча рівень їх знайомства та комфорту з кожним застосуванням технології різниться (Звіт про дослідження JISC, 2008). Дослідження проводяться з метою аналізу використання та ефективності дуже специфічних ІКТ у процесі дослідження. Наприклад, було зазначено, що інтеграція освітніх технологій, таких як бездротові клавіатури, вважається важливими елементами в навчальних підходах студентів медичних закладів. Вільямс, Б. та Бойл, М. (2008) заявили, що студенти із задоволенням навчаються за допомогою бездротових клавіатур і що вони пропонують альтернативний та інноваційний педагогічний інструмент для кращого розуміння та розуміння інших дисциплін охорони здоров’я. Знання здібностей учнів до використання ІКТ є важливим. Що стосується дослідників, знаючи рівень технологічного досвіду, який мають студенти, коли вони прибувають, університет може використовувати найбільш відповідні стратегії, методи та ресурси, щоб допомогти студентам (Arora, 2005; Frankowicz, 2008; Turčani, Kapusta, 2008; Lamanauskas, 2009). Очевидно, що студентам потрібні міцні технологічні навички, щоб досягти успіху у світі праці. Основні питання досі залишаються відкритими: • Як технологія покращує досягнення учнів? • Як оцінити успіхи студентів у використанні ІКТ? або як знайти найбільш підходящі способи оцінки існуючих навичок? • Як ефективно включити сучасні ІКТ у навчальний процес? Отже, об’єктом дослідження є досвід студентів першого курсу з технологіями. Метою дослідження є аналіз досвіду студентів першого курсу використання сучасних ІКТ.

Методологія дослідження Загальна характеристика дослідження Дослідження студентських та комп'ютерних технологій було проведено в січні - березні 2010 р. До цього пілотне дослідження під назвою "Студентські та комп'ютерні технології" було проведене в жовтні - листопаді 2009 р. (Ламанаускас, Шлекієне, Рагулієне, 2009). Застосований інструмент Для збору необхідних даних була підготовлена ​​анонімна анкета, що включає чотири основні блоки. Опитувальник, влаштований австралійськими дослідниками, використовувався як інструмент дослідження (Кеннеді, Джадд, Черчуорд, Грей, Керрі - Лі Краузе, 2008). Анкета складається з чотирьох основних блоків: демографічна інформація (5 пунктів), доступ до апаратного забезпечення та Інтернету (13 елементів), використання вмінь та навичок за допомогою технологічних інструментів (Комп’ютер: 11 предметів; Інтернет: 18 предметів; Мобільні телефони: 8 елементів) та переваги щодо використання інструментів, заснованих на технологіях, в університетських дослідженнях (19 пунктів). Згаданий інструмент був частково модифікований з урахуванням особливостей вивчення університетів Литви.

Зразок дослідження 663 студенти першого курсу університетських студій брали участь у дослідженні. З них - 469 Шяуляйський університет, 82 - Вільнюський педагогічний інститут, 112 - студенти Каунаського медичного університету. За статтю в дослідженні брали участь 421 жінка (63,5%) та 242 (36,5%) чоловіки. З них 295 (44,5%) респондентів, випускників міських шкіл, 368 (55,5%) випускників регіональних шкіл. Таблиця 1: Характеристики респондентів (Н /%). За статтю Жінки Чоловіки Всього 421/63,5 242/36,5 663/100 За даними школи Міська школа Регіональна школа Загальне місце випуску 295/44,5 368/55,5 663/100 За даними Шяуляйського університету Вільнюський педагогічний Каунаський медичний університет університет університет 469/70,7 82/12,4 112/16,9 36

Вінсентас Ламанаускас, Віолета Шлекієне, Лорета Рагулієне: Досвід студентів першого курсу з технологіями: випадок Литви

Вибірка була структурована із застосуванням стохастичного методу вибору групи, таким чином, послідовної системи «згуртування». Зразок дослідження вважається достатньо надійним з кількох причин: вибірка містить студентів трьох литовських університетів; всі студенти першого курсу закінчили середні загальноосвітні школи в різних місцях Литви, тому, ймовірно, вони мають різноманітний досвід у галузі використання ІКТ. Статистичний аналіз даних Для аналізу даних досліджень застосовано показники описової статистики (абсолютні та відносні частоти, індекси популярності/корисності/необхідності). Для порівняння можливих відмінностей між ознаками застосовано незалежний зразок - t - тест на рівність засобів. Пакет статистичних даних SSPS використовується як інструмент для обробки даних.