Диссертация. Основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования Научная
 Скачать 4.76 Mb.
|
|
1.3. Искусственный интеллект в содержании курса информатики и его нормативное обеспечение Рассмотрим подробнее вопросы искусственного интеллекта в российской школе. Вопросы изучения искусственного интеллекта в содержании школьного курса информатики не только подвержены тенденциям развития курса в целом, но и имеют особенности, обусловленные в том числе сущностью информатики как и науки, и учебного предмета. Искусственный интеллект рассматривается как раздел науки и как прикладная область. Из-за этого можно выделить, что его доля в содержании курса развивается условно по спирали, постоянно переходя в два состояния – усложнения теоретических основ и прикладного применения в условиях постоянного масштабирования (см. рис. 10). Таким образом, фундаментальность курса во многом усиливалась за счёт увеличения именно практики и возникающих незакрытых потребностей в обосновании осуществляемой практической деятельности. Данное утверждение следует проиллюстрировать на конкретных примерах (см. рис. 11). 64 Рис. 10. Соотношение теории и практики в теме ИИ в курсе информатики Предпосылкой к выделению информатики как отдельного предмета в советской школе стало изучение основ алгоритмики в курсе алгебры в х годах XX века. Это было обусловлено развитием в Советском Союзе теории управления как одной из приоритетных областей науки и технологии. Основы кибернетики и алгоритмизации в школе преподавались экспериментально, однако это позволило обосновать необходимость введения предмета в учебные планы школ. Изучение алгоритмов велось через конкретные примеры, это были частные случаи, знакомящие с основами математического обеспечения в теории управления. С одной стороны, алгоритмы позволяли решать конкретные задачи (практическое применение, с другой стороны они решались с помощью универсального алгебраического языка. 65 Рис. Развитие темы ИИ в школьном курсе информатики в разные периоды 66 Появление в школах программирования (все ещё экспериментальное внедрение А.П. Ершовым и СИ. Шварцбурдом) позволило масштабировать практическое применение, одновременно усиливая фундаментальность, так как составлялись алгоритмы в основном без применения конкретных языков программирования (ЯП). Возникал естественный вопрос, для чего же необходимы алгоритмы и где их возможно будет применять на практике Появление информатики (ОИВТ) в школе как самостоятельной дисциплины приходится на 1985-1991 годы. Был утверждён учебный план, одинаковый на территории всего СССР, в котором появился новый предмет Основы информатики и вычислительной техники. В первом учебнике А.П. Ершова, В.М. Монахова и др. много внимания уделяется именно алгоритмам. В текстах в качестве одной из основных целей применения полученных знаний фигурирует применение алгоритмов в теории управления. Знакомство с программированием через конкретные ЯП стало поддерживаться за счёт проведения олимпиад. Девиз Программирование – вторая грамотность [34] подкреплял утверждение об универсальности программирования как способа работы с информацией в виде данных. Применяется структурный подход, включающий использование блок-схем и изучение непосредственно принципа составления алгоритмов, а не заучивание исполнителей. В курсе ОИВТ в 1992-1998 годах в учебниках трех авторских коллективов под руководством А.Г. Гейна, В.А. Каймина и В.Г. Кушниренко усиливается рассмотрение информационных технологий и роль математического моделирования, отображающие системный подход к работе с информацией. Задачи в курсе приобретают контекст различных областей деятельности человека в отличие от математических и физических упражнений в курсе А.П. Ершова. 67 В 1996 году российская делегация выступает с национальным докладом Информационные системы искусственного интеллекта. Методы представления знаний на II Международном конгрессе ЮНЕСКО Образование и информатика [72]. Внимание к ИИ усиливается на государственном уровне, ив школе начинают рассматриваться не только основы логики, но и знакомство с экспертными системами, работающим с большим объёмом данных для решения практических задач. Это также связано с развитием языка Prolog, разработанным А. Колмероэ и признанный в м годам русскоязычным сообществом как один из лучших учебных языков. Prolog позволял изучать основы логики через практическую деятельность. В учебнике В.А. Каймина и др. [41] через язык Prolog рассматриваются логические модели для работы с базами знаний в рамках моделирования знаний. О логической модели знаний также подробно рассказывается в учебных пособиях И.Г. Семакина, Л.А Залоговой, СВ. Русакова и Л.В. Шестакова [126]. В разработанном под руководством академика А.А. Кузнецова проекте федерального компонента стандарта по информатике вводится понятие содержательные линии, что способствует систематизации внутри содержания предмета, а также обусловливает концепцию непрерывного обучения информатике. В своих работах А.А. Кузнецов приводит аргументацию, почему алгоритмическое мышление важно развивать для успешного освоения школьной программы в целом [55-56]. Впервые приводится утверждение, что информационными технологиями должны уметь пользоваться все выпускники, ноне все из них обязаны быть профессиональными программистами. Это влияет на появление в курсе изучения инструментов, не требующих погружения в программирование, в том числе при работе с экспертными системами или логическими выражениями при обработке таблица также графических исполнителей. В содержательных линиях моделирование и формализация и 68 представление информации делается упорна обработку не только в текстовой, но ив графической и иных формах (что важно в дальнейшем для обработки данных разной природы и науки о данных в будущем, поскольку содержание курса не теряет свои компоненты, а наследует их. Этому также способствовало улучшение технического обеспечения школ. Тема искусственного интеллекта оказывается распределённой среди всех содержательных линий курса информатики. Но основные акценты были сосредоточены в линиях представления информации, моделирования и алгоритмизации и программирования. В тоже время И.Г. Семакин предлагает кибернетический подход к теме алгоритмизации, где алгоритм рассматривается именно как информационный компонент системы управления в явном виде, что не только сохраняет, но и укрепляет позиции изучения части курса информатики как теории управления. Практический вопрос, возникший при изучении экспертных систем на предыдущем этапе, звучал как С какими данными мы можем работать. Системы управления, для которых создаются и изучаются алгоритмы, не могут работать без баз знаний, представимых обычно в виде баз данных (БД). Изучение систем управления базами данных невозможно без самих баз данных, поэтому в школе начинают уделять внимание архитектуре БД, нормализации и т.д., и тема искусственного интеллекта получает дополнительный фундамент за счёт изучения основ работы с БД и СУБД в более раннем возрасте. Необходимость формирования алгоритмического мышления и компьютерной грамотности в более раннем возрасте способствует введению Информатики и информационных технологий как предмета в 7-9 классах, также в это время появляются первые курсы для начальной школы. Из этого периода мы можем сделать следующие выводы по реализации вопросов искусственного интеллекта в содержании курса информатики 69 усиливается роль моделирования и системного подхода включая изучение задач прогностического характера, хотя всё ещё основное направление моделирования – математическое усиливается роль линии представления информации и увеличивается доля изучения математической логики и булевой алгебры снижается точка входа при изучении СУБД и самих БД. Предпосылки к изучению ситуационного моделирования также встречаются в обязательном минимуме содержания по информатике как изучение информационных основ управления (как части вопросов социальной информатики. В обязательном минимуме содержания образования по информатике читаем следующее исследование на компьютере моделей из различных предметных областей и изучение систем управления базами данных на уровне А. В свою очередь уровень Б предусматривал изучение основных понятий и операций формальной логики, формализацию, информационное моделирование, включая работу не только с табличными, но иерархическими и сетевыми моделями, а также изучение видов и способов организации запросов к БД. Благодаря усилению внимания к прикладному ПО и решению задач из прикладных областей, учащиеся, не имеющие склонности к программированию, оказались более вовлеченными в изучение информатики ив том числе, моделирования. Практический вопрос, назревающий на данной ступени, сводится к следующему для чего применять системы управления данными и полученные знания К 2004 году и утверждению государственного образовательного стандарта (ГОС) уже выполнялась реализация заложенного ранее при составлении минимума принципа От информационных процессов до информационных технологий [57]. Искусственный интеллект в ГОС в явном виде не был прописан в курсе информатики, но присутствуют задачи, которые он решает. Был утверждён федеральный базисный план, 70 где учебный предмет Информатика и ИКТ» был указан как обязательный к изучению в 3-4 классе в составе модуля Технология, как самостоятельный предмет в 8-9 классах ив классах на двух уровнях базовом и профильном. Появилась возможность реализовывать изучение искусственного интеллекта за счёт часов элективных курсов на уровне среднего общего образования или же в формате проектной деятельности на том же уровне. Именно здесь стало возможным применение полученных знаний об экспертных системах и алгоритмах для анализа данных в межпредметных проектах. Предмет Информатика и ИКТ» в ГОС акцентировал внимание на информационных технологиях и прикладном ПО. Важно отметить, что линии стали изучаться по концентрическому принципу на трех уровнях образования (начального общего, основного общего и среднего общего. С одной стороны, дифференциация на уровне среднего общего образования позволила рассматривать углублённое изучение предмета тем, кто выбрал соответствующий профиль, однако, с другой стороны, из-за усиления роли личностно-ориентированного обучения (концептуальная основа ГОС) учащиеся, которые выбрали профиль, несвязанный с ИТ, потеряли мотивацию к изучению предмета. Более того, для базового уровня изучения информатики информационные модели и другие темы указываются в обязательном минимуме образования, нов требования к уровню подготовки (проверяемые результаты) выносятся только использование готовых моделей и понимание, что они могут потребоваться в различных областях деятельности человека. Для профильного уровня заметен большой разброс между обязательным минимумом и требованиям к уровню подготовки выпускников, также заметен упор не на разработку модели, а на представление результатов анализа исследуемой модели при коллективном обсуждении. Из-за необходимости ускорения темпов информатизации образования, для обеспечения доступа к государственным цифровым 71 ресурсами увеличения оснащённости школ новым оборудованием, упор ещё сильнее стал делаться на практиоориентированные занятия и изучение прикладного программного обеспечения. Не только государство, но и коммерческие структуры ожидали от выпускников владения навыками работы в конкретных программах. Вместе стем, внимание к математическим основами сложному программированию было уменьшено, поскольку эти два направления требуют более тщательного погружения в теорию информатики и больше времени для ее освоения. В ГОС вместо шести линий, содержание в которых было распределено равномерно на освоение теории и ее практического применения, были введены два основных раздела информационные процессы и информационные технологии. Поскольку сама сущность информатики предусматривает двойственность, то попытка разделения её компонентов на процессы и отдельно технологии для каждой темы изначально была обречена на трудности [57]. Содержательные блоки различные темы курса) оказались распределены неравномерно, а некоторые темы были указаны в знаниях и умениях, но никак не проверялись среди результатов. К сожалению, вопросы, связанные с искусственным интеллектом, включая алгебру логики, а также моделирование, в большинстве случаев оказались лишены своего места в проверяемых результатах, из-за чего им стали уделять меньше внимания при изучении. Этому явлению также способствовала недостаточная подготовка учителей в области искусственного интеллекта. Количество учебников информатики, входящих в федеральный перечень, значительно возросло. В УМК по информатике авторами реализовывались разные подходы к программированию, моделированию и изучению алгебры логики, и учителя получили возможность выбирать из предложенных подходов. Вопросы искусственного интеллекта, пусть и не нашедшие отображения в результатах, упоминаются в нескольких УМК. 72 Например, в девятом классе в линии Моделирование в УМК Н.Д.Угриновича (здесь стоит отметить, что большинство авторов продолжило использовать понятие содержательные линии как научно обоснованное) [139]. Параграф 5.6. Экспертные системы распознавания химических веществ отмечен в учебнике как межпредметный, пересекающийся с курсом химии в этом же классе, затем этот же параграф с усложнением встречается в учебнике 10-11 класса для естественно- математического профиля, но даже название темы остаётся прежним. В представленном параграфе экспертные системы и самообучающиеся алгоритмы фактически тождественны. Вводится также понятие дерева решений, нона практическую реализацию популярного алгоритма выхода не предполагалось. В систематическом курсе С.А. Бешенкова, ИВ. Кузьминой, Е.А. Ракитиной в 11 классе [8] в §2.5 Системы искусственного интеллекта приводятся критерии к экспертным системам • способность рассуждать при неполных или противоречивых данных • чёткое разделение фактов и механизмов вывода • чётный (однозначный) совет на выходе • система должна быть экономически выгодной • необходимость приведения объяснения цепочки рассуждения понятным для пользователя образом. Затем вводится ещё одно свойство – обязательная самообучаемость экспертной системы. Данный тезис напрямую связан с задачей оптимизации ресурсов. Авторами не была предусмотрена практическая реализация темы. Другие области применения искусственного интеллекта авторами не рассматриваются. Подобный порядок знакомства с ИИ через экспертные системы позволяет организовать переход от изучения информационных систем, где упор делается на базы данных и управление ими к интеллектуальным 73 информационным системам на примере экспертной системы. Экспертная система – это специальный программный комплекс, который автоматизирует процессы поиска и принятия решений обычно в конкретной предметной области [45]. Она состоит из фактов, базы знаний и машины логического вывода. Изучение экспертных систем с базами знаний по химии и иным отраслям — один из примеров ответа на вопрос, возникший к практической реализации на предыдущем этапе о целях применения изученных систем в школе [94]. Вместе с принятием ФГОС общего образования был сделан очередной шаг к фундаментализации содержания образования и усилению практической или деятельностной составляющей образования. Это коснулось, в том числе, информатики. В учебниках появилось больше современных научных теорий, а задания приобрели большую прикладную значимость (уменьшилось количество учебных ситуаций в пользу прикладных кейсов, основанных на явлениях и ситуациях из окружающей действительности. ФГОС общего образования в большей степени опирается на современное состояние информатики как науки и её разделы. И.Г. Семакин и Л.Н. Ясницкий приводят следующее утверждение относительно этого периода Не изменилась ситуация и с принятием Федеральных государственных образовательных стандартов для общеобразовательной школы (ФГОС ОО, 2010-2012 гг). По-прежнему, в них не нашлось места для тематики искусственного интеллекта даже на ознакомительном уровне. Не вызывает сомнения недальновидность такого решения 123]. Авторы отмечают, что обучающиеся должны применять технологию ИИ для решения проблем из других предметных областей и своей повседневной жизни, что полностью соответствует идеям как системно-деятельностного таки компетентностного подхода в образовании, ставшими концептуальными основами ФГОС ОО. 74 Однако стоит отметить, что тему всё же можно найти в тексте стандарта косвенно она оказалась распределена как работа с информационными системами и базами данных, поиска также математическая логика и математическое моделирования для разных предметных областей. Это очевидно тем, кто видит курс информатики целостно. Постепенно освоение ИИ как технологии становится одним из базовых элементов компьютерной грамотности, так её успешному формированию предшествуют функциональные навыки работы с цифровыми технологиями [151]. Более того, исследователи цифровых компетенций выделяют отдельной категорией компетенции, связанные с анализом больших потоков информации [122]. В ФГОС СОО углубленного уровня к ИИ напрямую относится требование к предметным результатам обучения под номером 10: «сформированность умения работать с библиотеками программ наличие опыта использования компьютерных средств представления и анализа данных [145]. В целом, анализируя ФГОС ООО (и затем – ФГОС СОО [145]) и ПООП СОО [91] можно выделить три больших блока, относящихся к искусственному интеллекту, представленные на схеме (см. рис. В ПООП ООО и ПООП СОО основное отличие – появление второго языка программирования. В тоже время, большинство пунктов, связанных с искусственным интеллектом были выделены курсивом как дополнительные и результаты освоения этих тем не проверялись в конце обучения. Например, в разделе 4 «ИКТ и их использование для анализа данных присутствует следующее содержание темы, выделенное курсивом Системы искусственного интеллекта и машинное обучение. Машинное обучение – решение задач распознавания, классификации и предсказания. Искусственный интеллект. Анализ данных с применением методов машинного обучения. Экспертные и рекомендательные системы. 75 Большие данные в природе и технике геномные данные, результаты физических экспериментов, интернет-данные, в частности данные социальных сетей. Технологии их обработки и хранения [91]. В требованиях к освоению этого содержания можно прочесть использовать методы машинного обучения при анализе данных использовать представление о проблеме хранения и обработки больших данных [91]. Среди учебников, входящих в федеральный перечень [146], сегодня лишь в нескольких упоминается тема Искусственный интеллект, причём в большинстве случаев (кроме единственного курса для углублённого уровняв качестве поверхностного знакомства. Для базового уровня информатики тема затрагивается в следующих учебниках (см. Таблица 2) |