Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань

Встановлено, що з плином часу колективні знання трансформуються в деяку стійку інформаційну структуру фрактальної конфігурації, яку можна інтерпретувати як деякий фазовий «портрет» структури колективних залишкових знань. Дослідження базується на системному узагальненні результатів багаторічного комп...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2009
1. Verfasser: Ясінський, В.В.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2009
Schriftenreihe:Системні дослідження та інформаційні технології
Schlagworte:
Online Zugang:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/42230
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань / В.В. Ясінський // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2009. — № 3. — С. 112–116. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-42230
record_format dspace
spelling irk-123456789-422302013-03-14T03:09:19Z Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань Ясінський, В.В. Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем Встановлено, що з плином часу колективні знання трансформуються в деяку стійку інформаційну структуру фрактальної конфігурації, яку можна інтерпретувати як деякий фазовий «портрет» структури колективних залишкових знань. Дослідження базується на системному узагальненні результатів багаторічного комплексного моніторингу якості навчального процесу в НТУУ «КПІ». Установлено, что с течением времени коллективные знания трансформируются в некоторую устойчивую информационную структуру фрактальной конфигурации, которую можно интерпретировать как некоторый фазовый «портрет» структуры коллективных остаточных знаний. Исследование основывается на системном обобщении результатов многолетнего комплексного мониторинга качества учебного процесса в НТУУ «КПИ». Collective knowledge is shown to be transformed with time into a stable information scheme of fractal configuration which can be interpreted as a phase «profile» of the scheme of collective remaining knowledge. The research is based on the systemic generalization of the results of long-term comprehensive monitoring of the teaching process quality in the NTUU «KPI». 2009 Article Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань / В.В. Ясінський // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2009. — № 3. — С. 112–116. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. 1681–6048 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/42230 504.052 uk Системні дослідження та інформаційні технології Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
spellingShingle Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
Ясінський, В.В.
Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань
Системні дослідження та інформаційні технології
description Встановлено, що з плином часу колективні знання трансформуються в деяку стійку інформаційну структуру фрактальної конфігурації, яку можна інтерпретувати як деякий фазовий «портрет» структури колективних залишкових знань. Дослідження базується на системному узагальненні результатів багаторічного комплексного моніторингу якості навчального процесу в НТУУ «КПІ».
format Article
author Ясінський, В.В.
author_facet Ясінський, В.В.
author_sort Ясінський, В.В.
title Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань
title_short Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань
title_full Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань
title_fullStr Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань
title_full_unstemmed Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань
title_sort фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань
publisher Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
publishDate 2009
topic_facet Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/42230
citation_txt Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань / В.В. Ясінський // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2009. — № 3. — С. 112–116. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.
series Системні дослідження та інформаційні технології
work_keys_str_mv AT âsínsʹkijvv fraktalʹníportretistrukturkolektivnihzališkovihznanʹ
first_indexed 2025-07-04T00:43:38Z
last_indexed 2025-07-04T00:43:38Z
_version_ 1836675045905137664
fulltext © В.В. Ясінський, 2009 112 ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 3 TIДC МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ, МОДЕЛІ, ПРОБЛЕМИ І ТЕХНОЛОГІЇ ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ УДК 504.052 ФРАКТАЛЬНІ «ПОРТРЕТИ» СТРУКТУР КОЛЕКТИВНИХ ЗАЛИШКОВИХ ЗНАНЬ В.В. ЯСІНСЬКИЙ Встановлено, що з плином часу колективні знання трансформуються в деяку стійку інформаційну структуру фрактальної конфігурації, яку можна інтерпре- тувати як деякий фазовий «портрет» структури колективних залишкових знань. Дослідження базується на системному узагальненні результатів багато- річного комплексного моніторингу якості навчального процесу в НТУУ «КПІ». ВСТУП Однією з найважливіших задач вищої школи є вивчення закономірностей процесу довгострокового зберігання знань, накопичених студентами під час їх навчання, оскільки саме розуміння природи вторинного (відстроченого) відтворення накопичених знань є невід’ємною складовою побудови такої стратегії підготовки людського капіталу, яка б гарантувала якісні і стійкі залишкові знання протягом достатньо великих проміжків часу [2, 6 – 9]. Відсутність цільової орієнтації сучасних освітніх систем на виклики типу: «Що буде з накопиченими знаннями за далеким часовим горизон- том?», «Якими будуть їх рівень і якість?» т.ін. може мати очевидні негативні наслідки. Адже знання людей, що навчаються, — це продукт, який замовляє суспільство, і його цікавлять не лише інтегральні показники, що характери- зують цей продукт на момент сходження з «технологічного конвейєра», а й інші, не менш важливі, показники, такі, наприклад, як гарантія якості про- дукту, термін придатності його до використання і под. Звичайно, пошук відповідей на ці питання лежить в багатьох площинах, але відправною точ- кою всіх досліджень має бути системне вивчення на основі цілісного підхо- ду самого механізму відстроченого відтворення людиною знань, накопиче- них нею в процесі цілеспрямованого і організованого навчання. У даній роботі на основі аналізу результатів періодичного моніторингу якості залишкових знань студентів НТУУ «КПІ» вивчається залежність від- творення якості довгострокового зберігання окремих квантів навчальної ін- формації, накопиченої великими групами студентів, залежно від місця цих квантів у структурах відповідних інформаційних потоків [7, 8]. Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань Системні дослідження та інформаційні технології, 2009, № 3 113 ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ Залишковими знаннями (частиною структури знань) будемо вважати об’єм інформації, якою володіє індивідуум у певній сфері знань у фіксований мо- мент часу. Залишковими навчальними знаннями — об’єм навчальної інфор- мації, співвіднесений з освітніми стандартами, навчальними планами і про- грамами, що зберігається в пам’яті студента на фіксований момент часу і реалізується в процесі його професійної діяльності. Оцінювання міри відтворення студентами накопиченої навчальної ін- формації визначаємо на основі кваліметричного підходу до вимірювання педагогічних показників [1, 4, 5]. Введемо позначення: 1. [ ]T;0 — проміжок часу, впродовж якого кожному студентові iα групи { }NA ααα ,,, 21 …∆= в установленому порядку передаються деякі знання (навчальна інформація) ( )DK , що відповідають навчальній дисцип- ліні D . 2. ( ) { } niiT ,0;0 = ∆= τω : Tnn =<<<<= − ττττ 110 ...0 . 3. ( )ii ττ ;1−I — квант навчальної інформації ( )DK , яка передається на інтервалі часу [ ] [ ]Tii ;0;1 ⊂− ττ кожному студентові Ai ∈α , Tii ≤<≤ − ττ 10 . 4. ( ) [ ]( )( ) ( ){ } niiiT ,11;;0; =− ∆=Φ ττω IDK — навчальний інформаційний потік, породжений парою ( ) ( )( )T;0;ωDK . 5. ( )( )ii ττσ ,10 −I — об’єм (міра) кванта навчальної інформації ( )ii ττ ,1−I . 6. ( )( )iik ττατσ ,,, 1−I — об’єм (міра) відтвореного кванта ( )ii ττ ,1−I студентом kα на момент часу T>τ . 7. ( )( ) ( )( ) ( )( )ii n k iik ii n A ττσ ττατσ τττ , ,;, ,;, 10 1 1 1 − = − − ∑ = I I IW — усереднений коефіцієнт колективного відтворення кванта ( )ii ττ ,1−I групою студентів A в момент часу T>τ ( )( )( )1,;,0 1 ≤≤ − iiA τττ IW . Визначимо на [ ]T;0 функцію ( ) ( )( )( )TAtP ;0;;;; ωτ DKΦ пріоритетності колективного збереження групою A на момент часу T>τ квантів інформа- ційного потоку ( ) [ ]( )( )T;0;ωDKΦ таким чином: ( ) ( )( )( ) ( )( )ii n i AtTAtP τττηωτ ,;;;;0;;;; 1 1 − = ∑=Φ IDK , де ( )( ) ( )( ) ( ) ( )⎩ ⎨ ⎧ ∉ ∈ = − −− − .,,0 ,,,,;, ,;;; 1 11 1 ii iiii ii t tA At ττ τττττ τττη IW I В.В. Ясінський ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 3 114 Метою роботи є вивчення функції ( ) ( )( )( )TAtP ;0;;;; ωτ DKΦ на основі результатів, отриманих при проведенні системних педагогічних експериментів. ПЛАНУВАННЯ ЕКСПЕРИМЕНТУ ТА ЙОГО НАУКОВО-МЕТОДИЧНЕ СУПРОВОДЖЕННЯ Основною формою проведення системних досліджень природи накопичення та дисипації знань [3] є періодичний моніторинг якості залишкових знань студентів четвертого та п’ятого курсів багатьох спеціальностей НТУУ «КПІ». Кожного семестру моніторингом охоплюється близько чотирьох тисяч студентів четвертих-п’ятих курсів 139 спеціальностей НТУУ «КПІ». Сформовано банк завдань кваліметричної діагностики залишкових знань більш ніж із 1200 навчальних дисциплін, представлених блоками фундаментальних, гуманітарних, професійно орієнтованих та фахових дис- циплін. Достовірність основних узагальнень і висновків проведених досліджень забезпечувалась тим, що на всіх етапах отримання та обробки результатів педагогічного експерименту використовувались методи педагогічної квалі- метрії, апарат математичної статистики та репрезентативні матеріали, а від- бір і структурування діагностичних матеріалів базуються на тезаурусному підході [1, 3–5 ]. ОСНОВНИЙ РЕЗУЛЬТАТ Існують такі експериментально стійкі числа ( )⋅0L , { } 5,0= ∗ kkt , { } 5,0 5,0, = = ∗ k mmkt , інваріантні відносно всіх параметрів досліджуваного процесу: 1) ( ) ( )( )( )DK00 ;0 σ∈⋅L ; 2) Ttttt =<<<<= ∗∗∗∗ 5410 ...0 ; 3) ∗∗∗∗∗∗ − =<<<<= kkkkkk tttttt 5,4,1,0,1 ... ; 4) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗ = 5,4,2,1,1,0,542110 ,:...:,:,,:...:,:, kkkkkk ttdttdttdttdttdttd , що для достатньо великих N і всіх ∗>ττ мають місце нерівності ( ) ( )( ) ( ) ( )( ) ( ) =⋅>=⋅>=⋅ ∗∗∗∗ 4212323 ,;,,;, LttALttAL IWIW ττ ( )( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )( )∗∗∗∗∗∗ =⋅>=⋅>= 54510143 ,;,,;,,;, ttALttALttA IWIWIW τττ , ( ) ( )( ) ( ) ( )( )>=⋅>=⋅ ∗∗∗∗ kkkkkk ttALttAL ,2,1,2,3,2,3 ,;,,;, IWIW ττ ( ) ( )( )>=⋅> ∗∗ kkk ttAL ,4,3,4 ,;, IW τ Фрактальні «портрети» структур колективних залишкових знань Системні дослідження та інформаційні технології, 2009, № 3 115 ( ) ( )( ) ( ) ( )( ) 5,1,,;,,;, ,5,4,5,1,0,1 ==⋅>=⋅> ∗∗∗∗ kttALttAL kkkkkk IWIW ττ , де ∗τ : ( )( ) ( )⋅=∗ 0;, LA DKW τ . ГЕОМЕТРИЧНА ІНТЕРПРЕТАЦІЯ Із сказаного вище слідує, що з плином часу колективні знання трансформу- ються в деяку стійку інформаційну структуру фрактальної конфігурації (ри- сунок), яку можна інтерпретувати як деякий фазовий «портрет» структури колективних залишкових знань. (Велика K та малі ( iK , 5,4,3,2,1=i ) хвилі відповідають пріоритетності збереження квантів інформаційного потоку  ( ) [ ]( )( ).;0; TωDKΦ ВИСНОВКИ 1. Пріоритетність довгострокового зберігання інформаційних квантів однозначно визначається їх місцем у відповідному інформаційному потоці. 2. З плином часу колективні знання трансформуються в деяку стійку інформаційну структуру фрактальної конфігурації, яку можна інтерпретува- ти як деякий фазовий «портрет» структури колективних знань. Схематичне зображення функції ( ) ( )( )( )TAtP ;0 ;;;; ωτ DKΦ в області  стійкості  )( ∗>ττ  структури колективних залишкових знань L3(⋅) L2(⋅) L4(⋅) L1(⋅) L5(⋅) * 2t K2 K3 K K5 K4 K1 * 1t * 4t * 3t T )));0();((;;;( TDKAt ωτ ΦP t 0 В.В. Ясінський ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 3 116 3. Підвищення об’єктивності в оцінці рівня засвоєння знань студента- ми вищих навчальних закладів можливе за рахунок виявлення в них такої структурної компоненти, як залишкові знання, а ефективність діагностики рівня засвоєння знань можна підвищити за рахунок використання системно- го підходу та кваліметричних технологій, узгоджених із моделлю спеціаліс- та і вимогами освітніх стандартів. 4. Виявлені закономірності можуть бути використані при оптимізації побудови навчальних курсів, а також при створенні науково-методичних засад моніторингу якості підготовки фахівців у вищих навчальних закладах. ЛІТЕРАТУРА 1. Аванесов В.С. Научные проблемы тестового контроля знаний. — М.: Исслед. центр, 1994. — 135 с. 2. Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения / Пер. с англ. — М.: Прогресс, 1980. — 528 с. 3. Згуровський М.З., Панкратова Н. Д. Основи системного аналізу. — Київ: Ви- давнича група BHV, 2007. — 544 с. 4. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметри- зации педагогических тестов. — М.: Прометей, 2000. — 168 с. 5. Черепанов В.С. Экспериментальные оценки в педагогических исследова- ниях. — М.: Педагогика, 1989. — 152 с. 6. Якунин В.А. Обучение как процесс управления. Психологические аспекты. — Л.: ЛТУ, 1988. — 160 с. 7. Ясінський В.В. Матеріали семи турів комплексного моніторингу якості підго- товки фахівців в НТУУ «КПІ»: осінь’2005, весна’2006, осінь’2006, вес- на’2007, осінь’2007, весна’2008, осінь’2008. — Київ: ВПІ ВПК «Політехні- ка», 2009. — 84 с. 8. Ясінський В.В. Системне моделювання процесів накопичення і дисипації знань // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2007. — № 3. — С. 111–121. 9. Ясінський В В. Циклічне самовідновлення системи знань людини за умов їх па- сивної дисипації // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2008. — № 2. — С. 110–114. Надійшла 22.04.2009