Информационные моделирование и технологии в научном познании школьниками действительности
М.Ф. Каримов,
кандидат физ.-мат. наук, доцент, заведующий кафедрой
Бирской государственной социально-педагогической академии
Основными критериями подготовленности выпускников средних общеобразовательных школ к поступлению в высшие учебные заведения, отражающими качественный уровень обучения, воспитания и творчества, на наш взгляд, являются:
1) сформированность у учащихся средних общеобразовательных школ современного научного мировоззрения, основанного на классических и современных достижениях материальной и духовной культур информатизируемого общества, являющегося необходимым дидактическим условием для успешной постановки и решения сначала учебных и далее научных задач по вузовской специальности;
2) усвоенность будущими учеными, инженерами, врачами, учителями и воспитателями основ методологии и методики научного познания и преобразования окружающего нас мира, составленного из традиционных и современных культурных духовных и материальных ценностей всего человечества, гарантирующая корректную постановку и решение поступившими в высшую школу актуальных задач изучения и изменения в лучшую сторону природной, технической и социальной действительности;
3) отработанность старшеклассниками основ современных экспериментальных и теоретических логических и эвристических методов познания и преобразования природной, технической и социальной действительности, служащая достаточным дидактическим условием высококачественной постановки и решения молодым поколением школьных и вузовских учебных и научных задач.
Теоретико-методологическую основу для выделения универсального метода постановки и решения задач учебного и научного познания, освоения и преобразования окружающей нас действительности составили отдельные положения работ классиков физической и методической науки [1-5].
Циклический и итеративный метод информационного моделирования объектов, процессов и явлений действительности состоит, на наш взгляд [6-8], из следующих этапов - элементов: 1) постановка задачи; 2) построение модели; 3) разработка алгоритма; 4) исполнение алгоритма; 5) анализ результатов и формулировка выводов; 6) возврат к предыдущим этапам при неудовлетворительном решении задачи.
Постановка задачи в процессе обучения школьников основам естественно-математических, общетехнических и социально-гуманитарных наук подразумевает переработку в сознании молодого человека диагностической информации, отражающей свойства, признаки, отношения и связи изучаемого или исследуемого объекта, процесса или явления природной, технической или социальной действительности.
Коллективный или индивидуальный качественный анализ имеющейся информации об оригинале - объекте, процессе или явлении действительности на уроках естественно-математических, общетехнических или социально-гуманитарных дисциплин приводит, как показывает педагогический опыт, к формулировке цели решения задачи, описанию исходных и искомых данных, определению условий и ограничений изучения фрагмента реальности. научный познание школьник
Опыт свидетельствует, что дидактической эффективностью обладает множество эвристик, используемых при постановке учебных задач естественно-математических, общетехнических и социально-гуманитарных наук, к которым относятся следующие вопросы: а) Что дано?; б) Что неизвестно или требуется найти?; в) Что из себя представляет изучаемый объект, процесс или явление?; г) Какие следует ввести условные обозначения известных и неизвестных величин с соответствующими единицами измерения?; д) Обнаруживаются ли противоречия как движущие силы возникновения и развития рассматриваемого процесса или явления?; е) Возможно ли достоверное определение объективных причин, приводящих к выявленным противоречиям?; ж) Как сформулировать задачу, исключив лишние элементы в её условиях и требованиях?
Построение модели - материально или мысленно представляемого объекта-заместителя, отображающего существенные свойства, признаки, отношения или связи исследуемого объекта-оригинала, изучение которого позволяет получить новые знания об оригинале, осуществляется с помощью логических приемов сравнения, анализа, синтеза, абстрагирования, идеализации, обобщения, индуктивных, традуктивных и дедуктивных рассуждений, мысленного эксперимента и привлечения эвристического приема интеллектуальной интуиции.
На занятиях по физике студенты-практиканты сообщают учащимся средних общеобразовательных школ о том, что аналогия между магнитными свойствами кристаллических и аморфных веществ состава «редкая земля - переходный металл» явилась основой для построения достоверной модели доменной структуры аморфных пленок Gd-Co с перпендикулярной магнитной анизотропией [9-11].
Описательные, объяснительные и предсказательные функции информационных моделей действительности в процессе учебного познания окружающего нас мира работающими и будущими учителями выделяются с помощью следующих примеров.
Математическая модель механического движения многих взаимодействующих тел, предложенная Дж. Адамсом (1819-1892) и У. Леверье (1811-1877), позволила в 1846 году открыть «на кончике пера» восьмую большую планету Солнечной системы - Нептун.
Химическая модель - периодическая система элементов, построенная выдающимся русским ученым Д.И. Менделевым (1834-1907), предсказала существование ряда ещё неизвестных химических элементов - галлия, скандия и германия.
Социальные модели, предложенные М. Макдюэном (1911-1980), Д. Беллом (р. 1919), А.И. Бергом (1893-1979), В.М. Глушковым (1923-1982) и А.П. Ершовым (1931-1988), достоверно описывают процесс становления и развития информационного общества.
При учебном построении моделей решения задач естественно-математических, общетехнических и социально-гуманитарных наук внимание учащихся обращается на следующие основные классификации информационных моделей объектов, процессов и явлений действительности по различным признакам: 1) по происхождению и содержанию - на естественно-материальные, искусственно-материальные и искусственно-идеальные; 2) причинно-следственной связи - на статические, динамические и вероятностные; 3) взаимодействию объекта с окружающей средой - на замкнутые, открытые и самоорганизующиеся.
Установлению и развитию интегративных межпредметных связей в средней общеобразовательной школе способствует знание учащимися форм представления в научном познании информационных моделей действительности, связанных со способами описания информации в естественном и искусственном языках и подразделяющихся с помощью языкового классификационного основания на следующие группы: 1) звуковая или вербальная; 2) алфавитно-цифрово-символьная или текстовая; 3) графико-изобразительная; 4) муляжно-макетно-каркасно-скелетная; 5) искусственно-натурная; 6) естественно-натурная; 7) блок-схемная; 8) таблично-диаграммная; 9) формульно-математическая.
Совокупность эвристик, используемая при учебном построении моделей природных, технических и социальных объектов, процессов и явлений школьниками с помощью системно-структурно-функционального, статистического, синергетического, деятельностного, антропологического и аксиологического подходов к изучению действительности, сводится к следующим вопросам: а) Как определить функциональную зависимость между условиями и требованиями задачи?; б) Имеется ли решение подобной задачи в традиционных (библиотечных) или новых (телекоммуникационных) хранилищах научно-технической информации?; в) Решается ли задача с помощью известных, ранее освоенных на занятиях знаний по данной предметной области?; г) Стоит ли выдвигать гипотезу - рабочую модель решения задачи в русле традиционных взглядов на предмет учебного исследования?; д) Не лучше ли сформулировать гипотезу решения естественно-математической, технической или социально-гуманитарной учебной задачи в направлении, противоположном общепринятому известному?; е) Нельзя ли представить себя реальным или идеальным участником проблемной ситуации, возникающей в ходе решения задачи?; ж) Учтены ли все существенные свойства, признаки, отношения и связи изучаемого объекта при построении гипотезы - модели решения задачи?
Разработка алгоритма - порядка, метода, способа, механизма или технологии решения задачи в виде конечной последовательности действий, осуществляющей переход от исходных данных или состояний к искомым результатам или намеченным состояниям, производится на трех познавательных уровнях: а) формально-логических уточнений; б) интуитивно-содержательном; в) прикладно-полужестком [12].
На уроках школьникам сообщается, что уровень формально-логических уточнений при разработке алгоритмов решения задач обязателен в дедуктивных науках типа математики, логики или теоретической физики, иногда называемыми формальными науками, определяющими теоретическое познание действительности.
Дедуктивный метод является основным теоретическим способом познания и преобразования окружающей нас реальности. Благодаря дедуктивным рассуждениям от общего к частному реализуется аксиоматический метод математики и гипотетико-дедуктивный метод и мысленный эксперимент теоретической физики. Рассматриваемыми на занятиях по естественно-математическим школьным дисциплинам примерами дедуктивно построенных теорий, в которых между исходными высказываниями и заключением сохранено отношение логического следования, являются релятивистская механика А. Эйнштейна (1879-1955) и аксиоматическая теория вероятностей А.Н. Колмогорова (1903-1987).
Интуитивно-содержательный уровень разработки алгоритмов решения задач выдерживается в ряде естественных, технических и социально-гуманитарных науках, иногда называемыми индуктивными или эмпирическими науками.
На практических и лабораторных занятиях со школьниками будущие и работающие учителя сообщают о том, что индуктивный метод научного познания и преобразования действительности связан с обобщением частных, отражающих совокупность единичных эмпирических фактов, полученных в ходе наблюдений и экспериментов. Большинство индуктивных рассуждений от частного к общему, за исключением полной и математической индукции, лишь наводят на научную относительную истину. При неполной обобщающей индукции, применяемой в естественных, технических и социально-гуманитарных науках, полученный на основе сплошной проверки выборочной совокупности, результат переносится на всю генеральную совокупность исследуемых объектов. Если в ходе дополнительных исследований достоверных частных утверждений, подтверждающих заявленный результат, будет получено достаточно много и не окажется опровергающих утверждений, то в науке устанавливается относительная истинность сформулированного индуктивного умозаключения, и оно становится эмпирическим законом. Впервые в физике такой эмпирический закон об эллиптичности орбит планет Солнечной системы установил в 1609 году И. Кеплер (1571-1630) на основании сравнения, анализа и обобщения данных и результатов многолетних астрономических наблюдений.
Учителя средних общеобразовательных школ на занятиях выделяют, что в социально-гуманитарных науках алгоритмы решения задач разрабатываются преимущественно на вышеуказанном прикладно-полужестком или эвристическом уровне.
Особенностью этого уровня создания «мягких» алгоритмов решения задач является то, что в различных ситуациях выбора, в условиях неоднозначного распознавания многофакторных социально-гуманитарных процессов и явлений, необходимости учета индивидуальных свойств и качеств самостоятельно активных субъектов деятельности связь исходных данных антропологической задачи с её искомым решением носит вероятностный, или стохастический, характер. Видимо, принципиально невозможно разработать единый жесткий алгоритм, пригодный для решения ряда социально-гуманитарных задач определенного класса.
Старшеклассники - будущие исследователи природных, технологических и ряда социальных процессов и явлений, благодаря занятиям по естественно-математическим дисциплинам, всегда имеют в виду основные общие свойства, которыми должны обладать «жесткие» алгоритмы решения учебных и научных задач: 1) детерминированность алгоритма, направляющего и управляющего информационным процессом решения задачи; 2) массовость алгоритма, позволяющая исследовать или преобразовать не только единичный конкретный объект, но и любой элемент из множества аналогичных объектов; 3) результативность алгоритма, обеспечивающая решение учебной или научной задачи за определенное ограниченное время при условии задания надлежащих и корректных исходных данных.
Эвристиками, способствующими успешной разработке учащимися алгоритмов решения задач, являются следующие вопросы: а) Какой известный прием или метод науки подходит для решения поставленной задачи?; б) Имеется ли решение подобной задачи в учебных пособиях, учебниках, традиционных или телекоммуникационных публичных или научных библиотеках?; в) В каких областях естественно-математического, общетехнического или социально-гуманитарного знания необходимо систематически искать способ решения предложенной задачи?; г) Насколько эффективен перенос ранее усвоенного и научно познанного в разработку алгоритма решения данной учебной или научной задачи?; д) Какие элементы известных в науке приемов и методов подходят для плана решения рассматриваемой задачи?; е) Сколько элементов содержит множество методов решения выделенной задачи?; ж) Как обосновать оптимальность выбранного решения задачи?