Название?
Время решения человеческим мозгом интеллектуальных задач зависит от скорости восприятия, понимания и усвоения поступающих в мозг сообщений, а последняя — от наглядности, доходчивости, смысловой полноты и других полезных свойств информационного материала, который должен точно и наглядно отражать сущность вопроса, постановку задачи и ход ее решения
Поэтому важнейшей целью образования является развитие способностей многомерного мышления [2]. Обоснование этого положения в самом грубом приближении выглядит так. Имеется описание некоторой реальности и аппарат мышления. Требуется воспринять реальность и совершить действия по её изменению в соответствии с некоторой задачей. Если воспринимающий аппарат вмещает описание реальности, то будет обеспечен результат, соответствующей решению задачи. Если нет, то имеется только три пути: либо увеличивать воспринимающий объем решающего аппарата, либо уменьшать описание реальности, либо и то и другое (рис. 2).
Рис. 2. Три пути развития личности в процессе обучения
Первый путь – развитие возможностей воспринимающего описание реальности аппарата мышления: в нашем случае - ума решающего (объем, быстродействие и т.д.).
Второй путь – обучение решению задач в конкретной предметной области: надо учиться «сжимать» описание реальности до размеров имеющегося воспринимающего аппарата. А, сжимая информацию, неизбежно приходится что – то терять. Желательно терять меньше относительно цели обучения. Сжимать условия задачи можно по разному. Для учащегося схема сжатия реальности определяется преподавателем и в первом приближении – это и есть схема обучения (это направление развивается в моделировании). Основная цель обучения - выработка в себе умения сворачивать информацию адекватно реальности и задачам последующего использования.
Цель образования шире, чем обучение – это третий путь, сочетающий и развитие аппарата (это требуется не только в любой науке, но и в жизни в целом) и обучение (умелое сжатие описаний). Образование – это развитие навыков решения задач через обучение.
Известно, что переход от программирования в машинных кодах к автокодам и ассемблерам, а затем языкам высокогоуровня позволил существенно повысить производительность труда программистов. Следовательно, производительность зависит от языка: улучшая язык, можно поднять производительность.
Когнитивное качество — совокупность свойств языка, позволяющих ускорить понимание и решение задач и обеспечить эффективную верификацию (проверку).
Следовательно, чтобы улучшить работу ума, повысить продуктивность человеческого мозга при решении интеллектуальных производственных заданий, необходимо улучшить когнитивные характеристики профессионального языка, используемого при выполнении интеллектуальной работы. Эта гипотеза положена в основу разработки языкаДРАКОН.
ДРАКОН — это алгоритмический язык, обладающий необычным свойством: одновременно он является языком для описания структуры деятельности, языком понимания и взаимопонимания, языком развития интеллекта. Как язык программирования, он удовлетворяет требованиям математической строгости, позволяющим из исходного текста однозначно получать объектный код (машинный код для компьютера).
Но главное не в этом. При создании ДРАКОНА основное внимание уделялось человеческому фактору, улучшению наглядности и доходчивости технических и социальных проектов и технологий, повышению эргономических характеристик алгоритмов, чтобы не на словах, а на деле превратить ДРАКОН в язык для улучшения работы ума, язык понимания и взаимопонимания.
Хотя ДРАКОН внешне очень напоминает обычные блок-схемы алгоритмов и программ, фактически он является оригинальной разработкой. Наиболее близким функциональным аналогом ДРАКОНА следует считать схемы действий (action diagrams) [1–4] и схемы деятельности (activity diagrams) [5].
Алгоритм — последовательность информационных действий, ведущая к поставленной цели. Технологический процесс — последовательность информационных и физических действий, ведущая к поставленной цели.
Графоэлементы (графические буквы) языка ДРАКОН называются иконами (рис. 1). Подобно тому, как буквы объединяются в слова, иконы объединяются в составные иконы — макроиконы (рис. 2). Соединяя иконы и макроиконы по определенным правилам, можно строить разнообразные алгоритмы, примеры которых показаны на рис. 3, 4, 6, 8—11.
Шампур-блок — часть дракон-схемы, имеющая один вход сверху и один выход снизу, расположенные на одной вертикали. Примерами шампур-блоков являются иконы И3 — И10, И12 — И16, И18, И20, И21 (рис. 1) и макроиконы 2—20 (рис. 2).
Задача 1: Покрасить забор.
Задание 2: Покрасить забор с разделением на 3 ветки.
Информационные технологии - средство развития системного творческого мышления
Кужель С.С.,Кужель О.С.
mentor@edu.kursk.ru
https://www.big.spb.ru/publications/bigspb/km/inf_tech_sr_razv_tvorch_myshl.shtml?print
Примеры заданий для контроля по программированию
На рисунке 4 представлены сразу два вида заданий. Они основаны соответственно на прямом и обратном переходах между представлениями блок-схемы (Р1) и скелетной структуры программы (Р2). Для упрощения понимания и сокращения места на рисунке оба перехода показаны вместе (см. стрелки).
Рис. 4. Два вида заданий, основанных на прямом и обратном переходах