Педагогические науки/ 5. Современные методы преподавания

 

К.п.н. Моссоулина Л.А., к.п.н. Сорокина Л.В.

Самарский государственный технический университет

Формирование компетенций с помощью

когнитивных карт

 

Понятие компетенции определяется, как способность применять знания умения и личностные качества для успешной деятельности в определенной области. Компетенции основываются на комплексе знаний, умений и навыков, опыта, но не являются их совокупностью, т.к. предусматривают способность человека, получающего образование, к самообучению, креативному мышлению, ориентации в нестандартных и проблемных вопросах, изменению вида своей деятельности в соответствии с потребностями рынка труда.  Таким образом, компетенции это интегративное свойство, характеристика  личности, показатель успешной деятельности, которая обеспечивает способность человека реализовывать свой потенциал. Компетенции включают в себя когнитивный, мотивационно-ценностный и эмоционально-волевой компоненты. Наличие когнитивного компонента обеспечивает получения знаний для осуществления будущей профессиональной деятельности.

 Когнитивная карта (cognitive map) – это вид математической модели, позволяющей формализовать описание сложного объекта, проблемы или функционирования системы [5] и выявить структуры причинно-следственных связей между элементами системы, сложного объекта, составляющими проблемы и оценки последствий в результате воздействия на эти элементы или изменения характера связей [3].

Традиционные когнитивные карты задаются в виде ориентированного графа и представляют моделируемую систему в виде множества концептов, отображающих ее объекты или атрибуты, связанных между собой отношениями влияния или причинно-следственными связями. Эти отношения могут быть положительными, отрицательными или нейтральными, характеризующими соответствующее влияние концептов друг на друга [4].

Активное использование когнитивных карт в качестве моделей обусловлено возможностью наглядного представления анализируемой системы и относительной легкостью интерпретации с их помощью причинно-следственных связей (отношений) между концептами.

Методы построения когнитивных карт должны удовлетворять следующим требованиям [6]: точность отражения представления о концептах и отношениях между ними; конструктивность и наглядность; отсутствие необходимости предварительной спецификации концептов; интегрированность с методами оценок результатов анализа.

Смысл построения и использования когнитивных карт заключается в определении сбалансированных, согласованных, устойчивых когнитивных структур и, в концептуальном плане, базируется на основных положениях теорий социальной психологии: когнитивного диссонанса Л. Фестингера, структурного баланса Ф. Хайдера, коммуникационных актов Т. Ньюкома. Данные исследования, а также работы по многомерному шкалированию и иерархическому кластерному анализу [2] приводят к выводу, что отношениями между концептами традиционных когнитивных карт являются отношения сходства. Что, в свою очередь, позволяет использовать для анализа усойчивости когнитивных структур свойства этих отношений (прежде всего свойство транзитивности) между концептами карты.

Предложена конструктивная процедура вычисления совместного консонанса, диссонанса и влияния, основанная на сравнении контуров, образованных из концептов карты по критерию соответствия, баланса и силы влияния.

При положительном значении двух переменных концептов, связанных положительным отношением, изменения происходят в одном направлении (не обязательно со знаком плюс). При отрицательном значении отношения причинности увеличение значения одной из переменных, связанных этим отношением, вызывает уменьшение значения другой (и наоборот). То есть их изменения происходят в противоположных направлениях. Нулевое отношение причинности показывает, что связи между двумя концептами нет.

При поддержке принятия решения такие когнитивные карты используются, в основном, для прогноза и оценки взаимовлияния концептов друг на друга. По ней можно определить, что произойдет с системой, если изменится состояние любого или любых концептов, не станут ли некоторые концепты неприемлемыми в контексте реальных объектов предметной области. Данная задача получила название «анализа устойчивости когнитивной карты».

С целью расширения возможностей когнитивного моделирования для подготовки и поддержки управленческих решений при многоцелевом задании критериев в ряде работ используют нечеткие когнитивные карты. В нечеткой когнитивной карте каждая дуга определяет не только направление и характер, но и степень влияния (вес) связываемых концептов. В зависимости от подхода вместо знаков дуг между концептами используют отношения, значения которых могут лежать на отрезке [-1, 1], либо нечеткие или лингвистические переменные.

Формирование значений отношений причинности основано на предварительном анализе [1] положительно-отрицательных нечетких связей (отношений сходства) и представления этих связей, например, в терминах нечеткой логики.

Отношениями между концептами когнитивных карт являются отноше­ния сходства. Что, в свою очередь, позволяет использовать для формирова­ния альтернатив решений и анализа устойчивости когнитивных структур по критерию соответствия, баланса и силы влияния свойства этих отношений (прежде всего свойство транзитивности) между концептами карты. Данный анализ осуществляется на основе определенных основных системных показателей нечетких когнитивных карт.

Использование когнитивных матриц взаимного консонанса, диссонанса, положительного и отрицательного влияния с учетом задания соответствующего множества a -уровня позволяет выделить классы связанных концептов, характеризуемых задаваемым уровнем относительно соответствующего свойства (взаимного консонанса, диссонанса, положительного и отрицательного влияния).

Кроме того, информация в положительно-отрицательной транзитивно замкнутой когнитивной матрице позволяет осуществить анализ стратегий, которые привели к той или иной зависимости между концептами и определить максимально положительный (отрицательный) путь на нечетком ориентированном графе карты или максимальный консонанс (диссонанс) между двумя концептами.

Анализ когнитивной карты осуществляется исходя из следующих посылок. Во многих случаях причинный концепт (из которого выходит дуга) одновременно является и концептом результата. При этом могут образовываться как положительные, так и отрицательные обратные связи. В цикле существует положительная (отрицательная) связь, если в ней четное (нечетное) число знаков «-», или когда их нет. Положительная обратная связь может существенно усилить первоначальное изменение причинного концепта. Наличие же нескольких положительных циклов может привести к нестабильности системы. Отрицательные обратные связи часто ведут к стабилизации системы, однако могут вызвать ее «колебания».

Качественное же влияние одного концепта на другой можно определить как сумму обратных связей в циклах на всем пути между данными концептами.

Данная разновидность когнитивной карты может быть использована для качественной оценки влияния отдельных концептов на устойчивость системы. То есть, как изменится устойчивость системы, если внешние воздействия окажут достаточно сильное влияние на один или несколько концептов или значение (в данном случае знак дуги) отношения причинности.

Система является устойчивой, если значения концептов (переменных, характеризующих концепты), на которые не оказывают влияния внешние воздействия, не изменяются под влиянием любых изменений значений одной или нескольких переменных, вызванных воздействием внешних причин.

Переменная является стабильной начальной переменной, если резкое увеличение ее значения не приведет к увеличению значений других переменных системы.

Таким образом, проведено математическое моделирование процесса обучения с помощью когнитивных карт, позволяющее оптимизировать процесс формирования компетенций.

 

Библиографический список

1.                    Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб: Питер, 2000.

2.                    Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999.

3.                    Робертс Ф.С. Дискретные модели с приложениями к социальным биологическим и экологическим задачам. – М.: Наука, 1986.

4.                    Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО – РЕС, 1995.

5.                    Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. – М.: СИНТЕГ, 1998.

6.                    Hwang Ch.-L., Lin M. J. Group Decision Making under Multiple Criteria // Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. – Vol. 28, 1987.