Автореферат диссертации по теме "Психологическая модель готовности студентов первого курса к обучению в вузе"

На правах рукописи

ЗЕНКОВА Наталья Александровна

ПСИХОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ГОТОВНОСТИ СТУДЕНТОВ ПЕРВОГО КУРСА К ОБУЧЕНИЮ В ВУЗЕ

Специальность: 19.00.07 - педагогическая психология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата психологических наук

Тамбов 2003

Работа выполнена в Тамбовском государственном университете имени Г.Р. Державина

Научные руководители: доктор психологических наук, профессор

Коваль Нина Александровна,

доктор технических наук, профессор Арзамасцев Александр Анатольевич

Официальные оппоненты: доктор психологических наук,

Степанов Сергей Юрьевич,

кандидат психологических наук, профессор Косырев Вячеслав Николаевич

Ведущая организация: Институт психологии Нижегородского

государственного педагогического университета

Защита состоится « 3 » 2003 г. в часов на заседании

диссертационного совета К 212.261.04 в Тамбовском государственном университете имени Г.Р. Державина по адресу: Россия, 392036, г. Тамбов, ул. Советская, 6, £.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тамбовского государственного университета имени Г.Р. Державина.

Автореферат разослан « У » и+омЛ- 2003 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат педагогических наук Ь, I

доцент ,Д, суали;/—' Т.В. Казакова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Современное состояние высшей школы характеризуется значительной неоднородностью в уровне подготовки абитуриентов, вызванной психологическими, социальными, демографическими и иными изменениями, происходящими в обществе. Указанные явления накладывают негативный отпечаток на организацию и управление учебным процессом в вузах, порождая комплекс проблем, связанных с обеспечением качества образования. Ситуация в значительной степени обостряется в связи с желанием получить вузовскую квалификацию различными по составу социальными группами населения и изменениями самого социума.

Существующая система оценок готовности абитуриентов к получению образования по выбранной специальности позволяет определять лишь имеющиеся у них знания, умения и навыки на момент поступления в вуз. В ней недостаточно оцениваются личностные компоненты индивида, такие как мотивация к овладению конкретной специальностью, его интеллектуальные и творческие способности, особенности познавательных процессов и др. Недостаточная изученность влияния комплекса указанных свойств индивида на его обучение в вузе затрудняет управление учебным процессом, не позволяет получать заданное стандартом качество образования. Само понятие «уровень готовности индивидов» (УГИ) к познавательной деятельности не является на сегодняшний день определенным и достаточно разработанным, не существует каких-либо данных о его структуре, содержании и возможностях объективной оценки.

Отсутствие научно-обоснованных методик определения УГИ к познавательной деятельности, наличие при его идентификации большого числа психологических проблем не позволяют, в свою очередь, разрабатывать эффективные алгоритмы управления образованием в системе профессиональной подготовки специалистов.

Таким образом, актуальность исследования объясняется, с одной стороны, необходимостью в оценке уровня готовности индивида к познавательной деятельности в системе высшего образования, а с другой - недостаточной изученностью этого понятия, его структуры и содержания и, как следствие, методик его тестирования.

Поиск эффективных путей разрешения указанной проблемы, ее недостаточная научная разработанность, теоретическая и практическая значимость и определили тему исследования.

Состояние и степень разработанности проблемы исследования.

В отечественной психологии изучением проблем, связанных с профдиаг-ностикой, профпригодностью и профотбором, занимались и занимаются в настоящее время Бодров В.А., Борисова Е.М., Гуревич K.M., Дикая Л.Г., Забродин Ю.М., Заваляшина Д.Н., Зинченко В.П., Климов Е.А., Кулагин Б.В., Стрелков Ю.К. и др.

На необходимость учета в уровне готовности индивида (точнее в тесно примыкающих к нему понятиях профессиональной пригодности и профессиональной направленности) комплексного подхода, nos водоошедм оияяытяг се-

6ИБЛИОТЕКА С.Петербург i 1

ОЭ MQjwtTy//

бя различные критерии для оценки личности, указывалось в работах Ананьева Б.Г., Банкова С.А., Борисовой Е.М., Воробьевой Т.А., Кузьминой Н.В., Марковой А.К., Платонова К.К., Платонова Ю.П., Соглаева В.В., Ступницкого С.Ф., Шадрикова В.Д. и др. Важным оказалось то, что в этих исследованиях рассматривался целостный комплекс профессионально важных качеств личности, их взаимосвязь в процессе конкретной профессиональной деятельности.

Проблемы профессионального становления, развития и активности личности тесно связываются между собой в работах Боровиковой С.А., Братиной В.Д., Донцова А.И., Дубровиной И.В., Ермолаевой Е.П., Коваль H.A., Кучеренко Н.Б., Михайлова И.В., Поваренкова Ю.В., Пономаренко Е.Т., Пряжни-кова Н.С., Решетовой З.А., Самоукиной Н.В., Слободчикова В.И., Титма М.Х., Чернявской А.П. и др., где показана необходимость учета знаний, умений, мотивации к обучению, творческих способностей при профессиональном самоопределении и способов его реализации.

В психологическом плане важными для автора явились взгляды Здраво-мыслова А.Г., Каверина С.Б., Кокурина И.Г., Косырева В.Н., Ольшанского Б.Б., ЯдоваВ.А. и др. на ценностные ориентации, мотивацию, интересы, установки, определяющие процесс профессионального становления специалиста, работы зарубежных исследователей по мотивации (Врум В., Маслоу А., Роу Э., Херу-бергФ. и др.), по профориентации и профессиональному развитию (Аксель-род С., Гинзберг Э., Миллер Д., Сьюпер Д., Херм Д. и др.).

Очень значимыми для данного исследования явились подходы к оценке различных видов способностей отечественных ученых (Венгер J1.A., Лей-тес Н.С., Крутецкий A.B., Мерлин B.C., Рубинштейн C.JL, Теплов Б.М.), интеллекта (Богоявленская Д.Б., Веккер JI.M., Величковский Б.М., Крамаренко В.Ю., Талызина Н.Ф.,), а также зарубежных исследователей (Анастази А., Бине А., Векслер Д., Коган Н., Торндайк Р.Л., и др.), мотивационных аспектов деятельности (Асеев В.Г., Васильев И.А., Деркач A.A. и др.), рефлексивных аспектов профессионального становления и профессионального самоопределения (Алешина H.A., Семенов И.Н., Степанов С.Ю., Репецкий Ю.А. и др.)

Некоторые исследователи особо подчеркивают роль моделирования как метода исследования различных психолого-педагогических проблем (Агранович Б.Л., Арзамасцев A.A., Вяткин А.К., Горбатова P.E., Герман Э.И., Чучалин И.П., Ямпольский В.З., и др.).

В настоящее время в психологии существуют различные теории личности, описывающие личность как интегрированное целое и вместе с тем объясняющие различия между людьми (Адлер А., Айзенк Г., Бандура А., Кеттел Р., Маслоу А., Скиннер Б.Ф., Фрейд 3., Фромм Э., Юнг К.Г. и др.). Однако их практическое применение усложняется в связи с недостаточной разработанностью подходящего математического аппарата.

Когнитивные модели и модели переработки информации, «внутренние» модели предметной области, которые индивид использует в своей прогностической деятельности, в тех или иных формулировках можно встретить в работах многих отечественных и зарубежных ученых (Бандура А., Дружинин В.Н., Келли Дж., Леонтьев Д.А., Пастернак H.A., Солсо Р.Л. и др.). Однако необхо-

димо отметить, что никто из авторов не предлагает использовать способность к моделированию предметной области индивидом в качестве показателя его профессиональной пригодности в данной предметной области.

Используемый в данной диссертации аппарат искусственных нейронных сетей в настоящее время является в достаточной степени развитым благодаря работам российских и зарубежных ученых (Блум Ф., Веденов A.A., Галушкин А.И., Горбань А.Н., Кохонен Т., Минский М., Мкртчян С.О., Пейперт С., Россиев Д.А., Терехов СЛ., Уоссермен Ф., Хофстедтер Л., Шеперд Г. и др.).

В целом, несмотря на разнообразие подходов и направлений к изучению готовности первокурсников к обучению в вузе, специальных исследований это' го показателя, его структуры и содержания, не существует эффективных методик определения УТИ к познавательной деятельности.

Объект исследования: познавательная деятельность студента-первокурсника на этапе его адаптации к обучению в вузе.

Предмет исследования: психологическая модель готовности первокурсника к обучению в вузе.

Целью исследования является разработка психологической модели готовности первокурсника к обучению в вузе.

Цель, объект и предмет исследования определяют следующий комплекс задач:

- проанализировать психолого-педагогические подходы к изучению уровня готовности индивида к познавательной деятельности;

- провести экспериментальные исследования способности студентов-первокурсников к моделированию и прогнозу в заданной предметной области;

- выявить возможности аппарата искусственных нейронных сетей для моделирования уровня готовности индивида к познавательной деятельности;

- разработать технологию определения структуры и содержания УГИ;

- построить психологическую модель готовности студента к обучению в вузе с помощью аппарата искусственных нейронных сетей;

- провести апробацию модели и сформулировать практические рекомендации по ее использованию для оценки уровня готовности первокурсников к познавательной деятельности.

Гипотеза исследования: психологическая модель готовности студентов первого курса к познавательной деятельности может быть построена на основе эмпирических данных, полученных в ходе тестирования представительных групп при их обработке с использованием аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС), обладающего адаптационными, аппроксимационными и прогностическими свойствами.

Теоретико-методологической базой данного исследования явились: теоретические положения деятельностного подхода к исследованию личности (Рубинштейн C.JL, Леонтьев А.Н.), личностно-деятельностного подхода (Зимняя И.А., Леонтьев А.А), когнитивного (Келли Дж., Левин К. и др.), целостно-системного подхода (Ананьев Б.Г., Брушлинский A.B., Кузьмина Н.В., Анцы-ферова Л.И., Климов Е.А. и др.), а также достижения педагогической психологии (Гальперин П.Я., Давыдов В.В., Зинченко В.П., Фельдштейн Д.И. и др.),

рефлексивной психологии (Степанов С.Ю. и др.).

На этапе формулирования определения уровня готовности индивида к познавательной деятельности значимым явилось изучение трудов, посвященных профессиональной пригодности и профессиональному становлению личности (Асмолов А.Г., Маркова А.К., Пряжников Н.С., Шадриков В.Д., Коваль H.A., Борисова Е.М., Воробьева Т.А. и др.). При разработке психологической модели готовности студентов первого курса к обучению в вузе важными для автора явились работы по теории и применению аппарата искусственных нейронных сетей (Уоссермен Ф., Горбань А.Н., Терехов С.А., Россиев Д.А., Арзамасцев A.A. и др.).

Методы исследования. Теоретико-методологический анализ источников по проблеме исследования, опрос, тестирование, метод экспертных оценок, ма-тематико-статистические методы обработки результатов исследования - корреляционный и регрессионный анализ, имитационное моделирование.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

- в диссертации уровень готовности студентов-первокурсников к познавательной деятельности рассматривается как комплексный, целостный и структурированный показатель;

- предложена психологическая модель на основе аппарата искусственных нейронных сетей, позволяющая проводить оценку готовности студентов-первокурсников к познавательной деятельности, анализировать структуру и содержание этого показателя;

- установлено, что способность индивида к моделированию предметной области может выступать в качестве важного компонента профессиональной пригодности в данной области.

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что разработаны научные основы определения структуры и содержания уровня готовности индивида к познавательной деятельности, базирующиеся на использовании экспериментальных методов тестирования и анализе результатов с применением аппарата искусственных нейронных сетей.

Практическая значимость исследования заключается в следующем:

- в диссертации разработаны методические рекомендации педагогическому коллективу вуза по организации учебного процесса с учетом фактического уровня готовности студентов к познавательной деятельности (управление дополнительной и самостоятельной работой, регулирование соотношения аудиторных и самостоятельных занятий и т.д.);

- предложенная автором система психолого-педагогического тестирования на базе искусственных нейронных сетей может быть использована в вузовских профориентационных, социологических центрах и центрах занятости населения;

- разработанная в диссертации технология может быть применена психологами, работающими в центрах профориентации и профотбора;

- в практику учебного процесса ТГУ им. Г.Р. Державина (Институт математики, физики и информатики) внедрен набор психолого-педагогических методик для изучения УГИ к познавательной деятельности;

- материалы диссертации составили содержание спецкурса «Математическое моделирование в психологии».

Достоверность полученных результатов обеспечивается теоретической обоснованностью методологических предпосылок исследования, представительностью выборок и воспроизводимостью экспериментальных данных, корректным применением статистических методов, а также использованием современных методов компьютерного моделирования.

Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты диссертационного исследования обсуждались на международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, • социальных и экономических процессах» (Новочеркасск, 2000), международной научной конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (Пенза, 2001, 2003), международной конференции «Новые биокибернетические и телемедицинские технологии 21 века для диагностики заболеваний человека» (НБИТТ-21) (Петрозаводск, 2002); Российской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий» (Тамбов, 2002), Всероссийских научных internet-конференциях: «Компьютерные технологии в образовании» (ComTech2001) (Тамбов, 2001); «Социально-психологические проблемы развития личности» (Тамбов, 2001); «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках», (КММ-4) (Тамбов, 2002), «Потенциал личности: комплексный подход» (Тамбов, 2002); научных конференциях преподавателей и аспирантов ТГУ им. Г.Р. Державина «VI, VII, VIII Дер-жавинские чтения» (Тамбов, 2001-2003); материалы по результатам экспериментальных исследований размещены на internet-сайтах: http://www.psychology-online.net/docs/practicum.htm), http://www.psychology-online.net/docs/papers 1 .htm; разработан и прочитан курс лекций для студентов-психологов «Математическое моделирование в психологии».

Предложенный подход к изучению УГИ к познавательной деятельности с помощью аппарата искусственных нейронных сетей внедрен в учебный процесс ТГУ им. Г.Р. Державина (Институт психологии и педагогики).

Исследования по использованию аппарата искусственных нейронных сетей для разработки систем психологического тестирования, входящие в данную диссертацию, поддержаны Институтом «Открытое общество» (Фонд Сороса); Мегапроект «Развитие образования в России» (Высшее образование); Грант № ОААЮ8, 2002-2003.

Положения диссертации, выносимые на защиту:

- психологическая модель готовности студентов первого курса к познавательной деятельности может быть представлена с помощью аппарата искусственных нейронных сетей и позволяет определять структуру и содержание УГИ;

- способность студента к моделированию заданной предметной области является важным показателем его профессиональной пригодности;

- аппарат ИНС может быть использован для моделирования уровня готовности личности студентов к познавательной деятельности через адаптацию к эмпирическим данным.

Организация исследования. Исследование проводилось в несколько этапов. На первом этапе (2000-2001) изучалась и анализировалась литература по проблемам организации и повышения эффективности образовательного процесса, оценки профессиональной пригодности и возможности использования для решения психологических проблем аппарата искусственных нейронных сетей.

На втором этапе (2001-2002) осуществлялась разработка технологии определения структуры и содержания показателя уровня готовности индивида к познавательной деятельности, экспериментально исследовались способности студентов к моделированию предметной области, проводился отбор тестовых заданий и вопросов, позволяющих решить проблему оценки уровня готовности индивида к обучению.

На третьем этапе (2002-2003) осуществлялась разработка адаптивной компьютерной технологии психолого-педагогического тестирования для оценки уровня готовности студентов к познавательной деятельности на основе технологии искусственных нейронных сетей. Осуществлялось проектирование и настройка нейронной сети, выбор методов ее обучения, а также изучение возможностей нейросетевого моделирования для диагностики уровня готовности индивида к познавательной деятельности.

Опытно-экспериментальная база:

Институт математики, физики и информатики (физико-математический факультет) и Институт психологии и педагогики (психологический факультет), Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина. Всего в исследовании приняло участие 562 человека. Среди них: 537 студентов, 11 преподавателей, 14 аспирантов.

Структура диссертации определялась логикой исследования и поставленной задачей. Работа включает введение, три главы, заключение, список литературы, приложения.

Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 16 работах: монографии, пяти статьях в центральной печати и университетских изданиях и десяти статьях в материалах и сборниках докладов конференций.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность проблемы, научная новизна, теоретическая и практическая значимость исследования, сформулированы положения, выносимые на защиту; определяются цель, объект и предмет исследования, выдвигаются гипотезы и задачи работы.

Первая глава «Психолого-педагогические аспекты изучения готовности первокурсников к обучению в вузе» посвящена теоретическому анализу проблемы уровня готовности индивида к познавательной деятельности, а также связанных с ним понятий профессиональной пригодности и профессиональной направленности личности.

Данный анализ показал, что полного адекватного решения проблемы оп-

ределения УГИ к познавательной деятельности на уровне обобщенной теории еще не найдено. Между тем, без такой научной разработки психологическая, психолого-педагогическая науки и особенно образовательная практика теряют знания о том, как изучать этот социально и личностно значимый показатель и как управлять им.

Уровень готовности индивида к познавательной деятельности нами понимается как комплексный показатель, характеризующий предрасположенность этого индивида к получению определенной профессиональной квалификации и включающий в себя такие компоненты, как уровень интеллекта, наличие определенных знаний и умений, мотивацию к обучению, творческие и иные способности, которые могут быть использованы им в рамках выбранной специальности. Структура УГИ - это наличие тех или иных компонентов, степень их важности при расчете УГИ, система возможных взаимосвязей между отдельными компонентами и самим показателем. Под содержанием УГИ будем понимать наполненность каждого из компонентов конкретными сведениями об индивиде, которые могут быть объективно получены путем его изучения с помощью различных экспериментальных методик, системы тестов, а также наблюдения за ним.

Существующие диагностические процедуры психологического исследования личности позволяют оценивать различные ее качества, такие как уровень интеллекта, знания и умения в рамках определенных предметов, профессиональную ориентацию, мотивацию к познавательной деятельности, свойства памяти и т.д., однако, они не позволяют ответить на вопрос о том, какому из этих важных компонентов отдать предпочтение или как использовать их комплексно. Несмотря на тот факт, что в приведенных работах предлагается использовать некую «внутреннюю» модель или «систему конструктов» для оценки определенных свойств личности, необходимо отметить, что никто из авторов не предлагает использовать способность к моделированию предметной области студентом в качестве важного компонента его профессиональной пригодности в данной предметной области. По всей видимости, система оценок этой способности вполне может являться модулем в компьютерно-ориентированной технологии управления образовательным процессом с учетом УГИ к этой деятельности.

Рассмотренные психологические методики, а также их компьютерные версии имеют ряд недостатков в рамках проблемы управления обучением в вузе:

- как правило, тестируется только одно свойство, так что комплексный показатель (такой как УГИ) не может быть определен;

- существующие системы тестирования носят «жесткий» характер, обусловленный статистическими стационарными связями (корреляционными зависимостями), на которые они опираются; они не допускают настройку на «группу индивидов», на специальность и т.д.;

- обычно решаются проблемы зачисления абитуриента в университет, перевода студента на следующий курс и т.д., а не управление учебным процессом в зависимости от контингента обучаемых.

Существующие в настоящее время в психологии различные теории личности предназначены для описания личностных характеристик, способов их взаимодействия, объяснения того, каким образом эти характеристики развиваются во времени, кроме того, они позволяют прогнозировать появление новых взаимосвязей. Однако множественность этих теорий затрудняет выбор модели, адекватной задачам, поставленным в диссертации.

В результате анализа сделаны выводы, что для преодоления указанных недостатков разрабатываемые системы для психологического тестирования должны обладать следующими возможностями: не использовать трудоемкую традиционную процедуру по выявлению корреляции и значимости факторов; использовать результаты тестирования каждого следующего респондента для совершенствования своей структуры и учета данного контингента обучаемых; адаптироваться к определению УГИ различных групп и изменившимся условиям в процессе эксплуатации.

Вторая глава диссертации «Экспериментально-эмпирические данные как основа построения психологической модели готовности первокурсников к обучению в вузе» посвящена экспериментальным исследованиям и формированию технологии определения УГИ к познавательной деятельности.

В ней установлена неоднородность исходного уровня образования первокурсников путем анализа времен изучения различных дисциплин студентами Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина. Так, среднее время, необходимое для изучения одной темы (обычно рассчитанное на два часа), варьирует в пределах от 1,6 до 10,6 ч, а время изучения отдельных дисциплин различается больше, чем в два раза. Анализ времен изучения различных курсов за значительный период позволяет сделать вывод о существенной неоднородности контингента студентов и абитуриентов, необходимости ее учета при управлении образовательной деятельностью на основе планирования индивидуальной, самостоятельной и аудиторной работы из расчета уровня готовности индивидов к познавательной деятельности.

В этой же главе предложен способ оценки и представлены результаты экспериментальных исследований по выявлению способностей индивидов к моделированию предметной области. Исследовались две группы. Первую группу составили студенты первого курса физико-математического факультета Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина в количестве 100 человек («студенты»). Во вторую группу вошли преподаватели и аспиранты этого же факультета в количестве 15 человек («специалисты»). Тест включал в себя имитацию фактических зависимостей, представленных в виде корреляционных полей на графиках. Тестируемым предлагалось провести аппроксимацию данных эмпирических зависимостей, не пользуясь при этом никакими математическими методами, а сообразуясь лишь с собственной интуицией. Фактически это означало, что осуществлялась проверка умения строить модель изображенного на графиках процесса и осуществлять адаптацию ее к фактическим данным.

В результате анализа экспериментальных данных было показано, что при решении абстрактных задач, связанных с аппроксимационно-прогностической

деятельностью, способность индивидов к моделированию предметной области снижается с уменьшением корреляции фактических данных. Существует некоторое пороговое значение уровня корреляции фактических данных, при снижении которого построение модели индивидом становится невозможным; уровень этого значения различается у специалистов и студентов. Отличительным свойством группы «специалисты» является высокая степень корреляции в сравнении с точными математическими методами аппроксимации и низкая дисперсия результатов моделирования в группе; отличительным свойством «студентов» является низкая степень корреляции в сравнении с точными математическими методами аппроксимации, существенные индивидуальные различия в выборе • модели и высокий пороговый уровень коэффициента корреляции фактических данных, позволяющий строить модель предметной области. Прогностические способности индивидов, составляющих группу «специалисты», оказались выше, чем у индивидов из группы «студенты».

Таким образом, сделан вывод, что рассмотренные свойства индивидов возможно использовать в качестве показателя их профессионализма и при расчете УГИ для образования в предметной области.

Разработана технология построения психологической модели для определения структуры и содержания уровня готовности индивидов к познавательной деятельности, представленная в виде блок-схемы на рис. 1-3.

Технология определения структуры и содержания показателя УГИ включает в себя следующие этапы: построение первичной психологической модели профессиональных качеств индивида на основе аппарата искусственных нейронных сетей и какой-либо известной системы психологического тестирования (блоки 1-10); коррекция первичной модели за счет введения дополнительных заданий и модификации структуры ИНС (блоки 11-19); определение структуры и содержания УГИ на основе модифицированной модели (20-25).

В блоке 1 производится формирование первичного пакета заданий для тестируемых. Как правило, такой пакет заданий может быть получен из известной батареи психолого-педагогического тестирования, близкой по существу решаемой задачи к определению УГИ. Поскольку первичный пакет заданий будет существенно изменен в дальнейшем по мере реализации данной технологии, способ его формирования не является определяющим. В диссертационном исследовании при определении структуры и содержания уровня готовности студентов к познавательной деятельности в качестве первичного пакета заданий рассмотрены вопросы известной методики Йовайши Л.А. по выявлению склонностей к различным сферам деятельности.

В блоке 2 осуществляется многократный прогон теста, выбранного в блоке 1 в режиме тестируемого. При этом фиксируются ответы на задания теста и числовые значения профессиональных качеств, полученные в ходе тестирования. В результате выполнения блока 2 формируется матрица, строками которой являются ответы (номера ответов) на вопросы теста, а последним столбцом матрицы являются числовые значения профессиональных качеств студента.

Данная матрица используется в последующих операциях в качестве обучающей выборки для ИНС.

В блоке 3 осуществляется формирование структуры искусственной нейронной сети. Для этой цели в нашем исследовании использовалась одна из программ-оболочек, предназначенных для создания и работы с ИНС. На этом этапе выбираются: количество входных нейронов (как правило, это число должно быть равно числу заданий используемого теста); количество выходных нейронов (это число должно быть равно числу тестируемых профессиональных качеств индивида); количество слоев и количество нейронов в слое (выбираются

ФОРМИРОВАНИЕ ПЕРВИЧНОЙ МОДЕЛИ УГИ

Формирование первичного пакета заданий на базе известной системы тестирования

Удаление несущественных связей ИНС и окончательная -настройка модели

Выбирается какой-либо из известных пс их оп о го-педагогических тестов для оценки профессиональных качеств

Формируется рандомизированная матрица возможных ответов, фиксируются числовые значения оценок профессиональных качеств

Формируется структура ИНС кол-во входных и выходных нейронов,число слоев, система связей между нейронами, активационные функции нейронов

Минимизируется невязка расчетного и выборочного значений выходных векторов за счет выбора весовых коэффиентов

Определяется по степени близости к нулю минимального значения функции невязки

Сравниваются результаты, получен* ные на основе используемого теста и ИНС при одинаковых значениях входных параметров

Определяется по степени близости выходных результатов теста и ИНС

Удаляются связи, значения весовых коэффициентов которых меньше заданного порогового уровня

Рис. 1. Технология построения психологической модели готовности студентов первого курса к обучению в вузе (формирование первичной модели).

КОРРЕКЦИЯ МОДЕЛИ УГИ

информирование вторичного пакета заданий

Эксперты

Модификация структуры ИНС в соответствии с новым пакетом заданий

Опрос респондентов

Обучение респондентов предметной области

Ранжирование респондентов > по уровню профессиональной пригодности <>

Обучение модифицированной ИНС

Проверка обученной ИНС для тестирования независимой группы респондентов

'Предлагаются задания (системы зада*' кий), характеризующие жтеллект.моти-вационные особенности, способность к моделированию предметной области . и др особенности индивида

'Структура, установленная в пункте 10, ~ дополняется входными, выходными и функциональными нейронами и системой связей в соответствии с .вторичным пакетом заданий

Формируется матрица ответов респондентов на задания из вторичного пакета, используется специальная тестирующая программа

Производится обучение респондентов или групп респондентов в соответствии с существующим стандартом профессионального образования

'Производится ранжирование респон- " дентов экспертами на основании результатов конкретной профессиональной деятепьности, осуществляется .оценка респондентов

Минимизируется невязка расчетного и выборочного значений выходных векторов за счет выбора весовых коэффиентов

Определяется по степени близости к нулю минимального значения функции невязки

Сравниваются результаты, полученные по модепи ИНС и реальные профессиональные качества независимой группы респондентов

Определяется по степени близости выходных результатов теста и ИНС

Рис* 2. Технология построения психологической модели готовности студентов первого курса к обучению в вузе (коррекция модели).

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТРУКТУРЫ И СОДЕРЖАНИЯ УГИ

Удаление несущественных связей и окончательная настройка модифицированной модели

I Выделение из всей совокупности Г>| заданий вторичного пакета,задач, относящихся к одинаковым группам

Определение значимости заданий внутри групп

Определение значимости групп

Определение взаимовлияния факторов в оценке УГИ

Определение структуры и содержания УГИ

Удаляются связи, значения весовых коэффициентов которых меньше задажого порогового уровня

Выделяются задания, которые по мнению экспертов тестируют одинаковые свойства индивида

Определяется степень важности каждого задатя внутри группы

Определяется степень важности для определения УГИ отдельных свойств индие»да

Формируются выводы о структуре перекрестных связей между факторами различных групп

Формируется понятие УГИ, пригодное для управления образовательной деятельностью в системе профессиональной подготовки специалистов

Рис. 3. Технология построения психологической модели готовности студентов первого курса к обучению в вузе (определение структуры и содержание УГИ к познавательной деятельности).

в соответствии с решаемой задачей); система связей между нейронами (выбирается в соответствии с решаемой задачей, первоначальная конструкция может быть разработана по принципу «каждый с каждым»); активационные функции нейронов (выбираются из известного набора - линейная, параболическая, сиг-моид, ступенчатая функция). Реализация этого этапа является одним из самых тонких мест в указанной технологии. От того, насколько удачно выбрана структура ИНС, в значительной степени зависит ее способность к обучению, адекватность модели и количество итераций проверки этих свойств, которое предстоит выполнить на пути реализации технологии (см. рис. 1). Необходимо отметить, что последующие блоки (блоки 5 и 8) гарантируют адекватность модели на ИНС даже в том случае, если первоначальная структура была выбрана неверно.

В блоке 4 осуществляется обучение созданной в блоке 3 ИНС на основе обучающей выборки, полученной в блоке 2. При этом используются стандартные процедуры, реализующие методы нелинейного программирования (методы Монте-Карло, покоординатного спуска, градиентные и их комбинации).

В блоке 5 осуществляется проверка обучаемости ИНС. Ее возможность обучения может быть легко оценена по степени близости выходных значений векторов (профессиональные качества индивида) для ИНС и исходного теста. Если сеть не обучается или обучается медленно, то это указывает на неправильный выбор ее структуры в блоке 3. Поэтому, в соответствии со схемой

рис. 1 необходимо осуществить коррекцию структуры. Если сеть обучается -это указывает на то, что структура в блоке 3 выбрана верно и можно переходить к выполнению следующих операций.

В блоке 6 осуществляется коррекция представлений о структуре ИНС. На этом этапе полезно связать число слоев ИНС, систему связей и функции нейронов с реально существующими свойствами системы тестирования.

В блоке 7 осуществляется совместная проверка модели, полученной в результате обучения ИНС в блоке 4 и теста. При этом на входы ИНС и в качестве ответов на задания теста выбираются одинаковые комбинации, не включенные в обучающую выборку в блоке 2. По результатам этой проверки делается заключение об адекватности модели.

В блоке 8 осуществляется проверка адекватности модели, разработанной в предыдущих блоках. Адекватность оценивается на основе близости значений профессиональных качеств индивида, полученных на основе теста и ИНС. В большинстве случаев адекватность модели достигается, так как в блоке 5 уже проверялась возможность обучения ИНС с данной структурой связей.

В блоке 9 производится увеличение объема обучающей выборки. Ее полный набор должен состоять из Ы"1 независимых комбинаций в тесте, где требуется выбрать один из предложенных вариантов ответов. Здесь N - количество вариантов ответов на каждое задание, т - количество заданий. Однако для обучения нейронной сети изначально бывает достаточно намного меньшего количества комбинаций.

В блоке 10 осуществляется удаление несущественных связей ИНС и окончательная настройка модели. Несущественными считаются связи, весовые коэффициенты которых ниже заданного, определяемого пользователем уровня. Такие связи практически не оказывают никакого воздействия на качество работы всей модели в целом. Тем не менее, после их удаления для окончательной настройки модели необходимо еще раз провести обучение сети.

Результатом выполнения операций в блоках 1-10 является формирование первичной модели профессиональных качеств студента на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Первичная модель представляет собой, по сути, обобщенную модель профессиональных качеств индивида без конкретизации области его деятельности. Такую модель можно использовать для выявления склонностей к различным сферам деятельности, но она еще не пригодна для определения уровня готовности студентов к познавательной деятельности в определенной сфере. В диссертации (глава 1) эти понятия близки по смыслу, но не являются совпадающими. Именно по этой причине мы считаем, что ядро модели может быть получено в результате обучения ИНС по известному тесту (тест Иовайши Л.А.). Для определения УГИ ядро должно быть дополнено возможностью оценки некоторых других качеств личности студента. Указанные операции выполняют на этапе коррекции модели (блоки 11-19), в результате чего формируется модифицированная модель на ИНС (рис. 2).

В блоке 11 осуществляется формирование вторичного пакета заданий, направленных на тестирование УГИ. В формировании принимают участие эксперты в заданной предметной области. В нашем случае в качестве экспертов выступали ведущие преподаватели Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина: профессора и доценты, ведущие лекционные курсы,

практические и лабораторные занятия, хорошо знающие студентов, их личностные характеристики, а также сотрудники деканатов, в значительной степени осведомленные о профессиональных качествах обучаемых. В качестве заданий (системы заданий) предлагаются вопросы, характеризующие способность студентов к моделированию предметной области, мотивацию, знание предметной области, умения и навыки работы в ней. Отметим, что указанные задания выбираются с таким расчетом, что они могут дополнить первичный пакет, сформированный в блоке 1.

В блоке 12 осуществляется модификация структуры ИНС в соответствии с вторичным пакетом заданий. Структура ИНС дополняется входными, выходными и функциональными нейронами, системой связей между ними. При этом, ядро модели, сформированное ранее в блоках 1-10, остается на этом этапе неизменным, а новые структуры лишь дополняют его. В результате выполнения операций в блоках 11-12 имеем модель УГИ к познавательной деятельности, которая, однако, еще не подверглась идентификации параметров и проверке адекватности.

Проверка адекватности модели и коррекция ее параметров осуществляются в сравнении с реальными эмпирическими данными, представляющими собой оценки УГИ конкретных индивидов в заданной предметной области. Указанные действия выполняются в блоках 13-16.

В блоке 13 осуществляется опрос респондентов. Опрос проводится на первом курсе среди студентов, которые только что поступили в университет. При этом используется вторичный пакет заданий, сформированный в блоке 11. По результатам опроса формируется матрица ответов респондентов. Для упрощения работы с респондентами и придания опросу безличностного характера используется специально разработанная тестирующая программа. Данные опроса хранятся в течение периода первичного обучения специальности, по истечении которого возможно делать выводы о развитии профессиональных качеств обучаемого. Обучение студентов в этот период проводится по обычной программе профессионального образования и в соответствии с государственным стандартом профессионального образования по указанной специальности (блок 14). По истечении указанного периода экспертами осуществляется ранжирование респондентов по уровню профессиональной пригодности.

После того, как для каждого респондента произведен подсчет оценок, матрица ответов, полученная при опросе респондентов в блоке 13, дополняется оценками профессиональных качеств, после чего эту матрицу можно использовать для обучения модифицированной модели на ИНС.

В блоке 16 производится обучение структуры ИНС, созданной ранее в блоке 12 на основе обучающей выборки, полученной в блоке 15. При этом используются стандартные процедуры, реализующие методы нелинейного программирования.

В блоке 17 (как это ранее было в блоке 5) осуществляется проверка обучаемости ИНС. Ее возможность обучения может быть легко оценена по степени близости выходных значений векторов (профессиональные качества индивида) для ИНС и матрицы ответов респондентов. Если сеть не обучается или обучается медленно - это указывает на неверное формирование вторичного пакета заданий (блок 11) и неправильный выбор ее структуры (блок 12) . Поэтому, в

соответствии с общей схемой необходимо осуществить коррекцию этих компонентов модели. Если сеть обучается - это указывает на то, что можно переходить к выполнению следующих операций.

В блоках 18, 19 проводится проверка обученной ИНС для тестирования независимой группы респондентов. При этом оценивается, насколько хорошо ИНС-модель, сформированная на основе ядра, включающего какую-либо систему психологического тестирования и дополнений, а также заданий для кон-V кретного контингента и профессиональной области, позволяет оценивать про-

фессиональные качества респондентов из контрольной группы. В случае если оценки, получаемые по модели, не противоречат мнению экспертов, то модель считается адекватной и будет использована в дальнейшем для оценки структуры и содержания УГИ к познавательной деятельности. В случае, если сразу не удается получить адекватную модель, необходимо снова перейти к блоку 11 -формирования вторичного пакета заданий.

Результатом выполнения операций в блоках 11 - 19 является формирование вторичной модели профессиональных качеств индивида на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Такая модель представляет собой обобщенную модель профессиональных качеств студента с конкретизацией области его деятельности, общего уровня контингента обучаемых и т.д. Эту модель можно использовать для определения уровня готовности студентов к познавательной деятельности в определенной сфере на том основании, что, во-первых, она включает в себя известные данные об их профессиональной пригодности, дополнения, позволяющие оперировать в заданной профессиональной области и с учетом заданного контингента обучаемых, а во-вторых, вся модель обучена на выборке из эмпирических данных, соответствующих заданной профессиональной области.

Процесс определения структуры и содержания УГИ с помощью модели начинается с анализа и удаления несущественных связей (блок 20). Как и в блоке 10, несущественными считаются связи, весовые коэффициенты которых ниже заданного, определяемого пользователем уровня. Такие связи практически не оказывают никакого воздействия на качество работы всей модели в целом.

В этой модели интегрирована информация об уровне готовности индивидов к обучению в заданной профессиональной области, важности отдельных показателей и групп показателей при оценке УГИ, взаимовлиянии различных показателей и т.д. Можно считать, что обученная ИНС является моделью определенных качеств студента в рамках заданной предметной области, поскольку программа работы с ИНС устроена таким образом, что из нее легко может быть извлечена информация о структурных элементах, их взаимосвязи, значимости коэффициентов передачи.

В блоке 21 из всей совокупности заданий вторичного пакета выделяются задания, которые, по мнению экспертов, тестируют одинаковые качества сту-4 дента, представляющие собой когнитивный, мотивационный и продуктивный

компоненты психологической модели УГИ к познавательной деятельности. Для успешной реализации этой задачи экспертами может быть предложен или ими может быть разработан заранее перечень тестируемых свойств индивида в рамках заданной предметной области. Результатом операций блока 21 является

таблица соответствий заданий и соответствующих им тестируемых качеств индивида.

В блоке 22 осуществляется определение значимости заданий внутри каждой группы. Эта задача решается на основе анализа коэффициентов передачи соответствующих связей нейронной сети. Чем выше абсолютное значение коэффициента передачи, тем большая важность может быть приписана анализируемому свойству индивида. При этом выделяются задания, ответы на которые оказывают наиболее существенное влияние на значения тестируемых качеств, задания, оказывающие значительное влияние и задания, ответы на которые оказывают очень малое влияние на тестируемые качества. Таким образом, при реализации процедур, предусмотренных блоком 22, практикующие психологи и педагогические работники получат ценную информацию о том, какие вопросы пригодны для оценки определенных качеств студента, а какие не вполне подходят для этого.

В блоке 23 осуществляется определение значимости групп факторов в оценке УГИ. В зависимости от структуры полученной нейронной сети могут быть использованы аддитивные и мультипликативные функциональные зависимости для определения на основе имеющихся коэффициентов передачи каналов типа «ответы на задание - тестируемое качество индивида», обобщенных коэффициентов для групп. В зависимости от обстоятельств могут быть использованы и комбинированные аддитивно-мультипликативные зависимости.

Поскольку ответы на многие задания могут быть использованы для тестирования различных групп свойств индивидов, в блоке 24 осуществляется оценка таких взаимовлияний и формулируются выводы о структуре перекрестных связей между факторами различных групп.

Так как в блоках 21-24 ранее выявлены: задания, относящиеся к различным группам тестируемых свойств, значимость групп в определении комплексного показателя и оценки взаимовлияния отдельных факторов, будем считать, что задача определения структуры и содержания понятия УГИ решена (блок 25).

Таким образом, в данной главе диссертации проведены основные экспериментальные исследования, которые легли в основу построения психологической модели в качестве эмпирической базы и на основе которых сформирована технология определения УГИ. Сделаны выводы о том, что удобной компьютерной технологией для ее реализации является аппарат искусственных нейронных сетей.

В третьей главе диссертации «Компьютерная технология создания психологической модели готовности первокурсников к обучению в вузе на основе аппарата искусственных нейронных сетей» на примере анализа результатов тестирования абитуриентов и студентов ИМФИ ТГУ им. Г.Р. Державина с использованием аппарата искусственных нейронных сетей определены структура и содержание готовности студентов к познавательной деятельности. Показана принципиальная возможность использования аппарата искусственных нейронных сетей в решении психолого-педагогических проблем высшей школы. Осуществлено формирование первичной и модифицированной ИНС-моделей, адекватность работы которых проверена на основе экспериментальных данных, полученных при помощи существующих систем психолого-педагогического

тестирования и анкетирования представительных групп респондентов. На основе адекватной ИНС-модели студентов, обучающихся по физико-математическим и информационным специальностям вуза, получены оценки значимости отдельных качеств и групп качеств в структуре УГИ. Показано, что наибо-- лее значимыми в формировании данного показателя являются - уровень мотивации, готовности и желания для обучения по заданной специальности, склонность индивида к умственным видам деятельности, способность к моделирова-V нию в предметной области. Разработанная ИНС-модель позволяет проводить

расчет УГИ при ответах респондентов на вторичную систему заданий.

Психологическая модель уровня готовности студентов первого курса к обучению в вузе, построенная на основе изложенной выше технологии и эмпирических данных, приведена на рис. 4 и 5, которые иллюстрируют ее структуру и содержание соответственно.

Рис. 4. Структура готовности студентов первого курса к познавательной деятельности в процентах к целому. Цифрами обозначены: 1 - уровень мотивации к обучению; 2 - склонность к умственным видам деятельности; 3 - умение моделировать и принимать решения в данной предметной области; 4 - исходный уровень образования; 5 - способность к запоминанию; 6 - логическое мышление. Неравенство суммы компонентов структуры 100 % объясняется их взаимным пересечением.

1 2 2 я а

5- я-5-

г-г* ¿о ¿9 а>

.г е .г ^ .5 5

од сЗ" ■

(О СЧ к

<=>" СГ ^

сС>х £2 -о ас 2Е 3 с;

Г10 — о О: о

5 2 1 1.

5 1 з £

« ЕЕ £ со

£ ¡2 "Э.

1111 х с= а> х о о о. о

£ £ а5 8

Рис.5. Содержание готовности студентов первого курса к познавательной деятельности. Цифры в скобках показывают относительный вес различных качеств _ первокурсников.

В результате анализа уровня готовности студентов-первокурсников к познавательной деятельности на основе этой модели, по разработанной технологии нами были выявлены наиболее важные компоненты в структуре УГИ к познавательной деятельности: уровень мотивации к обучению (78 %), склонность к умственным видам деятельности (63 %), умение моделировать и принимать решения в данной предметной области (37 %), исходный уровень образования (35 %). Такие качества личности студентов, как способность к запоминанию (24 %) и логическое мышление (19 %), занимают в структуре УГИ менее значимые места. Объяснением этого может служить тот факт, что последние два качества еще могут быть развиты в процессе обучения в вузе и становления будущего ■ специалиста.

Таким образом, проведенное диссертационное исследование подтвердило выдвинутую гипотезу, правильность постановки задач и адекватность методов исследования.

На основе проведенных нами исследований можно сделать следующие выводы.

1. В результате проведенного психолого-педагогического анализа выявлено, что полного адекватного решения проблемы уровня готовности индивида к познавательной деятельности на уровне обобщенной теории еще не найдено, что не дает возможность определить структуру УГИ и степень значимости составляющих его отдельных компонентов, использовать в системах управления учебным процессом, учитывать некоторые специфические факторы, связанные с возрастными и социальными различиями, а также динамику их изменения.

2. Уровень готовности индивида к познавательной деятельности представляет собой комплексный целостный структурированный показатель, включающий в себя когнитивный, мотивационный и продуктивный компоненты. Когнитивный компонент представляет собой совокупность определенных знаний и умений, а также уровень интеллекта. Мотивационный компонент определяется мотивами, которые побуждают студентов к познавательной деятельности. Продуктивный компонент представляет собой их способность к моделированию заданной предметной области.

3. Удобным математическим аппаратом для выявления структуры и содержания понятия УГИ, а также расчета его значений в конкретных ситуациях может выступать аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС). Указанная технология включает в себя этапы построения первичной модели профессиональных качеств студента на основе аппарата искусственных нейронных сетей; коррекции первичной модели за счет введения дополнительных заданий и модификации структуры ИНС; определения структуры и содержания УГИ на ос-

с нове модифицированной модели.

4. Способность индивида к моделированию предметной области является показателем его профессиональной пригодности в этой предметной области и важной частью в структуре УГИ к познавательной деятельности.

5. На основе психологической модели готовности студента к познавательной деятельности, разработанной с помощью аппарата искусственных ней-

1 ройных сетей, выявлена структура и содержание УГИ. Наиболее значимыми в

формировании данного понятия являются - уровень мотивации, готовности и желания для обучения по заданной специальности, склонность к умственным видам деятельности, способность к моделированию в предметной области.

По итогам исследования уровня готовности индивида к познавательной деятельности и разработки психологической модели готовности студентов первого курса к обучению в вузе на основе аппарата искусственных нейронных сетей предлагаются следующие практические рекомендации.

1. При управлении учебным процессом важно изменять его временные показатели, соотношения аудиторной и внеаудиторной нагрузки, самостоятельной работы, используя дистанционные курсы сообразно уровню готовности студентов к обучению в вузе.

2. Включить в систему оценки уровня готовности первокурсников показатель способности к моделированию в заданной предметной области.

3. Рекомендовать применять аппарат искусственных нейронных сетей для разработки адаптивных систем психологического тестирования и оценки уровня готовности первокурсников к обучению в вузе.

Основное содержание диссертации отражено в следующих публикациях автора:

1. Арзамасцев A.A., Зенкова H.A. Моделирование в психологии на основе искусственных нейронных сетей. Тамбов: ИМФИ ТГУ им. Г.Р. Державина, 2003.106 с.

2. Зенкова H.A., Арзамасцев A.A. Способность индивидов к аппроксимационно-прогностической деятельности как средство оценки профессиональной пригодности специалистов // Вестник ТГУ. Тамбов. 2001. Т. 6. Вып. 2. С. 254-261.

3. Арзамасцев A.A., Китаевская Т.Ю., Иванов М.А., Зенкова H.A., Хворов А.П. Компьютерная технология оптимального проектирования учебного процесса // Информатика и образование. 2001. № 4. С. 79-82.

4. Зенкова H.A. Технология оценки профессионального потенциала личности // Потенциал личности: комплексный подход: Материалы Всероссийской internet-конференции, 4-7 июня 2002 г. Тамбов: Изд-во ТГУ им. Г.Р. Державина, 2002. С. 177-180.

5. Зенкова Н.А Способность индивидов к моделированию предметной области как средство оценки их профессиональной пригодности // Вестник ТГУ. Тамбов, 2002. Т. 7. Вып. 1. VII Державинские чтения: Материалы научной конференции преподавателей и аспирантов. С. 68.

6. Арзамасцев A.A., Зенкова H.A. Компьютерные системы психологического тестирования нового поколения — на основе технологии искусственных нейронных сетей // Вестник ТГУ. Тамбов, 2003. Т. 8. Вып. 1. VIII Державинские чтения: Материалы научной конференции преподавателей и аспирантов. С. 190-192.

7. Арзамасцев A.A., Коваль H.A., Зенкова Н.А Способность индивидов к моделированию предметной области как средство оценки профессиональной пригодности специалистов // Компьютерные технологии в образовании (ComTech2001): Материалы Всероссийской научной internet-конференции. Тамбов: Изд-во ТГУ им. Г.Р. Державина, 2001. С. 9-10.

f 8. Арзамасцев A.A., Зенкова H.A. Моделирование степени готовности

абитуриентов к образовательной деятельности с помощью нейросетевой технологии // Компьютерное и математическое моделирование в естественных ! и технических науках, КММ-4: Материалы Четвертой Всероссийской научной

internet-конференции, апрель-май 2002 г. Тамбов: ТГУ, 2002. Вып. 16. С. 47.

9. Зенкова H.A., Коваль H.A., Китаевская Т.Ю. Компьютерная технология оценки уровня профессиональной подготовки абитуриентов вузов //

V Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и

экономических процессах: Материалы международной научно-практической конференции. Новочеркасск, 2000. Ч. 4. С. 7.

10. Арзамасцев A.A., Зенкова H.A. Нейросетевая технология психологического тестирования степени готовности абитуриентов к образовательной деятельности // Новые биокибернетические и телемедицинские технологии 21 века для диагностики заболеваний человека (НБИТТ-21). Материалы междисциплинарной конференции с международным участием. International interdisciplinary scientific conference «New Biocybemetics and Telemedical Technologies of the 21 Century for Disease Diagnostics and Patient Treatment» (NBATT-21). Петрозаводск, 2002. С. 37.

i 11. Зенкова H.A., Арзамасцев A.A., Китаевская Т.Ю. Использование

нейросетевой технологии для психологического тестирования степени | готовности абитуриентов к образовательной деятельности // Актуальные

проблемы информатики и информационных технологий: Материалы Российской (VI Тамбовской межвузовской) научно-практической конференции. Тамбов: Изд-во ТГУ им. Г.Р. Державина, 2002. С. 5-6.

12. Арзамасцев A.A., Зенкова H.A., Китаевская Т.Ю., Иванов М.А. Проектирование содержания обучения информатике в вузе // Вестник ТГУ. Тамбов, 2001. Т. 6. Вып. 3. С. 367-373.

13. Зенкова H.A., Арзамасцев A.A. Разработка системы оценок для определения профессионального уровня специалистов // Социально-психологические проблемы развития личности: Материалы Первой Всероссийской научной internet-конференции. Тамбов: ТГУ, 2001. С. 38-39.

14. Арзамасцев A.A., Зенкова H.A., Китаевская Т.Ю. Моделирование содержания обучения специалистов в вузе // Математические методы в технике и технологиях: Сборник трудов XV Международной научной конференции. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. Т. 9. С. 44-45.

15. Арзамасцев A.A., Зенкова H.A., Китаевская Т.Ю., Иванов М.А. Имитационное моделирование учебного процесса // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании: Сборник материалов международной научно-технической конференции. Пенза, 2001. Ч. II. С. 160-162.

16. Арзамасцев A.A., Зенкова H.A. Использование аппарата искусственных нейронных сетей для разработки систем психологического и профессио-

; нального тестирования // Математические методы и информационные

технологии в экономике, социологии и образовании: Сборник статей XI Международной научно-технической конференции. Пенза, 2003. С. 258-260.

Подписано в печать 28.05.2003 г. Объем 1,0 пл. Тираж 100 экз. Заказ 1173. Бесплатно.

1 Издательство Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина

1 392008, г.Тамбов, ул.Советская, 181а.

IP 11 9^6

Содержание диссертации автор научной статьи: кандидат психологических наук , Зенкова, Наталья Александровна, 2003 год

Введение.

ГЛАВА 1. Пснхолого-педагогические аспекты изучения готовности первокурсников к обучению в вузе.

1.1. Проблемы количественного подхода к определению уровня готовности первокурсников к обучению в вузе.

1.2. Существующие системы психологического и профессионального тестирования как основа разработки адаптивной системы тестирования.

1.3. Моделирование как способ решения проблем в психолого-педагогических системах.

Выводы по главе

ГЛАВА 2. Экспериментально-эмпирические данные как основа построения психологической модели готовности первокурсников к обучению в вузе.

2.1. Экспериментальное исследование уровня образования студентов вуза.

2.2. Способность к ситуационному моделированию как

IP обобщенная характеристика готовности первокурсников к познавательной деятельности.

2.3. Технология формирования оценок уровня готовности первокурсников к познавательной деятельности.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. Компьютерная технология создания психологической модели готовности первокурсников к обучению в вузе на основе аппарата искусственных нейронных сетей.

3.1. Возможности компьютерного нейросетевого моделирования и основные свойства искусственной нейронной сети.

3.2. Технология обучения искусственной нейронной сети на основе существующих систем психологического тестирования.

3.3. Использование метода нейросетевого моделирования для идентификации уровня готовности первокурсников к познавательной деятельности.

Выводы по главе 3.

Выводы по диссертации.

Введение диссертации по психологии, на тему "Психологическая модель готовности студентов первого курса к обучению в вузе"

Современное состояние высшей школы характеризуется значительной неоднородностью в уровне подготовки абитуриентов, вызванной психологическими, социальными, демографическими и иными изменениями, происходящими в обществе. Указанные явления накладывают негативный отпечаток на организацию и управление учебным процессом в вузах, порождая комплекс проблем, связанных с обеспечением качества образования. Ситуация в значительной степени обостряется в связи с желанием получить вузовскую квалификацию различными по составу социальными группами населения и быстрыми изменениями самого социума.

Существующая система оценок готовности абитуриентов к получению образования по выбранной специальности позволяет определять лишь имеющиеся у них знания, умения и навыки на момент поступления в вуз. В ней недостаточно оцениваются личностные компоненты индивида, такие как мотивация к овладению конкретной специальностью, его интеллектуальные и творческие способности, особенности памяти и др. Недостаточная изученность влияния комплекса указанных свойств индивида на его обучение в вузе затрудняет управление учебным процессом, не позволяет получать заданное стандартом качество образования. Само понятие «уровень готовности индивидов» (УГИ) к познавательной деятельности не является на сегодняшний день определенным и достаточно разработанным, не существует каких-либо данных о его структуре, содержании и возможностях объективной оценки.

Отсутствие научно-обоснованных методик определения УГИ, наличие при его идентификации большого числа психологических проблем не позволяют, в свою очередь, разрабатывать эффективные алгоритмы управления образованием в системе профессиональной подготовки специалистов.

Актуальность исследования. Таким образом, актуальность исследования объясняется, с одной стороны, необходимостью в оценке уровня готовности индивида к познавательной деятельности в системе высшего образования, а с другой - недостаточной изученностью этого понятия, его структуры и содержания и, как следствие, методик его тестирования.

Таким образом, проблема данного исследования определяется противоречием между необходимостью оперативного и объективного определения уровня готовности индивида к обучению в вузе и отсутствием эффективной психологической методики для диагностики данного фактора, а также определения его структуры и содержания.

Поиск эффективных путей разрешения указанной проблемы, ее недостаточная научная разработанность, теоретическая и практическая значимость определяют тему исследования: «Психологическая модель готовности студентов первого курса к обучению в вузе».

Состояние и степень разработанности проблемы исследования.

В отечественной психологии изучением проблем, связанных с профди-агностикой, профпригодностью и профотбором занимались и занимаются в настоящее время Бодров В.А., Борисова Е.М., Гуревич К.М., Дикая Л.Г., Забродин Ю.М., Заваляшина Д.Н., Зинченко В.П., Климов Е.А., Кулагин Б.В., Стрелков Ю.К. и др.

На необходимость учета в уровне готовности индивида (точнее в тесно примыкающих к нему понятиях профессиональной пригодности и профессиональной направленности) комплексного подхода, позволяющего включить в себя различные критерии для оценки личности, указывалось в работах Ананьева Б.Г., Банкова С.А., Борисовой Е.М., Воробьевой Т.А., Кузьминой Н.В., Марковой А.К., Платонова К.К., Платонова Ю.П., Соглаева В.В., Ступницкого С.Ф., Шадрикова В.Д. и др. Важным оказалось то, что в этих исследованиях рассматривался целостный комплекс профессионально важных качеств личности, их взаимосвязь в процессе конкретной профессиональной деятельности.

Проблемы профессионального становления, развития и активности личности тесно связываются между собой в работах Боровиковой С.А., Братиной В.Д., Донцова А.И., Дубровиной И.В., Ермолаевой Е.П., Коваль Н.А., Кучеренко Н.Б., Михайлова И.В., Поваренкова Ю.В., Пономаренко Е.Т., Пряжникова Н.С., Решетовой З.А., Самоукиной Н.В., Слободчикова В.И., Титма М.Х., Чернявской А.П. и др., где показана необходимость учета знаний, умений, мотивации к обучению, творческих способностей при профессиональном самоопределении и способов его реали&цишхологическом плане важными для автора явились взгляды Здра-вомыслова А.Г., Каверина С.Б., Кокурина И.Г., Косырева В.Н., Ольшанского Б.Б., Ядова В.А. и др. на ценностные ориентации, мотивацию, интересы, установки, определяющие процесс профессионального становления специалиста, работы зарубежных исследователей по мотивации (Врум В., Мас-лоу А., Роу Э., Херуберг Ф. и др.), по профориентации и профессиональному развитию (Аксельрод С., Гинзберг Э., Миллер Д., Сьюпер Д., Херм Д. и др.).

Очень значимыми для данного исследования явились подходы к оценке различных видов способностей отечественных ученых (Венгер J1.A., Лей-тес Н.С., Крутецкий А.В., Мерлин B.C., Рубинштейн С.Л., Теплов Б.М.), интеллекта (Богоявленская Д.Б., Веккер Л.М., Величковский Б.М., Крамарен-ко В.Ю., Талызина Н.Ф.,), а также зарубежных исследователей (Анастази А., Бине А., Векслер Д., Коган Н., Торндайк Р.Л., и др.), мотивационных аспектов деятельности (Асеев В.Г., Васильев И.А., Деркач А.А. и др.), рефлексивных аспектов профессионального становления и профессионального самоопределения (Алешина Н.А., Семенов И.Н., Степанов С.Ю., Репецкий Ю.А. и др.)

Некоторые исследователи особо подчеркивают роль моделирования как метода исследования различных психолого-педагогических проблем (Агранович Б.Л., Арзамасцев А.А., Вяткин А.К., Горбатова Р.Е., Герман 1

Э.И., Чучалин И.П., Ямпольский В.З., и др.).

В настоящее время в психологии существуют различные теории личности, описывающие личность как интегрированное целое и вместе с тем объясняющие различия между людьми (Адлер А., Айзенк Г., Бандура А., Кеттел Р., Маслоу А., Скиннер Б.Ф., Фрейд 3., Фромм Э., Юнг К.Г. и др.). Однако их практическое применение усложняется в связи с недостаточной разработанностью подходящего математического аппарата.

Когнитивные модели и модели переработки информации, «внутренние» модели предметной области, которые индивид использует в своей прогностической деятельности, в тех или иных формулировках можно встретить в работах многих отечественных и зарубежных ученых (Бандура А., Дружинин В.Н., Келли Дж., Леонтьев Д.А., Пастернак И.А., Солсо Р.Л. и др.). Однако необходимо отметить, что никто из авторов не предлагает использовать способность к моделированию предметной области индивидом в качестве показателя его профессиональной пригодности в данной предметной области.

Используемый в данной диссертации аппарат искусственных нейронных сетей в настоящее время является в достаточной степени развитым благодаря работам российских и зарубежных ученых (Блум Ф., Веденов А.А., Галушкин А.И., Горбань А.Н., Кохонен Т., Минский М., Мкртчян С.О., Пей-перт С., Россиев Д.А., Терехов С.А., Уоссермен Ф., Хофстедтер Л., Шеперд Г. и др.).

В целом, несмотря на разнообразие подходов и направлений к изучению готовности первокурсников к обучению в вузе, специальных исследований этого показателя, его структуры и содержания, не существует эффективных методик определения УГИ к познавательной деятельности.

Объект исследования: познавательная деятельность студента-первокурсника в условиях его адаптации к обучению в вузе.

Предмет исследования: психологическая модель готовности первокурсника к обучению в вузе.

Целью исследования является разработка модели готовности первокурсника к обучению в вузе.

Цель, объект и предмет исследования определяют следующий комплекс задам:

- проанализировать психолого-педагогические подходы к изучению уровня готовности индивида к познавательной деятельности;

- изучить и экспериментально исследовать способности индивидов к моделированию и прогнозу в заданной предметной области;

- выявить возможности аппарата искусственных нейронных сетей для моделирования уровня готовности индивида к познавательной деятельности;

- разработать технологию определения структуры и содержания УГИ;

- построить психологическую модель готовности индивида к обучению в вузе с помощью аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС);

- провести апробацию модели и сформулировать практические рекомендации по ее использованию для оценки уровня готовности первокурсников к познавательной деятельности.

Гипотеза исследования: психологическая модель готовности студентов первого курса к познавательной деятельности может быть построена на основе эмпирических данных, полученных в ходе тестирования представительных групп при их обработке с использованием аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС), обладающего адаптационными, аппроксимацион-ными и прогностическими свойствами.

Теоретико-методологической базой данного исследования явились: теоретические положения деятельностного подхода к исследованию личности (Рубинштейн C.J1., Леонтьев А.Н.), личностно-деятельностного подхода (Зимняя И.А., Леонтьев А.А), когнитивного (Келли Дж., Левин К. и др.), целостно-системного подхода (Ананьев Б.Г., Брушлинский А.В., Кузьмина Н.В., Анцыферова Л.И., Климов Е.А. и др.), а также достижения педагогической психологии (Гальперин П.Я., Давыдов В.В., Зинченко В.П., Фельдштейн Д.И. и др.), рефлексивной психологии (Степанов С.Ю. и др.).

На этапе формулирования определения уровня готовности индивида к познавательной деятельности значимым явилось изучение трудов, посвященных профессиональной пригодности и профессиональному становлению личности (Асмолов А.Г., Маркова А.К., Пряжников Н.С., Шадриков В.Д., Коваль Н.А., Борисова Е.М., Воробьева Т.А. и др.). При разработке психологической модели готовности студентов первого курса к обучению в вузе важными для автора явились работы по теории и применению аппарата искусственных нейронных сетей (Уоссермен Ф., Горбань А.Н., Терехов С.А., Россиев Д.А., Арзамасцев А.А. и др.).

Методы исследования. Теоретико-методологический анализ источников по проблеме исследования, опрос, тестирование, метод экспертных оценок, математико-статистические методы обработки результатов исследования - корреляционный и регрессионный анализ, имитационное моделирование.

Научная иовизиа исследования заключается в следующем:

- в диссертации уровень готовности студентов-первокурсников к познавательной деятельности рассматривается как комплексный, целостный и структурированный показатель;

- предложена психологическая модель на основе аппарата искусственных нейронных сетей, позволяющая проводить оценку готовности студентов-первокурсников к познавательной деятельности, анализировать структуру и содержание этого показателя;

- установлено, что способность индивида к моделированию предметной области может выступать в качестве важного компонента профессиональной пригодности в данной области.

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что разработаны научные основы определения структуры и содержания уровня готовности индивида к познавательной деятельности, базирующиеся на использовании экспериментальных методов тестирования и анализе результатов с применением аппарата искусственных нейронных сетей.

Практическая значимость исследования заключается в следующем:

- в диссертации разработаны методические рекомендации педагогическому коллективу вуза по организации учебного процесса с учетом фактического уровня готовности индивидов к познавательной деятельности (управление дополнительной и самостоятельной работой, регулирование соотношения аудиторных и самостоятельных занятий и т.д.);

- предложенная автором система психолого-педагогического тестирования на базе искусственных нейронных сетей может быть использована в вузовских профориентационных, социологических центрах и центрах занятости населения;

- разработанная в диссертации технология может быть полезна психологам, работающим в центрах профориентации и профотбора;

- в практику учебного процесса ТГУ им. Г.Р. Державина (Институт математики, физики и информатики) внедрен набор психолого-педагогических методик для изучения УГИ к познавательной деятельности;

- материалы диссертации составили содержание спецкурса «Математическое моделирование в психологии».

Достоверность полученных результатов обеспечивается теоретической обоснованностью методологических предпосылок исследования, представительностью выборок и воспроизводимостью экспериментальных данных, корректным применением статистических методов, а также использованием современных методов компьютерного моделирования.

Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты диссертационного исследования обсуждались на международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск, 2000), международной научной конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (Пен^а, 2001), международной конференции «Новые биокибернетические и телемедицинские технологии 21 века для диагностики заболеваний человека» (НБИТТ-21) (Петрозаводск, 2002); Российской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий» (Тамбов, 2002), Всероссийских научных internet-конференциях: «Компьютерные технологии в образовании» (ComTech2001) (Тамбов, 2001); «Социально-психологические проблемы развития личности» (Тамбов, 2001); «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках», (КММ-4) (Тамбов, 2002), «Потенциал личности: комплексный подход» (Тамбов, 2002); научных конференциях преподавателей и аспирантов ТГУ им. Г.Р. Державина «VI, VII, VIII Державинские чтения» (Тамбов, 2001-2003); материалы по результатам экспериментальных исследований размещены на internet-сайтах: http://www. psychology-online. net/docs/practicum. htm), http://www.psychologyonline.net/docs/papersl.htm; разработан и прочитан курс лекций для студентов-психологов «Математическое моделирование в психологии».

Предложенный подход к изучению УГИ с помощью аппарата искусственных нейронных сетей внедрен в учебный процесс в системах психологического тестирования.

Исследования по использованию аппарата искусственных нейронных сетей для разработки систем психологического тестирования, входящие в данную диссертацию, поддержаны Институтом «Открытое общество» (Фонд Сороса); Мегапроект «Развитие образования в России» (Высшее образование); Грант № ОААЮ8, 2002-2003.

Положения диссертации, выносимые на защиту:

- психологическая модель готовности студентов первого курса к познавательной деятельности может быть представлена с помощью аппарата искусственных нейронных сетей и позволяет определять структуру и содержание УГИ;

- способность студента к моделированию заданной предметной области является важным показателем его профессиональной пригодности;

- аппарат ИНС может быть использован для моделирования уровня готовности личности студентов к познавательной деятельности через адаптацию к эмпирическим данным.

Организация исследования. Исследование проводилось в несколько этапов. На первом этапе (2000-2001) изучалась и анализировалась литература по проблемам организации и повышения эффективности образовательного процесса, оценки профессиональной пригодности и возможности использования для решения психологических проблем аппарата искусственных нейронных сетей.

На втором этапе (2001-2002) осуществлялась разработка технологии определения структуры и содержания показателя уровня готовности индивида к познавательной деятельности, экспериментально исследовались способности студентов к моделированию предметной области, проводился отбор тестовых заданий и вопросов, позволяющих решить проблему оценки уровня готовности индивида к обучению.

На третьем этапе (2002-2003) осуществлялась разработка адаптивной компьютерной технологии психолого-педагогического тестирования для оценки уровня готовности студентов к познавательной деятельности на основе технологии искусственных нейронных сетей. Осуществлялось проектирование и настройка нейронной сети, выбор методов ее обучения, а также изучение возможностей нейросетевого моделирования для диагностики уровня готовности индивида к познавательной деятельности.

Опытно-экспериментальная база:

Институт математики, физики и информатики (физико-математический факультет) и Институт психологии и педагогики (психологический факультет), Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина. Всего в исследовании приняло участие 562 человека. Среди них: 537 студентов, 11 преподавателей, 14 аспирантов.

Структура диссертации определялась логикой исследования и поставленной задачей. Работа включает введение, три главы, заключение, список литературы, приложения.

Заключение диссертации научная статья по теме "Педагогическая психология"

Выводы но диссертации

В результате проведенного в диссертации теоретического анализа, экспериментальных исследований и компьютерного моделирования с использованием аппарата искусственных нейронных сетей разработаны научные основы идентификации уровня готовности индивидов к познавательной деятельности в системе профессиональной подготовки специалистов.

1. В результате проведенного психолого-педагогического анализа выявлено, что полного адекватного решения проблемы уровня готовности индивида к познавательной деятельности на уровне обобщенной теории еще не найдено, что не дает возможность определить структуру УГИ и степень значимости составляющих его отдельных компонентов, использовать в системах управления учебным процессом, учитывать некоторые специфические факторы, связанные с возрастными и социальными различиями, а также динамику их изменения. Указанные работы сосредоточены на выработке понятийной базы и определений и не имеют конструктивного начала, позволяющего проводить количественную оценку параметров, что не дает возможности их использовать в системах управления учебным процессом; большая часть из рассматриваемых понятий являются достаточно узкими и имеют определенную специфику (так, способности, интеллект, мотивация к овладению какой-либо профессией являются необходимыми компонентами в структуре УГИ, однако, их определения и оценки еще не достаточно для полной выработки УГИ); определения, имеющие комплексный характер, не вполне подходят для оценки УГИ в аудитории, состоящей из абитуриентов и студентов, так как с их помощью трудно учесть некоторые специфические факторы, связанные с возрастными и социальными различиями, а также динамику их изменения.

Существующие диагностические процедуры психологического исследования личности позволяют оценивать различные ее качества, такие как уровень интеллекта, знания и умения в рамках определенных предметов, профессиональную ориентацию, мотивацию к познавательной деятельности, свойства памяти и т.д., однако, они не позволяют ответить на вопрос о том, какому из этих важных компонентов отдать предпочтение или как использовать их комплексно. Несмотря на тот факт, что в приведенных работах предлагается использовать некую «внутреннюю» модель или «систему конструктов» (есть и другие формулировки) для оценки определенных свойств личности, необходимо отметить, что никто из авторов не предлагает использовать способность к моделированию предметной области индивидом в качестве важного компонента его профессиональной пригодности в данной ПО. По всей видимости, система оценок этой способности индивидов вполне может являться модулем в компьютерно-ориентированной технологии управления образовательным процессом с учетом УГИ к этой деятельности.

Рассмотренные психологические методики, а также их компьютерные версии имеют ряд недостатков в рамках проблемы управления обучением в вузе:

- как правило, тестируется только одно свойство, так что комплексный показатель (такой как УГИ) не может быть определен;

- существующие системы тестирования носят «жесткий» характер, обусловленный статистическими стационарными связями (корреляционными зависимостями), на которые они опираются; они не допускают настройку на «группу индивидов», на специальность и т.д.;

- обычно решаются проблемы зачисления абитуриента-в университет, перевода студента на следующий курс и т.д., а не управления учебным процессом в зависимости от контингента обучаемых.

Для преодоления указанных недостатков тестирующая система должна обладать следующими возможностями: не использовать трудоемкую традиционную процедуру по выявлению корреляции и значимости факторов; использовать результаты тестирования каждого следующего респондента для совершенствования своей структуры и учета данного контингента обучаемых; осуществлять автоматическую подстройку коэффициентов для учета динамики изменений УГИ различных групп; адаптироваться к изменившимся условиям в процессе ее эксплуатации.

Существующие в настоящее время в психологии различные теории личности предназначены для выявления личностных характеристик, способов их взаимодействия, объяснения того, каким образом эти характеристики развиваются во времени, кроме того, они позволяют прогнозировать появление новых взаимосвязей. Однако их практическое применение усложняется в связи с недостаточной разработанностью подходящего математического аппарата.

2. Разработана технология оценки уровня готовности индивидов к познавательной деятельности в системе профессиональной подготовки специалистов в вузе.

Анализ времен изучения различных курсов студентами Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина за значительный период времени позволяет сделать вывод о существенной неоднородности контингента студентов и абитуриентов, необходимости учета такой неоднородности при управлении образовательной деятельностью на основе планирования индивидуальной, самостоятельной и аудиторной работы из расчета уровня готовности индивидов к познавательной деятельности.

Способность индивидов к моделированию предметной области (ап-проксимационно-прогностические способности) могут выступать в качестве удобного для расчета показателя, позволяющего определить предрасположенность к обучению в предметной области и участвовать в расчете УГИ.

Удобным математическим аппаратом для реализации технологии построения психологической модели для выявления структуры и содержания УГИ, а также расчета его значений в конкретных ситуациях может выступать аппарат ИНС. Указанная технология включает в себя этапы построения первинной модели профессиональных качеств индивида на основе аппарата искусственных нейронных сетей; коррекции первичной модели за счет введения дополнительных заданий и модификации структуры ИНС; определения структуры и содержания УГИ на основе модифицированной модели.

Разработаны блок-схемы реализации технологии построения психологической модели для определения структуры и содержания уровня готовности индивидов к познавательной деятельности.

3. На примере анализа результатов тестирования студентов-первокурсников ИМФИ ТГУ им. Г.Р. Державина с использованием аппарата искусственных нейронных сетей показана структура и содержание уровня готовности индивидов к познавательной деятельности.

Показана принципиальная возможность использования аппарата искусственных нейронных сетей в решении психолого-педагогических проблем высшей школы.

Осуществлено формирование первичной и модифицированной ИНС-моделей, адекватность работы которых проверена на основе экспериментальных данных, полученных при помощи существующих систем психолого-педагогического тестирования и анкетирования представительных групп респондентов.

На основе адекватной ИНС-модели индивидов, обучающихся по физико-математическим и информационным специальностям вуза получены оценки значимости отдельных качеств и групп качеств в структуре УГИ; показано, что наиболее значимыми в формировании данного показателя являются - уровень мотивации, готовности и желания для обучения по заданной специальности и склонность индивида к умственным видам деятельности.

Разработанная психологическая модель позволяет проводить расчет УГИ при ответах респондентов на вторичную систему заданий.

Список литературы диссертации автор научной работы: кандидат психологических наук , Зенкова, Наталья Александровна, Тамбов

1. Агафонова И.Н., Колеченко А.К. и др. Методика изучения интеллекта. Ч. 1. СПб., 1991.

2. Абаев Н.А. Архаичные формы религиозной теории и практики // Буддизм и средневековая культура народов Центральной Азии Новосибирск, 1980. 177 с.

3. Агранович Б.Л. Системное проектирование процесса и структуризация целей обучения по учебному процессу // Кибернетика и вуз. Томск, 1983.

4. Айзенк Г.Ю. Интеллект новый взгляд // Вопросы психологии. 1995. № 1 С. 11-13.

5. Анастази А. Психологическое тестирование. Кн.1, 2. М.: Педагогика, 1982.

6. Аношкин А.П. Основы моделирования в образовании. Омск: Изд-во Ом-ГПУ, 1998. 144 с.

7. Аношкин А.П. Педагогическое проектирование систем и технологий обучения: Учеб. пособие / А.П. Аношкин. Омск, 1997.

8. Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А. Моделирование в психологии на основе искусственных нейронных сетей. Тамбов: ИМФИ ТГУ им. Г.Р. Державина, 2003. 106 с.

9. Ю.Арзамасцев А. А., Зенкова Н.А. Способность индивидов к аппроксимационно-прогностической деятельности как средство оценки профессиональной пригодности специалистов // Вестник ТГУ. Сер. Естеств. и технич. науки. 2001. Т.6. Вып.2. С. 254-261.

10. Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А., Китаевская Т.Ю., Иванов М.А. Проектирование содержания обучения информатике в вузе // Вестн. ТГУ. Сер. Ес-теств. и технич. науки. 2001. Т. 6. Вып.З. С. 367 — 373.

11. Арзамасцев А.А., Китаевская Т.Ю. Повышение эффективности учебного процесса в ВУЗе: экспериментальное исследование и имитационное моделирование // Вестн. Тамбов, ун-та. Сер. Естеств. и технич. науки. Тамбов, 2000. Т.5. Вып.1. С. 134-141.

12. Арзамасцев А.А., Китаевская Т.Ю., Азаров И.В. Универсальный генератор случайных чисел для имитационного моделирования // Вестн. Тамбов, унта. Сер. Естеств. и технич. науки. Тамбов, 2000. Т.5. Вып.1. С. 131-133.

13. Арзамасцев А.А., Китаевская Т.Ю., Иванов М.А., Зенкова Н.А., Хворов А.П. Компьютерная технология оптимального проектирования учебного процесса // Информатика и образование. 2001. №4. С. 79-82.

14. Аринкин Е.А. Проектирование содержания обучения на основе диагностирования уровней усвоения знаний в условиях компьютеризации учебного процесса: Дис. . канд. пед. наук. М., 1994.

15. Артемьева Е.Ю., Вяткин Ю.Г. Психосемантические методы описания профессии // Вопросы психологии. 1986. №3. С. 127-133.

16. Асмолов А.Г., Ягодин Г.А. Образование как расширение возможностей развития личности (от диагностики отбора к диагностике развития) // Вопр. психологии. 1992. №1/2. С. 6-13.

17. Берулаева Г.А. Психодиагностика умственного развития учащихся. Новосибирск: Изд-во НГПИ, 1990.

18. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1974.

19. Бешенков С.А., Матвеева Н.В., Лыскова В.Ю., Ракитина Е.А. Формализация и моделирование // Информатика и образование. 1999. №№ 5-7.

20. Блум Ф., Лейзерсон А., Хофстедтер Л. Мозг, разум и поведение. М.: Мир, 1988.31 .Богоявленская Д.Б. О предмете и методе исследования творческих способностей // Психологический журнал. 1995. Т. 16. № 5. С. 49-58.

21. Борисова Е.М. Профессиональное самоопределение: личностный аспект. Автореф. дис. . д-ра псих. наук. М., 1995.

22. Борисова Е.М. Основы психодиагностики // Вопр. психологии. 1998. №5 С. 126-130.

23. Борисова Е.М., Логинов Т.Г. Индивидуальность и профессия. М., Знания, 1991.78 с.

24. Брушлинский А.В. Проблемы психологии субъекта. М., 1994.

25. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.

26. Вартовский М. Модели. Репрезентация и научное понимание. М., 1988.

27. Веденов А.А. Моделирование элементов мышления. М.: Наука, 1988.

28. Веккер Л.М. Психические процессы. Мышление и интеллект. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1976. Т. 2.

29. Величковский Б.М. Функциональная организация познавательных процессов. Дис. . д-ра психол. наук. М.: Моск. ун-т. 1987.

30. Величковский Б.М., Капица М.С. Психологические проблемы изучения интеллекта // Интеллектуальные процессы и их моделирование. М.: Наука. 1987. С. 120-141.

31. Венгер Л.А. Педагогика способностей. М., 1973.

32. Власов В.П., Карпов В.И. Формализованный подход определения оптимального содержания учебных дисциплин // Методы построения систем подготовки пользователей ЭЦВМ. Киев, 1974.

33. Воробьева Т.А. Профессиональная пригодность как центральная проблема профессиональной подготовки специалиста // Проблемы отбора и профессиональной подготовки специалистов в вузах / Под ред. Н. В. Кузьминой. Л., 1970. С. 3-17.

34. Вяткин А.К. Модели профиля специалистов и их применение в задачах управления кадрами. Автореф. дис. . канд. техн. наук. М., 1980.

35. Галушкин А.И. Синтез многослойных схем распознавания образов. Москва: Энергия, 1974.

36. Герман Э.И. Разработка моделей и алгоритмов многоцелевой оптимизации планов учебного процесса. Дис. . канд. техн. наук. Томск, 1975.

37. Герман Э.И., Малышенко А. М., Чудинов В. Н., Ямпольский В.З. Многоцелевое перспективное планирование учебного процесса вуза // Кибернетика и вуз. Томск, 1971.

38. Гилфорд Дж. Структурная модель интеллекта // Психология мышления. М.: Прогресс. 1965. 532 с.

39. Гилфорд Дж. Три стороны интеллекта // Психология мышления. М.: Прогресс. 1969.

40. Гинис J1.A. Исследование и моделирование процессов принятия решений в системе обучения. Дис. . канд. пед. наук. Таганрог, 1998.

41. Голицин Н.Н. Исторические этюды Древней Греции. Пифагор // Москвитянин. 1855. №19-20. Кн. 1-2.

42. Голубева Э.А. Дифференциальный подход к способностям и склонностям // Психол. журн. 1989. Т. 10. №4. С. 75-86.

43. Голубева Э.А. Комплексное исследование способностей (к 90-летию Б.М. Теплова)//Вопросы психологии. 1986. №5. С. 18-30.

44. Голубева Э.А. Способность и индивидуальность. М., 1993.

45. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. Москва: СП "Параграф", 1990.

46. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.

47. Горбатова Р.Е. Системный анализ деятельности специалиста и моделирование задач подготовки инженерных кадров. Дис. . канд. техн. наук. Томск, 1981.

48. Горбачев В.Ф. О комплексном обеспечении учебного процесса // Специалист. 1996. №2.

49. Горбачев В.Ф. Система управления процессом обучения // Специалист. 1996. №6.

50. Горюнова Н.Б., Дружинин В.Н. Операциональные дескрипторы ресурсной модели общего интеллекта // Психол. журн. 2000. Т. 21. №4. С. 57-64.

51. Грачев А.А. Неестественный отбор // Псих. газ. 1998. №11. С. 13-14.

52. Гуревич К.М. Тесты интеллекта в психологии // Вопросы психологии. 1980. №2. С. 53-64.

53. Гуревич К.М. Психологическая диагностика и проблема индивидуальных различий // Психол. журнал, 1998. Т. 19, №3, С. 84-89.

54. Гусев И.Т., Мухин Э.В., Сорокин А. С., Сумароков JI.H. Методика разработки учебного плана // Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса. 1972.

55. Готсдинер A.JI. К проблеме многосторонних способностей // Вопросы психологии. 1991. №4. С.82-88.

56. Дандамаев М.А. Вавилонские писцы. М.: Наука, 1983. 245 с.

57. Дружинин В.Н. Психодиагностика общих способностей. М.: Академия. 1996.

58. Дружинин В.Н. Психология общих способностей. М.: Лантерна вита. 1995.

59. Дружинин В.Н. Психология интеллекта // Педагогика. 1998. №2. С. 32-37.

60. Дружинин В.Н. Структура и логика психологического исследования. М., 1994. 163 с.

61. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология: Уч. пособие. Питер. 2000.

62. Дружинин В.Н., Ушаков Д.В. Когнитивная психология. СПб.: ПЕР СЭ. 2002. 480 с.

63. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978.

64. Елисеев О.П. Конструктивная типология и психодиагностика личности. Псков, 1994.

65. Зенкова Н.А. Технология оценки профессионального потенциала личности // Потенциал личности: комплексный подход. Материалы Всероссийской internet-конференции. 4-7 июня 2002 г. Тамбов: Изд-во ТГУ им. Г.Р. Державина, 2002. С. 177-180.

66. Иванова Е.М. Технология психологической оценки профессионала // Вопр. психологии. 1991. №4 С. 35-42.

67. Информационное проектирование учебного процесса: Теория и практика анализа и синтеза пед. макросистем НИТО // Учеб. пособие / С. М. Каль-нин, И. А. Румянцев, В. П. Соломин, С. А. Степанов; Под. ред. проф. В. П. Соломина. СПб., 1997.

68. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. Вильяме. 2001. 287 с.

69. Кальнин С.М. Методика информационного проектирования учебного процесса: Дис. канд. пед. наук. СПб., 1997.

70. Карпов Ю.В., Талызина Н.Ф. Критерии интеллектуального развития детей // Вопросы психологии. 1985. №2. С. 52-59.

71. Китаевская Т.Ю. Построение дифференцированного содержания обученияIинформатике в вузе с использованием компьютерно-ориентированных технологий. Автореф. дис. . канд. пед. наук /ИОСО РАО. М., 2000, 18 с.

72. Китаевская Т.Ю., Арзамасцев А.А. Анализ начального уровня подготовки абитуриентов физико-математического факультета ТГУ за 1996-1999 годы // Вестн. Тамбов, ун-та. Сер. Естеств. и технич. науки. Тамбов, 2000. Т.5. Вып.1. С. 124-130.

73. Климов Е.А. Образ мира в разнотипных профессиях. М., 1995.

74. Климов Е.А. Психология профессионала. Москва-Воронеж. 1996.

75. Климов Е.А. О феномене профессиональной относительности образа мира //Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. психология. 1995. №1. С. 8-18.

76. Коваль Н.А. Духовность в системе профессионального становления личности специалиста. Дис. . д-ра психол. наук. Тамбов, 1997.

77. Конвей Р.В., Максвелл В J1. Теория расписаний. М.: Наука, 1975.

78. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М., 1970.

79. Кохонен Т. Ассоциативная память. Москва: Мир, 1980.

80. Крамаренко В.Ю. Интеллект и уровни его развития. Канд. диссертация. М.: Моск. ун-т, 1983.

81. Крутецкий В.А. Психология математических способностей. М.: Просвещение, 1968.

82. Кузьмина Н.В. Проблемы профессиональной подготовки специалистов в вузах // Проблемы отбора и профессиональной подготовки специалистов в вузах / Под ред. Н. В. Кузьминой. Л., 1970. С. 47 61.

83. Кузьмина Н.В. Внедрение достижений педагогической теории в практику как научная проблема // Формирование основ профессионального мастерства в высшей школе. М., 1973.

84. Кулагин Б.В., Сергеев С.Т. Типологический подход к исследованию проблемы профотбора//Психол. журнал, 1989. Т. 10, №1. С. 62-70.

85. Левитас Д.Г. Теоретические основы моделирования образовательных технологий в условиях последипломного образования педагогов. Автореф. дис. . д-ра пед. наук. СПб., 1998.

86. Лейтес Н.С. Умственные способности и возраст. М.: Педагогика, 1971.

87. Леонтьев Д.А., Шелобанова Е.В. Профессиональное самоопределение как построение образов возможного будущего // Вопр. психол. 2001. №1. С. 57-65.

88. Леонтьев Л.П., Гохман О.Г. Проблемы управления учебным процессом (математические модели). Рига: Зинатне, 1984.

89. Логвинов И.И. Имитационное моделирование учебных программ. М., 1980.

90. Лучшие психологические тесты для профотбора и профориентации. Описание и руководство по использованию / Под ред. А.Ф. Кудряшова, Петрозаводск, 1992. 318 с.

91. Майоров А.Н. Теория и практика создания тестов для системы образования. М., 2000. 352 с.

92. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.

93. Маригодов В.К., Слободянюк А.А Динамические модели формирования творческой личности будущих бакалавров и магистров // Специалист. 1993. №9.

94. Маригодов В.К., Слободянюк А.А Комплексная матрица-план организации учебного процесса // Специалист. 1994. №1.

95. Маригодов В.К., Слободянюк А.А Комплексные учебные программы как основа новой технологии обучения будущих специалистов // Специалист. 1993. № 11-12.

96. Маригодов В.К., Слободянюк А.А Концепция «5Э» и новые отрасли педагогики // Специалист. 1996. №7.

97. Маригодов В.К., Слободянюк А.А Оптимизация педагогического «парка» методом вепольного анализа // Специалист. 1993. №4.

98. Маригодов В.К., Слободянюк А.А Оптимизация учебного процесса комплексным использованием средств обучения // Специалист. 1993. №3.

99. Маригодов В.К., Слободянюк А.А Программное решение задач эрго-номико-эвристической педагогики // Специалист. 1997. №3.

100. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Дидактические основы применения методов эвристики в учебном процессе // Специалист. 1996. №5.

101. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Массив педагогической информации для игрового проектирования // Специалист. 1998. №3.

102. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Массивы информации и педагогика // Специалист. 1995. №6.

103. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Метод контрольных вопросов в педагогике // Специалист. 1994. №7.

104. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Образовательная система как технологический комплекс- шаг в XXI век // Специалист. 1998. №7.

105. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Реализация модулей педагогического «парка» в учебном процессе // Специалист. №2.

106. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Системный подход к комплексной подготовке инженеров// Специалист. 1992. №7-9.

107. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Теория массового обслуживания и проблемы педагогики//Специалист. 1997. №4.

108. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Функционально-содержательный принцип активизации познавательной деятельности будущих специалистов // Специалист. 1992. №10-12.

109. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Экономическая стратегия современного производства на основе кооперативных игр при комплексной подготовке специалистов // Специалист. 1992. № 4-6.

110. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Экономические методы управления стратегий современного производства в вузовской педагогике // Сб. науч. тр. «Деловые игры и методы активного обучения». 4.2. Челябинск: Изд-во ЧГТУ, 1992.

111. Маригодов В.К., Слободянюк А.А. Эргономическая педагогика и новые технологии обучения // Специалист. 1996 №3.

112. Маригодов В.К., Слободянюк А.А., Барски Т. Формирование устойчиво-долговременной памяти обучаемых // Специалист. 1998. №1.

113. Маригодов В.К., Слободянюк А.А., Ежи Т. Стамировски. Педагогическая и дидактическая технологии как научные методы в развитии новыхIотраслей педагогики // Специалист. 1998. №8.

114. Маркова А.К. Психология профессионализма. М., 1996. 308 с.

115. Мерлин B.C. Структура личности: характер, способности, самосознание: Учебное пособие. Пермь: Изд. Перм. пед. ин-та, 1990.

116. Методические основы профессионального отбора. Рига, 1968. 77 с.

117. Мизинцев В.И. Применение моделей и методов моделирования в дидактике. М.: Высшая школа, 1977.

118. Минский М., Пейперт С. Персептроны. Москва: Мир, 1971.

119. Миронова В.А. Разработка моделей и алгоритмов автоматизированного решения задач планирования (на примере планирования учебного процесса в АСУ ВУЗ). Автореф. дис. . канд. техн. наук. М., 1978.

120. Михайлов И.В. Опыт активизации профессионального самоопределения старшеклассников. Автореф. дис. . канд. псих. наук. М., 1975.

121. Михеев В.И. Методика получения и обработки экспериментальных данных в психолого-педагогических исследованиях. М., 1986.

122. Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике. М.: высшая школа, 1987. 200 с.

123. Мкртчян С.О. Нейроны и нейронные сети. Москва: Энергия, 1971.

124. Молчанов А.А. Математическое моделирование и проектирование в сложных системах. Киев, Высшая школа, 1988. 359 с.

125. Нетушил А.В., Никитин А.В. Алгоритмы оптимизации учебных программ // Применение математических методов и вычислительной техники в управлении высшим учебным заведением. Вып. 2. М., 1971.

126. Никичкин Б.В. Алгоритмы и инструментальные средства управления процессом обучения, основанные на нечетких сетях Петри: Автореф. дис. . канд. техн. наук. Рязань, 1995.

127. Новак 3: Вопросы изучения и диагностики развития вербальной способности учащихся // Вопросы психологии. 1983. №3. С. 46-50.

128. Общая психодиагностика / Под ред. Бодалева А.А., Столина В.В. М.: изд-во Моск. ун-та, 1987.

129. Овчинников А.А., Путинский B.C. Применение метода логических диаграмм в планировании и организации учебного процесса // Известия АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1964. №3.

130. Овчинников А.А., Пугинский B.C., Петров Г.Ф. Сетевые методы планирования и организации учебного процесса. М., 1972.

131. Околелов О.П. Современные технологии обучения в вузе: сущность, принципы проектирования, тенденции развития // Высшее образование в России. 1994. №2. С. 45-50.

132. Оптимизация: модели, методы, решения: Сб. науч. трудов, Новосибирск: ВО Наука, 1992.

133. Пак Л.В. Разработка моделей и алгоритмов оптимизации и автоматизации процесса планирования учебной работы вуза. Дис. . канд. техн. наук. Томск, 1981.

134. Пастернак Н.А. Внутренний план действия как показатель общего развития личности // Вопросы психологии. 2000. № 1. С. 82-91.

135. Пастернак Н.А. Способность действовать «в уме» как механизм произвольной регуляции поведения личности: Дис. . канд. психол. наук. М., 2001.175 с.

136. Пастущак Т.Н. Оптимизация автоматизированных систем управления обучающими структурами методами имитационного моделирования: Ав-тореф. дис. . канд. техн. наук. СПб, 1998.

137. Педагогика и психология высшей школы. Ростов-на-Дону, 1998.

138. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. М., Наука, 1975.

139. Пиаже Ж. Психология интеллекта // Избранные психологические труды. М.: Просвещение, 1969.

140. Писаренко В.Г. Имитационное моделирование процессов обучения и памяти с использованием кусочно-аналитической аппроксимации экспериментальных закономерностей обучения лексическому материалу: Препринт/В.Г. Писаренко-Благовещенск, 1990.

141. Платон. Сочинения. В 3-х т. М.: Мысль, 1971. Т.З.

142. Платонов К.К. Проблема способностей. М., 1972.

143. Пономарев Я.А. Способности и склонности. Комплексные исследования. М., 1989.

144. Пономарев Я.А., Пастернак Н.А. Влияние способности действовать в «уме» на данные психологического тестирования // Психологический журнал, 1995. Т. 16. № 6. С. 43-54.

145. Пономаренко Е.Т. Профессиональное образование: опыт, противоречия, тенденции. М., 1995.

146. Попов В.Б. Оптимальное проектирование технологии образовательного процесса в условиях компьютеризации и дифференциации обучения: Дис. . ккнд. техн. наук. Воронеж, 1994.

147. Попов В.В. Новые информационные технологии в образовании. Методическое пособие. Вып.1. М., 1990.

148. Попов Н.С., Бодров В.И. К методологии структурного анализа больших систем // Теоретические основы химической технологии, Т. 20, №1. М: Наука. 1986. С. 75-82.

149. Пряжников Н.С. Методы активизации профессионального и личностного самоопределения. Комплект из четырех методических пособий. Москва-Воронеж, 1997.

150. Психология: Биографический библиографический словарь / Пер. с англ.- СПб.: Евразия, 1999. 832 с.

151. Психология исследования проблемы формирования личности профессионала / Под. ред. Бодрова В.А. М., 1991.

152. Психология профессиональной подготовки / Под ред. Г.С. Никифорова. СПб., 1993.

153. Рабочая книга практического психолога: Технология эффективной профессиональной деятельности. М., 1996. 400 с.

154. Ратанова Т.А., Шляхта Н.Ф. Психодиагностические методы изучения личности. М. 1998. 264 с.

155. Решетова З.А. Психологические основы профессионального обучения. М., 1995.

156. Рубинштейн СЛ. основы общей психологии. Соч. в 2 тт. М., 1989.

157. Саркисов А. Новые подходы к организации высшей школы. // Высшее образование в России. 1997. №3. С. 11-18.

158. Сафронова Т.М. Технологический подход к проектированию учебного процесса, ориентированного на математическое развитие учащихся: Дис. . канд. пед. наук. М., 1999.

159. Силантьева H.J1. Методика изучения направленности личности // Методики социально-психологической диагностики личности и группы. М., 1990. С. 29-36.

160. Силич В.А. Декомпозиционные алгоритмы построения моделей сложных систем. Томск: ТГУ, 1978. 135 с.

161. Смирнов С.Д. Педагогика и психология высшего образования: от деятельности к личности. М., 1995.

162. Смирнов С.Д. Технологии в образовании // Высшая школа. 1999. №1.

163. Снижко Е.А. Методика применения экспертных систем для корректировки процесса обучения и оценки эффективности ППС. Автореф. дис. . канд. пед. наук. СПб, 1997.

164. Солсо P.J1. Когнитивная психология. М.: Тривола, 1996. 600 с.

165. Сохор А.И. Логическая структура учебного материала. Вопросы дидактического анализа. М., 1974.

166. Сохор А.И. Об анализе внутренних связей учебного материала // Новые исследования в педагогических науках. 1965. Вып. IV.

167. Степанова Е.И. (Ред.) Структура интеллекта взрослых. М.: НИИ ООВ. 1979.

168. Степанова Е.И., Грановская Л.Н. Микровозрастной подход к исследованию интеллекта взрослых // Психологический журнал. 1980. Т. 1 № 5. С. 54-65.

169. Стрелков Ю.К. Инженерная и профессиональная психология. М., 2001.

170. Суворов В.В. Интеллект аксиома психической реальности // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14 Психология 1999. № 3.

171. Суворов В.В. Интеллект и интеллектуальные орудия // Вестн. Моск. ун-та. Серия 7. Философия. 2000. № 2 С. 67-82.

172. Сулима И. Принцип организации образовательного процесса (герменевтический опыт) // Alma Mater. 1999. № 1. С. 12-17.

173. Талызина Н.Ф., Карпов Ю.В. Педагогическая психология: психодиагностика интеллекта. М.: Изд-во Моск. ун-та. 1987.

174. Талызина Н.Ф. Новые подходы к психодиагностике интеллекта // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. Психология. 1998. №2. с. 8-13.

175. Теплов Б.М. Избранные труды: В 2 т. М., 1985.I

176. Теплов Б.М. Проблемы индивидуальных различий. М., 1961.

177. Тропин В.Ф. Лобашев В.Д. Об оптимизации параметров учебного процесса//Специалист. 1998. №1.

178. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М., 1995.

179. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Москва: Мир, 1992.

180. Ханина И.Б. К вопросу о профессиональной составляющей в структуре образа мира // Вестник МГУ. Сер. 14 «Психология». 1990. №3. С. 42-50.

181. Хеннер Е.К., Шестаков А.П. Курс «Математическое моделирование» // Информатика и образование. 1996. № 4. С. 17- 23.

182. Холкин А.К. Сетевые модели в учебном процессе // Специалист. 1994. №5-6.

183. Холодная М.А. Когнитивные стили и интеллектуальные способности // Психологический журнал. 1992 Т. 13. № 3. С. 84-93.

184. Холодная М.А. Психологический статус когнитивных стилей: предпочтения или «другие» способности? // Психологический журнал. 1996 Т. 17. № 1. С. 61-69.

185. Холодная М.А. Психология интеллекта: парадоксы исследования. Томск: Изд-во Том. ун-та. М.: Изд-во "Барс", 1997. 392 с.

186. Холодная М.А. Структурный подход в психологическом исследовании мышления // Проблемы философии: основные принципы построения научных теорий. Вып. 77. Киев: Выща шк. 1988. С. 94-102.

187. Холодная М.А., Кочарян А.С. Когнитивный стиль: когнитивное пространство индивидуального интеллекта // Психологические проблемы индивидуальности. Вып. 11. Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та. 1985. С. 157-162.

188. Холодная М.А. Структурная организация индивидуального интеллекта. Дис. . докт. психол. наук. М.: Моск. ун-т, 1990 а

189. Хьелл Л., Зиглер Д. Теории личности. СПб: Изд-во «Питер», 1999. 608 с.

190. Чернявская А.П. Психологическое консультирование по профессиональной ориентации. М., 2001, 96 с.

191. Чистякова С.Н. Профессиональное самоопределение и профессиональная карьера молодежи / Профессиональное самоопределение и профессиональная карьера молодежи (под ред. Чистяковой С.Н., Журкиной А.Я.) М., 1993, с. 3-10.

192. Чудновский В.Э. Актуальные проблемы психологии способностей // Вопр. психологии. 1986. №3. С. 78-89.

193. Чучалин И.П., Агранович Б.Л., Силич В.А., Кабанов В.И. Дерево целей и его применение в проектировании автоматизированной системы управления вузом // Проблемы создания АСУ ВУЗ. Томск, 1978.

194. Чучалин И.П., Ямпольский В.З. и др. Модели управления учебным процессом ВУЗа. Томск: Изд-во Томского ун-та, 1992.

195. Шадриков В.Д. (Ред.). Диагностика способностей и личностных черт учащихся в учебной деятельности. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1989.

196. Шадриков В.Д. Деятельность и способности. М.: Изд. корпорация "Логос", 1994. 320 с.

197. Шадриков В.Д. Психология деятельности и способности человека. М., 1996.

198. Шакис В.И. Вопросы применения оргграфов для автоматизации календарного планирования (на примере втузов). Автореф. дис. .канд. техн. наук. Каунас, 1975.

199. Шевандрин Н.И. Психодиагностика, коррекция и развитие личности. М.: Гуманит. Изд. Центр ВЛАДОС, 1999. 512 с.

200. Шеперд Г. Нейробиология. Т. 1-2, Москва: Мир, 1987.

201. Шестаков Ю.Г. Имитационное моделирование при подготовке геологов // Высшее образование в России, 1992. №3.

202. Шнейдер Л.Б. Профессиональная идентичность: структура, генезис и условия становления. Автореф. дис. . д-ра психол. наук. Москва, 2001.

203. Штейнберг В.Э. Самоучитель по технологии проектирования образовательных систем и процессов // Школьные технологии. №4. 1998. С. 102121.

204. Шюре Э. Великие посвященные. Пер. с фр. Калуга: Лотос, 1914.- 419 с.

205. Эндрю А. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1985. 264 с.

206. Юрасов В.Г. Синтез развивающихся компьютерных систем вуза на основе прогностических моделей / Под ред. Я.Е. Львовича Воронеж: Изд-во

207. Воронеж, гос. техн. ун-та, 1999. (Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах: Серия / Воронеж, гос. техн. ун-т; Кн. 7).

208. Ямпольский В.З. Модели оптимизации управления высшим учебным заведением. Дис. . докт. техн. наук. Томск, 1973.

209. Ясвин В.А. Образовательная среда. От моделирования к проектированию. М., 1997.

210. Bohman S. What is Intelligence? Stockholm: Almqist & Wiksell Intern 1980.

211. Brody В.В., Brody N. Intelligence: Nature, determinants and consequences. N.Y.: Acad. Press. 1976.

212. Caudill M. Neural Networks Primer. San Francisco, CA: Miller Freeman Publications, 1989.

213. Charalambous C. Conjugate gradient algorithm for efficient training of artificial neural networks, IEEE Proceedings, vol. 139, no. 3, pp. 301-310, 1992.

214. Denis Lawton Social Change, Educational Theory and Curriculum Planning. London: Hodder and Stoughton, 1973.

215. DuBois P.H. A History of Psychological Testing. Boston, Allyn and Bacon Inc., 1970. 152 p. cit.

216. Eysenk H.J. (Ed.). A model for Intelligence. Berlin: Springer. 1982.

217. Hagan M.T., Demuth H.B. Neural Networks for Control, Proceedings of the 1999 American Control Conference, San Diego, С A, 1999, pp. 1642-1656.

218. Hagan M.T., De Jesus O., Schultz R., Training Recurrent Networks for Filtering and Control, Chapter 12 in Recurrent Neural Networks: Design and Applications, L. Medsker and L.C. Jain, Eds., CRC Press, 1999, pp. 311-340.

219. Hagan M. Т., Menhaj M., Training feedforward networks with the Marquardt algorithm, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 5, no. 6, pp. 989-993, 1994.

220. Hagan M. Т., Demuth H. В., Beale M. H., Neural Network Design, Boston, MA: PWS Publishing, 1996.

221. Hunt E. Intelligence as an information processing concept. Brit. J. of Psychology. 1980. V. 71. P. 449-474.

222. Hunt K.J., Sbarbaro D., Zbikowski R., Gawthrop PJ., Neural Networks for Control System A Survey, Automatica, Vol. 28, 1992, pp. 1083-1112.

223. Gardner H.E. Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences. Basic Books, 1983.

224. Junius L. Meriam. Normal School Education and Efficiency in Teaching (Columbia University Teachers College, Contributions to Education Series No. 1), 1992.

225. Kelly G. The psychology of personal constructs (Vols. 1 and 2). New York: Norton. 1955.

226. Kevorkian А.К. Structurial Aspects of Large Dynamic Systems.-Proc. of 6th World Congress. IFAC. Boston/Cambridge, USA, 1975.

227. Klaus Hufner, et al. Efficiency in Higher Education : An Annotated Bibliography (Okonomische Theorie Der Hochschule, Band 2), 1988.

228. Kohonen T. Self-Organization and Associative Memory, 2nd Edition, Berlin: Springer-Verlag, 1987.

229. Kohonen T. Self-Organizing Maps, Second Edition, Berlin: Springer-Verlag, 1997.

230. Lendaris G. G. Structural Modeling-A Tuporial Guide. IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., 1980, v. SMC-10, №12, P. 807.

231. Maslow A.H. Motivation and personality. N.Y., 1954. 372 p.

232. Raymond E. Callahan. Education and the Cult of Efficiency, 1964.

233. Roe A. The Psychology of Occupations. N.Y. 1956.

234. Shahidur R. Khandker. Education Achievements and School Efficiency in Rural Bangladesh (World Bank Discussion Papers, 319), 1996.

235. Sigber R.S. Richards D.D. The development of intelligence // R.J. Sternberg (ed). Handbook of Human intelligence Cambridge: Cambridge Univ. Press. 1982.

236. Spearman C.E. The Nature of «Intelligence» and the Principals of Cognition. Macmillan. 1923.

237. Sternberg R.J. Inside intelligence. Amer. Scientist. V. 74 (2), 1986.

238. Sternberg R.J., Powell J.S. The theories of intelligence // R.J. Sternberg (ed). Handbook of human intelligence. Cambridg: Cambr. Univ. Press. 1982.

239. Torrance E.P. Guiding Creative Talent Englewoodcliffs. N. Y.: Prentice-Hall, 1962.

240. Walter W. McMahon. An Efficiency-Based Management Information System (Fundamentals of Educational Planning-49), 1994.

241. Warfield J.N. Binary Matrices in System Modeling. IEEE Trans. Systet., Man, Cybem., 1973, v.SMC-3, № 5, P. 441.

242. Wasserman P. D. Advanced Methods in Neural Computing, New York: Van Nostrand Reinhold, 1993.

243. Wollach M., Kogan N. Modes of Thinking in Young Children. N. Y.: Holt, 1965.