Педагогічні науки



Скачати 176.3 Kb.
Дата конвертації02.04.2017
Розмір176.3 Kb.


Педагогічні науки

УДК 378.147

Лазарєв М. І. – доктор педагогічних наук, професор, завідувач кафедри креативної педагогіки та інтелектуальної власності Української інженерно-педагогічної академії, м. Харків

Шматков Д. І. – аспірант кафедри креативної педагогіки та інтелектуальної власності Української інженерно-педагогічної академії, м. Харків


Засоби навчання неруйнівного контролю майбутніх інженерів-педагогів з використанням каузальних мереж
Роботу виконано в Українській інженерно-педагогічної академії
У статті представлений погляд на засоби навчання неруйнівного контролю майбутніх інженерів-педагогів з використанням каузальних мереж. Детально схарактеризовані асоціативні, концептуальні та когнітивні карти в проекції їх запровадження у навчальний процес. Розроблений комплекс засобів навчання неруйнівного контролю, що має ознаки узгодженості з основними дидактичними принципами та не викривляє фактологічний зміст дисципліни, у поєднанні змістової та інформаційної складових.

Ключові слова: засоби навчання, каузальні мережі, когнітивні карти, неруйнівний контроль, інженер-педагог.
Лазарев Н. И., Шматков Д. И. Средства обучения неразрушающего контроля будущих инженеров-педагогов с использованием каузальных сетей. В статье представлен взгляд на средства обучения неразрушающего контроля будущих инженеров-педагогов с использованием каузальных сетей. Подробно охарактеризованы ассоциативные, концептуальные и когнитивные карты в проекции их внедрения в учебный процесс. Разработан комплекс средств обучения неразрушающего контроля, имеющий признаки согласованности с основными дидактическими принципами и не искажающий фактологическое содержание дисциплины, в сочетании содержательной и информационной составляющих.

Ключевые слова: средства обучения, каузальные сети, когнитивные карты, неразрушающий контроль, инженер-педагог.
M. Lazarev, D. Shmatkov. Tools of NDT training future engineers- pedagogues using causal networks. The article presents view on the tools of NDT training future engineers-teachers using causal networks. Characterized in detail associative, conceptual and cognitive maps in the projection of their introduction in the educational process. The developed complex of NDT training, which has symptoms consistent with basic didactic principles and does not distort the factual content of the discipline, combined in content and information components.

Keywords: training tools, causal networks, cognitive maps, non-destructive testing, engineer-teacher.
Постановка проблеми. Навчальна дисципліна «Неруйнівний контроль» є обов’язковою для студентів метрологічного спрямування, а окремі його питання висвітлюються у курсах деяких технічних дисциплін для студентів інших напрямків. Навчальний матеріал з цього напрямку має великий об’єм, який постійно зростає.

Для узагальнення, систематизації та візуалізації числених методів контролю доцільно використовувати мережеві моделі подання знань, а саме моделі, засновані каузальних мережах. Це зумовлюється можливістю відображення каузальних зв’язків між елементами трьох інформаційних блоків, характерних для даної дисципліни, а саме: «Фізичні основи методу контролю», «Схема вимірювального пристрою», «Методика використання вимірювального пристрою».

Каузальні мережі можливо використовувати у взаємозв’язку із вирішенням відповідних проблемних завдань.

Отже, постає актуальна проблема розробки окремих складових методики навчання неруйнівного контролю, заснованої на згаданих концептах.



Аналіз останніх досліджень і публікацій. Методологія каузального навчання широко досліджується прогресивними європейськими та американськими вченими. Подібні питання зачіпають науковці з Оксфордського та Кембриджського університетів, Університету Кардіффа (Велика Британія); Університету Гранади (Іспанія); Університету Каліфорнії в Берклі, Стенфордського університету, Массачусетського технологічного інституту, Нью-Йоркського університету, Університету Карнегі-Меллон (США) та інших закладів. У дослідження виділяються наступні напрямки: роботи загальнотеоретичного характеру з відповідної проблематики [18; 23; 24]; проблеми та шляхи удосконалення методик навчання студентів [26] та дітей дошкільного віку [25]; каузальні процеси мислення людей [19; 21].

Відомим є специфічний метод автоматизованого навчання ефективному пошуку причин порушень ходу технологічних процесів [11], що включає пошук студентами причин виникнення змодельованих проблемних ситуацій професійного спрямування.

Загалом у подібних розробках засоби навчання мають певну специфіку, що зумовлюється відповідною предметною галуззю. Навчання неруйнівного контролю також потребує адекватних розробок з цього напрямку.

Постановка завдання. Метою статті є вирішення завдання пошуку специфічних засобів навчання, адаптованих до моделей подання знань неруйнівного контролю, заснованих на каузальних мережах.

Виклад основного матеріалу. З літератури відомо, що засоби навчання – це «матеріальні та ідеальні об'єкти, які залучаються в освітній процес в якості носіїв інформації та інструменту діяльності педагога і тих, хто навчається» [5, 270]. Тому для методики навчання з використанням каузальних мереж є актуальним питання визначення матеріальної (змістової) та ідеальної (інформаційної) складових.

Якщо назви «логічні», «продукційні», «мережеві» та «фреймові» моделі знаходять своє використання переважно в галузі штучного інтелекту, тобто для машинної обробки, то необхідно адаптувати їх до моделей такого вигляду, що спрямовуються на нотацію людьми. Для вирішення цього завдання необхідно звернутись до асоціативних (інтелект-карт), концептуальних та когнітивних карт, від яких моделі для машинної обробки можна називати похідними.

Відомо, що асоціативна карта (діаграма зв’язків, інтелект-карта) – спосіб зображення процесу загального системного мислення за допомогою схем [17]. Це діаграма, що використовується для представлення слова, ідеї, завдання або інших предметів, пов'язаних та розташованих навколо центрального ключового слова або ідеї. Їх можна використовувати для створення, візуалізації, структуризації і класифікації ідей, а також в якості допомоги для вивчення і організації інформації, рішення проблем, прийняття рішень. Теоретичною основою цього виду карт є загальна семантика – емпірична дисципліна, що представляє собою систематичну методологію з дослідження того, яким чином люди взаємодіють зі світом, реагують на нього, реагують на власні реакції і реакції інших людей і, відповідно, яким чином вони змінюють свою поведінку [29]. Особливостями асоціативних карт, що відрізняють їх від інших є:

- наявність однієї центральної ідеї-концепції (на відміну від концептуальних і когнітивних карт);

- деревоподібна структура (хоча іноді зустрічаються зв'язки вершинами різних гілок);

- в якості відправного вузла (ідеї), а також інших вузлів рекомендується використовувати ілюстрації як більш виразні і багаті семантикою;

- у картах можуть бути присутніми тільки асоціативні зв'язки, тобто не розмічені і не конкретизовані (на відміну від концептуальних карт).

Асоціативна модель є моделлю процесу вирішення задачі людиною, яка спирається на процедуру встановлення подібності даної задачі (або складових її підзадач) з завданнями, рішення яких вже відомо [1].

Інтелект-карти вперше були запропоновані англійським психологом Т. Бьюзеном [17]. За його словами, використання інтелект-карт при навчанні дає ряд переваг: зосередження уваги аудиторії та сприяння до співробітництва; заняття та презентації стають більш органічними та натхненними; лекційний матеріал стає гнучким та легко пристосовується до змінних умов; ті, хто навчається, краще запам’ятовують матеріал і досягають більш значних результатів на екзаменах; на відміну від лінійного тексту, не тільки викладаються факти, але й демонструється їх взаємозв’язок; зменшується фізичний об’єм лекційного матеріалу; доступність інтелект-карт дітям з деякими мозковими відхиленнями. У вітчизняній практиці метод інтелект-карт використовується деякими викладачами, наприклад, на заняттях з психології [2], та відзначаються деякі зі вказаних переваг.

Також відзначається їх практичне значення у педагогічній діяльності, зокрема у формуванні професійної компетентності майбутніх вчителів [13], інженерів [20] тощо. У цьому контексті зазначається про можливість використання інтелект-карт у навчально-виховній діяльності, при підготовці лекцій, плануванні на рік та на семестр, на іспитах та ін.

Іншим видом є концептуальна карта. Відомо, що це діаграма, що показує відношення між поняттями [27], це графічні інструменти для організації і представлення знань. Концепції, як правило, представлені ​​у вигляді структури або кола, зв'язані за допомогою стрілок у ієрархічну структуру. Відносини між поняттями можуть бути сформульовані у зв'язку такими фразами, як «викликає», «в результаті», «потрібно» або «сприяє».

Концептуальні карти мають:

- мережеву структуру (на відміну від асоціативних карт);

- можливість вказівки типів зв'язків (інші типи карт використовує тільки один тип зв'язків);

- слова у вершинах, рідше – короткі фрази, які можуть мати множинні зв'язки між ідеями, концепціями (вершинами мережі).

Концептуальними моделями є моделі предметної галузі з переліку всіх понять, що використовуються для опису цієї галузі, разом з їх властивостями і характеристиками, класифікацій цих понять за типами, ситуаціями, ознаками в даній галузі і законами функціонування процесів, що протікають в ній. Подібні моделі будуються шляхом занурення опису предметної галузі в базу знань інтелектуальної системи [1].

Концептуальні карти знаходять своє використання у педагогічній практиці [4; 22]. Складання цих карт, за думкою фахівців, може розглядатися як один із видів мозкового штурму, що дозволяє компактно та системно сприйняти матеріал, підбити підсумки лекції, їх також пропонується використовувати під час підготовки до екзаменів [4] та ін. Крім іншого, відзначаються широкі можливості реалізації особистісно-орієнтовного підходу за використання подібних засобів [22].

Останнім видом є когнітивна карта – спосіб знайомого просторового оточення [16]. Когнітивні карти створюються і видозмінюються в результаті активної взаємодії суб'єкта з навколишнім світом. При цьому можуть формуватися когнітивні карти різного ступеня спільності, «масштабу» та організації. Це – суб'єктивна картина, яка має, перш за все, просторові координати, в якій локалізовані окремі предмети, що сприймаються. Виділяють карту-шлях як послідовне уявлення зв'язків між об'єктами по певному маршруту, і карту-огляд як одночасне подання просторового розташування об'єктів [9].

Відомо, що «…когнітивний досвід людини, виражений у знаннях, є необхідною складовою мислення як процесу вирішення завдання» [3, 106]. Когнітивні карти відносяться до ранніх компонентів пам'яті, вони є немов схемою або ескізом для формування інших предметних віддзеркалень. У. Найссер вважає, що вони контролюють окремі образи уяви [10]. У порівнянні з елементами реального простору у когнітивних карт бувають систематичні викривлення.

Сам термін запропонований американським психологом Е. Толменом. Методологія когнітивного моделювання, яка призначена для аналізу і прийняття рішень в погано визначених ситуаціях, аналізується Р. Аксельродом [16].

Когнітивні карти мають характерні такі особливості:

- мають мережеву структуру, що відрізняє їх від асоціативних карт;

- дуги (зв'язки) відображають тільки каузальні зв'язки;

- у вузлах зазвичай знаходяться фрази-описи ідей, а не слова-ідентифікатори;

- використовуються два типи вершин: моно- і біполярні («ідеї-антоніми»);

- в описі не заперечується можливість негативних зв'язків.

Відповідно на когнітивних картах можливим є відображення двох типів причинно-наслідкових зв'язків: позитивних і негативних (при позитивному зв'язку збільшення значення чинника-причини призводить до збільшення значення чинника-наслідку, а при негативному – збільшення значення чинника-причини призводить до зменшення значення чинника-наслідку) [12], хоча у цьому аспекті не завжди є потреба.

Когнітивні карти мають не тільки візуальне, але і математичне обґрунтування. Використовуються в багатьох областях для моделювання динамічних систем, тому що відрізняються наочністю, гнучкістю відображення предметної галузі, можливостями абстрактного уявлення і елементів нечіткої логіки (суджень) [9].

Когнітивною моделлю є гіпотетична модель, що описує устрій когнітивної структури (структури знань у людини). Для інтелектуальних систем така модель збігається з моделлю знань [1].

Когнітивне моделювання отримало широке поширення у психології, лінгвістиці, економіці, педагогіці, історії, соціології, політології, деяких технічних дисциплінах [6; 7; 12; 14]. Наприклад, у педагогіці відомим є використання «когнітивної графіки» для візуалізації контрольних завдань [6], пропозиції щодо виконання студентами самостійної роботи через складання когнітивних карт відповідної предметної галузі [7] тощо.

Специфіка когнітивного моделювання полягає в тому, що формальні методи аналізу застосовуються до моделей, що описують суб'єктивне бачення ситуації. На кожному етапі формування моделі доводиться приймати рішення, від сукупності яких залежить адекватність побудованої моделі [12].

Також окремо виділяються тезаурусні карти (семантичне описання термінологічних систем), але такі карти не потребують особливої уваги, через малий масштаб їх можливостей.

Важливим є визначення та обґрунтування доцільності вибору найбільш раціональних та адаптованих до відповідних складових методики засобів навчання.

Як вже підкреслювалось, дидактичні засоби можуть об’єднувати в собі матеріальні та ідеальні складові. Матеріальна (змістова) складова повинна мати достатній інструментарій для відображення каузальних мереж та повинна забезпечувати фізичну наочність цих мереж. Ідеальна (інформаційна) складова повинна передбачати рекомендації щодо користування матеріальною складовою. У випадку навчання студентів неруйнівного контролю з використанням каузальних мереж, вимоги до дидактичних засобів можливо представити за наступною схемою (рис. 1):





Рисунок 1 – Узагальнена схема дидактичних засобів для навчання студентів з використанням каузальних мереж

Сукупність подібних матеріальних та фізичних засобів навчання спрямована на забезпечення усіх необхідних функцій, а саме: компенсаторності (полегшення процесу навчання); адаптованості (підтримки сприятливих умов процесу навчання); інформативності (передачі необхідної для навчання інформації); інтегративності (розгляду об’єкту дослідження або явища по частинах і в цілому); інструментальності (раціонального забезпечення певних видів діяльності студентів і викладача); наочності (достатніх усвідомлення й осмислення навчальної інформації) та ін.

З огляду на попередній аналіз, вважаємо доцільним запропонувати відображення предметної галузі дисципліни «Неруйнівний контроль» через представлення каузальних зв’язків умовних інформаційних блоків за допомогою засобів навчання у вигляді відповідних когнітивних карт. Саме когнітивні карти найкраще адаптовані до відображення каузальних зв’язків у вигляді каузальних мереж.

Д. І. Макаренко і Є. Ю. Хрустальов [8] відзначають, що передумовою для розвитку когнітивного підходу служить неможливість застосування точних моделей для аналізу і моделювання проблемних ситуацій. Когнітивні карти, на наш погляд, мають найбільш функціональний інструментарій для відображення каузальних зв’язків для вирішення проблемних завдань.

Запровадженню когнітивних карт у практику викладання неруйнівного контролю сприяє фізіологія вищої нервової діяльності людини. Беззаперечним є той факт, що «…у нервовій системі будується ймовірнісна модель середовища та результатів взаємодії організму з середовищем; порівняння результатів взаємодії організму з середовищем та результатів передбачення цих результатів за моделлю (акцентор дії) постійне та безперервне; в нервовій системі будується план поведінки, як результат встановлення зв’язку між моделями поточної та цільової ситуації» [15, 148–149]. Готові зв`язки у формі подібних когнітивних карт значно спрощують процес оволодіння студентами новими знаннями, що набуває особливого значення при навчанні неруйнівного контролю.

Для електронного створення когнітивних карт з каузальними мережами з можливістю подальшого перенесення їх на паперові носії існує певна кількість програмних продуктів. Відомий пакет IHMC CmapTolls (рис. 2), що пристосований для роботи з когнітивними картами. Але, на нашу думку, більшою функціональністю та пристосованістю для будування когнітивних карт виділяється редактор діаграм та блок-схем для Windows – Microsoft Visio (рис. 3). Цей продукт входить у склад сучасних пакетів офісних застосунків Microsoft Office.





Рисунок 2 – IHMC CmapTolls [28]



Рисунок 3 – Microsoft Visio 2007

Саме з використанням даного програмного застосунку пропонується побудова когнітивних карт.

Також необхідно звернути увагу на приклад графічних елементів, про можливість застосування яких раніше велась мова, на мережах, представлених на когнітивних картах. Такі удосконалення дозволяють прискорити процес розуміння мережі за рахунок візуалізації змісту вершин.

Наприклад, для каузальної мережі для магнітопорошкового методу магнітного виду неруйнівного контролю можливо додати ілюстрацію магнітних силових ліній або ілюстрацію магнітних полюсів (рис. 4), тобто явищ, які важче сприймаються студентами з аналізу визначень чи формул. За таким же принципом пропонуються ілюстрації повздовжнього та циркулярного типів намагнічування та силових ліній, що створюють поля розсіювання над дефектом. Можливим є також шлях пояснення зв’язків або додаткових підказок до них за рахунок введення у карти штрихових фігур. Наприклад, до підказок можна віднести фігуру зі словами «Магнітом’які - магнітотверді матеріали», що безпосередньо дає зрозуміти на яких засадах побудований зв’язок. Іноді зв’язок не потребує додаткових пояснень (див. «Полюсність» - «Вид намагнічування»), бо його пояснення є очевидним, що можна описати приблизно таким чином: явище полюсності зумовлює вид намагнічування.

На нашу думку, занадто велике нагромадження подібних засобів забезпечення фізичної наочності є недоречним, та не відповідає критеріям, по яких виділяються каузальні мережі.



Рисунок 4 – Фрагмент каузальної мережі «Магнітопорошковий метод магнітного виду неруйнівного контролю» з ілюстраціями на когнітивній карті

Приведений шлях сприяє кращому усвідомленню змісту вершин графу з навчальною інформацією. Особливої уваги потребує випадок з наведенням ілюстрацій, що забезпечує отримання більшого ефекту від дидактичних засобів при пошуку вирішення проблемного завдання. Наприклад, до проблемного запитання «При вимірюванні температури тіла, освітленого стороннім джерелом, яскравісна температура цього тіла, Тя, що показують пірометри, не відповідає дійсній яскравісній температурі тіла, тому що до власної його яскравості, обумовленої випромінюванням цього тіла, додається яскравість відображена тілом. Яким чином запобігти цим похибкам?» до каузальної мережі з методу яскравісної пірометрії додається когнітивна карта (рис. 5), на якій зображується каузальна мережа та формула, за якою визначається дійсна температура об’єкту контролю, Ті2 – 1,438 см/град – стала; λ – довжина хвилі світла, в якому вимірюється яскравісна температура; Тя – яскравісна температура, у градусах абсолютної шкали; ε – коефіцієнт випромінюючої здатності реального тіла), що доповнює мережу.



Рисунок 5 – Фрагмент каузальної мережі «Метод яскравісної пірометрії теплового виду неруйнівного контролю», представленої з ілюстраціями на когнітивній карті

За рахунок цього елементу до можливих шляхів вирішення проблемної ситуації додається ще один, що полягає у вдосконаленні відповідної формули для врахування похибки, яка полягає у тому, що до власної яскравості тіла, обумовленої його випромінюванням, додається яскравість відображена тілом. Подібний напрямок вирішення завдання, як і попередні, цілком має право на існування.

Важливо також звернути увагу на те, що усі назви вершин кожного з блоків зображені у певних фігурах, що повторюються від однієї когнітивної карти до іншої. Для фізичних основ – це фігура «», для схеми пристрою – «», для методики використання пристрою – «». Подібні елементи стають доступними завдяки відповідним програмним застосункам. Кожен блок завжди виділяється тінню з підписом назви блоку. Також усі стрілки, що позначають зв’язок, від окремої вершини знаходяться на певному рівні поряд зі стрілками сусідньої вершини, але нижче або вище. Тобто візуально це виглядає як пониження або підвищення рівня, що забезпечує кращу орієнтацію в мережі.

Використання графічних зображень, що візуалізують зміст вершини, прив'язка цих вершин до певних фігур, виділення і зазначення назв інформацій блоків – все це складає фізичну наочність матеріального засобу навчання.

Що стосується інформаційної складової, то такою повинні постати рекомендації щодо користування когнітивними картами. Саме такі рекомендації є одним з інструментів управління навчальною діяльністю. За навчання студентів неруйнівного контролю, вони повинні містити:


  1. методико-дидактичну доцільність використання когнітивних карт з каузальними мережами;

  2. взаємозв’язок з відповідними проблемними завданнями;

  3. визначення блоків, представлених за допомогою каузальних мереж на когнітивній карті, та пояснення щодо них;

  4. обґрунтування сенсу використання конкретних вершин;

  5. пояснення відношення певних фігур вершин до відповідних блоків;

  6. умови та напрямки просування між вершинами;

  7. умовні позначення та обмеження.

Висновки. Отже, для подання предметної галузі дисципліни «Неруйнівний контроль» доцільним є запровадження використання когнітивних карт з каузальними мережами, у якості змістової складової засобів навчання. Когнітивні карти, окрім мереж, можуть містити різноманітні ілюстрації, схеми, формули та інші елементи візуалізації. Вони можуть бути представлені на паперових носіях або у електронному вигляді. У якості інформаційної складової засобів навчання пропонуються рекомендації щодо користування когнітивними картами. Усі згадані засоби навчання мають ознаки узгодженості з основними дидактичними принципами та не викривляють фактологічний зміст дисципліни.

Перспективи подальших досліджень. Проблема навчання неруйнівного контролю з використанням каузальних мереж є багатоаспектною та складною, тому потребує подальших досліджень.

Література

1. Аверкин А. Н. Толковый словарь по искусственному интеллекту / А. Н. Аверкин, М. Г. Гаазе-Рапопорт, Д. А. Поспелов. – М. : Радио и связь, 1992. – 256 с.

2. Бруннер Е. Ю. Применение технологи Mind Map на занятиях по психологи / Е. Ю. Бруннер // Проблеми сучасної педагогічної освіти. – 2008. – № 20. – Ч. 2 – С. 17-19.

3. Гура Т. Є. Генеза наукового розуміння природи мислення у сучасній психологічній науці / Т. Є. Гура // Науковий вісник Миколаївського державного університету імені В. О. Сухомлинського. Серія: Психологія. – 2011. – Т. 2. – Вип. 7. – С. 103–107.

4. Карпинська Л. О. Формування професійної майстерності майбутніх учителів у системі вищої педагогічної освіти Канади : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. пед. наук : спец. 13.00.01 «Загальна педагогіка та історія педагогіки» / Л. О. Карпинська. – Одеса, 2005. – 21 с.

5. Краевский В. В. Основы обучения. Дидактика и методика : учеб. пособие для студ. вузов / В. В. Краевский, Хуторской А. В. – М.: Издательский центр «Академия», 2007. – 352 с.

6. Кременчуцька М. К. Візуальне мислення в структурі загальної психологічної готовності студентів до тестового контролю / М. К. Кременчуцька // Наукa і освіта. Науково-практичний журнал. – 2010. – Спецвипуск. – 2010. – С. 64–68.

7. Кучеров І. С. Нейробіологічна концепція навчання / І. С. Кучеров // Педагогіка, психологія та медико-біологічні проблеми фізичного виховання і спорту. Науковий журнал. – 2009. – № 1. – С. 93–96.

8. Макаренко Д. И. Концептуальное моделирование военной безопасности государства: Монография / Д. И. Макаренко, Е. Ю. Хрусталев. – М. : Наука, 2008. – 303 с.

9. Максимов В. И. Современные средства обучения в процессе повышения квалификации преподавателей вузов / В. И. Максимов, Е. К. Корноушенко, С. В. Качаев // Информационное общество. – 1999. – № 2. – С. 50–54.

10. Найссер У. Когнитивные карты как схемы. – Режим доступа: http://www.psychology-online.net/articles/doc-694.html.

11. Пат. № 2232429 Российская Федерация, МПК G 09 B 5/00. Способ автоматизированного обучения эффективному поиску причин нарушений хода технологических процессов / В. М. Дозорцев ; заявитель и патентообладатель Общество с ограниченной ответственностью "Совместное предприятие ПЕТРОКОМ". – № 2003128580/12 ; заявл. 25.09.2003 ; опубл. 10.07.2004.

12. Прохорова В. В. Науково-методичні аспекти розробки когнітивного підходу щодо моделювання управлінських впливів на розвиток підприємства / В. В. Прохорова // Проблеми системного підходу в економіці. Електронне наукове фахове видання. – 2011. – № 1. – Режим доступу:

http://www.nbuv.gov.ua/e-journals/PSPE/2011_1/Prohorova_111.htm.

13. Радченко І. Технології concept mapping та mind mapping у контексті інформаційно-дидактичного середовища / І. Радченко // Проблеми підготовки сучасного вчителя. Збірник наукових праць. – 2010. – № 1. – С. 90–98.

14. Хаустова В. Е. Развитие когнитологии как научного направления и использование его при решении социально-экономических задач / В. Е. Хаустова, В. А. Зинченко // Финансово-кредитная деятельность: проблемы теории и практики Сборник трудов. – 2009. – Вип. 9. – № 2. – Режим доступу:

http://www.nbuv.gov.ua/PORTAL/Soc_Gum/Fkd/2009_2/R5/3.pdf.

15. Шамис А. Л. Пути моделирования мышления: активные синергические нейронные сети, мышление и творчество, формальные модели поведения и «распознавание с пониманием» / А. Л. Шамис. – М. : КомКнига, 2006. – 336 с.

16. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. – Princeton : University Press, 1976. – 395 p.

17. Buzan T. The mind map book / T. Buzan, B. Buzan. – Harlow : BBC Active, 2006. – 277 p.

18. Chaigneau S. Assessing psychological theories of causal meaning and inference / S. Chaigneau, A. K. Barbey // In proceedings of the Thirtieth annual science society. – Hillsdale, NJ: Erlbaum, 2008. – P. 1111–1116.

19. Danks D. Effects of causal strength on learning from biased sequences / D. Danks, S. Schwartz // Proceedings of the 28th annual meeting of the cognitive science society. In R. Sun & N. Miyake (Eds.). – Mahwah, N.J. : Lawrence Erlbaum Associates, 2006. – P. 1180–1185.

20. Guinda C. S. The Emergent Role of Mind-Mapping in CLIL Instruction: Textual Cognitive Resources in Engineering Lectures / C. S. Guinda // Revista Alicantina de Estudios Ingleses. – 2010. – Vol. 23. – P. 83–105

21. Laux J. P. Causal discounting in the presence of a stronger cue is due to bias / J. P. Laux, K. M. Goedert, A. B. Markman // Psychonomic bulletin & review. – 2010. – Vol. 17. – No. 2. – P. 213-218.

22. Maas J. D. Concept mapping – exploring its value as a meaningful learning tool in accounting education / J. D. Maas, B. A. Leauby // Global Perspectives on Accounting Education. – 2005. – Vol. 2. – P. 75–98.

23. Oxford handbook of causation / H. Beebee, C. Hitchcock, P. Menzies (Eds.). – Oxford : Oxford University Press, 2009. – 816 p.

24. Rehder B. Causal-based property generalization / B. Rehder // Cognitive science. – 2009. – Vol. 33. – No. 3. – P. 301–344.

25. Sobel D. M. Bridging the gap: Causality-at-a-distance in children’s categorization and inferences about internal properties / D. M. Sobel, D. W. Buchanan // Cognitive development. – 2009. – Vol. 24. – No. 3. – P. 274–283.

26. Steyvers M. Inferring causal networks from observations and interventions / M. Steyvers, J. B. Tenenbaum, E.-J. Wagenmakers et al. // Cognitive science. – 2003. – Vol. 27. – No. 3. – P. 453–489.

27. The Theory Underlying Concept Maps and How To Construct and Use Them / J. D. Novak, A. J. Cañas / Technical Report IHMC CmapTools 2006-01 Rev 01-2008. –Florida: Florida Institute for Human and Machine Cognition, 2008. – Access mode: http://cmap.ihmc.us/Publications/ResearchPapers/TheoryUnderlyingConceptMaps.pdf.

28. http://cmap.ihmc.us/

29. http://www.generalsemantics.org/










База даних захищена авторським правом ©lecture.in.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка