Журнал - Управляющие системы и машины 2009 №2 Март

Подождите немного. Документ загружается.

УСиМ, 2009, № 2 61

можно обеспечить только с помощью ИКТ в

общественном окружении человека (local com-

munities), например, в местных учебных цен-

трах [6]. Общение в группах, возникающие

при этом дискуссии, – незаменимый компо-

нент обучения, способствующий взаимообо-

гащению членов группы.

Система управления самостоятельной ра-

ботой студентов как прототип построения

педагогической технологии для непрерыв-

ного образования

Управление самостоятельной работой в ус-

ловиях информационной образовательной сре-

ды состоит из таких этапов [8]:

• сбор преподавателем информации о на-

чальном уровне знаний и умений студентов и

оценка ситуации;

• постановка задания и его оценка;

• принятие решения о выборе целесообраз-

ного метода обучения;

• реализация решения – решающий этап в

управлении самостоятельной работой. «При-

менение компьютера позволяет организовать

самостоятельную работу студентов как дея-

тельность, направленную на решение задач по

анализу ситуаций, открытию закономерностей,

постановку и проведение учебных исследова-

ний» (перевод с укр. наш – авт.) [8, с. 134];

• контроль и оценка результатов;

• коррекция.

Педагогическая технология, применяемая

в учебном процессе университета, опирается

на использование комплекса компьютерных

средств [9]:

• компьютерный учебник,

• банки-генераторы индивидуальных зада-

ний,

• программы тренажеры,

• автоматизированная система контроля зна-

ний,

• комплекс программных средств для орга-

низации лабораторно-практических работ,

• система учета и рейтингового оценивания

текущих результатов.

В этой технологии особое внимание уделя-

ется использованию предметно-ориентирован-

ных сред для организации лабораторно-прак-

тических занятий в форме учебных исследова-

ний [10]. В педагогических экспериментах до-

казана эффективность таких занятий и выявле-

ны трудности, с преодолением которых связа-

но проведение такого практикума [9]: необхо-

димость перестройки всего учебного курса с

целью определения содержания учебного ма-

териала, предназначенного для самостоятель-

ного овладения в ходе учебных исследований;

сложность и трудоемкость разработки про-

граммного и методического обеспечения ис-

следовательской работы студентов; психоло-

гическая неподготовленность студентов к та-

кого рода работе.

Обозначим обязательные компоненты сис-

темы управления самостоятельной работой:

информационный ресурс, коммуникационный

ресурс (необходимый не только как состав-

ляющая восприятия учебного материала, но и

как основа для социализации обучаемого), ди-

агностико-коррекционный ресурс.

Особенности применения педагогических

методов в непрерывном образовании

Всякий учебный процесс строится на трех

принципах: изложение материала, работа сту-

дента над ним, проверка усвоения.

Именно по такой схеме и рассмотрим осо-

бенности обогащения педагогических методов

изложения, организации работы над учебным

материалом и проверки его усвоения с исполь-

зованием средств ИКТ в контексте непрерыв-

ного образования.

Изложение материала

В какой форме следует подавать материал?

Видеозапись лекций реализует пояснительно-

иллюстративный метод изложения и не обес-

печивает активного участия обучаемого в учеб-

ной деятельности. Безусловно, видеозаписи де-

монстрационного характера необходимы, осо-

бенно, когда речь идет об уникальных экспе-

риментах, природных и социальных явлениях

и др. Более эффективным представляется ис-

пользование средств электронной связи для ор-

ганизации общения преподавателя и обучае-

мых (голосовая и видео связь, электронная

62 УСиМ, 2009, № 2

почта, мобильное образование, Интернет-об-

щение, доступ к информационным ресурсам.

Необходимый фактический материал лучше

подавать в структурированной форме в виде

электронных курсов, содержащих ссылки на

ресурсы сети Интернет, в частности на элек-

тронные энциклопедии, справочники, сборни-

ки материалов научных конференций, элек-

тронные каталоги библиотечных ресурсов и

пр. Такие ссылки фактически являются осно-

вой и ориентиром для самостоятельной работы

студентов.

Отметим, что ресурсы Интернет не всегда

научно апробированы, и студент не имеет дос-

таточного опыта для отделения достоверной

информации. Так, специалисты кафедры вале-

ологии на основе опыта организации самосто-

ятельной работы отмечают [11], что в послед-

нее время появилось много наукоподобной ли-

тературы в которой догадки, допущения, мис-

тические представления выдаются за бесспор-

ные научные факты, и 17–19-летние студенты,

не имеющие профессионального опыта, неспо-

собны осмыслить и критически оценить то, что

предлагается стихийным литературным рын-

ком. Сказанное является весомым аргументом

в пользу целесообразности профессионального

отбора Интернет-ресурсов и предоставления

коллекции соответствующих ссылок в учебно-

методических материалах для самостоятель-

ной работы студентов.

Эффективное изложение учебного материа-

ла может осуществляться с помощью интел-

лектуальных обучающих систем, которые на-

ряду с пояснительно-иллюстративным мето-

дом обучения используют современные актив-

ные педагогические технологии, обеспечивают

управление деятельностью студентов при вы-

полнении ими заданий, адресную помощь, и

тем самым принципиально отличаются от обыч-

ного представления текста с экрана в опреде-

ленной запрограммированной последователь-

ности. Еще в 80-х годах Ю.И. Машбиц отме-

чал, что «...катастрофически растет число при-

митивных обучающих программ, которые не

только не повышают эффективность обучения,

но нередко дают и отрицательный результат»

[12 с. 23]. Вопросы дидактического качества

стихийно создаваемых обучающих программ

остаются актуальными и сегодня.

Обратим внимание на особую ценность того

уникального профессионального опыта препо-

давателя, который обычно передается студен-

там на лекции и касается экспертной оценки

значимости отдельных идей и фактов, их сис-

тематизации. В электронных учебных матери-

алах такой опыт, как правило, не отражается,

что объясняется унификацией таких

материа-

лов, их привязкой к конкретному ограничен-

ному набору рекомендованных учебных изда-

ний. Поэтому важно уделять внимание диало-

гу преподаватель-студент в условиях компью-

теризированного обучения, поскольку именно

в процессе такого диалога, в ходе обсуждения

отдельных вопросов учебного материала и кон-

сультирования преподаватель может расста-

вить соответствующие акценты и выявить

соб-

ственное видение проблемы.

Методы работы над учебным материа-

лом в условиях обучения, свободного в про-

странстве и времени. Реферативная работа

с литературой является, возможно, одной из

наиболее распространенных форм обучения в

условиях непрерывного образования.

• Педагогическая эффективность этого ме-

тода может быть повышена путем проблемной

постановки заданий: «сравнить», «найти осо-

бенности», «найти конкретные данные для оп-

ределенных условий», – в отличие от традици-

онного «написать реферат на тему».

• Остро встает проблема проверки качества

результата. «Пакетная проверка» результатов

литературного поиска требует значительных за-

трат времени высококвалифицированного пре-

подавателя. Безусловно, есть надежда на ре-

шение этой проблемы с помощью интеллекту-

альных систем анализа текста. Однако прежде

всего следует обеспечить возможность для

обучаемого участвовать в анализе собствен-

ных результатов, отстаивать свои представле-

ния и выводы. Необходимо динамичное обще-

ние проверяющего работу с ее автором. Еще

УСиМ, 2009, № 2 63

лучше, чтобы в таком общении участвовали

другие члены учебной группы, т.е. речь идет о

публичной защите результатов поисковой дея-

тельности студента. Это можно организовать с

помощью технических систем, предоставляю-

щих возможность одновременной работы не-

скольких пользователей с текстовым докумен-

том, а также на основе форума в Интернете

или видеоконференции.

Групповые методы обучения. Существует

широкий круг активных методов обучения, ко-

торые опираются на коллективную умственную

деятельность во время дискуссий, творческого

поиска, обсуждений. Такие методы (метод про-

ектов, кейс-метод, тренинги и др.) широко ис-

пользуются на разных этапах образования, но

предполагают личный контакт участников дис-

куссии и личное присутствие преподавателя.

Возникает ряд психолого-педагогических про-

блем относительно сохранения эффективности

этих методов в условиях виртуального взаимо-

действия участников учебного процесса.

Одно из направлений реализации активного

обучения – деловая игра. Эффективность дело-

вой игры как метода обучения доказана в педа-

гогической науке, этот метод активно исполь-

зуется на практике. Особенно широко приме-

няются деловые игры в обучении экономике

[13]. Поскольку современная профессиональная

и социальная деятельность человека предпола-

гает активное использование ИКТ и средств

связи, а значительная часть профессиональных

бесед осуществляется дистанционно по видео-

и аудиоканалам с использованием Интернета,

представляется абсолютно целесообразным и

органичным применение деловых игр в систе-

ме непрерывного образования.

Учебные исследования в предметно- и про-

фессионально-ориентированных средах пред-

полагают использование программного обеспе-

чения, предоставляющего инструментарий для

построения и исследования модели изучаемого

явления или процесса. В частности, среда мо-

жет предоставлять возможность самостоятель-

но собрать модель из готовых «кирпичиков»

взаимосвязей и взаимодействий отдельных

структурных компонентов модели, а потом

провести компьютерный эксперимент. Модели

элементарных объектов и процессов предмет-

ной области существуют в среде как готовые

фрагменты, пользователю предлагаются раз-

личные способы их соединения для создания

собственной модели. Работа в виртуальной ла-

боратории позволяет ознакомиться со всеми

этапами экспериментального исследования:

постановка задачи, создание модели, реализа-

ция различных воздействий на модель, наблю-

дение и измерение реакции модели

на эти воз-

действия, отображение экспериментальных

данных, поиск путей опровержения или под-

тверждения гипотетических представлений о

выявленных закономерностях исследуемого

явления [14].

Применение в обучении исследовательского

метода с использованием средств ИКТ – одно

из приоритетных направлений научной работы

кафедры информатики ХНПУ им. Г.С. Сково-

роды. Приведем примеры педагогических раз-

работок, использующих учебное моделирова

ние: учебные исследования по алгебре и нача-

лам анализа на основе пакетов MathCAD і De-

rive [15], учебно-исследовательские практику-

мы по курсу высшей математики на базе паке-

та Maple [16], по курсу численных методов на

базе пакета MathCAD [10], пакет динамической

геометрии DG и методика его применения для

организации учебно-исследовательской работы

[17], практикум по разработке автоматизиро-

ванных систем психодиагностики на базе СУБД

Microsoft Access и табличного процессора Mic-

rosoft Excel [18, 19].

Все эти разработки предполагают самостоя-

тельную работу студентов и могут использо-

ваться дистанционно. Их эффективность по-

вышается при условии обеспечения обучаемо-

го оперативной консультацией специалиста на

этапе создания и реализации модели, а также

организации коллективного обсуждения (на

Интернет-форумах, аудио- или видеоконферен-

циях) выдвинутых гипотез, результатов прове-

денных компьютерных экспериментов, инте-

ресных идей в новых направлениях исследова-

64 УСиМ, 2009, № 2

ний и т.д. Следует отметить целесообразность

непосредственного участия высококвалифици-

рованного специалиста в этих обсуждениях,

поскольку часто результаты экспериментов не-

однозначны.

Во многих науках важной составляющей про-

фессиональной компетентности является уме-

ние проводить реальные лабораторные экспе-

рименты, анализировать их результаты, поэто-

му в практике электронного обучения необхо-

димо обеспечить приближение виртуального

эксперимента к реальному. Созданная в Харь-

ковском национальном педагогическом уни-

верситете физическая лаборатория использует

программно-аппаратное обеспечение экспери-

мента [20], которое объединяет видеозапись ла-

бораторного эксперимента с числовой фикса-

цией необходимых параметров и дает возмож-

ность многократно просматривать этот экспе-

римент, останавливать его в выбранные мо-

менты времени, использовать разнообразные

формы представления экспериментальных дан-

ных и математический аппарат табличного про-

цессора Excel для их обработки. Такое про-

граммно-аппаратное обеспечение эффективно

и для использования в дистанционных формах

обучения.

Средства текущей диагностики в услови-

ях обучения, свободного в пространстве и

времени

В условиях непрерывного образования, ко-

гда роль учебника как элемента фиксации со-

держания обучения утрачивается, педагогиче-

ский контроль остается единственным факто-

ром, обеспечивающим сопоставление индиви-

дуальных результатов учебной деятельности с

целями обучения, а также оценивание качества

учебного процесса и определение направлений

его коррекции.

Проблема организации контроля учебной

деятельности в условиях непрерывного обра-

зования нуждается в отдельном обсуждении,

однако можно отметить, что в компьютерных

обучающих системах реализована возможно-

сти самоконтроля или автоматизированной пе-

дагогической диагностики, которыми может

воспользоваться обучаемый по своему усмот-

рению. Надежная сертификация учебных дос-

тижений, если таковая необходима, должна

опираться только на очную форму реализации

контроля.

Обратим особое внимание на средства ди-

агностики и самодиагностики учебных дости-

жений, которые могут использоваться

в педа-

гогических технологиях, предполагающих сво-

бодный в пространстве и времени учебный

процесс.

Безусловно, на первый план выступают тес-

товые технологии диагностики, благодаря их

высокой технологичности. Например, тестиро-

вание с использованием компьютерной сети

обеспечивает такие возможности:

• проверку качества базовых знаний, опре-

деление их структуры, сравнение реально при-

обретенных знаний

с идеализированной моде-

лью, заданной требованиями к результатам

обучения;

• сравнение собственных знаний с достиже-

ниями других участников учебного процесса в

условиях сохранения конфиденциальности;

• сочетание конфиденциальности индивиду-

альных результатов с открытостью обобщен-

ных данных.

Некоторые авторы преувеличивают значе-

ние тестового контроля учебных достижений,

полагая, что «... тестовый контроль знаний яв-

ляется единственно возможным в системе дис-

танционного образования ...» (перевод с укр.

наш – авт.) [21]. По мнению авторов, это не

так. Учет общих требований к педагогической

диагностике требует эффективного использо-

вания разнообразных ее форм. В условиях не-

прерывного образования это может быть сис-

тематический анализ результатов учебной дея-

тельности, наблюдение за участием студентов

в дискуссиях, форумах, защитах проектов, раз-

личные формы опросов (анкетирования), педа-

гогические наблюдения. Использование ИКТ

для накопления и систематизации подробной

информации о ходе учебного процесса должно

повысить информативность диагностики и

компенсировать ограничения личного общения

эксперта с обучаемым.

УСиМ, 2009, № 2 65

Заключение. Опыт применения автоматизи-

рованных компьютерных систем в управлении

самостоятельной учебной деятельностью сту-

дентов полезен для построения педагогических

технологий непрерывного обучения.

Эффективное непрерывное образование на

принципах компетентностного подхода пред-

полагает трансформацию активных методов обу-

чения с учетом специфики их реализации в ус-

ловиях ориентации учебного процесса на ИКТ.

В контексте непрерывного образования ди-

агностика и самодиагностика учебных дости-

жений приобретают значение ориентиров для

коррекции учебной деятельности и сопостав-

ления достигнутых результатов с теми, что за-

даны как цель обучения.

1. Прокопенко

І.Ф., Євдокимов

В.І. Педагогічні техноло-

гії: Навч. посібник. – Харків: Колегіум, 2005. – 224 с.

2. Беспалько В.П. Образование и обучение с участием

компьютеров. – М.: МПСИ; Воронеж: МОДЕК,

2002. – 352 с.

3. Прокопенко І.Ф., Євдокимов В.І. Педагогічна тех-

нологія. – Харків: Основа, 1995. – 105 с.

4. Михайлева

Е.Г. Непрерывное образование как фактор

развития интеллектуального потенциала украинского

общества. – Харьков: Изд-во НУА, 2005. – 142 с.

5. Manako A., Synytsa K. Modern Research and Educa-

tional Spaces: Technologies and Approaches / Proc.

ITEA-2006 (First Intern. Conf. «New Information Tech-

nologies in Education for All», Ukraine, IRTC, 29–31

May 2006). – Kiev, 2006. – P. 37–51.

6. A Memorandum on Lifelong Learning [Електронний

ресурс] // Режим доступу: http://www.niace.org.uk/

Organisation/advocacy/memorandum/Default.htm. –

Заголовок з екрана.

7. Непрерывное образование в контексте образователь-

ных реформ в Украине / Под общ. ред. В.И. Аста-

ховой. – Харьков: Изд-во НУА, 2006. – 300 с.

8. Колгатіна

Л.С. Управління самостійною роботою

студентів в умовах нових інформаційних техноло-

гій // Педагогіка та психологія: Зб. наук. пр. / За заг.

ред. І.Ф. Прокопенка, В.І. Лозової. – Харків: ХДПУ,

2001. – 19. – Ч. 2. – С. 132–135.

9. Пономарьова Л.С. Використання комплексу ком-

п’ютерних засобів в управлінні самостійною робо-

тою студентів // Педагогіка та психологія

: Зб. наук.

пр. ХДПУ. – Харків: Медіа Група, 2000. – 13. –

С. 55–59.

10. Лабораторний практикум з чисельних методів на

базі пакету MathCAD: Навч. посібник // Л.І. Біло-

усова, Т.В. Бєлєвцева, О.Г. Колгатін та ін. /За ред.

Л.І. Білоусової. – Київ, 1998. – 164 с.

11. Кривич І.П., Данильченко С.І. Організація самостій-

ної роботи студентів

з валеологічних дисциплін

// Педагогіка та психологія: Зб. наук. пр. / За заг.

ред. І.Ф. Прокопенка, В.І. Лозової. – Харків: ХДПУ,

2001. – 19. – Ч. 2. – С. 135–139.

12. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы

компьютеризации обучения: (Педагогическая нау-

ка – реформе школы). – М.: Педагогика, 1988. – 192 с.

13. Шевчик О.Г. Роль навчально-ігрової діяльності у

процесі неперервної

економічної освіти // Педаго-

гічні науки: Зб. наук. пр. – Ч. 2: Неперервна освіта:

проблеми, пошуки, перспективи. – Суми: СумДПУ,

2007. – С. 220–225.

14. Білоусова Л.І., Колгатін О.Г. Засоби інформацій-

них технологій як впливовий фактор пізнавальної

діяльності // Засоби навчальної та науково-дослід-

ної роботи: Зб. наук. пр. / За заг. ред. В.І. Євдоки-

мова

та О.М. Микитюка. – Харків: ХДПУ, 2000 –

14. – С. 145–150.

15. Раков С.А., Ніколаєвська М.І., Олійник Т.О. Органі-

зація навчальних дослідницьких робіт з основ мате-

матичного аналізу засобами пакета MathCAD: Навч.

посібник. – Харків: Основа, 1993. – 132 с.

16. Горонескуль М.М. Побудова лабораторного практи-

куму в середовищі Maple // Комп’ютерно-орієнто-

вані системи

навчання.: Зб. наук. пр. / Ред. кол. – К.:

НПУ ім. М.П. Драгоманова. – 4. – 2001. – С. 113–119.

17. Відкриття геометрії через комп’ютерні експери-

менти в пакеті DG: Посібник для викл. мат. / С.А.

Ра-

ков, В.П.

Горох, К.О.

Осенков та ін. (Під ред. С.А.

Ра-

кова, В.Ю.

Бикова). – Харків: Вікторія. – 2002. – 136 с.

18. Bilousova L., Kolgatin O., Kolgatina L. The courseware

for «Mathematical Methods in Psychology» // Proc.

ICME 10, 2004, Posters. – P. 197.

19. Білоусова Л.І., Колгатін О.Г., Колгатіна Л.С. Прак-

тикум з автоматизованої статистичної обробки да-

них психолого-педагогічного експерименту: Навч.

посібник. – Харків: Компанія СМІТ, 2007. – 38 с.

20. Литвинов Ю.В. Комп’ютерний вимірювальний при-

лад в навчальному експерименті з механіки // Ін-

форматика та

інформаційні технології в навчаль-

них закладах. – 2007. – № 4. – С. 96–97.

21. Алексєєв О.М. Тестовий контроль знань як засіб

підвищення ефективності самостійної роботи сту-

дентів // Педагогічні науки: Зб. наук. пр. – Ч. 2:

Неперервна освіта: проблеми, пошуки, перспекти-

ви. – Суми: СумДПУ, 2007. – С. 165–170.

66 УСиМ, 2009, № 2

УДК 681.3: 681.5: 62-50

В.И. Богино, А.Н. Левчук, Е.Г. Петрова

Информационная технология поддержки процессов совместной деятельности

при тренировке и переподготовке кадров

Рассмотрена информационная технология для поддержки процессов кооперативной деятельности при тренировке и перепод-

готовке кадров. Описан общий уровень подготовки обучаемого. Реализация технологии предусматривает внедрение ее в про-

граммное обеспечение системы поддержки процесса принятия решений в спорте высших достижений – СУБИСПАРТ.

The information technology for supporting the processes of co-operative activity at training and retraining of the personnel is consid-

ered. A general level of preparation of a trainee is described. The technology realisation provides its introduction into the software of

the system of support of a decision-making process in sports of the higher achievements – SUBISPART.

Розглянуто інформаційну технологію підтримки процесів кооперативної діяльності при тренуванні та перепідготовці кадрів.

Описано загальний рівень підготовки тих, хто навчається. Реалізація технології передбачає впровадження її в програмне за-

безпечення системи підтримки процесу прийняття рішень в спорті найвищих досягнень – СУБІСПАРТ.

Введение. Информационные технологии – важ-

нейшая составляющая современного информа-

ционного общества и во многом определяют

магистральные пути развития экономики, нау-

ки и культуры. Ширится спектр прикладных

задач, для решения которых создаются новые

информационные технологии, особенно это ка-

сается сферы поддержки процессов коопера-

тивной деятельности при тренировке и пере-

подготовке кадров в спорте. Поддержка про-

цессов разновидности кооперативной деятель-

ности – тренировки с использованием инфор-

мационных технологий – в настоящее время

является одной из наименее исследованных

областей. Особенно это относится к спортив-

ной подготовке, основанной именно на трени-

ровке спортсметов. В процессе осуществления

кооперативной деятельности различных кате-

горий участников (спортмены, тренеры, врачи,

психологи и др.) происходят процессы опти-

мизации действий участников, направленные

на получение максимально возможных резуль-

татов, а это требует не только мониторинга

промежуточных результатов спортсмена, но и

постоянного оперативного анализа факторов,

определяющих максимально возможный для

индивидуума результат.

Мировой опыт использования информаци-

онных технологий в спорте свидетельствует о

том, что невозможно применять универсаль-

ные технологии массово во всех видах спорта,

это касается и пулевой стрельбы, для которой

практически не существует методик и инфор-

мационных технологий. В настоящее время

наиболее часто в целях тренировки использу-

ют такие аппаратные устройства как СКАТТ

(Россия) и ASCOR (Швейцария) [1–3]. Их осо-

бенность состоит в том, что они предназначе-

ны для обеспечения тренировочного процесса

и ориентированы только на информационное

сопровождение соревнований. К числу недос-

татков можно отнести отсутствие возможности

сбора статистических данных, которые могут

восстановить процесс ведения стрельбы, а

также отсутствие возможностей анализа соб-

ранного статистического материала программ-

ными средствами.

Постановка задачи

Для повышения качества оперативного от-

слеживания ситуации и поддержки оператив-

ного принятия решений определенной группой

лиц, принимающих решение (тренерами, экс-

пертами, преподавателями) относительно тех-

нико-тактического уровня состязательной дея-

тельности человека, который учится или тре-

нируется, требуется разработать информаци-

онную технологию, в основу которой положе-

на методика анализа результатов стрельбы [4].

Реализация технологии предусматривает вне-

дрение ее в состав программного обеспечения

системы поддержки процесса принятия реше-

ний в спорте высших достижений СУБИСПАРТ,

достаточно широко используемой в Украине в

процессах сопровождения пулевой стрельбы и

УСиМ, 2009, № 2 67

стрельбы из лука. При разработке такой ин-

формационной технологии ставятся следую-

щие задачи:

• реализация количественной оценки каче-

ственных параметров;

• оценка общего уровня технической и так-

тической подготовки обучаемого и анализ ди-

намики его развития на протяжении заданного

периода времени;

• анализ состояния средств, используемых в

процессе обучения, тренировки и переподго-

товки;

• принятия на ее основе решения по выпол-

нению последовательных действия для улуч-

шения своих навыков и профессиональных

способностей;

• поддержку и развитие системности мыш-

ления обучаемого при принятии решений;

• информационное сопровождение и обес-

печение процесса обучения и подготовки;

• развитие и закрепление навыков и умений;

• поддержка всех видов познавательной

деятельности человека в приобретении знаний,

умений и навыков;

• индивидуализация учебного процесса при

сохранении его целостности в процессе коопе-

ративной деятельности при подготовке спорт-

смена.

Не достаточно просто овладеть той или иной

информационной технологией. Необходимо вы-

делить и наиболее эффективно использовать те

ее особенности и возможности, которые могут

в какой-то мере обеспечить решение приве-

денных выше задач.

Решение задачи

Для решения поставленной задачи необхо-

димо:

• интерпретировать ее прикладные аспекты,

т.е. четко определить подходы решения постав-

ленных задач;

• создать новую базу данных или использо-

вать имеющуюся на основе результатов вы-

полненных упражнений;

• в графической форме предоставить резуль-

таты обучения как набор соответствующих па-

раметров, имеющих количественную меру.

Как пример реализации поставленной зада-

чи рассмотрим пулевую стрельбу, где стрелок

должен научиться метко стрелять или повы-

сить свои способности в этом виде программы.

Для функционирования создаваемой информа-

ционной технологии необходима информация

о результатах всех выполненных выстрелов в

процессе упражнения. Как и в известных ме-

тодиках [5–8], для фиксации направлений от-

клонения пробоин от центра мишени будем

использовать общепринятую в практике стрел-

ковых видов спорта форму разделения круга

мишени на двенадцать секторов по 30 граду-

сов каждый, подобно циферблату часов. Одна-

ко при определении центральности стрельбы

по контролируемой совокупности выстрелов,

как в перечисленных работах, предлагается не

ограничиваться только отклонением пробоин в

фиксируемых направлениях, а суммировать как

сами величины отклонений пробоин на каж-

дом из анализируемых двенадцати направле-

ний, так и проекции отклонений пробоин по

соседним направлениям относительно основно-

го на 30 и 60 градусов в обе стороны.

В этом случае количественное значение оцен-

ки возможной тенденции расположения про-

боин, например, на направлении «три часа»,

будет усиливаться благодаря дополнительному

учету пробоин еще на четырех направлениях.

К ним можно отнести прежде всего пробоины,

имеющие отклонения на направлениях «два» и

«четыре часа». Эти пробоины будем рассмат-

ривать как проекции на главное анализируемое

направление, и потому количественно они бу-

дут учтены в меньшей мере – через косинусы

углов, образуемых главным направлением и

радиусами отклонения каждой пробоины со-

седних направлений, лежащих под углом в 30

градусов по отношению к головному. Кроме

того, к ним необходимо добавить и пробоины,

расположенные на направлениях «час» и «пять

часов» и учтенные, соответственно, через ко-

синусы 60 градусов.

Если величины всех зафиксированных от-

клонений в расположении пробоин (как основ-

ных, так и учтенных как проекции) суммиро-

68 УСиМ, 2009, № 2

вать по каждому из 12-ти направлений, а затем

вершины полученных лучей соединить отрез-

ками прямых, то получим многоугольник, ко-

торый характеризуется такими параметрами,

как центр тяжести и площадь. Одновременно,

по совокупности отдельных пробоин, можно

оценить и такие показатели стрельбы, как

средний радиус выстрелов и разброс рассеива-

ния их вокруг этого значения, расположение и

перемещение средних точек попадания зада-

ваемой совокупности выстрелов во время все-

го процесса ведения стрельбы и т.д. Каждый из

этих параметров количественно оценивается и

практически интерпретируется.

Обработка результатов стрельбы по предла-

гаемой методике в настоящее время сводится к

следующим процедурам.

По окончании первичных преобразований и

формирования файла первоначальных данных

образуется радиус-вектор r

отклонений, мо-

дуль которого для каждого фиксированного

i-го направления вычисляется по формуле

o3060

30 60

11 1

0,87 0,5 , 1,12,

KK K

ik k k

kk k

rR R Ri

±±

== =

=+ + =

∑∑∑

где

o3060

kk k

±±

– модули радиусов-векторов

положения пробоин на мишени для основного

направления и соседних с ним, расположенных

под углами 30

и 60

, соответственно;

o30

,,KK

– количество этих радиусов-векторов.

Результаты стрельбы оцениваются по набо-

ру параметров, имеющих количественную ме-

ру и, для наглядности, представляются в гра-

фической форме. В набор контролируемых па-

раметров входят следующие показатели, вычис-

ляемые по соответствующим формулам:

А.

Коэффициент центральности располо-

жения пробоин:

дес

max

где R

дес

– результат стрельбы (сумма набран-

ных очков с десятыми долями);

max

– максимально возможное количество

очков в анализируемом упражнении.

Б.

Величина F площади многоугольника,

образованного совокупностью пробоин. Этот

многоугольник имеет вершины в точках, рас-

положенных на лучах соответствующих на-

правлений и удаленных от центра мишени на

величины, равные модулю своего радиус-

вектора

(

)

(

)( )

()()( )

121 2 23

23 121121

Fxxyyxx

yy x xy y

−++−×⎡

⎣

×+++ − +

⎤

⎦

где x

, y

– координаты положения концов ра-

диуса-вектора

, 1,12i = .

Естественно предположить, что чем меньше

величина площади этого многоугольника, тем

выше качество ведения стрельбы.

В.

Величина L отклонения центра тяже-

сти образованного многоугольника от цен-

тра мишени с координатами (x

, y

()()

co c o

Lxx yy=−+−,

где

12 12

∑

– координаты

центра тяжести многоугольника.

Вывод по этому показателю совпадает с

предыдущим и дополняется графическим пред-

ставлением положения образованного много-

угольника, наглядно демонстрирующего тен-

денцию отклонения расположения пробоин в

каком-либо направлении. В идеальном случае

величина L должна стремиться к нулю.

Г.

Величина r среднего модуля радиусов

отклонений:

∑

Этот показатель позволяет четче определить

допустимые пределы возможных отклонений

пробоин.

Д.

Координаты средней точки попадания

( ,

y ) каждой k-й контролируемой выбор-

ки последовательности выстрелов [6]:

min min

xx x

=−+

∑

;

УСиМ, 2009, № 2 69

min min

yyyy

=−+

∑

; 1,

kK= ,

где

min

= ,

min

= , 1,

= ; K

– ко-

личество контролируемых выборок в анализи-

руемом виде программы соревнований (серии,

положении и др.).

В стрелковых видах спорта наиболее удоб-

ная для оценки размерность такой выборки по-

следовательности выстрелов (r

) зависит от про-

фессиональной подготовленности спортсменов

и лежит в пределах трех–шести выстрелов.

Е.

Расстояние L

от каждой средней точки

попадания контролируемых выборок после-

довательности выстрелов (

) до цен-

тра мишени (x

, y

()()

kk k

Lxxyy=−+−

kK= .

Ж.

Сумма этих расстояний L

для всех от-

дельно взятых контролируемых выборок по-

следовательности выстрелов:

∑

Параметр L

характеризует, насколько по-

стоянна связь контролируемых выборок после-

довательностей выстрелов с центром мишени.

Как и в предыдущих случаях, желательно как

можно меньшее значение этого показателя.

З.

Длина пути S

средней точки попада-

ния каждой k-й выборки последовательно-

сти выстрелов:

()()

kk kk

pssss

Sxxyy

−−

=−+−

∑

Эта величина количественно характеризует

способность спортсмена контролировать сте-

пень постоянства связи каждого выстрела с

последующим.

И.

Соотношение величин двух предыду-

щих параметров:

Этот показатель количественно характери-

зует степень контролируемости спортсменом

процесса ведения стрельбы. Практически ус-

тановлено, что при значении этого показателя

0,5

≤

обеспечивается достаточно высокий

уровень результатов.

Одновременно по таблице исходной инфор-

мации определяется сумма S набранных спорт-

сменом очков и основные статистические па-

раметры этого результата, а именно:

К.

Среднее количество очков, которое при-

ходится на каждый выстрел:

ср

= , где R – результат выполнения уп-

ражнения (сумма набранных очков); K

– ко-

личество выстрелов в анализируемом упраж-

нении.

Поскольку для пулевой стрельбы в любом

упражнении количество выстрелов кратно де-

сяти, то параметр, определяемый по этой фор-

муле, для нее не является необходимым. Одна-

ко в других видах стрельбы, например, в

стрельбе из лука, где в различных видах про-

граммы соревнований спортсмен

выпускает

12, 18 или 36 стрел, этот параметр дает допол-

нительную информацию.

Л.

Разброс отклонений достоинства про-

боин от среднего значения R

ср

()

ср

DSR

=−

∑

где S

– значение достоинства i-й пробоины.

Этот параметр однозначно характеризуется

дисперсией анализируемой выборки и указы-

вает на стабильность или нестабильность ве-

дения стрельбы.

По вычисленным значениям m

ср

и D для ка-

ждого спортсмена можно решить задачу оцен-

ки его потенциальных возможностей в анали-

зируемом упражнении данного вида стрельбы:

найти вероятность того, что значение m досто-

инства пробоины последующего выстрела

спортсмена будет числом из заданного проме-

жутка (m

), т.е. найти величину

{

}

бв

Pm mm〈〈 ;

70 УСиМ, 2009, № 2

[

]

бв

,0,10mm∈ . В теории стрельбы принято

считать, что при повторной стрельбе одного и

того же спортсмена и постоянных условиях

прицела результат стрельбы распределяется по

нормальному (или близкому к нему) закону

[7]. Поэтому для решения поставленной веро-

ятностной задачи используется теорема Лап-

ласа, т.е.

{

}

бв

Pm mm〈〈 =

в cp б cp

mm mm

−−

⎛⎞⎛⎞

Φ−Φ

⎜⎟⎜⎟

⎝⎠⎝⎠

где

()

2р

udu

−

−∞

Φ=

∫

– известная таблично

заданная функция нормального распре-

деления ([8]).

Таким образом, можно вычислить ве-

роятность неудачного (например, для

стрельбы стоя из малокалиберной вин-

товки

{

}

08Pm〈〈

) или удачного (напри-

мер,

{

}

910Pm〈〈

) последующего выстре-

ла спортсмена.

Практическая реализация

Для практической работы с использо-

ванием предложенной информационной

технологии необходим карманный ком-

пьютер или ноутбук. При этом в общей

программе планируется изображение на

экране копии мишени, на которой мож-

но фиксировать результаты выстрелов в про-

цессе выполнения упражнения, ввод данных

по окончании упражнений. Наиболее простой

вариант – использование записей в стрелковых

книжках

. Возможно также и использование от-

стрелянных мишеней с последующей допол-

нительной обработкой на устройстве

RІKA

(Германия) [12]. В этом случае каждый вы-

стрел будет учитываться с точностью до 0,1 оч-

ка. В настоящее время решается вопрос о при-

еме информации из системы

ASCOR [1, 3]. При

этом возможно дальнейшее развитие предлага-

емой методики путем обработки временных

параметров ведения стрельбы, которая пока не

проводится, так как необходимо согласование

вопроса со швейцарскими специалистами.

С целью оценки уровня технико-тактиче-

ской подготовленности спортсменов к сорев-

нованиям рассмотрим полезность практиче-

ского использования описываемой технологии

на примере результатов выступления на

ІІІ

летних Всеукраинских спортивных играх од-

ной из ведущих спортсменок сборной команды

Украины – Наталии К.

На первом этапе работы требовалась оценка

достоинства каждой пробоины с точностью до

десятых долей очка и направление ее располо-

жения, поэтому в рассматриваемом случае ра-

бота велась с бумажными мишенями с исполь-

зованием устройства

RIKA. По окончании это-

го этапа работы получены данные, приведен-

ные в таблице.

На втором этапе работы выявлена тенден-

ция отклонения попаданий в мишень. Резуль-

таты этого этапа представлены на рис. 1.

Рис. 1. Тенденция отклонения попаданий в мишень

Исходные данные по пулевой стрельбе Н.К.

1-я серия 2-я серия 3-я серия 4-я серия

№ вы-

стре-

ла

Очки На-

прав-

ление

№ вы-

стре-

ла

Очки На-

прав-

ление

№ вы-

стре-

ла

Очки На-

прав-

ление

№ вы-

стре-

ла

Очки На-

прав-

ление

1 10,1 8 11 10,7 11 21 10,4 4 31 10,6 4

2 10,6 2 12 10,1 6 22 10,4 4 32 10,7 11

3 10,5 4 13 10,1 10 23 10,2 6 33 10,1 3

4 10,8 5 14 9,6 11 24 10,5 3 34 10,1 5

5 10,3 5 15 10,6 12 25 10,3 6 35 10,6 2

6 10,5 12 16 10,4 5 26 10,3 8 37 10,7 5

7 10,7 5 17 10,9 1 27 10,0 1 37 10,6 8

8 10,7 8 18 10,9 1 28 10,6 9 38 10,3 6

9 10,1 10 19 10,5 10 29 10,4 6 39 10,3 12

10 10,0 2 20 10,4 10 30 10,5 11 40 10,8 5

∑ 104,30 ∑ 104,20 ∑ 103,60 ∑ 104,80

Журнал - Управляющие системы и машины 2009 №2 Март - Апрель

Подождите немного. Документ загружается.