нее.
Анализировалась разница между экспертными оценками в режимах «Самооценка», «Экзамен» и оценками, предсказываемыми в рамках полученных моделей, включающих только необходимое и достаточное количество аргументов заданных групп признаков: СПР, СТП, СКП, ЗВ, МО, ОР, три последних из которых учитывают число ошибок в тестах и время, затрачиваемое на выполнение теста. С помощью критериев Бернштейна, Ястремского или Романовского установлено, что расхождение между эмпирическим и теоретическим распределением, полученным в экспертной оценке и модели, носит случайный характер. При этом оценивалась эвристичность модели человеко-машинного диалога «учащий–учащийся».
Путем анализа величины эвристичности (E = –log2m, где m = 1 – p), оцениваемой как смысловая информация о роли игрового метода в процессе обучения, удалось сделать следующие заключения о возможности игрового метода.
1. В режиме самооценки без использования игровой контрольной величина эвристичности выше (E = 0,720), чем в режиме экзамена без игровой контрольной (E = 1, 447Ч 10–3). Тем самым режим экзамена по существу смывает смысловую информацию в ответе студента.
2. В режиме экзамена с использованием игровой контрольной эвристичность ответа студента выше (E = 3,382 бит), чем в режиме самооценки без игровой контрольной. Этот факт свидетельствует в пользу психических способностей студента, проявляющихся в игровой контрольной при наличии навыков.
3. В режиме самооценки студент придает игровой контрольной меньшее значение, для него она содержит меньше смысловой информации (E = 0,0695 бит), чем самостоятельная работа (E = 0,211 бит). Но последняя величина ниже смысловой информации, которую студент приобретает при его самооценке без игровой контрольной, но при объяснении материала преподавателем. При этом порядок величин E = 0,720 бит и E = 0,211 бит оказывается близким!
Таким образом, можно считать доказанной статистическими методами построения моделей анализа успеваемости студентов важность применения игрового моделирования в процессе приобретения студентом смысловой информации, т.е. эвристичности, при самоподготовке по методическим разработкам с применением технических средств обучения. Тем не менее, моторная активность студента, как показывает анализ моделей в этом случае, оказывается недостаточной и может, по-видимому, тормозиться сроками проведения экзаменов в обычном порядке.
Задача современного преподавателя вуза, особенно в области химии как предмета для нехимических вузов, состоит в создании такой семиотической модели и гибридных языков предмета, которые при условии усвоения знаний учащимися за среднюю школу позволили бы ему усвоить диалектику знаний данного предмета и соотносить их с прагматическими знаниями по технической специальности.
Можно утверждать, что гибридные семиотические языки начального курса физики и математики, применяемые к парадигмам химии, приводят к семиотическим сжатым формам, в которых понятия и суждения передаются в сокращенной форме, и притом однозначно. Такой важный раздел химии, как периодический закон, иллюстрируется путем вычисления свойств органических соединений, неорганических материалов в ряду подобных веществ (метод сравнительного расчета Карапетьянца–Киреева). Подобным образом рассматриваются функции электронного строения вещества и его состава (см.: Интегрированная среда UCMO для вычисления свойств веществ, композиций в химии, физике, физическом материаловедении // С.А. Кутолин, А.И. Нейч. Физическая химия цветного стекла. М.: Стройиздат, 1988. 235 с.). Кристаллохимические законы Митчерлиха, изомерия, законы гомогенного, гетерогенного равновесия, теория разбавленных растворов и слабых электролитов, законы термодинамики иллюстрируются как формы семиотического сжатия-преобразования в форме прямой аналогии, изоморфизма, уменьшения системной энтропии как меры информации, меры хаоса. Подобные семиотические представления устанавливают единообразие в описании новых категорий не только в их словесном, но и преемственно смысловом выражении (изотонический коэффициент в теории слабых электролитов; константа равновесия — константа диссоциации; константа скорости химической реакции — коэффициент активности растворов; произведение растворимости — ионное произведение воды).
Явления кинетики и динамики химических процессов, т.е. процессов, изменяющихся и ускоряющихся во времени, которые включают множество сопредельных категорий (порядок реакции, гомогенный, гетерогенный, ферментативный катализ, цепные процессы и т.п.), не только содержат семиотические формы представления знаний в графовом, информационно-топологическом выражении, но и описание явления в форме знания, выраженного дифференциальным уравнением, а затем и преобразованием в интегральное решение, например, по методу Лапласа, Фурье, или другой форме операторного исчисления. Такой метод перехода от дифференциальных, точечных форм к пространственному описанию явления отражает фундаментальный квантово-механический принцип, лежащий в основе химических явлений как квантово-химических систем, — принцип суперпозиции. Все вышеизложенные семиотические представления химии лежат в области принципиально алгоритмируемых явлений и, выражаясь языком математики, могут быть описаны как ветвящиеся марковские процессы в непрерывном и дискретном времени.
1.2. Методика решения проблемной ситуации в науке и технике
Из сферы методологии техники принципиально исключается факт психофизиологии труда, что, как отмечалось в советской литературе, например, еще в 20-х гг. (В. Базаров, А. Богданов, О. Ерманский), влечет к исключению из сферы прогноза научной организации идей в смысле синтетического подхода обобщающей мысли. Концепция научно-технических (Т. Кун), философских (Л. Витгенштейн) и языковых (Ф. Соссюр) парадигм, являющихся по своей психофизиологической природе объективным фактором (гипотеза Сепира-Уорфа), есть лишь «легирующий компонент», необходимый, но недостаточный для прогнозирования назревания проблемной ситуации, без которой нельзя говорить о достоверности поискового прогноза (И.В. Бестужев-Лада). Непредсказуемая на основании указанных парадигм теократическая революция в Иране как антиномия предшествующему строю — пример яркой иллюстрации краха научно-технического прогноза поставок, например, нефти в западноевропейские страны и США.
Средством повышения достоверности прогнозов науки и техники должна быть такая феноменология теории прогнозов, которая, являя собой «сплав» эвристического, имитационного и статистического прогнозирования назревания проблемной ситуации (Пр), содержала бы «методологический рецепт», позволяющий на основании анализа контекста текста научного, технического, философского или художественного содержания предсказывать минимаксные точки функции назревания проблемной ситуации Пр(t) в рамках какого-то условного времени t, нормируемого относительно текущего реального времени. При этом «методологический рецепт», найденный для описания, скажем, Пр(t) на основании анализа контекста текста художественного и философского содержания будет обладать совокупностью уравнений, по крайней мере, ковариантных (инвариантных) относительно контекста текста иного содержания в силу исходного принципа имитации. Такое ковариантное построение функций, ковариантных для проблемной ситуации науки и техники, возникающей в результате анализа контекста текста различного содержания, возможно при условии статистического анализа контекста текста на таком эвристическом уровне, при котором назревание проблемной ситуации непременно происходит при условии антиномического синтеза из тезиса и антитезиса (теория, антитеория) и формирования антиномической проблемы. В этом смысле различные антиномии действительности, парадокса, парадигмы — суть непременные условия динамического всеединства антиномии.
Анализ фактобиографического материала и контекста текста научных трудов ученых и крупных специалистов в области естествознания, техники и гносеологии доказывает существование всеединства антиномии, динамически проявляющегося на протяжении всего их творчества (антиномия количество–качество: Д. Менделеев; антиномия количество, качество–структура: Я. Вант-Гофф; антиномия целостности: Л. Ландау; антиномия хаос – порядок: Н. Кобозев; антиномия гносеологии: Платон – Кант).
Анализ контекста текста, являющийся основой построения феноменологии прогнозирования назревающей проблемной ситуации, которая может и должна быть разрешена эвристическим и имитационным путем, показывает на примере лингвистической модели деловых и литературных текстов, что эвристическому содержанию текста соответствует вид закона лингвостатистической структуры, возникающей из комбинации абсолютно случайного и детерминированного процессов. Это позволяет обобщить вид такого распределения на формирование прогнозируемой проблемной ситуации в науке и технике, а сам способ анализа контекста текста использовать для критической оценки мотиваций, заложенных в деловой и научной документации.
Прогнозирование проблемной ситуации и ее назревание во времени как форма антиномического синтеза описываются суммой изменения функционалов информации (AJn) и идеации (AJd) во времени. Функционал идеации как существенно эвристическая детерминированная функция, приводящая к новому умозаключению, не может принимать абсолютное численное значение менее двух суждений, отвечающих силлогизму, содержащему два антиномических суждения. Идеация не есть нечто необычное. Идеация есть проявление того факта, когда творчески мыслящий специалист готов делиться с аудиторией информацией, но не мыслями — идеями. В этом смысле информационный функционал во времени, описывающий возможность появления цепи событий, еще не превратившихся в факты, содержит в своем составе функционал идеации, по крайней мере, в форме полного дифференциала. Такая постановка задачи на математическом уровне, по существу содержащая гипотезы о прогнозировании проблемной ситуации и ее назревании во времени как изменении во времени функционалов информации и идеации, а также о соотношении последних между собой, приводит на уровне имитации к получению дифференциального уравнения второго порядка, решениями которого для определения видов функционалов идеации и информации являются полиномы Лягерра. В начальный момент времени функционал информации, естественно, обращается в ноль, а идеации — оказывается равным двум, т.е. содержит в качестве исходной посылки силлогизм, состоящий из двух антиномических суждений.
Помимо составления в рамках метода имитации дифференциальных уравнений между Пр(t) и AJn(t), AJd(t), естественно, целесообразно машинное опознание закономерностей посредством таблиц «объект–свойство» (ТОС). Однако следует иметь в виду, что обработка таблиц экспериментальных данных по такому методу (ОТ ЭКС) и машинное опознание закономерности (Н.Г. Загоруйко) есть только начало пути к опознанию назревания проблемной ситуации как функции идеации и информации сознанием, детерминизацией в слове и образе и превращению в факт творчества, в действие, т.е. реализации назревшей прогнозируемой проблемной ситуации.
Построение на основе функционалов информации и идеации общего вида функции, прогнозирующей назревание проблемной ситуации во времени, приводит к некоторой зависимости, содержащей совокупность степенной, экспоненциальной и логарифмической зависимостей, т.е., казалось бы, известных в прогнозировании надежности систем функций. Однако анализ такой функции Пр(t) на экстремумы позволяет получить необычный для существующих теорий результат, который сводится к тому, что сумма минимаксных корней условного времени прогнозирования назревания проблемной ситуации (так же, как и их произведение) не может быть больше 10–12 лет. Это значит, что назревание и разрешение проблемной ситуации в науке и технике во времени есть процесс циклический, заканчивающийся за 10–12 лет принципиально. Следующие циклы в 10–12 лет соответствуют решению уже по существу новых проблемных ситуаций, определяемых, по крайней мере, качественно новыми антиномиями в форме силлогизмов (функционал идеации) и изменением содержания информации (функционал информации). Минимум функции Пр(t) соответствует величине приблизительно в 1,4 условного года, а максимум — в 8,6 условного года, что явствует из последующего анализа, соответствует условию усвоения предшествующей информации и превращения ее посредством творчества в факт разрешения проблемной ситуации. Точка перегиба между минимаксными значениями описываемой Пр(t) функции соответствует максимуму к.п.д. творчества h, равному 0,3 к.п.д. творчества, и информации q, для которых непременно условие: h + q = 1. Отсюда выводятся представления о степени усвоения информации i(t), под которой понимается отношение функции Пр(t), описываемой на основании учета функционалов информации и идеации или только функционала информации. При этом полагается, что величина, обратная степени усвоения информации, есть усвоенная информация, характеризуемая величиной q, т.е. к.п.д. информации.
Рассмотренные выше представления о характере назревания и разрешения проблемной ситуации и введенные критерии такого описания были использованы для качественной и количественной оценки контекста текстов в форме научных трудов ученых (Э. Шредингер, Л. Ландау, А. Пуанкаре). Полученные результаты в виде величин i, h, q (табл. 1.1) позволили дать оценки соответствующих циклов
