Исследование условий эффективного применения индивидуального опрашивания

Условия эффективного применения индивидуального опрашивания:

• · преподаватель должен хорошо знать индивидуальные особенности каждого своего ученика, такие как темперамент, характер, способности, и в зависимости от этого избирать конкретный подход к студентам;
• · после урока учителю необходимо записывать в специальный журнал какие приемы, формы и методы он применял относительно отдельных учеников и их результаты;
• · перед проведением индивидуального опрашивания педагог должен сообщить об опрашивании и дать ученикам возможность повторить пройденный материал;
• · Ученики должны в надлежащей мере владеть учебным материалом, вести собственный конспект на занятии, выполнять индивидуальные домашние задачи;
• · Если отдельные студенты не успевают за коллективом, то учителю надо повторить материал, записать главные положения на доске;
• · Если при составлении ответа при индивидуальному опрашивание в студента что-то не выходит, то педагогу целесообразно напомнить студенту об основных моментах темы.

Разработка профессионально направленных знаний, которые предусматривают эффективное использование инженером-педагогом индивидуального опрашивания

Дисциплина: Прикладные программы.

Время на изучение: 72 часа.

Дисциплина «Прикладные программы» — одна из профилирующей дисциплины компьютерного направления.

Прикладные программы — это профилирующая дисциплина; это практическое и теоретическое обучения за избранной профессией; это составляющая часть профессионально-технического образования и средней специальности.

Дисциплина прикладные программы есть одним из главных компонентов процесса обучения в заведениях профессионального образования, основной целью которого являются упрочения теоретических положений, полученных студентами в процессе обучения.

Объемы изучения дисциплины прикладные программы зависят от уровня образования, отраслевой или рыночной специфики профессии, образовательных и профессионально-квалификационных требований, которые предъявляются к специалисту.

Для дальнейшего исследования избираем тему «Имитационное моделирование. Основные понятия теории моделирования».

Количество часов на изучение данной темы — 2 часа.

Эта тема имеет важное значение для квалифицированного рабочего профессии «Обслуживание интеллектуальных интегрированных систем». В частности для формирования следующих умений:

• * воспитание информационной культуры;
• * практическое применение изученного материала;
• * упрочение знания общих принципов имитационного моделирования, основных понятий теории моделирования;
• * формирование представления об имитационном моделировании.

План урока:

Дисциплина: Прикладные программы.

Тема: Имитационное моделирование. Основные понятия теории моделирования.

Цели:

• 1. Образовательная: повторение пройденного материала, контроль знаний из заданной темы, сообщение ученикам новых знаний из заданной темы, обсуждение результатов контроля знаний.
• 2. Воспитательная: воспитать у учеников ощущения почета к преподавателю, одногрупников, будущей профессии; выработать заботливое отношение к учебному оборудованию, материалу и литературы; воспитать познавательную самостоятельность, добросовестность, ответственность, дисциплину, внимательность при работе.
• 3. Развивающая: развить и формировать абстрактное мышление, память, внимание, сосредоточенность, наблюдательность, умение слушать; развить профессиональные и познавательные привычки, самостоятельность.

Тип урока: комбинированный урок.

Методы обучения:

• — наглядные: иллюстрации на доске;
• — словесные: рассказ, объяснение, беседа, разъяснение;
• — индивидуальное опрашивание, контроль знаний.

ТСО:

ѕ персональный компьютер;

ѕ карточки с вопросами;

ѕ роздаточный материал.

Структура урока:

1. Организационный момент (7 мин.).

Проверка присутствующих, ознакомление с темой урока.

2. Повторение пройденного материала (15 мин.).

Вопрос для проверки базовых знаний за темой занятия:

• 1. Что такое имитационное моделирование?
• 2. В которых случаях используют имитационное моделирование?
• 3. Которые целые имитационного моделирования вам известные?
• 3. Проведение индивидуального опрашивания (45 мин.).

Три студента вызываются к доске. Доска к тому моменту уже разделена на три части, в каждой из частей — индивидуальная задача для каждого ученика.

Вопрос:

• 1. Коротко рассказать об имитационном моделировании.
• 2. Перечислить основные понятия теории моделирования.
• 3. Перечислить и коротко описать виды имитационного моделирования.

Пока студенты у доски готовят свои ответы, другим ученикам предлагается ответить письменно на два вопроса, согласно варианту:

• 1 вариант: Дать характеристику агентному моделированию; Перечислить и охарактеризовать одну из систем имитационного моделирования?
• 2 вариант: Дать характеристику дискретно-событийному моделированию; Когда прибегают к имитационному моделированию?

Студенты сдают свои контрольные работы, и те студенты, которые готовили свой ответ у доски отвечают на поставленные им вопрос. Если ответ полный — то педагог выставляет балл; если же ответ неполный, то учитель в таком случае дает небольшой дополнительный вопрос, и уже опираясь на ответ ученика ставит баллы.

Когда все студенты у доски ответили, они садятся на места и их ответы анализируются педагогом вместе со всей аудиторией.

4. Сообщение новых знаний (45 мин.).

Опираясь на проведенные с этой группой тесты на установление характера, темперамента, и способностей было установлено, что в группе преобладают сангвиники и холерики со средним или высоким уровнем способностей. Поэтому, излагая новый материал, учитель должен с воздержанной скоростью сообщать основные положения материала и следить за тем, как ученики ведут конспект. Педагогу надо беспрерывно следить за дисциплиной на занятии, и при нарушении ее делать замечание.

Рассматривание разновидностей имитации:

· Метод Монте-Карло (метод статических испытаний).

Метод Монте-Карло — общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастичного (случайного) процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи. Используется для решения задач в разных областях физики, химии, математики, экономики, оптимизации, теории управления и др.

Случайные величины использовались для решения разных прикладных задач довольно давно. Примером может служить образ определения числа Пи, который был предложенный Бюффоном еще в 1777 году. Суть метода была в бросании иглы длиной L на плоскость, расчерченную параллельными прямыми, расположенными на расстоянии r друг от друга (см. Рис.1).

Рисунок 1. Метод Бюффона Вероятность (как видно из дальнейшего контекста, речь идет не о вероятности, а о математическом ожидании количества сечений за один опыт; вероятностью это становится лишь при условии, которое r> L) того, что отрезок пересечет прямую, связанная с числом Пи:

где* A — расстояние от начала иглы к ближайшей к нее прямой;

* и — угол иглы относительно прямых.

Этот интеграл просто взят: (при условии, которое r> L), поэтому подсчитавши частицу отрезков, что пересекают прямые, можно приблизительно определить это число. При увеличении когда-пра попыток точность получаемого результата будет увеличиваться.

· Метод имитационного моделирования (статическое моделирование) Статистическое и эконометрическое моделирование — исследование объектов познания на них статистических моделях; построение и изучения моделей реально существующих предметов, процессов или явлений (например: экономических процессов в економетрики) с целью получения объяснений этих явлений, а также для предусмотрения явлений или показателей, которые интересуют исследователя.

Оценка параметров таких моделей проводится с помощью статестическиx методов. Например: метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов, метод моментов.

Примером регрессионной эконометричной модели может послужить функция потребления Кейнса:

Y = b₁ + b₂ Ч X,.

где Y — затраты, X — доход, b₁ и b₂ — параметры уравнения (parameters), u — стохастична ошибка (disturbance, error term).

Виды статистических и економетричних моделей:

• · Линейная регрессия (OLS)
• · Регрессии на бинальные сменные
• · Авторегрессионный модель
• · Система одновременных уравнений (SEM)
• · Модель линейной вероятности (LPM)
• · Логит модель (Logit)
• · Пробитый модель (Probit)
• 5. Подведение итогов (5 мин.).

Упрочение новых знаний, сообщение ученикам их баллов заработанных на данном занятии.

6. Выдача домашнего задачи (3 мин.).

Подготовить информацию относительно сетевого моделирования.

Рекомендованная литература:

• 1. ХемдиА. ТахаГлава18.Имитационное моделирование// Введениеу исследования операций=Operations Research: An Introduction- 7-еизд. -М.: «Вильямс», 2007. С.697−737.
• 2. СтрогальВ.П., ТолкачоваИ.О.ИмитационноемоделированиеМГТУим.Баумана, 2008. С.697−737.