Виды классификаций понятий содержания общеобразовательного курса информатики

Необходимо определить само понятие классификации и методические цели её использования. Научная классификация (типология) — метод познания, основанный на разделении объектов предметной области на классы (или типы) по принципу схожести и различия. А также классификацией называют результат такого метода познания — саму систему классов. В отношении методики обучения чаще говорят о структуризации информации как о психологическом процессе. Следуя принципу научности, можно ожидать определённого соответствия методической (психологической) классификации понятий — научной типологии по данному предмету.

Классификация — один из основных методов познания, априорно присущий мышлению человека. Описание самого понятия классификации основано на типологии. Классификации различают по принципам их построения. Так, по степени существенности оснований деления (подразделения) различаются естественная и искусственная классификации. Искусственная классификация применяется только для организации понятий для механического поиска (пример — алфавитный каталог) и в данной работе не рассматривается. Задачу систематизации понятий решает классификация по существенному признаку — естественная. Такой признак может формулироваться по-разному. Выделяют два подхода по отношению к самим классифицируемым понятиям. В первом подходе признак формулируется в терминах объема понятий, а второй подход ориентирован на их содержание.

В первом случае классы просто перечисляются, с указанием характерной особенности каждого (например: текстовые редакторы — работают с текстом, графические — с графикой). Такой подход предполагает конечное известное множество изучаемых объектов (объем понятий) и характерен для начального этапа развития области знаний — накопления и систематизации данных.

Во втором случае признак классификации ориентирован на содержание (определение) понятий (например, классификация по основанию позиционных систем счисления со степенным базисом). Этот принцип чаще применяется для классификации абстрактных (иногда неконструктивных) понятий, и часто разделяет классы по допустимым операциям. Основанная на таком признаке классификация (типология) является результатом содержательного анализа понятий, выявляет и приводит в систему их существенные свойства. Иначе говоря, использование этого признака характерно для зрелой, научной стадии развития области знаний — этапа систематизации знаний и теоретических открытий. Такая классификация часто помогает выявить новые закономерности (например, если рассмотреть класс систем счисления со степенью двойки в качестве основания, для членов этого класса можно упростить алгоритм перевода записи числа из одной системы в другую) Сочетания различных классификаций на одном множестве понятий приводят к сложным перекрёстным или иерархическим классификациям. Последние особенно интересны, поскольку представляют результат содержательного взаимодействия принципов классификаций, а не простое декартово произведение множеств классов. Такие классификации изображаются в виде деревьев понятий (например, классификация видов информации). Классификация одного множества объектов может служить основойдля классификации другого множества. Яркий пример такого сочетания классификаций — методические деревья понятий.

Рис.

Психологическую роль структуризации понятий в обучении трудно переоценить. Долговременное запоминание неструктурированной информации практически невозможно (это, видимо, общее свойство информационных систем, а не особенность человека). С другой стороны, иерархическая структуризация — единственный путь преодоления количественного барьера в оперировании понятиями (принцип 5 + 3): это ограничение справедливо для одного уровня системы понятий, поэтому, чем больше уровней абстракции используется, тем больше понятий (в смысле эффективного количества) могут участвовать в рассуждении. Надо отметить, что с этой точки зрения классификации, основанные на содержании понятий, предпочтительней, так как обычно бывают лаконичны. Так же здесь следует обратить внимание на важность развития навыка перехода между уровнями абстракции — умения мысленно «разворачивать» и «сворачивать» ветви дерева понятий.

Кроме структуризации уже имеющейся информации, сформированная система абстрактных классов понятий дает человеку когнитивную матрицу, способность быстро усваивать и осваивать новые, более частные понятия данной предметной области («от общего к частному»). Это особенно важно для информатики, где объём частного, неструктурированного знания растёт чрезвычайно быстро, а актуальность его — недолговечна.

Выбор классификации для методического использования, однако, неоднозначен. В зависимости от методической роли, от положения в учебном курсе, может быть выбрана классификация, основанная и на содержании, и на объёме информации. При этом разные типы классификации используются по принципу аналогии с естественным процессом познания. Например, начиная обучение программированию с использования условных и безусловных переходов по адресу команды (ассемблер), можно распределять примеры использования команд по назначению в данном случае (выполнение разных вариантов, действий, организация повторений), а затем частично-поисковым методом ввести классификацию алгоритмических конструкций. При этом первая классификация решает задачу систематизации новых понятий («от конкретного к абстрактному»), а вторая — выделения общих закономерностей, формирует структуру знания и когнитивную матрицу.

Классификация понятий учебного курса в целом не обязана совпадать с классификацией в данной научной области. Но желательно, чтобы принципы построения типологии сохранились и в учебном издании (возможно, только в завершающем изучение темы разделе). В частности, наиболее ценной в науке считается естественная классификация, в основе которой лежит чётко сформулированный признак (или система признаков), присущий самой природе исследуемого предмета. Такая классификация заведомо лучше простого перечисления типов и в методическом плане (если признак можно понятно объяснить на данном этапе обучения).

Примеры классификаций понятий В качестве иллюстрации изложенных выше рассуждений, приведем два примера классификаций понятий. Первый пример — попытка усовершенствовать приведённые в учебниках классификации видов и форм информации путем явного формулирования признаков и объединения их в некоторую систему.

Рис.

В работе приведены далеко не все возможные подходы к типологии информации. Скажем, управляющая информация иногда выделяется в отдельный класс процедурных знаний, а все остальное относится к декларативным знаниям. Но зато на приведенной схеме можно видеть примеры иерархического и выборочно-перекрестного сочетания классификаций. Заполнение названий классов возможных перекрёстных сочетаний оставляем читателю в качестве упражнения (например, числовая точная информация — целые числа).

Второй пример — классификация цветовых моделей, которая встречается в специальных учебных пособиях, но в общеобразовательном курсе информатики от неё осталась лишь малая часть (и, по нашему мнению, не самая удачная). Такая классификация даст учащимся более полное представление о месте изучаемых понятий в научной системе знаний. Но, чтобы привести такую классификацию в учебном курсе, необходимо хоть как-то коснуться классифицируемых понятий, то есть расширить содержание обучения, включить в него описания (хотя бы) перечисленных цветовых моделей.

Рис.

Ясно, что классификаций понятий в курсе информатики может и должно быть больше. Ясно, что различные виды классификации следует использовать в соответствии с методической ролью этой классификации на данном этапе обучения. Однако следует отметить, что приведённые выше эвристики можно использовать не только для методической организации содержания курса информатики, но и как один из критериев отбора этого содержания. Ведь естественная, лаконичная классификация понятий является признаком зрелости, сформированности соответствующего раздела содержания, и, обычно, представляет достаточно высокий уровень абстракции. А, учитывая темпы развития предметной области информатики, структурированность и абстрактность содержания учебного курса становятся не просто желательным, а необходимым условием — иначе учащиеся захлебнутся в потоке излишне конкретной, слабо структурированной и поэтому быстро теряющей актуальность и трудно запоминаемой информации.

Общая тенденция изменений содержания курса информатики, связанных с таким критерием отбора, должна выражаться, по нашему мнению, в расширении и углублении содержательной линии представления информации и информационного моделирования. Особенно желательно более глубокое изучение принципов представления и организации информации, что возможно, в рамках деятельностного подхода, при активном использовании современных языков описания данных.