Сергей Кутолин - Философия интеллекта реального идеализма

• Название: Философия интеллекта реального идеализма
• Автор: Сергей Кутолин
• Издательство: СГАПС
• Жанр: Философия
• Год: 1996

В работе показана роль личности и ее духовных носителей в преодолении трудностей, создаваемых государственными авторитарными системами в эпохи бюрократического засилия.

---

Знание и творчество — это своеобразная проблемная ситуация, в которой знание «снимается» для окружающих в формах «волн информации», а структура творчества остается скрытой по существу индивидуальностью интеллекта, являясь своего рода материей, несущей волны знания в форме информации.

Безусловно, что непонимание антиномии между категориями знания, творчества даже в прагматическом плане успехов науки и техники может, на наш взгляд, служить источником серьезных, в том числе и социальных, ошибок при анализе параметров структуры прогресса, научно-технических достижений.

Только путем ускорения и обучения знанию с помощью тренировки интеллекта на дорогах мыследеятельности — рефлексии, формирования смысловых связей — парадигм, самостоятельного и критического отношения к возникающей проблемной ситуации (интеллигентность) порождается творчество в науке и технике и сокращается время решения технических проблемных ситуаций, т.е. появляются успехи.

Рефлексия, парадигма, самостоятельность и критичность подхода к проблемной ситуации есть тело, дух и буква творчества, составляющие его идеацию, в то же время знание с его информационным содержанием еще не содержит ноу–хау, т.е. технологии, секрета творчества, научного успеха. Многообразие путей решения задачи, как видим, еще не означает знания секрета ее технической реализации.

В методическом плане убежденность в высказанных положениях базировалась, во-первых, на целевых исследованиях, в том числе и с применением ЭВМ, при анализе усвоения знаний, например, группами студентов технического профиля по общенаучной дисциплине «химия», во-вторых, на мысленном эксперименте в духе Н.П. Рашевского, результаты которого могут быть сопоставлены с фактобиографическими данными и трудами творчества ученых, в-третьих, на попытке построения структуры технических достижений с использованием категорий: рационализация–изобретение–открытие в рамках собственного подхода путем рефлексии, формирования парадигмы и самостоятельного критического мышления. Совокупность разработанных вопросов по существу содержит конкретную методологию знания и творчества в науке и технике, пригодную для решения научно-технических проблемных ситуаций. Однако успех решения таких ситуаций тесным образом связан с практической реализацией параметров структуры прогресса.

1.1. Методологический анализ структуры знания студентов

Решение проблемы эвристической оценки содержания текстов методами математической лингвистики [5], вскрытия методами математики дискриминации целеустремленных систем [6], с одной стороны, а с другой, — дискурсивно-комплексный подход к проблемам рефлексии [7], использование имитационной эвристики в методологии и практике игрового моделирования [8, 9] позволили надеяться на возможность математического моделирования анализа успеваемости студентов методами кусочно-линейного программирования с применением элементов игрового моделирования на примере человеко-машинного диалога «учащий–учащийся».

В качестве аргументов знания студента при проверке по пятибалльной системе, проводимой в режиме «Самооценки» студентом своей успеваемости, и таковой оценке успеваемости преподавателем на экзамене использовались три группы признаков: 1) теоретическая и реальная подготовка по фундаментальным предметам абитуриента; 2) текущая успеваемость студента в первом семестре по химии; 3) психофизиологические показатели, определяемые в форме тестов для лиц умственного труда. Указанные группы признаков включали в качестве независимых величин: СПР-степень реальной подготовки абитуриента, определяемая оценками на вступительных экзаменах по математике и физике; СТП-степень теоретической подготовки, определяемая оценкой в аттестате о среднем образовании по химии, физике, математике; СКП-степень подготовки по химии в семестре; ЗВ-контроль фиксации зрительного внимания с использованием колец Ландольта; МО-моторная оперативность, определяемая пробой Крыжановской; ОР-оператив-ная реакция, оцениваемая методом «лабиринта» [10]. Данные группы признаков позволили разработать детальную методику моделирования знания лиц умственного труда по химии и создать специализированную интегрированную вычислительную среду оценки успеваемости по химии CHEMLEHR, которая при необходимости может быть преобразована для тестирования знаний лиц умственного труда в различных областях технической подготовки.

Модель применялась параллельно в группе студентов, где использовалась методика игрового моделирования (а в качестве таковой применялась методическая разработка темы «Окислительно-восстановительные реакции» с использованием технических средств обучения и самоконтроля), и в группах, где преподаватель проводил обычное занятие.

Были получены результаты человеко-машинного диалога «учащий–учащийся» в режимах «Самооценка» и «Экзамен» как с применением игровой контрольной, так и без 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).