Модель обучения. Простые улучшения #1: Распределение молекул знаний

Вступление

При описании модели совершенно сознательно уделялось внимание многим деталям, которые могли казаться совершенно избыточными, а иногда и посторонними. Дело в том, что текст написанный в стиле научной монографии или учебника предполагает самостоятельную работу с источниками, но при разработке новых идей «фонтанирование ими» не менее важно. Поэтому описание возможных связей и идей приводилось там, где они возникают и/или проявляются естественным образом. Даже если немедленное их использование не видится возможным, нельзя игнорировать факт их наличия. Надо быть готовым расширять модель и стараться установить чёткие связи с уже известными элементами. Именно поэтому некоторые вопросы и идеи «намечались» там, где мысль о них возникала. И в этом, отдельном разделе происходит возвращение к этим вопросам с использованием всей накопленной информации как с физического, так и с педагогического планов модели.

Распределение молекул знаний

Использование идеи зарядов разных знаков и величины подразумевает что потребление знаний процесс не мгновенный — заряды сначала притягиваются друг к другу, преодолевая некоторое расстояние. Но этот процесс имеет и вторую сторону, так как это целая система, в которой заряды взаимно притягиваются и отталкиваются. То есть создание высокой (относительно) концентрации отрицательных зарядов в определённой области приведёт к тому, что положительные ионы (частицы–ученики) скорее всего будут смещаться в их сторону. Но верно и обратное, что есть кластер из молекул–знаний будет смещаться в сторону частиц–учеников. И если с точки зрения перемещения молекул локальные изменения их плотности можно пока игнорировать, особенно если их плотность изначально достаточно велика, то смещения частиц вопрос куда более деликатный, так как для нас полезным считается только дрейф к центру трубы — повышение мотивации.

Но на данный момент я хочу обратить внимание на крайне распространённую метафору: «быстро схватывает». Причём лично я осознаю, что подобная характеристика только частично привязана к уровню мотивации. Да, хорошо мотивированные ученики действительно усваивают информацию быстрее, но любой учитель проработавший хотя бы пяток лет видел примеры талантливых, но при этом — крайне ленивых учеников. Поэтому распределение молекул изначально должно быть как можно более равномерным, если нас интересуют хотя бы политически декларированное равноправие учащихся с разными способностями и отношением к учёбе.

Равномерное распределение точек в круге, пример

Если впрыскивать ближе к центру

Поскольку вышеописанные моменты в модели реализуются через движение молекул и частиц и в плоскости перпендикулярной оси движения (горизонтальной плоскости, проще говоря), то чем меньшая дистанция будет между ними изначально, тем быстрее они притянутся друг к другу. Значит каждый «впрыск» знаний подразумевает геометрическое распределение молекул извне, то есть от стенок трубы по направлению к центру. Подобное распределение правильней называть равномерно–радиальным когда в начальный момент плотность «новых» молекул падает по мере приближения к центру, но ни в коем случае не экспоненциально. Возможно ступенчато. Но в любом случае при этом выигрывают ученики со слабой мотивацией, сразу оказавшись гораздо ближе к новым данным. Буду честным. Подобный тип педагогического воздействия возможен и иногда применяется. Однако многие учителя не направляют своих усилий на учеников с определённой степенью мотивации, стараясь одинаково для всех, ну или тупо отрабатывая и игнорируя состояние учеников. На самом деле чисто конструктивно можно создать самые разные геометрические формы «впрыскивателей», а не только краевые.

Примерно о таком идёт речь

Поэтому вопрос о распределении добавляемых в процессе обучения новых молекул–знаний и даже их чёткой локализации не является несбыточными мечтаниями с физической стороны. Реализовать можно как глобальную и зональные, так и «точечные» доставки молекул–знаний к их потребителям. Больше вопросов вызывают соответствующие педагогические возможности, хотя бы точность этих воздействий со стороны «усреднённого» педагога.

Именно поэтому при попытке перехода к численному моделированию стоит ограничиваться равномерным распределением, в особенности из-за того что только оно не будет вызывать явного дрейфа частиц сразу после воздействия и облегчит работу по установлению соответствий численных значений параметров моделируемых процессов.

Продолжение