Son yıllarda, teknoloji destekli öğrenme ortamlarının tasarımına rehberlik edebilecek belirli ilkeler üzerinde eğitim psikolojisinde geniş bir fikir birliği sağlanmıştır.

Örneğin, çoğu araştırmacı, aktif öğrenmenin desteklenmesinin ve öğrencilerin kendi kendini düzenleyen süreçlerin edinilmesine yönelik rehberliğinin, güçlü öğrenme ortamlarının önemli özellikleri olduğu konusunda hemfikir görünmektedir.

Öğrencilerin ilgili ve anlamlı buldukları eğitim görevlerine sahip olmanın önemi, üzerinde geniş çapta kabul edilen bir başka ilkedir. Son olarak, öğrenme bireysel değil toplumsal bir mesele olduğundan, araştırmacılar genellikle öğretmenlerin sınıfta işbirliğine dayalı öğrenmeyi teşvik etmesi gerektiği konusunda hemfikirdir.

Bu konuşmada, öğrenme ortamları tasarlanırken yukarıdaki gibi ilkelerin dikkate alınması gerekli olmakla birlikte, bunların tek başına yeterli olmadığını tartışacağım. Özellikle fen öğretimi söz konusu olduğunda, konuyla ilgili bilginin edinilmesine ilişkin araştırmalardan ortaya çıkan ilkelerle desteklenmeleri gerekir.

Bunlar, bu argüman için en az iki iyi nedendir: Birincisi, güvenilir ampirik bilgi oluşturmanın bilimsel yolları, bilimsel argümantasyon yöntemleri ve son olarak bilimsel girişimin amaçları, diğer insan faaliyetlerinden (örneğin matematik, tarih, vb.) farklıdır. vb.) ve fen öğretimi için öğrenme ortamları tasarlanırken dikkate alınması gerekir.

İkincisi, bilimsel bilgi, önemli bilimsel devrimlerin gerçekleşmesini gerektiren uzun bir tarihsel gelişimin sonucudur. Mevcut bilimi oluşturan bilgi gövdesi, fiziksel dünya hakkındaki sezgisel bilgimizin temel varsayımlarıyla çelişir ve anlaşılması için radikal kavramsal değişim gerektirir.

Bilimde kavramsal değişimi teşvik etmek için, araştırmaya dayalı, gelişimsel olarak uygun müfredat tasarımına ve meta-kavramsal farkındalığın ve kasıtlı (amaçlı ve hedefe yönelik) öğrenmenin geliştirilmesine özel dikkat gösterilmelidir.

Bu sunumda, özellikle öğrencilerin fikirleri ve inançları etrafında eleştirel söylemin geliştirilmesini teşvik etmek ve ayrıca öğrencilere öğrenmeleri üzerinde daha fazla kontrol sağlamak için tasarlanmış bilgisayar destekli bir işbirlikçi öğrenme ortamının tanımına odaklanacağım.

ZPD’leri Korumak için ASP’ye Dayalı bir Analitik Model

Analitik modeller, grup etkinliklerini modellemenin bir yolu olarak kabul edilir. Hoppe & Ploetzner’a göre, işbirlikçi öğrenme ortamları bağlamında bir analitik model, “gruplarda meydana gelen eylemlerin veya etkileşimlerin yönlerini simüle etmek, yeniden yapılandırmak veya analiz etmek için kullanılabilen resmi olarak temsil edilen bir hesaplama eseridir”.

Mantıksal önermeler, bir aracının etki alanını, muhakeme, izleme ve yansıma düzeylerini modellemek için hesaplamalı ve teorik yönleri bütünleştiren Self tarafından öğrenci modelleme önerisi gibi hesaplamalı modelleri temsil etmek için faydalı olmuştur.

Self ayrıca, bir bakış açısını temsilci tarafından tutulan bir dizi inanç olarak temsil etmek için bazı hesaplama modelleri önerdi. Bu yaklaşımda, alan modeli bir bakış açısı, öğrenci modeli ise alana dayalı artan bir bakış açısı olarak kabul edilir. PROLOG’da bir CSCL ortamı için akıllı ajanları uygulayan GRACILE projesinde mantıksal programlama kullanıldı.

Değişim stratejileri
Kavramsal değişim yaklaşımı nedir
Değişim türleri nelerdir
Değişime ihtiyacı ortaya çıkaran iç etkenler
KAVRAMSAL değişim yaklaşımı aşamaları
Örgütsel değişimin Nedenleri
ÖRGÜTSEL DEĞİŞİM türleri
Pasif değişim nedir

Bildirimsel mantık programlaması, bilgi ve inanç sistemlerinin temsili ve manipülasyonu için yaygın olarak kabul edilmektedir. Yazılım ajanları için inanç sistemleri, doğal olarak, muhakeme sürecinde eksik bilgi ve monoton olmama ile ilgilenir.

Günümüzde Cevap Kümesi Programlama (ASP), monoton olmayan akıl yürütme ve eksik bilgi ile akıl yürütme için bilinen ve kabul edilen iyi bir mantıksal programlama formalizmidir. Ancak, ASP’ye dayalı birkaç gerçek uygulama vardır ve öğrenme ortamlarıyla ilgili hiçbiri yoktur.

Etmen tabanlı Bilgisayar Destekli İşbirliğine Dayalı Öğrenme (CSCL) ortamları bağlamında, mantıksal programlama, bir gruptaki öğrenciler için öğrenme fırsatları ve akıllı görev önerileri üzerinde öğrenen modelleme ve akıl yürütme için bize daha insan benzeri bir buluşsal yaklaşım sağlar.

Mantık ve formalizasyon yaklaşımlarından, fail tabanlı CSCL ortamlarında işbirliğini desteklemek için cevap kümeleri programlama çerçevesinin uygulanması üzerinde çalışıyoruz, çünkü temsilcinin öğrencilerin yetenekleri hakkındaki inançlarının temsili ve manipülasyonu için kolaylıktır.

CSCL ortamlarını modellemek için ASP’yi kullanma

Cevap Kümesi Programlama (ASP), Mantık Programlama ve Yapay Zeka alanlarında önemli bir katkı olarak kabul edilmiştir. Günümüzde, monoton olmayan akıl yürütme için iyi bilinen ve kabul edilen bu formalizmden ilham alan önemli miktarda araştırma çalışması bulunmaktadır.

ASP, normal (ayrılıksız) mantık programlamasından daha anlamlıdır ve belirsizlikle başa çıkmamıza izin verir. Klasik mantıkta (PROLOG) inançlar doğru bir şekilde ele alınamadığı için ASP, etmen modellemesi için mantıksal bir çerçeve olarak kullanışlıdır.

ASP, özellikle dinamik durumlarda, eksik bilgi ve belirsizlikte bir aracının inançlarının doğrudan ve net bir temsiline sahip olmamızı sağlar.

ASP’nin iki tür olumsuzlaması vardır: zayıf olumsuzlama (x değil) ve güçlü olumsuzlama (~x). “x’in kanıtı yok” olarak yorumlanırken x değil, zayıf olumsuzlama kullanıldığında, güçlü olumsuzlama kullanılırken ~x, “x’in yanlış olduğuna dair kanıt var” anlamına gelir.

DLV, yanıt kümesi programlaması için bir sistemdir. Temsilcimizin hesaplama modeli, ASP formalizmine dayalı olarak DLV’de uygulanmaktadır. Bir hesaplamanın sonucu, sistemin türetebildiği kadarıyla, her biri dünyanın tutarlı bir açıklaması olan bir dizi modeldir.

DLV, programın gerçeklerini ve kurallarını doğru ve tutarlı bir şekilde açıklayan dünyanın tüm modellerini bulmaya çalışır. Bir model, programda görünen her atoma bir doğruluk değeri atar ve belirli bir modelde doğru olan bir atom kümesi olarak temsil edilir. Bir program tutarsızsa, model olmayacaktır.

Bir model, bir program tarafından tanımlanan mantık altında kapalı bir teori olarak, failin epistemik bir durumu olarak kabul edilir. Her model, failin örtük (türetilebilir) ve açık inançları olarak yorumlanır.

Aracı modelleme için DLV kullanmanın avantajları

CSCL ortamlarında aracı modelleme için mantıksal bir çerçeve olarak DLV’yi uygulamanın avantajları şunlardır:

a) Etmen modelinin tutarlılığını sağlayan doğru ve tutarlı modeller elde etmek için bir kurallar dizisi olarak modelin bir belirtimine sahip olmak ve bunları gerçeklerle test etmek.
b) belirsizlik ve eksik bilgi altında inançların türetilmesi için çift olumsuzlamayı kullanın. Bu, aracının öğreneninin yetenekleri hakkındaki inançlarını temsil etmek için kullanışlıdır.
c) modeli tutarsız hale getirebilecek koşulları temsil etmek için bütünlük kısıtlamalarını kullanın.
d) modelin resmileştirilmesi.

The post Bilimde Kavramsal Değişimi Teşvik Etme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).