Univerzitet u Novom SaduTehnički fakultet 'Mihajlo Pupin'Zrenjanin

MODELOVANJE I SIMULACIJAI NJIHOV ASPEKT

U NASTAVI TEHNIČKOG OBRAZOVANJAskripta

ZRENJANIN, SEPTEMBRA 2002. GODINE

Sadržaj

1. UVOD 5

2. DEFINICIJE OSNOVNIH POJMOVA 7

3. MODEL, MODELOVANJE I SIMULACIJA-TEORIJSKI ASPEKT 9

3.1. MODEL I MODELOVANJE- OSNOVNE DEFINICIJE 103.2. FORMALIZMI MODELOVANJA I NIVOI APSTRAKCIJE 133.3 APSTRAKCIJA, ASOCIJACIJA I SPECIFIKACIJA 153.4. PRINCIPI MODELOVANJA, KLASE I VRSTE MODELA 153.5. PROCES VERIFIKACIJE I VALIDACIJE MODELA 183.6. SIMULACIJA 203.7. SREDSTVA ZA MODELOVANJE I SIMULACIJU 213.8. ANALOGNO MODELOVANJE 233.9. MODELOVANJE POMOĆU DIGITALNOG RAČUNARA 243.10. MODELOVANJE POMOĆU HIBRIDNIH RAČUNARA 25

4. MODELI UČENJA, MODELI NASTAVE I MODELI U NASTAVI 26

4.1. MODELI UČENJA 264.2. MODELI NASTAVE 264.3. MODELI U NASTAVI I PROCESU UČENJA 314.5. SISTEMSKI PRISTUP PROJEKTOVANJU MODELA U NASTAVI 35

5. RAČUNAR U OBR AZOVANJU 38

5.1. ISTORIJAT PRIMENE RAČUNARA U OBRAZOVANJU 385.2. OBRAZOVNI RAČUNARSKI SOFTVER 41

6. NEKI PRIMERI OBRAZOVNOG RAČUNARSKOG SOFTVERA 44

7. INTERNET I NJEGOVI RESURSI U FUNKCIJI U ČENJA PUTEM MODELA I SIMULACIJE 48

7.1. WORLD WIDE WEB (WWW) 497.3. WEB ORIJENTISANI INTELIGENTNI TUTORSKI SISTEMI 517.4.. INTERAKCIJA ČOVEKA I RAČUNARA 537.5. DIZAJN KORISNIČKOG INTERFEJSA 547.6. UČENJE NA DALJINU 55

3

Literatura: 59

4

1.UVODNovi milenijum je počeo velikim promenama na ekonomskom i

tehnološkom planu. Postindustrijska društva se transformišu u informatička, u društva visokih tehnologija. Šire posmatrano promene se dešavaju na civilizacijskom planu. Svakoj zemlji je u interesu da u vremenu promena zauzme svoje mesto u svetskoj zajednici a posebno u novom ekonomskom poretku.

Dolazi vreme brzih promena, vreme koje sve više zahteva brzo i efikasno sticanje znanja i njegovu primenu. Istovremeno, nauka, tehnika i tehnologija prolaze kroz faze burnih promena zahvaljujući ponajviše informacionim tehnologijama i telekomunikacijama.

Naučno-tehnološki progres karakteriše automatizacija, informatizacija i kibernetizacija, ogroman porast kvantuma znanja (danas je potrebno manje od tri godine da se ono udvostruči) i sve kraće vreme od pronalaska do njegove praktične primene. Na planu nauke dolazi do diferencijacije, specijalizacije ali i integracije i rađanja novih naučnih disciplina (interdisciplinarne nauke).

Treća tehnološka revolucija nije zaobišla obrazovanje, iako obrazovanje trenutno predstavlja jedan od inertnijih društvenih sistema sa aspekta promena. Obrazovanje će morati brže reagovati na promene u sferi nauke, tehnike i tehnologije, u suprotnom, postepeno će joj slabiti društvena funkcija koja joj je namenjena.

Promene i dostignuća na planu nauke, tehnike i tehnologije utiču na obrazovni sistem, ali uticaj postoji i drugom pravcu. Primena znanja je i najznačajniji elemenat koji je u tesnoj uzročno-posledičnoj vezi sa dva prethodna.

U tom smislu obrazovni sistem svake zemlje je institucija koja će obezbediti da se društvo prilagodi promenama, da obezbedi sebi budućnost. Zato je potrebno u obrazovni sistem uvoditi dinamične promene koje će obezbediti brzo sticanje funkcionalnih znanja.

Prethodno pomenuti uticaji na obrazovanje velikim delom se reflektuju na prirodne nauke a najviše na tehničko obrazovanje kao predmet. Veštačka podela naučnih disciplina postala je i ograničavajući faktor za bržu primenu nauke u tehnici i tehnologiji. Proces se odreflektovao i u podeli školskih predmeta.

U svakom obrazovnom sistemu postoji stalan problem aktuelizacije programskih sadržaja jer u suprotnom postoji težnja da škola postane tradicionalna, neefikasna pa čak i kočnica društvenog progresa. Drugi problem je u stručnjacima-nastavnicima tehničkog i tehnološkog obrazovanja od kojih se očekuje visoka stručnost, praćenje najnovijih tehnoloških promena i njihova implementacija a to se može postići dobro organizovanim stručnim usavršavanjem.

5

Najvažniji aspekt problema je u samom sistemu obrazovanja koji se mora češće nego do sada preispitivati, aktuelizovati i modernizovati kroz nastavni plan i programske sadržaje.

Ciljevi tehničkog i tehnološkog obrazovanja odražavaju zainteresovanost društva za naučnu i tehničku pismenost, za društveno-ekonomski razvoj i pripremanje ljudi za široku primenu nauke današnjice, kao i za obučavanje onih koji će je razvijati i usmeravati u budućnosti. Poželjno je da što više ljudi bude obrazovano u ovom smeru, kako bi znali da procenjuju i ocenjuju međusobni uticaj nauke i tehnologije, i kako bi uz pomoć svoje obrazovanosti bolje razumeli život i uživali u njemu.

Ciljevi i zadaci tehnološkog obrazovanja navođeni su veoma često u različitim formama. Na konferenciji Ujedinjenih nacija pod nazivom: 'Oblasti nauke i tehnologije sa perspektivom za razvoj', održanoj 1979. godine definisani su najvažniji pravci u vezi sa obrazovanjem, pod uslovom da nauka i tehnologija zauzmu važno mesto u strategijama razvoja svake države i formulisani su kao:

Isticanje nastave koja se bavi tehnikom kao tradicionalnom vrednosti,

Usmeravanje edukativnih aktivnosti ka problemima kod kojih je moguća integracija moderne nauke i tradicionalnih vrednosti, kao i animiranje opšte društvene klime u korist socijalnih i ekonomskih promena koje su želele pojedine zemlje."

Posebno je važna uloga individue u kreiranju ličnog znanja. Ovaj aspekt uključuje:

Upoznavanje učenika sa primerima kako naučnici definišu opšta shvatanja na način kako to njima odgovara,

Jasno isticanje opštih pogleda na prirodne fenomene kako bi ih učenici usvojili i uporedili sa naučnim shvatanjima u prošlosti,

Pomoć učenicima da prepoznaju i koriste brojne metode koje koriste naučnici (hemičari i fizičari) da opišu supstance i razna fizička stanja materije.

Sledi zaključak da tehničko obrazovanje mora biti utemeljeno na naučnim saznanjima i zakonitostima. Ceo proces razvoja ličnosti učenika treba sistematski pratiti i vrednovati postignute rezultate.

U vremenu naučnog, a posebno tehničkog i tehnološkog progresa, značajno pitanje je kako treba da izgleda fizionomija predmeta Tehničko obrazovanje, njegov doprinos i mesto u obrazovnom sistemu svake zemlje pa i naše.

6

Ovaj rad treba da da doprinos povećanju efikasnosti, aktuelizaciji i modernizaciji nastave tehničkog obrazovanja u našem obrazovnom sistemu.1

Savremeni PC računari otvaraju nove mogućnosti u osavremenjavanju i povećanju efikasnisti i efektivnosti nastave uopšte, a posebno nastave tehničkog obrazovanja u osnovnoj školi. Modelovanje i računarska simulacija se već intenzivno primenjuju u mnogim naučnim disciplinama ali u nastavi i obrazovanju nisu ni dovoljno prisutni, ni dovoljno istraženi.

1 Mr Branislav Egić: Informatičko-metodički problemi modelovanja u nastavi tehničkog obrazovanja, magistarski rad, Tehnički fakultet, Zrenjanin

7

2.DEFINICIJE OSNOVNIH POJMOVA

Model – (lat. modulus-mera), prikaz bitnih osobina nekog premeta, pojave ili sistema koji je izgrađen ili koji će se tek izgraditi, obrazac, analogija sa originalom, prirodna ili veštačka konstrukcija predmeta, pojave ili sistema čije je ispitivanje nemoguće ili preskupo drugim metodama.

Model nastave - Skup osobina koji je karakterističan za određeni način realizacije nastave.

Modelovanje - postupak imitiranja pojava, predmeta, procesa i

sistema. Modelovanjem se apstrahuju samo bitne osobine originala koje su značajne za proučavanje. Model dakle sadrži samo bitne osobine originala ili realnog sistema koji će tek biti izgrađen

Simulacija - ispitivanje ponašanja modela (funkcionalni,

simulacioni model) variranjem ulaznih veličina slučajno generisanih i praćenje stanja na izlazu koja treba da se kreću u definisanim relacijama.

Validnost modela -stepen uspešnosti modela u predstavljanju bitnih osobina realnog sistema, pojave, procesa ili predmeta (original).

Nastava - organizovani oblik učenja u okviru obrazovnog sistema i obrazovnih institucija

Obrazovni računarski softver (ORS)- računarski programirani obrazovni sadržaji predviđeni najčešće za induvidualno učenje, koriste se modeli programirane nastave, tutorski i inteligentni tutorski sistemi, modeli i simulacije, veštačka inteligencija.

Internet - sistem koji povezuje pojedinačne računare, lokalne

i ostale mreže u jedinstvenu mrežu, »mreža svih mreža«, resursi Interneta su organizovani sistemom servisa a za prenos podataka se koristi jedinstven protokol (TCP/IP).

TCP/IP protokol (Transmision Control Protocol/Internet Protocol), integrisan je u operativne sisteme i predstavlja standard za komunikaciju u okviru Interneta.

8

Distantno učenje – oblik učenja gde su učenici fizički odvojeni od škole, profesora ili izvora informacija, učenje se može odvijati u realnom vremenu, sinonimi: distance larning, distance education, on line corses, on line teaching, web based courses, web learning, web based instructions delivery, network learning model.

Upravljanje pomoću računara – kontrola i upravljanje procesima

pomoću računara je karakteristika savremenih tehničkih i tehnoloških sistema, jednostavan paralelni interface, predstavljen u ovom radu omogućava učenicima da učine prve korake u upravljanju jednostavnijih izvršnih modula pomoću programa računara.

Inteligentni tutorski sistemi, ITS, (engl. Intelligent Tutoring Systems) su generacija računarskih sistema namenjena podršci i poboljšanju procesa učenja i podučavanja u odabranom oblasnom znanju, uvažavajući pri tom individualnost onoga ko uči i onoga koga se podučava.

Elementary education (primary education, l'enseignement primaire elementaire) – termini za pojam osnovnog obrazovanja u nekim zemljama.

Compulsory education (schulpflicht, obligatoire)- Obavezno obrazovanje za određeni uzrast.

World Wide Web (WWW)- servis Interneta sa multimedijalnim stranama i hipertekstom.

HTML format- multimedijalnih strana (site) pisanih u jeziku HTML (Hyper Text Markup Language)

Korisnički interfejs (user interface)- način komunikacije čoveka i računara. Interakcija čovjeka i računala (engl. Human-Computer Interaction, HCI) bavi se razumevanjem, oblikovanjem, vrednovanjem i implementiranjem interaktivnih računarskih sistema namenjenih čovekovoj upotrebi, a sve zbog obezbeđivanja upotrebljivih i funkcionalnih računarskih sistema.

9

10

3. MODEL, MODELOVANJE I SIMULACIJA-TEORIJSKI ASPEKT

Teorija modela i simulacije ima univerzalan značaj i veliku primenu u naučnim istraživanjima. Fizičko modelovanje postoji koliko i ljudski rod ali naučni pristup počinje u XVII veku.

1600-1940. Fizičko modelovanje1940. Pojava elektronskih računara1955. Simulacija u avio-industriji1960. Simulacija proizvodnih sistema1970. Simulacija velikih sistema – ekonomskih, društvenih

i ekoloških1975. Sistemski pristup simulaciji1980- Simulacija diskretnih stohastičkih sistema i viši nivo

učešća u sistemima za podršku pri odlučivanju2

Tabela 1: Modelovanje i simulacija- hronološki prikaz

Razvojem računara modelovanje i simulacija postaju sve prisutniji kao način rešavanja i najkompleksnijih problema. Obrazovanje uopšte, nastava, proces mišljenja i proces učenja nisu dovoljno ispitani u svetlu teorije modela i simulacije.

Modelovanje i simulacija se mogu primeniti na sistem, pa nastavu uopšte a i nastavu tehničkog obrazovanja koju možemo posmatrati kao sistem pa je moguće primeniti metode modelovanja i simulacije. I u samom procesu učenja primena određenih modela, a posebno heurističkih, ima svoju primenu.

Posebno značajna je primena modela i simulacije u procesu učenja kako u okviru obrazovnog sistema tako i za samostalno učenje uz pomoć računara (Internet-učenje na daljinu, program za učenje na CD-u, elektronski udžbenik itd).

U nastavi tehničkog obrazovanja više nego u ostalim školskim predmetima postoji opravdana potreba i mogućnost primene zbog samog karaktera predmeta i specifičnih sadržaja. Upoznavanje delova tehničkog uređaja, tehničkog ili tehnološkog sistema, principa rada ili način funkcionisanja najbolje se može postići primenom odgovarajućih modela ili računarske simulacije.

Kvalitetna realizacija programa nastave tehničkog obrazovanja ovom trenutku zahteva, prema normativu, skupa i brojna nastavna sredstva, mašine, alat i materijal. Veća primena modela i računarske simulacije doprineće kvalitetnoj realizaciji programskih sadržaja, jeftinijoj nastavi i većoj bezbednosti učenika kod realizacije nekih sadržaja kod 2 Dr Božidar Radenković, Aleksandar Marković: RAČUNARSKA SIMULACIJA I SIMULACIONI JEZICI

11

kojih su moguće povrede (električna energija, strujna kola, električni uređaji ...).

Razvoj digitalne tehnologije i nove mogućnosti računara omogućili su razvoj nove naučne discipline – računarskog modelovanja i simulacije. Modelovanje i simulacija već u ovom trenutku imaju veliku primenu u upravljanju poslovnim sistemima, u medicini, ekonomiji, tehnici, industriji i u naučnim istraživanjima.

3.1. Model i modelovanje- osnovne definicije

Modelovanje je postupak imitiranja pojava, predmeta, procesa i sistema. Modelovanjem se apstrahuju samo bitne osobine originala koje su značajne za proučavanje. Model dakle sadrži samo bitne osobine originala ili realnog sistema koji će tek biti izgrađen.

Model je pojednostavljen aspekt originala. Jednostavni modeli su i najjeftiniji za projektovanje, teže ka idealnom modelu, najlakše se mogu matematički opisati ali imaju i najmanju validnost, tj. praktičnu i upotrebnu vrednost. Za takav model kažemo da ima visok nivo apstrakcije.

Modeli niskog nivoa apstrakcije, s druge strane su složeni modeli koji zahtevaju specijalne softverske alate, skupi su a upotrebna vrednost im je umanjena zbog čestog prisustva i onih atributa koji nisu bitni za istraživanje ili za učenje. Veoma detaljan model se teško programira, greške se teško ispravljaju, parametri na izlazu su teško merljivi a otežano je i strukturno programiranje.

Prilikom projektovanja i realizacije modela ne postoji opšta formula već se neki optimum određuje u svakom konkretnom slučaju. Ova kategorija modela ima i najveću validnost.

Često o ponašanju originala ili modela zaključujemo na osnovu zadatih ulaznih veličina i merljivih veličina na izlazi a da pri tom nije poznato šta se u samom modelu događa (model »crne kutije«).

12

ORIGINAL

MER

LJIV

I ULA

ZI

SIST

EMA

MER

LJIV

I IZL

AZI

SIST

EMA

MODEL

ZAD

ATI

ULA

ZI

SIST

EMA

IZRA

ČUN

ATI

IZLA

ZI S

ISTE

MA

Sl. 1: Original i model posmatrani kao »crna kutija«

Osnovni cilj modelovanja i simulacije je da se podaci o ponašanju originala (predmeta, pojave, procesa, sistema) ne dobijaju proučavanjem samog originala već se konstruiše model na kojem se eksperimentisanjem dolazi indirektno do podataka o ponašanju originala.

Analogija i izomorfizmi imaju zajedničku osobinu, odražavaju sličnost modela i originala (modeliranog objekta). Analogija ne znači da postoji potpuna saglasnost u relacijama model-original već samo u nekom delu. Analogiju i izomorfizam ne treba poistovetiti, istovremeno postoje samo ako model ima neku fizičku, strukturnu sličnost.

Sl. 2: Osnovne relacije ORIGINAL-MODEL (bez upotrebe računara)

13

RAČUNARRAČUNAR

ORIGINALMODE

ATRIBUTI

ORIGINALMODE

ATRIBUTI

ODGOVORI

ODGOVORI

Sl. 3: Osnovne relacije ORIGINAL-RAČUNARSKI MODEL

Modelovanje je naučni metod kada prirodnim ili veštačkim konstrukcijama izučavamo objekat, sisteme, pojave ili procese koji su analogni nekom drugom objektu, sistemu, pojavi ili procesu koje je iz određenih razloga nemoguće direktno izučavati. Modelovanje je načni metod kojim se saznanja o osobinama modela prirodnih i veštačkih sistema prenose na premet ispitivanja.

Proces modelovanja se sastoji od dve faze:

1. PRVA FAZA - uočavanje bitnih činilaca, momenta dešavanja neke pojave i drugih bitnih osobina

2. DRUGA FAZA-praktično predstavljanje modela (model se može predstaviti kao fizičko telo-maketa, jezički model, matematički, fizički, misaoni model i sl.)

U procesu modelovanja razlikujemo dve vrste modelovanja:1. TEORIJSKO MODELOVANJE - to je svaka misaona delatnost sa ciljem istraživanja neke pojave. Svaki sud, jednačina ili formula predstavlja neki teorijski model.2. PRAKTIČNO MODELOVANJE - predstavlja svaki materijalni proizvod čovekove delatnosti (oruđe, alat, mašina) predstavlja realan model.

Ako svaki realni sistem označimo kao Sr a teorijsko-misaoni sistem sa St, možemo reći da je modelovanje predstavljanje Sr u St. Predmet modelovanja su pojave, procesi, predmeti fizičke, organske i misaone stvarnosti a posebno je interesantna struktura i funkcionisanje sistema koji se istražuje a potom gradi model:

M1 - Pasivni objektivni faktor ili predmet modelovanja. Sistem, predmet, proces ili pojava koja se metodom modelovanja istražuje.

M2 - Aktivni subjektivni faktor (modelar). Jedinka ili kolektiv koji grade model nekog predmeta, pojave ili procesa,

M – Sredstva za modelovanje-materijal, sredstva i oruđa od kojih se gradi model ( fizički, tehnički, misaoni i jezički model )

M(P) - model pojave P ( slika, skica, meketa, struktura sistema, predmeta, pojave ili procesa )

Kibernetika danas postavlja kao najvažniji cilj istraživanje složenih dinamičkih sistema i konstrukciju njihovih funkcionalnih modela. Ovakva modelovanja imaju složenu strukturu:

saznajni subjekt koji programira algoritam funkcionisanja mašine,

14

program mašine koji čini algoritam, koji se kao teorijski model imitira ili modeluje,

kibernetička mašina (fizički model matematičkog modela ili algoritam koji izvodi mašina).

Postavlja se pitanje da li je moguće da postoje roboti koji će uz ugrađeni stvarati i sopstveni program što bi predstavljalo model mozga obdarenog stvaralačkim mišljenjem, a što predstavlja mašinu višeg tipa. U modeliranju postoji dvostruki obrnuti proces:

1. Logika mišljenja se projicira u mašinu, tj. modelira se mašinom,

2. Mašinska logika se odražava mozgom.

Složeni proces višestrukog modelovanja se odvija kroz sledeće faze:

1. Prirodni i veštački modeli se opisuju pomoću funkcija, konstruišu se matematički modeli sistema,

2. Matematički modeli se predstavljaju tehničkim modelima,3. Proučavanjem modela proučava se i sam predmet, proces

ili pojava.

"Modelovanje je, dakle, kako misaono-teorijska delatnost izgradnje logičkih i matematičkih sistema, kao teorijskih modela određenih objektivnih sistema, tako i izgradnja ovim teorijskim modelima odgovarajućih praktično-realnih analogona, to jest realnih modela raznih vrsta (maketa, grafikona, mašina).

Modelovanje je složen saznajno-teorijski i praktično-delatni proces. Jednu od definicija dao je K.B. Batoroev i ona glasi:

Modelovanje je svojeobrazovno-istraživačka procedura tokom koje se izgrađuje neki stvarni ili idealni model sposoban da zameni realni predmet koji se istražuje.

Osnovni cilj modelovanja je što dublje i preciznije saznanje o nekom predmetu, pojavi ili procesu. Postoje uslovi koji moraju biti ispunjeni da bi se taj cilj ostvario:

1. Mora postojati sličnost između modela i originala ( fizička, strukturalna, funkcionalna),

2. Mora postojati osobina korespondencije predmet-original, tj. model predstavlja teorijsko-saznajni, praktično-realni, strukturalni ili funkcionalni odraz originala,

Dr Bogdan Šešić: OPŠTA METODOLOGIJA

15

3. Na osnovu dva prethodna uslova mora postojati određena informacija o originalu.

Opšta definicija modela nije ograničena na neku nauku. Po toj definiciji....

"Model je svaki teorijski, pojmovni, praktično-realni predmetu istraživanja analogni sistem (S1) pomoću koga se istražuje osnovni predmet ili sistem (S0).

3.2. Formalizmi modelovanja i nivoi apstrakcije

U procesu modelovanja uočavamo samo bitne atribute, potrebne za istraživanje dok su ostale osobine originala ili budućeg originala irelevantne. Model je apstrahovan (uprošćen) analogon originala. Stepen pojednostavljenja nazivamo nivo apstrakcije. Nivo apstrakcije je u korelaciji sa drugom veličinom koju definišemo kao validnost modela.

Validnost modela je stepen uspešnosti modela u predstavljanju bitnih osobina realnog sistema, pojave, procesa ili predmeta (original). Između nivoa apstrakcije i validnosti modela postoji obrnuta proporcionalnost. Perfektnim modelom nazivamo model visokog nivoa složenosti ali i malog nivoa apstrakcije.

Modeli visokog nivoa apstrakcije (veoma pojednostavljeni) su jeftini za izgradnju ali imaju malu validnost, dok su modeli niskog nivoa apstrakcije (modeli visokog nivoa složenosti) ujedno i veoma skupi za realizaciju.

Ako se u procesu modelovanja oslanjamo na određene formalizme (konvencije, pravila) onda se radi o formalnom modelu, u suprotnom imamo klasu neformalnih modela.

Neformalni modeli su jeftini, lako i brzo se realizuju ali najčešće poseduju sledeće anomalije:

Opis modela nije dovoljno jasan, Opis modela nije kompletan i Opis modela nije konzistentan.

Za model kažemo da nije dovoljno jasan ako u istoj situaciji nije tačno određen redosled akcija. Ako prilikom opisa modela nisu predviđene sve situacije koje mogu da nastupe, model je nekompletan. Nekonzistentan model karakterišu osobine da za iste akcije na ulazu na uzlazu mogu da se pojeve različite reakcije.

16

Slika 4 : Modelovanje i simulacija-interakcije

Matematički modeli su po pravilu modeli visokog nivoa apstrakcije. U procesu modelovanja definišu se skupovi (ulaza, izlaza, promenljivih stanja) koji uzimaju numeričke vrednosti. Kao rezultat dobijamo složeni skup struktura kojima je potrebno definisati funkcionalne relacije. Ovim procesima se bavi teorija konstrukcija (construction theory). Složena strukture se izgrađuju na osnovu apstrakcija kojima se dodaju detalji i tada se povezuju sa realnim objektom (originalom).

3.3 Apstrakcija, asocijacija i specifikacija

Postupak izdvajanja samo bitnih osobina realnog sistema naziva se apstrakcija. Apstrakcija se može definisati i kao preslikavanje osobina iz jedne klase, klase realnog sistema ili konkretnom klasom u klasu nižeg nivoa složenosti ili apstraktnu klasu.

Preslikavanje osobina od viših nivoa u hijerarhiji ka nižim nivoima nazivamo asocijacijom dok inverzno preslikavanje predstavlja realizaciju ili implementaciju.

17

REALNI SISTEM – KLASA VIŠEG

MODEL – KLASA NIŽEG NIVOA

Slika 5 : Preslikavanje osobina

3.4. Principi modelovanja, klase i vrste modela

S0 je original a S1 model. Predmet, proces, pojava ili sistem realni ili idealni, pojedinačni, posebni ili opšti, konkretni ili apstraktni pa prema tome postoje sledeći modeli:

1. MODEL STVARNOG U IDEALNOM - Idealni su svi misaoni modeli ralnih predmeta,

2. MODEL KONKRETNOG U APSTRAKTNOM - Apstraktni modeli su generalizacija realnih predmeta, procesa, pojava i zakonitosti (npr. matematičke, fizičke ili hemijske formule),

3. MODEL IDEALNOG U REALNOM - U ovu grupu modela ubrajamo sve ilustracije, makete i sve druge čulno-opažajne interpretacije predmeta koji se modeluje,

4. MODEL APSTRAKTNOG U KONKRETNOM - Svako predstavljanje opšteg u pojedinačno, posebno ili konkretno pripada ovoj grupi modela,

Postoje tri principa modelovanja:1. PRINCIP UNIVERZALNOSTI PREDMETA MODELOVANJA

- ili drugim rečima svaki se predmet, pojava, proces ili sistem može modelovati,

2. PRINCIP RAZNOVRSNOSTI MODELA - svaki predmet, pojava, proces ili sistem se može modelovati na razne načine ili u različitim sistemima,

3. PRINCIP PROTOTIPNOSTI ILI EGZEMPLARNOSTI - Istovremeno svaki model može biti i prototip i egzemplar.

18

FAZA PROJEKTOVANJA I IZGRADNJE MODELA

MODELORIGINAL FAZA REALIZACIJE ILI IMPLEMENTACIJE

Svaki predmet, pojavu proces ili sistem moguće je modelovati na različite načine, saglasno drugom principu modelovanja, pa prema tome postoje i različite vrste modela. Postoji više podela. Po K.B.Bataroev-u izvršena je klasifikacija po dva kriterijuma:

a) po predmetnoj oblasti modela ib) po načinu modelovanja.

Na osnovu ovih kriterijuma sledi podela modela na četiri klase:1) MAKROSISTEMI - Ovo je realni fizički model i

predstavlja umanjeni original. Primenjuju se u radiotehnici, laboratorijskim ispitivanjima, arhitektonskom i mašinskom projektovanju.

2) MIKROSISTEMI - Ovo je klasa idealnih modela (matematički modeli kojima se opisuje realan proces ili pojava),

3) SLOŽENI DINAMIČKI SISTEMI - U ovu klasu spadaju kibernetički modeli u ekonomiji, biologiji, psihologiji, medicini itd,

4) APSTRAKTNI SISTEMI - Čine ih simboli a najčešće se primenjuju u matematici, kibernetici, lingvistici...

Na osnovu gornje klasifikacije i navedenih klasa modela razlikujemo sledeće vrste:

1. APSTRAKTNI (TEORIJSKI) MODELI - su matematički i logički modeli predstavljeni formulama,

2. KONKRETNI (PRAKTIČNI) MODELI - su modeli oruđa, tehnički modeli, modeli tehnoloških sistema i sl,

3. REALNI MODELI - modeli koji predstavljanu realne sisteme (npr. mašinski sistemi),

4. IDEALNI MODELI - realne predmete, procese ili pojave prikazuju na idealizovan način tj. prisutne su samo one osobine koje su poželjne,

5. PROSTI MODELI - su modeli jednostavnijih sistema obično u čulno-opažajnoj formi (makete),

6. SLOŽENI MODELI - predstavljaju složene sisteme (npr. kibernetičke mašine, tehnološki procesi, društveni i ekonomski modeli),

7. MODELI STRUKTURE - predstavljaju strukturu originala (geometrijska tela, struktura kristalne rešetke),

8. FUNKCIONALNI MODELI - predstavljaju modele dinamičkih sistema i kibernetičkih mašina,

9. PARCIJALNI MODELI - modelovan je samo deo predmeta ili sistema koji je posebno interesantan za proučavanje, velika većina modela je ovog tipa,

10. GLOBALNI MODELI - predstavljaju celinu originala,

19

11. ANALITIČKI MODELI - primenjuju se ako je potrebno predstaviti dinamičke procese (matematičko modelovanje, analitičke relacije, jednačine i nejednačine),

12. TOPOLOŠKI I MREŽNI MODELI - predstavljaju prostorne šeme, procese na proizvodnim linijama...

13. DETERMINISTIČKI MODELI - su modeli čije je funkcionisanje strogo određeno diferencijalnim jednačinama,

14. STOHASTIČKI I STATIČKI MODELI - modeli slučajnih dešavanja u određenim granicama verovatnoće.

Prethodno navedena podela predstavlja elementarne modele, a u praksi se najčešće koriste mešoviti modeli:

1. TEORIJSKO-PRAKTIČNI MODELI,2. IDEALNO-REALNI MODELI,3. MATEMATIČKO TEHNIČKI MODELI,4. STRUKTURALNO-FUNKCIONALNI MODELI,5. PARCIJALNO-GLOBALNI MODELI i6. KOMPLEKSNI MODELI.

U nauci, a i nastavi, modeli imaju veliku saznajnu vrednost. Modelovanje je sve prisutnije u mnogim istraživanjima, a posebno u kibernetici. Model je veza između teorije i predmeta koji se proučava: Model zamenjuje predmet istraživanja ili njegove delove koji su

značajni za proučavanje, Pomoću modela moguće je izvesti određeni eksperiment, Modelom se mogu proveriti radne i naučne hipoteze, korigovati ih,

postaviti nove, a time doći i do novih naučnih teorija, Modelom se mogu proveravati ali i uopštavati (naučna teorema i

taorija), Modelovanje može poslužiti za naučno predviđanje, Modelom se mogu naučno objasniti pojave koje se istražuju (teorijsko

modelovanje realnih pojava i praktično modelovanje teorije), Model ima značajnu ulogu u usavršavanju eksperimentalnih metoda,

npr. modelni eksperiment. Modelni eksperiment ima posebnu vrednost jer se primenjuje na već gotovom modelu u koji su ugrađene teorijske postavke i hipoteza. Omogućava strogo kontrolisanje, ali i variranje uslova pod kojim se izvodi eksperiment.

Pored velikih dometa u korišćenju modela i modelovanja postoje i određena ograničenja. Ograničenja postoje kod modelovanja mišljenja koje se može modelovati samo delimično. Metoda modelovanja je bazirana na analogiji pa se sličnost između modela i originala ne sme poistovetiti sa identičnošću.

opisne promenljive simboli

20

ulazne promen

ljive

promenljive

stanja

izlazne promen

ljivemodeli bez memorije DA NE DA

modeli sa memorijom

autonom

ni

bez izlaza (zatvoreni) NE DA NEsa izlazom NE DA DA

neautonomni

bez izlaza (zatvoreni) DA DA NEsa izlazom DA DA DA

Tabela 9: Klase modelaModeli se mogu klasifikovati po raznim kriterijumima

(klasifikacioni kriterijumi). Klasa modela u odnosu na promenljive veličine mogu biti ulazne, izlazne i promenljive stanja. Kod svakog modela definisane su ove promenljive bitne za njegov opis, razumevanje i upravljanje. Opseg promenljivih mora biti definisan kao i promenljive u funkciji vremena. Ako model nema promenljive stanja naziva se model bez trenutne funkcije ili model bez memorije.

1. Modeli bez memorije ili modeli trenutnog stanja nemaju promenljive stanja nego samo funkcije ulaza i izlaza u trenutku posmatranja. Modeli sa memorijom imaju bar jednu promenljivu stanja. 2. U zavisnosti od ulaznih promenljivih delimo ih na autonomne i neautonomne modele. Ako autonomni model nema izlaznu promenljivu naziva se zatvoreni model. Autonomni model sa izlaznom promenljivom i neautonomni modeli nazivaju se otvorenim modelima. Neatonomni modeli mogu biti sa ili bez izlazne promenljive.

3.5. Proces verifikacije i validacije modela

Uvek postoji određena doza skepticizma kada je u pitanju validnost modela. Zato je potrebno još u fazi izgradnje a kasnije i u fazi validacije sarađivati sa krajnjim korisnicima.

Postoje uvek dileme da li je nivo apstrakcije dobro odmeren i da li će aproksimacije realnog sistema ugroziti stepen validnosti modela.

Proces kojim ispitujemo koliko model precizno opisuje parametre originala odvija se najčešće u dve faze:

1. FAZA VERIFIKACIJE- ova faza postoji kada je u pitanju računarski simulacioni model. Proverava se da li je sam program konzistentan sa modelom i da li u nekim fazama postoje greške u kodu (poređenje konceptualnog modela sa računarskim kodom).

2. FAZA VALIDACIJE- iterativnom metodom se ispituje koliko je ponašanje modela u saglasnosti sa realnim sistemom. Sva uočena

21

n-ta revizija modela

neslaganja se evidentiraju i analiziraju pa se model dograđuje i usavršava. Postupak se ponavlja sve dok ponašanje modela ne udovolji zahtevanoj preciznosti.

Postupak validacije i verifikacije se u određenim delovima poklapaju pa ako model ne daje očekivane rezultate treba oba postupka paralelno sprovoditi a istovremeno ispitati i da li su ulazni podaci u rangu koji obezbeđuje korektno ponašanje modela.

PRVI KORAK u realizaciji modela je posmatranje realnog sistema (originala) i uočavanje interakcija između komponenti istog. Modelar se ne sme osloniti isključivo samo na svoja zapažanja već je poželjna saradnja sa stručnjacima koji dobro poznaju funkcionisanje sistema i sve njegove komponente. DRUGI KORAK predstavlja formiranje strukture konceptualnog modela tj. definisanje komponenti kao i definisanje opsega osnovnih parametara modela. Sledi postupak konceptualne validacije gde se vrši poređenje konceptualnog modela sa realnim sistemom (originalom).TREĆI KORAK izrada operacionog modela (računarski program, kodiranje).

22

inicijalni model

prva revizija modeladruga

revizija modela

orig

inal

Poređenje posle prve revizije

Poređenje posle druge revizije

Poređenje posle n-te revizije

Poređenje

Sl. 7: Postupak iteracije kod ispitivanja validnosti modela

Navedeni postupci nisu linearni, jer se modelar više puta u toku izgradnje modela vraća u navedene faze dok ne postigne očekivane rezultate. Proces validacije je iterativan proces jer se u više faza ponavlja upoređivanje modela sa originalom (realnim sistemom).

Utvrđivanje validnosti modela počinje sa pretpostavkom da je original na višem nivou dok je model na nižem nivou opisa. Za utvrđivanje validnosti koriste se formalni kriterijumi.

HOMOMORFIZAM – (homo-sličan, morph-struktura), moguće je izvršiti preslikavanje svakog stanja osnovnog modela u pojednostavljeni model istog originala. Ako takvo preslikavanje postoji zaključujemo da su ulazno-izlazne veličine iste, postoji homomorfizam. Pri tom moraju biti ispunjeni i sledeći uslovi:

upoređivane jedinice moraju imati očuvanu funkciju porasta vremena,

upređivane jedinice moraju imati očuvane funkcije prelaznih stanja i

upoređivane jedinice moraju imati očuvanu izlaznu funkciju.

3.6. Simulacija

Model najčešće predstavlja statičko stanje sistema, tj stanje sistema koje nije u funkciji vremena. Simulacijom se mogu pratiti promene u nekom vremenskom intervalu. Stanje sistema se simulira na modelu (simulacioni model).

Sistem je moguće proučavati na više načina:1. Eksperimantisanje na samom sistemu2. Analizom sistema »na papiru«3. Matematičkom analizom sistema4. Modelovanjem i simulacijom

Eksperimentisanje na samom sistemu je jedan od načina ispitivanja sistema ali često puta ne i najbolji, jer je eksperiment na sistemu i najskuplji a često puta i opasan po zdravlje i život istraživača. Naravno reč je o realnom sistemu koji već postoji. Eksperiment na ekonomskom sistemu, saobraćajnom sistemu i sl. sigurno nije poželjno iz najmanje dva razloga: takav eksperiment je skup, u slučaju pogrešne pretpostavke štete mogu biti velike.

23

Proučavanje sistema na drugi način, pomoću modela ili simulacijom se često praktikuje i po pravilu u velikom broju slučajeva daje dobre rezultate. Grupe stručnjaka (sistemski inženjeri) pokušavaju naći rešenje i način kako doći do rešenja.

Matematička analiza daje dobra rešenja i primenljiva je kod sistema nižeg nivoa složenosti. Rešenja dobijena na ovaj način su idealizovana. Kod sistema višeg nivoa složenosti dobijaju se globalna rešenja a pojedinačna, specifična rešenja se iznalaze nekom drugom metodom.

Četvrti način proučavanja sistema je putem modelovanja i simulacijom. Modelovanje i simulacija se po pravilu realizuje pomoću digitalnih računara.

Postoje dva slučaja u relaciji model-original:i. REALNI SISTEM (original) POSTOJI - modelovanjem i simulacijom

se ispituju samo neki aspekti sistema koji su bitni za istraživanjeii. Postoji HIPOTETIČKI SISTEM- modelovanjem i simulacijom se

dolazi do optimalnog modela na osnovu kojeg se pristupa izgradnji REALNOG SISTEMA (originala).

Model predstavlja statičko stanje sistema. Parametri sistema se ne definišu u funkciji vremena. Simulacija upravo sve parametre sistema prati u funkciji vremena pa postoji hronologija događaja u promenama sistema. Modelovanje i simulacija pripadaju istraživačkim i eksperimentalnim tehnikama.

Sistem uvek nastoji da bude stabilan. Simulacija je pogodna za ispitivanje stanja sistema. U slučaju poremećaja i postoji težnja da se ponovo uspostavi sopstvena stabilnost na nekom nivou.

Digitalni računari se danas sve više primenjuju u simuliranju ponašanja sistema. Postoje dve mogućnosti u načinu simuliranja:

Simulacija pomoću simulacionih jezika Simulacija bez upotrebe simulacionih jezika

(a) Danas postoji veliki broj programa za simulaciju na digitalnim računarima (simulacioni jezici). Simulacioni jezici omogućavaju formiranje modela u računaru a zatim njegovo simuliranje. Naravno, neophodno je upoznati osobine više simulacionih jezika a zatim se opredeliti za onaj čiji je karakter odgovarajući za konkretni problem koji se simulira. Odabrani simulacioni jezik treba potpuno upoznati što zahteva poseban trud ali se on uglavnom isplati jer ćemo pomoću njega uspeti da realizujemo zadati model.

24

Sl.9: Maska simulacionog jezika GPSS

Simulacioni jezici pripadaju kategoriji problemski orijentisanih jezika visokog nivoa, poseduju naredbe i instrukcije i za najsloženije zahteve pri definisanju modela i njegovih osobina. Za neke specijalne situacije predviđena je mogućnost prelaska na neki niži ali elastičniji programski jezik koji će kao rutina ili programski modul uspešno preuzeti rešavanje dela problema.

(b)Drugi način rešavanja problema je upotreba nekog programskog jezika. Problemi se rešavaju na ovaj način ako je model ili visoke složenosti ili je karakter modela takav da teško izabrati neki simulacioni jezik koji bi uspešno rešio problem. Ovaj postupak zahteva dobro poznavanje određenog programskog jezika, zahteva veliko iskustvo, znanje i sposobnost procenjivanja.

3.7. Sredstva za modelovanje i simulaciju

Danas se za projektovanje modela, modelovanje i simulaciju najčešće koriste računari:

analogni, digitalni i hibridni računari

Ako je moguće neke realni sisteme ili modele opisati istim matematičkim modelom onda postoji matematička analogija između ta dva objekta. Analogni računari rade na principu iznalaženja takvih fizičkih modela pomoću kojih bi se analogijom mogli proveravati matematički modeli.

Primer: Potrebno je izgraditi fizički analogon matematičkog modela:

Jedno od rešenja je konstrukcija električnog kola za proveru Ohm-ovog zakona kojim će se ujedno proveriti i navedeni matematički model:

U=I*R

25

iz kojeg proizilazi I=U/R pri U=const.

pa je onda jačina struje (I) obrnuto proporcionalna veličini otpora(R).

Sl. 10: Električno kolo kao analogon matematičkog modela

Matematički model kao predmet računanja ima u fizičkom modelu preslikane velične pa se rezultati ispitivanja fizičkog modela mogu direktno primeniti na matematički model. Zadavanjem ulazne veličine meri se izlazna koja je ujedno i traženo rešenje matematičkog modela.

Analogna računarska sredstva se dele na priručna sredstva i analogne računare. Analogni računari mogu biti univerzalni i specijalni. Univerzalni analogni računari se dele na repetitivne i spore.

Sl. 11: Klasifikacija analognih računarskih sredstava

26

AR U

ANALOGNA RAČUNARSKA

SREDSTVA

SPORI

ANALOGNI RAČUNARI

SPECIJALNI ANALOGNI RAČUNARI

REPITIVNI

UNIVERZALNI ANALOGNI RAČUNARI

PRIRUČNA SREDSTVA

V

Univerzalni analogni računari služe za analizu matematičkih modela. Podklasa univerzalnih računara su repetitivni računari koji rade velikom brzinom i jednoj sekundi mogu ponuditi 10, 100 pa čak i hiljadu rešenja koja su pogodna za prikazivanje na osciloskopu, kao kriva. Spori analogni računari generišu rezultat u jednom ciklusu a isti se najčešće zapisuje pomoću štampača.

Ako se ponašanje modela može opisati diferencijalnom jednačinom onda je moguća i analogna simulacija modela kaja se može ostvariti prethodnom realizacijom odgovarajućih elektronskih sklopova. Odgovarajućim vezivanjem komponenti se mogu ostvariti osnovne računske operacije (sabiranje, oduzimanje, množenje, deljenje i integracija).

Najčešći slučaj primene analognih računara su u rešavanju diferencijalnih jednačina pa se takav računar naziva i diferencijalni analizator.

Savremeni analogni računari mogu obavljati sledeće funkcije:1. Algebarsko sabiranje,2. Množenje promenljive konstantom,3. Integracija funkcija,4. Generisanje funkcija,5. Operacije množenja i deljenja promenljivih i6. Logičke operacije.

Elementi analognog elektronskog računara:

1. Naponski izvor konstanta2. Potenciometar ulaz koji se množi sa konstantom

koja ima vrednost manju odjedan

3. Pojačivač ulaz koji se množi sa konstantomkoja ima vrednost veću od jedan

4. Integrator izlazni napon je integral ulaznog5. Diodni ograničavač neliarni elementi6. Diodni generator nelinearne funkcije

3.8. Analogno modelovanje

Kod analognog modelovanja i simulacije postupak se obično odvija u sledećim fazama:

1. Korektno formulisanje matematičkog modela nekog stvarnog sistema ili fizičkog objekta (računar mora imati sve vrednosti koje može da sadrži matematički model, ako su u pitanju diferencijalne jednačine, svi početni uslovi i svi koeficijenti moraju se definisati u analognom računaru),

27

2. Sastavljanje programa (program analognog računara je blok šema koja će omogućiti adekvatno povezivanje elektronskih modula, program se realizije na jedinstvenoj centralnoj tabli),

3. Računarska simulacija daje trenutne rezultate što je dobra osobina, dok tačnost iznosi oko 1% i smatra se slabijom stranom ovog načina rada.

3.9. Modelovanje pomoću digitalnog računara

Nije potrebno posebno opisivati digitalni računar. Način funkcionisanja, delovi i funkcije sistema su dobro poznati.

Korišćenje digitalnih računara u projektovanju modela, njegovoj realizaciji i simulaciji ima prednost ako je važna velika preciznost izlaznih veličina. Rezultati se mogu prikazati sa preciznošću i do 20 značajnih cifara, što je ujedno i glavni nedostatak analognih računarskih sistema.

Na drugoj strani postoji nedostatak koji se ogleda u rešavanju algebarskih jednačina; naime računar za rešavanje koristi iteracione metode koje s jedne strane zahtevaju maksimalno angažovanje resursa računarskog sistema a za iskazivanje izlaznih rezultata potrebno je neuporedivo veće vreme nego kod analognih sistema.

Računarska simulacija na jednoprocesorskim sistemima postavlja maksimalno složene zahteve kod izrade simulacionog softvera. Naime, potrebno je u procesu simulacije obezbediti kontrolu i sinhronizaciju nad izvođenjem više paralelnih akcija što predstavlja značajno ograničenje digitalnih računara.

Kao odgovor nude se novi koncepti za prevazilaženje navedenih slabosti:

i. Nove hardverske koncepcije

Višeprocesorski sistemi Vektorsko procesiranje Brze i jeftine dinamičke memorije Brzi grafički procesori

ii. Nove softverske koncepcije

Primena i razvoj veštačke inteligencije Prelazak na paralelno procesiranje i Simulacija u računarskim mrežama.

iii. Nove simulacione metode i tehnike Očekuje se bitan napredak u razvoju simulacionih metoda i tehnika a promene će se odvijati u sledećem pravcu:

Definisanje i specifikacija modela vršiće se sve češće govornim jezikom a formalizacija pomoću ekspertnih

28

sistema. Prilikom specifikacije koristiće se baze znanja kako na lokalnom, tako i na globalnom nivou.

Simulacioni modeli će biti implementirani u ambijentu računarskih mreža gde će dominirati algoritmi za paralelno procesiranje.

Tok simulacije se prati na grafičkim terminalima a prati se u realnom vremenu. Moguće su i intervencije u cilju određenih korekcija.

Analiza se vrši uz pomoć ekspertnih sistema i baza podataka. Rezultati se saopštavaju na grafičkim terminalima u obliku slike stanja realnog sistema dok se statistički aspekt izražava pomoću dijagrama i grafikona.

3.10.Modelovanje pomoću hibridnih računara

U hibridni računar su ugrađene najbolje osobine analognog i digitalnog računara. Slabosti su svedene na minimum. Hibridni računari su skupi pa se koriste samo u specijalnim slučajevima (avio industrija). Ovaj tip računara postiže velike brzine uz veliku preciznost rezultata obrade.

Sl. 12: Hibridni računarski sistem

Hibridni računar istovremeno vrši paralelno i sekvencijalno procesiranje.

29

DIGITALNI RAČUNAR

ANALOGNI RAČUNAR

INTERFACE

4. MODELI UČENJA, MODELI NASTAVE I MODELI U NASTAVI

4.1. Modeli učenja

Pri proučavanju modela učenja, modela nastave i modela u nastavi neophodno je apostrofirati neka ključna pitanja:

kako se može modelovati proces učenja kako se može modelovati proces nastave i koji su modeli

nastave najefikasniji kako se mogu modelovati sadržaji učenja

U prethodnoj glavi je data klasifikacija modela na osnovu različitih kriterijuma. Posebno su zanimljivi modeli koji teže kibernetičko-informacionoj kategoriji koji u novom tehnološkom okruženju imaju sve veći značaj a postoji potreba da se i dalje izučavaju. “Neophodno je bilo da se iz postojećih modela neki izostave, i to oni koji su naivna besplodna kibernetičko-didaktička konstrukcija. Najveće stranputice su se javile u početnim oduševljenjima da se kibernetičko-informacioni pristup koristi za proučavanje nastave i učenja, i to pedesetih godina ovoga veka. Neki su smatrali da će se kibernetičko-informacionim modelom postići univerzalna apstrakcija i konkretizacija; odnosno da će metamodel biti čarobni ključ za rešavanje teorijskih i praktičnih problema obrazovanja. Težnja da kibernetičko-informacioni modeli postanu nadmodeli koji će reprezentovati suštinu učenja i nastave na egzaktniji i objektivniji način i do danas je ostala samo pusta želja, a pitanje je da li će se ona ikada ostvariti.”3

U razmatranju ove problematike neophodno je izbeći sve krajnosti; težnji ka scientističkom, fenomenološkom ili mašinocentrističkom pristupu. Za dalje razmatranje potrebno je definisati neke opšte ciljeve:

otkriti načine modelovanja u oblasti učenja i nastave utvrditi koju strukturu i funkcije model mora posedovati

da bi bio efikasno primenjen u procesu učenja izmeriti koliki doprinos savremeni načini modelovanja

mogu razrešiti kada je u pitanju vaspitanje i obrazovni proces

4.2. Modeli nastave

Naučno-tehnološka revolucija, informatizacija i umnožavanje fonda znanja zahtevaju od obrazovnog sistema uopšte a posebno od nastave tehničkog obrazovanja fleksibilnost, selektivnost u izboru sadržaja, drugim rečima nastavu treba posmatrati kao dinamičan i kompleksan sistem.3 Vujo Knežević:”Modeli učenja i nastave”, Prosveta Beograd, 1981.

30

Skup osobina koji je karakterističan za određeni način realizacije nastave nazivamo nastavnim modelom.Razvojem didaktičke teorije i prakse pojavljivali su se i određeni modeli nastave. Najpoznatiji tradicionalni modeli nastave su:

Predavačka nastava- verbalna, ex-katedra, učenici prate izlaganje nastavnika, nema povratnih informacija,

Katehetička nastava- nastava je zasnovana na katehetičkom razgovoru,

Majeutička nastava- nastava je zasnovana na Sokratovskom obliku razgovora-majeutici.

Savremeni modeli nastave postepeno potiskuju tradicionalne modele zbog njihove neefikasnosti i jednostranosti. Savremena nastava poznaje sledeće modele: HEURISTIČKI MODEL- nastavnik vodi učenika kroz proces nastave

sve do shvatanja određenih sadržaja (heuretika). U ovom modelu dominira poučavanje, vođenje, upravljanje nastavnika a samostalnost učenika je slaba.

MODEL PROGRAMIRANE NASTAVE-model je vezan za nastanak mašine za učenje. Pedesetih godina dvadesetog veka uvodi se model linearno programirane nastave a potom i model nastave sa razgranatim algoritmom. Nastavno gradivo se raščlanjuje na male delove (članke, porcije) u usvaja se korak po korak.

Sl. 13: Didaktički trougao heurističke nastave

Učenik sam određuje brzinu, stalno dobija povratne informacije o uspešnosti i pomoć ako nije tačno odgovorio na pitanje. Programirana nastava ima definisan algoritam i zahvalna je za programiranje i realizaciju pomoću računara.

31

U-učenikN-nastavnikS-nastavni sadržaj

U-učenikN-nastavnikS-nastavni sadržaj

Sl. 14: Didaktički trougao programirane nastave

PROBLEMSKA NASTAVA- novi način života, naučna i tehnološka revolucija zahtevaju i nove modele nastave. Model nastave koji će učenika osposobiti za uočavanje, formulisanje i rešavanje problema sa kojima će se sretati u svakodnevnom životu naziva se problemska nastava. Postoji direktna komunikacija između učenika i nastavnika u kojoj se definiše problemska situacija, traže rešenja i proveravaju postignuti rezultati. Problemska nastava sadrži i elemente heuristike.

Sl. 15: Didaktički trougao problemske nastave

Ako nastavu posmatramo kao sistem onda je moguće i proučavanje tog sistema sa aspekta upravljivosti. Upravljanje definišemo kao proces izbora i donošenja odluka radi ostvarivanja nekog unapred postavljenog cilja. Pored sistemskih prilaza u teoriji upravljanja postoje i niz specifičnih, autentičnih rešenja koja se odnose nastavu tehničkog obrazovanja kao sistema.

Nije dovoljno nastavu tehničkog obrazovanja posmatrati kao sistem, već je potrebno definisati i kojim se elementima sistema upravlja, potrebno je odrediti i kriterijume upravljanja i načine na koji se te procedure mogu realizovati. Kriterijumi upravljanja se pojavljuju na dva nivoa: u prvom su definisani ciljevi i granica sistema. Sistem će se održati ukoliko teži realizaciji postavljenih ciljeva. Drugi nivo kriterijuma se pojavljuje najčešće izvan samog sistema i on je i najkompleksniji zbog mnogih elemenata koji utiču na sistem i ovaj deo problematike je otvoren za nova naučna istraživanja.

Na sistem deluju spoljni uticaji koji otežavaju realizaciju postavljenog cilja i zbog toga mora postojati sistem efikasnih povratnih sprega koje će sistem održati stabilnim. Sistem nastave tehničkog obrazovanja karakteriše niz povratnih sprega koje se ponašaju kao sistem jer ne deluju pojedinačno:

učenici i nastavnici,

nastavni sadržaji, nivoi obrazovanja,

32

pedagoški i psihološki zahtevi,

metode nastave,

nastavna sredstva i

ostali uslovi

Sl. 16: Model funkcionisanja nastave tehničkog obrazovanja

Koncepciju funkcionisanja sistema određuje nastavni plan i program predmeta. Ralizacijom programa ostvaruju se parcijalni ciljevi predmeta. Praćenje realizacije i ostvarivanje ciljeva ili pedagoški nadzor, ostvaruje se preko odgovarajućih službi Ministarstva prosvete.

KIBERNETIČKI MODEL NASTAVE-Kibernetika kao opšta nauka o upravljanju nudi određena rešenja, ako nastavu posmatramo kao kibernetički sistem. Upravljanje nastavom ima i niz specifičnosti. Predmet upravljanja je učenik tj. njegovo ponašanje i psihičke aktivnosti. Upravlja se, dakle, subjektom sa sopstvenom aktivnošću, koji po pravilu ima sopstvene ciljeve a poželjno je da postoji saglasnost između opšteg i pojedinačnih ciljeva. Za uspešno upravljanje potrebna je direktna (komandna) i povratna informacija. Nastavu je moguće predstaviti kao sistem, jer poseduje sve atribute sistema:

cilj časa kao opšti cilj upravljanja nastavnika kao upravljački sistem učenici kao objekat upravljanja tehnička sredstva kao podršku nastavniku u

ostvarivanju upravljačke uloge nastavnika

33

zahtevivišeg

sistema

mogućnosti sistema

koncepcija funkcionisanj

apraćenje

regulacija

izvršavanje

funkcionisanje sistema

razredi

nivoi obrazovanja

nastava tehničkog obrazovanja

nastavni sadržaji

učenici i nastavnici

Sl.17: Nastava tehničkog obrazovanja- model povratnih sprega

U svakom procesu upravljanja postoji upravljački i upravljani sistem. Precizno saopšten cilj je saopšten upravljačkom sistemu u koji je ugrađen konkretan program upravljanja. Na oba sistema istovremeno deluje okruženje. Stabilnost sistema se obezbeđuje kontinualnim ili što češćim dotokom informacija upravljačkom sistemu na osnovu kojih isti deluje na upravljani sistem.Opšta šema upravljanja primenjiva je i na nastavu kao sistem koju možemo smatrati kibernetičkim procesom, tj. moguća je primena principa i metoda kibernetike.Optimizacija nastave je osnovni cilj kibernetičkog upravljanja nastavom. Postiže se preciznim kvantitativnim metodama uz pomoć matematike i logike. Rezultat se ogleda u smanjivanju subjektivizma i improvizacije u nastavi.

Sl. 18: Opšta šema upravljanja

Za efikasan proces upravljanja moraju biti obezbeđeni sledeći uslovi:

CILJ - Precizno definisan cilj upravljanja sadržan je u upravljačkom delu sistema. I danas je česta pojava da već kod ovog uslova dolazi do nepreciznosti, uopštenosti i neodređenosti zbog nedovoljnog poznavanja strukture prirode, strukture i funkcija psihičkih procesa pojedinog subjekta upravljanja. Zato je najviše primenjivan model

34

SPOLJAŠNJISVET

CILJ UPRAVLJAČKISISTEM

UPRAVLJANISISTEM

nastavna sredstva

metodepedagoški i psihološki

faktori

'crne kutije' gde su poznati samo ulazni i izlazni parametri a o procesima unutar upravljanog sistema ne postoje informacije.

PROGRAM - Program upravljanja takođe je sadržan u upravljačkom sistemu. O dobrom programu može se govoriti samo ako je ispunjen prethodni uslov. Ako pedagoška nauka ne propiše modele programa bar na opštem nivou onda svaki nastavnik u nastavi nalazi sopstvena rešenja i primenjuje sopstvenu tehnologiju nastave. Programi algoritamskog tipa nisu savršeni jer neelastično upravljaju procesom nastave dok se programi heurističkog tipa nisu jednoznačno determinisani i nude rešenja pojedinačno za svaku situaciju.

INFORMACIJE - Neophodne su potpune i dovoljno česte informacije o stanju, promenama i procesima unutar upravljanog sistema. Idealno bi bilo kada bi informacije pristizale kontinualno. Problem koji se redovno pojavljuje u nastavi je da informacija nije dovoljne učestanosti (ispitivanje učenika obezbeđuje povratnu informaciju ali je svega nekoliko informacija moguće dobiti od pojedinaca u toku školske godine).

ADAPTIVNOST - Adaptivnost upravljačkog sistema obezbeđuje stabilnost ukupnog sistema. Upravljački sistem mora biti sposoban da reaguje kako na trenutna stanja, tako i na individualne osobine subjekta kojim se upravlja. Ovaj zahtev odnosi se na samu strukturu upravljačkog programa.

Obeležja i principi nastave uopšte formiraju klasu modela prvog reda, a konkretni nečini realizacije pripadaju modelima drugog reda. Postoje dva načina stvaranja programa za učenje:

1. FORMIRANJE MODELA DRUGOG REDA-Programiranje već oformljenog sadržaja predmeta i tradicionalno definisanog metodičkog pristupa (npr. programiranje sadržaja nekog udžbenika koji je namenjen za realizaciju na uobičajen način). Ovo je lakši i brži put ali ne i najbolji jer se već u startu u program ugrađuju i sve slabosti polaznog materijala.

2. FORMIRANJE MODELA PRVOG REDA - Zahteva posebnu pripremu u izboru sadržaja i metoda za programiranje. Model prvog reda daje daleko veće efekte u nastavi ali je potrebno uložiti mnogo više truda i vremena u sferi pripreme i realizacije modela.

Kompletan proces programiranja zahteva izradu obe vrste modela. Prvo se formira model prvog reda a zatim model drugog reda pomoću kojeg se realizuje konkretna nastavna jedinica ili sekvenca.

Modeli programirane nastave su u osnovi modeli drugog reda. Model je kvalitetniji ako je i veći stepen prilagođavanja parametrima subjekta (učenika). Prema stepenu adaptivnosti modela postoje sledeće kategorije modela:

35

LINERANI MODEL- linearni model programirane nastave se prilagođava tempu napredovanja učenika, samo jednom parametru vodeći računa o tome da li je odgovoreno na postavljeno pitanje.

SELEKTIVNO-CIKLIČNI MODEL- Osim dobrih osobina prethodnog modela kod ove vrste modela vodi se računa i o tome da se učenik ciklično vraća na deo gradiva koji nije usvojio.

RAZGRANATI MODEL- Model već elastično imitira nastavnika. U sebi sadržava sve dobre osobine prethodna dva ali i vodi računa o karakteru netačnih odgovora.

MODELI VISOKE SLOŽENOSTI- Najsloženiji modeli poseduju sve dobre osobine prethodnih ali vode računa i o mnogim drugim bitnim parametrima:

o broju ponavljanja potrebnim da bi se usvojilo gradivo ili formirale odgovarajuće veštine i navike,

o prethodnom znanju i iskustvu,o interesovanju pojedinog učenika,o tipu mišljenja i pamćenju,o sposobnosti učenika

IDEALNI MODEL NASTAVE- Idealni model nastave treba da da razrešenje pitanja čemu je potrebno naučiti učenike i na koji način to najbolje uraditi. Za izgradnju takvog modela potrebno je apstrahovati sve realne uslove tako da je potpuno svejedno da li će nastavu izvoditi čovek ili mašina. Pretpostavka je i da su obezbeđeni maksimalni uslovi koji se samo mogu poželeti. Idealne model nastave sadrži u sebi osobine modele svih redova.

4.3. Modeli u nastavi i procesu učenja

Sve veći obim znanja i naučnih činjenica kao posledica naučno-tehničke i tehnološke revolucije s jedne, a mogućnosti učenika s druge strane su protivrečnosti koje rezultiraju preopterećenjem učenika s tendencijom produbljivanja. Ograničene mogućnosti u cilju racionalizacije nastave pruža prestruktuiranje programskih sadržaja nastavnih predmeta. Daleko veći efekat će imati racionalizacija nastavnih metoda i povećanje efikasnosti nastave.

U nastavi se javlja potreba da se određene pojave, procesi, pojmovi, objekti, način funkcionisanja mašina i sl. približe učenicima i na određen način predstave kako bi učenici uočili bitne osobine predmeta, shvatili zakonitosti kojima se pokoravaju određene pojave u prirodi, društvu, proizvodnji, kako funkcionišu mašine... Zato se u nastavi

36

primenjuju makete, grafikoni, šeme, geografske karte, a one predstavljaju razne vrste modela.

Model ima posebno značajnu ulogu u nastavi tehničkog obrazovanja jer pomaže učenicima da shvate principe i način rada mašina i uređaja realnog sveta. Modeli predstavljaju njihovu sintetsku apstrakciju. Ako između dva objekta ili sistema postoji sličnost, bilo po spoljašnjem izgledu ili u načinu funkcionisanja onda konstatujemo da postoje relacije model-original između dva objekta.

Formalni modeli predstavljaju opis ponašanja sistema u nekom formalnom jeziku i oni opisuju samo bitne atribute nekog realnog sistema (homomorfija). Formalni modeli treba da budu prisutni u nastavi tehničkog obrazovanja jer je kod njih izostavljen niz nebitnih detalja nekog objekta ili sistema.

Modeli imaju posebno veliku saznajnu vrednost u nastavi tehničkog obrazovanja jer omogućavaju da se uoče i shvate samo bitne osobine nekog objekta ili shvati princip funkcionisanja određenog tehničkog ili tehnološkog sistema. U prilog većeg prisustva modela u nastavi tehničkog obrazovanja idu i sledeći argumenti:

pomoću modela moguće je izvesti eksperimente i tako izučavati objekte i sisteme čije proučavanje je u realnim uslovima opasno, teško, nemoguće ili skupo (prizvodnja i prenos električne energije, strujna kola električne instalacije itd,),

određene pojave se u realnim uslovima događaju prebrzo ili presporo a modelom se dinamika dešavanja promena može podesiti tako da je moguće pratiti ponašanje objekta ili sistema (rad motora sa unutrašnjim sagorevanjem),

modeli omogućavaju bezbedno proučavanje pojava i izvođenje eksperimenata (opasnost od visokog napona, hemikalije i sl.).

Više zahteva je potrebno obezbediti prilikom kontrukcije modela kako bi on imao odgovarajuću didaktičku vrednost. Postupak konstrukcije formalnog modela koji se može matematički opisati često ne ispunjava zahteve koje mora da ispuni didaktički model pa se prilazi i postupcima koji su razvijeni u psihologiji, kibernetici, pedagogiji a i u drugim naukama.

Programski sadržaji sa aspekta funkcionalnosti modela mogu se podeliti na:

1. DESKRIPTIVNE MODELE - kada se neka pojava opisuje nekim simboličkim jezikom ili verbalno,

2. PREDIKATIVNE MODELE - programski sadržaj se interpretira preko matematičkih relacija koje opisuju neku realnu situaciju zadavanjem i promenom ulaznih veličina, prati se stanje na izlazu i zaključuje o ponašanju nekog sistema.

37

3. NORMATIVNE MODELE - koje se ređe koriste u nastavi tehničkog obrazovanja. Opisuju strukture realnog sistema i predstavljaju njegovu identifikaciju.

Sadržaji u nastavi tehničkog obrazovanja mogu se modelovati na više načina a tri su najčešća:

1. IKONIČKO MODELOVANJE - objekat se prikazuje u vidu makete. Dominantna je fizička sličnost modela i originala.2. ANALOGNO MODELOVANJE - nepoznata pojava ili objekat se objašnjava pomoću neke druge čiji je način funkcionisanja već poznat (tok električne struje pomoću toka tečnosti i sl).3. SIMBOLIČKO MODELOVANJE - realne pojave i procesi se predstavljaju simbolima koji mogu da pripadaju raznim simboličkim jezicima.

Sa stanovišta vremenske dimenzije postoje:1. STATIČKI MODELI - ne postoje promene tokom vremena (makete, grafikoni, dijagrami, šeme...)2.DINAMIČKI MODELI- atributi neke pojave ili procesa menjaju se i prate se tokom nekog vremenskog intervala.

Stepen kvantifikacije određuje dve vrste modela koji su primenljivi u nastavi tehničkog obrazovanja:

1. KVANTITATIVNI MODELI - grade se na konceptu mentalnog i verbalnog postupka, kada nije moguće primeniti diterminističke postupke. Kvantitavni postupci koriste formalne jezike ( matematičke relacije, rezultati se iskazuju numerički ). Kvantitativni modeli se mogu podeliti na:

a) Statističke - koji opisuju realne sisteme metodama teorije verovatnoće

b) Optimalne - predstavljaju se matematičkim modelima i determinističkim upravljanjem a rešavaju se analitičkim metodama i uz pomoć računara.

c) Simulacione modele - u suštini predstavljaju eksperimentisanje sa modelom da bi se zaključilo o ponašanju realnog sistema. Potrebno je matematički opisati model a zatim ga prevesti u jezik razumljiv računaru i potom simulirati.

2. KVALITATIVNI MODELI - bazirani su na mentalnim i verbalnim postupcima

38

koji predstavljaju prvi nivo apstrakcije realnog sistema.

Didaktički modeli u nastavi tehničkog obrazovanja nisu novina u našoj nastavnoj praksi. I u ranijim periodima u Jugoslaviji su se proizvodili i uvozili kompleti za nastavu tehničkog obrazovanja, a u tome je prednjačila firma Fischer technik iz Nemačke. Kompleti za nastavu ove vrste omogućavaju da se postigne modularnost u nastavi na bazi ekvifinaliteta.

Modularnost je novouvedeni pojam u nastavi tehničkog obrazovanja. On u suštini predstavlja kompleksnu celinu programskih sadržaja sa ciljem i zadacima na više nivoa. U okviru modula jedne programske celine, učenik može da u skladu sa globalnim ciljem, tog nastavnog sadržaja, da sam, ili uz sugestije nastavnika iskomponuje svoj zadatak po nivou složenosti, željenoj kreaciji ili prema zadatom uputstvu za rad a primereno individualnim mogućnostima.

Na osnovu ovakve koncepcije svaki učenik može da iz kompleta izabere model na kome će realizovati programski sadržaj po principu modularnosti, recimo tranzistorsko kolo u različitim uređajima. Akcenat je da se savlada princip funkconisanja tranzistora, bez obzira na vrstu uređaja u kojima je ugrađen – a to je ekvifinalitet, odnosno cilj se postiže na različito komponovanim sklopovima. U kompletu iz elektronike firme Technik LPE GmbH Technsche Medien Schulausstattung, Experimentier-Systeme 7000 ima preko 300 eksperimenata. Za svaku vežbu moguće je ostvariti pet fundamentalnih principa politehnizma:

korišćenje energije, upravljanje, regulacija, merenje i kontrola, tehnološki proces ( postupak, sistem ), organizaciju i ekonomiku radnog procesa (postupka) i informacioni proces.

Na sličan način su komponovane mogućnoćnosti rada sa elementima iz građevinarstva u kompletu pod nazivom Bausatz Midi + Maxi. Svi elementi iz kompleta mogu se koristiti za gradnju seoske, male ili velike kuće, kule, garaže, ili nekog drugog građevinskog objekta. Na taj način postiže se ekvifinalitet, jer za bilo koji objekat učenik koristi iste materijale i ostvaruje programski zadatak.

Nastava tehničkog obrazovanja je neposredno vezana za praktičan rad i veliku ulogu u tome ima radionica za tehničko obrazovanje.

Važno je učenike upoznati sa dizajniranjem, pripremanjem, prilagođavanjem i korišćenjem aparata različite složenosti. Uspešno učenje može se ostvariti korišćenjem običnih, jeftinih pomagala (table, maketa, uzoraka, elemenata aparata i uređaja, zbirke elektronskih komponenti). Korišćenjem aparata i uređaja koje postoje u svakom domaćinstvu, učenik se ohrabruje za nastavu uz rad kod kuće. To je značajno i za nastavak školovanja u srednjim školama. U laboratorijama za nauku i tehnologiju u

39

srednjim školama, oprema je već prilično specijalizovana i standardizovana. U gotovo svim laboratorijama za kompjuterske nauke i poslovna istraživanja nalaze se kompjuteri. U laboratorijama za tehničke nauke koriste se razni digitalni elektronski uređaji, ali u laboratorijama za naučne predmete je malo kompjutera.

Nove tehnologije omogućavaju stvaranje situacija koje pobuđuju pažnju i motivaciju. U isto vreme, ovi uslovi, koji jesu veštački ali koji vrlo liče na prave, mogu da omoguće informisanje učenika na način koji najviše odgovara kognitivnoj obradi pri sticanju znanja.

Uloga postupanja učenika pri aktivizaciji znanja veoma zavisi od vrste znanja koje treba da se stekne. Bilo kakva aktivizacija zahteva adekvatnu obradu informacija u svesti učenika: u ovom smislu pasivno je samo kada se ništa ne uči. Deklarativna znanja mogu se steći i svakodnevnim iskustvom, radom pomoću konstruisanog mikrosveta ili opserviranjem i obradom prezentiranih informacija.

U istom kontekstu, važan problem, koji se tiče nastavnog plana je sledeći: da li je moguće obezbediti optimalan redosled - ili možda i individualno optimalan redosled za prezentaciju informacija učenicima koji bi povećao efikasnost instrukcija?

Samostalno stečena opšta znanja mogu biti, i pogrešna shvatanja, u smislu da iza njih ne stoji naučno istraživanje.

Nove tehnologije omogućavaju prezentaciju informacija ili problema na način i onom brzinom koja najviše odgovara učeniku ponaosob, što omogućava kontrolu obima nepoznatih činjenica koje se prezentiraju učeniku, kao i optimizaciju motivacionih stanja učenika, da poboljša i usavrši procese koji omogućavaju nijansirano ostvarivanje povratne sprege, koja zavisi od znanja učenika.

Noviji trendovi u teorijama motivacija i atribucije pokazuju da povratna sprega sama po sebi nije ni informacija niti ono što pojačava motivaciju i ohrabruje. Interpretacija povratne sprege je, da je to veza između obe ove komponente od kojih zavisi uspeh/neuspeh učenika. Može čak da se ugradi i vremenski nezavisan "filter" koji bi održavao prethodno stanje znanja učenika u odnosu na trenutni odnos uspeh/neuspeh u učenju. Nedavno su iznete sugestije u cilju zaštite učenika od preranih pojavljivanja povratne sprege, koja izaziva odbojnost; one u početku, češće ističu "pogađanja" nego "promašaje", dok bi informacije povratne sprege, koje broje greške, trebalo da se pojave tek kad učenik bolje ovlada materijom.

4.5. Sistemski pristup projektovanju modela u nastavi

Primena modela i simulacije u nastavi ima sve veću primenu, kako računarskih modela i programa za simulaciju, tako i fizičkih modela koji će i dalje imati značajno mesto u procesu nastave ali i za individualno učenje izvan učionice. U širem smislu ukupan sistem učenja je baziran na modelima a i sama nastava ima prepoznatljive osobine modela. U daljem

40

razmatranju pojam modela se odnosi na fizičke modele koji se primenjuju u procesu učenja a često se koristi i termin učila kao i na obrazovni računarski softver koji je kreiran na bazi modela, sa animiranim sekvencama (prikazivanje promena u funkciji vremena ali bez mogućnosti promene ulaznih parametara) ili programi tipa simulacije (simulacioni modeli). U projektovanju modela individualni pristupi, improvizacije, nedovoljno uporište u teoriji nisu poželjni. Na osnovu rezultata teorijskih i praktičnih istraživanja potreban je sistemski prilaz metodologiji projektovanja, realizaciji i evaluaciji modela.

Praktično modelovanje prolazi kroz sledeće faze:1. PRELIMINARNA FAZA

(a) Izbor sadržajaU preliminarnoj fazi potrebno je dati odgovore na pitanja: KOLIKO JE PROGAMSKA SEKVENCA POGODNA ZA

MODELOVANJE? Potrebno je prilikom analize nastavnog programa proceniti da li je nastavna jedinica, programska sekvenca pogodna za modelovanje (da li se mogu jasno izdvojiti bitni atributi predmeta, mašine, procesa...) i da li je modelovanje uopšte moguće,

MOGU LI SE JASNO NAVESTI RAZLOZI ZAŠTO JE OPRAVDANO PROJEKTOVATI MODEL? Neki od razloga mogu biti:

o visok nivo apstrakcije programskog sadržaja kada naši receptori nisu u mogućnosti da prate promene u nekom sistemu, uređaju ili mašini (magnetne linije sila, smer struje u namotajima elektromotora, princip rada zamrzivača ili sistemi telekomunikacije-mobilna telefonija, prenos informacija putem radio talasa),

o ako postoji opasnost po učenike (vežbe iz elektrotehnike, strujna kola sa naponom većim od zaštitnog ili neki tehnološki procesi –proces u visokoj peći),

o promene su brze tako da ih oko ne može registrovati (rad motora sa unutrašnjim sagorevanjem, rad elektromotora i generatora),

o model je jeftiniji o odnosu na neka druga nastavna sredstva,

o model je superiorniji u didaktičkom smislu u odnosu na druga nastavna sredstva ili na druga rešenja uopšte,

(b) definisati cilj časa ili cilj učenja,

41

2. FAZA PROJEKTOVANJAFaza projektovanja obuhvata organizacione aktivnosti i izradu projektne dokumentacije:(a) izdvojiti bitne atribute originala, (b) formirati tim stručnjaka (nastavnik, specijalista

oblasnog znanja, pedagog, psiholog, dizajner, programer (ako je u pitanju kompjuterski model),

(c) opredeliti se za vrstu modela koji će najbolje odgovoriti prethodnom zahtevu,

(d) izrada tehničke dokumentacije (za fizičke modele) ili sinopsisa i algoritamskog prikaza (za kompjuterski model)

3. FAZA REALIZACIJEU fazi realizacije sledi niz tehničkih i tehnoloških postupaka kojim će se realizovati projektovani model. U slučaju da se radi o računarskom modelu to je faza programiranja u nekom programskom jeziku ili simulacionom jeziku ako je u pitanju simulacioni model.

4. FAZA TESTIRANJA, VERIFIKACIJE I VALIDACIJEOva faza postoji kada je u pitanju računarski simulacioni model. Proverava se da li je sam program konzistentan sa modelom i da li u nekim fazama postoje greške u kodu (poređenje konceptualnog modela sa računarskim kodom). Iterativnom metodom se ispituje koliko je ponašanje modela u saglasnosti sa realnim sistemom. Sva uočena neslaganja se evidentiraju i analiziraju pa se model dograđuje i usavršava. Postupak se ponavlja sve dok ponašanje modela ne udovolji zahtevanoj preciznosti.

5. IZRADA DOKUMENTACIJE ZA KORISNIKADokumentacija namenjena korisniku treba da sadrži sledeće elemente:

naziv modela vrstu modela školski predmet, nastavna tema, oblast kojem je uzrastu namenjen didaktičko i tehničko uputstvo

6. FAZA EVALUACIJE za buduće verzije ili projektovanje novih modela

dragocena će biti mišljenja i primedbe učenika-korisnika i nastavnika. Povratne informacije je najlakše obezbediti putem elektronske pošte.

42

5. RAČUNAR U OBRAZOVANJU

5.1. Istorijat primene računara u obrazovanju

Svaka civilizacijska epoha uticala je na sistem obrazovanja. Nove tehnologije a posebno informatičke i komunikacione utiču na sve sfere delatnosti pa i na obrazovanje. Potpuno nove i još uvek nedovoljno istražene mogućnosti vrše toliko snažan uticaj da se u obrazovanju menja i sam sistem koji je opstaje već nekoliko vekova.

Računar i informatičke tehnologije daju obeležje vremenu u kojem živimo. Put razvoja i primene uopšte započeo je odmah posle Drugog svetskog rata a prve primene u obrazovanju počele su od 1960. godine u svetu. Naša zemlja je već u to vreme uspešno pratila tehnološke promene. 1980. godine je u Novom Sadu, u Osnovnoj školi “Jovan Popović”, realizovan prvi projekat kompjutersko-elektronske učionice po projektu Velimira Sotirovića i Dušana Lipovca, tada savetnika za matematiku u Prosvetno-pedagoškom zavodu. Tri godine kasnije

Sl. 19: Kompjuterska laboratorija u Osnovnoj školi “Jovan

Popović” u Novom Sadu (1983)realizovan je i drugi projekat: prva kompjuterska laboratorija sa 16 računara povezanih u lokalnu mrežu. Uz Zagrebačku grupu stručnjaka iz Multimedijskog centra predvođenih ing. Branimirom Makancem u Novom Sadu se započelo sa izradom obrazovnog računarskog softvera.

43

Proizvedeni softver je primenjivan u nastavi raznih predmeta i bio je prihvaćen kako od strane nastavnika novosadskih i vojvođanskih škola tako i od drugih stručnjaka. U stručnoj literaturi postoje tragovi ovog vremena koje je dalo snažan impuls većoj primeni računara u obrazovanju. Priznanja su stigla iz više zemalja Evrope i sveta.

Primena računara u obrazovanju počelo je sedamdesetih godina prošlog veka sa izradom prvih softvera za učenje metodom programirane nastave da bi evoluirao danas do softvera tipa ineligentnih tutorskih sistema. Sledi istorijski pregled razvoja programa i metoda učenja pomoću računara:

(A)Programirana nastava pomoću računara (Programmed Instruction /Learning). Pomoću računarskog programa uspostavljen je dijalog između učenika i “elektronskog učitelja”. Učenik odgovara na pitanja i dobija povratne informacije u uspešnosti u radu. Nastavno gradivo je podeljeno na korake određene veličine, svaki korak daje nove informacije i postavlja zadatak u vezi s njima, o rešenju studenta zavisi sledeći korak; koraci su povezani u program. Softver za učenje programiranih sekvenci pomoću računara odlikuje se sledećim karakteristikama:

precizno određen zadatak programa, sistematski razrađeno gradivo koje se izlaže u

elementarnim, malim "porcijama", aktivnost učenika se obezbeđuje zadacima uz

svaki novi deo gradiva, odmah se daje i povratna informacija o tačnosti

rešenja, napredovanje učenika kroz program zavisi o

usvojenosti prethodnog gradiva, omogućena je individualizacija brzine rada,

načina usvajanja sadržaja gradiva.

Učenje programiranih sadržaja na ovaj način je pokazalo niz prednosti:

samostalan rad, veća aktivnost, povratna informacija o uspehu učenja,

44

učenici koji ranije završe posao dobijaju dodatni materijal…

Uočeni su i nedostaci koji su se ogledali u sledećem: nema interaktivnostiučenik je strogo vođen jer programi imaju

nefleksibilan linearni algoritamračunar služi samo kao pomoćno sredstvo,

(B) Počavanje pomoću računara (Computer-Aided Instruction - CAI)

U ovom načinu rada računari služe kao izvor informacija. Učenje se svodi na davanje informacija učenicima koje oni pasivno usvajaju, a usvojeno gradivo se proverava šabloniziranim testovima Učenici najčešće nekritički prihvataju sve što im se preko programa nudi bez mogućnosti da sami odluče na koji način žele da uče. Programi za počavanje pomoću računara su dobri za testiranje sposobnosti i znanja, ne i za samostalno učenje. Najpoznatiji sistem za učenje ovog tipa je PLATO (Programmed Logic for Automated Teaching Operations). (C) Učenje pomoću računara (Computer-Aided

Learning - CAL) Karakteristika ove kategorije je dijalog višeg nivoa. Centralno mesto preuzima dijalog u kojem učenik odlučuje o daljem toku komunikacije traženjem informacija, rešavanjem problema, pri simulaciji problemskih situacija i igri. (primer: Xanadu (T.Nelson) - online biblioteke kod kojih korisnici mogu na nelinearan način pregledati reči i slike o izabranoj temi).

(D) Interaktivno učenje pomoću računara (Computer-Based Training - CBT CBT je savremeniji oblik učenja i prvi kod kojeg se koristi interaktivna multimedijska tehnologija i računarske mreže. Uglavnom se koristi tamo gde se traži testiranje sposobnosti i znanja.

(E) Interaktivni video (Interactive Video - IV) 1985. razvijen je standard Compact Disk-Interactive (CD-I): CD-ROM player koji korisi običan TV i stereo kao periferne jedinice. Televizoru se uz relativno nisku cijenu dodala

45

interaktivnost. Ovaj sistem se pokazao kao manje fleksibilan u odnosu na multimedijske platforme koje su bazirane na računaru.

(F) Interaktivno učenje i poučavanje korištenjem multimedije

Stare metode koriste računar kao "mašinu za podučavanje" koja može efikasnije i brže od čoveka-učitelja podučavati učenike. Interaktivno učenje se razvilo iz CBT i interaktivnog videa, ali pri tom koristi računar kao "mašinu za učenje". lakše je naučiti i zapamtiti gradivo koje pri usvajanju zahteva veću aktivnost učenika, a gradivo je izloženo vizuelno ili jednostavnije; interaktivno učenje je kod koga je učenik u središtu pažnje a pri tom koristi multimedijski pristup. Ovom modelom učenja postiže se puna interaktivnost: učenik u nekoj meri menja proces učenja, zamjenjuju se uloge učenika i učitelja. Hipertekstualni i hipermedijski sistemi omogućavaju učiteljima kreiranje materijala za učenje kroz koje se učenici kreću u skladu sa vlastitim sposobnostima i interesima. U ovakvom okruženju učenici mogu kreirati i svoj vlastiti materijal i povezati ga sa materijalom kojeg je kreirao učitelj, što predstavlja i najviši nivo interaktivnosti.

(G) Interaktivno učenje i poučavanje korištenjem računarskih mreža

Multimedija, računarske mreže i mobilnost su glavne tehnologije koje mogu unaprediti edukaciju ako se koriste na pravilan način. Računarske mreže uključuju LAN, WAN, on-line usluge i posebno Internet, te sve aplikacije koje oni podržavaju. Mobilnost je jedan oblik korišćenja mreža i predstavlja uspostavljanje "bežičnih LAN-ova" tako što učenici poseduju ili pozajmljuju iz škola prenosne računare i pomoću njih komuniciraju sa učiteljima a i međusobno. Mreže i mobilni pristup u kombinaciji, naročito su uticali na razvoj učenja na daljinu i formiranje virtuelnih učionica (virtual classrooms). Početkom 90-ih godina smatralo se da će CD-ROM-ovi predstavljati glavni mediij za distribuciju interaktivnog multimedijskog courseware-a ali se danas distribucija sve više vrši preko računrskih mreža (Internet - WWW).

U literaturi se mogu sresti još neki termini koji ili predstavljaju kombinaciju postojećih metoda ili se odnose na nove tehnike i metode učenja pomoću računara:

Computer Assisted Instruction/Learning (CAI/CAL), Computer Based Instruction/Learning (CBI/CBL),

46

Computer Supported Learning (CSL), Computer Supported Teaching (CST), Intelligent Tutoring

Systems (ITS) Svim metodama zajedničko je korištenje programske podrške za

učenje (educational software = courseware) koja za razliku od običnih hipermedijskih prezentacija ima jasno izraženu obrazovnu komponentu tj. dijalog tipa pitanje-odgovor za testiranje stepena usvojenosti gradiva.

5.2. Obrazovni računarski softver

Danas se računar sve više primenjuje kako u obrazovnom procesu tako i za individualno učenje van obrazovnog sistema. Mnoge institucije i stručnjaci proizvode razne vrste softvera. Kompjuterski modeli i simulacija su klasa obrazovnog računarskog softvera. Postoji više klasifikacija obrazovnog računarskog softvera od kojih je najkompletnija Tejlorova metoda klasifikacije:

1. KOMPJUTER KAO UČITELJ- U ovu grupu se svrstavaju programi namenjeni podučavanju. Najčešće su to programi rađeni po uzoru programirane nastave a koncipirani su za individualno i individualizirano učenje. Nastavni sadržaji izdeljeni na male porcije koje se izlažu učeniku. Odgovori učenika se prate, po pravilu odmah dobija povratnu informaciju o uspešnosti, ohrabruje raznim podsticajima, stalno dobija informaciju koliko je uspešan a u slučaju da nije dao dobar ili ne zna odgovor dobija dopunske informacije pa ponavlja pokušaj. Programi tipa kompjuter kao učitelj delimo na:

a.softver za dril i vežbanje (ovo su bili prvi programi koji su primenjivani u obrazovanju, karakteriše ih tvrdo vođenje- nefleksibilan i nedovoljno razgranat algoritam, proizvođen je za stare modele računara (bez grafike), bolje rezultate je pokazivao za učenike nižih razreda i za učenike koji su slabije napredovali u učenju, služili su uglavnom za proveru gradiva),

b. tutorski programi (tutorski programi su programi višeg nivoa, fleksibilniji i univerzalniji od prethodnih, služe i za usvajanje novog gradiva ali i za proveru znanja, na osnovu odgovora učenika procenjuju nivo komunikacije i izlaganja materije, postoje konvencionalni tutorski sistemi i inteligentni koji su na nivou ekspertnih sistema),

c. programi za modelovanje i simulaciju (nova disciplina koja se sve više primenjuje u nauci i tehnici, razvijeno je mnogo specijalnih programa (simulacioni jezici) pomoću kojih se formiraju modeli i simulira neki sistem, mogućnosti ovih programa u obrazovanju su još nedovoljno istražene a to znači i da se nedovoljno prisutni, programi za modelovanje i simulaciju i njihova primena u obrazovanju su i centralna tema ovog rada),

47

d. softver za problemsku nastavu- (računar postavlja problem a učenik određuje strategiju i tehniku reševanja),

e. obrazovne igre- (osobina ovog tipa softvera je stvaranje jake motivacije kod učenika, učenje kroz igru se pokazalo kao uspešno posebno kod učenika nižih razreda osnovne škole),

2. KOMPJUTER KAO KORISNIČKO SREDSTVO ZA RAD – Ovoj grupi programa pripadaju svi oni programi koji se direktno ne primenjuju u procesu učenja ali pomažu da se određeni zadaci i poslovi brže i uspešnije urade. To su programi tipa procesora teksta, editora teksta, programi za crtanje i dizajniranje, kalkulatori, tabele za unakrsna izračunavanja, baze podataka o resursima znanja u školi, programi za dizajniranje i generisanje elektronskih slajdova, pretraživači itd.

a. baze podataka- (baze podataka sa pretraživačima tek će imati svoju budućnost kada škole budu formirale svoje ili budu uključene u neke centralne informacione sisteme, u školi postoji potreba da se omogući potpun uvid i brz pristup raznim izvorima znanja- školska biblioteka, medijateka, podaci o učenicima, obrada podataka o uspehu učenika i potreba za raznim vrstama izveštaja),

Sl. 20: Naslovna maska programa za kreiranje prezentacijaMS Power Point 2000

b. procesori teksta- (procesor teksta je najčešće korišćen alat uopšte pa tako i u obrazovanju: nastavni listići, kontrolni radovi, testovi, razni tekstualni materijali za potrebe nastavnika, grafo-folije, planovi, programi, izveštaji ...)

48

Sl. 21: Procesor teksta MS Word 2000

c. programi za upravljanje nastavom pomoću računara- (specijalni programi prilagođeni hardveru i periferijama instalisanim u učionici ili laboratoriji, poznati su programi koji su razvijeni za upravljanje kompjutersko – elektronskim učionicama, namenjeni su za frontalni oblik rada sa učenicima, pored obrazovne funkcije ugrađene su rutine za potpunu kontrolu tehničkih sredstava koja su programski kontrolisana i tako nastavniku koji vodi čas pružaju mogućnost da u toku časa koristi maksimum tehničkih sredstava, za izradu ove vrste obrazovnog softvera angažovani su najbolji nastavnici i ostali stručnjaci, ova vrsta programa je pokazala niz prednosti: improvizacija u toku realizacije časa svedena je na minimum, trenutno raspoloženje nastavnika ne utiče bitno na zadatke i ciljeve časa, časovi su bili multimedijski, učenici dobijali brzu povratnu informaciju kako individualno, tako i kolektivno, efekti koji se postignuti navode na razmišljanje da bi pokušaj ponovnog aktiviranja ovakvih sistema u novom tahnološkom ambijentu bilo veoma interesantno),

d.kompjuter kao instrument ili laboratorija- (uz dobar program kompjuter pretvaramo u najprecizniji instrument koji ima niz prednosti nad konvencionalnim, mereni podaci se mogu memorisati, tabelarno i grafički interpretirati a zatim izvršiti i odgovarajuće analize, kompjuter će odgovoriti i najsloženijim zahtevima jer ako je snabdeven odgovarajućim periferijama i senzorima postaje kompletna laboratorija za istraživanje) i

3. KOMPJUTER KAO SREDSTVO ZA SOPSTVENO UČENJE I ZA UČENJE DRUGIH

49

6. NEKI PRIMERI OBRAZOVNOG RAČUNARSKOG SOFTVERA

ETCAI Circuits Challenge

Program Etcai Circuits Challenge je interaktivni tutorski program pomoću kojeg korisnik može naučiti kola naizmenične i jednosmerne struje. Na elektronskom panelu su postavljeni neophodni instrumenti pa se bitni parametri mogu pratiti variranjem ulaznih veličina. Poseduje dobru instrukcija, daje brze povratne informacije i ima izvanredan help meni. Pomoću programa se mogu analizirati strujna kola i simulirati ponašanje modela. Podržava dve metode učenja; otkrivanjem i učenje putem eksperimenta. Stalno se prati uspešnost učenika.Svaka interaktivna vežba počinje sa uvodnom stranom i uputstvom. U toku vežbanja može se koristiti Windows kalkulator. ETCAI Circuits Challenge programski paket sadrži sledeće verzije modula:

(1) Basic Circuits Challenge - Verzija 4.0 za Win 95/98/NT(2) DC Circuits Challenge - Verzija 4.0 za Win 95/98/NT(3) AC Circuits Challenge - Verzija 4.0 za Win 95/98/NT(4) Solid-State Challenge - V1.0 za Win 95/98/NT(5) Power Supply Challenge 98 - V2.2 za Win 95/98/NT

50

(6) Digital Challenge - V4.0 za Win95 and NT,

Ambiente4

Ambijente je programska ljuska koja omogućava jednostavno i brzo projektovanje modela iz oblasti

Sl.27: Ambiente-radna površina i alati

arhitekture. Poseduje jednostavne alate, filtre za importovanje drugih grafičkih fajlova, bazu simbola i dobar korisnički interfejs. Program je pogodan za korišćenje u osnovnoj školi, predmet tehničko obrazovanje, oblast arhitektura i građevinarstvo.

Električne instalacije i osvetljenje u domaćinstvu i malim pogonima

Program Električne instalacije i osvetljenje u domaćinstvu i malim pogonima je projektovan i realizovan iz predmeta Obrazovni računarski softver kao diplomski rad studenta Ivane Jovanović i Nenada Rakića na smeru profesor informatike(1999) na Tehničkom fakultetu “Mihajlo Pupin” u Zrenjaninu. Ima dobar korisnički interfejs, dobro rešen sistem navigacije ali bi maske (screen-ovi) i pored dobrog dizajna trebale da budu jednostavnije i preglednije.Program ima module za podučavanje i za proveru znanja. Oblasno znanje prevazilazi program predmeta tehničko obrazovanje u VIII razredu tako da je upotrebljiv i za korisnike sa posebnim interesovanjem za ovu oblast.

4 CCP Development GmbH, Ambiente Hotline, Barfüsser Str 2a, D-35017 Marburg

51

Sl. 26: Maske programa DC Circuits Challenge

Sl. 28: Maska programa Električne instalacije

Micro Cap Evalution 7.1

Micro Cap Evalution 7.1 je izvanredan program za modelovanje elektronskih kola. Poseduje bazu elektronskih komponenti. Sve projekte je moguće analizirati i simulirati na ekranu. Ima mogućnost autorutiranja linija veza i automatskog projektovanja štampane pločice. Primenljiv je za učenike VIII razreda a posebno za rad u okviru sekcije tehničkih aktivnosti.

Sl.29: Primer aplikacije urađen u Micro Cap Evalution 7.1

MAIN.VI- EDUCATION SIMULATION SOFTWARE FOR POWER SYSTEMS

52

Program MAIN.IV je simulacionog tipa iz oblasti proizvodnje električne energije (generatora). Primer je dobre simulacije: moguća su zadavanja i variranja svih bitnih paramatara i praćenje promena na panelima instrumenata ili pomoću animiranih sekvenci koje prikazuju stanje sistema u određenom

vremenskom intervalu.

Sl.31: Simulacija rada generatora pomoću petlje

Sl. 32: Simulacija principa rada sinhronog generatora

VIPRATECH- Animation FOUR-STROKE CYCLE (ITC Lepzig)

Program prikazuje rad četverotaktnog motora sa paralelnim prikazom P- V dijagrama. U meniju postoje mogućnosti zadavanja nekih parametara ali je to ipak primer dobre animacije a ne simulacije.

Sl. 33: Maska animacije FOUR-STROKE CYCLE

53

7. INTERNET I NJEGOVI RESURSI U FUNKCIJI UČENJA PUTEM MODELA I SIMULACIJE

Internet je mreža više miliona računara povezanih na različite načine (kablovskim vezama u sistemu LAN, telefonskim, radio, satelitskim vezama u sistemu WAN). Komunikacija između računara izvanredno funkcioniše zahvaljujući jedinstvenom protokolu za prenos podataka (TCP/IP protokol).

Svaki računar u mreži ima jedinstvenu adresu (IP adresa) koja se sastoji od četiri grupe brojeva (okteta). U komunikaciji se koriste simboličke adrese. Svaka simbolička adresa se sastoji od imena računara i domena. Domeni su podeljeni na nivou država. Svaka država ima oznaku domena (Jugoslavija-Yu, Velika Britanija-UK, Italija-It itd).

U okviru domena definisani su poddomeni po delatnostima (akademske institucije-ac, komercijalne ustanove-com, co, organizacije-org, komunikacione organizacije-net itd). Simboličke adrese su lakše za korišćenje ali računari ipak funkcionišu u mreži preko numeričkih adresa. Svaka simbolička adresa se konvertuje u numeričku pomoću DNS servisa (Domain Name Server).

Internet je u početku bio mreža zatvorenog tipa a koristila ga je prvo vojska a zatim akademske i naučne ustanove za prenos podataka. Mreža je danas otvorenog tipa pa je moguće Internetu pristupiti kao pojedinac (fizičko lice) ili preko neke organizacije (pravno lice). Internetu se pristupa indirektno preko firmi koje su registrovane za posredovanje (Provider, provide-obezbediti, snabdeti). Budući korisnik mreže prilikom izbora provajdera treba voditi računa o sledećim kriterijumima:

1. Mrežna topologija- kvalitet mreže do provajdera, broj ulaznih linija, rezervne linije,

2. Brzina ulaznih linija i mrežnih puteva- 3. Brzina veza ka ostatku Interneta-4. POP (Point of presence), tačke priključenja,5. Tehnička pomoć-6. Organizacija-7. Usluge, cena i ostalo.

54

LAN-lokalna mreža

Komunikacioni server ModemVeza do provajderaModemiServer

Sl. 35: Internet-sprega informacione i telekomunikacione tehnologije

7.1. World Wide Web (WWW)World Wide Web (multimedijalni sajtovi sa hipertekstom) je

najpopularniji servis Interneta. World Wide Web omogućuje korisnicima jednostavan pristup podacima kao i objavljivanje vlastitih podataka. Ovaj servis je posebno pogodan za korišćenje u školama. Ne zahteva veliku obuku a multimedijalni sadržaji su veoma pogodni za prezentaciju nastavnih sadržaja.

Sajtovi su urađeni u HTML formatu koji je jednostavan za eksploataciju, editovanje ili kreiranje vlastitih WEB strana. Kao editor i alat za kreiranje WEB strana najčešće se koristi Front page. Lak je i brz za

55

Provajder

učenje a pomoću njega i amateri mogu kreirati sajtove zadovoljavajućeg kvaliteta.

HTML fajlovi su hipertekstualni, multimedijalni, podržavaju različite platforme, interaktivni su, brzo i lako se pretražuju. Uz strukturirano korištenje WWW u obrazovanju, već je i pretraživanje (»browsing«) WWW jedna vrsta učenja, tzv. »slučajno učenje« jer se dešava u neplanirano i o slučajno odabranoj temi.

Najčešća su dva načina korištenja WWW u edukaciji: 1. Prikupljanje informacija – prikupljanje informacija

ponuđenih na Internetu preko WWW uz pomoć njegovih klijenata (browsera) je najzastupljeniji način korištenja. Učenici moraju da nauče kako će doći do informacije i izvršiti selekciju. Važno je na samo da učenici nauče kako naći i prikupiti informacije (korišćenjem alata za pretraživanje ili tematskih kataloga), nego i da ih znaju upotrebiti kada ih pronađu, odnosno da ih transformišu u znanje.Korišćenje WWW-a u didaktičkom aspektu može ići u dva pravca:

i. Prvi pravac je sličan tradicionalnom pristupu kod učenja na daljinu: koristi se na WWW ponuđen courseware

ii. Drugi pravac se odnosi na pretraživanje sadržaja dostupnih na Webu, koji nisu direktno vezani za sadržaje, te nisu ni strukturirani kao klasični courseware

Najbolji rezultati se postižu kombinacijom oba načina tako da učenici koriste obrazovni materijal koji je strukturiran kao klasični courseware (kojega je nastavnik obezbedio ili sam pripremio), sa hiperlinkovima na dokumente o toj temi dostupne na Internetu.Poželjno je da sami učenici prikupljaju informacije, te da ih objedine na način sličan klasičnim seminarskim radovima, ali sada ne više u »papirnoj« nego u elektronskoj formi.

2. Nuđenje informacija- Informacije na WWW-u koje se koriste u procesu učenja mogu nuditi timovi stručnjaka, nastavnici ali i sami učenici. Učenici mogu sami kreirati vlastite male projekte tako da prikupljaju informacije na zadatu temu, da kreiraju svoj home page sa nađenim linkovima ili tzv. sintetički dokument koji objedinjuje sadržaj

56

prikupljenih dokumenata, te navodi i njihove adrese i temu koju je učenik obradio.Primeri ostalih načina korišćenja WWW-a u edukaciji Jedan od načina korišćenja WWW mogu biti igre koje imaju i obrazovnu funkciju, posebno za motivisanje učenika, a ne služe samo za zabavu (primjer igre: »scavenger hunts«. Učenici su podijeljeni u timove koji imaju zadatak da pronađu na WWW pojmove koji se odnose na gradivo koje se obrađuje, te sastave HTML dokument sa pronađenim linkovima) WWW može poslužiti kao pomoć učenicima koji imaju poteškoća u komunikaciji: motiviše ih se da napišu nešto o sebi i svojim interesovanjima kreiranjem svoje strane (home page) ili vođenjem dnevnika učenja u kojem upisuju u obliku HTML dokumenta što su taj dan naučili.

U ovom trenutku na Internetu je moguće naći veliki broj WWW strana posvećenih obrazovanju u različitim formama (virtuelne škole i univerziteti, virtuelne učionice (classroom), programi obrazovnog računarskog softvera koji se mogu preuzeti (download-ovati) besplatno ili uz određenu cenu. Lepeza programa ide od programa za počavanje na nivou drila pa do modelovanja, simulacije i ekspertnih sistema.

7.3. Web orijentisani inteligentni tutorski sistemiRazvoj savremenih informacionih tehnologija, danas se sistemi

obrazovanja na daljinu sve više koriste bilo kao podrška nastavi koja se odvija pri tradicionalnim obrazovnim institucijama a ponekad i kao potpuna zamena takvoj nastavi. Obrazovanjem na daljinu (engl. distance education) smatra se obrazovnim procesom u kojem su osobe koje se podučavaju fizički odvojene od osoba koje podučavaju pa je zbog toga potrebno osigurati komunikaciona sredstva kojima se provodi prenos nastavnog sadržaja i obavlja interakcija svih učesnika u obrazovnom procesu.

U poslednje vreme na Webu se nalazi više hiljada sistema koji se mogu smatrati sistemima obrazovanja na daljinu. Većina tih sistema ima vrlo ograničene mogućnosti učenja i poučavanja udaljenih učenika. Razlog je što se većina takvih sistema zasniva na statičkom prikazu nastavnog sadržaja udaljenim učenicima.

Povećanje mogućnosti takvih sistema obrazovanja na daljinu postiže se dodavanjem interaktivnih i adaptabilnih funkcija. Takve je funkcije moguće implementirati nekom tehnologijom aktivnog Web

57

servera, odnosno dinamičkim generisanjem Web sadržaja u zavisnosti od učenikovih upita. Korišćenje tih tehnologija omogućuje implementaciju inteligentnih tutorskih sistema kojima se pristupa korištenjem standardnih Web pretraživača. Takvi inteligentni tutorski sistemi nazivaju se Web orijentisanim inteligentnim tutorskim sistemima (engl. Web oriented intelligent tutoring systems).

Sistemi obrazovanja na daljinu baziran na inteligentnim tutorskim sistemima treba da zadovoljava sledeće uslove:

1. Nezavisnost korisnika od vremena pristupa uslugama sistema. Nezavisnost od vremena pristupa uslugama sistema je osnovni elemenat koji neki sistem obrazovanja na daljinu čini prihvatljivim za korišćenje velikog broja potencijalnih korisnika.

2. Nezavisnost korisnika od mesta korišćenja usluga sistema. Ovaj zahtev danas ispunjava većina sistema obrazovanja na daljinu i on dodatno utiče na univerzalnost sistema.

3. Platformska nezavisnost računarskog sistema s kojeg korisnik pristupa uslugama sistema dodatno povećava univerzalnost sistema. Pri vrednovanju ovog zahteva treba uzeti u obzir i moguću ekspanziju korišćenja mrežnih računara.

4. Postavljanje što manjih zahteva računarskom sistemu s kojeg korisnik pristupa uslugama sistema. Ovaj se zahtev nameće ako se uzme u obzir opremljenost škola računarskom opremom. Pri ispunjavanju ovog uslova bitno je da postavljanje preniskih minimalnih uslova ne ograničava mogućnosti sistema. Optimalno rešenje ovog zahteva jest realizacija sistema kod kojeg najvažnijim servisima mogu pristupiti i korisnici s minimalnom preporučenom računarskom konfiguracijom, dok korisnici s jačim konfiguracijama imaju mogućnost pristupa i dodatnim funkcijama.

5. Jedinstven način čuvanja oblasnog znanja (definisani formalizmi) bez obzira na područje koje se obrađuje. Sistemi obrazovanja na daljinu koji ispunjavaju ovaj uslov najčešće definišu formalizam prikaza područnog znanja. Osobe koje razvijaju nastavni materijal namenjen udaljenim učenicima najčešće u nekoj meri moraju usvojiti navedeni formalizam.

6. Mogućnost adaptacije sistema individualnim potrebama korisnika. Ovo je jedna od preporuka kvalitetnog podučavanja koju najčešće nije moguće ostvariti metodama tradicionalnih obrazovnih sistema. Ispunjavanje ovog zahteva

58

ne samo da pridonosi kvalitetu procesa učenja i podučavanja već i dodatno povećava broj potencijalnih korisnika sistema.

7. Učenje u hipermedijskom okruženju. Učenje u hipermedijskom okruženju aktivira većinu učenikovih receptora, što doprinosi kvalitetu obrazovnog procesa.

8. Sinhrone konsultacije (u realnom vremenu). Sinhrona komunikacija učenika i nastavnika podrazumeva konsultacije kod kojih u realnom vremenu učenik može razrešiti dileme vezane za područno znanje koje obrađuje.

9. Asinhrone konsultacije. Sinhrone konzultacije imaju prednost u komunikaciji učenika i nastavnika u realnom vremenu. Nedostatak ove vrste konsultacija je što učenik i nastavnik moraju sinhronizovati obaveze i u isto vreme biti aktivni. Asinhroni način konsultacija rešava taj problem.

10. Praćenje napredovanja učenika. Praćenjem napredovanja učenika koji pristupaju sistemu omogućena je dodatna adaptacija individualnim potrebama učenika, ali i pronalaženje eventualnih nedostataka u obrazovnom procesu.

11. Mogućnost testiranja. Testiranje pruža informaciju i nastavniku i učeniku o uspešnosti obrazovnog procesa. Ovaj se zahtev može povezati s prošlim tako da se evidentiraju rezultati učenikovih testova, a na osnovu njih se prati njegovo napredovanje.

12. Sugestije testiranim učenicima. Testiranje bez ukazivanja na eventualne greške pri rešavanju testa nije potpuno. Sugestije podrazumevaju upućivanje učenika na elemente područnog znanja za koje se testom pokazalo da ih nije u dovoljnoj meri usvojio.

13. Otvorenost sistema prema resursima drugih sistema obrazovanja na daljinu. Pod sistemom obrazovanja na daljinu koji je otvoren prema resursima drugih sistema podrazumeva se sistem koji učenike upućuje prema resursima drugih sistema u onim elementima gde su resursi drugih sistema bolje rešili neki segment obrazovanja.

14. Otvorenost sistema za moguća poboljšanja i dogradnju. Sistem obrazovanja na daljinu mora dozvoljavati dograđivanje bilo kojeg svog elementa. Veoma je važno da se sistem permanentno prilagođava novim tehnologijama i novim paradigmama učenja i podučavanja.

Internet, odnosno Web danas je opšte prihvaćen medij, čije su usluge dostupne većini potencijalnih korisnika distribuiranih verzija

59

inteligentnih tutorskih sistema. Web pretraživači kao okruženje kojim korisnici pristupaju sistemu besplatno se distribuiraju. Korišćenjem sistema WWW-a osigurava se platformska nezavisnost klijenta.

Web pretraživači (uz eventualno korištenje pomoćnih komponenti) omogućavaju interpretaciju širokog spektra višemedijskih dokumenata na kojima se najčešće bazira prezentacija oblasnog znanja korisniku. Jednostavno se ostvaruje interakcije učenik-nastavnik, odnosno učenik-učenik. Na Webu se nalaze mnogobrojni sadržaji iz gotovo svih područnih znanja koji se mogu koristiti kao dopunski izvori znanja na koje sistem ukazuje udaljenom učeniku.

Porast složenosti sistema i razvoj višeprogramskih i višekorisničkih sistema dovode do potrebe ugradnje funkcionalnosti i svojstava računarskog sistema koje su dostupne krajnjem korisniku u jednu jednostavnu i lako upotrebljivu metaforu, što dovodi do usavršavanja korisničkih interfejsa računarskih sistema.

Osnovna funkcija korisničkog interfejsa (engl. user interface) je olakšavanje dijaloga, komunikacije čoveka i računara. Naime, za razliku od pisane reči, interfejs nije namijenjen neprekidnom, kontinualnom čitanju, već predstavlja "okvir" predviđen neprestanim složenim kretanjima. Povećavanjem konzistentnosti i jasnoće interfejsa povećava se i njegova efikasnost, što je od presudne važnosti budući da “...korisnički interfejs otvara vrata moći računarskog sistema” (Marcus i Van Dam, 1991).

7.4.. Interakcija čoveka i računara

Interakcija čoveka i računara (engl. Human-Computer Interaction, HCI) bavi se razumevanjem, oblikovanjem, vrednovanjem i implementacijom interaktivnih računarskih sistema namenjenih čovekovoj upotrebi (Preece i drugi, 1994), a sve zbog obezbeđivanja upotrebljivih i funkcionalnih računarskih sistema. Osnovni problem nastaje pri oblikovanja i tehničke realizacije korisničkih interfejs-sistema koji će komunikaciju između čoveka i računara učiniti jednostavnijom i efikasnijom, usmerenom obavljanju željenog zadatka, a koja će ujedno istovremeno posedovati transparentnost neophodnu za razvijanje korisnikove neopterećenosti samim interfejsom. Naime, “…problem sa interfejsom nastaje iz jednostavnog razloga što se stvarno radi o interfejsu. Interfejsi smetaju. Ne želim svoju energiju usmeravati na interfejse. Želim je usmeriti na zadatak.” (Norman, 1990).

Sveukupno područje interakcije čovjeka i računara ima jedan jedinstveni cilj - postizanje i osiguravanje korisnika s visokom upotrebljivošću računarom podržanih sistema. Upotrebljivost (engl. usability) osnovni je koncept interakcije čovjeka i računara, zaokupljen načinom realizovanja sistema lakših i jednostavnijih za učenje, ali i za

60

korišćenje (Preece i drugi, 1994; Nielsen, 1993; Shackel, 1991). Istraživanja pokazuju da veća upotrebljivost dramatično snižava cenu, a povećava produktivnost. Čak i minimalna primena vrednovanja upotrebljivosti zajedno sa poboljšanjem od 20 grešaka, za ispravljanje najlakših grešaka povećava efikasnost korisnika s 19% na čak 80% (Shneiderman, 1998).

Inženjerstvo upotrebljivosti (engl. usability engineering), odnosno proces u kojem se kvantitativno specificira upotrebljivost proizvoda, u širokim razmerama postala organizovana disciplina s postavljenim principima i određenim standardima. Očigledno je da je za svakog pojedinca komunikacija s računarom postala bar toliko važna koliko i sama obrada na njemu. Međutim, mnogi siromašno dizajnirani računarski sistemi ukazuju na poteškoće prilikom dizajniranja upotrebljivog načina interakcije čoveka i mašine.

7.5. Dizajn korisničkog interfejsaPodručje interakcije čoveka i računara takođe je u uskoj vezi sa

istraživanjima u području inteligentnih tutorskih sistema. Interakcija korisnika i inteligentnog tutorskog sistema prirodno je složena. Korisnici po definiciji barataju s konceptima koje ne razumeju dobro (Miller, 1988) (ovde se termin koncept odnosi na oblasno znanje koje učenici ne poznaju). Zbunjujući ili siromašno dizajniran interfej smanjuje efikasnost svekupnog procesa podučavanja, dok s druge strane dobro dizajnirano, upotrebljiv interfejs “osnažuje” mogućnosti sistema na različite načine.

Principi i metodologija dizajniranja interakcije čovjeka i računara namenjeni generisanju upotrebljivih sistema bitno utiču na dva aspekta inteligentnih tutorskih sistema:

I. način interakcije korisnika i sistema; dobro dizajniran korisnički interfejs s jedne strane omogućava jasno i direktno izražavanje područnog znanja, kao i samog odziva sistema, dok s druge strane omogućava korisnikovo iznošenje skupa izražajnih tehnika namenjenih prikazu iznetih problema i hipoteza;

II. način interakcije korisnika i oblasnog znanja; mnogi inteligentni tutorski sistemi putem simulacija ili direktnim povezivanjem omogućavaju korisnicima učenje određenog oblasnog znanja; navedena interakcija je usko je povezana s tutorskom komponentom sistema.

Korisnički interfejs inteligentnog tutorskog sistema znatno utiče na korisnikov način konceptualiziranja problema područnog znanja i na terminologiju koju korisnik upotrebljava tokom učenja i podučavanja.

61

Očigledno je da zbog realizacije efikasnog i upotrebljivog interfejsa dizajn interfejsa treba tretirati kao ključni segment dizajna celokupnog inteligentnog tutorskog sistema.

Pridavanje važnosti upotrebljivosti omogućava realizaciju inteligentnih tutorskih sistema jednostavnijih za učenje, ali i za korišćenje, osiguravanjem harmonije između četiri osnovne komponente sistema čovjeka i računara – korisnika, zadatka, okruženja i samog sistema – (Stankov i drugi, 1999). Osnovni razlog siromašne upotrebljivosti korisničkih interfejsa današnjih inteligentni tutorskih sistema je nedovoljno razumevanje procesa kojim se ostvaruje upotrebljiva interakcija korisnika (učenika ili nastavnika) i mašine. Dobro dizajniran interfejs mora olakšati interakciju korisnika i sistema, mora podržavati jednostavno izvršavanje pojedinih aktivnosti u područnom znanju te sagledavati i razumevati rezultate i implikacije respektivnih akcija.

Relativno je jednostavno govoriti o tome kako bi trebao izgledati funkcionalan i upotrebljiv korisnički interfejs inteligentnog tutorskog sistema, ali mnogo je teže realizovati takav interfejs. Sa aspekta korisnika većina inteligentnih tutorskih sistema se može smatrati korisničkim interfejsom pa treba naglasiti one aspekte sistema koji se odnose na interakciju korisnika i oblasnog znanja.

Još od prvih dana razvoja inteligentnih tutorskih sistema, neadekvatna i nedovoljna razmatranja posvećena interakciji učenika, nastavnika i znanja pa su interfejsi još uvek Ahilova peta većine inteligentnih tutorskih sistema (Rickel, 1989).

Grafička korisnički interfejsi, tzv. WIMP (engl. Windows, Icons, Menus and Pointing devices) interfejsi predstavljaju savremene odgovore na probleme interakcije, pa tako i u računarom podržanim sistemima obrazovanja, a rezultat su tehnološke zrelosti sadašnjih računarskih sistema. Važnost grafičkih interfejsa u računarom podržanim sistemima obrazovanja najbolje se može opisati sledećim citatom: „Ljudi zadržavaju oko 25% onoga što čuju, oko 45% onoga što vide i čuju, te oko 70% onoga što vide, čuju i rade“.

Stilovi interakcije implementirani u korisničkom interfejsu inteligentnih tutorskih sistema određeni su kombinacijom hijerarhijskih menija, obrazaca za popunjavanje i direktne manipulacije. Osnovni stilovi interakcije mogu biti obogaćeni i funkcijskim tasterima, budući da ekspertni korisnici preferiraju takvu interakciju u odnosu na direktnu manipulaciju. Očigledno je da svaki stil interakcije poseduje prednosti za određene zadatke, kao i za raznovrsne korisnike (učenike ili nastavnike) i njihove sposobnosti.

U poslednje vreme se javlja potreba za oblikovanjem korisničkih interfejsa koja će podržavati ne samo upotrebljivu interakciju korisnika, već koja će voditi računa o individualnim potrebama krajnjeg korisnika,

62

njegovim zahtevima, veštinama i očekivanjima, a sve to kroz različite oblike “inteligentnog” ponašanja. Osnovni problemi i zahtevi prilikom dizajniranja korisničkih interfejsa proizilaze iz želje i potrebe zadovoljavanja kontradiktornih zahteva ne samo različitih korisnika već i različitih sistema, zadataka i okruženja.

Zbog toga adaptivni korisnički interfejsi (engl. adaptive user interfaces) predstavljaju jedno od rešenja problema upotrebljivosti sistema koji koriste sposobnosti računara. Razmatranjem inteligentnih tutorskih sistema zaključuje se da bi se ugradnjom adaptivnosti u respektivni korisnički interfejs sigurno povećala efikasnost i upotrebljivost sistema. Naime, postojeći interfejsi predstavljaju usko grlo u radu sa inteligentnim tutorskim sistemom. Potrebno je uočiti da inteligentni tutorski sistemi sami po sebi predstavljaju adaptivne sisteme jer posjeduju dovoljno inteligencije za adekvatna reagovanja na korisnikove ulaze, prilagođavajući proces podučavanja njihovim individualnim potrebama.

Iako su navedene činjenice već poznate, ipak stoji zapažanje da se adaptivnosti korisničkih interfejsa ne poklanja dovoljna pažnja. To se uglavnom odnosi na komunikaciju učenika, nastavnika i oblasnog znanja. Ipak, razvoj aplikacione tehnologije u računarski podržanom procesu učenja i podučavanja nije podržan adekvatnim dizajnom korisničkog interfejsa, što verovatno rezultira siromašnom podrškom interakcije, posebno neadekvatnom komunikacijom između učenika i inteligentnog tutorskog sistema.

7.6. Učenje na daljinu

Učenicima se može ponuditi obrazovanje ako se nalaze na različitim mestima, fizički udaljeni, kako međusobno, tako i od nastavnika i izvora informacija. Takav oblik obrazovanja nazivamo obrazovanje na daljinu, nastava na daljinu ili distantno učenje (Distance Learning, Distance Education). Programi učenja na daljinu mogu biti prilagođeni različitim osobinama učenika, a razlikuju se po tehnologiji koja se koristi, po strukturi programa i po stepenu kontrole aktivnosti učenika. Kod polaznika koji dobijaju diplomu ili potvrdu nakon pohađanja, mora se osigurati viši stepen praćenja i vrednovanja znanja od programa koje polaznici pohađaju sa ciljem da ovladaju nekom veštinom ili nauče neku novu temu.

Organizatori kurseva ili programa su organizacije, preduzeća, obrazovne i naučne institucije koje za zaposlene, učenike i studente organizuju ovakav način učenja.

Polaznici kurseva i programa mogu biti odrasle osobe, trenutno zaposleni ili je to njihova priprema za novi posao, učenici i studenti. Obuka prvih je uglavnom vezana za posao a programi za učenje obično imaju visok nivo interakcije i aktivnosti. Učenici i studenti se najčešće uključuju u

63

ovakav vid obrazovanja zbog fizičke udaljenosti od klasičnih obrazovnih institucija ali danas to više nije isključivi razlog.

Učenje na daljinu ima niz prednosti, omogućava permanentno obrazovanje odraslih (lifelong learning), profesionalno usavršavanje, mesto i vreme učenja bira sam polaznik, određuje tempo, uči nezavisno a na raspolaganju mu stoji kvalitetan program obuke sa ponuđenim izborom za proširivanjem i produbljivanjem znanja putem ponuđenih linkova drugih WEB strana i bogatim izborom literature koja je često dostupna i u elektronskoj formi.

Prednosti učenja na daljinu:o Mesto učenja može se birati – zavisi od medija koji se

koristi kao sredstvo za učenje (uči se na posli, kod kuće...) o Biranje svog načina učenja – aktivno ili pasivno učenje,

različiti stepeni interakcije: “klasični” pisani materijal uz vođenje vlastitih beleški, interaktivne simulacije, diskusija sa ostalim učenicima (e-mail, telekonferencije, ...), više multimedije – grafike, animacije, zvuka...

o Vlastiti tempo – učenici prolaze kroz materijal za učenje onom brzinom i onoliko puta koliko žele

o Dostupnost tema koje ne nude kursevi/programi u tom području – učenici pronalaze i pohađaju programe koji ih zanimaju, iako ih ne nude obrazovne ili poslovne institucije u mestu u kojem žive ili rade

o Mogućnost učestvovanja u najkvalitetnijim ili najprestižnijim programima – učenik može pohađati neke tečajeve na kvalitetnim institucijama ili koje drže poznati stručnjaci bez menjanja mesta boravka

o Praktičan rad sa različitim tehnologijama – stiču se ne samo informacije o onome što se uči, nego i dodatna znanja i veštine o korišćenju računara, CD playera, videorekordera,...

o Samostalno učenje– i nastavnici uče od učenika koji samostalno traže izvore informacija

Programi za učenje na daljinu nastali su mnogo pre korištenja WWW i Interneta (i računara). Koristili su se štampani dokumenti, audio i video kasete, TV program, zatim diskete i CD ROM-ovi.

Komunikacija između učenika i nastavnika može se ostvariti na više načina. Obično je jedan primaran i služi za dostavljanje materijala za učenje, a ostali su dopunski za komunikaciju između učesnika.

Vrste učenja na daljinu:

64

1. Dopisni kursevi – Kod dopisnih kurseva može se koristiti obična pošta za slanje skripti, tekstualnog materijala, videokaseta, CD-ROM-ova kao i za odgovore učenika. Danas se za dopisne kurseve može koristiti E-mail.Primer: Seattle Central Community Colledge (http://seaccd.sccd.ctc.edu/~ccorresp/corres.htm)

2. Kursevi preko radio ili TV programa – emituju se prethodno snimljene emisije.Primer: University of Alaska, Anchorage

(http://www.dist-ed.alaska.edu/)

3. Telekonferencije i videokonferencije – Mikrofoni i kamere u prostoriji omogućavaju da i udaljeni učesnici mogu međusobno komunicirati kao da su zajedno; desktop videokonferencije povezuju učesnike koji rade za računarom opremljenim mikrofonom i kamerom.Primer: Centre for Distance Learning, University of Calgary (http://www.ucalgary.ca/UofC/departments/CDLIT/)

4. Računari sa specijalnim programima–5. Internet i WWW – Internet servisi (e-mail, mailing liste, news grupe, bulletin boards, chat rooms..) poboljšavaju komunikaciju učenja na daljinu. Materijali za učenje su dati u obliku hipermedije.

Sledeća tabela daje pregled i poređenja između pojedinih vrsta učenja na daljinu obzirom na način distribucije, osobine i međusobne obaveze učenika i organizatora.

Način komunikacije

Osobine Obaveze korisnika ili organizatora

1. Obična pošta

stari oblik spora komunikacija štampani materijal video kasete audio kasete diskete

štampanje reprodukcija slanje materijala preuzimanje

2. Audio kasete

samo zvuk posebni zahtevi nisu mogući lako kopiranje nizak nivo interakcije sa

nastavnikom pogodno za individualni i grupni rad tempo rada se može podešavati

snimanje kasete poznavanje

tehnike snimanja umnožavanje

kaseta slanje ili

dostavljanje

65

3. Video kasete

lako kopiranje nizak nivo interakcije sa

nastavnikom pogodno za individualni i grupni rad slika i zvuk tempo rada se može podešavati

snimanje i montiranje kasete

poznavanje tehnike snimanja

umnožavanje kaseta

slanje ili dostavljanje

4. E-mail brza metoda distribucije ograničeno na učenike koji tehnički

mogu koristiti E-mail

računar modem program koji

podržava rad elektronske pošte

5. WWW site

brža metoda distribucije ograničena na učenike koji imaju

pristup WWW stranama uključuje hipermedijske materijale dostupno pojedincima i grupama pristup linkovima više čula sadržaji se često osvežavaju Može se uključiti ograničeni pristup

za učenike (sigurnost) Ograničena istovremena interakcija

Pristup računaru, Internetu i Web pretraživačima

6. Kablovska TV

vreme i mesto emitovanja ograničeno

emisije se mogu snimiti i koristiti kasnije

više čula interaktivnost ograničena

troškovi snimanja troškovi

emitovanja tehnika i tehnička

osposobljenost

7.

Telekonferencija i video-konferencija

uključuje pojedince ili grupu istovremeno

može se snimati i kasnije koristiti ograničeno vreme i mesto više čula jednosmerna i dvosmerna audio i

video komunikacija

monitori kamere specijalna

učionica mogućnosti za

videokonferenciju pristup LAN i WAN

mrežama

Tabela 11: Metode distribucije materijala kod učenja na daljinu

66

Literatura:

Atherton D: CONCISE ENCYCLOPEDIA OF MODELLING AND SIMULATION, Pergamon Press, 1992.

Banks J: HANDBOOK OF SIMULATION, John Wiley, 1998.

Bossel H: MODELING & SIMULATION, A. K. Peters Pub., 1994.

Bakovljev Milan: DIDAKTIKA, Naučna knjiga, Beograd, 1984.

Balci O: SIMULATION AND MODELING, Annals of Operations Research, 53, 1994.

Banks J: HANDBOOK OF SIMULATION, John Wiley, 1998.

Bezdnov Stevan: TEHNIČKI PROGRES I OBRAZOVANJE U JUGOSLAVIJI, Stručna štampa, Beograd, 1975.

Dr Bogdan Šešić: OPŠTA METODOLOGIJA, Naučna knjiga, Beograd, 1974.

Dr Boško Stojanović: METODIKA NASTAVE TEHNIČKOG OBRAZOVANJA, Zavod za udžbenike i nastavna sredstva, Beograd, 1995.

Dr Božidar Radenković: RAČUNARSKA SIMULACIJA I SIMULACIONI JEZICI, Univerzitet u Beogradu, Fakultet organizacionih nauka, Beograd, 1992.

Branislav Egić, INFORMATIČKO-METODIČKI PROBLEMI MODELOVANJA U NASTAVI TEHNIČKOG OBRAZOVANJA (magistarska teza), Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 1999.

Coyle R: SYSTEM DYNAMICS MODELLING, Chapman & Hall, New York, 1998.

Damjanović Vasilije: RADNO-TEHNIČKO I PROIZVODNO VASPITANJE I OBRAZOVANJE UČENIKA OSNOVNE ŠKOLE, Novi Sad, 1996.

Prof. Dr Đorđe Nadrljanski: MULTIMEDIJA I VIRTUELNA REALNOST U OBRAZOVANJU, Univerzitet u Novom Sadu, Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 1997.

67

Prof. Dr Đorđe Nadrljanski: OBRAZOVNI RAČUNARSKI SOFTVER, Univerzitet u Novom Sadu, Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 1994.

Dr Gerhard Zimmer: OPEN LEARNING AND DISTANCE EDUCATION WITH COMPUTER SUPPORT, Dieter Blume, 1992.

J. P. Guilford: OSNOVI PSIHOLOŠKE I PEDAGOŠKE STATISTIKE, Savremena administracija, Beograd, 1968.

Knežević Vujo: KIBERNETIČKE OSNOVE STRUKTURE I FUNKCIJE POVRATNE INFORMACIJE U NASTAVI, Beograd 1983.

Kvaščev Radivoj: MODELOVANJE PROCESA UČENJA, Prosveta, Beograd, 1978.

Dr Kosta Voskresenski: DIDAKTIČKA INDIVIDUALIZACIJA I SOCIJALIZACIJA U NASTAVI, Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 1996.

Landa N. L: KIBERNETIKA U PEDAGOGIJI I i II, BIGZ, Beograd, 1975.

Milat Josip: TEORIJSKE OSNOVE METODIKE POLITEHNIČKOG OSPOSOBLJAVANJA, Školske novine, Zagreb, 1990.

Neelamkavil F: COMPUTER SIMULATION AND MODELLING, Wiley, 1987.

Petar Crnošija: MODELIRANJE I SIMULIRANJE PROCESA (autorizovana predavanja), Fakultet elektronike i računarstva, Zagreb, 1998.

Rubinstein R., and B. Melamed: MODERN SIMULATION AND MODELING, Wiley, 1998.

Smiljanic G: MODELING AND SIMULATION, Elektrotehnički fakultet, Zagreb, 1995.

Susteck Herbert: LEHRER ZWISCHEN TRADITION UND FORTSCHRITT, Westermann, Braunschweig, 1975.

Dr Vasilije Damjanović: PUTEVI ISTRAŽIVANJA U TEHNIČKO-TEHNOLOŠKOM OBRAZOVANJU, Univerzitet u Novom Sadu, Tehnički fakultet »Mihajlo Pupin«, Zrenjanin, 1996.

Dr Velimir Sotirović: METODIKA INFORMATIKE, Univerzitet u Novom Sadu, Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 2000.

Prof. Dr Velimir Sotirović, Prof. Dr Dušan Lipovac, Dr Dragica Radosav: RAČUNARSTVO I INFORMATIČKE TEHNOLOGIJE, Tehnički

68

fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 1995.

Prof. Dr Velimir Sotirović, Prof. Dr Dušan Lipovac: UPRAVLJANJE U NASTAVI MATEMATIKE KOMPJUTEROM I BEZ NJEGA, Zavod za izdavanje udžbenika, Novi Sad, 1987.

Dr Velimir Sotirović, Dr Dušan Lipovac, Branislav Egić, Veselin Krajinović: INFORMATIKA I RAČUNARSTVO, Pedagoški zavod Vojvodine, Novi Sad, 1988.

Vladimir Mužić: KOMPJUTOR U NASTAVI, Školska knjiga, Zagreb, 1973.

Vladimir Mužić: METODOLOGIJA PEDAGOŠKOG ISTRAŽIVANJA, Svjetlost, Sarajevo, 1981.

Vučenov Nikola: KORACI KA SAVREMENOJ NASTAVI, UČENJU I UDŽBENIKU, Zavod za udžbenike i nastavna sredstva, Beograd, 1988.

Vujaklija Milan: LEKSIKON STRANIH REČI I IZRAZA, Prosveta, Beograd, 1961.

Vujo Knežević: MODELI UČENJA I NASTAVE, Prosveta, Beograd, 1981.

Zbornik radova 1: INFORMATIKA U OBRAZOVANJU I NOVE INFORMACIONE TEHNOLOGIJE, Univerzitet u Novom Sadu, Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 1995.

Zbornik radova 2: INFORMATIKA U OBRAZOVANJU I NOVE INFORMACIONE TEHNOLOGIJE, Univerzitet u Novom Sadu, Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin, 1995.

Zeigler B: THEORY OF MODELLING AND SIMULATION, Wiley, 1976.

69