基于图灵机原理的新式教育法

李莉

【摘 要】针对传统教学方法的一些特点，以自动机（图灵机）理论为研究工具，以形式定义的学习、知识等全新的概念为基础，首次把学习分为最小联系-创想单元集合和对其进行按照最小联系-创想规则集合进行联系-创想的过程。即把传统的教学过程变成学生以最小联系-创想单元集合为联系-创想基础，按照最小联系-创想规则集合进行联系-创想的过程。在这样的方法下，学生所学的知识是学生自己按照规则“想”出来的，学生可能会“想”出许多结果，而老师的任务就是：根据教学内容，事前构建联系-创想教学方案，组织学生按照预定步骤，针对要讲授的知识，确定最小联系-创想单元内容的记忆和联系-创想规则的记忆，并进行联系-创想教学操作。告诉学生，哪些想的对，哪些想的不对，然后，学生只要记住自己想正确的部分，就可以了，正是因为该知识是学生自己想出来的知识，而且，这个知识的联系-创想的各个部分都和这个知识一起成为该知识在这个知识的联系-创想集合，这个集合是最有利于学生记忆和应用该知识的了。

【关 键 词】联系-创想教学 自动机 联系-创想单元 联系-创想规则

【中图分类号】G4【文献标识码】A【文章编号】1672-5158（2013）07-0269-01

以联系-创想冠名的教学方法，早已有之，联系-创想的定义也是众说纷纭。那么，我之所以把这个大家已经熟知名字的方法拿到这里来，是因为这里所要介绍的研究结论决非先前的联系-创想教学。

基于图灵机原理的联系-创想教学法及其理论基础

首先，联系-创想教学法是一种让学生“通过自己的联系-创想，产生新的知识”的教学法，不同于传统的联想教学法是在学生已知的知识点之间进行联想。而且，这种方法有两个部分是需要专门记忆的，一个是最小联系-创想基础单元集合、另一个是最小联系-创想规则集合。两个部分是本方法的基础。也就是说，学生首先要掌握一个最小联系-创想基础单元集合，然后，按照最小联系-创想规则集合中的规则，对最小联系-创想基础单元集合中的元素进行联系-创想操作，联系-创想的结果，就会产生许多“符合联系-创想规则的、由最小联系-创想基础单元集合的元素所组成的，新的组合”，这些组合虽然是由最小联系-创想基础单元集合中的元素所组成，但是，它们已经是物似人非了，因为，这些新的组合正是我们教学中预先设计好的新的知识。是通过一些学生对他们所熟知的知识，进行“按照规则的联系-创想”所产生的新知识。是一个从已知→联系-创想→新知的过程。

这个从已知→联系-创想→新知的过程是可以根据我们的教学目的人为设计的，联系-创想基础单元集合中的元素，也可以根据我们的教学目的和学生在学习这个知识之前，所掌握的知识水平来决定的，而且，最小联系-创想规则集合中的元素、既联系-创想规则，更是可以根据学生的知识掌握水平与教学目的之间，人为设计的。

刚才所描述的内容的一个非常重要的漏洞，需要进行一下解释，因为，我刚才仅仅是把学生按照“最小联系-创想规则集合”中的规则，用“最小联系-创想基础单元集合”中的元素进行联系-创想的结果是我们预先想到的、我们希望出现的联系-创想结果，既“新的知识”。还有，就是，学生还会根据“最小联系-创想基础单元集合”中的元素，按照“最小联系-创想规则集合”中的规则进行联系-创想后，产生许多，不仅仅是我们预先设想的“新的知识”的组合，那么，这些组合、包括所有的组合，哪些是是我们需要的“新的知识”、哪些是我们“不需要的组合”，是需要我们在指导学生进行本文所介绍的联系-创想教学过程中的指导老师，在学生的所有的“联系-创想出来的所有组合中”，进行区别对待，也就是说，需要老师对学生的联系-创想的结果进行确定，告诉学生，哪些是联系-创想正确的、新的“知识”，哪些是“不正确的联系-创想结果”。对学生而言，那些正确的联系-创想结果，在得到老师确认后，学生会记忆扎实，永不忘记。因为，这些知识是“学生自己想出来的”。我想，任何一个人，都会对自己创造的新的东西，有自鸣得意、记忆犹新、非常高兴、而且，有向别人炫耀的冲动。这就是人的本性使然。

应用图灵机理论，重新定义的“知识、环境、元知识、不完全知识、基础环境、应用环境、智能环境”等全新的概念，和建立在这些全新的概念之上的“学习”的定义。正是因为这个定义，才使联系-创想教学法成为有理可居的方法。

一个知识由三个部分组成：原始要素、基于原始要素的变化和变化规则、应用结果。对于一个“知识”而言，三个部分中，原始要素是必须强记硬背的，只有原始要素记忆的扎实，才会给变化规则部分提供变化的主体，有了主体，才会进行依据规则的变化，进而产生知识的应用结果。

参考文献

[1] 《汤中语文备课天地》，http：//hi.baidu.com/tzywjy/blog/index/23

[2] 宋淑莲，《联系-创想与想象在作文教学中的运用》，固原师专学报（社会科学），1997，5，89

[3] 于顺安，智能机的数学模型，第七次人工智能研讨会，美国，1991年

[4] 托尼·巴赞，《脑图（脑图）━放射性思维》