Технология дифференцированного обучения основам алгоритмизации и программирования на первом курсе вуза на базе системы дистанционного обучения DL.GSU.BY
https://doi.org/10.32517/0234-0453-2021-36-6-60-66
Аннотация
В статье описывается технология обучения первокурсников текстовому программированию на базе сайта DL.GSU.BY. К основным достоинствам технологии можно отнести: «нулевой порог входа», адаптирующееся к студенту обучение, многолетний опыт практического применения, результативность, масштабируемость. В статье последовательно рассмотрены следующие вопросы: идеализированная целевая установка; использование студентами языка программирования по выбору из множества современных языков программирования при выполнении практических заданий по дисциплине; ясная проверка достижения цели; смешанное обучение; эффективная персонализация учебного процесса; нестандартные организационные и технические решения; результативность обучения. Идеализированная целевая установка включает в себя необходимость научить студентов следующему: алгоритмическое переформулирование условия задачи; владение набором базовых конструкций языка, а также основными встроенными процедурами и функциями; умение использовать базовые алгоритмы на одномерных и двумерных массивах, множествах точек плоскости, строках, очереди; способность разрабатывать и отлаживать новые алгоритмы. Эффективная персонализация учебного процесса обеспечивается с помощью таких приемов: на каждом занятии студенту предлагается выбор видов деятельности, соответствующих текущему уровню его подготовки; обеспечивается автоматическая проверка решений с сервисом «Уступка тестов»; используется система автоматического дифференцированного обучения.
Об авторах
М. С. ДолинскийБеларусь
Долинский Михаил Семёнович, канд. тех. наук, доцент, доцент кафедры математических проблем управления и информатики, факультет математики и технологии программирования, г. Гомель
М. А. Долинская
Беларусь
Долинская Мария Александровна, ассистент кафедры математических проблем управления и информатики, факультет математики и технологии программирования, г. Гомель
Список литературы
1. Aznam N., Perdana R., Jumadi J., Nurcahyo H., Wiyatmo Y. The implementation of Blended Learning and Peer Tutor Strategies in Pandemic Era: A systematic review. Advances in Social Science, Education and Humanities Research. 2021;(541):906–914. DOI: 10.2991/assehr.k.210326.130
2. Kakeshita T., Ohtsuki M. Survey and analysis of computing education at Japanese universities: Non-IT departments and courses. Olympiads in Informatics. 2019;(13):57–79. Available at: https://ioinformatics.org/journal/v13_2019_57_80.pdf
3. Jones K. A., Sharma R. S. Higher education 4.0. The digital transformation of classroom lectures to Blended Learning. Singapore: Springer; 2021. 279 p. DOI: 10.1007/978-981-33-6683-1
4. Zaugg H., Graham C. R., Lim C. P., Wang T. Current and future directions of Blended Learning and teaching in Asia. Blended Learning for Inclusive and Quality Higher Education in Asia. Singapore: Springer; 2021. P. 301–327. DOI: 10.1007/978-981-33-4106-7
5. Stahl G. Redesigning mathematical curriculum for Blended Learning. Education Sciences. 2021;11(4):165–177. DOI: 10.3390/educsci11040165
6. Astarilla L., Warman D. The effect of Google classroom in Blended Learning on university students’ English ability. J-SHMIC: Journal of English for Academic. 2021;8(1):12–23. DOI: 10.25299/jshmic.2021.vol8(1).6216
7. Antwi-Boampong A. Blended Learning adoption in higher education: Presenting the lived experiences of students in a public university from a developing country. The Turkish Online Journal of Educational Technology. 2021;20(2):14–22. Available at: http://www.tojet.net/articles/v20i2/2022.pdf
8. Oktaria S. D., Sasongko R. N., Kristiawan M. Development of Blended Learning designs using Moodle to support academics of the curriculum in university of Bengkulu. Jurnal Studi Guru dan Pembelajaran. 2021;4(1):118–126.
9. Lodi M., Malchiodi D., Monga M., Morpurgo A., Spieler B. Constructionist attempts at supporting the learning of computer programming: A survey. Olympiads in Informatics. 2019;(13):99–121. Available at: https://ioinformatics.org/journal/v13_2019_99_122.pdf
10. Weigend M., Vaníček J., Pluhár Z., Pesek I. Computational thinking education through creative unplugged activities. Olympiads in Informatics. 2019;(13):171–192. Available at: https://ioinformatics.org/journal/v13_2019_171_192.pdf
11. Chamberlain S., Elford D., Lancaster S. J., Silve F. Tailored Blended Learning for foundation year chemistry students. 2021;75(1-2):18–26. DOI: 10.2533/chimia.2021.18
12. Lovey T., O’Keeffe P., Petignat I. Basic medical training for refugees via collaborative Blended Learning: Quasiexperimental design. Journal of Medical Internet Research. 2021;23(3). DOI: 10.2196/22345
13. Bond С. E., Cawood A. J. A role for virtual outcrop models in Blended Learning — improved 3D thinking and positive perceptions of learning. Geoscience Communication. 2021;4(2):233–244. DOI: 10.5194/gc-4-233-2021
14. Sarkar S., Sharma S., Raheja S. Implementation of Blended Learning approach for improving anatomy lectures of Phase I MBBS students — learner satisfaction survey. Advances in Medical Education and Practice. 2021;(12):413–420. DOI: 10.2147/AMEP.S301634
15. Sulistiyarini D., Sabirin F., Ramadhani D. Effect of project-based learning through Blended Learning on website design skills. Journal of Educational Science and Technology. 2021;7(1):58–66. Available at: http://103.76.50.195/JEST/article/view/17789
16. Border S., Woodward C., Kurn O., Birchall C., Laurayne H., Anbu D., Taylor C., Hall S. Working in creative partnership with students to co-produce neuroanatomy e-Learning resources in a new era of Blended Learning. Anatomical Sciences Education. 2021;14(4):417–425. DOI: 10.1002/ase.2090
17. Jerry M., Yunu M. Blended Learning in rural primary ESL classroom: Do or Don’t. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research. 2021;20(2):152–173. DOI: 10.26803/ijlter.20.2.9
18. Al Musawi A. S., Ammar M. E. The effect of different blending levels of traditional and e-Learning delivery on academic achievement and students’ attitudes towards Blended Learning at Sultan Qaboos University. The Turkish Online Journal of Educational Technology. 2021;20(2):127–139. Available at: http://www.tojet.net/articles/v20i2/20213.pdf
19. Dolinsky M. Gomel training school for olympiads in informatics. Olympiads in Informatics. 2016;(10):237–247.
20. Dolinsky M. An approach to teach introductorylevel computer programming. Olympiads in Informatics. 2013;(7):14–22.
Рецензия
Для цитирования:
Долинский М.С., Долинская М.А. Технология дифференцированного обучения основам алгоритмизации и программирования на первом курсе вуза на базе системы дистанционного обучения DL.GSU.BY. Информатика и образование. 2021;(6):60-66. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2021-36-6-60-66
For citation:
Dolinsky M.S., Dolinskaya M.A. Technology of differentiated training bases of algorithmization and programming on the first course of the university on the basis of the DL.GSU.BY system of distance learning. Informatics and education. 2021;(6):60-66. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2021-36-6-60-66