ОБЩИЕ ВОПРОСЫ 
В статье рассмотрена целесообразность обучения элементам искусственного интеллекта в школьном курсе информатики и выявлена проблема в определении основных подходов к такому обучению. Целью данной статьи является раскрытие возможности формирования содержания школьного курса информатики в области искусственного интеллекта на основе системнодеятельностного, фундаментального и межпредметного подходов. Анализ научно-методической и учебно-дидактической литературы в области искусственного интеллекта, обобщение и систематизация опыта обучения элементам искусственного интеллекта школьников позволили определить цели обучения элементам искусственного интеллекта в школьном курсе информатики; раскрыть требования к формированию понятий в области искусственного интеллекта; выделить в курсе информатики основной школы систему знаний, на базе которой возможно обучение элементам искусственного интеллекта; выявить межпредметные связи, реализация которых позволит школьникам успешно овладеть знаниями и умениями в области искусственного интеллекта. Результаты проведенного исследования являются методологической основой для формирования содержания обучения в области искусственного интеллекта, и их возможно использовать для разработки разделов школьного курса информатики, связанных с искусственным интеллектом, а также элективных курсов общеобразовательной школы. Материалы исследования могут быть полезны специалистам в области методики обучения информатике и учителям информатики.
ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ 
В статье обсуждаются результаты текущих исследований, связанных с содержанием и практикой развития методологической культуры учащихся средней школы. Обзор научно-методических источников, близких к рассматриваемой проблеме, показал, что хотя в настоящее время российским педагогическим сообществом осознается необходимость формирования методологической культуры школьников путем развития системного мышления через усвоение предметных и метапредметных понятий и что для этого созданы все объективные условия, стратегии овладения и управления знанием в ходе информационно-познавательной деятельности учащихся и ее саморегуляции в значительной степени не отработаны и освещаются в педагогической литературе весьма ограниченно. Настоящее исследование представляет собой попытку автора хотя бы отчасти восполнить существующий пробел. В контексте формирования методологической культуры учащихся основная роль отводится усвоению обобщенных предметных и метапредметных понятий в ходе информационно-познавательной деятельности, которое необходимо учащимся для систематизации знаний в изучаемых предметных областях и ориентировано на актуальные учебные потребности и длительную образовательную перспективу. Наиболее эффективные способы усвоения предметных и метапредметных понятий реализуются в процессе решения сложных учебно-познавательных задач и концептуализации учебной ситуации с помощью когнитивных и метакогнитивных стратегий. В качестве инструментального поля реализации описываемого подхода выступает информационная образовательная среда электронного учебника. Автор выражает надежду, что результаты исследования заинтересуют учителей-практиков, методистов и других представителей педагогического сообщества, которые смогут также поделиться своим опытом работы в указанном направлении.
В статье актуализируется выбор языка программирования Python для профессиональной подготовки будущих учителей информатики в педагогическом вузе. Python, являясь одним из наиболее актуальных языков программирования, внедряется в образование, и будущий учитель информатики должен быть готов эффективно применять его для обучения основам программирования. Кроме того, Python является одним из ведущих средств реализации перспективных на сегодняшний день технологий искусственного интеллекта, в связи с чем владеющий данным языком программирования педагог может стать частью механизма внедрения искусственного интеллекта в сферу образования. Цель статьи — рассмотреть особенности организации курса обучения программированию на языке Python для профессиональной подготовки будущих учителей информатики. Методология. В процессе разработки авторского курса обучения программированию на языке Python была проанализирована учебно-методическая литература по программированию на данном языке, а также статьи практикующих преподавателей и исследователей, описывающих свой опыт преподавания языка Python. Результаты и заключение. Для обеспечения качественной подготовки будущих учителей информатики в Новосибирском государственном педагогическом университете был разработан курс обучения программированию на языке Python и апробирован в рамках дисциплины «Программирование». В ходе разработки курса были учтены типичные проблемы преподавания языка Python в школе и вузе, выявленные как авторами статьи, так и другими практикующими преподавателями программирования. Приведена структура разработанного курса с описанием составляющих его разделов. Представлены результаты опроса обучающихся третьего и четвертого курсов бакалавриата, завершивших изучение представленного курса, по ключевым вопросам, освещенным в данной статье. Респонденты отметили актуальность изучения языка Python и эффективность отдельных организационных особенностей курса. Раскрыта преемственность курса для дальнейшего обучения будущих учителей информатики актуальным в настоящее время технологиям искусственного интеллекта.
Работа посвящена рассмотрению вопроса повышения качества обучения студентов дисциплине «Численные методы» с помощью развития когнитивной компоненты вычислительного мышления на основе смешанного обучения. В статье излагается методика по формированию вычислительного мышления студентов-математиков, основанная на визуализации алгоритмических расчетных схем и активизации познавательной самостоятельности студентов. Дана характеристика вычислительного мышления, показаны содержание и структура вычислительного мышления. Утверждается, что студент, обладающий таким мышлением, способен проявить себя наилучшим образом в области своей профессиональной деятельности. Описаны результаты применения методики. Для определения уровня сформированности когнитивной компоненты вычислительного мышления разработана диагностическая модель на основе измерения содержательной, операционной и мотивационной компонент. Показано, что предложенная методика развития вычислительного мышления студентов, учитывающая индивидуальные особенности мышления обучающихся, содержательно опирающаяся на теоретические и практические аспекты изучения дисциплины, повышает результативность усвоения курса «Численные методы». Материалы статьи имеют практическую ценность для преподавателей математических дисциплин, использующих в своей профессиональной деятельности информационно-телекоммуникационные технологии.
Статья посвящена интеграции цифровых технологий в обучение на основе модели SAMR (Substitution, Augmentation, Modification, Redefinition — замещение, улучшение, изменение, преобразование), разработанной Рубеном Пуэнтедурой (Ruben Puentedura). Рассмотрены этапы использования цифровых технологий в учебном процессе. Обосновано применение этих технологий для повышения уровня обучения. Приведены примеры, как на уровнях замещения и улучшения происходит этап рутинного использования цифровых технологий, а на уровнях изменения и преобразования — этап инновационного использования цифровых технологий. Описана таксономия Блума, представляющая собой обучение через набор концепций, которые начинаются с навыков мышления низшего порядка и продвигаются к навыкам мышления более высокого порядка. Изучена связь модели SAMR и развития когнитивных навыков высшего порядка по таксономии Блума. Рассмотрен пример совместного использования модели SAMR и таксономии Блума в рамках формирования цифровых компетенций будущих педагогов при изучении дисциплины «Технологии цифрового образования».
ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ 
В статье рассмотрены современные тенденции в информатизации математического образования, характерные для разных стран мира. Отмечены два важных феномена XXI века, определяющие развитие различных сфер жизнедеятельности, в том числе образования, — большие данные (Big Data) и информатизация на основе развития информационно-коммуникационных технологий. Показано, какое влияние Big Data оказывают на изменение методов научного исследования и как внедрение информационных технологий в процесс обучения изменяет теорию и методику преподавания математики. Представлены примеры практического опыта Польши и других стран в области информатизации математического образования, проведен критический анализ этого опыта и сделаны выводы о необходимости усовершенствования информатизации математического образования школьников и студентов.
ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ 
В статье обобщается опыт Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) по изменению нормативно-методического сопровождения образовательного процесса в условиях электронного обучения. Рассматриваются модели вовлечения в образовательный процесс вуза массовых открытых онлайн-курсов (МООК). Автор опирается на практический опыт, а также на результаты эксперимента, который проводился в 2016–2019 годах в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого и позволил к началу 2018/2019 учебного года включить онлайн-курсы в 100 % учебных планов. Проведен анализ необходимых локальных нормативных актов, позволяющих начать активное встраивание онлайн-курсов в образовательный процесс. Подчеркнута необходимость классификации электронных образовательных ресурсов в пределах вуза. Обоснована возможность использования электронного обучения для организации проектной работы. Приведено подробное описание компонентов образовательных ресурсов, позволившее реализовать единые требования к их внедрению в образовательный процесс.
ISSN 2658-7769 (Online)