КОНКУРС ИНФО-2019 
ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ 
Статья посвящена вопросам реализации методов геймификации в образовательном процессе. Представлены характерные особенности легкой и тяжелой геймификации. Рассмотрена целесообразность использования геймификации при применении технологии электронного обучения. Предложена классификация курсов на базе тяжелой геймификации с учетом технологических особенностей разработки: курсы-презентации, курсы — компьютерные игры, VR/AR-курсы. Проиллюстрировано использование различных игровых элементов легкой геймификации на примере модуля «Level up! — Gamification» LMS Moodle. Возможности данного модуля может использовать в электронном курсе любой педагог, владеющий навыками работы с платформой Moodle.
Авторами представлен анализ разработки курса по обучению техникам продаж с применением технологий тяжелой и легкой геймификации, где оценивалась разработка курса на предмет ее трудоемкости, технологичности, требований к ресурсообеспечению. Результаты анализа показали, что разработка курсов с применением тяжелой геймификации требует намного больших финансовых и временных затрат, чем разработка курсов с применением легкой геймификации.
В статье оцениваются итоги образовательного интенсива «Остров 10–22», прошедшего в июле 2019 года вСколково, в котором участвовали 100 вузовских команд, команды научно-образовательных центров, команды школьников — победителей конкурсов, олимпиад, хакатонов («Молодые таланты»). Результаты интенсива подтвердили эффективность применения методов легкой геймификации в обучении взрослых. Таким образом, выводы, представленные в данной статье, выявляют ряд преимуществ, которыми обладает легкая геймификация в сравнении с тяжелой.
ИКТ В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 
Статья посвящена описанию дидактических подходов, которые позволяют осуществлять интеграцию теории и практики обучения студентов математических специальностей посредством актуализации содержательных внутри- и междисциплинарных связей математических дисциплин и информатики.
Приведены способы реализации когнитивной визуализации с учетом специфики математики и информатики, а также уточнены трактовки межпредметных связей (как категории дидактики обучения) и наглядного моделирования применительно к обучению математике.
В работе описан вариант организации содержания в компьютерных средствах обучения (КСО) математическому анализу студентов классического университета. Содержание этого курса в том или ином объеме является обязательным компонентом математической подготовки в вузах, преемственно связано с содержанием курса школьной математики и широко используется в прикладных задачах.
На основе анализа семантики, логики построения формулировок математических свойств, которые повторяются применительно к различным математическим объектам, представлен вариант содержательно-дидактической кластеризации, при которой такие понятия, как «сходимость», «равномерная сходимость», «дифференцируемость» и др., выступают паттернами в организации содержания компьютерных средств обучения.
ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ 
С появлением технологии беспроводной связи 5G важным и постоянно развивающимся направлением робототехники становятся мобильные роботы, которые широко используются в пространстве промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things — IIoT), в сельском хозяйстве, в армии, на транспорте. Технология автоматического управления навигацией — ядро в этих областях исследований, а также ключевая технология для достижения интеллектуализации иавтономизации мобильного робота.
В данной статье подробно рассматриваются и исследуются технологии нейронных сетей и их применение в управлении навигацией, предлагается способ для повышения уровня интеллектуализации мобильного робота с самоорганизацией обучения, придания адаптивных возможностей для решения автономной задачи навигации мобильного робота в сложных неопределенных и неизвестных переменных средах с использованием нейронной сети в сочетании с другими интеллектуальными алгоритмами, такими как обучение с подкреплением и т. п. Решение задачи управления навигацией мобильного робота с использованием нечеткой нейронной сети может обеспечить более эффективную производительность управления в режиме реального времени за счет изменения веса сети путем самообучения в соответствии с априорными знаниями навигации экспертов-операторов.
ISSN 2658-7769 (Online)