Preview

Информатика и образование

Расширенный поиск
№ 4 (2021)
Скачать выпуск PDF

ОБЩИЕ ВОПРОСЫ

4-11 523
Аннотация

В 2020 году пандемия коронавируса затронула весь мир, включая и Россию. Российскому правительству пришлось ввести чрезвычайные меры для борьбы с пандемией, в том числе перевод на дистанционное обучение школьников и студентов. В условиях пандемии возникла необходимость экстренного рассмотрения вопросов и проблем дистанционного обучения в образовательных организациях, в первую очередь в организациях среднего образования. Ранее ни в одной из концепций информатизации образования даже не рассматривался массовый переход на дистанционное обучение школьников и студентов.

В статье рассматривается готовность образовательных органов, родителей и детей к массовому использованию дистанционного обучения, проводится анализ проблем, возникающих при реализации такой формы обучения, в том числе: проблемы выбора программных средств и платформ для проведения дистанционного обучения; проблем, связанных с недостаточной развитостью инфраструктуры; проблемы наличия электронных образовательных ресурсов, соответствующих новым условиям обучения; проблемы отсутствия опыта работы онлайн как у педагогов, так и у школьников; а также других вопросов, связанных с дистанционным обучением.

Отмечается необходимость: переключения внимания исследователей и разработчиков программного обеспечения и онлайн-платформ на исследования в области массового перехода на дистанционное обучение на всех возрастных уровнях; разработки новых дистанционных онлайн-платформ и переработки множества электронных образовательных ресурсов под новые платформы; привязки мультимедийного образовательного контента к примерным основным образовательным программам начального, основного и среднего общего образования.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ

12-25 354
Аннотация

Статья продолжает начатое авторами в № 8-2020 журнала «Информатика и образование» описание функционирования типовой региональной инфокоммуникационной системы «Студент и Труд». Эта система направлена на выявление и развитие творчески одаренных в сфере науки, техники и технологий студентов вузов в процессе их постепенного вовлечения в реальную трудовую деятельность при взаимодействии с ведущими предприятиями региона. Подробно рассматриваются алгоритм функционирования и организационная структура системы «Студент и Труд», информационные, научно-методические и мотивационные аспекты взаимодействия студентов с предприятиями на основе непрерывного измерения индекса перспективности взаимодействия студента с предприятием. Этот индекс включает 10 компонентов, основным из которых является творческий индекс исследовательских работ/проектов, выполняемых студентом с учетом интересов предприятия. В свою очередь, творческий индекс вычисляется на основе многокритериальной оценки работы/проекта по 15 частным критериям. «Свертывание» в скалярные значения отдельных составляющих и критериев индекса перспективности взаимодействия студента с предприятием и творческого индекса работы/проекта осуществляется максимально объективным способом с использованием так называемых универсальных коэффициентов важности.

26-35 656
Аннотация

В статье рассматриваются вопросы создания программно-инструментальных средств для управления процессами подготовки специалистов в интеллектуальной образовательной среде. Комплекс средств разрабатывается в рамках гиперконвергентной вычислительной экосистемы для поддержки технологий открытого персонализированного обучения и предназначен для настройки и адаптивной актуализации образовательных программ и контента с учетом требований федеральных стандартов и региональных рынков труда. На первом этапе инструментальные средства решают задачи поиска, сбора, консолидации и интеллектуального анализа требований к специалистам, извлекаемых с открытых источников в сети Интернет, таких как разделы с вакансиями работодателей на сайтах предприятий, кадровых агентств, бирж труда, досках объявлений, форумах, чатах, группах социальных сетей и мессенджеров. На следующем этапе реализуется процесс адаптивной настройки и синхронизации образовательных программ с учетом консолидированной информации и прогнозируемых данных о необходимых компетенциях в краткосрочной и среднесрочной перспективе в заданном регионе. Настройка образовательного процесса в открытой информационной среде происходит в ходе эволюционного перехода к конвергентной модели обучения, непрерывной актуализации образовательных программ и контента, персонализации траекторий подготовки специалистов. Конвергентная модель определяет сходимость образовательных программ и контента для разных специальностей в соответствии с процессами цифровизации всех сфер жизнедеятельности человека, что отражается в требованиях к компетенциям в профессиональных и образовательных стандартах, а также со стороны работодателей. Процессы актуализации и персонализации позволяют повысить эффективность и качество подготовки специалистов за счет снижения рисков получения некачественного и морально устаревшего образования. Архитектура системы адаптивного управления образовательной средой включает следующие компоненты: а) систему управления обучением (Learning Management System — LMS), б) систему управления образовательным контентом (Education Content Management System — ECMS), в) систему управления учебной деятельностью (Learning Activity Management System — LAMS), г) инструментальные средства поиска, сбора и анализа требований работодателей, д) облачное хранилище образовательного контента.

36-46 362
Аннотация

В статье описывается подход к организации взаимодействия преподавателя и студентов на курсах по программированию при использовании системы контроля версий Git. Производится сравнительный анализ различных систем управления Git-репозиториями с целью определения наиболее подходящей для образовательных нужд и доступной системы. На основе опыта различных учебных учреждений, применяющих системы контроля версий на своих курсах, были определены положительные стороны и недостатки использования данных систем при обучении. Учитывая существующие проблемы, было разработано решение на основе системы GitLab. В рамках этого решения предложен способ организации работы преподавателя и студентов в дисциплинах, в которых применяются системы контроля версий. Данный подход предполагает использование GitLab в совокупности с разработанной системой, которая является менеджером по управлению Git-репозиториями и предназначена облегчить работу преподавателя и администратора, автоматизируя выполняемые ими задачи. Основной целью статьи является подробное описание этого подхода: системы ограничения прав участников образовательного процесса, организация и функциональные возможности GitLab, список решаемых задач для каждого участника. Также в статье описана организация работы в созданной системе, показаны ее основные сущности и их взаимосвязи, приведен обзор возможностей, которые предоставляет система.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ

47-53 430
Аннотация

Студенты, обучающиеся на русском языке как неродном в российских вузах в смешанных языковых группах, испытывают значительную когнитивную нагрузку в процессе выполнения практических заданий по дисциплинам информационного направления с использованием традиционных учебно-методических материалов. В статье анализируются важные аспекты когнитивных и мультимедийных теорий обучения в контексте разработки учебных инструкций, а также специфические проблемы педагогического проектирования мультимедийных материалов для использования в смешанных языковых группах на занятиях по информационным технологиям. В результате исследования сформулированы обобщенные рекомендации по разработке учебных мультимедийных материалов на когнитивной основе для обучения на неродном языке, относящиеся к семантико-контекстуальной формализации структуры (формулирование SMART-целей; логико-семантическое структурирование текста; представление содержания на нескольких уровнях свернутости; организация учебного материала в последовательности от декларативных знаний к процедурным; систематизация и обобщение значимой информации на промежуточных этапах рассуждений; обеспечение поддержки индивидуальных образовательных потребностей) и когнитивно-семантической адаптации мультимедийного содержания (последовательное разворачивание смысла; представление образцов выполнения заданий; графическое представление значимой релевантной информации; видео- / аудиодублирование трудных для понимания фрагментов учебного материала посредством динамичной графики; аудиодублирование трудных для понимания фрагментов учебного материала на языке-посреднике; оформление учебного материала с использованием продуманных наборов стилей, пиктограмм, цветов). Полученные результаты исследования имеют высокую практическую значимость: разработка мультимедийных учебных материалов, адаптированных для обучения на неродном языке в условиях многоязычной образовательной среды, на основе когнитивного подхода позволяет значительно снизить когнитивную нагрузку, улучшить понимание и запоминание материала, облегчить языковую и академическую адаптацию.

54-62 327
Аннотация

В статье актуализируется необходимость обучения студентов технологиям работы с большими данными. Big data — это перспективная и фундаментальная отрасль, требующая большого количества квалифицированных специалистов в различных областях. Целью работы является описание концепции определения набора аппаратных, программных, алгоритмических и методических средств (с учетом контингента обучаемых и возможностей учебного заведения) для построения методики преподавания дисциплины, связанной с изучением методов обработки больших данных. Выделяются два основных сектора заинтересованных лиц, которым необходимы специалисты в сфере Big Data. Производится сравнительный анализ программных решений, поддерживающих обработку больших данных. Описывается методика построения курса по обучению студентов технологиям обработки и анализа больших данных. Предлагается план организации лекционного курса и лабораторного практикума с рассмотрением подзадач для выполнения во время обучения. Обговариваются состав и методика самостоятельной работы студентов по дисциплине, связанной с изучением Big Data, с использованием системы управления обучением типа Moodle. Представляется пример реализации обработки данных средствами пакета RapidMiner Studio с использованием алгоритма обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки.



ISSN 0234-0453 (Print)
ISSN 2658-7769 (Online)