Preview

Информатика и образование

Расширенный поиск
Том 39, № 5 (2024)
Скачать выпуск PDF

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ

6-20 170
Аннотация

В статье представлена концепция имплементации основ искусственного интеллекта (ИИ) в курс информатики среднего общего образования. Авторы предлагают структурированный и многоуровневый подход к ИИ, охватывающий как базовый, так и углубленный уровни изучения предмета. Концепция органично встраивается в четыре основных раздела курса информатики: цифровая грамотность, теоретические основы информатики, алгоритмы и программирование, информационные технологии.

Особое внимание уделяется практико-ориентированному аспекту обучения. Сюда относится работа с реальными наборами данных, программирование на языке Python, использование специализированных библиотек для машинного обучения и анализа данных. Приведены конкретные примеры практических заданий, демонстрирующих применение различных методов и алгоритмов ИИ: от простой классификации данных до создания и обучения нейронных сетей. Концепция предусматривает широкие возможности для проектно-исследовательской и внеурочной деятельности, что способствует развитию творческих, аналитических и исследовательских навыков учащихся. Важным аспектом предложенного подхода является его соответствие современным требованиям цифровой экономики.

В статье подчеркивается необходимость формирования у школьников компетенций в области ИИ и анализа данных, которые будут востребованы в их будущей профессиональной деятельности. Представлены критерии отбора содержания обучения, примерное тематическое планирование для базового и углубленного уровней. Авторы обосновывают важность системного изучения ИИ в среднем общем образовании и указывают на необходимость разработки соответствующего учебно-методического обеспечения.

21-39 147
Аннотация

В статье рассмотрены современные технологические подходы к организации сбора и обработки больших данных, а также распространения и использования приложений с помощью платформы Docker с загрузкой и запуском комплекса приложений на основе контейнерного подхода к виртуализации. Кратко изложены основы постановки задачи по обработке больших данных и возникающие при этом технические проблемы масштабирования технической платформы и обеспечения качества данных. На примере развертывания и использования системы управления базами данных PostgreSQL со средствами управления и аналитической платформы Apache Superset представлен современный подход к организации получения, трансформации и последующей демонстрации данных в виде пульта. Работа с данными показана на примере цикла обработки реального набора открытых данных с демонстрацией всех основных этапов — загрузки, очистки, предварительного анализа и визуализации. В контексте рассмотренных технологий и подходов к организации рабочего процесса в виде конвейера приводятся примеры рабочих задач DevOps-инженера и инженера данных, подчеркивается необходимость их работы в составе команды. Продемонстрированные в статье технические решения могут также применяться при изучении тем «Базы данных», «Инфографика», «Анализ данных» в углубленном курсе информатики технологического профиля в качестве иллюстрации сложности рассматриваемых процессов и при подготовке будущих учителей информатики.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ КАДРЫ

40-49 160
Аннотация

В статье представлен опыт обучения студентов — будущих учителей применению на уроках по разным предметам школьной программы технологий дополненной реальности (augmented reality, AR). Анализ двух основных подходов к созданию дополненной реальности (маркерного и безмаркерного), AR-приложений для мобильных устройств, программных решений для создания AR-контента, а также накопленного педагогами-исследователями опыта по применению AR-технологий в образовательном процессе позволил сделать выводы о том, какие методологические приемы изучения теоретических подходов к определению понятия «дополненная реальность» и технологии реализации дополненной реальности целесообразно использовать в образовательной практике. В результате была предложена методика, включающая два блока обучения будущих учителей-предметников использованию технологий дополненной реальности в будущей профессиональной деятельности в процессе преподавания учебных предметов, согласно двум реализациям AR-технологий: маркерной на основе использования отечественной программной платформы ARGUMENT и безмаркерной, предполагающей применение готовых AR-приложений, имеющихся на рынке программного обеспечения. Данную методику можно использовать не только в образовательной практике со студентами, но и в работе со школьниками в условиях профильного обучения информатике. Разработанная методика была апробирована в Мурманском арктическом университете в рамках профессиональной подготовки бакалавров по направлению «Педагогическое образование» в процессе преподавания дисциплины «Технологии цифрового образования», а также в ходе учебной (проектно-технологической) практики студентов. Предлагаемые варианты обучения применению технологий дополненной реальности в преподавании учебных предметов в школе могут быть включены в программы профессиональной подготовки студентов, обучающихся по направлению «Педагогическое образование», а также использоваться в дополнительном профессиональном педагогическом образовании при работе с учителями-предметниками на курсах переподготовки и повышения квалификации для развития методических знаний и умений педагогов по предложенной проблематике.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ

50-62 99
Аннотация

Проблема недостаточного когнитивного развития школьников может быть решена через организацию персонализированной внеучебной деятельности с помощью рекомендательного сервиса, созданного с опорой на нейронаучные исследования и современные знания о работе мозга. Основой для составления персонализированного списка рекомендуемых видов внеучебной деятельности становятся данные, полученные с помощью технологии нейровизуализации в процессе тестирования когнитивных и личностных характеристик учащегося, вкупе с информацией о его интересах и предпочтениях. Регулярное тестирование, проводимое каждые три—шесть месяцев, позволяет определить эффективность выбранных видов деятельности и скорректировать образовательный маршрут. Предполагается, что регулярное использование рекомендательного сервиса позволит стимулировать развитие когнитивных функций ребенка, тем самым способствуя повышению его академической успеваемости. В статье представлены схема и принципы работы сервиса в целом, а также его оценивающего и рекомендательного модулей. Определены возможности применения рекомендательного сервиса в образовательном процессе, приведено описание практической реализации. Предлагаемый сервис может быть полезен всем участникам образовательного процесса: классным руководителям, методистам, тьюторам, родителям и учащимся. Педагоги смогут индивидуализировать подход к каждому ученику, используя сервис в качестве дополнительного источника информации о структурном и функциональном развитии ребенка. Родителям рекомендательный сервис поможет лучше понять сильные и слабые стороны своих детей, а также отслеживать результативность включения той или иной деятельности в их образовательный маршрут. Ученикам станут доступны персонализированные рекомендации по развивающим внеучебным активностям.

63-77 91
Аннотация

В повышении эффективности развития профессиональных навыков педагогов и формировании их исследовательских компетенций важную роль играет адаптивное обучение, в том числе адаптивная методическая литература. Представленное в данной статье исследование посвящено применению моделей обработки больших данных и нейросетевых технологий при подготовке адаптивной методической литературы для формирования исследовательских компетенций педагогов в период с 2010 по 2023 годы. На основе анализа научных публикаций, технической документации, опросов педагогов и образовательной аналитики выявлены ключевые принципы, методы и инструменты персонализации образовательного контента. Определены типы данных и источники информации для адаптации материалов под индивидуальные потребности педагогов-исследователей. Разработаны критерии и метрики оценки эффективности адаптивной методической литературы, обоснованы перспективы ее развития на базе технологий больших данных и нейросетей. Выявлены проблемы и ограничения рассматриваемых подходов, даны рекомендации по их преодолению. Теоретическая значимость работы состоит в углублении научных представлений о методологии разработки адаптивного образовательного контента на основе интеллектуального анализа больших данных. Практическая ценность связана с потенциалом оптимизации процессов создания персонализированных методических ресурсов и развития адаптивной системы повышения квалификации педагогических кадров.

78-91 106
Аннотация

В статье представлены результаты исследования потенциала применения нейросетевых систем поддержки принятия решений (СППР) для развития навыков педагогического общения у педагогов-исследователей. На основе анализа научной литературы выявлены ключевые принципы и методологические подходы к разработке и внедрению нейросетевых СППР в контексте современных образовательных парадигм. Предложена концептуальная модель функционирования нейросетевых СППР, учитывающая специфику коммуникативных компетенций педагогов и мультимодальный характер данных. Эмпирическое исследование с участием 120 педагогов различных предметных областей продемонстрировало эффективность использования нейросетевых СППР для анализа и совершенствования навыков педагогического общения. Разработанная система метрик оценки, включающая в себя количественные показатели (уровень вовлеченности учащихся, время реакции) и качественные показатели (экспертные оценки), позволила валидизировать результаты применения нейросетевых СППР в реальных образовательных условиях. В статье обсуждаются этические и социокультурные аспекты ответственного внедрения нейросетевых технологий в практику развития коммуникативных компетенций педагогов-исследователей. Намечены перспективы интеграции нейросетевых СППР с адаптивными обучающими системами и технологиями виртуальной реальности для создания комплексных решений в области совершенствования навыков педагогического общения.



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


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