Информатика и образование №3’2023

900.00

Скачать бесплатно в формате PDF:

Необходима авторизация

Описание

Журнал «Информатика и образование» №3’2023

Том 38 № 3 Июнь 2023 года
Содержание номера

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ

Федоров А. А., Куркин С. А., Храмова М. В., Храмов А. Е.

НЕЙРОТЕХНОЛОГИИ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК КЛЮЧЕВЫЕ ФАКТОРЫ КАСТОМИЗАЦИИ ЖИЗНЕННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО МАРШРУТА

В настоящее время наблюдается активное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и быстрый рост числа сфер его применения. Не является исключением и сектор образования, который в перспективе может быть существенно трансформирован за счет применения ИИ, например, в части развития подходов к кастомизации образовательного маршрута. Одновременно активное развитие технологий нейровизуализации, а также прогресс в нейронауке и нейротехнологиях позволяют обеспечить алгоритмы ИИ важными данными о работе головного мозга обучающегося.

В статье рассматриваются вопросы кастомизации жизненно-образовательного маршрута (КЖОМ) с использованием указанных ассистирующих технологий: нейротехнологий и искусственного интеллекта. Сформулирован основной принцип функционирования предлагаемой системы КЖОМ: на основании анализа регистрируемых мультимодальных данных об обучающемся алгоритмы на базе ИИ предлагают действия для реализации обратной связи, которая обеспечит повышение эффективности и кастомизацию образовательного процесса.

Авторы предлагают модульный принцип построения системы КЖОМ и, кроме того, описывают те методы ИИ, которые могут найти применение в качестве ядра интеллектуальной подсистемы КЖОМ. В заключение представлены различные стратегии применения предложенной системы КЖОМ, которые позволят реализовать на ее базе универсальную систему поддержки принятия образовательных решений.

Ключевые слова: кастомизация жизненно-образовательного маршрута, нейротехнологии, система искусственного интеллекта, большие данные, нейронаука в образовании.

Шамсутдинова Т. М.

РАЗВИТИЕ НАВЫКОВ ВИЗУАЛИЗАЦИИ И ВИЗУАЛЬНОЙ АНАЛИТИКИ В КУРСЕ ИНФОРМАТИКИ

В статье исследуются теоретические и практические вопросы развития навыков визуализации данных и визуальной аналитики в курсе информатики (в том числе на примере задач построения аналитических, табличных и визуальных моделей с использованием диаграмм).

Статья включает в себя обзор библиографических источников по проблемам формирования навыков визуализации и визуальной аналитики в ходе учебной и научной деятельности, а также разработку структуры компетенции визуализации и визуального анализа. В ходе исследования применялись методы моделирования (аналитические и графические модели), методы визуализации и систематизации данных. В частности, предложены и проанализированы такие компоненты компетенции визуализации и визуального анализа, как аналитический, критический, абстрактно-логический, наглядно-образный, пространственно-образный, ассоциативный, системный, алгоритмический. Кроме того, рассмотрены методы формирования данной компетенции в курсе информатики.

В статье дается не только описание, но и анализ проблем, связанных с формированием компетенции визуализации и визуального анализа. В исследовании представлены также методические указания для лабораторного практикума, разработанного для обучения студентов экономического факультета Башкирского государственного аграрного университета навыкам графической аналитики в курсе информатики.

Статья ориентирована на широкий круг специалистов в области аналитики и визуализации данных, включая преподавателей информационных дисциплин, научных работников и др.

Ключевые слова: визуальный анализ, визуализация, компетенции, информатика, моделирование, диаграммы.

Минеев А. И., Шаронова А. А., Щипцова А. В., Мандракова М. В.

СОТРУДНИЧЕСТВО РАБОТОДАТЕЛЯ И ВУЗА: МЕЖФАКУЛЬТЕТСКАЯ ЛАБОРАТОРИЯ 1C ЧУВАШСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. И. Н. УЛЬЯНОВА

В условиях модернизации отечественного образования возникает явная необходимость в пересмотре существующих образовательных траекторий и плотном взаимодействии между работодателем и учебным заведением с целью подготовки высококвалифицированных специалистов. При всем многообразии специальностей и учебных заведений в России наблюдается дефицит профессиональных кадров. Данная тенденция характерна и для ИТ-сферы. Поэтому учебным заведениям необходимо взаимодействовать не только с государственными учреждениями, но и с компаниями-работодателями. Тройственный союз «студент — высшее учебное заведение — организация-работодатель» является устойчивой платформой для становления молодых кадров. На базе высших учебных заведений посредством сотрудничества с потенциальным работодателем создаются базовые кафедры и лаборатории.

17 марта 2022 года состоялось подписание Соглашения о стратегическом партнерстве между Чувашским государственным университетом им. И. Н. Ульянова (ЧувГУ), фирмой «1С» и компанией «Лидер софт — внедренческий центр». Предметом данного соглашения стало сотрудничество с целью специализированной подготовки обучающихся университета в области разработки, внедрения и эксплуатации программного обеспечения на платформе «1С:Предприятие» и продуктов «1С». В рамках Соглашения была создана межфакультетская базовая лаборатория 1C.

В статье исследуются направления деятельности межфакультетской базовой лаборатории 1C ЧувГУ за 2022 год. На примере создания базовой лаборатории в вузе Чувашии представлен инновационный опыт партнерского сотрудничества компании-работодателя и учебного заведения, который будет востребован в других регионах страны.

Ключевые слова: межфакультетская базовая лаборатория 1С, ЧувГУ, подготовка обучающихся.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ И ТЕСТЫ

Есин Р. В., Кустицкая Т. А., Носков М. В.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ НА ОСНОВЕ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЦИФРОВОГО СЛЕДА LMS MOODLE

Одной из важных задач учебной аналитики является прогнозирование сохранности состава обучающихся. В международном пространстве решению этой задачи в системе высшего образования посвящено множество исследований, имеется положительный опыт внедрения сервисов поддержки успешности обучения в вузах. Анализ литературы показывает повышение интереса к этой задаче у российского научно-педагогического сообщества. При этом специфика российского образования не дает возможности прямого переноса зарубежного опыта в отечественную образовательную систему.

В исследовании было выявлено, что значительный вклад в прогнозирование сохранности численности обучающихся могут внести модели прогнозирования успеваемости по отдельным предметам учебного плана. Авторами предложена структурная модель системы прогнозирования успеваемости по дисциплине, которая включает в себя универсальную модель на основе обобщенных показателей цифрового следа, предметную модель, учитывающую особенности обучения по конкретной дисциплине, и модель на основе образовательного профиля обучающегося.

В ходе эмпирического исследования по универсальным показателям цифрового следа студентов из LMS Moodle было обучено несколько моделей раннего прогнозирования успешности промежуточной аттестации и проведен анализ их качества. Наиболее точной моделью, особенно в первой половине семестра, оказался ансамбль-усреднение моделей логистической регрессии, случайного леса и градиентного бустинга. Был сделан вывод об эффективности универсальных моделей для раннего выявления студентов с проблемами в обучении по дисциплине, определены направления дальнейшего совершенствования универсальной модели прогнозирования успеваемости и сформулированы условия для масштабирования предложенного подхода по созданию системы прогнозирования успешности обучения другими образовательными учреждениями.

Ключевые слова: учебная аналитика, анализ образовательных данных, сохранность контингента студентов, успешность обучения, цифровой след, LMS Moodle, прогнозирование успеваемости, машинное обучение, ансамбль моделей.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ

Гамукин В. В.

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНОГО СЕРВИСА ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РАБОТЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ: ВЗГЛЯД ЭКСПЕРТОВ

Функционирование бизнес-процессов образовательной организации трудно представить без использования цифровых инструментов. Сегодня они должны соответствовать запросам национальной образовательной системы с учетом внешних санкций. Актуальным для системы образования может быть создание комплексного сервиса, который не только устранит проблему «лоскутной» автоматизации, но и обеспечит максимально дружественный формат взаимодействия персонала образовательной организации, обучающихся и заказчиков образовательной услуги на всех этапах — от момента формирования интереса к обу­чению до поддержания связи с выпускником.

Именно поэтому целью работы стала формализация ряда требований, обусловленных особенностями процесса оказания образовательных услуг. По результатам экспертной оценки (для анализа были привлечены 194 эксперта) автором была проведена кластеризация результатов оценивания, а затем выявлены и сгруппированы пожелания администраторов и преподавателей для создания названного комплексного сервиса. Наиболее значимым итогом работы следует считать выявленную противоречивость интересов основных акторов бизнес-процессов образовательной организации, так как 80 % оценок экспертов попали в кластеры с противоположными пожеланиями. Это необходимо учитывать в проектах автоматизации работы образовательных организаций.

В ходе исследования было отмечено, что в образовательной сфере важны не только эффективные бизнес-процессы, но и вовлеченность всех работников в достижение положительных для обучающихся образовательных результатов.

Ключевые слова: бизнес-процессы образовательной деятельности, CRM в образовании, ERP в образовании, заказчик образовательных услуг, преподаватель, администратор образовательной организации, цифровые сервисы в образовании.

Пак Н. И., Дорошенко Е. Г., Степанова Т. А., Сыромятников А. А.

КРИТЕРИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЦИФРОВОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОБЛАЧНЫХ СЕРВИСОВ

Глобализация всех сфер деятельности образовательных систем определяет необходимость создания простых и доступных средств мониторинга и оценки качества объектов и ресурсов. В частности, в связи с необходимостью интенсификации процессов цифровой трансформации образования важны оценочные процедуры определения качества цифровых образовательных сред (ЦОС). Цель работы — обосновать подход и описать процедуру мониторинга ЦОС образовательных учреждений на основе доступных облачных сервисов, обеспечивающих удобный сбор, накопление и обработку статистических и мониторинговых показателей.

Принята проективная критериальная модель системы оценки и мониторинга качества ЦОС, которая опирается на результаты самооценки образовательной организации и внешней экспертной оценки. Главной особенностью модели является участие организаций и внешних экспертов в процессе конструирования критериальных рубрик, проведения и анализа результатов мониторинга. Для самооценки ЦОС и экспертной оценки сайта образовательной организации используется сервис Yandex Forms, позволяющий осуществлять конвертацию собранных данных в электронные таблицы. Путем объединения данных и их статистической обработки можно получить показатели по различным срезам и рейтингам, проводить сводную кластеризацию ЦОС исследуемых организаций по трем уровням: низкий, средний, высокий.

Предложенная модель была реализована в оценке ЦОС практик дополнительного образования детей. Для определения количественных и качественных показателей ЦОС и официальных сайтов организаций дополнительного образования были созданы анкеты в Yandex Forms, заполняемые представителями исследуемых организаций. Пробное тестирование показало технологичность и простоту сбора, обработки и доставки пользователям мониторинговых данных.

Проективная критериальная модель оценки качества ЦОС организаций дополнительного образования может быть использована для многих других исследований, связанных с критериальными оценочными мероприятиями.

Ключевые слова: цифровая образовательная среда, критериальная модель оценки качества цифровой образовательной среды, критерии качества цифровой образовательной среды.

Шевчук Е. В., Шпак А. В.

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ

В настоящей статье авторами предложена технология цифровой трансформации процесса управления качеством промежуточной аттестации.

С учетом анализа опыта создания и внедрения моделей, технологий и систем, реализующих задачи информационного сопровождения и автоматизации промежуточной аттестации, представлен авторский вариант постановки задачи управления качеством процесса промежуточной аттестации в образовательном учреждении в контексте цифровой трансформации.

Цифровая трансформация процесса управления качеством промежуточной аттестации интерпретируется как трансформация самого процесса промежуточной аттестации, в том числе технологии его организации и проведения, нацеленная на проектирование и внедрение в рамках цифровой политики образовательного учреждения информационно-управляющей системы, в комплексе решающей задачи качественного информационного сопровождения промежуточной аттестации (обеспечение актуальности, достоверности, целостности, правовой корректности, адресности, защиты информации) и управления процессом промежуточной аттестации (планирование, мониторинг, контроль, принятие решений по улучшению), минимизирующей коррупционные риски и формирующей цифровой след обучающихся.

На примере Сибирского государственного университета геосистем и технологий представлен опыт реализации технологии информационного сопровождения промежуточной аттестации и формирования цифрового следа обучающегося, отличающейся наличием функции самоконтроля качества информации. Эта функция сводит к минимуму различного рода риски потери качества информации, в том числе коррупционные.

Исходя из опыта автоматизации управления качеством процесса промежуточной аттестации в различных учебных заведениях в условиях разных моделей обучения (линейной, кредитной, смешанной), авторы представили ряд рекомендаций, которые могут быть полезны в процессе цифровой трансформации образовательных учреждений.

Ключевые слова: цифровая трансформация, промежуточная аттестация, управление качеством процесса, автоматизация образовательных процессов.

Иванилова Т. Н., Кушнеров А. В., Семенов В. А., Ильюшин И. А., Серегин А. В.

РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ 3D-ЛАБОРАТОРНЫХ ПРАКТИКУМОВ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ

Применение виртуальных лабораторных работ в обучении позволяет воспроизводить онлайн лабораторные, требующих дорогостоящих материалов или инструментов, а также сделать учебный процесс интерактивным и дистанционным. Использование современных веб-технологий дает возможность обойти проблемы совместимости на компьютерах пользователей и выполнять лабораторные работы в режиме онлайн.

Целью настоящего исследования является разработка компьютерных виртуальных 3D-лабораторных работ и тренажеров веб-доступа для дисциплин, преподаваемых в Сибирском государственном университете науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева (СибГУ).

Проведенный авторами анализ современного состояния в области разработки виртуальных лабораторных позволил сделать вывод о невозможности использования готовых решений. Произведен выбор инструментов для разработки собственных программных продуктов, отобраны дисциплины для реализации 3D-лабораторных, проведена разработка технического задания и методов взаимодействия пользователя с объектами и объектов друг с другом, созданы 3D-модели, необходимые для визуализации лабораторных работ.

Итогом исследований являются программные продукты — виртуальные 3D-лабораторные практикумы для студентов технических специальностей, реализованные аналогичным набором программных решений и размещенные на сервере СибГУ. Тестирование программных продуктов было проведено студентами на реальных занятиях, а затем созданные приложения были внедрены в электронные учебные модули университета.

Разработанные компьютерные реализации лабораторных не только успешно применяются в учебном процессе СибГУ, но и позволяют разрешить проблему ведения лабораторных занятий в режиме вынужденного дистанта, при заочной форме обучения, а также помогают возместить отсутствие необходимого оборудования.

Применение виртуальных лабораторных работ помогает заинтересовать студента в обучении и повышать его цифровую грамотность.

Ключевые слова: информатизация образования, виртуальная лабораторная работа, 3D-тренажер, Unity, электронное и дистанционное обучение, веб-приложение.