Информатика и образование №5’2024

Описание

Журнал «Информатика и образование» №5’2024

Том 39 № 5 Октябрь 2024 года
Содержание номера

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ

Каракозов С. Д., Самохвалова Е. А., Рыжова Н. И.

ИМПЛЕМЕНТАЦИЯ ОСНОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КУРС ИНФОРМАТИКИ СРЕДНЕГО ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ: ПРАКТИКО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ АСПЕКТ

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.

Ключевые слова: искусственный интеллект, анализ данных, машинное обучение, нейронные сети, информатика, среднее общее образование, проектная деятельность, практико-ориентированное обучение.

Самылкина Н. Н., Калинин И. А.

СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ОРГАНИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА СБОРА И ПОДГОТОВКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И СВЯЗАННЫЕ С НИМИ НОВЫЕ ПРОФЕССИИ В ИТ-ОТРАСЛИ: DEVOPS-ИНЖЕНЕР И ИНЖЕНЕР ДАННЫХ

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.

Ключевые слова: большие данные, ETL-конвейер, виртуализация, масштабирование Docker, Apache Superset, визуализация, анализ данных, DevOps-инженер, инженер данных.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ КАДРЫ

Королева Н. Ю.

ОБУЧЕНИЕ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ТЕХНОЛОГИЙ ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ: ПОДХОДЫ И ОПЫТ РЕАЛИЗАЦИИ

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.

Ключевые слова: дополненная реальность, AR, технологии маркерной дополненной реальности, технологии безмаркерной дополненной реальности, технологии пространственной дополненной реальности, профессиональная подготовка педагогов.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ

Букина Т. В., Храмова М. В., Куркин С. А., Андриков Д. А., Гоман С. С., Дедков А. Е., Храмов А. Е.

НЕЙРООБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОГРАММНЫЙ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЙ СЕРВИС КАК ИНСТРУМЕНТ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

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.

Ключевые слова: персонализация, цифровое образование, образовательный маршрут, внеучебная деятельность, когнитивное развитие, нейронаука, нейровизуализация, рекомендательный сервис.

Аннушкин В. И., Шмелева А. В.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И НЕЙРОСЕТЕЙ В СОЗДАНИИ АДАПТИВНЫХ МЕТОДИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ НАВЫКОВ ПЕДАГОГОВ

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.

Ключевые слова: адаптивная методическая литература, большие данные, нейросети, персонализация обучения, исследовательские компетенции, педагоги.

Воителева Т. М., Логинова Н. В.

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ НАВЫКОВ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ОБЩЕНИЯ

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.

Ключевые слова: нейросетевые системы поддержки принятия решений, педагогическое общение, коммуникативные компетенции, мультимодальные данные, адаптивное обучение, этика искусственного интеллекта.