Professionally oriented network course as the basis for developing the computational thinking of future engineers

封面

如何引用文章

全文:

详细

Problem statement . The need to study and use network technology competencies to improve the general education and professional level is becoming a prerequisite for training the next generation of advanced engineers. To effectively use computer devices and digital tools, computational thinking is required. The study aimed at substantiating the effectiveness of using a professionally oriented network training course for the development of computational thinking of future engineers. Methodology . To obtain theoretical generalizations, an analysis of scientific works on the problem of defining the phenomenon of “computational thinking” and the use of network educational resources in the training of specialists in engineering and technical specialties was carried out. Computational thinking is determined as a mental process of a set of actions: mobilizing an image system of objects and their interconnections from human memory; formulating the problem taking into account uncertainties; creating a solution algorithm; and implementing it effectively using digital tools. 68 bachelors were involved in the study in the direction of training 23.03.03 “Operation of transport-technological machines and complexes”, profile “Automobiles and automotive industry”. All are first-year students of the Russian State Agrarian University - Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev. The online training course “Computer science and networks” is used, developed by E. V. Shchedrina, presented on the Moodle platform, and has registration certificate no. 24877 dated August 28, 2021. To diagnose and assess the maturity of computational thinking, the author’s testing materials are used: 30 questions following the work program of the discipline. Pearson's chi-square test was applied as a statistical processing method. Results . When working with the materials of a network course in the discipline “Computer Science and Networks,” a new generation engineer performs a sequence of actions characteristic of computational thinking: analyzes the text of a professionally oriented problem (formulates the task as a computational problem), decomposes the problem, composes and implements the algorithm, performs its analysis and evaluation. The conditions that influence the formation of computational thinking are generalized: obtaining relevant scientific and theoretical facts, patterns, and information on innovative methods and means; their reasoned choice, effective implementation at a high technical level; and analysis of the result and its practical application. Statistically significant differences were determined in the qualitative changes that occurred in the system of training specialists for high-tech production. Conclusion . The positive aspects of using a professionally oriented network course for the development of computational thinking of engineers are highlighted (for example, to gain experience in formulating a problem taking into account the uncertainty of the future, students analyze a corporate network, determine a subnet mask for different conditions, etc.). Options for the practical application of the research results are proposed: in the work of the All-Russian network project for variety testing “Malaya Timiryazevka”, and in the activities of the Center for Pre-University Training and the Digital Department of the academy.

作者简介

Elena Shchedrina

Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy

编辑信件的主要联系方式.
Email: shchedrinargaumsha@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4793-2441

PhD in Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Computer-Aided Design and Engineering Calculations

49 Timiryazevskaya St, Moscow, 127550, Russian Federation

Olga Ivashova

Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy

Email: o.ivashova@rgau-msha.ru
ORCID iD: 0000-0001-9206-9862

PhD in Agriculture Sciences, Associate Professor of the Department of Computer-Aided Design and Engineering Calculations

49 Timiryazevskaya St, Moscow, 127550, Russian Federation

Maksim Paliivets

Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy

Email: paliivets@rgau-msha.ru
ORCID iD: 0000-0002-2518-2141

PhD in Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Computer-Aided Design and Engineering Calculations

49 Timiryazevskaya St, Moscow, 127550, Russian Federation

Anna Ashcheulova

Technological University named after Twice Hero of the Soviet Union, Pilot-Cosmonaut А.А. Leonov

Email: ashcheulova.av@ut-mo.ru
ORCID iD: 0000-0003-2595-0080

lecturer

42 Gagarina St, Korolev, 141074, Russian Federation

参考

  1. Uslu B. Strategic actions and strategy changes in European universities: clues from institutional evaluation reports of the European University Association. European Journal of Higher Education. 2018;8:215-229. http://doi.org/10.1080/21568235.2018.1432370
  2. Grinshkun VV, Bidaibekov E. How the education system should respond to the technological development and informatization of the society. Communications in Computer and Information Science. 2021;1024:26-33. http://doi.org/10.1007/978-3-030-78273-3_3
  3. Tadeu P, Brigas C. Multiple intelligence’s and computational thinking. Journal of Computer and Education Research. 2022;10(19):1-17. http://doi.org/10.18009/jcer.1027934
  4. Berman N. Formation of computational thinking in the process of teaching university students. Russian Journal of Education and Psychology. 2020;11:16-19. (In Russ.) http://doi.org/10.12731/2658-4034-2020-1-16-19
  5. Soboleva EV, Sabirova EG, Babieva NS. Formation of computational thinking skills using computer games in teaching mathematics. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2021;17(10):1-16. http://doi.org/10.29333/ejmste/11177
  6. Khenner EK. Computational thinking. The Education and Science Journal. 2016;(2):18-33. (In Russ.) http://doi.org/10.17853/1994-5639-2016-2-18-33
  7. Varshavskaya E. Graduates in engineering and economics: between demand and supply. Educational Studies. Moscow. 2019;2:98-128. http://doi.org/10.17323/1814-9545-2019-2-98-128
  8. Abdikeev N, Bogachev Yu, Kalmykov Yu. Improving the system of management and coordination of state policy on the institutional provision of technological breakthrough in the Russian economy. In Socio-Economic Systems: Paradigms for the Future. 2021;314:1781-1788. http://doi.org/10.1007/978-3-030-56433-9_185
  9. Soboleva EV. Preparing Engineers of the future: the development of environmental thinking as a universal competency in teaching robotics. European Journal of Contemporary Education. 2020;9(1):160-176. http://doi.org/10.13187/ejced.2020.1.160. EDN TOONYZ.
  10. Soboleva EV, Suvorova TN, Zenkina SV, Bocharov MI. Professional self-determination support for students in the digital educational space. European Journal of Contemporary Education. 2020;9(3):603-620. http://doi.org/10.13187/ejced.2020.3.603. EDN DKNBKI.
  11. Matos E, Rezende F. Raciocínio computacional no Ensino de língua Inglesa na escola: um relato de experiência na perspectiva BYOD. Revista Eletrônica de Educação. 2019;14:3116073. http://doi.org/10.14244/198271993116
  12. Bakurova EN, Parshutkina ТА, Kudryavtseva ОМ, Chernovol М. A professionally oriented distance learning course in a foreign language as the basis for the formation of undergraduate students’ research skills. Perspectives of Science and Education. 2023;(2):262-279. (In Russ.) http://doi.org/10.32744/pse.2023.2.15
  13. Klunnikova ММ. The methods of developing computational thinking of students while studying the course “Numerical Methods” based on blended learning. Informatics and Education. 2019;6:34-41. (In Russ.) http://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-6-34-41
  14. Verbitskiy AA, Komarova EP, Bakleneva SA, Fetisov AS. Professional-subject development of a teacher based on context-network technology. Language and Culture. 2020;52:123-139. (In Russ.) http://doi.org/10.17223/19996195/52/8
  15. Kolmykova M, Gavrilovskaya N, Barsukova M, Kozlovskaya D. Use of microblogging, social networking, and short messages in e-learning for information culture building. International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2021;16(4):22-37. http://doi.org/10.3991/ijet.v16i14.22391. EDN NUQMXA.
  16. Snezhko VL, Benin DM, Gavrilovskaya NV. Automated measuring complex for monitoring the level mode of channels and atmospheric parameters. Environmental Engineering. 2022;5:6-14. (In Russ.) http://doi.org/10.26897/1997-6011-2022-5-6-14. EDN WBLSVD.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».