Методика разноуровневого персонализированного обучения программированию в основной школе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы. Обновление образовательных стандартов в России и за рубежом происходит за счет усиления роли программирования и анализа данных с использованием интеллектуальных инструментов. Цифровизация всех отраслей экономики, требующая новых подходов к подготовке кадров, ведет к ранней профилизации в общем образовании как основы для подготовки квалифицированных специалистов, необходимых ИТ-отрасли. Решение проблемы разноуровневого обучения программированию с использованием цифровых ресурсов с интеллектуальной составляющей является важным шагом в повышении качества образования, развитии цифровых компетенций школьников и создании необходимых условий для освоения программирования всеми обучающимися как основы будущих профессиональных компетенций. Методология. Применялись общенаучные методы исследования: теоретич еский анализ, сравнение и обобщение научно-педагогических исследований, психо лого-педагогической, философской, научно-технической и методической литературы по проблеме исследования; анализ законодательных актов в сфере образования и конкретизация отдельных положений в правоприменительной практике, образовательных стандартов разных уровней образования, учебных программ для общего образования, учебников, учебных пособий, задачников и методических материалов по общеобразовательному курсу информатики и методике его освоения. При проведении опытно-экспериментальной работы использовались методы фокус-групп, экспертных оценок и статистические методы на основе теории измерений. Результаты. Авторами обоснована и разработана методика разноуровневого обучения программированию в курсе информатики основного общего образования в соответствии с требованиями обновленного ФГОС общего образования. Заключение. Методика на основе интеграционного подхода, разработанная в соответствии с требованиями обновленного ФГОС общего образования, позволит образовательным организациям проектировать различные персональные траектории обучения программированию.

Об авторах

Надежда Николаевна Самылкина

Московский педагогический государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nsamylkina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0797-5532
SPIN-код: 5599-8846

доктор педагогических наук, доцент, профессор кафедры теории и методики обучения информатике, Институт математики и информатики

119571, Москва, Российская Федерация, ул. Малая Пироговская, д. 1

Вадим Андреевич Мишин

Московский педагогический государственный университет

Email: vadim.mishin.work@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-3090-0010
SPIN-код: 5722-2051

аспирант кафедры теории и методики обучения информатике, Институт математики и информатики

119571, Москва, Российская Федерация, ул. Малая Пироговская, д. 1

Список литературы

  1. Vuorikari R, Punie Y, Carretero Gomez S, Van Den Brande G. DigComp 2.0: The digital competence framework for citizens. Update phase 1: the conceptual reference model. Report number: EUR 27948 EN. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2016.
  2. Sang JL, Kyungbin K. A systematic review of AI education in K-12 classrooms from 2018 to 2023: topics, strategies, and learning outcomes. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024;6(1):100211. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100211
  3. Hazzan O, Ragonis N, Lapidot T. Data science and computer science education. In: Ragonis N. (ed.) Guide to Teaching Computer Science. Cham: Springer; 2020.
  4. Hammers E. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Foundations of Data Science for Students in Grades K-12: Proceedings of a Workshop. Washington, DC: The National Academies Press; 2023. 152 p. https://doi.org/10.17226/26852
  5. Israel-Fishelson R, Moon PF, Tabak R, Weintrop D. Preparing students to meet their data: an evaluation of K-12 data science tools. Behaviour & Information Technology. 2023;44(4):1–20. https://doi.org/10.1080/0144929X.2023.2295956
  6. Bellettini C, Lonati V, Malchiodi D, Monga M, Morpurgo A, Torelli M, Zecca L. Informatics education in Italian secondary schools. ACM Transactions on Computing Education. 2014;14(2):15.1–15.6. https://doi.org/10.1145/2602490
  7. Gal-Ezer J, Stephenson C. A tale of two countries: Successes and challenges in K-12 computer science education in Israel and the United States. ACM Transactions on Computing Education. 2014;14(2):1–18. https://doi.org/10.1145/2602483
  8. Raman R, Venkatasubramanian S, Krishnashree K, Nedungadi P. Computer Science (CS) education in Indian schools: situation analysis using darmstadt model. ACM Transactions on Computing Education. 2015;15(2):1–36. https://doi.org/10.1145/2716325
  9. Uvarov AYu, Frumina ID. (eds.) Challenges and prospects of digital transforma tion. Moscow: HSE Publishing House; 2019. Available from: https://ioe.hse.ru/data/2019/07/01/1492988034/Cifra_text.pdf (accussed: 05.03.2025). (In Russ.) EDN: ANYGHO
  10. Samylkina NN. Organization of advanced training in informatics on the basis of integrative approach: monograph. Moscow: MPGU; 2020. (In Russ.) EDN: YZMPYM
  11. Bosova LL, Samylkina NN, Bosova AYu. Formative assessment of educational results of students in informatics in basic school. Informatics at School. 2024;(2):4–16. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-2-4-16 EDN: AAMOKX
  12. Karavaev NL, Soboleva EV. Analysis of software services and platforms with the potential for gamification of learning. Concept. 2017;(8):14–25. (In Russ.) EDN: ZEGUJZ
  13. Gabdullina ASh, Rubtsova AV. Gamification as a means of developing flexible skills and creative thinking in teaching a foreign language. Concept. 2024;(2):1–12. (In Russ.) EDN: ICTWJA
  14. Efremova NF. Gamified assessment of educational achievements of students. Concept. 2024;(1):119–131. (In Russ.) EDN: RDPVPF
  15. Tikhomirova D, Tregubova A, Ternikov A. Gamification in education and demand for acquired skills: a systematic review. Voprosy obrazovaniya = Educational Studies Moscow. 2024;1(3):151–179. EDN: JBXMGA
  16. Polyakova VA, Kozlov OA. Impact of gamification on the information and educational environment of the school. Modern Problems of Science and Education. 2015;(5):513–513. (In Russ.) EDN: FNRTTQ
  17. Mosina MA. Tools of formative assessment in the practice of modern school. Humanities Research. Pedagogy and Psychology. 2020;(1):18–27. (In Russ.) EDN: LEKHSG
  18. Levchenko IV, Sadykova AR, Merenkova PA. A model of variant teaching for basic school students in the field of artificial intelligence. Informatics and Education. 2024;39(2):16-24 (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2024-39-2-16-24 EDN: ENHDAV
  19. Bosova LL, Samylkina NN, Mishin VA. About multilevel teaching of programming in the course of computer science of the basic school in the conditions of differentiation of the content of education. Teachers XXI Century. 2024;(1):253–273. (In Russ.) EDN: SVVVUO
  20. Mishin VA. Using the platform MinecrAft: Education Edition at computer science lessons. Informatics at School. 2021;(3):50–59. https://doi.org/10.32517/2221-19932021-20-3-50-59 EDN: SJCQSM

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».