Подготовка IT-специалистов в региональных вузах России и Европы на основе международных рекомендаций: сравнительный анализ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы. Cовершенствование IT-подготовки в вузе в условиях глобальной цифровизации экономики и социальной сферы - актуальная проблема. В связи с тем, что действующие в системе российского высшего образования актуализированные ФГОС ВО (ФГОС 3++) имеют рамочный характер, обоснована целесообразность и возможность интеграции зарубежного опыта в подготовку IT-кадров на основе куррикулумного подхода, а также специфики вуза и региона. Цель исследования - создание методологии сравнительного анализа образовательных программ подготовки IT-специалистов, позволяющей разрабатывать рекомендации по имплементации опыта других вузов и международных рекомендаций в собственные образовательные программы. Методология. Проводится сравнительный анализ образовательных программ подготовки бакалавров IT-направлений двух региональных вузов - российского и латвийского. На основе согласованного мнения компетентных экспертов, являющихся ведущими специалистами образовательных организаций России и Латвии, а также крупных региональных IT-структур, произведено соотнесение дисциплин и разделов учебных планов университетов для выбранных образовательных программ с основными уровнями моделей (профилей) подготовки Computing Curricula 2005 и 2020 (СС2005, СС2020). Результаты. В итоге построены графические модели, позволяющие визуально соотнести реализуемые вузами образовательные программы в области информационных технологий с параметрами, характеризующими модели Computing Curricula. Подтверждена гипотеза о том, что в исследуемых вузах IT-подготовка бакалавров реализуется в соответствии с наиболее универсальной моделью подготовки Computing Curricula - Software Engineering (программная инженерия). В результате выявлены особенности реализуемых образовательных программ и сформулированы рекомендации по их модернизации. Заключение. Предложен механизм, позволяющий (в том числе на визуальном уровне) выявлять имеющиеся недостатки реализуемых образовательных программ, осно вываясь на сравнении с «эталоном» - одной из моделей Computing Curricula. Методология может быть использована в ходе разработки или актуализации образовательных программ по различным направлениям и уровням IT-подготовки в вузе.

Об авторах

Марина Владимировна Худжина

Московский государственный университет технологий и управления им. К.Г. Разумовского

Автор, ответственный за переписку.
Email: mv.khudzhina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2314-4408
SPIN-код: 5777-4695

кандидат педагогических наук, доцент кафедры высшей математики, факультет цифровых технологий

Российская Федерация, 109004, Москва, ул. Земляной Вал, д. 73

Список литературы

  1. Truică C-O, Barnoschi A. Innovating HR Using an Expert System for Recruiting IT Specialists – ESRIT. Journal of Software & Systems Development. 2015;2015:762987. https://dx.doi.org/10.5171/2015.762987
  2. Stepanova V. Quality Control Approach in Developing Software Projects. International Journal of Computer Science and Software Engineering (IJCSSE). 2019;8(1):1–5.
  3. Chvanova MS, Kiseleva IA, Anuryeva MS. Foreign experience in training specialists for high-tech technologies. Tambov University Review. Series: Humanities. 2021;26(190): 7–24. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2021-26-190-7-24 EDN: VZLOGB
  4. Bradford A, Brown H. English-medium instruction and the information technology parallel in Japanese higher education. International Higher Education. 2018;(92):24–25. http://dx.doi.org/10.6017/ihe.2018.92.9810
  5. Karakozov SD, Petrov DA, Khudzhina MV. The development of professional competences in accordance with professional standards within informational technologies bachelor programs. Problems of Contemporary Science and Practice Vernadsky University. 2017;(3):129–137. (In Russ.) EDN: ZQJKFJ
  6. Khudzhina MV. The design of the main professional educational programs in the context of bringing existing FSES HE into line with professional standards. Problems of modern Education. 2016;(2):116–120. (In Russ.) EDN: VVEYLX
  7. Karakozov SD, Petrov DA, Khudzhina MV. Creating educational educational programs for IT-specialists based on the employers’ demands. Informatics and Education. 2017;(9):41–45. (In Russ.) EDN: ZRNNKL
  8. Sukhomlin VA. International educational standards in the field of information technology. Applied Informatics. 2012;(1):33–54. (In Russ.) EDN: OPZEXN
  9. Sukhomlin VA, Zubareva EV. A new stage of international standardization of IT education. Modern Information Technologies and IT Education. 2021;17(3):697–723. (In Russ.) https://doi.org/10.25559/SITITO.17.202103.697-723 EDN: KEKGKW
  10. Sukhomlin VA, Zubareva EV, Namiot DE, Yakushin AV. The system of digital skills development at MGU & Basalt Vocational School: a methodology for classifying and describing requirements for employees and the content of educational programs in the field of information technology. Moscow: Basealt SPO; MAX Press LLC; 2020. (In Russ.) EDN: UPAMJR
  11. Sukhomlin VA. Analysis of international educational standards in the field of information technology. Modern Information Technologies and IT Education. 2011;(7):16–45. (In Russ.) EDN: TJTVIN
  12. Raj RK, Romanowski CJ, Aly ShG, et al. Toward High Performance Computing Education. In: ITiCSE ‘20: Proceedings of the 2020 ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, 15–19 June 2020, Trondheim, Norway. New York: Association for Computing Machinery; 2020. p. 504–505. https://doi.org/10.1145/3341525.3394989
  13. Chikh A. A knowledge management framework in software requirements engineering based on the SECI model. Journal of Software Engineering and Applications. 2011;4(12):718–728. http://dx.doi.org/10.4236/jsea.2011.412084
  14. Rohn D, Bican PM, Brem Al, Kraus S, Clauss Th. Digital platform-based business models – an exploration of critical success factors. Journal of Engineering and Technology Management. 2021;60:101625. https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2021.101625
  15. Blair JRS, Chewar ChM, Raj RK, Sobiesk E. Infusing principles and practices for secure computing throughout an un-dergraduate computer science curriculum. In: ITiCSE ‘20: Proceedings of the 2020 ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, 15–19 June 2020, Trondheim, Norway. New York: Association for Computing Machinery; 2020. p. 82–88. https://doi.org/10.1145/3341525.3387426

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».