Развитие структурного компонента вычислительного мышления с использованием метода алгоритмических примитивов
- Авторы: Баженова И.В.1, Клунникова М.М.1, Пак Н.И.2
-
Учреждения:
- Сибирский федеральный университет
- Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева
- Выпуск: Том 22, № 1 (2025)
- Страницы: 76-88
- Раздел: ВЛИЯНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ НА РАЗВИТИЕ ОБРАЗОВАНИЯ
- URL: https://journal-vniispk.ru/2312-8631/article/view/321343
- DOI: https://doi.org/10.22363/2312-8631-2025-22-1-76-88
- EDN: https://elibrary.ru/TDYBYR
- ID: 321343
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Постановка проблемы. Необходимым качеством современного специалиста является структурное мышление - навык, с помощью которого человек способен проводить декомпозицию сложной задачи на подзадачи и создавать целостные структуры из набора элементов. Цель исследования заключается в обосновании метода алгоритмических примитивов для создания методики развития структурного компонента вычислительного мышления студентов в кластере дисциплин «Программирование - Численные методы - Информационные технологии в образовании». Методология. Метод алгоритмических примитивов основан на введении понятия «алгоритмический примитив», под которым понимается шаблон алгоритма решения элементарных задач, из совокупности которых можно строить алгоритмы для решения сложных задач. Создание примитива осуществляется с использованием ментальных схем предметной области. Такой подход позволяет автоматизировать практически все этапы обучения и создавать электронные средства обучения. Результаты. Обоснован и внедрен в учебный процесс метод алгоритмических примитивов для решения задач различного уровня сложности в кластере дисциплин «Программирование - Численные методы - Информационные технологии в образовании». Создана учебная база алгоритмических примитивов для электронных курсов по данным дисциплинам. Заключение. Метод алгоритмических примитивов существенно облегчает работу преподавателя по обучению студентов решению задач и способствует развитию у них структурного компонента вычислительного мышления.
Ключевые слова
Об авторах
Ирина Васильевна Баженова
Сибирский федеральный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: apkad@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6960-0408
SPIN-код: 9208-1141
кандидат педагогических наук, доцент базовой кафедры вычислительных и информационных технологий, институт математики и фундаментальной информатики
Российская Федерация, 660042, Красноярск, пр. Свободный, д. 79Маргарита Михайловна Клунникова
Сибирский федеральный университет
Email: mklunnikova@sfu-kras.ru
ORCID iD: 0000-0003-3657-1019
SPIN-код: 9927-4184
кандидат педагогических наук, доцент базовой кафедры вычислительных и информационных технологий, институт математики и фундаментальной информатики
Российская Федерация, 660042, Красноярск, пр. Свободный, д. 79Николай Инсебович Пак
Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева
Email: nik@kspu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4163-9436
SPIN-код: 9943-2111
доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой информатики и информационных технологий в образовании, институт математики, физики и информатики
Российская Федерация, 660049, Красноярск, ул. Ады Лебедевой, д. 89Список литературы
- Shannon N, Frischherz B. Structural Thinking. In: Metathinking. Management for Professionals. Cham: Springer; 2020. p. 23-27. https://doi.org/10.1007/978-3-03041064-3_3
- Minto B. The Minto pyramid principle: Golden rules for thinking, business writing, and speaking. Trans. from English by Yurchik II, Yurchik YuI. 9th ed. Moscow: Mann, Ivanov and Ferber; 2018. (In Russ.)
- Gronow M. Noticing structural thinking through the CRIG framework of mathematical structure. In: Proceedings of the 43rd Annual Conference of the Mathematics Education Research Group of Australasia, 5-8 July 2021, Singapore. Adelaide: MERGA; 2021. p. 211-218.
- Kupchinskaya MA, Yudalevich NV. Formation of structural thinking among studentsmanagers in the DBMS study. Business Education in the Knowledge Economy. 2018;2:42-46. (In Russ.)
- Barkhatova DA, Grushentseva DS. Diagnostics of structural thinking of bachelors of pedagogical education as a universal pedagogical competence. Open Education. 2024;28(1):54-60. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2024-1-54-60
- Klunnikova MM, Bazhenova IV, Pak NI, Kirgizova EV. Developing students computational thinking with a recursive polydisciplinary approach. Journal of Physics: Conference Series. 2020;1691:012190. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1691/1/012190
- Bazhenova IV, Klunnikova ММ, Pak NI. School-university cluster of disciplines developing the calculative-algorithmic component of computational thinking. Informatics and Education. 2021;3:42-49. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/02340453-2021-36-3-42-49
- Wing JM. Computational thinking. Communications of the ACM. 2006;49(3):33-35.
- Furber S. Shut down or restart? The way forward for computing in UK schools. The Royal Society Education Section; 2012. https://royalsociety.org/~/media/education/computing-in-schools/2012-01-12-computing-in-schools.pdf
- Lyon JA, Magana AJ. Computational thinking in higher education: A review of the literature. Computer Applications in Engineering Education. 2020;28(5):1174-1189. https://doi.org/10.1002/cae.22295
- Pak NI. A Mental approach to digital transformation of education. Open Education. 2021;25(5):4-14. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2021-5-4-14
- Gronow M, Mulligan J, Cavanagh M. Teachers’ understanding and use of mathematical structure. Mathematics Education Research Journal. 2022;34:215-240. https://doi.org/10.1007/s13394-020-00342-x
- Mason J, Stephens M, Watson A. Appreciating mathematical structure for all. Mathematics Education Research Journal. 2009;21(2):10-32. https://doi.org/10.1007/BF03217543
- Durak HY, Saritepeci M. Analysis of the relation between computational thinking skills and various variables with the structural equation model. Computers & Education. 2018;116:191-202.
- Rich P, Egan G, Ellsworth J. A framework for decomposition in computational thinking. In: Proceedings of the 2019 ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, 15-17 July 2019, Aberdeen. New York: Association for Computing Machinery; 2019. p. 416-421. https://doi.org/10.1145/3304221.3319793
- Simon G. The sciences of the artificial. Trans. from English by Nappelbaum EL. 2nd ed. Moscow: Editorial URSS; 2004. (In Russ.)
Дополнительные файлы
