Развитие структурного компонента вычислительного мышления с использованием метода алгоритмических примитивов


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.

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. 79

Маргарита 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. 79

Николай 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. 89

Список литературы

  1. 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
  2. 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.)
  3. 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.
  4. 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.)
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. Wing JM. Computational thinking. Communications of the ACM. 2006;49(3):33-35.
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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.
  15. 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
  16. Simon G. The sciences of the artificial. Trans. from English by Nappelbaum EL. 2nd ed. Moscow: Editorial URSS; 2004. (In Russ.)

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».