Профессионально ориентированный сетевой курс как основа формирования вычислительного мышления будущих инженеров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы. Потребность изучать и использовать возможности сетевых технологий для повышения общекультурного и профессионального уровня становится условием подготовки высококвалифицированных инженеров нового поколения. Для эффективного использования компьютерных устройств, цифровых инструментов необходимо вычислительное мышление. Обосновывается эффективность применения профессионально ориентированного сетевого учебного курса для развития вычислительного мышления будущих инженеров. Методология. Для получения теоретических обобщений выполнен анализ научных работ по проблеме определения феномена вычислительного мышления, использования сетевых образовательных ресурсов в подготовке специалистов инженерно-технических специальностей. Вычислительное мышление рассматривается как процесс, который включает в себя последовательное выполнение ряда действий: извлечение из памяти человека системы представлений об объектах и связей между ними; формулирование проблемы с учетом неопределенности; разработка алгоритма решения и его эффективная реализация с помощью цифровых инструментов. К исследованию привлечено 68 бакалавров по направлению подготовки 23.03.03 «Эксплуатация транспортно-технологических машин и комплексов» направленность «Автомобили и автомобильное хозяйство». Все обучающиеся - студенты первого курса Российского государственного аграрного университета - МСХА имени К.А. Тимирязева. Используется сетевой учебный курс «Вычислительная техника и сети», разработанный Е.В. Щедриной, представленный на платформе Moodle и имеющий свидетельство регистрации № 24877 от 28.08.2021 г. Для диагностики и оценки сформированности вычислительного мышления применяются материалы авторского тестирования: 30 вопросов в соответствии с рабочей программой дисциплины. В качестве метода статистической обработки использован критерий хи-квадрат Пирсона. Результаты. При работе с материалами сетевого курса по дисциплине «Вычислительная техника и сети» инженер нового поколения выполняет последовательность действий, характерных для вычислительного мышления: анализирует текст профессионально ориентированной задачи (формулирует задание как вычислительную проблему), осуществляет декомпозицию проблемы, составляет и реализует алгоритм, выполняет его анализ и оценку. Сформулированы условия, которые влияют на развитие вычислительного мышления: получение актуальной научно-теоретической информации, закономерностей и данных о инновационных методах и средствах; осознанный выбор этих методов и средств с учетом их эффективности на высоком техническом уровне, анализ полученных результатов и их практическое применение. Определены статистически достоверные различия в качественных изменениях, произошедших в системе подготовки специалистов под высокотехнологичное производство. Заключение. Выделены положительные аспекты применения профессионально ориентированного сетевого курса для развития вычислительного мышления инженеров (например, для получения опыта формулирования проблемы с учетом неопределенности будущего студенты выполняют анализ корпоративной сети, определяют маску подсети для разных условий и т. п.). Предложены варианты практического применения результатов исследования: в работе Всероссийского сетевого проекта по сортоиспытанию «Малая Тимирязевка», в деятельности центра довузовской подготовки и цифровой кафедры академии.

Об авторах

Елена Владимировна Щедрина

Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева

Автор, ответственный за переписку.
Email: shchedrinargaumsha@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4793-2441

кандидат педагогических наук, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования и инженерных расчетов

Российская Федерация, 127550, Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

Ольга Николаевна Ивашова

Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева

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

кандидат сельскохозяйственных наук, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования и инженерных расчетов

Российская Федерация, 127550, Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

Максим Сергеевич Палиивец

Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева

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

кандидат технических наук, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования и инженерных расчетов

Российская Федерация, 127550, Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

Анна Владимировна Ащеулова

Технологический университет имени дважды Героя Советского Союза, летчика-космонавта А. А. Леонова

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

преподаватель

Российская Федерация, 141074, Королев, ул. Гагарина, д. 42

Список литературы

  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.

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».