CC BY
3Образование. Наука. Научные кадры. 2024. № 1. С. 333 — 342. Education. Science. Scientific personnel. 2024;(1):333 — 342.
МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Научная статья УДК 37.088.2
https://doi.org/10.24412/2073-3305-2024-1-333-342 NIION: 2007-0062-1/24-052
EDN: https://elibrary.ru/RPBVLY MOSURED: 77/27-004-2024-01-252
Формирование навыков командной работы и коммуникации у будущих специалистов в области информатики и вычислительной техники с использованием проектной методологии
Дмитрий Викторович Галахов
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия,
Galakhov.dv@rea.ru
Аннотация. Предметом исследования данной статьи является формирование коммуникативных навыков и навыков командной работы у будущих IT-специалистов. Контент-анализ исследования показал, что навыки общения и работы в команде являются наиболее востребованными и необходимыми «гибкими», или «мягкими», навыками для будущих ИТ-специалистов. Для их формирования предлагается использовать проектную методологию обучения. Эта методология заключается в применении различных подходов и инструментов, используемых в рамках реальных проектов в области разработки программного обеспечения. Для реализации этой методологии предлагается использовать интеллект-карты для проектирования и структуризации процесса. Организация работы над проектом может быть реализована в Jira Software, Asana или Trello. Общение между участниками проекта осуществляется с помощью нескольких средств: видеочаты (Zoom, Skype, Google Meet) и письменное общение в корпоративных мессенджерах (Slack, Zulip). Экспериментальная проверка показала эффективность реализации предложенной методологии проектирования. Использование такой методологии продемонстрировано на примере изучения студентами предмета «Администрирование компьютерных систем и сетей».
Ключевые слова: коммуникативные навыки, навыки командной работы, проектная методология обучения, разработка программного обеспечения, интеллект-карты
Для цитирования: Галахов Д.В. Формирование навыков командной работы и коммуникации у будущих специалистов в области информатики и вычислительной техники с использованием проектной методологии // Образование. Наука. Научные кадры. 2024. № 1. С. 333 — 342. https://doi.org/10.24412/2073-3305-2024-1-333-342. EDN: https://elibrary.ru/RPBVLY.
METHODOLOGY AND TECHNOLOGY OF VOCATIONAL EDUCATION
Original article
Formation of teamwork and communication skills among future specialists in the field of it using project methodology
Dmitriy V. Galakhov
Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia, Galakhov.dv@rea.ru
Abstract. The subject of this article is the formation of communication and teamwork skills among future IT specialists. The content analysis of the study showed that communication and teamwork skills are the most in-demand and necessary "flexible" or "soft" skills for future IT professionals. It is proposed to use a project-based learning methodology for their formation. This methodology consists in applying various approaches and tools used in real-world software development projects. To implement this methodology, it is proposed to use intelligence maps for the design and structuring of the process. The organization of work on the project can be implemented in Jira Software, Asana or Trello. Communication between the project participants is carried out using several means: video chats (Zoom, Skype, Google Meet) and written communication in corporate messengers (Slack, Zulip). Experimental verification of the display
Keywords: communication skills, teamwork skills, project learning methodology, software development, intelligence maps
For citation: Galakhov D.V. Formation of teamwork and communication skills among future specialists in the field of it using project methodology // Obrazovaniye. Nauka. Nauchnyye kadry = Education. Science. Scientific personnel. 2024;(1):333 — 342. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2073-3305-2024-1-333-342. EDN: https://elibrary.ru/RPBVLY.
© Галахов Д.В., 2024
Введение. Компьютерные технологии играют важную роль во многих сферах современной жизни: государственном управлении, банковском деле, финансах, образовании, транспорте, медицине, сельском хозяйстве, в сфере развлечений, юриспруденции и т.д. Следовательно, в целях соответствия стремительно развивающемуся миру растет количество этих технологий, их объем и масштаб внедрения. В результате сотни миллионов часов ИТ-работы тратятся на разработку, внедрение и обслуживание программного обеспечения.
Программные продукты — это сложные системы, созданные человеком. Программное обеспечение обладает рядом существенных свойств (трудоёмкость, вариативность), усложняющих работу специалистов. Для упрощения и ускорения рабочего процесса развитием продукта занимается целая команда. Например, программное обеспечение модема не может быть разработано одним человеком, в разработке могут принимать участие как небольшие команды разработчиков (5—10 человек), так и крупные, состоящие из нескольких сотен разработчиков. Взаимодействие специалистов в таких командах, скорость и качество работы — непростая задача, которая обусловлена не только профессиональными практическими компетенциями, но и «мягкими» навыками. «Мягкие» навыки играют большую роль в развитии человеческого капитала, от них во многом зависит успех выполненной работы. Постоянно растущая статистика показывает, что эти качества конкурируют с академическими или техническими навыками в своей способности прогнозировать занятость и заработок [17].
Многие исследователи отмечают, что работодатели не удовлетворены уровнем развития «мягких» навыков у сотрудников. Они отмечают, что у потенциальных работников отсутствуют или слабо развиты компетенции, необходимые для имеющихся вакансий. Аналогичные требования касаются работы в сфере ИТ, разработки программного обеспечения и администрирования компьютерных сетей и баз данных [8; 9; 14].
«Мягкие» навыки включают в себя достаточно широкий перечень компетенций. Исследование Херардо Маттурро, Флоренсии Рашетти и Карины Фонтан [11] показало, что наиболее важными для будущих ИТ-специалистов являются коммуникативные навыки, умение работать в команде и аналитические способности. Шерил Осхайм, Джордан Шропшир, Ликсин Ли и Кристофер Кадлек [1] также считают, что на рынке труда существует спрос на ИТ-специалистов с
такими устоявшимися «мягкими» навыками, как этика, профессионализм и умение работать в команде.
Глобальная модель компетенций для программ последипломного образования в области информационных систем [16] определяет концепцию индивидуальных базовых навыков. Индивидуальные фундаментальные или базовые навыки — это навыки, которые необходимы всем специалистам в различных областях и профессиях, такие как: грамотно выстроенная коммуникация, сотрудничество и способность решения проблем.
В процессе обучения с использованием проектной методологии студенты приобретают опыт решения практических задач для будущей профессиональной деятельности, учатся организовывать командную работу и принимать в ней участие. Особенностью проектной деятельности являются прогнозирование ее результатов, анализ и применение необходимых источников информации, аргументация собственных суждений и принятие решений в нестандартных ситуациях, создание условий для достижения цели, представление результатов аудитории, а также самооценка и оценка партнеров проекта [4; 5].
«Согласно недавним исследованиям, проектная работа в некоторой степени соответствует ожиданиям ее сторонников в том смысле, что этот метод улучшает — помимо фактического обучения — мотивацию студентов, уверенность в себе и критическое мышление, а также их навыки решения проблем, принятия решений, исследования, сотрудничества. Но есть также свидетельства того, что существуют барьеры, препятствующие достижению намеченных целей, поскольку ни учащиеся, ни преподаватели не всегда полностью соответствуют необходимым предпосылкам и квалификации» [18].
Цель статьи — теоретически доказать, разработать и экспериментально проверить эффективность реализации методологии проектной деятельности для формирования коммуникативных навыков и навыков командной работы у будущих 1Т-специалистов.
Методы. В процессе исследования использовались следующие основные методы: контент-анализ научно-методической литературы, обобщение и систематизация для выяснения текущей проблемы; анкетирование студентов и первичная статистическая обработка полученных результатов с целью определения эффективности реализации проектной технологии для формирования «мягких» навыков у будущих ИТ-специалистов при обучении администрированию компьютерных систем и сетей.
Материал. Реализация проектной методологии предполагает разработку и презентацию студентами проекта в сфере администрирования компьютерных систем и сетей. Тематику проектов предлагается связать с проблемами внедрения защищенной сетевой инфраструктуры предприятия, развертывания сетевого программного обеспечения, создания облачных сервисов для командной работы и условий сквозного использования ресурсов корпоративной сети в удаленном доступе.
Технологии облачных вычислений предлагается взять в качестве основной платформы для реализации студентами сетевых проектов. Услуги облачных вычислений делятся на следующие:
■ облачное программное обеспечение как услуга (ЯааЯ). Возможность, предоставляемая потребителю, заключается в использовании приложений провайдера, работающих в облачной инфраструктуре. Приложения доступны с различных клиентских устройств через интерфейс тонкого клиента, такой как веб-браузер (например, электронная почта через интернет). Потребитель не управляет и не контролирует базовую облачную инфраструктуру, включая сеть, серверы, операционные системы, хранилище или даже возможности отдельных приложений, за исключением ограниченных пользовательских настроек конфигурации приложений;
■ облачная платформа как услуга (РааЯ). Возможность, предоставляемая потребителю, заключается в развертывании в облачной инфраструктуре созданных потребителем или приобретенных приложений, созданных с использованием языков программирования и инструментов, поддерживаемых поставщиком. Потребитель не управляет и не контролирует базовую облачную инфраструктуру, включая сеть, серверы, операционные системы или хранилище, но имеет контроль над развернутыми приложениями и, возможно, конфигурациями среды размещения приложений;
■ облачная инфраструктура как услуга (1ааЯ). Возможность, предоставляемая потребителю, заключается в предоставлении обработки, хранения, сетей и других основных вычислительных ресурсов, где потребитель может развертывать и запускать произвольное программное обеспечение, которое может включать в себя операционные системы и приложения. Потребитель не управляет и не контролирует базовую
облачную инфраструктуру, но имеет контроль над операционными системами, хранилищем, развернутыми приложениями и, возможно, ограниченный контроль над отдельными сетевыми компонентами (например, межсетевыми экранами хоста) [10].
Облачная инфраструктура как услуга (laaS) необходима для компьютерных систем и проектов сетевого администрирования. Студентам мы предлагаем следующие варианты платформ laaS: IBM Cloud, Microsoft Azure, Amazon EC2 и Google Cloud.
В ходе исследования была создана облачная среда с использованием платформы управления виртуализацией с открытым исходным кодом Proxmox VE (https://www.proxmox.com/). Она применялась как платформа для реализации проектов студентами. Для каждой группы студентов была создана отдельная виртуальная сеть с серверным и клиентским хостами с использованием гипервизора KVM и контейнеров LXC.
Каждый проект имеет соответствующие содержание и структуру. Процесс проектной деятельности полностью моделирует реальный процесс проектирования, настройки и внедрения сетевого программного обеспечения на предприятиях. Для каждого проекта создается электронное портфолио [2] с набором задач, их графиками и проектными решениями и т.д.
Мы предлагаем реализовать проектную технологию с использованием подхода, который основан на постоянном взаимодействии студентов в команде и применении коммуникативных инструментов, используемых разработчиками программного обеспечения.
Вот пример задачи: «Настроить корпоративную сеть предприятия, обеспечив необходимый уровень безопасности, установить и настроить сервисы: DNS-сервер (Bind9), DHCP-сервер (isc-dhcp-сервер), сервер удаленного доступа». «Настройте взаимодействие между установленными сервисами: (OpenVPN, OpenSSH), сервер базы данных (Mariadb), веб-прокси-сервер Nginx, вебсервер Apache, почтовый сервер и веб-интерфейс Postfix, сервер Git-репозитория (GitLab)». Все задачи имеют схожую структуру, но могут различаться программными компонентами.
Этапы работы. Первый этап работы включает в себя разделение студентов на группы по 3— 4 участника и распределение ролей (менеджер проекта, разработчики и тестировщик). Некоторые роли можно совмещать. Рекомендуется ведение проектной документации для отслеживания и управления задачами и сроками.
На следующем этапе группам даются задания на проектирование, настройку и внедрение
сетевого программного обеспечения. Участники обсуждают задачу проекта с целью выявления и структурирования компонентов проекта. В ходе собрания группа должна определить серверную операционную систему, маршрутизацию, технологии безопасности, серверные решения и сетевые инструменты для реализации проекта.
На этом этапе мы предлагаем использовать технологию MindMaping [15] для отображения сложной иерархии задач проекта и предлагаемых программных решений для каждой задачи. В качестве программных инструментов для построения интеллект-карты студентам рекомендуется использовать следующие облачные платформы: GitMind (https://gitmind.com/), Майнд-Мейстер (https://www.mindmeister.com/), MindMup (https://www.mindmup.com), диаграм-мы.нет (https://www.diagrams.net/) и др. [6].
Организация рабочего процесса ведения проекта предполагает распределение задач и назначение подрядчиков, а также определение сроков выполнения частей проекта. Тайминг, мониторинг, контроль тестирования и частей проекта, управление командной работой предлагается реализовать с помощью облачных сервисов Jira Software (https://www.atlassian.com), Асана (https:// asana.com/), Трелло (https://trello.com) и др.
Использование программного обеспечения для командной работы позволяет анализировать пользовательские истории и проблемы, планировать спринты и распределять задачи между командами разработчиков. Это позволяет расставлять приоритеты и обсуждать работу команды в полном контексте и с полной прозрачностью.
Студент, выполняющий роль менеджера проекта, назначает каждому участнику задачу в выбранном облачном сервисе и контролирует статус процесса разработки (входные задачи, в процессе, на тестировании, готово и т.д.).
Высокий уровень коммуникации между участниками проекта является одним из важнейших факторов успешной реализации и завершения проекта. Цель преподавателя — побудить участников проекта к взаимодействию с использованием различных средств коммуникации: живые дискуссии в начале и на всех этапах проекта, применение видеочатов (Zoom, Skype, Google Meet и т.д.), письменное общение с использованием корпоративных мессенджеры (Slack, Zulip и др.). Преподаватель должен выступать модератором общения учащихся, а также может выступать заказчиком разрабатываемой системы.
Разработка проекта заканчивается презентацией проекта командой. Учащиеся должны про-
демонстрировать проектные решения, реализованные в ходе работы. Каждый участник должен показать свой вклад в разработку и описать трудности, возникшие в процессе, т.е. поделиться своим опытом командной работы и общения в процессе реализации проекта.
Каждый проект включает в себя создание портфолио, которое должно иллюстрировать все этапы групповой работы студентов: интеллект-карту, примеры задач в Тге11о или Авапа и итоговую презентацию проекта.
Полученные результаты. Проведен педагогический эксперимент по оценке эффективности реализации проектной методологии для формирования коммуникативных навыков и навыков командной работы у будущих 1Т-специалистов при обучении администрированию компьютерных систем и сетей. Были определены следующие задачи экспериментального исследования:
■ определить параметры оценки эффективности формирования коммуникативных навыков и навыков командной работы у будущих 1Т-специалистов;
■ оценить эффективность традиционных методов формирования коммуникативных навыков и навыков командной работы у будущих ИТ-специалистов при обучении администрированию компьютерных систем и сетей;
■ оценить эффективность разработанных подходов к формированию коммуникативных навыков и навыков командной работы у будущих ИТ-специалистов при обучении администрированию компьютерных систем и сетей;
■ провести сравнительный анализ полученных экспериментальных результатов с целью выявления эффективности исследования.
В ходе педагогического эксперимента было проведено формирующее исследование.
Организация учебного процесса в контрольной группе осуществлялась по традиционной системе обучения. Данная система заключается в применении аналогичных задач, как и в экспериментальной группе, но каждый студент выполнял задание самостоятельно, и технология проектирования не использовалась.
Обучение в экспериментальной группе проводилось с использованием проектной технологии обучения компьютерных систем и сетей. Это было предложено и рассмотрено выше.
По завершении эксперимента по формообразованию был проведен сравнительный эксперимент. Ниже приведены: анализ полученных экспериментальных результатов; математическая и
статистическая обработка результатов экспериментов; обобщение и аналитическое представление полученных результатов и выводов.
Экспериментальное исследование проводилось в режиме реального времени с целью обеспечения достоверности экспериментальных данных. Условия исследования в контрольной и опытной группах были одинаковыми. В качестве экспериментальной базы был выбран Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова. В эксперименте приняли участие студенты, обучающиеся по специальности 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», объем выборки составил 46 человек.
Для достижения достоверности полученных экспериментальных результатов необходимо учитывать, чтобы все основные влияющие факторы (студенческий контингент, уровень подготовки, условия организации и проведения экспериментально-педагогических исследований) в контрольной и экспериментальной группах были одинаковыми, за исключением использования разработанной проектной технологии обучения в экспериментальной группе.
В целях достижения подлинных результатов группы отбирались методом случайного отбора (рандомизации) исследуемых групп, а также с обязательным входным и выходным контролем в контрольной и экспериментальной группах. План эксперимента предусматривал применение одинаковых заданий в контрольной и экспериментальной группах.
Уровень сформированности коммуникативных навыков изучался с использованием стандартизированной методики определения уровня общения, предложенной В.Ф. Ряховским [7]. Для этой методики использовалась следующая шкала: очень низкая коммуникабельность (25—32), низкая коммуникабельность (17—24), средняя коммуникабельность (9—16) и высокая коммуникабельность (0—8).
Уровень сформированности навыков командной работы был рассмотрен с помощью стандартизированной методики исследования «Шкала принятия других», предложенной Уильямом Феем [13]. Для этой методики использовалась следующая шкала: низкий уровень (18—30), средний уровень с тенденцией к низкому (31— 40), среднему уровню с тенденцией к высокому (45—59) и высокому уровню (60—90).
Для автоматизации опроса студентов использовалась специализированная программа [13]. Для анализа данных и построения диаграмм использовался язык программирования К [12].
Проведем статистическую обработку полученных данных. Анализ результатов предусматривал разделение результатов выборочной диагностики на интервалы в соответствии со значениями, предусмотренными стандартизированными методиками.
Входной контроль показал практически одинаковый уровень коммуникативных навыков и навыков работы в команде для контрольной и экспериментальной групп, как показано в табл. 1 и 2.
Таблица 1. Сравнительный анализ уровня сформированное™ коммуникативных навыков в контрольной и экспериментальной группах (входной контроль)
Уровень формирования Контрольная группа, количество студентов, % Экспериментальная группа, количество студентов, %
Очень низкий (25—32) 40,91 41,67
Низкий (17—24) 36,36 37,50
Средний (9—16) 13,64 12,50
Высокий (0—8) 9,09 8,33
Таблица 2. Сравнительный анализ уровня сформированности навыков командной работы в контрольной и экспериментальной группах (входной контроль)
Уровень формирования Контрольная группа, количество студентов, % Экспериментальная группа, количество студентов, %
Низкий (18—30) 27,27 29,17
Средний уровень с тенденцией к минимуму (31—40) 54,55 54,17
Средний уровень с тенденцией к максимуму (45—59) 13,64 8,33
Высокий уровень (60—90) 4,55 8,33
В соответствии с планом эксперимента проверялась однородность опытной и контрольной групп. Для анализа однородности экспериментальных данных гипотезы о равенстве средних значений проверялись с помощью ¿-критерия Стьюдента1.
Результаты статистического анализа показали равенство средних значений коммуникативных навыков и навыков работы в команде для контрольной и экспериментальной групп (табл. 3, 4). Критическое значение ¿-критерия Стьюдента для нашей выборки равно 2,015 при уровне значимости 0,05.
Таблица 3. Проверка равенства средних значений уровня сформированности коммуникативных навыков (входной контроль)
Группа Количество студентов Средняя величина Дисперсия
Контрольная 22 22,32 57,75
Экспериментальная 24 20,045 58,99
Расчетное значение ¿-критерия Стьюдента равно 0,073.
Следовательно, критическое значение ¿-кри-терия студента больше экспериментального, по-
этому гипотеза о равенстве средних значений уровня сформированности коммуникативных навыков в контрольной и экспериментальной группах подтвердилась при уровне значимости 0,05.
Таблица 4. Проверка равенства средних значений уровня сформированности навыков работы в команде (входной контроль)
Группа Количество студентов Средняя величина Дисперсия
Контрольная 22 36,32 135,66
Экспериментальная 24 37,38 87,134
Расчетное значение ¿-критерия Стьюдента равно 1,472. Критическое значение ¿-критерия Стьюдента больше экспериментального, поэтому гипотеза о равенстве средних значений уровня сформированности навыков командной работы в контрольной и экспериментальной группах подтвердилась на уровне значимости 0,05.
Полученные результаты входного контроля эксперимента по формообразованию подтвердили репрезентативность и однородность исходных
значений, что позволяет перейти к сравнительному этапу экспериментальных исследований.
После проведения работы с использованием методологии для формирования навыков общения и работы в команде была проведена первичная диагностика контрольной и экспериментальной групп. Обобщенные данные об уровне сформированности коммуникативных навыков студентов после обучения приведены в табл. 5, а данные об уровне навыков работы в команде — в табл. 4 соответственно.
Таблица 5. Сравнительный анализ уровня сформированности коммуникативных навыков в контрольной и экспериментальной группах (начальный контроль)
Уровень формирования Контрольная группа, количество студентов, % Экспериментальная группа, количество студентов, %
Очень низкий (25—32) 36,36 29,17
Низкий (17—24) 36,36 37,50
Средний (9—16) 18,18 20,83
Высокий (0—8) 9,09 12,50
Соответствующая таблице схема представлена на рис. 1.
1 ^критерий Стьюдента — общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента.
Рис. 1. Уровень сформированности коммуникативных навыков в контрольной и экспериментальной группах по окончании эксперимента
Уровень сформированности коммуникативных навыков в экспериментальной группе по сравнению с контрольной (табл. 6) увеличился на 14,39%. Соответствующая схема представлена на рис. 2.
Уровень сформированности навыков командной работы в экспериментальной группе по сравнению с контрольной также увеличился — на 20,45%.
Статистический анализ результатов исходного контроля также проводили с использованием расчета ¿-критерия Стьюдента для проверки гипотезы о равенстве средних значений (табл. 7, 8). Критическое значение ¿-критерия Стьюдента для нашей выборки по результатам исходного контроля равно 2,015 при уровне значимости 0,05.
Таблица 6. Сравнительный анализ уровня сформированности навыков командной работы в контрольной и экспериментальной группах (начальный контроль)
Уровень формирования Контрольная группа, количество студентов, % Экспериментальная группа, количество студентов, %
Низкий уровень (18—30) 22,73 20,83
Средний уровень с тенденцией к низкому (31—40) 50,00 41,67
Средний уровень с тенденцией к высокому(45—59) 18,18 20,83
Высокий уровень (60—90) 9,09 16,67
Расчетное значение критерия Стьюдента равно 2,158. Средние значения уровня коммуникативных навыков в контрольной и экспериментальной группах различаются, так как критическое значение ¿-теста Стьюдента меньше экспериментального при уровне значимости 0,05.
Расчетное значение ¿-критерия Стьюдента равно 2,796. Критическое значение ^критерия Стьюдента больше экспериментального, поэтому
средние значения уровня коммуникативных навыков в контрольной и экспериментальной группах различаются при уровне значимости 0,05.
Таким образом, проведенное экспериментальное исследование подтвердило эффективность использования методологии проектирования для формирования коммуникативных навыков и навыков командной работы у будущих ИТ-специалистов при обучении администрированию компьютерных систем и сетей.
Рис. 2. Уровень сформированности навыков командной работы в контрольной и экспериментальной группах по окончании эксперимента
Таблица 7. Проверка равенства средних значений уровня сформированности коммуникативных
навыков (начальный контроль)
Группа Количество студентов Средняя величина Дисперсия
Контрольная 22 20,36 38,528
Экспериментальная 24 17,32 77,656
Таблица 8. Проверка равенства средних значений уровня сформированности навыков командной
работы (начальный контроль)
Группа Количество студентов Средняя величина Дисперсия
Контрольная 22 20,36 38,528
Экспериментальная 24 17,32 77,656
Заключение. В ходе исследования теоретически обоснована, разработана и экспериментально проверена эффективность реализации проектной технологии формирования коммуникативных навыков и навыков командной работы у будущих 1Т-специалистов при обучении администрированию компьютерных систем и сетей.
В процессе работы было выявлено, что навыки общения и работы в команде являются одними из основных «мягких» навыков будущих ИТ-специалистов. Их формирование является необходимым и важным этапом профессиональной подготовки.
Предлагаемый подход к использованию проектной технологии для формирования коммуникативных навыков и навыков командной рабо-
ты будущих IT-специалистов основан на применении профессионально ориентированных задач с помощью технологий и инструментов групповой работы при разработке программного обеспечения, используемых в реальном производстве.
В дальнейших исследованиях планируется изучить возможность применения проектной технологии для формирования ряда других «мягких» навыков.
Список источников
1. Aasheim C., Shropshire J., Li L., & Kadlec C. (2019). Knowledge and Skill Requirements for Entry-Level IT Workers: A Longitudinal Study // Journal of Information Systems Education 23, P. 193-204 // URL: https://aisel.aisnet.org/jise/ vol23/iss2/8
2. Buinytska O. (2012). Information Technologies and Technical Training Tools / / Kiev: Center for Educational Literature. P. 240.
3. Фей У.Ф. Принятие другими и его связь с принятием себя и других: переоценка // Журнал аномальной и социальной психологии. 1955. № 50. С. 274—276. URL: https://doi.org/10.1037/ h0046876
4. Horbatiuk R., Voitovych O., & Voitovych I. (2020). Formation of Project Competence for Future Environmentalists / / E3S Web of Conferences, 166, P. 10026 // URL: https://doi.org/10.1051/ e3sconf/202016610026
5. Яцышин A.B., Ковач B.O., Любчак B.O., Зубан Ю.О., Пивень А.Г., Соколюк O.M., Шишкина М.П. Применение технологий дополненной реальности для подготовки образовательных проектов // Материалы семинара CEUR, 2643. 2020. C. 134—160.
6. Иванова Х.И., Лаврентьева О.О., Эйвас Л.Ф., Зенкович Ю.О. и Учитель А.Д. Интенсификация мозговой деятельности студентов с помощью компьютерной визуализации учебных материалов // Материалы семинара CEUR, 2643. 2020. C. 185—209.
7. Карелин А. Большая энциклопедия психологических тестов. М.: Эксмо, 2007. C. 416.
8. Klochko O., Fedorets V., Maliar O., & Hnatuyk V. (2020). The Use of Digital Models of Hemodynamics for the Development of 21st Century Skills as Components of Healthcare Competence for Physical Education Teachers // E3S Web of Conferences, 166, P. 10033. URL: https:// doi.org/10.1051/e3sconf/202016610033
9. Лещенко M, Гринько B. и Кошелев О. Методы проектирования цифровых технологий обучения для развития навыков учителей начальной школы до начала работы в 21 веке / / Материалы семинара CEUR, 2732. 2020. C. 1028—1043.
10. Маркова О.М., Семериков С.О. и Стрюк AM. Облачные технологии обучения: происхождение информационных технологий и средств обучения. 2015. C. 29—44. URL https://doi.org/10.33407/ itlt.v46i2.1234.
11. Matturro G., Raschetti F., & FontaMn C. A Systematic Mapping Study on Soft Skills in Software Engineering / / Journal of Universal Computer Science. 2019. № 25. P. 16—41. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016610033
12. Панченко Л.Ф. Методология использования моделирования структурными уравнениями в образовательных исследованиях // Материалы семинара CEUR, 2393. 2019. C. 895—904.
13. Павленко M., Павленко Л. и Хоменко B. Разработка приложения для исследования и те-
стирования в образовательном процессе на Python // Физико-математическое образование. 2019. № 4 (22). C. 100—107.
14. Semerikov S., Stryuk A., Stryuk L., Stryuk M., & Shalatska H. (2020). Sustainability in Software Engineering Education: A Case of General Professional Competencies // E3S Web of Conferences, 166, P. 10036. URL: https://doi.org/ 10.1051/e3sconf/202016610036
15. Sievi-Korte O, Beecham S, & Richardson I. (2019). Challenges and Recommended Practices for Software Architecting in Global Software Development.
16. Topi H, Karsten H, Brown SA., Carvalho JA., Donnellan B, Shen J., Tan B.C. Y, & Thouin M.F. (2017). MSIS 2016 Global Competency Model for Graduate Degree Programs in Information Systems // Communications of the Association for Information Systems, 40. URL: https://doi.org/10.17705/ 1CAIS.04018
17. Вакалюк Т., Концедайло B., Антонюк Д., Коротун О., Семериков С. и Минтий И. Использование Game Dev Tycoon для развития профессиональных компетенций будущих инженеров-программистов // Материалы семинара CEUR, 2732. 2020. C. 808—822.
18. Knoll M. (2014). Project Method Encyclopedia of Educational Theory and Philosophy, ed. Phillips D. S. // Thousand Oaks: Sage, P. 665—690.
References
1. Asheim S., Shropshire J., Lee L. and Kadlek S.
(2019). Requirements for the knowledge and skills of entry-level IT workers: a longitudinal study // Journal of Information Systems Education 23, pp. 193-204 // URL: https://aisel.aisnet.org/jise/ vol23/iss2/8
2. Buinitskaya O. (2012). Information technologies and technical means of education // Kiev: Center for Educational Literature. p. 240.
3. Fey U.F. Acceptance by others and its connection with acceptance of oneself and others: a reassessment // Journal of Abnormal and Social Psychology. 1955. No. 50. pp. 274-276. URL: https://doi.org/10.1037/h0046876
4. Gorbatyuk R., Voitovich O. And Voitovich I.
(2020). Formation of project competence among future ecologists / / E3S Web of Conferences, 166, p. 10026 // URL: https://doi.org/10.1051/ e3sconf/202016610026
5. Yatsyshin A.V., Kovach O., Lyubchak O., Zuban Yu.O., Piven A.G., Sokolyuk.M., Shishki-na M.P. Application of augmented reality technologies for the preparation of educational projects //
Materials of the seminar ceur website, 2643. 2020. pp. 134—160.
6. Ivanova H.I., Lavrentieva O.O., Eyvas L.F., Zenkovich Yu.O. Teacher and A.D. Intensification of students' brain activity using computer visualization of educational materials / / Materials of the seminar ceur website, 2643. 2020. pp. 185—209.
7. Karelin A. The Big Encyclopedia of psychological tests. M.: Eksmo, 2007. P. 416.
8. Klochko O., Fedorets V., Malyar O. and Gna-tuik V. (2020). Using digital models of hemodynamics for the development of 21st century skills as components of the medical competence of physical education teachers / / E3S Web of Conferences, 166, p. 10033. URL: https://doi.org/10.1051/ e3sconf/202016610033
9. Leshchenko M., Grinko V. and Koshelev O. Methods of forecasting and quantitative analysis for the development of skills of primary school teachers before starting work in the 21st century // Mathematical models of the seminar SEUR, 2732. 2020. pp. 1028—1043.
10. Markova OM., Semerikov S.O. and Stryuk AM. Cloud learning technologies: the origin of information technologies and learning tools. 2015. pp. 29—44. URL https://doi.org/10.33407/itlt.v 46i2.1234
11. Matturro G, Rashetti F. And Fountain S. A systematic cartographic study of soft skills in software engineering / / Journal of Universal Computer Science. 2019. No. 25. pp. 16—41. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016610033
12. Panchenko L.F. Methodology of using structural transformations in the educational process // Mathematical research methods, 2393. 2019. pp. 895—904.
13. Pavlenko M., Pavlenko L. I., Omenko V. Development of an application for research and testing in the educational process in Python // Physics-mathematical description. 2019. No. 4 (22). pp. 100—107.
14. Semerikov S., Stryuk A., Stryuk L., Stryuk M. and Shalatska H. (2020). Sustainability in software Development education: an example of general professional competencies // E3S Web of Conferences, 166, p. 10036. URL: https://doi.org/ 10.1051/e3sconf/202016610036
15. Sivi-Korte O., Beecham S. And Richardson I. (2019). Problems and recommended software design practices in global software development.
16. Topi H., Carsten H., Brown SA., Carvalho J A., Donnellan B., Shen J., Tan B. S. Y. and Tuin M.F. (2017). Global Competence Model MSIS 2016 for Master's degree programs in the field of information systems // Communications of the Association of Information Systems, 40. URL: https://doi.org/10.17705/1CAIS.04018
17. Vakalyuk T., Kontsedailo V., Antonyuk D, Korotun O., Semerikov S. Minty and I. Using the Dev Tycoon game as for the development of professional competencies of future software engineers // Materials of the seminar ceur website, 2732. 2020. pp. 808—822.
18. Knoll M. (2014). Encyclopedia of Theory and Philosophy of Education by the Project Method, ed. Phillips D.S. // Thousand Oaks: The Sage, pp. 665—690.
Информация об авторе
Д.В. Галахов — старший преподаватель Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова.
Information about the author D.V. Galakhov — Senior Lecturer of the Plekhanov Russian University of Economics.
Статья поступила в редакцию 27.12.2023; одобрена после рецензирования 22.01.2024; принята к публикации 26.02.2024.
The article was submitted to the editorial office 27.12.2023; approved after review 22.01.2024; accepted for publication 26.02.2024.
