CC BY
21
УДК 378 DOI: 10.31862/2218-8711-2022-6-253-265
ББК 74.48
КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ПОДХОД
ПРИ ОБУЧЕНИИ РАБОТЕ С БАЗАМИ ДАННЫХ
В СИСТЕМЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
THE COMPETENCE-BASED APPROACH TO TEACHING DATABASES IN THE SYSTEM OF HIGHER EDUCATION
Саидов Жасур Дониёр ^ли
Преподаватель кафедры прикладной математики и информационных технологий, Гулистанский государственный университет, Узбекистан E-mail: [email protected]
Saidov Jasur D.
Lecturer at the Department of Applied Mathematics and Computer Science, Gulistan State University, the Republic of Uzbekistan
E-mail: [email protected]
Аннотация. В статье рассматриваются проблемы формирования компетенций студентов при обучении работе с базами данных в системе высшего образования. Анализируются научные труды ведущих ученых мира. Изучены проблемы, возникающие при обучении работе с базами данных. Были проанализированы мнения, высказанные студентами. Подобраны эффективные технологии обучения и методы обучения, разработана структура обучения для повышения эффективности обучения работе с базами данных на основе современных образовательных технологий. Разработаны критерии компетентности обучающихся. Этапы использования метода практических проектов в процессе обучения студентов. Приведены их организационные части. Для проверки знаний
Abstract. The article deals with the problems of formation of students' competencies in the database in the system of higher education. The scientific works of leading scientists of the world are analyzed. The problems that arise when teaching database science have been studied. The opinions expressed by the students have been analyzed. Effective learning technologies and teaching methods have been selected, a learning structure has been developed to improve the effectiveness of teaching the database science based on modern educational technologies. The criteria for the competence of students have been developed. Stages of using the method of practical projects in the process of teaching students have been viewed.
Ф 1 Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License The content is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
© Саидов Ж. Д., 2022
учащихся разработаны образцы контрольных заданий для четырех разных уровней. Были даны рекомендации и предложения.
And their organizational parts are given. To test the knowledge of students', sample tasks have been developed for four different levels of control tasks. Recommendations and suggestions are given.
Ключевые слова: высшее образование, база данных, смешанное образование, компетентность, технологии обучения, компетентностный подход.
Keywords: higher education, a database, blended education, competence, learning technologies, the competency-based approach.
Для цитирования: Саидов Ж. Д. Компетентностный подход при обучении работе с базами данных в системе высшего образования // Проблемы современного образования. 2022. № 6. С. 253-265. DOI: 10.31862/2218-8711-20226-253-265.
Cite as: Saidov J. D. The competence-based approach to teaching databases in the system of higher education. Problemy sovremennogo obrazovaniya. 2022, No. 6, pp. 253-265. DOI: 10.31862/2218-8711-2022-6253-265.
Введение. В настоящее время, когда цели образования меняются, учащиеся должны приобретать знания и развивать компетенции. В основе этого процесса лежит продуманный подход к образованию. Образовательные технологии, основанные на компе-тентностном подходе, должны определяться исходя из следующих требований:
• с такими характеристиками образовательной технологии, как личностная ориентированность, с учетом интересов и потребностей учащихся, побуждающая учащихся к активности в процессе обучения, то есть к повышению интереса учащихся, развитию их любознательности, направленности на самостоятельное обучение;
• с направленностью на организацию деятельности по решению общественно значимых вопросов и будущих профессиональных жизненных задач;
• с ориентацией на самостоятельную деятельность, саморазвитие и реальную самооценку.
Проблемы учебного процесса по предмету «Базы данных»
Углубленная подготовка по предмету «Базы данных» в процессе высшего образования является важным фактором подготовки современных кадров. В связи с этим возникают следующие основные проблемы:
• гибкость в образовательном процессе и быстрая интеграция современных программ;
• недостаточная способность студентов сохранять знания по созданию базы данных в самостоятельной деятельности;
• несовместимость развития и решения производственных задач;
Актуальность проблемы и уровень ее изученности
Использование компетентностных технологий обучения в системе высшего образования характеризуется, прежде всего, готовностью будущего квалифицированного специалиста эффективно и самостоятельно действовать в своей профессиональной деятельности. По проблематике исследования проводились международные научные исследования. В частности, исследование интерактивных методов обучения и их интеграции провел Ройс Киммонс, доктор философии, доцент кафедры психологии и технологий обучения Университета Бригама Янга, ЮТА, США. Его основные исследовательские интересы включают социальные сети, открытое обучение и цифровое участие в использовании технологий в классе. Было проведено исследование 10 престижных высших учебных заведений США, Великобритании и Швейцарии. Наконец, студентам были показаны психологические факторы, негативно влияющие на процесс обучения. По определению Роя Киммонса, интеграция технологий в образование означает осмысленное использование технологий для достижения образовательных целей [1, с. 12].
Наиболее распространенными в мире современными моделями образования являются следующие: TPACK, RAT, SAMR и PICRAT. Все это дает свои высокие результаты. В частности, особое значение имеют технологии CAMR. RAT и SAMR - очень похожие модели интеграции технологий, но RAT часто используется исследователями, а SAMR часто используется учителями [1, с. 12].
В статье, опубликованной на сайте eleanningindustry.com Сеан Буи, основателем программы eLearning Industry, рассматриваются лучшие тенденции в сфере образовательных технологий в 2020-2021 гг.
Эти тренды в области образовательных технологий:
• электронное обучение - обучение или обучение, предоставляемое в электронной форме;
• обучение с помощью видео;
• технология блокчейн;
• Big Data Get Bigger - технологии обработки больших данных;
• искусственный интеллект - технология искусственного интеллекта;
• Learning Analytics - технологии анализа данных;
• геймификация - развивающие игры;
• Immersive Learning With VR And AR - виртуальное обучение и виртуальные технологии;
• STEAM - использует содержание науки, техники, техники, искусства (новый элемент) и математики для решения реальных задач посредством практической образовательной деятельности и творческого проектирования;
• социальные медиа в обучении - обучение в социальных сетях, технологии, основанные на идее использования социальных сетей для обучения.
Углубленные знания о базах данных и их создании в вузах даются в рамках предмета «Базы данных». Этот предмет преподается на основе различных образовательных технологий и методов. Но проблема в том, что в процессе обучения
работе с базами данных студенты должны иметь теоретические и практические знания в области компьютерных технологий, интернет-технологий и управления информацией.
Во многих странах мира, особенно в системе высшего образования, знания о базах данных предоставляются на основе компьютерных наук. В ходе исследования были изучены научные исследования в этой области во многих системах высшего образования по всему миру. В частности, было изучено исследование доктора Бернхарда Штандля, профессора Немецкого института компьютерных наук и цифрового образования. В его исследованиях продуцируются вопросы нового подхода к учебному процессу. В частности, он работал над трехступенчатой моделью, включающей в себя концепцию обучения как таксономии, преобразование таксономии в графическую базу данных, выявление возможных кандидатов на формы обучения [2, с. 8].
Исследование, проведенное Мухаммадом Лутфи Хамзой, было сосредоточено на важности преподавания и изучения компьютерных наук, увеличении объема обучения и использовании современных образовательных технологий. В исследовании были рассмотрены проблемы в процессе обучения работе с базами данных в престижных университетах мира. В опросах, проведенных в нескольких китайских университетах, студенты сообщили, что сталкиваются со следующими проблемами в процессе передачи знаний о базах данных:
• больше внимания следует уделять теории, а не практике, формирование практических навыков у студентов и проблемы применения знаний на практике;
• хотя в учебном процессе используются разнообразные современные методики, информационные и мультимедийные технологии, старые педагогические технологии остаются прежними и существует множество проблем в развитии воспитательной инициативы учащихся, полной демонстрации их талантов;
• обучение работе с базами данных ограничивается очень узким кругом программно-организационных задач, что далеко от реальной практики [3, с. 17].
В выводах Мухаммад Лутфи Хамза рекомендовал обучение на основе проектов Realworld, то есть практико-ориентированных проектов, чтобы повысить эффективность обучения и сформировать у студента практические навыки [3, с. 17].
В ходе нашего исследования были проанализированы работы многих ученых и их методы обучения базам данных. Другой пример - Сент-Джонс в Техасе, США. Исследование Билала Шебаро показало, что использование стратегий активного обучения в обучении активному обучению имеет научную основу [4, с. 17].
Исследование, проведенное Ай-Донг Фаном, исследователем из Университета Су-чжоу в Китае, изучало эффективные технологии обучения и методы обучения базам данных. Во время исследований было установлено, что технология смешанного обучения эффективна для обучения базам данных, и была разработана методология использования смешанного обучения в перевернутых классах [5, с. 12].
В исследовании Н. В. Титовской студенты привлекаются к проектированию информационных систем, ориентированных на реальную практику, то есть использование реальных данных конкретного предприятия и решение необходимых для рабочего
процесса вопросов. При подготовке дипломной работы не менее 50% студентов приобретают знания на основе четкой траектории всего учебного процесса, выбирая темы, связанные с разработкой информационных систем для конкретных предприятий, составляющих базу данных [6, с. 12].
Исследование, проведенное Жоао Карнейро, доцентом Школы коммерции и маркетинга ^ТЕС, Франция, повысило интерес студентов к науке, воодушевило студентов на учебные инициативы, связывающие практику и теорию. Научно исследованы методы преодоления проблем снабжения электронными средствами образования, технологиями онлайн-обучения [7, с. 14].
Углубленные знания о базах данных и их создании в высших учебных заведениях Узбекистана даются при изучении предмета «Базы данных». Наши исследования и опыт показали, что интеграция проектов реального мира и технологий смешанного обучения при обучении работе с базами данных очень эффективна. Их взаимную интеграцию можно использовать во всей системе преподавания естественных наук. Эти технологии обучения могут быть применены на основе следующих шагов:
Первый этап. Введение в науку. Проводится опрос студентов, чтобы определить, какие области науки их больше всего интересуют. Например: образование, банковское дело, производство, транспорт и сельское хозяйство.
Студентов спросят, в какой сфере они собираются работать в будущем. На этой основе каждый студент составляет траекторию изучения науки о базах данных.
Второй этап. Студентам будут даны практические проектные задания для самостоятельной работы. Например, создание школьной базы данных. При этом каждый студент выбирает область интересов и проводит практическую работу в этом направлении.
Третий этап. Студенты применяют знания, полученные на теоретических занятиях, непосредственно в своем практическом проекте. В этом процессе, например, теоретические знания, полученные на лекциях по теме проектирования баз данных, проецируются на пример выбранного ими объекта на практических занятиях. На протяжении всего курса каждый студент работает над реальным проектом на конкретном прикрепленном к нему объекте. В этом процессе данные также получаются на основе реальных задач.
Четвертый этап. Знания проверяются и оцениваются при определении результатов преподавания естественных наук. У каждого ученика будет готовая база данных по пройденной теме. Это не только повышает их интерес к науке, но и позволяет решать практические задачи и находить ответы на практические вопросы на основе дискуссий на теоретических занятиях. Это формирует не только знания в науке, но и компетенции по их применению на практике.
Структура организации и проведения учебных занятий по данной тематике, использование в них необходимых дидактических средств представлена на рис. 1.
В процессе изучения предмета «Базы данных» студенты на практических занятиях укрепляют и обогащают знания, полученные на теоретических занятиях, применяют их на практике. Целью практических занятий является закрепление знаний, полученных на теоретических занятиях, что позволит студентам применять их в дальнейшей
деятельности. На практических занятиях по предмету «Базы данных» студенты смогут определить уровень владения указанным учебным материалом.
Целесообразно на разных уровнях сложности подготовки при составлении практических учебных заданий выявлять и оценивать полученные знания и умения. Содержание практических занятий по предмету «Базы данных» может состоять из заданий и упражнений, соответствующих темам, затронутым в теоретическом занятии, самостоятельных лабораторных работ и контрольных вопросов.
Содержание заданий, отобранных для практических занятий по предмету «Базы данных», должно быть на минимальном уровне теоретических знаний, практических навыков, знаний, основанных на умениях, необходимых для будущей карьеры.
Процесс решения любой задачи по теме «Базы данных» осуществляется в пять этапов:
1. Анализ задания - понять содержание задания и определить ожидаемые результаты.
2. Выбор нужной модели - выбор модели, которая приведет к решению, в зависимости от содержания вопроса.
3. Разработка алгоритма - определение последовательности решения задачи.
4. Computer Expression - решение задачи на компьютере и получение решения.
5. Обоснование решения - анализ полученных решений.
Рис. 1. Структура организации и проведения обучения по предмету «Базы данных»
При рекомендации практических учебных заданий для студентов по предмету «Базы данных» в общеобразовательных учреждениях необходимо обращать внимание на разнообразие выбранных заданий, их разный уровень сложности. В этом процессе необходимо четко определять уровень мастерства обучающихся и на этой основе уделять больше внимания тому, с кем работать.
Содержание заданий следует выбирать в соответствии с уровнем усвоения обучающимися теоретических знаний. Распределение содержания выбранных заданий для «Базы данных» и практических занятий по предмету по уровням усвоения можно рекомендовать на примере темы «Подготовка запросов в Microsoft Access» в следующем порядке:
Задания 1-го уровня.
1.1. Запустите компьютер и приведите Microsoft Access в рабочее состояние.
1.2. Создание электронных таблиц в Microsoft Access.
1.3. Прикрепите ключевые поля к таблицам, подготовленным в Microsoft Access, и дайте устное объяснение того, что такое ключевое поле и его функции.
1.4. Подготовьте запрос на основе таблиц, подготовленных в Microsoft Access.
Задания 2-го уровня.
2.1. В запросах, подготовленных в Microsoft Access, сортируйте текстовые данные в таблице по указанным буквам.
2.2. Создайте новую таблицу на основе запросов, подготовленных в Microsoft Access.
2.3. Обновите данные в таблице на основе запросов, подготовленных в Microsoft Access.
Задания 3-го уровня.
3.1. Создавайте запросы, которые экономят числовые данные в таблицах, созданных в Microsoft Access, на 10%.
3.2. В Microsoft Access определите сумму числовых значений в подготовленных таблицах и подготовьте запрос, сохраняющий их как новую таблицу.
Задания 4-го уровня.
4.1. Подготовьте запросы в режиме SOL в Microsoft Access и сравните эти запросы с запросами, подготовленными в режиме конструктора. Укажите преимущества и недостатки подготовки запросов в режиме SOL.
В нем используется 40% заданий, относящихся к первому уровню памяти, 40% - к уровню репродуктивного мастерства, 20% - к третьему уровню продуктивного мастерства и 10% - к четвертому уровню творческого мастерства.
В процессе выполнения вышеуказанных контрольных заданий обучающиеся выполняют задания, соответствующие следующим уровням, исходя из их личной успеваемости:
Первый уровень контрольных заданий - это проверка знаний, усвоенных обучающимися в результате запоминания, анализ знаний и информации по усвоенным учебным материалам.
Вспомогательные контрольные задания - на основе заданий репродуктивного уровня учащиеся обязаны проанализировать содержание учебных материалов и проверить знания, полученные на основе самостоятельной работы.
Третий уровень - проверка заданий, позволяющих учащимся решать нестандартные, проблемные задачи и задания на основе знаний, полученных с помощью заданий продуктивного уровня, а также мыслить и принимать самостоятельные решения. При подготовке заданий на продуктивном уровне уровень сложности материалов не должен быть очень высоким, главное, чтобы задания зависели от содержания и требовали мыслительной деятельности, а выводы были связными.
Контрольные задания четвертого уровня - это задания, требующие творческого подхода, творческих способностей учащихся, путем развития творческого мышления и поиска творческих решений на основе познавательного, творческого и нетрадиционного подхода.
К общим компетенциям по предмету «Базы данных» относятся:
Теоретические знания по научным темам и компетенции для применения на практике:
• удовлетворительный уровень владения темами, связанными с базовыми модулями;
• знание основных понятий и терминов по теме;
• умение удовлетворительно отвечать на вопросы и задания по проверке контроля и знаний по теме, выполнять задание.
Компетенция по обработке и хранению информации по теме на электронных носителях:
• способен самостоятельно решать задачи, такие как сбор, хранение, обработка информации с использованием необходимых устройств и программного обеспечения в процессе создания баз данных;
• умеет пользоваться информационными ресурсами и сетью Интернет на основе современных технологий, получать от них необходимую информацию, выполнять действия для придания информации требуемого вида.
Компетенции по поиску информации по теме и ее сбору на электронных носителях:
• уметь эффективно использовать Интернет или другие информационные сети и информационные ресурсы по назначению;
• иметь представление о концепции информированного общества, участвуя в процессе информатизации общества;
• владеть современным мультимедийным программным и аппаратным обеспечением и уметь применять его на практике;
• Обладает знаниями о возможностях приложений и может применять их на практике.
Компетенция по обработке и хранению информации по теме на электронных носителях:
• может обрабатывать информацию в различных формах и формах, включая выбор и использование программного обеспечения для выполнения таких задач, как их представление, хранение, обработка;
• эффективно использует электронные библиотеки и информационные ресурсы, может самостоятельно выполнять необходимые работы по их использованию;
• может организовать информационную безопасность в процессе обработки информации, включая устранение проблем;
Компетенция передавать информацию о предмете электронными средствами:
• может эффективно использовать различные аппаратные и программные средства при обработке информации, в том числе при ее передаче;
• умеет выбирать эффективные способы передачи информации;
• может проводить организационную работу по обеспечению информационной безопасности в процессе передачи информации;
В результате освоения дисциплин «Базы данных», «Базы данных и информационные системы» требуется наличие следующих общеспециальных компетенций:
• компетенция иметь теоретические знания о базах данных:
• иметь теоретические знания о базах данных;
• знание информационных моделей баз данных;
• знание типов баз данных;
• знание элементов базы данных;
• знание дизайна баз данных;
• иметь представление о типах и возможностях систем управления базами данных; Компетенции по созданию и работе с базами данных в MS Access:
• Обладает теоретическими знаниями о возможностях программного обеспечения MS Access;
• Может создавать таблицы в MS Access;
• Может работать в MS Access в различных режимах, особенно в режиме конструктора;
• Может создавать запросы в MS Access;
• Может создавать отчеты в MS Access;
• Может публиковать сгенерированные отчеты;
• Может создавать формы в MS Access;
• Может создавать макросы в MS Access;
• Может работать с базами данных, созданными в MS Access, включая ввод данных, редактирование, редактирование;
Компетенции в технологии SQL:
• Знание синтаксиса языка SOL;
• Знание синтаксиса языка SOL, используемого в различных системах управления базами данных;
• Может создавать запросы в MS Access в режиме SOL;
• Знание SOL-запросов на языке определения данных DDL, языке запросов данных DOL, языке манипулирования данными DML, языке управления данными DCL, языке управления транзакциями TCL;
Компетенции системы управления базами данных MySQL:
• Обладает теоретическими знаниями системы управления базами данных MySOL;
• Может настроить сервер MySOL;
• Может работать с системами управления сервером MySOL;
• Может работать с MySOL Workbench;
• Может работать с MySOL Shell;
• Система управления базой данных MySOL знает синтаксис SOL;
• MySQL Workbench и MySQL Shell могут подключаться к серверу MySQL локально и по сети;
Компетенции в работе с PHP и его базами данных:
• Имеет теоретические знания PHP;
• Может установить PHP самостоятельно;
• сервер MySQL можно подключить с помощью PHP;
Компетенции в работе с базами данных по технологии «клиент - сервер»:
• Знание различных серверных технологий;
• Возможность доступа и использования SQL-серверов на основе технологии клиент-сервер;
• Знание серверного ПО на базе современной клиент-серверной технологии;
Анализ полученных результатов
Педагогическая экспериментальная работа по формированию профессиональной компетенции по созданию базы данных проводилась в четыре этапа. В 2018-2019, 2019— 2020, 2020—2021, 2021—2022 учебных годах педагогический эксперимент проводился в Гулистанском государственном университете Сырдарьинской области, Джизакском государственном педагогическом институте Джизакской области и Чирчикском государственном педагогическом институте Ташкентской области.
К экспериментальной работе были привлечены 221 студент и 5 преподавателей, всего приняли участие 226 респондентов. К педагогической экспериментальной работе было привлечено 10 групп из 3 вузов. В экспериментальной группе (ЭГ) было 110 студентов, 5 преподавателей, в контрольной группе (КГ) 111 студентов, 5 преподавателей. В этих группах по итогам зачета в 2020—2022 учебном году по предмету «Базы данных» были взяты 2 промежуточных и 1 итоговое контрольное задание. Вопросы теста были запрограммированы в разделе «Тест» базы данных и электронных дидактических средств, направленных на формирование профессиональной компетентности при ее создании. Оценка проводилась по стобалльной системе оценок, а выводы делались по пятибалльной. В тестовой программе за каждый правильный ответ присваивается 1 балл. Студенты, организовавшие занятия с использованием указанных выше методов и средств, показали следующие результаты (табл. 1, табл. 2).
Вывод. Можно утверждать, что постоянное совершенствование и обогащение образования является, прежде всего, важным условием и фактором подготовки кадров в соответствии с современными требованиями. Точный анализ проблем является приоритетом в изучении мирового опыта в этой области. В результате исследования проанализированы образовательные технологии, служащие развитию индивидуальных особенностей, что является одним из основных требований компетентностного подхода к обучению. На этом основании была определена эффективность обучения базам данных и показаны практические результаты. По результатам исследования можно сделать следующие выводы: рекомендуем использовать такие образовательные технологии, как смешанное обучение, практические проекты, предоставление обучающемуся академической свободы, широкое использование заданий смешанного типа и разной сложности.
Таблица 1
Результаты, полученные по типам задач
Название вуза ЧГПИ ЖГПИ ГулГУ Общий
Типы заданий Баллы ЭГ КГ ЭГ КГ ЭГ КГ ЭГ КГ
21 21 44 44 45 46 110 111
Задания классифицированы по теоретическим темам 5 7 3 14 9 11 9 32 21
4 9 10 20 21 12 13 41 44
3 5 7 10 11 21 20 36 38
2 0 1 0 3 1 4 1 8
Задания, классифицированные по практическим темам 5 6 3 15 10 16 12 37 25
4 10 9 18 20 13 14 41 43
3 3 7 11 14 15 16 29 37
2 2 2 0 0 1 4 3 6
Самостоятельные рабочие задания 5 8 5 13 8 15 12 36 25
4 10 11 21 22 16 14 47 47
3 3 4 10 12 14 19 40 35
2 0 1 0 2 0 1 0 4
Тестовые задания по темам 5 10 7 15 9 14 11 39 27
4 6 4 18 20 16 13 40 37
3 5 8 11 12 15 18 31 38
2 0 2 0 2 0 4 0 8
Общий тест, который выполняет окончательную оценку Задания 5 9 1 16 9 15 13 40 23
4 9 12 17 21 17 22 43 55
3 3 7 9 11 13 11 25 29
2 0 1 2 3 0 0 2 4
Средний итоговый балл 5 8 4 15 9 14 11 37 24
4 9 9 19 21 15 15 43 45
3 4 7 10 12 16 17 30 36
2 0 1 0 2 0 3 0 6
Таблица 2
Сравнительный анализ полученных результатов
Кол-во студ. Балл ЧГПИ ЖГПИ ГулГПУ Общий
ЭГ КГ ЭГ КГ ЭГ КГ ЭГ КГ
21 % 21 % 44 % 44 % 45 % 46 % 110 % 111 %
Средняя оценка 5 8 38 4 19 15 34 9 20 14 31 11 24 37 34 24 22
4 9 43 9 43 19 43 21 48 15 33 15 33 43 39 45 41
3 4 19 7 33 10 23 12 27 16 36 17 37 30 27 36 32
2 0 0 1 5 0 0 2 5 0 0 3 7 0 0 6 5
Список литературы
1. Evans C. M., Landl E., Tompson J. Making sense of K-12 competency-based education: A systematic literature review of implementation and outcomes research from 2000 to 2019 // The Journal of Competency-based Education. 2020. Vol. 5, Iss. 4. DOI: https://doi. org/10.1002/cbe2.1228.
2. Design-and Evaluation-Concept for Teaching and Learning Laboratories in Informatics Teacher Education / B. Standl, A. Bentz, U. Mattias [et al.] // Kori K., Laanpere M. (eds.) Informatics in Schools. Engaging Learners in Computational Thinking. ISSEP 2020. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12518. Springer, Cham. P. 133-145. DOI: https:// doi.org/10.1007/978-3-030-63212-0_11.
3. A review of increasing teaching and learning database subjects in computer science / M. L. Hamzah, K. Rukun, F. Rizal [et al.] // Revista Espacios. 2019. Vol. 40, No. 26. P. 6.
4. Shebaro B. Using active learning strategies in teaching introductory database courses // Journal of Computing Sciences in Colleges. 1918. Vol. 33, Iss. 4. P. 28-36.
5. Research on Blending Learning Flipped Class Model in Colleges and Universities Based on Computational Thinking - "Database Principles" for Example / A. Fang, G. Chen, Zh. Cai [et al.] // Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2017. Vol. 13, Iss. 8. P. 5747-5755. DOI: https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.01024a.
6. Титовская Н. В., Титовский С. Н. Методика обучения будущих IT-специалистов проектированию и разработке баз данных на основе интерактивного подхода // Вестн. Красноярского гос. пед. ун-та им. В. П. Астафьева. 2019. Т. 50, № 4. С. 75-87. DOI: https://doi.org/10.25146/1995-0861-2019-50-4-164.
7. Carneiro J. A Review on Tools for Teaching Database Systems Online // Kriativ.Tech. 2020. No. 8. DOI: https://doi.org/10.31112/kriativ-tech-2020-08-42.
8. Гладышев А. А., Гладышева А. А., Власов Е. А. Компетентностная модель профессиональной подготовки в высшем образовании: моногр. Иркутск, 2021.
9. Saidov J. D. Study of the process of database and creation in higher education // International scientific and practice conference on "International experience in increasing the effectiveness of distance education: problems and solutions". Guliston, 2021. DOI: https:// doi.org/10.17605/OSF.IO/5R96C.
References
1. Evans C. M., Landl E., Tompson J. Making sense of K-12 competency-based education: A systematic literature review of implementation and outcomes research from 2000 to 2019. The Journal of Competency-based Education. 2020, Vol. 5, Iss. 4. DOI: https://doi.org/10.1002/cbe2.1228.
2. Standl B., Bentz A., Mattias U. et al. Design-and Evaluation-Concept for Teaching and Learning Laboratories in Informatics Teacher Education. In: Kori K., Laanpere M. (eds.) Informatics in Schools. Engaging Learners in Computational Thinking. ISSEP 2020. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12518. Springer, Cham, pp. 133-145. DOI: https://doi. org/10.1007/978-3-030-63212-0_11.
3. Hamzah M. L., Rukun K., Rizal F. et al. A review of increasing teaching and learning database subjects in computer science. Revista Espacios. 2019, Vol. 40, No. 26, p. 6.
4. Shebaro B. Using active learning strategies in teaching introductory database courses. Journal of Computing Sciences in Colleges. 2018, Vol. 33, Iss. 4, pp. 28-36.
5. Fang A., Chen G., Cai Zh. et al. Research on Blending Learning Flipped Class Model in Colleges and Universities Based on Computational Thinking - "Database Principles" for Example. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2017, Vol. 13, Iss. 8, pp. 5747-5755. DOI: https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.01024a.
6. Titovskaya N. V., Titovskiy S. N. Metodika obucheniya budushchikh IT-spetsialistov proektirovaniyu i razrabotke baz dannykh na osnove interaktivnogo podkhoda. Vestn. Krasnoyarskogo gos. ped. un-ta im. V. P. Astafieva. 2019, Vol. 50, No. 4, pp. 75-87. DOI: https://doi.org/10.25146/1995-0861-2019-50-4-164.
7. Carneiro J. A Review on Tools for Teaching Database Systems Online. Kriativ.Tech. 2020, No. 8. DOI: https://doi.org/10.31112/kriativ-tech-2020-08-42.
8. Gladyshev A. A., Gladysheva A. A., Vlasov E. A. Kompetentnostnaya model professionalnoy podgotovki v vysshem obrazovanii: monogr. Irkutsk, 2021.
9. Saidov J. D. Study of the process of database and creation in higher education // International scientific and practice conference on "International experience in increasing the effectiveness of distance education: problems and solutions". Guliston, 2021. DOI: https:// doi.org/10.17605/OSF.IO/5R96C.
Интернет-журнал «Проблемы современного образования» 2022, № 6
Статья поступила в редакцию 17.06.2022 The article was received on 17.06.2022
