CC BY
17
Гусс С.В. Рецензия на открытый онлайн курс «Алгоритмы: теория и практика. Методы» // Электронный научно-методический журнал Омского ГАУ. - 2017. - Спецвыпуск №4. - URL http://e-journal.omgau.ru/images/issues/2017/S04/00400.pdf. - ISSN 2413-4066
Гусс Святослав Владимирович
Старший преподаватель кафедры компьютерных технологий и сетей ФГБОУ ВО ОмГУ им. Ф.М. Достоевского, г. Омск infoguss@gmail.com
Рецензия на открытый онлайн курс «Алгоритмы: теория и практика. Методы»
Платформа, на которой расположен ООК: Stepik
Организация - создатель ООК: Computer Science Center (CS центр)
Введение
В рамках учебного курса по алгоритмам рассматриваются именно алгоритмы, используется математический аппарат, а часть заданий предполагает умение приводить доказательство. Предполагается, что обучающий уже умеет программировать. Требований к языку программирования нет, платформа поддерживает разные языки программирования. Тем не менее, рекомендуется использовать один из следующих: C++, Java, Python для реализации алгоритмических хитростей.
Преподаватель курса - Александр Куликов, занимающийся научными исследованиями в области алгоритмов: NP-трудные задачи, схемная сложность. Подача материала очень хорошая, всё грамотно структурировано. Есть разбор некоторых заданий на языках программирования C++, Java и Python.
Как отмечено в аннотации к курсу, алгоритмы - один из важнейших разделов компьютерных наук. Трудно себе представить область, где бы не использовались алгоритмы. Другой вопрос, что сегодня далеко не всегда требуется умение их реализовывать, поскольку большинство из них уже давно реализовано на достаточно высоком уровне. Тем не менее IT-специалисту необходимо понимать какими алгоритмами он пользуется, на каких объёмах данных следует применять тот или иной алгоритм, чтобы от него была польза и т.д. Все эти вопросы затрагиваются в курсе и учат проводить анализ.
Констатирующая часть
Курс содержит следующие темы: теория алгоритмов, жадные алгоритмы, алгоритмы типа «разделяй и властвуй», динамическое программирование. Курс рассчитан примерно на 6 недель, по 5-7 часов в неделю.
Кроме задач на реализацию алгоритмов присутствуют вопросы с вариантами ответов, после неудачной попытки некоторые из вариантов меняются, а поскольку просят выбрать не один ответ, а несколько, удовлетворяющих определённому критерию, перебор ответов затруднён и в каком-то смысле просто становится неинтересным, опять же мотивирует думать, а не кликать наугад. Некоторые задачи требуют проведения математических расчётов (анализ эффективности алгоритмов).
Система, реализованная на платформе Stepic, отслеживает успеваемость обучающегося, помечает просмотренные видео, показывает набранные баллы. Стоит отметить, что на платформе могут быть введены сроки (дедлайны), которые делятся на мягкие и жёсткие.
1
После наступления мягкого дедлайна, ценность выполненных задач снижается в два раза, после наступления жёсткого дедлайна баллы уже не выставляются, тем не менее задачи всё равно можно решать.
В рамках обучающей системы также предусмотрен обмен сообщениями, можно задать вопросы преподавателю, обсудить вопросы с другими обучающимися, провести дискуссию, как лучше сделать или что можно применить в том или ином случае. Обсуждения приветствуются, нельзя выкладывать решения в открытом виде, а наводящими мыслями и советами делиться можно.
Аналитическая часть
Если честно добавить к курсу нечего. Более того есть продолжение курса от того же автора по структурам данных, которых собственно и не хватает в этом курсе.
Заключение
Курс можно уверенно применять в учебной практике для поддержки курсов по алгоритмам и методам их анализа.
