CC BY
9УДК 378.147
doi:10.18720/SPBPU/2/id21-103
Ситкин Дмитрий Сергеевич,
ст. преподаватель
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ДИСЦИПЛИН В СФЕРЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический
университет Петра Великого, sitkin_ds@spbstu.ru
Аннотация. В работе описаны новые подходы в преподавании информационных технологий в Санкт-Петербургском Политехническом университете Петра Великого. Представлен анализ содержания дисциплин, и описаны применяемые образовательные технологии при их изучении.
Ключевые слова: информационные технологии, учебный процесс, наполнение контентом, дистанционные технологии.
Dmitry S. Sitkin,
Senior Lecturer
SYSTEM ANALYSIS IN THE DEVELOPMENT OF DISCIPLINES IN THE FIELD OF INFORMATION TECHNOLOGIES
Russia, Saint-Petersburg, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, sitkin_ds@spbstu.ru
Abstract. The paper describes new approaches in the teaching of information technologies at Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University. The analysis of the content of the disciplines is presented, and the educational technologies used in their study are described.
Keywords: information technologies, educational process, content filling, remote technologies.
Введение
В настоящее время информационные технологии (или информатика) изучаются всеми студентами независимо от направления подготовки (специальности): будь то профильное направление или, например, гуманитарное. Они проникли во все направления инженерной и повседневной бытовой деятельности человека, не связанной с процессом обучения какой-либо специальности или направления. В связи с этим количество обучающихся информационным технологиям в любом университете максимально. Эти технологии помимо очевидных благ несут собой и угрозы, не только в профессиональной деятельности, но и в других сферах жизни человека. В то же время это одно из самых быстроразвивающихся
направлений науки, актуальные на сегодня позиции во многом устареют через несколько лет. Таким образом, мы имеем необходимость преподавания дисциплин, имеющих большое значение, широчайшую область применения знаний, максимальный контингент обучающихся и требующих частого пересмотра содержания.
1. Унификация обучения в рамках университета
Всеобъемлемость информационных технологий как учебной дисциплины влечёт за собой большой количественный состав преподавателей по этому предмету. Существенным обстоятельством также является то, что преподавание информатики (или информационных технологий) не является централизованным: преподаватели в большом ВУЗе обычно представляют разные подразделения. Из-за этого отсутствует единый подход в обучении этой общепрофессиональной дисциплине даже в рамках одного учреждения. Каждое учебное подразделение имеет собственное видение содержания курса, делая акцент на специфику своих основных образовательных программ (ООП). И это представляется вполне объективным. При этом информатика является базовой, общетехнической дисциплиной наряду с математикой и физикой. И независимо от направления подготовки в ней есть общая часть, которая формирует как общекультурные компетенции, так и часть общепрофессиональных. И, чтобы это ядро не выпало из поля зрения студента, в Санкт-Петербургском Политехническом университете Петра Великого решено использовать общий подход в обучении информационным технологиям в базовой их части.
В учебные планы по всем направлениям бакалаврской подготовки и специалитета первого курса введено «цифровое семейство» дисциплин. В таблице 1 показана его структура.
Таблица 1
Распределение базовых цифровых дисциплин_
Семестр Дисциплина, объём Вид занятий
Лекции Практика
Первый Цифровая грамотность (универсальный онлайн-курс и аудиторные занятия), 2 з.е. 8 ч. очно + 8 ч. эл. 16 ч. очно
Цифровой практикум, 2 з.е. Нет 30 ч. очно
Второй Цифровая культура (онлайн-курс и аудиторные занятия), 2 з.е. 2 ч. очно + 14 ч. эл. 16 ч. очно
Технологии цифровой промышленности (универсальный онлайн-курс), 2 з.е. 2 ч. очно + 14 ч. эл. 16 ч. эл.
Центральной дисциплиной является «Цифровая грамотность», содержащая в себе обязательный материал для всех институтов. Она слу-
жит ядром для достижения общекультурных и части общепрофессиональных компетенций выпускников в этой области. Для расширения практической части введен курс «Цифровой практикум», где, углубляя темы первой дисциплины, можно смещать акцент исходя из направления подготовки, т.к. здесь уже унификации не требуется. Тот же подход, но с теоретической стороны можно использовать в третьем предмете «Цифровая культура», содержащую и теоретическую часть.
2. Выбор содержания дисциплин
Классическое содержание курса информатики технических специальностей, идущее ещё от Федеральных образовательных стандартов (ФГОС) второго поколения, рассматривается в [2]. К настоящему времени многих тем уже не достаёт. Рабочая группа, созданная для определения содержания курса «Цифровая грамотность» столкнулась со значительными трудностями из-за большого перечня тем, поступивших в качестве предложений.
Отдельного анализа требовала ситуация с уровнем подготовки по информационным технологиям полученным в школе. Многие предложенные темы входят в школьную программу, но по факту, как отмечали преподаватели рабочей группы, не усвоены. Было проведено исследование уровня знаний по школьной программе информатики путём тестирования в начале года всех студентов первого курса (кроме направлений, где в качестве вступительного испытания выступал данный предмет). Тест, состоящий из шестидесяти вопросов по темам, включённым в ФГОС средней школы, был сделан в форме онлайн-курса с ограничением во времени тестирования и сроком сдачи (рисунок 1).
Входное тестирование по базовой информатике
Личный кабинет ! Мои курсы / Входное тестирование по базовой информатике (^ММиТ)
В целях выявления уровня базовых знаний по информатике, вам необходимо пройти тестирование сроком до 22 октября
Рис. 1. Титульная страница онлайн-курса для тестирования
На примере студентов первого курса Института машиностроения, материалов и транспорта (ИММиТ) было зафиксировано, что в зоне раз-
дела результата на положительный и отрицательный (42 балла из 60), разместилась максимальная по количеству студентов группа, а именно 101 человек из 432 прошедших тест. Положительно же тестирование прошла примерно половина студентов (рисунок 2).
График количества студентов, получивших оценки в диапазонах
Оценка
Рис. 2. Результаты тестирования
В результате оценки знаний первокурсников по школьной программе была выявлена значительная часть студентов с недостаточной базой для перехода к изучению вузовского компонента. Однако, в то же время, повторять во многом школьную программу в ущерб новым темам представляется избыточным. В первую очередь это не в пользу студентов, добросовестно освоивших предмет в школе. Взвешивая обе стороны, найдено решение, при котором в начале учебного года первокурсники сдают упомянутое выше тестирование. Сдавшие отрицательно будут записаны на отдельный онлайн-курс, не входящий в учебный план, т.е. как факультатив для выравнивания общей базы.
В курс же «Цифровая грамотность» после долгих итераций были включены следующие разделы:
• информация и формы представления (формализация и структурирование информации, представление и обработка текстовой, графической, табличной информации, офисные приложения, правила оформления студенческих работ, аппаратные и программные средства реализации информационных процессов, двоичная арифметика и логика);
• цифровые технологии (классификация Интернет-технологий, защита информации, облачные сервисы, информационный поиск, цифровые производственные технологии);
• цифровые образовательные технологии (электронная информационно-образовательная среда, воспринимаемость информации в цифровой среде);
• основы алгоритмизации и цифрового моделирования (структурирование данных, алгоритмы и их свойства, планирование и обработка результатов эксперимента, программные среды и виды цифрового моделирования, основы программирования).
Часть теоретического материала предполагается изучать дистанционно для экономии аудиторных часов. На примере другой массовой дисциплины высшей математики показаны особенности организации удалённого обучения [1]. Здесь же будет полезным сохранение университетом доступа своим выпускникам к дистанционным курсам, которые со временем адаптируются, и к электронному библиотечному комплексу.
3. Связь с другими дисциплинами
Представленный выше комплекс дисциплин, изучаемых на первом курсе и являясь базой, не исчерпывает весь спектр предметов из области информационных технологий изучаемых студентами. В зависимости от специфики направлений подготовки, в учебные планы включены и другие дисциплины, опирающиеся на рассмотренные и формирующие общепрофессиональные компетенции.
Важным является построить правильную последовательность расположения дисциплин на образовательной траектории путём логической связи ранее изучаемых дисциплин, как базовых, с последующими дисциплинами, дополняющими и углубляющими полученные ранее знания и умения. Пример такого междисциплинарного взаимодействия подробно описан в работах [3, 4] в рамках дисциплин «Вычислительная математика» и «САПР в машиностроении», изучаемых студентами второго курса Высшей школы машиностроения ИММиТ. Математический аппарат метода конечных элементов (МКЭ), находит своё приложение в виде выполнения прочностного анализа детали, с предшествующим трёхмерным цифровым моделированием. В свою очередь, реализация МКЭ в рамках вычислительной математики рассмотрена на примерах математических пакетов с применением программирования, изученных ранее на первом курсе. Перемена местами хотя бы пары из этих компонентов приведёт к снижению скорости продвижения студента по образовательной траектории и эффективности учебного процесса.
Заключение
Обучение информационным технологиям идёт весь период обучения в университете. Не заканчивается оно и после студенчества. Принцип, что в первую очередь нужно научить учиться, заложить фундамент в течение учебного процесса, остаётся актуальным и для информационных технологий. Так, например, при изучении численных методов главным является их существо, а компьютерную реализацию лучше продемонстрировать на нескольких универсальных программах; при изучении
основ программирования не следует вдаваться в тонкости отдельного языка, а показать их подчинённость общим технологиям программирования; при теоретическом изучении основ САПР не привязываться к конкретному пакету, а изложить принципы формообразования при моделировании. Знание общих технологий и принципов поможет построить эффективный алгоритм для самостоятельного получения новых знаний.
Список литературы
1. Лагунова М.В., Иванова Л. А., Ежова Н. В. Организация удалённого обучения высшей математике. Проблемы и решения // Современное машиностроение. Наука и образование: материалы Международной научно-практической конференции. 25 июня 2020. - СПб: Изд-во Политех-Пресс, 2020. - с. 21-33.
2. Ситкин Д.С. Состояние подготовки студентов-механиков по дисциплине «Информатика» // Инновационные технологии, подходы и методики подготовки студентов-механиков по общепрофессиональным и специальным дисциплинам: сборник материалов научно-методической конференции. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. - с. 46-49.
3. Солодилова Н.А. Новые технологии проектирования в рамках дисциплины «САПР в машиностроении» // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIII Международной научно-практической конференции. Ч. 3. - СПб: Изд-во Политех-Пресс, 2019. - с. 391-397.
4. Солодилова Н.А., Петраш В.И. Технологии цифрового моделирования в базовом модуле подготовки бакалавров в области машиностроения // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIV Международной научно-практической конференции. Ч. 3. - СПб: Изд-во Политех-Пресс, 2020. -С. 350-357.
УДК 004.04
doi:10.18720/SPBPU/2/id21-104
Смолина Елена Михайловна1,
аспирант,
Черненькая Людмила Васильевна ,
профессор, доктор техн. наук
ПРЕИМУЩЕСТВА ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ОБРАЗОВАНИИ
1 2
' Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический
университет Петра Великого,
1 smolensk9595@mail.ru,
2
ludmila@qmd.spbstu.ru
Аннотация. В статье рассматривается анализ образовательных данных -направление, которое заключается в применении методов интеллектуального анализа
