CC BY
0УДК 37 Федулов М.А., Мосолова Ю.В.
Федулов М.А.
учитель математики Средняя общеобразовательная школа №21 (г. Коломна, Россия)
Мосолова Ю.В.
учитель информатики Гимназия № 9 имени дважды Героя Советского Союза С. Г. Горшкова
(г. Коломна, Россия)
СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАТИКЕ В ШКОЛЕ
Аннотация: в статье рассматриваются основные причины низкого уровня знаний учащихся по информатике, и предлагаются пути их решения. Авторы выделяют следующие ключевые аспекты: однонаправленный учебный процесс, особенности рабочей программы и устаревание учебных материалов, общий уровень математической грамотности, квалификация учителей, система оценивания учебных результатов и мотивация обучающихся. Для каждого аспекта предложены конкретные меры, направленные на повышение качества образования и интереса учащихся к изучению информатики.
Ключевые слова: обучение информатике, школа, однонаправленный процесс, рабочая программа, учебные материалы, математическая грамотность, квалификация учителей, оценивание, мотивация.
Введение.
Современная система образования столкнулась с различными новыми явлениями в течении последних десяти лет. В связи с этим условия работы школы существенно изменились: появилась, как и новые возможности, так и новые вызовы и трудности. Ключевая сложность в том, чтобы понять в чем заключаются эти отличия и при помощи каких средств их можно решать.
Предыстория.
С 2009 года и по настоящий момент выпускным экзаменом из школы является ЕГЭ.
"Единый государственный экзамен (ЕГЭ) — это централизованно проводимый экзамен в средних учебных заведениях (школах, лицеях и гимназиях), форма проведения ГИА по образовательным программам среднего общего образования. Он является одновременно выпускным экзаменом из школы и вступительным экзаменом в вузы. С 2009 года ЕГЭ является единственной формой выпускных экзаменов в школе и основной формой вступительных экзаменов в вуз."
В связи с этим результаты сдачи ЕГЭ являются одним из основных показателей эффективности работы современной школы. Поэтому нам было интересно проанализировать статистика результатов за последние пять лет. Ссылаясь на общедоступные источники [], мы получили следующие данные:
Количество участников:
В 2023-м году экзамен сдали 113 000 человек. В 2022 году его выбрали 101 664 человек, в 2021 году — 94 023 человек, в 2020 — 83 610, в 2019 — 80 056.
Средний балл:
В 2023 году — 58,4, 2022 — 59,5, в 2021 — 62,8, в 2020 — 61,2, 2019 —
62,4.
Количество участников с баллом выше 80:
2023 году — примерно 15 500 человек (14% участников), в 2022 году — 20 000 человек (более 20%), в 2021 году — нет статистики. В 2020 году — 19,6%. В 2019 году — 21,7%.
Для большей наглядности, мы провели дополнительные расчеты и представили данные в виде таблицы и диаграмм:
Таблица 1. Результаты ЕГЭ по информатике.
Год Количество участников (в тысячах) Средний балл % участников с баллом выше 80
2019 80 62,4 21,7
2020 83,6 61,2 19,6
2021 94 62,8 -
2022 101,6 59,5 19,7
2023 113 58,4 13,7
Количество 100-балльных работ ЕГЭ нами не рассматривалось в связи с тем\, что это число не превышает 1% всех работ и не оказывает влияния на среднее статическое значение.
В связи с этим, мы наблюдаем постепенное снижение качественного уровня знаний при повышении количественных показателей.
Причины снижения уровня предметных знаний по предметной области "Информатика".
1. Однонаправленный учебный процесс.
Как было сказано ранее, результаты ГИА (и ЕГЭ, в частности) влияют на показатели и рейтинг школ. Из-за этого фокус внимания учителей и обучающихся неизбежно смещается на конечный оцениваемый результат обучения (балл ЕГЭ), а не процесс. Как итог предметным областям, не включенным в экзамен, уделяется меньшее внимание.
2. Особенности рабочей программы и устаревание учебных материалов
Информатика как учебный предмет появилась в рабочей программе с 1985 года в месте с изданием первого учебника — «Основы информатики и вычислительной техники». За последующие 30 лет сменилось 4 поколения учебников. Однако примерно каждые пять лет в информатике, как науке, происходят значительные количественные и качественные изменения. При этом,
как и большинство рабочих программ, программа по информатике незначительно изменяется от года к году на протяжении последних лет.
Из-за чего мы приходим к ситуации, когда предметные знания, включенные в рабочую программу, могут устаревать раньше, чем учебный план будет апробирован и подтверждён. Вместе с этим также устаревают и учебно-методические пособия. В результате, в своем большинстве, обучающиеся получают лишь совсем базовые знания об информатике, которых недостаточно для
3. Общий уровень математической грамотности.
Успеваемость всех естественно-научных дисциплин связана между собой. Соответственно можно рассчитать корреляцию между средними баллами ЕГЭ по информатике и математике профильного уровня.
Количество участников:
В 2023-м году экзамен по профильной математике сдали 283 тысячи человек. В 2022 году его выбрали 302. человек, в 2021 году — 393 человек, в 2020 — 362, в 2019 — 367.
Средний балл:
В 2023 году — 58,4, 2022 — 59,5, в 2021 — 62,8, в 2020 — 61,2, 2019 —
62,4.
Количество участников с баллом выше 80:
За 2023 и 2022 году нет данных. В 2021 году — 31000, в 2020 году — 21720, в 2019 году — 25000.
Таблица 2. Результат ЕГЭ по математике.
Год Количество участников (в тысячах) Средний балл % участников с баллом выше 80
2019 367 56,5 6,4
2020 362 54,2 6
2021 393 55,1 7,8
2022 302 56,9 -
2023 283 55,6 -
Для того, чтобы увидеть более целостную картину и рассчитать корреляцию между средними баллами ЕГЭ по математике и информатике нам требовалась большая выборка, поэтому мы использовали результаты начиная с 2015 до настоящего времени. Это обусловлено тем, что с этого года ЕГЭ по математике был разделен на базовый и профильный уровни.
Таблица 3. Сводная таблица ЕГЭ математика/информатика.
Год Математика (профиль) Информатика
2015 45,5 54
2016 46,2 56,6
2017 47,1 59,2
2018 49,8 58,4
2019 56,5 62,4
2020 54,2 61,19
2021 55,1 62,8
2022 56,9 59,5
2023 55,6 58,4
Так как у нас есть две выборки небольшого объема мы будем использовать выборочный линейный коэффициент парной корреляции Пирсона.
"Коэффициент корреляции - двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи (совместной изменчивости) двух переменных."
Для этого используется следующая формула:
Х?-Х-?
г =-
Ох Оу
1
где: ХУ_ = Х; - ^ - среднее значение двух выборок,
Х = Г=1 - среднее значение первой выборки, У_ = — ЕГ=1 ^ - среднее значение второй выборки,
аХ = - стандартное отклонение первой выборки,
оу = ^^(У2—- стандартное отклонение второй выборки. Таким образом расчеты можно представить в следующем виде:
Таблица 4. Расчетная таблица коэффициента корреляции между баллами ЕГЭ
по математики (Х) и информатики (У).
№ Х У Х2 у2 XV
1 45,50 54,00 2070,25 2916,00 2457,00
2 46,20 56,60 2134,44 3203,56 2614,92
3 47,10 59,20 2218,41 3504,64 2788,32
4 49,80 58,40 2480,04 3410,56 2908,32
5 56,50 62,40 3192,25 3893,76 3525,60
6 54,20 61,19 2937,64 3744,22 3316,50
7 55,10 62,80 3036,01 3943,84 3460,28
8 56,90 59,50 3237,61 3540,25 3385,55
Суммы: 411,30 474,09 21306,65 28156,83 24456,49
Средние значения: 51,41 59,26 2663,33 3519,60 3057,06
Рассчитаем коэффициент корреляции:
3057,06 - 51,41 • 59,26 10,50
г =-«-- « 0,843
4,48 • 2,78 12,45 ,
Таким образом, коэффициент корреляции указывает на наличие прямой положительной связи среднего уровня. Следовательно, можно утверждать, что снижение уровня математических знаний оказывает влияния на уровень предметных знаний по информатике.
4. Квалификация учителей.
Данная тема является отдельной большой проблемой в рамках современной системы образования и в данной статье мы решили лишь указать на ее наличие, но не рассматривать полноценно.
5. Система оценивания учебных результатов.
Здесь речь будет идти не о самой системе ЕГЭ, а о текущей оценки знаний на уроках. По нашему мнению, 5-балльная шкала оценивания не является оптимальной при работе в старших классах. По этой причине нами разрабатывается и апробируется 10-балльная система. О результатах этой работы мы планируем рассказать в отдельной статье.
6. Мотивация обучающихся.
Эффективность и результат работы во многом опирается на уровень мотивации обучающегося. Однако последние несколько лет мы наблюдаем постепенное снижение уровня заинтересованности среди обучающихся как среднего (7-9 классы), так и страшного (10-11 классы) звена.
Пути решения выявленных проблем.
Для устранения обозначенных проблем необходимо предпринять ряд мер, которые помогут улучшить качество образования.
Однонаправленный учебный процесс.
Однонаправленный учебный процесс может привести к снижению мотивации и интереса учащихся к изучению информатики. Для решения этой
проблемы необходимо внедрить интерактивные методы обучения, которые сделают учебный процесс более интересным и разнообразным. Это позволит учащимся лучше усваивать материал и развивать навыки критического мышления.
Вот несколько конкретных мер, которые можно предпринять:
• Внедрение интерактивных методов обучения: использование современных технологий и методик, таких как проектная работа, кейс-метод, ролевые игры и т. д., поможет сделать учебный процесс более интересным и разнообразным,
• Создание условий для самостоятельного изучения: предоставление доступа к онлайн-курсам, видеоурокам, интерактивным заданиям и другим ресурсам поможет учащимся самостоятельно изучать материал и получать дополнительные знания.
Особенности рабочей программы и устаревание учебных материалов.
Рабочая программа и учебные материалы должны быть актуальными и соответствовать современным требованиям к знаниям и навыкам выпускников. Однако, существующие программы и материалы могут устареть и не отвечать потребностям учащихся.
Для решения этой проблемы необходимо регулярно обновлять содержание рабочей программы с учётом современных тенденций и требований к знаниям и навыкам выпускников. Это поможет обеспечить актуальность и практическую значимость изучаемого материала.
По нашему мнению, также необходимо принять следующие меры, которые помогут обновить содержание программы:
• Анализ потребностей рынка труда: изучение требований работодателей к навыкам и знаниям выпускников поможет определить, какие темы и навыки должны быть включены в программу,
• Использование современных технологий: внедрение новых технологий в образовательный процесс, таких как искусственный интеллект,
машинное обучение, блокчейн и др., позволит учащимся получить практические навыки работы с современными инструментами и технологиями.
Общий уровень математической грамотности.
Математическая грамотность является важным компонентом успешного изучения информатики. Она позволяет учащимся решать задачи, анализировать данные и применять математические методы в различных ситуациях. Однако, общий уровень математической грамотности может быть недостаточным для эффективного изучения информатики.
Для решения этой проблемы необходимо интегрировать математику и информатику, чтобы учащиеся могли применять математические знания для решения задач по информатике. Это поможет повысить общий уровень математических навыков и улучшить понимание материала.
• Интеграция математики и информатики: проведение междисциплинарных уроков, где учащиеся смогут применять математические знания для решения задач по информатике, поможет повысить общий уровень математических навыков.
• Развитие логического мышления: решение логических задач, головоломок и других заданий, требующих применения логики, поможет развить навыки анализа и синтеза информации.
Квалификация учителей.
Квалификация учителей играет важную роль в успешном изучении информатики. Учителя должны обладать глубокими знаниями предмета, современными методиками обучения и навыками работы с новыми технологиями. Однако, не все учителя могут соответствовать этим требованиям.
Для повышения квалификации учителей необходимо организовать курсы повышения квалификации, семинары и мастер-классы. Это позволит учителям освоить новые методики и технологии обучения, а также поделиться опытом с коллегами.
Система оценивания учебных результатов.
Система оценивания учебных результатов является важным инструментом для мотивации учащихся и повышения качества образования. Однако, существующая система оценивания не всегда отражает реальные знания и навыки учащихся, а также может вызывать стресс и демотивацию.
Для решения этой проблемы необходимо внедрить более разнообразную систему оценивания, которая будет учитывать не только знания, но и умения, навыки и компетенции учащихся:
• Разнообразие форм контроля: использование различных форм контроля, таких как тесты, проекты, эссе, презентации и т. п., позволит оценить не только знания, но и навыки и умения учащихся.
• Обратная связь: предоставление обратной связи учащимся после каждого этапа контроля поможет им понять свои ошибки и улучшить результаты.
Это позволит более точно оценить уровень подготовки учащихся и выявить их сильные и слабые стороны.
Мотивация обучающихся.
Мотивация учащихся является ключевым фактором успешного обучения. Без интереса и желания учиться, учащиеся не смогут достичь высоких результатов. Поэтому важно создать условия, которые будут стимулировать учащихся к изучению информатики.
Вот некоторые меры, которые помогут повысить мотивацию учащихся:
• Поощрение интереса: организация конкурсов, олимпиад, проектов и других мероприятий, которые позволят учащимся проявить свои таланты и способности,
• Создание условий для самореализации: предоставление возможности выбора тем и проектов, которые соответствуют интересам и способностям учащихся,
• Развитие навыков самоорганизации: обучение навыкам планирования, организации и управления временем, что поможет учащимся более эффективно использовать своё время и ресурсы,
• Поддержка и поощрение: создание атмосферы поддержки и поощрения, где каждый успех будет замечен и оценен,
• Индивидуальный подход: учёт индивидуальных особенностей и потребностей каждого учащегося при выборе методов и подходов к обучению.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Аналитический отчет о результатах участников ЕГЭ 2023 года по ИНФОРМАТИКЕ, включая методические рекомендации для учителей, подготовленные на основе анализа типичных ошибок участников ЕГЭ 2023 г;
2. URL: https://doc.fipi.ru/ege/analiticheskie-i-metodicheskie-materialy/2023/inf_mr_2023.pdf;
3. Гейн А.Г. Эволюция школьных учебников информатики в России: ретроспектива и перспектива. VI международная конференция «Развитие вычислительной техники в россии, странах бывшего СССР и СЭВ». URL: https://www.sorucom.org/articles/materialy-mezhdunarodnoy-konferentsii-sorucom-2020/4424/;
4. Косарева А. Средний балл ЕГЭ по предметам за последние 10 лет: что дальше. MAXIMUM BLOG;
5. URL: https://blog.maximumtest.ru/post/srednij-ball-egeh-po-predmetam.html;
6. Мел. "ЕГЭ-2023 в цифрах".
7. URL: https://mel.fm/amp/blog/mikhail-lantsman/69758-yege-2023-v-tsifrakh-sredny-ball-po-raznym-premetam-stoballniki-dvoyechniki-i-ne-tolko;
8. Методические рекомендации по совершенствованию преподавания учебного предмета «Информатика и ИКТ» на основе анализа результатов ЕГЭ - 2022 в Кировской области;
9. URL: https://kirovipk.ru/wp-content/uploads/2023/10/metodicheskie-rekomendaczii-po-sovershenstvovaniyu-prepodavaniya-uchebnogo-predmeta-informatika-i-ikt-.pdf;
10. VUZOPEDIA. Статистика ЕГЭ-2023: результаты, средний балл, сколько не сдали ЕГЭ-2023;
11. URL: https://vuzopedia.ru/news/5011
Fedulov M.A., Mosolova Yu. V.
Fedulov M.A.
Secondary school No. 21 (Kolomna, Russia)
Mosolova Yu.V.
Gymnasium No. 9 named after twice Hero of the Soviet Union S. G. Gorshkov
(Kolomna, Russia)
MODERN PROBLEMS COMPUTER SCIENCE TRAINING AT SCHOOL
Abstract: the article discusses the main reasons for the low level of knowledge of students in computer science and suggests ways to solve them. The authors highlight the following key aspects: a unidirectional educational process, features of the work program and obsolescence of educational materials, the general level of mathematical literacy, teacher qualifications, a system for assessing educational results and student motivation. For each aspect, specific measures are proposed aimed at improving the quality of education and students' interest in studying computer science.
Keywords: computer science, school, learning process, work program, educational materials, mathematical literacy, teacher qualifications, assessment, motivation.
