CC BY
49
4. Антропов, С. Как сделать портфолио? Примеры и образцы портфолио / С. Антропов. - URL: http://www.kadrof.ru/st_pf.shtml (дата обращения: 14.05.2017).
5. Полилова, Т. А. Концепция электронного портфолио. - URL: http://schools.keldysh.ru/courses/e-portfolio.htm (дата обращения: 14.05.2017).
6. Могилевкин, Е. Портфолио карьерного продвижения как современная технология планирования и развития карьеры выпускников вузов / Е. Могилевкин // Управление персоналом. - 2006. - № 5. - URL: http://www.rhr.ru/index/find/what_is_interview/10504.html (дата обращения: 12.05.2017).
7. Кравец, Н. С. Использование решений cloud computing для создания электронного портфолио студента / Н. С. Кравец // Восточ.- Европ. журн. передовых технологий. - 2013. - Т. 4. - № 3 (64). - С. 45-48.
8. Шехонин, А. А. Оценка образовательных результатов в процессе формирования портфолио студента / А. А. Шехонин, В. А. Тарлыков, И. В. Клещева, А. Ш. Багаутдинова. - СПб: НИУ ИТМО, 2014. - 80 с.
9. Пейн, С. Дж. Учебное портфолио - новая форма контроля и оценки достижений учащихся / С. Дж. Пейн // Директор школы. - 2004. -№ 1. - С. 65-67.
10. Новикова, Т. Г. Папка индивидуальных учебных достижений «портфолио»: федеральные рекомендации и местный опыт / Т. Г. Новикова // Директор школы. - № 7. - 2004. - С. 14-18.
11. Панюкова, С. В. Электронный портфолио ученика / С. В. Панюкова // Информатика и образование. - 2007. - № 2. - С. 85-86.
12. Медведева, И. Н. К вопросу о формировании электронного портфолио обучающегося / И. Н. Медведева, О. И. Мартынюк, С. В. Панькова, И. О. Соловьёва // Вестник Псковского государственного университета. Серия «Естественные и физико-математические науки». - 2014. - № 5. - С. 134-140.
13. Ивлева, Т. Н. Технология электронного портфолио в подготовке менеджеров социально-культурной деятельности / Т. Н. Ивлева // Вестник Кемеровского государственного университета культуры и искусств: журнал теоретических и прикладных исследований / гл. ред. Е. Л. Кудрина. - Кемерово: КемГУКИ. - 2012. - № 19/2. - С. 156-163.
14. Дементьева, Ю. В. Основные проблемы формирования электронного портфолио обучающихся по образовательным программам высшего образования / Ю. В. Дементьева //Образование и наука. - 2016. - № 2 (131). - С. 145-156.
15. Смолянинова, О. Г. Использование технологии е-портфолио в высшем образовании в Российской Федерации / О. Г. Смолянинова // Сибирский педагогический журнал. - 2011. - № 9. - С. 65-77.
© Артюшкина Т. А., Котлов В. Н., Земляникин П. Н., 2017
УДК 378.146:[004.738.5+004.77]
СОЗДАНИЕ WEB-ПРИЛОЖЕНИЙ СРЕДСТВАМИ SHINY ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ ИНТЕРАКТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ В ВУЗЕ
А. А. Голубничий, К. А. Чернявская
Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова
В статье рассматривается процесс создания web-приложений через пакет Shiny языка программирования R. На основании стандартных примеров из пакета раскрывается принцип построения приложения. Описывается алгоритм составления программ и возможности применения Shiny-приложений в высшей школе в рамках основного обучения на инженерных направлениях подготовки. Описывается процесс создания приложения, визуализирующего тему кластеризации.
Ключевые слова: интерактивное обучение, электронное обучение, web-приложение, Shiny, язык R.
Процесс обучения в высшей школе в настоящее время немыслим без применения современных инфокомму-никационных технологий. Особенно остро проблема внедрения инноваций в образовании стоит в области инженерии и естествознания. Так, большинство современных естественных процессов, а также процессов, протекающих в сложных технических системах, оптимально разбирать в учебном процессе посредством их визуализации. Для этих целей активно применяют виртуальные лаборатории [1]. Почти всегда такие лаборатории представляют собой Flash-анимации [2] или специальные имитационные модели [3; 4].
При построении визуализации методами флэш-анимации сложно обрабатывать большие массивы данных; имитационное моделирование снимает это ограничение, однако большинство продуктов, используемых для создания моделей, имеют значительную стоимость, что ограничивает их свободное использование всеми желающими. Также программы, используемые для имитационного моделирования, являются сложными в плане разработки моделей. Помимо навыков в области конкретного вида имитационного моделирования, разработчику необходимо знать язык программирования, используемый в конкретном программном продукте, при этом используемый язык может быть плохо применим в области анализа больших массивов данных.
В настоящее время стандартом в области анализа данных и самыми популярными являются два скриптовых языка: Python и R. Для каждого из этих языков существует значительное количество инструментов, решающих задачи анализа данных в сложных технических системах. Оба языка являются бесплатными в использовании, кросс-платформенными и поддерживаемыми значительным количеством разработчиков-энтузиастов [5; 6].
Для анализа процесса создания web-приложения нами был выбран язык R по причине наличия в CRAN (официальном репозитории языка) специального пакета-расширения Shiny [7]. Данный продукт предназначен для создания интерактивных web-приложений, в большей части в области статистики, однако его можно использовать для визуализации количественных характеристик любых других процессов.
Любое Shiny-приложение состоит как минимум из двух частей: серверной (server.R) и пользовательской (ui.R), также дополнительно разработчик может добавить неограниченное количество дополнительных элементов, содержащих основные функции приложения, часто объединённых в глобальное окружение (global.R). Возможности приложения Shiny ограничиваются лишь возможностями языка R. С учётом значительного количества разработчиков и постоянно увеличивающегося количества пакетов-расширений у web-приложений Shiny
активно расширяется функционал. Так, за четыре года (с 2013 по 2017) официальное количество пакетов, содержащихся в репозитории CRAN, увеличилось с 4 000 до 11 300 (данные на сентябрь 2017 г.) [7].
В настоящее время язык R, помимо его официального назначения (языка статистического программирования), можно использовать при анализе и визуализации данных в области географии, в качестве геоинформационной системы, посредством пакетов ggmap, rgdal, rgeos, maptolstmap [8], в области химии - пакет ChemmineR [9] и многих других областях естествознания и инженерии.
Интерактивное взаимодействие в Shiny осуществляется посредством виджетов. Виджеты представляют собой набор инструментов для изменения параметров приложения (изучаемого процесса). Стандартный набор виджетов, представленный в библиотеки официального сайта Shiny [1], содержит инструменты для выбора показателей, временных и количественных интервалов, загрузки файлов, множественного выбора и ряда других (рис. 1).
Numeric input
Current Value:
Radio buttons
Choice 1 Choice 2 Choice 3
Select box
С une rit Value:
Рис. 1. Примеры виджетов из галереи Shiny [10]
В общем виде алгоритм создания приложения посредством пакета Shiny может быть представлен в виде следующей последовательности действий:
- постановка задачи;
- определение статических и динамических параметров приложения;
- поиск пакетов для анализа и визуализации задачи;
- выбор виджетов для реализации интерактивности;
- написание пользовательского интерфейса;
- написание серверной части приложения;
- тестирование приложения;
- отладка приложения;
- загрузка приложения на сервер.
В случае большого объёма кода серверной и (или) пользовательской частей приложения оптимальной будет компоновка отдельных составляющих в глобальное окружение и обращение к ним соответствующими командами. При написании пользовательского интерфейса можно ограничиться стандартными шаблонами Shiny, однако знание каскадных таблиц стилей (CSS) поможет быстрее отформатировать приложение под желаемый шаблон.
Заключительным этапом реализации задачи, как правило, является процедура публикации приложения на сервере. Проект Shiny предлагает бесплатное, ограниченное использование серверной мощности для размещения написанных приложений.
На рисунке 2 представлено приложение, реализующее кластеризацию объектов.
Приложение позволяет визуализировать процесс разбиения на кластеры определённого набора данных, при этом вопрос выбора количества кластеров, метода кластеризации и ряда других параметров, необходимых для
проведения расчётов, остаётся за пользователем приложения. Разработчик, однако, может задать набор параметров по умолчанию в качестве итогового примера.
Рис. 2. Реализация Shiny-приложения по кластеризации объектов
В качестве средств для реализации интерактивности отдельно стоит рассмотреть пакет р1оМу, разработанный под руководством Фернандо Переза (университет Беркли). С помощью данного инструмента можно визуализировать технические процессы и моделировать поверхности, в частности, посредством данного пакета нами был составлен интерактивный профиль иловых отложений дренажной системы г. Абакана (рис. 3).
Рис. 3. Трёхмерная модель профиля дна дрены № 1 (Северной дамбы) г. Абакана, построенная в пакете р^_1у
Пользователь имеет возможность не только увидеть моделируемый процесс, но и узнать положение любой интересующей точки, просто наведя курсор на соответствующую область.
Как было представлено в примерах выше, язык R не только обладает достаточным функционалом для анализа и визуализации данных, но и может быть использован для создания интерактивных приложений в области естествознания и инженерии; при этом данный язык программирования обладает рядом преимуществ в сравнении с другими средствами организации интерактивного обучения. Область применения языка R постоянно расширяется за счёт разработки новых пакетов; бесплатность и открытость исходного кода также способствует интересу пользователей и большей распространённости проекта.
Библиографический список
1. Трухин, А. В. Об использовании виртуальных лабораторий в образовании / А. В. Трухин // Открытое и дистанционное образование. -2002. - № 4 (8).
2. Виртуальная физика, биология, химия, экология / Виртуальная лаборатория ВиртуЛаб. - URL: http://www.virtulab.net/ (дата обращения: 06.05.2017).
3. Algodoo. URL: http://www.algodoo.com/ (дата обращения: 06.05.2017).
4. STAR - Software Tools for Academics and Researchers. - URL: http://star.mit.edu/ (дата обращения: 06.05.2017).
5. R: WhatisR. - URL: https://www.r-project.org/about.html (дата обращения: 06.05.2017)
6. AboutPython | Python.org. - URL: https://www.python.org/about/ (дата обращения: 06.05.2017).
7. Shinyapps.iouserguide. - URL: http://docs.rstudio.com/shinyapps.io/ (дата обращения: 06.05.2017).
8. Lovelace, R Introduction to visualising spatial data in R / R. Lovelace, J. Cheshire, R. Oldroyd. - URL: https://github.com/Robinlovelace/Creating-maps-in-R (датаобращения: 06.05.2017).
9. ChemmineR: Cheminformatics Toolkit for R1. - URL: https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/ChemmineR/inst/doc/ ChemmineR.html (дата обращения: 06.05.2017).
10. Shiny - Widget Gallery. - URL: http://shiny.rstudio.com/gallery/widget-gallery.html (дата обращения: 06.05.2017).
© Голубничий А. А., Чернявская К. А., 2017 УДК 378.146:372.851
О НЕОБХОДИМОСТИ ВНЕДРЕНИЯ КОРРЕКЦИОННОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО КУРСА ДЛЯ СТУДЕНТОВ-ПЕРВОКУРСНИКОВ ТЕХНИЧЕСКИХ НАПРАВЛЕНИЙ БАКАЛАВРИАТА
Е. С. Дернович
Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова
В статье рассматривается вопрос о необходимости внедрения коррекционного математического курса для первокурсников технических направлений бакалавриата. В рамках данного вопроса проводится сравнительный анализ математической подготовки абитуриентов и студентов первого курса бакалавриата на базе Хакасского государственного университета по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника».
Ключевые слова: математическая подготовка, уровень математической подготовки, достаточные знания, тестирование, входное тестирование, сравнительный анализ, коррекционный математический курс.
В настоящее время основная цель высшего образования - подготовка высококвалифицированных специалистов, свободно владеющих своей профессией, способных к эффективной работе по специальности, являющихся конкурентоспособными на рынке труда, готовых к профессиональному росту и профессиональной мобильности, ответственных за результаты своей профессиональной деятельности.
Требования к результатам образования указывают на необходимость реализации компетентностно-ориентированного подхода к обучению будущих специалистов, в том числе и в технических вузах. Выпускник вуза должен не только обладать необходимым объёмом знаний, но и уметь применять их в процессе будущей профессиональной деятельности. Оценка качества подготовки специалиста сегодня основывается на определении уровня необходимых профессиональных компетенций выпускника.
Если в процессе обучения студент будет не только накапливать некоторый необходимый объём знаний и умений, но также будет систематически выполнять задания, ориентированные на его будущую профессиональную деятельность, где нужно применять эти знания и умения, то это позволит ему достичь необходимого уровня профессиональной компетентности.
Согласно ФГОС ВО математическая компетенция является основной составляющей некоторых общекультурных и профессиональных компетенций технических направлений бакалавриата. Этим обусловлена необходимость формирования математической компетентности бакалавров в процессе обучения математическим дисциплинам в техническом вузе. Под математической компетентностью понимается совокупность личностных качеств студента (математических знаний, умений, навыков, способностей), позволяющих ему эффективно использовать математические знания и методы в будущей профессиональной деятельности [1].
Высшее профессиональное образование в России претерпевает большие изменения. Постоянно расширяется перечень направлений бакалавриата и магистратуры. В связи с этим, а также с учётом сложившейся демографической ситуации в нашей стране высшее образование становится более доступным. Но доступность порождает проблемы, связанные с качеством образования. Снижение уровня математической подготовки студентов вузов обусловлено низким уровнем базовых математических знаний абитуриентов. Тенденции к ослаблению математического образования у школьников наблюдается в России в течение многих лет [2]. Математическая подготовка выпускников школы, судя по результатам экзаменационных испытаний, ниже среднего уровня, что
