CC BY
21
Взаимосвязь между проектом Ме1аМаШ и продолжающейся реформой высшего образования в
России
Кузенков Олег Анатольевич доцент, к.ф.-м.н., заместитель директора Института информационных технологий,
математики и механики, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, пр. Гагарина, 23, г. Нижний Новгород, 603950, (831)4623361 kuzenkov [email protected]
Захарова Ирина Владимировна доцент, к.ф.-м.н., заместитель декана по учебной работе факультета прикладной математики и кибернетики,
Тверской государственный университет, ул. Желябова, 33, г. Тверь, 170100, (84822)585410 zakhar [email protected]
Аннотация
В статье излагается опыт ведущих российских университетов в разработке образовательных программ в области информационных и коммуникационных технологий с учетом методологии проекта MetaMath. Приведена методология создания обоснованных инструментов оценки средств для проверки формирования компетенций. Представленные результаты основаны на методологии международных и российских научно-методических проектов. In the paper, the experience of the leading Russian universities is considered to develop educational programs in the field of information and communication technologies taking into account the methodology of the MetaMath project. The methodology of creation of valid assessment tools funds to check formation of competences is presented. Presented results are based on the methodology of international and Russian scientific and methodical projects.
Ключевые слова
компетенции, фонд оценочных средств, федеральные государственные образовательные стандарты
competencies, estimation fund, Federal state educational standards
Введение
Российские образовательные стандарты прошли достаточно длинный путь от максимальной подробности и регламентации содержания образовательных программ, эволюционируя в сторону наибольшей свободы вузов при их проектировании [1-4]. Требования к содержанию подготовки отражаются в компетенциях, которыми должны обладать выпускники того или иного направления. Оборотной стороной такой свободы служат слишком общий характер формулировок указанных компетенций и отсутствие даже рамочных требований к объему и содержанию отдельных частей образовательных программ различных подготовки. Это порождает проблему сохранения единства образовательного пространства в России и сохранения традиционно высокого уровня преподавания математических дисциплин в российских вузах. Российское научное и педагогическое сообщество совместно с
промышленностью и бизнесом в настоящее время ищут пути решения этой проблемы.
В работе рассматривается опыт ведущих российских университетов по разработке образовательных программ в области информационно-коммуникационных технологий. Представлена методология создания фондов оценочных инструментов для проверки формирования компетенций. Полученные результаты опираются на использование опыте выполнения международных и российских научно-методических проектов, в частности, международного проекта Tempus MetaMath [5].
Государственные образовательные стандарты второго поколения
Российский образовательный стандарт - это система обязательных требований к образовательной программе [4]. Соответствие образовательной программы государственному стандарту проверяется во время государственной аккредитации [6].
До 2011 года в российском высшем образовании действовали государственные образовательные стандарты второго поколения (ГОС-2). Они регулировали содержание образовательных программ, перечень обязательных дисциплин, трудоемкость каждой дисциплины в часах и качество обучения. Фрагмент такого стандарта по направлению подготовки бакалавров «Прикладная математика и информатика» представлен в табл.1 [1, 3].
Таблица 1.
Фрагмент ГОС-2 по направлению подготовки бакалавров «Прикладная _математика и информатика»_
Наименование дисциплин и их основные разделы Всего часов
Общие математические и естественнонаучные дисциплины 2076
Математический анализ: функции одной и нескольких переменных (непрерывность, дифференциальное и интегральное исчисление, задачи на экстремум); функциональные последовательности и ряды; ряд Фурье и преобразование Фурье, функции комплексной переменной; мера и интеграл Лебега 816 (=22 зачетных единицы)
Геометрия и алгебра: аналитическая геометрия; теория матриц; системы линейных алгебраических уравнений; линейные пространства и операторы; элементы общей алгебры 357
Общепрофессиональные дисциплины 2248
Дифференциальные уравнения: общая теория дифференциальных уравнений и систем; задача Коши и краевые задачи; линейные уравнения и системы; теория устойчивости; уравнения в частных производных первого порядка. 204
Теория вероятностей и математическая статистика: аксиоматика теории вероятностей; случайные величины, их распределение и числовые характеристики; предельные теоремы теории вероятностей; случайные процессы; точечное и интервальное оценивание; проверка статистических гипотез; линейные статистические модели 204
Из таблицы видно, что образовательная программа должна была включать такие обязательные дисциплины, как «Математический анализ», «Алгебра и геометрия», «Дифференциальные уравнения», «Теория вероятностей и математическая статистика» и т.д.
Более того, стандарты строго регламентировали содержание и трудоемкость каждой дисциплины. Например, трудоемкость дисциплины «Математический анализ» по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика» составляла 816 часов. В соответствии со стандартом существовал набор дидактических единиц и адекватная электронная система независимой проверки знаний и навыков соответствующего ученика. В частности, это была система федерального экзамена профессионального обучения (ФЭПО), который использовался для государственной аккредитационной проверки [7].
Федеральные государственные образовательные стандарты третьего поколения
Начиная с 2011 года, в России были приняты федеральные государственные образовательные стандарты (ФГОС) [4]. Их целью является внедрение европейских принципов Болонского процесса в российском образовании, одним из которых является компетентностный подход [8, 9]. Сущность данного подхода заключается в том, что результаты обучения описываются системой компетенций. Компетенции - это динамическая комбинация знаний, умений, способностей и личностных качеств, которые студент способен продемонстрировать после получения образования. Компетенции должны быть прозрачными, т. е. понятными для работодателей, преподавателей и студентов.
Кроме того, переход на ФГОС сопровождался введением системы зачетных единиц трудоемкости для исчисления объема учебной нагрузки, соответствующей ECTS (Европейская система передачи и накопления кредитов) [10], и двухуровневой системы высшего образования. В соответствии с ФГОС зачетная единица трудоемкости равна 36 академическим часам. Российская система высшего образования до 2011 года, в основном, готовила специалистов (5 лет обучения), после 2011 года с переходом на двухуровневую систему стала готовить бакалавров (4 года) и магистров (2 года).
Новые стандарты имеют рамочную структуру. С введением ФГОС российские вузы получили больше самостоятельности и свободы в разработке образовательных программ, в выборе их содержания [11-13]. Произошло дальнейшее сокращение трудоемкости базовой части образовательной программы и увеличение ее вариативной части, формируемой участниками образовательных отношений. Это дополнительно расширяет возможности образовательной организации для ориентации подготовки студентов на те или иные виды и задачи профессиональной деятельности. Но с другой стороны это привело к возникновению определенных проблем.
Некоторые трудности внедрения ФГОС ВО
Выявились следующие недостатки федеральных государственных образовательных стандартов. В настоящее время для недобросовестных участников образовательного процесса существует возможность необоснованно сокращать содержание программ дисциплин и требований к их освоению. Раньше, если дисциплина была слишком сложной для освоения студентами, то вуз изыскивал возможность увеличить контактные часы для ее изучения. В настоящее время имеет место тенденция к сокращению часов, отводимых в образовательных программах на освоение математических дисциплин.
Переход на двухуровневую систему образования привел к сокращению часов, отводимых на математику. Такое снижение достигает до 50% по различным
инженерным программам, по сравнению с теми же требованиями ГОС [1, 3]. В Таблице 2 приведена сравнительная трудоемкость одной и той же дисциплины "Математический анализ" в рамках программы подготовки бакалавров по направлению "Прикладная математика и информатика" в трех российских университетах [1, 3]. Можно видеть существенный разброс в трудоемкости и ее снижение по сравнению с ГОС-2, который определял ее в 816 часов, что соответствует 22 кредитам.
Таблица 2.
Трудоемкость дисциплины « Математический анализ" по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика» в трех российских _университетах_
Университет Трудоемкость (зачетные единицы)
Университет #1 18
Университет #2 20
Университет #3 21
Наблюдается тенденция исключения базовых математических дисциплин из учебного процесса студентов гуманитарных областей, несмотря на все более широкий круг проблем, в которых математика может быть применена. Ситуация усугубляется также тем обстоятельством, что внедрение Единого государственного экзамена (ЕГЭ) [14] привело к снижению входного уровня математической подготовки студентов большинства российских вузов. В то же время новые информационные технологии, позволяющие эффективно повысить этот уровень, не используются в должной мере в учебном процессе.
Несмотря на то, что в новых редакциях ФГОС3+, принятых в 2015 году, осуществлено сокращение числа общекультурных, общепрофессиональных и профессиональных компетенций будущего выпускника и их унификация по укрупненным группам специальностей и направлений, формулировки компетенций ФГОС остаются довольно расплывчатыми и труднопроверяемыми. Нередко они превращаются в абстрактные декларациями с очень широкими и противоречивыми толкованиями.
Для примера рассмотрим компетенцию "Способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат и основные законы науки", направление подготовки «Прикладная математика и информатика» [3, 8, 9, 15]. Ее формулировка сразу вызывает ряд вопросов: «Что это значит? Как это можно проверить? Каков обязательный набор дисциплин, которые формируют эту компетенцию?»
Новые стандарты не дают ответов на эти вопросы. Следовательно, необходимо иметь дополнительные методические материалы для конкретизации смысла компетенций.
Приказ российского Министерства образования и науки N01367 (19.12.2013, редакция от 15.01.2015) требует от образовательной организации создать собственные фонды оценочных средств для проверки сформированности всех компетенций. Эти фонды должны содержать показатели, критерии и шкалы оценки каждой компетенции. Иными словами, фонды должны содержать карты компетенций, чтобы раскрыть их содержание.
Наличие такого фонда совершенно необходимо для проведения государственной аккредитации образовательной программы. Официальная процедура
экспертизы качества образовательной программы в рамках государственной аккредитации предполагает, что, во-первых, эксперт изучает фонд оценочных средств образовательной организации. Если при этом эксперт сочтет, что фонд является валидным, то он выбирает 5-7 компетенций и проверяет степень их сформированности среди студенческой группы (50 студентов) в течение 20-30 минут с помощью оценочных процедур образовательной организации. Таким образом, образовательной организации необходимо иметь эффективные проверочные тесты для оперативной проверки сформированности компетенций. Но на современном этапе понимания компетентностного подхода большинству российских вузов трудно разработать собственные фонды оценочных средств.
Опыт модернизации математического образования в российских университетах в результате участия в научно-методических проектах
Преемственность ФГОС ВО выдвигает, кроме того, и дополнительные требования, в том числе - в вопросе качества высшего образования, что предполагает использование инноваций, создание иного нового подхода к совершенствованию системы подготовки студентов, организации учебного процесса.
Модернизация системы высшего образования с внедрением новых образовательных стандартов предусматривает следующие шаги [26]:
• качественный отбор содержания математических дисциплин с учетом будущих профессиональных задач;
• конкретная формулировка компетенций;
• разработка карт компетенций с указанием этапов их формирования;
• описание и критерии оценки компетенций на разных этапах их формирования;
• фонды оценочных средств;
• учет потребности бизнеса и промышленности (профессиональные стандарты).
Один из подходов к модернизации высшего образования был предпринят в рамках проекта «Научно-методическое обеспечение разработки примерных основных профессиональных образовательных программ для различных областей образования», в которых группы авторов разрабатывали примерные основные образовательные программы, направленные на формирование общепрофессиональных и универсальных компетенций для укрупненных групп специальностей и направлений (УГСН).
Работа [13] описывает разработку примерной основной образовательной программы для УГСН 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» области образования «Математические и естественные науки», подготовленную участниками проекта. В данную группу входят 6 направлений с учетом программ подготовки бакалавров и магистров, а именно:
• Математика и компьютерные науки;
• Фундаментальная информатика и информационные технологии;
• Математическое обеспечение и администрирование информационных
систем.
Анализ общепрофессиональных компетенций направлений подготовки УГСН 02.00.00 (как бакалавриата, так и магистратуры) позволил сформировать перечень оптимизированных общепрофессиональных компетенций с учетом специфики направлений подготовки данной укрупненной группы и необходимости сохранения математической компетентности у выпускников. Был проведен анализ профессиональных стандартов на предмет соответствия оптимизированных общепрофессиональных компетенций (ООПК) обобщенным трудовым функциям
(ОТФ) и трудовым функциям (ТФ), имеющим отношение к профессиональной деятельности выпускников [11, 12].
Специалист после окончания школы должен иметь определенный набор профессиональных компетенций, список которых должен отражать реальные потребности рынка труда в разных странах. Для обеспечения высокого качества ИТ-специалистов современные университеты должны внедрять специализированные курсы и программы непрерывного образования в области информационных технологий на основе конкретных требований будущих работодателей - ведущих IT-компаний. В [27] предлагается блок-подход для построения образовательных программ в области информационных технологий как средство повышения адаптивности выпускников к вызовам и требованиям современной жизни.
Поэтому во время анализа был сформулирован перечень необходимых математических знаний и навыков. В результате на основе списка был создан примерный перечень дисциплин математического цикла с разделением на этапы их освоения и описания критериев оценки.
Таким образом, использование существующих ФГОС 3+ невозможно без разработки карт компетенций, без наполнения компетенций определенным контентом, который коррелирует с учебным материалом конкретных дисциплин. Европейский опыт и результаты исследований доказали, что значительное улучшение результатов обучения в математике может быть достигнуто за счет применения новых технологий и усовершенствованного обучения (TEL) и педагогических подходов. Было доказано, что из-за прикладного характера математических исследований в учебных программах STEM использование современных методов TEL оказывает максимальное влияние на общее качество образования.
Роль проекта MetaMath в решении проблем российского образования
Современные информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) предоставляют множество инструментов, которые могут быть использованы для поддержки понимания и педагогической реформы учащихся. Преподаватели могут проводить свои курсы, используя учебные платформы, такие как Moodle. В этой среде можно размещать материалы курсов, осуществлять коммуникацию, сотрудничество и проводить лекции с помощью средств видео-конференции. Студенты могут получать обратную связь о своих математических навыках от своего преподавателя, сверстников, а также с помощью тщательно подобранных компьютерных упражнений, которые автоматически проверяются системами компьютерной алгебры (MathBridge (http://www.math-bridge.org/)) [16 - 18]. Существуют и другие математические программы, такие как Matlab и Mathematica, которые поддерживают математическое моделирование реальных проблем [19]. Информационные и коммуникационные технологии могут улучшить преподавание, но хорошие технологии не могут компенсировать плохое преподавание. Использование технологий само по себе не гарантирует лучших результатов обучения, но может даже ухудшить успеваемость учащихся. Этот очевидный факт известен давно. Разработка компьютерной учебной системы должна основываться на контенте конкретных исследований обучения и понимания и педагогической модели учащегося, и учебного процесса. При разработке компьютерных учебных и обучающих сред следует учитывать реальные дидактические задачи. Нужно тщательно подумать, чему учить и как учить.
Проект Meta-Math может помочь вузам решить эти проблемы. Международный проект «Современные образовательные технологии при разработке учебного плана математических дисциплин инженерного образования России»
543851 -TEMPUS-1 -2013-1 -DE-TEMPUS-JPCR (MetaMath) [5, 20, 21] стартовал 01.12.2013 года и продолжался в течение трех лет. Целью проекта было выявление путей решения проблем современной математической подготовки высшего инженерного образования России. Проект Meta-Math был направлен на то, чтобы помочь российским университетам решить проблемы высшего образования, связанные с переходом на новые образовательные стандарты. Анализ современного состояния образовательного процесса, выполненный в рамках проекта, предполагал сравнение российской системы инженерного образования с системой европейских партнеров. Был проанализирован опыт Технологического университета Тампере (г. Тампере, Финляндия), Университета земли Саар (г. Саарбрюккен, Германия), Первого Лионского университета им. Клода Бернара (г. Лион, Франция), Технического университета Хемница (г. Хемниц, Германия).
Например, сравнивались методические подходы в преподавании одной и той же дисциплины «Математический анализ» в Технологическом университете Тампере (ТУТ) и в Нижегородском государственном университете им. Лобачевского (ННГУ) -российском участнике проекта MetaMath. Сравнительный анализ показал, что тематическое содержание и результаты обучения для двух университетов довольно близки. Разница наблюдается в количестве часов, отводимых на освоение. Общее количество часов составляет около 700 в ННГУ, тогда как в ТУТ - около 400. В TyT активно используются новые информационные технологии и, в частности, системы электронного обучения. Это позволяет ТУТ вынести часть материала на самостоятельное изучение и сосредоточиться на действительно сложных темах дисциплины. Системы электронного обучения также позволяют автоматизировать и, как результат, упростить процесс оценки знаний.
Математическое обучение для инженеров в европейских университетах опирается на стандарт SEFI - Европейского общества инженерного образования. Если сравнить российские федеральные стандарты и стандарт SEFI, можно отметить, что российские компетенции математической подготовки (например, «способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат и основные законы науки») соответствуют системе общих компетенций SEFI, которые требуют формирования способности
- математического мышления;
- математического обоснования решения;
- постановки и решения математических задач;
- математического моделирования;
- представления математических структур;
- использования математических символов и формализма;
- общения с помощью и о математике;
- использования средств и инструментов математики.
Но стандарт SEFI, кроме того, содержит набор профессиональных компетенций (результатов обучения), которые раскрывают содержание математической подготовки инженера.
Например, компетенции в области дифференцирования сформулированы в SEFI в следующей форме: «в результате изучения данного материала вы должны быть способны
• понимать принципы непрерывности и гладкости;
• дифференцировать обратной функции;
• дифференцировать функции, заданные неявно;
• дифференцировать функции, заданные параметрически;
• находить точки перегиба функции;
• находить наибольшие и наименьшие значения физических величин».
Используя компетенции SEFI, несложно разработать карты для российских
математических компетенций.
Фрагмент подобной карты для дисциплины «Математический анализ» представлен в табл. 3. Карта была разработана в Нижегородском университете им. Н.И. Лобачевского в ходе выполнения проекта MetaMath. Можно видеть, что показатели карты компетенции соответствуют профессиональным компетенциям SEFI.
Таблица 3.
Фрагмент карты компетенции по дисциплине «Математический анализ»
Индикаторы Дескрипторы
Понимать принципы: сходящейся и расходящейся последовательн ости; непрерывности функции; дифференцируе мости; гладкости; производной функции Отсутс твие материал а Наличие грубых ошибок в основном материале Знание основного материала с рядом негрубых ошибок Знание основного материала с рядом заметных погрешнос тей Знание основного материала без ошибок и погрешнос тей
Уметь: находить пределы последовательн остей; находить производных сложных функций ; дифференциров ать обратные функции; функции, заданные неявно; функции, заданные параметрическ и Отсутст вует умение решать стандар тные задачи Наличие грубых ошибок при решении стандартны хзадач Умение решать основные стандартн ые задачи с негрубыми ошибками Умение решать все стандартн ые задачи с незначител ьными погрешнос тями Умение решать стандарт ные и нестандар тные задачи
Владеть различными методами и способами вычисления пределов, методами дифференциаль ного уравнения Отсутст вие навыков Отсутствие ряда важнейших навыков Наличие минимальн о необходим ого множеств а навыков Наличие большинст ва основных навыков, продемонс трированн ое в стандартн ых ситуациях Наличие всех навыков, продемонс трированн ое в стандарт ных и нестандар тных ситуациях
Далее используя электронные пакеты Math Bridge, Moodle и другие электронные системы [22-25], можно разработать полезные инструменты для формирования компетенций, в частности, для создания электронного управляемого курса.
Так, например, в ходе проекта MetaMath в ННГУ была разработана модернизированная программа изучения дисциплины «Математического анализа» для студентов направлений «Прикладная математика и информатика» и «Фундаментальная информатика и информационные технологии». Основными элементами модернизации курса являлись: уменьшение количества лекций; увеличение числа консультаций (с 15 часов до 30 часов); увеличение числа технических примеров в курсе; использование проектного метода обучения (минимум два проекта на срок). Программа предполагала выполнение студентами следующих обучающих проектов: «Приближенные вычисления функций: создание калькулятора для логарифмов, тригонометрических и гиперболических функций», «Техническое и физическое применение производных», «Исследование нормального распределения, логистическая функция, очереди», «Вычисление центра тяжести», «Приложения интеграла Эйлера» и т. д. В начало дисциплины включен новый выравнивающий раздел «Элементарная математика». Для поддержки преподавания этой дисциплины в ННГУ создан электронный управляемый курс в системе Moodle.
Кроме того, в качестве одного из результатов своего применения методология MetaMath позволяет разработать удобный фонд оценочных средств для независимой проверки сформированности компетенций. В ходе выполнения проекта в ННГУ были созданы электронные тесты в пакетах Math Bridge и Moodle, соотнесенные как с компетенциями ФГОС, так и с требованиями SEFI. Тесты содержат большое количество простых задач, которые позволяют контролировать 160 результатов обучения согласно SEFI с 0-го по 2-й уровень относящихся к разделу «Математический анализ». Обучающиеся в обязательном порядке участвовали в регулярном тестировании; в том числе проходили пре- и пост-тесты (в течение 60 минут студенты должны были выполнить 20 заданий).
Пример электронных тестов по дисциплине «Математический анализ» представлен на рис. 1. Разработанные тесты могут использоваться во время аккредитационной проверки.
Число О является пределом последовательности ап , если
3е>0; VW Mn>N \а„~а\ <е Vf>0 3Mf): Vn > N(e) \ an~a\<e
3e>0; VW 3n > N. \an~a\ <e VN> 0 3e> 0: Vn>W |a„-e|<e
Верный ответ
п° Ваше упражнение окончено, пожалуйста закройте вкладку.
Рис. 1. Пример электронного теста по дисциплине «Математический анализ»
Эффект от модернизации дисциплины «Математический анализ» было оценен в ННГУ. Во время обучения студенты были разделены на 2 группы. В одной из них осуществлялось традиционное обучение, в другой - обучение по модернизированной программе с применением методологии проекта MetaMath. Сравнительные результаты испытаний показали значительное улучшение в развитии компетенций у второй группы, что подтверждает эффективность усовершенствованных технологий обучения. Это исследование позволяет сделать вывод о том, что выбранные направления модернизации являются перспективным средством повышения качества математической подготовки.
Таким образом, результаты проекта Meta-Math очень полезны для российских университетов в условиях федеральных государственных образовательных стандартов.
Заключение
В статье рассматриваются проблемы инженерного образования в России. Эти проблемы проанализированы в ходе участия в международном проекте ТЕМР^, в который входят несколько российских университетов, Ассоциация инженерного образования России и четыре европейских университета (Технологический университет Тампере, Университет Клода Бернара, Лион 1, Университет Саарланда, Технологический университет Хемниц). Целью этого проекта является модернизация российской системы образования в соответствии с международными тенденциями, передовой практикой европейских университетов и учетом культурных и образовательных традиций России, а также потребностей бизнеса и промышленности.
В статье анализируется опыт модернизации образовательных программ. В настоящее время полученные результаты апробации методологии показали, что выбранные методы модернизации являются эффективным инструментом решения заданных математических задач в инженерном образовании в российских университетах, и, следовательно, студенты станут более адекватно соответствовать потребностям рынка труда.
В частности, в рамках проекта был проведен анализ возможных путей модернизации системы требований к математическому образованию в России на основе рамочного подхода SEFI.
Литература
1. Zakharova, I.; Kuzenkov, O.; Soldatenko, I.; Yazenin, A.; Novikova, S.; Medvedeva, S.; Chukhnov, A. Using SEFI framework for modernization of requirements system for mathematical education in Russia. Proceedings of the 44th SEFI Annual Conference 2016 - Engineering Education on Top of the World: Industry University Cooperation, SEFI 2016. 12-15 September 2016, Tampere, Finland. 15 p.
2. Zakharova I., Kuzenkov O. Experience in implementing the requirements of the educational and professional standards in the field of ICT in the Russian education. Modern information technologies and IT-education. Vol. 12, No 3-1, 2016, pp. 17-31
3. Захарова И.В., Язенин А.В. О некоторых тенденциях современного математического образования на примере анализа ГОС ВПО, ФГОС ВПО и ФГОС ВО по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика» // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)» (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html). 2015. Т. 18. № 4. C. 629640.
4. Портал федеральных государственных образовательных стандартов. http://fgosvo.ru/
5. МеtaMath (ru): Modern Educational Technologies for Math Curricula in Engineering education of Russia. http ://www. metamath. eu/ru
6. Национальное аккредитационное агенство в сфере образования. http://www.nica.ru/
7. Единый портал интернет-тестирования в сфере образования. http://i-exam.ru/
8. Petrova, I., Zaripova V., Ishkina E., Militskaya S., Malikov A., Kurmishev N., Kuzenkov O., Varfolomeev V. and Zakharova I. (2013), Tuning Russia: Reference Points for the Design and Delivery of Degree Programmes in Information and Communication Technologies, University of Deusto, Bilbao, 77 p.
9. Bedny, A., Erushkina L. and Kuzenkov O. (2014), Modernising educational programmes in ICT based on the Tuning methodology, Tuning Journal for Higher Education, Vol. 1, No. 2, pp. 387-404.
10. European Commission. ECTS User's Guide (2009), Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg, 60 p. URL: http://www.umo.msu.ru/docs/EPVO/ECTS RUS.pdf
11. Захарова И.В., Дудаков С.М., Язенин А.В. О разработке примерного учебного плана по УГНС «Компьютерные и информационные науки» в соответствии с профессиональными стандартами // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Педагогика и психология. 2016. № 2. С. 84-100.
12. Захарова И.В., Дудаков С.М., Язенин А.В. О разработке магистерской программы по УГНС «Компьютерные и информационные науки» в соответствии с профессиональными стандартами // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Педагогика и психология. 2016. № 3. С. 114-126.
13. Захарова И.В., Дудаков С.М., Язенин А.В., Солдатенко И.С. О методических аспектах разработки примерных образовательных программ высшего образования // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)» (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html). 2015. Т. 18. № 3. C. 330354.
14. 14.Официальный информационный портал единого государственного экзамена. http://www.ege.edu.ru/ru/
15. Гугина Е.В., Кузенков О.А. Образовательные стандарты Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского // Вестник Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского. 2014. № 3-4. С. 39-44.
16. Новикова С.В., Снегуренко А.П. К вопросу создания мультиязычных электронных обучающих курсов // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)» (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html). 2016. Т. 19. № 4. С. 429-439.
17. Новикова С.В. Нестандартные элементы e-learning курсов системы MathBridge // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)» (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html). 2016. Т. 19. № 4. С. 440464.
18. Sosnovsky, S., Dietrich, M., Andres, E., Goguadze, G., Winterstein, S., Libbrecht, P., Siekmann, J., & Melis, E. (2014). Math-Bridge: Bridging the gaps in European remedial mathematics with technology-enhanced learning. In T. Wassong, D. Frischemeier, P. R. Fischer, R. Hochmuth, & P. Bender (Eds.), Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen - Using Tools for Learning Mathematics and Statistics (pp. 437-451). Berlin/Heidelberg, Germany: Springer.
19. Малкина Е.В., Швецов В.И. Интенсификация изучения математических дисциплин с использованием систем электронного обучения // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. - № 2 (42). - Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2016. - С. 181-187.
20. Сосновский С., Швецов В.И. Модернизация преподавания математики как важнейшей составляющей междисциплинарности в инженерном образовании // Инженерное образование. 2016. Т. 20. С. 207-212.
21. Сосновский С.А., Гиренко А.Ф., Галеев И.Х. Информатизация математический компоненты инженерного, технического и естественнонаучного обучения в рамках проекта MetaMath // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2014. V.17. №4. C.446-457. ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html
22. Кузенков О.А., Кузенкова Г.В., Бирюков Р.С. Разработка фонда оценочных средств с использованием пакета Mathbridge // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». Т. 19. № 4. С. 465-479.
http://ifets.ieee.org/russian/depository/v19_i4/pdf/17.pdf 23. Сыромясов А.О. Эффективное построение курса дискретной математики в системе MathBridge // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». Т. 19. № 4. С. 488-495. http://ifets.ieee.org/russian/depository/v19_i4/pdf/19.pdf
23. 24. Новикова С.В., Новикова К.Н. Инструменты оценки эффективности обучения по стандартам SEFI в e-learning системе Math-Bridge // Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». Т. 19. № 4. С. 496-510. http://ifets.ieee.org/russian/depository/v19_i4/pdf/20.pdf
24. 25. Медведева С. Н. Разработка динамических учебных объектов в интеллектуальной системе онлайн обучения математике Math-Bridge. //
Международный электронный журнал «Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)». 2016. т. 19. № 3. ISSN 522-542.
25. URL: http://ifets.ieee.org/russian/depository/v19_i3/pdf/12.pdf
26. Soldatenko, I.; Kuzenkov, O.; Zakharova, I.; Balandin, D.; Biryukov, R.; Kuzenkova, G.; Yazenin, A.; Novikova, S. Modernization of math-related courses in engineering education in Russia based on best practices in European and Russian universities. Proceedings of the 44th SEFI Annual Conference 2016 -Engineering Education on Top of the World: Industry University Cooperation, SEFI 2016. 12-15 September 2016, Tampere, Finland. 16 p.
27. Новикова С.В., Зайдуллин С.С. Реализация гибкой образовательной траектории IT-специалиста на основе блочного e-learning-подхода // Ученые записки ИСГЗ. 2016. № 1 (14). С. 423-427.
