Информатика и образование 2017 №02 [журнал «Информатика и образование»] (pdf) читать онлайн

Н а у ч н о - м е т о д и ч е с к и й

ж у р н а л

информатика и образование
издается с августа 1986 года

Учредители:

№ 2 (281)
март 2017
Главный редактор
КУЗНЕЦОВ
Александр Андреевич
Заместитель
главного редактора
КАРАКОЗОВ
Сергей Дмитриевич
Ведущий редактор
КИРИЧЕНКО
Ирина Борисовна
Редактор
МЕРКУЛОВА
Надежда Игоревна
Корректор
ШАРАПКОВА
Людмила Михайловна
Верстка
ФЕДОТОВ
Дмитрий Викторович
Дизайн
ГУБКИН
Владислав Александрович
Отдел распространения
и рекламы
КОПТЕВА
Светлана Алексеевна
КУЗНЕЦОВА
Елена Александровна
Тел./факс: (495) 364-95-97
e-mail: info@infojournal.ru
Адрес редакции
119121, г. Москва,
ул. Погодинская, д. 8, оф. 222
Тел./факс: (495) 364-95-97
e-mail: readinfo@infojournal.ru
Журнал входит в Перечень
российских рецензируемых
научных журналов ВАК,
в которых должны быть
опубликованы основные
научные результаты
диссертаций на соискание
ученых степеней доктора
и кандидата наук

· Российская академия образования
· Издательство «Образование и Информатика»

Содержание
Обращение к читателям М. В. Носкова..............................................................................................................3

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА
В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
Остыловская О. А., Шершнева В. А. Информационно-математическое
моделирование в подготовке бакалавров направления «Прикладная информатика»..............4
Нигматулина Э. А., Пак Н. И. Студент-центрированное обучение программированию
в педагогическом вузе..............................................................................................................................................8
Киргизова Е. В., Герасимов М. С. Методика самообучения студентов информатике
на основе ментальной экспертной системы............................................................................................... 15
Стариченко Б. Е., Арбузов С. С. Применение скринкастинга при обучении
ИТ‑дисциплинам....................................................................................................................................................... 19
Андрюшкова О. В., Григорьев С. Г. Комбинированное обучение как результат
конвергенции в условиях информатизации образования................................................................... 23
Носкова О. Е., Манушкина М. М. Прикладные программы при изучении
общетехнических дисциплин............................................................................................................................. 28
Камалова Г. Б., Бостанов Б. Г., Умбетбаев К. У. Об использовании программы
GeoGebra при решении задач из математического наследия аль-Фараби................................... 32
Попова В. В. О содержании обучения математике, способствующем формированию
алгоритмической компетенции студентов колледжа............................................................................. 38

ЭЛЕКТРОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ
Барышев Р. А. Разработка сервиса поиска заимствований в тексте в личном кабинете
читателя научной библиотеки СФУ.................................................................................................................. 43
Пак С. Н., Хегай Л. Б. Автоматизация процедурной схемы экспертной оценки
электронных образовательных ресурсов.................................................................................................... 46

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ДИАГНОСТИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
ОБУЧЕНИЯ
Ризен Ю. С., Захарова А. А., Минин М. Г. Использование инструмента диагностики
изменения показателей подготовки кадров в ИТ‑сфере для опережающей
модернизации методической системы.......................................................................................................... 50
Якунин Ю. Ю., Погребников А. К. Персональная образовательная среда в системе
управления институтом........................................................................................................................................ 55
Углев В. А., Добронец Б. С. Методика автоматизированного измерения и оценки
уровня развития компетентностей.................................................................................................................. 61

МОДЕЛИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА
Коляда М. Г., Бугаева Т. И. Компьютерная реализация модели нечетких множеств
для управления сложностью подачи учебного материала.................................................................. 66
Захарьин К. Н., Цибульский Г. М. Модель активного учебного объекта на основе
агентного подхода................................................................................................................................................... 76
Вайнштейн Ю. В., Есин Р. В., Цибульский Г. М. Адаптивная модель построения
индивидуальных образовательных траекторий при реализации смешанного обучения.... 83

Подписные индексы
в каталоге «Роспечать»
70423 — индивидуальные подписчики
73176 — предприятия и организации

Издатель ООО «Образование и Информатика»

Подписано в печать 07.03.17.

Тел./факс: (495) 364-95-97
e-mail: info@infojournal.ru
URL: http://www.infojournal.ru

Свидетельство о регистрации средства массовой
информации ПИ №77-7065 от 10 января 2001 г.

Почтовый адрес:
119270, г. Москва, а/я 15

Тираж 2000 экз. Заказ № 40.
Отпечатано в типографии ООО «Принт сервис групп»,
105187, г. Москва, Борисовская ул., д. 14, стр. 6,
тел./факс: (499) 785-05-18, e-mail: 3565264@mail.ru

119121, г. Москва, ул. Погодинская, д. 8, оф. 222 Формат 60×901/8. Усл. печ. л. 11,0

© «Образование и Информатика», 2017

1

Редакционный совет
Болотов
Виктор Александрович
доктор педагогических наук,
профессор, академик РАО
Васильев
Владимир Николаевич
доктор технических наук,
профессор, член-корр. РАН,
член-корр. РАО
Григорьев
Сергей Георгиевич
доктор технических наук,
профессор, член-корр. РАО
Гриншкун
Вадим Валерьевич
доктор педагогических наук,
профессор
Журавлев
Юрий Иванович
доктор физико-математических
наук, профессор, академик РАН
Каракозов
Сергей Дмитриевич
доктор педагогических наук,
профессор
Кравцов
Сергей Сергеевич
доктор педагогических наук,
доцент
Кузнецов
Александр Андреевич
доктор педагогических наук,
профессор, академик РАО
Лапчик
Михаил Павлович
доктор педагогических наук,
профессор, академик РАО
Родионов
Михаил Алексеевич
доктор педагогических наук,
профессор
Рыбаков
Даниил Сергеевич
кандидат педагогических наук,
доцент
Рыжова
Наталья Ивановна
доктор педагогических наук,
профессор

Table of Contents
M. I. Noskov. To readers...............................................................................................................................................3

INFORMATIZATION OF THE EDUCATIONAL PROCESS
IN THE SUBJECT AREA
O. A. Ostylovskaya, V. A. Shershneva. Information and mathematical modeling in the
training of bachelors of the direction "Applied informatics".........................................................................4
E. A. Nigmatulina, N. I. Pak. Student-centered training in programming in a pedagogical
university..........................................................................................................................................................................8
E. V. Kirgizova, M. S. Gerasimov. Methodics of self-education of students in informatics on
the basis of the mental expert system............................................................................................................... 15
B. E. Starichenko, S. S. Arbuzov. Using screencasting in teaching IT-disciplines............................ 19
O. V. Andryushkova, S. G. Grigoriev. Blended learning as the result of convergence under
conditions of education informatization........................................................................................................... 23
O. E. Noskova, M. M. Manushkina. The application software in the study of general
technical disciplines.................................................................................................................................................. 28
G. B. Kamalova, B. G. Bostanov, K. U. Umbetbayev. About using GeoGebra program
when solving problems from the mathematical heritage of al-Farabi................................................... 32
V. V. Popova. The content of teaching mathematics contributing to the formation of
algorithmic competence of college students.................................................................................................. 38

ELECTRONIC EDUCATIONAL RESOURCES
R. A. Baryshev. Development of service of searching borrowings in the text into the private
office of a reader of the SFU scientific library................................................................................................... 43
S. N. Pak, L. B. Khegay. Automation of procedural scheme of appraisal of electronic
educational resources.............................................................................................................................................. 46

AUTOMATED DIAGNOSTICS OF THE EDUCATIONAL RESULTS
Yu. S. Rizen, A. A. Zakharova, M. G. Minin. Using tool of diagnostics of changing
parameters of training in it field for outrunning modernization of methodical system.................. 50
Yu. Yu. Yakunin, A. K. Pogrebnikov. Personal learning environment in the university
management system................................................................................................................................................ 55
V. A. Uglev, B. S. Dobronets. Methodics of automatic measurement and estimation of the
level of competences development.................................................................................................................... 61

THE MODELS OF THE EDUCATIONAL PROCESS
M. G. Koliada, T. I. Bugayova. Computer realization of the model of fuzzy sets for
management of complexity of the training materials.................................................................................. 66
K. N. Zakhar’in, G. M. Tsibul’skii. Active learning objects model on the basis of agentbased approach.......................................................................................................................................................... 76
Yu. V. Vainshtein, R. V. Esin, G. M. Tsibul’skii. Adaptive model of developing individual
educational trajectories for blended learning................................................................................................. 83

Семенов
Алексей Львович
доктор физико-математических
наук, профессор, академик РАН,
академик РАО
Смолянинова
Ольга Георгиевна
доктор педагогических наук,
профессор, член-корр. РАО
Хеннер
Евгений Карлович
доктор физико-математических
наук, профессор, член-корр. РАО

Присланные рукописи не возвращаются.

Христочевский
Сергей Александрович
кандидат физико-математических
наук, доцент

Редакция оставляет за собой право менять заголовки, сокращать тексты статей и вносить необходимую стилистическую и корректорскую правку без согласования с авторами.

Чернобай
Елена Владимировна
доктор педагогических наук,
доцент

2

Точка зрения редакции может не совпадать с мнениями авторов.
Ответственность за достоверность фактов несут авторы публикуемых материалов.

Воспроизведение или использование другим способом любой части издания без согласия редакции является незаконным и влечет ответственность, установленную действующим законодательством РФ.
При цитировании ссылка на журнал «Информатика и образование» обязательна.
Редакция не несет ответственности за содержание рекламных материалов.

Уважаемые коллеги!
Десять лет назад в Красноярске появился один из первых федеральных
университетов — Сибирский федеральный университет (СФУ). За прошедшие
годы он стал одним из лидирующих вузов Сибири по многим научным направлениям, среди которых видное место занимает информатизация образования.
С 27 по 30 сентября 2016 года в СФУ проходила I Международная научная конференция «Информати­зация образования и методика электронного обучения».
Необходимость проведения такой конференции определялась как развитием информационных ресурсов вузов страны, так и неоднозначностью толкования термина
«информатизация образования» как определения научной специальности. Первая
из этих двух причин проведения конференции является очевидной, а актуальность
второй причины блестяще показана в статье М. П. Лапчика «Информатизация
образования как научная специальность» (см. журнал «Информатика и образование» № 10‑2016), идеи которой были впервые озвучены в пленарном докладе
на конференции в Красноярске. В частности, из этой статьи следует, что паспорт
специальности 13.00.02 «Теория и методика обучения и воспитания» в части
«Информатизация образования» устарел, а само это научное направление лучше
выделить в отдельную специальность педагогических наук.
Доклады конференции были разнообразны и коснулись практически всех
проблем информатизации образования. Среди авторов докладов — 20 участников
из Казахстана, Украины, Белоруссии, Молдавии, Абхазии и Китая. Российские
участники представляли основные научные центры, работающие в области информатизации образования: Москву, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Красноярск,
Омск, Томск, Тюмень, Хабаровск, Якутск.
Как и следовало ожидать, большая часть докладов коснулась информатизации
образовательного процесса по конкретным дисциплинам. Здесь можно выделить
два направления: создание собственного инструментария и применение известных
инструментов к новым предметным областям. Однако не остались без внимания
и другие области информатизации образования, такие как автоматизированные
системы обучения, диагностика процесса и оценка результатов обучения и др.
Новым для конференций подобной тематики явилась работа секции «Цифровые
образовательные ресурсы и библиотечные смарт-системы».
В данном выпуске журнала «Информатика и образование» представлены статьи,
подготовленные участниками конференции по материалам их докладов. Эти статьи отражают различные направления и практически все современные тенденции
развития информатизации образования. Надеемся, что такая концентрация статей
по одной теме в одном выпуске журнала станет дополнительным стимулом для
развития информатизации образования в России.
Заместитель председателя Оргкомитета
I Международной научной конференции
«Информатизация образования
и методика электронного обучения»,
доктор физ.-мат. наук, профессор М. В. Носков

3

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО
ПРОЦЕССА В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

О. А. Остыловская,
Институт педагогики, психологии и социологии Сибирского федерального университета, г. Красноярск,

В. А. Шершнева,
Институт космических и информационных технологий Сибирского федерального университета, г. Красноярск

ИНФОРМАЦИОННО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
В ПОДГОТОВКЕ БАКАЛАВРОВ НАПРАВЛЕНИЯ
«ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА»
Аннотация
Разработка и внедрение наукоемких информационных технологий во многом зависит от воспроизводства научного кадрового потенциала, поэтому вузам уже в бакалавриате следует уделять особое внимание подготовке студентов к будущей
научно-исследовательской деятельности. Формировать математическую составляющую научно-исследовательской компетентности студента можно, используя адаптивный междисциплинарный модуль, позволяющий студенту научиться использовать
математическое моделирование как метод научного исследования области приложения информационных технологий.
Ключевые слова: научно-исследовательская деятельность, двухуровневая система образования, информационноматематическое моделирование, адаптивный междисциплинарный модуль.

Важным фактором, определяющим лидерство
и конкурентные преимущества экономики России,
является внедрение наукоемких информационных
технологий (ИТ). В связи с этим остро стоит вопрос
обеспечения кадровым ресурсом организаций, занимающихся научной, научно-технической и инновационной деятельностью в сфере ИТ, и вузам принадлежит ключевая роль в его решении. В этом контексте
значимость и актуальность подготовки научных
кадров в высшем образовании определяют необходимость организации научно-исследовательской работы
(НИР) студентов на всех уровнях образования.
Одной из основных задач двухуровневого высшего образования является подготовка будущих
выпускников к научно-исследовательской деятельности. Модель обучения «бакалавр — магистр»
должна обеспечивать повышение профессионального

уровня студента через углубление академической
и профильной подготовки в вузе. Этот процесс реализуется поэтапным освоением сначала базовой образовательной программы (уровень бакалавра), затем
углубленной профессионально-научной программы
(уровень магистра). В результате полного цикла
двухуровневой системы выпускник должен получить
как фундаментальную, так и профессиональную подготовку к видам деятельности, определенным ФГОС
для выпускников ИТ-направлений. Среди них особое
место занимает научно-исследовательская деятельность (НИД). Существует принципиальное отличие
НИД от других видов профессиональной деятельности (производственно-технологической, организационно-управленческой, аналитической и др.) — ее
результат проявляется в объективно новом знании,
в наукоемких информационных технологиях, в то

Контактная информация
Остыловская Оксана Анатольевна, ст. преподаватель кафедры современных образовательных технологий Института педагогики,
психологии и социологии Сибирского федерального университета, г. Красноярск; адрес: 660041, г. Красноярск, пр-т Свободный, д. 79; телефон: (391) 206-20-16; e-mail: oksana14@inbox.ru
Шершнева Виктория Анатольевна, доктор пед. наук, профессор, профессор кафедры прикладной математики и компьютерной
безопасности Института космических и информационных технологий Сибирского федерального университета, г. Красноярск; адрес: 660074,
г. Красноярск, ул. Академика Киренского, д. 26, корп. УЛК; телефон: (391) 291-27-90; e-mail: vshershneva@yandex.ru
O. A. Ostylovskaya, V. A. Shershneva,
Siberian Federal University, Krasnoyarsk

INFORMATION AND MATHEMATICAL MODELING IN THE TRAINING OF BACHELORS OF THE DIRECTION
"APPLIED INFORMATICS"
Abstract
The development and implementation of knowledge-based information technologies largely depends on the reproduction of scientific
personnel potential. Thus the universities at their bachelor programs should pay special attention to the preparation of students for their future
research activities. In order to build the mathematical component of the research competence of the students, the adaptive interdisciplinary
module can be used. That allows students to learn how to use mathematical modeling as the method of researches in the field of application of
the information technologies.
Keywords: research activity, two-level education system, information and mathematical modeling, interdisciplinary adaptive module.

4

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
время как другие виды профессиональной деятельности используют готовые и экспериментально проверенные разработки.
Здесь отметим, что НИР студента, являясь объектом изучения, по-разному трактуется в научной
литературе и зачастую является синонимом НИД.
На наш взгляд, было бы удобнее не смешивать эти
понятия, поскольку деятельность студента в выполнении научного исследования носит все-таки учебный
характер. Будем исходить из общенаучного определения НИД, данного в энциклопедической словарной
статье, а также из Федерального закона № 127-ФЗ
«О науке и государственной научно-технической политике» (ред. от 23.05.2016). Согласно Большой советской энциклопедии, научное исследование — это
процесс выработки новых научных знаний [1], а закон
определяет научно-исследовательскую деятельность
как вид профессиональной деятельности, в частности,
в нем сказано, что это «деятельность, направленная
на получение и применение новых знаний, к которым
относятся: а) фундаментальные научные исследования; б) прикладные научные исследования» [9].
Утвержденная Президентом в 2016 году Стратегия научно-технологического развития РФ определяет обеспечение кадровым ресурсом в качестве
одной из первоочередных задач для реализации
национальных приоритетов в области науки [8].
Необходимо на всех ступенях высшего образования
уделять особое внимание подготовке к НИД. Так,
выпускник бакалавриата должен владеть методами
НИД, выпускник магистратуры должен обладать
более глубоким опытом их применения. Такая задача
должна стоять в том числе при обучении отдельным
научным дисциплинам в вузе, поскольку освоение
каждой из них вносит определенный вклад в формирование научно-исследовательской компетентности
выпускника. В рамках компетентностного подхода
научно-исследовательская компетентность трактуется как готовность применять методы научного
исследования в решении профессиональных задач
[3]. Возникает вопрос: как в процессе обучения
математике подготовить выпускника бакалавриата
к этому виду деятельности?
Информационно-математическое моделирование
является методом научного исследования, поэтому
математическая подготовка будущего бакалавра ИТнаправлений должна обеспечить его освоение [5, 6].
Однако области приложения информационных технологий, связанные с социально-психологическими
процессами (социальная психология, социальные
коммуникации и др.), имеют определенные сложности в математическом моделировании и поэтому еще
недостаточно активно внедряются в учебный процесс.
Немногочисленные учебные программы по математическому моделированию социальных процессов
либо ориентированы на экономическую сферу (социально-экономические процессы), либо, описывая
социально-психологические процессы, носят скорее
ознакомительный, теоретический характер, не давая
возможности студенту самому попытаться моделировать эти процессы. При этом нельзя не отметить, что
в западных университетах практика математического
моделирования в социологии, психологии существует
достаточно давно (например, [2, 7]).

В профиле «Прикладная информатика в социальных коммуникациях» осуществляется подготовка специалистов, способных, среди прочего,
заниматься научными исследованиями в области
приложения информационных технологий к социально-психологическим процессам. Усложнение
социальной реальности в современном информационном обществе породило множество социальнопсихологических явлений, которые до сих пор не
получили удовлетворительного объяснения, поэтому
изучение проблем социальной динамики — одна из
актуальных задач современной социально-психологической науки, которая все больше привлекает
информационно-математические модели для исследования этих процессов. Вовлечение студентов бакалавриата в научно-исследовательскую деятельность
возможно осуществлять в том числе в процессе
обучения математике. Информационно-математическое моделирование задач прикладной области
(психологии) позволяет исследовать социальные
феномены на качественно новом для студента
уровне. Кроме того, применение математического
аппарата к проблемам социальной динамики позволяет студентам строить причинно-следственную
модель социального процесса, т. е. анализировать
социальный механизм.
С целью формирования исследовательской математической компетентности будущего бакалавра по
профилю «Прикладная информатика в социальных
коммуникациях» нами разработана адаптивная
методика обучения методам информационно-математического моделирования. Ее главная особенность состоит в том, что студент имеет возможность самостоятельно определять образовательную
траекторию в освоении математического аппарата
исследовательской деятельности. Траектории могут
варьироваться от достаточно простых до сложных
(адекватных содержанию обучения). Мотивированные на поступление в магистратуру студенты смогут
осваивать самый сложный уровень в этой системе.
Адаптивная методика формирования исследовательской математической компетентности состоит
из трех компонентов: содержательного, технологического и оценочного.
Содержательный компонент определяется
целями и задачами профессиональной деятельности
бакалавра, зафиксированными в государственном
стандарте, и представляет собой разделение объема
изучаемого учебного материала на две составные
части: инвариантное ядро и вариативную составляющую, соответствующую выбору студента.
Технологический компонент раскрывается
через средства и формы исследовательской деятельности студентов в обучении математике. К средствам относятся: решение исследовательских задач
с прикладным содержанием; составление таких
задач. К формам относятся: самостоятельный поиск и освоение теоретического материала; участие
в проектной деятельности; участие в студенческих
конференциях и др.
Оценочный компонент определяется уровнем
сформированности математической составляющей
научно-исследовательской компетентности (воспроизведение, понимание, применение, творчество).

5

ISSN 0234-0453 • ИНФОРМАТИКА И ОБРАЗОВАНИЕ • 2017 • № 2 (281)
Основным средством формирования научно-исследовательской математической компетентности
является междисциплинарный модуль «Математическое моделирование в социальных коммуникациях», нацеленный на обучение математическому
моделированию как методу научного исследования
[4]. Модуль реализуется как вариативный курс
в LMS Moodle. В него включены задачи построения
математических моделей влияния, доминирования
в социальных группах, управления человеческим
ресурсом, моделей мобилизации и др., предполагающие в том числе проведение компьютерного эксперимента. Главной особенностью большинства этих
задач является их блочная структура. Это означает,
что задача имеет основное условие (основной блок)
и возможность добавлять/изменять условия с целью
дальнейшего исследования процесса (блоки-надстройки). Мы назвали такой тип задачи «задачаконструктор».
Цели модуля: освоение студентами методов
информационно-математического моделирования
социально-психологических процессов; понимание
научного подхода к анализу изучаемых явлений.
В процессе изучения курса студент осваивает
исследовательские действия математического моделирования, такие как:
• определение предмета и цели моделирования;
• выбор аппарата моделирования;
• методы исследования модели (аналитические,
численные, качественные);
• интерпретация результатов моделирования.
В качестве примера приведем задачу, направленную на построение математической модели влияния
в социальных группах.

Задача.
Известно, что в организации на мнение ее руководителя в равной степени влияют мнения двух его первых
заместителей (зам-1 и зам-2) и его собственное. Один из
первых замов (зам-1) формирует свое мнение лишь на
основе мнения руководителя. Другой первый зам (зам‑2)
придает одинаковый вес своему собственному мнению
и мнению двух помощников руководителя (пом-1
и пом‑2). Наконец, оба вторых помощника находятся
под влиянием лишь своих собственных мнений.
Кто пользуется реальной властью в этой группе,
т. е. кто в действительности влияет на групповое
финальное мнение?
Придет ли группа к финальному общему мнению
при следующих начальных мнениях (если придет,
то каково это общее мнение):
руководитель = 10,
зам-1 = 20,
зам-2 = 20,
пом-1 = 100,
пом-2 = 100?
Решение основной задачи предполагает на первом
этапе составление матрицы орграфа влияний, нахождение вероятностного собственного вектора, взвешенной суммы начальных мнений. На втором этапе
решения проводится компьютерный эксперимент
в пакете Mathcad (рис. 1). Студент может самостоятельно экспериментировать, меняя начальные условия
задачи, наблюдать изменение результата, интерпретировать его на языке социальной психологии. Например, компьютерный эксперимент позволил отследить
скорость сходимости к групповому решению. Другим
результатом стало создание студентами алгоритма для
решения задач этого типа в пакете Mathcad (рис. 2).

Рис. 1

6

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Рис. 2

Дальнейшее исследование модели может состоять
в ответе на следующие вопросы:
• Возможно ли и как изменить коэффициенты
влияния для достижения желаемого финального
мнения группы? (задача внешнего управления)
• Насколько устойчиво финальное мнение группы к небольшим изменениям коэффициентов
влияния? (задача устойчивости)
• Как изменить коэффициенты влияния, чтобы
финальное мнение было недостижимым? (задача рассогласования системы извне)

***
Включение исследовательских профессионально-ориентированных задач в междисциплинарный
модуль «Математическое моделирование в социальных коммуникациях» дает студенту богатый опыт
творческого применения математического аппарата
в своей прикладной области, а значит, способствует
формированию исследовательской математической
компетентности.
Список использованных источников
1. Большая Советская Энциклопедия. Т. 24. М.: Советская энциклопедия, 1978.

2. Кемени Дж., Снелл Дж., Томпсон Дж. Введение в конечную математику / пер. с англ. под ред. И. М. Яглома.
М.: Мир, 1965.
3. Колдина М. И. Научно-исследовательская компетентность как педагогическая категория // Символ науки.
2015. № 10-1.
4. Новиков А. М., Новиков Д. А. Методология научного
исследования. М.: Либроком, 2010.
5. Носков М. В., Шершнева В. А. О дидактическом
базисе современной высшей школы и математической
подготовке компетентного инженера // Педагогика. 2010.
№ 10.
6. Остыловская О. А. О проблеме обучения математике
студентов новых ИТ-направлений // Информатика и образование. 2011. № 6.
7. Робертс Ф. С. Дискретные математические модели
с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам / пер. с англ. М.: Наука. Гл. ред. физ.мат. лит., 1986.
8. Указ Президента Российской Федерации от
01.12.2016 № 642 «О Стратегии научно-технологического
развития Российской Федерации». http://www.kremlin.
ru/acts/bank/41449
9. Федеральный закон от 23.08.1996 № 127-ФЗ (ред. от
23.05.2016) «О науке и государственной научно-технической политике» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2017).
http://rulaws.ru/laws/Federalnyy-zakon-ot-23.08.1996-N127-FZ/

7

ISSN 0234-0453 • ИНФОРМАТИКА И ОБРАЗОВАНИЕ • 2017 • № 2 (281)

Э. А. Нигматулина, Н. И. Пак,
Красноярский государственный педагогический университет им. В. П. Астафьева

СТУДЕНТ-ЦЕНТРИРОВАННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ПРОГРАММИРОВАНИЮ В ПЕДАГОГИЧЕСКОМ ВУЗЕ
Аннотация
Статья посвящена обоснованию педагогической идеи реализации студент-центрированного обучения в педагогических вузах
на примере предметной подготовки по программированию. Обоснована необходимость создания и развития новой ментальной
учебной платформы, обеспечивающей реализацию инновационных моделей индивидуализации и дифференциации обучения
программированию и развития когнитивных способностей обучаемых, в частности алгоритмического стиля мышления. Показана
роль информатизации учебного процесса в повышении качества подготовки студентов по программированию.
Ключевые слова: студент-центрированное обучение, ментальная учебная платформа, полиязыковое обучение программированию, программистский стиль мышления.

Введение
В настоящее время во многих странах все чаще
стали обращать внимание на парадигму студент-центрированного обучения [12–14]. Студент-центрированное обучение — это система, нацеленная на непринужденное образование и создание условий, обеспечивающих мотивацию к обучению, развитие личности
обучаемого, гуманное отношение к нему. Она требует
от студента быть активным и ответственным участником в построении собственной образовательной траектории, в выборе темпа обучения, средств и способов
достижения образовательных результатов.
Почему студент-центрированное обучение становится привлекательным в настоящее время?
Делая прогнозы на будущие профессиональные
компетенции, которыми должен обладать специалист, ученые связывают их с когнитивной деятельностью в высокотехнологичных производственной
и бизнес-сферах, с высоким уровнем алгоритмического мышления [2].
Научно-технический прогресс и скорость смены
технологий заставляют максимально плотно сбли-

зить теоретическую подготовку студентов с производством и наукой. Обучаясь в вузе, студенты
уже сами осознают необходимость приобретения
реальных профессиональных компетенций для
успешности в своей будущей профессиональной
деятельности.
Однако традиционные образовательные модели
не позволяют естественным образом реализовать
принципы студент- центрированного обучения
в предметной подготовке. Попытки «вседозволенности» и демократизации студенческого самоуправления носят искусственный характер, часто требуют
серьезной перестройки образовательного процесса
в вузе, что достаточно сложно осуществить в реалиях сложившихся укладов и отношений в высшей
школе.
Целью статьи является обоснование необходимости создания новой ментальной учебной платформы,
обеспечивающей реализацию инновационных моделей индивидуализации и дифференциации обучения
программированию студентов педагогических вузов
на принципах студент-центрированной парадигмы
образования.

Контактная информация
Нигматулина Эльмира Альфредовна, аспирант Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева;
адрес: 660049, г. Красноярск, ул. Перенсона, д. 7; телефон: (391) 263-97-34; e-mail: nigmira@yandex.ru
Пак Николай Инсебович, доктор пед. наук, профессор, зав. базовой кафедрой информатики и информационных технологий в образовании Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева; адрес: 660049, г. Красноярск, ул. Перенсона,
д. 7; телефон: (391) 263-97-33; e-mail: nik@kspu.ru
E. A. Nigmatulina, N. I. Pak,
Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V. P. Astafyev

STUDENT-CENTERED TRAINING IN PROGRAMMING IN A PEDAGOGICAL UNIVERSITY
Abstract
The article is devoted to the justification of pedagogical idea of implementing a student-centered teaching in pedagogical universities on an
example of subject training in programming. The necessity to create and develop a new mental training platform that provides implementation
of innovative models of individualisation and differentiation of training in programming and the development of cognitive abilities of learners,
particularly their algorithmic style of thinking is substantiated. The role of informatization of educational process in improving the quality of
training students in programming is shown.
Keywords: student-centered teaching, mental training platform, multilingual training in programming, programmer's way of thinking.

8

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Методологическая часть
Современный мир носит характер информационного и умного общества. Усугубляется противоречие
между его требованиями к высшему образованию
и недопустимо отстающими в этом образовании методами и средствами обучения.
Моделирование новых образовательных моделей
и технологий сегодня необходимо осуществлять
с позиций когнитивного подхода и образовательных
технологических платформ в условиях глобализации образовательного процесса, электронных форм
и средств обучения [10].
Достигнутый уровень методической науки в высшей школе позволяет создавать и развивать образовательные технологические платформы, которые
обеспечивают построение инновационного учебного
процесса образовательных учреждений всех уровней
адекватно вызовам современного общества [8].
Для организации студент-центрированной предметной подготовки студентов целесообразно сформировать новую ментальную учебную платформу,
которая позволяет обеспечить возможности непринужденного обучения без существенной перестройки регламентов традиционного учебного процесса
в условиях его информатизации.
Учебная платформа — это структурно-концептуальная методологическая основа для создания
методических систем обучения предмету.
Традиционная предметная учебная платформа
(рис. 1) имеет знаниевый характер, определяет механизм формирования когнитивных способностей
обучаемого (компетенций) путем создания методической системы его предметной подготовки (обучение
теории и практике) согласно принципам современной
дидактики. Эта платформа обеспечивает развитие
когнитивных способностей ученика с помощью содержательных возможностей дисциплины по модели
«черного ящика».

В настоящее время, используя результаты моделирования познавательных способностей человеческого мозга, когнитивные технологии обучения
(комплекс методов, приемов, средств, учитывающих индивидуальные ментальные характеристики
обучающихся), удается создавать методы прямого
или косвенного интеллектуального развития обучающихся, достигать лучшего понимания учебного
материала. В этой связи появляется возможность
определить новую когнитивную (ментальную) учебную платформу предметного обучения. В отличие
от традиционной, в ней определяются способы
развития необходимых когнитивных способностей
ученика по модели «белого ящика». Затем содержание и процессуальные компоненты дисциплины
подстраивают под эти механизмы. Другими словами, методическая система предметного обучения
видоизменяется в части целей обучения и последовательности учебных действий, определяя доминирующую стратегию — от когнитивной практики
к теории (рис. 2).
Мышление является функцией мозга и представляет собой естественный непрерывный информационный процесс. В основе механизма мышления
лежат ментальные схемы в виде зафиксированных
в памяти ощущений и метаощущений окружающего
мира в пространстве и во времени, обогащенные модельными и понятийными категориями [3, 9].
Ментальная схема является динамичной, меняется со временем эволюционно путем добавления
новых образов, реконструкции старых в пространстве и во времени. Совокупность ментальных схем
образует структуру тезауруса человека. Простейшая
ментальная схема как целостная структура состоит
из элементарных образов объектов и событий.
Изучение любой предметной области должно
протекать по этим же правилам: сначала необходимо
обеспечить формирование чувственных ментальных
схем предметной области с помощью их ментальных

Рис. 1. Традиционная предметная учебная платформа

Рис. 2. Ментальная учебная платформа

9

ISSN 0234-0453 • ИНФОРМАТИКА И ОБРАЗОВАНИЕ • 2017 • № 2 (281)

Рис. 3. Основания ментальной дидактики

моделей, затем систематизировать все образы, модели и понятия средствами языка (рис. 3).
Следовательно, сущность обучения сводится
к двум этапам. На первом этапе обучение нацелено на
формирование связей между образами чувственной
зоны и их модельными представлениями. Это этап
формирования чувственного разума — интуиции.
Второй этап обучения назовем систематизацией
интуитивного опыта с помощью понятий и терминов предметной области.
На этапе интуитивного обучения целесообразно
учебный материал представлять в виде ментальных
схем и интеллект-карт [7], а на этапе систематизации
важно закрепить (регулярно активировать ментальные схемы предыдущего этапа обучения) с помощью
решения частных задач и информационного описания (теории) знаний предметной области.
Методические системы обучения, реализующие
вышеназванные положения ментальной дидактики,
нацелены в первую очередь на развитие мышления
с помощью теории, средств и методов предметных
областей.

Практическая часть
В качестве примера организации студент-центрированного обучения на основе ментальной учебной
платформы рассмотрим особенности формирования
программистского стиля мышления у будущих учителей информатики в процессе обучения по курсу
«Языки и методы программирования».
Термин «программистский стиль мышления»
(а этот стиль эмпирически наблюдался психологами,
которые исследовали поведение людей, связанных
с вычислительными машинами) отражает значительную роль программистов в формулировке и решении
важнейшей социальной задачи — формировании
нового поколения людей, способных активно жить
в условиях современного информационного общества [11].
Существует явное заблуждение, связанное
с мыслью о том, что хорошая математическая подготовка и логическое мышление человека являются
необходимыми и достаточными условиями для легкого приобретения им компетенций программиста.
Математические способы решения задач в виде
математических алгоритмов представляют ментальные схемы, не соответствующие алгоритмическим конструкциям решения задач на компьютере.
У человека с явно выраженным математическим
складом мышления возникает непонимание и не-

10

приятие машинно-ориентированных алгоритмов.
Многие практикующие учителя давно заметили этот
синдром сильного математика, неспособного освоить
азы программирования.
В этой связи возникает психолого-педагогическая
проблема обучения программированию студентов
с разными уровнями математического мышления.
Особую актуальность приобретает данная проблема
для подготовки будущих учителей информатики,
поскольку им, в дополнение ко всему, предстоит
овладеть методами формирования программистского
стиля мышления у школьников.
А. П. Ершов в своей статье «О человеческом
и эстетическом факторах программирования» писал:
«Программист обязан обладать способностью первоклассного математика к абстракции и логическому
мышлению в сочетании с эдисоновским талантом
сооружать все что угодно из нуля и единицы, он
должен соединять в себе аккуратность бухгалтера
с проницательностью разведчика, фантазию автора
детективных романов с трезвой практичностью бизнесмена, а кроме того, иметь вкус к коллективному
труду, быть лояльным к организатору работ и так далее... Программист — солдат второй промышленной
революции и как таковой должен обладать революционным мышлением и мужеством» [цит. по 11].
Проблемам обучения курсу программирования
школьников и студентов посвящено много исследований, среди которых можно назвать работы
И. В. Баженовой, В. В. Бобкова, А. И. Газейкиной,
А. П. Ершова, В. Е. Жужжалова, Г. А. Звенигородского, В. В. Калитиной, А. А. Кузнецова, Е. К. Хеннера и многих других. Однако в них не уделено
должного внимания особенностям формирования
программистского стиля мышления (ПСМ).
Для достижения высокого уровня сформированности ПСМ студента, согласно ментальной учебной
платформе и принципам студент-центрированного
обучения, необходимо выделить следующие факторы:
• для оценки уровня ПСМ студента использовать
многокомпонентную модель машинно-ориентированного алгоритмического мышления;
• для формирования у студентов с низким уровнем алгоритмического мышления понимания
базовых конструкций машинно-ориентированных алгоритмов применять средства и методы
телесного подхода;
• для переориентации студентов с высоким
уровнем математического алгоритмического
мышления на машинно-зависимый алгоритми-

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
ческий стиль использовать натурные средства
алгоритмических конструкций;
• для учета личностных предпочтений студента
использовать полиязыковый метод изучения
различных парадигм программирования;
• для самообразовательной деятельности студентов в сфере алгоритмизации и программирования создать специальную личностно-ориентированную информационно-образовательную
предметную среду [4].
Остановимся более подробно на этих моментах.

Модель оценки уровня программистского
стиля мышления студента
На современном этапе развития информатики
для успешного взаимодействия с компьютером необходим стиль мышления, который можно назвать
объектным. Он предполагает умение разделить
сложную систему на объекты и выстроить их иерархию, т. е. произвести объектную декомпозицию
системы, а затем описать поведение этих объектов.
Процесс разработки высокоинтеллектуальной
экспертной программной системы существенно упрощается при использовании логической парадигмы.
Изучение логической парадигмы обработки информации способствует развитию у студентов другого
стиля мышления, предполагающего отказ от императивных стереотипов.
Идея функционального программирования опирается на интуитивное понятие о функциях как о достаточно общем механизме представления и анализа
решений сложных задач.
Технология параллельного программирования
не выделяется в отдельную парадигму, так как она
может быть реализована в каждой из них. В отличие
от программирования последовательных вычислений, концептуальную основу которого составляет
понятие алгоритма, реализуемого по шагам строго
последовательно во времени, в параллельном программировании программа порождает совокупность
параллельно протекающихпроцессов обработки информации, полностью независимых или связанных
между собой статическими или динамическими пространственно-временными, причинно-следственными
или информационными отношениями. В процессе
изучения параллельной технологии программирования формируется параллельный стиль мышления,

предполагающий способность к предварительному
умозрительному «распараллеливанию» поставленной
задачи. При достаточно высоком уровне развития параллельного стиля мышления программист способен
предвидеть те проблемы, возникающие при работе
параллельных алгоритмов, которые не встречаются
в работе последовательных [6].
Таким образом, вузовский курс программирования требует значительного расширения трактовки
алгоритмического стиля мышления. Чтобы не путать
с его исторически сложившимся традиционным пониманием, именно этот стиль мышления современного программиста мы будем называть «программистским стилем мышления», многокомпонентная
модель которого представлена на рисунке 4.
Оценку уровня сформированности ПСМ студента
следует проводить в рамках интегральной порядковой
шкалы по совокупности указанных в модели компонентов. В модель ПСМ будущих учителей информатики включен методический компонент. Педагог должен
обладать не только высоким уровнем алгоритмического мышления, но и способностью формировать и развивать алгоритмическое мышление своих учеников.

Средства и методы телесного подхода
Основные положения теории телесного подхода [1]
дают основание использовать кинестетические тренажеры для формирования чувственных образов алгоритмических конструкций на интуитивном уровне.
Например, для моделирования понятия переменной можно использовать специальные ящики.
Имя переменной — это буква, записанная на ящике,
а присваиваемое ей значение — это величина (число),
помещаемая в ящик. Манипуляции с подобными
ящиками при словесных записях в виде алгоритмических инструкций формируют ментальные схемы
на чувственном уровне. Составление программы на
языке программирования по данному алгоритму
интерпретируется как перевод с языка обычного на
язык программирования. При этом ящики для переменных заменяются на ячейки памяти ЭВМ.
Большие «телесные» алгоритмические возможности имеет конструктор LEGO, в котором фигуры
и конструкции собираются из различных частей-кубиков. Инструкция по сборке конкретной конструкции легко понимается как алгоритм на интуитивном
уровне.

Рис. 4. Многокомпонентная модель программистского стиля мышления

11

ISSN 0234-0453 • ИНФОРМАТИКА И ОБРАЗОВАНИЕ • 2017 • № 2 (281)

Рис. 5. Кинестетические тренажеры

На рисунке 5 показаны примеры некоторых
кинестетических тренажеров, которые следует применять на этапе интуитивного обучения.

Натурные средства
алгоритмических конструкций
Обучение с использованием натурных средств
существенно облегчает понимание сложных фундаментальных понятий алгоритмизации и программирования. При этом с точки зрения подготовки
будущего учителя информатики интерес вызывает
самостоятельная разработка и использование натурных средств студентами. В этом случае обучение
будет осуществляться в действии и через действия.
Студенты сами создают натурные средства обучения
и используют их в своей подготовке и в обучении
школьников курсу информатики.
Так, например, при изучении числовых алгоритмов по теме «Системы счисления» можно использовать счеты (рис. 6), с помощью которых сначала
разбираются базовые понятия счета и количества,
визуализируются процессы позиционирования цифр
числа, «вручную» разбирается алгоритм перехода
из одной системы счисления в другую, а уже затем
строится алгоритм или программный код. Счеты
представляют собой доску с ячейками, в которые
поочередно раскладываются костяшки, начиная
с нижней правой ячейки и вверх. Для указания

Рис. 6. Счеты в различных системах счисления

12

системы счисления, в которой работает обучаемый,
используется ползунок. В случае заполнения столбца-разряда, т. е. попадания в ячейку ползунка, все
костяшки из столбца забираются и заменяются одной
костяшкой, которая кладется в старший разряд. Так
продолжается до тех пор, пока не закончится предложенная куча костяшек. Данный процесс позволяет
продемонстрировать переход в следующий разряд
числа и объясняет, что каждая единица старшего
разряда представляет n костяшек предыдущего (n —
основание системы счисления).
Натурные средства обучения существенным образом могут исправить наличие критичного дефицита
в механизме обучения информатике, ликвидировав
саму причину появления этого дефицита, упорядочив
получаемую систему знаний и восстановив дидактически верную структуру перехода от сенсорного
оперирования к абстрактному.

Полиязыковый метод изучения
различных парадигм программирования
В настоящее время выделяют четыре парадигмы:
процедурную, объектно-ориентированную, логическую и функциональную. Во многих образовательных
учреждениях, как правило, обучают лишь одному из
подходов, а будущие учителя информатики владеют
одним, в лучшем случае, двумя языками программирования, которые обычно относятся к одной из
существующих парадигм. Учитель информатики использует тот подход в программировании, которому
его научили [5].
Практически во всех исследованиях по рассматриваемой теме предлагается изучать различные парадигмы последовательно, и исследователи спорят лишь об
оптимальной последовательности их изучения. При
проектировании методической системы обучения
курсу «Языки и методы программирования» в рамках ментальной учебной платформы целесообразно
предусмотреть параллельное изучение парадигм программирования с помощью системы практико-ориентированных задач. Студентам предлагается решить
конкретную задачу средствами языков программирования, относящихся к различным парадигмам.
Подобный полиязыковый подход позволяет студенту критически анализировать стили и парадигмы
программирования.
Пример вычисления факториала представлен на
рисунке 7.
Пример ввода данных для решения системы
линейных уравнений методом прогонки на языках
Pascal и Delphi показан на рисунке 8.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
Процедурная парадигма
(Pascal)
program XXX;
var F, i: integer;
begin
i:=0;
F:=1;
writeln('Введите n');
readln (n);
while i