Статья посвящена разработке метода сжатия учебного материала специальных дисциплин технического университета. Актуальность решения проблемы сжатия учебного материала, как и сжатия информации вообще, обусловлена общемировыми тенденциями развития науки и техники, а также требованиями, предъявляемыми действующими образовательными стандартами к программам дисциплин высшего профессионального образования. Произведен обзор работ других авторов, в которых исследовалась задача сжатия учебного материала; отмечена необходимость новых педагогических разработок, практически ориентированных непосредственно на профессиональные дисциплины. На основании анализа современных педагогических технологий и методов инженерии знаний, а также особенностей специальной дисциплины выявлено, что возможность сжатия учебного материала обеспечивается общностью изучаемых вопросов, используемого математического аппарата, подходов и методов при выводе определяющих соотношений, а также практической направленностью предмета и подготовленностью аудитории по естественнонаучным и общетехническим дисциплинам. Разработан метод сжатия, использующий педагогические технологии: построения учебного процесса на крупноблочной и опережающей основе, методического и дидактического реконструирования учебного материала, а также сочетающий дедуктивный и индуктивный способ его изложения. Сжатие достигается за счет структурирования учебного материала дисциплины, при котором отдельные разделы курса объединяются в смысловые группы и читаются параллельно без возможных повторений. Принцип параллельного изложения материала, составляющий основу концепции разработанного метода сжатия, предоставляет возможность реализации его «открытой архитектуры»: оперативной коррекции или расширения содержательной части предмета без значительного увеличения временных затрат на изложение. Для формализации метода дана его интерпретация на графах. Структура дисциплины моделируется в виде ориентированного взвешенного графа (графа дисциплины) с выраженными двудольными подграфами. Вершины графа представляются учебными элементами. Учебные элементы из одной смысловой группы образуют несмежные вершины двудольного подграфа. Ребра графа моделируют средства математического аппарата, с использованием которых устанавливается связь между вершинами. Веса вершин графа идентифицируются как время, затрачиваемое на изложение материала, отражающего содержание учебных элементов, а веса ребер — как время на установление связей между учебными элементами. Для графа дисциплины определены свойства матрицы смежности, предложен алгоритм построения графа минимального веса, содержащего двудольные подграфы. Приведены примеры реализации метода сжатия, подтверждающие его универсальность: для отдельных разделов дисциплин «Строительная механика», «Теоретические основы метода конечных элементов» и «Проектирование летательных аппаратов» построены двудольные подграфы дисциплин, показан принцип «открытой архитектуры» метода. Проведено тестирование разработанного метода на соответствие требованиям, предъявляемым к современной педагогической технологии. Показано, что логика реализации метода сжатия соответствует предметной логике специальной дисциплины высшего технического учебного заведения, а также логике усвоения учебного материала обучающимися. 

Целью исследования являлось изучение существующих методов определения степени связанности двух пользователей социальной сети, определение их недостатков и разработка нового метода. В ходе исследования были выявлены недостатки существующих методов и предложен новый метод оценки степени связанности профилей социальной сети на основе открытых данных из социальной сети. Под степенью связанности профилей пользователей понимается вероятность связи (взаимодействия) владельцев профилей в реальной жизни, она рассчитывается для двух пользователей социальной сети и выражается в процентах. Работа метода демонстрируется на примере социальной сети «Вконтакте». Данный метод включает в себя последовательность следующих этапов: на первом этапе происходит сбор данных о пользователях социальной сети с помощью API и формирование кортежей признаков профилей пользователей. Кортеж признаков профилей социальной сети – это собранные для каждого из пользователей данные, хранящиеся в структурированном виде. Следующий этап – анализ собранной информации. Для каждого признака из кортежа профилей, т.е. возможного элемента взаимодействия пользователей в социальной сети, рассчитывается коэффициент связанности по признаку. Также для каждого признака рассчитывается его информативность, т.е. на сколько важен тот или иной признак в данной социальной сети. На заключительной этапе происходит формирование результатов с помощью выведенной в процессе исследования формулы вероятности связи двух пользователей. Полученная в результате применения метода вероятность связи двух пользователей может применяться для оптимизации деятельности оперативно-розыскных служб и специальных органов. Также полученная степень связанности двух пользователей может интерпретироваться как вероятность возникновения канала утечки информации между ними. В роли пользователя метода может выступать любая частная или государственная организация, заботящаяся о безопасности корпоративных данных и коммерческой тайне, оперативно-розыскная служба, а также организация, исследующая кибер-преступления и инциденты информационной безопасности. 

Данная работа посвящена вопросам диагностики и контроля примитивных автоматов (комбинационных схем) описываемых в «Теории автоматов» булевыми уравнениями, которые являются теоретическим фундаментом для постановки и решения задач в области информатики. Классическим применением этих положений является разработка моделей аппаратных средств вычислительной техники. Наряду с классическим применением эта теория широко применяется для моделирования и создания важных компонентов программного обеспечения. Известный ученый в области информатики Брайан Рэнделл (Brian Randell), выступая на одной из конференций, сказал: «Я помню Дуга Росса из компании Soft Tech, много лет назад говорившего, что 80 или даже 90% информатики будет в будущем основываться на теории конечных автоматов». Целью исследования является построение диагностических тестов для комбинационных схем с проверкой на константные ошибки. Проблема диагностирования актуальна прежде всего для проверки правильности функционирования больших интегральных схем, так как ошибки проектирования непредсказуемы и могут быть эквивалентны неисправностям высокой кратности. Кроме того, эти методы необходимы и для диагностирования таких схем в ходе их изготовления и в процессе эксплуатации.

Определение технического состояния объекта диагностирования заключается в подаче на него последовательности входных воздействий и последующем анализе степени соответствия полученной последовательности выходных действий алгоритму функционирования, который должен реализовать объект диагностирования. В качестве входных последовательностей могут использоваться либо рабочие последовательности воздействий, т.е. воздействия, поступающих на объект в процессе его функционирования по назначению, либо последовательность специально генерируемых тестовых воздействий. В первом случае имеет место функциональное, а во втором тестовое воздействие. Совокупность средств и объекта диагностирования образуют систему технического диагностирования (СТД). Требования к СТД существенно зависят от того, на каком этапе «жизни проекта» – при проектировании, изготовления или эксплуатации – осуществляется техническое диагностирование. Проверка правильности проектирования сводится к определению соответствия функциональной схемы, выполненного в требуемой элементной базе, исходному заданию на проектирование.

Техническое диагностирование схем, выполняемое на различных этапах их производства, является неотъемлемой частью технологического процесса их изготовления. Поэтому к продолжительности диагностирования, обеспечивающего требуемую достоверность результатов этого процесса, предъявляются жесткие требования. Требования к достоверности результатов, продолжительности, периодичности диагностирования, осуществляемого в ходе эксплуатации, могут изменяться в широких пределах в зависимости от назначения СТД и режима ее применения [1, 2, 3, 5]. В ходе исследований авторами получены способы построения тестовых наборов, обеспечивающих однократный просмотр в одном направлении (без обратного просмотра), позволяющие определять неисправность. При этом такие параметры СТД, как требуемая достоверность результатов технического диагностирования, допустимая периодичность и продолжительность диагностирования, допустимые объемы памяти, предназначенной для хранения диагностической информации, для СТД различного назначения могут изменяться в достаточно широких пределах.

Таким образом, использование способов построения тестовых наборов, дает возможность получить по аналитической записи выходной функции алгоритм формирования всей необходимой информации для проведения диагностических тестов. Авторами сформулированы условия, достаточные для формирования диагностической последовательности для обнаружения константных ошибок в работе комбинационных схем по аналитической записи. Рассмотренные вопросы являются актуальными для обучения в технических вузах и широко использоваться при создании операционных устройств на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) и базовых матричных кристаллах (БМК). 

В статье [11] представлен разработанный нами стандарт описания процесса создания на экране монитора окон, посредством которых производится вывод вопросов и ввод ответов во время компьютерного тестирования. Описание указанного процесса согласно предложенному стандарту осуществляется с помощью форматирующей строки, содержащей: названия элементов и их параметры, а также группирующие и вспомогательные символы. С помощью элементов стандарта описываются объекты программы. Большинство объектов создают окна ввода-вывода на экране монитора. Следующей целью наших исследований являлось – разработать минимальный возможный набор элементов стандарта, который необходим для проведения компьютерного тестирования по математике и информатике.

Выбор элементов стандарта проводился параллельно с созданием использующей их программы и её апробации. Этот подход позволил выбрать достаточно полный набор элементов для тестирования в указанных выше областях знаний. Для предлагаемых элементов подобраны названия, которые, во-первых, указывают на их назначения и, во-вторых, совпадают по названиям с аналогичными по назначению элементами, используемыми в других языках программирования. Для элементов предложены параметры, их названия, назначения и принимаемые ими значения. Принцип подбора названий параметров был такой же, какой и для элементов: названия должны соответствовать их назначениям или совпадать с названиями аналогичных параметров в других языках программирования. Параметры определяют свойства объектов. В частности, если элементы создают окна, то их параметры определяют вид окон (их место расположения, размеры, оформление) и последовательность создания окон. Все предложенные в статье элементы собраны в таблицу, в столбцах которой указываются названия и назначения элементов. Внутри таблицы элементы построчно объединены в четыре группы: элементы ввода, элементы вывода, элементы ввода- вывода, группирующие элементы. Все параметры собраны в другую таблицу, в столбцах которой указываются название, назначение и значение параметров. Внутри этой таблицы указываются целыми строками элементы, для которых предназначены параметры. После каждой таблицы даны необходимые пояснения к отдельным их позициям.

В конце статьи представлен пример использования стандарта при создании окна ввода коэффициентов многочлена. Пример показывает значительную компактность и простоту записи. Кроме того авторами написана программа тестирования на языках программирования HTML, JavaScript, PHP, основанная на предложенных в статье элементах стандарта, которая позволяет проводить тестирование по математике и информатике. Программа размещена на сайте [20]. По этой программе многократно проводилось тестирование студентов НИУ Московского государственного университета.

Предложенный состав элементов и их параметров удобен в использовании и не требует высокого уровня знания языков программирования создателями тестовых задач. 

В последнее время электронное образование во всем мире стремительно развивается и основной проблемой становится своевременное обеспечение учащихся качественной учебной информацией. Эту задачу невозможно решить без анализа большого потока информации, поступающего в информационную среду электронного образования от участников образовательного процесса – студентов, преподавателей, администрации и т.д. B этой среде существует большое количество различных типов данных, как структурированных, так и неструктурированных, обработку которых трудно осуществить традиционными статистическими методами. Целью исследования является показать, что для разработки и внедрения успешных систем электронного обучения необходимо использовать новые технологии, которые позволили бы хранить и обрабатывать большие потоки данных.

Для хранения больших данных требуется большой объем дисковой памяти. Показано, что для решения этой проблемы эффективно использовать кластерную технологию NAS (Network Area Storage), позволяющая хранить информацию учебных заведений на NAS – серверах и иметь к ним общий доступ из Интернета. Для обработки и персонализации Больших Данных в среде электронного образования предлагается использовать технологии MapReduce, Hadoop, NoSQL и другие. В статье приводятся примеры использования этих технологий в облачной среде. Эти технологии в электронном образовании позволяют достигнуть гибкости, масштабируемости, доступности, качества обслуживания, безопасности, конфиденциальности и простоты использования учебной информации.

Другой важной проблемой электронного образования является выявление новых, порою скрытых, взаимосвязей в больших данных, новых знаний (data mining), которые могут быть использованы для улучшения образовательного процесса и повышения эффективности его управления. Для классификации электронных образовательных ресурсов, выявления паттернов (шаблонов) студентов со сходными психологическими, поведенческими и интеллектуальными характеристиками, разработки индивидуализированных учебных программ в статье предлагается использовать методы анализа больших данных.

В статье показано, что на сегодняшний день разработано множество программных приложений для интеллектуального анализа больших данных. Эти программные продукты можно использования для классификации, кластеризации, регрессионного и сетевого анализа учебной информации. Применение этих методов в электронном образовании позволит педагогам своевременно получать информацию об обучающихся, оперативно реагировать на любые изменения процесса обучения, своевременно вносить изменения в учебный контент. Полученные результаты исследования предлагается использовать для выработки рекомендаций при создании электронных курсов в высших и средних учебных заведениях Азербайджана.

Целю исследования является разработка онтологической модели мультиагентной smart-системы дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями зрения на основе платформы Java Agent Development Framework, с целью получения качественного инженерного образования в лабораториях коллективного пользования на современном оборудовании.

Материалы и методы исследования. При разработке мультиагентной smart-системы дистанционного обучения актуально использование различных агентов на основе применения когнитивного, онтологического, статистического и интеллектуального методов. Наиболее удобно реализовывать данную задачу в виде программного обеспечения с помощью мультиагентного подхода и платформы Java Agent Development Framework. Основными преимуществами платформы являются такие факторы как: стабильность работы, понятный интерфейс, простота создания агентов и обширная база пользователей. В мультиагентных системах решение получается автоматически в результате взаимодействия множества самостоятельных целенаправленных агентов. Каждый агент может выполнять определенные задачи и преследует заданные цели. Рассмотрены интеллектуальные мультиагентные системы и созданные на их основе практические приложения в дистанционном обучении.

Результаты. Разработана структурная схема функционирования smart-системы дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями зрения с использованием различных агентов, реализованная на основе системного подхода и мультиагентной платформы Java Agent Development Framework. Предложен комплексный подход дистанционного обучения лиц с ограниченными возможностями зрения для получения качественного инженерного образования в лабораториях коллективного пользования на современном оборудовании.

Создана онтологическая модель мультиагентной smart-системы с подробным описанием функций следующих агентов: персонального, менеджера, онтологического, когнитивного, статистического, интеллектуального, агента лаборатории коллективного пользования, агента здоровья, агента помощника и государственного агента. Данные агенты выполняют свои индивидуальные функции и обеспечивают качественную среду обучения.

Заключение. Таким образом, предлагаемая smart-система дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения позволяет существенно повысить эффективность и качество получаемого образования данной категорией людей. Особенностью применения разработанной онтологической модели smart-системы дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями зрения на основе многофункциональных агентов является: комплексный подход на основе использования различных интеллектуальных, когнитивных и статистических методов; возможность разработки индивидуальной траектории обучения людей с ограниченными возможностями зрения с учетом психофизиологических особенностей восприятия информации; дистанционный доступ к новейшему технологическому оборудованию для выполнения лабораторных, практических работ людей с ограниченными возможностями зрения в лабораториях коллективного пользования в режиме реального времени. Онтологическая модель позволяет глубже проанализировать многочисленные связи между агентами и учитывать их при разработке программного обеспечения smartсистемы дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения. Мультиагентный подход обеспечивает многофункциональность системы, устойчивость к системным ошибкам, а также оптимизацию вычислительных ресурсов. 

Изучение электротехники, электроники и микроконтроллеров в соответствии с федеральными государственными образовательными стандартами предусматривает практическое освоение студентами экспериментальных методов исследования, формирование компетенций и навыков расчёта электрических цепей и электронных схем. Современное развитие информационных образовательных технологий, широкое использование студентами разнообразных компьютерных средств в условиях сокращения учебных часов на изучение дисциплин делает необходимым создание новых мультимедийных учебных комплексов с применением в лекционном процессе и на лабораторно-практических занятиях компьютерного моделирования электрических цепей, электронных схем и микроконтроллеров.

Целью проведённых исследований был сравнительный анализ различных программ компьютерного моделирования с точки зрения их доступности, простоты освоения и эффективности применения преподавателями и студентами в учебном процессе, а также создание и апробация учебного комплекса по электротехнике, электронике и микроконтроллерам с использованием выбранной среды моделирования.

Обсуждены проблемы, связанные с необходимостью приобретения лицензионного программного обеспечения и выполнен сравнительный анализ следующих программ компьютерного моделирования электрических цепей и электронных схем: NI Multisim, Micro-Cap, Proteus VSM, OrCAD, TINA.

Методом исследования было изучение этих программ моделирования и проектирования, написание учебных пособий и проведение учебных занятий со студентами с их использованием. Сделана оценка стоимости лицензий для применения программного обеспечения в компьютерных классах и на домашних компьютерах студентов.

В результате подтверждён вывод о целесообразности применения для преподавания электротехники и электроники бесплатной студенческой программы компьютерного моделирования TINA-TI и облачной среды TINACloud компании DesignSoft.

Новый программный продукт TINACloud использует облачные интернет-технологии и может запускаться через браузер в любом месте мира без установки программы в компьютере. Этот сервис предлагает множество образовательных ресурсов и позволяет выполнять виртуальные исследования и лабораторные практикумы по электротехнике, электронике и микропроцессорной технике на ноутбуках, планшетах и других мобильных устройствах в любое время и в любом месте. Стоимость годовой студенческой лицензии составляет 12 Евро.

С использование программ TINA и TINACloud был разработан учебный комплекс по электротехнике, электронике и микроконтроллерам, содержащий пять изданных учебных пособий, электронные конспекты лекций по электротехнике и электронике, компьютерные лабораторные практикумы по электротехнике, электронике и микроконтроллерам, мультимедийный практикум по электронике, видеоуроки.

Учебный комплекс успешно используется в учебном процессе на очном и дистанционном обучении, реализует концепции современного открытого и мобильного образования, основные материалы комплекса размещены в Интернете в открытом доступе на сайте «Электротехника и электроника. Учебные ресурсы для студентов и преподавателей» [URL:http://www.toe-mirea.ru/].

Учебный комплекс может быть использован в вузах и колледжах для обучения студентов по направлениям, связанным с электроникой, приборостроением, управлением в технических системах, робототехникой, радиотехникой, информатикой и вычислительной техникой и т.п. 

Как в России, так и за рубежом командный способ работы давно и прочно завоевал свое место на рынке труда как форма коллективного взаимодействия мультипрофессиональных групп специалистов по реализации бизнес-проектов, проведению научно-конструкторских разработок, проектированию технологических решений и созданию инновационной продукции. При этом в образовательной практике, особенно при использовании дистанционных образовательных технологий, командный метод обучения встречается довольно редко. Причина этого состоит в том, что командная работа при реализации образовательных программ требует организации учёта индивидуальных образовательных результатов каждого обучаемого, их вклада в выполнение группового задания, что усложняет организацию образовательного процесса. Вследствие этого образовательные организации не слишком часто используют данную форму обучения из-за сложности его применения при проведении промежуточной и итоговой аттестации.

Цель исследования: поиск и валидация решения проблемы, которую можно сформулировать как противоречие между потребностью выполнения групповых домашних заданий при обучении в дистанционном формате и необходимостью фиксации индивидуальных образовательных результатов каждого обучаемого в целях промежуточной и итоговой аттестации. Авторы статьи предлагают базовые методические принципы, соблюдение которых позволяет соблюсти баланс между требованиями законодательства и сохранением командного подхода в процессе групповой работы обучаемых.

Материалы и методы. В качестве исходных материалов исследования используется обзор имеющихся публикаций по вопросам организации командной работы обучаемых, в том числе при реализации обучения в дистанционном формате, законодательство Российской Федерации в части, затрагивающей вопросы промежуточной и итоговой аттестации обучаемых, а также практический опыт реализации программ повышения квалификации на базе АНО «Электронное образование для наноиндустрии («еНано»)». На основании данных материалов авторами предлагаются базовые методические принципы, полученные эмпирическим путем и подлежащие валидации в процессе исследования. Валидация предложенных принципов выполнена на примере программы повышения квалификации «Проектирование и разработка электронных учебных курсов», реализуемой АНО «еНано» методом экспертного опроса на основании статистически значимой выборки.

Результаты исследования. В результате проведенного исследования авторами получено подтверждение эффективности применения предлагаемых методических принципов методом экспертного опроса путем анкетирования 35 участников, прошедших обучение по вышеуказанной программе повышения квалификации в полностью дистанционном формате. Данная генеральная совокупность была сформирована из 3-х потоков, внутри которых обучаемые были разделены на минигруппы по 3–4 человека и сами модерировали роли внутри подгрупп при выполнении групповых (командных) заданий. Особую ценность в данной выборке представляет то, что все обучаемые имеют уровень образования не ниже высшего профессионального и являются действующими сотрудниками и преподавателями пяти российских университетов (СамГУ, ПНИПУ, ЯрГУ, КНИТУ, МИСиС), среди которых 6 профессоров, докторов наук, 18 доцентов, кандидатов наук, 2 декана, 2 заведующих каферами, 4 директора центров дистанционного обучения.

Каким должно быть медиапространство современной образовательной организации? Насколько образовательная организация должна быть представлена в социальных сетях? Какие методы повышения уровня медиаграмотности педагогов и обучающихся оптимально использовать?

Цель данного исследования авторы видят в разработке и представлении оптимальной модели медиапространства современной образовательной организации, в которой будут учтены не только особенности, обусловленные изменениями в образовательном процессе, но и потребности современной аудитории – педагогов, учащихся, родителей, образовательных партнеров.

Одна из задач исследования состоит в обосновании включения новых электронных образовательных сред в медиапространство образовательной организации. Так, например, образовательный ресурс «Московская электронная школа» содержит разработки (сценарии уроков) педагогов. То есть образовательный контент создается собственно педагогами образовательных организаций. Тем самым «Московская электронная школа» технологически и содержательно подводит школу к выходу в глобальное информационное пространство. Ресурсы «Московской электронной школы» становятся частью образовательной медиасферы современных образовательных организаций.

Материалы и методы: в статье проанализированы информационные ресурсы образовательной организации, а именно страницы в социальных сетях, сайты, блоги и микроблоги, аккаунты, каналы, образовательные платформы, на которых представлены разработки педагогов образовательных организаций и т.п. Кроме того, проведено мониторинговое исследование элементов медиапространства образовательной организации. Важность анализа медипространства современной образовательной организации обусловлена тем, что медиаобразование выступает как особая педагогическая система, позволяющая использовать современные методики и технологии на основе формирования критического мышления и собственного мировоззрения, которое происходит под влиянием информационных потоков. В связи с этим возникает необходимость разработки комплексного подхода к организации медипростраства современной школы. Неотъемлемым элементом комплексного подхода является создание условий для формирования медиаграмотности педагогов и обучающихся.

Результатом исследования является оптимальная, с точки зрения авторов, модель медиапространства современной школы, которая включает как страницы в социальных сетях, профили, микроблоги, блоги, аккаунты, так и собственные веб-ресурсы, каждый из которых имеет собственное назначение и функциональные особенности.

В заключение можно констатировать, что одной из ключевых ценностей, описанной в статье модели создания школьного медиапространства, является развитие творческого и критического мышления, приобретение опыта и инструментария мадиаграмонтности, самостоятельного поиска, умения правильно использовать информационные потоки, в целях эффективной коммуникации, решения учебно-познавательных и иных личностных проблем и задач, то есть ориентация не столько на знание, сколько на приобретение учащимися позитивного опыта самостоятельной работы. 

Российская система образования сегодня находится в постоянном процессе модернизации. И соответственно изменения в российском обществе, политике и экономике оказывают на этот процесс непосредственное влияние. Эти изменения определяют те условия, в которых придется получать знания, умения и владения профессиональной деятельности, а далее осуществлять трудовую профессиональную деятельность молодому специалисту. И важную роль в этом процессе играет мотивация, и одним из главных мотивов является интерес к обучению.

На начальном этапе нами был проведен констатирующих эксперимент путем анкетирования студентов 1 курса, который показал, что у студентов вуза а в начале учебной деятельности очень слабо развит интерес к обучению, и это в дальнейшем влечет за собой не полное освоение образовательных программ. Исследования психологов (Б.Г. Ананьева, А.Г. Архипова, Л.И. Божович, Л.А. Гордона, В.Г. Иванова, А.Г. Ковалева, А.Н. Леонтьева, Н.Г. Морозовой, В.Н. Мясищева, С.Л. Рубинштейна, Б.М. Теплова и др.), педагогов (В.А. Беликова, Р.А. Гильман, М.Е. Дуранова, В.И. Жернова, Т.Е. Климовой, Я.А. Коменского, О.В. Лешер, Д. Локка, А.К. Марковой, В.Н. Максимовой, В.П. Ушачева, К.Д. Ушинского, О.М. Шенцовой, Г.И. Щукиной и др.) показывают, что именно интерес является важным мотивом, который способствует эффективному развитию различных видов деятельности и стимулирует студента на выполнения деятельности.

Цель данной работы – рассмотрение средств создания эмоционально-комфортной образовательной среды как педагогического условия, способствующего развитию интереса к обучению у студентов вуза.

В основной части статьи рассматривается развитие интереса к обучению у студентов вуза. Педагогический подход к решению проблемы состоит в том, чтобы: представлять в педагогическом процессе возможности интересных сторон учебной деятельности; возбуждать и постоянно поддерживать у обучающихся состояние активной заинтересованности учебными процессами; целенаправленно формировать и развивать интерес как ценное свойство личности к обучению, содействующее ее познавательной активности.

Интерес к обучению – «это форма проявления потребности личности в познавательной деятельности, в силу ее эмоциональной привлекательности и жизненной значимости, через активное стремление к получению знаний, умений, владений, где в органическом единстве взаимодействуют интеллектуальные, эмоциональные и волевые процессы».

Так же рассматривается личностно-деятельностное обучение, включающее личностно-ориентированный и индивидуально- познавательный и синергетический подходы, выделены уровни развития интереса к обучению; средства создания эмоционально-комфортной образовательной среды, которая влияет на эффективность развития интереса к обучению у студентов вуза. Была разработана структурная модель образовательной среды, которая включает в себя пространственно-предметный, социальный, деятельностный, информационно-технологический, содержательный и духовный компоненты, которые подробно рассмотрены авторами.

При определении типа образовательной среды мы использовали разработанную В.А. Ясвиным методику векторного моделирования, которая строится по системе координат, состоящей из оси СЗ «свобода-зависимость» и оси АП «активность-пассивность». Результаты эксперимента показали, что в начале значение свободы образовательной среды больше значения активности, а к концу значение активности образовательной среды повысилось и значение свободы стало гораздо меньше. Были разработаны критерии и показатели развития интереса к обучению.

Сравнивая полученные результаты, было отмечено, что наиболее существеннее повышение уровня развития интереса у студентов к обучению наблюдается в группе, где активно использовались все возможные средства и приемы создания эмоционально-комфортной образовательной среды в вузе. Это говорит о том, что создание эмоционально-комфортной образовательной среды в вузе имеет прямое влияние на эффективность развития интереса к обучению у студентов.