Целью исследования является разработка структурно-методической модели организации обучения, проведения тестирования и контроля теоретических знаний курсантов, с учетом особенностей организации учебного процесса в ведомственном ВУЗе МЧС России. Проведенный обзор компьютерных программ, используемых в образовательном процессе, показал, что количество самостоятельно созданных в образовательных организациях программных продуктов, имеющих широкий набор функций для подготовки и контроля теоретических знаний, встречаются достаточно редко. В основном используются готовые компьютерные программы, который носят универсальный характер и предназначены для широкого применения, без учета специфики ВУЗов.

Исследование и разработка структурно-методической модели проводилось с применением теоретического анализа положений педагогики по проблемам контроля, оценивания и анализа уровня теоретических знаний, методов теории алгоритмов и принятия решений, методов синтеза и анализа информационных процессов. В основе разработанной структурно-методической модели организации обучения, проведения тестирования и контроля теоретических знаний курсантов лежит ассоциативно-рефлекторная теория обучения, теория развития мотивации и теория модульного обучения.

Для реализации структурно-методической модели разработана многоуровневая автоматизированная система обучения, контроля и анализа уровня теоретических знаний, на которую получено свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ № 2017613078 от 10 марта 2017 г.

Структурно-методическая модель и компьютерная программа обеспечивают эффективную работу преподавателя и курсантов, за счет широкого списка функций, эргономики, методического обеспечения и применения информационно-коммуникационных технологий, обеспечивающих доступ преподавателей и курсантов к работе с учебным материалом посредством сети Интернет, используя стационарные компьютеры, ноутбуки, планшеты и смартфоны.

Компьютерная программа полностью адаптирована к образовательному процессу академии и имеет ряд существенных отличий от других программных продуктов, предназначенных для обучения и контроля теоретических знаний. Основные отличия заключаются в методике организации обучения, тестирования и контроля, направленной на стимулирование курсантов к самостоятельной работе. Основным стимулирующим фактором является допуск курсантов к сессии при наличии определенного процента самостоятельно изученных вопросов и успешного прохождения тестирования по уровню подготовки.

Функциональная структура компьютерной программы позволяет добавлять новые специальности или направления подготовки, кафедры, дисциплины и формировать по ним базы теоретических вопросов.

В качестве примера рассмотрена методика реализации в компьютерной программе основной функции, предназначенной для организации контроля теоретических знаний курсантов посредством тестирования по отдельным дисциплинам и по уровням подготовки.

Таким образом, программа значительно расширяет возможности обучения и контроля, способствует повышению качества знаний курсантов, а также формирует у преподавателей и курсантов навыки работы со средствами информационно-коммуникационных технологий и мобильного обучения. Апробация многоуровневой автоматизированной системы обучения, контроля и анализа уровня теоретических знаний показала высокую ее эффективность в области теоретической подготовки курсантов академии.

Целью исследования, представленного в данной статье, является разработка, реализация и апробация в учебном процессе многоуровневой архитектуры интеллектуального агентно-ориентированного учебного комплекса для подготовки специалистов технического профиля. Интеллектуализация средств электронного обучения является одним из приоритетных направлений в реализации компетентностного подхода к обучению в высшей школе. При этом, перспективным направлением внедрения методов искусственного интеллекта в сферу электронного обучения, признанным в научном сообществе, является теория и практика проектирования агентно-ориентированных (многоагентных) систем.

В процессе исследования была разработана, обоснована и, в основном, реализована многоуровневая архитектура интеллектуального агентно-ориентированного учебного комплекса, которая сочетает в себе гибкость, открытость и хорошую масштабируемость. Показано, что заявленные показатели качества могут быть достигнуты за счёт органичного сочетания многоагентного и сервис-ориентированного подходов к проектированию программных продуктов учебного назначения. В архитектурном решении детально проработаны уровни сервисов и опирающиеся на них уровни интеллектуальных агентов. Каждый из заявленных уровней системы является относительно независимым, может быть разработан (протестирован) автономно, а способы взаимодействия между уровнями унифицированы. В статье рассмотрено назначение компонентов, входящих в состав каждого из архитектурных уровней, приведены некоторые ключевые аспекты реализации данной архитектуры и результаты педагогических экспериментов по адаптивному обучению студентов посредством интеллектуального агентно-ориентированного учебного комплекса.

К настоящему времени на основе представленной архитектуры сформирована интегрированная интеллектуальная среда обучения, наполненная учебным контентом, которая апробирована в учебном процессе Вологодского государственного университета при обучении бакалавров и магистров нескольких направлений, связанных с информационными технологиями. При этом предложенные архитектурные решения доказали свою жизнеспособность, а сформированная на их основе образовательная среда – привлекательность для студентов и положительное влияние в целом на эффективность процесса подготовки специалистов технического профиля, что подтверждается не только результатами педагогической диагностики, но и опросами работодателей.

В целом результаты исследования показывают, что применение агентно-ориентированного и сервис-ориентированного подходов в процессе формирования архитектуры образовательной среды вуза предоставляет удобные механизмы внедрения методов искусственного интеллекта в сферу электронного обучения, обеспечивая полноценную поддержку компетентностно-ориентированных технологий подготовки специалистов технического профиля. Сформированная в процессе выполнения исследования гибкая, открытая и масштабируемая образовательная среда находится в непрерывном развитии, постоянно приобретая новые возможности, позволяющие повысить качество подготовки студентов технических направлений.

проявляющихся в информационном поведении студентов с точки зрения реализации и использования преимуществ обучения на протяжении всей жизни в цифровом обществе. Авторы осуществили попытку ответить на вопрос: Какова специфика стратегий информационного поведения современных студентов?

Материалы и методы. В основу исследования было положено понятие «информационное поведение», рассматриваемое авторами как система действий, предпринимаемых для реализации процессов взаимодействия с информационной средой. В условиях развития цифрового общества эффективность стратегий информационного поведения во многом зависит от принятия ценностей непрерывного образования. В контексте деятельностного подхода информационное поведение включает мотивационный аспект (принятие парадигмы непрерывного образования, мотивы образовательной деятельности, отношения, интересы и ориентации в рамках текущего этапа обучения) и деятельностный аспект (общие стратегии обучения, подходы к приобретению новой информации, стратегии самоуправления в процессе обучения, а также владение современными средствами для реализации этих стратегий – инструментами ИКТ).

Методы исследования включали анкетирование и статистическую обработку полученных данных. В ходе анкетирования российским и польским студентам было предложено оценить степень выраженности ряда характеристик информационного поведения по пятибалльной шкале. Статистический анализ ответов включал описательную статистику по всем вопросам, в том числе распределение ответов для всех респондентов, сравнительную статистику для польских и российских респондентов и корреляционный анализ.

Результаты исследования. Результаты исследования показали, что студенты осознают значение непрерывного образования и принимают его как ценность и требование XXI века. Однако их информационное поведение не всегда основано на эффективных стратегиях. Образовательная активность недостаточно поддерживается применением ИКТ-инструментов для самоуправления, целеполагания, построения индивидуального образовательного маршрута. Выявлены прямые корреляции между готовностью к непрерывному образованию и развитием инициативности, ответственности, способности к самоуправлению, в том числе при активном использовании специализированных электронных инструментов. Информационное поведение связано с будущей профессиональной деятельностью. Например, студенты, ориентированные на профессии социального профиля, в информационном поведении проявляют черты коммуникативной открытости и эмпатии. 

Заключение. На основании полученных результатов могут быть сформулированы рекомендации для преподавателей высшей школы по поддержке процесса овладения студентами передовыми стратегиями информационного поведения. Во-первых, необходимо побуждать студентов к использованию открытых электронных ресурсов не только для доступа к новейшей информации, но и для включения в процессы совместного создания качественно нового знания (самоуправляемое обучение, обучение в партнерстве, коллаборативное обучение). Во-вторых, важно создавать условия для расширения профессионального опыта через усиление роли практико-ориентированных заданий, а также включения студентов в проектную, конкурсную и грантовую деятельность.

Целью исследования является разработка и апробация методики подготовки и актуализации рабочих программ учебных дисциплин и практик основной профессиональной образовательной программы высшего образования, соответствующей требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования редакции 2017 года на основе элементов компетенций, выделяемых из текстов профессиональных и образовательных стандартов, стандартов предметной области подготовки, научно-методических разработок и иных источников.

Рекомендованный Министерством образования и науки РФ подход – выражение необходимого выпускнику набора профессиональных знаний, умений и навыков в формулировках нескольких десятков компетенций, предполагает набор гораздо более общих, чем в профессиональных стандартах и стандартах предметной области, формулировок, которые на уровне рабочих программ дисциплин снова должны быть декомпозированы в отдельные темы контактных занятий и самостоятельной подготовки студентов. При этом возникают риски пропуска или дублирования материала в различных дисциплинах и произвольность толкования общих формулировок компетенций разными авторами методических разработок.

По мнению авторов, использование элементов компетенций, выделяемых из текстов стандартов, научно-методических разработок и иных источников предметной области деятельности выпускника вуза, позволяет более полно и конкретно определить необходимый при обучении по направлению подготовки набор и содержание знаний, умений и навыков, рационально распределить их между учебными дисциплинами и практиками, сформировать основные дидактические единицы рабочей программы учебной дисциплины, обеспечить прослеживаемость требований к результатам освоения дисциплины до конкретного источника требований.

В процессе исследования разработана и апробирована методика сбора, обработки и систематизации информации, необходимойдля подготовки документов организации учебного процесса на кафедре вуза; выполнен анализ профессиональных и отраслевых стандартов программной инженерии; сформирован массив элементов компетенций, необходимых выпускнику направления подготовки 09.03.04; предложены программные средства для обработки и структурирования информации, управления изменениями элементов компетенций с учётом взаимосвязей между ними.

В статье приведено описание структуры данных массива элементов компетенций, необходимых выпускнику бакалавриата по направлению подготовки 09.03.04 «Программная инженерия»; представлены результаты анализа основных видов источников компетенций: образовательного стандарта по указанному направлению бакалавриата, профессиональных стандартов и отраслевых стандартов программной инженерии, онтологических и архитектурных моделей сущностей предметной области; алгоритм сбора, обработки и систематизации информации, необходимой для формирования элементов компетенций; приведены примеры формирования элементов компетенций различных видов.

Исследование показало, что расширенный в предложенной методике компетентностный подход к формированию рабочих программ учебных дисциплин и практик основной профессиональной образовательной программы высшего образования позволяет обеспечить полноту, актуальность и непротиворечивость требований к подготовке студентов, рациональное распределение тематики учебного материала между дисциплинами и взаимную их согласованность в образовательном процессе.

Целью исследования является повышение эффективности процессов импортозамещения программного обеспечения. В процессе импортозамещения выделяем две проблемы, проблему переобучения огромного числа сотрудников организаций, в которых необходимо провести импортозамещение (сотни тысяч пользователей программного обеспечения) и проблему процесса выбора отечественного программного обеспечения для замены импортного. Весьма велико количество организаций, в которых необходимо заменить иностранное программное обеспечение на российское. Это несколько сотен крупных организаций. Количество российских программных продуктов, например, по офисному программному обеспечению, в реестре превышает 200 экземпляров. Каждый раз выбор влечет за собой как покупку небольших лицензий, так и развертывание, и опробование конкретного программного обеспечения во всем его объеме, а также его анализ экспертами. Этот процесс занимает много времени, если он реализуется без технической поддержки.

Авторами выдвигается гипотеза, что эти две проблемы: выбор и переобучение – можно эффективно решить на основе авторской технологии опережающего обучения и инструментального комплекса, поддерживающего эту технологию. В статье проводится анализ возможности использования данной технологии для переобучения, и исследуются полезные побочные эффекты, в виде оценки качества интерфейсов. Также проводится анализ типов пользователей организации. Авторы приходят к выводу, что большинство пользователей организации относятся к классу массовых профессиональных пользователей. В этом случае качество интерфейса является определяющим при выборе программного продукта для использования. Базируясь на понятиях, ментальной модели и модели представления, предложенных Аланом Купером, авторы разработали методику выбора отечественного программного продукта. Методика основывается на количественных показателях, полученных при деятельном ситуационном ознакомлении/обучении потенциальных пользователей с помощью компьютерной обучающей программы, являющейся точной (в смысле Крипке) функциональной и интерфейсной моделью выбираемого программного обеспечения. Эта методика обеспечивает эффективность выбора необходимого отечественного программного обеспечения за счет ввода промежуточного инфраструктурного элемента в виде организации, инструментально и методически поддерживающей процессы поиска.

Делается вывод о том, что такая организация не только повышает эффективность процесса импортозамещения, но и позволяет сделать общие предложения о направлении работ по улучшению качества интерфейса отечественного программного обеспечения. Внедрение и развитие предлагаемой методики, базирующейся на технологии опережающего обучения массовых профессиональных пользователей, в виде инфраструктурной части программы перехода на российское программное обеспечение обеспечит:

• уверенность, в возможностях российского программного обеспечения безболезненно заменить, используемые иностранные продукты;
• упрощение и ускорение процесса внедрения разработанного программного обеспечения, за счет сокращения сроков обучения пользователей и минимизации времени отвлечения разработчиков;
• получение объективных количественных результатов опережающего функционального и интерфейсного бета-тестирования внедряемого программного обеспечения;
• получение эффективного инструмента поддержки внедрения и оценки качества российского программного обеспечения, за счет сбора статистических данных для анализа внедряемого программного продукта.

Внедрение цифровых инструментов происходит во все сферы жизни и в том числе и в образовательную среду. В данной работе была произведена попытка структурировать и охарактеризовать существующие цифровые образовательных инструменты с точки зрения функций и возможностей для пользователей, а также характеристик взаимодействий пользователей. В литературном обзоре данной работы исследовалось текущее состояние цифровизации различных областей жизни, а также изучено отношение общества к перспективной повсеместной автоматизации и цифровизации на основе опубликованных научных работ. В работе выделено три типа цифровых сред: модульные цифровые образовательные среды, LMS и LCMS, а также дистанционное онлайн образование, представленное на платформах MOOC. Был проведен анализ взаимодействия преподавателей и учеников в рамках указанных цифровых сред, определены возможности каждой среды, а также обозначены недостатки каждой из них. В заключение статьи формулируется прогноз возможностей дальнейшего исследования в направлении данной статьи, а также делается вывод о потребности в трансфере цифровых технологий в образовательный процесс, а также о неумолимости роли преподавателя в процессе получения знаний учениками даже при условии использования цифровых автоматизированных сред.

Цель исследования заключалась в структурировании и обобщении данных об имеющихся цифровых образовательных инструментах и цифровых образовательных средах, проанализировать роль преподавателя в рамках использования каждого инструмента, а также охарактеризовать возможности слушателей и преподавателей в рамках определенных инструментов.

Материалы и методы. В данной работе проводился обзор и анализ существующих публикаций, открытых данных и информации об используемых и существующих цифровых образовательных инструментах. В рамках данной работе исследование проводилось системными методами, использовался сравнительный анализ существующих решений обозначенных проблем. Информация о каждой из образовательных сред и платформ была структурирована и представлена в виде таблицы, а также отражена через схему взаимодействия преподавателя с учеником в цифровой среде.

Результаты проведенного анализа показывают, что несмотря на существование большого числа цифровых ресурсов, программ и возможностей для частичной автоматизации образовательного процесса, фигура преподавателя остается необходимой для эффективного завершения процесса обучения. В случае с открытыми онлайн-курсами отсутствие наставника, тьютора или некого лица, выступающего в роли преподавателя сказывается на количестве успешно завершающих онлайн-курсы. Кроме того, зачастую внедрение цифровых инструментов затрудняется отсутствием у преподавателей необходимых навыков для полного использования инструментов в конкретной цифровой среде.

Заключение. В заключение статьи делается предположение о необходимости более тесного трансфера знаний и технологий в образовательный процесс, с параллельным формированием понятия «цифровая компетентность» и выявлением критерия его оценивания у будущих и практикующих преподавателей.

Цель исследования: Целью исследования является выработка предложений по совершенствованию системы поддержки принятия решений, как подсистемы информационно-аналитического обеспечения ситуационного центра, позволяющих повысить обоснованность, точность и достоверность принимаемых решений при моделировании слабоструктурированных систем (крупномасштабных экономических, организационно-технических или социальных систем), функционирующих в условиях существенной неопределенности воздействия внешний среды и внутренних факторов.

Материалы и методы исследования: В основе проведенного исследования лежит новая парадигма – необходимость интеграции и конвергенции (сближения) различных подходов и моделей (ситуационного, имитационного, экспертного, когнитивного, семиотического и др.), программных сред и технических решений при построении информационно-аналитических систем ситуационных центров. Проведенный анализ позволил обосновать целесообразность применения в составе систем поддержки принятия решений полимодельных комплексов с формализованными процедурами принятия решений. При решении задачи выбора наиболее предпочтительной модели оцениваются и учитываются основные свойства моделей, такие как: адекватность (качественная и количественная), простота и оптимальность, гибкость (адаптивность), универсальность и проблемная ориентация модели. Совместное использование разнородных моделей в составе полимодельного комплекса позволяет повысить точность и достоверность решения задачи выбора наиболее предпочтительной модели объекта исследования.

Результаты: Обоснована необходимость интеграции и конвергенции (сближения) различных подходов и моделей (ситуационного, имитационного, экспертного, когнитивного, семиотического и др., при построении интеллектуальной системы поддержки принятия решений ситуационного центра. Показана целесообразность описания исследуемого объекта совокупностью разнородных и комбинированных моделей с возможностью учета структурной динамики объекта моделирования (организационно-технические, социально-экономические системы и др.), а также адаптации моделей с учетом изменений объекта исследования и последующего сравнения полученных результатов. Предложен подход на основе применения полимодельного комплекса в составе информационно-аналитической системы ситуационного центра, обеспечивающий синтез адекватной модели объекта исследования. С этой целью в составе параметров и структур вводятся дополнительные элементы (избыточность), позволяющие при непосредственном использовании модели управлять качеством модели и обеспечить ее робастность (нечувствительность к изменениям состава, структуры и содержания исходных данных).

Заключение. В статье рассмотрены предложения по совершенствованию системы поддержки принятия решений ситуационного центра с использованием полимодельных комплексов с формализованными процедурами принятия решений. Преимуществом полимодельного комплекса является возможность решения одной и той же задач с использованием различных моделей и последующего сравнения полученных результатов, описания исследуемого объекта совокупностью разнородных и комбинированных моделей, возможностью учета структурной динамики объекта моделирования (организационно-технические, социально-экономические системы и др.), а также адаптации модели с учетом изменений объекта исследования. Разработанные предложения направлены на повышение точности и достоверности результатов моделирования слабоструктурированных систем, обоснованности принятия управленческих решений. Полученные результаты могут быть использованы при совершенствовании научно-методического обеспечения функционирования систем поддержки принятия решений, как составной части информационно-аналитической системы СЦ.

Статья посвящена методам подготовки IT-специалистов в условиях ускоренного развития информационных технологий. Целью данной работы является изложение инновационного метода подготовки бакалавров и магистров в области информационных технологий, предусматривающего их обучение с участием специалистов IT-компаний.

В условиях построения информационного общества одной из главных задач, стоящих перед учебными заведениями, является обеспечение организаций и предприятий молодыми специалистами, имеющими навыки создания современных программных продуктов с использованием новейших инструментальных средств информационных технологий. Выполнить поставленную задачу возможно путем разработки и внедрения новых методов обучения бакалавров и магистров в области информационных технологий. В работе рассматривается опыт подготовки IT-специалистов в Институте новых информационных технологий Кыргызского государственного университета строительства, транспорта и архитектуры им.Н.Исанова, приводится анализ проблем подготовки IT-специалистов, сложившихся в Кыргызстане, а также приведен инновационный метод обучения IT-специалистов.

С момента своего основания в 2000 году Институт применяет различные методы обучения, тесно сотрудничает с другими вузами и предприятиями-работодателями. Для изучения влияния различных форм обучения на качество подготовки специалистов в Институте, помимо очной и заочной форм обучения, применяются также и дистанционные формы. Причем в учебный процесс внедряются как самостоятельно разработанные специалистами Института технологии, так и совместные технологии с зарубежными вузами-партнерами, среди которых Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, а также Университет прикладных наук (г.Цвиккау, Германия).

С целью внедрения передовых зарубежных инновационных методов обучения Институт заключил договоры о совместной подготовке специалистов с Университетом Ниццы – София Антиполис (Франция) и с ведущим техническим вузом Индии в г.Веллор.

Проведя анализ опыта сотрудничества с предприятиями и вузами-партнерами, специалисты Института пришли к выводу о необходимости разработки инновационного метода подготовки бакалавров и магистров, в котором бы сочетались академические знания, получаемые студентами в стенах вуза, и практические навыки, приобретаемые ими в IT-компаниях. Суть нового подхода заключается в том, что студенты имеют возможность не только приобретать навыки программирования, как это предусмотрено программами практик при традиционных методах обучения, но и проходить курсы перспективных технологий программирования у ведущих программистов и участвовать вместе с ними в разработке реальных проектов промышленного масштаба. В соответствии с данной концепцией совместно с Международным университетом инновационных технологий г.Бишкек и с Кыргызской ассоциацией разработчиков программного обеспечения и услуг был подписан Договор, согласно которому заключительный год обучения прошедших по конкурсу бакалавров и магистров этих вузов будут обучать по совместно разработанной Согласованной программе ведущие программисты Ассоциации. Студентам, успешно завершившим обучение, выдается диплом о высшем образовании государственного образца и сертификат Ассоциации.

Таким образом, для подготовки IT-специалистов высокого класса предлагается использовать инновационный метод, предусматривающий сочетание традиционных методов обучения в вузе с обучением на предприятиях-работодателей с привлечением ведущих программистов IT-компаний.