Разработка и актуализация образовательных модулей в области информационных технологий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье анализируются рекомендованные Министерством науки и высшего образования прототипы рабочих программ обучающих модулей «Введение в информационные технологии» и «Информационные технологии и программирование», а также исследования в области цифровой грамотности россиян. Научная новизна состоит в разработке содержания модуля «Введение в информационные технологии», отвечающего целям по внедрению технологий искусственного интеллекта, декларируемых для всех образовательных организаций Российской Федерации. В результате разработана рабочая программа авторского модуля «Введение в информационные технологии», включающая в себя две дисциплины: «Цифровые технологии самообразования» и «Информатика». Деление связано с различием целей указанных дисциплин: первая изучает инструменты обучения, в том числе самостоятельного, вторая охватывает общие цифровые компетенции. Актуализация дисциплины «Информатика» состоит, в первую очередь, во включении блока, отвечающего за компетенцию в сфере создания цифрового контента, и замены блока изучения языков Pascal и СИ на основы языка программирования Python, что позволяет решить еще одну задачу, поставленную Министерством науки и высшего образования РФ, а именно: заложить базу для изучения модуля «Системы искусственного интеллекта», который становится обязательным для всех специальностей и направлений подготовки. Формируемый образовательный модуль предназначен, в первую очередь, для студентов образовательных программ бакалавриата и специалитета, направленных на подготовку кадров для транспорта и отнесенных к укрупненной группе специальностей и направлений подготовки 23.00.00 – Техника и технологии наземного транспорта. Результаты исследования могут быть интересны для методистов и научно-педагогических работников, ведущих активную работу по формированию образовательных модулей в области IT-технологий и искусственного интеллекта.

Об авторах

Ирина Викторовна Тюжина

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: i.tyuzhina@samgups.ru

кандидат педагогических наук, доцент кафедры цифровых технологий

Россия, г. Самара

Сергей Васильевич Горбатов

Технический университет Уральской горно-металлургической компании

Email: s.gorbatov@tu-ugmk.com

кандидат педагогических наук, доцент, заведующий кафедрой информационных технологий

Россия, г. Верхняя Пышма, Свердловская область

Алексей Евгеньевич Казеев

Самарский государственный социально-педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kazeev_a@mail.ru

кандидат педагогических наук, доцент кафедры информатики, прикладной математики и методики их преподавания

Россия, г. Самара

Список литературы

  1. Модель компетенций команды цифровой трансформации в системе государственного управления / под ред. М.С. Шклярук, Н.С. Гаркуши. М.: РАНХиГС, 2020. 84 с.
  2. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года: указ президента РФ от 21.07.2020 № 474 [Электронный ресурс] // Гарант.ру. https://base.garant.ru/74404210.
  3. О внесении изменений в федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования: приказ Минобрнауки РФ от 26.11.2020 № 1456 [Электронный ресурс] // Гарант.ру. https://base.garant.ru/400819549.
  4. Перечень поручений президента Российской Федерации по итогам конференции по искусственному интеллекту: поручение президента РФ от 31.12.2020 № Пр-2242 [Электронный ресурс] // Гарант.ру. https://base.garant.ru/400165194.
  5. О направлении информации: письмо Минобрнауки РФ от 12.07.2021 № МН-5/4611 [Электронный ресурс] // Гарант.ру. https://base.garant.ru/402654726.
  6. О направлении информации: письмо Минобрнауки РФ от 02.07.2021 № МН-5/2657 [Электронный ресурс] // Гарант.ру. https://base.garant.ru/401464914.
  7. Информация о реализуемых образовательных программах СамГУПС [Электронный ресурс] // https://www.samgups.ru/sveden/education/eduaccred.
  8. Босова Л.Л., Босова А.Ю. Информатика. 10 класс. Базовый уровень. М.: Бином: Лаборатория знаний, 2017. 288 с.
  9. Зуев С.В. Геометрические свойства квантовой запутанности и машинное обучение // Russian Technological Journal. 2023. Т. 11, № 5. С. 19–33. doi: 10.32362/2500-316x-2023-11-5-19-33.
  10. Кондратьева В.А. Особенности обучения искусственному интеллекту в основной школе средствами языка программирования Python // Открытая наука 2021: сб. мат-лов науч. конф. с междунар. участием (Москва, 22 апреля 2021 г.). М.: Aegitas, 2021. С. 248–253.
  11. Розов К.В., Подсадников А.В. Язык программирования Python в педагогическом вузе: от основ до искусственного интеллекта // Информатика и образование. 2019. № 6 (305). С. 26–33.
  12. Самылкина Н.Н., Салахова А.А. Обучение основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования. М.: Московский педагогический государственный университет, 2022. 242 с. doi: 10.31862/9785426310643.
  13. О внесении изменений в федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования: приказ Минобрнауки РФ от 26.11.2020 № 1456 [Электронный ресурс] // Гарант.ру. https://base.garant.ru/400819549.
  14. Болгова В.В., Гаранин М.А., Краснова Е.А., Христофорова Л.В. Образование после пандемии: падение или подготовка к прыжку? // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 7. С. 9–30. doi: 10.31992/0869-3617-2021-30-7-9-30.
  15. Вынужденная цифровизация: исследование цифровой грамотности россиян в 2021 году [Электронный ресурс] // https://nafi.ru/analytics/vynuzhdennaya-tsifrovizatsiya-issledovanie-tsifrovoy-gramotnosti-rossiyan-v-2021-godu.
  16. Оценка цифровой готовности населения России: докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества (Москва, 13–30 апреля 2021 г.) / Н.Е. Дмитриева (рук. авт. кол.), А.Б. Жулин, Р.Е. Артамонов, Э.А. Титов. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. 86 с.
  17. Carretero Gomez S., Vuorikari R., Punie Y. DigComp 2.1: The Digital Competence Framework for Citizens with eight proficiency levels and examples of use, EUR 28558 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2017 [Internet] // https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC106281.
  18. Выборочное федеральное статистическое наблюдение по вопросам использования населением информационных технологий и информационно-телекоммуникационных сетей за 2013–2019 гг. [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/business/it/ikt23/index.html.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Тюжина И.В., Горбатов С.В., Казеев А.Е., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».