Analysis of the performance of tasks 1 and 2 of the main state exam and recommendations for their solution

Cover Page

Cite item

Abstract

in recent years, the number of students choosing computer science as the subject for the main state exam has been increasing. The article provides an analysis of the results of completing tasks 1 and 2 of the main state exam in computer science. These tasks are the easiest in the set of assessment materials. Therefore, it is necessary to strive for their 100% completion. However, students make mistakes when completing them. The work identifies typical difficulties in solving tasks of this type. Examples of problem solving are given and universal algorithms for solving problems of this type and recommendations for their successful implementation are derived. An example of completing a task to decode information from an advanced level with an implicit answer is given.

About the authors

E. V Korchak

Glazov State University of Engineering and Pedagogics named after V.G. Korolenko

Email: elkor1970@mail.ru

References

  1. Акимова И.В., Губанова О.М., Дудин А.С. Разработка методических материалов и тренировочных заданий для подготовки к ЕГЭ по теме «Информация и ее кодирование» // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 8-3. С. 123 – 125.
  2. Громова С.Ф. Практикум по решению задач по информатике: учебно-методическое пособие, направление подготовки: 44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями); направленность «Математика и Информатика», уровень бакалавриата. Сургут: Сургутский государственный педагогический университет, 2023. 87 с.
  3. Информатика (базовый уровень). Реализация ФГОС основного общего образования: методическое пособие для учителя. М.: ФГБНУ «Институт стратегии развития образования РАО», 2022. 142 с.
  4. Информатика (углублённый уровень). Реализация ФГОС основного общего образования: методическое пособие для учителя. ФГБНУ «ИСРО РАО», 2022. 211 с.
  5. Радостева И.М. ОГЭ по информатике: готовиться системно или нет? // Наука и образование в обеспечении устойчивого развития человеческого потенциала в условиях перехода к цифровой экономике: материалы X Российской с международным участием научно-практической конференции. Пермь, 23-24 мая 2023 года. Пермь: Пермский государственный гуманитарно-педагогический университет, 2023. С. 356 – 360.
  6. Ракитина Е.А. ЕГЭ по информатике: решение задач на кодирование информации // Информатика и образование. 2009. № 3. С. 23 – 31.
  7. Сафонова Л.А., Шершенова М.А. Особенности решения задач на кодирование и декодирование информации // Инновационные процессы в современном образовании: практики, технологии, решения: сборник трудов по материалам международной научно-практической конференции. Москва, 28-30 декабря 2020 года. Москва: Информио, 2021. С. 311 – 314.
  8. Семенов И.В. Решение задач по информатике (подготовка к ОГЭ) // Научное и образовательное пространство в условиях вызовов современности: сборник материалов Международной научно-практической конференции. Чебоксары, 26 февраля 2021 года. Чебоксары: Общество с ограниченной ответственностью "Центр научного сотрудничества "Интерактив плюс", 2021. С. 133 – 137. doi: 10.21661/r-553412.
  9. Статистико-аналитический отчет о результатах государственной итоговой аттестации по образовательным программам основного общего образования в Удмуртской Республике. URL: https://gia.rcoko18.ru/statistics/.
  10. Федеральная рабочая программа по учебному предмету «Информатика»: 7–9 классы (углублённый уровень). URL: https://clck.ru/3FhMKr (дата обращения: 15.03.2025).
  11. Федеральная рабочая программа по учебному предмету «Информатика»: 7–9 классы (базовый уровень). URL: https://clck.ru/3FhMgc (дата обращения: 15.03.2025).
  12. ФИПИ. Открытый банк заданий ОГЭ. Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный институт педагогических измерений». URL: https://fipi.ru/oge/demoversii-specifikacii-kodifikatory#!/tab/173801626-5.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).