Формирование информационной компетентности бакалавров по направлению "Математика и компьютерные науки" средствами электронного обучения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 13.00.08, кандидат наук Маклецов, Сергей Владиславович

• Маклецов, Сергей Владиславович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Маклецов, Сергей Владиславович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ БАКАЛАВРОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «МАТЕМАТИКА И

КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ» КАК ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ ПРОБЛЕМА

1.1. Ориентированность подготовки будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» на формирование их информационной компетентности

1.2. Формирование информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» на основе

интегративного и дифференцированного подходов в обучении

1.3. Учет индивидуальных особенностей формирования

информационной компетентности бакалавров по направлению

«Математика и компьютерные науки»

1.4. Применение средств электронного обучения в подготовке будущих бакалавров по направлению «математика и компьютерные науки»

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1

ГЛАВА 2. ОРГАНИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДГОТОВКИ БУДУЩИХ БАКАЛАВРОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ» СРЕДСТВАМИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ

2.1. Модель формирования информационной компетентности

бакалавров по направлению «математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения

2.2. Структура и содержание информационной подготовки будущих

бакалавров по направлению «математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения

2.3. опытно-экспериментальная проверка модели формирования

информационной компетентности бакалавров по направлению

2

«Математика и компьютерные науки» средствами электронного

обучения на примере дисциплин компьютерного цикла

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Формирование информационной компетентности бакалавров по направлению "Математика и компьютерные науки" средствами электронного обучения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования. Постоянно возрастающая степень интеграции информационных технологий со всеми сферами жизни и деятельности каждого человека приводит к тому, что неуклонно увеличивается спрос на IT-специалистов, без которых уже не может обойтись ни одна компания. При этом, как отмечает министр связи и массовых коммуникаций Российской Федерации Н. Никифоров, «ИТ-отрасль играет стратегическую роль в развитии экономики России и обеспечении безопасности государства» [107]. В связи с этим, Правительством РФ была принята стратегия развития отрасли информационных технологий в РФ на 20142020 годы и на перспективу до 2025 года. В этом документе отмечен факт наличия дефицита кадров в компаниях отрасли информационных технологий и недостаточно высокого уровня их подготовки, а также говорится, что «по прогнозам аналитиков отрасли, до 2018 года система образования должна подготовить не менее 350 тыс. специалистов в области информационных технологий.» [150] Перед системой высшего профессионального образования ставится задача увеличения количества таких специалистов с высоким уровнем информационной подготовки.

Выпускник направления «Математика и компьютерные науки», рассматриваемого в настоящем диссертационном исследовании, может работать в качестве программиста, научного сотрудника, инженера, в научно-исследовательских и проектно-конструкторских институтах, организациях телекоммуникационной сферы, государственных органах управления, а также прочих организациях в качестве специалиста, использующего методы математического и компьютерного моделирования, информационные технологии.

Для того, чтобы будущие бакалавры, обучающиеся по указанному направлению подготовки, могли стать высококвалифицированными и

компетентными работниками, им необходимо не только овладеть определенным набором знаний и умений, но также получить достаточный опыт работы с современными информационными технологиями, а главное, приобрести способность к саморазвитию, совершенствованию своих профессиональных компетенций. Все это, в совокупности с определенным недостатком аудиторного времени и постоянным возрастанием количества предназначенной для усвоения информации, делает необходимым использование в процессе обучения, как неотъемлемых его составляющих, электронных образовательных технологий.

В нашем исследовании электронное обучение выступает в качестве средства реализации совокупности интегративного, дифференцированного, а также личностно-ориентированного, компетентностного и профессионально-ориентированного подходов, которые, в комплексе позволяют сформировать информационную компетентность (ИК) по направлению «Математика и компьютерные науки». Использование электронного обучения обусловлено и тем, что информационные технологии являются основным полем их будущей профессиональной деятельности. Поэтому как можно более широкое использование 1Т-средств в обучении позволяет сделать образовательный процесс не только более эффективным, но и максимально приближенным к их будущей профессиональной деятельности.

При этом особо подчеркнем, что мы рассматриваем использование электронных образовательных технологий не как единственно возможное средство обучения, а в комплексе с применением традиционных средств, форм и методов.

Анализ федеральных государственных образовательных стандартов по направлению «Математика и компьютерные науки» (квалификация «бакалавр»), учебных планов и программ, имеющихся научных иссле-

дований в рассматриваемой области и практического опыта работы показывает, с одной стороны, необходимость формирования у будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» информационной компетентности, учитывая при этом их индивидуальные особенности, а с другой стороны — отсутствие такого учета в современной образовательной системе и недостаточную разработанность соответствующего дидактического и методического обеспечения.

Таким образом, можно заключить, что существует противоречие между необходимостью подготовки будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», высококомпетентных в области информационных технологий, и неразработанностью модели формирования их информационной компетентности (которая лежит в основе их профессиональной компетентности) с применением средств электронного обучения и учетом их индивидуальных особенностей.

Разрешение выявленного противоречия требует научного исследования следующей проблемы.

Проблема исследования: какова модель организации электронного обучения, внедрение которой позволяет повысить эффективность формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки»?

Объект исследования: процесс профессиональной подготовки будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» в вузе.

Предмет исследования: формирование информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», как основы их профессиональной компетентности, средствами электронного обучения в процессе их профессиональной подготовки в вузе.

Цель исследования: разработка модели формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения, внедрение которой позволяет повысить эффективность их информационной подготовки.

Гипотеза исследования. Формирование информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» будет эффективным, если:

• основано на применении таких педагогических подходов, как интегра-тивный и дифференцированный, в совокупности с личностно-ориен-тированным, профессионально-ориентированным и компетентност-ным, механизмы реализации которых связаны с применением средств электронного обучения;

• осуществляется с учетом состава и структуры информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» при постоянном мониторинге уровня развития составляющих ее компонентов;

• основывается на применении разработанной, внедренной и экспериментально апробированной модели формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения;

• осуществляется с применением активных и интерактивных форм (мультимедийных лекций, веб-квестов, сетевых форумов, вебинаров) и методов (анализа конкретных ситуаций, беседы, деловой игры, лабораторного эксперимента, проектирования, экспертных оценок) обучения.

Задачи исследования.

1. Уточнить понятие информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», выявить ее состав, структуру и место в их профессиональной компетентности.

2. Раскрыть возможности применения интегративного и дифференцированного подходов в комплексе с личностно-ориентированным, ком-петентностным и профессионально-ориентированным подходами в процессе информационной подготовки будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки».

3. Исследовать влияние индивидуальных особенностей будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» на формирование их информационной компетентности.

4. Выявить возможности применения электронного обучения в качестве средства реализации выделенной совокупности педагогических подходов для повышения эффективности формирования информационной компетентности бакалавров.

5. Разработать и экспериментально проверить модель формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения.

6. Разработать учебно-методическое обеспечение процесса формирования информационной компетентности бакалавров средствами электронного обучения.

Методологическую основу исследования составляют идеи:

• компетентностного подхода (В. И. Байденко, В. А. Болотов, Б. С. Гер-шунский, Л. И. Гурье, Э. Ф. Зеер, И. А. Зимняя, Ю. Г. Татур, А. В. Хуторской

и др.);

• интеграции образования (Б. В. Ахлибининский, В. С. Безрукова, М. Н. Берулава, А. Я. Данилюк, В. И. Загвязинский, А. А. Кирсанов, В. В. Кондратьев, Г. В. Мухаметзянова, В. Г. Онушкин, Е. П. Раченко, 3. С. Сазонова, Ю.Н.Сёмин, Т. А. Старшинова, А. Л. Чекин, С. Т. Шацкий и др.);

• дифференциации обучения (Б. Г. Ананьев, Я. А. Коменский, И. Э. Унт, К. Д. Ушинский, И. С. Якиманская и др.);

• индивидуализации и личностно-ориентированного подхода (Э. Ф. Зеер, Л. А. Казанцева, Е. А. Калинина, А. А. Кирсанов, И. Э. Унт, В. Д. Шадриков, И. С. Якиманская и др.);

• концепций современного профессионального образования (В. М. Жу-раковский, В. Г. Иванов, А. М. Новиков, В. М. Приходько и др.);

• информатизации и компьютеризации образования (А. А. Андреев, Б. С. Гершунский, Р. Н. Зарипов, Г. В. Ившина, Г. И. Кирилова, В. В. Кондратьев, И. В. Роберт и др.);

• активизации, интенсификации и концентрации обучения (Г. И. Ибрагимов, В. В. Лихолетов, В. А. Трайнев, В. Ф. Шаталов и др.)

Теоретической основой диссертационного исследования выступили концепции:

• применения интегративного подхода при информационной подготовке [В. Н. Орлова, Е. Н. Пузанкова, В. Т. Фоменко и др.);

• формирования информационной компетентности студентов (М. Е. Дмитриев, А. Н. Завьялов, О. Н. Зайцева, А. А. Мукашева, М. В. Уте-нин и др.);

• организации электронного образовательного процесса (М. Е. Дмитриев, Л. Н. Дубейковская, Т. А. Кузнецова, В. Г. Минашкин, В. П. Поляков, Н. В. Тихомирова, Г. Ф. Хасанова, Н. А. Шевелев и др.);

• учета психологических особенностей студентов при электронном обучении (Л. Ю. Монахова, Л. Ю. Низамиева, В. А. Садыкова, А. Е. Серёжки-на, Л. Л. Скворцова и др.);

• применения информационных технологий при обучении дисциплинам компьютерного цикла (Г. А. Андрианова, И. X. Бикмухаметов, Т. С. Буторина, Т. А. Макарчук, О. П. Околелов, А. В. Осин, Е. А. Ракитина, Л. В. Смоленцева, Е. В. Ширшов и др.].

Методы исследования: а) теоретический анализ научной и методической литературы, анализ государственных образовательных стандартов, учебных планов направления «Математика и компьютерные науки», рабочих программ, прочих нормативных документов, изучение и обобщение передового педагогического опыта, педагогическое проектирование; б] педагогический эксперимент, тестирование, анкетирование, беседы со студентами и преподавателями профильных дисциплин, анализ результатов текущего и итогового контроля; в) статистические методы обработки полученных данных.

Организация, этапы и экспериментальная база исследования.

Исследование проводилось на базе кафедры теории функций и приближений Института математики и механики им. Н. И. Лобачевского ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский] федеральный университет».

На первом этапе (2009-2011 гг.) осуществлялся анализ психолого-педагогической, учебной литературы, диссертационных исследований, нормативных документов в рассматриваемой области; велось наблюдение; разрабатывался научный аппарат исследования; выявлялась сущность и структура информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки».

На втором этапе (2011-2013гг.) разрабатывались электронные образовательные ресурсы; разрабатывалась и апробировалась модель организации обучения будущих бакалавров рассматриваемого направления подготовки на базе совокупности интегративного, дифференцированного, а также личностно-ориентированного, компетентностного и

профессионально-ориентированного подходов; проводились констатирующий и формирующий этапы эксперимента.

На третьем этапе (2013-2014 гг.) завершался формирующий эксперимент, проводился анализ и интерпретация полученных в ходе опытно-экспериментальной работы данных и оценка эффективности разработанной педагогической модели.

Научная новизна исследования.

Уточнено понятие информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» и выявлена ее структура. С одной стороны она может быть рассмотрена как совокупность общекультурной и профессиональной составляющих, а с другой — представлена знаниевым, операционально-деятельностным и личностным компонентами.

Выделены основные механизмы реализации интегративного и дифференцированного подходов в подготовке будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения: интеграция учебных языков и развитие профессионального тезауруса бакалавров, создания единой электронной учебной среды, формирования общего проблемного поля профессиональной деятельности и образования, обеспечения вариативности содержания и гибкости структуры образовательных ресурсов, создания уровневых заданий, приближенных к задачам профессиональной деятельности. Благодаря им осуществляется поддержка структуры изучаемого материала, синхронизация процесса обучения в рамках различных учебных дисциплин, концентрация информационных потоков, предоставляется доступ к адаптированному для студентов учебному материалу в различных форматах, устанавливается единая система проведения занятий, оценки и

контроля знаний, формируется целостное представление будущих бакалавров об их профессиональной деятельности, реализуется возможность индивидуализации траектории обучения в рамках учебной программы.

Выявлены значимые для будущей профессиональной деятельности индивидуальные особенности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», такие как компьютерная самоэффективность, достаточно высокий уровень развития определенных областей когнитивной сферы (словесно-логической памяти, активного творческого воображения, устойчивого внимания, логического мышления) и наличие внутренней мотивации к профессиональной деятельности, а также указаны средства их развития.

Разработана и экспериментально апробирована модель формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения, которая характеризуется ориентированностью на применение сочетания интегративного, дифференцированного, личностно-ориентиро-ванного, компетентностного и профессионально-ориентированного подходов, постоянно пополняемым содержанием электронных образовательных ресурсов, размещенного в электронной среде обучения, преимущественно активными и интерактивными формами и методами обучения и покомпонентным мониторингом результатов обучения.

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что результаты исследования конкретизируют и расширяют научные представления о процессе формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» на основе реализации интегративного и дифференцированного, а также лич-ностно-ориентированного, компетентностного и профессионально-ориентированного подходов, с применением средств электронного обучения; уточнено понятие информационной компетентности бакалавров по

направлению «Математика и компьютерные науки», определены ее содержание и структура; уточнено понятие профессионального тезауруса бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки»; дополнена теория и методика подготовки будущих специалистов ИТ-отрасли в вузе с учетом их индивидуальных особенностей.

Практическая значимость исследования состоит в том, что разработаны и внедрены в учебный процесс в Институте математики и механики им. Н. И. Лобачевского Казанского (Приволжского) федерального университета содержание и структура информационной подготовки будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», учитывающие их индивидуальные особенности и основанные на базе совокупности интегративного, дифференцированного, а также лич-ностно-ориентированного, компетентностного и профессионально-ориентированного подходов, реализуемых средствами электронного обучения, что способствует повышению эффективности формирования информационной компетентности будущих бакалавров, специализирующихся в 1Т-отрасли.

Выявлены возможности более эффективной реализации требований ФГОС к обучению будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения. Автором разработано учебно-методическое обеспечение по дисциплинам компьютерного цикла, включающее в себя печатное учебно-методическое пособие по курсу «Компьютерный практикум», электронные образовательные ресурсы; программы дисциплин «Компьютерный практикум», а также «Основы компьютерных наук» и «Компьютерные технологии» (в соавт. с к.т.н., доц. Богомоловым В.А.). Разработанное автором учебно-методическое обеспечение внедрено и используется при обучении будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» на ка-

федре теории функций и приближений Института математики и механики ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет».

Положения, выносимые на защиту.

1. Информационная компетентность бакалавра по направлению «Математика и компьютерные науки» — интегративное профессионально-значимое качество личности, которое представляет собой способность оперировать разного рода информацией с применением современных ИТ-средств в процессе профессиональной деятельности, а также готовность к постоянному совершенствованию способов осуществления профессиональной деятельности в соответствии с изменениями, происходящими в сфере информационных технологий. Основными структурными компонентами информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» являются: с одной стороны — общекультурная и профессиональная составляющие, последняя из которых, в свою очередь, образована научно-исследовательским, производственно-технологическим, организационно-управленческим и педагогическим компонентами; с другой стороны — совокупность зна-ниевого (знание профессионального тезауруса, современных информационных технологий (ИТ) и возможностей их применения в профессиональной деятельности, тенденций развития современных ИТ), операцио-нально-деятельностного (умения и навыки в области применения ИТ в профессиональной деятельности, умения формировать новые ИТ-средства с учетом общих тенденций их развития, опыт проектной работы в области компьютерных технологий, умение работать в команде) и личностного (наличие адекватного уровня компьютерной самоэффективности, постоянное развитие областей когнитивной сферы, наиболее важных для эффективной работы с информационными технологиями, спо-

собность к рефлексии и анализу уровня развития собственной информационной компетентности, наличие внутренней мотивации к профессиональной деятельности) компонентов.

2. Эффективное формирование информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» — основы их профессиональной компетентности, возможно при условии применения совокупности интегративного и дифференцированного, а также личностно-ориентированного, профессионально-ориентированного и компетентностного педагогических подходов, эффективно реализуемых средствами электронного обучения при учете индивидуальных особенностей бакалавров, наиболее значимых для будущей профессиональной деятельности в сфере информационных технологий. Для бакалавров данного направления электронные технологии являются не только средством обучения, но и предметом профессиональной деятельности. Поэтому для формирования их информационной компетентности особенно важно применять электронные образовательные ресурсы, включающие в себя подсистему организации сетевого общения, материалы справочного характера (лекции в различном, в том числе мультимедийном, формате, ссылки на ресурсы сети Интернет, открытые для пополнения глоссарии терминов и вики-страницы, базы данных), практические (лабораторные) уровневые задания, содержание которых приближено к задачам профессиональной деятельности, текущие и контрольные тесты, другое содержимое, представленное в формате БССЖМ, наряду со средами программирования, мультимедийным оборудованием.

3. Модель формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения определяет: а) принципы организации обучения бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», а также механизмы реализации применяемых педагогических

подходов; б] содержание электронных образовательных ресурсов, а также условия его отбора; в) применение традиционных и инновационных форм (мультимедийных лекций, лабораторных практикумов, веб-квестов, сетевых форумов, учебных практикумов, вебинаров, самостоятельной работы студентов, выполнения курсовых и выпускных проектов), активных и интерактивных методов (анализа конкретных ситуаций; деловой игры; лабораторного эксперимента; проектирования; экспертных оценок) и средств для организации образовательного процесса (на базе единой электронной учебной среды ЬМ8 МОСШЬЕ); г) этапы внедрения электронного обучения в образовательный процесс; д) средства оценивания работы студентов для выявления у них уровня сформированное™ всех компонентов информационной компетентности. Внедрение разработанной модели способствует формированию у будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» информационной компетентности, что подтверждается результатами формирующего эксперимента.

Достоверность и обоснованность результатов обеспечивается современными, методологически обоснованными концептуальными идеями, положенными в основу теоретических положений; научным анализом практики работы со студентами и обобщении передового педагогического опыта; использованием различных методов исследования, соответствующих целям и задачам настоящей работы; корректностью проведения экспериментов и обработки собранных данных.

Апробация и внедрение результатов исследования. Ход и результаты исследования на различных его этапах докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры инженерной педагогики и психологии ФГБОУ ВПО «КНИТУ», на итоговых конференциях по кафедре теории функций и приближений ФГАОУ ВПО «К(П)ФУ», на VI Международной научно-практической конференции, посвященной 70-летию образования

Пензенского государственного педагогического университета им. В.Г. Белинского (г. Пенза, 2011 г.)., Международных научно-практических конференциях «Осовские педагогические чтения "Образование в современном мире: новое время — новые решения"» (г. Саранск, 2012г.], «Профессиональное образование: социологические и педагогические проблемы» (г. Пенза, 2012 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Современные образовательные технологии» (г. Тверь, 2012г.}, Международном симпозиуме Ю1Р по инженерному образованию «Глобальные вызовы в инженерном образовании» (г. Казань, 2013г.), Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы педагогики и психологии» (г. Уфа, 2014г.), Международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в образовании» (г. Казань, 2014г.).

Структура и объем диссертационного исследования. Работа объемом 189 страниц основного текста состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы, включающего 184 источника, содержит 27 таблиц, 20 рисунков и 8 приложений.

ГЛАВА 1. ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ

КОМПЕТЕНТНОСТИ БАКАЛАВРОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ» КАК ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ ПРОБЛЕМА

1.1. Ориентированность подготовки будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» на формирование их информационной компетентности

Система высшего профессионального образования в настоящее время развивается в условиях перехода к информационному обществу, когда информация становится важнейшей ценностью, что необходимо учитывать при подготовке кадров. Для каждого вуза приоритетной задачей становится поиск и применение таких способов подготовки студентов, которые бы обеспечивали будущему выпускнику соответствие запросам работодателей, востребованность на рынке труда и способность работать с современными информационными системами в организациях, на инновационных производствах или исследовательских центрах. С этой целью необходимо организовать такое качество подготовки будущих бакалавров в области математики и компьютерных наук, при котором выпускники вуза оказались бы компетентными специалистами в решении своих профессиональных задач. Для этого преподавателям необходимо ясно представлять, какие задачи придется решать бакалаврам в их будущей профессиональной деятельности и так строить процесс обучения, чтобы развивать профессионально-значимые качества будущих выпускников.

Современное образование все более ориентируется на повышение конкурентоспособности личности, творческую инициативу и самостоятельность будущего специалиста.

В последнее время для оценки качества образования вместо понятий «образованность», «подготовленность», «воспитанность», «квалифицированность», используемых ранее, стали применяться такие понятия как «компетенции» и «компетентность».

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Маклецов, Сергей Владиславович, 2014 год

Литература

Работа с ксмпштятсром ОСС

Г-

Т.А. Павловская. Ю.А. Щупак - С и С++ Структурное программирование Культин И.Б. С/С++ в садз-эх и примерах Электронный задачник г.о программированию

Практические за На ни я для выполнения

Задание 2.1 (1 балл)

Ограничение: "Доступно с 27 Сентябрь 2013."

гх

Задвние 2.2 (2 балла)

Ограничение: "Доступно с 4 Октябрь 2013."

Г&.

Задание 2.3 {3 балла)

РИС. 10. ПРИМЕР ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ОДНОЙ ТЕМЫ В ЭЛЕКТРОННОМ КУРСЕ

Следующим шагом в обучении является формирование умений решения практических задач. Для этого во время предусмотренных учебным планом лабораторных занятий, студенты под руководством преподавателя учатся выполнять упражнения и тренировочные задания, а также [позднее] — задачи приближенные к будущей профессиональной деятельности.

В зависимости от конкретных обстоятельств, изучаемой темы, уровня подготовки конкретных студенческих групп, преподаватель может выбрать наиболее оптимальные методы обучения (см. модель, рис. 7).

Однако наша практика преподавания показывает, что форма проведения и количество часов, отводимых на лекционные и лабораторные занятия, существенно ограничивают возможности обучения практике программирования. В связи с этим, многие задания, требующие выполнения множества необходимых, но рутинных операций, даются студентам для решения во внеаудиторное время. При этом обучающийся имеет возможность создавать программы самостоятельно, в удобном для него темпе. В то же время, для обеспечения полноценной самостоятельной работы ему необходимо обеспечить максимальный доступ к теоретическому материалу, а также к своевременной помощи преподавателя или коллег-однокурсников. Для этого электронные курсы снабжены средствами обеспечения интерактивности, например, форумами, ссылку на один из которых можно видеть на рис. 10, а пример содержания — ниже, на рис. 11.

При осуществлении образовательного процесса в рамках нашей модели, преподаватель может пользоваться широким набором методов обучения. К таковым, в первую очередь, следует отнести методы: алгоритма, анализа конкретных ситуаций, беседы, деловой игры [97], демонстрации, консультирования, лабораторного эксперимента, проектирования, экспертных оценок.

-Щ Задание 2.1.

от Алия Гиниятуллина- Воскресенье, 10 Февраль 2013.22:19

Здравствуйте Вопрос: мы должны записать команды для чтения и записи файла последовательно в одном элементе? Еще трудность: построение проходит успешно, но числа не копируются в новый файл.

Редактировать | Удалить | Ответить

Г Не: Задание 2.1.

щ от Сергей Владиславович Маклецов-Воскресенье, 10 Февраль 2013.22:20 Здравствуйте! Я не понял, о каких именно "элементах" идет речь Поясните

Если числа не копируются в новый файл, прежде всего надо проверить, не забыли ли вы закрыть файлы Если это вы делаете, проверяйте программу на наличие лошческих ошибок при помощи отладчика

Показать сообщение-родителя | Редактировать | Отделить | Удалить | Ответить

тиг элементы-файлы срр

от Алия Гиниятуллина - Воскресенье, ЮФевраль 2013,23:27

Весь код нужно записать в один файл * срр или же разделить его на два: для чтения и для записи?

Показать сообщение-родителя | Редактировать | Отделить ) Удалить I Ответить

11е: элементы -файлы срр

от Сергей Владиславович Маклецов- Понедельник. 11 Февраль 2013.0027 Код программы можно написать в одном файле

Показать сообщение-родителя | Редактировать | Отделить | Удалить | Ответить

Задание 2.1

, отДинаШарипова-Вторник, 17Декабрь2013,1909 Здравсгвуйте.Сергей Владиславович, не могли бы пожалуйста еще раз напомнить что означает "2* в записи int X Dec 2 Scr(double х) и почему double х?они не могут быть только целыми?

Редактировать | Удалить | Ответить

Re: Задание 2.1

от Сергей Владиславович Маклецов - Вторник, 17 Декабрь 2013,22:38 Здравствуйте, Дина!

Правильно запись выглядит так:

intXDec2Scr(doublex),

Здесь "XDec2Sa" - название функции, которое определяется нами самостоятельно и произвольно, но, конечно же. пишется слитно. С тем же успехом функцию можно было бы назвать "YaUPapyDuractiok". Однако для того, чтобы название более точно отражало смысл функции, мы дали ей более говорящее название, в котором

X означает, что мы пишем ее для работы с координатой на оси X, Dec-от слова Декарт

2-(по английски "Two" (два) читается точно так же как и То" (в) Замена правильного предлога "То" на "2" можете воспринимать как незатейливое сокращение)

Ser- сокращение от ангп. слова Screen (экран)

Попучается, что функция будет преобразовывать координату по оси X Декартовой системы координат В экранную систему координат.

Теперь о параметрах. Вдекартовой системе координат значение может быть вещественным Если вы, например, захотите строить функцию sm(X). этот

самый X, как и результат функции может выражаться вещественным числом, например, хотя бы при £ ~ в (вещественное число)^1г(:г) ~ 5 (тоже вещественное число).

Однако система экранных координат предназначена для нумерации экранных точек - пикселей, которых весьма конечное число и потому все они нумеруются цепыми числами

Получается, что при преобразовании координаты из декартовой системы в экранную вещественно число надо преобразовать в целое При обратном преобразовании - наоборот

Показать сообщение-родителя | Редактировать | Отдепить | УДалить | Ответить

РИС. 11. ПРИМЕРЫ ФОРУМОВ ДЛЯ ОБСУЖДЕНИЯ ВОЗНИКАЮЩИХ ВОПРОСОВ Практические задания, представленные в электронных образовательных ресурсах, являются уровневыми [93]. Такие задания состоят, как правило, из нескольких частей. Единственная обязательная часть каждого из них помечается литерой «А» и является относительно простой. Ее

решение подразумевает получение баллов, эквивалентных оценке «удовлетворительно». Остальные части, отмеченные литерами «В» и «С» с последующей нумерацией являются дополнительными, их выполнение не является обязательным, но дает возможность получить дополнительные баллы и, соответственно, более высокую оценку. При этом уровень сложности заданий может быть как выше, так и оставаться на том же уровне, что и в части «А», однако совместное выполнение этих частей уже требует от студента больших усилий, усидчивости и, по крайней мере, способности побороть свою лень, для выполнения чего-то необязательного. Часть «С», вообще говоря, не подразумевает повышение уровня сложности, однако, такие задания могут быть выполнены только после решения какой-либо задачи из части «В».

Если студент будет выполнять во всех заданиях только обязательную часть «А», то уже не сможет рассчитывать на экзамене на оценку «отлично». Для получения большего количества баллов, необходимо, хотя бы иногда, выбирать одно или несколько дополнительных заданий.

Отметим, что стандартный вариант балльно-рейтинговой системы, применяемой в Казанском (Приволжском] федеральном университете, не позволяет студентам набирать больше 100 баллов. Эта особенность приводит к определенному недостатку: по сути, такая система рассчитана только на потерю баллов, а не на их получение. Действительно, любая оплошность приводит к уменьшению набранных баллов, которые, как правило, потом восстановить невозможно. Однако применение уров-невых заданий позволяет обучающимся получить некоторый запас баллов при выполнении одних заданий для компенсации потерь, возникших при выполнении других заданий.

Безусловно, такую систему оценивания нельзя назвать простой. Поэтому все условия заданий и получаемые за выполнение каждого их

уровня баллы, прописываются в электронной системе управления обучением, чтобы студенты всегда имели возможность подсчитать, что они смогут заработать в итоге [93].

Все это, в конечном итоге, способствует развитию знаниевого и опе-рационально-деятельностного компонентов информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки».

Помимо этого, построенная нами модель подразумевает развитие таких личностных качеств бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», как самоэффективность и наиболее важные для эффективной работы с информационными технологиями области когнитивной сферы, являющиеся неотъемлемой частью их информационной компетентности, что в свою очередь способствует появлению мотивации к будущей профессиональной деятельности. Способы и средства их формирования [147, С. 312—313], [96], а также применяемые при этом методы рассмотрены в построенных нами таблицах 13 и 14.

ТАБЛИЦА 13

РАЗВИТИЕ АДЕКВАТНОЙ САМОЭФФЕКТИВНОСТИ БУДУЩИХ БАКАЛАВРОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮ-

ТЕРНЫЕ НАУКИ» В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНАМ КОМПЬЮТЕРНОГО ЦИКЛА

Источники сведений о самоэффективности Способ пополнения Средства Формы Методы* №№ заданий**

Успешное выполнение деятельности Выполнение посильных для студента практических заданий Среда программирования; электронные образовательные ресурсы Лабораторные занятия; самостоятельная работа студентов; ОпНпе-занятия Алгоритм 1.1.1, 1.1.6

Анализ конкретных ситуаций 1.1.2

Лабораторный эксперимент 1.1.3, 1.1.6

Выполнение (в составе малых групп) проектов, приближенных к задачам профессиональной деятельности Среда программирования; электронные образовательные ресурсы, с подсистемой организации Online- и Offline-общения Анализ конкретных ситуаций 1.2.1

Проектирование 1.1.4, 1.2.2

Деловая игра 2.1.1

Регулярное решение тренировочных тестов по теоретической части дисциплин компьютерного цикла Электронные тесты Лабораторный эксперимент 1.1.5

Консультирование

Наблюдение за другими людьми, успешно овладевшими некоторой деятельностью Публичные выступления с демонстрацией способов решения поставленных задач; отчеты студентов о проведенной работе Мультимедийное оборудование; среда опПпе-общения; база данных или хранилище файлов Лабораторные занятия; ОпНпе-занятия Демонстрация 1.1.1 3.2.1

Формирование архива успешных и оригинальных студенческих работ ОпНпе-занятия Деловая игра 2.1.1

Источники сведений о самоэффективности Способ пополнения Средства Формы Методы* №№ заданий**

Социальное одобрение Консультирование сокурсниками друг друга по возникающим вопросам посредством электронных образовательных ресурсов, поощряемое преподавателем. Электронные образовательные ресурсы, с подсистемой организации Online- и Offline-общения СРС; лабораторные занятия; ОпИпе-занятие Консультирование 1.1.1 3.2.1

Алгоритм 1.1.8.

Метод экспертных оценок 2.1.1

Деловая игра 2.1.1

Поддержка и консультации преподавателя Лекционные занятия; лабораторные занятия; ОпИпе-занятие Беседа 1.1.1 3.2.1

Консультирование

ТАБЛИЦА 14

РАЗВИТИЕ ОБЛАСТЕЙ КОГНИТИВНОЙ СФЕРЫ БУДУЩИХ БАКАЛАВРОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕР-

НЫЕ НАУКИ» В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНАМ КОМПЬЮТЕРНОГО ЦИКЛА.

Область когнитивной сферы Способ развития Способы контроля и оценки Средства Формы Методы* №№ заданий**

Словесно-логическая память Заучивание необходимого минимума теоретического материала Выполнение тестов на проверку теоретических знаний. Устный опрос. Выполнение и защита практических работ. Материалы справочного характера, доступные в сети Интернет, в частности, в электронной образовательной среде. Лекции; СРС; учебная практика; лабораторные занятия. Рассказ 1.1.1 3.2.1

Демонстрация

Консультирование

Онлайн-задания, содержащиеся в электронных Алгоритм 1.1.1, 1.1.6

Область когнитивной сферы Способ развития Способы контроля и оценки Средства Формы Методы* №№ заданий**

Регулярное решение различных тренировочных задач, содержащих базовые [распространенные) конструкции образовательных ресурсах; электронные тесты. Рассказ 1.1.1 1.1.4

Лабораторный эксперимент 1.1.3, 1.1.6, 1.2.3

Активное творческое воображение Выполнение самостоятельных заданий по созданию новых программных продуктов для решения профессионально-ориентированных [математических, экономических и пр.) задач. Выполнение и защита практических (лаб.) работ, курсовых проектов. Электронные образовательные ресурсы; среда программирования; сеть Интернет; мультимедийное оборудование СРС; лабораторные занятия; курсовые проекты. Анализ конкретных ситуаций 1.2.1

Деловая игра 2.1.1

Создание отдельных динамических вебстраниц и сайтов.

Лабораторный эксперимент 1.1.3, 1.1.6, 1.2.3, 3.1.1

Накопление и постоянное обогащение опыта программирования и работы с информационными технологиями.

Мозговой штурм 1.2.2

Высокая устойчивость и кон- Тестирование и отладка уже написанных программ, в том Выполнение тестов на время; СРС; работа в малых груп- Анализ конкретных ситуаций 2.2.1

Область когнитивной сферы Способ развития Способы контроля и оценки Средства Формы Методы* №№ заданий**

центрация внимания, низкая отвлекаемость числе созданных однокурсниками. Выполнение тестов на определение корректности программного кода. перекрестная проверка студенческих работ. База заданий по темам, представленных в электронном образовательном ресурсе пах; лабораторные занятия. Самокритика 1.1.7

Лабораторный эксперимент 1.1.7, 2.3.1

Логическое мышление Анализ Решение задач на определение функциональности существующего алгоритма; создание проектов, приближенных к задачам профессиональной деятельности, условия создания которых заданы нечетко, с неопределенными заранее средствами реализации. Оценка способностей анализа работы сущ.-х алгоритмов. Решение практических заданий, по определению достоинств и недостатков различных алгоритмов; создание объектно-ориентированных приложений. Индивид, проектные задания. Электронные образовательные ресурсы; мультимедийное оборудование; среда программирования. Работа в малых группах; лабораторные занятия; СРС Беседа 1.1.2, 1.2.3, 1.1.7, 2.3.2

Самокритика 1.1.7

Анализ конкретных ситуаций 2.3.2

Лабораторный эксперимент 1.2.3, 2.3.2

Сравнение Решение задач на сравнение эффективности применения различных программных конструкций в схожих [или идентичных] ситуациях. Самокритика 2.2.2

Анализ конкретных ситуаций 2.2.2

Лабораторный эксперимент 2.2.2 3.2.1

Область когнитивной сферы Способ развития Способы контроля и оценки Средства Формы Методы* №№ заданий**

Абстрагирование Выполнение тестов на время; перекрестная проверка студенческих работ. Оценка способностей анализа работы сущ.-х алгоритмов. Решение практических заданий, по определению достоинств и недостатков различных алгоритмов; создание объектно-ориентированных приложений. Индивид, проектные задания. Электронные образовательные ресурсы; мультимедийное оборудование; среда программирования. Работа в малых группах; лабораторные занятия; СРС Консультирование Лабораторный эксперимент 1.1.5, 2.1.2

Обобщение Решение задач по созданию иерархии классов с целью выделения общих признаков группы объектов; создание обобщенных алгоритмов для решения класса схожих задач. Проектирование 2.1.2

Лабораторный эксперимент 1.1.8

Синтез Создание проектов, приближенных к задачам проф. деятельности, объединяющие в себе ранее изученные разрозненные конструкции и технологии программирования. Деловая игра 2.1.1, 3.2.1

Проектирование 1.1.4, 1.2.3, 3.2.1

*Список методов приведен по классификации Юцявичене ПЛ. [177, С. 149—172].

** Здесь приводятся примеры номеров заданий из приложения 5, иллюстрирующие применение соответствующих методов.

2.3. Опытно-экспериментальная проверка модели формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения на примере дисциплин компьютерного цикла

Для проверки эффективности разработанной модели организации электронного обучения будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», нами была проведена опытно-экспериментальная работа.

Экспериментальная работа проводилась на кафедре теории функций и приближений института математики и механики им. Н. И. Лобачевского Казанского (Приволжского] федерального университета в течение 2011 — 2014 гг. Всего в эксперименте участвовало 140 студентов, обучающихся по направлению «Математика и компьютерные науки» (квалификация — бакалавр] очной формы обучения.

Основными задачами эксперимента являлись:

1] оценка исходного уровня развития информационной компетентности (ИК) у будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки»;

2] проверка эффективности разработанной модели формирования информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» средствами электронного обучения;

3] обобщение результатов экспериментального исследования.

При проведении эксперимента применялись следующие методы

научно-педагогического исследования: анализ научной и учебно-методической литературы по теме исследования, обобщение педагогического опыта, анкетирование и тестирование студентов, анализ их успеваемости, статистическая обработка результатов эксперимента.

133

Диагностика сформированности информационной компетентности у будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» проводилась покомпонентно, на основе анализа знаниевого, опе-рационально-деятельностного и личностного её компонентов. Замер уровня их развития осуществляется в рамках текущего и итогового (в форме зачета или экзамена] контроля.

Для определения уровня развития знаниевого компонента использовались различные учебные автоматизированные тесты по изучаемым темам дисциплин компьютерного цикла, представленных в рамках электронных образовательных ресурсов.

Развитость операционально-деятельностного компонента информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» определялась в течение семестра посредством оценки выполнения студентами лабораторных, проектных и творческих заданий, а также при выполнении практических заданий на экзаменах и зачетах.

Наконец, для определения уровня развития личностного компонента информационной компетентности применялись:

• анкетирование студентов при помощи:

о модифицированной анкеты-опросника Маддукса и Шеера для определения уровня компьютерной самоэффективности (приложение 3];

о анкеты для оценки способности к анализу уровня развития собственной информационной компетентности (приложение 4];

• тестирование будущих бакалавров с целью выявления развитости областей когнитивной сферы, наиболее важных для эффективной работы с информационными технологиями, с применением:

о теста на определение уровня развития словесно-логической памяти (методика «воспроизведение текста»] [ 5, С. 95—96];

о теста на внимание (методика Мюнстерберга) [72, С. 216]; о теста для оценки способностей логического мышления (методики «количественные отношения и «закономерности числового ряда») [72, С. 218—219], о теста для оценки творческих способностей (методика «значение

слов») [72, С. 228]; о методики К. Замфир в модификации А. А. Реана (см. приложение 8) для диагностики мотивации к профессиональной деятельности.

Каждое задание (из пп. 1 и 2) оценивается в баллах, в диапазоне от О до 100. Соответствие баллов оценкам приведено в таблице 15.

ТАБЛИЦА 15.

СООТВЕТСТВИЕ БАЛЛОВ, НАБРАННЫХ СТУДЕНТОМ, ОЦЕНКАМ

Набранные баллы Оценка

Менее 55 «Неудовлетворительно»

От 55 до 70 «Удовлетворительно»

От 71 до 85 «Хорошо»

86 и более «Отлично»

Каждое практическое, контрольное задание или тест имеет свой коэффициент сложности. В итоге, в течение семестра студент также может набрать до 100 баллов, 50 из которых отводится на выполнение текущих и 50 — экзаменационных (зачетных) заданий. Для получения допуска к экзамену или зачету, студент должен набрать не менее 27,5 баллов. Для получения положительной оценки на экзамене, ему также требуется набрать минимум 27,5 баллов.

Баллы, набранные обучающимися, в ходе измерения уровня развития личностного компонента информационной компетентности, при анкетировании и тестировании, приводятся к диапазону от 0 до 100 для унификации и обеспечения возможности сравнения различных показателей. Эти результаты не влияли на итоговую оценку студентов в семестре,

однако позволили дополнить наше представление о сформированности их информационной компетентности в целом.

Для оценки развития личностного компонента информационной компетентности нами применялись следующие методы.

Для анализа уровня компьютерной самоэффективности студентов, мы положили в основу анкету-опросник Маддукса и Шеера [100], модифицированную нами для случая определения уровня компьютерной самоэффективности (см. приложение 3]. В соответствии с применяемой методикой, анкетируемый может получить от -85 до +85 баллов, характеризующих уровень развития компьютерной самоэффективности. При этом стоит отметить, что адекватное значение этого показателя должно находиться в районе 50 баллов, но не должно превышать 53 баллов, поскольку большие значения могут свидетельствовать о неоправданно завышенной самоэффективности, что может негативно влиять на выполнение будущей профессиональной деятельности.

Для приведения шкалы оценивания личностного компонента информационной компетентности к единой системе, показатели, полученные в результате тестирований и анкетирований, приводились к диапазону от 0 до 100 баллов.

Для оценки уровня самоэффективности (^прив) применялось следующее преобразование исходного уровня, полученного в результате анкетирования (5ИСХ]:

Г Цс^сх + 85), —85 < 5НСХ < —7

•^прив *

1,5(5ИСХ + 7) + 55, -7 < 5ИСХ < 23 1,5(53 - 5ИСХ) + 55, 23 < 5ИСХ < 53' 55 ,

— (85 -5ИСХ), 53 < 5НСХ < 85

32

Для определения развития областей когнитивной сферы будущих бакалавров, наиболее важных для их будущей профессиональной дея-

тельности, применялись тесты на определение уровня развития словесно-логической памяти (методика «воспроизведение текста»], внимания (методика Мюнстерберга], логического мышления (методики «количественные отношения и «закономерности числового ряда»], творческих способностей (методика «значение слов»] [72].

Уровень сформированности мотивации к будущей профессиональной деятельности замерялся с помощью методики К. Замфир в модификации А. А. Реана (см. приложение 8].

В нашей работе для обобщения результатов измерений, составляющих компонентов информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», оценка уровня мотивации к профессиональной деятельности осуществлялась через вычисление коэффициента мотивации (КМ] в соответствии с формулой:

КМ = ((2ВМ + ВПМ - ВОМ) + 2),

где ВМ — это уровень внутренней мотивации, ВПМ — уровень внешней положительной мотивации, ВОМ — уровень внешней отрицательной мотивации. При этом при использовании приведенной формулы, результирующий показатель (КМ] может находиться в пределах от 0 до 100.

Итоговый уровень развития личностного компонента информационной по направлению «Математика и компьютерные науки» вычислялся посредством нахождения средней величины полученных в тестах и анкетах значений.

В результате нами было выделено четыре уровня сформированности компонентов информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» (L): очень низкий (L < 60] низкий (60 < L < 71], средний (71 < L < 86] и высокий (L > 86].

Очень низкий уровень характеризуется практически полным отсутствием знаний по изученному материалу, несформированностыо умений

и навыков, а также отсутствием способностей и готовности применить их в профессиональной деятельности.

Низкий уровень характеризуется недостаточным знанием учебного материала, поверхностными представлениями об использовании их в практической деятельности, недостаточно развитыми умениями решения задач профессиональной деятельности, неготовностью к дальнейшему самостоятельному развитию.

Средний уровень характеризуется знанием учебного материала с некоторыми пробелами и/или неточностями, наличием определенных умений и навыков в решении задач профессиональной деятельности, наличием способностей и готовности к выполнению профессиональной деятельности и к периодическому повышению собственной квалификации.

Высокий уровень характеризуется прочными целостными знаниями учебного материала, достаточным уровнем сформированности умений и навыков решения задач профессиональной деятельности, готовностью к осуществлению профессиональной деятельности в сфере информационных технологий, а также способностью и готовностью к постоянному саморазвитию в профессиональной сфере.

О сформированности каждого компонента информационной компетентности можно говорить, если Ь > 71. Соответственно, информационную компетентность в целом можно считать сформированной, если сформированы все ее компоненты.

Эксперимент проводился в три этапа.

Первый этап — констатирующий (2011/12 уч. г.). На этом этапе проводилась работа со студентами 1 — 2 курсов. В этих группах на первом курсе изучалась дисциплина «Основы компьютерных наук», на втором — «Компьютерные технологии». После первого и второго курсов студенты проходили учебную практику в течение двух недель в летние месяцы.

При этом каждая академическая группа в соответствии с учебным планом подразделялась на две. Занятия в них велись параллельно двумя преподавателями.

Обучение в этот период в обеих группах строилось традиционным образом, без использования электронных образовательных технологий на лекционных и лабораторных занятиях в качестве средств обучения. От всех студентов требовалось выполнение заданий одинакового уровня сложности, без учета их способностей и индивидуальных психологических особенностей, скорости выполнения работы. Занятия в интерактивной форме не проводились. Такая ориентация на «среднего студента» приводила к тому, что многие обучающиеся не успевали вовремя выполнять задания, а дальнейшая самостоятельная их доработка существенно осложнялась отсутствием возможности проконсультироваться с преподавателем или сокурсниками.

В этот же период проводилась оценка знаний студентов по изучаемым предметам посредством учебных тестов, оценки лабораторных заданий, выполнения контрольных/зачетных/экзаменационных заданий. Для оценки эффективности обучения в начале 2011/12 уч. года был проведен замер уровней развития компонентов информационной компетентности у студентов, перешедших на 2 курс. В конце того же учебного года были выполнены повторные замеры. Данные проведенного исследования приведены в таблицах 16,17.

ТАБЛИЦА 16

Уровень сформированности знаниевого компонента ИК на конец 2011/12 уч. г. у студентов 2 курса

Очень низкий Низкий Средний Высокий Итого

го с Обучающиеся 4 9 8 3 24

>- а. и. % 16,7% 37,5% 33,3% 12,5% 100%

гч го с Обучающиеся 4 8 9 4 25

>- о. и. % 16,0% 32,0% 36,0% 16,0% 100%

о о Обучающиеся 8 17 17 7 49

н- з: % 16,3% 34,7% 34,7% 14,3% 100%

ТАБЛИЦА

Уровень сформированности операционально-деятельностного компонента ИК на конец 2011/12 уч. г. у студентов 2 курса

Очень низкий Низкий Средний Высокий Итого

1 го с Обучающиеся 4 9 8 3 24

>- о. 1_ % 16,7% 37,5% 33,3% 12,5% 100%

гм га с Обучающиеся 3 8 10 4 25

>-о. I_ % 12,0% 32,0% 40,0% 16,0% 100%

е о Обучающиеся 7 17 18 7 49

1- % 14,3% 34,7% 36,7% 14,3% 100%

Также нами было проведено тестирование будущих бакалавров на предмет изучения уровня развития областей когнитивной сферы, наиболее важных для эффективной работы с информационными технологиями, уровня их самоэффективности и мотивации к предстоящей профессиональной деятельности, итоговым результатом которого являлись сведения об уровне сформированности личностного компонента информационной компетентности студентов. Для решения этой задачи использовались тесты и анкеты, приведенные в приложениях 3, 4, 8 а также в большой энциклопедии психологических тестов [72] и альманахе психологических тестов [5].

Результаты проведенного исследования приведены в таблице 18.

140

ТАБЛИЦА 18

Уровень сформированное™ личностного компонента ИК на конец 2011/12 уч. г. у студентов 2 курса

Очень низкий Низкий Средний Высокий Итого

Группа 1 Обучающиеся 6 8 8 2 24

/о 25,0% 33,3% 33,3% 8,4% 100%

Группа 2 Обучающиеся 5 10 8 2 25

% 20,0% 40,0% 32,0% 8,0% 100%

Итого Обучающиеся 11 18 16 4 49

% 22,4% 36,7% 32,7% 8,2% 100%

Нами был проведен корреляционный анализ для проверки взаимосвязи уровня развития личностного компонента информационной компетентности со знаниевым и операционально-деятельностным компонентами.

ТАБЛИЦА 19.

ВЗАИМОСВЯЗЬ ЛИЧНОСТНОГО КОМПОНЕНТА СО ЗНАНИЕВЫМ И ОПЕРАЦИОНАЛЬНО-ДЕЯТЕЛЬНОСТНЫМ КОМПОНЕНТАМИ ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ БАКАЛАВРОВ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ»

Коэффициент корреляции

зк-лк одк-лк

Группа 1 О, 881 О, 881

Группа 2 0,860 О, 771

Здесь ЗК_ЛК — показатель взаимосвязи между знаниевым и личностным компонентами информационной компетентности, а ОДК-ЛК — показатель взаимосвязи между операционально-деятельностным и личностным компонентами информационной компетентности. Значения коэффициентов корреляции, приведенных в таблице 19, показывают наличие значимой взаимосвязи между рассматриваемыми компонентами.

Полученные в результате констатирующего эксперимента данные показали, что по результатам двух лет обучения почти у половины студентов информационная компетентность не формируется. При этом изменение числа студентов по уровням сформированности компонентов информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» (таблица 20, рис. 12], хотя и свидетельствует об уменьшении количества студентов с очень низким уровнем ее развития, но не показывает существенного роста числа студентов со средним и высоким уровнями развития информационной компетентности.

ТАБЛИЦА 20

Изменение числа студентов по уровням сформированности компонентов ИК бакалавров по направлению "Математика и компьютерные науки" за 2011/12уч.г.

Очень низкий Низкий Средний Высокий

Группа 1 Знаниевый компонент -1 -1 2 0

Операц,-деятельн. компонент -1 -1 2 0

Личностный компонент О -2 1 1

Группа 2 Знаниевый компонент -1 -1 1 1

Операц.-деятельн. компонент -1 -2 2 1

Личностный компонент О -1 0 1

2 2 2 ■ Группа 1 Зна ниевый компонент

m 1 о

1111

^ оо ■ о оо

I 0 ■ т

ш Очень низкий В Низкий Средний Высокий

-2 -2

Группа 1 Опе ра ц.-деятельн. компонент

№ Группа 1 Личностный компонент

I Группа 2 Зна ниевый компонент

Группа 2 Опе ра ц.-деятельн. компоне нт

Группа 2 Личностный компонент

Уровни

рис. 12. изменение числа студентов по уровням сформированности компонентов информационной компетентности бакалавров по направлению «математика и компьютерные науки»

за 2011/12 уч. год.

Нами была проведена статистическая проверка результатов констатирующего эксперимента для первой и второй групп с помощью критерия х2 , для применения которого не требуется, чтобы распределение являлось нормальным, а также не требуется использование параметров генеральной совокупности.

С этой целью, нами было сформулировано две гипотезы.

Гипотеза Я®: уровни развития компонентов информационной компетентности у бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», обучавшихся в группах двух разных преподавателей, работающих с использованием традиционных форм, методов и средств существенно не отличаются.

Гипотеза Я®: уровни развития компонентов информационной компетентности у бакалавров по направлению «Математика и компьютер-

ные науки», обучавшихся в группах двух разных преподавателей, работающих с использованием традиционных форм, методов и средств существенно отличаются.

Результаты статистической проверки приведены в приложении 7 (таблицы 7.1—7.3]. Число степеней свободы в нашем случае равно 3. При этом для уровня значимости а — 0,05 критическое (табличное] значение критерия х2 равно 7,81. Поскольку полученные значения критерия х2 для каждого из компонентов информационной компетентности (0,05; 0,07; 0,46 соответственно] намного меньше табличного критического значения (7.81], из этого следует, что необходимо принять гипотезу •

Таким образом, констатирующий этап эксперимента показал:

1] что результаты обучения студентов двумя разными преподавателями (с применением традиционных форм, методов и средств) статистически неразличимы;

2] значимую корреляцию между уровнем развития личностного компонента информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» и знаниевым, а также операцио-нально-деятельностным компонентами;

3] недостаточный рост числа студентов с высоким и средним уровнем развития компонентов информационной компетентности и, как следствие, необходимость разработки модели организации обучения будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» с применением средств электронного обучения.

Второй этап эксперимента — формирующий (2012/13— 2013/14 уч. гг.].

Целями формирующего эксперимента были:

1] определение и уточнение структуры и содержания модели организации электронного обучения будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки»;

2) разработка содержания электронных образовательных курсов в поддержку базовых дисциплин компьютерного цикла;

3] диагностика уровней сформированности знаниевого, операцио-нально-деятельностного и личностного компонентов информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки».

В этот период исследование происходило в контрольной и экспериментальной группах. Контрольная и экспериментальные группы были образованы естественным образом, поскольку, как уже отмечалось нами ранее, в соответствии с учебным планом, одна академическая группа разделяется на две подгруппы для изучения дисциплин компьютерного цикла. В контрольной группе занятия проводились стандартным образом, без применения разработанной нами модели, другим преподавателем.

При обучении студентов экспериментальных групп активно использовалась единая электронная среда на базе ЬМБ МОСЮЬЕ, используемая в Казанском (Приволжском) федеральном университете. Нами в ней были созданы электронные образовательные ресурсы по дисциплинам компьютерного цикла, в которых размещался необходимый теоретический материал, тесты для осуществления самоконтроля будущих бакалавров, а также для замера уровня развития знаниевого компонента их информационной компетентности. Также в электронных курсах имелся вариативный набор уровневых лабораторных заданий по изучаемым темам. Будущим бакалаврам предоставлялась возможность выбора уровня сложности заданий. Это позволяло обучающимся находить для себя компромисс между посильностыо заданий и количеством баллов, получаемых за их выполнение. Кроме того, у студентов была возможность выбора того или иного практического примера, на базе которого им было

бы интереснее изучать предложенную тему. Таким образом, в соответствии с применяемой совокупностью педагогических подходов обеспечивалась индивидуализация траектории обучения в рамках общей учебной программы.

Помимо собственно выполнения заданий, перед студентами ставилась задача их защиты. Такой способ контроля выполнения не только позволял преподавателю удостовериться в самостоятельности студента, но и способствовал развитию профессионального тезауруса будущих бакалавров, поскольку они были вынуждены постоянно оперировать профессиональной терминологией и соотносить ее со своими практическими действиями.

Немаловажную роль в ходе эксперимента сыграли занятия, проводимые с использованием интерактивных методов и форм (деловые игры [97], веб-квесты [94]], в рамках которых студентам поручалось командное создание некоторого проекта. Вносимый при этом элемент соревновательности, работы в команде, распределение по профессиональным ролям и большая доля самостоятельности при использовании информационных технологий включали практически все механизмы реализации применяемой совокупности педагогических подходов.

В начале формирующего эксперимента, а также в конце каждого года обучения (после изучения каждого учебного курса], как в контрольной, так и в экспериментальной группах проводились замеры уровней развития компонентов информационной компетентности у будущих бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки».

Формирующий эксперимент проводился в двух потоках: первый поток, состоящий из экспериментальной и контрольной групп ЭГ1 и КГ1 — бакалавры, поступившие на 1 курс в 2011/12 уч. году, и второй поток, со-

стоящий из экспериментальной и контрольной групп ЭГ2 и КГ2 — бакалавры по направлению «Математика и компьютерные науки», поступившие на 1 курс в 2012/13 уч. году.

В качестве входного контроля в первом потоке использовались результаты, полученные после первого года обучения студентов. Для получения результатов входного контроля во втором потоке студентам было предложено пройти входное тестирование, построенное на основе вариантов ЕГЭ по информатике.

Так же, как и во время констатирующего этапа эксперимента, нами был изучен вопрос взаимосвязи личностного компонента информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» со знаниевым и операционально-деятельностным компонентами. В результате корреляционного анализа было установлено, что как в контрольных, так и в экспериментальных группах, и до, и после проведения формирующего эксперимента, между указанными компонентами информационной компетентности имеется значимая связь, о чем свидетельствует коэффициент корреляции по Пирсону (вычисляемый средствами табличного процессора), имеющий значение не ниже 0,77.

Результаты входного контроля приведены в приложениях 6 и 7.

Обработка данных наблюдений показала примерно равный показатель сформированности компонентов информационной компетентности у контрольной и экспериментальной групп, как в первом, так и во втором потоке.

Нами были сформулированы две гипотезы:

Гипотеза Яд: начальные уровни развития компонентов информационной компетентности у бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» существенно не отличаются.

Гипотеза Я*: начальные уровни развития компонентов информационной компетентности у бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки» отличаются существенно.

Проверка гипотез осуществлялась с использованием ^критерия Стьюдента (приложение 6} по формуле:

М1-М2

£ =

к+*1

где Мг и М2 — средние арифметические значения первой и второй выборок, — стандартные отклонения для первой и второй выборок соответственно, щ и п2— количество оценок в первой и второй выборках. Значения среднего арифметического данных по выборкам и стандартного отклонения вычислялись при помощи специальных статистических функций табличного процессора.

В таблице 21 показываются эмпирические значения критерия Стьюдента для каждого из трех компонентов информационной компетентности бакалавров по направлению «Математика и компьютерные науки», а таюке значения табличного значения критического значения для этого критерия, рассчитанного для выборок имеющегося размера.

ТАБЛИЦА 21.

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА РЕЗУЛЬТАТОВ ВХОДНОГО КОНТРОЛЯ

В ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ И КОНТРОЛЬНЫХ ГРУППАХ

критерий Стьюдента 1 поток 2 поток

ЗК ОДК ЛК ЗК одк ЛК

эмпирич. 0,06759 0,13594 0,17266 0,19598 0,01936 0,53596

нритич. 2,0141 2,0130

ЗК - знаниевый компонент информационной компетентности, ОДК- операциональное

Здесь , деятельностный компонент информационной компетентности, ЛК - личностный компонент { информационной компететности.

Сравнение рассчитанных данных с таблицей значений ^критерия Стьюдента показало, что полученные нами значения 1_эмп меньше критического уровня, которые соответствуют уровню достоверности 0,05. Из этого следует, что с вероятностью в 95% необходимо принять гипотезу Яд о несущественном отличии начальных уровней развития компонентов информационной компетентности в контрольных и экспериментальных группах, как в первом, так и во втором потоках.

Аналогичные результаты были получены нами и при использовании критерия х2 (приложение 7, таблицы 7.1—7.6).

В конце формирующего этапа эксперимента нами вновь были замерены уровни развития компонентов информационной компетентности у обучающихся.

Результаты эксперимента для первого потока студентов приведены ниже, в таблицах 22-24.

ТАБЛИЦА 22

Динамика изменения знаниевого компонента ИК студентов 1 потока за 2 учебных года

Очень низкий уровень ИК Низкий уровень ИК Средний уровень ИК Высокий уровень ИК

ЭГ1 Сентябрь 2012г. 26,1% 39,1% 30,4% 4,3%

Июнь 2013г. 13,0% 21,7% 43,5% 21,8%

Июнь 2014г. 4,3% 8,7% 56,5% 30,5%

КГ1 Сентябрь 2012г. 27,3% 40,9% 27,3% 4,5%

Июнь 2013г. 22,7% 36,4% 31,8% 9,1%

Июнь 2014г. 18,1% 36,4% 36,4% 9,1%

ТАБЛИЦА 23

Динамика изменения операционально-деятельностного компонента ИК студентов 1 потока за 2 учебных года

Очень низкий уровень ИК Низкий уровень ИК Средний уровень ИК Высокий уровень ИК

ЭГ1 Сентябрь 2012г. 26,1% 34,8% 30,4% 8,7%

Июнь 2013г. 13,0% 17,4% 43,5% 26,1%

Июнь 2014г. 0,0% 8,7% 52,2% 39,1%

КГ1 Сентябрь 2012г. 22,7% 36,4% 31,8% 9,1%

Июнь 2013г. 18,2% 31,8% 36,4% 13,6%

Июнь 2014г. 13,6% 31,8% 40,9% 13,7%

ТАБЛИЦА

Динамика изменения личностного компонента ИК студентов 1 потока за 2 учебных года

Очень низкий уровень ИК Низкий уровень ИК Средний уровень ИК Высокий уровень ИК

ЭГ1 Сентябрь 2012г. 26,1% 39,1% 30,4% 4,4%

Июнь 2013г. 13,0% 21,7% 43,5% 21,8%

Июнь 2014г. 4,3% 8,7% 47,8% 39,2%

КГ1 Сентябрь 2012г. 22,7% 36,4% 31,8% 9,1%

Июнь 2013г. 18,2% 40,9% 31,8% 9,1%

Июнь 2014г. 13,6% 36,4% 36,4% 13,6%

Результаты, представленные в таблицах, иллюстрируют диаграммы (рис. 13-15).

50%

ш

ОС

и и х

3" 2 го

X

>.

ю О

40%

30%

20%

10%

0%

Очень низкий уровень ИК Низкий уровень ИК Средний уровень ИК I Высокий уровень И К

Сентябрь Июнь 2012г. 2013г.

ЭГ1

Июнь Сентябрь 2014г. 2012г.

Июнь 2013г.

КГ1

Июнь 2014г.

Уровни развития знаниевого компонента информационной компетентности

РИС. 13. ДИНАМИКА ИЗМЕНЕНИЯ ЗНАНИЕВОГО КОМПОНЕНТА ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ 1 ПОТОКА

ЗА 2 УЧЕБНЫХ ГОДА

60%

50%

а?

со

ОС <->

а> х

3"

го

т >

ю О

40%

30%

20%

10%

0%

■ Очень низкий уровень ИК К Низкий уровень ИК

9 Средний уровень ИК

■ Высокий уровень И К

Сентябрь Июнь 2012г. 2013г.

ЭГ1

Июнь Сентябрь Июнь Июнь 2014г. 2012г. 2013г. 2014г.

КГ1

Уровни развития операционально-деятельностного компонента информационной компетентности

РИС. 14. ДИНАМИКА ИЗМЕНЕНИЯ ОПЕРАЦИОНАЛЬНО-ДЕЯТЕЛЬНОСТНОГО КОМПОНЕНТА ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ 1 ПОТОКА

ЗА 2 УЧЕБНЫХ ГОДА

50%

Сентябрь Июнь Июнь Сентябрь Июнь Июнь 2012г. 2013г. 2014г. 2012г. 2013г. 2014г.

ЭГ1 КГ1

Уровни развития личностного компонента информационной компетентности

■ Очень низкий уровень ИК Ш Низкий уровень ИК

■ Средний уровень ИК

■ Высокий уровень ИК

РИС. 15. ДИНАМИКА ИЗМЕНЕНИЯ ЛИЧНОСТНОГО КОМПОНЕНТА ИНФОРМАЦИОННОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ 1 ПОТОКА

ЗА 2 УЧЕБНЫХ ГОДА Похожие результаты были получены и для второго потока студентов (таблицы 25—27).

ТАБЛИЦА 25

Динамика изменения знаниевого компонента ИК студентов 2 потока за 2 учебных года

Очень низкий уровень ИК Низкий уровень ИК Средний уровень ИК Высокий уровень ИК

ЭГ2 Сентябрь 2012г. 29,2% 45,8% 20,8% 4,2%

Июнь 2013г. 16,6% 25,0% 41,7% 16,7%

Июнь 2014г. 12,5% 8,3% 50,0% 29,2%

КГ2 Сентябрь 2012г. 27,3% 45,5% 22,7% 4,5%

Июнь 2013г. 22,7% 40,9% 31,8% 4,6%

Июнь 2014г. 13,6% 40,9% 36,4% 9,1%

ТАБЛИЦА 26

Динамика изменения операционально-деятельностного компонента ИК студентов 2 потока за 2 учебных года

Очень низкий уровень ИК Низкий уровень ИК Средний уровень ИК Высокий уровень ИК

ЭГ2 Сентябрь 2012г. 33,3% 41,7% 25,0% 0,0%

Июнь 2013г. 16,6% 29,2% 37,5% 16,7%

Июнь 2014г. 8,3% 8,3% 54,2% 29,2%

КГ2 Сентябрь 2012г. 27,3% 40,9% 27,3% 4,5%

Июнь 2013г. 22,7% 40,9% 27,3% 9,1%

Июнь 2014г. 18,1% 36,4% 36,4% 9,1%

ТАБЛИЦА 27

Динамика изменения личностного компонента ИК студентов 2 потока за 2 учебных года

Очень низкий уровень ИК Низкий уровень ИК Средний уровень ИК Высокий уровень ИК

ЭГ2 Сентябрь 2012г. 29,2% 50,0% 20,8% 0,0%

Июнь 2013г. 16,6% 29,2% 41,7% 12,5%

Июнь 2014г. 12,5% 12,5% 50,0% 25,0%

КГ2 Сентябрь 2012г. 22,7% 45,5% 27,3% 4,5%

Июнь 2013г. 22,7% 45,5% 27,3% 4,5%

Июнь 2014г. 18,1% 45,5% 27,3% 9,1%

Представленные результаты также иллюстрируются на диаграммах (рис. 16—18).

50%