Development and updating of educational modules in the field of information technology

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article analyzes the prototypes of the working programs of the training modules «Conducting in Information Technology» and «Information Technology and Programming» recommended by the Ministry of Science and Higher Education, as well as research in the field of digital literacy of Russians. The scientific novelty consists in the development of the content of the module «Introduction to information Technology», which meets the goals for the introduction of artificial intelligence technologies declared for all educational organizations of the Russian Federation. As a result, the working program of the author's module «Introduction to Information Technology» has been developed, which includes two disciplines «Digital technologies of self-education» and «Computer Science». The division is related to the difference in the goals of these disciplines: the first studies learning tools, including self-study, the second covers general digital competencies. The actualization of the discipline «Informatics» consists primarily in the inclusion of a block responsible for competence in the field of digital content creation and the replacement of the block for learning Pascal and C languages with the basics of the Python programming language, which allows us to solve another task set by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, namely: to lay the foundation for the study of the module «Artificial intelligence systems», which is becoming mandatory for all specialties and areas of training. The educational module being formed is intended, first of all, for students of bachelor's and specialist degree educational programs aimed at training personnel for transport and related to an enlarged group of specialties and areas of training 23.00.00 – Land transport engineering and technology. The results of the study may be of interest to methodologists and scientific and pedagogical workers who are actively working on the formation of educational modules in the field of IT technologies and artificial intelligence.

About the authors

Irina Viktorovna Tyuzhina

Samara State Transport University

Email: i.tyuzhina@samgups.ru

candidate of pedagogical sciences, associate professor of Digital Technologies Department

Russian Federation, Samara

Sergey Vasilyevich Gorbatov

Ural Mining and Metallurgical Company Technical University

Email: s.gorbatov@tu-ugmk.com

candidate of pedagogical sciences, associate professor, head of Information Technologies Department

Russian Federation, Verkhnyaya Pyshma, Sverdlovsk Region

Alexey Evgenievich Kazeev

Samara State University of Social Sciences and Education

Author for correspondence.
Email: kazeev_a@mail.ru

candidate of pedagogical sciences, associate professor of Computer Science, Applied Mathematics and Teaching Methods Department

Russian Federation, Samara

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Tyuzhina I.V., Gorbatov S.V., Kazeev A.E.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».