авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 15 |
-- [ Страница 1 ] --

Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ имени

первого Президента России Б.Н. Ельцина»

ГОУ ВПО «Уральский

государственный университет им. А.М.Горького»

ГОУ ВПО «Уральская государственная юридическая академия»

ГОУ ВПО «Уральская государственная архитектурно-художественная академия»

ГОУ ВПО «Российский государственный профессионально-педагогический

университет»

Новые образовательные технологии в вузе (НОТВ – 2010) Седьмая международная научно-методическая конференция 8 – 10 февраля 2010 г.

Сборник материалов Часть 1 Екатеринбург 2010 УДК 378:004.77 ББК 74.58+32. Н Н76 Новые образовательные технологии в вузе: сборник материалов седьмой ме ждународной научно-методической конференции, 8 – 10 февраля 2010 года. В 2-х частях. Часть 1. Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина», 2010. 434 с.

Сборник содержит материалы конференции по дистанционной и мультимедиа технологиям образования, информационно-образовательной среде вуза на базе Интернет – технологий, инновациям в образовании. Часть 1 содержит материалы докладов 1, 3 и 5 секций. Конференция проведена на базе Института образова тельных информационных технологий УГТУ – УПИ в г. Екатеринбурге.

Редакционная коллегия:

проф. д-р химю наук А.И. Матерн, проф. д-р техн. наук С.Т. Князев, доц. канд. техн. наук А.В.Цветков (ответственный редактор).

Доклады представлены в авторской редакции УДК 378:004. ББК 74.58+32. ГОУ ВПО «Уральский государственныйтехнический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина», Авторы, НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Оглавление Секция 1. Сетевые технологии в образовании............................................ Васильченко С.Х.

Стратегия развития информационно-коммуникационной образовательной среды Денисов Ю.В.

Системный подход к управлению качеством образовательного процесса............. Ефимов А.А.

Доступный суперкомпьютер в академической среде, или облачные вычисления в учебных аудиториях...................................................................................................... Зайцева Н.А., Ушкова В.И., Филиппов В.В.

Интернет-тестирование по физике.............................................................................. Зимин А.М., Шумов А.В.

Практическая подготовка студентов в интернет-лабораториях МГТУ им. Н.Э.

Баумана........................................................................................................................... Игнатова Я.А.

Сетевые технологий в образовании студентов на примере изучения и использова ния банковских продуктов........................................................................................... Киселева А.А., Стародубцев В.А.

Проведение сетевых лабораторных работ в режиме чат-консультаций................. Крохин А.Л.

Проведение виртуальных консультации студентов с использованием системы Skype............................................................................................................................... Кувшинов С.В.

Визуализация информации на распределенных средствах отображения в системе профессионального дистанционного обучения......................................................... Лю Яньвэн, Лапшина С.Н.

Использование технологий ведения электронного бизнеса для дистанционной технологии обучения.................................................................................................... Матвеева Т.А., Берлинец И.Н., Шадрин Д.Б.

Мультимедийная аудитория как элемент образовательной среды вуза.................. Огородников И.И.

Сетевая реализация программируемой инструментальной системы (загрузчика, терминала) HEX202ldr.................................................................................................. Петрова К.С.

Пути реализации курса "Трехмерная компьютерная графика и анимация" для сту дентов художественных специальностей................................................................... Пономарева О.А.

Применение интернет-конференций в подготовке магистров................................. Птицына Л.К., Власов С.Н.

Показатели качества функционирования механизмов синхронизации действий ин теллектуальных агентов в условиях неопределенности........................................... Савельев А.А., Цветков А.В.

Возможности ADOBE CONNECT PRO как инструмента для организации дистан ционной технологии обучения..................................................................................... Оглавление Слободчикова А.А., Барахсанова Е.А.

Учебно-исследовательская работа студентов в модернизации образовательного процесса в вузе............................................................................................................... Соркина В. Е., Королев И.А.

Организация сетевой инфраструктуры взаимодействия учреждений НПО Ураль ского региона на базе единого центра данных........................................................... Финогеев А.Г., Маслов В.А., Фиогеев А.А.

Применение гетерогенных беспроводных сетей при построении информационных пространств структурных подразделений вузов........................................................ Цветков А.В., Савельев А.А.

Организация учебного процесса в территориальных подразделениях вузов с при менением ADOBE ACROBAT CONNECT PRO........................................................ Цветкова М.С.

Стратегия встраивания телетехнологий в систему образования.............................. Шкурихин Л.В., Экгауз Е.Я.

Объектно-ориентированная учебная среда MOODLE для начинающих................ Секция 3. Информатизация управления вузом.......................................... Бакланов А.В.

Мониторинг эффективности деятельности учреждений профессионального обра зования............................................................................................................................ Буцкий О.Д., Горбачев В.В.

Подсистема "Электронная образовательная среда" в рамках электронного вуза.. Вержаковская М.А., Карякин Д.В., Сподобаев М.Ю.

Система документооборота территориально-распределенных подразделений вуза Говорков А.С.

Информатизация научно-исследовательского управления в вузе........................... Грегер С.Э.

Разработка дополнительных компонентов для обеспечения информационной под держки образовательного процесса для учебного портала на базе CMS Plone...... Гузаиров М.Б., Сметанина О.Н., Гаянова М.М., Козырева В. А.

Сопоставительный анализ университетских образовательных программ в процес се интернационализации образования...................................................................... Зотов А.М., Ендальцев А.А., Решетников Д.Г.

Документооборот по контингенту студентов как часть Единой Телеинформацион ной Системы вуза........................................................................................................ Зотов А.М., Решетников Д.Г., Железнов А.Н., Гайдуков Д.В.

Информационная модель предметной области "Расчет учебной нагрузки вуза" Карташевский И.В., Карякин Д.В., Косенко С.Г., Сподобаев М.Ю..

Технологии внедрения VoIP сервисов и систем в образовательных учреждениях Колоколов А.С., Коренюгин Д.В., Сысков А.М.

Модуль синтеза семантического слоя хранилища данных в контексте решения за дачи верификации показателей с использованием исторической информации... Королв А.В.,Трофимов С.П.

Информационно-аналитическая рейтинговая система............................................ НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Кузьмичев В.С., Ланский А.М., Пашков Д.Е., Еленев Д.В., Чернов А.А., Филимонов П.А.

Создание информационно-аналитической системы мониторинга деятельности подразделений и количественной оценки качества результатов работы универси тета................................................................................................................................ Лапина О.В.

Информационная система заместителя директора по учебно-методической работе Лившиц А.Л.

Метрики сложности информационных систем управления вузом........................ Льноградская А.Л.

Информационная система для интернет-поддержки абитуриентов при поступле нии в высшее учебное заведение............................................................................... Мандриков В.Б., Голубев А.Н., Воронин А.П., Геронтиди А.Д.

Формирование единой информационной среды управления учебной деятельно стью в медицинском вузе........................................................................................... Поляков В.В., Гусев О.В.

Об одном способе управления нагрузкой к сетевым образовательным ресурсам Преснецова В.Ю., Пилипенко О.В.

Концепция использования кроссплатформенного программного обеспечения для оценки деятельности профессорско-преподавательского состава вуза................ Соболеков А.В.

Концепция интегрированной автоматизированной информационной системы управления университетом......................................................................................... Соркина В. Е., Королев И.А.

Рекомендации по составу и качеству IT-группы вуза............................................. Спиричева Н.Р., Апейкина О.В.

Система Servicedesk ГФ ГОУ ВПО УГЛТУ............................................................. Сухов М.В., Васильев И.А.

Проектироование АИС учета успеваемости студентов на примере КСТУ им.

З.Алдамжар.................................................................................................................. Трофимов С.П.

Структура сайта выпускающей кафедры.................................................................. Секция 5. Методологические основы инновационной педагогики в высшем профессиональном образовании.................................................. Igor Irkho, Natalia Metlitskaya Methodology of teaching and learning through discussions of educational standards. Аблаев Е.В., Мамалыга Р.Ф.

Пропедевтика фрактальной геометрии в школе как опора будущего совершенст вования профессиональной компетентности инженерных кадров........................ Адам Д.А.

Оценка качества медиатекста в условиях развития современного высшего профес сионального образования........................................................................................... Оглавление Аксенова В.И., Первухин Н.А.

Анализ и использование результатов интернет-тестирования студентов УрГЮА по дисциплине «Концепции современного естествознания» при переходе к баль но-рейтиноговой системе оценке знаний.................................................................. Артеменко О.А.

Использование аутентичных аудиокниг и видео материалов с субтитрами в про цессе изучения иностранных языков в вузе............................................................. Асадов А.М.

Опыт Уральского института экономики управления и права по созданию системы оценки качества образования..................................................................................... Афонина Р.Н.

Cредства диагностики результатов обучения творчески-ориентированной естест веннонаучной подготовки будущего учителя.......................................................... Барышев Е.Е., Волкова А.А., Волкова Ю.В., Тягунов Г.В., Шишкунов В.Г.

Создание учебно-методического комплекса по дисциплине «Безопасность жизне деятельности» с использованием современных информационных обучающих тех нологий......................................................................................................................... Бедрина И.С.

Организация учебного процесса в системе дополнительного образова ния:традиции и инновации......................................................................................... Белоусов М.В.

Экзистенциально-нравственная парадигма, как методологическая основа иннова ционной педагогики.................................................................................................... Бельков С.А.

Когнитивные модели интеллекта.............................................................................. Битюцкий В.П., Литвинов А.А., Григорьева С.В.

Построение структуры определений в тексте как средство обобщения и система тизации знаний............................................................................................................. Бухарова Г.Д.

О современных требованиях к диссертационным исследованиям по психолого педагогическим наукам............................................................................................... Виноградова Е.И., Барабанов А.А.

Особенности инновационного обучения архитекторов.......................................... Внуковская Т.Н.

К вопросу об инновационных методологических подходах инвестиций в челове ческий капитал............................................................................................................. Волков Ю.В.

О преподавании информационных правовых дисциплин...................................... Вострецова Е.В.

Магистратура как эффективный способ удовлетворения потребностей работода телей в квалифицированных кадрах.......................................................................... НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Гадельшина О.И.

Активные методы обучения в формировании ключевых компетенций специали стов в экономической области................................................................................... Гладышева М.М., Зарецкий М.В.

Информационные технологии и формирование исследовательских компетенций студентов технического вуза...................................................................................... Гольдштейн С.Л., Свинина Н.А.

О принадлежности запросно-ответных потоков физической и/или виртуальной ре альностям...................................................................................................................... Гольдштейн С.Л., Свинина С.А.

Структурные модели новой парадигмы вузовской педагогики............................. Гредасова Н.В.

Внедрение активных методов обучения математике.............................................. Гузанов Б.Н., Кузина Л.Л., Шушерин В.В.

Диагностика сформированности профессиональных компетенций студентов вуза Гущин А.Н.

Формирование научного мышления в учебном процессе...................................... Денисович Ю.Ю., Зарицкая В.В., Литвиненко О.В.

Применение технологии деловой игры в обучении студентов инженерных специ альностей...................................................................................................................... Дидык Т.Г., Шаронова Ю.В.

Влияние инновационных технологий на качество усвоения знаний студентами Елагина О.Б., Саранская Т.В.

Компетентностный подход как основа модульного обучения в системе повыше ния квалификации преподавателей ЮУрГУ,........................................................... Журухин Г.И.

Виртуальное моделирование экономических процессов в образовании.............. Илышев А.М., Пшеничникова М.М., Чекунова П.Ю.

Введение дисциплин с репродуктивным содержанием как образовательный про дукт-инновация............................................................................................................ Кабанов А. М., Рубан Г.А.

Использование информационно-коммуникационных технологий при интегратив ном обучении на базовом курсе технического университета................................. КалининаТ.В.

Современное искусство как методология педагогики искусства.......................... Калмыкова О.В.

Организация учебного процесса для студентов разных форм обучения с использо ванием СДО.................................................................................................................. Карепанов Н.В.

Методологические основы технологий и инноваций в криминалистическом обра зовательном процессе................................................................................................. Картавченко И.В.

Реализация процессного подхода в Центре дополнительной профессиональной подготовки как основа его инновационного развития............................................ Оглавление Киреев К.В.

Дидактические тенденции в инновационной педагогике при дистанционной фор ме обучения.................................................................................................................. Князев С.Т., Лагунов Е.В., Шабунин С.Н.

Опыт внедрения новых технологий проектирования высокочастотных устройств в учебный процесс.......................................................................................................... Козлова Н.Б., Сатыбалдина Е.В., Черткова С.И.

Социально-педагогические аспекты информатизации учебного процесса в филиа ле вуза........................................................................................................................... Коковихин А.Ю., Рыжкова Н.Г.

Интеграция образования, науки и производства для активизации приоритетных направлений развития информационных технологий............................................. Конакова И.П., Кириллова Т.И.

Методологические основы преподавания графических дисциплин в рамках обра зования по болонской системе................................................................................... Коренберг В.М.

Способы расчета количественных показателей нагрузки для web-систем........... Корякин К.И., Лойко А.Э., Николаев Г.П., Корякина Т.В.

Проблемы применения инновационной педагогики в образовании...................... Кострыкина С.А., Ермолаева А.В.

Коммуникативная компетентность будущих инженеров-технологов................... Кузнецова Е.Ю., Черепанова Е.В.

Информационно-коммуникационные технологии в формировании компетенций Лапшина С.Н., Зырянова А.Л.

Внедрение рейтинговой системы для повышения мотивации самостоятельной ра боты студентов при переходе на дистанционную технологию обучения............. Левитан К.М.

Актуальные условия повышения качества образовательного процесса в вузе. Ис правленный вариант.................................................................................................... Литвиненко О.В., Денисович Ю.Ю.

Перспективы использования современной образовательной технологии в учебном процессе........................................................................................................................ Литвинов А.А., Битюцкий В.П.

Программа построения структуры текста на основе понятийно-тезисной модели Личман Б.В.

Опыт Уральского института экономики управления и права по введению системы контроля освоения учебной дисциплины................................................................. Лобовиков В.О.

Дискретные математические модели в преподавании этики (Эквивалентность «ве ры», «надежды» и «любви» как ценностных функций от двух переменных в ал гебре формальной этики)............................................................................................ НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Лобовиков В.О.

Дискретные математические модели в преподавании философии (Эквивалент ность «истины», «добра» и «красоты» как ценностных функций от двух перемен ных в алгебре формальной аксиологии)................................................................... Льноградская О.И.

Система психолого-педагогического обеспечения процесса формирования кон тингента студентов технического университета по специальностям.................... Маковская Э.Н.

Педагогическое проектирование на уроках иностранного языка как способ интен сификации учебного процесса................................................................................... Мальцева Ю.А.

Взаимодействие вуза и реального сектора экономики - методологическая основа инновационной педагогики........................................................................................ Маркова Н.И., Аксенова В.И., Первухин Д.Н.

Методика создания тестов «достижений» и обработка результатов тестирования., Меснянкина С.Л.

Методологичесие аспекты проведения практических занятий по курсу Теплотех ника в рамках балльно-рейтинговой технологии..................................................... Миняйлов В.В., Загорский В.В., Еремина Е.А., Алешин В.А., Кутепова М.М., Лунин В.В.

Технологии дистанционного обучения на химическом факультете МГУ имени М.В.Ломоносова.......................................................................................................... Митюшов Е.А., Рощева Т.А.

"Новая" кинематика.................................................................................................... Опалев Р.О.

Применение метода дискуссии в преподавании гражданского и арбитражного процесса........................................................................................................................ Опалев Р.О.

Применение метода демонстрации для преподавания гражданского и арбитражно го процесса................................................................................................................... Папуловская Н.В.

Инновационная идея обучения, обеспечивающего развитие социально профессиональной компетентности будущего специалиста.................................. Паршин С.В., Мамелин М.И.

Влияние условий безоправочной прокатки на граненость внутренней поверхности труб............................................................................................................................... Пелевин В.Н., Соколова Е.Н., Матвеева Т.А.

Значимость учета иерархии профессиональных компетенций при подготовке ба калавров по направлению «Информационные системы и технологии»............... Попова И.В.

Высшее профессиональное образование в условиях модернизации : актуальные инновационные решения............................................................................................ Проскуряков В.С., Соболев С.В.

Виртуальный лабораторный стенд "Резонанс токов".............................................. Оглавление Пряхин В.М.

Новые технологии обучения иностранным языкам в неязыковом вузе................ Рубан Г.А., Кабанов А.М.

Интеграция учебных дисциплин: результаты эксперимента.................................. Рублева О.А.

Опыт внедрения системного подхода к оценке качества воспитательной работы со студентами.................................................................................................................... Русинов Р.К., Сажина Т.Ю., Ядыкина Н.В.

Соотношение традиционных и инновационных методик в юридическом образова нии................................................................................................................................. Самохвалов Ю.П.

О некоторых аспектах повышения качества подготовки офицеров в учебном во енном центре гражданского вуза............................................................................... Сухов В.В.

Метод выявления творческих способностей учащихся на основе применения тео рии нечетких множеств............................................................................................... Шехерева О.И.

Методические аспекты организации процесса обучения на основе визуализиро ванных информационных карт.................................................................................. Шишкина Е.В., Уколов С.Ю.

Некоторые особенности организации учебного процесса в УрГЮА в условиях пе рехода на новые образовательные стандарты 3 поколения.................................... Штерензон В.А., Штерензон Вл.Ал.

Технологический подход к проектированию процесса обучения по техническим дисциплинам................................................................................................................ Югова М.А.

Инновационные аспекты деятельности преподавателя иностранного языка в вузе Ярошенко Д.В.

Инновационный подход к тренировочному процессу студентов практикующих каратэ............................................................................................................................ Яценко О.Ю.

Методологические основы инновационной андрагогики в высшем профессио нальном образовании: аксиологический подход..................................................... Алфавитный указатель авторов материалов............................................ НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Секция 1. Сетевые технологии в образовании Васильченко С.Х.

Vasilchenko S.K.

СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ THE STRATEGY OF DEVELOPMENT OF THE INFORMATIONAL COMMUNICATION EDUCATIONAL ENVIRONMENT saniat@mail.ru Учебный Центр Мерлион г. Москва Рассмотрены особенности информационно-коммуникационной образова тельной среды (ИКОС) в контексте с личностью обучаемого, определяющие ори ентир для развития ИКОС.

Features of the informational-communication educational environment (ICEE) in a context with the person of the trainee, defining a reference point for development ICEE are considered.

Отличительной особенностью современного этапа развития нашей страны является активный переход к информационному обществу, который уже сам по себе свидетельствует о внушительном вкладе информационной сферы в осущест вление инновационного сценария развития России. Существующая система обра зования требует постоянного обновления технологий, ускоренного освоения ин новаций, быстрой адаптации к запросам требованиям времени. В связи с чем но вое образование предполагает компетентностный подход, то есть ориентацию об разовательной системы на конкретные качества специалиста, востребованные в обществе.

Эти новые требования обусловливают изменение представлений о сущности реализации образовательного процесса для подготовки специалиста, соответст вующего запросам современного общества, готового к выполнению профессио нальных функций и социальных ролей. С точки зрения педагогической системы изменения в реализации образовательного процесса – это, прежде всего:

активное развитие и эффективное применение современных технологий обучения;

создание новых условий для организации образовательного процесса;

целенаправленность образовательного процесса на личное участие обучаю щегося в процессе формирования своей траектории обучения;

ориентация современных технологий обучения на развитие у обучающегося умений принимать самостоятельные решения, осуществлять выбор содер жания и методов обучения, развитие творчества, а также способов примене ния полученных знаний.

Сегодня можно наблюдать активный переход от коллективных форм обуче ния к индивидуальным, что предполагает личное участие обучающегося в про цессе формирования своей образовательной траектории, предоставление ему не Секция обходимого пространства свободы для принятия самостоятельных решений, творчества, выбора содержания и методов учения, а также способов применения полученных знаний. Использование информационных технологий позволяет реа лизовать описанный переход, и более того, разрешить основную проблему обра зовательного процесса – индивидуализацию обучения в условиях его всеобщно сти.

Анализ исследований в области создания условий и последующей реализа ции индивидуального обучения с использованием средств информационных тех нологий показал, что данная задача рассматривается со следующих точек зрения:

проектирование и реализация индивидуальных образовательных траекторий с использованием различных педагогических и информационных техноло гий построение личностно-ориентированной (личностно-развивающей) инфор мационно-образовательной среды образовательного учреждения построение информационно-коммуникационной образовательной среды об разовательного учреждения, реализующей отдельные компоненты личност но-ориентированного обучения Проблема разработки информационно-коммуникационной образовательной среды (ИКОС), определения ее структуры, использования ИКОС как средства и как условия повышения эффективности образовательного процесса рассмотрены во многих работах видных педагогических деятелей. Большое внимание уделяется ИКОС дистанционного обучения. Существующие подходы и определения разли чаются степенью реализации парадигмы личностно-ориентированного образова ния, использованием различных средств, позволяющих включать обучаемого в формирование и реализацию своей образовательной траектории.

В последнее время в ИКОС активно включаются Wiki-технологии, все больше уделяется внимание ЭОР с направленностью на создание имитационных компьютерных моделей самим обучающимся, мультимедиа-средства повышают интерактивное взаимодействие в процессе обучения и пр. Дистанционное обуче ние в ИКОС становится все более распространенной формой образовательной процесса. Включение в состав образовательной среды современных средств ком муникации вызывает потребность в реализации сетевых форм организации учеб ного процесса. Как правило, такие технологии направлены на поддержку препо давательской деятельности (установление регламентов и пошагового контроля) и на удобство реализации образовательного процесса, при этом, не предоставляя широких возможностей обучаемому осуществлять самостоятельную познаватель ную активность, и самообразование в интересующих его аспектах. Как следствие, создается узкоспециализированная среда, без максимального использования воз можностей ИКОС.

С другой стороны, рассматривая обучаемого в соответствии с концепцией личностно-развивающего обучения, необходимо выделить его личностные харак теристики, его предшествующий уровень образования, профессиональный опыт, личностные способности, склонности, интересы, которые, несомненно, влияют на процесс обучения, как минимум, находя свое отражение в различного рода сте НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе реотипах восприятия. Вопрос рассмотрения обучаемого как личности особенно становится актуальным в случае уже сформированной личности (взрослый обу чающийся). Личность такого обучаемого уже нельзя сломать, нужно под нее под страиваться. В условиях видового многообразия реализации ИКОС, вышесказан ное, как правило, не учитывается, либо учитывается не в значительной степени.

Один из путей решения данной проблемы – создание персональной среды обуче ния. Достаточно полно рассмотрен вопрос разработки персональной среды обуче ния с точки зрения технического оснащения и наполнения соответствующим про граммным обеспечением. Как правило, это снова узкоспециализированные среды (распределенные информационные среды), ориентированные на применение со временных технических новинок, однако, вопрос методического и педагогическо го в целом обеспечения по работе в подобной среде мало исследован. Стоит также упомянуть об известной PLE (Personal Learning Edition), однако и здесь можно ви деть, что на сегодня имеются требования лишь к ее техническому оснащению.

Возвращаясь к рассмотрению ИКОС, несомненно, она позволяет осуществ лять образовательный процесс в соответствии с целями личностно ориентированного обучения, предоставляя в распоряжение преподавателя и обу чаемого всевозможные условия и инструменты для достижения необходимого ре зультата. Определяя информационно-коммуникационную образовательную среду, мы будем придерживаться трактовки С.В. Зенкиной, которая под ИКОС понимает «совокупность субъектов (преподаватель, обучаемые) и объектов (содержание, средства обучения и учебных коммуникаций, прежде всего, на базе ИКТ и т.д.) образовательного процесса, обеспечивающих эффективную реализацию совре менных образовательных технологий, ориентированных на повышение качества образовательных результатов и выступающих как средство построения личност но-ориентированной педагогической системы». С нашей точки зрения, являясь самоорганизующейся системой, состав ИКОС и взаимосвязь ее компонентов имеют гибкую структуру и функционал, адаптирующиеся к особенностям кон кретного контента среды, потребностям и способностям обучаемых. Исходя из задач индивидуализации обучения и индивидуализации образовательных мар шрутов, обладая высоким уровнем вариативности, ИКОС вполне способна гибко «подстраиваться» и легко адаптироваться под любые запросы обучаемого. Тем самым, оптимально меняя состав, компоненты, их функционал, ИКОС может плавно перейти в персональную среду обучения, и сделать организацию процесса обучения максимально удобной, предоставить обучаемому возможность осущест влять выбор образовательных траекторий в соответствии с его индивидуальными потребностями и особенностями, а также потребностями рынка труда и перспек тивами развития производства и общества.

Зенкина С.В. – Дисс. на соиск. докт. пед. наук, 2007 г.

Личность: определение и описание// Вопросы психологии. - 1992 г. - №3, Секция Денисов Ю.В.

Denisov Yu.

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА SYSTEM APPROACH IN EDUCATION PROCESS QUALITY CONTROL teormech@mmf.ustu.ru ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина»

г. Екатеринбург Рассматривается необходимость улучшения качества образовательного процесса с учетом потребностей внешних и внутренних потребителей. Эффек тивным способом решения проблемы является использование системного подхо да, учитывающего, что качество определяется процессом. Использованы основ ные принципы системы улучшения: фокус на потребителя, люди (мотивация и удовлетворенность), постоянное улучшение результатов деятельности, доведе ние целей, результатов до каждого участника процесса.

The education process quality improvement necessity is considered, taking into account external and internal consumer’s needs. The system approach, which considers the process defining the quality, is an effective method of the problem solving. There are used the main improvement system concepts: focus on the consumer, people (motivation and satisfaction), results of activities permanent improvement, informing every process participant about aims and results.

Обеспечение и постоянное улучшение качества образовательного процесса является важнейшей задачей кафедр, факультета и всего вуза в целом. Внешние и внутренние факторы, характеризующие деятельность вуза – постоянно ужесто чающаяся конкуренция на рынках рабочей силы, необходимость разработки но вых высокоэффективных промышленных технологий, неполная удовлетворен ность участников учебного процесса результатами своей деятельности - застав ляют постоянно повышать эффективность учебного процесса. Уместно отметить, что качество характеризует способность предмета или процесса удовлетворять ожидания и потребности покупателей или превосходить их. Высокое качество об разовательных услуг означает: 1) соответствие содержания образовательных про грамм требованиям заказчиков и образовательных стандартов;

2) высокая удовле творенность заинтересованных сторон (преподавателей, студентов, работодателей и др.) качеством образовательных услуг;

3) положительное влияние на общество, повышение общей культуры и образованности его членов. Традиционные подхо ды, используемые для улучшения качества образовательного процесса, часто не позволяют достичь желаемых результатов. Об этом свидетельствуют следующие факты: 1) невыполнение работ в установленные сроки, неритмичность учебного процесса;

2) невысокая удовлетворенность качеством образовательных услуг;

3) высокий процент результатов, оцениваемых как «удовлетворительные» и «не удовлетворительные»;

4) стабильность перечисленных факторов во времени или наличие тенденции их усугубления.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Для улучшения ситуации, сложившейся в области качества обучения, может быть использован принцип, учитывающий системный подход к образовательному процессу, когда качество образовательных услуг определяется процессом. При этом следует иметь в виду, что главными оценщиками качества являются внеш ние и внутренние пользователи. Внутренние пользователи – это работники и про цессы, используемые в производстве продукта для внешних пользователей.

На рис.1 показана система основных факторов, влияющих на качество обра зовательного процесса.

Руководство Технология Преподаватель Качество (менеджмент) обучения образова тельного процесса и качест Литература и Система контроля Рабочая среда Студент ва обуче технические и оценки ния сту средства результатов дентов Рис. 1. Система основных факторов, определяющих качество образовательного процесса Предлагаемый системный подход использует следующие принципы: пер вый принцип – фокус на заказчика (потребителя). Внешний потребитель опреде ляется с учетом компетентностных возможностей выпускника, внутренний потре битель – студент с учетом обратной связи студент – преподаватель. Второй прин цип – люди, участвующие в процессе с точки зрения преподавателя и студента.

На рис.2. показаны факторы, определяющие неудовлетворенность препода вателя результатами своей деятельности.

Материальное Невысокая начальная Неумение студентов подготовка организовать стимулирование студентов процесс обучения Причины неудовлетворенности преподавателей Низкая техническая оснащенность Гражданская учебного процесса позиция студентов Рис.2. Факторы, определяющие отношение преподавателя к процессу обучения На рис.3. показаны факторы, определяющие ожидания студентов в отноше нии качества преподавания.

Секция Умение преподавателя Эффективная и дружественная система проверки и оценки вести занятия Ожидание знаний студентов в отношении качества преподава Личные качества Современность Обеспеченность ния содержания и методической преподавателя практическая литературой и оборудованием полезность курса Рис.3. Факторы, определяющие ожидания студентов Третий принцип – принцип постоянного улучшения (культура непрерывно го усовершенствования) всего процесса в целом или его частей. При реализации принципа:

определяются цели постоянного усовершенствования устанавливаются вариации результатов деятельности и причины вариаций используются инструменты непрерывного усовершенствования формируется среда постоянного улучшения Одним из важнейших инструментов улучшения качества является так назы ваемый цикл Деминга, который определяет логику постоянного улучшения. Цикл Деминга – это аналитическая процедура, способствующая улучшению процесса и результатов деятельности. Сущность цикла состоит в следующем:

разработка плана действий;

исполнение на уровне эксперимента или на небольшой продолжительности процесса;

изучение и анализ полученных результатов (разработка контрмер);

введение разработанных мероприятий в действие (стандартизация) и/или составление нового плана действий.

Четвертый принцип системного подхода – доведение всех выполняемых действий до каждого участника образовательного процесса с соблюдением одного из основных правил процесса – выполнение работы точно в срок.

Выводы. Главный продукт системного подхода к образовательному процес су - получение новых знаний и желание учиться дальше. Если этого не произошло – произведен серьезный брак. Использование изложенных методов позволяет ре шить проблему образования - подготовку специалистов с высшим техническим образованием, сочетающим профессиональную компетентность и умение решать практические задачи с высокой общей культурой, гуманизмом и гражданской ак тивностью.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Ефимов А.А.

Alexander A. Yefimov ДОСТУПНЫЙ СУПЕРКОМПЬЮТЕР В АКАДЕМИЧЕСКОЙ СРЕДЕ, ИЛИ ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В УЧЕБНЫХ АУДИТОРИЯХ.

AFFORDABLE SUPERCOMPUTER IN AN ACADEMIC ENVIRONMENT.

CLOUD COMPUTING IN CLASSROOMS yefimov@mail.ru ГОУ ВПО Уральский государственный педагогический университет г. Екатеринбург Технологии облачной обработки данных широко используются крупными коммерческими организациями, но в настоящее время они становятся доступны даже исследовательским лабораториям вузов или НИИ. В статье автор предла гает модель создания доступного кластера для удовлетворения потребностей академической среды в вычислительных мощностях.

Суперкомпьютеры, кластеры, облачная обработка данных, распределенные вычисления.

Cloud computing technologies are widely used by large corporations, but nowa days they become more available to research institutions. In this article author suggests a model of creating an affordable cluster for the academic environment needs.

Supercomputers, clusters, cloud computing, distributed computing.

История. Зарождение рынка.

На протяжении многих лет определение понятия «суперкомпьютер» не раз становилось предметом многочисленных споров и дискуссий.

Чаще всего авторство термина приписывается Джорджу Мишелю и Сиднею Фернбачу [5], которые в конце 60-х годов XX века работали в Ливерморской на циональной лаборатории и компании Control Data Corporation. Тем не менее, из вестен тот факт, что ещ в 1920 [2. С. 4] году газета New York World рассказывала о «супервычислениях», выполняемых при помощи табулятора IBM, собранного по заказу Колумбийского университета.

В IT лексикон, термин «суперкомпьютер» вошл благодаря распростране нию компьютерных систем Сеймура Крея, таких как, Control Data 6600, Control Data 7600, Cray-1, Cray-2, Cray-3 и Cray-4. Сеймур Крей разрабатывал вычисли тельные машины, которые становились основными вычислительными средствами правительственных, промышленных и академических научно-технических проек тов США с середины 60-х до середины 90-х годов. Не случайно в то время одним из популярных определений суперкомпьютера было следующее: «любой компью тер, который создал Сеймур Крей». Сам Крей никогда не называл свои детища суперкомпьютерами, предпочитая использовать вместо этого обычное название «компьютер».

80-е годы прошлого века охарактеризовались появлением множества не больших конкурирующих компаний, занимающихся созданием высокопроизво дительных компьютеров, однако к середине 90-х большинство из них оставили эту сферу деятельности, что даже заставило обозревателей заговорить о «крахе Секция рынка суперкомпьютеров». На сегодняшний день суперкомпьютеры являются уникальными системами, создаваемыми «традиционными» игроками компьютер ного рынка, такими как IBM, Hewlett-Packard, NEC и другими, которые приобрели множество мелких, ранее существовавших компаний, вместе с их опытом и тех нологиями. Компания Cray Inc. по прежнему занимает достойное место в ряду производителей суперкомпьютерной техники.

Из-за большой гибкости самого термина до сих пор распространены до вольно нечткие представления о понятии «суперкомпьютер». Шутливая класси фикация Белла и Нельсона, предлагала считать суперкомпьютером любой компь ютер, весящий более тонны. Современные суперкомпьютеры действительно весят более тонны, однако далеко не каждый тяжлый компьютер достоин чести счи таться суперкомпьютером. В общем случае, суперкомпьютер – это компьютер значительно более мощный, чем доступные для большинства пользователей ма шины [7]. При этом скорость технического прогресса сегодня такова, что нынеш ний лидер легко может стать завтрашним аутсайдером.

Архитектура также не может считаться признаком принадлежности к классу суперкомпьютеров, чему есть много примеров. Так, многие суперкомпьютеры сейчас отличаются от «обычных» лишь количественно (больше процессоров, па мяти) но не качественно, а в прошлом различие могло и вовсе сводится к более быстрому блоку арифметико-логических операций, или даже менее существен ным изменениям, дающим вычислительное превосходство на один порядок.

Большинство суперкомпьютеров 70-х оснащались векторными процессора ми, а к началу и середине 80-х небольшое число (от 4 до 16) параллельно рабо тающих векторных процессоров практически стало стандартным суперкомпью терным решением. Конец 80-х и начало 90-х годов охарактеризовались сменой магистрального направления развития суперкомпьютеров от векторно конвейерной обработки к большому и сверхбольшому числу параллельно соеди ннных скалярных процессоров.

Массивно-параллельные системы стали объединять в себе сотни и даже ты сячи отдельных процессорных элементов, причм ими могли служить не только специальные, но и доступные в свободной продаже процессоры. Большинство массивно-параллельных компьютеров создавалось на основе процессоров с архи тектурой RISC.

Наши дни, перерождение рынка В конце 90-х годов высокая стоимость специализированных суперкомпью терных решений и нарастающая потребность разных слов общества в доступных вычислительных ресурсах привели к широкому распространению компьютерных кластеров. Эти системы характеризует использование отдельных узлов на основе дешвых и доступных комплектующих для серверов, объединнных в один вы числитель. Несмотря на кажущуюся простоту, кластеры довольно быстро заняли достаточно большой сегмент рынка, обеспечивая высочайшую производитель ность при минимальной стоимости.

В настоящее время суперкомпьютерами принято называть компьютеры с огромной вычислительной мощностью. Такие машины используются для работы НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе с задачами, требующими интенсивных вычислений. Примерами таких задач мо жет послужить, прогнозирование погодно-климатических условий, моделирова ние ядерных испытаний и пр.

В этом кроется ещ одно отличие суперкомпьютеров от серверов и мэйн фреймов – компьютеров с высокой общей производительностью, призванных ре шать типовые задачи, такие как обслуживание больших баз данных или одновре менная работа с множеством пользователей.

Иногда суперкомпьютеры используются для работы с одним-единственным приложением, использующим всю память и все процессоры системы;

в других случаях они обеспечивают выполнение большого числа разнообразных приложе ний, решающих задачи от предсказания погоды или моделирования ядерных взрывов до анализа белковых структур и просчта анимационных фильмов.

Cloud computing. Завтрашний день.

Новым словом в распределнных вычислениях стала Облачная обработка данных (Cloud Computing). Суть метода заключается в том, что программное обеспечение предоставляется пользователю как Интернет-сервис. Пользователь имеет доступ к собственным данным, но сложная инфраструктура, операционная система и собственно программное обеспечение, с которым он работает, скрыты за простым интерфейсом Интернет-баузеера. "Облаком" метафорически называют Интернет, который скрывает все технические детали. Согласно определению, предложенному Б. Хайзом, [6], Облачная обработка данных – это парадигма, в рамках которой информация постоянно хранится на серверах в сети Интер нет и временно кэшируется на клиентской стороне, например на персональ ных компьютерах, игровых приставках, ноутбуках, смартфонах и т. д.

Облачная обработка данных как концепция включает в себя понятия Про граммное обеспечение как услуга (Software as a Service, SaaS).

Удовлетворение потребности академической среды в вычислительных мощ ностях. Анализ возможностей.

Анализ вычислительных задач в академической среде показывает, что среди них есть и не типовые. Примеров таких задач великое множество. Это и модели рование процессов для нужд естественных или социальных наук, и распознавание текстов при оцифровке библиотечных фондов и многие другие задачи. Про при кладные задачи, стоящие на пути организации обучения курсам трхмерного мо делирования, или видеомонтажа речи не идт, они и так на виду.

Секция В настоящее время суперкомпьютеры, построенные в рамках парадигмы кластеризации в академической среде не редкость. Такие системы, например, ре шают задачи разработки методов моделирования для больших задач геофизики или создания информационно-вычислительных комплексов для решения при кладных задач математической физики в Уральском отделении Российской ака демии наук.

Перед научными институтами стоят исследовательские задачи, штат таких организаций обычно невелик, парк пользовательских компьютеров тоже. Класси ческие кластерные суперкомпьютеры – одно из немногих решений для задач, тре бующих больших вычислений.

В учебных заведениях совсем другая ситуация. Редко какое подразделение вуза не имеет современной компьютерной аудитории, а в рамках института в це лом парк компьютеров только в учебных аудиториях может составлять порядка тысяч штук.

Для построения простого кластера необходимы:

компьютеры, которые будут разделять между собой вычислительную нагрузку или объединять свою вычислительную мощность, сеть, которая связывает эти компьютеры «центральный узел», который будет ставить задачи и выполнять функции сетевого хранилища.

Обычно, в сети любого учебного заведения уже имеются все эти компонен ты, более того, вычислительная мощность компьютеров в учебных аудиториях используется крайне не оптимально, т.к. редко какие учебные задачи способны загрузить современный процессор, такой как Intel Core, обладающий производи тельностью порядка сотни миллионов операций с плавающей запятой в секунду.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Мы намеренно не затрагивали одну из важнейших составляющих кластера, но сейчас самое время рассмотреть е подробно. Речь идт о специализированном программном обеспечении, распределяющим вычислительную нагрузку между элементами кластера и соединяющем результаты в единое целое. Рынок такого программного обеспечения бурно развивается и сейчас можно без труда назвать дюжину продуктов, таких как MOSIX, openMOSIX, MPICH, Microsoft WCCS, Intel Cluster Tools, способных собрать парк машин в учебных аудиториях в мощ ный суперкомпьютер, пригодный для решения широкого круга задач.


Правда, каждый компьютер необходимо настраивать соответствующим об разом, устанавливать специализированные программы, а возможно даже модифи цировать, или вовсе заменять операционную систему, что в ключе продолжения использования аудитории в качестве учебной, выглядит неприемлемым. Именно эту проблему и призвана решить облачная обработка данных.

Облачные вычисления. Ключ к прозрачности и масштабироуемости В качестве реализации рассмотрим следующий пример. Практически все современные браузеры обладают возможностью довольно быстро исполнять скриптовые языки, например JavaScript.

Благодаря этому появилась возможность использовать посетителей сайта как составные части кластера для обсчета больших массивов данных.

Естественно, алгоритм должен быть хорошо распараллеливаемым и отдель ные части вычисления должны проходить быстро.

Примером таких вычислений может быть нахождение определителя матри цы или подсчет контрольных сумм.

Так же, поскольку процесс распределнных вычислений происходит без централизованного контроля оператором, необходимо проверять результат вы числения. Одним из способов может быть сравнение нескольких результатов от разных узлов с целью определить правильное методом "голосования".

Примером может послужить скрипт, который предоставил К. Тумалевич.

После инициализации скрипт получает с сервера список задач, в данном случае массив со строками. После чего устанавливает интервал на то, чтобы раз в 500 миллисекунд обработать одну задачу и отправить ее на сервер.

После того, как список опустеет, все начинается сначала. Результат дейст вия можно наблюдать в таблице в переменных jobs, answers и this_stat. Данный пример иллюстрирует, как в определенных случаях пользователей Интернет приложения можно использовать как кластер в рамках облачной обработки дан ных.

В сообществе Интернет-разработчиков такой способ кластеризации получил название «паразитные вычисления», но этический аспект этой проблемы (в ключе использования вычислительной мощности посетителей Интернет-ресурса без их согласия) выходит за рамки данной статьи. Сейчас важно лишь показать, что по средством специального Интернет-приложения, апплета или скрипта, можно мо ментально организовать высокопроизводительный кластер в короткие сроки. При этом узлы кластера не будут нуждаться в какой-либо дополнительной настройке Секция или дополнительном программном обеспечении и это решение будет легко мас штабироваться.

Использование скриптовых языков программирования позволяет легко ре шать хорошо распараллеливаемые «математические задачи» под которые уже разработаны алгоритмы, но практически сводит на нет возможность решения за дач распознавания текста. В настоящее время нами реализуется система распре делнных вычислений на базе библиотеки MPI (Message Passing Interface – интер фейс передачи сообщений) и технологии ActiveX для построения масштабируе мого кластера, не требующего настройки вычислительных узлов, и предостав ляющего привычный интерфейс доступа для параллельных вычислений. Библио тека MPI является наиболее распространнным стандартом интерфейса обмена данными в параллельном программировании. Существуют его реализации для большого числа компьютерных платформ. Технология ActiveX, в свою очередь, может быть без проблем использована в браузерах семейства Internet Explorer.

Теперь о том, что касается сухих цифр. В некоторых задачах кластеризо ванная учебная аудитория из двадцати компьютеров с процессорами Intel Core DUO E8400 и двумя гигабайтами оперативной памяти, подключенных к коммута тору Trendnet TEG-240WS (Gigabit Enhernet, 24 порта) показывает практически линейный рост производительности от одного до десяти GFlops при использова нии от двух до двадцати узлов в кластера.

Зависимость роста производительности от роста числа узлов кластера про иллюстрирована на диаграмме 1.

Производительность, GFlops 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Количество узлов В правой части диаграммы видно, что характер зависимости изменяется, рост производительности есть, но скорость его падает. Это как связано с тем, что наш программный прототип находится лишь на начальном этапе разработки и практически не оптимизирован, так и с дефицитом аппаратных ресурсов маршру тизатора. Дальнейшее увеличение узлов кластера не приносит устойчивого роста производительности.

Для сравнения была исследована зависимость роста вычислительной мощ ности «традиционного» кластера. Аудитория осталась прежней, но в качестве НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе кластеризующего программного обеспечения был использован пакет Intel Cluster Tools.

Производительность, GFlops 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Количество узлов Диаграмма 2 говорит сама за себя. Традиционный кластер демонстрирует как лучшую производительность так и масштабируемость.

Здесь важно отметить, что для получения результатов, на «традиционном»

кластере потребовалось установить на компьютеры специальную операционную систему (нами использовался Debian GNU/Linux 5), специального программного обеспечения (Intel Cluster Tools) и дополнительной настройки. В рамках «облач ного» кластера удалось получить гораздо меньший результат, но во время тестов узлы кластера использовались как учебные компьютеры. На них был лишь запу щен WEB-браузер с низким приоритетом.

Идея «облачного» кластера в частности и паразитических вычислений в це лом относительно нова, но в наши дни проблема эффективного использования ре сурсов как никогда актуальна.

Технологии облачной обработки данных широко используются крупными коммерческими организациями, но в настоящее время они становятся доступны даже исследовательским лабораториям вузов или НИИ и компаниям среднего уровня. Благодаря использованию недорогого потребительского ПО и использо ванию продуктов с открытым исходным кодом, проведение экспериментов с по мощью этих технологий довольно просто, даже при очень маленьком бюджете.

Тем не менее, использование технологии облачной обработки данных требует оп ределнной квалификации и опыта. Поэтому ее изучение должно занять достой ное место в учебных планах, как технических специальностей, так и технологиче ских специализаций.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Тумалевич К. Использование процессорных мощностей посетителей сайта.

Паразитические вычисления [Электронный ресурс]. - Режим доступа:

http://tumalevich.pp.ru/2009/3/4/307(дата обращения10.03.2009) 2. Axner L. High Performance Computational Hemodynamics with the Lattice Boltzmann Method. - Amsterdam, 2007. - P. Секция 3. Bell G. The future of high performance computers in science and engineering / Gordon Bell // Communications of the ACM. - 1989. Vol. 32, N 9. - P. 1091 4. Duff I. S. The use of supercomputers in Europe / Iain S. Duff // Computer Physics Communications. - 1985. - N 37. - P. 15- 5. Fernbach S. Supercomputers – past, present, prospects / Sidney Fernbach // Future Generation Computer Systems. - 1984. - Vol. 1, Issue 1. - P. 23- 6. Hayes B. Cloud computing / Brian Hayes // Communications of the ACM. 2008. - Vol. 51, Issue 7. - P. 9- 7. EEE Standard for Information Technology-POSIX@-Based Supercomputing Application Environment Profile [Approved June 14,1995. - IEEE Std 1003.10 1995] [Электронный ресурс] / Portable Applications Standards Committee of Режим доступа:

the IEEE Computer Society. http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?tp=&isnumber=10080&arnumber= 420&punumber=3414 (дата обращения 23.03.2009) 8. Oyanagi Y. Future of supercomputing/ Yoshio Oyanagi // Journal of Computational and Applied Mathematics. - 2002. - N 149. - P. 147– Зайцева Н.А., Ушкова В.И., Филиппов В.В.

Zayceva N.A., Ushkova V.I., Filippov V.V.

ИНТЕРНЕТ-ТЕСТИРОВАНИЕ ПО ФИЗИКЕ INTERNET-TESTING OF FHYSICS natalzay@yandex.ru ЕВАКУ г. Екатеринбург Проведен анализ Интернет-тестирования как элемента управления каче ством образования на примере дисциплины «физика», сформулированы замечания и предложения по оптимизации кодификатора, содержания и оценки результа тов тестирования.

The analysis of Internet testing as element of quality management of education on an example of physics is carried out. Remarks and offers on optimization of codificator, contents and results estimation of testing are formulated.

Интернет-тестирование проводится Национальным аккредитационным агентством в сфере образования с 2005 г. в рамках эксперимента по введению Фе дерального экзамена в высшем профессиональном образовании (ФЭПО). Содер жанием эксперимента является проведение компьютерного Интернет тестирования в части внешней оценки уровня подготовки студентов на соответст вие требованиям государственных образовательных стандартов (ГОС). 22 июня 2009 года закончился девятый этап Интернет-экзамена. В тестировании приняло участие 1299 вузов и филиалов вузов, 557 ссузов и филиалов ссузов из 82 регио гов РФ, а также из стран СНГ. Всего было получено 1394534 результатов тести рования.

В летнюю сессию 2008-2009 учебного года наш военный институт впервые прошел процедуру Интернет-тестирования (специальность 140601.65 НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе «электромеханика»), в том числе и по дисциплине «физика». В целом тест по фи зике – хоть и оказался достаточно сложным для наших курсантов – произвел впе чатление качественного и профессионально сделанного контрольного мероприя тия. Особо хочется выделить задания на законы сохранения в механике – многие из них не просто хорошие, но еще и очень красивые. Тем не менее, по итогам под готовки к тестированию, собственно тестирования и анализа результатов у нас появился ряд замечаний и предложений к предлагаемому Интернет-тестированию по дисциплине «физика» для специальности «электромеханика».


В первую очередь, необходимо отметить неполное соответствие ГОСу. В государственном образовательном стандарте по физике можно выделить шесть дидактических единиц: физические основы механики;

молекулярная физика и термодинамика;

электричество и магнетизм;

оптика;

атомная и ядерная физика.

Поэтому мы считаем неоправданным разделение авторами теста последней ДЕ на две: «квантовая физика, атомная физика» и «ядерная физика и элементарные час тицы». В результате такого деления по одной ДЕ ГОСа (далеко не самой важной для будущих электромехаников!) получилось 8 заданий, в то время как по опре деляющим ДЕ («Механика» и «Электричество и магнетизм») только по 6 заданий.

Кроме того, мы считаем необоснованным расширение двух возникших ДЕ за счет включения в них квантовой физики и физики элементарных частиц, которые не фигурируют в ГОСе как самостоятельные темы. Конечно, вопросы квантовой фи зики и физики элементарных частиц отражены в нашей программе, правда, лишь в той степени, в какой это необходимо для раскрытия ДЕ «Атомная и ядерная фи зики». Делать же их темой отдельных заданий на наш взгляд методически невер но. В частности, совершенно излишне наличие в обсуждаемом тесте двух заданий на уравнение Шредингера. В то время как такие важные для нашей специальности темы, как «Электростатика» и «Законы постоянного тока» слабо представлены в тестах (всего по одному вопросу). В свою очередь, мы предлагаем в качестве од ного из возможных вариантов раскрытия ДЕ «Атомная и ядерная физики» сле дующие темы заданий:

1. Спектр атома водорода. Квантовые числа.

2. Элементы квантовой механики (волны де Бройля, соотношение неопреде ленностей, волновая функция) 3. Ядерные реакции. Законы сохранения в микромире.

4. Радиоактивность. Радиоактивные излучения.

Далее хочется отметить, что предложенные тесты не отражают специфику специальности, по которой проводится обучение, а ориентированы только на чис ло часов по дисциплине. В государственных образовательных стандартах содер жание дисциплин представлено в виде перечня тем без определения глубины изу чения (см. выше). Право разрабатывать учебные программы предоставлено ка федрам, которые делают это с учетом направленности обучения (специальности), согласуя содержание и глубину изучения дисциплины с выпускающими кафедра ми. В связи с этим необходимо разработать большее количество вариантов тестов по дисциплине (для каждой специальности или групп близких специальностей).

Секция При этом желательно обсуждение разрабатываемых тестов учебно методическими объединениями соответствующих специальностей.

Исходя из того, что тест предназначен для проверки базовых знаний студен тов, предлагаемые темы заданий должны отражать именно основные вопросы, за коны и понятия. В то же время некоторые из предложенных при Интернет тестировании заданий нацелены на проверку не базовых, а частных вопросов, или содержат много излишних подробностей, затрудняющих восприятие материала.

Например, задание на кварковую диаграмму распада лямбда-гиперона. В связи с вышеизложенным хочется отметить отсутствие в кодификаторе такого уровня обученности, как «иметь представление».

Существующая система оценки результатов тестирования по проценту ос воения дидактических единиц оптимальна при самоконтроле вуза, поскольку по зволяет преподавателям своевременно вносить коррективы в образовательный процесс. Однако при аккредитационном тестировании целесообразней было бы оценивать освоение дисциплины студентом по проценту правильных ответов, как это делается при сдаче ЕГЭ. Иначе может складываться парадоксальная ситуация, когда студенты, правильно отвечая на более чем 75 % вопросов, получают не удовлетворительные оценки.

Кроме того, существует угроза, что ситуация с тестированием может при вести к проблемам, которые проявились при введении ЕГЭ: преподавателей под талкивают к обучению не по учебным программам, а по тематической структуре АПИМ, путем натаскивания студентов по определенному кругу вопросов. При этом вместо совершенствования качества образования в вузе будут заниматься проведением репетиционных тестирований, отвлекая от учебного процесса и учащихся и компьютерные классы вуза. С целью оказания помощи образователь ным учреждениям при подготовке к тестированию разработана система Интернет тренажеров по дисциплинам профессионального образования. Однако, выложен ный на сайте www.i-exam.ru Интернет-тренажр по дисциплине физика по своей структуре отличается от структуры Интернет-экзамена. Не совпадение дидактиче ских единиц тренажера и экзаменационного кодификатора недопустимо, так как в этом случае тренажер утрачивает свое первоначальное предназначение, поскольку является методическим сопровождением Интернет-экзамена.

Перечисленные недостатки в равной степени характерны и для тестов по другим естественно-научным дисциплинам. Таким образом, система Интернет тестирования при своих несомненных достоинствах имеет и существенные недос татки, для устранения которых необходимо ее дальнейшее обсуждение.

НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе Зимин А.М., Шумов А.В.

Zimin A.M., Shumov A.V.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ПОДГОТОВКА СТУДЕНТОВ В ИНТЕРНЕТ ЛАБОРАТОРИЯХ МГТУ ИМ. Н.Э. БАУМАНА STUDENT PRACTICAL TRAININGS IN THE INTERNET-LABORATORIES OF THE BAUMAN UNIVERSITY lud2002@bmstu.ru Московский государственный технический университет имени Н.Э.

Баумана г. Москва Приведен обзор лабораторий удаленного доступа, позволяющих проводить практическую подготовку студентов через сеть Интернет. Изложены основные принципы организации и учета дистанционного проведения учебных эксперимен тов. Описана структура интегрированной среды сопровождения учебного про цесса, обеспечивающей сохранение информации о ходе прохождения лаборатор ных работ каждым обучающимся.

There is a review of the remote access laboratories which allows carrying out of student practical trainings via the Internet. It is described basic principles of organiza tion and accounting of the remote educational experiments. It is presented integrated system for support of the educational process. The system allows saving information about training process flow of the each student.

Возрастающие требования к уровню практической подготовки специали стов 21-го века приводят к необходимости существенного расширения перечня образовательных ресурсов, основанных на использовании современных информа ционных технологий. Большое значение придается автоматизированному лабора торному практикуму с удаленным доступом (АЛП УД) [1, 2], который позволяет организовать коллективное использование дорогостоящего и уникального обору дования, приобретенного ведущими университетами РФ в рамках выполнения Приоритетного национального проекта «Образование». В последние годы в Мос ковском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана на базе уникальных экспериментальных стендов созданы или подверглись существенной модернизации многоцелевые Интернет-лаборатории «Испытания материалов», «Радиотелескоп МГТУ», «Робототехника» и «Спектрометрия плазмы» [3], ин формация о которых, включающая демо-версии практикумов, доступна на спе циализированном сайте http://lud.bmstu.ru.

В этих лабораториях созданы циклы автоматизированных практикумов по общефизическим, общетехническим и специальным дисциплинам. Так, на базе уникальных испытательных машин создана и функционирует лаборатория уда ленного доступа по механике деформируемого твердого тела «Испытания мате риалов» [4], где могут проводиться учебно-научная исследовательская работа и практикумы по курсу «Сопротивление материалов». Для проведения дистанцион ных лабораторных работ по испытанию материалов при растяжении – сжатии, при кручении, а также впервые - при комбинированном нагружении разработаны Секция комплексы программ, методики и электронные учебные пособия, осуществляю щие поддержку всех этапов учебного эксперимента Последняя разработка осно вана на исследовании нагружения образцов материалов с использованием поня тий теории пластичности.

На базе уникального радиотелескопа миллиметрового диапазона длин волн, одного из крупнейших в Европе и расположенного в 90 км от Москвы, создана Интернет-лаборатория «Радиотелескоп МГТУ им. Н.Э. Баумана» [5]. Здесь про водятся исследования излучения радио- и астрофизических объектов. Поворотная масса управляемой с помощью сетевых технологий антенны Радиотелескопа со ставляет более 20 тонн.

Интернет-лаборатория «Робототехника» [6] создана на базе функционально моделирующего стенда (ФМС) манипуляционных роботов международной кос мической станции. ФМС разработан и успешно функционирует в Дмитровском филиале МГТУ им. Н.Э. Баумана (80 км от Москвы). ФМС служит ядром для по строения тренажерных средств, отработки принципов и алгоритмов удаленного управления робототехническими системами, а также используется при подготовке кадров для сопровождения роботизированных операций в космосе. Он оснащен новейшим промышленным роботом фирмы «Кавасаки». Интерактивная обучаю щая подсистема на первом этапе обеспечивает отработку режимов управления виртуальным роботом через сеть Интернет. Обмен информацией организован та ким образом, что становится возможным проведение занятий в удаленном ком пьютерном классе. Следующим этапом обучения является удаленное управление натурным роботом в интерактивном режиме.

Интернет-лаборатория по спектральной диагностике плазмы [7] основана на использовании 4-х канального спектрофотометра фирмы «Avantes». Созданный автоматизированный диагностический комплекса поддерживает не только режи мы удаленной настройки оборудования и сетевого обмена информацией, но и предоставляет дополнительные возможности для обработки данных с учетом спе цифики диагностики плазмы различных разрядов. Схема централизованного управления оборудованием комплекса позволяет организовать сетевое формиро вание режима работы диагностической аппаратуры и процесса сбора данных че рез Интернет. Методическая часть практикумов опубликована в русской и англоя зычных версиях.

Основной особенностью лабораторий удаленного доступа является унифи цированный подход к их построению, позволяющий организовать многопользова тельскую среду сетевой поддержки лабораторных образовательных ресурсов и сопровождения учебного процесса. Ее структура, основанная на универсальной базе данных, предусматривает интегрирование информации о перечне и атрибу тах (название, аннотация, учебная дисциплина, адрес сервера удаленного управ ления, контактные данные) имеющихся в Интернет-лаборатории АЛП УД;

об удаленных пользователях (личные сведения, уровень и права пользователя, при надлежность к образовательному учреждению и учебной группе, статистика и ат рибуты участия в проведении конкретных АЛП УД, результаты тестирований и полученные оценки);

о сеансах удаленного управления оборудованием конкрет ным пользователем (время, дата и длительность проведенных сеансов, сценарии и НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе условия экспериментов, ссылки на файлы результатов);

о статистике загрузки и режимах работы уникального оборудования, входящего в Интернет-лабораторию.

Таким образом, в базе данных сохраняется и становится доступной полная ин формация о прохождении практикума каждым обучающимся.

Принципы распределенного взаимодействия программного обеспечения поддержки удаленного управления и интегрированной среды можно проиллюст рировать на примере проведения АЛП УД в Интернет-лаборатории «Спектромет рия плазмы» [8]. Аппаратную основу этой лаборатории составляют спектрометр AvaSpec-2048 и набор исследуемых источников излучения. Управление электрон ными системами осуществляется встроенным микропроцессором, который под держивает также прием команд и отправку данных по USB-интерфейсу в управ ляющий компьютер.

Созданная Интернет-лаборатория включает в себя электронное методиче ское обеспечение, системы регистрации и авторизации пользователей, систему тестирования, программный комплекс локального управления спектрометром, пользовательские интерфейсы удаленного управления и доступа к результатам проведенных экспериментов, а также интегрированную базу данных, реализован ную под управлением СУБД MySQL. Сеанс удаленного управления начинается после приема параметров сканирования, заданных пользователем в полях HTML страницы, с помощью CGI-приложения, которое проверяет, имеет ли пользова тель право проводить сеанс удаленного управления в текущий момент времени.

После подтверждения и проверки параметров сценария на корректность послед ние заносятся в базу данных, а затем передаются программе управления спектро метром, осуществляющей запуск сценария удаленного эксперимента. Результаты сканирования спектра регистрируются в базе данных и предоставляются удален ному пользователю на HTML-странице в графическом и табличном видах как во время проведения сеанса, так и после завершения работы.

В многоцелевой Интернет-лаборатории «Спектрометрия плазмы», рассчи танной и на использование при изучении курса общей физики (раздел «Оптика») студенты младших курсов получают возможность ознакомиться с устройством и физическими принципами работы лабораторного комплекса, а также провести с его помощью простейший анализ спектров излучения молекулярных и атомных газов: выявить отдельные спектральные линии, молекулярные полосы, непрерыв ное излучение (континуум). Студенты старших курсов при проведении сетевых практикумов исследуют плазменные образования, получаемые в различных тех нических системах, и современными методами количественного спектрального анализа определяют пространственные распределения параметров плазмы. Полу ченные при прохождении курса общей физики практические навыки позволяют студентам значительно быстрее осваивать специальные вопросы диагностики плазмы, что подтверждает целесообразность интеграции лабораторных практику мов в базовых и специальных дисциплинах.

Эксплуатация АЛП УД в течение нескольких лет студентами МГТУ им.

Баумана, а также других технических университетов продемонстрировала боль шой интерес обучающихся к сетевой форме проведения лабораторного практику ма. Это позволило путем использования современных информационных техноло Секция гий существенно расширить перечень доступных для практической подготовки лабораторных стендов.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Зимин А.М. Лаборатории удаленного доступа в техническом университете // Новые образовательные технологии в вузе: тезисы докладов Второй меж дународной научно-методической конференции. - Екатеринбург, 2004. - С.

222 - 224.

2. Зимин А.М., Маслов С.И. Практическая подготовка специалистов на основе технологии удаленного доступа к экспериментальным стендам через гло бальную сеть // Открытое образование. – 2009. - № 5. – С. 94-100.

3. Remote Access Computer-Aided Laboratories and Practical Training of XXI Century Engineers / I.B. Fedorov, A.M. Zimin, A.V. Shumov et al. // Innovations 2008: World Innovations in Engineering Education and Research / Ed. W. Aung.

- INEER, USA, Arlington, VA, 2008. - Chap. 37, pp. 415 - 423.

4. Учебная Интернет-лаборатория «Испытания материалов» / Б.В. Букеткин, А.М. Зимин, А.В. Шумов и др. // Информационные технологии. – 2006. - № 10. – С. 58 - 65.

5. Интернет-лаборатория «Радиотелескоп МГТУ им. Н.Э. Баумана»

/ И.Б. Федоров, А.М. Зимин, А.В. Шумов и др. // Информационные техноло гии. – 2005. - № 9. – С. 66 - 72.

6. Integrated Laboratory Instruction in Robotics / V.V. Illarionov, A.G. Leskov, S.M. Leskova, A.V. Shumov and A.M. Zimin // Engineering Education: Proc. of International Conference ICEE-2008. – Pecs - Budapest, Hungary, 2008. - Paper No 83.

7. Information technologies in training nuclear fusion engineers / Shumov A.V., Va siliev N.N. and Zimin A.M. Engineering Education: Proc. of International Confe rence ICEE&ICEER 2009 Korea. – Seoul, 2009. - Paper No 10 - 15.

8. Шумов А.В. Технология распределенной сетевой поддержки удаленных экспериментов в Интернет-лаборатории «Спектрометрия плазмы»

// Телематика'2008: Труды XV Всероссийской научно – методической кон ференции. – СПб., 2008. – Т. 1. - С. 237 - 238.

Игнатова Я.А.

Ignatova Y.A.

СЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАНИИ СТУДЕНТОВ НА ПРИМЕРЕ ИЗУЧЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БАНКОВСКИХ ПРОДУКТОВ NETWORK TECHNOLOGIES IN FORMATION OF STUDENTS FOR STUDYING AND USE OF BANK PRODUCTS filis@list.ru Современная Гуманитарная академия г. Волгоград Использование сетевых технологий в образовании студентов с помощью обучающей программы. Программа основана на изучении и использовании банков НОТВ- Новые образовательные технологии в вузе ских продуктов. Это поможет студентам, как в будущем трудоустройстве, так и в повседневной жизни. Так же это направление интересно банкам для при влечения потенциальных клиентов.

Use of network technologies in formation of students by means of the training program. The program is based on studying and use of bank products. It will help stu dents, both with the future employment, and in an everyday life. As this direction is in teresting to banks to attraction of potential clients.

С каждым днем компьютер и информационные технологии занимают все большую роль в жизни каждого из нас. Общение, работа, обучение все эти про цессы жизненной деятельности человека у многих связанны с использованием компьютера. Благодаря новым технологиям и Интернету сформировался совер шенно другой мир, в отличии хотя бы от 90-х годов. Сложно себе представить се годняшней офис без компьютера и Интернета, стоит на несколько часов чему-то из вышесказанного выйти из строя, и работа в организации стоит на месте. Нельзя не переслать договора, ни проверить прошел ли платеж, ни узнать курс доллара и т.д.

Сейчас каждый специалист в той или иной области обязан владеть компью тером, и чем выше уровень владения, тем больше шансов получить хорошую ра боту и быть успешным. Действуя согласно этому, для подготовки конкурентоспо собных специалистов Вузу необходимо давать знания не только в области владе ния офисными программами, но и определенные навыки для работы в Интернете с банковскими продуктами. Как известно взаимодействие организаций и банков это постоянный процесс, и зачастую он происходит с использованием сетевых технологий. Понимание этого молодым специалистом дает возможность правиль но вести дела, и прочно занять свое место в трудовом коллективе.

Покупки и все оплаты, как организаций, так и частных лиц, с легкостью можно произвести через интернет, для этого достаточно иметь под рукой пласти ковую карту и доступ в сеть. Статистика показала что в общем объеме безналич ных платежей, осуществленных физическими лицами в 2007 году, 19,4% (657 млрд руб.) пришлось на пластиковые карты, а 9,4% – на платежи через сеть интернет (см. диаграмму 1). Иными словами, из данных ЦБ следует, что уже поч ти 10% безналичных расчетов российских граждан происходит через интернет – довольно высокий показатель даже по меркам развитых стран. Это данные из опубликованного 3 июня исследования ЦБ "Обзор российского рынка платежных карт. Тенденции и перспективы развития".

В 2007 году "объем платежей, проведенных кредитными организациями на основании платежных поручений, представленных физическими лицами в кре дитную организацию (ее филиал) через сеть интернет", составлял 285,2 млрд руб.

(темп роста по сравнению с 2006 годом 218,2%). Расчет, сделанный на основе опубликованных ЦБ долей, дает несколько более высокий показатель – 318,3 млрд руб., однако это не меняет картину: похоже, Интернет - платежи дей ствительно являются одним из наиболее быстро растущих сегментов финансового сектора России. [1] И с каждым годом рост данного сектора будет увеличиваться.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 15 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.