Шилова Зоя Вениаминовна

Модернизация высшего образования открывает перспективы использования искусственного интеллекта при обучении специалистов в области информационных технологий, в том числе для аграрного сектора. Взаимодействие, поддержанное сервисами генеративного контента, в частности нейросетями для работы с таблицами, обладает потенциалом для повышения качества подготовки студентов. Цель исследования – выявить особенности применения нейросетей для работы с таблицами в обучении IT-специалистов для повышения качества их подготовки. Ведущий подход – моделирование ситуаций, связанных с решением задач и разработкой инновационных решений для анализа и обработки данных. На этапе оценки качества подготовки IT-специалистов применяются материалы контрольной работы из 50 вопросов. В опытно-экспериментальной работе участвует 64 студента Российского государственного аграрного университета МСХА им. К. А. Тимирязева, обучающихся по направлению подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», профиль «Компьютерные науки и интеллектуальный анализ данных». Научная новизна: обосновывается потенциал включения генеративных сервисов для работы с таблицами в обучение специалистов в области информационных технологий. В результатах представлены идеи методического подхода, направленного на усиление влияния выявленных факторов для повышения качества подготовки студентов: постепенная, обусловленная практической необходимостью, интеграция элементов искусственного интеллекта в учебную деятельность по созданию, обработке информации и последующем анализе данных; использование нейросетей для работы с таблицами на стадии проверки гипотезы; соблюдение правил информационной безопасности. Теоретическая значимость – выявленные возможности нейросетей для работы с таблицами уточняются применительно к обучению студентов, способных разрабатывать инновационные решения для анализа, обработки и защиты данных. Практическая значимость – выявлены факторы, влияющие на эффективность включения нейросетей для работы с таблицами при подготовке высококвалифицированных кадров в области информационных систем и технологий. Полученные результаты – основа для совершенствования программы подготовки IT-специалистов и агроинженеров. В заключении сформулированы особенности применения нейросетей для работы с таблицами: создание условий для понимания важности профессии; сочетание теории и практики информационного взаимодействия; информирование студентов об ограничениях использования искусственного интеллекта; учет проблем кибербезопасности.

С недавнего времени программирование на языке Python введено в учебные планы подготовки специалистов многих направлений. Это обусловлено тем, что язык программирования Python имеет широкий набор возможностей для применения в разных аспектах (например, удобен при веб-разработках, анализе данных, написании скриптов и игр). Исходя из анализа практической деятельности, можем определить, что такой набор его возможностей нечасто нужен специалистам конкретной области. Отсюда возникает необходимость выбора приоритета при изучении языка программирования Python. Цель исследования – изучить особенности программирования на языке Python при формировании цифровой компетентности студентов. Научная новизна: обосновывается необходимость выбора приоритетного направления обучения программированию на языке Python для студентов разных направлений подготовки. Теоретическая и практическая значимость заключается в выявлении возможности и особенностей программирования на языке Python при формировании цифровой компетентности студентов разных направлений подготовки. В представленной статье обобщен опыт и описаны результаты практического исследования, направленного на обоснование особенностей обучения программированию на языке Python студентов разных направлений подготовки. В качестве результатов контрольной группы приводятся критерии сформированности цифровой компетенции студентов, которые обучались программированию в 2020/2021 и в 2021/2022 учебных годах. В качестве результатов экспериментальной группы рассматриваются критерии сформированности цифровой компетенции студентов, которые обучались программированию в 2022/2023 и в 2023/2024 учебных годах. Проведенное исследование подтвердило, что преподавание программирования для студентов разных направлений подготовки методом выбора приоритетного направления применения языка Python является эффективным средством формирования их цифровой компетенции. В качестве критериев эффективности формирования цифровой компетенции студентов рассмотрены показатели общекультурной, общепрофессиональной и профессиональной компетенций. Эффективность выбора приоритетного направления программирования на языке Python экспериментально подтверждена повышением у студентов экспериментальной группы таких профессиональный показателей цифровой компетенции студентов, как способность применять теоретические знания и методы программирования при работе с нестандартными задачи профессиональной деятельности; способность отбирать и использовать методы комплексного решения профессиональных задач, которые имеют стандартные условия реализации; способность работать с HTML-страницами.