Improvement of robotics through course for the training of the specialists of the future professions

Введение

Важность исследования подтверждается тем обстоятельством, что обучение робототехнике как одной из самых востребованных и перспективных отраслей на ближайшие 15–20 лет имеет значительный потенциал в отношении подготовки кадров для достижения намеченных целей социально-экономического развития страны [1]. Однако существуют объективные проблемы развития образовательной и научной робототехники, обусловленные противоречием между реализуемой учебными учреждениями моделью обучения робототехнике и требованиями бизнеса, общества, государства к специалистам профессий будущего.

Таким образом, цель исследования определена из необходимости изменения сквозного курса робототехники и заключается в теоретическом обосновании и экспериментальной проверке эффективности использования задачного подхода в обучении для формирования востребованных надпрофессиональных компетенций будущего.

Задачи исследования:

-     исследовать дидактический потенциал курса робототехники в рамках реализуемой образовательными учреждениями модели обучения, основанной на традиционной траектории «дошкольное образование – школа – университет – дополнительное образование», в контексте требований бизнеса, общества, государства;

-     предложить конкретное содержание для ключевых надпрофессиональных компетенций в области робототехники и машиностроения;

-     сформулировать базовые идеи методики для совершенствования существующего курса робототехники с ориентацией на формирование востребованных надпрофессиональных компетенций будущего;

-     экспериментально подтвердить эффективность предложенной модели обучения, стержнем которой является система задач.

Обзор отечественной и зарубежной литературы

Анализ российской научно-педагогической литературы

В условиях государственной поддержки развития нанотехнологий, электроники механики и программирования сформировались условия для развития цифровых технологий и робототехники. Проводятся многочисленные исследования в отношении уточнения таких базовых понятий, как «робот», «автомат», «робототехника», «мехатроника», «киберфизическая система», «искусственный интеллект». Среди наиболее значимых отметим труды Г. Н. Алексеева [2], В. М. Глушкова [3], И. П. Кузнецова [4], в которых описывался феномен построения моделей управленческой деятельности, социального познания и философского осмысления процессов автоматизации различного рода интеллектуальной деятельности людей в условиях научно-технической революции.

Эти исследования обусловлены тем фактом, что возникла практическая, образовательная и общественная необходимость в подготовке специалистов для взаимодействия с роботами, изобретения роботов и внедрения их в промышленность, сельское хозяйство, медицину и т. п. В этих работах также определяются функции роботов (Т. В. Никитина [5], И. А. Каляев, В. М. Лохин, И. М. Макаров [6] и др.), вопросы и отрасли применения роботов (С. А. Воротников [7], Н. Н. Бондарева [8] и др.). После того как были выработаны новые требования к специалистам профессий будущего, в качестве важнейших приоритетов развития личности определяются инициативность, умение творчески мыслить и принимать нестандартные решения, готовность к обучению на протяжении всей жизни. В этих условиях появляются исследования, в которых определяется значимость проектирования и конструирования для формирования новых людей будущего (Н. Т. Вишневская и А. А. Зудина [9], О. Б. Мизякина и А. В. Мендель [10] и др.).

В числе основных работ по теоретической робототехнике отметим исследование В. А. Глазунова, Р. Ю. Сухорукова и Т. В. Силовой [11], в котором выделены все принципы робототехники, основные понятия и межпредметные связи, обосновано влияние робототехники на развитие науки, системное мышление с позиции синергетики.

Дидактический потенциал робототехники подробно описан в исследованиях М. Г. Ершова [12], Н. А. Ионкиной [13], В. И. Филиппова [14], С. А. Филиппова [15] и др. В статье Н. А. Ионкиной сформулированы проблемы подготовки педагогов к обучению школьников робототехнике. Проблемы организации научно-исследовательской и технической деятельности, охватывающей учащихся с 1-го по 11-й класс (включая выбор конструктора), частично решены в работе В. В. Четиной [16].

Однако, несмотря на то что робототехника рассматривается как междисциплинарная деятельность, опирающаяся на математику, информатику и технологии и предлагающая новые преимущества для образования в целом на всех уровнях, отсутствует единое методическое понимание того, как в рамках междисциплинарного сквозного курса организовать эффективный ответ требованиям общества, бизнеса, государства к специалистам профессий будущего.

Анализ зарубежных исследований

Значимость учебно-познавательной деятельности при обучении робототехнике, влияние на развитие мышления ребенка обоснованы как в классических, так и в современных работах по робототехнике. Так, ключевые идеи современных методик обучения робототехнике можно найти в трудах С. Паперта, разработчика языка программирования Logo. Паперт вводит и обосновывает тезис, что среда Logo позволяет обучать детей, изучая искусственный интеллект [17]. А. Р. Карберри и А. Ф. Маккена отмечают важность проектной деятельности при моделировании для качественной инженерной подготовки востребованных специалистов [18].

В исследованиях [19, 20] отмечается, что курс робототехники обладает мощным инструментарием для мотивации, поощрения учащихся в ходе разработки и управления роботами средствами конкретных языков программирования. Также зарубежными авторами вводится такой термин, как «вычислительное мышление», формирование которого наиболее эффективно при решении серии проблемных задач [21, 22].

Работы [23, 24] показывают, что изучение робототехники оказывает положительное влияние на развитие у обучающихся критического мышления, навыков решения проблем и метакогнитивных навыков. В работе [25] предлагают целостный методический подход на базе единой образовательной программы, предполагающий при конструировании роботов получение теоретических межотраслевых знаний (техника, математика и др.).

Внимание исследователей уделяется и ресурсам робототехники в отношении социально-экономического развития, внедрению инноваций для реализации тенденций автоматизации, глобализации и конкурентоспособности [26]. Для достижения целей теоретической, прикладной и образовательной робототехники предлагаются различные программы обучения, учебные планы, например учебный план ROBOESL [27].

Наиболее важная с позиции проводимого исследования методическая идея представлена в исследовании [28]. Обучение робототехнике должно реализовывать трехкомпонентную образовательную технологию: а) робот как предмет изучения; б) робот как средство познания; в) робот как средство обучения, развития и воспитания. В этом триединстве отражён один из существенных принципов, реализуемый в зарубежных программах по подготовке высококвалифицированных специалистов в направлении робототехники и машиностроения.

Методологическая база исследования

Теоретические методы: анализ психолого-педагогической, научной и технической литературы, методических разработок по вопросам преподавания робототехники на всех уровнях обучения; анализ конструкторов и программных средств для поддержки технической деятельности учащихся; анализ робототехнических систем из творческих проектов участников образовательного процесса.

Праксиметрические методы: изучение практики обучения робототехнике в реализуемой модели «дошкольное образование – школа – университет – дополнительное образование» на предмет описания, характеристики, анализа применяемых методов, средств, форм организации и контроля; систематизация и обобщение идей и закономерностей, принципов дидактики в преподавании робототехники.

Применялась методология Rapid Foresight для разработки стержневого набора задач и рекомендаций по изменению реализуемой модели обучения робототехнике под вызовы профессий будущего и для предложения механизмов координации целей работодателей, самих учащихся и системы образования.

Эмпирические методы: наблюдение, анкетирование, тестирование, анализ результатов когнитивной деятельности учащихся для получения своевременной информации о формировании ключевых надпрофессиональных компетенций в отрасли робототехники и машиностроения.

В эксперименте были задействованы 204 учащихся различных классов школ (г. Киров и Кировская область), в том числе 30 дошкольников, 100 школьников средних классов, остальные 74 респондента – старшеклассники.

На этапе выборки использовалась стратегия попарного отбора. Экспериментальная и контрольная группы составлялись из индивидов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам (возраст, класс, методическое и программное обеспечение, педагог, тип конструктора). Был выполнен по этому принципу подбор однородных подгрупп, определены экспериментальная (100 человек) и контрольная (104 человека) группы. Эксперимент проводился в 2016–2018 учебных годах.

Исследование проводилось в три этапа.

На первом этапе осуществлялось проведение констатирующего эксперимента: исследовалось состояние актуальных вопросов и проблем обучения робототехнике и машиностроения в рамках реализуемой образовательными учреждениями модели, основанной на традиционной траектории «дошкольное образование – школа – университет – дополнительное образование». Для этого осуществлялся анализ психолого-педагогической, математической и научно-методической литературы по проблеме исследования, изучение и сравнительный анализ опыта преподавания робототехники в России и других странах с целью выявления направлений совершенствования курса робототехники.

Второй этап был посвящен разработке методического подхода к проектированию сквозного курса обучения робототехнике как базы для формирования фундаментальных знаний в отношении информатики, информационных технологий, основ управления объектами и процессами. Кроме того, был осуществлен анализ требований бизнеса, общества, государства к специалистам будущего. Было уточнено содержание ключевых надпрофессиональных навыков для востребованных профессий в области робототехники, и для выделенного набора компетенций разработана соответствующая система задач.

Третий этап исследования охватывает опытное преподавание и совершенствование курса робототехники, экспериментальную оценку эффективности предлагаемого подхода в отношении формирования ключевых надпрофессиональных компетенций в отрасли робототехники и машиностроения, киберфизических систем и искусственного интеллекта. Преподавание курса сопровождается постоянным мониторингом результатов когнитивной деятельности студентов, что позволяет последовательно совершенствовать предлагаемую методику. Обсуждение результатов исследования проходит в виде публикаций в журналах и докладов на конференциях различных уровней.

Результаты исследования

Уточнение сущности ключевых надпрофессиональных компетенций

В современном мире важную роль начинают играть надпрофессиональные компетенции (англ. crossprofessional skills, или soft skills), которые рассматриваются как комплекс неспециализированных метапредметных навыков, отвечающих за успешное участие в рабочем процессе и высокую производительность. К ним, согласно Атласу новых профессий, относят экологическое мышление, управление проектами, системное мышление, работу с людьми, работу в условиях неопределенности, программирование, робототехнические навыки, знания в области искусственного интеллекта и бережливого производства, навыки художественного творчества, мультиязычность и мультикультурность, межотраслевую коммуникацию, клиентоориентированность [29]. Отметим, что в Атласе указанные навыки только перечислены, без конкретизации для отраслей и профессий. Все эти компетенции представлены и в профессиях по отраслям робототехники и машиностроения (проектировщик домашних/медицинских роботов, инженер-композитчик, проектировщик промышленной робототехники и др.). Поэтому одна из проблем в совершенствовании сквозного курса робототехники – уточнить, что именно включает каждая компетенция для подготовки инженерных и управленческих кадров.

Раскроем содержание набора ключевых компетенций для такой профессии будущего, как «проектировщик медицинских роботов»: системное мышление, межотраслевая коммуникация, управление проектами, программирование (искусственный интеллект).

Системное мышление. Системное мышление заключается в объединении двух неразрывно связанных между собой аспектов. Первый состоит в рассмотрении объекта (изучения, проектирования или др.) как системы и учете всех характеристик его системного бытия. Сюда входят следующие принципы: а) принцип взаимной детерминации, б) принцип иерархичности строения, в) принцип целостности объекта, г) принцип целенаправленности объекта и д) принцип историчности объекта. Второй аспект состоит в организации процесса деятельности как системного по своей логической структуре и по применяемым средствам и методам. Здесь можно выделить такие принципы: а) системная постановка проблемы, б) системный анализ изучаемого объекта (включающий в себя морфологический, структурный и функциональный анализ объекта) и в) синтез результатов системного анализа. Другими словами, специалист в области робототехники и машиностроения должен мыслить на «языке систем», соответственно, достаточно быстро решать сложнейшие задачи, видеть целостную картину конкретной проблемы [30].

Межотраслевая коммуникация. Формирование навыков межотраслевой коммуникации предполагает понимание технологий, процессов и событий в различных смежных и несмежных сферах деятельности. Действительно, в современном мире передовая продукция производится на стыке разных отраслей: IT и медицины, строительства и нанотехнологий, науки и искусства. Данная компетенция позволяет быстрее учиться, брать лучшее из разных областей, за счет такого «метапереноса» поддерживать развитие внутри своей сферы деятельности. Поэтому специалисты профессий будущего должны понимать технологии, процессы, развитие сценариев во множестве отраслей и обладать широким спектром знаний, чтобы оставаться востребованными на рынке труда.

Управление проектами. Данная компетенция в будущем перестанет быть прерогативой специально подготовленных менеджеров, так как предприятия будут уходить от строгой иерархической структуры в организации и управлении. В этих условиях определяющими становятся лидерские качества, способность выделять приоритеты при решении задач, умение подобрать нужную команду.

Программирование/искусственный интеллект. В некоторых областях конкурировать с машинами в будущем станет просто бесполезно. Однако можно стать незаменимым для работодателя, если научиться проектировать и программировать роботов, автоматы, киберфизические системы, искусственный интеллект под задачи, поставленные именно человеком. Минимальное требование к специалистам профессий будущего – освоить программирование на базовом уровне, так как компьютерной грамотности в классическом понимании этой компетенции будет уже недостаточно.

Таким образом, нами уточнено содержание надпрофессиональных компетенций для профессии будущего «проектировщик медицинских роботов». Следующий актуальный вопрос сквозного курса робототехники для подготовки востребованных специалистов – изменение методической системы обучения.

Система задач как стержневой компонент методики обучения робототехнике

Любая методическая система в дидактике характеризуется целями обучения, местом темы в курсе, содержанием, средствами, методами, организационными формами и контролем. Однако специалист профессии будущего должен уметь быстро ориентироваться в изменяющихся условиях, предвидеть варианты развития сценариев, оценивать появления событий джокеров, поэтому «жёсткая» технология преподавания с логикой между содержательными линиями, конкретными программными средствами, чётко прописанными целями и традиционными методами обучения становится неэффективной. Будущему нужны специалисты, обладающие как фундаментальными теоретическими знаниями, так и умениями развиваться и совершенствовать свои навыки. На первый план в новой методике обучения, и робототехнике в частности, выходит когнитивный компонент – формирование умений постоянно расширять спектр знаний, находить точки роста в своей профессиональной деятельности, предвидеть и прогнозировать.

Описанные требования общества, бизнеса, государства к образовательным результатам позволяют предположить, что для профессий будущего компонент методической системы обучения «цели» эффективнее заменить на «надпрофессиональные компетенции», а определять компоненты «место в курсе» и «средства» предоставить самим обучающимся. Действительно, в новых условиях не должно иметь значение, каким средством реализовывать алгоритм, – специалисту будущего необходимо уметь переходить с одного конструктора, языка программирования и т. п. на другой. Похожая ситуация и с компонентом «место в курсе», так как момент изучения темы зависит от проблемной ситуации и практической задачи. Особое внимание следует уделить компоненту «контроль», так как, несмотря на появление и активное использование в обучении интерактивных методов оценки, игровых средств и форм контроля, ведущей формой проверки в курсе преподавания робототехники должен оставаться контроль результатов когнитивной деятельности учащихся (проект, модель, система, решение задачи и т. п.). Нельзя сводить контроль при обучении робототехнике к оцениванию через тесты, квесты, кроссворды, так как именно через эксперимент и манипулирование объектами обучающийся получает необходимое фундаментальное теоретическое знание.

Всё вышесказанное актуально и для профессии будущего «проектировщик медицинских роботов». Это специалисты по проектированию биосовместимых робототехнических комплексов и киберустройств для медицины и биотехнологической отрасли (например, роботы-хирурги, диагностические роботы, киберпротезы и др.). Работники профессии должны обладать высоким уровнем подготовки, способностью проводить крупномасштабные научные исследования, управлять проектами, генерировать и внедрять инновации, используя знания из таких отраслей как IT, молекулярная биология, химия, гистология, физика, экология и др.

Компоненты «методы» и «организационная форма» значительно расширяются в новых условиях, появляются и внедряются такие инновационные технологии, как проектная деятельность, электронное наставничество, виртуальный помощник, «перевёрнутое» обучение и др. Однако, несмотря на многообразие цифровых ресурсов, определяющим для формирования фундаментального теоретического знания остаётся компонент «содержание». Важнейшая идея предлагаемого подхода – получать новое знание через «задачу». Эта идея полностью соответствует требованиям к профессионалам будущего, которые должны уметь решать (предсказывать решения) разнообразные задачи. При этом понятие «задача» трактуется достаточно широко и процесс обучения робототехнике может быть рассмотрен как процесс разрешения противоречий между выдвигаемыми ходом обучения когнитивными и практическими задачами и наличным уровнем сформированных компетенций, умственного развития учащегося.

Суть задачного подхода – приобретение нового знания в процессе когнитивной деятельности по разрешению проблемы, которая задаётся системой специально подобранных задач. Для формирования системного мышления за основу взяты те характеристики системы, которые сформулированы в уточнении содержания этой компетенции (см. табл. 1).

Для формирования умений и навыков в программировании, автоматизации робототехнических систем за основу взяты конкретные практические проблемы, которые будут актуальны и в будущем (см. табл. 2).

Таблица 1

Надпрофессиональная компетенция «Системное мышление»

Таблица 2

Надпрофессиональная компетенция

«Программирование/искусственный интеллект»

Для формирования умений и навыков в управлении проектами за основу взяты проекты из собственного опыта преподавания робототехники, которые учитывают требования к специалисту профессии будущего (см. табл. 3).

Для формирования умений и навыков в межотраслевой коммуникации за основу взяты различные отрасли, востребованные и перспективные на ближайшие 15–20 лет (см. табл. 4).

Таблица 3

Надпрофессиональная компетенция «Управление проектами»

Таблица 4

Надпрофессиональная компетенция «Межотраслевая коммуникация»

Предлагаемый набор задач обладает следующими характеристиками, ценными с позиций подготовки востребованных специалистов:

-     преемственность между уровнями обучения и возможность получения знания в момент, определяемый самим учащимся;

-     ориентация деятельности субъекта познания на возможное развитие сценариев;

-     формирование фундаментального теоретического знания через экспериментальную работу;

-     учёт требований государства, общества и бизнеса к умениям и компетенциям кадров профессий будущего.

Представленный набор задач не претендует на универсальность и конечность. Задача проводимого исследования заключается в том, чтобы продемонстрировать возможность составления такой системы стержневых задач для формирования требуемых надпрофессиональных компетенций и её дидактический потенциал для повышения качества существующей траектории обучения робототехнике.

Экспериментальная оценка

Для оценки эффективности предлагаемого подхода был проведен статистический анализ результатов когнитивной деятельности учащихся при работе с конструкторами и программными средствами и выполнена оценка сформированности ключевого набора надпрофессиональных компетенций.

На первом этапе эксперимента учащимся было дано контрольное задание по робототехнике, касающееся моделирования автоматизированной системы в соответствии с представленными надпрофессиональными умениями. Таким образом, удалось собрать экспериментальные данные о 204 учениках различных учебных учреждений (94 обучающихся в 2016/2017 учебном году, 110 обучающихся в 2017/2018 учебном году). Поскольку в результате предварительного контрольного мероприятия был выявлен практически одинаковый начальный уровень подготовленности обучающихся – участников педагогического эксперимента трёх лет, мы можем рассматривать их как общую выборку из 204 человек. На основе стратегии попарного отбора выделялись группы из индивидов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам (возраст, класс, методическое и программное обеспечение, педагог, тип конструктора).

Таким образом, были сформированы экспериментальная (100 человек) и контрольная (104 человека) группы. Характеризуя выборку, отметим, что в составе экспериментальной группы 75,3% девушек и 24,7% юношей.

Теоретические занятия для учащихся проводились одинаково, а практические работы в компьютерном классе организовывались по-разному. Школьники в экспериментальной группе обучались по предлагаемой методике, а обучающиеся контрольной группы изучали материал традиционным образом в соответствии с материалами УМК, выполняя задания по отдельным темам изучаемого курса.

С целью оценивания результативности предложенной методики по окончании учебного процесса обучающимся была предложена контрольная работа, которая содержала по одной задаче из каждого типа формируемой надпрофессиональной компетенции (системное мышление, управление проектами, межотраслевая коммуникация).

Оценка «отлично» выставлялась, если учащийся при решении всех заданий контрольной за совокупностью отдельных элементов видит системную целостность, её структуру, взаимосвязь системы и среды; полностью самостоятелен в выборе сферы практического применения устройства, составлении алгоритма и способа решения; верно интерпретирует сообщения программной среды (информацию об ошибках); осуществляет поиск путей совершенствования механизма.

Оценка «хорошо» соответствовала случаям, когда учащийся при решении одного задания контрольной затрудняется в самостоятельном определении входов и выходов рассматриваемых систем; не всегда осуществляет поиск оптимального состояния системы и сферы её практического применения; допускает одну-две ошибки в конструкторском решении проекта и программной составляющей.

Для оценки «удовлетворительно» обозначались ситуации, когда школьник при решении задачных проектов ориентируется только на один из признаков элементов, выделяет существенные признаки системного объекта, вычленяет отношения между элементами, но не умеет активно использовать эту способность в конкретных практических ситуациях. К этой категории относились решения, когда учащийся пытается предложить свою модель, но не понимает смысла выполняемых алгоритмов. Успешное выполнение проекта сопровождалось постоянной поддержкой педагога.

Во всех остальных случаях выставлялась оценка «неудовлетворительно».

Результаты выполнения контрольной работы приведены в табл. 5.

Таблица 5

Распределение учащихся с учётом полученной оценки

Критерии для оценки сформированности компетенции: умение формулировать проблему таким образом, чтобы использовать компьютер и другие средства для её решения; логическая систематизация и анализ данных; умение представлять сведения по абстракциям, моделям; умение автоматизировать решения на основе серии упорядоченных шагов; выявление, анализ и реализация возможных решений с целью достижения наиболее оптимального сочетания шагов и ресурсов для получения максимального эффекта; умение обобщать и переносить алгоритм решения конкретной задачи на широкий круг подобных проблем.

Статистические различия уровней сформированности надпрофессиональных компетенций в контрольной и экспериментальной группах до и после изменения системы обучения робототехнике оценивались с помощью критерия χ2(хи-квадрат) Пирсена. Примем следующие гипотезы. Но: уровень надпрофессиональных умений обучающихся экспериментальной группы статистически равен уровню надпрофессиональных умений обучающихся контрольной группы; гипотеза H1: уровень надпрофессиональных умений обучающихся экспериментальной группы выше уровня надпрофессиональных умений обучающихся контрольной группы.

Вычисляем значение статистики критерия:

При уровне значимости = 0,05 и числе c = 4 число степеней свободы n = c-1 = 3.

По таблицам распределения χ2 для n = 3 и = 0,05 критическое значение статистики χ2 _крит = 7,82. Следовательно, выполняется неравенство χ2 _крит< χ2 _набл.

В соответствии с правилом принятия решений нулевую гипотезу необходимо отклонить и принять альтернативную гипотезу.

Таким образом, экспериментальная оценка подтверждает качественное отличие в уровне формирования надпрофессиональных компетенции в контрольной и экспериментальной группах на примере подготовки специалистов профессии будущего «проектировщик медицинских роботов».

Наиболее заметное влияние на формирование надпрофессиональных компетенций (по результатам эксперимента) оказывают следующие факторы, поддерживаемые сквозной системой задач: активность в познании; самостоятельность в творчестве, конструировании робототехнических систем; сближение процесса обучения с процессом реального познания, профориентации и социализации; преемственность между уровнями обучения.

Влияние этих факторов отразилось на следующих видах когнитивной деятельности учащихся при работе с конструкторами и программными средствами:

-     выбор оптимальных путей и способов реализации деятельности (умение самостоятельно планировать и осуществлять познавательную работу с автоматами, киберфизическими системами, искусственным интеллектом, структурировать информацию, определять вариант ее адекватного представления);

-     развитие способности управлять своей деятельностью, работой команды для решения задач (умение оценивать правильность своего действия и коллектива, работу технического средства; получение навыков самоконтроля и принятия решения).

Самое главное – помнить, что при этом характер и результат учебно-познавательной деятельности должен способствовать как индивидуализации развития человека, так и формированию IT-компетентности, соответствующей уровню информационной культуры, определяемому условиями его жизни в роботизированном обществе.

Предлагаемые совершенствования модели полностью отвечают направлениям Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации [31].

Заключение

Результаты исследования доказывают, что курс робототехники обладает богатым дидактическим потенциалом для формирования востребованных обществом, государством и бизнесом надпрофессиональных компетенций профессий будущего, так как является междисциплинарным, обогащает когнитивную деятельность учащихся новыми инструментами познания, предоставляет возможности для получения навыков проектной и командной работы.

Значимым результатом работы является конкретное описание содержания для надпрофессиональных компетенций в отрасли на примере одной из профессии будущего – «проектировщик медицинских роботов»: системное мышление, управление проектами, межотраслевая коммуникация.

Авторами сформулированы базовые идеи методики для совершенствования существующего курса робототехники с ориентацией на формирование востребованных надпрофессиональных компетенций будущего, центральным звеном которой является система задач. Ценность методики в том, что именно задача мотивирует необходимость нового знания и только в процессе решения проблемы рождается новое знание. Набор задач является стержнем, вокруг которого строится когнитивная (проектная) деятельность учащихся. Кроме того, набор задач определяет траекторию, по которой движется ученик от незнания к знанию и далее к пониманию. Всё это происходит при конструировании, разработке робототехнических систем, экспериментальной деятельности, которая отталкивается от потребностей учащихся.

Эффективность предлагаемого подхода подтверждена педагогическим экспериментом, в ходе которого результат когнитивной деятельности оценивался по комплексу критериев, соответствующих сущности компетенций.

Таким образом, экспериментально обоснована эффективность предложенной модели сквозного курса робототехники для формирования востребованных надпрофессиональных компетенций будущего.

Полученные результаты могут быть использованы:

– для развития методической системы подготовки учителей к преподаванию робототехники как перспективной отрасли будущего;

– обеспечения индивидуализации образовательной траектории за счёт специально организованных направлений поддержки творческой, межотраслевой, познавательной исследовательской деятельности учащихся на всех уровнях изучения робототехники;

– продолжения работы над решением научных проблем обучения робототехнике в рамках реализуемой образовательными учреждениями модели обучения робототехнике;

– совершенствования методологии образовательной робототехники.

Перспективное направление совершенствования предложенной методики видится в дополнении ее аспектами, связанными с построением нелинейной индивидуальной образовательной траектории изучения робототехники и машиностроения.