Examination of the effectiveness of using the Logisim modeling environment in teaching university students the architecture of computing systems

Введение / Introduction

Среди ключевых направлений повышения конкурентоспособности российских информационных и коммуникационных технологий в «Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы» определены развитие науки и техники, а также профессиональная подготовка квалифицированных кадров [1]. Компьютерное моделирование играет важную роль в образовании, предоставляя ряд преимуществ и возможностей для учащихся и преподавателей. Согласно определению, предложенному в работе И. В. Роберт и А. А. Касторновой, компьютерное моделирование позволяет реализовать математическую, информационно-описательную или наглядную модель на экране компьютера [2]. Модель должна отвечать требованию адекватности исследуемого оригинала. Она позволяет визуализировать абстрактные и сложные идеи, например физические явления, биологические процессы или математические модели, что делает обучение более наглядным и понятным.

Учебные модели могут быть интерактивными, что позволяет учащимся самостоятельно исследовать различные сценарии и результаты и способствует активному обучению и повышению интереса к предмету. Кроме того, работа с моделями развивает аналитические и критические навыки, а также способствует формированию у учащихся понимания процессов и системного мышления. Отметим также, что моделирование позволяет проводить эксперименты и исследования в виртуальной среде, что особенно важно в областях, таких как химия или физика, где реальные эксперименты могут быть опасными или дорогостоящими. При этом может значительно сократиться время, необходимое для проведения экспериментов, и уменьшиться затраты на материалы и оборудование.

Моделирование в цифровой электронике – это процесс создания математических и компьютерных моделей для анализа и проектирования цифровых систем. Оно позволяет инженерам и разработчикам предсказать поведение систем до их физического создания, оптимизировать проект и выявить возможные проблемы. Изучение архитектуры вычислительных систем включает в себя понимание структуры и организации компьютерных систем, а также принципов их работы. Архитектура вычислительных систем охватывает различные уровни, включая аппаратное обеспечение, программное обеспечение и взаимодействие между ними. Таким образом, моделирование в цифровой электронике – это важный этап, который помогает научиться создавать надежные и эффективные цифровые схемы, что следует учитывать в системе подготовки студентов, чья будущая профессия будет связана с архитектурой вычислительных систем.

Обзор литературы / Literature review

Отечественные и зарубежные исследователи отмечают образовательный потенциал компьютерного моделирования в системе профессиональной и предпрофессиональной подготовки будущих специалистов в различных сферах деятельности. Связано это с тем, что системы компьютерного моделирования предоставляют участникам образовательного процесса большие возможности при освоении различных учебных дисциплин.

Согласно С. И. Архангельскому, моделирование обеспечивает наиболее выраженную связь опытных данных и теории [3]. Модель представляется при этом как упорядоченная взаимосвязь теоретической и опытной информации об исследуемом объекте путем ее упрощения, усложнения или абстрагирования. По мнению Ю. Б. Сениченкова, компьютерное моделирование с использованием математических моделей является мощным инструментом исследования и проектирования, а студентов вузов следует учить моделированию [4]. Моделирование он определяет как фундаментальную инженерную дисциплину. При этом если потребность в применении моделирования в различных сферах деятельности пока не столь высока, то оно станет востребованным уже в ближайшем будущем, и надо быть к этому готовым. Кроме того, М. В. Ядровская указывает на то, что успеху информационного моделирования будет способствовать развитие информационных технологий [5]. При этом для повышения эффективности моделирования будут задействованы средства визуализации данных.

В. Н. Цапенко определяет проблемные задачи, созданные с помощью компьютерного моделирования, как «вечный учебный продукт», предоставляющий возможность внесения дополнений и изменений в модели [6], причем в ходе компьютерного моделирования проблемных задач можно осуществлять проверку решения с помощью виртуального эксперимента в режиме реального времени.

По мнению Ф. Чинеста и Э. Куэто, инженерные науки достигли успехов в трех столпах инженерии: моделировании, симуляции и экспериментах [7]. Стало возможным быстрое и точное решение сложных математических моделей, даже когда компоненты, конструкции и системы демонстрируют большую неопределенность и сложные связи. Это позволило добиться технологического развития практически во всех технологических областях. Авторы видят проектирование как часть повседневной инженерной практики.

А. Санкарлос, В. Чампей, Э. Куэто и Ф. Чинеста считают, что экспериментальные или смоделированные данные позволяют строить метамодели, используемые в различных инженерных приложениях [8]. Многие инженерные задачи можно представить как вычислительные системы для различных инженерных приложений, включая управление на основе моделирования.

А. Ю. Федосов и Т. А. Семенкова отмечают важность использования компьютерного моделирования при формировании инженерного мышления в условиях цифровой экономики и технологического прогресса [9]. По их мнению, применение программного обеспечения для моделирования и других цифровых инструментов способствует освоению инженерных навыков, а также развитию критического мышления и креативности. Возможность повышения качества интерактивного инженерного образования на очных и дистанционных занятиях посредством применения информационно-коммуникационных технологий и моделирования исследуется в работе В. Б. Гундырева, Е. Н. Королёвой, Т. В. Морозовой и В. В. Артюхова [10]. Виртуальный эксперимент и компьютерное моделирование были включены авторами в проектно-творческую деятельность в системе непрерывного инженерного образования, что дало положительные образовательные результаты.

Ж. А. Назарова рассматривает перспективы применения компьютерной графики и компьютерного моделирования в профессиональной подготовке студентов технических вузов [11]. Автор отмечает, что технологии информационного моделирования меняют подход к разработке проектов. Проектирование реализуется уже не только как создание чертежей, а еще и как создание трехмерной модели объекта с последующим внесением дополнительной информации по любому элементу этой модели.

Е. И. Скафа, Е. Г. Евсеева и М. Е. Королёв предлагают цифровой подход к формированию у студентов технических направлений подготовки опыта математического и компьютерного моделирования [12]. Авторы предлагают смешанную и гибридную технологии, предполагающие применение средств ИКТ для реализации математического моделирования. По их мнению, это позволит сформировать у будущих инженеров необходимые математические и цифровые компетенции.

К. А. Федулова говорит о компьютерном моделировании как о метатехнологии, служащей основой для реализации информационно-цифровой подготовки будущих педагогов профессионального обучения [13]. Понимание особенностей использования компьютерных моделей дает им возможность совершенствовать собственные умения по применению электронных учебных средств в профессиональной деятельности, способствуя повышению эффективности образовательного процесса. Также К. А. Федулова предлагает использовать для подготовки педагогов профессионального обучения к компьютерному моделированию интегративные квазипрофессиональные задания [14]. При их разработке применялся метод ситуационных задач, что позволило сформировать у студентов навыки профессиональной работы. И. А. Ратовская отмечает важность использования систем проектирования в профессиональной подготовке учителей технологии [15]. Инженерную графику она определяет как основу их профессиональной коммуникации.

Одним из популярных видов программного обеспечения, позволяющим проводить моделирование и последующее исследование моделей объектов и явлений, являются виртуальные лаборатории. Они позволяют студентам применять теорию на практике в соответствующих экспериментах и по сравнению с традиционными практическими лабораториями обладают большей доступностью и безопасностью. Согласно А. В. Трухину, виртуальная лаборатория – это программно-аппаратный комплекс для проведения экспериментов без непосредственного контакта с реальной установкой (лабораторной установкой с удаленным доступом) или при ее отсутствии (компьютерное моделирование) [16]. Он отмечал сложность развития виртуальных лабораторий, связанную с дороговизной их разработки, однако со временем ситуация изменилась.

Р. Рагху, А. Кришнашри, К. Н. Винит и Н. Према провели комплексное библиометрическое исследование публикаций по виртуальным лабораториям в высшем образовании [17]. Они выявили рост числа публикаций по данной тематике за последние годы, утверждая, что виртуальная лаборатория может сыграть значительную роль в достижении качественного образования. Т. Йонг, М. К. Линн и З. К. Захариас выполнили сравнительное исследование публикаций, посвященных физическим и компьютерным экспериментам [18]. Авторы отмечают, что виртуальные эксперименты, проводимые с помощью компьютерных технологий, добавляют ценность физическим экспериментам, позволяя студентам исследовать научные явления, связывать наблюдаемые и ненаблюдаемые явления, проводить несколько экспериментов за короткий промежуток времени.

Российское высшее образование также следует мировым тенденциям в вопросе применения виртуальных лабораторий. В исследовании, проведенном Московским городским педагогическим университетом, показано, что внедрение средств виртуальной реальности в настоящее время стало в России системной тенденцией [19]. М. А. Стегман также делает вывод, что виртуальные лаборатории воспринимаются как жизнеспособная альтернатива традиционным лабораториям в передаче практических навыков студентам [20].

Кроме использования готовых решений, возможна и самостоятельная разработка виртуальных лабораторий. Ю. Б. Сениченков исследовал различные технологии создания виртуальных лабораторий для обучения по естественно-научным и техническим дисциплинам [21]. Он приводит обзор программных сред, потенциал которых возможно применить для разработки подобных программных продуктов. Также с разработкой виртуальных лабораторий связано исследование В. М. Дмитриева и Л. А. Гембуха, в котором ими предложена структурно-функциональная схема реально-виртуальной лаборатории и определены ее блоки [22]. Кроме того, они провели обзор дистанционных реально-виртуальных лабораторий с описанием их структурных схем.

Рассматривая использование виртуальных лабораторий в вузе, К. Г. Степанов и В. А. Шепелин резюмируют, что они вполне применимы, но только вместе с изучением реального оборудования [23]. Главным критерием применимости должно считаться получение навыков использования реального оборудования, что будет полезно для изучения принципов его действия и реакций на воздействия.

По мнению Р. Белу, отличительной особенностью инженерного образования является то, что лабораторная работа выступает неотъемлемой частью, и ее цель – приблизить студентов к реальным ситуациям, с которыми они могут столкнуться [24]. Повышенные расходы на оснащение лабораторий привели к тому, что лабораторное оборудование стало заменяться на более доступное и менее точное. В этом контексте виртуальные лаборатории и компьютерные эксперименты стали привлекательной альтернативой традиционным установкам.

И. Ю. Аникин рассматривает в своей работе использование цифровых средств моделирования в обучении электротехническим дисциплинам [25]. Оцифровка схем не позволяет в полной мере решить современные проблемы профессиональной подготовки, что делает актуальным применение средств компьютерного моделирования в изучении электротехники.

В исследовании Н. Нитья и К. Парамасивам отмечена потребность в конструировании более эффективных логических схем, в которых особое внимание уделяется уменьшению их площади и энергопотребления [26]. Поскольку традиционная технология сталкивается с определенными ограничениями, требуется поиск новых архитектурных решений.

В настоящее время в образовании используется большой перечень готовых инструментов, позволяющих моделировать цифровые схемы. Так, М. Н. Самедов описывает опыт проведения лабораторных работ по электротехническим дисциплинам с использованием цифрового симулятора Multisim [27]. Данная программа реалистично моделирует работу на реальной экспериментальной установке, однако применение подобных ресурсов в образовании требует соответствующей методической и технической подготовки преподавателей.

А. В. Козлов предлагает совершенствование методики преподавания вузовских инженерных дисциплин посредством применения приложений моделирования виртуальной и дополненной реальности при обучении областям технологичного знания, связанным с созданием сложных инженерных систем [28]. Он выделяет такие среды моделирования, как MultiGen, 3dsMax, Revit и др.

В исследовании Н. В. Белова и Д. В. Жматова рассматривается создание имитационных моделей виртуальных преобразователей информации в среде LabVIEW [29]. В результате исследователи делают вывод, что компьютерные имитационные модели позволяют проанализировать процесс преобразования информации и получить такие же результаты, как и для реальных логических элементов.

В. А. Алехин отмечает целесообразность использования в изучении электротехники среды компьютерного моделирования TINA-TI и среды TINACloud [30]. TINACloud основана на облачных технологиях и может запускаться через браузер без установки, что упрощает ее применение в образовании и разработке.

Р. Н. Федюнин исследовал потенциал системы Altera Quartus для моделирования цифровых схем блоков арифметико-логических устройств [31]. Свой выбор он обосновывал тем, для реализации масштабных проектов данная система  обеспечивает минимальное время компиляции, что позволяет сосредоточиться на оптимизации процесса разработки.

А. С. Васьков и Б. И. Смирнов предлагают использовать систему Proteus как относительно простой, но функциональный инструмент для проектирования виртуальных моделей цифровых устройств [32]. В ней имеются виртуальные измерительные приборы, с помощью которых возможно анализировать построенные цифровые схемы. Кроме того, в среде системы Proteus можно задействовать компиляторы языков Assembler и C, что позволяет пользователю применять среды программирования.

Для реализации кросс-платформенности, решения задач импортозамещения, а также снижения затрат на лицензирование ряд авторов обращает внимание на применение в учебном процессе для моделирования цифровых схем и устройств систем с открытым исходным кодом. Так, А. Ю. Телков и Ю. М. Баркалов исследовали возможности применения программы схемотехнического моделирования Qucs для изучения вопросов, связанных с технической защитой информации [33]. По мнению В. В. Кузнецова, Qucs является программным средством для моделирования электронных схем, позволяющим получать результаты, сопоставимые с коммерческими симуляторами электронных схем, а для некоторых задач способен их заменить [34].

Таким образом, реализация компьютерного моделирования в высшем образовании является глобальным процессом, что сказывается на изменении методической системы обучения. Виртуальные лаборатории становятся альтернативой реальным лабораториям, при этом обеспечивая безопасное применение, низкую стоимость и возможность использования в дистанционном формате. Наше исследование показало, что имеется значительное количество научных и методических работ, в которых рассматривается применение компьютерного моделирования в высшем техническом образовании: создание и исследование схем цифровых устройств, использование компьютерной графики для визуализации компьютерных моделей, применение виртуальных лабораторий и средств их разработки.

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

В качестве материалов исследования выступили работы российских и зарубежных ученых, относящиеся к проблематике применения виртуальных лабораторий для моделирования цифровых схем электронных устройств. Методической основой при разработке практических заданий выступили научные статьи, учебно-методические материалы, электронные ресурсы и имеющийся опыт обучения студентов архитектуре вычислительных систем.

Для изучения архитектуры вычислительных систем на учебных занятиях применялось компьютерное моделирование с использованием возможностей виртуальных лабораторий. Это позволило реализовать в обучении такие дидактические принципы использования программных продуктов в образовании, как принцип проблемности; принцип наглядности; принцип активизации самостоятельной деятельности; принцип определения обучаемого как активного субъекта познания.

Для анализа результатов, полученных в ходе применения моделирующих программ для проектирования и симуляции цифровых логических схем при обучении студентов вуза архитектуре вычислительных систем, применялся статистический анализ данных.

Результаты исследования / Research results

Результатом данного исследования является изучение возможностей программы проектирования и симуляции цифровых логических схем Logisim для получения практических навыков проектирования и реализации цифровых схем электронных устройств студентами направления подготовки «Программная инженерия» по дисциплине «Архитектура вычислительных систем». Она применялась при выполнении ими лабораторных работ, относящихся к модулю «Электронные устройства вычислительных систем». В данный модуль входят лабораторные работы, каждая из которых содержит перечень практических заданий, выполняемых в Logisim.

Изучение архитектуры вычислительных систем включает в себя понимание структуры и организации компьютерных систем, а также принципов их работы. Архитектура вычислительных систем охватывает различные уровни, включая аппаратное обеспечение, программное обеспечение и взаимодействие между ними. Рассмотрим содержательные составляющие, которые следует учитывать при изучении архитектуры вычислительных систем.

1) Основные компоненты вычислительных систем:

‒     процессоры: их архитектура, включая разрядность, набор команд, конвейеризацию и многопоточность;

‒     оперативная память: структура и типы памяти, кэширование и механизмы управления памятью;

‒     устройства ввода-вывода: взаимодействие системы с внешними устройствами;

‒     системные шины: архитектура и протоколы для связи между компонентами.

2) Архитектурные модели:

‒     модель фон Неймана: основные принципы работы компьютера, включая хранение данных и инструкций в одной памяти;

‒     модель Харварда: разделение памяти для данных и инструкций, что может повысить производительность.

3) Производительность и оптимизация:

‒     понимание различных метрик производительности: тактовая частота, IPC‑инструкции за такт;

‒     способы оптимизации работы систем: кэширование, предсказание переходов, параллелизм.

4) Архитектурные парадигмы:

‒     многоядерные и многопоточные системы: особености работы и преимущества;

‒     гетерогенные вычисления: использование различных типов процессоров для выполнения задач.

5) Программное обеспечение и архитектура:

‒     взаимодействие операционных систем с аппаратным обеспечением;

‒     понимание низкоуровневого программирования и системного программирования;

‒     современные тенденции: развитие облачных вычислений, параллельных и распределенных систем;

‒     исследования в области квантовых вычислений и их архитектуры.

Как видно из приведенного перечня, требуется изучение большого количества логических элементов и логических схем, а также особенностей их устройства и функционирования. Для повышения эффективности изучения возможно использование симуляции в Logisim.

Logisim – это программа для проектирования и симуляции цифровых логических схем. Нами рассмотрены возможности данной программы, которые делают её полезной для студентов, инженеров и всех интересующихся цифровой электроникой. Так, Logisim предлагает интуитивно понятный графический интерфейс, позволяющий пользователям создавать и редактировать схемы, перетаскивая элементы на рабочее поле программы.

Рассмотрим для примера решение задачи построения в Logisim логической схемы XOR, представленной на рис. 1.

Рис. 1. Логическая схема XOR

Сначала нужно сложить два вентиля «И». Для этого на панели инструментов выбрать инструмент «И» ( ) и добавить в рабочую область два этих элемента, как показано на рис. 2.

Рис. 2. Добавление в Logisim логических элементов «И»

Аналогично добавляем элементы «OR» ( ) и «NOT» ( ). Затем добавляем два входных контакта схемы с использованием инструмента «Ввод» ( ) и выходной контакт рядом с выходом элемента «OR» с помощью инструмента «Вывод» ( ). Вид схемы на данном этапе проектирования представлен на рис. 3.

Рис. 3. Вид схемы с добавленными логическими элементами, входами и выходом

Если требуется поменять расположение добавленных элементов, то нужно выделить какой-либо элемент с помощью инструмента «Редактировать» ( ) и перетащить его в нужное место. Также выделенный элемент можно удалить, выбрав соответствующую команду в меню «Правка» или нажав клавишу «Delete».

Затем элементы схемы требуется соединить проводами. Сначала нужно выбрать инструмент «Редактировать», а затем подвести к одному из входов/выходов  логического элемента, обозначенных синими точками. После этого нажать левую кнопку мыши и протянуть провод к другому логическому элементу. Провода присоединяются автоматически, возможно их удлинять или укорачивать. Если у провода синий или серый цвет, значит, в соединении какая-то ошибка, в случае успешного подключения они приобретут зеленый цвет. Кроме того, на схему можно добавлять поясняющий текст, используя инструмент «Редактировать текст в схеме» ( ). Примерный вид схемы на данном этапе показан на рис. 4.

Рис. 4. Вид схемы с добавленными проводами и поясняющим текстом

Завершающим этапом является моделирование работы схемы. Для этого нужно выбрать инструмент «Изменять значения в схеме» ( ) и щелкать на знаки входов схемы, меняя значения «0» на «1» и обратно. При этом возможны изменения значения на выходе схемы в соответствии с ее логикой. Кроме того, Logisim позволяет провести анализ реализованной схемы, например построить ее таблицу истинности. Для этого нужно выбрать в меню «Проект» команду «Анализировать схему». Для рассматриваемой схемы была построена таблица истинности, представленная на рис. 5 и соответствующая таблице истинности для XOR.

Рис. 5. Таблица истинности, построенная для XOR

Аналогично можно построить и исследовать более сложные логические схемы. Далее представим некоторые задания и их решения из разработанной нами системы заданий, которые реализованы с использованием возможностей Logisim.

Задание. Построить схему шифратора 4-2 (использовать логические элементы НЕ, И, ИЛИ). Результат представлен на рис. 6.

Рис. 6. Схемашифратора 4-2

Задание. Построить схему, позволяющую складывать 8 разрядов двоичных чисел. Контроль осуществить с помощью шестнадцатеричного индикатора. Результат представлен на рис. 7.

Рис. 7. Схема для сложения 8 разрядов двоичных чисел с шестнадцатеричным индикатором

По итогам применения Logisim для моделирования цифровых схем студенты провели оценивание его качества. На основе Международного стандарта оценки качества систем и программной продукции [35] и национального стандарта РФ «Требования и оценка качества систем и программной продукции» [36], а также целей обучения архитектуре вычислительных систем были определены следующие критерии оценки, использованные в оценивании качества программы для проектирования и симуляции цифровых логических схем Logisim.

1. Полнота – наличие всех необходимых компонентов и функций для моделирования объектов предметной области.
2. Точность – наличие приемлемой величины возможных ошибок результата.
3. Реальность – соответствие моделируемых объектов и явлений реальным.
4. Автономность – способность функционировать без необходимости использовать дополнительное программное обеспечение, не входящее в состав операционной системы или аппаратного обеспечения.
5. Надежность – способность функционировать в определенных условиях в течение некоторого времени без возникновения ошибок.
6. Переносимость – возможность сохранять работоспособность при использовании различного аппаратного и программного обеспечения.
7. Документированность – наличие доступной и понятной справочной документации.
8. Адекватность – соответствие используемых понятий и терминов уровню подготовки пользователей.
9. Практичность – получение опыта экспериментальной деятельности с объектами и явлениями предметной области.

Количественные значения данных показателей, полученные в результате проведения исследования, представлены в таблице.

Анализ представленных в таблице результатов позволяет сделать следующие выводы. Полноту Logisim положительно оценили (ответы «Да» и «Скорее да, чем нет») 96% опрошенных. Это свидетельствует о том, что имеющийся инструментарий оказался вполне достаточен для решения поставленных заданий. Точность положительно оценили 98%, а переносимость – только 90%, что связано с некоторыми проблемами, возникшими при установке программы и ее запуске. Большей частью данные проблемы были устранены, но потребовалось определенное время. Это выразилось в том, что 10% опрошенных не определили Logisim как автономную программу, не требующую установки дополнительных программ. Также были выявлены сомнения в адекватности и практичности Logisim, связанные с суждением ряда опрошенных (соответственно, 2% и 8% опрошенных) о том, что лучше исследовать схемы цифровых устройств на реальных объектах. При этом все согласились с тем, что Logisim является очень надежным решением, стабильно выполняющим свои функции. Также была высоко оценено наличие подробной и иллюстрированной документации, содержащей необходимую информацию.

Результаты оценки качества Logisim

Заключение / Conclusion

Таким образом, Logisim является мощным инструментом для обучения и проектирования в области цифровой электроники, а удобство в использовании делает его популярным среди студентов и преподавателей. Применение подобных моделирующих программ помогает студентам развивать навыки проектирования цифровых схем. Моделирование помогает связывать теоретические знания с практическими задачами, что делает обучение более эффективным и практичным. В плане подготовки к будущей профессиональной деятельности следует отметить, что знание современных инструментов моделирования и проектирования является важным аспектом подготовки специалистов в области вычислительных систем и может повысить конкурентоспособность выпускников на рынке труда. Использование моделирующих программ в обучении студентов архитектуре вычислительных систем способствует развитию практических навыков, критического мышления и креативности, что важно в условиях быстро развивающихся технологий.