Педагогика

Статья посвящена вопросу выявления и систематизации классификационных характеристик образовательной геймификации как педагогической технологии обучения современных школьников и студентов. Геймификация как часть цифровизации образовательного процесса в XXI в. стала приоритетным направлением развития российского образования. Определение места технологии образовательной геймификации школы и вуза в иерархии современных педагогических технологий определяет проблему представленного исследования. Актуальность работы объясняется недостаточной степенью разработанности теоретических основ, практическим потенциалом и новыми цифровыми возможностями технологии геймификации на современном этапе развития школьного и вузовского образования как в России, так и за рубежом. Цель статьи состоит в теоретическом обзоре и обобщении результатов теоретических и практических исследований, посвященных технологии геймификации образовательного процесса в школе и в высших учебных заведениях. Основным методом исследования стал анализ работ отечественных и зарубежных авторов на предмет уточнения определения понятия «геймификация» применительно к образовательному процессу, выявления его структурных компонентов, принципов реализации, педагогических особенностей использования при обучении школьников и студентов. Главным результатом статьи стало теоретическое обоснование необходимости определения образовательной геймификации как педагогической технологии обучения школьников и студентов и уточнение сущности данного понятия. Полученные авторами классификационные характеристики геймификации как педагогической технологии существенно дополняют теоретические основы процесса геймифицирования школьного и вузовского образования на современном этапе. Теоретическая значимость исследования заключается в выявлении теоретико-философской основы геймификации, ее образовательных функций, проблем и рисков применения, а также востребованных направлений развития и совершенствования. Практическая значимость работы состоит в том, что полученные авторами статьи результаты могут быть положены в основу разработки практических механизмов геймификации образовательного процесса как педагогической технологии обучения, воспитания и развития обучающихся как в общеобразовательных школах, так и в высших учебных заведениях.

Современная цифровая трансформация образовательной среды обусловливает необходимость обновления подходов к преподаванию математических дисциплин, в частности теории вероятностей и математической статистики. Несмотря на фундаментальную значимость курса, он часто воспринимается студентами как абстрактный и неприменимый на практике, что снижает мотивацию к обучению и препятствует формированию прикладных математических и цифровых навыков. Цель статьи — обосновать и разработать методические подходы для интеграции практико‑ориентированных заданий с использованием инструментов искусственного интеллекта (ИИ) и программирования (прежде всего Python) в курс теории вероятностей и статистики в вузе. Это позволит повысить связь теории с реальными задачами и формировать цифровые и исследовательские компетенции. Методы исследования: анализ отечественной и зарубежной литературы, изучение государственных и международных документов, а также педагогический эксперимент. В качестве основы использовались современные подходы к обучению: деятельностный, компетентностный и конструктивистский, а также принципы цифровой дидактики. Эмпирическая часть реализована через разработку и апробацию практических заданий в среде Python на примере курса для студентов 2-го курса Вологодского государственного университета. Основные результаты демонстрируют, что интеграция программирования и ИИ‑инструментов усиливает мотивацию студентов, повышает качество усвоения материала, сокращает время решения практических задач, а также улучшает характер учебной деятельности. Педагогический эксперимент показал рост количества правильных ответов на итоговом тестировании на 10 % и сокращение времени выполнения практических заданий на 15 минут, наряду с повышением вовлечённости обучающихся. Теоретическая значимость заключается в описании новой модели преподавания статистики, которая объединяет подходы из педагогики, математики и современных информационных технологий. Практическая значимость — в разработке методических рекомендаций и заданий, которые могут быть внедрены в учебный процесс вузов и адаптированы для преподавания смежных математических дисциплин с использованием искусственного интеллекта и программирования.

В статье на основе анализа результатов эмпирического исследования рассматриваются особенности психологического благополучия российских и китайских студентов, проводится обсуждение содержания и форм поддержания психологического благополучия студентов в период адаптации к вузу. Цель исследования: на основе выявленных особенностей психологического благополучия российских и китайских студентов выделить педагогические условия его поддержания в период адаптации к вузу. Теоретико-методологическую основу работы составили труды в области теоретической и практической педагогики, педагогической психологии. В ходе работы применялись теоретические, эмпирические методы (метод шкальных оценок), методы обработки данных. В исследовании приняли участие российские и китайские студенты первого курса в количестве 80 человек. На основе полученных результатов авторы спроектировали цикл адаптационных мероприятий для студента-первокурсника. Новизна исследования: выделены компоненты психологического благополучия, дополнены и систематизированы научные представления о проектировании педагогических условий поддержания психологического благополучия студентов в период адаптации к вузу. В выборке российских студентов средние значения по всем изучаемым параметрам распределены более равномерно, имеют среднюю выраженность и являются более высокими, чем у китайских обучающихся. Теоретическая значимость работы состоит в уточнении понятия «психологическое благополучие» на субъективном уровне в восприятии студентов, углублении знаний по проблеме психического благополучия студентов-первокурсников в период адаптации к вузу. Практическая значимость состоит в том, что полученные данные можно использовать при проектировании педагогических условий и программ адаптации для первокурсников, в том числе в рамках студенческих стажировок за рубежом. Результаты исследования могут быть полезны кураторам студенческих групп, заместителям деканов по воспитательной работе, специалистам психологической службы вуза.

Актуальность исследования обусловлена объективными вызовами современности: ускорением технологического прогресса, переходом к инновационной экономике и цифровой трансформацией, которые обостряют дефицит инженерных кадров. Ключевой проблемой является отсутствие целостного методологического обоснования формирования основ инженерного мышления у младших школьников, несмотря на признание данного возраста сензитивным для этого процесса. Цель статьи – научно обосновать целостный методологический комплекс для эффективного формирования основ инженерного мышления у детей 7–11 лет, интегрирующий объективные закономерности, систему взаимодополняющих подходов и адекватные возрасту педагогические принципы. Методологическую основу составляют иерархически организованные и взаимодополняющие подходы: синергетический (научная основа, объясняющая нелинейность и самоорганизацию процесса), конвергентный (теоретико-методологическая стратегия интеграции знаний) и средовой (практико-ориентированная тактика организации образовательной среды). Основные результаты: выявлена система взаимосвязанных закономерностей, обуславливающих необходимость и специфику раннего формирования основ инженерного мышления; обоснована иерархическая система методологических подходов; определена система принципов технологического образования, выступающая практическим инструментом реализации данных подходов. Ключевым достижением является операционализация комплекса, продемонстрированная через авторскую таблицу взаимосвязи закономерностей, подходов, принципов и компонентов инженерного мышления. Теоретическая значимость заключается в интеграции синергетического, конвергентного и средового подходов в единую целостную модель, преодолевающую фрагментарность существующих исследований. Практическая значимость подтверждена данными пилотного исследования, показавшего статистически значимый рост ключевых компонентов инженерного мышления, и состоит в предоставлении конкретных ориентиров для проектирования образовательных программ и развивающей среды в начальной школе и дополнительном образовании.

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.