Ключевое слово: «transdisciplinary approach»

Использование инновационных технологий и подходов, увеличение количества и техническое усложнение аппаратуры, внедряемой в учреждениях уголовно-исполнительной системы (УИС), предполагает укомплектованность подразделений охраны и надзора высококвалифицированными специалистами, владеющими практическими навыками применения современных инженерно-технических средств охраны и надзора (ИТСОН). В то же время вопросы обучения современным ИТСОН в образовательных учреждениях ФСИН, в том числе и возможноcти применения практико-ориентированных методов обучения, фактически не исследованы. В настоящий период процесс обучения ИТСОН в системе профессионального образования ФСИН России строится в соответствии с дидактической триадой «знания – умения – навыки», при этом главное внимание уделяется усвоению знаний, что не в полной мере отвечает потребностям практики. Это подтверждается как результатами опроса руководителей органов и учреждений УИС, так и аналитическими обзорами ФСИН России, свидетельствующими о том, что контроль качества технического обслуживания ИТСОН, координация действий резервных групп с использованием ИТСОН по пресечению правонарушений остаются низкими. Одной из причин данных нарушений является низкая способность оценивать техническое состояние и применять современные ИТСОН, что свидетельствует, в свою очередь, о неэффективности процесса формирования инженерно-технической компетентности у будущих сотрудников пенитенциарной системы – курсантов вузов ФСИН России. Цель настоящей статьи – на основе теоретического анализа определить педагогические условия, обеспечивающие повышение эффективности практико-ориентированного обучения ИТСОН в вузах ФСИН. Методологическую базу исследования составили: системный подход в профессиональном образовании, личностно ориентированный подход, рефлексивно-деятельностный подход, трансдисциплинарный подход, использование активных форм в профессиональном обучении. На основании анализа литературы, рефлексии собственного опыта автором выделяются четыре педагогических условия, необходимых для реализации практико-ориентированного обучения современным инженерно-техническим средствам охраны и надзора в вузе ФСИН. Практическое использование полученных результатов состоит в том, что они могут быть положены руководством вузов и специализированных кафедр в основу обучения ИТСОН.

В современном образовании все чаще используется трансдисциплинарный подход, выводящий его на новый, более высокий уровень познания. В появлении уникальных трансдисциплинарных научных областей таких, как кибернетика, искусственный интеллект (ИИ), большие данные и др., решающее значение имеет математика. Целью статьи является обоснование необходимости внедрения курса «Математические основы искусственного интеллекта» в вузах и его трансдисциплинарной роли в обучении. При обосновании трансдисциплинарной роли учитывается, что системы ИИ основываются на дискретных разделах математики и разделах информатики. Эти разделы синтезируют некое новое, ранее разрозненное проблемное поле, надстраиваемое над традиционной сеткой изучаемых дисциплин. На основе изучения этих разделов формируется трансдисциплинарный стиль мышления и новое целостное мировоззрение, готовность к системному решению сложных проблем природы и общества. В исследовании ведущую роль играли методы системного анализа развития ИИ и его математических основ, важных в повышении производительности компьютеров. В соответствии с культурологическим подходом в исследовании выделены наиболее значимые составляющие математической культуры исследований ИИ, какими являются математическое моделирование и дискретная математика. В результате системного анализа выявлены структурные элементы профильного содержания курса (модуля) «Математические основы искусственного интеллекта» для реализации трансдисциплинарной роли этого курса. Выявлены «куррикулумные» концептуальные положения о выработке рекомендаций для содержания типовых учебных программ обучения данному курсу в вузах. Важными в подготовке студентов являются положения о том, что математика едина и обладает внутренней логикой. Поэтому обучение системам ИИ важно осуществлять на основе логически корректно осуществляемой взаимосвязи дискретной и непрерывной математики. Указанный курс лежит в основе формирования ряда общепрофессиональных компетенций в области ИИ: способности разрабатывать оригинальные алгоритмы и программные продукты для решения профессиональных задач; способности разрабатывать и модернизировать программное и аппаратное обеспечение информационных и автоматизированных комплексов. Предлагаемый курс способствует формированию общепрофессиональных компетенций в области ИИ при подготовке студентов различных направлений. Теоретическая и практическая значимость исследования состоит в том, что выявлены и охарактеризованы структурные элементы и дидактические положения отбора профильного содержания курса «Математические основы искусственного интеллекта».