Андрианова Елена Гельевна - кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой корпоративных информационных систем Института информационных технологий.
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78, Scopus Author ID 57200555430, ResearcherID T-7908-2018, SPIN-код РИНЦ 9858-3229
Elena G. Andrianova - Cand. Sci. (Eng.), Associated Professor, Head of the Department of Corporate Information Systems, Institute of Information Technologies.
78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454, Scopus Author ID 57200555430, ResearcherID T-7908-2018, SPIN-code RSCI 9858-3229
Демидова Лилия Анатольевна, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры корпоративных информационных систем Института информационных технологий.
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78, Scopus Author ID 56406258800, ResearcherID R-6077-2016, SPIN-код РИНЦ 9447-3568
Liliya A. Demidova - Dr. Sci. (Eng.), Professor, Professor of the Department of Corporate Information Systems, Institute of Information Technologies.
78, Vernadskogo pr., Moscow,119454, Scopus Author ID 56406258800, ResearcherID R-6077-2016, SPIN-code RSCI 9447-3568
Советов Петр Николаевич - кандидат технических наук, доцент кафедры корпоративных информационных систем Института информационных технологий.
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78, Scopus Author ID 57221375427, SPIN-код РИНЦ 9999-1460
Petr N. Sovetov - Cand. Sci. (Eng.), Associated Professor, Department of Corporate Information Systems, Institute of Information Technologies.
78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454, Scopus Author ID 57221375427, SPIN-code RSCI 9999-1460
Цели. Активная цифровизация российской экономики вызывает дефицит ИТ-кадров и, в первую очередь, дефицит разработчиков программного обеспечения. Для российского университетского образования актуальной является задача массовой профессиональной подготовки таких специалистов. Цель работы – повышение качества массовой профессиональной подготовки программистов путем создания, внедрения и развития функциональности компьютерной системы «Цифровой ассистент преподавателя» (ЦАП). Эта система позволяет преподавателю в условиях массового обучения сконцентрироваться на функциях, требующих творческого подхода – составлении и обсуждении нетривиальных задач по программированию.
Методы. Использованы педагогические методы персонификации учебного процесса. Общий подход основан на удовлетворении ограничениям для создания генераторов задач по программированию. При генерации задач применены методы порождения случайных программ и данных на основе вероятностных контекстно-зависимых грамматик, а также методы трансляции с использованием дерева абстрактного синтаксиса. Для декларативного представления генератора задач применены методы функционального программирования, позволяющие создать предметно-ориентированный язык с помощью комбинаторов. Для проверки решений использованы методы автоматического тестирования.
Результаты. Разработана структура системы ЦАП. Рассмотрена автоматическая генерация задач по программированию, выделены классы практических задач, отражающие современную специфику разработки программного обеспечения, приведены примеры их генерации. Приведена схема генератора задач по программированию. Описана процедура автоматической проверки решения задач, осуществляемая с помощью набора программных тестов, сформированного генератором задач. Приведена процедура комплексной оценки решения обучающегося, включающая проверку корректности результата и проверку на плагиат решений в случае задач, созданных преподавателем вручную; соответствие стандарту стиля написания программы, метрикам оценки сложности программы и т.д. Рассмотрены ведение статистики успеваемости обучающихся и интерфейс взаимодействия обучающихся и преподавателей.
Выводы. Опыт внедрения ЦАП в учебный процесс курса «Программирование на языке Python» подтвердил возможность обеспечения персонификации учебного процесса для обучающихся в виде индивидуальных образовательных траекторий.
Objectives. The active digitalization of the Russian economy has resulted in a shortage of IT personnel; this is particularly true of software developers. Thus, the Russian university education is faced with the task of undertaking the large-scale professional training of such specialists. The purpose of the present work was to support the largescale (“massive”) professional training of programmers through the creation and implementation of Digital Teaching Assistant (DTA) computer system, allowing teachers working under stressful conditions to concentrate on functions that require a creative approach, namely, drawing up and discussing nontrivial programming tasks.
Methods. Pedagogical methods for the personification of learning processes were employed. The general approach was based on satisfying the constraints for creating programming task generators. Tasks were generated using methods for generating random programs and data based on probabilistic context-sensitive grammars, along with translation methods using an abstract syntax tree. The declarative representation of the task generator was performed using functional programming methods, allowing the creation of a domain-specific language using combinators. The solutions were checked using automated testing methods.
Results. The developed structure of the proposed DTA system was presented. Considering the automatic generation of programming tasks, classes of practical tasks that reflected the modern specifics of software development were identified along with examples of their generation. A diagram of the programming task generator was provided along with a description of the procedure for automatically checking the solutions of the tasks using a set of program tests generated by the task generator. The presented procedure for comprehensive assessment of a student’s solution included verification of the correctness of the result and plagiarism checks in the case of tasks created manually by the teacher; this also involved validation for compliance with coding style standards, along with metrics for assessing program complexity, etc. The means for recording of statistics of academic achievement of students was characterized along with the interface of interaction between students and teachers.
Conclusions. The experience of introducing a DTA into the learning process of teaching programming in Python confirmed the possibility of personifying the learning process in the form of individual learning paths.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.