Учиться и учиться компьютерной грамотностиВводную заметку приглашенные редакторы Марк Газдиал (Mark Guzdial) и Бетси Ди Сальво (Betsy DiSalvo) назвали «Дополнительное компьютерное образование» (Computing Education: Beyond the Classroom). Усилия в области компьютерного образования (Computing Education) привели к значительным изменениям в представлениях людей — миллионы изучают сегодня компьютерную науку на основе массовых открытых онлайновых курсов (Massive Open Online Courses, MOOC), а многие люди учатся программированию с помощью популярных видеокурсов от Code.org. Традиционное компьютерное образование наводит на мысли о бесприютных студентах, которые работают по ночам в компьютерных лабораториях, с жадностью потребляя газировку, или о рядах компьютеров в учебных классах, где студенты механическим образом получают профессиональные навыки. Однако новые возможности компьютерного образования позволяют овладеть компьютерной грамотностью всем: детям, работающим взрослым и пенсионерам. Люди учатся в самых неожиданных местах — от начальной школы до художественных училищ, и используются все новые и новые устройства и методы, такие как мобильные телефоны или устройства, располагаемые на одежде и т. д.

Тематическая подборка содержит пять регулярных статей. Первую из них «Как привлечь внимание всех студентов: проблемы обучения компьютерной науке в двенадцатилетней школе» (Addressing the Full Range of Students: Challenges in K-12 Computer Science Education) представили Мария Кнобельсдорф (Maria Knobelsdorf) и Ян Варенхолд (Jan Vahrenhold). Сегодня насущными требованиями к национальным трудовым ресурсам являются не только начальные навыки использования ИТ, но и общее понимание принципов компьютерной науки. Это, в частности, отмечается во введении к недавно пересмотренным стандартам обучения Ассоциации преподавателей компьютерных наук системы двенадцатилетней школы (Computer Science Teachers Association, CSTA K-12 Computer Science Standards). С учетом этого требования различные организации сформировали ряд программ, направленных на подготовку преподавателей. Например, целью программы CS 10K, созданной в рамках инициированного Национальным научным фондом США проекта «Компьютерное обучение в XXI веке», является подготовка преподавателей информатики в 10 тыс. средних школ США. В Великобритании компьютерные науки стали обязательным предметом средней школы, а недавно этот предмет вошел в учебные программы Новой Зеландии.

Чтобы компьютерные науки заняли прочное место в системе двенадцатилетнего образования, необходимо выполнить ряд требований — кроме политических, правовых и финансовых аспектов, решающее значение имеет четкое определение целей обучения компьютерным наукам. Кроме того, преподаватели должны быть основательно подготовлены как в области компьютерных наук, так и в области педагогики. Однако в проблемно-ориентированных областях образования внимание традиционно концентрируется на процессе передачи студентам знаний соответствующей области. Это приводит к разработке разнообразных педагогических моделей, методов преподавания и методических материалов.

Имеется множество публикаций, посвященных изучению компьютерных наук в высшей школе, однако проблемам изучения информатики в начальной и средней школах уделяется недостаточно внимания — в частности, применению здесь опыта высшей школы мешают разнообразие форм среднего образования и различия в интеллектуальном развитии школьников. Лишь немногие исследователи фокусируются на изучении особенностей разработки учебных программ и подготовке преподавателей информатики в средней школе. Обзор некоторых работ этого направления представлен в статье.

Автором статьи «STEAM-ориентированное компьютерное обучение: использование электронной ткани для интеграции творчества и STEM» (STEAM-Powered Computing Education: Using E-Textiles to Integrate the Arts and STEM) является Кайли Пепплер (Kylie Peppler). В компьютерном образовании уровня высшей школы сохраняется значительное половое неравенство. Несмотря на наличие нескольких национальных инициатив по выравниванию состава студентов (по социальным, расовым и половым признакам), обучающихся в областях науки, технологии, инженерии и математики (science, technology, engineering, mathematics, STEM), базовая культура компьютерного образования остается относительно неизменной — в учебных программах продолжают превалировать области, исторически ассоциируемые с интересами мужчин, а не женщин: робототехника, программирование и т. д. К счастью, современный компьютерный мир изобилует новыми инструментами и материалами, которые стимулируют изменение способов взаимодействия человека с компьютерными технологиями. Одним из примеров, получившим в последние пять лет международную известность, является электронный текстиль (electronic textile) — тканые изделия со встроенными электронными средствами (рис. 1). В центре этого жанра находятся не привычные для мужчин пайка и демонтаж, а шитье, стежка, вязание и другие методы, обычно относящиеся к области деятельности швей и вязальщиц. Возможно, по этой причине женщины составляют большинство (65%) в расширяющемся неформальном сообществе «e-ткани».

Рис. 1. Электропроводной нитью пользователь шьет соединение между микроконтроллером и светодиодным индикатором
Рис. 1. Электропроводной нитью пользователь шьет соединение между микроконтроллером и светодиодным индикатором

 

В Университете Индианы для расширения участия молодежи в программах STEM электронная ткань применяется в альтернативном подходе к компьютерному обучению. Результаты исследований показывают, что применение подобных новых междисциплинарных технологий способствует расширению круга студентов, особенно женского пола. Кроме того, подход STEAM (STEM + arts) позволяет повысить качество обучения.

Статью «Класс без границ: профессиональная практика в компьютерной учебной программе» (The Porous Classroom: Professional Practices in the Computing Curriculum) написали Салли Финчер (Sally Fincher) и Дэниэл Нокс (Daniel Knox). В компьютерной области всегда осознавалась потребность в обучении студентов профессиональным приемам работы. Частично это связано с тем, что наряду с другими инженерными дисциплинами программы компьютерного обучения регулярно оцениваются профессиональными ассоциациями. В США такая оценка производится Представительным советом по технике и технологии IEEE и ACM, в Великобритании — британским компьютерным сообществом BCS. Таким образом, профессионалы оказывают достаточное влияние на учебные программы и планы, что несвойственно дисциплинам общеобразовательного характера, таким как физика и математика. Однако в то же время в компьютерной области от выпускника университета или колледжа не требуется прохождение последипломной практики до получения разрешения на самостоятельную работу, как это принято, например, в областях медицины и строительного проектирования. По-видимому, под влиянием тех двух факторов, что учебные программы аккредитируются профессиональными сообществами, а за подготовку рабочих мест студентов отвечает исключительно высшее образование, в программах компьютерного образования академическое обучение исторически отделяется от профессиональной практики, которая обеспечивается в совместных с компаниями лабораториях или во время стажировки в компаниях. Однако учебный класс не герметичен — имеется множество возможностей производственного обучения студентов внутри образовательной среды.

Статью «Компьютерное обучение на основе созидания и связи» (Learning Computing through Creating and Connecting) представила Карен Бреннан (Karen Brennan). Компьютерных специалистов часто рисуют увлеченными одиночками, весьма сведущими в алгоритмической теории и заумных языках программирования, однако даже в колледжах, где студенты проводят значительное время, самостоятельно работая в компьютерных лабораториях, этого не наблюдается. Например, студенты хакерствуют вместе со своими сверстниками, получают консультации от преподавателей и повсеместно используют знания своих коллег. И что же делают типичные компьютерные специалисты, завершив обучение? Они не перестают учиться — компьютерная область настолько широка, глубока и динамична, что никакое формальное образование не может обеспечить исчерпывающую подготовку. По необходимости компьютерные специалисты продолжают участвовать в процессе обучения на основе как созидания (разрабатывая программы, проектируя системы и т. д.), так и связи (может быть, с коллегой в соседней комнате, а возможно, с разработчиком, находящимся в другой стороне мира).

Важность компьютинга практически во всех аспектах жизни людей приводит к очевидной потребности компьютерного обучения молодых людей — это не значит, что всех их нужно готовить к профессии программиста. Студентам необходимо овладеть основными практическими приемами использования компьютеров, которые пригодятся им вне зависимости от особенностей карьеры или жизненных целей. В статье описывается подход к компьютерному обучению, в котором аспекты созидания и связи поддерживаются на основе использования языка программирования Scratch (рис. 2).

Рис. 2. Простой Scratch-проект. Программист собирает различные блоки Events, Control, Motion, Looks и Sound, как в конструкторе Lego, — кот танцует, изменяя при этом свою окраску
Рис. 2. Простой Scratch-проект. Программист собирает различные блоки Events, Control, Motion, Looks и Sound, как в конструкторе Lego, — кот танцует, изменяя при этом свою окраску

 

Последнюю статью тематической подборки представили Эллисон Эллиот Тью (Allison Elliott Tew) и Брайан Дорн (Brian Dorn), и называется она «Довод в пользу использования проверенных инструментальных средств в исследованиях компьютерного обучения» (The Case for Validated Tools in Computer Science Education Research). Оценка уровня знаний студентов полезна при определении пригодности конкретных форматов или методов преподавания, однако на практике такие оценки могут быть сомнительны и спорны. Как точно измерить знания, излагаемые в некотором учебном курсе? Как охарактеризовать уровень знаний студента? Что привело к этому уровню знаний? Соответствуют ли оценочные вопросы поставленной цели? Приводят ли одни и те же вопросы к схожим результатам в разных контекстах? По мере развития компьютерного образования изменяются традиции контроля уровня знаний студентов, но поскольку отсутствуют готовые для использования, проверенные инструменты оценки, то преподаватели обычно прибегают к собственным показателям, основанным, например, на сравнении результатов экзаменов или проведении опросов для оценки уровня понимания студентами некоторой конкретной темы. Однако обычно оказывается невозможным проверить, насколько точно вопросы экзаменов или опросов позволяют определить уровень знаний. Одним из стратегических подходов к решению этой проблемы является выполнение межгосударственных и межвузовских исследований MNMI (MultiNational, Multi-Institutional study). Инструменты, разработанные в ходе большинства MNMI-исследований, пока еще не стали общепризнанными, но изучены в нескольких контекстах. Одним из преимуществ этого подхода является потенциальное снижение риска получения неверных оценок из-за применения инструмента, созданного практиком-одиночкой.

С другой стороны, можно использовать образовательные инструменты общего назначения, например MSLQ (Motivated Strategies for Learning Questionnaire), но, хотя была успешно проверена пригодность таких инструментов для оценки конкретных аспектов обучения в целом (например, мотивированности и эффективности самостоятельной работы студентов), создатели инструментов не стремились выделить вопросы, относящиеся к обучению в контексте компьютерных наук. Для многих дисциплин категории STEM имеются стандартные валидированные инструменты оценки уровня знаний, такие как Force Concept Inventory в области физики, позволяющие получать достаточно точные оценки. В компьютерной науке нахождение достоверных способов оценки уровня знаний студентов в основных областях является сегодня важной целью исследователей — достоверные оценки позволили бы преподавателям сравнивать педагогические подходы, а также определять, насколько успешными являются новшества в учебных планах.

Вне тематической подборки опубликованы три крупные статьи. В число авторов статьи «Сверхмасштабная визуализация климатических данных» (Ultrascale Visualization of Climate Data) входит 27 человек из разных организаций, совместно именующих себя Группой проекта по созданию инструментальных средств сверхмасштабной визуализации и анализа климатических данных (Ultrascale Visualization Climate Data Analysis Tools Project Team). Значительное расширение возможностей высокопроизводительных компьютерных платформ (как вычислительных, так и средств хранения данных) позволило повысить точность систем моделирования климата, увеличить их сложность, объем и т. д. Эти технологические достижения сопровождаются экспоненциальным ростом объема климатических данных, который, как ожидается, к 2020 году достигнет сотен экзабайт. Для преодоления проблем, вызванных таким взрывным ростом, в 2010 году был сформирован консорциум, включающий четыре национальные лаборатории министерства энергетики США, Университет штата Юта, Политехнический институт Университета Нью-Йорка, Центр космических полетов НАСА и две частные компании Kitware и Tech-X. Целью проекта по созданию инструментальных средств сверхмасштабной визуализации и анализа климатических данных (Ultrascale Visualization Climate Data Analysis Tools, UV-CDAT), выполняемого совместно со специалистами предметных областей, является решение ряда следующих проблем анализа и визуализации климатических данных: анализ Больших Данных, анализ чувствительности к погрешностям, неоднородность источников данных, воспроизводимость и мониторинг происхождения данных, мультидисциплинарность, масштабируемость.

Статью «Эмпирическое исследование китайской социальной сети Renren» (An Empirical Study of a Chinese Online Social Network — Renren) написали Жианвей Нью (Jianwei Niu), Жинг Пен (Jing Peng), Лей Шу (Lei Shu), Чао Тон (Chao Tong) и Вэнжин Льяо (Wanjiun Liao). Социальная сеть Renren (ранее называвшаяся Xiaonei, что означает «студенческий городок») во многих отношениях напоминает Facebook и обеспечивает интерактивную онлайн-среду для студентов колледжей. У зарегистрированных пользователей имеются персональные начальные страницы, с которых они могут распространять информацию и события, публиковать заметки в блогах, загружать фотографии, делать рекомендации и использовать контент других пользователей. Как и в Facebook, информация об этих действиях доносится до всех друзей этого пользователя. В Renren имеются и общедоступные страницы (для статусных пользователей, активностей и объектов), на которых поклонники и администраторы могут скачивать статьи и фотографии и заново публиковать их, а также общаться с последователями (follower) через гостевые книги. В отличие от персональных страниц, общедоступные страницы можно только сопровождать. Для проведения исследования авторы статьи получили от Renren обезличенный набор данных, демонстрирующий связи между пользователями, а также время создания каждого профиля пользователя. На основе этого набора был построен граф социальной сети с 8 754 959 узлами и 107 147 829 ненаправленными дугами. С каждой дугой связывалась временная метка, и весь набор данных соответствовал двухлетнему периоду.

Результаты выполненного анализа во многом похожи на результаты исследований Facebook и других известных социальных сетей: короткое среднее расстояние между парами узлов, сокращающийся диаметр графа по мере роста сети, временная локальность создания дуг, то есть высокая вероятность создания дуг в течение короткого временного интервала. Однако авторами был выявлен степенной характер распределения вероятности наличия в Renren долговременных несвязных компонентов (компонентов, изолированных от основного связного компонента графа — Giant Connected Component, GCC). Другими словами, несвязные компоненты сохраняют свое состояние недолго, что является важной характеристикой развития социальной сети и может использоваться для обнаружения аномальных узлов и поведения пользователей.

Авторами последней крупной статьи «Обеспечение качества пользовательского восприятия: проблема следующих СУБД» (Providing Quality of Experience for Users: The Next DBMS Challenge) являются Рожерио Луис де Карвалью Коста (Rogerio Luis de Carvalho Costa) и Педро Фуртадо (Pedro Furtado). Системы управления базами данных предназначены для эффективного управления крупными наборами данных, а это означает, что СУБД прикладывают максимальные усилия к обработке каждого запроса над каждой частью данных независимо от желаний пользователей. Соответственно, СУБД в основном концентрируются на оптимизации производительности — максимизации пропускной способности и минимизации времени ответа. Однако в последние годы наблюдается тенденция к разработке программно-аппаратных средств, ориентированных на обеспечение качества восприятия (quality of experience, QoE) — уровня удовлетворенности пользователей конкретной системой или сервисом. Это приводит к смещению акцента от оптимизации производительности к удовлетворению желаний пользователей. Концепция QoE становится все более важным аспектом информационно-телекоммуникационной технологии — в частности, от СУБД требуется не только достижение традиционных целей планирования и оптимизации, но и обеспечение поведения, соответствующего ожиданиям пользователей. Для обеспечения высокого уровня QoE пользователям базы данных необходимо также наличие методов измерения уровня QoE конкретных систем. Авторы предлагают подход к построению QoE-ориентированных СУБД, которые анализируют требования пользователей и выполняют операции только тогда, когда они не нарушают эти требования, своевременно информируя пользователей о невозможности удовлетворения заданных требований. Это позволяет сократить время ожидания выполнения тех операций, которые невозможно осуществить нужным образом, а также операций, от результатов которых из-за долгого их выполнения не удастся извлечь практической пользы.

До новой встречи, с уважением, Сергей Кузнецов (kuzloc@ispras.ru).

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF