Проверка выполнения (убрать. ) заданий практических и лабораторных работ с привлечением «второго мнения»

Вне формата данного доклада:

— аргументация тезиса: «обучение — это совместная деятельность / воздействие; двусторонний процесс, включающий в себя как преподавание, так и усвоение материала»;

— принятие де-факто такого мнения (о чем уже мы говорили на прошлых конференциях): «недостающие элементы системы образования может восполнить организация учебного заведения, а проблемы учебного процесса могут нивелировать технологии разной природы»;

— вопросы педагогических измерений и их соответствия образовательным стандартам, как то: (со?)измерима ли сила связи (действия обратной связи): (,) итоговый контроль (заявленные требования, форма и т. д.) с процессом учения, промежуточным контролем и т. д.;

— дискуссионные вопросы позитивных/негативных аспектов «цифровизации» и «онлайнизации» обучения на фоне заявления: «учебное заведение — это место получения социальных связей и опыта через коллективный образовательный процесс».

 Объяснение — это способ упаковки идей. Искусство объяснения — это умение помещать факты в более понятную упаковку [5]. Напомним, что на онлайн-сленге «упаковка» означает публикацию на платформе, техническую поддержку, выстраивание коммуникации. Эффективный образовательный процесс предполагает обратную связь, что, по сути, есть проверка соответствия «последующих действий первоначальным намерениям». Иными словами, проверка того, что воздействие на студентов в процессе обучения/учения способно привести к результату, ради которого это обучение/учение создается.

Обратная связь в виде вовремя полученных признаков понимания/непонимания важна даже для (появления у преподавателя?) психологического ощущения степени осознания студентами происходящего. Более того, без обратной связи научиться формулировать, понимать, решать сложные задачи невозможно практически никому. Ставший привычным онлайн-формат усугубляет нестабильность коммуникации между преподавателем и студентом, ибо (не?)вербальные признаки камера практически нивелирует, а ожидать обратной связи (от каждого?) в многочисленной группе бессмысленно. Кроме того, декларируемая индивидуальная образовательная траектория предполагает наличие своевременной индивидуальной обратной связи [2, 1]. Потребуются технические возможности для формирования и одновременной реализации множества индивидуальных образовательных треков, а значит, технические возможности организации обратной связи в системе «учитель–ученик».

Проверка усвоения учебного материала в вузах проводится по контрольным точкам, а не непрерывно, как, например, при репетиторстве. Преподаватель не всегда имеет возможность вовремя скорректировать недочеты и исправить ошибки при изложении той или иной темы (например, оценить лабораторную работу). Многим студентам отсутствие подтверждения правильности выполнения ими задания (или указания ошибки, а еще лучше — указания способа ее исправить) часто не дает полноценно обучаться далее. Важно и даже необходимо сократить время реакции преподавателя на полученный студентами результат (создать хотя бы иллюзорное общение преподавателя или его «цифрового аватара» со студентом). Итак, имеется запрос на институционализацию такой системы, в которой возможности и ресурсы преподавателя для организации обратной связи в учебном процессе расширяются и тиражируются.

Современные информационные технологии, не меняя объект и направление обучающего воздействия, изменяют способы трансляции данных. Постоянное развитие информационных технологий и совершенствование математической поддержки принятия решений в управлении образовательными процессами инициирует/активизирует исследования по совершенствованию информационно-технологического подхода к тиражируемости и даже автоматическому воспроизводству некоторых видов деятельности преподавателя.

Таким образом, актуальность темы исследования очевидна: имеется запрос на решение проблемы, наличествует необходимость и возможность развития (существующих?) и (или) разработки новых подходов к решению этой проблемы.

Общепринятое понятие: лабораторная работа — конкретное учебное задание, выполняемое в специально оборудованной учебной лаборатории (в том числе на личных/общественных ПК), способствующее приобретению опыта решения учебно-исследовательских и реальных практических задач после изучения теории; экспериментальному подтверждению и проверке существенных теоретических положений; получению умения решать практические задачи путем приобретения навыков исследовательской работы с помощью различных средств (и методов?) (наблюдения, измерения, контроля, вычислительной техники и т. п.).

Одна из основных прикладных задач (данного исследования?): поиск и расширение базы (чего?) в направлении бо́льшей комплексности заданий. Например, если задание предполагает дизайн объекта, то по возможности в него включается и проектирование, и имплементация, и тестирование, и групповая деятельность по каждому аспекту (на каждом этапе?).

В ходе нашего исследования, а также в статье А. Л. Левченко [4] были выделены следующие допущения (ограничения) (Вслед за А. Л. Левченко [4] примем следующие допущения (ограничения)?): исследуютсятиповые лабораторные задания — массовые, ознакомительные. Цель таких заданий — закрепление и конкретизация материала. При их выполнении студенты работают в аналитическом формате, предназначенном для получения новой информации с помощью формализованных методов. Как показывает опыт, «сколь ни интересны задания творческие, связанные с получением новой информации путем самостоятельно выбранных подходов к решению задач, — они вне контекста данного исследования». (Источник цитаты?)

Рассматриваются ситуации, когда профессиональные/технические способности и навыки, которые можно измерить и которым можно научиться, важнее коммуникативных, лидерских и прочих социально-психологических.

Предмет исследования: адаптация заданий по разработке браузерных приложений с визуальной составляющей результата к возможностям автоматизации контроля наличия/соответствия/совпадения элементов/признаков/свойств и описаний объектов, их образов и качеств. Конкретнее — автоматизация тестирования кода и графической составляющей лабораторных работ, реализуемых в браузере (на языках?) HTML, CSS, JS.

После анализа «болевых точек» автоматизированной системы «учитель–ученик» было решено уделить внимание обеспечению функциональности пользовательского интерфейса. Итог сравнительного анализа возможностей визуализации конструктива основных пользовательских интерфейсов — выбор тестирования (в качестве инструмента тестирования?) графического интерфейса GUI, непростого как для понимания, так и для реализации. Помимо выявления «степени понимания» (убрать?) того, как приложение «воспринимает» действия пользователя, тестирование (с помощью?) GUI позволяет определить правильность отображения визуальных элементов, а соответственно, может быть полезно при анализе лабораторных работ с графической составляющей, выполняемых в браузерах.

Один из самых простых способов тестирования визуальной части — сравнить макет с готовой версткой. Существуют различные средства для выполнения данной задачи, например PixelPerfect, Google Chrome, Opera и др. Для разработки автоматизированного решения предлагается сравнивать изображения эталона и скриншот верстки, полученный напрямую из браузера. Для этой цели подходит Selenium WebDriver — OpenSource инструмент, не участвующий в тестировании, но предоставляющий различным программам доступ к браузеру и позволяющий взаимодействовать с браузером, управлять им, а также отправлять команды на (выполнение?) какие(х)-либо действия(й), что требует написания соответствующих сценариев тестирования.

Для сравнения двух изображений (эталона и верстки) применяется искусственный интеллект (ИИ), причем обосновывается выбор метода Edge Detection (выделение краев), который предполагает выделение границ обоих изображений, а затем их пиксельное сравнение.

В целом  концепция проекта такова.

1. Прием заданий лабораторной работы начинается с отправки студентами решений в систему автоматизированной проверки, затем выдаются результаты тестирования, формируемые частично как предложение некоторого количества баллов за лабораторную работу и частично как второе/стороннее/экспертное (составленное ИИ) мнение, оформленное в виде визуальной разметки и (или) сопровождающего текста.

2. Доставка исполнителю (студенту?) сформированного в автоматическом режиме «второго мнения» позволит скорректировать решение и отправить другую его версию по тому же адресу.

3. После наступления дедлайна последние отправленные версии отчетов (приложения?) по выполнению лабораторных работ «проходят экспертизу» преподавателя, просматриваются вручную с учетом уже сформированного «второго мнения». В этот момент проверяется то, что невозможно и (или) не нужно формализовать и автоматизировать с помощью ИИ (оптимальность идеи, качество исходного кода).

4. После (ручной?) проверки добавляется/отнимается часть баллов и формируется итоговая оценка.

5. По всем (или части) лабораторным работам практикуются и протоколируются (что?) в системе беседы преподавателя со студентом. В процессе этого можно уточнить и подтвердить степень понимания студентом учебного материала, убедиться в самостоятельности выполнения им работы. Отметим возможность накопления структурируемого материала для обработки его ИИ, что будет способствовать объективизации «второго мнения».

Полезно сопроводить данное приложение и иными функциями, например, встроенным редактором кода, доступом к материалам лекции по теме лабораторной работы на этапе имплементации задания в системе(у?) и тому подобными контекстными рекомендациями.

Ранее имела место успешная реализация учебной версии олимпиадного сервера по технологиям (для соревнований?) АСМ (олимпиадного программирования в команде), которая, однако, работала и работает для консольных приложений (в соответствии с идеологией командных олимпиад АСМ) [3]. На современном этапе это ограничивает применимость и модернизируемость проекта, поскольку роста объемов лабораторных заданий консольного типа не наблюдается. Реализация АСМ-проекта не предполагала тиражируемости труда разработчика/преподавателя в силу олимпиадного характера заданий, то есть их «штучности», уникальности.

Ожидаемые результаты эксплуатации проекта: уточнение и пересмотр «упаковки» лабораторных работ с целью повышения эффективности объяснения/усвоения учебного материала путем тиражируемости вклада преподавателя без дополнительного использования его личного времени за счет привлекаемого ресурса искусственного интеллекта.

Литература

1. Ерохина, Е. Что обсуждали на первой всероссийской ИОТ-конференции для вузов / Е. Ерохина. — Текст: электронный // Skillbox: [сайт]. —  URL: https://skillbox.ru/media/education/iot-konferentsiya-dlya-vuzov/ (дата обращения: 10.01.2022)

2. Индивидуальные образовательные траектории (ИОТ) (? Такого доклада на конф-и не было). — Изображение: (движущееся; двухмерное): видео // Первая всероссийская ИОТ-конференция 5 июля 2021 года // YouTube: [сайт]. — URL: https://www.youtube.com/watch?v=eyvYyF77mcA (дата обращения: 10.01.22).

3. Куликов, В. П. Адаптация принципов ACM ICPC к дистанционному обучению / В. П. Куликов, В. П. Куликова. — Текст: непосредственный // Дистанционное обучение в высшем профессиональном образовании: опыт, проблемы и перспективы развития: XII Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием, 23 апреля 2019 г. — Санкт-Петербург: СПбГУП, 2019.

4. Левченко, А. Л. Становление лабораторного практикума как формы организации процесса обучения биологии / А. Л. Левченко. — Текст: непосредственный // Научное мнение. — 2019. — № 10. — С. 85–94.

5. ЛеФевер, Л. Искусство объяснять. Как сделать так, чтобы вас понимали с полуслова / Л. ЛеФевер; перевод с английского Г. Федотовой. — Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2013. — 241 с. — Текст: непосредственный.

 

А. Э. С атторов,