Организация самостоятельной работы IT-студентов на основе массовых открытых онлайн курсов

УДК [378.147:004.588]:004.738.5 ББК 74.58+73

организация самостоятельной работы it-студентов на основе массовых

открытых онлайн курсов

| Н.Н. Дацун, Л.Ю. Уразаева

Аннотация. Использование открытых образовательных ресурсов при организации самостоятельной работы студентов (СРС) является важнейшим средством формирования профессиональной компетентности. Цель исследования - оценка возможностей использования массовых открытых онлайн курсов (MOOC), доступных в режиме самостоятельного изучения, для организации СРС IT-студентов по дисциплинам профессионального блока. В разделе 1 рассмотрена проблема оценки потенциала MOOC при организации СРС. В разделе 2 описан процесс проведения исследования. Обсуждение результатов представлено в разделе 3. Ограничения исследования указаны в разделе 4. При проведении исследования использовано systematic mapping study в качестве методики. Практическое значение работы состоит в комплексном анализе потенциала MOOC при организации СРС и рекомендациях по использованию курсов выделенного корпуса MOOC.

Ключевые слова: самостоятельная работа студентов, 1Т-студенты, профессиональные компетенции, комплексный анализ потенциала МООС при организации СРС, рекомендации по использованию МООС.

87

ORGANIZATION OF OUT-OF-CLASS WORK OF IT STUDENTS ON THE BASIS OF THE MASSIVE OPEN ONLINE COURSES

I N.N. Datsun, L.Ju. Urazaeva

Abstract. The application of open educational resources for the organization of student's out-of-class- work is the most important mean of formation of professional competence. The aim of the present study was to investigate the possibilities of using massive open online courses (MOOC) for the organization of the IT student's self-study in the professional disciplines. The first part of our article is devoted to consideration of the possible potential of MOOC in the organization of the out-of-class-work. Then we described the process of research in second section. Discussion of the results are presented in third section. Limitations of the study are given in fourth section. We used systematic mapping study as a

methodology. Practical value of work consists in a comprehensive analysis of the potential of MOOC in the organization of the out-of-class-work and the recommendations on the use of separated courses of MOOC.

Keywords: out-of-class work, IT-students, professional competences, comprehensive study of potential of MOOC in organization out-of-class work, recommendations of use MOOC.

1. Актуальность и цель работы

Самостоятельная работа студентов на современном этапе модернизации образования рассматривается как средство формирования профессиональной компетентности. Этому аспекту СРС посвящены исследования К.А. Аве-тисовой, В.А. Болотова, М.И. Глотовой, Т.П. Петуховой, В.В. Серикова, Ю.Г. Та-тура, А.В. Хуторского. Проблемы организации самостоятельной работы студентов исследованы в работах Б.П. Есипова, В.И. Качуровского, Ф.П. Хакуновой. О.М. Замятина, Ю.Р. Мухина, Т.В. Сидоренко рассмотрели роль СРС в учебной деятельности студентов IT-направлений в различных непрофильных дисциплинах. Однако среди научных публикаций отсутству-88 ют работы по исследованию организации СРС IT-студентов при изучении блока дисциплин, формирующих компетентность в профессиональных областях знаний (Knowledge Areas, KAs) в соответствии с рекомендациями CS 2013 [1, с. 14] и SWEBOK v.3 [2, с. A-1], что является актуальной задачей. Целью работы является оценка возможностей использования MOOC, доступных в режиме самостоятельного изучения, для организации СРС IT-студентов по дисциплинам профессионального блока. Для этого необходимо выполнить комплексное исследование массовых открытых онлайн курсов (MOOC) с целью изучения возможно-

сти их использования при организации самостоятельной работы IT-студентов.

Этапы исследования:

1) выявление способности самостоятельного решения учебных проблем как сформированности профессиональных компетенций IT-студентов;

2) выделение корпуса массовых открытых образовательных курсов для поддержки различных учебных стратегий в самостоятельной работе при обучении IT-студентов в професд сиональных областях знаний;

3) исследовательский вопрос 1 (ИВ1): установление соответствия компетенций областей знаний CS 2013 и SWEBOK v.3 и современных MOOC, доступных в режиме самосто-о ятельного изучения (self paced), с цеи лью использования последних в СРС;

4) исследовательский вопрос 2 (ИВ2): выделение индикаторов MOOC для рекомендации курса в качестве открытого образовательного ресурса (ООР) с целью использования в организации самостоятельной работы IT-студентов.

2. Процесс проведения исследования

На первом этапе исследования на основе анализа мнений студентов о трудностях в изучении программирования и путях их преодоления было выявлено, что самостоятельность

решения учебных проблем является отражением степени сформирован-ности профессиональных компетенций IT-студентов [3, с. 56; 4, с. 37].

На втором этапе исследования был сформирован корпус массовых открытых онлайн курсов для поддержки различных учебных стратегий в самостоятельной работе при обучении IT-студентов в профессиов нальных областях знаний.

В работе авторами были исследованы MOOC трех категорий «Mathematics», «Computer Science» и «Programming», которые предназначены для обеспечения учебных потребностей IT-студентов и должны покрыж вать области знаний фундаментальной и профессиональной подготовки IT-студентов [1, с. 55; 2, с. A-1].

Для выделения корпуса MOOC на основе открытых Интернет-источников авторами была адаптирована к исследованию MOOC методика проведения SLR/SMS (systematic mapping study) [5, с. 4]. ^гласно этой методике процесс исследования содержит три стандартизованных стадии:

• определение рамок, стратегия поиска и критерии отбора;

• выбор первичных ресурсов для исследований;

• анализ, классификация и построение карт.

На стадии 1 источниками первичного поиска литературы были выбраны следующие MOOC-агрегаторы: Class-Central (https://www.class-central. com/), MOOC list (https://www.mooc-list.com/), Learning Advisor (http://www. learningadvisor.com/), Open Education Europa (http://www.openeducationeuro pa.eu/), которые предоставляют информацию об основных характери-

стиках курсов основных современных MOOC-провайдеров. Методика выполнения SLR/SMS предусматривает четко сформулированные строки поиска с использованием логических операторов. В связи с особенностями MOOC-агрегаторов запросы пришлось адаптировать для каждого агрегатора.

Стратегия поиска, адаптированная к особенностям MOOC-агрегато-ров, позволила получить достаточное количество результатов по состоянию на 31 марта 2015 г. (см. табл. 1). Следует обратить внимание на то, что у MOOC-агрегатора Learning Advisor отсутствует фильтр для выбора курсов со статусом «self paced».

Критерии включения и критерия исключения были применены для отбора релевантных MOOC.

Использованы следующие критерии включения:

1) MOOC должны быть предназначены для формирования компе-тентностей по «Computer Science» и «Programming» уровня высшего образования (результаты анализа использования MOOC в математии 89 ческой подготовке IT-специалистов, выполненные авторами, представлены в [6, с. 8]);

2) названия MOOC должны явно содержать строки или соответствовать названиям профессиональных KAs для направлений подготовки «Компьютерные науки (Computer Science)» и «Программная инженерия (Software Engineering)»;

3) при поиске должны быть дополнительно использованы две узкоспециализированные платформы MOOC codecademy (http://codecademy. com/) и codeschool (http://codeschool. com/), которые не представлены ни в

90

одном из MOOC-агрегаторов, но соа держат курсы только по «Computer Science» и «Programming»;

4) MOOC должны быть доступны в режиме самостоятельного изучения (self paced).

В результате применения критериев исключения не рассматривались MOOC, которые:

• размещены MOOC-провайде-рами с общим количеством курсов, меньшим 10;

• не содержат на стартовых страницах аннотации и информации о курсе;

• предназначены для повышения квалификации учителей информатики.

На стадии 2 в результате применения критериев включения и исключения были проанализированы названия 1309 курсов (без учета курсов агрегатора Learning Advisor) и изр начально отобраны 130 источников в первичном исследовании (см. табл. 1).

Использованные нами MOOC-аг-регаторы представляют информацию по нескольким MOOC-провайдерам (платформам). При анализе курсов

ждого из MOOC-провайдеров в корпус были отобраны только уникальные размещения курсов.

Агрегатор Class-Central имеет качественную рубрикацию курсов, исключающую их дублирование в нескольких категориях, содержит фильтр длительности курса с опцией выбора режима обучения «self paced». В результатах поисковых запросов по агрегатору Class-Central содержится наибольшее количество MOOC-платформ и курсов с учетом критериев отбора для нашего исследования: 13 платформ и 424 курса с уникальным вхождением по категориям. Это составило соответственно 22% MOOC-платформ и 21,9% исходных курсов, представленных этим агрегатором, и 3,72% от общего количества курсов в первичном исследовании. В связи с этим первыми были проанализированы MOOC исходной выборки из Class-Central как наиболее репрезентативной. Затем при анализе выборок из MOOC list, Learning Advisor и Open Education Europa в итоговый список были отобраны только курсы с уникальными названиями. В резуль-

Таблица 1

Результаты поиска первичного исследования

Агрегатор или платформа Общее количество провайдеров / MOOC Общее количество MOOC провайдеров / MOOC в первичном исследовании Количество отобранных MOOC первичного исследования Количество релевантных MOOC первичного исследования Процент релевантных MOOC первичного исследования

Class-Central 45 / 2849 13 / 424 113 90 21,22%

MOOC list 80 / 3074 57 / 839 37 8 0,95%

Learning Advisor 26 / 19828 17/10101 0 * 0 0%

Open Education Europa 16 / 148 3 / 5 1 0 0%

codeschool 1 / 30 1 / 30 0 0 0%

codecademy 1 / 11 1 / 11 0 0 0%

Всего 82 / 25940 59/ 11410 130 98 0,86%

невозможно отфильтровать данные категории «Computers & Technology» с учетом статуса «self paced»

тате это сократило общее количество релевантных первичных источников исследования до 98 (табл. 1). Список курсов полученного корпуса MOOC приведен в приложении 1.

На стадии 3 выполнен анализ и классификация полученного на стадии 2 корпуса MOOC. Результаты классификации позволяют создать систематические карты как иллюстрации выявленных кластеров и пустот. На этой стадии сформулированы ответы на исследовательские вопросы.

ИВ1: Каким областям знаний CS 2013 и SWEBOK v.3 coomeemS ствуют MOOC, доступные в режип ме самостоятельного изучения с целью их использования в организации самостоятельной работы IT-студентов?

Для содержательного анализа MOOC использовались обозначен ния областей знаний в соответствии с рубрикацией CS 2013 [1, с. 55] и SWEBOK [2, с. A-1] (см. табл. 2). Следует отметить, что из 15 областей знаний программной инженерии в корпусе MOOC представлен курс только в одной области.

Основная часть современных MOOC размещена на зарубежных MOOC-платформах. Мониторинг распределения разработок MOOC по странам Европы и в мире представлен на табло портала Open Education Europa [5].

Анализ каналов публикации MOOC показал, что исследуемые курсы размещены на 13 MOOC-платформах (см. прил. 1). В виде карты

Таблица 2 Курсы по областям знаний

Область знаний Номера курсов в корпусе MOOC Курсов

Computer Science

Platform-based Development (PBD) C2, C11, C12, C13, C18, C19, C21, C25, C26, C27, C30, C37, C38, C39, C45, C52, C56, C57, C58, C59, C63, C64, C73, C74, C75, C80, C81, C82, C88, C96 30

Intelligent Systems (IS) C3, C28, C33, C40, C41, C42, C43, C44, C71, C78, C79 11

Information Assurance and Security (IAS) C5, C6, C35, C60, C61, C66, C67, C70, C76, C89 10

Software Development Fundamentals (SDF) C34, C83, C86, C91, C93, C94, C97, 98 8

Parallel and Distributed Computing (PD) C15, C29, C50, C69, C90, C92 6

Programming Languages (PL) C47, C48, C49, C85, C87 5

Software Engineering (SE) C10, C46, C53, C54, C55 5

Information Management (IM) C9, C23, C31, C68, C84 5

Architecture and Organization (AR) C14, C16, C62 3

Graphics and Visualization (GV) C8, C20, C51 3

Operating Systems (OS) C1, C65, C95 3

Algorithms and Complexity (AL) C4, C22, C32 3

Computational Science (CN) C24, C72 2

Networking and Communications (NC) C36 1

Social Issues and Professional Practice (SP) C77 1

Human-Computer Interaction (HCI) C7 1

Discrete Structures (DS) 0

Systems Fundamentals (SF) 0

Software Engineering

Software Configuration Management (SW CM) C17 1

91

92

представлено распределение по MOOC-провайдерам количества курсов по тематике «Computer Science» и «Programming», доступных в режиме самостоятельного изучения (см. рис. 1). Она показывает, что наибольшее количество MOOC размещено на платформе Udacity. Остальные MOOC-провайдеры (Open2Study, OpenLearning и OpenCourseWorld) представлены в корпусе исследуемых MOOC одним курсом.

ИВ2: Какие атрибуты MOOC являются индикаторами для его рекомендации в качестве открытого образовательного ресурса с целью использования в организации самостоятельной работы IT-студентов?

Одним из важных атрибутов MOOC является информация о разработчике курса. В разработке современных MOOC принимают участие как академические учебные заведения, так и практикующее IT-сообщество.

Карта отображает распределение курсов по типу разработчика MOOC (см. рис. 2). Для остальных 27 курсов информация о разработчике у MOOC-провайдера не представлена.

Udacity openHPI WMA

я

я

coursera 1 4

OpenClassrooms ZI 3

Stanford OpenEdx =1 3

С++Institute  2

CourseSites  2

edX  2

[OMIS  2

Universiteplus  2

Рис. 1. Количество курсов на MOOC-платформах

академический университет/ и н ст итут/ коля е дж

137

1Т-компания |16

неакадемические учебные заведения кооперацияучебных заведений некоммерческая 1Т-организа ция |ю

5 ]з

Рис. 2. Количество курсов у типов разработчиков МООС

Эта карта показывает, что академические учебные заведения предоставляют на рынок образовательных услуг наибольшее количество МООС. В списке учебных заведев ний-разработчиков курсов представлены университеты с достаточно высокой репутацией (см. табл. 3).

Тор-3 университетов-разработчиков МООС, доступных в режиме

Список учебных заведений

Таблица 3

самостоятельных разработчиков MOOC

№№ п/п Название учебного заведения №№ п/п Название учебного заведения

1 École Pour l'Informatique et les Techniques Avancées

2 Georgia Institute of Technology (GIT) 9 Syracuse University

3 Hasso Plattner Institute (HPI) 10 University of Michigan

4 IONIS 11 University of Minnesota

5 University of California, Davis 12 University of Utah

6 Saarland University 13 University of Virginia

7 San Jose State University

Рис.

Рис. 3. Количество курсов учебных заведений - разработчиков MOOC

самостоятельного изучения, показывает карта (см. рис. 3). Остальные учебные заведения имеют по одному MOOC со стао тусом «self paced».

Список IT-компаний, предн ставляющих на MOOC-плат-формах свои учебные курсы, доступные в режиме самостоятельного изучения, приведен в табл. 4. Google предоставляет 8 курсов, остальные компании — по одному курсу.

Анализ корпуса MOOC пол казал, что контент курсов реализован на 4 языках. Результат кластеризации MOOC по языи ковому принципу представлен в виде карты (см. рис. 4).

Затраты времени обучения на MOOC являются еще одними из важнейших атрибутов курса. В аннотациях 65 курсов (66,3%) представлена информация о затратах времени в часах в течение недели. Карта отображает распределение курсов по затратам обучающихся на деятельность в MOOC (см. рис. 5).

73 курса (74,5%) предоставляют обучающимся информацию о длительно-

4. Количество курсов с различными языками контента MOOC

Рис. 5. Количество курсов с различными трудозатратами в течение недели

сти обучения. Распределение курсов по длительности обучения иллюстрирует карта (см. рис. 6). На этой карте не показаны курсы с длительностью 1, 9, 11, 15 и 18 недель обучения, представленные в корпусе МООС одним курсом. В исследуемом корпусе отсутствуют курсы длительностью 17 недель.

93

Таблица 4

IT-компании - разработчики MOOC

№№ п/п Название IT-компании №№ п/п Название IT-компании

1 AT&T 6 Google

2 Autodesk 7 Microsoft Deutschland GmbH

3 Cadence 8 Salesforce

4 Cloudera 9 Twitter

5 Facebook

94

Проектно-ориенти-рованный подход важен для обучения студентов IT-направлений подготовки. 14 курсов (13,86%) предусматривают выполнение проектов. Распределение курсов по MOOC-платформам и их категориям (с указанием номеров курсов в корпусе MOOC) отображает карта (см. рис. 7).

По окончании обучения на MOOC студенты бесплатно получают сертификат об окончании, подпнсанный преподавателями соответствующего курса. Пять курсов (5,1%) предлагают обучающимся получить платный сертификат по итогам успешного завершения обучения на курсе. Карта отображает распределение курсов по размещению на MOOC-провайдерах (с указаа нием стоимости сертификата в USD) (см. рис. 8).

3. Обсуждение

Результаты изучения ИВ1 свидетельствуют о том, что современные MOOC-платформы, отображаемые MOOC-агрегаторами, предлагают курсы в режиме самостоятельного изучения. Однако курсы, которые могут быть использованы в самостоятельной работе при обучении IT-студентов в профессиональных областях знаний, размещены только на 13 MOOC-провайдерах из 74, что составляет 17,6%.

MOOC-провайдер Udacity предоставляет доступ к наибольшему количеству курсов (60% из исследуемого

Рис. 6. Количество курсов с различной длительностью обучения

Programming Computer Science

011,012,017,025,029,031, 037,048,058,057 10

094 08, 046, С50

edX  udacity

Рис. 7. Количество курсов, имеющих в учебном плане проектную деятельность

корпуса MOOC). Это объясняется тем, что эта MOOC-платформа является узкоспециализированной в области информатики и все свои курсы предоставляет в режиме «self paced».

При формировании и анализе корпуса MOOC нами была выполи нена кластеризация курсов по трем категориям (см. табл. 5):

I. курсы, отображаемые MOOC-агрегатором;

Рис. 8. Количество курсов, предлагающих сертификат об успешном завершении обучения

II. курсы категории I по «Computer Science» и «Programming»;

III. курсы категории II с режимом обучения «self paced».

По результатам кластеризации на этапе формирования и анализа корпуса MOOC можно сделать вые вод о том, что источниками открытых образовательных ресурсов в организации СРС IT-студентов могут быть как мультидисциплинарные MOOC-провайдеры, так и провайо деры, специализирующиеся на IT-технологиях.

Результаты кластеризации курсов по покрытию областей знаний CS 2013 и SWEBOK v.3 выявили как лидеров, так и аутсайдеров. Абсолютным лидером является область PBD (30 курсов, 30,6%). В ней большинство курсов покрывает разделы Web Platforms, Mobile Platforms и Game Platforms (19, 7 и 2 курса соответственно). Это свидетельствует о насыщенности этого сегмента образовательных услуг в связи с увеличением потребности специалистов с компетенциями для разработки приложений на выше указанных платформах.

Следующими в top-5 по покрыв тию курсами являются области знаний IS и IASecurity. Следует об! ратить внимание на то, что в области IS 6 курсов (54,5%) посвящены «Machine Learning», а в области IAS 6 курсов (60%) затрагивают тематику «Network Security». Эти данные

свидетельствуют о востребованности образовательных ресурсов для формирования профессиональных компетенций IT-специалистов как в сфере интеллектуализации информационных систем, так и в сфере информационной безопасности.

Присутствие в свободном режиме обучения 8 курсов (8,2%) области SDF и 6 курсов (6,1%) области PD свидетельствует о внимании IT-сообщества к проблемам качеч ственной базовой подготовки по программному обеспечению, а также к формированию компетенций вычислительного мышления для использования параллельных и распределенных архитектур.

Одновременно выявлены провалы в таких областях как SF и DS. Причиной провала в области DS является то, что большая часть тем этой области представлена в некоторых курсах тематики «Mathematics». Исследование [6, с. 10] показало ограниченные возможности существующих MOOC для формирования необходимого набора компетенций.

По результатам изучения ИВ2 95 выделены пять атрибутов MOOC, которые могут служить индикаторами для рекомендации соответствующего курса в качестве ООР при организации самостоятельной работы IT-студентов:

• разработчик;

• язык контента;

Таблица 5

Кластеризация курсов при формировании и анализе корпуса MOOC для наиболее известных мультидисциплинарных MOOC-провайдеров

Название MOOC-провайдера Количество курсов категории I Категория II Категория III

количество курсов % количество курсов %

Coursera 1016 171 16,83 4 0,39

edX 497 68 13,68 2 0,4

Stanford OpenEdx 30 5 16,66 3 10

96

• затраты времени обучения;

• проектная деятельность;

• сертификат окончания курса.

Кластеризация курсов корпуса

MOOC по типу разработчика MOOC показала потенциальную возможность рекомендации обучающимся к использованию в СРС курсов, разработанных: учебными заведениями (академические курсы, А) или созданных IT-компаниями (практические курсы (П). Такое сочетание в определенной степени способствует сбалансированной сформированно-сти профессиональных компетенций в соответствующей области знаний.

Примерами покрытия академическими и практическими курсами из исследуемого корпуса MOOC служат:

• область знаний AR — курсы C16 и C14;

• область знаний CN — курсы C72 и C24;

• область знаний OS — курсы C1 и C95;

• область знаний PBD — курсы C74, C75, C96 и курсы C2, C19, C45, C57;

• область знаний PD — курсы C92 и C50;

• область знаний SE — курсы C53, C54, C55 и курс C46.

Результат кластеризации MOOC по языку контента свидетельствует о необходимости сформированности у IT-студентов коммуникативной компетентности, в том числе лингвистической, при использовании курсов, размещенных на зарубежных MOOC-платформах. Большинство курсов (89,8%) используют английский язык. В определенной степени это связано с тем, что 7 MOOC-провайдеров (53,8% из платформ корпуса MOOC) предоставляют курс

сы только на английском языке: C++ Institute, Open2Study, OpenLearning, Stanford OpenEdx, Udacity, WMA. Достаточный уровень коммуникативной компетентности именно на этом языке является необходимым условием «профессиональной пригодности» современного IT-специалиста. Поэтому использование англоязычного контента MOOC потенциально способствует формированию требуемой компетентности, в том числе при работе в международной команде.

Кластеризация курсов корпуса MOOC по учебной нагрузке в течет ние недели показала, что наиболее распространенными являются курсы, требующие 6 часов временных затрат (58,2%). Следует отметить, что по недельной учебной нагрузке все исследуемые MOOC могут преу тендовать на роль ООР для организации СРС с учетом учебной нагрузки по месту обучения.

Анализ такого показателя нагрузки обучающихся как длительность периода обучения показал популярность курсов средней продолжительности: восьми- и шестинедельных (18,4% и 11,2% соответственно). Эти курсы при организации СРС могут быть использованы как ООР с учетом графика учебного процесса по месту обучения. «Курсы-карлики» с длительностью обучения не более 4 недель (13,3%) могут использоваться для покрытия СРС по отдельным модулям изучаемых дисциплин. «Курсы-гиганты» с длительностью не менее 14 недель (6,1%) ориентированы на использование в продолжающихся (многосеместровых) дисциплинах.

При анализе возможности самостоятельного формирования про-

фессиональных компетенций с помощью проектной деятельности в процессе обучения на MOOC выявс лено следующее. 13,3% курсов тематики «Programming» и 4,1% курсов тематики «Computer Science» имеют в учебном плане хотя бы один проект. Курс C8 имеет дополнительно 2 мини-проекта, а курс C29 предусматривает выполнение 6 проектов. Проектно-ориентированные MOOC соответствуют основополагающим принципам CDIO, отраженных в стандартах 3, 6 и 7 [8, с. 10]. В результате при использовании таких MOOC при организации СРС обучающиеся интегрируют личностные и межличностные навыки, а также профессиональные навыки создания продуктов, процессов и систем, пробуют себя в ролях, моделирующих различные этапы профессиональной деятельности.

Кластеризация курсов корпуса MOOC с учетом получения серн

тификата подтверждения о завершении курса отражает ситуацию, связанную с институциональными проблемами использования MOOC. Сертификаты MOOC не подтверждаО ют учебный кредит или его долю для обучающегося в учебном заведении (даже у разработчика курса). Однако курсы, размещенные на платформе Coursera, дают возможность полус чить сертификат, которым можно поделиться в профессиональном сообществе на Linkedln. Сертификаты этих курсов являются кобрендинго-выми от Coursera и соответствующего университета-разработчика.

Поэтому решение о получении сертификата может быть:

1) индивидуальным для отдельного обучающегося с целью формирования личного портфолио;

2) массовым для всех обучающихся, использующих такой MOOC в СРС, и обязательным в случае признания успешного завершения курса

Таблица 6

Матрица рекомендаций применимости курсов из исследованного корпуса

МООС

№№ п/п Длительность курса, недели Общая трудоемкость обучения Покрываемая область знаний Академический / практический

C8 7 42 * PBD нет данных

C11 10 60 * PBD П

C12 8 48 PBD П

C17 3 18 SW CM нет данных

C25 3 18 PBD нет данных

C29 12 72 PD А

C31 4 24 IM нет данных

C37 3 18 PBD нет данных

C46 8 48 SE AT&T

C48 6 36 PL нет данных

C50 2 12 PD П

C57 6 36 PBD П

C58 12 72 PBD нет данных

97

* затраты времени на проектную деятельность включены в общую трудоемкость обучения

как доли кредита соответствующей дисциплины по месту обучения.

Таким образом, на основе выделенных атрибутов можно сформировать матрицу рекомендаций о применимости курсов из исследованного корпуса MOOC (см. табл. 6). Учтены значения атрибутов язык контента, затраты времени обучения и проектная деятельность, которые являются основными индикаторами при организации самостоятельной работы студентов IT-направлений подгов товки. На основе этих показателей к рассмотрению рекомендованы 13 проектно-ориентированных англоязычных курсов MOOC-платформы Udacity, о которых в открытом до-ы ступе известна информация о трудоемкости обучения. Все курсы, представленные в табл. 6, предполагают затрату обучающимися 6 часов в течение недели на освоение курса.

Другие англоязычные курсы с известной трудоемкостью обучения также могут быть рекомендованы для использования при организации СРС. Это остальные 46 курсов 98 платформы Udacity, курсы C76-C79 (Coursera), курс C84 (Stanford OpenEdx), курс C97 (OpenLearning).

Таким образом, в результате систематического анализа общедоступной информации о массовых открытых онлайн курсах, представленных основными MOOC-агрегаторами, был сформирован корпус MOOC, исс пользование которого потенциально возможно при организации самостоятельной работы IT-студентов. У исслет дуемых курсов выделены атрибуты, которые оказывают влияние на принятие решения об их использовании при организации СРС. На основе анализа характеристик курсов — языка

контента, затрат времени на обучение и наличия проектной деятельности — были выделены 13 курсов, размещенных на MOOC-платформе Udacity. Эти курсы можно рекомендовать к использованию в учебных дисциплинах, обеспечивающих формирование компетенций в пяти областях знаний «Computer science» (IM, PBD, PD, PL, SE) и одной области знаний «Software engineering» (SW CM).

4. Ограничения

Главным ограничением нашего исследования следует считать выбор платформ с педагогической моделью cMOOC как наиболее широко используемой в современном поколении MOOC

Также ограничением является предпочтение, отданное английскому языку как языку контента массовых открытых онлайн курсов, рекомендованных к использованию в организации СРС IT-студентов. Это ограничение оправдано использованием английского как профессионального языка в IT-сообществе и языка межкультурного общения.

К ограничениям следует отнести трудоемкость MOOC, рекомен-е дованных к использованию в организации СРС IT-студентов. Длительность обучения на MOOC не должна превосходит длительность соответствующей дисциплины или ее модуля.

Выводы

Выполненное исследование публичной информации о современных массовых открытых онлайн курсах (в виде systematic mapping study) по тематике «Computer Science» и «Programming» показало, как учебл

ные заведения и профессиональное сообщество реагируют на вызовы IT-индустрии с позиций требований к компетенциям будущих IT-специалистов. Целью проведения этого исследования являлось изучение возможностей использования MOOC при организации самостояс тельной работы IT-студентов. Для проведения систематического исследования была применена методика проведения SLR/SMS. Стратегия поиска для нашего исследования была разработана на основании адаптации рекомендаций для SLR/ SMS. Это позволило из 11410 исходных MOOC сформировать корпус из 98 курсов, релевантных цели исследования. Они были использованы при анализе и классификации курсов, использование которых потенциально возможно при организации СРС IT-студентов. Первичные курсы корпуса MOOC были классифици-и рованы для определения MOOC-платформ, предоставляющих курсы по IT-тематике в режиме обучения «self paced». 13 платформ предостава ляют 98 курсов (по состоянию на 31 марта 2015 г.). Источниками открытых образовательных ресурсов в организации СРС IT-студентов могут быть как мультидисциплинарные MOOC-провайдеры, так и провайо деры, специализирующиеся на IT-технологиях. Наибольшее количество таких курсов размещено MOOC-провайдером Udacity.

Был выполнен анализ покрытия первичных курсов областям знаний CS 2013 и SWEBOK v.3. Этот этап нашего исследования показал покрытие курсами 16 областей из 18 по направлению «Computer Science» и одной области из 15 по направле-

нию «Software Engineering». С одf ной стороны, это свидетельствует о заполнении определенных сегментов образовательных услуг в связи с увеличением потребности в специалистах с высоким уровнем профессиональных компетенций в быстрораз-вивающихся областях IT-индустрии (Web, Mobile и Game платформы; интеллектуальные системы; информационная безопасность). С другой стороны, выявлен существенный дефицит MOOC, доступных в режиме самостоятельного изучения, для подготовки студентов по программной инженерии.

На основе публичной информации, доступной через MOOC-агрегаторы и соответствущие MOOC-платформы, выделены пять атрибутов MOOC, которые предложено использовать в качестве индикаторов для рекомендации соответствующего курса в качестве ООР при организации самостоятельной работы IT-студентов.

Была выполнена кластеризация первичных MOOC с учетом атрибутов: разработчик, язык контента, 99 затраты времени обучения, проектная деятельность, сертификат окончания курса. Для каждого атрибута было построено распределение курсов корпуса MOOC.

На основе значений атрибутов язык контента, затраты времени обучения и проектная деятельность сформирована матрица рекомендаций применимости курсов из корпуса MOOC. На основе этих индикато-н ров рекомендованы к рассмотрению как ООР при организации СРС 13 проектно-ориентированных англоязычных курсов MOOC-платформы Udacity.

Представленные в нашем систематическом исследовании карты и таблицы могут быть полезны учебным заведениям, чтобы узнать о возможности использования МООС с целью организации самостоятельной работы 1Т-студентов.

Специалисты по разработке открытых образовательных ресурсов в академических учебных заведениях и 1Т-компаниях смогут найти инфорн мацию о потребностях рынка образовательных услуг. Это позволит им самостоятельно или в кооперации

актуализировать корпус МООС, доа ступных в режиме самостоятельного обучения, для формирования профессиональных и коммуникационных компетенций специалистов с целью удовлетворения требований 1Т-индустрии.

В нашем систематическом исследовании для научных исследователей выявлены новые темы для предстоящих исследований по тем областям знаний в CS 2013 и SWEBOK, которые не покрыты МООС в пере вичных курсах корпуса МООС 2015г.

Таблица 7

Курсы, включенные в корпус MOOC

100

№№ п/п Название курса Разработчик

Udacity

C1 Advanced Operating Systems GIT

C2 Android Performance Google

C3 Artificial Intelligence for Robotics SU

C4 Computability, Complexity & Algorithms GIT

C5 Computer Networking: Security and Software Defined Networking GIT

C6 CS387 - Applied Cryptography University of Virginia

C7 Data Analysis with R Facebook

C8 Data Visualization and D3.js нет данных

C9 Data Wrangling with MongoDB MongoDB University

C10 Design of Computer Programs SU

C11 Developing Android Apps: Android Fundamentals Google

C12 Developing Scalable Apps with Google App Engine Google

C13 Full Stack Foundations нет данных

C14 Functional Hardware Verification Cadence

C15 Health Informatics in the Cloud GIT

C16 High Performance Computer Architecture GIT

C17 How to Use Git and GitHub нет данных

C18 HTML5 Canvas нет данных

C19 HTML5 Game Development Google

C20 Interactive 3D Graphics Autodesk

C21 Intro to AJAX нет данных

C22 Intro to Algorithms нет данных

C23 Intro to Data Science нет данных

C24 Intro to Hadoop and MapReduce Cloudera

C25 Intro to HTML and CSS нет данных

C26 Intro to iOS App Development with Swift нет данных

C27 Intro to jQuery нет данных

C28 Intro to Machine Learning SU

C29 Intro to Parallel Programming Nvidia University of California, Davis

C30 Intro to Point & Click App Development Salesforce

C31 Intro to Relational Databases нет данных

№№ п/п Название курса Разработчик

Udacity

C32 Intro to Theoretical Computer Science нет данных

C33 Introduction to Artificial Intelligence SU

C34 Introduction to Computer Science University of Virginia

C35 Introduction to Programming in Java San Jose State University

C36 iOS Networking with Swift нет данных

C40 Knowledge-Based AI: Cognitive Systems Georgia Institute of Technology

C41 Machine Learning Brown University, GIT

C42 Machine Learning 1—Supervised Learning Georgia Institute of Technology

C43 Machine Learning 2—Unsupervised Learning Brown University, GIT

C44 Machine Learning 3—Reinforcement Learning Brown University, GIT

C45 Mobile Web Development Google

C46 Model Building and Validation AT&T

C4S Programming Foundations with Python нет данных

C49 Programming Languages University of Virginia

C50 Real-Time Analytics with Apache Storm Twitter

C51 Responsive Images нет данных

C52 Responsive Web Design Fundamentals Google

C53 Software Debugging Saarland University

C54 Software Development Process GIT

C55 Software Testing University of Utah

C56 UIKit Fundamentals нет данных

C57 UX Design for Mobile Developers Google

C5S Web Development нет данных

C59 Website Performance Optimization: The Critical Rendering Path Google

World Mentoring Academy

C60 Cisco CCNA 2 - Routing and Routing Protocols WMA

C61 Cisco CCNA Security WMA

C62 Computer Maintenance WMA

C63 Drupal 7 WMA

C64 Flash Game Programming WMA

C65 Linux Fundamentals WMA

C66 Network Penetration Testing WMA

C67 Network Security + WMA

openHPI

C6S Datenmanagement mit SQL HPI

C69 In-Memory Data Management (2014) HPI

C70 Introduction to Internetworking with TCP/IP HPI

C71 Knowledge Engineering with Semantic Web Technologies HPI

C72 Parallel Programming Concepts HPI

C73 Semantic Web Technologies HPI

C74 Spielend Programmieren lernen! HPI

C75 Web-Technologien HPI

Coursera

C76 Cybersecurity and Its Ten Domains University System of Georgia

C77 Internet History, Technology, and Security University of Michigan

C7S Introduction to Recommender Systems University of Minnesota

C79 Machine Learning SU

101

№№ п/п Название курса Разработчик

OpenClassrooms

C80 Apprenez à créer votre site web avec HTML5 / CSS3 нет данных

C81 Comprendre le Web нет данных

C82 Concevez votre site web avec PHP et MySQL нет данных

Stanford OpenEdx

C83 CS101: Computer Science 101 SU

C84 DB: Introduction to Databases SU

C85 LPL: Language, Proof and Logic SU

C++ Institute

C86 CLA - C Programming Language Certified Associate C++ Institute

C87 CPA - C++ Programming Language Certified Associate C++ Institute

Universiteplus

C88 Android'e Giriç (Введение в Android) нет данных

C89 Java SE - Standart Edition нет данных

IONIS

C90 Datascience et Analyse situationnelle : dans les coulisses du Big Data IONIS

C91 Python pour les scientifiques EPITA

CourseSites

C92 Applied Data Science: An Introduction Syracuse University

C93 Python for Informatics: Exploring Information нет данных

edX

C94 CS50x: Introduction to Computer Science Harvard University

C95 LFS101x.2: Introduction to Linux Linux Foundation

Open2Study

C96 User Experience for the Web OUA

OpenLearning

C97 UNSW Computing 1 - The Art of Programming нет данных

OpenCourseWorld

C98 How to create a Windows 8 App Microsoft Deutschland GmbH

102

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ

1. Computer Science Curricula 2013 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Science. -2013. - IEEE & ACM JTFCC. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.acm.org/ education/CS2013-final-report.pdf (дата обращения: 12.06.2015).

2. Guide to the Software Engineering Body of Knowledge. Version 3.0. - 2014. - IEEE Computer Society. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.computer.org/web/ swebok/v3 (дата обращения: 12.06.2015).

3. Уразаева, Л.Ю. Потребности рынка труда и особенности отношения студентов различных направлений подготовки к обучению [Текст] / Л.Ю. Уразаева, Н.Н. Да-цун // Проблемы экономики. - 2013. -№ 3 (55). - С. 43-46.

4. Галимов, И.А. Особенности организации образовательного процесса в дистанционном обучении студентов в свете требований ФГОС [Текст] / И.А. Галимов, Н.Н. Дацун, Л.Ю. Уразаева // Технологии организации образовательного процесса в вузе: коллективная монография / Отв. ред. Е.В. Гончарова. - Нижневартовск: Изд-во Нижневарт. гос. ун-та, 2014. - С. 32-72.

5. Kitchenham, B. Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering [Text]: EBSE Technical Report / Keele University & Department of Computer Science University of Durham. -2007. - 57 p.

6. Дацун, Н.Н. Использование массовых открытых онлайн-курсов в математической подготовке специалистов по программной инженерии [Текст] / Н.Н. Дацун, Л.Ю. Уразаева // Интернет-журнал «НАУ-

КОВЕДЕНИЕ». - 2015. - Том 7. - № 2 (2015). [Электронный ресурс]. - URL: http://naukovedenie.ru/PDF/48PVN215.pdf. (дата обращения: 12.06.2015).

7. Open Education Europa [Электронный ресурс]. - URL: http://openeducationeuropa. eu/en/open_education_scoreboard (дата обращения: 12.06.2015).

8. Всемирная инициатива CDIO. Стандарты [Текст] / под ред. А.И. Чучалина. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. - 17 с.

REFERENCES

1. Computer Science Curricula 2013 Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Science, 2013, IEEE & ACM JTFCC, available at: http://www. acm .org/educ ation/CS2013-final-report.pdf (accessed: 12.06.2015).

2. Datsun N.N., Ispolzovanie massovyh otkry-tyh onlajn-kursov v matematicheskoj podgo-tovke specialistov po programmnoj inzhene-rii, Internet-zhurnal "NAUKOVEDENIE", 2015, Vol. 7, No. 2(2015), available at: http://naukovedenie.ru/PDF/48PVN215.pdf (accessed: 12.06.2015). (in Russian).

3. Guide to the Software Engineering Body of Knowledge. Version 3.0, 2014, IEEE Computer Society, available at: http://www.com-puter.org/web/swebok/v3 (accessed: 12.06. 2015).

4. Galimov I.A., Datsun N.N., Urazaeva L.Ju., "Osobennosti organizacii obrazovatelnogo processa v distancionnom obuchenii studen-tov v svete trebovanij FGOS", in: Tehnologii organizacii obrazovatelnogo processa v vuze, Nizhnevartovsk, 2014, pp. 32-72. (in Russian).

5. Kitchenham B., Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering, EBSE Technical Report. Keele University & Department of Computer Science University of Durham, 2007, 57 p.

6. Open Education Europa, available at: http:// openeducationeuropa.eu/en/open_educa-tion_scoreboard (available at: 12.06.2015).

7. Urazaeva L.Ju, Datsun N.N., Potrebnosti rynka truda i osobennosti otnoshenija stu-dentov razlichnyh napravlenij podgotovki k obucheniju, Problemy jekonomiki, 2013, No. 3 (55), pp. 43-46. (in Russian).

8. Vsemirnaja iniciativa CDIO. Standarts, ed. A.I. Chuchalin, Tomsk, 2011, 17 p. (in Russian).

Дацун Наталья Николаевна, кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра математического обеспечения вычислительных систем, Пермский государственный национальный исследовательский университет, datsun@psu.ru

Datsun N.N., PhD in Mathematics, Associate Professor, Department of Computer Science, Perm State University, datsun@psu.ru

Уразаева Лилия Юсуповна, кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра высшей математики и информатики, Сургутский государственный педагогический университет, delovoi2004@mail.ru

Urazaeva L.Ju., PhD in Mathematics, Associate Professor, Department of High Mathematics and Informatics, Surgut State Pedagogical University, delovoi2004@mail.ru