Статья: ОСВОЕНИЕ ОБУЧАЮЩИМИСЯ СИСТЕМЫ СРЕДНЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ОСНОВНОГО РАЗДЕЛА "ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ" ПРОГРАММЫ ДИСЦИПЛИНЫ "ИНФОРМАТИКА" НА ОСНОВЕ МЕНТАЛЬНОГО ПОДХОДА (2024)

Целью исследования является разработка подхода к выявлению и обработке недопустимых событий на объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ) на основе концепции таксономии и категоризации. Подход направлен на решение задачи повышения эффективности идентификации, классификации и управления инцидентами информационной безопасности (ИБ). В статье рассматриваются актуальные задачи обеспечения требуемого уровня защищенности КИИ и минимизации негативных последствий от инцидентов информационной безопасности, являющихся следствием недопустимых событий, идентификация которых связана со сложностью их выявления, необходимостью обработки больших объемов данных, недостаточной оперативностью обнаружения событий ИБ, а также ограничениями технологического характера. Актуальность выявления и классификации недопустимых событий в области информационной безопасности, особенно для объектов КИИ обусловлена необходимостью своевременного выявления и реагирования на инциденты, которые могут привести к негативным последствиям. Понимание природы и характеристик таких событий позволяет эффективно обеспечить защиту систем и предотвратить существенный ущерб. С целью повышения эффективности обеспечения результативной безопасности требуется выявлять класс недопустимых событий среди множества событий информационной безопасности с учетом признаков, которыми характеризуются недопустимые события. Новизна предлагаемого подхода заключается в решении задачи выявления класса недопустимых событий информационной безопасности на основе методов таксономии, предусматривающих использование инструментов категоризации событий с использованием атрибутов недопустимых событий. Материалы и методы исследования. Для решения поставленной задачи использован подход к выявлению недопустимых событий на объектах КИИ, основанный на принципах таксономии событий информационной безопасности. Показано, что выявление недопустимых событий информационной безопасности напрямую связано с решением задачи поиска и анализа их атрибутов, которые представляют собой характеристики или параметры, используемые для описания и классификации инцидентов безопасности. На основе ключевых принципов таксономии разработана модель структуры множества недопустимых событий для определения признаков, которые могут положены в основу классификации недопустимых событий. Процесс выявления недопустимых событий информационной безопасности включает цепочку этапов: таксономию, категорирование и классификация, на каждом из которых реализуются соответствующие методы и инструменты. Результаты: Проанализированы подходы к выявлению недопустимых событий на объектах КИИ. Рассмотрены проблемы, связанные с большим объемом данных, сложностью обработки событий, достаточно длительным временем их обнаружения и ограничениями технологических решений. Показано, что концепция таксономии и категоризации позволяет эффективно идентифицировать и классифицировать инциденты информационной безопасности, обеспечивая эффективные процессы обработки и реагирования на них. Обоснована целесообразность применения таксономии для описания и идентификации атрибутов недопустимых событий, что способствует разработке эффективных стратегий защиты и обеспечивает повышение уровня безопасности. Предложена обобщенная схема обработки недопустимых событий, включающая совокупность взаимосвязанных этапов идентификации, категоризации, оценки влияния, реагирования, документирования и анализа. Разработан алгоритм структурированного описания и классификации инцидентов, что позволяет более точно и оперативно реагировать на угрозы информационной безопасности. Заключение: Полученные результаты позволяют повысить эффективность решения задачи классификации инцидентов информационной безопасности за счет идентификации недопустимых событий, что позволяет снизить уровень негативных последствий инцидентов и повысить безопасность объектов КИИ.

Цель исследования. Современное образование подвергается значительным изменениям. Технологии искусственного интеллекта внедряются в образовательную практику вузов, в том числе и педагогических. Данные технологии имеют большие возможности. Однако необходимо более глубокое изучение влияния и роли искусственного интеллекта не только в образовательном процессе вуза в целом, но и в специфике преподавания отдельных дисциплин, включая программирование для будущих учителей информатики. Проблема использования искусственного интеллекта в обучении студентов педагогических вузов является актуальной. Статья посвящена обоснованию роли искусственного интеллекта в процессе обучения программированию студентов, будущих учителей информатики и исследованию возможности его результативного применения в реальном учебном процессе. Материалы и методы. Выполнен анализ научных публикаций в области использования искусственного интеллекта в образовательном процессе вуза и анализ научно-методической литературы по обучению программированию студентов педагогических вузов. Проанализированы средства искусственного интеллекта, используемые в профессиональной разработке программного обеспечения. Проведен эксперимент по использованию в курсе программирования на Python для студентов педагогического вуза онлайн среды разработки Replit с технологией искусственного интеллекта. Выполнено анкетирование студентов в начале и после завершения учебного курса. Результаты исследования. Традиционно в обучении программированию студентов 1 курса Красноярского государственного педагогического университета используется авторский электронный учебный курс, разработанный в среде Moodle, тренажёр по программированию с автоматизированной проверкой решений, IDLE Python и онлайн компиляторы. Данные средства обучения были дополнены онлайн средой разработки Replit с технологией искусственного интеллекта. По результатам эксперимента показано, что использование онлайн среды разработки Replit с технологией искусственного интеллекта при обучении программированию студентов педагогического вуза помогает в написании и отладке кода, делает курс менее сложным, это подтверждается результатами анкетирования студентов, также показывающими, что большинство студентов отдают свое предпочтение данной среде разработки. По окончанию освоения студентами курса программирования отмечается значительный рост в самооценке уровня программирования, что подтверждается учебными результатами. Заключение. Роль искусственного интеллекта в процессе обучения студентов программированию может быть значительна и полезна как для преподавателя, так и для обучаемых. В частности, использование искусственного интеллекта помогает студенту в написании и отладке кода, упрощает процесс объяснения преподавателем способов разработки алгоритма и составления программы. На примере интегрированной онлайн-среды Replit, имеющей встроенный искусственный интеллект, показаны ее возможности для результативного обучения студентов программированию. В результате статьи подтверждается необходимость дальнейшего исследования и разработки методического обеспечения для успешного интегрирования искусственного интеллекта в процесс обучения студентов педагогических вузов в области программирования.

Статья посвящена анализу опыта организации проектной работы школьников в области информационных технологий на базе высшего учебного заведения. Рассмотрены особенности организации учебного процесса, подходы к решению проблемы мотивации обучающихся. Обсуждаются принципы введения относительно сложных и наукоемких технологий в проекты учащихся 10 классов. Подробно изложены рекомендации по организации мастер-классов и лабораторных работ с освоением методов обработки изображений, стеганогра- фии, машинного обучения. Акцент делается на рециркуля- ции знаний и навыков, полученных в школе. Значительное внимание уделяется наглядности, понятности получаемых результатов, возможности оценки применимости того или иного метода для решения задач проектной деятельности. Все работы проводятся таким образом, чтобы ученики могли приступить к исследованиям при минимальных затратах сил на подготовку и имели бы возможность впоследствии перенести изученные инструменты в свои индивидуальные проекты. Большое внимание уделяется методологии проект- ной работы, проводятся специальные мероприятия, такие как питч-сессии стартапов, призванные дополнительно мотивировать школьников, помочь им выстроить работу над проектом системно, скорректировать цели и задачи проектов. Приводятся некоторые результаты проектной работы школьников в области информационных технологий в течение 2023-2024 учебного года на базе Национального исследовательского университета «МЭИ»