SCI Библиотека

В статье рассматривается процесс развития мышления инженера в ходе изучения инженерной графики в вузе.

Актуальность. Условия деятельности современного инженера требуют профессиональной подготовки. Одной из дисциплин подготовки инженеров является начертательная геометрия и инженерная графика (НГ и ИГ), которая развивает мышление инженера. Целью исследования является процесс развития мышления инженеры в ходе изучения начертательной геометрии и инженерной графики. В ходе исследования использовались теоретические методы анализа, синтез структуры модуля, синтеза и обобщений, контроль знаний, практические методы выполнения графических заданий, методы математической статистики оценки учебных достижений, анализ литературных источников и учебной литературы, эксперимент. Теоретическая значимость и новизна определяется положениями, достигнутыми входе исследования. Мышление имеет формы и виды мышления. Уровень мышления инженера базируется на знаниях, в сочетающий теоретического и практического опыта жизнедеятельности, который определяет его логику мышления. Основой развития мышления являются психические образования. В данном процессе, должно быть важным формирование знаний и качества знаний инженера в ходе подготовки. Качества знаний студента выявляются в результате усвоения и применения знаний человеком в различных видах деятельности. Инженерная графика развивает мышление по средствам формирования знания, навыки, умения (з. н. у.), как основа для умозаключений, соответствующих теоретическому уровню специальности подготовки студента. НГ и ИГ позволяет развивать психические процессы: восприятие, представление, воображение, память, речь и т. д.; качества знаний: полнота, глубина, оперативность, гибкость, осознанность; развивать мышление: подразумевает развитие качеств мышления, видов мышления, форм мышления, уровней мышления. Практическую значимость характеризуют выводы исследования. НГ и ИГ является важной дисциплиной в успешной подготовке будущего специалиста, так как при ее изучении у студентов появляются знания основ конструкторской документации, умения выполнять различные виды конструкторской деятельности и чтения чертежей, навыки оформления конструкторской документации при изучении других дисциплин направления подготовки, компетенции инженера способного читать и оформлять конструкторские документы для изделий производства. НГ и ИГ развивает мышление по средствам формирования з. н. у., как основы для умозаключений, соответствующих теоретическому уровню специальности подготовки студента. НГ и ИГ позволяет развивать психические процессы: восприятие (в процессе изучения теоретического материала и практического выполнения заданий по ИГ), представление (совокупность знаний о видах проецирования: центральное, ортогонально, аксонометрическое) исходя из вида, выполнить задание, воображение (для построения фигур или деталей на чертеже целесообразно вообразить и построить линии связи в целях правильного построения проекций), память (знание требований ЕСКД позволяет видеть изображенные виды конструкторской документации, чертежи деталей и т. д.), речь (характеризуется терминами характерными для той или иной специальности или дисциплины) и т. д.

Сфера образования, наряду с другими отраслями деятельности человека, в настоящее время подвержена существенным изменениям в результате внедрения цифровых технологий. Статья посвящена вопросам развития теории и методики обучения в условиях цифровой трансформации образования на основе использования технологий искусственного интеллекта.

В «Доказательствах и опровержениях» Имре Лакатос (1922 – 1974), мыслитель, оказавший значительное влияние на философию и историю науки XX века, разбирает доказательства знаменитой теоремы Эйлера о многогранниках и получающихся при этом парадоксах.

В работе «Фальсификация и методология научно-исследовательских программ» (1970) он выступает одним из наиболее глубоких и последовательных критиков концепции смены парадигм Т. Куна и противопоставляет этому свою методологию научно-исследовательских программ, ставшую одной из лучших моделей философии науки.

Цель данного исследования - рассмотреть перспективы и проблемы применения больших данных в образовании. Материалы и методы. Методами исследования выступали анализ, систематизация и структурирование информации в области применения больших данных в образовании, а также моделирование и программная реализация тестовой модели обработки больших данных с использованием фреймворка Apache Spark. Результаты. В статье рассмотрены ключевые аспекты использования больших данных в образовании, в частности, их источники в виде цифрового следа обучения, методы анализа и направления применения больших данных. При этом были выделены следующие источники больших данных в образовании: электронная образовательная среда и электронная библиотека вуза; мобильные приложения для обучения; сайт вуза; социальные сети и форумы; данные обратной связи, обращений и опросов; персональные данные, включая психометрические характеристики обучающихся; данные научных smart лабораторий; данные видеонаблюдений и систем контроля управления доступом; данные о карьерном пути и успешности выпускников. Направления применения больших данных в образовании включают в себя следующие моменты: персонализация электронного обучения, выдача персонализированных рекомендаций; аналитика данных; оценка и обратная связь; прогнозирование успеха студентов; мониторинг качества образования; создание модели обучаемого; разработка учебных планов на основе запросов работодателей; разработка новых образовательных программ; появление новых моделей обучения; совершенствование процессов управления вузом; совершенствование работы приемной компании; модернизация программно-технических средств обучения; оптимизация педагогического состава. В качестве проблем применения больших данных в образовании рассматриваются проблемы защиты личных (персональных) данных, необходимость в новых методологиях и технологиях анализа больших данных, потребность в существенной модернизации имеющихся в системе образования технических средств, необходимость в квалифицированных кадрах. В статье также приведен тестовый пример анализа log-файла (журнала событий) электронного курса с помощью технологий обработки больших данных Spark SQL, показывающий потенциальную возможность и практическую применимость технологий обработки больших данных к задачам анализа цифрового следа обучения. Заключение. Большие данные в образовании способны предоставить уникальные возможности для анализа и оптимизации учебного процесса, помогая выявить тенденции, прогнозировать успехи студентов и адаптировать образовательные программы к индивидуальным потребностям учащихся. Но нельзя также забывать, что использование больших данных в сфере образования также несет с собой определенные риски и вызовы, связанные с этическими аспектами, защитой личных данных и необходимостью кадровой модернизации сложившейся системы образования. Для успешной интеграции аналитики данных в образовательную практику необходимо развивать не только технические ресурсы, но и уровень цифровой безопасности и этики в использовании персональных данных.

В статье представлено описание экспериментальной образовательной программы для будущих учителей начальных школ под условным названием «Цифровой университет», разработанной с целью совершенствования цифровых компетенций студентов. В основу организации программы совершенствования цифровых компетенций студентов положены механизмы взаимного обучения. Опыт показал, что взаимное обучение тонкостям использования даже традиционных ресурсов делает процесс обучения максимально адресным, позволяя студенту осваивать новые возможности и точечно ликвидировать возникшие дефициты в работе с уже известными и новыми цифровыми ресурсами.

В книге представлены лекции по истории немецкой классической философии, которые Ю. В. Перов (1940—2008) более 20 лет читал в Санкт-Петербургском государственном университете.

В хрестоматии представлены фрагменты философских текстов, призванные познакомить читателя с важнейшими онтологическими, гносеологическими и аксиологическими проблемами философии. Ее изучение способствует пониманию истории развития идей, определивших облик современной культуры.

Адресована курсантам, слушателям образовательных организаций МВД России, осваивающим программы высшего образования.

В статье рассматривается как балльно-рейтинговая система может использоваться в образовательном процессе как для оценки знаний обучающихся, так и для стимулирования мотивации к обучению. Основным инструментом систематического улучшения качества образовательного процесса рассмотрен цикл PDCA. Этот подход позволяет выявлять и устранять проблемы на ранних этапах, а также предотвращать их повторение в будущем. Особенно выступает использование цикла для адаптации учебных программ под меняющиеся требования рынка труда и потребности студентов, что способствует повышению их конкурентоспособности.

В настоящем пособии представлена оригинальная философско-социологическая концепция. Автор, опираясь на лучшие традиции отечественной общественной науки и достижения западных ученых XX в., строит цельную теорию исторического процесса, вскрывает его важнейшие взаимосвязи и движущие силы.

Издание будет весьма полезно не только студентам, изучающим философию, социологию, историю и другие общественные науки, но и преподавателям, аспирантам, всем интересующимся проблемами философии, социологии, теории истории.

Уникальность этого учебного пособия в том, что оно действительно учит философствованию. Написанное в форме диалога, оно позволяет изучать философию «изнутри» (коммуникативно), а не «извне» (информативно), что способствует лучшему пониманию предмета философии, приобретению навыков философствования и, как следствие, более глубокому проникновению в суть философской проблематики.

Для студентов всех специальностей и направлений подготовки, а также для тех, кто интересуется философией.