Персоналізоване навчання ліцеїстів основ програмування

Фурса, Олександр Володимирович

URI: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/11330

Date: 2024-11-29

Abstract:

Завдання дослідження: 1. Узагальнити та систематизувати теоретичні засади персоналізованого навчання програмування. 2. Дослідити сучасні підходи до навчання програмування мовою Python. 3. Вивчити можливості освітніх платформ для персоналізованого навчання. 4. Розробити методичні рекомендації впровадження персоналізованого навчання ліцеїстів основ програмування.

Description:

1. Дущенко О. Сучасний стан цифрової трансформації освіти. Physical and Mathematical Education. 2021. Т. 28, № 2. С. 40–45. URL: https://doi.org/10.31110/2413-1571-2021-028-2-007. 2. Биков В. Ю. Цифрова трансформація суспільства і розвиток комп'ютерно-технологічної платформи освіти і науки України. Інформаційно-цифровий освітній простір України: трансформаційні процеси і перспективи розвитку : матеріали методол. семінару НАПН України (м. Київ, 4 квіт. 2019 р.). 2019. С. 20–25. 3. Биков В. Ю. Суспільство знань і освіта 4.0. Освіта для майбутнього у світлі викликів ХХІ століття (польська, edukacja w kontekście zmian cywilizacyjnych). Bydgoszcz : Widawnictwo Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego, 2017. С. 30–45. URL: https://lib.iitta.gov.ua/708567/1/%D0%91%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%92_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%82%D1%8F2017.pdf 4. Shemshack A., Spector J. M. A systematic literature review of personalized learning terms. Smart Learning Environments. 2020. Vol. 7, no. 1. URL: https://doi.org/10.1186/s40561-020-00140-9. 5. Брюховецький А., Остапенко Л. Програмування як складова формування цифрової компетентності сучасного школяра. Інноваційні педагогічні технології в цифровій школі : зб. тез доп. учасників VІ Міжнар. наук.-практ. конф. молод. учених, м. Харків, 15–16 трав. 2024 р. / Харків. нац. пед. ун-т ім. Г. С. Сковороди та ін. ; упор.: Н. Пономарьова, Н. Олефіренко, В. Андрієвська. Харків, 2024. С. 154–156. 6. Python in Education. Python in Education. URL: https://education.python.org/. 7. Іванова О. С., Єрмакова С. С., Ковальова О. О. Освіта в умовах цифрової трансформації суспільства. Наукові записки Міжнародного гуманітарного університету. 2024. № 40. С. 99–103. URL: https://doi.org/10.32782/2663-5682/2024/40/21. 8. Strutynska O. Transformation of education under conditions of digital society development: European experience and prospects for Ukraine. Scientific bulletin of South Ukrainian National Pedagogical University named after K. D. Ushynsky. 2020. Vol. 2020, no. 3 (132). P. 71–88. URL: https://doi.org/10.24195/2617-6688-2020-3-9 . 9. Nesterenko O. Computing Education & Technological Trends: a Systematic Review Study // Proceedings of the 13th International Scientific and Practical Programming Conference UkrPROG 2022, Kyiv, Ukraine, October 11-12, 2022. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 3501. P. 101–112. 10. Токарева Н. М. Основи педагогічної психології: навч.-метод. посіб. Кривий Ріг, 2013. 223 с. 11. Калениченко Р. А. Педагогічна психологія: навч. посіб. Київ: КНУБА, 2023. 196 с. 12. Ушакова І. М. Вікова психологія: курс лекцій. Харків: НУЦЗУ, 2016. 123 с. 13. Вікова та педагогічна психологія (курс лекцій): навч. посіб. Київ: Центр навч. літератури, 2005. 128 с. 14. Сендер А. Когнітивні стилі як засіб інтенсифікації навчання майбутніх інженерів-програмістів. Молодь і ринок. 2021. № 5/184. URL: https://doi.org/10.24919/2308-4634.2020. 15. Бондар С. І. Когнітивний стиль як індивідуальна стратегія переробки інформації особистістю. Вісник Харківського Університету. Серія "Психологія". 2000. № 498. С. 13–17. 16. Пилявець Н. І., Потапчук Є. М. Сучасні підходи до визначення поняття «когнітивний стиль особистості». Габітус : наук. журн. Одеса, 2021. Вип. 26. С. 117–121. 17. Python як засіб навчання основ алгоритмізації у закладах загальної середньої освіти / Т. П. Кобильник та ін. Information Technologies and Learning Tools. 2022. Т. 89, № 3. С. 16–32. URL: https://doi.org/10.33407/itlt.v89i3.4896. 18. Lee Y., Cho J. The Influence of Python Programming Education for Raising Computational Thinking. International Journal of u- and e- Service, Science and Technology. 2017. Vol. 10, no. 8. P. 59–72. URL: https://doi.org/10.14257/ijunesst.2017.10.8.06 . 19. Кобильник Т., Когут У., Жидик В. Методичні аспекти вивчення основ алгоритмізації і програмування мовою python у шкільному курсі інформатики у старших класах. Physical and Mathematical Education. 2021. Т. 31, № 5. С. 36–44. URL: https://doi.org/10.31110/2413-1571-2021-031-5-006. 20. Інформатика для 10-11 класів (профільне навчання). URL: https://mon.gov.ua/storage/app/media/zagalna%20serednya/programy-10-11-klas/2018-2019/01/10-11-profilniy-riven.docx. 21. Інформатика. Навчальна програма вибірково-обов'язкового предмету для учнів 10-11 класів загальноосвітніх навчальних закладів (рівень стандарту). URL: https://mon.gov.ua/storage/app/media/zagalna%20serednya/programy-10-11-klas/2018-2019/informatika-standart-10-11.docx. 22. Руденко В. Д., Речич Н. В., Потієнко В. О. Інформатика (профільний рівень): підруч. для 10 кл. закл. загал. серед. освіти. Харків: Вид-во «Ранок», 2019. 256 с. 23. Руденко В. Д., Речич Н. В., Потієнко В. О. Інформатика (профільний рівень): підруч. для 11 кл. закл. загал. серед. освіти. Харків: Вид-во «Ранок», 2019. 256 с. 24. Юрченко А. О., Семеніхіна О. В., Хворостіна Ю. В., Удовиченко О. М., Петренко С. І. Навчання програмувати в старшій школі крізь призму чинних навчальних програм. Фізико-математична освіта. 2019. Вип. 2, № 20. С. 48–55. 25. Semenykhina O. V., Rudenko Y. О. Проблеми навчання програмувати учнів старших класів та шляхи їх подолання. Information Technologies and Learning Tools. 2018. Т. 66, № 4. С. 54. URL: https://doi.org/10.33407/itlt.v66i4.2149. 26. Руденко В., Жугастров О. Основи алгоритмізації та програмування мовою Python. Ранок, 2019. 192 с. 27. D Cuervo-Cely K., Restrepo-Calle F., J Ramírez-Echeverry J. Effect of Gamification on the Motivation of Computer Programming Students. Journal of Information Technology Education: Research. 2022. Vol. 21. P. 001–023. URL: https://doi.org/10.28945/4917. 28. Скрипченко О. В., Долинська Л. В., Огороднійчук З. В. та ін. Вікова і педагогічна психологія: навч. посіб. 2-ге вид. Київ: Каравела, 2008. 400 с. 29. Докучина Т. О. Мотивація навчання як запорука стимулювання учнів до досягнення успіху. Педагогічна освіта: теорія і практика: зб. наук. праць. Кам'янець-Подільський: ПП Зволейко Д. Г., 2011. Вип. 8. С. 32–37. 30. Занюк С. С. Психологія мотивації: навч. посіб. Київ: Либідь, 2002. 304 с. 31. Іванова Ю. Мотивація як чинник успішного формування навчально-пізнавальної діяльності учнів. Післядипломна освіта в Україні. 2016. № 1. С. 34 37. 32. Якубов С. В. Персоналізоване навчання у загальноосвітній школі. Основні визначення та шлях до впровадження. Директор школи. 2016. № 9. С. 59–72. 33. Нужин О. Теоретичні засади впровадження змішаної форми навчання у підготовці майбутніх іт-фахівців. Grail of Science. 2023. № 28. С. 399–405. URL: https://doi.org/10.36074/grail-of-science.09.06.2023.64. 34. Сікора Я. Б. Персоналізація як підхід до навчання майбутніх ІТ-фахівців. IІ International Scientific and Practical Conference «Modern Approaches to Problem Solving in Science and Technology» (15–17 листоп. 2023 р.). С. 338–340. 35. Локарєва Г. В., Бажміна Е. А. Персоналізація в освіті: управління студентами власною траєкторією навчання засобами цифрових технологій. Information Technologies and Learning Tools. 2021. Т. 86, № 6. С. 187–207. URL: https://doi.org/10.33407/itlt.v86i6.4103. 36. Інноваційні технології навчання в умовах модернізації сучасної освіти : монографія / за наук. ред. Л. З. Ребухи. Тернопіль: ЗУНУ, 2022. 143 с. 37. Кванденг Г. Переосмислення персоналізованої моделі навчання. Академічні студії. Серія «педагогіка». 2023. № 4. С. 117–121. URL: https://doi.org/10.52726/as.pedagogy/2022.4.17. 38. Дем’яненко В. М. Модель адаптивної навчальної системи інформаційного простору відкритої освіти. Information Technologies and Learning Tools. 2020. Т. 77, № 3. С. 27–38. URL: https://doi.org/10.33407/itlt.v77i3.3603. 39. Tkachuk H. Model of realization of personalized learning of students of higher education institution. Engineering and Educational Technologies. 2021. Vol. 9, no. 3. P. 8–17. URL: https://doi.org/10.30929/2307-9770.2021.09.03.01. 40. Aeiad E., Meziane F. An adaptable and personalised E-learning system applied to computer science Programmes design. Educational Information Technologies. 2019. Vol. 24. P. 1485–1509. URL: https://doi.org/10.1007/s10639-018-9836-x. 41. Tkachuk H. Model of realization of personalized learning of students of higher education institution. Engineering and Educational Technologies. 2021. Vol. 9, no. 3. P. 8–17. URL: https://doi.org/10.30929/2307-9770.2021.09.03.01. 42. 10 Personalized Learning Examples for High School Students – Schools That Lead. Schools That Lead. URL: https://www.schoolsthatlead.org/blog/personalized-learning-examples. 43. Personalization of E-Learning: Future Trends, Opportunities, and Challenges / M. Imran et al. International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM). 2024. Vol. 18, no. 10. P. 4–18. URL: https://doi.org/10.3991/ijim.v18i10.47053. 44. Мойсеюк Н. Є. Педагогіка: навч. посіб. 5-те вид., допов. і переробл. Київ, 2007. 656 с. 45. Максимюк С. П. Педагогіка: навч. посіб. Київ: Кондор, 2005. 667 с. 46. Реалізація індивідуалізації та персоналізації навчання засобами moodle / К. Осадча та ін. Молодь і ринок. 2021. № 1/187. URL: https://doi.org/10.24919/2308-4634.2021.228274. 47. Effects and side effects of personal learning environments and personalized learning in formal education / X. Xu et al. Education and Information Technologies. 2024. URL: https://doi.org/10.1007/s10639-024-12685-0. 48. Botirova M. M. Didactic principles and rules of education. American Journal of Interdisciplinary Research and Development. 2024. Vol. 29. P. 75–79. URL: https://www.ajird.journalspark.org/index.php/ajird/article/view/1203. 49. Реалізація диференційованого підходу при навчанні програмуванню мовою python здобувачів загальної середньої освіти / Н. Дегтярьова та ін. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems. 2024. № 72. С. 53–60. URL: https://doi.org/10.31652/2412-1142-2024-72-53-61. 50. Saabith A., Fareez M, and Vinothraj T. Python current trend applications: an overview. International Journal of Advance Engineering and Research Development. 2019. Vol. 6, No. 10. 51. Rayhan Abu. The Rise of Python: A Survey of Recent Research. 2023. DOI: 10.13140/RG.2.2.27388.92809. 52. HackerRank - Online Coding Tests and Technical Interviews. URL: https://www.hackerrank.com/domains/python. 53. JetBrains. Learn Python with PyCharm for Education. JetBrains. URL: https://www.jetbrains.com/pycharm-edu/. 54. Python Courses & Tutorials | Codecademy. Codecademy. URL: https://www.codecademy.com/catalog/language/python. 55. Coursera. URL: https://www.coursera.org/specializations/python. 56. Blockly | Google for Developers. Google for Developers. URL: https://developers.google.com/blockly. 57. Project Jupyter Documentation – Jupyter Documentation 4.1.1 alpha documentation. URL: https://docs.jupyter.org/. 58. Python Tutor code visualizer: Visualize code in Python, JavaScript, C, C++, and Java. Python Tutor - Python Online Compiler with Visual AI Help. URL: https://pythontutor.com/visualize.html. 59. Chong J., Plummer R., Leifer L., Klemmer S., Eris O., Toye G. Pair programming: when and why it works. Proceedings of the 17th Annual Workshop of the Psychology of Programming Interest Group, PPIG 2005, Brighton, UK, June 29 - July 1, 2005. 60. Integrating micro-learning content in traditional e-learning platforms / R. P. Díaz Redondo et al. Multimedia Tools and Applications. 2020. URL: https://doi.org/10.1007/s11042-020-09523-z. 61. Build and ship software on a single, collaborative platform. GitHub. URL: https://github.com/. 62. Classroom Management Tools & Resources - Google for Education. URL: https://classroom.google.com/. 63. Colab.google. URL: https://colab.google/. 64. Moodle.org. Moodle challenge. URL: https://moodle.org/?lang=uk. 65. Eolymp. URL: https://eolymp.org/. 66. Hamidillo Fayzillo ugli K. Python Learning Methodology: A Comprehensive Approach for Effective Skill Acquisition. European Journal of Education and Applied Psychology. 2023. P. 90–95. URL: https://doi.org/10.29013/ejeap-23-2-90-95. 67. Python: Empowering Data Science Applications and Research / M. Ranjan et al. Journal of Operating Systems Development & Trends. 2023. URL: https://doi.org/10.37591/joosdt.v10i1.576. 68. Jawahar S., Kukunuri G., Gokuldev S., Jayaprakash S., Anandaram H., Manivasagan C., Thenmozhi M. An exploration of Python libraries in machine learning models for data science. 2023. DOI: 10.4018/978-1-6684-8696-2.ch001. 69. Çetin H. A., Doğan E., Tüzün E. A review of code reviewer recommendation studies: Challenges and future directions. Science of Computer Programming. 2021. Vol. 208. P. 102652. URL: https://doi.org/10.1016/j.scico.2021.102652. 70. Bhutoria A. Personalized education and artificial intelligence in United States, China, and India: A systematic Review using a Human-In-The-Loop model. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2022. P. 100068. URL: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100068. 71. Personalized programming education: Using machine learning to boost learning performance based on students’ personality traits / C.-H. Tseng et al. Cogent Education. 2023. Vol.10, no. 2. URL: https://doi.org/10.1080/2331186x.2023.2245637. 72. A review of the Development Trend of Personalized learning Technologies and its Applications / R. M. Ambele et al. International Journal of Advances in Scientific Research and Engineering. 2022. Vol. 08, no. 11. P. 75–91. URL: https://doi.org/10.31695/ijasre.2022.8.11.9. 73. Er-Radi H., Aammou S., Jdidou A. Personalized learning through adaptive content modification. Conhecimento & Diversidade. 2023. Vol. 15, no. 39. P. 263–275. URL: https://doi.org/10.18316/rcd.v15i39.11153. 74. Harnessing AI for Education 4.0: Drivers of Personalized Learning / G. P. Barrera Castro et al. Electronic Journal of e-Learning. 2024. Vol. 22, no. 5. P. 01–14. URL: https://doi.org/10.34190/ejel.22.5.3467. 75. Enhancing personalized learning: AI-driven identification of learning styles and content modification strategies / M. K. H. Kanchon et al. International Journal of Cognitive Computing in Engineering. 2024. URL: https://doi.org/10.1016/j.ijcce.2024.06.002. 76. Ho S.-B., Teh S.-K., Chai I., Tan C.-H., Chean S. L., Ahmad N. A. Assessing Python programming through personalised learning styles model. 2021. DOI: 10.1007/978-981-33-4069-5_13. 77. A Study of Difficulties in Teaching and Learning Programming: A Systematic Literature Review / R. Kadar et al. International Journal of Academic Research in Progressive Education and Development. 2021. Vol. 10, no. 3. URL: https://doi.org/10.6007/ijarped/v10-i3/11100. 78. A Study of Difficulties of Students in Learning Programming / N. Islam et al. Journal of Education & Social Sciences. 2019. Vol. 7, no. 2. P. 38–46. URL: https://doi.org/10.20547/jess0721907203. 79. Bilous V. Basic principles for developing an adaptive learning system. Open educational e-environment of modern university. 2019. Special edition. P. 23–31. URL: https://doi.org/10.28925/2414-0325.2019s3. 80. Lohr D., Berges M., Chugh A., Striewe M. Adaptive learning systems in programming education: a prototype for enhanced formative feedback. Proceedings of DELFI 2024. Gesellschaft für Informatik e.V. 2024. DOI: 10.18420/delfi2024_57. 81. Rocha H., Tedesco P., Costa E. On the use of feedback in learning computer programming by novices: a systematic literature mapping. Informatics in Education. 2022. Vol. 22. DOI: 10.15388/infedu.2023.09. 82. Automated Assessment of Computer Programming Practices: The 8-Years UNED Experience / D. Galan et al. IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 130113–130119. URL: https://doi.org/10.1109/access.2019.2938391. 83. Bjursten E.-L., Gumaelius L., Hartell E. Assessment practices in computer programming. 11th Biennial International Design and Technology Teacher's Association Research Conference (DATTArc), 7-10 Dec. 2022. Eds.: Adj. Prof. K. Seemann, Prof. P. J. Williams. 84. Mirmotahari O., Berg Y., Damşa C. Innovating assessment practices using automated feedback in software in computer science education. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2128/scitech6.pdf. 85. Using a Personalized Learning Style and Google Classroom Technology to Bridge the Knowledge Gap on Computer Science / Z. Kopeyev et al. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). 2020. Vol. 15, no. 02. P. 218. URL: https://doi.org/10.3991/ijet.v15i02.11602. 86. Teachers' Essential Guide to Google Classroom | Common Sense Education. URL: https://www.commonsense.org/education/articles/teachers-essential-guide-to-google-classroom. 87. Гуревич Р. С., Шахіна І. Ю., Подзигун О. А. Google Classroom as an effective tool of smart learning and monitoring of students' knowledge in vocational schools. Information Technologies and Learning Tools. 2020. Vol. 79, no. 5. P. 59–72. URL: https://doi.org/10.33407/itlt.v79i5.3651. 88. The use of Google classroom in the learning process / I. Ketut Sudarsana et al. Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1175. P. 012165. URL: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1175/1/012165. 89. Бондаренко С. Г., Шахновський А. М., Сангінова О. В. Досвід використання сервісу Google Classroom для дистанційного навчання // Комп'ютерне моделювання і керування в техніці та технологіях КМКТТ-2021 : збірник наукових статей Дев'ятої міжнародної науково-практичної конференції, Київ, 12-14 травня 2021 р. Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. С. 287–293. 90. Москаленко О. М., Федяй І. О., Бакуменко Т. К., Косенюк Г. В. Використання Google інструментів для освітнього процесу: Google Classroom як інноваційне рішення для дистанційного навчання. Академічні візії. 2023. № 19. URL: https://academy-vision.org/index.php/av/article/view/343. 91. Богачков Ю. М., Букач А. В., Ухань П. С. Комплексне застосування Google Classroom для створення варіативних дистанційних курсів. Інформаційні технології і засоби навчання. 2020. Т. 76, № 2. 92. Як налаштувати середовище виконання в Google Colab: Повний гід. URL: https://foxminded.ua/google-colab/. 93. Examples and tutorials on using Google Colab and Gradio to create online interactive student‐learning modules / R. Ferreira et al. Computer Applications in Engineering Education. 2024. URL: https://doi.org/10.1002/cae.22729. 94. Naik P. G., Naik G. R., Patil M. B. Conceptualizing Python in Google COLAB. Research Gate, 2021. URL: https://www.researchgate.net/profile/Poornima-Naik/publication/357929808_Conceptualizing_Python_in_Google_COLAB/links/61e7ee675779d35951bca9d2/Conceptualizing-Python-in-Google-COLAB.pdf. 95. Moodle як основа системи дистанційного навчання та формування електронного освітнього середовища / Н. Зуєнко та ін. Перспективи та інновації науки. 2023. № 8(26). URL: https://doi.org/10.52058/2786-4952-2023-8(26)-122-135. 96. Chang Y.-C., Li J.-W., Huang D.-Y. A Personalized Learning Service Compatible with Moodle E-Learning Management System. Applied Sciences. 2022. Vol. 12, no. 7. P. 3562. URL: https://doi.org/10.3390/app12073562. 97. Papanikolaou K., Boubouka M. Personalised Learning Design in Moodle. 2020. DOI: 10.1109/ICALT49669.2020.00024. P. 57–61. 98. Vera A., González C. Educational Resource Recommender Systems Using Python and Moodle. 2022. DOI: 10.1007/978-3-031-10542-5_2. P. 15–30. 99. Махровська Н. А., Погромська Г. С. Застосування онлайн змагань з програмування в системі практичної підготовки студентів спеціальності "комп'ютерні науки". Information Technologies and Learning Tools. 2020. Т. 79, № 5. С. 260–275. URL: https://doi.org/10.33407/itlt.v79i5.3084. 100. Medvediev M. The use of E-olymp Internet Portal in Programming Competitions. Olympiads in Informatics. 2019. Vol. 13. P. 201–208. URL: https://doi.org/10.15388/ioi.2019.13. 101. The use of online coding platforms as additional distance tools in programming education / I. S. Zinovieva et al. Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1840, no. 1. P. 012029. URL: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1840/1/012029. 102. Жуковський С. С. E-olimp – педагогічний засіб дистанційної підготовки учнів та студентів до олімпіади з програмування. Інформаційні технології в освіті. 2010. № 8. С. 202–206. 103. Вакалюк Т. А. Використання інтернет-порталу E-olimp для проведення занять з програмування у вищих навчальних закладах. Інформаційні технології і засоби навчання. 2013. Т. 36, № 4. 104. Актуальні питання сучасної інформатики : тези доповідей ІІ Всеукраїнської науково-практичної конференції з міжнародною участю "Сучасні інформаційні технології в освіті та науці", присвяченої 10-ій річниці функціонування Інтернет-порталу E OLYMP (09-10 листопада 2017 р.) / за ред. Т. А. Вакалюк. Житомир : Вид О. О. Євенок, 2017. Вип. 5. 396 с.

Show full item record