Гальцева Оксана Александровна, канд. физ.-мат. наук, доцент, доцент кафедры информатики, естественнонаучных дисциплин и методик преподавания, факультет математики и естественнонаучного образования, Педагогический институт
г. Белгород
Oksana A. Galtseva, Candidate of Sciences (Physics and Mathematics), Docent, Associate Professor at the Department of Informatics, Natural Sciences, and Teaching Methods, Faculty of Mathematics and Science Education, Pedagogical Institute
Belgorod
Севрюкова Дарьяна Алексеевна, студентка 4-го курса, кафедра информатики, естественнонаучных дисциплин и методик преподавания, факультет математики и естественнонаучного образования, Педагогический институт
г. Белгород
Daryana A. Sevryukova, a 4th year student, Department of Informatics, Natural Sciences, and Teaching Methods, Faculty of Mathematics and Science Education, Pedagogical Institute
Belgorod
В статье рассматривается проблема снижения познавательной активности обучающихся при изучении раздела «Алгоритмы и элементы программирования» в курсе информатики средней школы. Актуальность исследования обусловлена противоречием между необходимостью формирования навыков программирования у обучающихся поколения Z и недостаточной эффективностью традиционных методов проверки заданий, характеризующихся длительным циклом обратной связи. Цель исследования — теоретически обосновать и экспериментально проверить эффективность использования системы автоматизированной проверки задач «Яндекс Контест» для повышения познавательной активности при обучении программированию в XI классе. Методология исследования базируется на системно-деятельностном подходе и теории поэтапного формирования умственных действий. Педагогический эксперимент проведен на базе общеобразовательной школы с участием 26 учеников XI класса в течение двух месяцев. Разработана и апробирована методика интеграции «Яндекс Контеста» в учебный процесс, включающая создание банка задач и организацию практических занятий с автоматической проверкой решений. Результаты эксперимента показали положительную динамику: доля обучающихся с высоким уровнем познавательной активности увеличилась на 34,6 %, а доля обучающихся с низким уровнем сократилась на 26,9 %. Наиболее выраженный эффект зафиксирован в группе обучающихся с исходно низким уровнем активности — 70 % из них повысили свой уровень. Обоснованы методические рекомендации по использованию систем автоматизированной проверки задач в школьном курсе информатики. Новизна исследования состоит в адаптации платформы «Яндекс Контест» к условиям школьного курса информатики базового уровня. Практическая значимость исследования состоит в возможности применения разработанной методики учителями для повышения мотивации учащихся и автоматизации проверки заданий по программированию.
The article examines the decline in students' cognitive activity when studying the "Algorithms and elements of programming" section of a high school informatics course. The relevance of the study stems from the contradiction between the need to develop programming skills in Generation Z students and the ineffectiveness of traditional assignment-checking methods characterized by lengthy feedback loops. The aim of the study is to theoretically substantiate and experimentally test the effectiveness of using the Yandex Contest automated task-checking system to enhance cognitive activity in teaching programming to 11th-grade students. The research methodology is based on a systems-activity approach and the theory of the step-by-step development of mental processes. A pedagogical experiment was conducted at a secondary school with the participation of 26 11th-grade students over two months. A methodology for integrating Yandex Contest into the educational process was developed and tested, including the creation of a task bank and the organization of practical classes with automated solution checking. The experimental results showed positive dynamics: the proportion of students with a high level of cognitive activity increased by 34.6 %, while the proportion of students with a low level decreased by 26.9 %. The most pronounced effect was recorded in the group of students with an initially low level of activity — 70 % of them improved their level. Methodological recommendations for the use of automated task assessment systems in the school informatics course are substantiated. The novelty of the research lies in the adaptation of the Yandex Contest platform to the conditions of a basic-level school informatics course. The practical significance lies in the possibility of using the developed methodology by teachers to increase students' motivation and automate the verification of programming tasks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.