Семинар «Развитие логики, алгоритмического и аналитического мышления на уроках информатики»

Тип события:
Тренинг для педагогов (тренеры / волонтеры)
Дата начала:
01.03.2019
Дата окончания:
01.03.2019
Автор:
Брыксина Ольга Федоровна
Тренеры и волонтеры:
Брыксина Ольга Федоровна (тренер)
1 марта на базе МБОУ ОДПО «Центр развития образования» г. о. Самара зав. кафедрой ИКТ в образовании, к.п.н., доцент О.Ф. Брыксина и к.ф.-м.н., доцент А.С. Луканов провели семинар для учителей информатики. Организатором семинара выступила руководитель УМО учителей информатики Бурданова Людмила Юрьевна.
Предметом обсуждения стали актуальные вопросы преподавания школьного курса, связанные с реализацией алгоритмической линии и обучением программированию. Акцент сделан на содержании Примерной основной образовательной программы основного общего образования, в которой тема «Алгоритмы и элементы программирования» представлена разделами:
• Исполнители и алгоритмы. Управление исполнителями
• Алгоритмические конструкции
• Разработка алгоритмов и программ
• Анализ алгоритмов
• Робототехника
О.Ф. Брыксина провела анализ программных сред для раннего обучения информатики, представила опыт кафедры ИКТ в образовании по их внедрению.
Одним из значимых содержательных и организационных аспектов повышения мотивации школьников к изучению программирования является участие в мероприятиях проекта компании Microsoft «Код-класс». О.Ф. Брыксина как руководитель Центра MS «Твой курс. ИТ для молодежи» рассказала о специфике реализации проекта, развитии волонтерского движения в СГСПУ. Своим опытом организации Код-класса поделилась учитель информатики МБОУ СОШ №53 г.о. Самара Т.А. Суконникова.
В рамках семинара были даны методические рекомендации по организации и проведению Всероссийской акции «Урок цифры», которая проходит в школах России с 25 февраля по 8 марта. Тематика урока «Искусственный интеллект и машинное обучение» обращает внимание и учителей, и школьников на одно из перспективных направлений ИТ-индустрии.
В ходе семинара рассмотрены содержательные аспекты, связанные с теорией машинного обучения: решение задач с учителем и без; специфика решения задач распознавания, адаптации, кластеризации, прогнозирования; машинное обучение с использованием деревьев решений; специфика работы нейронных сетей, фичаинжениринга и др.
Александр Сергеевич Луканов остановился на необходимости организации профориентационной работы среди школьников, важности подготовки специалистов для ИТ-сферы как государственной проблемы и проблемы региона.