ПРИОРИТЕТ №1: РЕЛЕВАНТНЫЙ ФАКТ. Содержательная линия «Алгоритмизация и программирование» остается ключевой в школьном курсе информатики, усиливая его фундаментальный характер, что прямо предписано актуальными Федеральными государственными образовательными стандартами (ФГОС). Это подтверждает, что в современной педагогической парадигме алгоритм — это не просто инструментарий для программирования, а фундаментальный метод мышления, который необходимо формировать уже на пропедевтическом уровне.
Введение в проблему: Актуальность, цели и задачи исследования
Современный этап развития информационного общества предъявляет беспрецедентные требования к уровню алгоритмической культуры школьников. В условиях стремительной цифровизации и проникновения технологий искусственного интеллекта (ИИ) способность к структурированному, логическому и системному мышлению, которое формируется через алгоритмизацию, становится не просто желательным навыком, а базовой компетенцией. Поэтому, фокусируясь на пропедевтическом обучении, мы закладываем основу для будущей технологической грамотности нации.
Объект исследования — процесс обучения информатике на пропедевтическом уровне (5–7 классы) в рамках основной общеобразовательной школы. Предмет исследования — методика формирования алгоритмической компетентности учащихся с использованием учебно-методического комплекта (УМК) Л.Л. Босовой.
Обозначение проблемы и актуальность
Актуальность настоящего исследования продиктована двумя основными противоречиями. Во-первых, существует разрыв между высокими требованиями ФГОС ООО (Приказ Минпросвещения России от 31.05.2021 г. № 287), которые предписывают обязательное формирование основ алгоритмической культуры, и реальным дефицитом учебного времени, выделенного на изучение сложного теоретического материала в рамках УМК Л.Л. Босовой. Во-вторых, наблюдается методологическое противоречие между необходимостью фундаментального, строго научного изложения основ алгоритмизации и психолого-педагогическими особенностями развития мышления учащихся пропедевтического уровня, которые еще только переходят от наглядно-образного к абстрактному мышлению, следовательно, стандартные подходы здесь неэффективны.
Научная новизна исследования
Научная новизна работы заключается в преодолении «слепых зон», характерных для существующих методических исследований. В отличие от работ, ограничивающихся общим анализом УМК, данное исследование предлагает:
- Глубокий теоретико-методологический синтез, опирающийся на ведущие российские научные школы дидактики информатики (А. А. Кузнецов, С. Г. Григорьев), и включение в анализ специфических психолого-дидактических моделей освоения понятий.
- Анализ новых институциональных барьеров, связанных с алгоритмами генеративного ИИ, и разработка методических приемов, направленных на формирование у учащихся критической компетентности в работе с алгоритмически сгенерированной информацией.
- Разработку и обоснование детализированной методики преодоления когнитивных барьеров на основе верифицированной диагностической модели (четырехуровневая классификация Л.Н. Удовенко).
Фундаментальные основы дидактики информатики и требования ФГОС
Принцип фундаментализации информатики: Концептуальные школы и сквозные понятия
Методологической основой преподавания информатики в российской школе является принцип фундаментализации. Этот принцип требует построения всего содержания обучения не вокруг сиюминутных технологий или конкретных программных продуктов, а вокруг ключевых, сквозных понятий, которые выступают в роли «организующих стержней» курса.
К таким стержневым понятиям относятся: информация, алгоритм, модель и система. Именно эти понятия обеспечивают устойчивость знаний и позволяют выпускникам адаптироваться к быстро меняющейся технологической среде.
В российской педагогике данный подход неразрывно связан с научной школой А. А. Кузнецова, С. Г. Григорьева и В. В. Гриншкуна. Они обосновали, что фундаментализация позволяет учащимся не просто изучить информатику, а освоить информатическую картину мира — систему представлений о месте информационных процессов в природе, обществе и технике. Для пропедевтического уровня это означает, что даже самые простые задачи должны быть представлены как часть более широкой системы, управляемой алгоритмами. Что же это означает на практике?
Психолого-педагогические основы освоения понятий на пропедевтическом уровне
Пропедевтический уровень (5–7 классы) характеризуется тем, что когнитивная сфера учащихся находится на переходе от конкретно-образного мышления к формально-логическому. В этом контексте освоение строгих, абстрактных понятий, таких как «алгоритм», проходит несколько стадий:
- Стадия «Представление»: Учащийся имеет смутное, неструктурированное знание о предмете, основанное на бытовом опыте (например, алгоритм — это последовательность действий в рецепте или инструкции).
- Стадия «Предпонятие» (Житейский смысл): Понятие приобретает конкретные, но еще неполные признаки. Например, алгоритм — это понятная последовательность шагов, которую может выполнить исполнитель (робот, человек). На этой стадии происходит освоение базовых свойств: дискретности, детерминированности, результативности. На пропедевтическом этапе для части наиболее сложных научных терминов (например, «формальная система») допустима остановка на уровне предпонятия.
- Стадия «Понятие» (Научный смысл): Учащийся осваивает понятие во всей его полноте, со связями с другими понятиями и возможностью применения в различных контекстах (например, алгоритм как формально описываемая вычислительная процедура).
Успешная методика должна обеспечивать плавный, не травмирующий переход между этими стадиями, используя наглядность и игровые модели для освоения логических структур.
Требования ФГОС ООО к формированию алгоритмической культуры
Актуальный ФГОС ООО (2021 г.) четко определяет требования к метапредметным и предметным результатам в области алгоритмизации. Центральным требованием является формирование основ алгоритмической культуры и логического мышления.
В части предметных результатов учащийся должен:
- Разрабатывать и представлять алгоритмы: Уметь составлять, записывать и анализировать алгоритмы для решения несложных задач, используя различные формы представления (словесные, графические — блок-схемы).
- Использовать алгоритмические конструкции: Знать и уметь применять базовые структуры:
- Следование (линейные алгоритмы).
- Ветвление (полное и неполное).
- Цикл (с параметром и условием).
- Использовать учебные исполнители: Уметь работать в учебной среде программирования, управляя формальным исполнителем.
Таким образом, ФГОС требует не просто знания теории, а формирования операционной составляющей алгоритмической компетентности — способности к практическому проектированию и отладке алгоритмов.
Критический анализ реализации линии «Алгоритмизация» в УМК Л.Л. Босовой
Учебно-методический комплект Л.Л. Босовой является одним из наиболее распространенных и реализует принцип фундаментализации. Однако его структура содержит ряд противоречий, особенно заметных при изучении алгоритмизации на пропедевтическом уровне.
Структура и логика изложения материала: Принципы системности и преемственности
УМК Босовой отличается системным подходом, который обеспечивает преемственность между начальным и основным общим образованием. Введение ключевых понятий происходит планомерно.
Одной из сильных сторон УМК является стремление к ранней фундаментализации за счет введения математических основ информатики. Однако это же становится источником сложности.
| Содержательная линия | Класс введения (по УМК Босовой) | Роль в алгоритмизации |
|---|---|---|
| Информация и информационные процессы | 5-6 классы | Базовый контекст |
| Алгоритмы и исполнители | 5-7 классы (базовые конструкции) | Формирование операционной базы |
| Элементы математической логики | 8 класс | Фундамент для ветвления и циклов с условием |
| Системы счисления | 8 класс | Фундамент для кодирования и машинного представления данных |
Противоречие в логике: Введение содержательных линий «Системы счисления» и «Элементы математической логики» в 8 классе обеспечивает строгий теоретический фундамент. Однако это означает, что полноценное, осознанное освоение сложных алгоритмических конструкций (например, циклов с условием, где логические выражения играют ключевую роль) откладывается на более поздний этап, тогда как ФГОС требует их изучения раньше. На пропедевтическом уровне учащиеся вынуждены оперировать логическими конструкциями на интуитивном, «предпонятийном» уровне, что может приводить к формальному заучиванию без глубокого понимания.
Оценка эффективности методического аппарата и дефицит учебного времени
Слабая сторона методики Босовой часто связывается с дефицитом учебного времени, выделенного на изучение основ алгоритмизации и программирования.
На пропедевтическом уровне, где каждый абстрактный термин требует многократного закрепления через наглядные, практические задания, недостаток часов становится критическим. Сложный теоретический материал, включающий строгие определения свойств алгоритмов (дискретность, массовость, конечность), требует значительного времени для перехода от «представления» к «предпонятию».
Основное противоречие методики: Принцип фундаментализации, реализованный в УМК, требует обстоятельного и глубокого изучения каждой темы, но ограниченное количество часов (например, 1 час в неделю) вынуждает учителя либо сокращать практическую часть, либо проходить теоретический материал поверхностно. Это приводит к тому, что учащиеся могут продемонстрировать когнитивную составляющую компетентности (запомнить определение), но не овладеть операционной составляющей (самостоятельно построить и отладить алгоритм). Разве не является операционная составляющая ключевой для практической информатики?
Психолого-педагогические барьеры и новые вызовы цифровизации
Для разработки эффективной методики необходимо четко идентифицировать барьеры, препятствующие освоению алгоритмизации. Эти барьеры носят как внутренний (когнитивный) характер, так и внешний (институциональный).
Когнитивные барьеры: Роль абстрактного, логического и системного мышления
Объективная сложность материала алгоритмизации заключается в его высокой степени абстракции. Для успешного освоения требуется наличие хорошо развитого:
- Абстрактного мышления: Способность оперировать понятиями, оторванными от непосредственного наглядного опыта (например, переменная, логическое условие, цикл). Трудности абстрагирования являются ведущей проблемой пропедевтического уровня.
- Логического мышления: Способность выстраивать строгие причинно-следственные связи, что критически важно для понимания ветвления и последовательности выполнения команд.
- Системного мышления: Способность видеть алгоритм не как набор разрозненных команд, а как единую структуру, в которой изменение одного элемента влияет на всю систему.
Когда учащийся сталкивается с непосильной для его когнитивного уровня абстракцией, происходит снижение мотивации. Материал кажется «оторванным от жизни», «сухим» и неинтересным. Это требует индивидуализации обучения и использования приемов, которые «заземляют» абстрактные понятия через наглядные модели и игровые сценарии.
Институциональный барьер: Алгоритмы генеративного ИИ и критическая компетентность
В условиях активного использования алгоритмов генеративного искусственного интеллекта (ChatGPT, Midjourney) возникает новый, критически важный институциональный барьер, который часто упускается в традиционной методике.
Алгоритмы ИИ способны генерировать тексты и программный код, минуя традиционный процесс структурирования и пошаговой разработки, которому обучают в школе. Это приводит к двум проблемам:
- Обесценивание рутинных навыков: Учащиеся могут задаться вопросом: зачем изучать синтаксис и логику, если ИИ может написать код за них?
- Необходимость критической оценки: Алгоритмы ИИ не всегда генерируют корректную или оптимальную информацию.
Это требует пересмотра методики и перехода от модели передачи готовых знаний к формированию у учащихся компетенции критического анализа и оценки информации, сгенерированной ИИ. Учащиеся должны уметь:
- Верифицировать (проверять) логическую структуру кода, сгенерированного ИИ.
- Трассировать (пошагово выполнять) чужой алгоритм, чтобы найти скрытые ошибки.
- Оптимизировать неэффективные алгоритмические решения, предложенные машиной.
Таким образом, фокус смещается с создания алгоритма на его анализ, отладку и критическую оценку. Метод «отладка вместо создания» становится здесь краеугольным.
Разработка критериев и методических приемов для повышения эффективности обучения
Модель и уровни сформированности алгоритмической компетентности
Для объективной диагностики эффективности разработанной методики необходимо использовать научно обоснованную классификацию уровней алгоритмической компетентности. Мы берем за основу четырехуровневую классификацию, разработанную Л. Н. Удовенко, которая учитывает как когнитивную, так и операционную составляющие.
| Уровень | Характеристика (Когнитивная составляющая) | Характеристика (Операционная составляющая) |
|---|---|---|
| 1. Предметный | Учащийся знает определения, но понимает их в узком, бытовом контексте. | Способен выполнять простейшие линейные алгоритмы по готовому образцу. |
| 2. Атрибутивный | Учащийся понимает свойства алгоритма (дискретность, детерминированность) и различает базовые конструкции. | Способен записывать простые линейные алгоритмы и алгоритмы с неполным ветвлением. |
| 3. Логико-алгоритмический | Учащийся способен анализировать сложную задачу, выделять подзадачи и выбирать подходящие конструкции. | Умеет строить алгоритмы с использованием всех основных конструкций (ветвление, цикл) и осуществлять их трассировку. |
| 4. Творческий | Учащийся способен к системному обобщению и поиску оптимальных решений. | Способен к самостоятельному созданию сложных, нешаблонных алгоритмов, их оптимизации и отладке (программированию). |
Целью обучения на пропедевтическом уровне является достижение учащимися логико-алгоритмического уровня (уровень 3), который позволяет им оперировать основными конструкциями осознанно.
Диагностический инструментарий и его обоснование
Для оценки операционной составляющей компетентности необходимо использовать инструментарий, направленный на проверку ключевых мыслительных операций, которые формируются при алгоритмизации.
Ключевыми инструментами являются задания на:
- Декомпозицию задачи: Проверка способности разбивать сложную, неструктурированную цель на последовательные, выполнимые шаги.
- Пример: Задание «Опишите алгоритм покупки билета на поезд на вокзале» требует от учащегося не просто перечисления действий, а выделения логических блоков и условий (например, «Если билетов нет, то…»).
- Трассировку алгоритма: Проверка способности к пошаговому выполнению алгоритма, отслеживанию изменения переменных и предсказанию конечного результата. Трассировка является основой для навыка отладки (поиска и исправления ошибок).
Трассировка — это прямая проекция логико-алгоритмического мышления. Если учащийся не может проследить, как меняется значение счетчика в цикле, он не сможет самостоятельно создать корректный цикл. Диагностические задания должны включать блок-схемы или псевдокод для трассировки.
Эффективные методические приемы преодоления барьеров
Для преодоления когнитивных барьеров (абстракция, снижение мотивации) и институциональных вызовов (ИИ) необходимо применять следующие методические приемы:
1. Использование визуальных языков и учебных исполнителей
Для пропедевтического уровня критически важно отделить логику алгоритма от сложного синтаксиса программирования. Это достигается за счет:
- Визуальные среды (Scratch): Позволяют учащимся оперировать командами как «кубиками», фокусируясь на логической сборке, а не на синтаксических ошибках.
- Учебные исполнители: Работа с исполнителями, функционирующими «в обстановке», создает наглядность и привязку к реальному, пусть и игровому, миру. В российской практике широко используются:
- «Робот» и «Чертежник» (из среды КуМир) — позволяют отрабатывать базовые конструкции (циклы, ветвления) через управление движением и рисованием, обеспечивая мгновенную обратную связь.
2. Метод «отладка вместо создания» (Преодоление барьера ИИ)
Вместо того чтобы всегда требовать создания алгоритма с нуля, необходимо систематически применять задания на анализ и отладку заведомо ошибочных или неоптимальных алгоритмов.
Прием: Учитель предлагает учащимся код, сгенерированный «условным ИИ», и просит найти в нем логическую ошибку (например, неправильное условие выхода из цикла) или предложить, как сократить количество шагов. Это напрямую формирует критическую компетентность и навык трассировки.
3. Наглядная блок-схема как промежуточный язык
На пропедевтическом уровне блок-схема должна использоваться не просто как форма записи, а как промежуточный, графический язык мышления. Учащиеся сначала должны научиться «думать блок-схемами», а уже потом переводить эту структуру в псевдокод или визуальный язык. Этот прием позволяет визуализировать абстрактные структуры (например, цикл или вложенное ветвление), делая их более осязаемыми. Важно помнить, что блок-схема является мостом между наглядно-образным и формально-логическим мышлением.
Заключение и выводы
Синтез результатов исследования
Проведенное теоретико-методологическое исследование подтвердило, что преподавание алгоритмизации на пропедевтическом уровне в условиях УМК Л.Л. Босовой сталкивается с фундаментальным противоречием: необходимостью достижения высоких стандартов ФГОС (формирование логико-алгоритмической культуры) при острой нехватке учебного времени и объективной сложности абстрактного материала для учащихся 5–7 классов.
Ключевые исследовательские вопросы были разрешены следующим образом:
- Теоретическая основа: Определена как принцип фундаментализации (школа Кузнецова, Григорьева), требующий перехода от «представления» к «предпонятию» базовых терминов.
- УМК Босовой: Является системным, но его структура (перенос логики в 8 класс) создает дефицит осознанного освоения сложных конструкций на пропедевтике.
- Барьеры: Идентифицированы когнитивные барьеры (трудности абстрагирования) и новые институциональные барьеры, связанные с необходимостью формирования критической компетентности в отношении алгоритмов генеративного ИИ.
- Диагностика: Обосновано использование четырех уровней сформированности компетентности (Удовенко) и диагностического инструментария, сфокусированного на декомпозиции и трассировке.
Практическая значимость и рекомендации
Практическая значимость разработанной методики заключается в предложении конкретных, научно обоснованных приемов, направленных на преодоление идентифицированных барьеров:
- Систематическое использование визуальных исполнителей (КуМир, Scratch) для снижения сложности синтаксиса.
- Внедрение заданий на трассировку и отладку заведомо неэффективных алгоритмов для формирования критического мышления (противодействие вызовам ИИ).
- Применение блок-схем как обязательного промежуточного этапа мышления, ведущего к достижению логико-алгоритмического уровня компетентности.
Разработанная система критериев и приемов может служить основой для практической части Дипломной работы (ВКР), включая планирование педагогического эксперимента и оценку эффективности внедрения авторской методики.
Рекомендации для дальнейших исследований
Дальнейшие исследования должны быть направлены на количественную оценку влияния приемов «отладка вместо создания» на уровень критической алгоритмической компетентности, а также на разработку стандартизированного диагностического инструментария, специфически измеряющего способность школьников к верификации алгоритмов, сгенерированных ИИ.
Список использованной литературы
- Шилдт Г. Самоучитель C++, 3-е издание: пер. с англ. Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2003. 688 с.
- Губанова Т.В. Информатика: методические указания к курсовой работе. Санкт-Петербург: СПбГУТ, 1998. 25 с.
- Кирьянов Д.В. Самоучитель MathCAD 2001. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2002. 544 с.
- Школьная информатика в контексте фундаментализации образования [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Уровни сформированности алгоритмических компетенций школьников [Электронный ресурс] // YSPU. URL: https://yspu.org (Дата обращения: 24.10.2025).
- Уровни формирования понятий школьного курса информатики [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Методика обучения разработке эффективных алгоритмов решения задач в школьном курсе информатики [Электронный ресурс] // MGPU. URL: https://mgpu.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Психолого-педагогические особенности обучения школьников со зрительной депривацией работе на персональном компьютере [Электронный ресурс] // Psyjournals. URL: https://psyjournals.ru (Дата обращения: 24.10.2025).