INPUT CONTROL MODEL TRAINING TOOL


Cite item

Full Text

Abstract

The article considers one of the problematic issues of substantiating the appearance of educational and training facilities for retraining (advanced training) specialists working in the same field, but on specialized automation complexes with different composition and technology of information processing (modes of operation). The proposed approach to creating an input control model for an educational and training tool makes it possible to form a dynamic competence-oriented task for the acquired competencies (to know, be able to own, apply) based on a dynamically created test scenario, while evaluating knowledge not in the generally accepted five-point system, but on the basis of an assessment of their proficiency. The practical significance lies in the suitability of the developed scientific and methodological apparatus for solving the tasks of training specialists in the same field, but in different fields of activity.

About the authors

S. V. Chashchin

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Author for correspondence.
Email: vka@mil.ru

канд. техн. наук, старший преподаватель кафедры

Russian Federation

A. V. Galankin

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: vka@mil.ru

канд. техн. наук, заместитель начальника кафедры

Russian Federation

D. N. Sizov

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: vka@mil.ru

канд. техн. наук, преподаватель кафедры

Russian Federation

References

  1. Прохоров М.А., Юхимук Р.А., Лыкова М.А. Методология моделирования педагогических инноваций в условиях дистанционного обучения // Управление устойчивым развитием. 2022. № 4 (41). С. 102–106.
  2. Дозорцев В.М., Крейдлин Е.Ю. Формирование навыков деятельности оператора в предаварийных и аварийных ситуациях в процессе компьютерного тренинга // Тезисы докладов XII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-12)». Том 3. Великий Новгород, 1999. С. 256 –271.
  3. Li Z., Ren C., Li X., & Pardos Z.A. Learning Skill Equivalencies Across Platform Taxonomies. In LAK21: XIth International Learning Analytics and Knowledge Conference. 2021 (LAK21).
  4. Matsuda N., Wood J., Shrivastava R., Shimmei M., Bier N. et al. Latent skill mining and labeling from courseware content // Journal of Educational Data Mining. 2022. 14(2). Pp. 142–154.
  5. Галанкин А.В., Борунова Е.В. Особенности использования элементов электронной информационно-образовательной среды в условиях дистанционного обучения. Информационный бюллетень № 147; под общ. ред. И.Ю. Воронкова. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2021. C. 25–32.
  6. Степанова-Быкова А.С., Дулинец Т.Г. Методика профессионального обучения [Электронный ресурс]: курс лекций. Красноярск: ИПК СФУ, 2009.
  7. Вечеркин В.Б., Борунова Е.В. Творческая мастерская преподавателя — один из основных инструментов организации работы в военно-научной секции кафедры. Новатор. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2018. Вып. 35. C. 32–36.
  8. Кузьменко М.Д. Критерии и показатели профессиональной пригодности специалистов операторского профиля в особых условиях деятельности // Вектор науки ТГУ. 2013. № 1. С. 125–128.
  9. Одинокая М.А. Современные технологии интерактивного обучения в многопрофильном вузе; под. ред. М.А. Одинокая, Н.В. Попова. СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2018. 258 с.
  10. Тренажерные комплексы и тренажеры: технологии разработка и опыт эксплуатации; под ред. В.Е. Шукшунова. М.: Машиностроение, 2005. 383 с.
  11. Актуальные вопросы методики преподавания специальных и общеобразовательных дисциплин в профессиональных образовательных учреждениях: сб. матер. региональной заочной электронной конференции (18 января – 17 февраля 2016 г.); Сост. Л.И. Колесникова, О.И. Левицкая, Н.С. Сидаш. ГПОУ ХМТ ГВУЗ «ДонНТУ», 2016. 163 с.
  12. Алтунин В.К., Стручков А.М. Проектирование компьютерных систем обучения и интеллектуальной тренажерной подготовки специалистов ВМФ. Тверь: Изд-во НИИ ЦПС, 2010. 205 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».