Cross-cutting tasks system as a condition of professional training orientation of students majoring in «Applied Information Technologies»

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper deals with the cross-cutting tasks system use for the university education as a necessary condition of professional education orientation. The application of the cross-cutting tasks system promotes holistic students’ thinking and helps to master the means of action in a particular work situation. The paper contains a fragment of the system developed by the author for the course «Subject-oriented economic information systems» for bachelor students majoring in «Applied Information Technologies in Economics». The course consists of several modules, the cross-cutting tasks system is used in the module «Information systems of personnel management». The fragment of the system contains multiple «plot» lines that show methods of standard operations for personnel documents maintaining and enterprise personnel management, calculation and salary payment in the automated system. Specific tasks help to demonstrate continuity and connectivity of all sections in the module. The author of the paper considers some difficulties of the cross-cutting tasks system application: strict sequence of the methodology; difference in time that students need to perform the tasks; inability to include some tasks in the system; dependence on the results obtained during previous classes. The paper also contains possible ways of overcoming these difficulties.

About the authors

Elena Sergeevna Vaseva

Nizhny Tagil State Institute of Social Sciences and Education (branch of Russian State Vocational Pedagogical University)

Author for correspondence.
Email: e-s-vaseva@mail.ru

candidate of pedagogical sciences, associate professor of Information Technologies Department

Russian Federation, Nizhny Tagil, Sverdlovsk Region

References

  1. Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» от 29.12.2012 № 273-ФЗ (действующая редакция, 2016).
  2. Приказ Минобрнауки России от 12.03.2015 № 207 «Об утверждении государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика (уровень бакалавриата)».
  3. Шишов С.Е., Кальней В.А., Бухтеева Е.В. Проблема формирования компетенций методическими средствами в процессе обучения // Вестник РМАТ. Педагогика профессионального образования. 2014. № 1(10). С. 73–78.
  4. Вербицкий А.А. Активное обучение в высшей школе: контекстный подход: метод. пособие. М.: Высшая школа, 1991. 207 с.
  5. Акишина О.Н. Сквозная профессиональная задача как элемент технологии проблемного обучения // Профессиональное образование и общество. 2014. № 1 (10). С. 150–152.
  6. Баранов А.В. Обучение компьютерному моделированию механического движения в Mathcad на системе «сквозных» задач (Ч. 1) // Дистанционное и виртуальное обучение. 2014. № 11(89). С. 98–109.
  7. Надеждин А.В. Метод сквозного обучения теоретической и прикладной механике для студентов специальности «Архитектура» // Перспективы развития строительного комплекса. 2012. Т. 1. С. 12–15.
  8. Петрова Л.Л., Труфанова Л.В. Экологические вопросы – сквозная тема обучения на кафедре биохимии // Инновационные педагогические технологии в медицинском образовании. Вузовская педагогика: мат-лы конф. Красноярск: Версо, 2010. С. 336–338.
  9. Семкина Е.В. Формирование компетенций у учащихся бухгалтерско-экономических специальностей колледжей при изучении автоматизированного бухгалтерского учета // Вестник Омского регионального института. 2015. Т. 1. № 1–1. С. 123–127.
  10. Вахрушева Н.В. «Сквозные» задачи как средство совершенствования математической подготовки бакалавров-экономистов // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. 2012. № 5(69). С. 87–91.
  11. Бодров О.А. Предметно-ориентированные экономические информационные системы / под ред. О.А. Бодрова, Р.Е. Медведева. М.: Горячая линия-Телеком, 2013. 244 с.
  12. Вдовин В.М. Предметно-ориентированные экономические информационные системы: учебное пособие / под ред. В.М. Вдовина, Л.Е. Сурковой, А.А. Шурупова. М.: Дашков и К, 2012. 388 с.
  13. Грянина Е.А., Харитонов С.А. Настольная книга по оплате труда и ее расчету в «1С:Зарплата и управление персоналом 8» (ред. 3.0). М.: ООО «1С-Паблишинг», 2015. 614 с.
  14. Грянина Е.А., Харитонов С.А. Секреты профессиональной работы с «1С:Зарплата и Управление Персоналом 8». Кадровый учет и управление персоналом. М.: ООО «1С-Паблишинг», 2010. 510 с.
  15. Садчикова О.А., Протопопова Н.Е. Формирование практических навыков у студентов посредствам сквозной задачи по дисциплине «Аудит» // Экономика и бизнес. 2015. № 2. С. 57–60.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Vaseva E.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».