Анимация: Adobe Animate, Canva. Программирование:
Jupyter Notebook — для создания интерактивных заданий по Python/R. Docker — для развертывания изолированных сред (например,
виртуальный кластер Hadoop). 5. Тестирование и оценка. Юзабилити-тестирование:
Проверка удобства интерфейса студентами и преподавателями. Методы: A/B-тестирование, опросы, heatmap-анализ. Функциональное тестирование:
Проверка работы автоматической проверки заданий, интеграции с облачными сервисами.
Пилотное внедрение:
Апробация пособия в рамках одного потока (например, магистерская программа «Цифровая трансформация бизнеса»).
Краткая сводка методов представлена на таблице 3.
Таблица 3. Сравнение методов разработки электронных пособий
Метод/Подход |
Плюсы |
Минусы |
|
|
|
|
|
|
- Гибкость, быстрая |
- Требует постоянного |
|
Agile |
вовлечения команды и |
||
адаптация под изменения. |
|||
|
заказчика. |
||
|
|
||
|
|
|
|
|
- Поэтапная реализация |
- Может возникнуть хаос |
|
|
при отсутствии четкого |
||
|
снижает риски. |
||
|
плана. |
||
|
|
||
|
|
|
|
|
- Системный подход, |
- Длительный цикл |
|
ADDIE |
учитывает все этапы |
||
реализации. |
|||
|
разработки. |
||
|
|
||
|
|
|
|
|
- Обеспечивает соответствие |
- Сложность внесения |
|
|
|
|
18
Метод/Подход |
Плюсы |
Минусы |
|
|
|
|
|
|
образовательным стандартам. |
изменений после |
|
|
|
завершения этапов. |
|
|
|
|
|
|
|
- Не подходит для проектов |
|
Waterfall |
- Четкий план и структура. |
с неопределенными |
|
|
|
требованиями. |
|
|
|
|
|
|
- Легко контролировать сроки |
- Риск устаревания |
|
|
и бюджет. |
требований к моменту |
|
|
завершения. |
||
|
|
||
|
|
|
|
LMS (Moodle, |
- Готовая инфраструктура для |
- Ограниченная гибкость |
|
Canvas) |
обучения. |
дизайна и функционала. |
|
|
|
|
|
|
- Поддержка SCORM/xAPI. |
- Зависимость от |
|
|
возможностей платформы. |
||
|
|
||
|
|
|
|
Самостоятельная |
- Полный контроль над |
- Высокие затраты времени |
|
разработка |
функционалом и дизайном. |
и ресурсов. |
|
|
|
|
|
|
- Интеграция с облачными |
- Требует |
|
|
сервисами и лабораторией |
квалифицированных |
|
|
Big Data. |
разработчиков. |
|
|
|
|
|
Гибридные |
- Сочетание готовых и |
- Сложность синхронизации |
|
кастомизированных |
|||
решения |
данных между системами. |
||
элементов. |
|||
|
|
||
|
|
|
|
|
- Экономия времени за счет |
|
|
|
использования |
- Риск несовместимости |
|
|
существующих |
технологий. |
|
|
инструментов. |
|
Говоря о выборе систем для разработки электронного пособия, стоит сказать о таких решениях как Python и SQL.
19
Универсальность и популярность:
Python — ведущий язык для анализа данных, машинного обучения и автоматизации.[24]
Поддержка библиотек:
Pandas — обработка табличных данных.[24] NumPy/Scikit-learn — математические вычисления и ML.[24] Matplotlib/Seaborn — визуализация.[24]
Интеграция с образовательной инфраструктурой:
В Пятигорском филиале РЭУ уже используется Python в лаборатории Big Data.
Jupyter Notebook позволяет создавать интерактивные занятия с кодом, графиками и пояснениями.
Региональная адаптация:
На Python легко реализовать кейсы, связанные с анализом туристических данных СКФО (например, прогнозирование спроса на курортах КМВ).
Работа с базами данных:
SQL — стандарт для управления реляционными БД, что критично для анализа структурированных данных (например, статистики туризма, финансовых отчетов).[34]
Интеграция с Big Data:
Современные инструменты (Apache Hive, Spark SQL) используют SQLподобный синтаксис для работы с большими данными.
Практическая направленность:
Умение писать SQL-запросы — ключевой навык для студентов, изучающих анализ данных.
Синергия Python и SQL Пример использования:
20
Студенты извлекают данные из SQL-базы (например, статистику бронирований отелей КМВ), обрабатывают их в Python (Pandas), строят прогнозные модели (Scikit-learn) и визуализируют результаты (Tableau).
Преимущества для пособия:
Единая технологическая цепочка, соответствующая реальным бизнеспроцессам.
Поддержка как локальных (PostgreSQL), так и облачных (Amazon RDS)
БД.
Выбор Python и SQL обусловлен:
Соответствием требованиям дисциплины (анализ больших данных). Интеграцией с инфраструктурой филиала (лаборатория Big Data,
облачные хранилища).
Практической ценностью для студентов (навыки, востребованные на рынке).
Это обеспечит создание электронного пособия, которое не только решит текущие проблемы, но и станет основой для дальнейшего развития цифровых образовательных ресурсов филиала.
21