Проблемы обучения дисциплине «Алгоритмы и анализ сложности» студентов специальности «Фундаментальная информатика и информационные технологии»

Сборник трудов конференции в формате Adobe Acrobat (4 Мб)


Авторы: Рублев Вадим Сергеевич 1, кандидат физико-математических наук, профессор, знак Минобразвования РФ «Почетный работник Высшей профессиональной школы»
Ермилова Александра Владимировна 2
1 Ярославский госуниверситет им. П. Г. Демидова, 2 Ярославский государственный университет им. П.Г.Демидова

 

Дисциплина «Алгоритмы и анализ сложности» является одной из центральных в системе образования специалиста по ИТ, так как обучает профессиональному подходу в выборе направления для построения эффективного по времени алгоритма, а также прогнозированию времени выполнения программы, требующей значительного ресурса времени. Однако методы, используемые для решения таких задач, требуют хорошего знания математики, лежащей в фундаменте информатики и ее технологий. Нынешние проблемы многих студентов проистекают именно из плохого знания математики и недостаточного уровня логического, а следовательно и математического мышления. Без решения этих проблем не будет достигнут достаточный профессиональный уровень разработчиков современных информационных технологий.

С этой целью по дисциплине разработано и используется 3 индивидуальных задания:

  1) оценка трудоемкости (вычислительной сложности) алгоритма;

  2) разработка программы поиска информации или ее организации для поиска с оценкой ее трудоемкости;

  3) построение программного обеспечения прогнозирования времени выполнения программы задания 2 в зависимости от параметров ее входных данных.

Задание 1 требует от обучаемого умения вести анализ выполнения алгоритма, производить оценку трудоемкости циклов алгоритма, а для этого умения строить формулы суммирования последовательностей, отличных от арифметической и геометрической, оценивать трудоемкость всего алгоритма. Задание 3 требует от обучаемого умения строить и проводить вычислительные эксперименты с измерением времени выполнения алгоритма в зависимости от параметров входных данных и на основе этих экспериментов строить функцию прогнозирования времени выполнения алгоритма, наиболее приближенную к полученным данным.

Такой метод обучения хотя и позволяет дать необходимые знания хорошим студентам, но при среднем уровне они все равно сталкиваются с проблемами из-за недостаточной развитости мышления. Мы возлагаем большие надежды на разработку компьютерной обучающей системы, которая будет постепенно готовить студента к освоению итоговой задачи соответствующего задания. Контроль понимания материала по каждой небольшой секции проводится при помощи тестов (со случайным выбором возможных ответов), упражнений (тесты с открытыми ответами) и небольших задач, по выполнении которых студент переходит к последней секции по заданию, где дается итоговая задача. При ошибках выполнения контрольных тестов, они меняются, а при большом количестве ошибок сеанс работы с таким студентом прерывается на определенное время.

Мы надеемся, что с внедрением таких электронных систем обучения и переводом обучения в компьютерную лабораторию будет достигнут способ обучить минимальному уровню знаний по дисциплине «Алгоритмы и анализ сложности». Тем самым мы сможем на лекциях заниматься с продвинутыми студентами более сложными задачами дисциплины. Однако, следует ожидать, что не все так просто и жизнь будет вносить свои коррективы в этот безусловно нужный процесс. 

Тип выступления  Устное выступление
Уровень образования  Высшее профессиональное
Ключевые слова  Алгоритмы и анализ сложности, индивидуальные задания, индивидуальное обучение, компьютерные системы обучения