Comparative analysis of international practices in teaching programming to schoolchildren

Full Text

Постановка проблемы. Цифровая трансформация образования является одним из ключевых трендов современного мира, определяющих направление развития процесса обучения программированию в зарубежных школах. Как показывают исследования [1], обучение программированию школьников - критически важный элемент подготовки молодого поколения в условиях технологизации общества. В последнее десятилетие способность к программированию рассматривается в зарубежных исследованиях как ключевая компетенция школьников [2; 3]. В рамках сравнительного анализа международных практик обучения программированию был рассмотрен опыт таких стран, как Великобритания [4], Германия [5], Китай [6], Сингапур [7], США [8], Финляндия [9], Эстония [10], Южная Корея [11], Япония [12]. Анализ существующих исследований выявляет пробел в систематизации и оценке эффективности различных практик по обучению программированию в зарубежных школах. Большинство работ фокусируется на отдельных аспектах преподавания или ограничивается опытом отдельных стран, что не позволяет сформировать целостное представление о процессе обучения программированию в условиях цифровизации зарубежных образовательных систем. Цель данного исследования заключается в проведении комплексного анализа международного опыта обучения программированию в школьном образовании для выявления наиболее эффективных практик такого обучения с последующей оценкой целесообразности их внедрения в систему российского образования школьников. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: - анализ существующих практик обучения программированию в различных странах; - выявление показателей уровня освоения программирования школьниками по возрастным группам; - выявление факторов успеваемости школьников по программированию; - анализ применения языков программирования в международных образовательных системах; - выявление условий, влияющих на эффективность обучения школьников программированию. Методология. Методологическую основу исследования составляет комплексный подход к анализу международных практик обучения программированию, объединяющий современные методы научного исследования [13]. Компаративный анализ международных практик позволил провести сравнительное изучение образовательных систем различных стран с подробным рассмотрением нормативной документации и учебных программ [14], что обеспечило выявление общих тенденций и уникальных особенностей обучения программированию в разных странах. Статистический анализ показателей эффективности основывался на обработке количественных данных об успеваемости учащихся и результатах международных исследований [15], что позволило выявить статистически значимые показатели и корреляции между различными факторами образовательного процесса. Критериальная оценка образовательных систем рассматриваемых стран проводилась на основе количественных показателей, характеризующих инфраструктуру и ресурсное обеспечение, качество учебных программ, квалификацию преподавательского состава, степень охвата различных уровней образования и результативность обучения. Данный подход обеспечил возможность проведения объективного сравнительного анализа международных практик обучения школьников программированию и формирования обоснованных выводов о их эффективности. Результаты и обсуждение. Сравнительный анализ международных практик обучения программированию в школах позволил выявить три основные модели: интегрированную, специализированную и гибридную. Каждая модель обучения программированию имеет определенные характеристики. Интегрированная модель, реализуемая в Германии, Финляндии и Эстонии, предполагает практико-ориентированное обучение программированию в контексте различных учебных предметов и способствует развитию междисциплинарных связей. Положительной стороной данной модели является представление о программировании как инструменте решения разнообразных задач, а отрицательной - недостаточная глубина освоения программирования как самостоятельного направления в обучении школьников. Специализированная модель, характерная для Китая, Великобритании и Сингапура, основывается на структурированном и углубленном подходах к обучению школьников программированию. Ее преимущество заключается в возможности более детального освоения программирования, а недостаток - в потенциальной изолированности от других предметных областей. Гибридная модель, применяемая в США, Южной Корее и Японии, сочетает элементы обоих подходов, обеспечивая гибкость и адаптивность. Сильная сторона этой модели - возможность построения индивидуальных образовательных траекторий, однако она требует более сложной организации образовательного процесса и высокой квалификации педагогов. На основе анализа международного опыта выявлены показатели уровня освоения программирования школьниками [6] (табл. 1). Таблица 1 Показатели уровня освоения программирования по возрастным группам в международной практике Возрастная группа Показатель Уровень освоения, % Начальная школа (6-10 лет) Освоение базовых алгоритмических умений 85 Использование визуальных сред программирования 70 Создание простых программ 65 Средняя школа (11-15 лет) Освоение языков программирования 75 Реализация учебных проектов 60 Участие во внеурочной деятельности 55 Старшая школа (16-18 лет) Углубленное обучение программированию 65 Реализация сложных учебных проектов 50 Предпрофессиональная подготовка 45 Источник: составлено Т.М. Босенко, А.Р. Садыковой, И.В. Левченко. Table 1 Indicators of programming proficiency by age groups in international practice Age group Indicator Proficiency level, % Elementary School (6-10 years) Mastery of basic algorithmic skills 85 Use of visual programming environments 70 Creating simple programs 65 Middle School (11-15 years) Mastery of programming languages 75 Implementation of educational projects 60 Participation in extracurricular activities 55 High School (16-18 years) Advanced programming education 65 Implementation of complex educational projects 50 Pre-professional training 45 Source: compiled by Тimur М. Bosenko, Albina R. Sadykova, Irina V. Levchenko. Уровень освоения программирования рассчитан как отношение числа школьников, успешно освоивших навык, к общему числу школьников, выраженное в процентах. Методология выявления показателей уровня освоения программирования описана в различных международных источниках, например в работах Mannila [16]. Анализ данных табл. 1 позволяет сделать вывод о постепенном снижении процента уровня освоения программирования с повышением сложности задач и возраста школьников. Наиболее высокие показатели (85 %) наблюдаются при освоении базовых алгоритмических умений в начальной школе, в то время как предпрофессиональная подготовка в старшей школе демонстрирует самый низкий показатель (45 %). Значения табл. 1 свидетельствуют о высокой эффективности раннего обучения программированию и подтверждают возможность внедрения элементов программирования уже в начальной школе. Значительное снижение показателей уровня освоения программирования, особенно при реализации сложных учебных проектов и предпрофессиональной подготовке, указывает на необходимость совершенствования методик обучения программированию в средней и старшей школе. Сравнительный анализ позволил выявить факторы, влияющие на успеваемость школьников по программированию (от 0 до 1, где 1 - максимальное влияние) в различных зарубежных образовательных системах (табл. 2). Таблица 2 Факторы успеваемости школьников по программированию в зарубежных образовательных системах Группа факторов Фактор Корреляция с успеваемостью Инфраструктурные Наличие различных сред программирования 0,78 Доступность сети Интернет 0,72 Качество учебных материалов 0,69 Методологические Структурированность в обучении 0,81 Практическая ориентация 0,76 Междисциплинарные связи 0,70 Кадровые Квалификация преподавателей 0,85 Система повышения квалификации 0,77 Профессионально-предметные компетенции 0,73 Источник: составлено Т.М. Босенко, А.Р. Садыковой, И.В. Левченко. Table 2 Factors of students’ achievement in programming in foreign educational systems Group of Factors Factor Correlation with achievement Infrastructure Availability of various programming environments 0.78 Accessibility of the internet 0.72 Quality of educational materials 0.69 Methodological Structured approach in learning 0.81 Practical orientation 0.76 Interdisciplinary connections 0.70 Human Resources Qualification of teachers 0.85 Professional development system 0.77 Subject-specific competencies 0.73 Source: compiled by Тimur М. Bosenko, Albina R. Sadykova, Irina V. Levchenko. Значения, отраженные в табл. 2, были получены путем статистической обработки данных (коэффициент корреляции Пирсона при уровне значимости 0,05) на основе международных исследований успеваемости школьников по программированию [2]. Для выявления факторов, влияющих на успеваемость по программированию, использовался комплексный анализ образовательных систем разных стран, включая изучение национальных отчетов об успеваемости, результатов международных олимпиад по программированию и экспертных оценок. Значения коэффициента находятся в диапазоне от 0 до 1, указывая на более сильное влияние фактора на успеваемость школьников при приближении значения к 1 [16]. Результаты корреляционного анализа, представленные в табл. 2, показывают, что наиболее сильное влияние на успеваемость школьников оказывают кадровые факторы, особенно квалификация преподавателей (0,85). Среди методологических факторов наибольшее значение имеет структурированность в обучении (0,81), а в группе инфраструктурных факторов - наличие различных сред программирования (0,78). Полученные результаты свидетельствуют о ключевой роли педагогов в процессе обучения программированию, что подчеркивает важность инвестиций в их подготовку. Проблемным аспектом остается недостаточное внимание к междисциплинарным связям (0,70) и недооценка роли качественных учебных материалов (0,69). Сравнительный анализ применения языков программирования в разных странах представлен в табл. 3 (процентное соотношение рассчитано от общего числа рассматриваемых стран: 9 стран - 100 %). Сравнительный анализ применения языков программирования (табл. 3) позволил выявить как общие тенденции, так и национальные особенности стран в обучении школьников программированию. Значимой тенденцией является универсальное признание языков Scratch и Scratch Jr для начальной школы (100 %) и Python для средней и старшей школы (100 %), что следует учитывать при развитии национальных систем образования. Таблица 3 Применение языков программирования в международных образовательных системах Уровень образования Языки программирования Доля от общего числа стран, % Особенности применения Начальная школа (6-10 лет) Scratch, Scratch Jr 100 Базовые алгоритмы Code.org 37,5 (Великобритания, Китай, Сингапур) Основы программирования Entry, Visual Coding 25 (Южная Корея, Япония) Визуальные блоки кода App Inventor 12,5 (Сингапур) Визуальные блоки кода Logo 12,5 (Эстония) Базовые алгоритмы Средняя школа (11-15 лет) Python 100 Основной язык обучения JavaScript 87,5 (Великобритания, Германия, Китай, Сингапур, США, Эстония, Южная Корея) Веб-разработка HTML/CSS 25 (Великобритания, Эстония) Веб-технологии C++ 12,5 (Китай) Программирование Старшая школа (16-18 лет) Java 100 Разработка приложений Python 100 Прикладное программирование C++ 50 (Германия, Китай, США, Япония) Системное программирование Специализированные классы C++, Python 50 (Китай, Сингапур, США, Южная Корея) Программирование с использованием библиотек алгоритмов JavaScript, Python 75 Full-stack разработка Python 37,5 (Сингапур, Китай, Южная Корея) Искусственный интеллект Java, C++ 37,5 (Германия, США, Япония) Интернет вещей Источник: составлено Т.М. Босенко, А.Р. Садыковой, И.В. Левченко. Table 3 Application of programming languages in international educational systems Level of education Programming languages Share of the total countries, % Application characteristics Elementary School (6-10 years) Scratch, Scratch Jr 100 Basic algorithms Code.org 37.5 (UK, China, Singapore) Programming fundamentals Entry, Visual Coding 25 (South Korea, Japan) Visual code blocks App Inventor 12.5 (Singapore) Visual code blocks Logo 12.5 (Estonia) Basic algorithms Middle School (11-15 years) Python 100 Main programming language JavaScript 87.5 (UK, Germany, China, Singapore, USA, Estonia, South Korea) Web development HTML/CSS 25 (UK, Estonia) Web technologies C++ 12.5 (China) Programming High School (16-18 years) Java 100 Application development Python 100 Applied programming C++ 50 (Germany, China, USA, Japan) System programming Specialized Classes C++, Python 50 (China, Singapore, USA, South Korea) Programming with algorithm libraries JavaScript, Python 75 Full-stack development Python 37.5 (Singapore, China, South Korea) Artificial intelligence Java, C++ 37.5 (Germany, USA, Japan) Internet of Things (IoT) Source: compiled by Тimur М. Bosenko, Albina R. Sadykova, Irina V. Levchenko. Заслуживает внимания дифференцированный подход в обучении школьников специализированных классов, где наблюдается практико-ориентированное использование языков программирования в зависимости от специфики направления обучения. Однако стоит отметить ограниченное внедрение в процесс обучения школьников современных технологий, таких как искусственный интеллект/машинное обучение (AI/ML) и интернет вещей (IoT), что может создавать цифровое неравенство между образовательными системами разных стран. Проведенный анализ международных практик обучения школьников программированию [2; 3] позволил определить четыре группы условий различных приоритетных направлений, влияющих на эффективность обучения школьников. 1. Технологическая инфраструктура: - интеграция цифровых технологий; - развитая инфраструктура; - единая цифровая среда; - освоение современных цифровых технологий; - качественные учебные материалы. 2. Индивидуализация обучения: - учет индивидуальных и возрастных особенностей учащихся; - гибкость образовательных программ; - наличие индивидуальных траекторий обучения. 3. Практико-ориентированный подход: - активное внедрение проектной деятельности; - решение реальных практических задач; - сотрудничество с IT-индустрией. 4. Развитие компетенций педагога: - квалификация педагога; - систематическое повышение квалификации педагогов; - развитие профессионально-предметных компетенций. Анализ структуры приоритетных направлений [2-4; 17] показал следующее распределение значимости факторов (рис.). Структура приоритетных направлений обучения программированию в международных практиках Источник: создано Т.М. Босенко. Structure of priority directions in programming education in international practice Source: created by Тimur М. Bosenko. Диаграмма (рис.) демонстрирует приоритетность технологической инфраструктуры (37,4 %) в структуре условий успешного обучения программированию школьников за рубежом, а внимание к развитию компетенций педагогов остается значительно низким (15,8 %), что негативно отражается на образовательных результатах. Сбалансированное распределение внимания между индивидуализацией обучения и практико-ориентированным подходом (по 23,4 % каждый) свидетельствует о комплексном понимании значений этих условий для эффективной системы обучения программированию в зарубежных школах. Исследование показало, что страны, лидирующие в области цифровой трасформации образования, уделяют внимание интеграции современных технологий в образовательный процесс при сохранении баланса между технологическими и педагогическими аспектами. Таким образом, проведенный анализ международного опыта позволяет не только выявить значимые аспекты обучения программированию, но и оценить целесообразность их учета в системе российского образования школьников. Определить направления развития методики обучения программированию в школах, учитывающих как глобальные мировые тенденции, так и специфические особенности различных образовательных систем. Заключение. Практики обучения программированию в различных странах мира отражают многоуровневый подход к процессу обучения - от формирования базовых навыков до углубленного изучения программирования и работы с реальными объектами. К важным аспектам можно отнести последовательность и преемственность в обучении от использования визуальных сред в начальной школе до профессиональных инструментов в старшей школе. Это обеспечивает баланс между технологическими и педагогическими аспектами обучения программированию. Однако это требует высокой квалификации педагогов и тесного взаимодействия с IT-индустрией, что не всегда достижимо. В связи с этим вопрос подготовки кадров соответствующего уровня является очень важным, особую роль играет их предметная подготовка в области программирования. Несомненно, это прерогатива педагогических вузов, выпускники которых должны не только освоить определенную предметную область, но и быть готовыми к организации обучающей, развивающей и воспитывающей деятельности школьников. Обучение программированию является комплексным процессом, требующим системного подхода и учета множества факторов в условиях технологизации современного общества. Исследование показало, что наиболее успешные образовательные системы характеризуются сбалансированным развитием всех компонентов: инфраструктурного, методологического и кадрового. Гибкость существующих практик позволяет адаптировать их к конкретным условиям различных образовательных систем. Сравнительный анализ международного опыта выявил три основные модели организации обучения программированию: интегрированную, специализированную и гибридную. Каждая модель имеет свои преимущества и может быть эффективна при условии учета национальной специфики и уровня развития образовательной системы. Проведенный сравнительный анализ показал как сильные, так и слабые стороны различных практик обучения школьников программированию. К положительным аспектам современных методик обучения программированию можно отнести их гибкость и ориентацию на практику с решением реальных задач. Проблемными аспектами остаются недостаточная подготовка педагогических кадров, неравномерное развитие инфраструктуры и отставание содержания обучения программированию от темпов развития соответствующих технологий. Перспективы развития практик обучения школьников программированию связаны с внедрением в образовательный процесс технологий искусственного интеллекта, развитием виртуальных образовательных сред и совершенствованием методик оценки сформированных умений и навыков.

About the authors

Timur M. Bosenko

Moscow City University

Email: bosenkotm@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5375-096X
SPIN-code: 7117-2458

Associate Professor of the Department of IT, Management and Technology, Institute of Digital Education

28 Sheremetyevskaya St, Moscow, 129594, Russian Federation

Albina R. Sadykova

Moscow City University

Author for correspondence.
Email: sadykovaar@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1413-200X
SPIN-code: 7107-7576

Professor of the Department of Informatics, Management and Technology, Institute of Digital Education

28 Sheremetyevskaya St, Moscow, 129594, Russian Federation

Irina V. Levchenko

Moscow Pedagogical State University

Email: iv.levchenko@mpgu.su
ORCID iD: 0000-0002-1388-4269
SPIN-code: 8484-7769

Doctor of Pedagogical Sciences, Professor of the Department of Theory and Methods of Teaching Mathematics and Informatics, Institute of Mathematics and Informatics

14 Krasnoprudnaya St, bldg 1; Moscow, 107140, Russian Federation

References

Supplementary files