Модель интеграции геймифицированного обучающего модуля в процесс изучения алгоритмов сортировки
Автор: Сергей Владимирович Сидоров, Валентина Андреевна Черкасова
Журнал: Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика @vestnik-psu-mmi
Рубрика: Компьютерные науки и информатика
Статья в выпуске: 1 (72), 2026 года.
Бесплатный доступ
Целью исследования является разработка и апробация модели интеграции геймифицированного обучающего модуля в процесс изучения алгоритмов сортировки. Разработанное веб-приложение ориентировано на учащихся старших классов, студентов младших курсов, включая гуманитарные направления подготовки, а также лиц, осваивающих программирование самостоятельно. Теоретическую основу составила теория поэтапного формирования умственных действий П. Я. Гальперина. Новизна подхода заключается в использовании классической дидактической теории при разработке геймифицированного ресурса и применении технологий искусственного интеллекта для его реализации. Эффективность модели оценивалась в пилотном эксперименте с участием 24 студентов: измерялся уровень удовлетворенности процессом обучения. Выявлены статистически значимые различия в пользу экспериментальной группы (U = 143.5, p < 0.001, r = 0.84). Полученные данные свидетельствуют в пользу того, что предложенная модель может способствовать повышению удовлетворенности и вовлеченности студентов на этапе первичного знакомства с алгоритмами для малых групп.
Геймификация, алгоритмы сортировки, визуализация алгоритмов, теория Гальперина, искусственный интеллект, практический эксперимент, веб-технологии
Короткий адрес: https://sciup.org/147253757
IDR: 147253757 | УДК: 004.9 | DOI: 10.17072/1993-0550-2026-1-118-130
A Model for Gamified Learning Module Integrating Into the Sorting Algorithms Study
The aim of the study is to develop and test a model for integrating a gamified learning module into the process of teaching sorting algorithms. The developed web application is aimed at high school students, undergraduate students (including those in humanities), and individuals learning programming independently. The theoretical framework is based on Galperin's theory of the stage-by-stage formation of mental actions. The novelty of the approach lies in the use of classical didactic theory in the development of a gamified resource and the application of artificial intelligence technologies for its implementation. The effectiveness of the model was evaluated in a pilot experiment involving 24 students, measuring the level of satisfaction with the learning process. Statistically significant differences in favor of the experimental group were revealed (U = 143.5, p < 0.001, r = 0.84). The obtained evidence suggests that the proposed model may contribute to increasing student satisfaction and engagement during the initial stage of learning algorithms in small groups.
