Современные подходы в обучении программированию будущих учителей информатики

Постановка проблемы. В современном мире информационно-коммуникационных технологий знание языка программирования является одной из базовых составляющих информационной культуры человека. Известная цитата академика Ершова о том, что «программирование – вторая грамотность», становится все более актуальной в наше время, тем более что информационные технологии проникли практически во все сферы деятельности человека. Особенно актуальным становится знание языка программирования, если человек желает связать свою деятельность с IT-индустрией [Мартынюк, 2018].

Основная задача учителя информатики в этом контексте – формирование ИКТ-компетентности обучающихся, включая тех, кто ориентирован на современные IT-профессии.

Ключевым элементом фундаментальной предметной подготовки самого педагога, при- званного решать эту задачу, выступает обучение программированию. При этом содержание и методы этого обучения должны адекватно отражать актуальный уровень развития профессиональной области программирования.

Несмотря на достаточную разработанность теоретических и учебно-методических основ обучения программированию в литературе, в предметной подготовке студентов педагогических вузов сохраняется ряд существенных проблем.

Анализ современных исследований [Пугач, Тюжина, Макарова, 2019; Розов, Подсадников, 2019; Гафуанов, Поднебесова, 2020; Круподеро-вы, 2020; Джураева, 2021; Сайфурова, Рагулина, Федорова, 2022] позволяет выделить следующие ключевые проблемы.

Во-первых, наблюдается недостаточный уровень мотивации к изучению языков программирования высокого уровня, а также низкий уровень развития алгоритмического мышления у абитуриентов, поступающих в педагогические вузы.

Во-вторых, устаревшие методы обучения, акцентирующие внимание на вычислительных задачах или формальном изучении синтаксиса, не способствуют формированию навыков решения реальных педагогических задач.

В-третьих, выбор языка программирования и среды разработки остается спорным вопросом, что может привести к проблемам технологического устаревания.

Наконец, существует дефицит педагогической интеграции. Студенты не обучаются адаптировать сложность материала, диагностировать ошибки школьников или проектировать мотивирующие задания.

Указанные проблемы свидетельствуют о том, что подготовка будущих учителей информатики к преподаванию программирования в школе является критически важной и сложной задачей, особенно в условиях цифровой трансформации образования. Для ее решения необходимы эффективные подходы, обеспечивающие как глубокое понимание принципов программирования, так и развитие педагогических умений.

Цель работы заключается в анализе современных подходов в обучении программированию студентов педагогических вузов и описании подхода к формированию готовности учить программированию, основанного на фундаментальном понимании принципов программирования и развитии учебной самостоятельности будущих учителей информатики.

Методология (материалы и методы) исследования. В качестве основных методов исследования определен анализ научной психолого-педагогической литературы, обобщен собственный опыт реализации образовательных программ в Красноярском государственном педагогическом университете им. В.П. Астафьева. Синтез методических подходов обучения программированию в педагогических вузах позволил сформулировать обобщенные подходы к обучению и формированию готовности будущих учителей информатики к преподаванию программирования в школе.

Обзор литературы. Вопросы эффективного обучения программированию на различных ступенях обучения волнуют исследователей и не перестают быть актуальными в настоящее время. Анализ проблематики логично начать с рассмотрения общих вызовов, с которыми сталкивается высшее образование в этой области.

В обучении программированию студентов в целом, а не только будущих учителей можно выделить следующие проблемы: высокая когнитивная нагрузка обучаемых, отрыв от практики, высокая нагрузка на преподавателей, проблема качественной и своевременной обратной связи, отставание образовательных программ от потребностей рынка труда [Telesko et al., 2023; Лавина, Ильина, 2025]. Пандемия COVID-19 заставила образовательные учреждения экстренно переходить на дистанционное обучение, что создало множество дополнительных проблем, но в то же время способствовало развитию дистанционных форм обучения и новых методических подходов в обучении.

Ответом на эти вызовы становятся новые методологии. Успешный опыт зарубежных авторов [Kularbphettong et al., 2024] по разработке

и апробации модели смешанного обучения заслуживает внимания. Ключевыми факторами успеха стали не технологии сами по себе, а методический подход, эффективность которого напрямую зависит от продуманности среды обучения, обеспечивающей синергию аудиторной работы и онлайн-компонентов. Подходы, подобные Model-based Agile Programming (MBAD) [Telesko et al., 2023], предлагают переосмыслить саму суть преподавания программирования – от натаскивания в синтаксисе к развитию компетенций в области анализа, проектирования и моделирования.

Одним из самых значимых современных трендов, трансформирующих образовательный процесс, является использование искусственного интеллекта (ИИ). Анализ научных исследований в области обучения программированию последних лет [Цепляев, 2023; Sheese et al., 2024; Budhiraja et al., 2024; Ahmed et al., 2025] показывает смещение научного интереса в сторону использования искусственного интеллекта в обучении. На наш взгляд, это обусловлено в первую очередь эффективным использованием ИИ-агентов в профессиональной разработке. Интеграция больших языковых моделей (LLM) в интегрированную среду разработки (IDE) представляет собой значительный шаг в эволюции инструментов разработки, предлагая существенные преимущества в автоматизации и качестве кода.

Использование ИИ-инструментов в обучении программированию носит двойственный характер. С одной стороны, они открывают новые педагогические возможности, смещая фокус на алгоритмическое мышление и анализ кода. С другой – требуют осторожного внедрения, чтобы не подменить глубокое обучение поверхностным использованием готовых решений. Будущее обучение, вероятно, будет делать больший акцент на чтении, оценке и модификации кода, чем на его написании с нуля [Цепляев, 2023].

ChatGPT стал неотъемлемой частью учебного процесса, выступая в роли помощника в программировании, «мозгового центра» и ре- петитора. Однако его широкое и долгосрочное использование сдерживается проблемами точности, юзабилити и этическими вопросами [Budhiraja et al., 2024]. Исследование [Ahmed et al., 2025] проверяет целесообразность использования LLM для ассистентов преподавателей в курсе программирования. Вместо того чтобы выдавать студентам готовые ответы ИИ, авторы предложили гибридную модель: ИИ генерирует черновик обратной связи, который человек-ассистент проверяет, редактирует и затем отправляет студенту. Гибридная модель для обратной связи в программировании технически возможна, но не привела к ожидаемому улучшению результатов. Основной проблемой оказалась пассивность людей, которые перестали критически проверять выводы ИИ. Авторы делают вывод, что ИИ должен не заменять человеческое участие, а интегрироваться в учебный процесс, чтобы реально поддерживать, а не подрывать работу педагогов.

Авторский коллектив [Sheese et al., 2024] провел исследование по использованию инновационного инструмента на базе LLM, который предоставляет помощь в программировании по запросу, не раскрывая решения напрямую. Результаты данного исследования демонстрируют, что студенты в основном используют ИИ-помощника для сиюминутной тактической помощи (исправить ошибку, написать код), а не для глубокого концептуального обучения. В то время как обучение программированию не ограничивается решением насущных задач в области программирования, но также предполагает создание прочной основы базовых концепций.

На фоне общих трендов и вызовов особую актуальность приобретает анализ подходов к подготовке будущих учителей информатики, которые должны не только освоить программирование сами, но и научиться его преподавать. Важно понимание проблем обучения программированию на различных уровнях. Л.Л. Босовой проведен анализ современных подходов к обучению программированию в школах России и других стран. Автор рассматривает историю, текущее состояние, проблемы и перспективы развития этой области, а также выделяет ключевые международные тенденции [Босова, 2018]:

раннее, обязательное и непрерывное обучение программированию;

использование разнообразных современных сред (Scratch, Python, облачные сервисы);

проектный подход и командная работа для развития практических навыков;

интеграция с робототехникой и реальными задачами.

Сравнительный анализ систем обучения программированию в разных странах позволяет сделать вывод о необходимости реформирования российского образования в области программирования с учетом мирового опыта, чтобы развивать у школьников алгоритмическое мышление и практические навыки, соответствующие требованиям XXI в.

Анализ современных исследований за последние шесть лет в области обучения программированию будущих учителей информатики [Пугач, Тюжина, Макарова, 2019; Розов, Подсад-ников, 2019; Гафуанов, Поднебесова, 2020; Кру-подерова, Круподерова, 2020; Джураева, 2021; Сайфурова, Рагулина, Федорова, 2022] выявляет ряд значимых методических подходов (табл.), которые не только развивают предметные компетенции студентов, но и целенаправленно формируют их педагогическое мышление, включая умение адаптировать сложный материал для школьной аудитории и критически оценивать образовательные технологии, тем самым внося ключевой вклад в профессиональную готовность будущих учителей информатики. В контексте данного анализа представляет интерес и опыт Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева, который также был обобщен и включен в таблицу.

Методические подходы обучения программированию в различных педагогических вузах

Methodological approaches to teaching programming in various pedagogical universities

Подход	Суть методики	Решаемая проблема
1	2	3
t s ° J t у го ° m ^ cj 2 ro о b t c     ro 3S    2 z i      F о   ° ™ ¥ — £ * s i о 2 £ > ■ S ^	Двухуровневая структура: изучение Python и C++. Курс Python выполняет роль выравнивающего курса – от основ до ООП. Интеграция с дисциплинами: «робототехника», «школьный практикум», «численные методы» и другие, что закрепляет знания и демонстрирует студентам межпредметные связи и педагогический контекст применения программирования. Ключевой элемент – интеграция современных образовательных технологий: облачные среды, LMS Moodle с автоматизированной проверкой заданий (плагин CodeRunner) и внешние обучающие платформы (Питонтьютор). Активно исследуется и внедряется использование ИИ-инструментов (LLM) для поддержки обучения	Недостаточная базовая подготовка абитуриентов; разрыв между академическими знаниями и требованиями школьного преподавания; необходимость формирования не только технических, но и педагогических компетенций; высокая нагрузка на преподавателя при проверке заданий; необходимость обеспечения оперативной обратной связи
i з £ s x      J ^      ГО  -r О о   ¥ О      X О с b c; S ^	Эволюционное развитие одного проекта (например, игры) на протяжении курса: от простой консольной версии к сложной (с GUI, внешними данными, рефакторингом). Этапы синхронизированы с темами курса	Низкая мотивация из-за разрозненности задач; отсутствие связи с практикой; «отложенный старт» проектной деятельности
0J о I 0J О I X (D ГО >" Q. Ю О H S	Организация учебного процесса как пошагового уточнения и расширения программной реализации. Лабораторные работы: теория → модификация готового кода → самостоятельное задание. Лекции синхронизированы с практикой	Формальное изучение теории, оторванное от практики; быстрое забывание материала; трудности в самостоятельном создании программ с нуля

Окончание табл.

1	2	3
о О L. 1 X о I ф S £ m ° О ° 5 °- 5 £ S ° X s го 3 c; i i ГО QJ J s S’ 5. § с ю г О S	Построение индивидуальных образовательных маршрутов (ИОМ) с помощью интерактивной инфографики. Использование мобильных технологий (чат-боты, облачные среды, Web 2.0) для поддержки выбора уровня сложности, ресурсов, динамической коррекции траектории. Этапы: индивидуализированное → командное → метаобъектное обучение	Неоднородный уровень подготовки студентов; недостаток индивидуальных консультаций; низкая мотивация и трудности в понимании объектно ориентированного программирования
+ >s LU 5 £ « a: J о -г cd го m S	Сочетание проблемно-семиотического подхода (Science), современных технологий (Technology), инженерного проектирования (Engineering), математического моделирования (Math). Использование видеозаписей работы профессионалов («Перевернутый класс») для демонстрации реального процесса разработки ПО	Разрыв между академическим обучением и профессиональной практикой; технологическое устаревание знаний; недостаток времени на аудиторную практику
и g О a:     s x £ S’ £ £ I I " ^ ^ “ ^ ^ i	Структуризация на 2 модуля: «Математические основы» (алгоритмы, анализ сложности) и «Программирование» (ООП, Web). Акцент на портфолио алгоритмов, сравнительных проектах, хакатонах, командной разработке. Использование альтернативных методов оценки (SWOT-анализ жизненного цикла ПО)	Недостаток системного мышления; слабые навыки полного цикла разработки; дефицит soft skills (коллаборация, презентация)
I s ra co о О си S н ^ h s s     co Q-о ^ c ° 1 £	Обучение на Python с акцентом на его дидактических преимуществах (лаконичность) и преемственности (от основ к ИИ). Использование Turtle для связи блочного (Scratch) и текстового программирования. Раннее введение строк, работа с файлами, SymPy для математиков. Критический анализ рисков (динамическая типизация)	Неактуальный выбор языка (Pascal/ Delphi); трудности перехода от блочного к текстовому коду; слабая связь с современными технологиями (ИИ)

Результаты исследования. Проведенный анализ современных исследований позволяет выделить три ключевых направления современных подходов в обучении программированию: системность и непрерывность – раннее начало, обязательность обучения, сквозные линии от школы к вузу; практикоориентированность – переход от теоретического обучения к активным методам: кейс-технологии, проектный подход, командная работа, деятельностный подход; интеграция технологий ИИ – использование языковых моделей для снижения когнитивной нагрузки, фокусировки на алгоритмическом мышлении, развития навыков анализа и оценки кода.

Современные подходы требуют пересмотра образовательных парадигм с акцентом на формировании не только технических, но и системных, критических и творческих компетенций. Успешная интеграция ИИ требует не столько совершенствования моделей, сколько разработки четких педагогических протоколов их использования и критического взаимодействия с искусственным интеллектом.

Синтез рассмотренных методических подходов обучения программированию в педагогических вузах позволяет сформулировать следующие обобщенные принципы построения образовательного процесса:

Во-первых, необходима предметно-методическая интеграция: освоение языка (предпочтительно Python, учитывая его школьную релевантность) должно сопровождаться постоянной рефлексией его дидактических преимуществ, ограничений и типичных трудностей учащихся. Конечно, методическая сторона обучения программированию рассматривается в рамках дисциплины «Методика обучения информатике», однако даже в предметной подготовке необходима такая интеграция.

Во-вторых, критически важен практикоориентированный и контекстный характер обучения. Проектная деятельность, будь то сквозные «спиральные» проекты или проекты в рамках модулей, должна максимально приближаться к реальным задачам, с которыми столкнутся учителя: создание учебных игр, разработка инструментов автоматизации проверки заданий, интеграция с актуальными образовательными платформами и технологиями. Это формирует не только навыки программирования, но и способность видеть педагогический потенциал программных решений.

В-третьих, требуется осознанное формирование педагогического инструментария . Будущий учитель должен не только владеть Python, но и уметь использовать различные библиотеки (Turtle, Tkinter), а также современные технологии, в том числе и технологии ИИ.

В-четвертых, необходима развитая система формирования метапредметных и профессиональных компетенций. Сюда входит развитие системного мышления через анализ алгоритмов и проектирование (сильная сторона модульного подхода), soft skills через хакатоны и командную работу, навыков рефакторинга и адаптации сложности (практика «спиральных задач»), критического мышления при выборе технологий. Построение индивидуальных маршрутов обучения и инновационные методы оценки (SWOT-анализ, кейсы, балльно-рейтинговая оценка) также вносят вклад в профессиональное становление.

Заключение. Проведенный анализ позволяет утверждать, что современные успешные практики обучения программированию будущих учителей информатики конвергируют к модели комплексной образовательной среды. Ее ключевая задача – обеспечить неразрывный синтез глубокого предметного знания (на базе школьно-релевантных технологий, таких как Python), инженерно-проектного мышления и педагогической компетентности, формируя у будущего педагога умение адаптировать сложность, диагностировать ошибки и проектировать мотивирующие задания.

Таким образом, готовность учить программированию формируется не просто знанием языков, а способностью видеть за технической задачей – педагогическую, за синтаксисом – дидактический потенциал, а за учебным проектом – модель профессиональной деятельности.

Перспективы развития видятся в углублении этой интеграции через усиление методической рефлексии на всех этапах обучения, тесную связь с реальной школьной практикой и осознанное использование технологического стека (включая ИИ) как инструмента для решения педагогических задач. Ключевым фактором остается не внедрение отдельных инноваций, а создание целостной образовательной экосистемы, где критически мыслящий преподаватель управляет технологиями для достижения педагогических целей.