Актуальность темы статьи определяется:

• противоречием между возросшими требованиями к уровню подготовки кадров для эффективной эксплуатации современного автоматизированного машиностроительного оборудования и нехваткой в системе среднего (и начального) профессионального образования преподавателей, способных формировать у учащихся необходимые профессиональные компетенции;
• противоречием между возросшими требованиями к качеству специальной (САПР-ориентированной) подготовки педагога (ныне – бакалавра) профессионального обучения и отсутствием традиций реализации такой подготовки.

Машиностроение: начало 21 века

В условиях рыночной экономики устойчивое и стабильное развитие любого производителя возможно только при условии постоянного обновления выпускаемой продукции, повышения ее качества, максимального удовлетворения спроса и пожеланий потенциального покупателя.  Не смотря на то, что сегодня некоторые страны говорят о переходе к информационной экономике (например, Южная Корея – концепция развития Smart Economy), традиционные промышленные отрасли продолжают играть ведущую роль в экономическом развитии многих стран (Германия, Япония, США, Россия и др.).

Машиностроение – это особая отрасль промышленного производства, определяющая уровень развития всех остальных отраслей промышленности и всей экономики в целом. Продукция машиностроения – основа развития всех остальных промышленных и непромышленных  отраслей. Развитие компьютерных информационных технологий в последние 10-15 лет серьёзно изменило машиностроение. Сегодня на многих машиностроительных предприятиях существует неразрывное и равнозначное сочетание традиционно производственных и информационных технологий. Это связано с тем, что сегодня развитие машиностроительных технологий определяется в первую очередь развитием информационных технологий инжиниринга. Компьютерный инжиниринг — это совокупность методов и средств практического решения инженерных задач с помощью компьютерной техники и прикладных информационных технологий, среди которых особое место занимают сис­темы автоматизированного проектирования. Особенностью современного этапа развития машиностроительных предприятий является усиление роли информационных технологий и превращение их из вспомогательного средства реализации производственных технологий в равноправные, а то и ведущие силы, обеспечивающие высокий уровень машиностроительных инноваций. Сокращаются сроки и стоимость инженерной подготовки производства, качественно совершенствуются  разрабатываемые проекты, постоянно повышается профессионализм работников всех подразделений предприятия.

Несмотря на экономический кризис, сегодня на российских машиностроительных заводах закупаются и внедряются современное «интеллектуальное» оборудование – обрабатывающие центры и  станки с ЧПУ, позволяющие обрабатывать сложные детали, практически, с одного установа. Эти станки помимо сложного технического обеспечения имеют достаточно сложное многоуровневое программное обеспечение.

Основные проблемы, возникающие при эксплуатации такого оборудования, в значительной мере связаны с программным обеспечением и с ошибками в управляющих программах обработки деталей. Управляющие программы создаются технологами-программистами, а вот отладка управляющей программы выполняется оператором станка с ЧПУ. Следовательно,  последний должен уметь вносить исправления в управляющую программу прямо на станке, пользуясь тем программным обеспечением, которое имеется в стойке системы ЧПУ станка. Это возможно, если оператор имеет знания и навыки автоматизированного проектирования и программирования контуров обработки, понимает суть сквозного автоматизированного проектирования изделий и технологий их обработки. Следовательно, при обучении в системе профессионального образования будущий оператор станка с ЧПУ должен получить базовые знания по системам и технологиям автоматизированного проектирования изделий, техпроцессов и управляющих программ, а также приобрести навыки работы с ними. Нет необходимости доказывать, что потребность в таких специалистах будет только возрастать.

САПР: начало 21 века

САПР – организационно-техническая система, входящая в структуру проектной организации и осуществляющая проектирование при помощи комплекса средств автоматизированного проектирования [1, с.4].

Внедрение и использование САПР позволяет сократить трудоемкость и цикл «проектирование-изготовление», повысить качество конечных результатов и снизить общие затраты на выпуск изделия. Сегодня на машиностроительных предприятиях для решения задач автоматизированного проектирования используются    следующие системы:

• CAD (Сomputer Aided Design)-системы – позволяют построить компьютерные 3D модели изделий, сборочных узлов и машин в целом, а также получить все необходимые конструкторские документы (спецификации, сборочные чертежи, чертежи деталей).
• CAPP (Computer-Aided Process Planning)-системы – позволяют автоматизировать процесс подготовки производства, а именно проектирование технологических процессов и получение технологической документации.
• CAM (Computer Aided Manufacturing)-системы – позволяют решить широкий спектр задач, связанных с разработкой и подготовкой управляющих программ для оборудования с ЧПУ.

В настоящее время большинство CAD/CAM или CAD/CAM/CAPP систем являются интегрированными, обеспечивая поддержку процесса сквозного автоматизированного проектирования. Самое главное преимущество интегрированных систем – взаимосвязь конструкторской и технологической информации, которая гарантирует автоматическое или полуавтоматическое внесение изменений в технологию при изменении геометрии изделия. Написание и отладка управляющих программ для современных многокоординатных станков является очень трудоемкой задачей и требует особых профессиональных компетенций не только технолога-программиста, но и оператора станков с ЧПУ.

Подготовить такого САПР-компетентного оператора станков с ЧПУ должна современная система профессионального образования с новым САПР-компетентным педагогом профессионального обучения.

Профессионального образование: начало 21 века

Основной целью профессионального образования является подготовка квалифицированного работника соответствующего уровня и профиля, конкурентно способного на рынке труда, компетентного, ответственного, свободно владеющего своей профессией и ориентированного в смежных областях деятельности, способного к эффективной работе по своей специальности на уровне мировых стандартов, готовому к постоянному профессиональному росту, социальной и профессиональной мобильности.

Ни для кого сегодня не является секретом тот факт, что промышленные предприятия испытывают серьезный дефицит в квалифицированных рабочих и техниках, подготовленных в системе начального и среднего профессионального образования. Исследование проблемы качества подготовки профессионально-педагогических кадров показало [2, с.3], что их подготовленность к профессиональной деятельности не всегда отвечает уровню современных требований к профессии, в частности: 11% выпускников профессионально-педагогических специальностей считают себя не готовыми к работе в системе профессионального образования и думают о смене профессии; 23% ‑ не владеют технологиями современного производства [2, с.4]. Таким образом, нынешнее состояние профессионально-педагогического образования не в полной мере обеспечивает подготовку кадров, способных на высоком уровне обучать рабочих и специалистов для современного машиностроения.

Анализируя ситуацию в области технико-технологической подготовки педагогов (сегодня – бакалавров) профессионального обучения можно выявить следующие особенности:

1. государство перестало быть единоличным заказчиком и «покупателем» выпускников системы профессионального образования. Наличие разнообразных форм собственности промышленных предприятий и образовательных учреждений привело к тому, что заказчиком на профессиональное обучение становится конкретный (вполне реальный) человек с вполне конкретными требованиями к конечному продукту образовательного процесса.
2. современный рынок труда требует конкурентоспособных, мобильных, высокопрофессиональных педагогических кадров с установкой на самосовершенствование, самообразование, на изучение и использование прикладных отраслевых информационных систем и технологий.
3. в образовательных технологиях произошел переход от информационно-сообщающего обучения к моделирующему, которое позволяет адекватно отразить профессиональную деятельность специалиста и сориентировать обучающегося на область его ближайшего профессионального развития.

Сегодня многие технические и профессионально-педагогические вузы перешли к реализации образовательных программ подготовки и переподготовки кадров в соответствии  с образовательными стандартами (ФГОС)  нового поколения. Разработка и внедрение новых образовательных программ связаны с усложнением современного производства, широким внедрением автоматизированных систем и информационных технологий в материальное производство, изменением характера производственной деятельности,  новой философией технического и профессионально-педагогического образования.  Произошло смещение акцентов с трудоемких процессов на наукоемкие процессы. Сегодня российские профессионально-педагогические вузы приступили к подготовке нового специалиста – бакалавра профессионального обучения, на плечи которого и должна лечь вся тяжесть и ответственность за подготовку новых рабочих кадров для машиностроительных предприятий.

Бакалавр профессионального обучения в РГППУ

Профессиональная компетентность бакалавра (ранее – педагога) профессионального обучения представляет собой полиаспектную характеристику специалиста бинарной квалификации, ядром которого является интегрально-технологический компонент[2, с.4]. В соответствии с Федеральным Государственным стандартом [3, с.13] по направлению 051000 – Профессиональное обучение (по отраслям) – бакалавр профессионального обучения должен быть способен использовать передовые отраслевые технологии в процессе обучения рабочей профессии. Технологии и системы автоматизированной подготовки производства, несомненно, являются передовыми в реалиях современного машиностроительного предприятия.

В Российском государственном профессионально-педагогическом университете на кафедре технологии машиностроения и методики профессионального обучения Машиностроительного института осуществляется подготовка бакалавров профессионального обучения по профилю «Машиностроение и материалообработка», профилизация «Технология и оборудование машиностроения». Отличительной особенностью их обучения является  непрерывная (сквозная) подготовка в области современных информационных систем и технологий автоматизированного проектирования изделий, техпроцессов и управляющих программ обработки.

Сегодня в РГППУ реализуется следующая модель непрерывной САПР-ориентированной подготовки бакалавра профессионального обучения по указанному выше профилю:

Этап 1 (курс 1, семестр 2, производственное обучение): получение студентами первичных знаний о современном автоматизированном оборудовании с ЧПУ; приобретение первичных практических навыков создания управляющих программ для токарной обработки деталей типа тела на станке с системой ЧПУ Sinumerik 840D  в программе SinuTrain.

Учебный класс включает в себя 12 объединенных в локальную сеть персональных компьютеров с инсталлированным ПО SinuTrain и токарно-фрезерный обрабатывающий центр EMKO ET 325M компании ARINSTEIN (Германия), на котором проводится обучение основам наладки станка. Учебный класс (в соответствии с концепцией учебного класса компании ARINSTEIN [4]) рассчитан для обучения программированию и управлению непосредственно в системе Sinumerik 810/840D. Это позволяет унифицировать процесс обучения и максимально приблизить его к работе на реальном станочном оборудовании. SinuTrain обеспечивает симуляцию всего технологического процесса по программе, что позволяет проверить правильность программы обработки детали[5]. Виртуальное изготовление детали позволяет студенту увидеть её точное изображение на компьютере ещё до начала работы на станке. Достигаемое качество детали анализируется уже на стадии подготовки со своевременным устранением возможных сбоев в производственной цепочке.

Этап 2 (курс 1. семестр 2, учебная практика): ознакомление студентов  с современными станками и обрабатывающими центрами с ЧПУ на ведущих машиностроительных предприятиях г.Екатеринбурга, ознакомление с содержанием и особенностями работы современного конструктора, технолога и технолога-программиста, ознакомление с концепцией сквозного автоматизированного проектирования в условиях современного машиностроительного производства и примерами её реальной реализации.

Этап 3 (курс 2, семестр 3): приобретение студентами теоретических знаний и практических навыков в области информационных систем и технологий  автоматизированного проектирования изделий.

На втором курсе в рамках дисциплины «Автоматизированное проектирование изделий машиностроения» студенты приобретают знания и навыки создания чертежей и компьютерных цифровых моделей в системе КОМПАС 3D (производитель – компания АСКОН, г.Москва). Автоматизированное проектирование, выступает не только как предмет изучения, а как инструмент познания и представления студентами своих знаний в предметной (машиностроительной) области. КОМПАС-3D — система трёхмерного моделирования (Computer Aided Design система), ставшая стандартом для тысяч предприятий, благодаря удачному сочетанию простоты освоения и легкости работы с мощными функциональными возможностями твердотельного и поверхностного моделирования. Базовые возможности системы включают в себя функционал, который позволяет спроектировать изделие любой степени сложности в 3D, а потом оформить на это изделие комплект документации, необходимый для его изготовления в соответствии с действующими стандартами. По умолчанию КОМПАС-3D поддерживает экспорт / импорт наиболее популярных форматов моделей, за счёт чего обеспечивается интеграция с различными CAD / CAM / CAE системами [6]. Изучение основ работы в КОМПАС 3D помогает студентам в дальнейшем освоении других CAD-систем (Solid Works, AutoCad, ADEM и др.), а также является обязательной основой для успешного изучения дисциплины «САПР технологических процессов» и успешного выполнения курсовых проектов по дисциплинам профилизации.

Этап 4 (курс 2, семестр 4): изучение студентами теоретических и практических основ построения математических моделей в рамках дисциплины «Методы моделирования», ознакомление с основами математического обеспечения автоматизированного проектирования изделий и технологий.

Этап 5 (курс 2-3, производственное обучение): углубление практических навыков создания управляющих программ для токарной обработки деталей и получение навыков программирования фрезерной обработки  в программе SinuTrain.

Этап 6 (курс 4, семестр 7): изучение студентами теоретических и практических основ автоматизированного проектирования технологических процессов и операций в машиностроении.

После изучения профильных дисциплин на четвертом курсе в рамках дисциплины «САПР технологических процессов» планируется изучение основ работы с системой ВЕРТИКАЛЬ (производитель – компания АСКОН). ВЕРТИКАЛЬ (Computer Aided Process Planning система) — система автоматизированного проектирования технологических процессов, созданная для автоматизации процессов технологической подготовки производства. САПР ТП ВЕРТИКАЛЬ позволяет: проектировать технологические процессы в нескольких автоматизированных режимах; рассчитывать режимы резания, сварки и другие технологические параметры; автоматически формировать все необходимые комплекты технологической документации в соответствии с ГОСТ РФ и т.д. Универсальный технологический справочник, входящий в САПР ТП ВЕРТИКАЛЬ, предоставляет пользователям всю необходимую справочную информацию, а интеграция ВЕРТИКАЛЬ с КОМПАС-3D и другими автоматизированными системами решает задачи создания единой электронной среды для совместной разработки изделия, подготовки производства  [7]. Стоит отметить, что работа студентов с информационным обеспечением САПР ТП ВЕРТИКАЛЬ способствует углублению у них знаний по профильным дисциплинам.

Этап 7 (курс 7, семестр 8): планируется в рамках дисциплины «Проектирование управляющих программ в современных информационных системах» более углубленная подготовка по программированию обработки с использованием современных CAM-систем (в частности FeatureCAM [8]).

Этап 8: выпускная квалификационная работа.

После изучения указанных систем автоматизированного проектирования в рамках технологической выпускной квалификационной работы будущий бакалавр профессионального обучения должен продемонстрировать свои умения в области автоматизированного проектирования (конструкторская и технологическая документация), построить цифровые модели детали и заготовки, разработать техпроцесс обработки детали с помощью САПР ТП, разработать управляющие программы для операций предлагаемого техпроцесса, смоделировать предлагаемые процессы обработки и представить всё это в докладе на защите ВКР в ГАК.

Параллельно с основной образовательной программой кафедра реализует дополнительную образовательную программу по изучению основ работы в системе ADMAC и программу «Технологическая подготовка машиностроительного производства» [9, с.318], в рамках которой студенты приобретают знания и навыки работы в системе ADEM. Назначением указанных дополнительных образовательных программ является расширение базовой технологической подготовки бакалавров (ранее – педагогов) профессионального обучения. ADMAC – программное обеспечение, которое используется при  создании управляющих  программ  для  токарно-фрезерного обрабатывающего  центра MULTUS фирмы OKUMA. На кафедре технологии машиностроения и методики профессионального обучения МаИ РГППУ создано учебно-методическое обеспечение для обучения программированию токарной обработки в программе ADMAC для станков компании OKUMA.

В рамках дополнительной образовательной программы «Технологическая подготовка машиностроительного производства» студенты изучают CAD/CAM/CAPP систему ADEM (производитель – группа компаний ADEM). Система ADEM [10] рассчитана на полный цикл проектирования изделия, технологического процесса его обработки, создание управляющих программ для обработки изделий на современных станках и обрабатывающих центрах с ЧПУ. Опыт обучения студентов основам компьютеризации современных инженерных знаний показал, что потребность в этих знаниях колоссальная, дисциплины по системам и технологиям автоматизированного проектирования воспринимаются с большим интересом и активизируют студентов на дальнейшее самостоятельное изучение подобных систем (Power Solution, NX, T-Flex и т.д.).

Заключение

Рассмотренная модель подготовки САПР-ориентированного и САПР-компетентного педагога профессионального обучения отдельными этапами была апробирована кафедрой технологии машиностроения РГППУ в 2008-2012 гг. и оказалась достаточно эффективной, а выпускники, обладающие сформированными профессиональными компетенциями,  - конкурентоспособными специалистами,  серьезно востребованными как в системе профессионального образования, так и промышленными предприятиями.

Развивающееся в наши дни дистанционное образование (E-learning) есть результат изменения технологий традиционного образования и развития компьютерных телекоммуникационных технологий передачи и отображения информации. Сегодня дистанционное обучение на базе компьютерно-телекоммуникационных средств и технологий уже рассматривается как фундамент для перехода к Smart Education – «Умному образованию», которое, как полагают специалисты [1], имплантировано в структуру цифрового общества и является его центральным и системообразующим элементом.  Но дистанционное обучение требует от студента высокого уровня самоорганизации, мотивации и нацеленности на самостоятельное формирование качественных знаний и навыков. Изучение психологической готовности российского студента к обучению с использованием технологий дистанционного обучения показало[2], что многие из студентов российских вузов не готовы к обучению по данным технологиям, только часть из них – 20 % – имеют все основания успешно справиться с программой дистанционного обучения. К сожалению, в литературе по дистанционному обучению факторы качества обучения дистанционных студентов освещены пока недостаточно. Вместе с тем  компетентностно-ориентированная образовательная парадигма  XXI века предопределяет расширение использования личностно-ориентированных и личностно-развивающих образовательных технологий. А для этого необходимо эту личность  студента  представлять достаточно адекватно. Поэтому исследование влияния личностных качеств студентов на результаты их обучения в рамках дистанционного обучения представляется авторам достаточно актуальным.

Целью данного исследования явилось исследование влияния характеристик личности студентов на уровень усвоения ими учебного материала.

Условия проведения исследования

В данной статье рассматриваются результаты исследования влияния характеристик личности студентов специальности «Информационные системы и технологии» факультета дистанционного обучения Уральского федерального университета на результаты их обучения по дисциплинам  «Информационные технологии» (1-2 семестр), «Надежность информационных систем» (5-й семестр), «Технологии дистанционного обучения» (8-й семестр). Для обучения студентов использовалась преимущественно модель «кейс-техногии» [3] с элементами сетевой технологии. Для общения студентов и преподавателей использовалась Информационно-образовательная среда ЭЛИОС (http://dist.ustu.ru) , разработанная в Уральском федеральном университете до 2014 г. для реализации процесса дистанционного обучения. Итоговый контроль уровня сформированности знаний по указанным дисциплинам осуществлялся в виде компьютерного тестирования по всем видам тестов (открытого типа, закрытого типа, установление последовательности, установление соответствия).

В ходе исследований были опрошены студенты 1-го(1-й семестр) и 4-го (8-й семестр) курсов (общее количество опрошенных студентов около 150 человек, на 1-м курсе ~ 95 человек, на 4-м курсе ~ 55 человек). Студенты 1-го семестра обучения еще не имели опыта дистанционного обучения, в то время как студенты 8-го семестра  уже сумели оценить в полной мере и достоинства и недостатки  данной формы обучения. Обучение по специальности «Информационные системы и технологии» требует от студента серьезных усилий в интеллектуальном и личностном плане: склонности к определенному типу знаний и деятельности, адекватной оценки сложностей учебных задач и своих возможностей, способности к самообучению и к самоорганизации, соответствующей мотивации. Поэтому в ходе исследований были проанализированы: склонность к типу профессии, самооценка личности, направленность личности,  мотивация к обучению.

Анализ полученных результатов

1. Исследование склонности к типу профессии.

В психолого-педагогических исследованиях выделяют пять типов профессий [4]:

• профессии типа «человек-человек» (основной объект труда – человек),
• профессии типа «человек-техника» (основной объект труда – техника, технические системы),
• профессии типа «человек-природа» (основной объект труда – природа),
• профессии типа «человек-знаковая система» (например, оператор ПК, наборщик, верстальщик  и т.д.),
• профессии типа «человек-художественный образ», обозначение «Ч-Х».

Для успешной учебы студентов по специальности «Информационные системы и технологии» студент в большей степени должен иметь внутреннюю склонность к профессиям типа «человек-техника» и  «человек-знаковая система».  Для исследований внутренней склонности студентов к выбранной профессии использовался Дифференциально- иагностический опросник Е.А.Климова [4].

Результаты обработки данных [5] о внутренней склонности студентов 1-го и 4-го курсов специальности «Информационные системы и технологии» ФДО УрФУ показали, что распределение студентов по склонности к типу профессии и на 1-м и на 4-м курсах имеют существенные различия. На 1-м курсе  было больше студентов, имеющих внутреннюю склонность к профессии типа «человек-знаковая система» (45% против 32% на 4-м курсе). К 4-му курсу повышается количество студентов, имеющих склонность к профессии типа «человек-техника» (38% против 8% на 1-м курсе). Беседы со студентами указанных курсов показали, в 1-м семестре студенты больше тяготеют к получению навыков работы с многочисленными программными приложениями и средами, которые позволяют получить быстрый, визуально привлекательный результат [5]. При поступлении многие из них просто не совсем адекватно оценили свои способности обучаться по серьезной инженерно-технической специальности. К концу 4-го курса расклад меняется, испытания на склонность к техническим наукам проходят не все. Вместе с тем суммарно  65…70% опрошенных студентов на 4-м курсе  имели внутреннюю склонность к профессиям типа «человек-техника» и «человек-знаковая система» (против ~50…52% на 1-м курсе). Анализ оценок, полученных студентами ФДО  по дисциплинам «Информационные технологии», «Надежность информационных систем», «Технологии дистанционного обучения» показал, что на 4-м курсе студенты, имеющие внутреннюю склонность к профессиям типа «человек-техника», «человек-знаковая система», в целом учатся успешнее, хотя сильной корреляционной зависимости между склонностью к типу профессии и показателями уровня усвоения  учебного материала по указанным дисциплинам установить не удалось (коэффициент корреляции Пирсона составил r~0,32 для 1-го курса и r~0,54 для студентов 4-го курса). 

2. Исследование самооценка личности

Самооценка -  компонент самосознания, включающий в себя знания человека о самом себе, оценку своих способностей и возможностей, своего места и роли в этой жизни [6]. Самооценка бывает адекватной и неадекватной.

Адекватная самооценка позволяет человеку отнестись к себе критически, правильно соотнести себя и решаемые задачи, принимать более или менее адекватные решения. Неадекватная самооценка свидетельствует о необъективной оценке человеком себя,  решаемых задач и реакции окружающих. Самооценка бывает: высокая неадекватная (завышенная), высокая адекватная, средняя адекватная, низкая адекватная, низкая неадекватная (заниженная).

В исследованиях самооценки студентов 1-го и 4-го курсов специальности «Информационные системы и технологии» ФДО использовалась методика С.А. Будасси, которая позволяет проводить количественное исследование самооценки личности методом ранжирования [6] и определить показатель уровня самооценки личности.

Результаты обработки ответов студентов показали, что на 1-и курсе количество опрошенных студентов с завышенной самооценкой (22%) было больше, чем на 4- курсе (12%). На вопрос об ожидаемых оценках на зачете и экзамене по дисциплинам «Информатика» и «Информационные технологии» студенты 1-го семестра обучения с завышенной самооценкой уверенно ответили «Только отлично». Исследование результатов успеваемости таких студентов показало [5], что многие из них после первого года обучения либо покидают вуз, либо начинают оценивать свои способности и трудности обучения более адекватно. На 4-м курсе количество студентов с адекватной самооценкой становится значительно выше (45%), чем на 1-м курсе. Анализ оценок, полученных студентами ФДО  по дисциплинам «Информационные технологии», «Надежность информационных систем», «Технологии дистанционного обучения» показал, что на 4-м курсе студенты, имеющие высокую и среднюю адекватную самооценку, в целом учатся стабильнее и качественнее, хотя сильной корреляционной зависимости между уровнем самооценки студента и показателями его учебы установить не удалось (коэффициент корреляции Пирсона составил r~0,25 для 1-го курса и r~0,44 для студентов 4-го курса).

3. Исследование направленности личности

Направленность — сложное свойство личности, которое включает систему побуждений, определяющую активность человека, избиратель­ность его отношений. Для определения личностной направленности в настоящее время используется ориентационная анкета, впервые опубликованная Б. Бассом в1967 г.[7].

В рамках исследования оценивалась направленность студентов: личностная (на себя), деловая (на задачу), коллективистская (на взаимодействие)[4].

Деловая направленность отражает преобладание мотивов, которые порождаются  самой деятельностью: увлечение процессом познания и стремление к овладению новыми знаниями и навыками[4]. Личностная направленность связывается  с преобладанием мотивов личного первенства и престижа.  Коллективистская направленность характеризует интерес личности к совместной деятельности.

Все три вида направленности не существуют отдельно друг от друга, а сочетаются  друг с другом. Поэтому говорят о доминирующей направленности личности.

Анализ ответов студентов показал [5], что на 1 курсе более половины (55%) опрошенных студентов имели доминирующую личностную направленность,  и только четверть из них  (27%) имели деловую направленность и стремление к новым знаниям и навыкам. Наоборот, на 4-м курсе почти половина опрошенных студентов (45%) имели  деловую направленность и треть студентов (32%) характеризуются преобладанием мотивов личного престижа. Количество студентов с коллективистской направленностью примерно одинаково (18% и 23%). К 4-му курсу коллективистская направленность у некоторых студентов возрастает, что, со слов студентов, можно объяснить повышением трудности обучения. Сильной корреляционной зависимости уровня усвоения учебного материала и направленности личности установить не удалось (коэффициент корреляции Пирсона составил r~0,35-0,4), но взаимосвязь, безусловно, существует: студенты с деловой направленностью глубже и быстрее осваивают  учебный материал и имеют меньше задолженностей.

4.  Исследование профессиональной мотивации и мотивации успеха или боязни неудач

Результаты успеваемости студентов зависят не только от их способностей, но и от уровня профессиональной и, как следствие, учебной мотивации. Не так уж редко встречаются студенты, у которых недостаток  способностей восполняется сильным желанием учиться, и студент добивается хороших результатов. От того, насколько студент представляет себе место и значимость выбранной им профессии в обществе, ее положительные и отрицательные особенности, соответствие своей личности выбранной профессии, в значительной степени зависят его отношение к процессу обучения и результаты.

Исследование профессиональной мотивации проводилось по методике В.А.Ядова (модификации Н.В.Кузьминой и А.А.Реана) [4]. Студентам предлагалось проанализировать их знания о выбранной специальности и указать привлекательные или непривлекательные для них факторы.

Полученные результаты [8], свидетельствуют об определенной «неадекватности» оценки первокурсниками выбранной специальности. Если студенты 4-го курса специальности «Информационные системы и технологии» практически полностью работают по специальности, то студенты 1-го курса в 1-м семестре по специальности чаще всего ещё не работают. Студенты 1-го курса завышают соответствие своих способностей и выбранной специальности, что, безусловно, не всегда самым лучшим образом сказывается на их успеваемости. Совершенно по-разному оценивают студенты 1-го и 4-го курсов такие, казалось бы, привлекательные особенности выбранной специальности как:  «важность для общества», «творчество», «большая зарплата», «самосовершенствование». Первокурсники в значительно большей степени «идеализируют» эти достоинства выбранной специальности, что, видимо, способствует  поступлению немалого количества «случайных» людей, которые не всегда готовы потом заниматься упорно и серьезно. Следствием этого является достаточно высокий отсев студентов дистанционного обучения на первых 2-3-х курсах. Вместе с тем оценки непривлекательных факторов «переутомление» и «большой рабочий день» практически совпадают, а наиболее привлекательным фактором в выбранной специальности опрошенные студенты и 1-го и 4-го курсов единодушно указали «возможность самосовершенствования».

Для исследования мотивации успеха и боязни неудач у студентов 1-го и 4-го курсов специальности «Информационные системы и технологии» ФДО был использован Тест-опросник МУН А.Реана [4]. Анализ полученных результатов [8] показал, что большинство опрошенных студентов и 1-го и 4-го курсов имели мотивацию успеха в своих делах, у студентов 4-го курса, прошедших естественный отбор 4-х лет обучения, положительный мотивационный комплекс присутствует даже в большей степени, но нельзя сказать, что это серьезно сказалось на повышении качества их обучения (коэффициент корреляции Пирсона составил r~0,3-0,4). Будучи финансово более независимыми, чем студенты дневного обучения, дистанционные студенты (и это подтверждает опыт работы с ними) спокойнее воспринимают появление академических задолженностей – мотивация боязни неудач присутствует у незначительного количества опрошенных студентов. К сожалению, были выявлены студенты, у которых не было ни мотивации успеха, ни мотивации боязни неудач.

5.  Исследование мотивации профессиональной деятельности

Отличительной особенностью студентов специальности «Информационные системы и технологии» является то, что с 1-го курса они стараются совмещать учебу с работой по выбранной учебной специальности.  Из бесед со студентами можно заключить, что для многих из них мотивации профессиональной и учебной деятельности тесто связаны между собой. Продуктивную активность личности в учебном процессе многие исследователи больше связывают с познавательной мотивацией, а не с мотивацией успеха. Для анализа мотивации важно знать ее «происхождение» – внутренняя мотивация или внешняя мотивация. Если для личности деятельность значима сама по себе (например, удовлетворяется познавательная потребность в процессе учения), то это внутренняя мотивация. Если же основной толчок к деятельности дают соображения социального престижа, зарплаты и т.д., то это внешняя мотивация. Внешние мотивы могут быть положительными и отрицательными.

В данной работе для исследований мотивации профессиональной деятельности использовалась методика К.Замфир в модификации А.А.Реана [4]. Для каждого студента рассчитывались показатели внутренней мотивации (ВнуМ), внешней положительной мотивации (ВнеПМ) и внешней отрицательной мотивации (ВнеОМ).  На основании полученных результатов определяется мотивационный комплекс личности. Внутренняя мотивация связана с удовлетворением от самого процесса и результатов работы, возможностью наиболее полной самореализации именно в этой деятельности. Внешняя положительная мотивация связана с заработком, карьерным ростом и/или социальным престижем личности, похвалой и одобрением. Внешняя отрицательная мотивация связана со стремлением избежать критики со стороны друзей, коллег, руководителей и, как частный случай, преподавателей.

К наилучшим, оптимальным мотивационным комплексам относят соотношения: ВнуМ>ВнеПМ>ВнеОМ и ВнуМ=ВнеПМ>ВнеОМ. Чем оптимальнее мотивационный комплекс личности, тем более ее активность мотивирована самим содержанием деятельности и наоборот. Результаты исследования показали [8], что большинство опрошенных студентов и 1-го и 4-го курсов имеют положительную мотивацию своей деятельности. Студентов с внешней отрицательной мотивацией очень мало. Тем не менее,  анализ успеваемости дистанционных студентов по дисциплинам «Информационные технологии (1-3-й семестр)», «Надежность информационных систем (5-й семестр)», «Технологии дистанционного обучения (8-й семестр)», показал, что по мере прохождения обучения от семестра к семестру количество академических задолженностей и оценок «Удовлетворительно» не уменьшается, а порой даже увеличивается. Влияния указанных  видов мотивации на результаты обучения студентов ФДО в ходе исследования не выявлено (коэффициент корреляции Пирсона составил r~0,2-0,3). Все это вполне объяснимо: работа студентов ДО над контрольными и домашними заданиями,  подготовка к экзамену проходят, как правило, бессистемно или в самый последний момент перед сдачей. «Форс-мажорная» ликвидация студентами задолженностей перед государственным экзаменом по специальности отнюдь не способствует формированию качественных профессиональных знаний и навыков [8].

Заключение

Возникает противоречие: с одной стороны, проведенные исследования показывают наличие у студентов специальности «Информационные системы и технологии» ФДО УрФУ достаточно позитивных личностных качеств для успешного обучения по выбранной специальности; с другой стороны -  результаты успеваемости и сдачи контрольных заданий, зачетов и экзаменов дистанционными студентами оставляют желать лучшего. Особенно остро некачественные знания и навыки проявляются в период выполнения выпускной квалификационной работы. Опыт работы со студентами ФДО показывает, что при достаточных навыках владения современным техническим и программным обеспечением дистанционного обучения эти студенты не всегда готовы к учебе с применением педагогических технологий дистанционного обучения. Причинами  неготовности студента к дистанционным формам обучения, являются абсолютное неумение организовать свою самостоятельную работу,  оптимизировать свою загруженность по всем видам деятельности, обучаться без внешнего систематического контроля и стимуляции, непонимание важности изучения общетехнических и естественно-научных дисциплин, которые создают студентам ДО очень много проблем.

Установить серьезные закономерности между различными характеристиками индивидуальных особенностей  опрошенных студентов и результатами их обучения не удалось. Это связано с отсутствием у студентов ФДО структурированного процесса постепенного накопления знаний (как у студентов дневного обучения) и наличие хаотичного  характера получения знаний (в основном перед зачетом или экзаменом).

Всё это указывает на необходимость изменения подхода к методической работе преподавателя дистанционного обучения: необходимо целенаправленно формировать у студентов ДО навыков самостоятельной работы и способствовать трансформации мотивации студентов «Хочу все сдать» в мотивацию «Хочу все знать». На основании личного опыта авторы пришли к пониманию необходимости разработки для студентов ФДО многоуровневых систем управления процессом их самообучения, которые позволяют студенту самому сформировать и реализовать личную траекторию обучения. Следует признать невысокую эффективность использования кейс-технологий и необходимость замены их более структурированными технологиями (например, на базе модульных сетевых электронных курсов). Опыт применения авторами статьи сетевых курсов в 2011-2013 гг показал, что сетевой электронный курс (с жесткой привязкой к календарным датам) лучше упорядочивает и систематизирует самостоятельную работу дистанционного студента, делает её более ритмичной, что повышает уровень усвоения студентами теоретических знаний и практических навыков, способствует формированию профессиональных и специальных компетенций, сокращает количество академических задолженностей, позволяет в целом повысить качество обучения дистанционно удаленных студентов. Внедрение образовательных технологий на базе систем видео конференцсвязи в процесс дистанционного обучения, не смотря на уже широкое использование,  пока, к сожалению, не имеет серьезно проработанных и эффективных (по мнению авторов) дидактических основ.

Современное промышленное производство характеризуется высоким уровнем автоматизации поддержки принятия решений, широкой и постоянно меняющейся номенклатурой выпускаемой продукции, мелкосерийным типом производства и высокими требованиями к качеству конечного результата. Чтобы быть конкурентоспособным, сегодня производство должно быть эффективным, гибким, высокотехнологичным. Применение систем и технологий сквозного (комплексного) автоматизированного проектирования, производства и управления в промышленных процессах убедительно показывает их эффективность в  достижении качественного результата в сжатые сроки с оптимальными ресурсными затратами.

В условиях перехода к информационной экономике современное профессиональное образование всё больше приобретает черты современного промышленного производства: широкая и часто меняющаяся номенклатура основных и дополнительных образовательных программ, небольшая численность групп обучающихся, высокие требования к профессиональным компетенциям выпускников, компьютеризация обучения и управления образовательным процессом. Компьютерное обучение (E-learning),к  которому современный студент сегодня достаточно легко адаптируется, всё более активно преобразует  российское образовательное пространство, формируя основу для реализации новой образовательной парадигмы – «Образование через всю жизнь». E-learning сегодня – это обязательный этап для перехода к Smart Education, которое во многих странах стало стандартом де факто и основой Smart-экономики [1]. Сегодня многие преподаватели инженерных дисциплин ощущают нарастающий разрыв (противоречие) между уровнем организации, IT-обеспечения  и осуществления производственных и бизнес-процессов в промышленных компаниях и IT-обеспечением процесса обучения по фундаментальным дисциплинам профиля подготовки. Чтобы соответствовать требованиям современности,  профессиональное образование (особенно техническое) должно обрести черты непрерывного, быстро «переналаживаемого», гибкого, открытого, автоматизированного «производства». Уже многие преподаватели убедились, что применение автоматизированных средств и технологий в образовании также позволяет качественно изменить содержание, методы и организационные формы обучения, способствует раскрытию индивидуальных способностей студентов, повышает мотивацию и интерес к изучаемым знаниям.

Как уже было сказано выше, создание автоматизированных (компьютерных) обучающих систем по техническим дисциплинам, визуализирующих в достаточной мере объект изучения, представляет собой очень сложную программную, дидактическую, методическую задачи с достаточно высокими сроками и стоимостью создания. Это является причиной того, что до сих пор обучение по техническим дисциплинам может осуществляться на основе традиционных наглядно-иллюстративных методов и средств обучения. Вместе с тем уже есть информационные системы, в которых задача программной (мультимедийной) реализации динамической визуализации технических систем и технологических процессов уже решена. Это системы автоматизированного проектирования (САПР). Безусловно, изначально эти системы создавались не как обучающие системы. Но возможности манипулирования объектами в режиме реального времени, построение цифровых 3D моделей объектов от простых деталей до сложных машин, моделирование кинематических движений объектов и  различных видов их нагружения (динамическое, статическое, циклическое, термическое и др.)  делает возможным использовать САПР как мультимедийное дидактическое средство обучения. То есть САПР можно попытаться использовать как обучающую систему для «проведения» (демонстрации) компьютерного «эксперимента» над моделью реального объекта или процесса.

Как полагают авторы, актуальность данной работы определяется недостаточным пониманием преподавателями технических дисциплин дидактических возможностей  современных  САПР для обучения студентов по дисциплинам профилизации и, как следствие, отсутствием широкого применения мультимедийных возможностей САПР в учебном процессе (как в аудиторных занятиях, так и самостоятельной работе студента). Другими словами, сейчас в рамках общетехнических и специальных дисциплин по автоматизированному проектированию студентов на конкретных примерах учат тому, как работать в различных САПР, и, практически, мало учат тому, как использовать эти мощные информационные системы для получения новых знаний о технических объектах и технологических процессах при изучении инженерных дисциплин профилизации.

Компьютерные обучающие системы

Компьютерная обучающая система – это комплекс программно-аппаратных средств, электронных учебных, контрольных и методических материалов, которые обеспечивают взаимодействие преподавателей и обучаемых в процессе изучения дисциплины.

Основное назначение любой обучающей системы (в том числе и компьютерной) состоит в том, чтобы наиболее оптимально организовать процесс (желательно личностно-ориентированный и адаптивный) передачи обучаемому необходимых для формирования его профессиональной компетентности знаний, а также организовать эффективный (также личностно-ориентированный и адаптивный) процесс контроля в зависимости от степени подготовленности обучаемых и их способности усваивать полученную информацию. Достижения в области искусственного интеллекта позволяют сегодня перейти к созданию и использованию в профессиональном образовании экспертных обучающих систем [2] и кибер-преподавателей [3].

Как правило, все компьютерные обучающие системы применяют мультимедийные технологии обработки и отображения информации. По данным ЮНЕСКО при аудиовосприятии усваивается 12% информации, при визуальном около 25%, а при аудиовизуальном до 65% воспринимаемой информации [4]. Цель разработки и применения компьютерных обучающих систем (как любой автоматизированной  системы) – повышение качества обучения. Однако если индивидуальное отношение пользователя к компьютерным методам и средствам обучения или к конкретным программам равнодушное или отрицательное, то и эффективность обучающей программы резко снижается.

C точки зрения управления процессом обучения компьютерные обучающие системы можно разделить на две группы:

• к группе 1 можно отнести обучающие системы, в которых «системой управления» процессом обучения является сам обучаемый. Такие системы, чаще всего, имеют иерархическую структуру, в них учебный материал излагается линейно, в соответствии с логикой дисциплины, а разделы и темы содержат вопросы или тесты текущего (тематического, рубежного и т.д.) контроля. Так как программно «система управления» процессом обучения отсутствует, то за качество усвоения учебного материала отвечает сам обучаемый, и переход к последующим темам может быть осуществлен вне зависимости от результатов усвоения предыдущим тем. К этой группе можно отнести гипертекстовые учебники и пособия, электронные энциклопедии, лекции-презентации, видео- и аудио лекции.
• к группе 2 можно отнести те компьютерные обучающие системы, в которых программно встроена «система управления» процессом обучения. Такие системы, чаще всего, имеют сетевую структуру.  В конце каждого блока учебной информации обучаемому предоставляются проверочные компьютерные вопросы и задания. В отличие от систем первой группы, в данных системах ответы и действия обучаемого определяют дальнейшую траекторию его движения (обучения). Управление процессом обучения в компьютерных системах этой группы напрямую зависит от возможности адаптации системы под конкретного обучаемого. Обучающие системы данной группы бывают с линейной моделью обучения; с разветвленной моделью;  с адаптацией по форме изложения материала; с адаптацией по логике изложения материала; с адаптацией по объекту и целям обучения и др.

Как любые информационные системы компьютерные обучающие системы (КОС) имеют следующие виды обеспечения: техническое, программное и математическое, лингвистическое, информационное, методическое, организационное, правовое.

Техническое обеспечение КОС – это системно организованная совокупность технических средств (различные виды ЭВМ, сетевой оборудование, периферийные устройства), используемых для реализации процесса обучения и контроля в автоматизированном режиме без непосредственного взаимодействия преподавателя и обучаемого.

Программное обеспечение КОС – системно организованная совокупность общесистемных и прикладных программ, обеспечивающих автоматизированную реализацию процесса обучения и контроля результатов этого процесса.

Математическое обеспечение КОС – это системно организованная совокупность математических моделей и алгоритмов процессов обучения и контроля, формализованное описание технологии автоматизированного обучения и контроля.

Лингвистическое обеспечение КОС – системно организованная совокупность языков программирования, используемых в процессе разработки и эксплуатации  компьютерной обучающей системы для автоматизированного информационного обмена между обучаемым и системой.

Информационное обеспечение КОС – это системно организованная совокупность баз и банков данных, банков знаний, содержащих необходимую для обучения и контроля учебную, справочную и методическую информацию.

Методическое обеспечение КОС – это системно организованная совокупность документов (руководств), описывающих условия  эффективной и надёжной работы пользователей (преподавателей, методистов, администраторов, обучаемых) с обучающей системой.

Организационное обеспечение КОС -  это системно организованная совокупность административных документов, устанавливающих функции и права подразделений, взаимодействующих с обучающей системой.

Правовое обеспечение КОС – совокупность нормативно-правовых документов, определяющих создание, юридический статус и функционирование компьютерной обучающей системы, регламентирующих порядок получения, преобразования и использования учебной информации.

Особое место в компьютерных обучающих системах отводится графической визуализации учебного материала – схемы, анимированные модели, видеоролики. Это связано с тем, что, во-первых, визуальная информация, как было сказано выше, воспринимается лучше обычного текста или аудио информации (потому что является более “концентрированной”), а во-вторых, с тем, что всё увеличивающиеся объемы учебной информации в обычной текстовой форме просто “перегружают” мозг любого обучаемого и приводят к естественной защите – снижению и отключению внимания. Визуализация — это процесс представления данных в виде адекватного изображения с целью максимального удобства их понимания; придание зримой формы любому мыслимому объекту, субъекту, процессу и т. д.[5]. При визуализации учебного материала следует учитывать, что наглядные образы сокращают цепи словесных рассуждений и могут синтезировать схематичный образ большей «емкости», уплотняя тем самым информацию[5]. Особо серьёзное значение визуализация имеет в изучении технико-технологических дисциплин при моделировании различных технических систем, технологических процессов и процессов управления.

Системы автоматизированного проектирования

САПР – организационно-техническая система, входящая в структуру проектной организации и осуществляющая проектирование при помощи комплекса средств автоматизированного проектирования [6, с.4]. Цель применения САПР – повышение качества проектирования изделий и процессов в условиях промышленного производства. САПР изначально создавались и создаются до сих пор для автоматизации различных видов инженерной деятельности, снижения трудоёмкости, себестоимости и цикла изготовления выпускаемого изделия.

Как любые информационные системы, САПР также имеют следующие виды обеспечения: техническое, программное и математическое, лингвистическое, информационное, методическое, организационное, правовое.

Техническое обеспечение САПР – комплекс технических средств, служащих для реализации автоматизированного проектирования: подготовка и ввод данных, передача данных, обработка и защита данных; хранение и запись данных; отображение данных и результатов проектирования.

Программное обеспечение САПР – совокупность общесистемных и прикладных программ, осуществляющих и обеспечивающих процесс автоматизированного проектирования изделий и технологических процессов в полном объёме.

Математическое обеспечение САПР – это математические модели объектов проектирования, математические методы и алгоритмы решений задач, связанных с проектированием, а также формализованное описание технологии автоматизированного проектирования.

Информационное обеспечение САПР – это совокупность баз и банков данных, необходимых для автоматизированного проектирования изделий и технологических процессов (ГОСТы, обозначения, материалы и их свойства, оборудование и его технические характеристики, инструменты и технологическая оснастка, технологические режимы и т.д.).

Лингвистическое обеспечение – совокупность языков программирования, необходимых для реализации процесса автоматизированного проектирования.

Методическое обеспечение САПР – совокупность документов (справочные системы, обучающие видео ролики, руководства пользователей) , подробно описывающих действия различных категорий пользователей при работе в конкретной САПР.

Организационное обеспечение САПР – это совокупность руководящих документов, устанавливающих функции и права различных подразделений компании или предприятия, взаимодействующих с САПР.

Правовое обеспечение САПР – совокупность нормативно-правовых документов, устанавливающих юридический статус, разработку, передачу пользователям  и эксплуатацию САПР в рамках существующей законодательной системы.

Сегодня студенты машиностроительных специальностей технических вузов изучают следующие виды САПР:

• CAD-системы (Computer Aided Design Systems) – информационные системы автоматизированного проектирования изделий (3D модели, чертежи, конструкторская документация).
• CAE-системы (Computer Aided Engineering Systems) – информационные системы автоматизированных инженерных расчетов (прочность, деформации, вибрации и т.д.).
• CAPP-системы (Computer Aided Process Planning Systems) – информационные системы автоматизированного проектирования технологических процессов изготовления изделий и подготовки технологической документации.
• CAM-системы (Computer Manufacturing Systems) – информационные системы автоматизированного проектирования обработки изделий на станках с числовым программным управлением (ЧПУ) и подготовки программ для этих станков.

Работая в CAD-системе, студент создаёт цифровые макеты (3D модели) проектируемых деталей, которые, возможно, в натуральном исполнении ещё не видел в своей жизни и поэтому даже не представлял, как они выглядят. Современные CAD-системы позволяют манипулировать 3D моделью детали в режиме реального времени, проанализировать внешнюю форму детали, сделать простые, сложные или местные разрезы и увидеть внутренне строение детали.  Особенно эффективно создание цифрового макета (3D модели) сборочного узла. Сегодня при отсутствии достаточной довузовской технико-технологической подготовки (особенно в школах) многие студенты не представляют устройство даже самых простых и типовых деталей и механизмов машин, не говоря уже о какой-то специальной технике. При создании и анализе компьютерной 3D модели сборочного узла студент лучше, чем на обычном плакате, понимает место и назначение каждой детали в сборке, её взаимодействие с другими деталями. А наличие в CAD-системах встроенных модулей анимации позволяет смоделировать и лучше понять работу спроектированных (но ещё несуществующих) деталей и  узлов. С помощью анимации можно анализировать поведение кинематических механизмов и взаиморасположение деталей сборочных конструкций. Поэтому преподаватели общетехнических и профильных дисциплин, в которых изучаются детали машин, основы проектирования и конструирования, технологическое оборудование и оснастка и др., должны обязательно иметь навыки работы в современных CAD-системах  для создания, объяснения и визуализации учебного материала по своим дисциплинам.

Работая в CAE-системе, студент лучше изучает расчётные методы (метод конечных элементов, метод конечных разностей, метод конечных объёмов) решения инженерных задач, а динамическая визуализация результатов расчетов позволяет оценить, как «поведёт себя» компьютерная модель изделия в реальных условиях эксплуатации (нагружение, нагревание, вибрации), помогают убедиться в работоспособности изделия. Возможность перемещения и вращения модели детали на экране монитора ПК позволяет визуализировать и проанализировать будущее эксплуатационное состояние изделия более подробно. Традиционные области анализа включают в себя: анализ напряжений в деталях и сборках методом конечных элементов, анализ тепловых и жидкостных потоков методами вычислительной гидрогазодинамики, анализ кинематики механизмов, моделирование динамических механических взаимодействий, моделирование производственных операций (литье, прессование и проч.). Потому преподаватели общетехнических и профильных дисциплин, в которых изучаются теоретическая механика, сопротивление материалов, детали машин, работоспособность технологических систем и т.д., должны обязательно иметь навыки работы в современных CAE-системах  для создания, объяснения и визуализации учебного материала по своим дисциплинам.

Работая в CAPP-системе, студент создает модель технологического процесса изготовления изделия для производственных условий конкретного предприятия. Современные CAPP-системы имеют библиотеки оборудования, инструмента и оснастки (технические характеристики, фотографии, цифровые макеты, видеоролики). Выбирая станок, инструмент, оснастку студент визуально лучше представляет производственное технологическое оснащение, что способствует закреплению теоретических знаний по специальным дисциплинам. Для работы в CAPP-системе студент должен уметь работать в CAD-системах, так как цифровые макеты (3D модели) деталей машин помогают студенту лучше понять технологию изготовления этих деталей.

Работая в CAM-системе, студент создаёт модель процесса обработки изделия на станках с ЧПУ. Анимация компьютерных геометрических моделей обрабатываемой детали и инструмента позволяет студенту визуализировать и лучше понять перемещения инструмента в процессе обработки, смоделировать возможные столкновения инструмента и механизмов рабочей зоны станка с ЧПУ,  проанализировать свои технологические решения и достаточно быстро получить управляющую программу для конкретных стоек систем ЧПУ.

Следовательно, преподаватели технологических дисциплин должны обязательно иметь навыки работы в CAD/CAPP/CAM-системах для создания, объяснения и визуализации учебного материала по своим дисциплинам.

Заключение

Сегодня наибольший интерес в образовательном процессе представляют проблемно ориентированные программные комплексы, которые могут использоваться как инструмент формирования проектного решения. Как было показано выше, системы автоматизированного проектирования имеют аналогичную структуру, мощные средства динамической визуализации, как компьютерные обучающие системы. Во всех современных САПР есть встроенная, достаточно объемная, справочная система, а во многих – встроенные «азбуки» проектирования. В САПР автоматизированное проектирование выступает как инструмент закрепления старых и получения новых знаний по дисциплинам специализации (профилизации), а динамически визуализированные объекты проектирования сродни визуализированным объектам учебного материала в компьютерных обучающих системах. Таким образом, можно сказать, что современные системы автоматизированного проектирования в определенной мере выполняют функции компьютерных обучающих систем, за исключением функции автоматизированного контроля полученных знаний и навыков.