Рис. 1 – Диаграмма результатов оценивания проектов по критериям
В экспериментальной группе значения по критериям «Качество кода» и «Ясность и удобство интерфейса» в среднем было выше, что можно объяснить большим погружением в ход разработки и взаимопомощь учащихся внутри команды. Также стоит отметить более успешное командное выступление, что проявляется в критерии «Презентации игры».
Отметим, что среди 15 участников контрольной группы 5 учеников не завершили проект, в то время как среди 24 участников геймджема не презентовала игру всего одна команда, состоящая из 2 участников. Таким образом процент учащихся, защитивших свою игру, составляет 67% в контрольной группе и 92% в экспериментальной группе.
Также стоит отметить, что среди участников геймджема более 60% учащихся приходили на занятия дополнительно, чтобы доделать проект. Этот факт также может рассматриваться как проявление устойчивой мотивации.
Среди доделанных игр средний суммарный балл по всем критериям в первой группе составил 19,7 балл, а во второй 21,8. Значение U-статистики критерия Уилкоксона — Манна — Уитни составило 66,5 что указывает на верность альтернативной гипотезы с p-уровнем значимости <0,05 [5]
Можно сделать следующие
выводы. Традиционные способы промежуточного контроля обычно проверяют знания фактов, алгоритмов, команд исполнителя, тогда как геймджем проверяет способность применять эти знания в условиях, приближенных к реальной профессиональной деятельности в области IT. Описанный подход к промежуточному контролю в ходе геймджема позволяет сформировать умения на всех этапах таксономии Б. Блума от «знания», до «оценки». Это позволяет сочетать оценку текущей успеваемости на занятии (тесты, контрольные работы, оценка в типовых заданиях и др.) и аттестацию в форме геймджема. В ходе исследования была подтверждена гипотеза об использовании геймджема как формы промежуточного контроля. В экспериментальной группе (геймджем) зафиксированы: более высокая учебная мотивация (доля завершенных проектов — 92% против 67% в контрольной) и лучшее качество работ (21,8 балла против 19,7). Наибольший прирост отмечен по критериям «Качество кода» и «Ясность и удобство интерфейса».
Литература:1. Костоусов, С. А. Инструменты визуального моделирования для реализации проблемно-ориентированного подхода для обучения программированию старших школьников / С. А. Костоусов, И. В. Симонова // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2020. – Т. 16, № 2. – С. 490-499. – DOI 10.25559/SITITO.16.202002.490-499. – EDN AXBFYO.
2. Гречушкина, Н. В. Хакатон: определение, практика и перспективы применения в высшей школе / Н. В. Гречушкина, Е. А. Арефьева // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, № 4. – С. 83-105. – DOI 10.31992/0869-3617-2023-32-4-83-105. – EDN IPNJVR.
3. Гурьева, Т. Н. Хакатон как перспективная форма проектной работы в обучении / Т. Н. Гурьева // Современные образовательные технологии профессионального образования: вызовы, практика и новые возможности: материалы Международной научно-практической конференции, Омск, 19 марта 2024 года. – Омск: Омский автобронетанковый инженерный институт, 2024. – С. 67-71. – EDN CDYORK.
4. Дулетов, Д. Е. Подход к отбору содержания при обучении алгоритмизации и программированию учащихся основной школы на примере разработки компьютерных игр / Д. Е. Дулетов // Новые образовательные стратегии в открытом цифровом пространстве : Сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 10–26 марта 2025 года. – Санкт-Петербург: ООО Центр научно-информационных технологий Астерион, 2025. – С. 203-207. – EDN ZDGPAL.
5. Гутор, А. Г. Применение статистических критериев Манна - Уитни и Вилкоксона в исследованиях эффективности обучения / А. Г. Гутор, С. П. Сташуленок // Математическое и компьютерное моделирование: сборник материалов VII Международной научной конференции, посвященной памяти С.С. Ефимова, Омск, 22 ноября 2019 года. – Омск: Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского, 2020. – С. 38-40. – EDN OSUSBY.
6. Baranova, E. Development of teachers' digital competence through algoritmization and programming / E. Baranova, I. Simonova, T. Pavlova // CEUR Workshop Proceedings: 15, Saint-Petersburg, 25 марта 2020 года. – Saint-Petersburg, 2020. – P. 40-51. – EDN KMWIPV.
7. Kostousov, S. A. Visual modeling for exploratory problem solving on computer science lessons / S. A. Kostousov, I. V. Simonova // 16th International Conference on Cognition and Exploratory Learning in Digital Age, CELDA 2019: 16, Cagliari, 07–09 ноября 2019 года. – Cagliari, 2019. – P. 265-272. – DOI 10.33965/celda2019_201911l033. – EDN VQHDOT.
8. Kolek, Lukáš & Mochocki, Michal & Gemrot, Jakub. Review of Educational Benefits of Game Jams: Participant and Industry Perspective. Homo Ludens, 2023. 115-140. 10.14746/HL.2022.15.7.
9. Riikka Aurava, Mikko Meriläinen, Ville Kankainen, Jaakko Stenros. Game jams in general formal education, International Journal of Child-Computer Interaction, Volume 28, 2021, 100274, ISSN 2212-8689.