В условиях цифровизации и построения новой системы требований к подготовке будущих инженеров [1, 2] развитие творческого потенциала студентов требует инновационных подходов. Базовой дисциплиной для этого служит «Информатика», формирующая цифровую компетентность и развивающая основы инженерного творчества [3]. Статус дисциплины как системообразующей подтвержден во ФГОС ВО 3++ и проектах стандартов 4-го поколения, где владение цифровыми инструментами признается необходимым условием для оптимизации производства и создания инноваций.

Понятие «творческий потенциал» прошло путь от психолого-педагогических исследований до ключевой категории инженерного образования. Отсутствие единой дефиниции термина на сегодняшний день подчеркивает сложный, междисциплинарный характер этого явления. Анализ психолого-педагогической литературы [4-8] позволил выделить в структуре творческого потенциала устойчивые компоненты: интеллектуальный, мотивационно-ценностный, креативный, коммуникативный и операционально-деятельностный. В контексте обучения информатике творческий потенциал понимается как интегративное свойство личности, включающее способности к созданию новых для субъекта образовательных и профессиональных продуктов [9]. На основе данной структуры авторами разработан многофакторный тест-опросник, позволяющий диагностировать уровень развития каждого компонента, с помощью которого в осеннем семестре 2023 – 2024 учебного года при обучении информатике была проведена покомпонентная диагностика уровня сформированности творческого потенциала. В исследовании приняли участие 230 студентов первого курса направления подготовки 23.03.03 – «Эксплуатация транспортно-технологических машин и комплексов» института нефти и газа Сибирского федерального университета.

Для обработки результатов тестирования использован кластерный анализ, который позволяет выявлять скрытые в педагогическом процессе возможности для объективной оценки и прогнозирования развития творческого потенциала обучающихся [10]. Ввиду фрагментарности исследований в этой области в работе применены три метода (k-средних, иерархический и сдвиг среднего), которые показали устойчивую группировку данных: совпадение результатов составило более 70%, что подтверждает достоверность кластеризации. В результате было получено 5 кластеров. Наибольшая по численности группа (Cluster_0) объединила 58 участников, что составило почти четверть от общего количества испытуемых. Наименьшая группа (Cluster_1) включила 31 человека. Группы Cluster_2 (40 чел.), Cluster_3 (51 чел.) и Cluster_4 (54 чел.) продемонстрировали сбалансированное распределение, каждая охватила от 16% до 21,6% от общего числа участников исследования.

На основе анализа дефицитов компонентов творческого потенциала в полученных кластерах было выделено 5 уровней развития творческого потенциала. Полученные кластеры в соответствии с присвоенными им уровнями были описаны предметно.

Уровень A «Новички» – Cluster_4 –представляет кластер низкого уровня творческого потенциала с необходимостью развития всех компонентов.
Уровень B «Практики» – Cluster_0 – кластер базового уровня творческого потенциала с доминирующим дефицитом интеллектуального, креативного и деятельностного компонентов.
Уровень C «Теоретики-новаторы» – Cluster_2 – представляет собой кластер среднего уровня творческого потенциала с дисбалансом «потенциал-реализация», включает дефицит деятельностного, креативного компонентов.
Уровень D «Аналитики-эксперты» – Cluster_3 – кластер потенциально-высокого уровня творческого потенциала с ограничениями в коммуникативно-креативной сфере с дефицитом креативного и коммуникативного компонентов.
Уровень E «Лидеры-разработчики» – Cluster_1 – кластер высокого уровня творческого потенциала с оптимальной сбалансированностью всех его компонентов.

Индивидуализация в обучении на основе диагностики уровня творческого потенциала реализуется через дифференциацию учебных заданий. Хотя понятие «дифференцированное обучение» не имеет единой трактовки, под ним понимается система, гарантирующая студенту освоение общезначимого минимума и возможность углубленного изучения соответствующего ему материала [11].

На основе выявленных кластеров, различающихся структурой дефицитов творческого потенциала, была разработана система дифференцированных заданий по информатике, ориентированная на компенсацию недостаточно сформированных компонентов.

Для кластера «Новички» использованы задания, обеспечивающие осознанность практических действий: поэтапная разработка алгоритмов (от вербального описания до программной реализации), выполнение практико-ориентированных мини-проектов и решение задач с элементами вариативности.

Студентам кластера «Практики» рекомендованы задания, обеспечивающие осознанность практических действий: поэтапная разработка алгоритмов (от вербального описания до программной реализации), выполнение практико-ориентированных мини-проектов и решение задач с элементами вариативности, что позволяло компенсировать недостаточную сформированность деятельностного и интеллектуального компонентов.

Студенты кластера «Теоретики-новаторы» выполняли задания, направленные на перевод развитой теоретической базы в практическую плоскость: разработка учебных практикумов для одногруппников, решение открытых задач на моделирование процессов и участие в краткосрочных хакатонах, что способствовало развитию креативного и деятельностного компонентов.

Для стимулирования творческой активности и коммуникативных навыков «Аналитиков-экспертов» использовались задания с высокой степенью неопределенности условий, подготовка объяснений сложных понятий для неподготовленной аудитории, а также групповая проектная деятельность с обязательной публичной защитой результатов.

Для кластера «Лидеры-разработчики» применены задания, ориентированные на реализацию сложных проектно-исследовательских задач: долгосрочные проекты по созданию полнофункциональных программных продуктов, включающие полный цикл разработки. Дополнительно студенты этого кластера привлекались к наставничеству – координации подгрупп, помощи в постановке задач и публичному представлению совместных результатов, что позволяло использовать их потенциал как ресурс для развития всей учебной группы и одновременно поддерживать мотивационный и коммуникативный компоненты.

Предложенный подход обеспечил адресное педагогическое воздействие на уровень развития творческого потенциала студентов каждого кластера, создавая условия для его целенаправленного развития и повышения результативности обучения информатике. Повторное тестирование в конце семестра показало положительную динамику (рис.1): доля студентов с базовым уровнем («Новички») снизилась на 12%, численность «Практиков» сократилась на 7%, доля студентов с оптимальным уровнем («Лидеры-разработчики») возросла на 11%, кластеры «Теоретики-новаторы» и «Аналитики-эксперты» увеличились на 4%.

Рис. 1 – Динамика развития творческого потенциала студентов

 

При оценке предметных результатов обучения по информатике также зафиксирована устойчивая положительная динамика. Применение дифференцированных заданий позволило не только развить творческий потенциал, но и существенно повысить качество предметных знаний. Корреляционный анализ подтвердил взаимосвязь между переходом студентов в кластер с более высоким уровнем творческого потенциала и ростом среднего балла по дисциплине.
Таким образом, учёт кластерной структуры творческого потенциала студентов обеспечил методический базис для построения дифференцированной системы заданий и повышения результативности обучения по информатике. Полученные результаты закладывают основания для создания методической системы обучения информатике на основе мониторинга и динамического развития творческого потенциала с использованием кластерного анализа.

Литература:
1. Дятлов С. А. Трансформация российской и мировой экономических систем в условиях усиления полифункциональной гиперконкуренции. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет; 2023. – 170 с.
2. Denny P., Prather J., Becker B. A., Finnie-Ansley J., Hellas A., Leinonen J., Luxton-Reilly A., Reeves B. N., Santos E. A., Sarsa S. Computing Education in the Era of Generative AI. Communications of the ACM. – 2024. – 67(2). – 56–67. DOI: 10.1145/3624720.
3. Cropley D. H. Creativity in Engineering Education: The Impact of Digitalization. The Oxford Handbook of Creativity and Education, Oxford Handbooks. – 2025. – 531–544. DOI: 10.1093/oxfordhb/9780197698181.013.0028.
4. Беляев М. К., Волконская С. А. Система управления формированием и развитием творческого потенциала студентов вуза (теоретическое обобщение практики преподавания юридических и экономических дисциплин). – Волгоград: ВолгГАСУ, 2008. – 104 с.
5. Дорофеева Е. В. Дидактические условия и критерии развития творческого потенциала студентов на факультативных занятиях по предметам гуманитарного цикла: автореф. дисс. … канд. пед. наук. – Казань: 2006. – 24 с.
6. Елагина Л. В. Развитие творческого потенциала учителя в процессе освоения педагогических инноваций: автореф. дисс. … канд. пед. наук. – Оренбург, 1998. – 22 с.
7. Мартишина Н. В. Становление и развитие творческого потенциала педагога в системе непрерывного педагогического образования : автореф. дис. ... доктора пед. наук. – Рязань, 2009. – 40 с.
8. Петров К. В. Акмеологическая концепция развития творческого потенциала учащихся : автореф. дисс. … д-ра пед. наук. – М., 2008. – 64 с.
9. Виниченко Т. Н., Ковалева М. А., Безверхая Е. В. Диагностика уровня творческого потенциала бакалавров технических вузов. Педагогический журнал. – 2021. – № 11(4-1). – С. 413-422.
10. Лернер И. М., Байков Ф. Ю., Карелина Е. А., Григорьев С. Г., Сычев А. С., Дымкова С. С. Построение типичных профилей обучаемых поколения Z для повышения качества образовательного процесса. Информатика и образование. – 2023. –№ 38(6). – С.5–13.
11. Бутузов И. Г. Дифференцированное обучение – важное дидактическое средство эффективного обучения школьников. – М.: Владос, 2007. – 237 с.