РАЗВИТИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ IOT
Ключевые слова:
Интернет вещей, IoT, профессиональная компетентность, техническое образование, инженерное образование, Индустрия 4.0, проектное обучение, цифровая компетентность, удалённая лаборатория, профессиональная подготовка.Аннотация
Цифровая трансформация промышленности и распространение
концепции «Индустрия 4.0» обусловливают необходимость повышения уровня
профессиональной подготовки студентов инженерных специальностей.
Интернет вещей (IoT) представляет собой перспективную технологию,
позволяющую интегрировать теоретическое, программное, аппаратное и
проектно-ориентированное обучение будущих специалистов. Цель исследования
заключается в определении педагогического потенциала технологий IoT для
развития профессиональных компетенций студентов и разработке структурно-
методологического подхода к их интеграции в образовательный процесс.
Исследование основано на сравнительном и содержательном анализе научных
публикаций, индексируемых в Scopus и посвящённых обучению IoT, проектному
обучению, удалённым лабораториям, Индустрии 4.0 и практической подготовке
инженерных кадров. Установлено, что эффективное использование IoT в
профессиональной подготовке должно основываться не на изучении отдельных
устройств или программных платформ, а на освоении студентами
интегрированного цикла «сбор данных – передача – обработка – анализ –
принятие решений – управление объектом». На основе проведённого анализа
определены техническо-системный, программно-аналитический,
информационно-сетевой, проектно-исследовательский и коммуникативнорефлексивный компоненты профессиональной компетентности. Для их развития
предложена четырёхэтапная модель, включающая диагностико-мотивационный,
инструментально-технологический, проектно-интеграционный и оценочно-
рефлексивный этапы. Обоснована целесообразность интеграции IoT с проектным
обучением, практическими лабораториями, облачными платформами,
технологиями анализа данных и элементами машинного обучения.
Библиографические ссылки
1. Kassab M., DeFranco J., Laplante P. A Systematic Literature Review on Internet of Things in Education: Benefits
and Challenges // Journal of Computer Assisted Learning. – 2020. – Vol. 36, No. 2. – P. 115–127. – DOI: 10.1111/jcal.12383.
2. Abichandani P., Sivakumar V., Lobo D., Iaboni C., Shekhar P. Internet-of-Things Curriculum, Pedagogy, and
Assessment for STEM Education: A Review of Literature // IEEE Access. – 2022. – Vol. 10. – P. 38351–38369. – DOI:
10.1109/ACCESS.2022.3164709.
3. Chen R., Zheng Y., Xu X., Zhao H., Ren J., Tan H.-Z. STEM Teaching for the Internet of Things Maker Course: A
Teaching Model Based on the Iterative Loop // Sustainability. – 2020. – Vol. 12, No. 14. – Article 5758. – DOI:
10.3390/su12145758.
4. Du B., Chai Y., Huangfu W., Zhou R., Ning H. Undergraduate University Education in Internet of Things
Engineering in China: A Survey // Education Sciences. – 2021. – Vol. 11, No. 5. – Article 202. – DOI:
10.3390/educsci11050202.
5. Mijailović Đ., Đorđević A., Stefanovic M., Vidojević D., Gazizulina A., Projović D. A Cloud-Based with
Microcontroller Platforms System Designed to Educate Students within Digitalization and the Industry 4.0 Paradigm //
Sustainability. – 2021. – Vol. 13, No. 22. – Article 12396. – DOI: 10.3390/su132212396.
6. Paśko Ł., Mądziel M., Stadnicka D., Dec G., Carreras-Coch A., Solé-Beteta X., Pappa L., Stylios C., Mazzei D., Atzeni
D. Plan and Develop Advanced Knowledge and Skills for Future Industrial Employees in the Field of Artificial Intelligence,
Internet of Things and Edge Computing // Sustainability. – 2022. – Vol. 14, No. 6. – Article 3312. – DOI:
10.3390/su14063312.
7. Dec G., Stadnicka D., Paśko Ł., Mądziel M., Figliè R., Mazzei D., Tyrovolas M., Stylios C., Navarro J., Solé-Beteta
X. Role of Academics in Transferring Knowledge and Skills on Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge
Computing // Sensors. – 2022. – Vol. 22, No. 7. – Article 2496. – DOI: 10.3390/s22072496.
8. Stadnicka D., Sęp J., Amadio R., Mazzei D., Tyrovolas M., Stylios C., Carreras-Coch A., Merino J. A., Żabiński T.,
Navarro J. Industrial Needs in the Fields of Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing // Sensors. –
2022. – Vol. 22, No. 12. – Article 4501. – DOI: 10.3390/s22124501.
9. Ghashim I. A., Arshad M. Internet of Things (IoT)-Based Teaching and Learning: Modern Trends and Open
Challenges // Sustainability. – 2023. – Vol. 15, No. 21. – Article 15656. – DOI: 10.3390/su152115656.
10. Rao A. R., Elias-Medina A. Designing an Internet of Things Laboratory to Improve Student Understanding of
Secure IoT Systems // Internet of Things and Cyber-Physical Systems. – 2024. – Vol. 4. – P. 154–166. – DOI:
10.1016/j.iotcps.2023.10.002.
11. Jayachandran N., Abdrabou A., Yamane N., Al-Dulaimi A. A Platform for Integrating Internet of Things, Machine
Learning, and Big Data Practicum in Electrical Engineering Curricula // Computers. – 2024. – Vol. 13, No. 8. – Article 198.
– DOI: 10.3390/computers13080198.
12. Amador Nelke S., Kohen-Vacs D., Khomyakov M., Rosienkiewicz M., Helman J., Cholewa M., Molasy M., Górecka A., Gómez-González J.-F., Bourgain M., et al. Enhancing Lessons on the Internet of Things in Science, Technology,
Engineering, and Medical Education with a Remote Lab // Sensors. – 2024. – Vol. 24, No. 19. – Article 6424. – DOI:
10.3390/s24196424.
13. Guevara V., Tupac-Yupanqui M., Vidal-Silva C. Bridging the Gap in IoT Education: A Comparative Analysis of
Project-Based Learning Outcomes Across Industrial, Environmental, and Electrical Engineering Disciplines // Computers.
– 2026. – Vol. 15, No. 2. – Article 98. – DOI: 10.3390/computers15020098.
14. Atajonova S., Abdullayev B. Increasing Information and Communicative Competencies among Teachers of
Technical Universities // AIP Conference Proceedings. – 2024. – Vol. 3244, No. 1. – Article 030032. – DOI:
10.1063/5.0241833.
15. Atajonova S., Abdullayev B. Pedagogical Conditions for the Formation of Information and Communication
Competence of Teachers of Technical Universities // ACTA NUUz. – 2024. – Vol. 1, No. 1.3.1. – P. 81–84.
