УДК 37.018:004.738.5:004.89

Бунькин В.И.¹ (Москва, Россия) — bunkinvi@gmail.com; Ратанова О.В.¹ (Москва, Россия) — rov75@yandex.ru; Анисимов А.Ю.¹ (Москва, Россия) — anisimov_au@mail.ru; Чантурия Г.Т.¹ (Москва, Россия) — gchanturiia@synergy.ru; Сибирёв И.В.¹ (Москва, Россия) — ivan.sibirev@yandex.ru

¹Университет «Синергия»

Аннотация. Актуальность исследования обусловлена широким распространением облачных технологий и искусственного интеллекта в образовательной сфере и их подтверждённым потенциалом повышать доступность, персонализацию и результативность обучения в целом и программирования в частности. В то же время существующие подходы к использованию облачных сервисов и алгоритмов искусственного интеллекта нередко внедряются фрагментарно и без выстроенных моделей управления учебным процессом, что создаёт потребность в их систематизации и оценке педагогической эффективности. Статья посвящена рассмотрению возможностей и перспектив применения облачных технологий, и, в частности, применения искусственного интеллекта при обучении программированию. В процессе исследования отдельный акцент сделан на необходимости формирования у будущих разработчиков специального набора знаний, который будет отвечать требованиям передовых цифровых систем. В качестве примера описаны возможности для обучения с использованием сервисов PythonAnywhere и Amazon Web Services, обозначены прикладные аспекты применения облачных технологий IDE. Цель статьи заключается в изучении существующих средств, использующихся при обучении программированию с использованием облачных технологий, а также разработке нового подхода к обучению, который повысит его эффективность и управляемость. Для повышения эффективности обучения, в том числе и дистанционного, рассмотрены модели машинного обучения, которые могут быть использованы в облачных технологиях. Предложенный подход к обучению программированию основан на применении облачных технологий и внедрении искусственного интеллекта для оптимизации управления процессом обучения. Такой подход кастомизирует процесс обучения каждого обучающегося и дальнейшее построение траектории обучения, делает более персонифицированным сбор данных о прохождении обучения каждого обучающегося. Использование моделей машинного обучения позволит в дальнейшем использовать данные для анализа и последующей оптимизации и модели машинного обучения, и средств обучения, и процесса обучения. Все вышеизложенное и определяет научную новизну рассматриваемой темы.

Ключевые слова: облачные технологии; программирование; обучение; код; сервер; среда разработки; модель машинного обучения.

Список источников:

1. Алексеевский П.И. Развитие содержания обучения программированию с применением методов мобильного программирования // Актуальные вопросы преподавания математики и информационных технологий. 2023. № 8. С. 106-111. URL: https://www.elibrary.ru/clqskb
2. Ram S.D. Kumar Redefining the learning mechanism in teaching-learning-based optimization and its applications for flowtime-aware-cost minimizing of the workflow in cloud // Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2023. Vol. 35, Issue 23. P. 56-62. DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.7762
3. Маркелов В.К. Инструментарий облачной среды Google Colaboratory для обучения программированию и подготовки к ЕГЭ по информатике // Информатика в школе.  2022.  № 6 (179).  С. 68-80.  DOI: https://doi.org/10.32517/2221-1993-2022-21-6-68-80
4. Гасанова Р.Г., Алигаджиева А.Р. Цели, принципы и содержание обучения англоязычному Компьютерному дискурсу студентов по профилю подготовки «Информационные системы и программирование» // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета.  2022.  № 2 (62).  С. 1–6. URL: https://www.elibrary.ru/mibqvs
5. Киселёв Д.С., Кузнецов А.О. Использование технологии облачных вычислений в процессе обучения информатике // Международный журнал прикладных наук и технологий Integral.  2020.  № 3.  С. 52.  URL: https://elibrary.ru/dumwis
6. Голицына И.Н. Особенности подготовки ИТ-специалистов в условиях образовательных трансформаций // Профессиональное образование и наставничество в период образовательных трансформаций ХХI века. IX Махмутовские чтения: сборник научных статей Международной научно-практической конференции. – Казань: КФУ, 2023. – С. 82-86. URL: https://elibrary.ru/dumwis
7. Кобичева А.М. Облачные технологии в вузе: преимущества, риски и модели внедрения // Проблемы современной науки и образования.  2025. № 12(211). С. 45-47. URL: https://elibrary.ru/mqljti
8. Козлов О.А., Барышева И.В., Малкина Е.В., Шестакова Н.В. Обучение школьников программированию в рамках предмета «Информатика»: проблемы и возможные решения // Информатика в школе. 2023. № 5. С. 67-73. DOI: https://doi.org/10.32517/2221-1993-2023-22-5-67-73
9. Макаров К.С., Овсянников А.В., Маркеева Е.Е. Архитектура рекомендательной системы для обучения языкам программирования // Auditorium. 2023. №2 (38).  С. 1–7.  URL: https://elibrary.ru/kumwef
10. Лысич И.В. Облачные сервисы и цифровые технологии в учреждении среднего профессионального образования // Наука и практика в образовании: вестник современности.  2024. Т. 5, № 4.  С. 138–143. DOI: https://doi.org/10.54158/27132838_2024_5_4_138
11. Терехова Н.В., Богунова А.А., Абросимова С.А. Применение технологий облачных вычислений при изучении высшей математики в технических вузах // Современное педагогическое образование.  2024.  № 4.  С. 185–189.  URL: https://elibrary.ru/rugnwp
12. Раджабова Ф.М. Формирование программно-алгоритмической компетентности студентов при обучении программированию // Современные вопросы взаимодействия образования, науки и общества: материалы IX научно-практической конференции, Махачкала, 19–20 апреля 2023 года. – Махачкала: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство АЛЕФ», 2023. — С. 41–46. URL: https://elibrary.ru/nnahhy
13. Раджабова Ф.М., Гусейнова М.М. Проектирование современной информационной образовательной среды на основе дидактических возможностей web-технологий // Наука: общество, экономика, право. 2020. №2. С. 76–82. DOI:  https://doi.org/10.34755/IROK.2020.97.16.052
14. Касьянов С.Н., Комиссарова С.А. Онлайн-обучение школьников языку программирования python с применением облачного сервиса Google Colaboratory // Педагогическая информатика.  2023.  № 4.  С. 6-14.  URL: https://elibrary.ru/cfnkoa
15. Nascimento A., Silva V., Paes A., de Oliveira D. An incremen tal reinforcement learning scheduling strategy for data-intensive scientific workflows in the cloud // Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2021. Vol. 33, No. 11. P. 67-73. DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.6193
16. Oleksiuk V.P., Oleksiuk O.R. Methodology of teaching cloud technologies to future computer science teachers // CTE Workshop Proceedings. 2020. Vol. 7. P. 592-608. DOI: https://doi.org/10.55056/cte.415
17. Долинский М.С. Использование программ генеративного искусственного интеллекта в процессе начального обучения программированию в ВУЗе // Cifra. Педагогика. 2024. № 1(3). C. 1-7.  DOI: https://doi.org/10.18454/PED.2024.3.1
18. Глебова А.А. Сравнительный анализ облачных платформ для онлайн-обучения программированию: критерии выбора и примеры использования // Вестник науки.  2025. Т. 3, №11 (92).  С. 937–947.  URL: https://www.elibrary.ru/aezzcu
19. Arifin O. [et al.] Comparative study on the efficiency of deep learning model training in cloud environments: Google Colab vs AWS // DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi. 2025. Vol. 5, No. 2. P. 324–332.  DOI: https://doi.org/10.51454/decode.v5i2.1197
20. Видова Т.А., Романова И.Н. Возможности применения технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе // Образовательные ресурсы и технологии.  2023.  №1(42).  С. 27–35.  DOI: https://doi.org/10.21777/2500-2112-2023-1-27-35
21. Вовк Е.В., Супрун А.А. Искусственный интеллект и цифровая педагогика как тренд современной образовательной среды высших учебных заведений // Проблемы современного педагогического образования.  2022.  № 77‑2.  С. 84–86. URL: https://www.elibrary.ru/xkzzww
22. Сердарова Г.Д. Адаптивное обучение: персонализация образовательного процесса с помощью нейросетей // IN SITU.  2025.  № 3.  С. 146–148.  URL: https://www.elibrary.ru/qsjeyw
23. Курбанова З.С., Исмаилова Н.П. Нейросети в контексте цифровизации образования и науки // Мир науки, культуры, образования.  2023.  № 3(100).  С. 309-311. DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2023-3100-309-311
24. Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 79-4. С. 288-290. URL: https://www.elibrary.ru/iprjag  
25. Беспалова Н.В. Безопасность облачных технологий // Computational Nanotechnology.  2024. Т. 11, № S5. С. 124–132. DOI: https://doi.org/10.33693/2313-223X-2024-11-5-124-132

Библиографическая ссылка: Бунькин В.И., Ратанова О.В., Анисимов А.Ю., Чантурия Г.Т., Сибирёв И.В. Применение облачных технологий и алгоритмов искусственного интеллекта при обучении программированию // ЦИТИСЭ. 2026. № 2. С. 394-409.