Журналы — Школьные технологии — Выпуск №1/2026
Библя Г. Н., Засядко О. В.
Методика преподавания эвристических алгоритмов: от теории к практике
В СТАТЬЕ РАССМАТРИВАЮТСЯ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ЭВРИСТИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ, ИССЛЕДУЮТСЯ МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРЕПОДАВАНИЯ В ШКОЛЬНОМ КУРСЕ ИНФОРМАТИКИ. ОСНОВНОЕ ВНИМАНИЕ УДЕЛЯЕТСЯ МЕТОДОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ РЕШЕНИЮ NP-СЛОЖНЫХ ЗАДАЧ НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧ МАРШРУТИЗАЦИИ, СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ЖАДНОГО АЛГОРИТМА И АЛГОРИТМА МУРАВЬИНОЙ КОЛОНИИ. ПРЕДЛАГАЕТСЯ СИСТЕМА ОЦЕНИВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ НА ОСНОВЕ ТАКСОНОМИИ БЛУМА. ПРЕДЛОЖЕНА ПРАКТИКО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МЕТОДИКА, ВКЛЮЧАЮЩАЯ: РЕАЛИЗАЦИЮ АЛГОРИТМОВ НА PYTHON, ПОШАГОВОЕ УСЛОЖНЕНИЕ ЗАДАЧ ОТ ЖАДНЫХ СТРАТЕГИЙ К МЕТАЭВРИСТИКАМ, КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КОГНИТИВНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ УЧАЩИХСЯ. АВТОРЫ ДЕЛАЮТ ПОПЫТКУ АДАПТАЦИИ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ШКОЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ С АКЦЕНТОМ НА РАЗВИТИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ. РЕЗУЛЬТАТЫ АПРОБИРОВАНЫ НА УЧЕБНЫХ ЗАДАЧАХ КОММИВОЯЖЕРА И МОГУТ БЫТЬ ПРИМЕНЕНЫ В ПРОФИЛЬНЫХ IT-КЛАССАХ.
• эвристический алгоритм • подход Джорджа Пойа • алгоритм муравьиной колонии • задача коммивояжера • оптимизация • метаэвристика • обновление феромонов • настройка параметров • таксономия Блума
METHODS OF TEACHING HEURISTIC ALGORITHMS FOR SCHOOLCHILDREN: FROM THEORY TO PRACTICE
Galina N. Biblya , Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economics and Management of Innovative Systems at KubSU
Olga V. Zasyadko , Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Information Educational Technologies at KubSU, ovz65@mail.ru
Abstract.The article discusses approaches to solving problems by heuristic methods, explores the methodological aspects of teaching in the school computer science course. The main focus is on the methodology of teaching the solution of NP-complex problems on the example of routing problems, comparative analysis of the greedy algorithm and the ant colony algorithm. A system of evaluating educational results based on Bloom’s taxonomy is proposed. A practice-oriented technique is proposed, including: the implementation of algorithms in Python, step-by-step complication of tasks from greedy strategies to metaheuristics, criteria for assessing students’ cognitive achievements. This work is an attempt to adapt optimization methods for school education with a focus on developing algorithmic thinking. The results have been tested on educational traveling salesman problems and can be applied in specialized IT classes.
Keywords: heuristic algorithm, George Pólya’s approach, ant colony algorithm, traveling salesman problem, optimization, metaheuristic, pheromone update, parameter tuning, Bloom taxonomy
