Oktatás felhőben: egy új oktatási modell bevezetése Kocsis Imre, Dr. Pataricza András, Huszerl Gábor, Izsó Benedek, Szatmári Zoltán, Tóth Áron, Dr. Varró Dániel, Vörös András
[email protected] TEMPUS STEM workshop 2014.04.08.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
BME MIT Hibatűrő Rsz. Kutatócsoport Szoftvertervezés
Üzleti folyamatok és alkalmazások
Kritikus beágyazott rendszerek
IT szolgáltatásmenedzsment
Felhő alapú oktatás ~2006 óta: cloud computing kutatás és K+F o Modellvezérelt automatizáció o Méréstechnika, benchmarkolás o Teljesítmény és rendelkezésreállás
2012: 1. Int. IBM Cloud Academy Conference o Apache Virtual Computing Lab kísérleti környezet egy hónap múlva
2014: 200+ hallgató egy félévben 3
TEMPUS STEM díj Inf. technológiák laboratórium 2. „felhősítése” Felhő a felsőoktatásban: új oktatási modellek Didaktikai adaptáció Tapasztalatok
4
A műhely ütemezése Klasszikus számítógéplaborok problémái Felhő alapú laborok: Apache VCL
20 perc
Interaktív demo
15 perc
Bevezetési és oktatási tapasztalatok Gondolatébresztő
25 perc
Kérdések és válaszok, műhelybeszélgetés 30 perc 5
Klasszikus számítógéplaborok problémái
Klasszikus számítógéplaborok
Klasszikus számítógéplaborok Laborfoglalkozás Készülés
Felkészülés
Vezetett gyakorlat
Beugró
Önálló munka (foglalással) Házi feladat / önálló labor 8
Jegyzőkönyv
Értékelés
Korlátos erőforrások Oktató:
Oktatási környezet:
előre konfigurált, erőforrásigényes, licenszelt elemek, komplex
eszközismeret, szaktudás, alk. tapasztalat, oktatási gyakorlat
Nagy létszámú, gyakorlatorientált (BSc) képzés? 9
Klasszikus laborgyakorlatok Időben/helyben kötött o Erőforrások korlátosak…
1. Oktató idejét nem hatékonyan használja o „Hova kell kattintani”
2. Maradványidő: problémamegoldásra kevés o Tudás, megértés … alkalmazás, elemzés, szintézis
3. Időkorlát: zsákutcákat, újratervezést bünteti 10
Kihasználtság, laborfenntartás költségei Nem használt labor, PC és SW licensz „nem termel” Egyetemi számítógép-laboratórium: nem váltja ki min. a tanszéki szintet Avulás: 3-5 év o Új eszközök beszerzése?
Területhasználat, rendszergazda, munkatársak, licenszek… 11
Oktatási felhő alapú laborok: Apache Virtual Computing Lab
Apache Virtual Computing Lab (VCL) Nyílt forráskódú, ingyenes felsőoktatási felhő platform „Laborgépek”: adatközpontban futnak, virtualizálva Hozzáférés: hálózaton/Interneten keresztül o „távoli asztal” (remote desktop) et al.
Önkiszolgáló webfelület 13
Műszaki kitérő: virtualizáció Egy (erősebb) hardveren több „gép” o Pl. egy szerveren sok független Windows példány
„Mesterképből” példányok Egyszerű leállítás/indítás o Használat után megsemmisül
Távoli hálózati hozzáférés o Op. rendszerekbe beépített 14
Oktatási felhő alapú laborgyakorlatok Laborkörnyezetpéldányok: az igények szerint
Virtuális gépek
... virtualizált adatközpont Apache VCL
Akárhonnan, akármikor, akármivel
Internet
Távoli kliens
Felhasználó: egyszerű folyamat! Foglalás
Kapcsolódás
Távoli asztal vagy terminál-kapcsolat
15
Akárhonnan, akármikor, akármivel…? Hálózati hozzáférés – tanterem, kollégium, otthon… Kiszolgáló alapú: tetszőleges időben A kliens lehet bármi, ami kapcsolódni képes o A virtuális gép eközben lehet tetszőlegesen „erős”
16
Akárhonnan, akármikor, akármivel…?
MS kliens Google Play-ről
17
A felhő mögött rejtve…
18
DEMO VCL használata Segédfóliák: http://home.mit.bme.hu/~ikocsis/VCL.pdf Közös, élő eszközbejárás hallgatói nézetből o Bejelentkezés, foglalás o Kapcsolódás o Két géptípus megtekintése • Fejlesztőkörnyezet • Adatelemzési környezet
Oktatói „image capture” élő bemutatása o ha az idő engedi 19
Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport VCL bevezetési tapasztalatok
Architektúra(@FTSRG)
21
Oktatási struktúránk Elméleti tantárgyak o Tudás megszerzése és megértése
Laboratóriumok o Mérnöki munka során előforduló valós, gyakorlati, konstruktív feladatok o Alkalmazási-, elemzési- és szintézis-kompetencia
VCL bevezetési pontok az oktatásunkban Órarendi laborfoglalkozás helyett o Felhőben foglalt laborkörnyezet biztosítása o Laborfeladatok rugalmas keretek közötti elvégzése
Gyakorlati házi feladatok otthoni környezetben való elkészítése helyett o Felhőben foglalt fejlesztőkörnyezet (programozói környezet) alkalmazása
23
Változások hallgatói oldalról Rugalmas időbeosztás o Kötött, dedikált időben tartott órarendi óra helyett • Tetszőleges időben elvégezhető a munka • Megszakítható és később folytatható a feladat
Rugalmas feladatmegoldás o Vezetett, lineáris mérés helyett • Önálló problémamegoldási lehetőségek • Teret enged a „kitérőknek”, „próbálkozásoknak” • Nagyobb az „elakadás” veszélye
Változások hallgatói oldalról Tágabb időkeret o Rövid órarendi időtartam helyett • • • •
Hallgatói igényekhez illeszkedő időtartam Elért eredmények elemzési lehetősége Idő jut a pedagógiai szempontból értékes „zsákutcákra” Idő jut a (jellemzően internetes) forráskeresésre, tudáskiegészítésre
25
Változások oktatói oldalról Új kommunikációs csatornák o Személyes kontaktórák helyett • Konzultációs lehetőségek • Gyakori kérdések és válaszok (Q2A) jellegű weboldal
Új számonkérési módszer o Mérési jegyzőkönyv készítés mellett • Személyes szóbeli beszámoló • Kisebb gyakorlati feladatok elvégzése
26
Változások oktatói oldalról Módosuló feladatsorok o Lineáris felépítésű, vezetett laboratórium helyett • Csökkenő függőségek a feladatmodulok között
Virtuális környezetek kialakítása o Korábbi labor számítógépen futó környezet kialakítás helyett • Virtuális számítógépek (környezetek) kialakítása • Párhuzamosan több különböző környezet biztosítása
27
2013 tavaszi félév 160
140
120
100
80
ITLab1-MIT1 IRF-Win8 IRF-WS2012
60
40
20
0
28
2013 őszi félév 180
160
140
120
100 ITLab-2 MIT2
ITLab-2 MIT1
80
REMO 2013 60
40
20
0
29
Tapasztalatok, státusz 4 kurzus sikeres támogatása o Laborfoglalkozások, amiket máshogy meg sem tudtunk volna oldani
Informatika oktatásban még a szokásosnál komplexebb elvárásoknak is megfelelt Hallgatói visszajelzések o Első, bevezetési félév végén o Hallgatói kérdőív o 163 fős minta 30
Hallgatói visszajelzések 60
56
50 38
40 30 20
20 13
15
13 8
10 0 -3
-2
-1
0
1
2
3
MELYIK MEGKÖZELÍTÉST TARTJA HATÉKONYABBNAK A TÁRGY MIT1 MÉRÉSE ESETÉN? (-3: Inkább a kontakt óra, 3: Inkább a virtuális labor) 31
Hallgatói visszajelzések MELYIK FORMÁT VÁLASZTANÁ A LABOR ELVÉGZÉSÉRE?
20%
Tantermi gyakorlat, otthoni jegyzőkönyv írás
Felhő alapú labor, otthoni munka
80%
32
Hallgatói visszajelzések 100 89
90 80 70 60
53
50 40 30 20
10 0
8 1
0
1
0
1
2
3
Összbenyomás 33
4
5
Hallgatói visszajelzések HÁNY ÓRÁT FORDÍTOTT A LABOR ELVÉGZÉSÉRE A BEADÁS ELŐTT? 35 30 25 20 15 10
5 0 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
HÁNY ÓRÁT FORDÍTOTT A LABOR ELVÉGZÉSÉRE A BEADÁS ELŐTT? 34
15
16
További kapcsolódó információk Szélesebb körű bevezetés is sikeresen lezajlott o Nem nagyon volt más út a növekvő hallgatói létszám miatt o Gyűlnek a sikeres oktatási tapasztalatok
2013 ősz: VCL „boot camp” o Főleg technológiai kérdések és kapcsolatépítés
35
Gondolatébresztő
VCL az NC State-en Több száz kurzus
Nem irodai szoftverekre, hanem ami o Erőforrásigényes o Csak intézményként licenszelhető költséghatékonyan
Feltételezés: PC-je ~mindenkinek van „Desktop extension” 37
NC State: tipikus alkalmazások Nagyon széles STEM felh. kör: MAPLE, Mathematica STEM, társ. tud., üzleti képzés: SAS, SPSS, Stata Digitális bölcsészet (digital humanities): SPSS + AMOS Társ. tud., agrárképzés, állatorvosi tud.: ArcGIS o Központi könyvtár oktatja is + adatbázisok
Pl. informatika-képzés: „eldobható” Linux környezetek Speciális eszközök: Cadence, Comsol, Matlab, SolidWorks, AutoCAD, …
+ PhD munkák és kutatások igényei 38
„Osztott használat” • „Szék és asztal” , licenszek, mintakörnyezetek, nyers gépidő
Oktatási modelleink? • Labor: „ide kattints” • Saját gép + „környezetépítés” • Helyhez és oktatóhoz kötött laborok
Új lehetőségek • Távoktatás és ipari képzés • Projektek • Ipari oktatási anyagok hosztolása
Egyértelmű előnyök Erőforrás-központosítás
„Statisztikai multiplexálás” Központi mintakép-kezelés
Újrakonfigurálhatóság „Önkiszolgáló” funkciók
Hosszú távon: hibrid modell
A klasszikus modell a legdrágább!
Költség-kalkulátor fejlesztés alatt (ICACON 2014)
