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 ikocsis@mit.bme.hu 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 Beugró Vezetett gyakorlat Jegyzőkönyv Felkészülés Önálló munka (foglalással) Értékelés Házi feladat / önálló labor 8
Korlátos erőforrások Oktatási környezet: előre konfigurált, erőforrásigényes, licenszelt elemek, komplex Oktató: 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 Virtuális gépek virtualizált adatközpont Apache VCL... Laborkörnyezetpéldányok: az igények szerint Távoli kliens Internet Akárhonnan, akármikor, akármivel Foglalás Kapcsolódás Távoli asztal vagy terminál-kapcsolat Felhasználó: egyszerű folyamat! 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
Elméleti tantárgyak Oktatási struktúránk 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 60 ITLab1-MIT1 IRF-Win8 IRF-WS2012 40 20 0 28
2013 őszi félév 180 160 140 120 100 80 ITLab-2 MIT2 ITLab-2 MIT1 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 50 56 40 38 30 20 10 13 8 13 20 15 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 90 80 70 60 50 40 30 53 89 20 10 0 8 1 0 1 0 1 2 3 4 5 Összbenyomás 33
Hallgatói visszajelzések 35 HÁNY ÓRÁT FORDÍTOTT A LABOR ELVÉGZÉSÉRE A BEADÁS ELŐTT? 30 25 20 15 10 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 HÁNY ÓRÁT FORDÍTOTT A LABOR ELVÉGZÉSÉRE A BEADÁS ELŐTT? 34
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
Több száz kurzus VCL az NC State-en 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)