Оновлення освітніх програм з інженерії програмного забезпечення з урахуванням теорії та практики нейронних мереж на базі Google Colab

Abstract

У статті досліджується критична проблема невідповідності чинних освітніх стандартів вищої освіти зі спеціальності «Інженерія програмного забезпечення» стрімким темпам розвитку ІТ-індустрії. Зокрема, наголошується, що стандарти бакалаврського та магістерського рівнів, затверджені у 2018 та 2020 роках відповідно, не повною мірою враховують такі новітні парадигми, як генеративний штучний інтелект, хмарні обчислення, мікросервісні архітектури та DevOps-підходи. Увага акцентується на зростаючих технічних вимогах до кібербезпеки та хмарних обчислень, де сучасні моделі глибокого навчання (наприклад, LSTM/GNN) стають незамінними для виявлення вторгнень та управління складною IoT-інфраструктурою. Для подолання цього розриву кафедрою інформаційних технологій ЗВО «Університет Короля Данила» розроблено та впроваджено експериментальний навчальний модуль з основ нейронних мереж на базі хмарного середовища Google Colab. Ця платформа дозволяє студентам працювати з реальними інструментами (Python, TensorFlow/Keras, NumPy) та отримувати доступ до обчислювальних ресурсів GPU без необхідності розгортання дорогої локальної інфраструктури. Навчальний процес структурований у форматі інтерактивного блокнота та охоплює весь життєвий цикл роботи з моделлю: від підготовки даних (на прикладі датасету MNIST) до її побудови, тренування, тестування та візуалізації результатів. Результати практичної апробації модуля продемонстрували значний освітній ефект: рівень розуміння машинного навчання у студентів трансформувався з теоретичного у практико-орієнтований, а використання хмарних інструментів стало системним. Студенти продемонстрували здатність до глибокого аналізу помилок класифікації та рефлексії щодо якості моделі. Стаття обґрунтовує необхідність інституційних змін для подолання бар'єрів, пов'язаних із застарілими стандартами, які наразі змушують викладачів інтегрувати інноваційні дисципліни лише як вибіркові компоненти. Надано рекомендації щодо комплексного оновлення освітніх програм, перепідготовки викладачів та створення методичної бази для раннього залучення студентів до вивчення штучного інтелекту. Інтеграція Google Colab розглядається як стратегічний крок до формування конкурентоспроможних фахівців у епоху цифрової трансформації. This article investigates the critical issue of the discrepancy between current higher education standards in "Software Engineering" and the rapid development of the IT industry. Specifically, it emphasizes that the bachelor's and master's degree standards, approved in 2018 and 2020 respectively, do not fully incorporate cutting-edge paradigms such as generative artificial intelligence, cloud computing, microservice architectures, and DevOps practices. Attention is drawn to the growing technical requirements in cybersecurity and cloud computing, where modern deep learning models (e.g., LSTM/GNN) are becoming indispensable for intrusion detection and managing complex IoT infrastructures. To bridge this systemic gap, the Information Technologies Department at King Danylo University developed and implemented an experimental instructional module on the fundamentals of neural networks using the cloud-based Google Colab environment. This platform enables students to work with industry-standard tools (Python, TensorFlow/Keras, NumPy) and access GPU computational resources without the need to deploy expensive local infrastructure. The learning process is structured as an interactive notebook covering the entire lifecycle of model development: from data preparation (using the MNIST dataset) to model construction, training, testing, and visualizing results. The results of the module's practical testing demonstrated a significant educational impact: students' understanding of machine learning transitioned from purely theoretical to practice-oriented, and their use of cloud tools became systematic. Students showed a high capacity for deep analysis of classification errors and analytical reflection regarding model quality. The article substantiates the need for institutional changes to overcome barriers associated with outdated standards, which currently force educators to integrate innovative disciplines only as elective components. Comprehensive recommendations are provided for updating educational programs, retraining academic staff, and establishing a methodological foundation to involve students in artificial intelligence studies at an early stage. The integration of Google Colab is positioned as a strategic step toward shaping highly competitive software engineering professionals capable of thriving in the era of digital transformation.