Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemMéréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

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 workshop2014.04.08.

BME MIT Hibatűrő Rsz. Kutatócsoport

IT szolgáltatásmenedzsment

Üzleti folyamatok és alkalmazásokSzoftvertervezés

Kritikus beágyazott rendszerek

3

Felhő alapú oktatás ~2006 óta: cloud computing kutatás és K+F

oModellvezérelt automatizációoMéréstechnika, benchmarkoláso Teljesítmény és rendelkezésreállás

2012: 1. Int. IBM Cloud Academy Conferenceo Apache Virtual Computing Lab kísérleti környezet egy

hónap múlva

2014: 200+ hallgató egy félévben

4

TEMPUS STEM díj

Inf. technológiák laboratórium 2. „felhősítése”

Felhő a felsőoktatásban: új oktatási modellek Didaktikai adaptáció Tapasztalatok

5

A műhely ütemezése Klasszikus számítógéplaborok problémái Felhő alapú laborok: Apache VCL

Interaktív demo

Bevezetési és oktatási tapasztalatok Gondolatébresztő

Kérdések és válaszok, műhelybeszélgetés

20 perc

15 perc

25 perc

30 perc

Klasszikus számítógéplaborok problémái

Klasszikus számítógéplaborok

8

Házi feladat / önálló labor

Laborfoglalkozás

Klasszikus számítógéplaborok

Készülés Jegyzőkönyv

Felkészülés Értékelés

Beugró Vezetett gyakorlat

Önálló munka (foglalással)

9

Korlátos erőforrások Oktatási környezet:

előre konfigurált, erőforrásigényes, licenszelt elemek, komplex

Oktató: eszközismeret, szaktudás, alk. tapasztalat, oktatási gyakorlat

Nagy létszámú, gyakorlatorientált (BSc) képzés?

10

Klasszikus laborgyakorlatok

Időben/helyben kötötto Erőforrások korlátosak…

1. Oktató idejét nem hatékonyan használjao „Hova kell kattintani”

2. Maradványidő: problémamegoldásra kevéso Tudás, megértés … alkalmazás, elemzés, szintézis

3. Időkorlát: zsákutcákat, újratervezést bünteti

11

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 évo Új eszközök beszerzése?

Területhasználat, rendszergazda, munkatársak, licenszek…

Oktatási felhő alapú laborok:Apache Virtual Computing Lab

13

Apache Virtual Computing Lab (VCL) Nyílt forráskódú, ingyenes

felsőoktatási felhő platform

„Laborgépek”: adatközpontban futnak, virtualizálva

Hozzáférés: hálózaton/Interneten keresztülo „távoli asztal” (remote desktop) et al.

Önkiszolgáló webfelület

14

Műszaki kitérő: virtualizáció Egy (erősebb) hardveren több

„gép”o Pl. egy szerveren sok független

Windows példány

„Mesterképből” példányok

Egyszerű leállítás/indításo Használat után megsemmisül

Távoli hálózati hozzáféréso Op. rendszerekbe beépített

15

Oktatási felhő alapú laborgyakorlatok

Apache VCL

virtualizált adatközpont

...

Virtuálisgépek

Internet

Távoli kliens

Foglalás KapcsolódásTávoli asztal vagy

terminál-kapcsolat

Laborkörnyezet-példányok: az igények szerint

Akárhonnan, akármikor,akármivel

Felhasználó: egyszerű folyamat!

16

Akárhonnan, akármikor, akármivel…? Hálózati hozzáférés – tanterem, kollégium, otthon…

Kiszolgáló alapú: tetszőleges időben

A kliens lehet bármi, ami kapcsolódni képeso A virtuális gép eközben lehet tetszőlegesen „erős”

17

Akárhonnan, akármikor, akármivel…?

MS kliens Google Play-ről

18

A felhő mögött rejtve…

DEMO

19

Segédfóliák: http://home.mit.bme.hu/~ikocsis/VCL.pdf

Közös, élő eszközbejárás hallgatói nézetbőlo Bejelentkezés, foglaláso Kapcsolódáso Két géptípus megtekintése

• Fejlesztőkörnyezet• Adatelemzési környezet

Oktatói „image capture” élő bemutatása o ha az idő engedi

VCL használata

Hibatűrő Rendszerek KutatócsoportVCL bevezetési tapasztalatok

21

Architektúra(@FTSRG)

Oktatási struktúránk Elméleti tantárgyak

o Tudás megszerzése és megértése

LaboratóriumokoMérnöki munka során előforduló valós, gyakorlati,

konstruktív feladatoko Alkalmazási-, elemzési- és szintézis-kompetencia

23

VCL bevezetési pontok az oktatásunkban Órarendi laborfoglalkozás helyett

o Felhőben foglalt laborkörnyezet biztosításao Laborfeladatok rugalmas keretek közötti elvégzése

Gyakorlati házi feladatok otthoni környezetben való elkészítése helyetto Felhőben foglalt fejlesztőkörnyezet (programozói

környezet) alkalmazása

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 feladatmegoldáso Vezetett, lineáris mérés helyett• Önálló problémamegoldási lehetőségek• Teret enged a „kitérőknek”, „próbálkozásoknak”• Nagyobb az „elakadás” veszélye

25

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

26

Változások oktatói oldalról Új kommunikációs csatornák

o Személyes kontaktórák helyett • Konzultációs lehetőségek• Gyakori kérdések és válaszok (Q2A) jellegű weboldal

Új számonkérési módszeroMérési jegyzőkönyv készítés mellett • Személyes szóbeli beszámoló• Kisebb gyakorlati feladatok elvégzése

27

Változások oktatói oldalról Módosuló feladatsorok

o Lineáris felépítésű, vezetett laboratórium helyett• Csökkenő függőségek a feladatmodulok között

Virtuális környezetek kialakításao Korábbi labor számítógépen futó környezet kialakítás

helyett• Virtuális számítógépek (környezetek) kialakítása• Párhuzamosan több különböző környezet biztosítása

28

2013 tavaszi félév

2013/03/0

1

2013/03/0

4

2013/03/0

7

2013/03/1

0

2013/03/1

3

2013/03/1

6

2013/03/1

9

2013/03/2

2

2013/03/2

5

2013/03/2

8

2013/03/3

1

2013/04/0

3

2013/04/0

6

2013/04/0

9

2013/04/1

2

2013/04/1

5

2013/04/1

8

2013/04/2

1

2013/04/2

4

2013/04/2

7

2013/04/3

0

2013/05/0

3

2013/05/0

6

2013/05/0

9

2013/05/1

2

2013/05/1

5

2013/05/1

8

2013/05/2

1

2013/05/2

4

2013/05/2

7

2013/05/3

00

20

40

60

80

100

120

140

160

29

2013 őszi félév

9/20/2

013

9/23/2

013

9/26/2

013

9/29/2

013

10/2/2

013

10/5/2

013

10/8/2

013

10/11/2

013

10/14/2

013

10/17/2

013

10/20/2

013

10/23/2

013

10/26/2

013

10/29/2

013

11/1/2

013

11/4/2

013

11/7/2

013

11/10/2

013

11/13/2

013

11/16/2

013

11/19/2

013

11/22/2

013

11/25/2

013

11/28/2

013

12/1/2

013

12/4/2

013

12/7/2

013

12/10/2

013

12/13/2

013

12/16/2

013

12/19/2

0130

20

40

60

80

100

120

140

160

180

ITLab-2 MIT2ITLab-2 MIT1REMO 2013

30

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 visszajelzéseko Első, bevezetési félév végéno Hallgatói kérdőívo 163 fős minta

31

Hallgatói visszajelzések

-3 -2 -1 0 1 2 30

10

20

30

40

50

60

13

8

13

20

15

38

56

MELYIK MEGKÖZELÍTÉST TARTJA HATÉKONYABBNAK A TÁRGY MIT1 MÉRÉSE ESETÉN? (-3: Inkább a kontakt óra, 3: Inkább a virtuális labor)

32

Hallgatói visszajelzések

20%

80%

MELYIK FORMÁT VÁLASZTANÁ A LABOR ELVÉGZÉSÉRE?

Tantermi gyakorlat, otthoni jegyzőkönyv írásFelhő alapú labor, otthoni munka

33

Hallgatói visszajelzések

0 1 2 3 4 50

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1 0 18

53

89

Összbenyomás

34

Hallgatói visszajelzések

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 160

5

10

15

20

25

30

35

HÁNY ÓRÁT FORDÍTOTT A LABOR ELVÉGZÉSÉRE A BEADÁS ELŐTT?

HÁNY ÓRÁT FORDÍTOTT A LABOR ELVÉGZÉSÉRE A BEADÁS ELŐTT?

35

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

Gondolatébresztő

37

VCL az NC State-en Több száz kurzus

Nem irodai szoftverekre, hanem amio Erőforrásigényeso Csak intézményként licenszelhető költséghatékonyan

Feltételezés: PC-je ~mindenkinek van

„Desktop extension”

38

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.: ArcGISo Központi könyvtár oktatja is + adatbázisok

Pl. informatika-képzés: „eldobható” Linux környezetek

Speciális eszközök: Cadence, Comsol, Matlab, SolidWorks, AutoCAD, …

+ PhD munkák és kutatások igényei

„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)