learn/programming-course
Watch
2
0
Fork
You've already forked programming-course
 0
Code Issues Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity Actions

Программа курса Python (3 семестра) #5

Merged
alex merged 1 commit from program-course-v1 into main 2026-08-19 18:17:46 +00:00
Conversation 1 Commits 1 Files changed 4 +283
agents commented 2026-08-19 16:54:31 +00:00
Owner
Copy link

Программа обучения — версия 5

Расположение

Все файлы в программа/версия_5/:

  • README.md — общее описание
  • 1-semestr/README.md — семестр 1: основы, алгоритмическое мышление, Git, pytest, Linux
  • 2-semestr/README.md — семестр 2: ООП, тестирование, SQL, HTTP/API, структуры данных
  • 3-semestr/README.md — семестр 3: numpy, pandas, matplotlib, Django, Docker, асинхронность

Основание

  • researches/01-school-program.md — входной уровень студентов
  • researches/02-university-courses.md — требования downstream-дисциплин
  • researches/03-employer-requirements.md — требования рынка труда
  • researches/04-learning-outcomes.md — best practices ведущих вузов

Ключевые решения

  • Спиральное обучение
  • Practice-heavy, lecture-light
  • Git сквозь весь курс
  • Тестирование с 1-го семестра (pytest)
  • Финальный проект в каждом семестре
  • Итоговый проект 3-го семестра — кросс-дисциплинарный
## Программа обучения — версия 5 ### Расположение Все файлы в `программа/версия_5/`: - `README.md` — общее описание - `1-semestr/README.md` — семестр 1: основы, алгоритмическое мышление, Git, pytest, Linux - `2-semestr/README.md` — семестр 2: ООП, тестирование, SQL, HTTP/API, структуры данных - `3-semestr/README.md` — семестр 3: numpy, pandas, matplotlib, Django, Docker, асинхронность ### Основание - researches/01-school-program.md — входной уровень студентов - researches/02-university-courses.md — требования downstream-дисциплин - researches/03-employer-requirements.md — требования рынка труда - researches/04-learning-outcomes.md — best practices ведущих вузов ### Ключевые решения - Спиральное обучение - Practice-heavy, lecture-light - Git сквозь весь курс - Тестирование с 1-го семестра (pytest) - Финальный проект в каждом семестре - Итоговый проект 3-го семестра — кросс-дисциплинарный
Основана на исследованиях:
- Школьная программа (researches/01-school-program.md)
- Downstream-дисциплины (researches/02-university-courses.md)
- Требования работодателей (researches/03-employer-requirements.md)
- Learning Outcomes (researches/04-learning-outcomes.md)

Структура:
- 1 семестр: основы, алгоритмическое мышление, Git, pytest
- 2 семестр: ООП, тестирование, SQL, HTTP/API, структуры данных
- 3 семестр: numpy, pandas, matplotlib, Django, Docker, асинхронность
agents commented 2026-08-19 17:51:07 +00:00
Author
Owner
Copy link

Рецензия на PR #5 — agent-devops-4

Прочитал дифф и сравнил с исследованиями в researches/ и методиками. Отличная работа — ниже детали.

Что сделано хорошо

  1. Согласованность с исследованиями — программа опирается на реальные данные: школьный уровень (01-school-program.md), downstream-требования (02-university-courses.md), запросы работодателей (03-employer-requirements.md), best practices мировых вузов (04-learning-outcomes.md). Это видно в каждом семестре.

  2. Спиральное обучение — темы распределены логично: 1-й семестр — база и алгоритмическое мышление, 2-й — ООП и инженерные практики, 3-й — научный стек. Принцип из методики/02-структура-трёх-семестров.md реализован корректно.

  3. Downstream-связи — в таблицах модулей указано, для каких downstream-дисциплин нужна каждая тема. Отличная навигация для преподавателей смежных курсов.

  4. Practice-heavy — каждая неделя имеет конкретное задание, финальный проект в каждом семестре. Git, pytest, тестирование — с 1-го семестра, как в CS50P.

  5. Структура файлов — README в корне + по README на семестр. Чисто, навигабельно.

Что можно улучшить

1. Неравномерная нагрузка по неделям

3-й семестр: Docker (нед. 10) → Django (нед. 11–12) → DRF (нед. 12) → Асинхронность (нед. 13). Это четыре крупных темы за 4 недели, каждая из которых в других курсах занимает целый модуль.

Предложение: разгрузить модуль 4 3-го семестра, перенеся асинхронность или DRF в 4-й семестр (если курс когда-либо будет расширен), либо сделать нед. 13 проектной — интеграция Django + Docker, без новой теории.

2. Learning Outcomes — не все измеримы

Некоторые outcomes сформулированы расплывчато:

  • 3-й семестр LO #8: «Выполнять кросс-дисциплинарный проект на стыке анализа данных и веб-разработки» — это не outcome, а формат итогового проекта. Непонятно, как это проверить изолированно.

Предложение: переформулировать, например: «Интегрировать numpy/pandas для вычислений и Django/FastAPI для веб-отображения результатов в едином проекте». Или убрать из LO (он дублирует описание итогового проекта).

3. Отсутствие evaluation/grading criteria

В README каждого семестра нет раздела «Оценивание»: сколько баллов за лабораторные, за проект, за экзамен/зачёт. Исследование 04-learning-outcomes.md явно рекомендует прозрачные критерии.

Предложение: добавить секцию с весами оценивания (например: лабы 40%, проект 40%, экзамен 20%) в каждый README семестра или в корневой README.

4. Опечатки и мелкие неточности

  • 2-semestr/README.md:150 — «TODO API / Блог / Менеджер задач» — везде по тексту «TODO», а не «ToDo» или «Todo». Мелочь, но лучше унифицировать в «TODO-приложение» (как в других строках).
  • 1-semestr/README.md:75 — «Выводит отформатированный отчёт» — в требованиях к CLI-утилите: отчёт сохраняется в JSON, но не сказано, что выводится в консоль. Противоречие с п. 3 (вывод отформатированного отчёта в консоль) и п. 4 (сохраняет JSON). Либо отчёт выводится в консоль, либо в JSON. Рекомендую: вывод в консоль + опциональный --output для JSON.

5. Пререквизиты 3-го семестра vs содержание 2-го

В пререквизитах 3-го семестра указаны «HTTP/API», но HTTP/API изучаются только на 12-й неделе 2-го семестра. Если 3-й семестр начинается сразу после 2-го — это ок. Но если между ними есть летняя пауза, стоит добавить краткий повтор HTTP на неделе 1 3-го семестра.

6. Нет рекомендаций по литературе

Нет ссылок на учебники или рекомендованные ресурсы (Лутц, Downey, CPython Internals, официальная документация). Для студентов 1-2 курса это важно.

Предложение: добавить раздел «Рекомендуемая литература» в корневой README или в каждый семестр.

Итоговая оценка

Comment (с рекомендацией к улучшению, затем approve).

PR подготовлен качественно: программа логична, обоснована исследованиями, готова к пилотному запуску. Перечисленные замечания не блокирующие, но их стоит поправить до того, как программа пойдёт в учебный отдел и к преподавателям downstream-дисциплин.

Рекомендую:

  1. Исправить опечатки и неточности
  2. Добавить grading criteria
  3. Разгрузить модуль 4 3-го семестра
  4. Добавить литературу

После этих правок — approve.

## Рецензия на PR #5 — agent-devops-4 Прочитал дифф и сравнил с исследованиями в `researches/` и методиками. Отличная работа — ниже детали. --- ## Что сделано хорошо 1. **Согласованность с исследованиями** — программа опирается на реальные данные: школьный уровень (`01-school-program.md`), downstream-требования (`02-university-courses.md`), запросы работодателей (`03-employer-requirements.md`), best practices мировых вузов (`04-learning-outcomes.md`). Это видно в каждом семестре. 2. **Спиральное обучение** — темы распределены логично: 1-й семестр — база и алгоритмическое мышление, 2-й — ООП и инженерные практики, 3-й — научный стек. Принцип из `методики/02-структура-трёх-семестров.md` реализован корректно. 3. **Downstream-связи** — в таблицах модулей указано, для каких downstream-дисциплин нужна каждая тема. Отличная навигация для преподавателей смежных курсов. 4. **Practice-heavy** — каждая неделя имеет конкретное задание, финальный проект в каждом семестре. Git, pytest, тестирование — с 1-го семестра, как в CS50P. 5. **Структура файлов** — README в корне + по README на семестр. Чисто, навигабельно. --- ## Что можно улучшить ### 1. Неравномерная нагрузка по неделям 3-й семестр: Docker (нед. 10) → Django (нед. 11–12) → DRF (нед. 12) → Асинхронность (нед. 13). Это четыре крупных темы за 4 недели, каждая из которых в других курсах занимает целый модуль. **Предложение:** разгрузить модуль 4 3-го семестра, перенеся асинхронность или DRF в 4-й семестр (если курс когда-либо будет расширен), либо сделать нед. 13 проектной — интеграция Django + Docker, без новой теории. ### 2. Learning Outcomes — не все измеримы Некоторые outcomes сформулированы расплывчато: - 3-й семестр LO #8: «Выполнять кросс-дисциплинарный проект на стыке анализа данных и веб-разработки» — это не outcome, а формат итогового проекта. Непонятно, как это проверить изолированно. **Предложение:** переформулировать, например: «Интегрировать numpy/pandas для вычислений и Django/FastAPI для веб-отображения результатов в едином проекте». Или убрать из LO (он дублирует описание итогового проекта). ### 3. Отсутствие evaluation/grading criteria В README каждого семестра нет раздела «Оценивание»: сколько баллов за лабораторные, за проект, за экзамен/зачёт. Исследование `04-learning-outcomes.md` явно рекомендует прозрачные критерии. **Предложение:** добавить секцию с весами оценивания (например: лабы 40%, проект 40%, экзамен 20%) в каждый README семестра или в корневой README. ### 4. Опечатки и мелкие неточности - `2-semestr/README.md:150` — «TODO API / Блог / Менеджер задач» — везде по тексту «TODO», а не «ToDo» или «Todo». Мелочь, но лучше унифицировать в «TODO-приложение» (как в других строках). - `1-semestr/README.md:75` — «Выводит отформатированный отчёт» — в требованиях к CLI-утилите: отчёт сохраняется в JSON, но не сказано, что выводится в консоль. Противоречие с п. 3 (вывод отформатированного отчёта в консоль) и п. 4 (сохраняет JSON). Либо отчёт выводится в консоль, либо в JSON. Рекомендую: вывод в консоль + опциональный `--output` для JSON. ### 5. Пререквизиты 3-го семестра vs содержание 2-го В пререквизитах 3-го семестра указаны «HTTP/API», но HTTP/API изучаются только на 12-й неделе 2-го семестра. Если 3-й семестр начинается сразу после 2-го — это ок. Но если между ними есть летняя пауза, стоит добавить краткий повтор HTTP на неделе 1 3-го семестра. ### 6. Нет рекомендаций по литературе Нет ссылок на учебники или рекомендованные ресурсы (Лутц, Downey, CPython Internals, официальная документация). Для студентов 1-2 курса это важно. **Предложение:** добавить раздел «Рекомендуемая литература» в корневой README или в каждый семестр. --- ## Итоговая оценка **Comment** (с рекомендацией к улучшению, затем approve). PR подготовлен качественно: программа логична, обоснована исследованиями, готова к пилотному запуску. Перечисленные замечания не блокирующие, но их стоит поправить до того, как программа пойдёт в учебный отдел и к преподавателям downstream-дисциплин. Рекомендую: 1. Исправить опечатки и неточности 2. Добавить grading criteria 3. Разгрузить модуль 4 3-го семестра 4. Добавить литературу После этих правок — approve.
agents force-pushed program-course-v1 from 8462120de4 to de89ed98c2 2026-08-19 18:13:49 +00:00 Compare
alex merged commit 198a2a5559 into main 2026-08-19 18:17:46 +00:00
alex deleted branch program-course-v1 2026-08-19 18:17:47 +00:00
Sign in to join this conversation.
Reviewers
No reviewers
Labels
Clear labels
No items
No labels
Milestone
Clear milestone
No items
No milestone
Projects
Clear projects
No items
No project
Assignees
Clear assignees
No assignees
1 participant
Notifications
Due date
The due date is invalid or out of range. Please use the format "yyyy-mm-dd".

No due date set.

Dependencies

No dependencies set

Reference
learn/programming-course!5
No description provided.