 |
Ангарский политехнический техникум использует корпоративный портал DeskWork 5.0 для обучения своих студентов передовым технологиям
С помощью DeskWork учреждение сегодня решает вопросы подготовки специалистов в рамках учебного курса на факультете «Вычислительные технологии». Ангарский политехнический техникум, старейшее учебное заведение Ангарска, существует с 1947 года. С 1998 года Ангарский политехнический техникум является базовым учебным заведением по Восточно-Сибирскому региону. В 2012 году техникум переходит на Федеральный Государственный Стандарт среднего профессионального образования (ФГОС СПО), для реализации требований которого учебному заведению было необходимо новое ПО. После продолжительных поисков преподаватели Ангарского политехнического техникума остановились на корпоративном портале DeskWork, который наиболее полно подходит для выполнения студентами профессиональных модулей, таких как «Эксплуатация и модификация информационных систем» и «Участие в разработке информационных систем». Сегодня портал успешно используется в обучении как площадка в подготовке и проведении лабораторных работ. «Простота внедрения портала стала основным преимуществом при выборе решения. Его использование в учебном процессе позволяет лучше подготовить студентов по специальности благодаря широким возможностям DeskWork по модификации и использованию нескольких платформ разработки ASP.NET, а также внутренним средствам разработки», – говорит Алексей Иванович Бирюлин, преподаватель спецдисциплин Ангарского политехнического техникума. «Корпоративный портал DeskWork 5.0 гибко настраивается под нужды предприятий, а в учебном процессе это свойство позволяет создавать большое число вариантов заданий, применять индивидуальный подход в обучении студентов. Так программный продукт помогает студентам приобретать твердые теоретические знания и устойчивые практические навыки в работе с информационными системами», – отмечает Валентин Кудрявцев, директор департамента DeskWork и программных разработок компании Softline.
Контактное лицо: Наталья Вьюникова
Компания: Softline
Добавлен: 23:13, 15.03.2012
Количество просмотров: 837
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия614 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия605 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия684 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия792 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |