End-to-end digital technologies in education
Zbarskiy A.M.1, Garanin M.A.2
, Sulyaeva O.A.3
1 Открытое акционерное общество «Российские железные дороги», Russia
2 Самарский государственный университет путей сообщения
3 Самарский государственный университет путей сообщения, Russia
Download PDF | Downloads: 67 | Citations: 3
Journal paper
Russian Journal of Innovation Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 13, Number 3 (July-september 2023)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=54754205
Cited: 3 by 30.01.2024
Abstract:
The article is devoted to assessing the potential of introducing end-to-end digital technologies into the educational process. The application of end-to-end digital technologies in higher professional education is considered, the trends of domestic and foreign research are analyzed.
The concept of "digital maturity" as a tool for assessing the degree of ownership of digital competencies is introduced and justified. The main indicators of assessing the digital maturity of an educational organization are highlighted. Their insufficiency is noted and additional indicators are proposed.
The potential of using end-to-end digital technologies in the educational process is considered, as well as the possibility of using big data technologies and artificial intelligence in education in general: in particular, for building an individual educational trajectory of personal development of students, identifying research competencies or predisposition to leadership. The model of formation of the student's competencies is presented and described.
The article is of interest to the management of educational organizations.
Keywords: end-to-end technologies, education, digital maturity, assessment indicators, competence formation model
Введение
Технологическое лидерство страны в современном мире зависит от эффективности системы образования. В мировой истории известны случаи, когда передовая модель образования позволила обеспечить развитие страны: Гумбольдтовская модель образования в Германии в начале XIX века, советская модель образования в СССР в XX веке, модель школьного образования в Финляндии на рубеже XX-XXI веков. Сценарии развития системы образования в XXI веке формируются на основе цифровых технологий.
Сегодня мы наблюдаем проникновение цифровых технологий во все отрасли экономики. При этом степень цифровизации различна. Высокий уровень наблюдается на уровне государственного управления, финансов, безопасности. Низкий уровень соответствует областям управления ресурсами и инфраструктурой. Система профессионального образования также подлежит влиянию данных инновационных процессов. Возникает актуальность исследования вопроса цифровизации системы образования, оценки последствий применения сквозных цифровых технологий (СЦТ) в образовательном процессе, а также формирования сценариев цифровизации отрасли.
Цель исследования – провести анализ потенциала цифровизации системы высшего образования. Для достижения этой цели поставлены и решены следующие задачи: показана степень изученности вопроса в трудах отечественных и зарубежных исследователей в области цифровизации образования, рассмотрены перспективы основных цифровых технологий – технологии Больших данных (Big Data) и искусственного интеллекта (ИИ) в образовательном процессе, проанализированы индикаторы цифровой зрелости компании, предложены более информативные индикаторы.
Методы исследования
Методологической основой исследования являются: труды ученых за последние 5 лет, посвященные вопросам развития сквозных цифровых технологий; классическая экономическая теория; институциональная, эволюционная теории; основные направления ресурсной концепции, обеспечивающие объективные основы исследования сферы услуг, закономерности и последствия трансформации во времени типов и моделей экономического развития. В рамках исследования использовались методы сравнений и аналогий, метод обобщений, метод математического моделирования, методы системного анализа, метод экспертных оценок.
Степень изучения вопроса
Исследованием вопроса цифровизации занимаются как отечественные, так и зарубежные ученые. Интерес к применению цифровых технологий изначально возник у зарубежных ученых, это было обусловлено более стремительным развитием цифровых технологий. Американские ученые Д. Джонсон и Л. Бакер одни из первых заявили о возможностях применения цифровых технологий в образовании. В своей монографии «Оценка влияния технологий в преподавании и обучении» авторы выделили отрицательные и положительные аспекты влияния цифровизации на образовательный процесс [1].
В научных трудах Г. Гейбла, Е. Мансура, Д. Седера, М. Веллера, Г. Гэскела, С. Гхоша представлены методы применения цифровых технологий, продемонстрированы положительные результаты применения данного процесса в образовании. Также авторы отмечают, что цифровое обучение позволяет широко использовать возможности индивидуализации, интерактивности, визуализации, создает широкие возможности для управления обучением на основе искусственного интеллекта, обработки больших данных о результатах и проблемах обучения [2].
На современном этапе внедрению цифровых данных уделяется огромное внимание. В исследованиях А. О. Палянычко, М. Г. Рожкова, Л. Н. Анацкая, Т. В. Косорученко даётся положительный анализ применения цифровых технологий обучения [3]. В работах В. А. Углева и Т. М Ковалева рассматриваются новые подходы к управлению образовательным процессом, а также своё отражение нашли концепции «больших данных в образовании», «доказательного управления образованием» [4]. Проблеме электронного образования посвящена работа Бадарч Дендева [5]. Исследованию анализа социальных сетей как инструмента образовательного процесса посвящено исследование венгерского математика Эрдоса. Эрдос отмечает, что обучающиеся большую часть времени проводят в социальных сетях, обмениваясь с однокурсниками информацией, создают совместные чаты, которые в дальнейшем могут быть использованы и в образовательном процессе [6]. В условиях глобальной цифровизации анализ современного образования проведён М. И. Глотовым. В его исследовании представлена классификация образовательных практик российских вузов, связанных с цифровой трансформацией, а также представлены наиболее эффективные образовательные модели, реализуемые вузами и направленные на персонализацию обучения [7]. В трудах отечественных учёных А. Ю. Уварова и И. В. Дворецкой рассматриваются изменения в области цифровых технологий и образовательного процесса, обсуждаются внешние и внутренние факторы, определяющие динамику процессов цифровой трансформации, а также представлены аспекты системного обновления образовательного процесса, которые возможны в насыщенной цифровой среде. Особое внимание уделяется изменениям организации образовательной работы, которые связаны с полноценным использованием инновационных методических решений, поддержанных средствами цифровых технологий [8].
Д. М. Плотниковым предоставляется обзор применения ключевых инновационных технологий в образовании. Приведенное автором исследование показывает, что в разных странах данный процесс происходит с разными скоростями, преодолевая различные проблемы технического, социального и гуманитарного характера [9]. В работе «Цифровая трансформация образования: зарубежный и отечественный опыт» И. П. Гладилиной и И. Г. Ермаковой предоставлен анализ отечественного опыта перехода к цифровым технологиям. В своей работе авторы отмечают, что в России информационно-коммуникативные технологии развиваются и обновляются достаточно стремительно, что позволяет быстро и гибко координировать меняющиеся потребности образовательного процесса [10]. М. Г. Гуйдалаевым, В. Н. Швецовым, Н. А. Бережной представлены тенденции, направленные на популяризацию умного обучения, а также предоставлена методика использования сквозных цифровых технологий в создании умной образовательной среды. По мнению авторов, эффективность и адаптивность умного обучения зависит от структуры информационных коммуникативных технологий, которые имеют решающее значение для создания конкурентной среды обучения как на местном, так и на глобальном уровне [11].
В процессе применения сквозных цифровых технологий изменяется и сама структура обучения, и организация образовательного процесса. Р. М. Сафуано, М. Ю. Лехмус и Е. А. Колганов в работе «Цифровизация системы образования» отмечают, что «Использование новых информационно-коммуникационных технологий является начальным условием для дальнейшего развития цифровой педагогики. Методически цифровизация системы образования опирается на новые образовательные стандарты, используя новый компетентностный подход» [12]. Таким образом, внедрение цифровых элементов приведет к перестройке не только образовательного процесса, но и к изменению роли преподавателя в целом.
Сквозные цифровые технологии в образовании
На данный момент в качестве наиболее перспективных инструментов цифровизации процесса реализации образовательных программ университетами рассматриваются технологии Больших данных (Big Data), а также использование искусственного интеллекта (ИИ). Рассмотрим их подробнее.
Применение технологии искусственного интеллекта позволит осуществлять подбор наиболее оптимальной стратегии обучения. Примером использования ИИ в образовательном процессе может стать применение адаптивного и персонализированного обучения, а также проверка знаний в режиме реального времени. Информационная система позволяет вести анализ каждого занятия, прогресса обучающегося, работу преподавателя и, в зависимости от результатов студента, предлагать или корректировать траекторию его обучения на основе предпочтений или способностей обучающегося. Знания обучающегося возможно оценить при использовании системы автоматического оценивания. На основе искусственного интеллекта анализируются выполненные задания обучающимся, предоставляется обратная связь и разрабатывается индивидуальный учебный план с учётом особенностей студента.
Другим важным аспектом инноваций в образовательном процессе является применение технологий Big Data. Учебные заведения на протяжении длительного периода накопили большое количество информации о различных аспектах образовательной деятельности: научно-образовательный контент, информацию об обучающихся, о преподавателях, электронные библиотечные архивы др. Технология Big Data позволяет сформировать универсальную структуру, извлекая полезную информацию, используя её в самых разных направлениях деятельности образовательной организации.
Рис. 1. Модель формирования компетенций обучающегося
Источник: составлено авторами
Представим процесс обучения как процесс приращения компетенций обучающегося во времени (рис. 1). При этом основной целью образовательной организации является увеличение компетенций студента до уровня, востребованного бизнесом, т. е. превышение фактического уровня компетенций (синяя кривая) над требуемым уровнем компетенций (красная кривая). Целевая функция образовательной организации – увеличение площади поверхности, образуемых описанными кривыми – площади кривой между точками А и В.
Опишем модель формирования компетенций. F – уровень владения компетенциями, T – время, t1 и t2 – период начала и окончания обучения, F1 – уровень владения компетенциями, F2 – требуемый уровень владения компетенциями, R – целевой результат работы университета в образовательной деятельности студента.
R =∫𝑡2(𝐹1 − 𝐹2) 𝑑𝑡; (1)
∀𝐹(𝑡) ∈ 𝐹1> 𝐹2. (2)
Интегральный результат работы университета будет описываться следующим выражением:
R=
(3)
Последнее выражение может быть использовано для оценки эффективности внедрения СЦТ в процесс реализации образовательных программ. В последнем выражении n – количество обучающихся.
Оценка цифровой зрелости
Внедрение сквозных цифровых технологий подразумевает освоение цифровых компетенций как обучающимся, так и преподавателем. Иными словами, «цифровых студентов» не могут учить «нецифровые преподаватели». За последние два года была сформирована нормативно-правовая база внедрения оценки цифровой зрелости в практику управления развитием образовательных организаций (указ Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года»), где цифровая зрелость является одним из целевых показателей национальной цели «цифровая трансформация»; приказ Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации от 18 ноября 2020 г. № 600 «Об утверждении методик расчета целевых показателей национальной цели развития Российской Федерации «Цифровая трансформация», в данном законопроекте утверждена методика расчета показателя «достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе здравоохранения и образования [13].
Актуальность методики оценивания цифровой зрелости объясняется Федеральным законом от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации», который предусматривает актуализировать программы и технологии образовательного процесса.
Применение в настоящее время индикаторов цифровой зрелости позволяет оценить степень владения цифровыми компетенциями. Однако используемые индикаторы первичны. Например, «доля расходов образовательной организации на внедрение и использование цифровых технологий» не определяет результат, «доля работников, имеющих возможность использовать верифицированного информационно-образовательного контента и цифровых образовательных сервисов» не даёт полной уверенности утверждать, что данные сотрудники будут применять данную возможность на практике.
На данный момент можно выделить восемь основных индикаторов цифровой зрелости образовательной организации:
Категория А:
1А. Доля специалистов, интенсивно использующих ИКТ (информационно-коммуникативные технологий);
2А. Доля расходов образовательной организации на внедрение и использование цифровых технологий.
Категория Б:
1 Б. Доля обучающихся, для которых ведется цифровой профиль;
2 Б. Доля обучающихся, для которых предложены рекомендации на основе ведения цифрового профиля;
3 Б. Доля работников, имеющих возможность использования верифицированного информационно-образовательного контента и цифровых образовательных сервисов;
4 Б. Доля обучающихся, имеющих возможность бесплатного доступа к верифицированному образовательному контенту и цифровым сервисам для самостоятельной подготовки;
5 Б. Доля заданий для обучающихся, проверенных с использованием технологий автоматизированной проверки;
6 Б. Доля работников, обладающих цифровыми компетенциями.
Рассмотрим эффективность данных индикаторов, расположив их на координатной сетке двумя индикаторами: стадии жизненного цикла СЦТ и влияние на конечные цели (рис. 2).
Рис 2. Эффективность индикаторов цифровой зрелости образовательной организации
Источник: составлено авторами
Представленные на рисунке результаты получены методом экспертной оценки. Данные, представленные на рис. 2, позволяют сделать выводы, что обозначенные индикаторы не дают возможность полноценно оценить цифровую зрелость образовательной организации. Для более детальной оценки предложены следующие индикаторы:
– организация и проведение текущих заданий с использованием СЦТ;
– автоматизированная фиксация участия обучающихся в проведенных университетом мероприятий, включая учебную и внеучебную деятельность;
– доля обучающихся, использующих электронные сервисы для обработки обращений.
Использование предложенных индикаторов вместе с существующими позволяет повысить информативность оценивания внедрения СЦТ в образование и динамику процесса внедрения.
Заключение
Эффективное применение СЦТ в образовательном процессе имеет высокий инновационный потенциал. При этом сами цифровые технологии рассматриваются как инструмент повышения эффективности процесса формирования компетенций обучающихся и реализации основных процессов образовательной организации. Возможные два основных эффекта от применения рассмотренных в статье СЦТ:
Прогнозирование – возможность предсказания процесса обучения в зависимости от различных факторов и корректировка при условии выхода прогнозного результата обучения за планируемый коридор. Так, для обучающихся появляется возможность выстраивать индивидуальную образовательную траекторию личного развития.
Классификация – возможность отнесения варианта развития событий к какому-либо из возможных вариантов. Вариант предполагает наличие сценарных вариантов исследуемого процесса. Это может быть выявление предрасположенности к лидерству или выявление исследовательских компетенций.
Возможны следующие эффекты от внедрения СЦТ в образовательную организацию: повышение качества подготовки специалистов, сокращение издержек на реализацию самого процесса. Указанные эффекты следует отнести к основным. Существуют и косвенные эффекты: рост доходов от увеличения количества обучающихся, повышение качества «входа» в образовательную организацию за счет увеличения притока абитуриентов. Выгодоприобретателем описанных эффектов выступает образовательная организация. Учет эффектов отрасли и государства не рассматривается в статье и требует отдельного изучения, что может стать развитием работы.
References:
Badarch Dendev (2013). Informatsionnye i kommunikatsionnye tekhnologii v obrazovanii [Information and communication technologies in education] M.: IITO YuNESKO. (in Russian).
Baeva L.V., Khrapov S.A., Azhmukhamedov I. M., Grigorev A. V., Kuznetsova V.Yu. (2020). Tsifrovoy povorot v rossiyskom obrazovanii: ot problem k vozmozhnostyam [Digital turn in russian education: from problems to possibilities]. Tsennosti i smysly. (5(69)). 28-44. (in Russian). doi: 10.24411/2071-6427-2020-10043.
Erdos P., Renyi A. (1960). On the evolution of random graphs Publication of Mathematics nstitute Hungary Academy of the Science. 5 17-61.
Gladilina I.P., Ermakova I.G. (2021). Tsifrovaya transformatsiya obrazovaniya: zarubezhnyy i otechestvennyy opyt [Digital transformation of education: foreign and domestic experience]. Sovremennoe pedagogicheskoe obrazovanie. (3). 8-12. (in Russian).
Glotova M.I. (2021). Analiz opyta tsifrovoy transformatsii otechestvennogo vysshego obrazovaniya [Analysis of the experience of digital transformation of domestic higher education]. Modern problems of science and education. (1). 23. (in Russian). doi: 10.17513/spno.30503.
Gordeev M.A. (2021). Ponyatie tsifrovoy zrelosti v podgotovke spetsialistov dopolnitelnogo professionalnogo obrazovaniya [The concept of digital maturity in training of specialists for additional professional education]. Business. Education. Law. (2(55)). 373-389. (in Russian). doi: 10.25683/VOLBI.2021.55.224.
Guydalaev M.G., Shvetsov V.N., Berezhnoy N.A. (2022). Ispolzovanie skvoznyh tsifrovyh tekhnologiy i instrumentov v obrazovanii [The use of end-to-end digital technologies and tools in education]. Pedagogicheskiy vestnik. (22). 36-38. (in Russian).
Plotnikov D.M. (2021). Trendy razvitiya skvoznyh tekhnologiy v obrazovanii v kontekste realizatsii tsifrovoy ekonomiki v Rossii [Development trends of cross-cutting technologies in education in the context of digital economy implementation in russia]. Sovremennoe pedagogicheskoe obrazovanie. (3). 13-17. (in Russian).
Safuanov R.M., Lekhmus M.Yu., Kolganov E.A. (2019). Tsifrovizatsiya sistemy obrazovaniya [Digitalization of the education system]. Bulletin USPTU. Science, education, economy. Series economy. (2(28)). 116-121. (in Russian). doi: 10.17122/2541-8904-2019-2-28-108-113.
Samigullina G.R. (2020). Primenenie effektivnyh tsifrovyh tekhnologiy obucheniya ekonomicheskim distsiplinam v professionalnom obrazovanii [The use of effective digital technologies for teaching economic disciplines in vocational education]. Sovremennye tekhnologii upravleniya. (3(93)). 4. (in Russian).
Takiullin T.R. (2021). Vliyanie tsifrovizatsii na sistemu obrazovaniya [The impact of digitalization on the education system]. The young scientist. (47(389)). 5-8. (in Russian).
Uglev V.A., Kovaleva T. M. (2014). Kognitivnaya vizualizatsiya kak instrument soprovozhdeniya individualnogo obucheniya [Cognitive visualization as a tool to support individual learning]. «Science and Education: Scientific Publication». (3). 420-449. (in Russian).
Uvarov A.Yu., Geybl E., Dvoretskaya I.V., Zaslavskiy I.M., Karlov I.A., Mertsalova T.A., Sergomanov P.A., Frumin I.D. (2019). Trudnosti i perspektivy tsifrovoy transformatsii obrazovaniya [Difficulties and prospects of digital transformation of education] M.: Izd. dom Vysshey shkoly ekonomiki. (in Russian).
Страница обновлена: 15.04.2025 в 13:37:35