Информатика и образование №5’2020

Описание

Журнал «Информатика и образование» №5’2020

№ 5 (314) Июнь 2020 года
Содержание номера

ОБЩИЕ ВОПРОСЫ

Рабинович П. Д., Заведенский К. Е., Кушнир М. Э., Храмов Ю. Е., Мелик-Парсаданов А. Р.

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ: ОТ ИЗМЕНЕНИЯ СРЕДСТВ К РАЗВИТИЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

В статье рассматривается проблема разрыва между процессами мирового перехода к цифровой экономике и цифровизации разных сфер деятельности, включая образование, с одной стороны, и недостаточно глубокими исследованиями феномена цифровой трансформации, в том числе цифровой трансформации образования, с другой. Непроработанность сущности цифровой трансформации провоцирует вольный и часто маркетинговый характер использования понятий «цифровизация», «цифровые технологии», «цифровая трансформация образования», а в практической деятельности ведет к низкой эффективности предпринимаемых действий по реализации соответствующих проектов и программ, в том числе национальных, федеральных и региональных. Нехватка строгих полаганий приводит к дефициту смыслов, кратному возрастанию управленческой и организационной сложности осуществления реальной практики цифровой трансформации в образовании, и, как следствие, возникает имитация или формальная реализация перспективных проектов. Цель исследования — обосновать общую модель цифровой трансформации и конкретизировать ее применительно к сфере образования, продемонстрировав все элементы структуры трансформируемого объекта и характер преобразований. Проверяемая гипотеза — процесс трансформации вызывает изменение всех сущностей образовательной деятельности, включая ее цели, объекты, субъекты, содержание, процессы и результаты. Методологический базис исследования составила системно-мыследеятельностная методология с использованием следующих методов исследования: теоретический анализ и синтез имеющихся в науке позиций; наблюдение за практическими артефактами цифровой трансформации образования; эксперимент с целью апробации результатов исследования; рефлексивный анализ собственной деятельности по цифровой трансформации школ. Основными результатами стали: различение проектов цифровой трансформации, выделение их уникальных свойств и характеристик, отличающих от проектов оптимизации, совершенствования, развития; обоснование модели цифровой трансформации образования. Тем самым предложен новый взгляд на изменение процесса образования под влиянием цифровой трансформации, его дистанцирования от процессов обучения и подготовки, что станет отправной точкой в самоорганизации команд проектов цифровой трансформации образования. Результаты будут полезны руководителям органов управления образованием всех уровней, руководителям и командам развития образовательных организаций основного и дополнительного образования, замысливающим или реализующим проекты цифровой трансформации.

Ключевые слова: цифровизация, цифровая трансформация, цифровые технологии, образование, процесс образования, процесс подготовки, процесс обучения, цифровой разрыв.

Grigoriev S. G., Sabitov R. A., Smirnova G. S., Sabitov Sh. R.

THE CONCEPT OF THE FORMATION AND DEVELOPMENT OF A DIGITAL INTELLECTUAL ECOSYSTEM OF BLENDED UNIVERSITY LEARNING

(На англ. языке)

Григорьев С. Г., Сабитов Р. А., Смирнова Г. С., Сабитов Ш. Р.

КОНЦЕПЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ЭКОСИСТЕМЫ СМЕШАННОГО УНИВЕРСИТЕТСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

В статье предлагается концепция формирования и развития адаптивной экосистемы университетского образования. Концепция может позволить не только элиминировать недостатки, присущие дистанционной системе образования, но и создать основу построения полноценной образовательной технологии. Базой построения такой экосистемы, помимо чисто дидактических наработок, могут стать и современные достижения в области теории систем, цифровизации и искусственного интеллекта. Рынок образования испытывает серьезное влияние достижений в области искусственного интеллекта и быстрого развития «Индустрии 4.0». Также приходится учитывать достаточно непредсказуемые природные катаклизмы и пандемии. В этих условиях единственная возможность сохранения и усиления своих позиций на рынке образования, который будет стремительно меняться в ближайшие десятилетия, — это трансформация процессов в рамках новых технологических трендов и интегрированных сетевых кластерных экосистем. Децентрализованное обучение и аутсорсинг могут стать двумя ключевыми функциями для успешного применения искусственного интеллекта в образовании. Моделирование, оптимизация и аналитика больших данных позволяют формировать полный набор технологий для создания сети аутсорсинга и цифровых образовательных цепочек, что позволяет идентифицировать модель состояния всех процессов в режиме реального времени. В каждый момент времени цифровой двойник отображает состояние процессов аутсорсинга и образовательных цепочек с фактическими данными планирования, подготовки необходимого оборудования, непосредственно подготовки образовательных программ, загрузки преподавателей, учета и контроля результатов обучения и т. п. Цифровой двойник может использоваться как для принятия решений в режиме реального времени, так и для прогнозирования и планирования аутсорсинга. По сути, университет и компании, обеспечивающие аутсорсинговые услуги в рамках данного подхода, интегрируются в единый механизм для решения задач гибкого индивидуального обучения. В рамках предлагаемого подхода возможно построение образовательной университетской среды, интегрированной с реальными объектами экономики территории, которая является компонентом образовательной экосистемы. Рассматриваемая концепция позволяет прогнозировать и планировать подготовку требуемых специалистов, поскольку модель ее работы тесно связана с предприятиями реального сектора экономики. Это становится возможным за счет того, что обучение происходит по гибким программам, отражающим постоянно меняющиеся требования предприятий к компетенциям своих сотрудников. По сути, университет или группа университетов становятся важнейшей составной частью территориальных промышленных кластеров, что позволяет повысить эффективность и качество подготовки специалистов и оперативно разрабатывать новые учебные программы и курсы, позволяющие быстро осваивать востребованные реальным сектором экономики компетенции. Использование технологии искусственного интеллекта в сочетании с возможностями интернета вещей и цифровизации основных бизнес-процессов обеспечивает, по сути, функционирование и развитие экосистемы университета по аналогии с экосистемами крупных отраслевых системообразующих предприятий.

Ключевые слова: искусственный интеллект, экосистема, образовательный кластер, смешанное обучение, цифровизация.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТ

Тарануха С. Н., Кузьмин А. А., Савельева М. Н.

КВАЛИМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИЙ ВЫПУСКНИКА ОСНОВНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ

Стремительный рост цифровизации образования значительно повысил роль электронной информационно-образовательной среды образовательных организаций. Она стала базовым инструментом организации, ведения и администрирования учебного процесса. Электронная информационно-образовательная среда образовательной организации должна обеспечивать фиксацию хода образовательного процесса и результатов освоения основной профессиональной образовательной программы — компетенций по итогам промежуточной аттестации, проведенной в системе дистанционного обучения, интегрированной в электронную информационно-образовательную среду. Статья рассматривает применение квалиметрических подходов в оценке качества сформированности компетенций выпускника вуза при реализации программ высшего образования в соответствии с Федеральными государственными образовательными стандартами высшего образования 3++. Предложена математическая модель оценки результатов освоения программы (сформированности компетенций) выпускника в зависимости от вклада учебных дисциплин в формирование каждой компетенции. Рассмотрены два способа оценки результата: как среднего арифметического и как взвешенного значения от полученных оценок по дисциплинам, формирующим эту компетенцию, а также возможность мониторинга формирования компетенции в процессе освоения учебных дисциплин и внесения результатов промежуточной аттестации в электронное портфолио обучающегося. Оценка сформированности компетенций может стать следующим этапом развития электронного портфолио обучающегося, являющегося частью электронной информационно-образовательной среды.

Ключевые слова: сформированность компетенций обучающегося, электронное портфолио, электронный диплом, оценка качества обучения, квалиметрия, модель выпускника университета.

Кузьмина Е. А., Низамова Г. Ф.

ФОРМИРОВАНИЕ УЧЕБНОГО ПЛАНА НА ОСНОВЕ ГРАФОВОЙ МОДЕЛИ

В статье рассматривается подход к планированию взаимосвязанных работ в рамках заданного количества временных промежутков на примере формирования учебного плана высшего учебного заведения, основанного на компетентностной модели обучаемых. Предлагается рассматривать задачу формирования учебного плана как оптимизационную задачу раскроя-упаковки, решаемую с помощью упорядоченного графа. Разработана логическая модель учебного плана в виде N-слойного упорядоченного графа, в которой вершины соответствуют дисциплинам учебного плана, а ребра графа задают отношения предшествования дисциплин в семестрах, далее временное предшествование (следование) дисциплин формализуется с помощью матрицы следования дисциплин. В качестве критерия оптимальности учебного плана рассматриваются критерий равномерности учебной нагрузки и критерий минимальных штрафов, отражающий степень соблюдения заданных причинно-следственных связей между дисциплинами плана. Разработана UML-диаграмма компонентов программного комплекса формирования учебных планов, описаны функции разработанного программного комплекса. Выполнена программная реализация разработанных моделей и алгоритмов. Проведен эксперимент, получены и проанализированы различные варианты учебных планов. Оценка оптимальности разработанных учебных планов выполнена на основе предложенных критериев, приведены характеристики построенных вариантов учебного плана, даны рекомендации по выбору конечного варианта учебного плана с учетом установленных приоритетов.

Ключевые слова: планирование работ, графовая модель, матрица, компетенции, учебный план.

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ И ТЕСТЫ

Харламенко И. В., Воног В. В.

ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ КАК ФОРМА КОНТРОЛЯ В ТЕХНОГЕННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ

В статье рассматриваются особенности осуществления контроля и обратной связи в обучении иностранному языку в условиях техногенной среды. Образовательный процесс трансформируется под влиянием внедрения и активного применения цифровых технологий. ИКТ-насыщенная среда позволяет реализовывать новые модели взаимодействия между преподавателем, обучающимися и цифровыми инструментами, обогащает фонд заданий и расширяет ряд возможных форм контроля и обратной связи. По мнению авторов, автоматизированный режим оценивания результатов усвоения знаний находит применение как в условиях внеаудиторной работы, так и непосредственно на занятиях в рамках технологии Bring Your Own Device (BYOD). Автоматизированный контроль способствует интенсивности образовательного процесса, позволяет всем его участникам выбрать удобный режим работы, обеспечивая им мгновенную обратную связь, тем самым позволяя осуществлять самооценивание и саморефлексию собственных действий.
Особого внимания при обучении иностранным языкам заслуживает технология чат-ботов. Чат-боты имитируют действия человека и способны выполнять стандартные повторяющиеся задания. Возможность интеграции в социальные сети и мобильные технологии, а также широкий диапазон использования объясняют все большую популярность ботов.
В техногенной образовательной среде технологии могут быть основой взаимодействия, взаимного редактирования и оценивания студентов при организации совместных проектов. В данном случае обучающиеся получают обратную связь не только от преподавателя, но и от других студентов, повышая мотивацию к самостоятельному обучению. Таким образом, автоматизированная проверка, самооценивание и взаимооценивание позволяют не только выявить проблемные области у каждого студента, но и создать индивидуальную траекторию обучения, что повышает эффективность обучения иностранному языку.

Ключевые слова: контроль, автоматизированный контроль, обратная связь, взаимное оценивание, самооценивание, иностранный язык, техногенная среда.

Сидоренко А. С.

ОПТИМИЗАЦИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ СТУДЕНТОВ: МИНИМИЗАЦИЯ ВЛИЯНИЯ НА ОТВЕТЫ ПОМОЩИ ИНТЕРНЕТА

Цель описываемой в статье работы заключалась в исследовании принципов формирования контрольных вопросов для удаленного тестирования студентов в системах дистанционного обучения Moodle и Blackboard — таким образом, чтобы максимально снизить возможности тестируемых воспользоваться помощью поисковых запросов в интернете. Проанализированы основные тенденции в ответах студентов вуза в зависимости от типов контрольных вопросов, их формулировок и связи с доступностью лекционного материала. На примере дистанционного электронного тестирования по дисциплине «Физическая культура» студентов третьего курса вуза выявлено, что наибольшие проблемы у тестируемых возникают с вопросами на логику, а не с вопросами на точные знания, ответы на которые легко найти в лекционных материалах. Выявлено, что подавляющее большинство студентов при поиске ответов на вопросы ограниченного по времени теста ориентируются не на собственные знания, а на находящиеся в тексте вопроса слова-маркеры, по которым создают собственные поисковые запросы в тексте лекции или в сети Интернет. При этом явно выделяется часть опрашиваемых, которая не анализирует выдаваемую информацию, а просматривает ее довольно поверхностно и старается выбрать из возможных вариантов ответа тот, который находится ближе к слову-маркеру. На основании проведенных исследований и опыта работы в среде LMS в статье даются практические рекомендации для преподавателей по грамотному созданию контрольных заданий и эффективному управлению статистикой ответов, которые позволят более объективно оценивать знания студентов по различным учебным дисциплинам.

Ключевые слова: система дистанционного обучения, LMS, Moodle, Blackboard, компьютерное тестирование, способы постановки вопросов, типы вопросов, поисковые запросы, интернет, студенты вузов.

Куприянов Р. Б.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО СБОРА ДАННЫХ ОБ ЭМОЦИЯХ ОБУЧАЮЩИХСЯ ВО ВРЕМЯ ГРУППОВОЙ РАБОТЫ

Сегодня мировое научное сообщество активно обсуждает вопросы применения искусственного интеллекта в образовании. Одна из наименее изученных технологий, в части ее применения в сфере образования, — компьютерное зрение. Разработка и внедрение интеллектуальных систем на основе алгоритмов анализа видео и машинного обучения предоставляют преподавателям и сотрудникам администрации образовательной организации новые возможности для понимания образовательного процесса и его трансформации. В статье рассматривается применение технологий анализа видео с камер с углом обзора, равным 360 градусам, для сбора данных об эмоциональном состоянии обучающихся во время групповой работы на учебных занятиях. В ходе описываемого исследования было разработано программное решение для автоматического сбора данных об эмоциях обучающихся во время работы в группах на учебных занятиях, которое может быть применено для проведения дальнейших исследований, направленных на изучение влияния эмоционального состояния обучающихся на их образовательные успехи. Результаты исследования могут быть использованы для формирования повестки научных исследований российских вузов в целях реализации задач раздела «Образование и кадры» программы «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной Правительством Российской Федерации.

Ключевые слова: цифровая трансформация образовательного процесса, искусственный интеллект, компьютерное зрение, видеоанализ, анализ данных, интеллектуальный анализ данных, интеллектуальный анализ образовательных данных.