2022. — Т 10. — №6 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://mir-nauki.com/72pdmn622.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 668.6 Кбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Курзаева, Л. В. Анализ и обработка данных цифрового следа обучающихся / Л. В. Курзаева, Л. И. Савва, Е. К. Назарова [и др.] // Мир науки. Педагогика и психология. — 2022. — Т 10. — №6. — URL: https://mir-nauki.com/PDF/72PDMN622.pdf (дата обращения: 28.03.2024).


Анализ и обработка данных цифрового следа обучающихся

Курзаева Любовь Викторовна
ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет имени Г.И. Носова», Магнитогорск, Россия
Доцент кафедры «Бизнес-информатики и информационных технологий»
Кандидат педагогических наук, доцент
E-mail: lkurzaeva@mail.ru
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author_profile.asp?id=686257

Савва Любовь Ивановна
ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет имени Г.И. Носова», Магнитогорск, Россия
Профессор кафедры «Педагогического образования и документоведения»
Доктор педагогических наук, профессор
E-mail: savva.53@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8340-3742
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author_profile.asp?id=426001
SCOPUS: https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=57188835268

Назарова Елизавета Константиновна
ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет имени Г.И. Носова», Магнитогорск, Россия
Студент
E-mail: FoxDieKrieger@mail.ru
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author_profile.asp?id=1104493

Абзалов Алексей Радиевич
ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет имени Г.И. Носова», Магнитогорск, Россия
Студент
E-mail: alex.radi@mail.ru

Килиевич Дмитрий Андреевич
ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет имени Г.И. Носова», Магнитогорск, Россия
Студент
E-mail: dkiliyevich@gmail.com

Аннотация. В статье рассматривается понятие цифровой след, как результат учебной и профессиональной деятельности в цифровом формате. Авторы статьи предлагают с помощью уникального набора представленных в электронной форме данных о зафиксированных действиях определять уровень компетенций, сформировать траекторию обучения, оценить возможности и стратегию дальнейшего развития и профессионального становления обучающегося. Цифровой след может помочь образовательным учреждениям понимать особенности поведения обучающихся, оказывать им необходимую психологическую и педагогическую поддержку, осуществлять наставничество в направлении раскрытия и развития индивидуальных способностей, выстраивать индивидуальную траекторию обучения, основываясь на анализе и специальной обработке цифровых данных.

Анализ и специальная обработка цифрового следа в образовании необходимы для более эффективной организации педагогической деятельности, совершенствования методов и форм обучения, коррекции образовательных результатов и создания рекомендаций по улучшению образовательной деятельности. Цифровой след — основа для формирования цифрового профиля обучающегося. При этом необходимо учитывать, что существуют два основных типа цифровых следов. Пассивный цифровой след — это данные, собранные без ведома пользователя. Активный цифровой след — это намеренно публикуемые пользователем данные.

Авторы статьи отмечают, что образовательные данные обладают рядом особенностей, которые требуют специальных методов обработки. Некоторые методы интеллектуального анализа данных могут быть применены напрямую, другие — требуют адаптации. В связи с этим появилось отдельное направление — интеллектуальный анализа образовательных данных или Educational Data Mining (EDM). Методы интеллектуального анализа эффективны для обработки данных, порождаемых образовательными процессами с целью решения образовательных задач, таких как, адаптация курса обучения под конкретного обучаемого, улучшение понимания процесса обучения и т. д.

Ключевые слова: цифровой след обучающегося; цифровой профиль обучающегося; мониторинг; профориентация; персонализация обучения; интеллектуальный анализ образовательных данных; Educational Data Mining (EDM)

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2658-6282 (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий