УДК 378.14

ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ ВНЕДРЕНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАНИИ С УЧЁТОМ ТРЕБОВАНИЙ ЭКОНОМИКИ, ОСНОВАННОЙ НА ЗНАНИЯХ

И.Л. Авдеева, доцент, канд.экон.наук.,

ФГБОУ ВО «ОГУ им И.С. Тургенева», г. Орёл,

e-mail: i-avdeeva-i@yandex.ru

Аннотация. В данной статье обосновывается роль информационных технологий и условий хранения информации в образовании как инструмента для технического усовершенствования существующего образования. Также рассмотрены условия для формирования современных  образовательных систем в рамках использования компетентностного подхода в образовательной деятельности.

Современный этап развития характеризуется переломным состоянием  во многих сферах человеческой деятельности. Ключевая роль для выхода из кризиса принадлежит новой стратегии развития человечества и использования новых форм образования в условиях развития экономки, основанной на знаниях.

Характерной особенностью применения информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в современной педагогической науке является их многоаспектность, что, в первую очередь, обусловлено многогранностью программно-технических решений, дидактических характеристик этих технологий, поэтому не удивительно наличие широкого спектра точек зрения на проблему их использования в образовании.

Представим на рисунке 1 основные тенденции современного образования.

Рисунок 1 -  Основные тенденции современного образования

В современных высших учебных заведениях, готовящих будущих специалистов, должны быть созданы благоприятные условия для использования технологических возможностей современных компьютеров и средств связи, для поиска и получения информации, развития познавательных и коммуникативных способностей, умения оперативно принимать решения в сложных ситуациях и прочее [2].

Современным студентам, магистрант и аспирантам необходимо:

− уметь приспосабливаться к жизни в постоянно меняющемся мире в условиях глобализации;

− обладать способностью к независимости и самостоятельности;

− уметь самостоятельно приобретать знания и знать, как необходимо применять полученные знания для блага общества, организаций и предприятий.

Компетентностный подход в образовательной деятельности – это подход, акцентирующий внимание на результате образования, причем в качестве результата рассматривается не сумма усвоенной информации, а способность человека действовать в различных проблемных ситуациях. Компетентностный подход – это совокупность общих принципов определения целей образования, отбора содержания образования, организации образовательного процесса и оценки образовательных результатов.

Совет Европы определил пять групп ключевых компетенций, которыми должен обладать любой представитель современной цивилизации [1]:

− политические и социальные (брать на себя ответственность, участвовать в совместном принятии решений);

− компетенции, касающиеся жизни в культурном обществе (понимание различий, взаимоуважение, способность сосуществовать с людьми других культур, языков, религий);

− компетенции, касающиеся владения устным и письменным общением, в т.ч. владение иностранными языками;

− компетенции, связанные с возникновением общества информации (электронные компетенции);

− способность учиться всю жизнь как основа непрерывной подготовки в профессиональном плане, а также в личной и общественной жизни.

В сфере образования выделяются пять основных типов данных:

− персональные данные;

− данные о взаимодействии студентов с электронными системами обучения (электронными учебниками, онлайн-курсами);

− данные об эффективности учебных материалов;

− административные (общесистемные) данные;

− прогнозные данные.

По статистике, в США ежегодно отчисляются 400 000 студентов. Многие студенты берут на обучение кредиты, и отчисление для них – это не только большой риск невыплаты долга, но и ухудшение всей кредитной истории. Отток студентов также негативно влияет и на сами учебные заведения: чем больше отток, тем меньше прибыль и государственная финансовая поддержка. Помимо экономического фактора, процент переход первокурсников на следующий курс влияет на позиции колледжа в национальных рейтингах.

Для решения проблемы Университет Содружества Виргинии совместно с исследовательской компанией Education Advisory Board провели исследование, позволившее выявить студентов в группе риска и помочь им. Студенты, которые стали пропускать занятия или получать плохие оценки, покидали учебное заведение чаще всего. Для университета была создана платформа, которая агрегирует все оценки студентов и находит проблемы. С ними сотрудники могут работать индивидуально – например, предложить студенту репетитора или другую помощь. В течение одного семестра количество студентов, закончивших курс, увеличилось на 16%, а количество студентов, перешедших на следующий курс обучения – на 8 процентов.

Государственный университет Болл в Индиане использует большие данные, чтобы анализировать участие студентов в разнообразных мероприятиях кампуса. Этот параметр считается ключевым с точки зрения успехов в учебе. Университет отслеживает частоту посещения кампуса и различных мероприятий с помощью идентификационных карт: если вовлеченность студента снижается, то сотрудники университета выявляют причину и могут предложить помощь [5].

Одна из популярных стратегий персонализации обучения – предложить дополнительный онлайн-курс отстающему студенту.

По мере того как учащийся будет отвечать на вопросы, платформа сможет предсказать его готовность к новым темам. Например, Аризонский технологический университет нуждался в разработке нового курса по математике, так как студентам приходилось готовиться к экзамену целый год. После использования дополнительных курсов на базе платформы Knewton около половины студентов смогли сдать экзамен как минимум на месяц раньше.

Еще одна сфера применения больших данных – прогнозное моделирование. Американские колледжи и университеты сами направляют письма-обращения будущим студентам, приглашая поступить в то или иное учебное заведение. Каждый вуз стремится пригласить наиболее перспективных студентов, которые наверняка поступят. Чтобы облегчить работу приемной комиссии, аналитики из компании ForecastPlus собрали и проанализировали несколько типов данных студентов: этническая принадлежность, успеваемость по ряду предметов, выпускные работы, оценки. Прогнозное моделирование ForecastPlus доказало свою эффективность более чем в ста кампусах США. Так, Университет Крейтон в штате Небраска смог исключить 35000 не самых перспективных студентов и не направлять им письма, что позволило сэкономить более 30 тысяч долларов.

Всё больше учебных заведений начинают использовать технологии, производя огромный поток данных. В начальной школе Рузвельта недалеко от Сан-Франциско учителя используют программу DIBELS с заданиями по чтению, помогающую выявить отстающих учеников и предложить им помощь. Это позволяет учителю быстро подготовить и адаптировать свои уроки к потребностям школьников. Оценка качества преподавания с помощью тестов не может быть по-настоящему эффективной: в итоге учителя просто натаскивают учеников на задания определенного типа. Анализируя данные об учебном процессе, администрация школы может лучше оценить учителей и, при необходимости, внести изменения.

В шести технологических вузах Южной Каролины работает программа по получению новой профессии SC ACCELERATE, ориентированная на людей старше 25 лет и ветеранов. Анализ данных позволяет участникам выбрать образование и карьеру, наиболее соответствующие их опыту и личным качествам. Программа CareerChoice GPS проводит прогностический анализ и помогает определиться с выбором карьеры: сервис изучает черты характера учащегося, его успехи в обучении, опыт предыдущей работы. Абитуриенты подают заявления в самые подходящие вузы – и последние от этого выигрывают. Для работодателей это также выгодно: они получают специалистов, уже подготовленных к работе.

В России только начинается использование больших данных в образовании. К сожалению, реализованных инициатив пока совсем немного. Мы решили остановиться на интересном научном проекте, придуманном группой студентов ГУУ. Авторы предлагают разработать идентификационную карту студента, которая объединит ряд функций: проездной и студенческий билет, зачетная книжка и пропуск на территорию. С помощью карты можно будет собирать данные о времени и месте нахождения студента в кампусе. Создав личный кабинет, студенты будут отлеживать успеваемость, общаться с преподавателями, узнавать расписание занятий и изучать университетский каталог. Все эти сервисы позволят собирать и обрабатывать данные, чтобы генерировать дальнейшие рекомендации по улучшению опыта обучения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. 5 способов применить Big Data в образовании [Электронный ресурс] URL: http://algomost.com/ru/news/bigdataeducation
2. Головина Т.А. Использование цифровых и мобильных инноваций для развития предприятий регионального интернет-рынка Вопросы современной экономики / Т.А. Головина, И.Л. Авдеева, Л.В. Парахина,  2014. №3 [Электронный ресурс] URL: http://economic-journal.net
3. Измалкова С.А. Использование глобальных технологий «BIG DATA» в управлении экономическими системами / С.А. Измалкова, Т.А. Головина // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2015. № 4-1. С. 151-158