CC BY
0
ИССЛЕДОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОГО ПУТИ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЕМ В ЭПОХУ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Ма Сяое, магистрант Се Бин, магистрант Томский государственный университет (Россия, г. Томск)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-5-3-180-183
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы совершенствования процесса управления образованием с учетом складывающихся современных условий. В настоящее время активно идут процессы цифровизации всех сфер жизни. Одним из подобных направлений является применение системы анализа больших данных. В работе рассмотрены вопросы перспективы использования анализа больших данных в системе образования, анализ современного состояния и мероприятия, направленные для ее совершенствования.
Ключевые слова: системы образования, цифровая экономика, анализ больших данных, процессы цифровизации, применение больших данных при организации учебного процесса.
Современный мир характеризуется переходом от индустриальной эпохи производства к информационной. Информационное общество характеризуется тем, что основным продуктом производства является информация. При этом производство материальных благ характеризуется внедрением цифровых решений управления и, соответственно, высокими требованиями к персоналу. Современный работник предприятия, в настоящее время, должен обладать знаниями помимо специфики производственных процессов, также в сфере информационных технологий. Кроме того, появляются новые виды профессиональной деятельности, напрямую связанные с созданием и обработкой информации. По оценкам специалистов доля 1Т-отрасли России в общем объеме ВВП по итогам 2023 года приблизилась к 2%. Что касается иных стран, то, например, в Китае в период с 2012 по 2021 год прирост объема цифровой экономики в среднем составил 15,9%, а доля в ВВП увеличилась с 21,6% в 2012 году до 41,5% в 2022-м. Подобные тенденции характерны и для иных развитых стран [4].
Изменение характера экономики в первую очередь требует подготовки высококлассных специалистов, что, в свою очередь, не может обойтись без изменения подходов к обучению и информационной
трансформации образования. При этом следует понимать, что в настоящее время объем информации стремительно увеличивается, что требует применения новых технологий обработки информации. Одним из современных направлений обработки информации является технология Big Data. Подобного мнения придерживается и ряд ученых. Например, по этому поводу В.М. Савинов пишет: «В современном мире объемы данных растут с невиданной скоростью, и их анализ и использование стали ключевым фактором для развития различных отраслей экономики. Одной из наиболее актуальных технологий, позволяющих эффективно обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, является Big Data» [6, с. 61]. Возможно применение данной технологии и для совершенствования системы образования.
Big Data или большие данные - это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объема. Их обрабатывают при помощи специальных автоматизированных инструментов, чтобы использовать для статистики, анализа, прогнозов и принятия решений. С 2014 на Big Data обратили внимание ведущие мировые вузы, где обучают прикладным инженерным и IT-специальностям. Затем к сбору и анализу
подключились IT-корпорации - такие как Microsoft, IBM, Oracle, EMC, а затем и Google, Apple [7].
Выделяются следующие направления повышения эффективности управления образования с применением технологии Big Data (анализ больших объемов информации):
- улучшение качества реализации образовательных процессов;
- персонализация обучения;
- разработка и внедрение новых образовательных продуктов;
- раннее выявление рисков и разработка мер поддержки [5, с. 115].
Используя анализ больших объемов данных, можно проанализировать имеющийся объем учебных методик, определить наиболее подходящие, их эффективность вычленить наиболее востребованные и продвинутые из них, вследствие чего разработать новые методики, включающие в себя наиболее подходящие для тех или иных направлений обучения.
Также, на основе результатов обработки информации, возможна разработка индивидуальных методик обучения в зависимости от личности обучающегося. В данном случае идет речь об анализе направленности личности, ее предпочтениях, особенностях, наличии ограничений или психологических особенностях.
Применение данных технологий также способно оказать влияние на процесс принятия решений. Сюда может входит анализ соотношения применяемых методик и изменения успеваемости, поведения, отношения к учебе. Администратор, принимая решение об внесении изменений в учебный процесс, должен опираться на фактические результаты обработки данных. Выполнение данного условия критически важно для организации управления образовательным процессом. Также сюда можно включить:
- создание оптимальной организационной управленческой структуры;
- подбор учебных предметов и их планирование;
- оптимизацию бюджета;
- распределение ресурсов;
- распределение нагрузки;
- мониторинг образовательных ресурсов и эффективность преподавателей [3, с. 22].
Проведение анализа поведенческих особенностей, на основе данных психологической службы, позволяет выявить ряд рисков, связанных как с психологическими особенностями, так и иных рисков. Сюда можно отнести:
- выявление рисков отставания;
- эмоционального выгорания;
- наличия сложностей в усвоении материала;
- потери интереса и мотивации к учебе;
- эмоциональное выгорание и профессиональную деформацию преподавателей [2].
Все это в совокупности позволит разработать соответствующие меры поддержки (консультации, дополнительные занятия), а также скорректировать работу психолога и кадровых служб.
При этом важно понимать, что «большие данные» представляют собой не только данные касательно учебного процесса, но и данные из других источников. Это информация из социальных сетей, полученная от родителей, анализ интернет-источников и т.д. Отличительной чертой является объем. Система «больших данных» основывается на анализе значительных данных из различных сфер деятельности.
Например, на уровне региона это может быть информация, представленная всеми учебными заведениями.
В целом по стране возможно создание глобальной системы хранения и обмена информацией, включая информацию о проводимых научных исследованиях, методиках преподавания, успеваемости и т.д. Существующая система «Кольцо ВУЗов» является возможным прообразом и основой данной системы. На данный момент данная система включает в себя информацию только об учебных работах студентов для проверки в системе «антиплагиат». Однако существующая инфраструктура и имеющиеся ресурсы могут использоваться для создания базы данных и использования технологии «больших данных».
Кроме того, «большие данные» активно применяются в научной деятельности
высших учебных заведений. Ряж значимых проектов, к реализации которых привлекаются в том числе и студенты, базируется на применении данной технологии. При этом ошибочно полагать, что данная технология используется исключительно в сфере машинного обучения или экономических исследованиях. «Большие данные» активно используются и при проведении лингвистических, литературных и иных исследованиях.
Несмотря на понимание важности данных технологий и внедрения их в России, основной сферой их применения является бизнес-сфера. Внедрение данных технологий требует вложения значительных средств. При этом положительные результаты могут быть получены только спустя продолжительное время.
Одной из проблем является то, что в России практически отсутствуют и не применяются системы менеджмента управления большими данными в образовании. За рубежом активно применяются такие системы управления обучением (LMS) как Blackboard Analytics, Learning Analytics and Knowledge (LAK), Educational Data Mining (EDM) [1, с. 34]. Данные средства адаптивны и могут использовать методы машинного обучения. Имеются и иные решения. В различных странах разрабатывается и применяется широкий спектр программных средств, используемых в данной сфере. Лидерами в данной области являются США и Китай.
Немаловажна и графическая составляющая результатов обработки данных. Сюда можно отнести Tableau - один из наиболее популярных инструментов для
визуализации результатов обработки данных в образовательной среде зарубежных высших учебных заведений. Однако учитывая складывающуюся международную обстановку следует рассмотреть вопрос о разработке собственного программного обеспечения в данной сфере. Немаловажным является и решение проблемы подготовки специалистов в данной сфере. Данные проблемы актуальны и с учетом политики изоляции, проводимой рядом стран в отношении России. Важным моментом является то, что ряд программных продуктов в данной сфере ограничены к использованию на территории России.
В тоже время, Россия в достаточной мере обладает необходимыми информационными и техническими ресурсами для создания технологий основанных на технологии «больших данных». Непонимание важности развития в данном направлении и создания и интеграции данной технологии в систему образования может привести к негативным последствиям и отставанию в сфере информационных технологий страны в целом.
Таким образом можно сделать вывод о том, что применение анализа больших данных в сфере образования в перспективе, в случае его применения, позволит повысить эффективность организации управления образованием. Однако помимо внедрения данного инструмента стоит вопрос о разработке отечественных информационных продуктов в данной сфере. Имеющаяся база и инфраструктура позволяет это сделать. Важным вопросом является разработка программного обеспечения и подготовка кадров в данной сфере.
Библиографический список
1. Большие данные в образовании: доказательное развитие образования // Сборник научных статей II Международной конференции, 15 октября 2021 года, Москва / под общ. ред. О.А. Фиофановой. - Москва: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2021. - 342 с. -ISBN 978-5-85006-350-4.
2. Байг М.И., Шуиб Л. и Ядегаридехкорди Э. Большие данные в образовании: современное состояние, ограничения и направления будущих исследований // Education Technol High Education. - 2020. - № 17. - С. 44. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://doi. org/10.1186/s41239-020-00223-0.
3. Назаров, В.Л. Анализ первых результатов цифровой трансформации школьного образования в период мировой пандемии Covid-19: опыт Свердловской области / В.Л. Назаров, Л.И. Долинер. - Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2021. -148 с.
4. Саввинов В.М. Большие данные как основа оценки управления развитием образовательных систем // Письма в Эмиссия.Оффлайн (The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал. - 2023. - №12 (декабрь). ART 3319. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://emissia.org/offline/2023/3319.html.
5. Утёмов В.В., Горев П.М. Развитие образовательных систем на основе технологии Big Data // Концепт. - 2018. - №6. - C. 114-116.
6. Извлечь смысл. Проблемы анализа данных в образовании / А.Л. Семенов, О.А. Фиофанова, О.И. Бабченко [и др.] // Образовательная политика. - 2021. - № 3(87). -С. 60-65.
7. Bolliger D.U., Halupa C. Analytics and Data-Driven Decision Making in Higher Education: Benefits, Challenges, and Future Directions // Online Learning Journal. - 2018. - № 22 (3). - С. 115-136.
RESEARCH OF THE INNOVATIVE PATH OF EDUCATION MANAGEMENT IN THE
AGE OF BIG DATA
Ma Xiaoye, Graduate Student Xie Bin, Graduate Student Tomsk State University (Russia, Tomsk)
Abstract. The article discusses the issues of improving the process of education management, taking into account the emerging modern conditions. Currently, processes of digitalization in all spheres of life are actively underway. One of these areas is the use of a big data analysis system. The paper discusses the prospects for using big data analysis in the education system, analysis of the current state and measures aimed at improving it.
Keywords: education systems, digital economy, big data analysis, digitalization processes, use of big data in organizing the educational process.
