CC BY
12
ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 20. Педагогическое образование. 2023. T. 21 № 4 LOMONOSOV PEDAGOGICAL EDUCATION JOURNAL. 2023. T. 21. No. 4
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЕ МНЕНИЕ
ТОРЕЕВА Т. А., МЭЙ ЮЙХАНЬ, ЛИ ТЯНЬ
ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ В РАЗВИТИИ
ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ В КИТАЕ
(ФГБОУ ВО МГУ имени М. В. Ломоносова; Сучжоускийуниверситет;
e-mail: diogen04@yandex.ru; 594843081@qq.com; tiffanylitian@mail.ru)
doi: 10.55959/MSU2073-2635-2023-21-4-235-243
В статье анализируется использование новейших информационных технологий в педагогическом образовании Китая. Особое внимание уделено рассмотрению следующих вопросов: технологии на основе больших данных (Big Data); создание и работа Национальной платформы «умного образования», интеллектуальный анализ образовательных данных; аналитика обучения.
Ключевые слова: информационные технологии, педагогическое образование, большие данные (Big Data), Национальная платформа умного образования, информационные технологии педагогического образования.
В педагогическом дискурсе выделяют информационные и цифровые технологии. Однако, в целом, эти понятия достаточно близки. И те, и другие принадлежат к технологической экосистеме. Иногда считают, что цифровые технологии более продвинуты, чем информационные, поскольку цифровизация в образовании стала развиваться позже, чем информатизация [Пронь] [1]. На наш взгляд, эта разница несущественна, так как все они входят в общую группу «информационно-коммуникационных технологий», поэтому точнее было бы обозначить данные технологии одним термином — «информационно-цифровые технологии», как это сделано в исследовании О. М. Слеповой [Слепова][2].
Развитие цифровых технологий в обществе закономерно привело к процессу цифровой трансформации всех сфер социальной жизни. Цифровая трансформация Китая началась в области экономики и управ-
ления. В 2020 году Национальная комиссия по развитию и реформам выступила с инициативой «Партнерские действия по цифровой трансформации» [Партнерские действия по цифровой трансформации] [3]. C2022 года китайское образование уверенно вступило в эпоху всестороннего продвижения цифровой трансформации. «План подготовки высококвалифицированных учителей базового образования новой эры» [4] предлагает изучить новые пути и новые модели искусственного интеллекта для содействия оптимизации управления учителями, реформе образования учителей, инновациям в образовании и методах обучения, а также адресной помощи в образовании. Кроме того, ставится задача дальнейшего привлечения и повышения роли учителей в области искусственного интеллекта и образовательной интеграции. Таким образом, в условиях цифровой трансформации образования Китай принял ряд эффективных мер для повышения качества информатизации педагогического образования.
С началом XXI века различные новые информационные технологии быстро интегрировались в работу, учебу, быт и другие сферы человеческого общества, особенно в области образования, что оказало значительное влияние на эффективность педагогического образования и профессиональной подготовки. Новейшие информационные технологии, в основном, связаны с тремя аспектами: большие данные (Big Data), искусственный интеллект (AI) и проект «Интернет + образование».
Опираясь на «большие данные» (Big Data), Китай смог создать «Национальную платформу умного образования», построенную на интеграции цифровых и информационных технологий. «Большие данные» — это новый рубеж инноваций, конкуренции и производительности. Они относятся к набору данных, размер которых превышает возможности типичного программного обеспечения базы данных для сбора, хранения, управления и анализа. Широко известны так называемые 5V больших данных — объем (Volume), скорость (Velocity), разнообразие (Variety), точность (Veracity) и ценность (Value) [Gil-lis S.A.] [5].
Объем (volume): объем больших данных огромен. В настоящее время масштаб больших данных является постоянно меняющимся показателем, размер одного набора данных колеблется от десятков терабайт до нескольких петабайт. Хотя статистика и результаты прогнозирования объемов больших данных не совсем одинаковы, все ученые сходятся в одном — в том, что объем данных резко возрастет.
Опираясь на «большие данные»
(BigData), Китай создал «Национальную платформу умного
образования». «Большие данные» — это новый рубеж инноваций, конкуренции и производительности
Скорость (velocity): скорость роста данных высока, так же как скорость доступа к обработке данных и скорость доставки данных. Скорость создания, обработки и анализа данных продолжает увеличиваться из-за того, что создание данных происходит в режиме реального времени, а также в связи с необходимостью интеграции поступающих данных в бизнес-процессы и процессы принятия решений. Скорость влияет на задержку данных, то есть разницу во времени между созданием или извлечением данных и моментом, когда они становятся доступными. Сейчас данные генерируются, собираются, хранятся и анализируются со скоростью, которая была бы невозможна в традиционных системах.
Разнообразие (variety): существуют разные типы данных. С точки зрения типа генерации, их можно разделить на данные транзакций, интерактивные данные и данные датчиков; по источнику данных они делятся на социальные сети, данные датчиков и системные данные; по формату данных, они могут быть разделены на текст, изображение, аудио, видео, спектр и т.д.; по типу взаимосвязи выделяют структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные; по принадлежности данных владельцам они делятся на корпоративные, правительственные и социальные.
Ценность (value): «большие данные» имеют большую ценность. «Большие данные» могут интегрировать данные низкой плотности в ценные и мощные информационные активы за счет эффекта масштаба. Например, Wechat — китайская социальная сеть, имеет 1,2 млрд пользователей. После того, как веб-сайт проанализирует эту пользовательскую информацию, рекламодатели смогут точно размещать рекламные объявления на основе полученных результатов. Данные 1,2 миллиарда пользователей приносят рекламодателям сотни миллиардов долларов.
Точность (veracity) включает такие субхарактеристики, как достоверность, аутентичность, валидность и проверяемость источника и репутации.
Образовательный интеллектуальный анализ данных (EDM) и Аналитика обучения (LA) — две основные технологии, лежащие в основе образовательного применения больших данных. На основе «больших данных» роль EDM и LA состоит в помощи учителям. Эти технологии могут эффективно улучшить преподавание, а также могут быть использованы для изучения траектории учебной деятельности студентов. «Большие данные» также могут помочь учителям всесторонне и правильно оценивать учащихся.
«Большие данные» обладают уникальными преимуществами в поддержке персонализированного обучения и адаптивного преподавания, что является одной из целей углубления реформ Китая в сфере образования на всех уровнях.
Китай в процессе информатизации педагогического образования создал много информационных технологий. Например, Национальная платформа умного образования, интеллектуальный обучающий инструмент Rain Classroom и т.д. Рассмотрим подробнее некоторые из них.
Национальная платформа умного образования
Опишем особенности Национальной платформы умного образования, действующей в КНР, точное название которой — "Национальная платформа государственных услуг умного образования" (Д ШШШШШ^^ШЩЩа).
Национальная платформа умного образования была запущена в марте 2022 года, а ее первое обновление было завершено в июле того же года. Она включает в себя четыре подплатформы: Национальную платформу умного образования для начальных и средних школ, Национальную платформу умного образования для профессионального образования, Национальную платформу умного образования для высшего образования и Национальную платформу службы занятости студентов.
Платформа является важной отправной точкой для продвижения информатизации педагогического образования. Модуль библиотеки профессиональных ресурсов в центре обслуживания специалистов и курсов предоставляет полную систему ресурсов профессиональных курсов и учебных пакетов для всех уровней и направлений учащихся и преподавателей в подразделениях по специальностям, а также запустит учебный центр виртуальной реальности, центр профобразования и ресурсный центр учебников.
Платформа включает 6 частей, одной из которых является обучение педагогов. Следует заметить, что данная часть платформы представляет собой интеллектуальную исследовательскую модель обучения, сочетающую «Автономное межгрупповое обучение» учителей и «Руководство по теории и практике» платформы, что предоставляет учителям более разнообразные возможности для их собственного профессионального развития и повышения информационной грамотности.
Прежде всего, режим «Автономное межгрупповое обучение» позволяет учителям использовать богатые ресурсы платформы для подготовки к уроку и самообразования. Ядром информатизации образования являются не информационные технологии сами по себе, но технологии и субъекты, которые их используют. Раздел подготовки учителей Национальной платформы умного образования для начальной и средней школы включает 9 частей: этика и стиль преподавания, общеобразовательная подготовка и предметная подготовка и т.д. Учителя могут самостоятельно выбрать повышение профессиональной грамотности, идейно-политической гра-
мотности, информационной грамотности или профессионально-этической грамотности в соответствии со своими собственными предпочтениями в разделе подготовки учителей.
В то же время Национальная платформа умного образования для начальной и средней школы открыла комплекс учебных и исследовательских групп с использованием новых цифровых технологий, таких как виртуальная реальность и графы знаний и блокчейн. Благодаря сочетанию личных размышлений, взаимопомощи коллег и экспертного руководства укрепляется информационный обмен между учителями по всей стране, поэтому преподаватели могут активно улучшать свои педагогические навыки и профессиональные способности.
Новая модель обучения и исследований «Руководство теорией и практикой» сделала Национальную платформу умного образования для начальных и средних школ важной опорной точкой для изменения концепций преподавания учителей и их педагогических подходов. Различные функции Национальной платформы умного образования для начальных и средних школ разрабатываются с учетом потребностей учащихся. При подготовке учителей создаются не только разделы предметной и общеобразовательной подготовки, предназначенные для того, чтобы помогать учителям всесторонне развивать качества учащихся, но и предлагаются соответствующие учебные курсы для дошкольного образования и специального образования. Все учебные курсы делают упор на индивидуальное развитие учащихся, воплощая идеи образовательной философии, ориентированной на ученика.
Кроме того, платформа помогает учителям изучать различные методы обучения, связанные с цифровизацией. В процессе практического применения платформы учителя не просто снимают на видео методы обучения, но могут удовлетворить потребности учащихся в различных сценариях с помощью «домашних заданий», «консультации», «оценки» и других функций платформы.
Платформа не позволяет учителям пассивно использовать ресурсы для обучения, но применяет стимулы для постоянного поощрения учителей к разработке новых учебных ресурсов по учебным программам. В процессе обучения учителям необходимо не только проявлять инициативу в рассмотрении вопроса о том, какие ресурсы использовать в классе, чтобы способствовать лучшему обучению учащихся, но также должны постоянно обдумывать и нормализовывать обстановку в классе на основе отзывов учащихся о преподавании, чтобы способствовать здоровому взаимодействию в классе.
Режим «Автономное
межгрупповое обучение» позволяет учителям использовать Национальную платформу умного
образования для подготовки уроков китайскими учителями
В 2022 году 13,13 млн учителей обучалось на Национальной платформе умного образования, а совокупное количество посещений достигло 1,3 млрд [6].
Платформа устанавливает личное учебное пространство учителя и для каждого педагога формирует личный учебный файл. Учителя могут самостоятельно выбирать ресурсы для подготовки в разделе, и, в то же время, платформа фиксирует конкретную учебную ситуацию каждого учителя, проводит анализ профессионального поведения учителей, улучшает способность точного распределения ресурсов для удовлетворения индивидуальных потребностей учителей.
Раздел «Подготовка учителей» подключен к национальной информационной системе управления учителями. После входа в раздел учитель может проверить учебное заведение, дисциплину, профессиональное звание и другую личную информацию в системе. После того, как учитель войдет в систему, классные часы, записанные в блоке обучения, будут включены в 5-летний учебный план учителя (классные часы должны составлять объем 360 часов в течение 5 лет). В то же время платформа объединяет реальную личную информацию и постепенно обогащает модели поведения при обучении, чтобы предоставить учителям более точный личный «портрет», использовать более богатые и целенаправленные ресурсы и лучше служить квалифицированному развитию учителей.
По состоянию на 22 февраля 2023 года Национальная платформа умного образования для начальных и средних школ открыла в общей сложности 225 студий известных педагогов и директоров, опубликовала 1929 статей и 5900 ресурсов [7]. Реализованы кросс-региональные, кросс-временные и пространственно-временные облачные тренинги в студиях известных педагогов и директоров школ. Это позволило обобщить новаторский педагогический опыт. За полгода 225 известных педагогов и директоров общенационального уровня обучили более 2500 директоров и учителей на региональном уровне [8]. Качественные видеоресурсы, которыми поделилась студия, имеют свыше 1 миллиона просмотров.
Национальная платформа умного образования использует большие данные для расширения возможностей обучения учащихся и преподавания учителей, школьного управления и образовательных инноваций с целью содействия продвижения цифровой трансформации регионального образования и инновационного развития педагогического образования. Что касается профессионального образования, эта платформа предоставляет множество дидактических возможностей, например, виртуальное симу-ляционное обучение и учебные материалы для повышения квалификации учителей.
Список литературы
1. Пронь К.С., Абусупьянова А. А., Анцыфорова Л.Ю. История развития цифровых технологий в системе образования // Молодой исследователь Дона. 2022. № 3 (36). С. 101-105.
2. Слепова О. М. Использование информационно-цифровых технологий в повседневной жизни россиян: типологический анализ // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2019. № 4 (88). С. 47-51.
3. Партнерские действия по цифровой трансформации (^^ibi^ffl Ш^тШнг^). URL: https://www.ndrc.gov.cn/xwdt/ztzl/szhzxhbxd/ xdcy/202005/t20200513_1227930.html (дата обращения 07.11.2023) -Режим доступа: сайт National Development and Reform Comission. — Текст: электронный.
4. План подготовки высококвалифицированных учителей базового образования новой эры (2022). Министерство образования КНР и 8 других министерств.
URL: http://www.moe.gov.cN/srcsite/A10/s7034/202204/t20220413_ 616644.html (дата обращения 09.11.2023) — Режим доступа: сайт Ministry of Education of the People' Republic of China. — Текст: электронный.
5. Gillis S.A. 5 V's of big data [Electronic data]. URL: https://www.techtarget. com/searchdatamanagement/definition/5-Vs-of-big-data (дата обращения 11.11.2023) — Режим доступа: сайт TechTarget. — Текст: электронный.
6. Сюй Бибо, Пей Циньсюэ, Чэнь Чжо, Чжу Чжэнчжоу. Практическая значимость и направление оптимизации национальной платформы умного образования для начальной и средней школы в содействии цифровой трансформации базового образования. Китайское аудиовизуальное образование. 2023. № 433, с. 75.
7. Кэ Цинчао, Лю Лили, Бао Тинтин, Хуан Чжэнхуа, Чжан Сыци. Четырёх-компонентный механизм Национальной платформы умного образования для обеспечения цифровой трансформации регионального образования. Китайское аудиовизуальное образование. 2022. № 434, с. 30.
8. Цзинь Юй, Тан Лин, Ван Жуйчжэ, Чжан Ичунь. Исследование путей и мер противодействия провинциальному продвижению национальной платформы умного образования для начальных и средних школ. Китайское аудиовизуальное образование. 2023. № 428, с. 32.
Сведения об авторах
Тореева Татьяна Александровна — кандидат философских наук, доцент,
и.о. декана ФПО МГУ им. М.В.Ломоносова, Москва, Россия. ORCID ID:
0009-0009-5277-1433. E-mail: diogen04@yandex.ru
Мэй Юйхань — кандидат педагогических наук, преподаватель Суч-жоуского университета, Сучжоу, КНР. ORCID ID: 0009-0001-8194-944X. E-mail: 594843081@qq.com
Ли Тянь — аспирант, факультет педагогического образования МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия. ORCID ID: 0009-0008-3422-2388. E-mail: tiffanylitian@mail.ru
© Тореева Т. А., Мэй Юйхань, Ли Тянь, 2023
(ее)]
Application of Information Technology in Developing Teacher Education in China
TOREEVA T.A., MEI YUHAN, Li TlAN
The research analyzes the use of advanced information technologies in teacher education in China. Particular attention is paid to such issues as technologies based on big data, creation and operation of the National Platform for Smart Education, intellectual analysis of educational data, and learning analytics.
Keywords: information technology, teacher education, big data, National Platform for Smart Education, information technology in teacher education.
References
1. Pron K.S., Abusupyanova A. A., Antsyforova L. Yu. History of the development of digital technologies in the education system // Young researcher of the Don. 2022. No. 3 (36). pp. 101-105.
2. Slepova O. M. The use of information and digital technologies in the everyday life of Russians: typological analysis // Bulletin of the Ulyanovsk State Technical University. 2019. No. 4 (88). pp. 47-51.
3. Partnerskie dejstvija po cifrovoj transformacii
URL: https://www.ndrc.gov.cn/xwdt/ztzl/szhzxhbxd/xdcy/202005/ t20200513_1227930.html (data obrashhenija 07.11.2023) - Rezhim dostupa: sajt National Development and Reform Comission. — Tekst: jelektronnyj.
4. Plan podgotovki vysoko kvalificirovannyh uchitelej bazovogo obra-zovanija novoj jery (2022). Ministerstvo obrazovanija KNR i 8 dru-gih ministerstv.
^ffi®. URL: http://www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s7034/202204/ t20220413_616644.html (data obrashhenija 09.11.2023) — Rezhim dostupa: sajt Ministry of Education of the People' Republic of China. — Tekst: jelektronnyj.
5. Gillis S.A. 5 V's of big data [Electronic data]. URL: https://www.techtarget. com/searchdatamanagement/definition/5-Vs-of-big-data (data obrash-henija 11.11.2023) — Rezhim dostupa: sajt TechTarget. — Tekst: jelektronnyj.
6. Xu Bibo, Pei Qinxue, Chen Zhuo, Zhu Zhengzhou. Practical significance and direction of optimization of the national smart education platform for primary and secondary schools in promoting the digital transformation of basic education. Chinese audiovisual education. 2023. No. 433, p. 75.
7. Ke Qingchao, Liu Lili, Bao Tingting, Huang Zhenghua, Zhang Siqi. Four-component mechanism of the National Platform for Smart Education to ensure the digital transformation of regional education. Chinese audiovisual education. 2022. No. 434, p. 30.
8. Jin Yu, Tang Lin, Wang Ruizhe, Zhang Yichun. Research on the ways and countermeasures of provincial promotion of the national smart education platform for primary and secondary schools. Chinese audiovisual education. 2023. No. 428, p. 32.
About the Authors
Toreeva Tatyana Aleksandrovna — Candidate of Philosophical Sciences, Associate Professor, Acting Dean of the Faculty of Educational Studies, Lomonosov Moscow State University,_Moscow, Russia. ORCID ID: 0009-0009-5277-1433. E-mail: diogen04@yandex.ru
Mei Yuhan — Candidate of Pedagogical Sciences, Lecturer at Suzhou University, Suzhou, China. ORCID ID: 0009-0001-8194-944X. E-mail: 594843081@ qq.com
Li Tian — postgraduate student, Faculty of Educational Studies, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia. ORCID ID: 0009-0008-3422-2388. E-mail: tiffanylitian@mail.ru
© T. A. Toreeva, Mei Yuhan, Li Tian, 2023
