RT - отчет о НИР/НИОКР SR - Electronic T1 - Цифровизация профессиональной подготовки в высшей школе в контексте форсайта образования 2035 SP - 2023-11-22 A1 - Носкова, Татьяна Николаевна YR - 2020 UL - https://rep.herzen.spb.ru/publication/10615 AB - Разработана комплексная методология трансформации процесса профессиональной подготовки в условиях цифровизации образования, основанная на междисциплинарных подходах знаний информатики, педагогики и психологии. Трансформация процесса профессиональной подготовки в условиях цифровизации основана на системных изменениях образовательного процесса, достигаемых за счет: актуализации новых целей и ценностей профессионального развития человека в условиях динамичных изменений требований рынка труда при смене технологических укладов общества и перехода к цифровой экономике; цифровизации образования, при которой новым средством учебной деятельности становится цифровая среда обучения, в информационные ресурсы которой (ресурсы предметно-содержательные, коммуникационные, управления УПД) отчуждается профессиональный опыт педагога; трансформирования деятельности субъектов образовательного процесса в ЦОС (педагога и обучающихся): инструментальности действий субъекта в ЦОС, что обеспечивает формирование цифровых умений и навыков, передовых профессиональных компетенций; внедрения «средовых», нелинейных технологий обучения, открывающих возможность личностно-ориентированных стратегий УПД; создания условий персонализированных (личностно-ориентированных) подходов решения поставленных с помощью информационных ресурсов ЦОС учебно-познавательных задач; применения методов информатики в создании моделей и моделировании образовательного процесса ЦОС; использования интеллектуальных технологий как сквозных технологий ЦОС. Обосновано, что достижение нового качества образовательной деятельности в цифровой образовательной среде требует целевого сдвига (реализации новых целей и ценностей профессиональной подготовки). Новые цели профессиональной подготовки связаны не только с формированием новых компетенций для цифровой экономики, но и принятием стратегии непрерывного образования личности в условиях цифровизации образования (формального, неформального, информального). Этот целевой сдвиг должен проявляться системно, в изменениях всех компонентов модели цифровой образовательной среды (инфраструктурном, психодидактическом, социальном, управленческом, субъектном). Разработана модель системной цифровой трансформации педагогической деятельности, с обоснованием необходимых изменений во всех функциональных компонентах деятельности (гностическом, прогностическом, проектировочном, конструктивном, коммуникативном, организаторском и оценочном) и проявляющихся в решении всех профессиональных задач преподавателя вуза (проанализировано 8 групп профессиональных задач). Раскрыто содержание профессиональных задач, связанных с проектированием и дизайном цифровых образовательных сред с получением нового продукта педагогической деятельности: «цифровая среда профессиональной деятельности преподавателя», в которой проявляются методологические изменения в профессиональной деятельности, достигаются инновационные образовательные результаты. Определены структура и состав группы средообразующих педагогических действий в процессе цифровизации профессиональной подготовки: проектирование цифровой образовательной среды; создание цифровой ресурсной базы образовательного процесса, коммуникативные педагогические действия по сопровождению самостоятельной работы в процессе профессионального развития обучающихся и научная коммуникация; взаимодействие с коллегами и профессиональное саморазвитие в цифровой среде. Разработана модель on-line курса повышения квалификации «Цифровизация педагогической деятельности в высшем профессиональном образовании» и экспериментальные модули on-line курса как прототип сетевой программы формирования ключевых цифровых педагогических компетенций. В основу курса положена разработанная модель системных изменений в педагогической деятельности в процессе цифровизации профессиональной подготовки. Синтезирована праксеологическая методика оценки организационных знаний. Очерчен круг правил и ограничений, определены основные свойства, предъявляемые к показателям качества, критериям эффективности, мерам и эталонам оценки и идентификации практических моделей знаний. В рамках аппарата теоретико-множественных отношений, на базе теоретико-множественных операций представления DIKW модели определены варианты качественной оценки знаний в паре «индивидуальные - канонические» знания по набору показателей и их характеристик, введены термины, объекты и определения индивидуального и группового знания. Для выявления возможностей качественной оценки знаний, введены и описаны три типа знаний с опорой на классификацию наук, определяющие особенности композиционных подходов к их формализации: детерминированного и казуального (стохастического) знания, междисциплинарного знания. Введены отношения (операции) поверхностные, косвенные, низовые знания. Предложены процедуры оценки глубины, полноты и широты знания. Введён адаптированный под описание DIKW-модель аппарат знаковых систем, моделей абстракций и спецификаций. Концептуально-спиральное описание знания приведено к детерминированному, исчислимому виду, основанному на анализе топологической, структурно-логической, объектно-структурной модели с привязкой к человеко-машинной особенности оценки знаний. Разработана методика оценки знаний, основанная на введении системной многокомпонентной мере - эталонной топологической когнитивной модели (ЭКМ) и ряда показателей. Введённые ментальные характеристики открывают широкие возможности по разработке и применению целого класса информационных праксеологических показателей оценки абстрактных структур, их объективирования, усвоения, рецепции знаний. Для оценки древовидной структуры ЭКМ адаптированы вычислительные классические методы из теории алгоритмов и структур данных, основанные на аппарате деревьев. Информационная модель оценки ЭКМ, основанная на методах сбалансированных деревьев и критериях компактности и быстродействия, позволяет оценить алгоритмические, относительные скорости доступа к знаниям. С опорой на теоретико-множественные структурные модели, предложен аппарат структурной оценки, основанный на методе расчёта показателей модульности (независимости). Введённые показатели в рамках метода, в виде набора коэффициентов связности (внешней и внутренней) позволяют проводить расчёты и вводят численные метрики компактности знания, пересечения кластеров, упорядоченности знания и др. Дана оценка эффективности и значимости применения технологий, методов и алгоритмов NLP (обработки естественного языка) в области образования. Проведён их подробный характеристический и алгоритмический анализ с позиции статистических и лингвистических научных подходов. Особый акцент сделан на критических методах лингвистических нейронных сетей (ЛНС), инструменте глубинного машинного обучения, перспективности коммерциализации и практико-ориентированности. Разработана методика проведения экспериментов по оценки эффективности ЛНС, в том числе в составе: модель тематического векторного представления текста; алгоритмы (библиотеками «Word2Vec» и «Glove») извлечение данных в тематическое векторное пространство; инструментарий моделирования ЛНС трёх видов нейронных сетей CNN, RNN, MLP (библиотеки «Scikit-learn» и «GenSim»); показатели оценки и эффективности (метрики общей точности «F1 Score», времени обучения и выполнения анализа); процедур планирования экспериментов и формирования экспериментальных корпусов текстов. Проведен ряд экспериментов для оценки возможности использования технологий NLP в образовательном процессе. В аспекте исследования научных подходов к формированию ряда ключевых цифровых профессиональных компетенций будущих специалистов, с учетом цифровой трансформации их профессиональной деятельности, получены следующие результаты: на базе теории скаффолдинга и предметно-языкового интегрированного подхода с целью развития иноязычных-коммуникативных компетенций в профессиональной сфере разработана методика организации самостоятельной работы студентов по освоению иноязычной лексики мануалов систем компьютерного моделирования и интеллектуального анализа данных, предложена оригинальная модель алгоритмических действий преподавателя-предметника по организации Data Driven Learning-помощи в учебной работе с текстами мануалов к компьютерным программам и развитию иноязычной компетенции по изучаемой дисциплине на базе обсуждаемых корпусных сервисов; разработана и опробирована методика организации учебных корпусов, выделения на их базе списков ключевых слов и n-граммов и организация дидактических карточек и он-лайн диктовок; для развития научно-исследовательской педагогической компетентности в цифровой среде профессиональной подготовки, разработана методическая система комплекса мер для повышения эффективности обучения интеллектуальному анализу данных: организация учебного процесса в форме перевернутого класса; новые методические приемы обучения исследовательского характера, как изучение научных статей и работа с ними в соответствие с заранее предложенным планом, и метод тестирования; построена методическая система обучения интеллектуальному анализу данных. Разработаны нормативные требования к организации онлайн курсов, пригодных для последующего сбора образовательной аналитики. Рекомендовано выстраивание процесса учебной аналитики путем последовательного решения определенных подзадач, включение входного и итогового тестирований, а также анкетирования обучаемых в конце курса, фрагментация учебных задач с последующим оцениванием и активным использованием деятельностных элементов. Проведенный сравнительный анализ средств аналитики данных СДО Moodle позволил выявить наиболее функциональные средства (вычислительные математические и статистические среды, среды разработки, системы управления базами данных), а также наиболее доступные и простые в использовании для преподавателей и учителей, не являющихся ИТ-специалистами. Взаимосвязи цифрового поведения учащихся и организации электронного курса исследованы с помощью методов учебной аналитики на основе данных, накапливаемых на курсах платформы Moodle, Открытое образование, а также данных анкетирования обучаемых. Выявлены значимые различия в демонстрируемом уровне знаний студентов в зависимости от формы контрольных испытаний и от организации практических занятий, различия в цифровом поведении в зависимости от формы обучения и формата онлайн курса. Результаты кластерного анализа студенческих активностей подтвердили возможность применения данной технологии для выявления устойчивых групп студенческого цифрового поведения в системах поддержки дистанционного обучения на примере LMS Moodle, показали целесообразность использования метода самоорганизующихся карт (Self-Organizing Map) для выделения групп при отсутствии начального предположения об их количестве. Разработана методика построения прототипа конструктора индивидуальной образовательной траектории. Прототип конструктора индивидуальной образовательной траектории нацелен на построение индивидуальной образовательной траектории для слушателей дополнительных образовательных программ, реализуемых в соответствии с требованиями предприятий и профессиональных стандартов, так как именно в этом направлении требования к выпускникам более формализованы. Конструктор ориентирован на формирование прогнозируемого компетентного профиля студента (по классификатору) в процессе освоения им выбираемых модулей онлайн-курсов. Классификатор профессиональных компетенций включает: ядерные (базовые, системные) компетенции – общие для всех направлений подготовки; профессиональные компетенции, имеющие специфику в зависимости от вида профессиональной деятельности; социально-личностные компетенции, выбираются субъектом в зависимости от направления подготовки; инструментальные компетенции, выбираются в соотнесении с профессиональной деятельностью. Каждая компетенция раскрывается на уровне дескрипторов, которые в дальнейшем, при сопоставлении (компетенция - содержание курса – результат) определяют содержание подготовки по дисциплине (онлайн-курсу), необходимое для формирования заданной компетенции. Дескрипторное описание компетенций проводится в дескрипторах: знать, уметь владеть. Классификация и описание компетенций дает возможность организации контроля сформированности компетенций по нескольким уровням: достаточный, повышенный, высокий. Экспериментальный прототип конструктора индивидуальной образовательной траектории создан для программ дополнительного образования. Интернет ресурсы, посвященные проекту: 1. С.В. Калмыкова, 10.12.2020 - EdCrunch - Обучение через погружение: новое восприятие контента в высшем образовании - https://conf.edcrunch.ru/speakers/svetlana-kalmykova/