Интеллектуальные технологии построения и реализации индивидуальной образовательной траектории
Аннотация
В статье поставлена и исследована задача построения и реализации индивидуальной образовательной траектории обучающегося вуза. Актуальность исследования определяется необходимостью соответствия компетенций выпускников вузов требованиям рынка труда. Также важным аспектом актуальности исследования является цифровая трансформация образовательного процесса с поддержкой интеллектуальной обработкой данных, в том числе построение цифровых двойников основных процессов, что подтверждает соответствие данного подхода требованиям программы развития «Цифровая экономика Российской федерации». Научная новизна заключается в качественно новом подходе к технологизации разработки моделей цифрового образовательного контента и процессов взаимодействия субъектов образовательной деятельности посредством цифровых двойников обучающего и обучающегося. На основе структурной модели образовательного контента разработана технология его семантической разметки сообразно соответствию его компонентов потребностям рынка труда и характеристик обучающегося. Предложены концепции модели анализа семантической близости компонентов и построения траектории с оптимальной структурой. Обоснована структура интегральной модели формирования индивидуальной образовательной траектории как набора взаимосвязанных академических единиц, соотнесенных с профессиональными и личностными характеристиками обучающегося. При этом важнейшим аспектом оптимизации заявляется учет существенного влияния человеческого фактора. Подразумевается, что индивидуальный подход к образованию должен наилучшим образом раскрыть характер обучающегося и сформировать его профессионализм, наиболее близкий к требуемому на рыке труда. Предлагаемая модель построения индивидуальной образовательной траектории в ее массовом применении существенно повысит качество подготовки специалистов и цифровую зрелость образовательной организации за счет цифровой трансформации процессов и развития цифровых компетенций субъектов образовательной деятельности.
Скачивания
Литература
2. Sorokoletov P. G. and Solodova E. A. (2015) Application of mathematical models with memory for managing students individual educational trajectories. TDR. 1. P. 39–41. (in Russian).
3. Ryzhkova M. N. and Orlov A. A. (2020) The adaptive learning trajectory cognitive modeling for radio engineering students. Radio engineering and telecommunication systems. 2. P. 50–58. (in Russian)
4. Zeer E. F. and Streltsov A. V. (2016) Technological platform for realization of students’ individual educational trajectories in a vocational school. IEJME – Mathematics education. 11(7). P. 2639–2650. Available from: DOI
5. Riyanto B. [et al.] (2017) Mathematical modeling in realistic mathematics education. J. Phys.: Conf. Ser. 943 012049 December 2017 Journal of Physics Conference Series. 943(1). 012049.
6. Strategy for the digital transformation of the field of science and higher education. Official website of the Ministry of Education and Science of Russia. URL
7. Melentyev O. G. and Shevnina I. E. (2020) On the developing requirements experience for learning outcomes based on professional standards. Quality of higher and secondary vocational education within the requirements of the professional community: materials of the LXI scientific and methodological conference. Novosibirsk: SibSUTIS. P. 259–266. (in Russian).
8. Frey C. B. and Osborne M. A. (2017) The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? In Technological Forecasting and Social Change. 114 (Supplement C). P. 254–280. Available from: DOI
9. de Pedraza P., Visintin S., Tijdens K. and Kismihók (2019) Survey vs scraped data: Comparing time series properties of web and survey vacancy data. In IZA Journal of Labor Economics. 1(8). Available from: DOI
10. Okolelov O. P. (2017) Innovative pedagogy: Tutorial. – M. : INFRA-M. (in Russian)
11. Kaznacheeva N. V., Poletaikin A. N., Danilova L. F. and Sinitsa S. G. (2021) A hybrid model for building an individual educational trajectory based on digital twins. Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Engineering and Informatics. (4). P. 126–136 (in Russian).
12. Poletaykin A. N., Kunts E. Yu. and Kuleshova N. V. (2020) Optimization model for constructing competence achievement indicators. Informatization of Education and Science. 1 (45). P. 64–81. (in Russian).
13. Digital economy and end-to-end digital technologies: modern challenges and prospects of economic, social and cultural development (2020). Samara: LLC SIC “PNK”. (in Russian).
14. Berg A. M., Branka J. and Kismihók (2018) Combining learning analytics with job market intelligence to support learning at the workplace. in D. Ifenthaler (ed.): Digital workplace learning (Cham, Springer). P. 129–148.
15. Romanov A. D. [et al.] (2014) Mathematical models of students personal and professional qualities formation. Electronic network polythematic journal “Scientific Works of KubSTU”. (3). P. 106–120 (in Russian).
16. Besedin A. N., Lipatov I. I., Timchenko A. V. and Shapar V. B. (1996) Book of practical psychologist: parts 1, 2. Kh. : RIP “Original”, firm “Fortuna-press” (in Russian).
17. Poletaikin A. N., Firsov E. A., Shevtsova Yu. V., Danilova L. F. and Monastyrskaya T. I. (2022) Intelligent decision support system for optimizing educational content. Problems of optimization of complex systems: materials of the XVIII int. Asian. Seminar School (July 20–30, 2022). – Almaty. P. 42–57 (in Russian).
18. Poletaikin A. N. (2020) Hybridization of mathematical models. Applied Mathematics: Modern problems of mathematics, informatics and modeling: Materials II Wrong. Scientific practice. conf. Krasnodar. P. 103–107 (in Russian).
19. Kaznacheeva N. V., Lukina S. M., Panasenko I. A. and Poletaikin A. N. (2022) Model of fuzzy data analysis for determining the profile of training in the magistracy. Informatization of education and e-learning methodology: digital technologies in education: materials of the VI International scientific conference in three parts. Part 1. Krasnoyarsk. P. 71–76 (in Russian).
20. Šarić F. [et al.] (2012) TakeLab: Systems for Measuring Semantic Text Similarity. Se-mEval-2012 Proceedings of the First Joint Conference on Lexical and Computational Semantics: Vol. 1: Proceedings of the main conference and the shared task, and Volume 2: Proceedings of the Sixth International Workshop on Semantic Evaluation. P. 441–448.
21. Gafiyatullina G. A. (2023) Methods of selection of experts in pedagogical activity. Electronic resource / URL
22. Gabay T. V. (1988) Educational activity and its means. M. : Publishing House of Moscow University. 256 p. (in Russian).
23. Daneykin Yu. V., Kalinskaya O. E. and Fedotova N. G. (2020) Project approach to the implementation of an individual educational trajectory in a modern university. Higher education in Russia. Vol. 29. P. 104–116. (in Russian).
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
