Автоматизированная рефлексия как инструмент педагогического сопровождения преподавателя в условиях цифровизации образования

Бесплатный доступ

Постановка проблемы. Рефлексия традиционно считается ключевым инструментом профессионального становления преподавателя, однако в практике она нередко сводится к формальным процедурам, утрачивает личностный и развивающий смысл, что усиливает риск профессионального выгорания и снижает эффективность педагогической деятельности. В условиях цифровизации образования возникает потребность в новых формах сопровождения, позволяющих сочетать личностный смысл рефлексии с объективными показателями профессиональной деятельности. Вместе с тем современная научная литература не предлагает устоявшегося понятийного аппарата для таких категорий, как «цифровая рефлексия», «автоматизированная рефлексия», «автоматизированные модели рефлексии», что затрудняет как исследовательский анализ, так и практическое внедрение инновационных подходов. Цель статьи – обосновать возможности автоматизированной рефлексии как инструмента педагогического сопровождения, раскрыть ее преимущества по сравнению с традиционными формами и определить перспективы применения в цифровой образовательной среде. Методология (материалы и методы). Исследование опирается на деятельностный, компетентностный, контекстный, системный, личностно ориентированный и аксиологический подходы, что позволило рассматривать педагогическую рефлексию как вид профессиональной деятельности, компонент компетентности, элемент системы профессионального развития и ценностно-личностного самоопределения в конкретных условиях цифровой образовательной практики. Теоретическую базу составили современные концепции цифровой педагогики и образовательной аналитики (learning analytics), обеспечивающие интеграцию количественных и качественных показателей в процесс рефлексивной деятельности. В исследовании применялись теоретический анализ публикаций, контент-анализ эмпирических материалов, сравнительный анализ традиционных и автоматизированных моделей, обобщение практического опыта внедрения цифровых платформ (Moodle, Microsoft Teams Insights, SELFIE for Teachers), а также экспертная интерпретация данных в контексте педагогической психологии и теории профессионального развития, что позволило выявить преимущества и ограничения автоматизированной рефлексии и определить условия ее эффективной интеграции в систему педагогического сопровождения. Результаты исследования. В статье предложены рабочие определения таких категорий, как «ручная», «цифровая» и «автоматизированная» рефлексия, а также «автоматизированные модели рефлексии», позволяющие рассматривать эти формы как последовательные этапы усложнения: от субъективной ручной рефлексии к цифровой, где педагог опирается на данные и артефакты цифровой среды, к автоматизированной, где сбор и первичная аналитика выполняются системой, и, наконец, к автоматизированным моделям, задающим формализованную структуру рефлексивного анализа. Выявлено, что автоматизированная рефлексия обеспечивает систематичность, воспроизводимость и объективируемость рефлексивной практики, снижает субъективность оценок, позволяет получать оперативную обратную связь и формировать персонализированные рекомендации. Продемонстрировано, что цифровые инструменты (LMS-панели, платформы SELFIE for Teachers, аналитические модули Microsoft Teams и Moodle) интегрируют процесс рефлексии в профессиональный цикл преподавателя. Заключение. Автоматизированная рефлексия трансформирует педагогическое сопровождение: из разрозненных «ручных» процедур оно превращается в непрерывный процесс, встроенный в цифровую экосистему. При этом субъективный смысл рефлексии сохраняется, но подкрепляется объективными данными. Автором разработаны понятийный аппарат и концепция применения автоматизированной рефлексии в условиях цифровизации образования, проведен анализ ее преимуществ и ограничений, сформулированы выводы о перспективах внедрения в практику педагогического сопровождения.

Еще

Педагогическая рефлексия, цифровизация образования, автоматизированная рефлексия, сопровождение преподавателя, learning analytics

Короткий адрес: https://sciup.org/144163571

IDR: 144163571   |   УДК: 37.013.42