Большие данные в дополнительном профессиональном образовании взрослых

Бесплатный доступ

Проблема исследования и обоснование ее актуальности. На современном этапе цифровизации образования, сопровождающемся переходом к обучению на основе цифровых образовательных платформ, сформировался комплекс предпосылок для использования методов обработки информации, основанных на анализе больших данных, в рамках учебного процесса. Использование больших данных потенциально позволяет придать информационным процессам в любой сфере новое качество. В полной мере этот вывод относится и к сфере образования. К настоящему моменту существует значительное количество научных исследований, посвященных применению больших данных в образовании. При этом недостаточно проработанной является проблема выявления специфики применения больших данных в системе дополнительного образования, в том числе дополнительного профессионального образования взрослых. Цель исследования. Выявление специфики, ведущих сценариев применения, номенклатуры и основных источников больших данных в условиях реализации дополнительных образовательных программ, ориентированных на дополнительное профессиональное образование взрослых. Методология (материалы и методы). В исследовании были использованы следующие комплексные методы: изучение и анализ педагогической литературы, сравнительный анализ опыта организации обучения (в рамках основных и дополнительных учебных программ) на основе использования современных цифровых платформ, в том числе с использованием технологий больших данных и искусственного интеллекта. Результаты. В статье рассматриваются особенности применения технологий больших данных в обучении взрослых. Анализируются взгляды современных исследователей на направления применения больших данных в образовании, в том числе в дополнительном профессиональном образовании взрослых. Выявляются особенности использования больших данных в образовании - сценарии применения, номенклатура, источники. Определяется специфика, ведущие сценарии применения, номенклатура и основные источники больших данных в условиях реализации дополнительных профессиональных образовательных программ, ориентированных на обучение взрослых. Научная новизна исследования состоит в том, что определяется ведущий сценарий применения больших данных в дополнительном профессиональном образовании взрослых - «подготовка к искусственному интеллекту». Теоретическая новизна исследования состоит в том, что применительно к дополнительному профессиональному образованию взрослых расширена номенклатура больших данных - в нее включена два новых класса. К первому классу относятся большие данные, описывающие профессиональную деятельность обучающихся и их социальное окружение (в различных его аспектах). Ко второму классу относятся большие данные, описывающие возрастные особенности обучающихся (в профессиональном и дидактическом аспекте). Расширен и дополнен перечень источников больших данных с учетом специфики взрослых обучающихся. Практическая новизна исследования состоит в том, что предложенный ведущий сценарий применения больших данных в дополнительном профессиональном образовании взрослых, выявленная специфика их применения в рассматриваемом контексте и разработанная номенклатура могут использоваться при проектировании и реализации дополнительных профессиональных образовательных программ, ориентированных на обучение взрослых, реализующих индивидуальные образовательные траектории и обладающих значительным инклюзивным потенциалом, актуальным для взрослых обучающихся.

Еще

Дополнительное профессиональное образование, обучение взрослых, цифровые образовательные платформы, цифровизация образования, большие данные в образовании

Короткий адрес: https://sciup.org/140297767

IDR: 140297767

Список литературы Большие данные в дополнительном профессиональном образовании взрослых

  • Фиофанова, О. А. Анализ больших данных в сфере образования: методология и технологии: монография / О. А. Фиофанова. – Москва: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2020. – 200 с. – Текст: непосредственный.
  • Мамедова, Г. А. Технологии больших данных в электронном образовании / Г. А. Мамедова, Л. А. Зейналова, Р. Т. Меликова. – Текст: непосредственный // Open education. – 2017. – № 6 (21). – С. 41–48.
  • Утёмов, В. В. Развитие образовательных систем на основе технологии Big Data / В. В. Утёмов, П. М. Горев. – Текст: электронный // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2018. – № 6 (июнь). – С. 449–461. – URL: http://ekoncept.ru/2018/181039.htm (дата обращения: 14.09.2022).
  • Fischer, C., Pardos, Z. A., Baker, R. S., Williams, J. J., Smyth, P., Yu, R., Slater, S., Baker, R., Warschauer, M. Mining Big Data in Education: Affordances and Challenges. Review of Research in Education March 2020, Vol. 44, pp. 130–160.
  • Holmes, W. Artificial Intelligence and Adult Education. Beyond the hype. 2021. URL: https://epale.ec.europa.eu/en/blog/oer-artificialintelligence-and-adult-education-beyond-hype.
  • Kejawa, I. D. and Weaver, C. “The development of artificial intelligence curriculum for adult learners at the adult education center of the Palm Beach county school district”. Theses, Student Research, and Creative Activity: Department of Teaching, Learning and Teacher Education, 2004, p. 85. https://digitalcommons.unl.edu/teachlearnstudent/85.
  • Dintsis, D. Implementing fuzzy sets for “big data” analysis Based on large training center feedbacks, 2022. URL: https://www.academia.edu/18015454/Implementing_fuzzy_sets_for_big_data_analysis_Based_on_large_training_center_feedbacks.
  • Dintsis, D. (2015). Thesis Big data for adult learning methods (IEEE EN-T). 2015. URL: https://www.researchgate.net/publication/282913510Thesis_Big_data_for_adult_learning_methodsIEEE_EN-T.
  • Кондратенко, Б. А. Перспективы приме- нения анализа больших данных в современном образовании / Б. А. Кондратенко, А. Б. Кондратенко. – Текст: непосредственный // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Филология, педагогика, психология. – 2018. – № 1. – С. 117–126.
  • Reinders, H., & Lan, Y. J. Big data in language education and research. Language Learning & Technology, 2021, 25(1), pp. 1–3. URL: http://hdl.handle.net/10125/44746.11. Огурцова, Е. Ю. Большие данные и цифровая аналитика в университетском образовании / Е. Ю. Огурцова, Р. Н. Фадеев. – Текст: непосредственный // Ноосферные исследования. – 2021. – Вып. 4. – С. 37–44.
  • Lido, C., Reid, K. & Osborne, M. Lifewide learning in the city: novel big data approaches to
  • exploring learning with large-scale surveys, GPS,and social media, Oxford Review of Education, 2019, 45:2, pp. 279–295.
  • Osborne, M., Lido, C. Big Data' techniques to improve learning access and citizen engagement for adults in urban environments. In: Proceedings of International Conference of Taipei Learning City, Taipei, Taiwan, Nov. 2016. https://www.researchgate.net/publication/316602138_Big_Data'_techniques_to_improve_learning_access_and_citizen_engagement_for_adults_in_urban_environments_In_Proceedings_of_International_Conference_of_Taipei_Learning_City_Taipei_ Taiwan_Nov_2016.
  • Lido, C., Reid, K., Osborne, M.. Blurring Boundaries: Exploring the Potential for ‘Big Data’ to Address Inequalities in Lifewide Learning Engagement, 2020.
  • Бояринов, Д. А. Педагогический менеджмент в контексте информационного образовательного пространства / Д. А. Бояринов. – Текст: электронный // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 4. – URL: http://www.science-education.ru/127-21095 (дата обращения: 14.09.2022).
  • Rao, A., Baglodi, K. Role of Big Data in Education Sector: A Review International Journal of Advances in Science Engineering and Technology, 2018, Vol-6, Iss-1, Spl. Issue-1 Feb.
  • Богословский, В. И. Концептуальные основы высшего образования в условиях цифровой экономики / В. И. Богословский, А. Л. Бусыгина, В. Н. Аниськин. – Текст: непосредственный // Самарский научный вестник. – 2019. – Т. 8, № 1 (26). – С. 223–230.
  • Исмаилова, Н. П. Модернизация образования в условиях цифровой экономики / Н. П. Исмаилова, П. К. Рамазанова. – Текст: непосредственный // Мир науки, культуры, образования. – 2020. – № 1 (80). – С. 59–60.
  • Фиофанова, О. А. Управление на основе больших данных в сфере образования / О. А. Фиофанова. – Текст: непосредственный // Государственная служба. – 2021. – № 3. – С. 86–91.
  • Колыхматов, В. И. Основные направления развития системы дополнительного профессионального образования в условиях становления цифровой экономики / В. И. Колыхматов. – Текст: непосредственный // Ученые записки университета имени П. Ф. Лесгафта. – 2018. – № 10 (164). – С. 132–136.
  • Днепровская, Н. В. Оценка готовности российского высшего образования к цифровой экономике / Н. В. Днепровская. – Текст: непосредственный // Статистика и экономика. – 2018. – Т. 15, № 4. – С. 16–28.
  • Данченок, Л. А. Трансформация модели дополнительного образования в условиях цифровой экономики / Л. А. Данченок, А. С. Зайцева, Н. В. Комлева. – Текст: непосредственный // Открытое образование. – 2019. – Т. 23, № 1. – С. 34–45.
  • Бебенина, Е. В. Повышение качества управления образованием с использованием технологии обработки больших данных / Е. В. Бебенина, О. М. Елкин. – Текст: непосредственный // Отечественная и зарубежная педагогика. – 2020. – Т. 1, № 6 (72). – С. 22–29.
  • Khan, M. A., Khojah, M., Vivek. “Artificial Intelligence and Big Data: The Advent of New Pedagogy in the Adaptive E-Learning System in the Higher Educational Institutions of Saudi Arabia”, Education Research International, vol. 2022, Article ID 1263555, 10 pages. https://doi.org/10.1155/2022/1263555.
  • Рукина, Н. М. Дополнительное образование взрослых как фактор профессионального развития личности / Н. М. Рукина. – Текст: непосредственный // Известия Самарского научного центра РАН. – 2009. – Т. 11, № 4 (5). – С. 1137–1142.
  • Гилева, О. Я. Дополнительное профессиональное образование взрослых: принципы и особенности / О. Я. Гилева, И. П. Шиманчик. – Текст: непосредственный // Известия Самарского научного центра РАН. – 2010. – Т. 12, № 3 (3). – С. 603–605.
  • Андреева, Н. Ю. Психологические особенности обучения взрослых с учетом различных учебных стилей / Н. Ю. Андреева. – Текст: непосредственный // Инновационное развитие профессионального образования. – 2015. – № 1 (07). – С. 36–41.
  • Положихина, М. А. Информационно-цифровое неравенство как новый вид социально-экономической дифференциации общества / М. А. Положихина. – Текст: электронный // Экономические и социальные проблемы России: сб. науч. тр. / РАН ИНИОН. Центр социал. науч.- информ. исслед. отд. экономики ; ред. кол.: Н. А. Макашева, гл. ред., и др. – Москва, 2017. – № 2. – С. 119–142. – URL: http://inion.ru/site/assets/files/2708/2017_espr_2.pdf (дата обращения: 14.09.2022).
  • Лысак, И. В. Новые образовательные технологии как средство преодоления цифрового разрыва / И. В. Лысак. – Текст: электронный // Современные наукоемкие технологии. – 2017. – № 7. – С. 129–135. – URL: http://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=36743 (дата обращения: 14.09.2022).
Еще
Статья научная