Перспективы и проблемы применения сквозных цифровых технологий для совершенствования образовательного процесса профессиональных образовательных организаций

Глобальные перемены, связанные с переходом к цифровой экономике и информационному обществу, выдвигают требования к внедрению сквозных цифровых технологий во все сферы жизнедеятельности, в том числе и в образование.

Основными сквозными цифровыми технологиями, указанными в Программе «Цифровая экономика Российской Федерации», являются: большие данные; нейротехнологии и искусственный интеллект; системы распределенного реестра; квантовые технологии; новые производственные технологии; промышленный интернет вещей; компоненты робототехники и сенсорика; технологии беспроводной связи; технологии виртуальной и дополненной реальностей [1].

Вопросы применения сквозных цифровых технологий в образовательном процессе достаточно широко освещаются в научных работах как российских, так и зарубежных ученых.

О. И. Ваганова, А. В. Гладков, Е. Ю. Коновалова, И. Р. Воронина в своей работе рассматривают использование сквозных цифровых технологий с целью повышения качества, эффективности учебного процесса; обеспечения возможностей дифференцированного обучения в соответствии с потребностями каждого отдельного студента; применения цифровых инструментов, способствующих созданию условий, в которых студент становится активным субъектом образовательного процесса [2].

О. П. Панкратова, Т. С. Лещенко, Д. А. Плотникова раскрывают возможности сквозных цифровых технологий для разработки учебных порталов, систем дистанционного и электронного обучения, позволяющих развивать новые подходы к реализации образовательного процесса, повышающих эффективность обучения.

А. А. Ахаян, А. Н. Сазонова, В. А. Дадалко, Е. Д. Соловкина отмечают, что эти технологии высвобождают у педагогов время для занятий наукой, способствуют развитию интеллектуальных способностей и кросс-контекстных навыков обучающихся [3–6].

На возможность организации хранения огромного количества информации, обеспечения удобного сетевого доступа к информационным ресурсам при минимальных управленческих усилиях, организации профессионального обучения и развития конкурентоспособных качеств студентов с целью становления высококлассных специалистов, обеспечения учета индивидуальных способностей и реализации научно-исследовательской деятельности обучающихся указывают в своих работах Н. П. Петрова, Г. А. Бондарева, В. И. Блинов, А. Ю. Уваров [7–9].

• У . М. Мамажонов подчеркивает, что сквозные цифровые технологии создают возможности для обмена извлеченными уроками и знаниями, позволяя узнавать больше и принимать более эффективные решения как в повседневной, так и в профессиональной деятельности [10].

Применение сквозных цифровых технологий в процессе внедрения новых видов форм, методов, средств контроля и оценки результатов обучения рассматривает в своей работе Н. М. Тимофеева [11].

На многоаспектность использования сквозных цифровых технологий указывают А. Д. Ветрова и Д. А. Замотайлова, отмечая в том числе, что они оказывают содействие в принятии управленческих решений на основе полученных данных для улучшения предоставляемых образовательных услуг; могут помочь при выполнении служебных обязанностей преподавателей

(оценивание заданий, обеспечение индивидуальных ответов учащимся, оценка знаний, решение вопросов контингента); адаптировать образовательные стандарты для удовлетворения потребностей учащихся в соответствии с их знаниями, интересами и способностями; дают возможность отслеживания данных образовательного процесса учащихся; прогнозирования поведения студентов; улучшения процесса обучения и обеспечения качественного образования, также для автоматической оценки результатов обучения, разработки упражнений для индивидуальной подготовки учащихся, проведения распределения студентов по группам и автоматизации работы преподавателей, кроме того, для проведения исследований различных методик обучения, а также для разработки интеллектуальных игр и тренажеров [12].

Проведя анализ научных работ, мы выделили следующие направления применения сквозных цифровых технологий в образовательном процессе:

• –    менеджмент образовательной организации;

• –    процесс обучения;

• –    построение и корректировка индивидуальной траектории обучения;

• –    контроль усвоения учебного материала;

• –    развитие компетенций обучающихся;

• –    обучение цифровым технологиям для профессиональных целей.

Материалы и методы исследования

Во время исследования был проведен обзор и анализ научно-педагогической литературы и интернет-ресурсов, включая исследования и публикации, связанные с применением сквозных цифровых технологий в образовательном процессе, а также с разработкой новых моделей и методик для интеграции сквозных цифровых технологий в обучение студентов. Анализ научных источников позволил определить основные подходы и тенденции в данной области, а также выявить возможные проблемы и вызовы, связанные с использованием сквозных цифровых технологий в образовании.

Результаты исследования и их обсуждение

Рассмотрим выделенные нами в ходе проведенного исследования перспективы и проблемы использования сквозных цифровых технологий в профессиональных образовательных организациях.

Большие данные (Big Data) — это совокупность непрерывно увеличивающихся объемов информации одного контекста, но разных форматов представления, а также методов и средств для эффективной и быстрой обработки.

Использование больших данных в образовании имеет большой потенциал для улучшения качества образовательных процессов, адаптации обучения к потребностям студентов и совершенствования административных процедур в профессиональных образовательных организациях [13].

Большие данные могут помочь в оценке качества образовательных программ, в том числе на основе отзывов студентов и преподавателей. Рейтинги и сравнительные анализы могут быть разработаны на основе данных об успехах выпускников, показателях преподавания и других факторах.

Big Data могут использоваться для оптимизации расписания занятий, создания новых ресурсов и планирования дистанционной поддержки дисциплин и профессиональных модулей, чтобы увеличить эффективность образовательного процесса. Анализ Big Data позволяет создавать персонализированные учебные планы для студентов. Модели машинного обучения могут анализировать данные об успеваемости, стиле обучения и интересах студентов, чтобы предложить им подходящие материалы и методики обучения.

Большие данные могут использоваться в профориентационной работе для выявления трендов в образовании и прогнозирования будущих потребностей на рынке труда, что помогает учебным заведениям адаптироваться к изменяющимся условиям.

Одной из основных проблем применения данной технологии в образовательном процессе является обеспечение защиты данных студентов, соблюдение нормативных требований в области конфиденциальности и этики. Еще одна проблема внедрения Big Data в образовательные организации — отсутствие технических решений для эффективного учета интересов и потребностей учащихся.

Искусственный интеллект (ИИ) — в настоящее время интерпретируется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. При этом для создания даже самой простой модели, реализующей ИИ, применяются знания многих наук. Поэтому в более широком смысле ИИ представляет собой совокупность моделей, методов и технологий для решения плохо формализуемых (интеллектуальных) задач [14].

Эти технологии могут использоваться в различных областях, включая персонализированное обучение, оценку студентов, создание образовательных материалов, обнаружение и поддержку специальных образовательных потребностей, а также управление образовательными процессами и административные задачи [15].

Искусственный интеллект в системе образования способен осуществить ряд прикладных задач. Нейротехнологии и ИИ могут помочь создавать персонализированные учебные планы и материалы, учитывая индивидуальные потребности и способности каждого студента.

Адаптивные образовательные платформы, использующие нейротехнологии, могут анализировать данные обучения студентов, чтобы предлагать им дополнительные материалы и задания, соответствующие их уровню знаний и прогрессу [16]. Использование нейротехнологий и ИИ упрощает процесс оценки работ студентов, а также предоставляет более надежную обратную связь по их академическим достижениям. Виртуальные ассистенты и учителя, основанные на нейротехнологиях, помогают студентам в получении ответов на вопросы, пояснении материала и обеспечивают дополнительную поддержку в обучении.

Основным недостатком внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс является высокая стоимость и сложность поддержания функционирования.

Сквозная цифровая технология «Системы распределенного реестра (блокчейн) (DLT) » представляет собой инновационную технологию, которая определяется механизмом формирования реестра записей о транзакциях в условиях отсутствия доверительных отношений между участниками, т. е. это журнал транзакций, из которого ни один участник не сможет удалить запись или подделать ее.

Данная технология может быть достаточно актуальной для управления образовательным процессом, поскольку способна решать задачи оптимизации деятельности учреждений образования всех уровней по приему обучающихся, включая регистрацию поданных документов, фиксацию приема заявок, их одобрение и отклонение, прогресс достижений обучающихся, а также данные о документах об образовании; может облегчить финансовые транзакции в образовании, включая выплаты стипендий, обработку платежей и управление бюджетами [17].

В ходе обеспечения процесса обучения распределенные реестры могут предоставить обучающимся доступ к контенту и материалам с большей прозрачностью и без цензуры. Это содействует улучшению доступности образовательных ресурсов.

Системы распределенного реестра могут стать надежным и безопасным способом фикса- ции, хранения и распространения полученных результатов при итоговом оценивании и аттестации — экзамены, квалификационные работы и другие учебные мероприятия, в ходе которых обучаемые демонстрируют свои учебные достижения (знания, умения, навыки и способности) [18].

Проблемами, возникающими при внедрении данной сквозной цифровой технологи в образование, являются: консерватизм и инерционность системы образования; отсутствие нормативного регулирования и методического обеспечения; необходимость адаптации технологических решений под образовательные задачи; отсутствие необходимых компетенций у сотрудников образовательной организации.

Использование квантовых технологий в образовании может представлять собой увлекательную и перспективную область, имеющую возможность изменить способы обучения и исследования. Однако на данный момент эти технологии находятся в стадии разработки, и мы можем лишь спроектировать их применение в образовательных целях.

Например, квантовые компьютеры могли бы использоваться для моделирования сложных физических процессов, химических реакций и математических расчетов. Интеграция квантовых технологий в учебные программы по физике и науке о материалах позволила бы проводить эксперименты и исследования в области квантовой механики и физики [19].

В образовательный процесс можно включить квантовую информатику как специализацию, обучая студентов работать с квантовыми алгоритмами, структурами данных и языками программирования.

Внедрение квантовых технологий в образование требует специализированного оборудования, экспертизы и квалифицированных специалистов [20]. Однако оно может значительно расширить горизонты обучения и исследования, открывая новые возможности для студентов и ученых в различных дисциплинах.

Технология «интернет вещей» (IoT) представляет собой сеть устройств, соединенных через интернет, которые могут собирать и обмениваться данными. В образовании IoT может применяться для улучшения обучения, создания более эффективных учебных сред, а также улучшения административных процессов.

С помощью IoT можно эффективно управлять ресурсами учебного заведения, такими как энергия, вода, освещение и т. д., что позволяет сэкономить ресурсы и снизить экологическую нагрузку. Умные датчики могут быть установлены в классах для мониторинга качества воздуха, освещения, температуры и других параметров. Эти данные могут быть использованы для улучшения комфорта и продуктивности в учебной среде. Умные системы безопасности, включая видеонаблюдение и датчики дыма, могут обеспечивать безопасность учащихся и персонала.

IoT можно применять при создании интерактивных учебных материалов (например, книги с встроенными датчиками, которые предоставляют дополнительную информацию или задания при взаимодействии с учащимися). С помощью носимых устройств или умных камер можно отслеживать активность учащихся и анализировать их поведение в классе для выявления возможных проблем или путей улучшения обучения [21].

Также данная технология может поддерживать создание виртуальных лабораторий или учебных сред, где студенты могут проводить эксперименты и получать обратную связь через Сеть [22]. Использование IoT позволяет интегрировать облачные платформы для обучения, где учащиеся и преподаватели могут обмениваться материалами, заданиями, общаться посредством обратной связи.

Технология IoT может быть полезна для проведения исследовательских проектов, особенно в области STEM (наука, технологии, инженерия, математика), где данные с датчиков возможно использовать для анализа и экспериментов.

Однако при внедрении IoT в образование необходимо учитывать вопросы приватности, безопасности и этичности, особенно при сборе данных о студентах. Также важно обеспечить обучение учащихся и преподавателей основам работы с технологией IoT.

Использование технологии «компоненты робототехники и сенсорики» в образовании может быть очень полезным для студентов, так как она способствует развитию множества навыков и знаний. Данная технология может применяться при обучении программированию. Студенты могут создавать программы, чтобы управлять движениями робота, а также собирать и анализировать данные с помощью сенсоров. Это помогает им развивать навыки в области компьютерного программирования. Сегодня широко известны образовательные комплекты для робототехники LEGO и Arduino, которые развивают у обучающихся научный интерес, творческие способности и воображение, умения и навыки работать в команде, находить нестандартные решения [23]. Роботы могут быть использованы для создания интерактивных уроков и заданий. Студенты могут взаимодействовать с ними, чтобы решать задачи и учиться новым концепциям, в том числе развитию инженерных навыков. Студенты могут изучать механику, электронику и программирование, создавая и настраивая роботов.

Данная технология оказывает влияние на развитие личностных качеств студентов, на мотивацию к обучению. Работа с интересными технологиями может сделать учебу более привлекательной, а решение задач, связанных с робототехникой и сенсорикой, — способствовать развитию критического мышления, логического анализа и решения проблем.

Технологии беспроводной связи играют важную роль в современной образовательной среде, предоставляя учащимся, преподавателям и администраторам учебных заведений новые возможности для обучения, общения и управления учебными процессами. На данном этапе развития эта технология активно внедряется в образовательный процесс.

Wi-Fi-соединения позволяют учащимся и преподавателям подключаться к интернету из любой точки в учебном заведении. Это обеспечивает доступ к онлайн-ресурсам, учебным материалам и образовательным платформам. Современные смартфоны и планшеты позволяют обучающимся и преподавателям работать с учебными материалами и приложениями в любом месте и в любое время. Это способствует гибкости обучения и позволяет индивидуализировать процесс обучения. Виртуальные классы, видеоконференции и онлайн-платформы обеспечивают возможность учебы вне стен образовательной организации.

Многие профессиональные образовательные организации используют интерактивные доски, планшеты и другие устройства с беспроводной связью в учебном процессе, чтобы сделать его более интерактивным и увлекательным.

Беспроводные технологии позволяют администраторам учебных заведений управлять сетями, мониторить доступ к интернету и обеспечивать безопасность Сети, экономить на проводной инфраструктуре и уменьшить затраты на обслуживание Сети.

Однако при применении беспроводных технологий в образовании необходимо учитывать вопросы безопасности, конфиденциальности данных и доступности для всех учащихся. Это может потребовать разработки соответствующих политик и руководящих документов для обеспечения эффективного и безопасного использования технологий в учебных целях.

Одним из наиболее перспективных направлений внедрения сквозных цифровых технологий в образовательный процесс профессиональных образовательных организаций являются технологии виртуальной и дополненной реальности (VR и AR) , которые могут значительно обогатить процесс обучения, сделать его более интерактивным и увлекательным.

Наиболее ярким примером применения таких технологий стали виртуальные экскурсии, позволяющие обучающимся путешествовать в разные места мира или исторические эпохи, не покидая учебной аудитории, что дает возможность максимально визуализировать изучаемый материал и углубить его понимание.

Следующее перспективное направление применения виртуальной и дополненной реальности — это обучение практическим навыкам через создание тренажеров, симуляторов и виртуальных моделей различных технологических процессов и физических явлений [24].

Дополненная реальность в учебных материалах позволяет добавлять визуальные и интерактивные элементы к учебным пособиям, учебникам и аппаратным средствам, делая учебный процесс более интересным и доступным.

Для организации совместного обучения с помощью виртуальной и дополненной реальности могут быть созданы совместные учебные пространства, где обучающиеся будут взаимодействовать между собой, даже если находятся в разных местах мира (пример такой организации образовательного пространства — виртуальные доски Миро , Mural , SBoard (https://sboard. online/) [25]).

Однако существует ряд ограничений для использования виртуальной и дополненной реальности в образовании:

• –    технические и финансовые ограничения;

• –    отсутствие программных решений для образовательных задач;

  – недостаточные компетенции педагогов для эффективного использования VR и AR технологий в учебном процессе.

Активное применение сквозных цифровых технологий невозможно без современной цифровой образовательной среды профессиональной образовательной организации. Такая среда должна включать современную компьютерную технику, программное обеспечение и высокий уровень цифровых компетенций всех сотрудников образовательной организации. В таблице 1 представлено некоторое программное обеспечение, обеспечивающее внедрение сквозных цифровых трехногий в образовательный процесс профессиональной образовательной организации.

Таблица 1

Программное обеспечение и приложения сквозных цифровых технологий

Наименование сквозной цифровой технологии	Программное обеспечение и приложения
Большие данные	Системы управления учебными данными: LMS Moodle — создание дистанционных курсов, цифрового профиля обучающихся (активность, обратная связь) Canvas — бесплатная платформа для создания полнофункциональных массовых открытых онлайн-курсов (МООК) (анализ и улучшение образовательных методик) Skyeng — анализ данных обучения английскому языку каждого ученика, определение слабых мест и предложение индивидуального плана обучения Системы аналитики: Tableau — сбор и объединение данных, группировка и фильтр, визуализация, построение графиков, прогноз, создание интерактивных дашбордов или презентаций Google Analytics и Яндекс.Метрика — системы аналитики для сайтов и мобильных приложений, которые собирают данные об источниках трафика, поведении пользователей и много другой полезной информации Системы машинного обучения и анализа данных Python с библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy ) Машинное обучение (scikit-learn, TensorFlow )
Нейротехнологии и искусственный интеллект	TensorFlow — бесплатная открытая платформа (программная библиотека) для машинного обучения, позволяет решать задачи построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов PyTorch — фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом, для решения задач: компьютерное зрение, обработка естественного языка

Окончание таблицы 1

Наименование сквозной цифровой технологии	Программное обеспечение и приложения
	Gradescope AI — оценка бумажных экзаменов и домашних заданий обучающихся; для подготовки проектов Microsoft Azure Cognitive Services — облачные службы искусственного интеллекта, позволяющие создавать когнитивные приложения, не имея опыта работы с такими средствами Nuance’s Dragon — распознавание речи, помощь преподавателям и обучающимся для записи текстовой информации; поддерживает словесные команды для навигации по документам Чат-бот Ivy — помогает в заполнении различных форм документов при зачислении, определении стоимости обучения; позволяет планировать рекрутинговые кампании Cognii — опираясь на разговорную речь, помогает обучающимся формировать ответы в открытом формате и улучшать навыки критического мышления Querium — освоение обучающимися навыков STEM; анализ ответов и времени обучения
Системы распределенного реестра	Ethereum — технология для создания приложений и организаций, хранения активов, совершения транзакций и общения без контроля со стороны центрального органа; имеет открытый программный код, может быть использована для создания социальных сетей, приложений, договоров, контрактов Hyperledger Fabric — платформа с открытым кодом для разработки блокчейн-прило-жений с целью развития межотраслевого сотрудничества
Промышленный интернет вещей	IoT-платформы AWS IoT — подключение устройств (датчиков, контроллеров и т. д.) Google Cloud IoT — управляемый сервис для безопасного подключения устройств и управления ими; принимает данные, создает многофункциональные приложения, которые интегрируются с сервисами обработки больших данных в облачной платформе Google Microsoft Azure IoT — шлюз для устройств интернета вещей, обеспечивающий двунаправленную связь между устройствами Микроконтроллеры и микропроцессоры (Arduino, Raspberry Pi) Протоколы связи (MQTT, CoAP, HTTP, WebSocket, LoRa, NB-IoT) для обмена данными между устройствами Визуализация и аналитика (Grafana, Kibana, Tableau, Power BI)
Компоненты робототехники и сенсорика	ROS (Robot Operating System) — гибкая платформа (фреймворк) для разработки программного обеспечения роботов Gazebo — 3D-симулятор робототехники с открытым исходным кодом
Технологии виртуальной и дополненной реальностей	Моторы и движки (Unity, Unreal Engine) для создания виртуальных миров, игр Библиотеки и SDK (Vuforia, ARToolKit и OpenCV) — наборы инструментов для разработки и создания приложений VR и AR Графический дизайн и моделирование (Blender, Maya, 3ds Max и Adobe Creative Suite) — для создания 3D-моделей, анимации и текстур Средства разработки контента (Adobe Premiere, Adobe After Effects и Audacity ) — для создания и редактирования медийного контента (видео, звук и 360-градусные изображения) Платформы и магазины приложений (teamVR, Oculus Store, Google Play Store и Apple App Store) — для размещения приложений и игр

Выводы

Подводя итог нашего исследования, мы можем сделать вывод, что на данном этапе развития суть цифровой трансформации образования заключается в необходимости максимально эффективно внедрять в образовательный процесс профессиональных образовательных организа- ций сквозные цифровые технологии. Применение этих технологий позволит решить следующие задачи.

• 1.    Оптимизация управления образовательным процессом — снижение затрат на учебные материалы и инфраструктуру; мониторинг образовательного процесса; финансовые транзакции.

• 2.    Индивидуализация обучения — создание персонализированных учебных программ и заданий; мотивация; учет потребностей и интересов обучающихся.

• 3.    Развитие дистанционного обучения — идентификация обучающихся; доступ к виртуальным тренажерам и лабораториям; адаптация современных цифровых платформенных решений к изменяющимся потребностям и требованиям рынка труда с целью предоставления студентам актуальных навыков.

• 4.    Использование современных технологий оценивания и обратной связи — автоматический сбор большого количества данных о прогрессе обучающихся на основе тестовых и контрольных материалов и их достижениях в процессе участия в различных мероприятиях. На основе анализа этих данных осуществляется корректировка индивидуальной траектории обучения и выдача персонализированных рекомендаций по участию в мероприятиях и выполнению заданий. Использование систем автоматической оценки заданий с целью самообразования и саморазвития обучающихся.

• 5.    Развитие компетенций обучающихся — организация доступа к сетевым курсам, цифровым ресурсам и электронным учебникам на основе учета данных об уровне знаний и индивидуальных потребностей каждого студента; обеспечение работы с виртуальными тренажерами и лабораториями; организация сотрудничества и безопасной коммуникации; отработка цифровых навыков.

• 6.    Расширение и углубление профессионального обучения — обеспечение доступ-

• ности профессионального образования; учет индивидуальных личностных качеств и потребностей; создание имитационных моделей для изучения технических процессов, физических явлений, инженерных конструкций, организма человека и т. д.; совместная работа над проектами; обмен материалами и информацией в реальном времени; доступ к большому количеству данных, актуальных для современного рынка труда.

Однако, несмотря на широкие перспективы использования сквозных цифровых технологий в образовательном процессе, можно выделить и ряд проблем, с которыми сталкиваются профессиональные образовательные организации при их внедрении.

• 1.    Недостаточное финансирование для развития технической инфраструктуры; доступа к цифровым устройствам и современным интер-нет-сетям; программному обеспечению.

• 2.    Отсутствие нормативного регулирования и методического обеспечения процесса внедрения этих технологий.

• 3.    Низкий уровень цифровых компетенций, необходимых для использования сквозных цифровых технологий у обучающихся и педагогов.

• 4.    Негативное воздействие на здоровье — возможны проблемы со зрением или физическим состоянием.

• 5.    Необходимость обеспечения конфиденциальности данных — приватность и безопасность хранения этих данных с целью недопущения несанкционированного доступа и злоупотребления.