Анализ публикационной активности исследователей мира по проблеме формирования цифровой образовательной экосистемы для студентов университета

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Рассмотрена публикационная активность по проблеме формирования цифровой образовательной экосистемы для студентов университета. Выявлен период появления публикаций по проблеме и динамика публикационной активности научного сообщества. На основе использования Dimensions.ai, Lens.org, Scopus, Web of Science, VOSviewer построены диаграммы, библиометрические карты публикационной активности авторов по ключевым словам, активности стран. Цель исследования – показать, что цифровая образовательная экосистема является перспективным инструментом педагогического общения и содержит значительный потенциал для активизации исследовательской и инновационной деятельности студентов.Методы исследования. Для достижения поставленных целей исследования применялись различные методы, включая анализ психолого-педагогической литературы, кластерный анализ, обобщение и систематизация данных.Результаты исследования. Анализ карты распределения публикаций позволил выявить основные направления исследований по проблеме. Согласно данным, наиболее значимыми областями являются компьютерные науки, бизнес, социология, управление знаниями и окружающая среда. В период с 2010 по 2019 г. наблюдался активный рост публикаций на близкие темы. Предположительно, рост активности связан с попытками понять не столько суть цифровой образовательной экосистемы, сколько разобраться с понятием цифровая образовательная экосистема, которое обсуждалось в указанный период в зарубежных публикациях. Но результаты анализа на основе этих публикаций могут указывать и на сдвиг фокуса исследований в данной области. Возможно, это связано с изменением трендов, которые влияют на активность исследователей в данной тематике. Указанная тенденция к сп ду может свидетельствовать о переключении интереса исследователей на проблемы, связанные с пандемией. Исследования, связанные с “digital educational ecosystems” (цифровыми образовательными экосистемами), характеризуются фрагментарностью и разрозненностью, что представляет потребность в применении системного подхода и более глубоком исследовании этой предметной области, которые позволят анализировать и понимать сложные взаимодействия и связи между различными компонентами этих экосистем. Обосновано, что публикации по проблеме исследования именно в области педагогики носят фрагментарный характер, а публикационная активность отстает от отрасли информационных технологий – что тормозит исследования в области реализации педагогического потенциала цифровой образовательной экосистемы для студентов университета.Выводы. Цифровая образовательная экосистема является перспективным инструментом педагогического общения и содержит значительны потенциал для активизации исследовательской и инновационной деятельности студентов. Но этот потенциал еще не реализован в силу неразработанности методологической основы. Требуется системное осмысление методологического базиса цифровой образовательной экосистемы.

Об авторах

А. А. Скворцов

ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина»

Email: skvor_88@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2041-4000

кандидат педагогических наук, доцент кафедры математического моделирования и информационных технологий

392000, Российская Федерация, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33

А. А. Молчанов

ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)»

Автор, ответственный за переписку.
Email: ykdosto@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9257-417X

научный сотрудник

125993, Российская Федерация, г. Москва, Волоколамское шоссе, 4

Список литературы

  1. Каранатова Л.Г., Кулев А.Ю. Современные подходы к формированию инновационных экосистем в условиях становления экономики знаний // Управленческое консультирование. 2015. № 12 (84). С. 39-46. https://elibrary.ru/vehvsn
  2. Кондаков А.М., Костылева А.А. Цифровое образование: от школы для всех к школе для каждого // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2019. Т. 16. № 4. С. 295-307. https://doi.org/10.22363/2312-8631-2019-16-4-295-307, https://elibrary.ru/kyasak
  3. Nguyen L.T., Tuamsuk K. Digital learning ecosystem at educational institutions: A content analysis of scholarly discourse // Cogent Education. 2022. Т. 9. № 1. С. 1-17. https://doi.org/10.1080/2331186X.2022.2111033
  4. Belessova D., Ibashova A., Bosova L., Shaimerdenova G. Digital learning ecosystem: current state, prospects, and hurdles // Open Education Studies. 2023. Vol. 5. № 1. P. 1-8. https://doi.org/10.1515/edu-2022-0179
  5. Fournier H., Kop R., Molyneaux H. New personal learning ecosystems: a decade of research in review // Emerging Technologies in Virtual Learning Environments. 2019. С. 1-19. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-7987-8.ch001
  6. Krogstie J. Modeling of digital ecosystems: Challenges and opportunities // Working Conference on Virtual Enterprises. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. P. 137-145. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32775-9_14
  7. Delgado-Kloos C., Alario-Hoyos C., Pasqualin L.F. Keys to the University of the Future // Innovative Teaching in Higher Education / eds. J. Silva-Quiroz, J.P. Becerra. Santiago: InnovaT, 2022. P. 11-34.
  8. Chvanova M.S., Mitrofanova I.P., Molchanov A.A., Nikolaeva S.V., Shlenov Y.V., Podlesny D.V. Terminological maps of publications on the transformation of students' professional orientations in the context of their internet socialization // Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT and QM and IS): Proceedings of the 2021 IEEE International Conference. Yaroslavl, 2021. P. 605-611. https://doi.org/10.1109/ITQMIS53292.2021.9642758
  9. Chvanova M.S., Vasilyev F.V., Isaev V.V., Baranov V.Y. Modeling publication terminology maps on quality assessment problems of printed circuit boards // Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT and QM and IS): Proceedings of the 2021 IEEE International Conference. Yaroslavl, 2021. P. 267-273. https://doi.org/10.1109/ITQMIS53292.2021.9642844

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».