Analysis of the publication activity of world researchers on the problem of forming a digital educational ecosystem for university students

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. We consider the publication activity on the problem of forming a digital educational ecosystem for university students. The period of appearance of publications on the problem and the dynamics of the publication activity of the scientific community are revealed. Based on the use of Dimensions.ai, Lens.org, Scopus, Web of Science, VOSviewer built charts, bibliometric maps of the publication activity of authors by keywords, activity of countries. The purpose of the study is to show that the digital educational ecosystem is a promising tool for pedagogical communication and contains significant potential for enhancing the research and innovation activities of students.Research methods. To achieve the goals of the study, various methods were used, including the analysis of psychological and pedagogical literature, cluster analysis, generalization and systematization of data.Research results. An analysis of the distribution map of publications made it possible to identify the main directions of research on the problem. According to the data, the most significant areas are computer science, business, sociology, knowledge management and the environment. In the period from 2010 to 2019, there has been an active growth in publications on related topics. Presumably, the increase in activity is associated with attempts to understand not so much the essence of the digital educational ecosystem as to understand the concept of a digital educational ecosys tem, which was discussed in foreign publications during this period. But the results of the analysis based on these publications may indicate a shift in the focus of research in this area. Perhaps this is due to a change in trends that affect the activity of researchers in this topic. This downward trend may indicate a shift in researchers’ interest to problems related to the pandemic. It is concluded that studies related to “digital educational ecosystems” (digital educational ecosystems) are characterized by fragmentation and fragmentation, which represents the need for a systematic approach and a deeper study of this subject area, which will allow us to analyze and understand the complex interactions and relationships between the various components of these ecosystems. It is substantiated that publications on the research problem in the field of pedagogy are fragmented, and publication activity lags behind the information technology industry, which slows down research in the field of realizing the pedagogical potential of the digital educational ecosystem for university students.Conclusions. The digital educational ecosystem is a promising tool for pedagogical communication and contains significant potential for enhancing the research and innovation activities of students. But this potential has not yet been realized due to the undeveloped methodological framework. A systematic understanding of the methodological basis of the digital educational ecosystem is required.

About the authors

A. A. Skvortsov

Derzhavin Tambov State University

Email: skvor_88@mail.ru

A. A. Molchanov

Moscow Aviation Institute (National Research University)

Email: ykdosto@gmail.com

References

  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

Supplementary files

Supplementary Files
Action
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».