Особенности использования технологий больших данных в практиках профориентации школьников на педагогическую деятельность

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе представлены современные тренды в профориентации школьников на педагогическую профессию, связанные с технологиями больших данных, искусственным интеллектом и персонификацией карьерных траекторий. Показаны возможности базового источника анализа данных на примере социальной сети «ВКонтакте», который может быть использован для выявления идентификационных признаков педагогического сообщества и прогнозирования склонностей школьников к педагогической профессии. В статье представлены результаты эмпирического исследования, в ходе которого была сформирована организационно-педагогическая модель использования технологий больших данных в региональной системе профессиональной ориентации школьников на педагогическую деятельность, основанная на методах предиктивной аналитики. Модель позволяет идентифицировать ключевые факторы, влияющие на выбор педагогической профессии, и формировать персонализированные рекомендации карьерного построения пути для школьников. Результаты исследования могут быть использованы для разработки новых инструментов и методик профориентации, направленных на повышение эффективности выбора будущей профессии и снижение риска профессиональной дезадаптации. Материалы статьи подготовлены на основе использования методов теоретического и структурного анализа, фокус-группы, экспертного метода и метода моделирования.

Об авторах

Владислав Валерьевич Малахов

Томский государственный педагогический университет

Email: malakhov14@yandex.ru
аспирант Томск, Россия

Список литературы

  1. Смышляева Л. Г., Титова Г. Ю. Развитие региональной практики профессиональной ориентации школьников на педагогическую деятельность: стратегия и ресурсы // Вестник Томского государственного педагогического университета (TSPU Bulletin). 2016. Вып. 5 (170). С. 36–41.
  2. Малахов В. В., Смышляева Л. Г. Big Data как средство повышения эффективности учебных занятий в контексте развития личностного потенциала обучающихся СПО // Научно-педагогическое обозрение (Pedagogical Review). 2022. Вып. 4 (44). С. 72–80. doi: 10.23951/2307-6127-2022-4-72-80
  3. Григорьев С. Г., Аникьева М. А. Повышение эффективности применения технологий генеративного искусственного интеллекта в образовательной деятельности // Информатика и образование. 2024. № 3. С. 5–15.
  4. Фиофанова О. А. Big Data в российском образовании: методы анализа данных об образовании и развитии человека, цифровые сервисы данных // Digital Society. 2020. № 3. С. 89–96.
  5. Есин Р. В., Кустицкая Т. А., Носков М. В. Прогнозирование успешности обучения по дисциплине на основе универсальных показателей цифрового следа LMS moodle // Информатика и образование. 2023. № 3. С. 20–35.
  6. Фиофанова О. А. Анализ больших данных в сфере образования: методология и технологии. М.: Дело, 2020. № 1. С. 123–140.
  7. Осиповская Е. А. Tренды образовательных технологий в России и мире в 2020 г.: анализ поисковых запросов в Google Trends // Вестник Российского университета дружбы народов. 2021. № 4. С. 291–304.
  8. Бозиева А. М., Цеева Ф. М., Хатухова Д. В. Применение методов машинного обучения при оценке деятельности образовательной организации высшей школы // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 2. С. 10–35.
  9. Забокрицкая Л. Д., Орешкина Т. А., Обабков И. Н., Чепуров Е. Г. Применение алгоритма машинного обучения для профориентации абитуриентов высшего учебного заведения // Вестник Томского государственного университета. 2022. № 2. С. 57–72.
  10. Стрекалова Н. Б. Риски внедрения цифровых технологий в образование // Вестник Самарского университета. 2019. № 2. С. 84–88.
  11. Колесова А. С., Сараева О. Н. Перспективы применения искусственного интеллекта в профориентационной деятельности // Креативная экономика. 2023. Т. 17, № 7. С. 2475–2490.
  12. Skillbox URL: https://skillbox.ru/media/business/onlayn_obrazovanie_posle_2020_goda_kakim_ono_budet_i_pochemu_eto_rabotaet/ (дата обращения: 10.09.2024).
  13. Прохоров А. В. Современные подходы к профессиональной ориентации школьников // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2022. № 2. С. 102–114.
  14. Поздеева С. И. Разработка концепции открытого профессионализма педагога как исследовательская задача // Вестник Томского государственного педагогического университета (TSPU Bulletin). 2016. Вып. 1 (166). С. 88–90.
  15. Калинюк Ю. В., Смышляева Л. Г., Матвеев Д. М. Проектирование изменений в системе профессионального образования региона: кластерный подход // Научно-педагогическое обозрение (Pedagogical Review). 2021. Вып. 6 (40). С. 84–94. doi: 10.23951/2307-6127-2021-6-84-94
  16. Журнал глобального анализа рынка образования Holon IQ. URL: https://www.holoniq.com/edtech/10charts-that-explain-the-global-education-technology-market/ (дата обращения: 10.09.2024).
  17. Программа персонализированного обучения Century. URL: https://www.century.tech/ (дата обращения: 10.09.2024).
  18. Программа адаптивного образования Squirrelai. URL: http://squirrelai.com/ (дата обращения: 12.09.2024).
  19. Порядок управления данными «ВКонтакте». URL: https://vk.com/data_protection?section=principles (дата обращения: 12.09.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».