BIG DATA TECHNOLOGIES AS A MEANS OF IMPROVING THE EFFECTIVENESS OF TRAINING SESSIONS IN SVE

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The results of a comparative analysis of the concepts of “human potential” and “human capital” in the context of considering the relevance and specifics of the use of Big Data technologies in education are presented. The materials of the article are prepared based on the use of methods of theoretical analysis, Big Data, observation, analysis of products of activity, testing of students to identify their abilities, comparison and analogy. The possibilities of big data as a means of increasing the effectiveness of educational practices are updated. The expediency of using Big Data in the educational process of secondary vocational education focused on the development of human potential is argued. The description of the features of the organization and the results of experimental work carried out on the basis of the Tomsk State Pedagogical College on the approbation of the author’s vision of the possibility of using Big Data technologies in the practice of educational work is given. The increase in the effectiveness of the training session of a professional educational organization when using Big Data in the context of providing conditions for the self-realization of each student is proved. The guidelines for the development of the experience of using Big Data technologies to enrich educational contexts of an anthropocentric orientation are set.

About the authors

Vladislav Valeryevich Malakhov

Tomsk State Pedagogical University

Email: malakhov14@yandex.ru
ul. Kiyevskaya, 60, Tomsk, Russian Federation, 634061

Larisa Germanovna Smyslyaeva

Tomsk State Pedagogical University

Email: laris.s@mail.ru
Ul. Kievskaya, 60, Tomsk, Russia, 634061

References

  1. Асмолов А. Г. Психология современности: вызовы неопределенности, сложности и разнообразия // Психологическое исследование. 2015. Т. 8, № 40.
  2. Волгин H. A., Одегов Ю. Г. Экономика труда: социально-трудовые отношения. М.: Экзамен, 2003. 736 с.
  3. Беккер Г. Человеческий капитал и личное распределение доходов. М.: Наука, 1964. 242 с.
  4. Леманова П. В. Социальная политика в управлении развитием человеческого капитала. М.: Экзамен, 2008. 436 с.
  5. Tyunnikov Yu. S. Methodological Guidelines for Defining a Complex Psycho-Pedagogical Concept: A Case of the Definition of the Research Capacity of a Teacher in the Vocational Education System // European Journal of Contemporary Education. 2020. Vol. 9 (4). P. 915–923.
  6. Фиофанова О. А. Анализ больших данных в сфере образования: методология и технологии. М.: Дело, 2020.
  7. Онлайн-университет Walden University. URL: https://www.waldenu.edu/online-masters-programs/ms-ineducation/resource/creative-ways-schools-are-using-artificial-intelligence (дата обращения: 14.03.2022).
  8. Интернет-журнал Skillbox. URL: https://skillbox.ru/media/business/onlayn_obrazovanie_posle_2020_goda_kakim_ono_budet_i_pochemu_eto_rabotaet/ (дата обращения: 17.03.2022).
  9. Oxford languages. URL: https://oxforddictionaries.com (дата обращения: 17.03.2022).
  10. 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
  11. Фиофанова О. А. Big Data в российском образовании: методы анализа данных об образовании и развитии человека, цифровые сервисы данных // Digital Society. 2020. С. 89–96.
  12. Журнал глобального анализа рынка образования Holon IQ. URL: https://www.holoniq.com/edtech/10-chartsthat-explain-the-global-education-technology-market/ (дата обращения: 17.03.2022).
  13. Программа персонализированного обучения Century. URL: https://www.century.tech/ (дата обращения: 17.03.2022).
  14. Программа адаптивного образования Squirrelai. URL: http://squirrelai.com/ (дата обращения: 18.03.2022).

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».