DIGITAL FOOTPRINT IN EDUCATION: FROM SCIENCE TO SOCIETY

Author:

Балякин Артем Александрович,Мамонов Михаил Викторович,Нурбина Марина Витальевна,Тараненко Сергей Борисович

Abstract

Обсуждается применение предсказательных систем в образовании на основе использования технологий больших данных посредством управления цифровым следом учащихся. Основное внимание уделено принимаемым управленческим решениям. Описаны текущие тенденции формирования цифрового следа учащихся, сформулированы риски и вызовы внедрения цифровых технологий в образовательную сферу. Описаны два подхода к оптимизации собираемых данных: геймификация образования с созданием среды сбора данных и использование специализированных подходов в обработке данных. В отношении второго подхода выявлена важная роль априорных алгоритмов и экспертных оценок, применяемых в процессе обработки цифрового следа. Проводится параллель с использованием больших данных в науке, показана важность неоднократного обращения к данным и применение апробированных методов извлечения информации из неструктурированных озер данных. Показано, что в образовательной сфере процессы цифровизации выражаются в усилении роли внешних интересантов, не связанных с государством. Эти тенденции вступают в противоречие с государственными интересами, что приводит к активному вмешательству государственных институтов в образовательный процесс. По мнению авторов, появляется перспектива принудительного формирования цифрового следа. С целью решения возникающих сложностей, связанных с конфликтом социального и технического, предлагается сделать упор на развитии цифровой культуры и повсеместном внедрении этики обращения с большими данными. The application of predictive systems in education based on the use of big data technologies through the management of the digital footprint of students is discussed. The main attention is paid to the accepted managerial decisions. Issues of a technical plan, methodological nature, and legal regulation are not considered in the paper. The current trends in the formation of a digital footprint of students are described, the risks and challenges of introducing digital technologies into the educational sphere are formulated. Two approaches to optimizing the collected data are described: the gamification of education with the creation of a data collection environment and the use of specialized approaches in data processing. With regard to the second approach, the important role of a priori algorithms and expert assessments used in the process of processing the digital footprint has been revealed. A parallel is drawn with the use of big data in science, the importance of repeatedly accessing data and the use of proven methods for extracting information from unstructured data lakes is shown. It is shown that in the educational sphere, digitalization processes are expressed in the strengthening of the role of external stakeholders not related to the state. These trends come into conflict with state interests which lead to the active intervention of the authorities in the educational process. According to the authors, there is a prospect of forced formation of a digital footprint. In order to solve the emerging difficulties associated with the conflict between social and technical, it is proposed to focus on the development of a digital culture and the widespread introduction of the ethics of handling big data.

Publisher

Tomsk State Pedagogical University

Subject

General Medicine

Reference36 articles.

1. Седова А. П., Крюкова А. А. Применение технологии Big data в сфере образования // Science Time. 2015. № 11 (23). С. 505–509.

2. Fischer C., Pardos Z., Baker R. S., Williams J. J., Smyth P., Yu R., Slater S., Baker R., Warschauer M. Mining big data in education: Affordances and challenges // Review of Research in Education. 2020. № 44 (1). Р. 130–160.

3. Ben Kei Daniel. Big Data and Learning Analytics in Higher Education: Current Theory and Practice. Springer, 2016. 272 p.

4. Ferriter W.M. Digitally Speaking. Positive Digital Footprints // Educational Leadership. 2011. № 68 (7). Р. 92–93.

5. The digital footprint: new challenges for the education system in the Data era. URL: https://habr.com/ru/post/513616 (дата обращения: 21.05.2022).

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3