На сегодняшний день большая часть работ по образовательной аналитике и интеллектуальному анализу данных образовательной среды сосредоточена на онлайн-курсах. Некоторые отечественные и зарубежные исследователи занимаются анализом цифрового следа, который студенты формируют в образовательной среде, построенной на различных платформах: в LMS Moodle, в мессенджере WhatsApp, социальных сетях для решения задач повышения качества и индивидуализации обучения. Специализированные сервисы мониторинга учебной активности студентов в Moodle позволяют собирать, хранить и интерпретировать различные данные для определения индивидуальной траектории обучения, для адаптивной настройки среды и коррекции методик преподавания (Suhonen, 2019). В работе
P. Blikstein, M. Worsley представлена попытка объединения нескольких источников данных, таких как жесты, взгляд, речь или письмо при помощи видеокамер или записи лекций, чтобы использовать цифровые следы студентов. Эти данные могут помочь выстроить индивидуальные траектории обучения студентов в более сложной и открытой образовательной среде (Blikstein, Worsley, 2016).
Интерес вызывает подход, применяемый в исследовании M. Misuraca, G. Scepi, M. Spano, где осуществляется семантический анализ текстовых комментариев, ответов, отзывов студентов, написанных на естественном языке. Чаще всего в вузах используются рейтинги студентов для анализа результатов обучения. Применение методов Opinion Mining, интегрирующих статистику, лингвистику и информатику, позволяет обрабатывать комментарии студентов и создавать мощную аналитику (Misuraca, Scepi, Spano, 2021). Изучение цифрового следа студента, «оставленного» в социальных сетях, дает возможность исследовать его «цифровую идентичность». Современных студентов бакалавриата, магистратуры можно считать компетентными в области цифровых технологий, но по- прежнему остается актуальным развитие их ответственности, которую они несут в процессе создания интернет-контента (Gamacho, Minelli, Grosseck, 2012).
Таким образом, анализ литературы показал перспективность и новизну научного исследования использования данных цифрового следа студентов в образовательной среде вуза в процессе профориентационной работы и развития педагогической направленности. Научная новизна данного исследования состоит в актуализации не задействованных ранее цифровых данных, образующихся в процессе образовательной деятельности студентов педагогического вуза, для повышения эффективности профориентационной работы, нацеленной на развитие педагогической направленности будущих педагогов, в определении основных источников фиксации цифрового следа по результатам деятельности студентов с целью регулирования профессиональной ориентации на педагогическую профессию и их согласования с этапами профориентационной работы в вузе.
Методология
Материалы и методы исследования определялись его целью, задачами, концептуальными подходами: изучение и теоретический анализ психолого-педагогической, методической литературы, посвященной проблемам профориентации будущих педагогов, и развитие педагогической направленности; электронных образовательных ресурсов и компонентного состава электронной образовательной среды педагогического вуза; анализ образовательных стандартов, учебных планов, программ, учебных пособий подготовки будущих педагогов.
Обсуждение
Рассмотрим цели сбора, фиксации и анализа цифрового следа в структуре профориентационной работы педагогического вуза.
На этапе набора абитуриентов данные цифрового следа позволяют сделать вывод о принятии обучающимися решения о своем профессиональном выборе, желании занять определенное место в социальной структуре общества, в социальной группе. Проводимые на этом этапе мероприятия профпросвещения, профдиагно- стики направлены на выявление интересов и способностей выпускника школы к педагогической профессии.
На этапе предметной подготовки (дисциплины предметной, психолого-педагогической подготовки, пассивные практики) (1-2 курсы) происходит формирование представлений о выбранной профессии, установление взаимосвязи учебных дисциплин с профессией педагога. Данные цифрового следа на этом этапе позволят более активно воздействовать на мотивационную сферу студента с целью формирования профессиональных намерений в соответствии с общественными потребностями, знакомства с особенностями профессии, формирование представлений о ценностно-смысловой стороне педагогической деятельности.
Этап методико-технологической подготовки и адаптации к профессиональной деятельности (методические дисциплины, активные практики) (3-5 курсы) направлен на апробирование себя в профессиональной роли, рефлексию и саморазвитие профессионально значимых качеств. На данном этапе продолжается развитие интересов и способностей, связанных с педагогической деятельностью в ходе производственной практики. Данные цифрового следа на данном этапе профориентационной работы в вузе позволяют активизировать процессы формирования профессиональной направленности и самоанализа способностей и возможностей студентов.
На этапе трудоустройства основной акцент делается на ценностно-смысловую сторону самоопределения, определение профессиональных планов. Педагогическая направленность рассматривается как совокупность устойчивых мотивов. Данные цифрового следа позволяют на данном этапе активизировать процессы рефлексии своей готовности к педагогической деятельности.
Определим основные источники фиксации цифрового следа по результатам деятельности студентов с целью регулирования профессиональной ориентации на педагогическую профессию. Источником для сбора информации могут быть как внутренние информационные ресурсы, так и внешние. Ниже рассмотрены возможные источники на примере Омского государственного педагогического университета (рисунок).
Образовательный портал ОмГПУ является источником следующих данных, которые могут быть полезны при анализе и регуляции профессиональной ориентации студентов:
- статистические данные по результатам обучения по дисциплинам предметной, психолого-педагогической, методической подготовки (балльно-рейтинговая система);
- продукты образовательной деятельности по дисциплинам основной образовательной программы (творческие, исследовательские, проектные задания, курсовые работы);
- данные по результатам педагогических практик (тексты отчетов, продукты практической деятельности, видеоресурсы, фотографии, презентации итоговых конференций по педпрактикам);
- данные по результатам выбора и записи на курсы;
- данные учебных дискуссионных форумов в рамках дисциплин предметной, психолого-педагогической, методической подготовки;
- данные об участии в проектной деятельности;
- данные анкетирования студентов на всех этапах обучения.
Еще одним компонентом ЦОС ОМГПУ является портал «Школа», который обеспечивает открытую образовательную среду сетевого взаимодействия, обмена информационными ресурсами, технологическую поддержку новых образовательных взаимодействий учитель - студент, учитель - студент - ученик, студент - преподаватель - ученик, группа студентов - преподаватель - учитель, группа учителей - группа студентов и др. Это составная часть системы образовательных порталов региональной системы образования. Создаются условия по вовлечению студентов в обстановку будущей профессиональной деятельности и усилению практико-ориентированной подготовки (Fedorova, Ragulina, Udalov, Lapchik, 2019). Перечислим основные направления для сбора данных на образовательном портале «Школа», которые могут быть полезны в процессе регуляции педагогической направленности студентов:
- статистические данные активности студентов на портале;
- данные об участии студентов в разработке и проведении сетевых инициатив для школьников (телекоммуникационные проекты, конкурсы, викторины, квесты);
- данные об участии студентов в разработке и апробации электронных курсов по предметам для школьников;
- данные об участии студентов в научно-практических конференциях, форумах, мастер-классах, проводимых на портале «Школа».
Портал открытого образования OPEN. ОмГПУ содержит бесплатные открытые дистанционные курсы на русском языке, мотивом для обучения на которых служит исключительно личный образовательный и практический интерес, а распоряжение результатами обучения - это дело каждого обучающегося. Данный портал может стать источником следующих данных: тематика выбранных студентами курсов; результаты обучения на онлайн-курсах.
Важным направлением профориентационной работы выступает саморазвитие, и поэтому целесообразно учитывать результаты обучения студентов на внешних онлайн-курсах и ресурсах по профилю подготовки (MOOK, тематические вебинары, видеолекции специалистов и др.).
Значимой характеристикой педагогической направленности педагога является мотивированное стремление к взаимодействию с коллегами в сети с целью обмена опытом, коллективной разработки и апробации новых методик обучения. На основе разнообразных форм продуктивного сотрудничества (вебинары, форумы, дистанционные мастер-классы и др.) студенты осваивают технологии, которые в дальнейшем смогут применять при работе с учащимися. Поэтому кроме ресурсов ОмГПУ большой интерес представляют такие внешние ресурсы, как социальные сети, сервисы для коллективной работы, ресурсы региональных и межрегиональных виртуальных методических объединений. Возможность сбора актуальных данных с внешних ресурсов основана на активном участии самих студентов. Интерес со стороны тех, о ком собирается информация, поможет студенту понять, куда двигаться в своем профессиональном развитии. В этом случае необходимо сопоставить вузовский профиль обучаемого с профилем пользователя на других ресурсах. Сделать это можно различными способами, самый простой - предложить обучаемому самостоятельно указать ссылки на профили ресурсов в его личном кабинете. Таким образом можно определить круг профессиональных интересов обучаемого и его активность в профессиональных сообществах.
Дополнить данные, характеризующие педагогическую направленность студента, можно из результатов и сведений, которые отражаются в личном кабинете и электронном портфолио студента:
- награды - дипломы, грамоты, сертификаты и т. д.;
- курсовые работы и ВКР;
- сведения об общественной, волонтерской деятельности;
- научные и творческие работы.
Еще одним важным источником информации о профессиональной направленности студента служит информационная система управления процессами вуза «1С: Университет 8 ПРОФ», которая содержит сведения об абитуриенте - участие в школьных педагогических олимпиадах, конкурсах, наличие направления на целевое обучение в педвузе, сведения о профильной довузовской подготовке.
В нашем исследовании мы предлагаем создать информационную систему «Цифровой профиль «Профориентация», в которой аккумулируются и систематизируются сведения о цифровом следе студента из различных источников; расширить функционал личного кабинета студента путем добавления аналитического модуля для обработки накопленных данных; разработать и провести апробацию специального программного комплекса для сбора информации непосредственно с рабочего места обучаемого, что позволит охватить данные из большого числа внешних источников: ЭБС, форумов, социальных сетей, методических объединений педагогов, информационных систем, обучающих ресурсов, образовательных платформ и т. д. (рисунок).
Рис. Источники для фиксирования цифрового следа Fig. Sources for capturing digital footprints
Заключение
цифровой студент педагогический образовательный
Применение цифрового следа позволяет вывести на новый уровень процесс регулирования профориентации будущих педагогов, отследить направления развития их профессиональных интересов и мотивов. Сбор учебной аналитики помогает прогнозировать успешность/неуспешность обучения, формировать рекомендации по обновлению образовательных программ дисциплин и педагогических практик, оптимизировать процесс привлечения студентов к мероприятиям методической, научно-исследовательской направленности. Как ожидается, данные цифрового следа позволят эффективно и вовремя среагировать на возможные затруднения и падение мотивации, снижение успеваемости, помогут поддержать, дать некоторые советы студентам, направить их и сделать профессиональную подготовку ориентированной более индивидуально.
Список литературы / References
1. Atanasian, S.L. (2009). Osobennosti informaizatsii obrazovatelnoi deiatelnosti v pedagogicheskikh vuzakh [Features of the informatization of educational activities in pedagogical universities], In Vestnik Rossiiskogo universiteta druzhby narodov [Bulletin of the Peoples' Friendship University of Russia], 2, 5-13.
2. Azcona, D., Hsiao, I., Smeaton, A.F. (2019). Detecting students-at-risk in computer programming classes with learning analytics from students' digital footprints, In User Modeling and User-Adapted Interaction, 29, 759-788.
3. Blikstein, P., Worsley, M. (2016). Multimodal learning analytics and education data mining: using computational technologies to measure complex learning tasks. In J. Learn. Anal, 3(2), 220-238.
4. Ceylan, M., Turhan, E. (2010). Student-teachers' opinions about education and teaching profession example of Anadolu University, In Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2(2), 2287-2299.
5. Fedorova, G.A., Ragulina, M.I., Udalov, S.R., Lapchik, M.P. (2019). Distant student-teacher interaction based on modern information and communication technologies, In Science for Education Today, 9(2), 108-125. DOI: 10.15293/2658-6762.1902.08
6. Gamacho, M., Minelli, J., Grosseck, G. (2012). Self and Identity: Raising Undergraduate Students' Awareness on Their Digital Footprints, In Procedia - Social and Behavioral Sciences, 46, 3176-3181.