В рамках трека «Новые возможности управления образованием» были рассмотрены кейсы передовых технологий обучения в университетах и барьеры, препятствующие их внедрению. Такими барьерами являются недостаточная мотивированность университетов, отсутствие понимания назначения инновации, неучет силы институционального сопротивления (организационный аспект); недостаточно четкий план трансформации учебного плана, образовательных практик, системы оценки знаний и умений студентов, отсутствие продуманной системы оценки результатов внедрения образовательной инновации (аспект обучения и преподавания); плохо развитая обратная связь (от преподавателей, студентов, администраторов) или ее отсутствие при внедрении новой образовательной технологии (организационный аспект); страх замены человека технологиями.
4. Подготовка кадров для цифровой экономики и сферы искусственного интеллекта
Данный трек продемонстрировал, что ИТ- сферу характеризуют катастрофический дефицит кадров, трансграничный характер, интенсивная динамика изменений, запрос на новшества в области педагогического дизайна и проектирования программ, а также применения международных стандартов. Участники трека представляли как академическую сферу, так и IT-индустрию и презентовали кейсы подготовки проектных менеджеров, специалистов в технологиях интернет-вещей и технологиях виртуальной и дополненной реальности, специалистов по использованию адаптивных образовательных платформ. Слушатели были ознакомлены с опытом создания международного научно-методического центра по математике, информатике и цифровым технологиям ТГУ, готовящего кадры с компетенциями в области искусственного интеллекта, разработки программных продуктов и интеллектуального анализа больших данных. Уникальный опыт организации проектно-групповой работы для более чем ста команд из десятков университетов показал, что ряд из них не готов к таким реалиям, как интернационализация образования, рыночная среда, рынок, конкуренция, стоимость.
Акценты в области данных и методов искусственного интеллекта несколько изменились по сравнению прошлыми годами. В настоящее время перспективы ИИ отошли на второй план и фиксируется все больше проблем, таких как неготовность инфраструктуры университетов к переработке и хранению массивов информации, соблюдение этики при использовании личных данных студентов для прогнозирования успеваемости, организации персонализированного подхода. И проблемы эти вызваны отсутствием не только юридических норм, но и норм культурных. Также отмечается смещение фокусов исследований с задачи прогнозирования успеваемости студентов на другие задачи. Например, на задачу изучения психологического благополучия студентов. Дело в том, что в пространстве социальных сетей существует так называемый опасный контент, провоцирующий суицид, депрессию, насилие, национализм и пр., и он может нанести вред психологическому и эмоциональному состоянию человека. Студенты же являются уязвимой группой, поскольку они - активные потребители данного контента. Еще одна проблема - квалификация и компетентность управленческих кадров, использующих технологии искусственного интеллекта для принятия решений. И последнее - это дефицит готовых наборов данных у проектов в области ИИ при наличии этих данных у университетов и отсутствии в настоящее время «мостика» между ними. Академические сообщества генерируют указанные данные, хранят, изучают, но решают в основном научные задачи, а не задачи конвертации этих данных в продуктные решения, полезные для общества.
5. Сквозные темы
цифровой образование виртуальный
Подводя общий итог прошедшим в рамках конференции разнообразным дискуссиям, представленным практикам и кейсам, можно выделить несколько ключевых тем, звучавших практически на всех площадках.
1. Спрос на коллаборации и сети. Это спрос на учебные коллаборации и сетевые программы новых видов, позволяющие давать студентам лучшее, что есть в различных университетах, а также спрос на коллаборации университетов и компаний EdTech в поиске возможностей разработки и применения новых образовательно-технологических продуктов. Питч-сессия «Университеты и компании EdTech: состыковка» и другие площадки показали большой взаимный интерес сторон друг к другу.
2. Дефицит «мягких» навыков (soft skills) у студентов и возможностей их формирования в рамках основных или дополнительных образовательных треков посредством тренажеров, микрокурсов, MOOKов и др. Пандемия обнажила этот дефицит, особенно в области самоорганизации, управления временем, задачами, стрессом, и усилила спрос на такие продукты, которые уже разрабатываются в ряде университетов (ТГУ, УрФУ, ИТМО и др.), но все еще являются «экзотикой» и новшеством для многих.
3. Вызванный пандемией резко возросший интерес к передовым технологиям обучения выявил необходимость более детальной проработки нормативно-правовой базы, связанной с применением разнообразных технологий (от прокторинга до LMS нового поколения), с разработкой микроконтента, с внедрением онлайн-курсов и созданием полноценных онлайн-магистратур.
4. Относительно управления университетами при обсуждении разнообразных технологий отчетливо звучал тезис о том, что нет единых решений, подходящих всем, и нужно быть очень гибкими и сфокусированными при переходе «на цифру» в тех или иных областях, закрепляя нормы рамочно, но оставляя возможности для разнообразия внутри системы.