Статья посвящена вопросам управления качеством образования на основе использования больших данных. Рассматриваются возможности применения аналитических методов обработки больших объемов информации для повышения эффективности образовательных процессов. Особое внимание уделено разработке моделей прогнозирования успеваемости студентов, оптимизации учебных программ и персонализации образовательного процесса. Также обсуждаются проблемы обеспечения конфиденциальности и безопасности данных, а также этические аспекты использования больших данных в образовании.
Ключевые слова: управление качеством образования, большие данные, аналитика данных, прогнозирование успеваемости, оптимизация учебных программ, персонализация обучения, конфиденциальность данных, безопасность данных.
The article is devoted to the issues of education quality management based on the use of big data. The possibilities of using analytical methods for processing large amounts of information to improve the efficiency of educational processes are considered. Particular attention is paid to the development of models for predicting student academic performance, optimizing educational programs and personalizing the educational process. The problems of ensuring data privacy and security, as well as the ethical aspects of using big data in education are also discussed.
Keywords: education quality management, big data, data analytics, academic performance prediction, curriculum optimization, personalization of learning, data privacy, data security.
Управление качеством образования на основе больших данных представляет собой современный подход к улучшению уровня образования и повышению его эффективности. В современном мире массового доступа к информации и технологического развития образовательных учреждений, большие объемы данных становятся крайне важным ресурсом для анализа и принятия обоснованных управленческих решений. Управление образовательными системами сегодня является одной из самых востребованных областей применения больших данных в образовании. [2]
Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» устанавливает следующие понятийные категории цифровой трансформации образования: электронное обучение представляет собой организацию образовательной деятельности с применением информации из баз данных и информационно-телекоммуникационных сетей для взаимодействия между обучающимися и педагогами; дистанционные образовательные технологии реализуются посредством информационно-телекоммуникационных сетей с опосредованным взаимодействием участников; электронный образовательный ресурс — это электронно-цифровая форма информации, включающая структуру, предметное содержание и метаданные; электронная информационно-образовательная среда (ЭОИС) — это цифровая платформа, предназначенная для проведения занятий, оценки результатов и внедрения дистанционных технологий; электронное обучение охватывает использование дистанционных технологий, электронных ресурсов, цифровую фиксацию результатов и взаимодействие; электронный учебно-методический комплекс состоит из структуры документации, электронных ресурсов и средств контроля знаний. [1, 6]
За последние пять лет правовые нормы работы с открытыми данными значительно изменились, но концепция «управления на основании данных» пока не стала институциональной и культурной нормой. [7]
В рамках проекта «Московская электронная школа» в российском образовании осуществляется сбор и структурирование больших данных. Платформа включает библиотеку электронных учебных материалов для средней школы и единый электронный дневник. Учебные заведения могут использовать большие данные для расширения функционала своих систем, например, для оптимизации расписания занятий. Это позволяет лучше распределять учебную нагрузку и повышать качество обучения по учебным дисциплинам. [4]
Одной из основных целей управления качеством образования на основе больших данных является повышение успеваемости учащихся. С помощью анализа больших объемов данных можно выделить образовательные тренды и понять, какие методы обучения работают наилучшим образом. Это позволяет эффективно использовать ограниченные ресурсы и сосредоточиться на наиболее эффективных методах обучения. Например, анализ данных может показать, что использование определенных образовательных программ или технологий приводит к лучшим результатам учеников, что позволяет управлять образовательным процессом в соответствии с этими данными.
Важным аспектом управления качеством образования на основе больших данных является оценка компетенций учащихся. Традиционные методы оценки, такие как экзамены или тесты, могут быть недостаточными для полного понимания уровня знаний студентов. Сбор и анализ больших данных позволяют более точно определить уровень компетенций каждого ученика и разработать индивидуальные образовательные программы, направленные на устранение проблемных зон и развитие конкретных навыков. Как считает Скопина ИИ может применяться для создания индивидуализированных учебных планов, учитывающих уникальные потребности и способности каждого студента. Адаптивные обучающие платформы анализируют данные о прогрессе студентов и предлагают задания и ресурсы, соответствующие их уровню подготовки и темпам обучения. Это способствует более эффективному использованию образовательных ресурсов и повышает мотивацию студентов. [5]
Большие данные также предоставляют возможности для прогнозирования успеха студентов. При использовании статистических алгоритмов и анализа данных можно выявить факторы, которые могут влиять на успеваемость учеников, такие как посещаемость, активность в учебном процессе и социально-экономический статус. Это позволяет принять меры заранее для предотвращения возможных трудностей и помочь каждому ученику достичь своего потенциала.
Управление качеством образования на основе больших данных также включает в себя анализ эффективности преподавания. Путем анализа данных оценивается качество работы преподавателей, и выявляются те, кто достигает наилучших результатов, а также те, кто нуждается в дополнительной поддержке и развитии. Это позволяет учреждениям образования принимать меры по повышению квалификации преподавателей или распределению ресурсов для улучшения качества образования.
Управление качеством образования на основе больших данных включает в себя ряд вызовов и препятствий. Один из них — это обеспечение конфиденциальности и безопасности данных. Большие объемы данных могут содержать личную информацию о студентах, и необходимо принимать меры для ее защиты. Не менее важным является и проблема доступа к данным. Не все образовательные учреждения имеют возможность сбора и анализа таких объемов информации, и это может быть ограничением для их возможностей по управлению качеством образования.
Все больше образовательных учреждений осознают важность использования больших данных для управления качеством образования. Изменения в мышлении педагогов и их способности выражать идеи о больших данных в образовательной сфере помогут им управлять социально-культурными преобразованиями в современной школе. Это также приведет к трансформации профессиональной позиции учителей в новых условиях, благодаря пониманию глубоких процессов, происходящих в цифровой образовательной среде. [3]
Литература:
- Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» от 29.12.2012 N 273-ФЗ (последняя редакция)
- Бояринов, Д. А. Большие данные в управлении образовательными системами / Д. А. Бояринов // Актуальные проблемы теории и практики управления: сборник научных статей XI Международной научной конференции, Смоленск, 23 ноября 2022 года. — Курск: Закрытое акционерное общество «Университетская книга», 2022. — С. 30–34.
- Лескина Ирина Николаевна Модель организации управления эффективностью профессиональной деятельности педагога на основе работы с большими данными // ЧиО. 2021. № 4 (69).
- Парсаева, Д. С. Технология анализа больших данных в образовании / Д. С. Парсаева // Молодой исследователь: от идеи к проекту: Материалы VI студенческой научно-практической конференции, Йошкар-Ола, 26–29 апреля 2022 года / Отв. редактор Д. А. Михеева. — Йошкар-Ола: Марийский государственный университет, 2022. — С. 513–514.
- Скопина Ирина Васильевна Использование ИИ в управлении образовательными организациями // Современные технологии управления. 2024. № 3 (107).
- Фиофанова О. А. Анализ современного состояния исследований в области управления образованием на основании данных // Ценности и смыслы. 2020. № 1.
- Фиофанова Ольга Александровна Управление на основе больших данных в сфере образования // Государственная служба. 2021. № 3 (131).
