Аннотация. В статье рассматривается вопрос поиска и анализа цифрового следа студентов Тольяттинского государственного университета. Рассмотрено понятие цифрового следа студента, потенциал его применения в образовательном процессе. Описан процесс поиска цифрового следа студентов Тольяттинского государственного университета по направлениям подготовки Прикладная математика и информатика. Проведен анализ и систематизация полученных данных цифрового следа. Представленный в работе подход к исследованию цифрового следа студентов может найти применение при решении вопросов повышения качества образования, перспективах использования информационных технологий в высшем образовании.
Ключевые слова: цифровой след, образование, высшее образование, цифровизация образования, информационные ресурсы, информационные технологии в образовании.
Alexey Vladimirovich Kalmykov
Togliatti State University
ANALYSIS OF THE STUDENT'S DIGITAL FOOTPRINT AND VISUALIZATION OF THE RESULTS
Annotation. The article deals with the issue of searching and analyzing the digital footprint of students of Togliatti State University. The concept of a student's digital footprint, the potential of its application in the educational process is considered. The process of searching for a digital footprint of students of Togliatti State University in the fields of Applied Mathematics and computer Science is described. The analysis and systematization of the obtained digital footprint data has been carried out. The approach presented in the paper to the study of the digital footprint of students can be used in solving issues of improving the quality of education, prospects for the use of information technologies in higher education.
Keywords: digital footprint, education, higher education, digitalization of education, information resources, information technologies in education.
«Цифровой след – это данные об образовательной, профессиональной или иной деятельности человека, представленные в электронной форме» [4]. Цифровой след студента во время изучения курса складывается из двух частей: обязательной и дополнительной. К обязательной части относятся материалы всех выполняемых в курсе заданий, к дополнительной - любые материалы, непосредственно не требуемые дидактикой курса. И если на основе обязательных материалов преподаватель ставит общую оценку за курс, то дополнительные (необязательные) материалы не используются и их не стремятся вводить в курс.
Электронное обучение позволяет существенно снизить финансовые затраты на образование, так как оно может быть доступно в любое время и из любого места. Это особенно важно для людей, которые не имеют возможности физически посещать учебные занятия. Также электронное обучение стимулирует развитие самостоятельной работы и интеллектуальной самодисциплины [10].
В то же время цифровые следы могут привести к негативным последствиям, таким как утечка личной информации, нарушение конфиденциальности и защиты данных. Поэтому важно проводить социологический анализ и изучать новые аспекты отношений в эпоху цифровых технологий, чтобы понять, какие проблемы возникают и как их можно решить.
Международные исследования сосредоточены на институциональных проблемах высшего образования в связи с организацией эффективного управления университетом.
В последние годы подчеркивается необходимость анализа личного опыта учащихся и навыков саморегуляции обучения. Learning Analytics включает в себя образовательные технологии, которые подчеркивают мотивацию учащихся и используют методы для измерения эффективности педагогических подходов, таких как проблемное обучение и проектная деятельность. Всеобъемлющие аналитические результаты формируют основу для персонализированного обучения, академических достижений и улучшения учебных программ, а также мотивируют преподавателей осваивать электронные (и смешанные) формы обучения и экспериментального обучения, ориентированного на профессиональные сообщества[7].
Сегодня в цифровом пространстве сосредоточено много информации о следах активности пользователей, что позволяет строить модели их когнитивных и психологических характеристик и использовать их в целях управления. Это также повышает важность ответственности пользователя за информацию и действия, которые он совершает в цифровой среде. Как правило, пользователи сохраняют 70 % своего цифрового следа, но остальные 30 % своих онлайн-действий совершают случайно [4].
Однако, несмотря на все преимущества, электронное обучение также имеет свои недостатки. Например, отсутствие прямого контакта с преподавателем может привести к трудностям при решении сложных задач, а также к возможному снижению мотивации студентов в процессе обучения. Кроме того, некоторые курсы могут оказаться недостаточно структурированными и неполноценно подготовленными.
Тем не менее, электронное обучение является перспективным направлением в образовании, которое продолжает развиваться и улучшаться. Важно учитывать все его преимущества и недостатки и использовать его в том объеме и форме, которая максимально соответствует требованиям современного образовательного процесса.
Анализ цифрового следа студента может дать представление о его активности и прилежности в обучении. Например, студенты, которые регулярно и продолжительно заходят на платформу обучения, своевременно выполняют задания и принимают участие в онлайн-видео-конференциях, могут считаться более активными и успешными, чем студенты, которые редко появляются на платформе обучения и не участвуют в дискуссиях и взаимодействии с преподавателем.
Цифровой след студента может включать следующие данные:
- Даты и время логина на платформу обучения;
- Длина пребывания на платформе обучения;
- Пройденные уроки, задания и тесты;
- Количество посещенных веб-страниц;
- Количество отправленных и полученных сообщений через платформу обучения;
- Частота и длительность онлайн-видео-конференций и взаимодействия с преподавателем.
Визуализация результатов анализа цифрового следа студента может помочь преподавателям и студентам лучше понять данные и сделать выводы о процессе обучения. Например, графики с динамикой активности студента могут показать, когда студенты проявляют большую активность в обучении, а когда наоборот, активность снижается. Это может помочь преподавателям адаптировать свой подход к обучению и улучшить качество онлайн-курсов.
Также, визуализация результатов анализа цифрового следа студента может помочь студентам отслеживать свой прогресс в обучении и определять, где им необходимо улучшить свои знания и навыки.
Анализ цифрового следа студента и визуализация результатов могут помочь определить, как студенты взаимодействуют с онлайн-курсами и платформами обучения, а также помочь преподавателям и студентам принимать более осознанные решения в процессе обучения[1].
Для достижения этой цели необходимо проводить комплексный анализ различных аспектов цифрового следа студента, таких как:
1. Структура цифрового следа студента, который включает в себя данные о прохождении онлайн-курсов, выполнении домашних заданий и тестировании, участии в форумах и дискуссионных группах, а также общении с преподавателями и другими участниками образовательного процесса.
2. Анализ контента, изученного студентом в рамках образовательной программы, включая текстовые материалы, видео лекции, аудиозаписи и другие элементы онлайн-курсов.
3. Анализ ключевых показателей, таких как качество выполненных заданий, прохождение онлайн-курсов и успешность прохождения экзаменов.
4. Анализ обратной связи со студентом, включая электронную почту, чаты и другие средства коммуникации.
На основе анализа этих данных можно выявить связи между структурой и содержанием образовательной программы и результатами учебной деятельности студентов.
При этом необходимо учитывать, что анализ цифрового следа студента является очень сложной задачей, поскольку цифровые данные имеют различные форматы, структуры и источники. Поэтому важно использовать современные инструменты и методы обработки и анализа данных, такие как машинное обучение, анализ текстов, сетевой анализ и другие.
Цели эмпирического исследования заключаются в выявлении мнения студентов и преподавателей о системе электронного обучения в Тольяттинском государственном университете. Метод исследования - онлайн-опрос с использованием форм Google. Для исследования была сформирована случайная выборка из 180 студента, а также приняли участие 11 преподавателей в качестве экспертов. Данные были собраны в марте - апреле 2023 года. Результаты исследования позволят лучше понимать отношение студентов и преподавателей к системе электронного обучения и выявить возможные проблемы, связанные с ее использованием.
В анкете для студентов были представлены два противоположных направления оценки онлайн-обучения, которые позволяют выявить преимущества и недостатки электронного обучения.
Опрос преподавателей был направлен на личную оценку качества организации онлайн-обучения по следующим направлениям: трудности совмещения исследований и разработок онлайн-курсов, нехватка времени, нехватка специалистов по реализации онлайн-курсов, слабое методическое обеспечение онлайн обучение, несобранность нормативно-правовой базы электронного обучения.
В целом чуть более половины студентов выразили положительное отношение к дистанционному обучению (55%, а 33% ответили отрицательно). Однако более половины респондентов (54%) предпочитают совмещать два формата обучения: традиционный, с личным присутствием на уроках и непосредственным общением с учителями, и электронный, с более гибким графиком обучения. Полученные результаты представлены на рисунках 1 и 2.
Из рисунка 2 можно сделать вывод, что более половины студентов (58%) испытывают проблемы с оперативной связью с преподавателем в случае затруднений, что является серьезной проблемой для эффективного обучения. Также более половины студентов (52%) имеют проблемы с соблюдением сроков подачи заданий, что может привести к неудовлетворительным результатам при защите работы. Отсутствие живого общения также оказывает негативное влияние на мотивацию студентов и усложняет процесс обучения. Более трети студентов (31%) испытывают проблемы со зрением, что является одним из негативных аспектов онлайн-обучения. В целом, электронная форма обучения имеет свои плюсы и минусы, и успешность обучения зависит от многих факторов, включая качество программы, опытность преподавателя, степень мотивации студентов и доступность технологической инфраструктуры.
Среди опроса преподавателей наибольшее количество ответов (74%) – это проблемы ограниченного времени и неслаженностью работы сайта. 59 % указали на проблемы создания онлайн – курсов и научных исследований, 20 % опрошенных указали на проблемы с обеспечением методической поддержкой. Более половины респондентов (59%) указали на проблему совмещения научной работы и создания развивающих онлайн-курсов, 20% отметили отсутствие специалистов в реализации онлайн-курсов.
Для многих учителей организация онлайн-обучения является новым и непривычным опытом, который требует дополнительных знаний и умений в использовании цифровых технологий. Это может вызывать неуверенность и страх ошибиться в выборе инструментов и методов обучения, что в конечном итоге может отрицательно сказаться на качестве образования.
Другие проблемы, связанные с онлайн-обучением, включают необходимость поддержки студентов в использовании цифровых технологий, трудности в оценке знаний и умений студентов, а также необходимость разработки и использования адаптивных систем обучения, которые могут учитывать индивидуальные потребности и возможности каждого студента.
В целом, организация электронного обучения является сложной задачей, которая требует более глубокого и комплексного подхода со стороны учителей и администрации учебных заведений. Необходимым условием успеха является коммуникация и сотрудничество между всеми участниками образовательного процесса, а также использование новейших технологий и педагогических подходов для достижения максимальных результатов.
Исследование показало, что большинство студентов считает, что цифровой след может играть важную роль в достижении успешного обучения. Эффективность использования технологий цифрового следа, как показало исследование, зависит от индивидуальных навыков и умений студентов, а также от осознанности последствий своих действий в интернете. В этом контексте, стимулирование развития цифровой грамотности и этики становится крайне важным заданием для современной образовательной системы.
Достоинства цифрового обучения:
1. Гибкость расписания заданий - студенты могут удобно планировать свое время и заниматься в удобное для них время.
2. Отсутствие посещаемости занятий - студенты не привязаны к определенному месту и могут изучать материал из любой точки мира.
3. Возможность выбора темпа усвоения материала - студенты могут учиться в своем собственном темпе и повторять материал, который для них сложен.
4. Умение совмещать работу с учебой - студенты могут заниматься онлайн-обучением и не прерывать свою карьеру.
5. Отсутствие личного давления - студенты могут учиться, не боясь соревноваться или возможной критики со стороны других студентов.
Недостатки цифрового обучения:
1. Качество рекомендаций учителей - некоторые студенты могут испытывать нехватку поддержки со стороны преподавателей.
2. Сроки выполнения заданий - студенты могут задерживаться с выполнением заданий из-за недостатка мотивации или из-за проблем с учебным процессом.
3. Технические проблемы работы в Интернете - студенты могут столкнуться с проблемами связанными с нерабочими программами или сетевыми отключениями.
4. Мотивация к учебе - студенты могут потерять интерес к учебному процессу и изучению материала
5. Характер выполнения онлайн-задач - некоторые студенты могут испытывать трудности с выполнением задач, которые требует много времени на работу с компьютером или программным обеспечением.
6. Влияние онлайн-обучения на зрение - студенты могут испытывать проблемы со здоровьем глаз из-за длительного времени работы на компьютере.
Таким образом, цифровой след становится все более значимым элементом в образовательном процессе, позволяющим студентам демонстрировать свои достижения и развивать профессиональный имидж. Однако, для эффективного использования этих технологий необходимо развивать соответствующие компетенции и осознанность в отношении своих действий в интернете.
Список источников
1. Бабанская О.М., Можаева Г.В., Степаненко А.А., Фещенко А.В. Организация системы мониторинга электронного обучения в LMS MOODLE // Открытое и дистанционное образование. - 2016. - № 3(63). - C. 2735.
2. Баранова Е. В., Швецов Г. В. Методы и инструменты для анализа цифрового следа студента при освоении образовательного маршрута // Перспективы науки и образования. 2021. № 2 (50). С. 415-430.
3. Жигалова О.П. Формирование образовательной среды в условиях цифровой трансформации общества // Ученые записки Забайкальского государственного университета. 2019. Т. 14. № 2. С. 69–74
4. Иванова А.О. Цифровой след как инструмент совершенствования системы управления качеством образования / А.О. Иванова // Экономика. Управление. Инновации-2021: Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции; под ред. В.П. Пилявского – СПб: Санкт-Петербургский Институт Бизнеса и Инноваций, 2021. – c. 19–22.
5. Когтева, У.А. Цифровые следы и перспективы их применения в процессе управления образовательным процессом / У.А. Когтева // Социально гуманитарные технологии. — 2021. — № 4(20). — С. 35–41.
6. Мадеев, Н. Е. История развития дистанционного обучения / Н. Е. Мадеев, В. Э. Зилько. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2017. — № 21 (155). — С. 16-18.
7. Мантуленко В. В. Перспективы использования цифрового следа в высшем образовании // Самарский государственный экономический университет. 2020. № 3−1. С. 32−42.
8. Попова К.В. Особенности понятия цифрового следа в образовании. / К.В. Попова, Е.Н. Малышева // Поколение будущего: Сборник избранных статей Международной студенческой научной конференции; — СПб: НАЦРАЗВИТИЕ, 2021. — c. 31–34.
9. Скрыпник В.П. Использование цифрового следа для эффективного обучения / В.П. Скрыпник // Проблемы межрегиональных связей. — 2021. — № 16. — c. 47–49.
10. Смыковская Т.К., Крючкова К.С. Анализ элементов цифрового следа прохождения педагогической практики как основа оценки ее качества // Современные проблемы науки и образования. – 2023. – № 1.
11. Alaa Zuhir AlRawashdeh Advantages and Disadvantages of Using e-Learning in University Education: Analyzing Students Perspectives / AlRawashdeh Alaa Zuhir, YoussefMohammed Enaam, AlArab Asma Rebhi et al. // The Electronic Journal of e-Learning. — 2021. — Vol. 19. – Iss. 3. — p. 107-117. — URL: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1296879.pdf
12. Barnes T., Desmarais M., Romero C., Ventura S. Educational Data Mining 2009: 2nd International Conference on Educational Data Mining, 2009.
13. Manyika J., Chui M., Brown B., Bughin J., Dobbs R., Roxburgh C., Byers A. Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity [Text] / Ed. McKinsey Global Institute, 2011.
14. Karabatak S. Faculty members' digital footprint experiences and digital footprint awareness / S. Karabatak, M. Alanoğlu // Educational Academic Research. — 2022. — № 44(1). — p. 31-41. — URL: https://education-ataunipress.org/Content/files/sayilar/1/31-41.pdf
15. Williamson, B. Big Data in Education: The digital future of learning, policy and practice // SAGE Publications Ltd. — 2017. — P. 50–86.
