BIG DATA КАК СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УЧЕБНЫХ ЗАНЯТИЙ В КОНТЕКСТЕ РАЗВИТИЯ ЛИЧНОСТНОГО ПОТЕНЦИАЛА ОБУЧАЮЩИХСЯ СПО

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлены результаты сравнительного анализа понятий «человеческий потенциал» и «человеческий капитал» в контексте рассмотрения актуальности и специфики использования технологий больших данных в образовании. Материалы статьи подготовлены на основе методов теоретического анализа, Big Data, наблюдения, анализа продуктов деятельности, тестирования обучающихся для выявления их способностей, сравнения и аналогии. Актуализированы возможности больших данных как средства повышения эффективности образовательных практик. Аргументирована целесообразность применения больших данных в учебном процессе среднего профессионального образования, ориентированных на развитие человеческого потенциала. Дано описание особенностей организации и результатов опытно-экспериментальной работы, проведенной на базе ОГБПОУ «Томский государственный педагогический колледж», по апробации авторского видения возможности применения технологий больших данных в практике учебной работы. Доказательно обосновано повышение эффективности учебного занятия профессиональной образовательной организации при использовании Big Data в контексте обеспечения условия для самореализации каждого обучающегося. Заданы ориентиры развития опыта применения технологий больших данных для обогащения образовательных контекстов антропоцентрированной направленности.

Об авторах

Владислав Валерьевич Малахов

Томский государственный педагогический университет

Email: malakhov14@yandex.ru
аспирант ул. Киевская, 60, Томск, Россия, 634061

Лариса Германовна Смышляева

Томский государственный педагогический университет

Email: laris.s@mail.ru
доктор педагогических наук, доцент, профессор кафедры социальной педагогики, директор института психологии и педагогики ул. Киевская, 60, Томск, Россия, 634061

Список литературы

  1. Асмолов А. Г. Психология современности: вызовы неопределенности, сложности и разнообразия // Психологическое исследование. 2015. Т. 8, № 40.
  2. Волгин H. A., Одегов Ю. Г. Экономика труда: социально-трудовые отношения. М.: Экзамен, 2003. 736 с.
  3. Беккер Г. Человеческий капитал и личное распределение доходов. М.: Наука, 1964. 242 с.
  4. Леманова П. В. Социальная политика в управлении развитием человеческого капитала. М.: Экзамен, 2008. 436 с.
  5. Tyunnikov Yu. S. Methodological Guidelines for Defining a Complex Psycho-Pedagogical Concept: A Case of the Definition of the Research Capacity of a Teacher in the Vocational Education System // European Journal of Contemporary Education. 2020. Vol. 9 (4). P. 915–923.
  6. Фиофанова О. А. Анализ больших данных в сфере образования: методология и технологии. М.: Дело, 2020.
  7. Онлайн-университет Walden University. URL: https://www.waldenu.edu/online-masters-programs/ms-ineducation/resource/creative-ways-schools-are-using-artificial-intelligence (дата обращения: 14.03.2022).
  8. Интернет-журнал Skillbox. URL: https://skillbox.ru/media/business/onlayn_obrazovanie_posle_2020_goda_kakim_ono_budet_i_pochemu_eto_rabotaet/ (дата обращения: 17.03.2022).
  9. Oxford languages. URL: https://oxforddictionaries.com (дата обращения: 17.03.2022).
  10. Калинюк Ю. В., Смышляева Л. Г., Матвеев Д. М. Проектирование изменений в системе профессионального образования региона: кластерный подход // Научно-педагогическое обозрение (Pedagogical Review). 2021. Вып. 6 (40). С. 84–94. doi: 10.23951/2307-6127-2021-6-84-94
  11. Фиофанова О. А. Big Data в российском образовании: методы анализа данных об образовании и развитии человека, цифровые сервисы данных // Digital Society. 2020. С. 89–96.
  12. Журнал глобального анализа рынка образования Holon IQ. URL: https://www.holoniq.com/edtech/10-chartsthat-explain-the-global-education-technology-market/ (дата обращения: 17.03.2022).
  13. Программа персонализированного обучения Century. URL: https://www.century.tech/ (дата обращения: 17.03.2022).
  14. Программа адаптивного образования Squirrelai. URL: http://squirrelai.com/ (дата обращения: 18.03.2022).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).