The current state and prospects of modeling digital professional spaces in business and education

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Problem statement . As world becomes more and more digital, there is an increasing need for modeling digital professional spaces (DPS) that help manage business processes more quickly. DPSs are computer systems designed to improve the efficiency of such types of work activities as cooperation, communication and data exchange. Modeling of the DPSs at the university will speed up the subsequent professional adaptation of graduates. The purpose of the study is to describe the methodological, theoretical and technological foundations of the DPSs’ modeling. Methodology . System-structural, system-activity, and competency-based approaches were used. Content analysis and thematic monitoring of digital content modeling were carried out. Results . A model for the design of DPS is presented, which includes several key components, such as user needs assessment, cognitive management, DPS modeling, designing the organizational structure of business processes, data modeling and development of scenarios for the use of information systems, educational engineering. The importance of each component is analyzed, examples of how they can be implemented in practice, several problems were discussed and potential solutions were proposed. An overview of the main concepts and approaches related to the modeling of DPS, including their definition, characteristics and main problems, is provided. The main methods and tools used to model these environments are considered. The most promising areas of research in this area are identified. Conclusion . Modeling and using of DPS in higher education has the potential to improve the quality and accessibility of education, while preparing students for a rapidly changing labor market. DPSs have the potential to digitally transform higher education by providing students with an immersive, personalized and engaging learning experience that can prepare them for future careers and improve their overall learning outcomes.

Sobre autores

Andrey Kapterev

Moscow City University

Autor responsável pela correspondência
Email: kapterevai@mgpu.ru
ORCID ID: 0000-0002-2556-8028

Doctor of Sociological Sciences, Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Department of Informatization of Education, Institute of Digital Education

4 2-y Selskokhozyaistvennyi Proezd, Moscow, 129226, Russian Federation

Oxana Romashkova

Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

Email: ox-rom@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-1646-8527

Doctor of Engineering, Professor

82 Vernadskogo Prospekt, bldg 1, Moscow, 119571, Russian Federation

Sergey Chiskidov

Moscow City University

Email: chis69@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-1760-042X

Candidate of Engineering, Associate Professor, Department of Informatization of Education, Institute of Digital Education

4 2-y Selskokhozyaistvennyi Proezd, Moscow, 129226, Russian Federation

Tatyana Ermakova

Moscow City University

Email: ermaktat@bk.ru
ORCID ID: 0000-0002-0815-1220

Candidate of Engineering, Associate Professor, Department of Informatization of Education, Institute of Digital Education

4 2-y Selskokhozyaistvennyi Proezd, Moscow, 129226, Russian Federation

Bibliografia

  1. Kapterev AI. Representation of knowledge in information systems. Moscow: Book-expert; 2021. (In Russ.)
  2. Degterenko LN. Personal competence profile as a new mechanism of interaction between a university graduate and an employer in the era of digitalization. Humanities (Yalta). 2022;(2):10–27. (In Russ.)
  3. Portnykh AV, Ptitsyna DD, Sokur AV, Khaydukova ES. Analysis of compliance of university graduates' competencies with employers' requirements. Anthropological Didactics and Education. 2022;5(6):57–66. (In Russ.)
  4. Kazaryan IR. Inconsistency of the formed competencies of university graduates with the requirements of the employer as a factor in the growth of informal employment. Shadow Economy. 2023;7(2):187–196. (In Russ.) http://doi.org/10.18334/tek.7.2.117595
  5. Kapterev AI. University-business cooperation in Russian labour market: Trends, challenges, road maps. Moscow: Editus Publ.; 2016.
  6. Gromova AV, Kamenets NV. Engineer of the future: employers' requirements to the competencies of graduates and students' idea of the future profession. Innovative Approaches in Solving Scientific Problems: A Collection of Papers based on the Materials of the XII International Competition of Research Papers, Ufa, March 13, 2023. Ufa: Nauchno-izdatel'skii tsentr “Vestnik nauki” Publ.; 2023. p. 68–73. (In Russ.)
  7. Baigulova NA. On the issue of professional competencies of graduates of pedagogical universities (based on the results of studying the opinion of employers). Naukosphere. 2022;(8–2):11–15. (In Russ.)
  8. da Silva Mendonça R, de Oliveira Lins S, de Bessa IV, de Carvalho Ayres FA Jr., de Medeiros RLP, de Lucena VF Jr. Digital twin applications: a survey of recent advances and challenges. Processes. 2022;10(4):744. https://doi.org/10.3390/pr10040744
  9. Xie R, Gu D, Qinqin T, Huang T, Yu F. Workflow scheduling in serverless edge computing for the industrial internet of things: a learning approach. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2023;19(7):8242–8252. https://doi.org/10.1109/TII.2022.3217477
  10. Hassan M, Svadling M, Björsell N. Experience from implementing digital twins for maintenance in industrial processes. Journal of Intelligent Manufacturing. 2024;35:875–884. https://doi.org/10.1007/s10845-023-02078-4
  11. Martín-Gutiérrez J, Mora CE, Añorbe-Díaz B, González-Marrero A. Virtual technologies trends in education. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2017;13(2):469–486. https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.00626a
  12. Wang W, Qi Y, Wang Q. An augmented reality application framework for complex equipment collaborative maintenance. In: Luo Y. (ed.) Cooperative Design, Visualization, and Engineering. CDVE 2011. Lecture Notes in Computer Science (vol. 6874). Heidelberg: Springer; 2011. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23734-8_25
  13. Kapterev, AI. Cognitive management. Moscow: Rusains Publ.; 2019. (In Russ.)
  14. Chishkidov SV, Simakov AA, Pavlicheva EN. Problems of integration of design solutions of development tools of information systems. MCU Journal of Informatics and Informatization of Education. 2016;(3):98–103. (In Russ.)
  15. Davtyan AG, Shabalina OA, Khayrov AV, Kataev AV. Topological modeling of digital information space. Bulletin of Computer and Information Technologies. 2022;19(4):33–41. (In Russ.) https://doi.org/10.14489/vkit.2022.04.pp.033-041
  16. Ostrovskaya MV, Ivanishchev KA. Digital modeling of the workspace of robots with mobile bases in a multi-agent system. Priority Directions of Innovation Activity in Industry: Collection of Scientific Articles of the X International Scientific Conference, Kazan, October 30–31, 2021 (part 2). Kazan: Konvert Publ.; 2021. p. 40–41. (In Russ.)
  17. Frolov YuV, Yakovlev VB, Seryshev RV, Volovikov SA. Business models, data analytics and digital transformation of an organization: approaches and methods. Moscow: Moscow City University; 2021. (In Russ.)
  18. Kapterev AI. Virtualization of intellectual space: sociological aspects of learning. Labor and Social Relations. 2006;17(4):120–126. (In Russ.)
  19. Kapterev AI, Romashkova ON. Challenges for Russian ecosystem of higher education for on board communications. 2019 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, SOSG 2019, Moscow, March 20–21, 2019. Moscow; 2019. https://doi.org/10.1109/SOSG.2019.8706719

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».