Современное состояние и перспективы моделирования цифровых профессиональных пространств в бизнесе и образовании

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы. Мир становится все более цифровым, возрастает потребность в моделировании цифровых профессиональных пространств (ЦПП), которые помогают управлять бизнес-процессами более оперативно. ЦПП - это компьютерные системы, разработанные для повышения эффективности таких видов трудовой деятельности, как сотрудничество, общение и обмен данными. Цель исследования - описать методологические, теоретические и технологические основания моделирования ЦПП. Методология . Использовались системно-структурный и системно-деятельностный подходы, а также применяемый в педагогике компетентностный. Проведен контент-анализ и тематический мониторинг моделирования цифрового контента. Результаты . Представлена модель для проектирования ЦПП, включающая несколько ключевых компонентов, таких как оценка потребностей пользователей, когнитивный менеджмент, моделирование ЦПП, проектирование организационной структуры бизнес-процессов, моделирование данных и разработка сценариев использования информационных систем, образовательный инжиниринг. Проанализирована важность каждого компонента и приведены примеры их реализации в процессе обучения, обсуждены некоторые проблемы и предложены потенциальные пути их решения. Рассмотрены основные концепции и подходы, связанные с моделированием ЦПП, включая их определение, характеристики и основные проблемы, а также основные методы и инструменты, используемые для моделирования этих сред. Определены наиболее перспективные направления исследований в данной области. Заключение . Моделирование и использование ЦПП в высшем образовании обладает потенциалом для повышения качества и доступности образования, одновременно подготавливая студентов к быстро меняющемуся рынку труда. ЦПП обладают возможностями для цифровой трансформации высшего образования, предоставляя студентам захватывающий, персонализированный и увлекательный опыт обучения, который может подготовить их к будущей карьере и улучшить их общие результаты обучения.

Об авторах

Андрей Игоревич Каптерев

Московский городской педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kapterevai@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-2556-8028

доктор социологических наук, доктор педагогических наук, профессор, профессор департамента информатизации образования, Институт цифрового образования

Российская Федерация, 129226, Москва, 2-й Сельскохозяйственный пр-д, д. 4

Оксана Николаевна Ромашкова

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

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

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры системного анализа и информатики, Институт экономики, математики и информационных технологий

Российская Федерация, 119571, Москва, пр-т Вернадского, д. 82, стр. 1

Сергей Васильевич Чискидов

Московский городской педагогический университет

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

кандидат технических наук, доцент, доцент департамента информатизации образования, Институт цифрового образования

Российская Федерация, 129226, Москва, 2-й Сельскохозяйственный пр-д, д. 4

Татьяна Николаевна Ермакова

Московский городской педагогический университет

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

кандидат технических наук, доцент департамента информатизации образования, Институт цифрового образования

Российская Федерация, 129226, Москва, 2-й Сельскохозяйственный пр-д, д. 4

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».