| |||||||||
|
The Emissia.Offline Letters Электронное научное издание (педагогические и психологические науки) Издается с 7 ноября 1995 г. | |||||||||
|
|||||||||
|
Специальность ВАК
5.8.2. Масолова Елизавета Андреевна Квазипрофессиональная деятельность в формировании умений в области учебной аналитики Аннотация Ключевые слова: квазипрофессиональная деятельность, учебная аналитика, информационно-аналитические умения, интеллектуальный анализ образовательных данных. ---------------- Elizaveta A. Masolova Quasi-professional activity in developing skills in the field of learning analytics Abstract Key words: quasi-professional activity, learning analytics, information-analytical skills, educational data mining. ---------------- Цифровая трансформация современной школы ставит перед учителями задачи гибко реагировать на индивидуальные запросы учащихся, проектировать учебный процесс в цифровой среде, строить образовательные маршруты с использованием цифровых инструментов и вовремя определять риски. Подобные условия предполагают, что профессиональная подготовка будущего педагога нацелена не только на освоение традиционного профессионального опыта, но также на исследование инновационных средств и методов, приемов и технологий обучения. В процессе формирования профессиональных навыков важную роль играет квазипрофессиональная деятельность, в том числе, моделирующая профессиональные ситуации в цифровой среде. Квазипрофессиональную деятельность трактуют как «элемент процесса профессиональной подготовки, который предполагает создание и погружение в реальные педагогические ситуации, а также имитацию студентами определенных действий в заданных условиях» [1]. Потребность в погружении в реальные образовательные ситуации, дающие основу для приобретения практических умений и навыков, интенсивно проявляется у будущих специалистов в области образования в условиях цифровой трансформации образовательной среды. Т.Н.Приходченко и Н.Г.Спиренкова отмечают, что за счет включения в квазипрофессиональную деятельность у будущих специалистов «не только формируются профессиональные компетенции, но и происходит овладение системой инновационных методов, приемов, средств и технологий, усвоение способов анализа, изучения, обобщения и оценки опыта» [1]. Педагогические публикации оперируют также понятием «квазипрофессиональная среда», которая как «педагогическое условие, обсуловлена набором форм, средств и методов обучения, ориентирована … на формирование профессиональной мобильности через квазипрофессиональную деятельность студента и включает в себя потенциальную возможность для студентов получить профессиональные знания и умения, возможность развить личностные качества и коммуникативные навыки» [2]. В контексте формирования умений и навыков будущего педагога в области работы с образовательными данными, также важно решать задачи приближенные к реалиям цифровой образовательной среды. Учебная аналитика представляет собой междисциплинарную область, ориентированную на человека и развивающуюся на пересечении областей науки о данных и обучении. В современной образовательной среде данные об учебном процессе становятся основой для педагогического проектирования, рефлексии, персонализации обучения и эффективного педагогического управления. Современный педагог имеет возможность анализировать цифровой след обучающегося, видеть прогресс и проблемы, принимать решения, основанные на реальных данных. Анализ образовательных данных с применением различных информационных технологий, построение прогностических моделей, визуализация данных с помощью дашбордов и многое другое является перспективным содержанием профессиональной подготовки студентов педагогических направлений. Нами была спроектирована трехэтапная методика, ориентированная на формироваие информационно-аналитических умений, которые необходимы будущему педагогу [3]. Каждый этап включает в себя пять групп информационно-аналитических умений, в процессе формирования которых объединены три компонента: теоретический, практический и компонент решения компетентностно-ориентированных задач. На первом этапе осуществляется овладение основными аналитическими умениями в области учебной аналитики. На втором и третьем этапах данной методики предусматривается выполнение проектных заданий, которые воспроизводят отдельные компоненты предстоящей профессиональной деятельности. Второй этап направлен на получение умений видеть нестандартные педогагические решения, основанные на результатах анализа образовательных данных. На данном этапе происходит «развитие углубленных компетенций педагога в области учебной аналитики, приобретение способности определять расширенный спектр целей информационно-аналитической деятельности и решать практические задачи на основе данных с учетом специфики конкретных видов учебно-педагогического взаимодействия в цифровой среде» [4]. Третий этап включает в себя «полноценную интеграцию компетенций из разных областей и дает возможность надежно и продуктивно трансформировать педагогическую деятельность на основе данных в цифровой среде» [4]. На данном этапе обучающиеся учатся применять специальные программные средства для интеллектуального анализа данных на реальных датасетах, используют машинное обучение, прогрессивные средства визуализации данных, т.е. погружаются в квазипрофессиональную деятельность. Результат данного этапа связываем с приобретением студентами способности решать комплексные задачи с применением учебной аналитики, принимать решения об усовершенствовании образовательного взаимодействия. На третьем этапе методики «будущие педагоги формируют новую компетенцию, позволяющую им самостоятельно или в продуктивном сотрудничестве со специалистом по анализу данных принимать новые решения для усовершенствования образовательного процесса, и образовательной среды, где этот процесс происходит» [5]. Именно квазипрофессиональная деятельность позволяет будущим педагогам принимать самостоятельные решения, опираясь на анализ образовательных данных, находясь в имитированной образовательной среде. В частности, в рамках дисциплины «Модели и средства реализации алгоритмов машинного обучения», студентам предлагается самостоятельно реализовать индивидуальный аналитический проект. Студенты погружаются в профессиональную проблему, на основе сформулированной задачи и конкретного набора данных самостоятельно определяют цель и задачи аналитической деятельности, конструируют пайплайн анализа данных (четко структурированную, задокументированную последовательность этапов анализа), строят алгоритм действий, которые необходимо выполнить. Таблице 1 (ниже) иллюстрирует роль квазипрофессиональной деятельности в разработанной трехэтапной методике. Таблица 1 Роль квазипрофессиональной деятельности в спроектированной трехэтапной методике
Технологически проект представляет собой разработку аналитического документа в Jupyter Notebook, реализованного с помощью языка программирования Python и оформленного с привлечнием языка разметки Markdown. Для визуализации данных средствами дашбордов используется сервис Яндекс Datalens. В современных реалиях цифровой среды набор данных может быть собран из разных информационных систем, состоять из нескольких разных датафреймов с разнородными данными. Поэтому в работу над проектом включен этап обработки и подготовки данных, предполагающиий соотнесение типов и значений данных, поиск явных и неявных дубликатов, обработку нулевых и пустых значений, приведение к единому виду названия столбцов, добавление новых столбцов, необходимых для анализа, и многое другое. Data-driven подход, позволяет будущему педагогу-исследователю принимать обоснованные педагогические решения, опираясь на отчеты и визуализацию. Шведова М.С. и Тертьякова Е.С. подчеркивают, что «такой подход обладает значительным потенциалом для оптимизации образовательных процессов, повышения качества обучения и эффективности управления» [6]. Особым средством раскрытия этого потенциала является интеллектуальный анализ образовательных данных (EDM — Educational Data Mining). Направление EDM связано с «разработкой методов исследования масштабных данных, поступающих из образовательных учреждений, и использованием этих методов для лучшего понимания учащихся и условий, в которых они учатся» (https://educationaldatamining.org). Изучение данной области позволяет студентам сформировать способности творчески, критически и глубоко оценивать реалистичные педагогические ситуации и принимать решения, основанные на данных. Студенты используют возможности интеллектуальных алгоритмов и специальных библиотек машинного обучения, которые позволяют находить в данных неочевидные закономерности и аномалии, предсказывать возможное поведение данных в будущем. На последнем этапе проектной работы студенты консолидируют результаты анализа данных для подготовки общего вывода, включающего возможнй профиль обучающихся, рекомендации для проанализированной образовательной ситуации, прогнозы, построенные на данных и аналитические перспективы. Вовлечение в квазипрофессиональную деятельность в области учебной аналитики позволяет студентам - будущим учителям информатики погружаться в сложные педагогические ситуации, приближенные к реальной цифровой образовательной среде. Это формирует готовность будущего педагога не только использовать стандартные цифровые ресурсы и сервисы, но становится реальным транспрофессионалом, способным самостоятельно или в команде с дата-аналитиком принимать обоснованные решения на основе массива данных. Автор заявляет об отсутствии потенциального
или явного конфликта интересов.
Рекомендовано к публикации: Literature
Масолова (Ковалева) Елизавета Андреевна | |||||||||
|
| |||||||||
Copyright (C) 2026, Письма в Эмиссия.Оффлайн
(The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал>ISSN
1997-8588 (online). ISSN 2500-2244 (CD-R) Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-33379 (000863) от 02.10.2008 от Федеральной службы по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций При перепечатке и цитировании просим ссылаться на " Письма в Эмиссия.Оффлайн ". Эл.почта: emissia@mail.ru Internet: http://www.emissia.org/ Тел.: +7-812-9817711, +7-904-3301873 Адрес редакции: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 48, РГПУ им. А.И.Герцена Учредитель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Российский государственный педагогический университет им. А.И.Герцена"" Издается при содействии Консультационного бюро доктора Ахаяна [ИП Ахаян А.А.], гос. рег. 306784721900012 от 07,08,2006.
|
