Отправить статью по E-mail 
Учебная аналитика в России и мире: уровень развития, основные тренды и перспективы
- Авторы: Кустицкая Т.А.1, Носков М.В.1
-
Учреждения:
- Сибирский федеральный университет
- Выпуск: Том 20, № 2 (2023)
- Страницы: 150-158
- Раздел: МЕНЕДЖМЕНТ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В ИНФОРМАЦИОННУЮ ЭПОХУ
- URL: https://journals.rudn.ru/informatization-education/article/view/35484
- DOI: https://doi.org/10.22363/2312-8631-2023-20-2-150-158
- EDN: https://elibrary.ru/KEROFN
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Постановка проблемы. Учебная аналитика - относительно новое научное направление, исследующее учебный процесс и самих обучающихся по данным из цифровой образовательной среды. Цель исследования - определить текущий уровень, перспективы и ограничения развития аналитики обучения, выявить состояние этой научной области в России. Методология. Проведен контент-анализ научных публикаций по направлению исследования, находящихся в открытом доступе. Особое внимание уделено русскоязычным публикациям, посвященным анализу образовательных данных и внедрению инструментов учебной аналитики в образовательный процесс. Результаты. Определены и описаны общемировые тенденции и проблемные аспекты развития учебной аналитики. Представлены результаты количественного и качественного анализа научных публикаций русскоязычных авторов, определены наиболее популярные исследовательские вопросы в данной сфере. Предложено авторское видение направлений развития учебной аналитики, включающее научно-исследовательский аспект, аспекты преобразования образовательной среды и правового регулирования. Рассмотрены национальные инициативы в сфере цифровизации образования. Заключение. Выявлено некоторое отставание уровня развития учебной аналитики в России от общемирового. Вместе с тем наблюдается заметный рост интереса к этой сфере среди отдельных исследователей, образовательных учреждений и на государственном уровне, что позволяет рассчитывать на позитивные изменения.
Ключевые слова
Об авторах
Татьяна Алексеева Кустицкая
Сибирский федеральный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: tkustitskaya@sfu-kras.ru
ORCID iD: 0000-0001-9854-1259
SPIN-код: 5202-8701
кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности
Российская Федерация, 660041, Красноярск, Свободный пр-кт, д. 79Михаил Валерианович Носков
Сибирский федеральный университет
Email: MNoskov@sfu-kras.ru
ORCID iD: 0000-0002-4514-7925
SPIN-код: 3957-7221
доктор физико-математических наук, профессор, профессор кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности
Российская Федерация, 660041, Красноярск, Свободный пр-кт, д. 79Список литературы
- Siemens S, Gašević D. Special issue on learning and knowledge analytics. Educational Technology & Society. 2012;15(3):1-163.
- Tsai YS, Rates D, Moreno-Marcos PM, Muñoz-Merino PJ, Jivet I, Scheffel M, Gašević D. Learning analytics in European higher education - trends and barriers. Computers & Education. 2020;155. http://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103933
- Nouri J, Ebner M, Ifenthaler D, Sqr M, Malmberg J, Khalil M, Berthelsen UD. Efforts in Europe for data-driven improvement of education - a review of learning analytics research in six countries. International Journal of Learning Analytics and Artificial Intelligence for Education. 2019;1(1). http://doi.org/10.3991/ijai.v1i1.11053
- Olney T, Walker S, Wood C, Clarke A. Are we living in LA (P) LA Land? Reporting on the practice of 30 STEM tutors in their use of a learning analytics implementation at the open university. Journal of Learning Analytics. 2021;8(3):45-59. http://doi.org/10.18608/jla.2021.7261
- Wong BT, Li KC. A review of learning analytics intervention in higher education (2011-2018). Journal of Computers in Education. 2020;7(1):7-28. http://doi.org/10.1007/s40692-019-00143-7
- Wise AF. Designing pedagogical interventions to support student use of learning analytics. Proceedings of the 4th International Conference on Learning Analytics and Knowledge (24-28 March 2014). Indianopolis; 2014. p. 203-211.
- Wilson A, Watson C, Thompson TL, Drew V, Doyle S. Learning analytics: challenges and limitations. Teaching in Higher Education. 2017;22(8):991-1007. http://doi.org/10.1080/13562517.2017.1332026
- Белоножко П.П., Карпенко А.П., Храмов Д.А. Анализ образовательных данных: направления и перспективы применения // Науковедение. 2017. Т. 9. № 4. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/15TVN417.pdf (дата обращения: 20.10.2022).
- Нажмидинов Х.А. Анализ лучших практик применения образовательной аналитики в зарубежных вузах // Наука. Информатизация. Технологии. Образование: материалы XII Международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 25 февраля - 1 марта 2019 г. Екатеринбург, 2019. С. 172-178.
- Vilkova KA, Zakharova US. Learning analytics in conventional education: its role and outcomes. University Management: Practice and Analysis. 2020;24(3):59-76. http://doi.org/10.15826/umpa.2020.03.026
- Озерова Г.П., Павленко Г.Ф. Прогнозирование успешности студентов при смешанном обучении с использованием данных учебной аналитики // Science for Education Today. 2019. Т. 9. № 6. С. 73-87. http://doi.org/10.15293/2658-6762.1906.05
- Bystrova T, Larionova V, Sinitsyn V, Tolmachev A. Learning analytics in massive open online courses as a tool for predicting learner performance. Educational Studies. 2018;4:139-166. http://doi.org/10.21125/iceri.2018.1033
- Aldunin DA. Application of the adaptive content concept for an e-learning resource. Business Informatics. 2016;(4):27-34. http://doi.org/10.17323/1998-0663.2016.4.27.34
- Kustitskaya TA, Karnaukhova OA. Developing an early warning system to detect at-risk students: a feedback mechanism. Proceedings of the 5th International Conference on Informatization of Education and E-learning Methodology: Digital Technologies in Education (6-9 October 2020). Krasnoyarsk; 2020. p. 289-293.
- 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. http://doi.org/10.32744/pse.2021.2.29
- Alishev T, Gafarov F, Sabitova E. Academic performance and grade 9 milestone: primary data analysis in the system of ”Electronic education in the Republic of Tatarstan”. Kazan Pedagogical Journal. 2020;6:177-186.
- Tolmachev AV, Sinitsyn EV, Astratova GV. Probability distributions of the academic performance of online courses’s students as a tool for assessment of the quality of control materials. Russian Journal of Resources, Conservation and Recycling. 2020;7(3). http://doi.org/10.15862/10INOR320
- Есин Т.Е. Разработка метрики определения вероятностного расстояния до решения в сложных проблемных областях // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. Т. 9. № 1. http://doi.org/10.26102/2310-6018/2021.32.1.006
- Озерова Г.П. Разработка и оценка заданий самостоятельной работы в рамках концепции смешанного обучения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Проблемы высшего образования. 2020. № 2. С. 82-86.
