Пресс-центр
Цифровой след студентов IT-направлений
Тюменский государственный университет (г. Тюмень), 07.08.2023
Дата публикации: 04.09.2023
Ученые ТюмГУ разработали интеллектуальную систему, решающую задачи глубокого анализа студента как IT-специалиста, его цифрового следа.
Системы электронного обучения (например, Microsoft Teams, eLearning, системы на платформе Moodle и т.д.) расширяют возможности сбора данных, отражающих разные стороны образовательного процесса, и построения обобщенных отчетов, но не позволяют отслеживать цифровой след студента.
Статья «Разработка системы для управления профессиональным развитием студента на основе его цифрового следа» ученых ТюмГУ Марины Воробьевой и Ирины Захаровой вышла в научно-практическом журнале «Программные продукты и системы».
В статье, в частности, говорится, что в последние годы активно развиваются методы и подходы интеллектуальной поддержки в области управления образовательным процессом и анализа цифрового следа студента. Например, авторы работ описывают разработанные для внутреннего использования системы управления подготовкой IТ-специалистов и особенно отмечают важность оценки и учета личностных и психологических качеств студентов для формирования учебных команд и определения дальнейших обучающих программ и заданий.
Также разрабатываются системы, позволяющие соотносить профессиональное развитие студентов с актуальными требованиями рынка труда с целью адаптации образовательных программ. Отмечаются и новые задачи, которые необходимо решать перед реализацией и внедрением интеллектуальных систем анализа данных, накопленных в вузах. Например, в статье акцентировано внимание на необходимость перехода от множества локальных хранилищ образовательных организаций к общему. В свою очередь, работа с большими объемами данных требует внедрения современных Big Data-технологий.
Ученые описывают разработанную интеллектуальную информационную систему, которая позволяет проводить глубокий анализ данных цифрового следа студента и извлекать новые знания для управления образовательным процессом с помощью технологий Big Data и Data mining.
При проектировании системы были учтены особенности образовательных процессов, существующих в Институте математики и компьютерных наук (ИМиКН) Тюменского госуниверситета, а именно: наличие нескольких информационных систем и файловых хранилищ, в которых ведется работа сотрудниками и студентами университета.
Разработанная информационная система включает в себя следующие компоненты: хранилище данных, предназначенное для хранения структурированных и неструктурированных данных; интеграционная шина, обеспечивающая централизованный̆ и унифицированный̆ событийно-ориентированный обмен сообщениями с внешними системами на принципах сервис-ориентированной архитектуры. Она содержит сервисы приема-отправки данных, предназначенные для проверки поступающих сообщений на предмет соответствия форматам и отправки их в другие сервисы, а также внешним информационным системам; Сервер приложений, содержащий̆ основные системные функции, в том числе функции разграничения доступа.
Разработанная система позволяет расширять возможности принятия решения в управлении образовательным процессом на всех уровнях (студент, преподаватель, администрация университета) за счет применения современных методов и технологий интеллектуального анализа данных к менее изученной части цифрового следа студента. Кроме того, открываются новые возможности для взаимодействия университета с работодателями и абитуриентами.
Ученые провели апробацию реализованных в системе методов на данных студентов бакалавриата и специалитета IТ‑направлений ИМиКН. Так, для апробации подхода к диагностике профессиональной компетентности студентов были обработаны тексты рабочих программ дисциплин IТ‑направлений, 542 выпускные квалификационные работы и 879 текстов вакансий работодателей. Для проверки результативности подхода были также привлечены дополнительные данные – информация о фактическом трудоустройстве выпускников. В результате сопоставления реально занимаемых студентами позиций и диагностированного уровня подготовки был сделан вывод о результативности предложенного подхода.
Постоянная работа системы осуществляется благодаря разработанным системным сервисам, реализующим обработку данных в соответствии с описанными ETL-процессами, а также интеграции с внешними источниками данных.
Подходы и методы, реализованные в информационной системе, могут быть масштабированы для анализа цифрового следа студентов других направлений, отличных от IТ‑области. Для этого необходимо проработать терминологические словари компетенций требуемых профессиональных областей, перечень требований к работам студентов и правил оформления и выполнения работ.
Разработка поддержана грантом РФФИ, проект № 19-37-51028.
Источник: ТюмГУ
Фото: Sigmund / Unsplash
