Построение адаптивной модели дистанционного онлайн-обучения на основе технологий больших данных и анализа цифрового следа студентов и преподавателей

Эффективность образования в#nbsp;новой цифровой реальности#nbsp;— это мера затраченных ресурсов на#nbsp;освоение человеком новой деятельности (способности решать новый тип задач). Для#nbsp;того, чтобы помогать студентам строить свои траектории развития, мы#nbsp;должны научиться отражать в#nbsp;данных все значимые элементы этих траекторий, фиксировать цифровой след развития человека, факты освоения новой деятельности, движения к#nbsp;успеху в#nbsp;решении новых задач.

Проект направлен на#nbsp;создание таких инструментов, как рекомендательные системы по#nbsp;персональным траекториям обучения, дашборды системного мониторинга эффективности образовательного процесса, цифровые двойники онлайн-студентов, которые позволят онлайн-студентам строить свои траектории обучения, а#nbsp;вузу#nbsp;— фиксировать их#nbsp;цифровой след, факты освоения новой деятельности, развития. Это инвестиции в#nbsp;развитие базовой инфраструктуры данных, без которой создающие новую образовательную реальность ключевые цифровые инструменты будут невозможны.

Цифровой след будет использоваться для#nbsp;сопровождения обучения студентов, сопоставления данных о#nbsp;вовлеченности в#nbsp;учебный процесс и#nbsp;эффективности приложенных усилий со#nbsp;стороны студента, а#nbsp;также создания адаптивной образовательной среды и#nbsp;повышения качества обучения, разработки системы аналитики учебного поведения.

Цель и#nbsp;задачи
Обеспечение онлайн-студентов возможностями навигации в#nbsp;образовательном пространстве (с#nbsp;обеспечением релевантности доступных элементов обучения целям, личным качествам, способностям студента), а#nbsp;сотрудников университета#nbsp;— надежными средствами оценки эффективности образовательного процесса, развитие базовой инфраструктуры данных, без которой создающие новую образовательную реальность ключевые цифровые инструменты, внедрение доказательной педагогики будут невозможны.
Описание базовых алгоритмов работы с#nbsp;цифровым следом, проектирование состава цифрового следа.
Сбор, анализ и#nbsp;интерпретация данных об#nbsp;участии студентов в#nbsp;деятельности, об#nbsp;образовательном содержании обучения, об#nbsp;оценке образовательного результата.
Создание инвариантной относительно источников данных методики сбора цифрового следа.
Визуализация, интерпретация и#nbsp;принятие решений на#nbsp;основе цифрового следа.

Основные результаты:
Аналитические автоматизированные отчеты для руководителей всех уровней, содержащие данные (и их визуализацию) об учебном поведении студентов.

Повышение среднего балла по оценке электронных контентов студентами. Апробированные практики обеспечения качества электронных контентов, основанной на цифровом следе онлайн-студентов и преподавателей

Автоматизированная система рассылок студентам, основанная на модели, содержащей описание правил отнесения студента к одному из кластеров учебного поведения в зависимости от переменных, характеризующих его посещаемость и успеваемость.