Дидактика цифровой среды

Под интеллектуальными информационными технологиями (ИИТ) обычно понимают такие информационные технологии, в которых функционируют следующие компоненты: базы знаний, отражающие опыт специалистов в деятельности со слабоформализованными задачами, такими как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, обучение и т. п.; использование моделей: правил и логических выводов; аргументации и рассуждения; распознавания и классификации ситуаций; обобщения и т. п.; формирование решений на основе нечетких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных; способность осуществлять помощь в формулировании выводов и принятии решений.

Интеллектуальные информационные технологии базируются на особых методах формализации и организации знаний, которые в основном опираются на современную теорию больших систем или сложных систем [Гиг, 1981; Wasson, 2005]. Такие способы представления предметного содержания в образовательных ресурсах цифровой среды позволяют человеку взаимодействовать не только с большими объемами информации и данных (автоматизация поиска информации), но и получать результаты их автоматизированной интеллектуальной обработки (на основе методов формализации, организации и анализа), что трактуется как извлечение знаний для решения сложных задач, в том числе учебных. При этом обучающийся фактически осваивает новые информационные инструменты деятельности, поскольку инновационным является весь процесс взаимодействия с информацией: ставятся новые цели, используются новые формальные модели представления информации и как следствие достижимы принципиально новые результаты.

Использование больших данных (big data) – это новая профессиональная задача педагога цифровых образовательных платформ. Большие данные – это совокупность технологий, которые призваны совершать три операции: обрабатывать большие по сравнению со «стандартными» сценариями объемы данных; уметь работать с быстро поступающими данными в очень больших объемах, уметь работать со структурированными и плохо структурированными данными [Протасов, 2020]. По сути большие данные подразумевают работу с информацией огромного объема и разнообразного состава, часто обновляемой и находящейся в разных источниках. Это могут быть данные электронных журналов, электронных документов или видеоматериалы, диалоги, машинные коды, геопространственные данные и пр. Это могут быть самые разнообразные данные об обучающихся: от фамилии и места проживания до количества пропусков занятий и неверно решенных заданий. Это данные, которые всегда циркулировали в сфере образования, но раньше не хватало мощностей технологий для их сохранения и детального анализа.

На сегодняшний день в сфере образования собирать такие данные проще всего на базе электронных учебных изданий и дистанционных курсов. Самой популярной на сегодняшний день свободно распространяемой электронной обучающей средой в сфере дистанционного образования является система Moodle (Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment). Система может автоматически сохранять время, потраченное на изучение курса, даты посещения курса, заносить оценки в системный электронный журнал, фиксировать количество попыток при выполнении заданий, количество и тип ошибок и пр.

В общих словах, очевидно в будущем большие данные помогут сделать педагогические инструменты лучше, а образование эффективнее. Если рассуждать детальнее, то ученые отмечают, что большие данные:

– позволят ускорить решение научных, исследовательских и педагогических проблем за счет возможности работать с индивидуальными траекториями;

– помогут персонализировать контент под потребности каждого обучающегося, поскольку анализ таких данных позволяет строить модели, графы, диаграммы, отражающие взаимосвязи поведения, интересов, предпочтений обучающихся и не только понимать текущие образовательные предпочтения обучающихся, но и прогнозировать будущие тенденции;

– позволят повысить скорость и эффективность усвоения знаний. «Если традиционно преподавательская методика создается на основе персонального опыта одного-нескольких учителей, то на основе больших данных методика становится продуктом массового опыта» [Ларьяновский, 2020].