Большие данные в анализе IT-успешности преподавателей университета
https://doi.org/10.46845/2071-5331-2024-1-67-7-12
Аннотация
Обосновывается необходимость подготовки преподавателей высшей школы к эффективной профессиональной деятельности в цифровой среде, к реализации образовательного процесса в новом формате. Показана возможность использования методов больших данных для анализа их готовности к использованию цифровых технологий в образовательном процессе и обоснованному принятию решений по организации и проектированию содержания программ дополнительного профессионального образования для обеспечения IT-успешности преподавательского корпуса.
Ключевые слова
цифровизация образования,
большие данные,
кластерный анализ,
цифровая компетентность,
дополнительное образование,
цифровые технологии и инструменты
При поддержке: Благодарности: исследование выполнено за счет внутреннего гранта РГПУ им. А. И. Герцена (проект № 4ВГ).
Об авторах
Е. З. Власова
Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена
Россия
Россия
Елена Зотиковна Власова - доктор педагогических наук, профессор,
Санкт-Петербург
Д. В. Власов
Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена
Россия
Россия
Дмитрий Викторович Власов - кандидат физико-математических наук, доцент,
Санкт-Петербург
Список литературы
1. Цифровая экосистема педагогического образования. Актуальные вопросы. Достижения. Инновации / А. М. Атаян, Е. А. Барахсанова, К. О. Вехова [и др.]. – Санкт-Петербург: ООО «НИЦ АРТ», 2022. – 148 с. – ISBN 978-5-907478-54-1. – DOI 10.51623/907478541_22. – EDN VWJKKF.
2. Власова, Е. З. Повышение квалификации педагогов в контексте цифровой трансформации образования / Е. З. Власова // Современное образование: традиции и инновации. – 2023. – № 1. – С. 66-70. – DOI 10.51623/23132027_231_66. – EDN PFJJGE.
3. Власова, Е. З. 2.1. Анализ готовности преподавателей высшей педагогической школы к профессиональной деятельности в условиях электронного обучения на основе больших данных / Е. З. Власова, Д. В. Власов // Цифровая экосистема педагогического образования. Актуальные вопросы. Достижения. Инновации. – Санкт-Петербург: ООО «НИЦ АРТ», 2022. – С. 40-52. – EDN DNUMBA.
4. Шафорост, Н. В. Анализ алгоритмов машинного обучения для разработки модели рекомендательной системы по созданию учебных планов / Н. В. Шафорост, Д. В. Власов // Современное образование: традиции и инновации. – 2023. – № 2. – С. 226-230. – DOI 10.51623/23132027_2302_226. – EDN VLQGQR.
5. Шафорост, Н. В. Развертывание модели машинного обучения с использованием современного фреймворка FastAPI / Н. В. Шафорост, Д. В. Власов // Современное образование: традиции и инновации. – 2023. – № 3. – С. 102-106. – DOI 10.51623/23132027_2303_102. – EDN WVICZX.
6. Власова, Е. З. Регрессионный анализ для обработки больших данных в образовании / Е. З. Власова, Д. В. Власов // Современное образование: традиции и инновации. – 2021. – № 4. – С. 65-68. – EDN UWEEFI.
Рецензия
Для цитирования:
Власова Е.З., Власов Д.В. Большие данные в анализе IT-успешности преподавателей университета. ИЗВЕСТИЯ Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота. Психолого-педагогические науки. 2024;(1(67)):7-12. https://doi.org/10.46845/2071-5331-2024-1-67-7-12
For citation:
Vlasova E.Z., Vlasov D.V. Big data in the analysis of IT success of university teachers. THE TIDINGS of the Baltic State Fishing Fleet Academy Psychological and pedagogical sciences (Theory and methods of professional education). 2024;(1(67)):7-12. (In Russ.) https://doi.org/10.46845/2071-5331-2024-1-67-7-12
Просмотров:
44
Послать статью по эл. почте 