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. 2024;(1(67)):7-12. (In Russ.) https://doi.org/10.46845/2071-5331-2024-1-67-7-12
Просмотров:
17
Послать статью по эл. почте 