Big data in the analysis of IT success of university teachers
https://doi.org/10.46845/2071-5331-2024-1-67-7-12
Abstract
The authors of the article substantiate the need to prepare higher education teachers for effective professional activities in the digital environment and for the implementation of the educational process in a new format. The article shows the possibility of using big data methods to analyze the readiness of teachers to use digital technologies in the educational process. It is proposed to use these methods for informed decision-making in the process of organizing and designing the content of programs of additional professional education and IT success of teachers.
Keywords
digitalization of education,
big data,
cluster analysis,
digital competence,
additional education,
digital technologies and tools
Supporting agencies: The research was supported by an internal grant from the Russian State Pedagogical University named after. A. I. Herzen (project No. 4VG).
About the Authors
E. Z. Vlasova
The Herzen State Pedagogical University of Russia
Russian Federation
Russian Federation
D. V. Vlasov
The Herzen State Pedagogical University of Russia
Russian Federation
Russian Federation
References
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.
Review
For citations:
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
Views:
13
Email this article 