Электронная обучающая платформа и педагогический мониторинг в условиях цифровой трансформации

В статье рассматривается влияние современных технологий, в том числе искусственного интеллекта, на качество критериально-диагностического аппарата системы педагогического мониторинга. Отмечается востребованность автоматизированных инструментов оценки уже имеющихся компетенций слушателя, необходимых для традиционного освоения дисциплины, а также автоматизированных диагностических систем для формирования индивидуального маршрута обучения в условиях цифровизации. Авторами разработаны методы обеспечения автоматизированного процесса педагогического мониторинга с технической и педагогической стороны, описываются принципы работы диагностических систем и приводятся примеры их реализации. Рассматриваются перспективы применения системы автоматизированного педагогического мониторинга в контексте кейс-технологий и проектной деятельности в условиях электронной среды, в частности, представлен метод экспертной оценки с использованием теории образов и машинного обучения. В статье утверждается, что электронная дидактика позволяет расширить спектр возможностей педагогического мониторинга в условиях цифровизации при сохранении принципов традиционной педагогики. Учитывая, что существует огромное многообразие раз[1]личных зарубежных и отечественных агрегаторов онлайн-курсов, авторы отмечают важность разработки технологии, которая обеспечит подборку курсов по запросу слушателя для сокращения временных затрат на этот процесс.

1. Wang Z., Zhu T. An efficient learning algorithm for improving generalization perfomance of radial basis function neural networks // Neural Net works. 2000. Vol. 13. № 4-5. P. 545–553. DOI: https://doi.org/10.1016/S0893-6080(00)00029-0

2. Schwenker F., Kestler H.A., Palm G. Three learning phases for radial basis function networks // Neural Networks. 2001. Vol. 14. No. 4-5. P. 439–458. DOI: 10.1016/s0893-6080(01)00027-2

3. Freitas S., Oliver M. Does E-learning Policy Drive Change in Higher Education? A case study relating models of organizational change to e-learning implementation // Journal of Higher Education Policy and Management. 2005. Vol. 27. № 1. P. 81–96. DOI: https://doi. org/10.1080/13600800500046255

4. Thakral S., Manhas P., Kumar C. Virtual Reality and M-Learning // International Journal of Electronics Engineering Research. 2010. Vol. 2. No. 5. P. 659–661. URL: https://www.ripublication. com/Volume/ijeerv2n5.htm (дата обращения: 19.03.2021).

5. Сингатулин Р.А., Грищенко Е.А. Применение мультиспектральных диагностических систем в виртуальной образовательной среде // Ин формационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования: Сб. науч. ст. М. : ИЦПКПС, 2010. Кн. 2. С. 246–249.

6. Сердитова Н.Е., Лучинина Н.А., Павлова Л.С. Проектный подход к организации образовательной деятельности в университете // Высшее образование в России. 2017. № 5. С. 141–147.

7. Than C.M., Werner J.M. Designing and Evaluating ENLearning in Higher Education: A Review and Recommendations // Journal of Leader ship and Organizational Studies. 2005. Vol. 11. No. 2. P. 15–25. DOI: https://doi.org/10.1177/ 107179190501100203

8. Сегал А.П. «Цифра» и «цифровое общество» как симуляторы XXI века (о терминологической строгости при описании процессов коммуникации) // Профессиональное образование в современном мире. 2019. Т. 9. № 3. С. 2898–2908. DOI: https://doi.org/10.15%20372/PEMW20190302

9. Зарипова Р.С., О.А. Пырнова. Особенности и тенденции развития современного инженерного образования // Современные исследования социальных проблем. 2018. Т. 9. № 8-2. С. 43–46.

10. Бороненко Т.А., Федотова В.С. Педагогический мониторинг результативности исследовательской деятельности обучающегося: электронное портфолио // Высшее образование в России. 2017. № 5 (212). С. 118–122.

11. Бершадская М.Д., Серова А.В., Чепуренко А.Ю., Зима Е.А. Компетентностный подход к оценке образовательных результатов: опыт российского социологического образования // Высшее образование в России. 2019. Т. 28. № 2. С. 38–50. DOI: https://doi.org/10.31992/0869- 3617-2019-28-2-38-50

12. Романова, М.Л., Карасёва А.Е. Инновационные методы диагностики поведенческого компонента компетенций и личностно-профессиональных качеств // Научные труды Кубанского государственного технологического университета. 2016. № 2. С. 285–299.

13. Андреев А.А. Педагогика в информационном обществе, или Электронная педагогика // Высшее образование в России. 2011. № 11. С. 113–117.

14. Шапошникова, Т.Л., Подольская О.Н., Пастухова И.П. Современные модели и методы диагностики конкурентоспособности выпускника вуза // Научные труды Кубанского государственного технологического университета. 2016. № 8. С. 385–398. 15. Хуторской А.В. Технология проектирования ключевых и предметных компетенций // Эйдос: Интернет-журнал. 2005. № 4. URL: http://www.eidos.ru/journal/2005/1212.htm