Одной из фундаментальных научных задач образования является задача оценивания образовательных успехов обучающегося. Традиционная система, предполагавшая пятибалльное оценивание, давно устарела, хотя и продолжает применяться в образовательных организациях общего образования. Учебные заведения высшего образования и государство активно обсуждают смену подхода к оцениванию посредством балльных систем и переходу к новым методам. Однако существующая фундаментальная база, предлагающая цифровое портфолио в качестве альтернативы балльно-рейтинговым системам не в полной мере удовлетворяет современным требованиям рынка труда и социальной сферы, заложенным в программе «Цифровая экономика Российской Федерации». Обучение длинной в жизнь требует соответствующего подхода и к системе оценивания сформированности компетенций.
Ответом на современные вызовы становится оценивание посредством персональной траектории развития, фиксирующей достижения человека на протяжении всего жизненного пути. Современные достижения в области информационных технологий позволяют обеспечить данную трансформацию за счет как новых возможностей по фиксации (текст, аудио и видео) достижений человека, так и новых подходов и методов к анализу данной информации (большие данные, data mining).
В то же время, вопросы формирования, анализа и прогнозирования цифровых персональных траекторий развития в настоящее время остаются неизученными.
Фундаментальной задачей настоящего исследования является разработка методологии для анализа и прогнозирования цифровой персональной траектории развития.
Применяются междисциплинарные методы, характерные для педагогики, цифровизации образования, искусственного интеллекта.
Научная программа проекта направлена на решение следующих исследовательских задач:
- анализ современных и перспективных российских и зарубежных подходов к построению цифровых траекторий развития и подходов к их анализу и прогнозированию;
- разработка концепции использования методов и подходов интеллектуального анализа образовательных данных и машинного обучения для анализа и прогнозирования цифровых траекторий развития;
- разработка модели анализа и прогнозирования цифровой персональной траектории развития на основе алгоритмов интеллектуального анализа образовательных данных;
- разработка программного решения для анализа и прогнозирования цифровой персональной траектории развития на основе алгоритмов интеллектуального анализа образовательных данных;
- апробация программного решения для анализа и прогнозирования цифровой персональной траектории развития на основе алгоритмов интеллектуального анализа образовательных данных;
- разработка методики анализа и прогнозирования цифровой персональной траектории развития на основе алгоритмов интеллектуального анализа образовательных данных и машинного обучения.
Научная обоснованность разработанной методики будет гарантироваться применением методов и подходов интеллектуального анализа данных и машинного обучения, доказавших свою эффективность на практике.
Практическая применимость данной методики обеспечивается за счет ее практической апробации в ходе исследования.
