Грань между реальным и виртуальным миром становится все условнее. Как образование входит в «цифру» и что при этом будет происходить? — об этом наш разговор с участником образовательного интенсива «Остров 10-22», директором института «Информатика и вычислительная техника» Игорем Олеговичем Архиповым.
— Образовательный интенсив «Остров 10-22» проходил на территории Сколково и был организован «Университетом 2035». Надо сказать, что «Остров» стал ответом на два вызова. Первый исходил со стороны людей, которые хотят быть востребованными как профессионалы в новых и постоянно меняющихся условиях. Второй — со стороны государства, которому для реализации цифровой трансформации экономики необходимы специалисты, владеющие компетенциями в области сквозных технологий, куда входят большие данные, блокчейн, искусственный интеллект, робототехника, виртуальная и дополненная реальность, нейротехнологии и т.д.
Цифровой компетентностный профиль — что это такое?
Наша команда на «Острове» состояла из пяти человек, и, конечно, каждому участнику по этой глобальной теме есть, что сказать. Я расскажу о трендах в области цифровой трансформации университета. Что это такое?
Начнем с цифрового компетентностного профиля, который отражает компетенции, полученные обучающимся во время изучения отдельной дисциплины или серии дисциплин, либо всей образовательной программы в целом. Компетентностный профиль в «Университете 2035» выглядит в виде круга. Круг разбит на секторы. Секторы — это предметные области: экономика, личная эффективность, IT-технологии и т.д. А концентрические окружности — это уровни владений. Всего выделено три уровня.
Первый уровень — это уровень владения инструментами в предметной области. Причем владение конкретным инструментом разбивается на подуровни. От знания о существовании данного инструмента до применения инструмента самостоятельно.
Второй уровень отражает концептуальное понимание предметной области от терминологической осведомленности обучающегося до способности передавать знания другим и самому генерировать новые знания.
Третий уровень компетентностного профиля оценивает способность к результативной, продуктовой деятельности в данной области, то есть, к созданию конечного продукта. Здесь тоже много подуровней.
Результатом обучения будет являться цифровой компетентностный профиль. От того, насколько плотно обучающийся заполнят это «колесо» — будет видна его специализация и насколько глубоко он в нее погрузился.
Как формируется компетентностный профиль?
Расскажу, как выглядел процесс сбора цифрового следа на «Острове». Первоначально нам было непонятно, что такое цифрой след: мы например, в первые дни пытались выкладывать фотографии лекторов или делали селфи с флипчартом. Но это все — некачественный цифровой след. Качественный — это тексты, векторные графики, тексты программ, таблицы с результатами обработки данных, т.е. след должен быть машиночитаемым и легко распознаваемым.
В итоге, слушая лектора мы набирали на ноутбуке цифровой конспект и этот конспект загружали в качестве цифрового следа в свой личный кабинет после окончания лекции. Система автоматически анализировала то, что мы закачали. Если пишу, скажем, «я научился применять язык программирования Python для решения такой-то задачи» и при этом прикладываю текст программы, которую написал, а еще таблицу с обработанными данными, то система отметит в моем профиле, что я не только знаю о существовании инструмента, но еще и продвинулся на уровень — могу выполнять работу в соответствии с техническим заданием самостоятельно или под управлением наставника. Вот таким образом все конспекты автоматически раскладываются по уровням и секторам цифрового компетентностного профиля.
Покажу свой компетентностный профиль, сформированный на «Острове». Анализируя результаты обучения можно сказать, что я неплохо «наследил» в области цифровых образовательных технологий, в искусственном интеллекте или работе с данными, а вот самоорганизация, урбанистика и развитие среды остались «за бортом». Если я работаю с наставником, то он должен это увидеть и проанализировать, почему так произошло, либо урбанистика мне не нужна, либо я ничего не понял, либо прогулял. Причем, это формируется сразу же.
Что еще является цифровым следом? Мы заходим на страничку лекции в своем личном кабинете — это тоже цифровой след. Был я на лекции или не был — это тоже мой цифровой след. Вошел я в корпус или не вошел — это тоже цифровой след. Какое количество времени длится одна сессия моей работы в онлайн-курсе — и это след. Оценка, которую я ставлю лектору после каждой лекции — и это след. Результаты анализа цифрового следа позволяют оценить студента: что он вынес с этого мероприятия. А можно оценивать само образовательное мероприятие, можно преподавателя. Также легко узнать, какие компетенции сформировал данный мастер-класс у аудитории и сравнить с нашими ожиданиями.
Мы должны научить студента оставлять свой цифровой след
Один из трендов, который сейчас наметился в области образования — индивидуальная образовательная траектория. Это, когда студент выбирает не одну дисциплину, а целую серию, целую веточку большого дерева образовательных траекторий. Мы сможем дать студенту возможность сформировать свое дерево и «ветвить» его как угодно.
Таков сейчас запрос общества. Мир изменяется, причем, стремительно, многие из актуальных в настоящее время информационных технологий к моменту выпуска студента станут неактуальными. Индивидуальные образовательные траектории — это предельно гибкий инструмент, позволяющий подстроить образовательную траекторию под потребности студента и рынка труда.
Надо сказать, что перед тем как попасть на «Остров», мы прошли тестирование, причем, объемное. По результатам этого теста были сформированы наши компетентностные профили, и таким образом «Остров» еще до того как мы там появились, «узнал» о нас и наших предпочтениях. В результате нам были назначены роли, и мы были зачислены в разные лаборатории. Во время обучения мы сами влияли на нашу образовательную программу, делая выбор мастер-классов по своему усмотрению и в зависимости от нашей роли в команде.
Можем ли мы это использовать?
В первую очередь, нам надо внедрить сбор и анализ цифрового следа. Нет цифрового следа — нечего анализировать. Надо научить преподавателя проводить занятия так, чтобы после каждого занятия студент смог оставить качественный машиночитаемый цифровой след. И не только по информационным технологиям. На «Острове» мы оставляли цифровой след даже после спортивных мероприятий! Каждый наш день начинался с бега, а в телефоне было установлено приложение-трекер, контролирующее нашу физическую активность. После утренней пробежки в свой личный кабинет мы выкладывали информацию с трекера.
Что нам может дать цифровая трансформация университета?
Сначала о том, что такое цифровая трансформация, и чем цифровизация отличается от автоматизации. Приведу простой пример. Табель можно заполнять на бумаге вручную, а можно использовать Excel и это будет автоматизация. Автоматизация бизнес-процесса не всегда приводит к изменению самого процесса. Т.е. автоматизировать можно по принципу «как есть».
Но если мы сотрудника будем пропускать в корпус по идентифицированному изображению лица, то табель можно формировать без участия человека. Это уже пример цифровизации. Цифровизация заставляет менять сам бизнес-процесс, потому что оцифровать процесс «как есть» невозможно и это уже цифровая трансформация, когда трансформируется все предприятие. Если мы хотим провести цифровую трансформацию образовательного процесса, то нам придется оцифровать и деканаты, и экономические службы, и приемную комиссию, и даже службу охраны.
Приведу несколько примеров, как другие вузы используют плоды цифровой трансформации. Томский национальный исследовательский госуниверситет разработал и с прошлого года применяет новую модель рекрутинга абитуриента. Что они делают?
Они анализируют социальную сеть «Вконтакте» и собирают информацию о старшеклассниках: на что подписан пользователь, какие у него контакты, что его интересует. Они проанализировали больше 400 тысяч профилей абитуриентов, причем, не только Томска и Томской области, а по всей России.
Томские коллеги по подпискам оценивали каждого абитуриента по четырем критериям: это мотивация, креативность, интеллект и интерес к конкретному предмету. Они отобрали 35 тысяч потенциальных абитуриентов и разослали им приглашение, персонально — на конкретное направление. То есть приемная комиссия заранее знает, что предложить именно этому абитуриенту!
Из данной группы 729 подало заявления, из них — 284 поступило. Причем, эти поступившие — не случайные люди, а именно те, которых университет хотел видеть в своих аудиториях. Год студенты уже проучились и были подведены эксперимента. Во-первых, университет расширил географию, увеличил долю иногородних студентов из других регионов. По итогам первого года в этой целевой группе в 2 раза ниже уровень отчислений и повысился общий уровень успеваемости. Все логично: отбирают целевым образом.
Та же самая команда Томского национального исследовательского госуниверситета тоже на основе анализа сети «Вконтакте» отслеживает судьбу своих выпускников. Ведь они тоже оставляют о себе цифровой след: где учились, где сейчас работают, чем занимаются, на сколько успешны сегодня. То есть, можно создать цифровой профиль успешного выпускника, проследить, как его цифровой профиль менялся в течение обучения, какой у него цифровой был профиль, когда он был еще абитуриентом. И искать абитуриентов с цифровым профилем, похожим на цифровой профиль успешного выпускника.
Томский госуниверситет предлагает сотрудничество — совместно развивать этот инструмент. ИжГТУ вступил в консорциум университетов для развития и продвижения искусственного интеллекта. Другие университеты готовы с нами работать и помогать.
Еще один пример. В американском техническом колледже штата Индиана (Ivy Tech Community College of Indiana) уже давно собирают цифровой след о своих студентах. Они научились на второй неделе семестра предсказывать с высокой точностью, что у студента будут проблемы во время сессии. Самое интересное в том, что они анализируют не только академический цифровой след (результаты контрольных или тестов). Анализируют все! Студент вошел в помещение и своей карточкой оставил цифровой след. Вышел — тоже оставил след. Карточка служит не только пропуском, но и способом оплаты, читательским билетом, абонементом в спортивный зал. То есть, искусственный интеллект знает, ходит ли студент в библиотеку за учебной литературой, питается здоровой пищей или фастфудом, занимается ли спортом и т.д. Они генерируют 30 терабайт цифрового следа ежедневно! Применение этой системы позволило сократить отчисляемость студентов. К сожалению, мы эти проблемы часто видим только после сессии, а наши коллеги — заранее, на основе анализа цифрового следа. В итоге у них на одного куратора приходится тысяча студентов, а всего в колледже учится 170 тысяч обучающихся. Согласитесь, без цифровизации невозможно эффективно управлять такой большой системой.
О чем это все? Цифровая трансформация — это история о повышении эффективности и производительности труда. Это не дань моде, а необходимость, и нам надо научиться управлять университетом на основе данных. Как это сделать? Обучаясь на «Острове» мы подписались на несколько сервисов, в том числе, есть доступ к сервису сбора и анализа цифрового следа, сервису формирования индивидуальной образовательной траектории, сервису обмена лучшими практиками цифровой трансформации университетов.
Осталось научиться всем этим пользоваться.
