Презентация к докладу на конференции «Современные информационные технологии в обучении» ("виртуальная" секция "Продвижение технологий электронного обучения в современном образовательном пространстве"), 22 апреля, 2015. Институт открытого и дистанционного образования, Южно-Уральский государственный университет (Челябинск).

1. «ПОЖИЗНЕННОЕ ОБУЧЕНИЕ»
КРИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
В ОБРАЗОВАНИИ
И. Ю.Травкин <iwannt@gmail.com>
Сахалинский государственный университет

2. КРИТИКА?
«важно учесть»
отталкиваюсь от мысли западных
коллег, «философов» от академии и
практики
некоторые мои вопросы

3. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ОБРАЗОВАНИИ
имею ввиду приложение:
— методология принятия решений в процессе
обучения, основанная на анализе гигантских массивов
всевозможных данных, генерируемых колоссальными
выборками обучаемых в виртуальной образовательной
среде, способной неограниченно накапливать эти
данные.
пример в уме:
аналитика xМООК (Coursera, edX, и др.)

4. «ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ»

5. «ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ»
адаптивное обучение = индивидуальный
или дифференцированный подход
 цель одна, путей – множество
(принцип «one size doesn’t fit all»)
 идея: выбор оптимального сценария на каждом этапе
 реализация*: классификация обучаемых на основе
статистических моделей
___________________________
*) новое!

6. «ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ»
адаптивное обучение ≠
персонализированное обучение
 персонализация: самоопределение, постановка целей,
принятие решений (студенто-центрированное образование)
 адаптация: классификация, назначение сценариев,
доведение до цели (программированное обучение)

7. «НОУ-ХАУ»

8. «НОУ-ХАУ»
любая конкретная реализация больших
данных в образовании –
«ноу-хау» высокотехнологичного бизнеса

9. «НОУ-ХАУ»
аналитика как учебная аналитика
– сначала как бизнес-аналитика
постановка и понимание проблем

10. «СЕЛЕКЦИЯ»

11. «СЕЛЕКЦИЯ»
образование завтрашнего дня,
ориентация на работодателя
…само развитие больших данных во всех областях — часть
процесса автоматизации, уничтожающего рабочие места

12. «СЕЛЕКЦИЯ»
реальное приложение:
селекция образованных безработных, способных здесь и
сейчас решать такую-то задачу (пока в этом есть
необходимость)

13. * ДАННЫЕ В ОБРАЗОВАНИИ

14. * ДАННЫЕ В ОБРАЗОВАНИИ
— например,
персональные «большие» данные
главное не то, насколько большой может быть выборка
обучаемых – пользователей отдельной образовательной
платформы,
учащийся должен увидеть себя в потоке производимых лично
им данных (на любых платформах). такая технология может и
должна быть персональной

15. ВЫВОДЫ

16. ВЫВОДЫ
большие данные в образовании* не являются
собственно педагогической инновацией
постановка проблем может отличаться от той,
которая принята в научно-педагогическом
сообществе
вероятное влияние на практику обучения и его
последствия требуют специальной рефлексии
______________________________
*) в изложенном понимании