Публикации автора

В условиях активного внедрения проектного обучения в высшем образовании возросла потребность в новых инструментах мониторинга командной работы. В статье представлен подход к формированию обратной связи на основе анализа цифровых следов, формируемых в профессиональных инструментах командной работы - трекерах задач (Trello, Wekan) и репозиториях кода (на примере GitLab). Проанализированы современные подходы к организации обратной связи и применению анализа цифровых следов, определены источники и структура цифрового следа в проектной работе, разработан подход к извлечению и обработке данных из логов действий студентов, применены методы анализа социальных сетей (SNA) для оценки структуры взаимодействий, а также предложена интерпретационная модель для формирования обратной связи на основе сетевых метрик. Эмпирической базой исследования стали данные 253 проектов, реализованных в 2019-2023 гг. в МИЭМ НИУ ВШЭ. Результаты показывают, что визуализация сетевых характеристик командной работы и динамики ролей участников значительно расширяет возможности выявления ключевых паттернов взаимодействия, а также атипичных моделей поведения, требующих педагогического вмешательства. Интеграция таких механизмов в цифровую образовательную среду предоставляет уникальную возможность для регулярного мониторинга командной работы и управления качеством проектного обучения.

Введение. В современном образовании педагогика активно адаптируется к новым областям знаний, формируя специализированные «педагогики профессий», требующие особого мышления и компетенций. Развитие вычислительной техники переводит задачи классификации образовательных практик из теоретической плоскости в сферу практической реализации, что особенно важно для студентов педагогических вузов. Таксономии образовательных практик сегодня имеют практическую ценность, поскольку позволяют объединять различные профессиональные педагогики и способы организации деятельности, разработанные в разных научных областях, в единую работающую систему.

Материалы и методы. В рамках построения веерной матрицы использован методологический подход С. В. Чебанова, предполагающий формирование двух взаимосвязанных осей из однородных категорий. Оси, представленные сферами деятельности (дидактика, инженерия, информатика, моделирование) и подходами мышления (дидактический, инженерный, вычислительный, модельный), располагаются ортогонально, образуя квадратную таблицу. Сформированная онтология отношений применена для сбора и систематизации образовательных практик на Semantic MediaWiki, позволяя интегрировать контент различной природы и учитывать семантические различия между объектами.

Результаты исследования. Применение дидактического подхода к инженерии, информатике и моделированию формирует профессиональные педагогики, нацеленные на развитие инженерного, вычислительного и модельного мышления. Инженерный подход к педагогике предполагает использование инженерных методов в образовательном процессе, а в вычислительной деятельности это проявляется в применении языков для создания диаграмм сценариев образовательных практик. Особое внимание уделяется взаимодействию дидактики и моделирования, формируя модельную дидактику, использующую многоагентное моделирование для проектирования образовательных практик, что позволяет студентам педагогических вузов эффективно проектировать и анализировать образовательные практики.

Обсуждение и заключения. Предложенный фреймворк в виде веерной матрицы позволяет выявить перспективные направления исследований на пересечении различных дисциплин, что открывает новые возможности для образовательных практик. Исследование акцентирует внимание на том, как дидактика может заимствовать элементы из других областей, чтобы развивать эффективные учебные курсы и формировать ключевые компоненты инженерного, вычислительного и модельного мышления.

Современные образовательные системы представляют собой сложные адаптивные экономические системы. Работа с моделями таких систем позволяет студентам глубже понять экономические связи и зависимости. В последние годы рамка сложных адаптивных систем активно используется для анализа педагогических ситуаций. Так, учебные классы можно рассматривать как сложные системы, в которых ученики, выступающие в роли агентов, взаимодействуют друг с другом и с учителем. Сквозь призму сложных адаптивных систем можно анализировать и системы городского образования, включающие множество образовательных учреждений, взаимодействующих друг с другом и с местным сообществом, где наблюдаются сложные взаимодействия между политическими решениями, финансированием и образовательными результатами. В данной работе рассматривается перенос навыков проектирования многоагентных моделей на проектирование педагогических практик. Исследование выполнено на базе Semantic MediaWiki, что позволило объединить различные среды программирования (Snap!, NetLogo, StarLogo Nova, GAMA), модели, датасеты и работы студентов. В качестве одного из примеров рассмотрена модель выбора учениками школ, различающихся по географическому положению, стоимости обучения, уровню достижений студентов, максимальной вместимости и доступности публичной информации.