Образование
#статьи

Книжная полка: «Большие данные в образовании», автор-составитель — Ольга Агатова

Коллективная монография о том, как сделать аналитику данных человечной.

Иллюстрация: Dana Moskvina / Skillbox Media

Полное название: «Большие данные в образовании: Data-Anthropo для политик и практик развития».

Издательство: «Наука».

Год выпуска: 2022.

Анализ данных в образовании способен принести много пользы. На основе данных можно оценивать эффективность образовательных программ и прогнозировать риски неуспеваемости, принимать взвешенные решения в области управления и образовательной политики.

Однако большие данные чаще всего показательны в масштабе организаций, региональных и национальных систем образования. Не теряется ли за этими числами человек, его интересы, цели и потребности? Как считает Ольга Агатова, автор-составитель коллективной монографии «Большие данные в образовании», анализ данных может быть и гуманитарным, то есть фокусироваться на человеке как ценности. Такой подход называется Data-Anthropo, и его цель — использовать анализ данных для развития человеческого потенциала.

«В аналитике данных этот подход основан на применении методов анализа, выявляющих детерминанты и корреляции развития человека и человеческих групп. Для этого используется не типовая система индикаторов анализа, как в институциональном подходе, а система индикаторов, включающая метрики развития человеческого потенциала (ценности развития, удовлетворённость предоставленными возможностями развития, условия самореализации, выбора, участия самого человека в реализации политик развития)».

«Большие данные в образовании»,
автор-составитель — Ольга Агатова

Примерами Data-Anthropo Ольга называет аналитику данных в цифровой образовательной среде, которая отображает индивидуальные результаты студентов и помогает им конструировать свои образовательные и карьерные траектории. Также в первой главе коллективной монографии она рассказывает о применении этого подхода на разных уровнях — от уровня образовательной программы до государственных проектов в сфере образования.

В следующих главах, написанных другими авторами, подход Data-Anthropo рассматривается с разных сторон. Например, рассказывается, как использовать мониторинг успеваемости для проектирования образовательных реформ, как применять большие данные в управлении школой или кружком, как разработать внутришкольную систему оценки качества образования. Есть главы о применении больших данных и нейросетей в обучении школьников младших и средних классов и о том, как сформировать у будущих педагогов аналитические компетенции.

Кому будет полезно: руководителям в сфере образования, а также всем, кто интересуется аналитикой данных.

Больше интересного про образование ― в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!

Проверьте свой английский. Бесплатно ➞
Нескучные задания: small talk, поиск выдуманных слов — и не только. Подробный фидбэк от преподавателя + персональный план по повышению уровня.
Пройти тест
Понравилась статья?
Да

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪

Ссылка скопирована