Preview

Информатика и образование

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Концепция формирования и развития цифровой интеллектуальной экосистемы смешанного университетского образования

https://doi.org/10.32517/0234-0453-2020-35-5-15-23

Полный текст:

Аннотация

В статье предлагается концепция формирования и развития адаптивной экосистемы университетского образования. Концепция может позволить не только элиминировать недостатки, присущие дистанционной системе образования, но и создать основу построения полноценной образовательной технологии. Базой построения такой экосистемы, помимо чисто дидактических наработок, могут стать и современные достижения в области теории систем, цифровизации и искусственного интеллекта. Рынок образования испытывает серьезное влияние достижений в области искусственного интеллекта и быстрого развития «Индустрии 4.0». Также приходится учитывать достаточно непредсказуемые природные катаклизмы и пандемии. В этих условиях единственная возможность сохранения и усиления своих позиций на рынке образования, который будет стремительно меняться в ближайшие десятилетия, — это трансформация процессов в рамках новых технологических трендов и интегрированных сетевых кластерных экосистем. Децентрализованное обучение и аутсорсинг могут стать двумя ключевыми функциями для успешного применения искусственного интеллекта в образовании. Моделирование, оптимизация и аналитика больших данных позволяют формировать полный набор технологий для создания сети аутсорсинга и цифровых образовательных цепочек, что позволяет идентифицировать модель состояния всех процессов в режиме реального времени. В каждый момент времени цифровой двойник отображает состояние процессов аутсорсинга и образовательных цепочек с фактическими данными планирования, подготовки необходимого оборудования, непосредственно подготовки образовательных программ, загрузки преподавателей, учета и контроля результатов обучения и т. п. Цифровой двойник может использоваться как для принятия решений в режиме реального времени, так и для прогнозирования и планирования аутсорсинга. По сути, университет и компании, обеспечивающие аутсорсинговые услуги в рамках данного подхода, интегрируются в единый механизм для решения задач гибкого индивидуального обучения. В рамках предлагаемого подхода возможно построение образовательной университетской среды, интегрированной с реальными объектами экономики территории, которая является компонентом образовательной экосистемы. Рассматриваемая концепция позволяет прогнозировать и планировать подготовку требуемых специалистов, поскольку модель ее работы тесно связана с предприятиями реального сектора экономики. Это становится возможным за счет того, что обучение происходит по гибким программам, отражающим постоянно меняющиеся требования предприятий к компетенциям своих сотрудников. По сути, университет или группа университетов становятся важнейшей составной частью территориальных промышленных кластеров, что позволяет повысить эффективность и качество подготовки специалистов и оперативно разрабатывать новые учебные программы и курсы, позволяющие быстро осваивать востребованные реальным сектором экономики компетенции. Использование технологии искусственного интеллекта в сочетании с возможностями интернета вещей и цифровизации основных бизнес-процессов обеспечивает, по сути, функционирование и развитие экосистемы университета по аналогии с экосистемами крупных отраслевых системообразующих предприятий.

Об авторах

С. Г. Григорьев
Московский городской педагогический университет
Россия

Григорьев Сергей Георгиевич, доктор тех. наук, профессор, член-корреспондент РАО, зав. кафедрой информатики и прикладной математики, Институт цифрового образования

129226, г. Москва, 2-й Сельскохозяйственный проезд, д. 4



Р. А. Сабитов
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева
Россия

Сабитов Рустэм Адиевич, канд. тех. наук, ст. научный сотрудник, доцент кафедры динамики процессов и управления, Институт компьютерных технологий и защиты информации

420111, Республика Татарстан, г. Казань, ул. К. Маркса, д. 10



Г. С. Смирнова
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева
Россия

Смирнова Гульнара Сергеевна, канд. тех. наук, доцент, доцент кафедры динамики процессов и управления, зав. лабораторией интеллектуальных систем, Институт компьютерных технологий и защиты информации

420111, Республика Татарстан, г. Казань, ул. К. Маркса, д. 10



Ш. Р. Сабитов
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия

Сабитов Шамиль Рустэмович, канд. тех. наук, доцент, доцент кафедры технологии программирования, Институт вычислительной математики и информационных технологий

420008, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Кремлевская, д. 18



Список литературы

1. Obrazovaniya dlya slozhnogo obshhestva [Education for a complex society]. (In Russian.) Available at: http://vcht.center/wp-content/uploads/2019/06/Obrazovanie-dlyaslozhnogo-obshhestva.pdf

2. Titkova O. V., Efremenko V. V., Osipova A. M., Zhemerikina Yu. I. The use of information and communication technologies in formation of an inclusive education system. International Journal of Engineering & Technology, 2018, no.7 (4.36), p. 1075–1078.

3. Koliada M. G., Bugayova T. I. Iskusstvennyj intellekt kak dvizhushchaja sila sovershenstvovanija i innovatsionnogo razvitija v obrazovanii i pedagogike [Artificial intelligence as a moving force of improvement and innovative development in education and pedagogic]. Informatika i obrazovanie — Informatics and Education, 2019, no. 10, p. 21–30. (In Russian.) DOI: 10.32517/0234-0453-2019-34-10-21-30

4. Andryushkova O. V., Grigoriev S. G. Metodika otsenki kachestva obucheniya na osnove negehntropii [Methodology for assessment of the quality of learning based on negentropy]. Informatika i obrazovanie — Informatics and Education, 2019, no. 10, p. 37–45. (In Russian.) DOI: 10.32517/0234-0453-2019-34-10-37-45

5. Andryushkova O. V., Grigoriev S. G. Ehmergentnoe obuchenie v informatsionno-obrazovatel’noj srede [Emergent training in the educational information environment]. Moscow, Obrazovanie i Informatika, 2018. 104 p. (In Russian.)

6. Dolgiu A., Bakhtadze N. N., Sabitov R. A., SmirnovaG.S., Elpashev D. Identification and simulation models in logistics control systems for production processes and freighting. IFAC-PapersOnLine, 2017, vol. 50, is. 1, p. 14638–14643. DOI: 10.1016/j.ifacol.2017.08.1903

7. Smirnova G. S., Sabitov R. A., Morozov B., Sabitov S., Sirazetdinov B., Elizarova N. To the problem of dynamic modeling and management in an integrated environment of the industrial cluster. IFAC-PapersOnLine, 2015, vol. 48, is. 3, p. 1230–1235. DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.06.252

8. Parkinson B. Na puti k intellektual’nomu proizvodstvu [Towards intelligent production]. Control Engineering Russia, 2017, no. 6, p. 58–60. (In Russian.) Available at: https://controlengrussia.com/internet-veshhej/intillektualnoeproizvodstvo/

9. Ford M. Rise of the robots: Technology and the threat of a jobless future. New York, Basic Books, 2015. 354 p.

10. Larabell J. T. The rise of the robots. New American, 2016. Available at: https://www.thenewamerican.com/tech/computers/item/24478-the-rise-of-the-robots

11. Sadler P. Sustainable growth in a post-scarcity world: Consumption, demand, and the poverty penalty. Farnham, Gower, 2010. 264 p.

12. Rainey K. Open for business: 3-D printer creates first object in space on international space station. NASA, 2015. Available at: http://www.nasa.gov/content/openfor-business-3-d-printer-creates-first-object-in-space-oninternational-space-station

13. Deloitte’s 2016 global outsourcing survey. Available at: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/nl/Documents/operations/deloitte-nl-s&o-global-outsourcingsurvey.pdf

14. Condon W. Large-scale assessment, locally-developed measures, and automated scoring of essays: Fishing for red herrings? Assessing Writing, 2013, vol. 18, no. 1, p. 100–108. Available at: https://www.learntechlib.org/p/92347/

15. Kashapov N. F., Khafizov I. I., Nurullin I. G., Sadykov Z. B. Influence of introduction of robotics on increase in efficiency of electrochemical production. Int. Scientifictechnical Conf. on Innovative Engineering Technologies, Equipment and Materials 2017. 2017, vol. 412. DOI: 10.1088/1757-899X/412/1/012034

16. Frey C. B., Osborne M. A. The future of employment: How susceptible are jobs to computerization? Technological Forecasting and Social Change, 2017, vol. 114, p. 254–280. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.08.019

17. Blended Learning: perekhod k smeshannomu obucheniyu za 5 shagov [Blended Learning: Transition to blended learning in 5 steps]. Zillion, 2013. (In Russian.) Available at: https://zillion.net/ru/blog/375/blended-learningpieriekhod-k-smieshannomu-obuchieniiu-za-5-shaghov

18. Buono J. Blended Learning: Why it’s taking the lead in education. CogniFit, 2017. Available at: https://blog.cognifit.com/blended-learning/

19. Vander Ark T. Blended, project-based and social emotional learning at thrive public schools. Education Week, 2017. Available at: http://blogs.edweek.org/edweek/on_innovation/2016/04/blended_project-based_and_social_emotional_learning_at_thrive_public_schools.html

20. Learning ecosystem. Available at: https://www.cfainstitute.org/programs/learning-ecosystem


Для цитирования:


Григорьев С.Г., Сабитов Р.А., Смирнова Г.С., Сабитов Ш.Р. Концепция формирования и развития цифровой интеллектуальной экосистемы смешанного университетского образования. Информатика и образование. 2020;(5):15-23. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2020-35-5-15-23

For citation:


Grigoriev S.G., Sabitov R.A., Smirnova G.S., Sabitov S.R. The concept of the formation and development of a digital intellectual ecosystem of blended university learning. Informatics and education. 2020;(5):15-23. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2020-35-5-15-23

Просмотров: 63


ISSN 0234-0453 (Print)
ISSN 2658-7769 (Online)