Ключевое слово: «индивидуальные образовательные траектории»

Статья посвящена вопросам организации сопровождения старшеклассников в процессе профориентационной работы и индивидуализации в старшей школе. Автор анализирует проблемы преодоления традиционно сложившихся педагогических позиций в условиях индивидуализации образования.

Профессиональная социализация играет большую роль в развитии личности обучающихся и успешном вхождении выпускников профессиональных образовательных организаций в самостоятельную профессиональную жизнь. Ключевым условием успешной профессиональной социализации обучающихся становится создание единого образовательного пространства «школа – колледж – предприятие». Единое образовательное пространство «школа – колледж – предприятие», созданное в условиях сетевого взаимодействия, позволяет организациям-партнерам достигать единые цели в вопросах подготовки кадров, объединяя ресурсы, совместно используя их, тем самым обеспечивая эффективное функционирование каждого ее элемента в отдельности и в целом для всей социально-экономической системы. В статье рассматривается модель профессиональной социализации обучающихся в условиях единого образовательного пространства, в основе которой заложен принцип междисциплинарного проектирования.

В статье обосновывается необходимость научного осмысления и практического решения проблемы личностного самоопределения будущего педагога в контексте индивидуализации педагогического образования.

В статье анализируются предпосылки перехода к персонализированному обучению. Персонализация рассматривается в качестве одного из векторов развития системы образования, рассматриваются преимущества и трудности внедрения персонализации в образовательный процесс. Внедрение персонализированного образования позволяет осуществить развитие гармоничной личности, повысить самостоятельность и ответственность обучающегося в учебном процессе, что является основой благополучного развития общества в целом.

В работе представлены особенности профессиональной подготовки будущего учителя информатики к применению технологий искусственного интеллекта для формирования дорожной карты модульной учебной дисциплины на основе кластерного анализа данных. Учебные данные включают в себя информацию о выборе абстрактными обучающимися определенных учебных заданий, об оценках сформированности их профильных навыков и заинтересованности в изучении дисциплины. Кластеризация данных осуществляется методом k-средних. Программная реализация основана на применении Python-библиотек машинного обучения и анализа данных Scikit-learn и Pandas. Результатом подготовки является готовность будущих педагогов к применению кластерного анализа данных в будущей профессиональной деятельности для разработки педагогических рекомендаций для обучающихся по выбору индивидуального образовательного маршрута.