Ключевое слово: «информационное образовательное пространство»

В статье рассматривается комплекс вопросов, связанных с учебной аналитикой в современных условиях, которые характеризуются широким внедрением в образовательную практику цифровых образовательных платформ и интеллектуальных инструментов анализа данных. Современное состояние учебной аналитики определяется наличием источников больших данных учебного характера и интеллектуальных инструментов их обработки. Рассматриваются взгляды современных исследователей на сущность и задачи учебной аналитики. Анализируются основные направления применения результатов учебной аналитики. Выделяется область мониторинга и управления функционированием цифровых образовательных платформ, как ведущее направление учебной аналитики.

В статье рассматривается проблема выявления роли и места систем искусственного интеллекта в учебном процессе. В качестве инструмента решения проблемы рассматривается кластерный анализ. Проводится исследование опыта применения кластерного анализа в отечественных педагогических и психологических исследованиях. Выявляются основные направления применения методов кластерного анализа. К ним относятся: анализ устойчивых группировок, которые образуют субъекты учебного процесса по определённым параметрам (чаще всего академическим результатам); анализ взаимосвязей и взаимовлияний между индивидуальными свойствами субъектов учебного процесса (например, целевыми установками или особенностями пространственного мышления и когнитивных функций обучающихся); исследование динамики развития тех или иных индивидуальных или групповых качества (например соотношения между интеллектом и академической успеваемостью обучающихся). Делается вывод о потенциале методов кластерного анализа применительно к исследованию роли систем искусственного интеллекта в учебном процессе.