Ключевое слово: «цифровой след»

Цифровые технологии развиваются с огромной скоростью. Вся наша повседневная жизнь, работа, отдых даже образование плавно перешли на цифровые системы, делая нашу жизнь, более комфортной.

В условиях глобальной цифровой трансформации высшее образование переживает смену парадигмы педагогического сопровождения. Если технологии обучения (системы управления обучением – LMS, массовые открытые онлайн-курсы – MOOC) уже активно внедрены, то потенциал аналитики больших данных (Big Data) в системе воспитательной работы остается недостаточно раскрытым, особенно в российском научном поле. Существует противоречие между технологическими возможностями предиктивной аналитики и необходимостью сохранения гуманистического характера воспитания при строгом соблюдении этических и правовых норм. Цель исследования – выявление, систематизация и сравнительный анализ моделей использования технологий Big Data в практике кураторов вузов России и Китая, а также обоснование структурно-функциональной модели педагогического менеджмента, адаптированной к российским условиям. Исследование базируется на принципах сравнительной педагогики и методе моделирования. Проведен сравнительный анализ нормативно-правовой базы (152-ФЗ в РФ и нормативы кибербезопасности КНР) и кейс-стади четырех университетов: Харбинского инженерного университета и Харбинского университета Хуадэ (КНР), МГУ им. М. В. Ломоносова и РУДН им. Патриса Лумумбы (РФ). Основные результаты: 1. Типологизация моделей: выявлены две полярные стратегии. В вузах Китая доминирует «Предиктивная модель» (Predictive Model) на базе системы “Smart Campus”, использующая автоматический сбор поведенческих данных (геолокация, транзакции) для раннего выявления рисков (концепция «скрытой заботы»). В вузах России реализуется «Коммуникативно-диагностическая модель», опирающаяся на анализ цифрового следа в электронной информационно-образовательной среде (далее – ЭИОС) и социальных сетях (VK, Telegram), где ключевую роль играет не алгоритм, а личность куратора. 2. Выявление рисков и возможностей: доказано, что китайский подход обеспечивает высокую оперативность, но несет риски вторжения в приватность. Российский подход гарантирует этическую безопасность, но страдает от фрагментарности данных. 3. Интеграция: авторами предложена структурно-функциональная модель педагогического менеджмента, которая выступает инструментом адаптации. Модель демонстрирует, как в условиях правовых ограничений РФ куратор может использовать «цифровой след» в социальных сетях и мессенджерах в качестве альтернативы тотальному сбору данных, переходя от интуитивного управления к научно обоснованному. Теоретическая значимость состоит в концептуализации понятия «цифровой след в воспитательной деятельности» и классификации международных подходов. Практическая значимость заключается в разработке рекомендаций по внедрению элементов гибридной модели для вузов РФ: использование инструментов раннего предупреждения академической неуспеваемости и управления групповой динамикой в цифровой среде без нарушения границ приватности студентов.

В статье рассматривается проблема оценки качества сведений, извлекаемых из журналов событий сквозных процессов, используемых для управленческого анализа. Показано, что традиционные универсальные характеристики качества сведений недостаточны, поскольку управленческое применение журналов событий распадается на два различных режима познания: описательно-контрольный и причинно-объяснительный, предъявляющие неодинаковые и нередко несовместимые требования. Предложена двухконтурная модель качества, разделяющая измерительную состоятельность журналов и их пригодность для обоснования причинных выводов о последствиях управленческих воздействий. Особое внимание уделено временной компоненте как источнику систематических искажений в сквозных процессах, включая различие смыслов временных меток и рассогласование времени между узлами распределённых архитектур. В качестве практического инструментария обоснованы процессно-семантические ограничения, трактуемые как «аксиомы процесса», а также предложен подход к увязке допущений причинного вывода с типовыми дефектами журналов и проверками качества в контуре управления данными.

В статье исследуется потенциал анализа цифрового следа для ранней диагностики академической неуспеваемости. На основе обзора литературы в области аналитики обучения и интеллектуального анализа данных выявлены педагогические и этические риски: алгоритмический детерминизм, стигматизация учащихся, редукция обучения к метрикам. Предложена методика трансформации логов в педагогические решения, включающая агрегацию индикаторов, визуализацию и цикл обратной связи. Обоснована необходимость этических регуляторов: информированного согласия, минимизации сбора данных и приоритета профессионального суждения учителя. Сделан вывод о целесообразности применения цифрового следа как инструмента формирующего оценивания при условии междисциплинарного подхода и сохранения гуманистических основ образования.