Исследование проводилось с применением методов больших данных (BigData) для анализа информации об образовательном процессе в школе.
Современный этап развития технологий в российской системе школьного образования начался в 2009-2010 годах, когда активно начала обновляться материально-техническая база школ. Именно тогда в регионе — лидере информатизации образования — Республике Татарстан — начали появляться первые инициативы по созданию комплексов информационных систем школьного образования. Тогда же была создана система «Электронное образование Республики Татарстан» С 2009 года на этом портале накоплен огромный массив информации: электронные журналы, системы, связанные с аттестацией учителей и повышением их квалификации, отчетная информации отдельного учителя и школы, информация об учебно-методических комплексах, которые использовали учителя.
С 2015 года в Татарстане стала действовать система онлайн-подачи документов на прохождение курсов по повышению квалификации. Учителя не только заполняют отчетные формы, но и манифистируют к организаторам того или иного курса, чтобы трудности, с которыми они сталкиваются в работе, учитывались в дальнейшем при составлении плана занятий на курсах.
Ответить на вопрос, как спрогнозировать успешность учителя, исходя из курсов повышения квалификации и программ по профессиональному развитию, которые проходили педагоги, постарался коллектив ученых Казанского университета, в который вошли психологи и педагоги Института психологии и образования и ИТ-специалисты Института вычислительной математики и информационных технологий Казанского университета.
Используя методы больших данных (BigData) и технологии машинного обучения и нейросетей, ученые Казанского университета решили разработать и апробировать цифровую модель, позволяющую определять перечень и значимость факторов, влияющих на параметры профессиональной деятельности педагога, прогнозировать успешность учителя, а также проектировать для педагога эффективную индивидуальную траекторию его профессионального развития на последующие три года.
Междисциплинарный проект, поддержанный грантом РФФИ, «Цифровая модель формирования индивидуальной траектории профессионального развития учителя на основе больших данных и нейросетей (на примере Республики Татарстан)» возглавил заведующий кафедрой информационных систем ИВМиИТ КФУ Фаиль Гафаров.
В команду проекта вошли завкафедрой общей психологии ИПО КФУ Павел Устин, доцент кафедры начального образования ИПО КФУ Эльвира Сабирова, завкафедрой билингвального и цифрового образования КФУ Анис Галимянов.
Собрав данные об образовательном процессе в школах Татарстана за период с 2009 по 2019 годы, ученые КФУ постарались выделить закономерности и механизмы влияния компонентов образовательной среды на результативность профессиональной деятельности учителей. Выборка составила более миллиона уникальных учащихся, более 100 000 уникальных педагогов, более двух миллиардов единиц их цифровых следов.
Министерство информатизации и связи Татарстана пошло навстречу нашим ученым, предоставив им абсолютно анонимный доступ к порталу. То есть ни имен, ни фамилий, ни школ ученые не видят — только цифры и факты.
— Если традиционно гуманитарные науки, связанные с педагогикой, не дают достаточных оснований для обеспечения высокого уровня доказательности, то имеющийся в нашей республике массив системы «Электронное образование Республики Татарстан» позволил нашим ученым на основе методов больших данных (BigData) и технологии машинного обучения создать цифровую модель формирования индивидуальной траектории профессионального роста учителя, — пояснил директор Института психологии и образования Айдар Калимуллин
В результате масштабного эмпирического исследования были получены данные, на основе которых предложена пилотажная модель, дающая первичное представление о механизмах и закономерностях траекторий профессионального развития учителя с учетом компонентов образовательной среды.
— Мы постарались узнать, насколько различные факторы: статус школы, уровень образования, интенсивность участия профессионального развития, пол, возраст, стаж, повышение квалификации, содержание проводимых с учениками занятий, учебная нагрузка и т.д, — влияют на профессиональную успешность учителя, — пояснил участник междисциплинарного проекта Павел Устин.
Ученым удалось выделить особенности влияния ряда факторов. И на основе сформированных баз данных и выделенных закономерностей в ближайшее время они постараются апробировать возможности использования нейросетевого подхода для оценки и прогнозирования возможных траекторий профессиональной успешности учителя.
— Интеграция технологий анализа больших данных и работы нейросетей в процедуры управления системой образования позволит произвести важнейший переход к доказательной образовательной политике и к доказательной педагогике, а также осуществить индивидуализацию образовательного процесса через учет различных факторов, влияющих на эффективность профессиональной деятельности учителя и успешность обучения школьника, — резюмировал итоги первого этапа исследований руководитель проекта Фаиль Гафаров.
