DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Логинова, А. А. | - |
dc.contributor.author | Денисов, А. Р. | - |
dc.date.accessioned | 2022-05-19T11:57:07Z | - |
dc.date.available | 2022-05-19T11:57:07Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.citation | Логинова, А. А. Применение технологии анализа цифрового следа для создания системы, формирующей индивидуальный цифровой профиль студента / А. А. Логинова, А. Р. Денисов // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 411–420. | ru_RU |
dc.identifier.isbn | 978-985-7267-19-4 | - |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47018 | - |
dc.description.abstract | В настоящее время меняются требования к результатам высшего образования: рынок труда требует от выпускников вузов наличия компетенций, которые не всегда соответствуют навыкам, приобретаемым студентами в процессе обучения. Зачастую формируемые вузами навыки не рассматриваются с точки зрения их необходимости в профессиональной деятельности выпускника. Также часто отсутствуют подходы к мотивации персонала и студентов, что может негативно сказываться на результатах обучения. В процессе исследования анализируются имеющиеся представления об использовании цифровых следов для организации образовательного процесса, оценки формирования навыков и компетенций, формирования мотивационного профиля. Рассматриваемые аспекты выстроены в иерархию целей для определения приоритетных направлений исследования. Рассмотрены существующие системы анализа цифрового следа, интегрированные в образовательную среду университета. На основании проведенного анализа сделан вывод об аспектах образовательного процесса, требующих детального рассмотрения. Предложены методы решения данных проблем с помощью анализа данных цифровых следов, хранящихся в системах управления обучением. В том числе рассмотрены алгоритмы интеллектуального анализа образовательных процессов. Сделаны выводы о недостатках и ограничениях системы анализа цифровых следов. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | Бестпринт | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | цифровые следы | ru_RU |
dc.subject | оценка компетенций | ru_RU |
dc.subject | мотивационные профили | ru_RU |
dc.subject | цифровые двойники | ru_RU |
dc.subject | digital footprint | ru_RU |
dc.subject | competency assessment | ru_RU |
dc.subject | motivational profile | ru_RU |
dc.subject | digital twin | ru_RU |
dc.subject | Education Process Mining | ru_RU |
dc.title | Применение технологии анализа цифрового следа для создания системы, формирующей индивидуальный цифровой профиль студента | ru_RU |
dc.title.alternative | Application of the technology analysis of the digital footprint to create a system for forming the individual digital profile of the student | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
local.description.annotation | Currently, the requirements for the results of higher education are changing: the labor market requires university graduates to have competencies that do not always meet the requirements acquired by students in the learning process. high skills formed by universities are not considered from the point of view of their necessity in the professional activity of a graduate. There are also often approaches to the motivation of staff and students, which can cause negative consequences for officials. In the course of the study, ideas about general observations of the formation of the educational process, the formation of skills and competencies, and the formation of a motivational profile are analyzed. The aspects under consideration are arranged in a hierarchy of goals to determine priority areas for research. Exclusions of the system of analysis of traces united in the educational environment of the population are excluded. Based on the analysis, a conclusion was made about the aspects of the educational process that require detailed research. Methods are proposed to solve data problems by analyzing digital footprint data stored in learning management systems. Including algorithms for intellectual educational analysis of processes are considered. | - |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022)
|