Что такое цифровой след?
Цифровой след. Определение и описание
Цифровой след, иногда называемый цифровой тенью или электронным следом – это данные, которые вы оставляете при использовании интернета. Эти данные включают посещаемые веб-сайты, отправляемые электронные письма и информацию, указываемую в онлайн-формах. Цифровой след можно использовать для отслеживания действий человека и его устройств в интернете. Пользователи интернета активно или пассивно создают собственный цифровой след.
Что такое цифровой след?
Каждый раз при использовании интернета вы оставляете за собой информационный след, называемый цифровым следом. Расширению цифрового следа способствуют публикации в социальных сетях, подписки на информационные рассылки, оставленные отзывы и покупки в интернете.
Процесс расширения цифрового следа не всегда очевиден, например, веб-сайты могут отслеживать активность, устанавливая файлы cookie на ваше устройство, а приложения могут считывать данные без вашего ведома. Как только вы предоставляете организации доступ к вашей информации, она сможет продавать или передавать ее третьим лицам. В худшем случае ваши личные данные могут быть скомпрометированы в результате утечки.
Применительно к цифровым следам часто используются термины «активный» и «пассивный».
Активный цифровой след
Пользователь оставляет активный цифровой след, когда намеренно делится информацией о себе: делает публикации в социальных сетях или оставляет сообщения на сайтах или онлайн-форумах. Если пользователь вошел на веб-сайт с использованием зарегистрированного имени или профиля, все опубликованные им сообщения будут составлять его активный цифровой след. Также активный цифровой след остается при заполнении онлайн-форм, например, подписке на информационные рассылки, или при согласии принимать файлы cookie в браузере.
Пассивный цифровой след
Пассивный цифровой след создается, когда информация о пользователе собирается без его ведома. Это происходит, например, когда на веб-сайте собирается информация о том, сколько раз пользователи посещали сайт, откуда эти пользователи и их IP-адреса. Это скрытый процесс, о котором пользователи могут не догадываться. Другим примером использования пассивного следа является анализ рекламодателями ваших лайков, репостов и комментариев в социальных сетях с целью последующего профилирования и отображения вам определенного контента.
Почему важны цифровые следы?
Цифровые следы важны по следующим причинам:
Поэтому стоит задуматься о том, что ваш цифровой след говорит о вас. Многие пытаются управлять своим цифровым следом, с осторожностью выполняя действия в сети и в первую очередь контролируя потенциально собираемые данные.
Примеры цифрового следа
Цифровой след пользователя интернета может включать сотни составляющих. Ниже описаны лишь некоторые действия, увеличивающие цифровой след.
Онлайн покупки
Интернет-банкинг
Социальные медиа
Чтение новостей
Здоровье и фитнесс
Защита цифрового следа
Поскольку работодатели, университеты и другие лица могут проверить ваши данные в интернете, рекомендуется с внимательностью относиться к цифровому следу. Ниже приведены рекомендации по защите личных данных и управлению репутацией в сети.
Используйте поисковые системы для проверки своего цифрового следа
Введите свое имя в поисковую систему. Укажите имя и фамилию, используйте все варианты написания. Если вы меняли имя, выполните поиск как текущего, так и прежнего имени. Просмотр результатов поиска даст вам представление об общедоступной информации о вас. Если какой-либо из результатов поиска показывает вас не в лучшем свете, можно связаться с администраторами сайта и узнать, могут ли они удалить эту информацию. Настройка оповещений Google – один из способов отслеживать информацию по вашему имени.
Уменьшите количество источников информации, в которых упоминается ваше имя
Например, веб-сайты, посвященные недвижимости, и сайт whitepages.com могут содержать о вас больше информации, чем хотелось бы. Эти сайты могут содержать личную информацию: номер телефона, адрес и возраст. Если вас это не устраивает, можно связаться с администраторами веб-сайтов и запросить удаление информации.
Ограничьте объем предоставляемых данных
Каждый раз при предоставлении личной информации вы расширяете свой цифровой след, а также увеличиваете вероятность того, что компания, хранящая ваши данные, воспользуется ими не по назначению или подвергнется взлому, в результате чего ваши данные могут попасть злоумышленникам. Поэтому прежде чем заполнять форму, подумайте, стоит ли это делать. Есть ли другие способы получить информацию или услугу без предоставления личных данных?
Проверьте параметры конфиденциальности
Параметры конфиденциальности в социальных сетях позволяют контролировать, кто видит ваши публикации. Проверьте, настроены ли эти параметры на комфортном для вас уровне. Например, Facebook позволяет ограничивать видимость публикаций для друзей и создавать специальные списки тех, кто может видеть определенные публикации. Однако не забывайте, что параметры конфиденциальности защищают вас только в конкретной социальной сети.
Избегайте раскрытия излишней информации в социальных сетях
Социальные сети позволяют легко общаться с людьми, однако провоцируют на раскрытие излишней информации. Подумайте, стоит ли указывать свое местоположение, раскрывать планы поездок или другую личную информацию. Не указывайте номер телефона и адрес электронной почты в разделе «Информация» в социальных сетях. Также не рекомендуется ставить лайки вашему банку, компании, предоставляющей медицинские услуги, аптеке и прочим организациям, поскольку это может указать киберпреступникам на ваши важные учетные записи.
Избегайте незащищенных веб-сайтов
Убедитесь, что вы совершаете транзакции на защищенном веб-сайте. Его веб-адрес должен начинаться с https://, а не с http://; буква s означает «безопасный» и указывает на наличие у сайта сертификата безопасности. Слева от адресной строки также должен отображаться значок замка. Не разглашайте конфиденциальную информацию, особенно платежные данные, на незащищенных сайтах.
Не указывайте личные данные при использовании публичных сетей Wi-Fi
Публичная сеть Wi-Fi менее безопасна, чем ваша личная сеть: неизвестно, кто ее настраивал и кто может иметь к ней доступ. Избегайте предоставления личной информации при использовании публичных сетей Wi-Fi.
Удаляйте старые учетные записи
Один из способов уменьшить свой цифровой след – удалить старые учетные записи, например, неиспользуемые профили в социальных сетях и подписки на не интересующие вас информационные рассылки. Удаление неиспользуемых учетных записей снижает вероятность утечки данных.
Создавайте надежные пароли и используйте менеджер паролей
Надежный пароль помогает обеспечить безопасность в интернете. Надежный пароль является длинным – состоит не менее чем из 12 символов, а в идеале больше, и содержит сочетание заглавных и строчных букв, символов и цифр. Чем сложнее ваш пароль, тем сложнее его взломать. Использование менеджера паролей позволяет создавать, хранить и управлять всеми паролями с помощью единой защищенной учетной записи. Пароли необходимо хранить в секрете, никому не сообщать и нигде не записывать. Рекомендуется не использовать один пароль для всех учетных записей, а также регулярно менять пароли.
Сохраняйте конфиденциальность медицинских документов
Соблюдайте правила защиты данных и регулярно проверяйте свои медицинские документы. Похитители личных данных нацелены на медицинскую и финансовую информацию. Если преступники используют вашу личную информацию для получения медицинских услуг от вашего имени, их медицинские документы могут объединиться с вашими.
Не выполняйте авторизацию через Facebook
Входить на сайты и в приложения через Facebook довольно удобно. Однако при каждом входе на сторонний веб-сайт с использованием учетных данных Facebook, вы разрешаете компании-владельцу сайта получать ваши данные Facebook, что подвергает вашу личную информацию потенциальному риску.
Поддерживайте актуальность программного обеспечения
Устаревшее программное обеспечение может содержать множество цифровых следов. Если не установить последние обновления, киберпреступники могут получить доступ к этой информации. Используя уязвимости в программном обеспечении, они могут с легкостью получить доступ к устройствам и данным. Регулярное обновление программного обеспечения позволяет предотвратить это, поскольку устаревшее программное обеспечение является более уязвимым для атак злоумышленников.
Настройте использование мобильного устройства
Установите пароль для мобильного устройства, чтобы в случае утери никто, кроме вас, не мог получить к нему доступ. При установке приложений ознакомьтесь с пользовательским соглашением. Для многих приложений в нем описано, какую информацию оно собирает и для чего она может использоваться. Приложения могут собирать личные данные, такие как электронная почта, местоположение и действия в интернете. Прежде чем использовать приложение, убедитесь, что вас устраивает, какую информацию оно собирает.
Оценивайте материалы перед публикацией
На основе ваших публикаций и комментариев в интернете, а также по отзывам других людей формируется мнение о вас. Некоторые аспекты вашего цифрового следа, например, загруженные фотографии, комментарии в блогах, видео на YouTube и публикации в Facebook, могут показать вас совсем не с той стороны, с которой вы бы хотели. Создавайте положительный цифровой след, публикуя только то, что создает вам желаемый образ.
В случае взлома примите немедленные меры
Если вы предполагаете, что ваши данные могли быть скомпрометированы в результате взлома, немедленно примите меры. Если речь идет о финансовых потерях, сообщите о нарушении в банк или компанию, выпустившую кредитную карту. Измените все пароли, которые могли быть раскрыты. Если скомпрометированный пароль использовался для других учетных записей, измените его везде.
Используйте VPN
Использование виртуальной частной сети (VPN) помогает защитить цифровой след. VPN маскирует IP-адрес, что практически не позволяет отследить ваши действия в сети. Это повышает конфиденциальность при работе в интернете и не позволяет веб-сайтам устанавливать файлы cookie, отслеживающие вашу историю просмотров. Kaspersky Secure Connection позволяет установить безопасное соединение между вашим устройством и интернет-сервером, чтобы никто не смог отслеживать или получать доступ к передаваемым данным.
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова
Грань между реальным и виртуальным миром становится все условнее. Как образование входит в «цифру» и что при этом будет происходить? — об этом наш разговор с участником образовательного интенсива «Остров 10-22», директором института «Информатика и вычислительная техника» Игорем Олеговичем Архиповым.
— Образовательный интенсив «Остров 10-22» проходил на территории Сколково и был организован «Университетом 2035». Надо сказать, что «Остров» стал ответом на два вызова. Первый исходил со стороны людей, которые хотят быть востребованными как профессионалы в новых и постоянно меняющихся условиях. Второй — со стороны государства, которому для реализации цифровой трансформации экономики необходимы специалисты, владеющие компетенциями в области сквозных технологий, куда входят большие данные, блокчейн, искусственный интеллект, робототехника, виртуальная и дополненная реальность, нейротехнологии и т.д.
Цифровой компетентностный профиль — что это такое?
Наша команда на «Острове» состояла из пяти человек, и, конечно, каждому участнику по этой глобальной теме есть, что сказать. Я расскажу о трендах в области цифровой трансформации университета. Что это такое?
Начнем с цифрового компетентностного профиля, который отражает компетенции, полученные обучающимся во время изучения отдельной дисциплины или серии дисциплин, либо всей образовательной программы в целом. Компетентностный профиль в «Университете 2035» выглядит в виде круга. Круг разбит на секторы. Секторы — это предметные области: экономика, личная эффективность, IT-технологии и т.д. А концентрические окружности — это уровни владений. Всего выделено три уровня.
Первый уровень — это уровень владения инструментами в предметной области. Причем владение конкретным инструментом разбивается на подуровни. От знания о существовании данного инструмента до применения инструмента самостоятельно.
Второй уровень отражает концептуальное понимание предметной области от терминологической осведомленности обучающегося до способности передавать знания другим и самому генерировать новые знания.
Третий уровень компетентностного профиля оценивает способность к результативной, продуктовой деятельности в данной области, то есть, к созданию конечного продукта. Здесь тоже много подуровней.
Результатом обучения будет являться цифровой компетентностный профиль. От того, насколько плотно обучающийся заполнят это «колесо» — будет видна его специализация и насколько глубоко он в нее погрузился.
Как формируется компетентностный профиль?
Расскажу, как выглядел процесс сбора цифрового следа на «Острове». Первоначально нам было непонятно, что такое цифрой след: мы например, в первые дни пытались выкладывать фотографии лекторов или делали селфи с флипчартом. Но это все — некачественный цифровой след. Качественный — это тексты, векторные графики, тексты программ, таблицы с результатами обработки данных, т.е. след должен быть машиночитаемым и легко распознаваемым.
В итоге, слушая лектора мы набирали на ноутбуке цифровой конспект и этот конспект загружали в качестве цифрового следа в свой личный кабинет после окончания лекции. Система автоматически анализировала то, что мы закачали. Если пишу, скажем, «я научился применять язык программирования Python для решения такой-то задачи» и при этом прикладываю текст программы, которую написал, а еще таблицу с обработанными данными, то система отметит в моем профиле, что я не только знаю о существовании инструмента, но еще и продвинулся на уровень — могу выполнять работу в соответствии с техническим заданием самостоятельно или под управлением наставника. Вот таким образом все конспекты автоматически раскладываются по уровням и секторам цифрового компетентностного профиля.
Покажу свой компетентностный профиль, сформированный на «Острове». Анализируя результаты обучения можно сказать, что я неплохо «наследил» в области цифровых образовательных технологий, в искусственном интеллекте или работе с данными, а вот самоорганизация, урбанистика и развитие среды остались «за бортом». Если я работаю с наставником, то он должен это увидеть и проанализировать, почему так произошло, либо урбанистика мне не нужна, либо я ничего не понял, либо прогулял. Причем, это формируется сразу же.
Что еще является цифровым следом? Мы заходим на страничку лекции в своем личном кабинете — это тоже цифровой след. Был я на лекции или не был — это тоже мой цифровой след. Вошел я в корпус или не вошел — это тоже цифровой след. Какое количество времени длится одна сессия моей работы в онлайн-курсе — и это след. Оценка, которую я ставлю лектору после каждой лекции — и это след. Результаты анализа цифрового следа позволяют оценить студента: что он вынес с этого мероприятия. А можно оценивать само образовательное мероприятие, можно преподавателя. Также легко узнать, какие компетенции сформировал данный мастер-класс у аудитории и сравнить с нашими ожиданиями.
Мы должны научить студента оставлять свой цифровой след
Один из трендов, который сейчас наметился в области образования — индивидуальная образовательная траектория. Это, когда студент выбирает не одну дисциплину, а целую серию, целую веточку большого дерева образовательных траекторий. Мы сможем дать студенту возможность сформировать свое дерево и «ветвить» его как угодно.
Таков сейчас запрос общества. Мир изменяется, причем, стремительно, многие из актуальных в настоящее время информационных технологий к моменту выпуска студента станут неактуальными. Индивидуальные образовательные траектории — это предельно гибкий инструмент, позволяющий подстроить образовательную траекторию под потребности студента и рынка труда.
Надо сказать, что перед тем как попасть на «Остров», мы прошли тестирование, причем, объемное. По результатам этого теста были сформированы наши компетентностные профили, и таким образом «Остров» еще до того как мы там появились, «узнал» о нас и наших предпочтениях. В результате нам были назначены роли, и мы были зачислены в разные лаборатории. Во время обучения мы сами влияли на нашу образовательную программу, делая выбор мастер-классов по своему усмотрению и в зависимости от нашей роли в команде.
Можем ли мы это использовать?
В первую очередь, нам надо внедрить сбор и анализ цифрового следа. Нет цифрового следа — нечего анализировать. Надо научить преподавателя проводить занятия так, чтобы после каждого занятия студент смог оставить качественный машиночитаемый цифровой след. И не только по информационным технологиям. На «Острове» мы оставляли цифровой след даже после спортивных мероприятий! Каждый наш день начинался с бега, а в телефоне было установлено приложение-трекер, контролирующее нашу физическую активность. После утренней пробежки в свой личный кабинет мы выкладывали информацию с трекера.
Что нам может дать цифровая трансформация университета?
Сначала о том, что такое цифровая трансформация, и чем цифровизация отличается от автоматизации. Приведу простой пример. Табель можно заполнять на бумаге вручную, а можно использовать Excel и это будет автоматизация. Автоматизация бизнес-процесса не всегда приводит к изменению самого процесса. Т.е. автоматизировать можно по принципу «как есть».
Но если мы сотрудника будем пропускать в корпус по идентифицированному изображению лица, то табель можно формировать без участия человека. Это уже пример цифровизации. Цифровизация заставляет менять сам бизнес-процесс, потому что оцифровать процесс «как есть» невозможно и это уже цифровая трансформация, когда трансформируется все предприятие. Если мы хотим провести цифровую трансформацию образовательного процесса, то нам придется оцифровать и деканаты, и экономические службы, и приемную комиссию, и даже службу охраны.
Приведу несколько примеров, как другие вузы используют плоды цифровой трансформации. Томский национальный исследовательский госуниверситет разработал и с прошлого года применяет новую модель рекрутинга абитуриента. Что они делают?
Они анализируют социальную сеть «Вконтакте» и собирают информацию о старшеклассниках: на что подписан пользователь, какие у него контакты, что его интересует. Они проанализировали больше 400 тысяч профилей абитуриентов, причем, не только Томска и Томской области, а по всей России.
Томские коллеги по подпискам оценивали каждого абитуриента по четырем критериям: это мотивация, креативность, интеллект и интерес к конкретному предмету. Они отобрали 35 тысяч потенциальных абитуриентов и разослали им приглашение, персонально — на конкретное направление. То есть приемная комиссия заранее знает, что предложить именно этому абитуриенту!
Из данной группы 729 подало заявления, из них — 284 поступило. Причем, эти поступившие — не случайные люди, а именно те, которых университет хотел видеть в своих аудиториях. Год студенты уже проучились и были подведены эксперимента. Во-первых, университет расширил географию, увеличил долю иногородних студентов из других регионов. По итогам первого года в этой целевой группе в 2 раза ниже уровень отчислений и повысился общий уровень успеваемости. Все логично: отбирают целевым образом.
Та же самая команда Томского национального исследовательского госуниверситета тоже на основе анализа сети «Вконтакте» отслеживает судьбу своих выпускников. Ведь они тоже оставляют о себе цифровой след: где учились, где сейчас работают, чем занимаются, на сколько успешны сегодня. То есть, можно создать цифровой профиль успешного выпускника, проследить, как его цифровой профиль менялся в течение обучения, какой у него цифровой был профиль, когда он был еще абитуриентом. И искать абитуриентов с цифровым профилем, похожим на цифровой профиль успешного выпускника.
Томский госуниверситет предлагает сотрудничество — совместно развивать этот инструмент. ИжГТУ вступил в консорциум университетов для развития и продвижения искусственного интеллекта. Другие университеты готовы с нами работать и помогать.
Еще один пример. В американском техническом колледже штата Индиана (Ivy Tech Community College of Indiana) уже давно собирают цифровой след о своих студентах. Они научились на второй неделе семестра предсказывать с высокой точностью, что у студента будут проблемы во время сессии. Самое интересное в том, что они анализируют не только академический цифровой след (результаты контрольных или тестов). Анализируют все! Студент вошел в помещение и своей карточкой оставил цифровой след. Вышел — тоже оставил след. Карточка служит не только пропуском, но и способом оплаты, читательским билетом, абонементом в спортивный зал. То есть, искусственный интеллект знает, ходит ли студент в библиотеку за учебной литературой, питается здоровой пищей или фастфудом, занимается ли спортом и т.д. Они генерируют 30 терабайт цифрового следа ежедневно! Применение этой системы позволило сократить отчисляемость студентов. К сожалению, мы эти проблемы часто видим только после сессии, а наши коллеги — заранее, на основе анализа цифрового следа. В итоге у них на одного куратора приходится тысяча студентов, а всего в колледже учится 170 тысяч обучающихся. Согласитесь, без цифровизации невозможно эффективно управлять такой большой системой.
О чем это все? Цифровая трансформация — это история о повышении эффективности и производительности труда. Это не дань моде, а необходимость, и нам надо научиться управлять университетом на основе данных. Как это сделать? Обучаясь на «Острове» мы подписались на несколько сервисов, в том числе, есть доступ к сервису сбора и анализа цифрового следа, сервису формирования индивидуальной образовательной траектории, сервису обмена лучшими практиками цифровой трансформации университетов.
Цифровой след: новые задачи системы образования в эпоху данных
В современном мире ученик больше не привязан ни к учителю, ни к своей среде обитания. Цифровые коммуникационные технологии дают ему возможность выбирать, где и чему учиться, в какой среде развиваться, в какую деятельность включаться.
Успех в этой новой, все больше цифровой системе образования определяется не только тем, насколько обучение адаптирует человека к текущему социально-экономическому укладу. Успех все больше зависит от способности адаптироваться постоянно, изменяться, эффективно осваивать новую деятельность и приобретать новые профессиональные качества.
Это предъявляет новые, принципиально другие требования к системе образования. В мире, где студент имеет возможность выбирать, где, как, когда и чему учиться, задача системы не в том, чтобы обеспечить качественно высокий уровень каждого конкретного учителя, обучающего конкретному предмету, а в том, чтобы:
При этом, само понятие “эффективность” меняется, приобретает новый смысл. Эффективность образования в новой цифровой реальности — это мера затраченных ресурсов на освоение человеком новой деятельности (способности решать новый тип задач). Ключевой при этом становится возможность предсказать эту эффективность для конкретного человека с учетом его особенностей, его имеющихся навыков и знаний, его мотивации к освоению этих знаний.
В случае, если преподаватель или формат освоения новой деятельности, конкретная компетенция оказываются потенциально эффективными для большого числа обучающихся, встает вопрос о максимальном масштабировании образовательного решения, как правило, сопровождающимся автоматизацией, сокращением трудоемкости работы держателя компетенции с каждым обучающимся.
Такие «цифровые изменения» отчасти происходят сами по себе за счет появления, а затем и конкуренции сотен образовательных стартапов и десятков глобальных образовательных платформ. А отчасти нуждаются в согласованных действиях крупных, в том числе государственных, образовательных субъектов, способных вместе решить базовую задачу, открывающую дверь этому “цифровому переходу”: создать эффективные методы цифровой фиксации и интерпретации фактов в образовании, а также систему хранения, доступа и обмена этими данными между всеми участниками рынка.
Создание таких методов и такой системы — это инвестиции в развитие базовой инфраструктуры данных, без которой создающие новую образовательную реальность ключевые цифровые инструменты будут невозможны.
Речь идет о таких инструментах, как рекомендательные системы по персональным траекториям развития, системы мониторинга эффективности образовательных процессов, системы цифровых профилей обучающихся.
Для того, чтобы помогать студентам строить свои траектории развития, мы должны научиться отражать в данных все значимые элементы этих траекторий, фиксировать цифровой след развития человека, факты освоения новой деятельности, движения к успеху в решении новых задач.
Гипотезы и эксперименты Университета 20.35 в области цифрового образования
Базовая гипотеза, с которой работает Университет 20.35, состоит в том, что образовательный опыт не индивидуален. Опыт человека, освоившего определенные компетенции, может быть использован для рекомендаций по развитию другого человека, который имеет схожие личные качества, текущий уровень развития компетенций и проч. Благодаря большим данным могут быть созданы системы, которые помогают человеку принять правильное решение о ближайшем шаге развития. Большие данные сопоставляют эффективность тех или иных образовательных методов для конкретного человека или типов людей, а искусственный интеллект способен самообучаться при формировании рекомендаций по оптимальной траектории развития.
Но для того, чтобы использование этих методов и технологий стало возможным, нужно проникнуть вглубь образовательного процесса, построить систему наблюдения за тем, что происходит внутри “черного ящика” под названием “курс”, “активность”, “семинар”, “лекция”, “тренинг” и так далее. Задача, открывающая возможность применения цифровых технологий, состоит в том, чтобы научиться фиксировать связь между конкретным актом обучения (во всей его сложности, с учетом всего контекста, в котором он происходил) и результатом обучения для студента.
О развитии человека необходимо иметь значительно больше данных, чем традиционные для консервативной сферы образования данные об успеваемости, посещаемости и поведении, которые скорее характеризуют результативность системы, чем открывают возможность анализировать, с какими событиями связаны образовательные успехи человека, благодаря чему он освоил ту или иную деятельность, и какая именно образовательная активность поможет другому человеку совершить такой же шаг.
В начале деятельности перед Университетом 20.35 стояла задача научиться собирать эти данные, упорядочивать их. Формализуя сложное содержание образовательного процесса, резко увеличить объем данных о человеке и его процессе развития. Первым опытом работы в этом направлении стали образовательные проекты “Нейронет-1” и “Нейронет-2”, прошедшие зимой-весной 2018 года, участниками которых стали команды компаний рынка NeuroNet Национальной технологической инициативы. Для того, чтобы заглянуть внутрь «черного ящика», перейти на другой уровень детализации в описании образовательного процесса и соединить при этом формальный и содержательный характер этих описаний, команда Университета использовала в качестве базовых две концепции:
Модель компетенций, с одной стороны, позволяла студентам зафиксировать свои текущие навыки и цели развития, а с другой стороны, позволяла команде организаторов описывать все события, происходящие в образовательном процессе, на одном унифицированном языке, допускающем однозначные сопоставления и формализацию образовательных результатов в рамках, заданных моделью компетенций.
Концепция фиксации прецедентов проявления компетенций, в свою очередь, предполагала, что данные о происходящем внутри образовательного мероприятия будут возникать благодаря работе специалистов, фиксирующих факт проявления той или иной компетенции у участника процесса, с описанием конкретных обстоятельств, в которых эта компетенция была проявлена.
Все факты проявления компетенций заносились в цифровую платформу, каждый человек и каждое мероприятие получали свой цифровой след проявленных компетенций. Это позволяло создавать специальный цифровой профиль участников и в нем фиксировать динамику прироста компетенций. А организаторам, в свою очередь, описывать мероприятия с точки зрения того, какие именно компетенции могут быть во время них проявлены, чем именно в рамках мероприятия участникам удается овладеть (или, как минимум, какие компетенции проявить).
Эксперимент весны 2018 года позволил сделать несколько важных выводов, касающихся формального описания содержания образовательных мероприятий и сбора цифрового следа:
Цифровой след на образовательном интенсиве “Остров 10-21”: планирование и подготовка
Опыт работы с цифровым следом был использован при подготовке первого масштабного проекта Университета 20.35 – образовательного интенсива “Остров 10-21”. За 11 дней с 10 по 21 июля 2018 года в кампусе ДВФУ прошло более 2 000 мероприятий, развивающих технологические, личные и предпринимательские компетенции участников. Уникальная особенность интенсива – в течение всех основных дней мероприятия траектории каждого из 1021 участника формировались индивидуально с использованием технологий искусственного интеллекта на основе данных цифрового следа прошедших активностей. Требовалась тщательная подготовка к сбору и анализу цифрового следа, машиночитаемому описанию всех мероприятий.
В первую очередь, была разработана новая модель компетенций и соответствующие ей компетенционные профили, отражающие приоритет тех или иных компетенций для определенных ролей, которые выбирали себе участники.
Целевой компетенционный профиль Дата-Аналитика. Насыщенность цветов означает приоритетность тех или иных компетенций.
Учитывая те выводы, которые были сделаны по итогам проектов “Нейронет-1” и “Нейронет-2”, подготовка к сбору и анализу цифрового следа началась заранее и предполагала погружение в содержание, структуру и результаты каждого из мероприятий программы, с участием преподавателей, чтобы понять, как усилить деятельностную составляющую со стороны обучающихся.
Наряду с программной дирекцией и преподавателями — носителями передовых компетенций — в организационную команду «Острова» вошли специалисты, отвечающие за описание мероприятий с точки зрения их структуры, образовательных результатов, связей этих результатов с цифровой компетенционной моделью участников, возможности отчуждения результатов участников в цифровом виде в конкретных видах деятельности обучающихся.
Результатом их работы с преподавателями стала «Анкета сбора цифрового следа» — документ, являющийся основанием для формирования рекомендаций по участию в мероприятии для обучающихся, для фиксации цифровых артефактов по ходу мероприятия, последующего анализа собранных на мероприятии данных.
Работа специалистов выявила, что даже лучшие преподаватели, приглашенные на «Остров» из ведущих вузов и компаний, никогда не задумывались о необходимости сбора цифрового следа или фиксации каких-либо образовательных результатов, отличных от субъективной оценки. На этом этапе стало понятно, что дальнейшая работа с цифровым следом потребует развития у участников системы образования новой компетенции, связанной как с работой с данными, так и с педагогическим дизайном, обеспечивающим необходимый уровень деятельностной составляющей в обучении. Эту роль на себя на «Острове 10-21» взяли привлеченные специалисты, которые к началу реализации образовательного интенсива работали в команде, насчитывающей более 70 человек получивших неофициальное название «фиксики», а официальное — специалисты по фиксации цифрового следа.
Параллельно работе с преподавателями шло создание цифровой платформы Университета 20.35, позволяющей собрать в цифровом виде всю информацию о мероприятии, его авторах и ведущих, участниках этого мероприятия, его соответствии модели компетенций, специфических знаниях и умениях, которые невозможно освоить время интенсива, и дающей возможность привязать к мероприятию все цифровые артефакты, возникшие в процессе его проведения.
Эта привязка, вместе с «Анкетой сбора цифрового следа», давала возможность интерпретировать собранный на «Острове» цифровой след и составить компетенционные профили всех участников интенсива.
Интерпретация собранного на «Острове» цифрового следа в цифровом профиле компетенций участника
Сбор цифрового следа на «Острове»: процесс, трудности, выводы
Чтобы интерпретация цифрового следа стала возможной, требовалось построить процедуру его фиксации непосредственно в процессе образовательного интенсива. Одной из главных проблем стал масштаб мероприятия. В “Острове 10-21” принимало участие более 1000 человек, которые впервые в своей жизни сталкивались с процессом сбора цифрового следа. Одномоментно проходило до 40 мероприятий, на которых требовалось организовать фиксацию цифрового следа. Аудитории кампуса ДВФУ не имели специального оборудования для фиксации посещений, записи звука и видео.
Вся работа по цифровому следу легла на команду “фиксиков”, в чьей ответственности оказалась оцифровка с использованием всех доступных средств – диктофонов, фото- и видеооборудования, сотовых телефонов, бумажных документов — деятельности обучающихся и ее результатов.
Команда специалистов по работе с цифровым следом на Острове 10-21
На каждом образовательном мероприятии «Острова» присутствовал минимум один специалист, который сопоставлял происходящее на мероприятии с “Анкетой сбора цифрового следа”, отмечая соответствие реально происходящей деятельности той, которая была спроектирована совместно с преподавателем. Он фиксировал присутствие участников мероприятия, вел фото- и видеосъемку, собирал результаты работы, возникшие в ходе мероприятия и размещал их на цифровой платформе, с привязкой к конкретному человеку или команде. Командные результаты маркировались особым образом для последующей интерпретации компетенций, связанных с командной работой и организацией сложной деятельности.
Работа «фиксиков» на мероприятиях
С определенного момента участники «Острова» активно включились в самостоятельное наполнение цифрового архива мероприятий цифровыми артефактами. Часто загруженный таким образом цифровой след не имел никакой информационной ценности (например, часто встречалась фотография объекта или групповой работы без всякого описания), но часть артефактов, сохраненных благодаря распространению культуры бережного отношения к данным, помогла составить максимально полную картину прошедших мероприятий и проявленных участниками компетенций. Уже на следующем образовательном интенсиве «Остров 10-22», который был проведен для команд вузов в 2019 году, с цифровой культурой участников работа велась целенаправленно, и к концу 10-дневного интенсива удалось достичь показателя, связанного с осознанным отношением участников к цифровому следу своей деятельности – более 50% загруженных участниками артефактов имели ценность для последующего подтверждения компетенций.
График роста цифровой культуры на «Острове 10-22»
Роман Котов, проректор по учебной работе, Кемеровский государственный университет
Работа с цифровыми следами студентов началась после образовательного интенсива “Остров 10-22” в 2019 году. Внедрение автоматизированного расписания в связке с системой управления доступом в кампус позволили накапливать большие объемы данных и проводить исследования, анализ и прогнозирование загрузки университетской инфраструктуры – столовой, библиотеки, аудиторного фонда и т.д. Сейчас прорабатываются оптимизационные модели, в том числе с использованием искусственного интеллекта, позволяющие управлять потоками студентов для повышения эффективности использования инфраструктуры, экономической эффективности работы подразделений.
Следует признать, что, несмотря на предварительную работу, часть мероприятий «Острова 10-21» была проведена преподавателями без активной деятельности участников и не порождала артефактов, которые могли бы быть интерпретированы как свидетельство той или иной компетенции. К сожалению, “Остров 10-21” подтвердил доминирование “пассивных форматов” в образовании. Слом традиционного подхода к обучению как к трансляции знаний является важной задачей не только с точки зрения “компетентностного, деятельностного образования”, но и с точки зрения переходу к концепции “data-driven education”. Работа команды специалистов на «Острове 10-21» показала путь для решения этой задачи и подчеркнула необходимость развития компетенций преподавателей в этой области и выделения новой роли в образовании по работе с данными.
Значение эксперимента на “Острове 10-21” трудно переоценить:
Аналитический экран анализа цифрового следа на «Острове 10-21»
Дальнейшие шаги: цифровые среды, стандарты, новые компетенции
По результатам работы с цифровым следом на “Острове 10-21” стало очевидно, что современные образовательные форматы редко ориентированы на доказательность и проверяемость результатов обучения. Данные, которые могут помочь развиваться в будущем, строить траектории развития других студентов, не являются ценностью для студентов и преподавателей, потому что эта ценность для них не представлена в явном виде. Трудно рассчитывать, что формальные требования или рекомендации по сбору цифрового следа приведут к желаемым изменениям в отношении к сбору данных у студентов, преподавателей. Включение каждый раз в процесс специалистов по сбору данных затратно.
Выходов из этой ситуации Университетом 20.35 было предложено два. Первый – перенос по возможности всей деятельности обучающихся и преподавателей в в специально оборудованном пространстве, где активность людей может быть зафиксирована в точной и многоаспектной цифровой модели. Это тот путь, который доступен сегодня цифровым платформам, платформам онлайн-обучения, что дает им преимущества в работе с данными. Задача Университета 20.35 в этой части состоит в том, чтобы в цифровой среде отражались разные виды деятельности, не всегда предполагающие исключительно формат онлайн-обучения. Понимание этой проблемы во многом определило процесс проектирования следующих мероприятий Университета 20.35, в частности, образовательного интенсива “Остров 10-22”, где значительная часть активностей участников происходила в цифровых средах, а физические пространства были оснащены базовыми средствами фиксации происходящего – регистраторами входа и выхода, камерами высокого разрешения, направленными микрофонами и т.п.
Второй путь – развитие культуры и компетенций преподавателей и студентов, создание стандартов и образовательных программ по работе с цифровым следом и извлечению ценностей из его анализа, развитие сообщества специалистов по работе с цифровым следом в образовании. Значимые шаги в этом направлении Университету 20.35 удалось сделать только в 2020 году – на регулярной основе началась работа школ Education Data Engineer, был создан проект профессионального стандарта специалиста по моделированию, сбору и анализу цифрового следа, началось использование открытого технологического стандарта цифрового следа, запустились совместные программы с вузами в области работы с данными в образовании.
В основу прорывных достижений легло цифровое решение, способное в реальном времени подтягивать свежие данные с кадровых и событийных порталов и строить общую онтологию высокотехнологичных предметных областей. В его основе лежит датасет из более 150 миллионов вакансий как в России, так и за рубежом, а также данных профессиональных сообществ, профильных мероприятий и данных о траекториях обучения. Это решение получило название “Цифровая модель компетенций”. С ее помощью была построена основа профессиональных стандартов специалиста по моделированию, сбору и анализу цифрового следа и специалиста по внедрению технологий искусственного интеллекта. Особенность этих стандартов – возможность мгновенного обновления на основе потока данных из всех источников. Их внедрение в образовательных организациях – это выход на новый уровень адаптивности образовательных программ, скорости их обновления, требующий компетенций по работе с данными у руководителей образовательных программ.
Востребованность специалистов, способных моделировать, собирать, анализировать и интерпретировать данные в сфере образования растет на рынке как в вузах, так и в коммерческом, корпоративном обучении. Профессия “Образовательный дата-инженер”, опробованная в ходе работы Университета 20.35 еще на «Острове 10-21», начала развиваться в образовательном сообществе. Магистерская программа “Цифровая трансформация образования” в Высшей школе экономики была одной из первых, где рассматривались вопросы внедрения цифровых методик и технологий в образовательной среде. В 2020 году появилась профильная магистерская программа “Дата инжиниринг в области образования” в Финансовом университете при правительстве РФ.
Университет 20.35 ведет обучение по направлениям “Образовательный дата инжиниринг” и “Цифровой педагогический дизайн” в формате ДПО. В партнерстве с более чем 40 вузами проводятся проектно-образовательные интенсивы, на которых также практикуется сбор и анализ следа проектной работы и персональных траекторий развития. Благодаря этим активностям сформировалось сообщество образовательных дата инженеров, которые внедряют технологии работы с данными цифрового следа в своих образовательных проектах и получают сертификацию со стороны Университета 20.35 по факту успешной реализации подходов. Для развития системы сертификации образовательный дата инжиниринг был подан в качестве компетенции FutureSkills и в 2021 году ожидается его появление в списке компетенций с методикой проведения демонстрационного экзамена по стандартам WorldSkills.
Основная цель работы с цифровым следом – расширение возможностей для каждого человека по реализации персональных траекторий развития. Однако работа с данными о человеке и цифровым следом всегда имеет обратную сторону – риск утечки, неправомерного использования персональных данных, и дополняется возможными последствиями по нарушению прав человека. В этой связи крайне важной является работа над подготовкой этического кодекса, над оценкой гуманитарных последствий внедрения технологий работы с данными цифрового следа в сфере образования. Объединение усилий философов, технокультурологов, социологов и представителей образовательного сообщества в решении задачи по созданию и закреплению этических и гуманитарных норм работы с цифровым следом станет важным шагом на пути повышения прозрачности и открытости в работе с данными о человеке и поможет значительному повышению эффективности и конкурентоспособности российского образования.