Купить статью

В статье рассматривается проблема организации обучения специалистов по исследованию и анализу данных (data scientist, data analytics) с использованием информационных технологий. Авторами проведен анализ актуальных наборов компетенций исследования и анализа данных, выявлены проблемы организации их освоения, рассмотрены современные тенденции в инструментальной поддержке процесса обучения. Особое внимание уделяется особенностям развития гибких компетенций исследования и анализа данных, которые должны учитываться в системах и платформах поддержки обучения при построении моделей формирования персонализированного контента и траектории обучения в рамках курса. Обоснована необходимость создания многоагентного программного приложения поддержки педагогического дизайна курса, позволяющего адаптировать возможности современных программных систем и платформ обучения для повышения эффективности группового взаимодействия и формирования гибких навыков, необходимых при реализации проектов анализа данных. Приводятся результаты концептуального проектирования многоагентного приложения, интегрируемого с современными платформами обучения: предложена UML-диаграмма вариантов использования, обеспечивающих поддержку персонализации обучения не только на индивидуальном, но и на командном уровне, выделены базовые классы агентов и разработана онтологическая модель для поддержки формирования гибких навыков исследования и анализа данных, определены направления дальнейших исследований. Полученные результаты будут полезны для поддержки формирования полного набора компетенций специалистов по исследованию и анализу данных, а также для повышения эффективности групповой работы и поддержки персонализации контента в гибридном или онлайн-формате обучения как в системе высшего образования, так и в корпоративных подразделениях.