Система образования всё активнее генерирует данные в цифровом формате. Каждое проведенное онлайн-занятие, каждый выполненный тест, каждое сообщение на учебном форуме, каждый электронный учебник создаёт новые массивы информации. Эти данные имеют большой потенциал для того, чтобы стать основой образовательной аналитики, персонализации обучения и управления учебным процессом на уровне общего среднего и высшего образования.
Аналитика в образовании – это процесс сбора, обработки и интерпретации данных, относящихся к образовательной системе. Это данные о том, как учащиеся усваивают материал, какие темы учёбы вызывают наибольшие трудности и насколько эффективны методы преподавания, которые используются. В условиях применения аналитики цифры перестают быть просто статистикой и становятся инструментом принятия решений, улучшения качества обучения и индивидуального подхода к школьникам и студентам.
Доцент кафедры моделирования и системного анализа Финансового университета при Правительстве РФ Власов Дмитрий Анатольевич отметил, что понимание роли аналитики в образовании важно не только педагогам, но и руководителям учебных заведений и разработчикам образовательных технологий. Далее рассмотрим, какие преимущества предоставляет грамотное использование данных в образовании и какие именно сведения становятся ключевыми для анализа и последующего принятия решений.
Зачем нужна аналитика? Использование данных в образовании даёт сразу несколько преимуществ, которые тесно взаимосвязаны. Во-первых, аналитика помогает повышать качество обучения. На основе собранных данных преподаватели могут выявлять проблемные темы, корректировать учебные программы и выбирать наиболее эффективные методы преподавания с учётом ресурсов, имеющихся у учреждений образования. Во-вторых, она открывает возможности для построения индивидуальных образовательных траекторий. Данные позволяют адаптировать обучение под каждого студента: корректировать уровень сложности, подбирать дополнительные учебные материалы и формировать персональные рекомендации с учётом начального уровня подготовки и познавательного интереса. Третьим важным преимуществом является ранняя диагностика проблем. Снижение активности, пропуски занятий или ошибки в выполненных заданиях становятся сигналами для своевременной поддержки студента вне зависимости от реализуемой формы обучения. Кроме того, аналитика служит инструментом управленческих решений. Руководители школ, вузов и образовательных платформ могут распределять ресурсы более эффективно, а также оптимизировать образовательные программы. В качестве главных критериев оптимизации может выступать удовлетворенность обучаемого полученной образовательной услугой и её качество. Наконец, аналитика позволяет прогнозировать результаты образовательной деятельности – на основе истории успеваемости и активности студентов можно оценить вероятность успешного завершения учебного курса и заранее вмешиваться при необходимости.
Таким образом, аналитика не просто фиксирует происходящее, а становится основой для активных действий, позволяя улучшать образовательный процесс на всех уровнях.
Какие данные используются? Чтобы аналитика была эффективной, необходимо понимать, какие данные становятся её источником. Образовательная аналитика опирается на самые разнообразные сведения: результаты тестов и экзаменов, посещаемость очных занятий и активность в LMS, время, затраченное на выполнение заданий, участие в проектах и дискуссиях, оценки и отзывы преподавателей и студентов, а также показатели вовлечённости и удовлетворённости всех участников образовательной системы. Эти данные помогают выявить проблемные места в обучении и понять, какие методы работают лучше всего. Понимание природы данных ставит вопрос о том, как с ними работать на практике.
Как работать с аналитикой? Эффективное использование данных требует системного подхода. Сначала необходимо собрать данные – современные платформы вроде «ЯКласс», Moodle, Canvas, Google Classroom и аккумулируют информацию о каждом шаге обучения. Следующий этап — визуализация данных. Графики, дашборды и отчёты помогают преподавателям и руководству быстро увидеть проблемные зоны и тенденции. После этого начинается анализ, который позволяет определить закономерности: на каких этапах возникают трудности, какие задания вызывают наибольшие затруднения, и какие методики наиболее результативны. На основе этих выводов принимаются решения: корректируются программы, методы преподавания и формы контроля. Наконец, проводится оценка эффективности изменений, чтобы убедиться, что внесённые корректировки действительно улучшили учебный процесс. Представленная логическая цепочка — от сбора данных до оценки результатов – показывает, как цифры превращаются в практические действия.
Проблемы и ограничения. Однако на пути к эффективному использованию аналитики существуют препятствия. Так, не все преподаватели обладают достаточной цифровой культурой, чтобы работать с массивами данных. Кроме того, технические ограничения – несовместимость платформ и нехватка ресурсов – усложняют обработку больших объёмов информации. Конфиденциальность – ещё один ключевой аспект: персональные данные студентов должны быть защищены. Существуют и социальные барьеры: аналитика иногда воспринимается как дополнительная нагрузка, а без продуманного подхода данные превращаются в формальные отчёты без практической пользы. Наконец, отсутствие единых стандартов анализа данных в сфере образования затрудняет сравнение результатов между учебными заведениями и странами. Понимание этих проблем важно для того, чтобы внедрять аналитику данных в сфере образования грамотно, не теряя её потенциала.
Международный контекст: объёмы данных в образовании. Данные в образовании – это не только инструмент аналитики, но и один из самых быстрорастущих ресурсов. Мировые образовательные системы генерируют огромные массивы информации, однако точные цифры накопленных данных недоступны. Косвенные показатели и рыночные оценки позволяют сделать ориентировочное сравнение России, США и Китая.
Мировые образовательные системы отличаются по масштабу и уровню цифровизации, что отражается и на объёмах накопленных данных. Китай представляет собой крупнейшую систему: в 2021–2022 годах в стране насчитывалось около 291 миллиона учащихся и более 518 500 учебных заведений. Активная интеграция цифровых технологий в образование и масштабное развитие платформ EdTech (рынок которых оценивается примерно в 57,3 миллиарда долларов США) создают огромные массивы информации. Здесь генерируются тера- и петабайты данных – от активности учащихся на онлайн-уроках и тестах до взаимодействия с учебными платформами.
В США образовательная система также характеризуется колоссальными объёмами данных. Десятки тысяч вузов, развитая онлайн-экосистема и корпоративные образовательные платформы активно собирают и обрабатывают информацию о студентах. Рынок решений для анализа образовательных данных оценивается примерно в 5,65 миллиарда долларов США, что говорит о широком использовании Big Data в обучении, особенно в высшем образовании и дистанционных курсах.
Россия пока находится на более скромном уровне по масштабу цифровой образовательной инфраструктуры. Тем не менее, с ростом онлайн-образования и внедрением дистанционных платформ, а также при объёме рынка онлайн-образования около 145 миллиардов рублей, страна активно увеличивает накопленные данные. Сейчас Россия находится на начальном этапе формирования больших образовательных массивов, однако тенденция к росту очевидна, и в ближайшие годы объёмы данных будут стремительно увеличиваться.
Таким образом, различия между странами обусловлены масштабом образовательной системы, уровнем цифровизации и инвестициями в EdTech, однако во всех трёх странах наблюдается устойчивая тенденция к увеличению объёмов образовательных данных и расширению возможностей аналитики. Различия связаны с масштабами образовательных систем, уровнем цифровизации и инвестициями в образовательные технологии. Несмотря на разницу, во всех трёх странах наблюдается устойчивая тенденция к росту объёмов данных и расширению возможностей аналитики.
Заключение. Аналитика в образовании – мощный инструмент, который позволяет сделать обучение персонализированным, осознанным и результативным. Её эффективность зависит от грамотного использования данных, готовности педагогов работать с цифрами и соблюдать этические нормы. Накопленные образовательные данные, будь то в школах, вузах или онлайн-платформах, становятся ценным ресурсом для повышения качества обучения и развития новых образовательных практик. Грамотная работа с данными превращает образовательный процесс в динамичную, адаптивную и результативную систему, способную отвечать на вызовы XXI века.
