Российские вузы активно применяют системы управления обучением, которые помогают организовать образовательный процесс в цифровом формате. Системы управления обучением (LMS) с открытым кодом используют Финансовый университет при Правительстве РФ и многие другие ведущие вузы. Эти системы позволяют загружать лекции, проводить тестирования и взаимодействовать со студентами в онлайн-режиме. Современные тренды в сфере LMS включают сочетание онлайн- и офлайн-форматов, мобильные приложения, геймификацию и уже внедряют AI-ассистентов. LMS накапливают значительный объем информации (цифровой след), который должен использоваться для повышения эффективности образовательного процесса. Цифровой след представляет собой совокупность из академических показателей (количество попыток для прохождения тестирований, время, затраченное на выполнение заданий), поведенческих показателей (частота и продолжительность сессий, последовательность изучения материалов, взаимодействие с учебным контентом такое как просмотр или скачивание, участие в дискуссиях и форумах), метаданных (время выполнения заданий относительно дедлайнов, предпочтения в типах учебных материалов, частота обращения за помощью) и др. Разработкам сервисов для анализа цифрового следа студентов и преподавателей посвящено значительное количество статей и проектов.
По мнению профессора кафедры математики и анализа данных Финуниверситета Владовой Аллы Юрьевны, разработка такого сервиса в команде, где большинство участников – это студенты непрофильных специальностей, впервые столкнувшиеся с профессиональными инструментами, требует тщательной организации процессов. Студенты сталкиваются с рядом сложностей: освоение облачных сред (Posit Cloud, Google Colab), понимание принципов контроля версий (GitHub), построение архитектуры сервиса, изучение синтаксиса языков программирования и специализированных библиотек. Структура проекта состоит из задач по управлению проектом, вопросов подготовки и анализа данных, разработки дашбордов, а также кодирования, тестирования, документации. Использование меток помогает категоризировать задачи и облегчает навигацию и выбор их разработчиками. Для студентов, впервые работающих с GitHub, важно объяснить базовые концепции: репозиторий — центральное хранилище кода и документации; ветки (branches) — изолированные среды для разработки отдельных функций; коммиты (commits) — фиксация изменений с описанием; запросы на внесение изменений в основную ветку (pull requests). Приходится следить за правилом запрета редактирования данных напрямую, поскольку все преобразования должны выполняться программно, разрабатывать пошаговые инструкции, описывающие особенности работы в рамках проекта и делать анализ типовых ошибок (например, конфликтов слияния в Git). Регулярные онлайн митинги помогают обсуждать прогресс и проводить ревью кода. Комбинация системы контроля версий и облачной среды разработки позволяет хранить информацию, отслеживать задачи, совместно работать над кодом и обеспечивать одинаковое окружение в виде набора версий библиотек для всех разработчиков. В итоге студенты не только осваивают новые технические навыки (работа с данными, построение дашбордов, кодирование), но и применяют полученные знания постановки и проверки статистических гипотез, построения прогнозных моделей, а также развивают гибкие компетенции – от командной коммуникации до управления проектами. Это превращает учебный проект в полноценный опыт, где теория сочетается с практикой, а индивидуальные усилия – с коллективным результатом.
Владова Алла Юрьевна,
Профессор Кафедры математики и анализа данных
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
