?
Проектирование архитектуры программного обеспечения для анализа цифрового следа в образовательных системах
Современные образовательные системы аккумулируют большие объемы данных о цифровой активности студентов в различных информационных системах, однако эффективное использование этих данных для персонализации образования остается нерешенной задачей. Формирование цифрового профиля обучающегося позволяет систематизировать разрозненные данные и использовать их для поддержки педагогических решений.
В статье представлена модель формирования цифрового профиля на основе системного подхода к анализу данных цифрового следа студентов. Исследование опирается на количественные методы обработки образовательных данных из различных источников (LMS, корпоративные чаты, системы управления проектами) с применением статистического анализа, кластеризации и регрессионного моделирования. Эмпирической базой послужили данные МИЭМ НИУ ВШЭ за период 2019–2025 гг.
Разработанная структура цифрового профиля включает академический, поведенческий, социальный и компетентностный компоненты. Предложены шесть математически обоснованных метрик цифрового следа (TD, ZTD, G, ZG, FD, SK), позволяющих объективно оценивать образовательную активность. Выявлена статистически значимая корреляция между показателями цифрового профиля и академической успеваемостью.
Разработанная методика позволяет образовательным учреждениям эффективно интегрировать данные из различных цифровых систем для мониторинга образовательного процесса, раннего выявления рисков академической неуспеваемости и персонализации обучения. Технические решения для формирования цифрового профиля могут быть внедрены как элементы цифровой образовательной экосистемы в различных учебных заведениях.
Новизна исследования заключается в системном подходе к интеграции разнородных источников цифрового следа и разработке унифицированных метрик его оценки.