Универсальные цифровые компетенции в высшей школе: персонализация для цифровой экономики данных
- DOI
- 10.5922/vestnikpsy-2025-3-9
- Страницы / Pages
- 97-106
Аннотация
Статья посвящена анализу соответствия российских образовательных стандартов современным требованиям цифровой экономики данных. Анализируются подходы к формированию универсальных цифровых компетенций студентов. Основная цель исследования — обоснование структуры универсальных цифровых компетенций, адаптированных к условиям дистанционного обучения и пригодных для построения персональных образовательных траекторий, с одной стороны, и соответствующих актуальным запросам экономики и рынка труда — с другой. В ходе исследования проведен анализ российских нормативных документов (Закона об образовании, профессиональных стандартов, ФГОС) и международных рамок (DigComp, OECD). Результаты выявили отставание российских стандартов от актуальных запросов рынка труда и международных тенденций: отсутствие требований к работе с искусственным интеллектом, машинным обучением, этическими аспектами данных и адаптивности к технологиям. На основе синтеза международных практик предложена модель персонализации цифровых компетенций для условий дистанционного обучения, включающая грамотность в области данных, управление цифровой экосистемой и правовую осведомленность, а также обоснована необходимость персонализации образовательных траекторий с учетом когнитивных стилей обучающихся для преодоления нормативной жесткости. Выводы подчеркивают важность модернизации образовательных программ путем интеграции выявленных компонентов цифровой компетентности и внедрения гибких, персонализированных подходов к обучению в цифровой среде.
Abstract
The article is devoted to the analysis of the compliance of Russian educational standards with the modern requirements of the data-driven digital economy. Approaches to the formation of students’ universal digital competencies are examined. The main objective of the study is to substantiate the structure of universal digital competencies adapted to the conditions of distance learning and suitable for building personalized educational trajectories, on the one hand, and corresponding to the current demands of the economy and labor market, on the other. The study involves an analysis of Russian regulatory documents (the Education Law, professional standards, Federal State Educational Standards) and international frameworks (DigComp, OECD). The results reveal a lag of Russian standards behind the current demands of the labor market and international trends: the absence of requirements for working with artificial intelligence, machine learning, ethical aspects of data, and adaptability to technologies. Based on a synthesis of international practices, a model of digital competency personalization for distance learning conditions is proposed, which includes data literacy, digital ecosystem management, and legal awareness. The necessity of personalizing educational trajectories according to learners’ cognitive styles is also substantiated to overcome normative rigidity. The conclusions emphasize the importance of modernizing educational programs through the integration of the identified components of digital competence and the implementation of flexible, personalized approaches to learning in a digital environment.
Список литературы
1. Андреев A. Знания или компетенции? // Высшее образование в России. 2005. № 2. С. 3—11. EDN IBLTFF.
2. Высшее образование. Цифровизация образования // Информационно-аналитическая система «Индикаторы образования». URL: https://issekdash.hse.ru/viewer/public?dashboardGuid=3299d2e664324e3ca68dbb37d9ef7d62 (дата обращения: 06.04.2025).
3. Кадиров Н. Т., Меркушова Н. И. Влияние программного обеспечения на практику и эффективность организационных коммуникаций // Креативная экономика. 2015. Т. 9, № 12. С. 1561—1578. doi: 10.18334/ce.9.12.2176. EDN VKYCRF.
4. Казанцева О. Г. Персонализированное обучение студентов: результаты эмпирического исследования // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2024) : сб. ст. V Междунар. науч.-практ. конф., Москва, 14—15 ноября 2024 года. М., 2024. С. 116—126. EDN ZHCEUO.
5. Калмыкова С. В., Андреева А. А. Возможности построения персонализированной образовательной траектории на платформе Moodle // Вестник педагогических инноваций. 2023. № 2 (70). С. 46—55. doi: 10.15293/1812-9463.2302.05.
EDN ALIVGB.
6. Лобанов А. П., Ратникова И. М. Стили обучения и качество инженерного образования в цифровом обществе // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2024) : сб. ст. V Междунар. науч.-практ. конф., Москва, 14—15 ноября 2024 года. М., 2024. С. 648—655. EDN LAESWR.
7. Лоскутова А. В. Практическое применение цифровых технологий в процессе персонализации высшего образования // Kant. 2023. № 2 (47). С. 313—320. doi: 10.24923/2222-243X.2023-4.56. EDN QBAYAQ.
8. Регламент (ЕС) 2016/679 Европейского парламента и Совета от 27 апреля 2016 года о защите физических лиц в связи с обработкой персональных данных и о свободном движении таких данных (General Data Protection Regulation = Общий регламент защиты данных) // Официальный журнал Европейского союза, L 119, 4.5.2016. С. 1—88. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32016R0679 (дата обращения: 06.04.2025).
9. Рудыхина О. В. Когнитивно-стилевые и метакогнитивные характеристики школьников и студентов с разными показателями цифровой компетентности // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 507—523. doi: 10.32744/pse.2024.1.28. EDN FMONRA.
10. Шукшина Т. И., Каско Ж. А. Использование адаптивного обучения в условиях цифровизации высшего педагогического образования // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2024. № 11. С. 34—48. doi: 10.24412/2304-120X-2024-11176. EDN ORJITN.
11. Gordillo A., López-Fernández D. Are Educational Escape Rooms More Effective Than Traditional Lectures for Teaching Software Engineering? A Randomized Controlled Trial // IEEE Transactions on Education. 2024. Vol. 67, № 5. P. 660—668. doi: 10.1109/TE.2024.3403913.
12. Kondratenko B. A., Kondratenko A. B., Rudinskiy I. D. et al. Methodology and analysis of the emotional state of future public servants in e-learning conditions // Proceedings II International Scientific Conference on Advances in Science, Engineering and Digital Education (ASEDU-II-2021) : Conference Proceedings, Krasnoyarsk, 28 oct. 2021. Vol. 2647 (1). Krasnoyarsk, 2022. P. 40017. doi: 10.1063/5.0104000.
EDN HBUTWV.
13. OECD. OECD Skills Outlook 2023: Skills for a Resilient Green and Digital Transition, OECD Publishing. P., 2023. doi: 10.1787/27452f29-en.
14. Vuorikari, R., Kluzer, S., Punie, Y. DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens — With new examples of knowledge, skills and attitudes. EUR 31006 EN. Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2022. doi: 10.2760/115376.
15. World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2025. URL: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2025 (дата обращения: 06.04.2025).
16. Zhao Y., Pinto Llorente A. M., Sánchez Gómez M. C. Digital competence in higher education research: A systematic literature review // Computers & Education. 2021. Vol. 168. P. 104212. doi: 10.1016/j.compedu.2021.104212.
17. Zimmerman B. J. Becoming a self-regulated learner: An overview // Theory Into Practice. 2002. Vol. 41, № 2. Р. 64—70. doi: 10.1207/s15430421tip4102_2.