ivdon3@bk.ru
В статье рассматриваются источники и типы данных, используемые для создания цифрового профиля студента, а также возможные способы их применения в образовательной аналитике. Цифровой профиль представляет собой комплексное описание учебных, поведенческих и социальных характеристик студента, собранное из различных источников. Анализируются данные, поступающие из информационных систем учебных заведений, социальных сетей, мессенджеров, мобильных приложений, платформ видеоконтента, анкет и видеокамер. Важность цифрового профиля обусловлена его способностью поддерживать персонализацию обучения и повышать эффективность образовательных процессов. В статье выделены числовые, категориальные, бинарные, порядковые и неструктурированные типы данных, а также метаданные и производные данные, которые используется для анализа данных в DataScience и алгоритмах машинного обучения. В качестве примеров приводятся оценки, участие в учебных мероприятиях, социальная активность, предпочтения, текстовые комментарии, видеозаписи. Внимание также уделено анализу возможных способов использования этих данных для прогнозирования академической успеваемости, выявления трудностей в обучении, оценки вовлеченности и мотивации студентов.
Ключевые слова: цифровой профиль студента, образовательная аналитика, типы данных, источники данных, анализ данных, персонализация обучения, машинное обучение в образовании
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.8.7 - Методология и технология профессионального образования