Цифровые профили компетенций в образовании

Цель исследования. Тенденция персонализации обучения формирует запрос на разработку и внедрение программных средств для обработки цифрового следа обучающегося, для управления его образовательной траекторией. В комбинации с технологиями децентрализованной идентификации такие программные средства предполагают более активную роль обучающегося в вопросах построения его персональной траектории обучения. Дополнительными вызовами для разрабатываемых программных средств является функциональное требование по обеспечению независимости данных профиля обучающегося от отдельных образовательных сервисов при одновременном соблюдении стандартов информационной безопасности работы с данными. Цель выполненного исследования – расширить представление о возможности модификации онлайн-обучения за счет включения распределенных решений в область применения информационных технологий в образовании.

Материалы и методы. В статье подробно рассмотрены разработанные авторами решения по программной реализации цифрового профиля компетенций обучающегося – децентрализованного приложения, предназначенного для хранения данных учебной активности и подтвержденной квалификации, агрегированных из различных внешних образовательных платформ, сервисов. При формировании этих решений авторы исходили из преимуществ применения децентрализованного подхода к разработке программного обеспечения. Методологическая основа проведенного исследования представлена комплексом подходов и технологий, поддерживающих логику процесса разработки программного обеспечения – технология распределенного реестра, подход цифровой идентификации, стандарт хранения учетных данных.

Результаты. Авторами обоснован выбор решения для программной реализации цифрового профиля компетенций: подход SSI обеспечит децентрализованную идентификацию данных цифрового следа вне границ отдельных образовательных платформ, сервисов; применение стандарта проверяемых учетных данных VC создаст условия для децентрализованного хранения данных учебной активности. Результаты исследования могут представлять практический интерес для администрации отечественных образовательных организаций, администрации образовательных платформ и образовательных сервисов, реализующих программы онлайн обучения для эффективного и безопасного управления данными цифрового следа каждого отдельного обучающегося, построения в его интересах индивидуальной образовательной траектории и подтверждения компетенций.

Заключение. Внедрение и масштабирование цифрового профиля компетенций направлено на обеспечение идентификации, безопасного хранения, эффективного управления данными цифрового следа обучающегося, которые могут быть применены для построения индивидуальной траектории обучения. Цифровой профиль компетенций позволит реализовать функцию подтверждения любых форм активности, характера взаимодействия обучающегося с функциями образовательного сервиса, а также позволит обучающемуся контролировать использование размещенной в цифровом профиле информации и управлять ею. Как часть целого цифровой профиль рассматривается в общей архитектуре информационной системы, что предполагает взаимодействие программного приложения с иными подсистемами, в том числе в структуре образовательной платформы. Схема взаимодействия продемонстрировала для цифровой образовательной платформы «Цифровой тьютор», разработанной в Российском экономическом университете им. Г.В. Плеханова. Проведения дополнительных исследований требуют инструменты контроля активности и мотивации обучающегося для формализации его активной роли в вопросах управления персональной траекторией обучения.

1. Бандура А. Теория социального научения. СПб.: Евразия; 2000. 318 с.

2. Демин А.Н., Демина И.В. Проблема адаптации человека к скорости социальных процессов // Человеческий капитал. 2020. № 10 (142). С. 80–88. DOI: 10.25629/HC.2020.10.05.

3. Marginson S. Research on international and global higher education: Six different perspectives // Oxford Review of Education. 2022. № 48(4). С. 421–438. DOI: 10.1080/03054985.2022.2087619.

4. Fdhila W., Stifter N., Kostal K., Saglam C., Sabadello M. Methods for decentralized identities: evaluation and insights. Business process management: blockchain and robotic process automation forum. BPM 2021. Lecture Notes in Business Information Processing. 2021. DOI: 10.1007/978-3-030-85867-4_9.

5. Rek P., Podgorelec B., Turkanović M. Complexity analysis of decentralized application development using integration tools [Электрон. ресурс]. Proceedings of the SQAMIA. 2019. Режим доступа: https://ceur-ws.org/Vol-2508/paper-rek.pdf.

6. Kyun S., Yi J., Jang J. A Decentralized approach to education powered by blockchain technology // Asia-Pacific Journal of Convergent Research Interchange. FuCoS. 2021. № 7(7). С. 131–141. DOI: 10.47116/apjcri.2021.07.13.

7. Мутин Д.И., Мутина Е.И., Кравец О.Я., Сорокин С.А. Управление и инжиниринг блокчейн-технологий. Воронеж: Научная книга, 2022. 140 с.

8. Alizadeh M., Andersson K., Schelén O. Comparative analysis of decentralized identity approaches // IEEE Access. 2022. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3202553.

9. Shemshack A., Spector J.M. A systematic literature review of personalized learning terms // Smart Learning Environments. 2020. № 7. С. 33. DOI: 10.1186/s40561-020-00140-9.

10. Соленый, С.В., Воропаев И.А. О внедрении проверяемых учетных данных (VC) и децентрализованных идентификаторов (DID) в систему аутентификации // Завалишинские чтения 22: Сборник докладов XVII Международной конференции по электромеханике и робототехнике. (Санкт-Петербург, 12–14 апреля 2022 года). СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2022. С. 58–61.

11. Еськов С.С., Лебеденко Е.В., Кравец О.Я. Управление взаимным информационным согласованием в системах распределенного реестра на основе специального математического и программного обеспечения. Воронеж: Научная книга, 2021. 120 с.

12. Бахвалова Е.А., Судаков В.А. Исследование алгоритмов консенсуса для блокчейн-платформ // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2021. № 26. С. 1–16. DOI: 10.20948/prepr-2021-26.

13. Тельнов Ю.Ф., Косоруков О.А., Тихонов С.В., Комлева Н.В. Модели и информационные технологии в экономике и образовании. М.: Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, 2021. 152 с.

14. Развитие отдельных высокотехнологичных направлений. Белая книга [Электрон. ресурс]. М.: Высшая школа экономики, 2022. 187 с. Режим доступа: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/565446894.pdf.

15. Giannopoulou A., Wang F. Self-sovereign identity // Internet policy review. 2021. № 10 (2). DOI: 10.14763/2021.2.1550.

16. Lim S.Y., Musa O.B., Al-Rimy B.A. S., Almasri A. Trust models for blockchain-based self-sovereign identity management: a survey and research directions. In Advances in blockchain technology for cyber physical systems // Internet of things. 2022. С. 277–302. DOI: 10.1007/978-3-030-93646-4_13.

17. Wang F., Filippi P. De. Self-sovereign identity in a globalized world: credentialsbased identity systems as a driver for economic inclusion // Frontiers in blockchain. 2020. № 2(28). DOI: 10.3389/fbloc.2019.00028.

18. Queiruga-Dios A., Bullón Pérez J. J., L. Encinas H. Self-sovereign identity in university context. 31st Conference of open innovations association (FRUCT). Helsinki, Finland. 2022. С. 259–264. DOI: 10.23919/FRUCT54823.2022.9770913.

19. Комлева Н. В., Вилявин Д. А. Цифровая платформа для создания персонализированных адаптивных онлайн курсов // Открытое образование. 2020. № 24(2). С. 65–72. DOI: 10.21686/1818-4243-2020-2-65-72.

20. Blum M., Feldman P., Micali S. Noninteractive zero-knowledge and its applications. Providing sound foundations for cryptography. New York: Association for computing machinery, 2019. С. 329–349. DOI: 10.1145/3335741.3335757.