Цифровая образовательная среда вуза: новые возможности оценки образовательных результатов будущих сотрудников УИС

• КАЗНАЧЕЕВ Валерий Александровичкандидат психологических наук, доцент кафедры физической, огневой и тактико-специальной подготовки Самарского юридического института ФСИН Россииmail@law-books.ru
• ИВАНОВ Максим Валерьевичпреподаватель кафедры физической, огневой и тактико-специальной подготовки Псковского филиала Университета ФСИН Россииmail@law-books.ru
• СКОРОМНЫЙ Артем Владиславовичпреподаватель кафедры физической подготовки и спорта Академии ФСИН Россииmail@law-books.ru
• МУРАВЬЕВ Алексей Валентиновичкандидат педагогических наук, заместитель начальника кафедры физической подготовки юридического факультета Владимирского юридического института ФСИН Россииmail@law-books.ru

В статье рассматривается трансформация системы оценки образовательных результатов курсантов ведомственных вузов ФСИН России в условиях цифровизации образования. На основе анализа современных научных подходов и образовательной практики автор раскрывает потенциал электронной информационно-образовательной среды (ЭИОС) как инструмента не только организации обучения, но и качественного изменения процедур оценивания. Особое внимание уделяется внедрению технологий образовательной аналитики, позволяющих на основе анализа «цифровых следов» обучающихся формировать индивидуализированные траектории обучения и получать более объективную картину сформированности профессиональных компетенций. В статье представлена авторская модель оценки образовательных результатов, интегрирующая формализованное тестирование, анализ активности в ЭИОС и автоматизированную оценку выполнения практико-ориентированных заданий. Обосновывается необходимость перехода от оценки знаний к оценке компетенций с использованием цифровых инструментов.

Ключевые слова: цифровая образовательная среда, электронная информационно-образовательная среда, оценка образовательных результатов, образовательная аналитика, цифровые компетенции, курсанты, ФСИН России, персонализированное обучение, цифровые следы

Цифровая трансформация российского образования, обусловленная национальными целями развития Российской Федерации на период до 2030 года, определяет кардинальное обновление подходов к организации образовательного процесса в ведомственных вузах ФСИН России. Одним из ключевых направлений этой трансформации выступает развитие электронной информационно-образовательной среды (ЭИОС), которая становится не просто вспомогательным инструментом обучения, но полноценной платформой для реализации образовательных программ.

Особую актуальность приобретает вопрос об изменении системы оценки образовательных результатов курсантов в условиях цифровой образовательной среды. Традиционные формы контроля — экзамены, зачеты, контрольные работы — зачастую фиксируют преимущественно уровень освоения теоретических знаний, оставляя в стороне сформированность практических компетенций, необходимых для будущей служебной деятельности. Кроме того, классическая система оценивания характеризуется высокой степенью субъективизма и ограниченными возможностями для мониторинга динамики обучения.

Цифровая образовательная среда открывает принципиально новые возможности для решения этих проблем. ЭИОС позволяет не только организовывать текущий и промежуточный контроль в различных формах, но и накапливать, анализировать и интерпретировать данные об учебной активности курсантов, формируя так называемые «цифровые следы». Эти данные, при правильной методологической обработке, могут стать объективной основой для оценки образовательных результатов и принятия управленческих решений.

Цель настоящей статьи — теоретическое обоснование и описание модели оценки образовательных результатов будущих сотрудников уголовно-исполнительной системы, реализуемой в цифровой образовательной среде ведомственного вуза. Цифровая образовательная среда вуза как пространство оценивания Электронная информационно-образовательная среда современного ведомственного вуза представляет собой сложную многоуровневую систему, включающую: Инфраструктурный уровень — технические и программные средства обеспечения образовательного процесса (серверное оборудование, каналы связи, лицензионное программное обеспечение).

Контентный уровень — электронные образовательные ресурсы: электронные учебники, аудиовизуальные материалы, интерактивные курсы, базы тестовых заданий. Коммуникационный уровень — инструменты взаимодействия субъектов образовательного процесса: форумы, чаты, вебинары, системы видеоконференцсвязи.

Аналитический уровень — модули сбора, обработки и визуализации данных об учебной активности и результатах обучения.

Именно аналитический уровень ЭИОС предоставляет наиболее значимые возможности для модернизации системы оценки образовательных результатов. Как отмечается в современных исследованиях, «в рамках электронного обучения существует возможность использовать методы учебной аналитики — осуществлять сбор и обработку данных (цифровых следов) о действиях обучающихся в ЭИОС, что может использоваться как дополнительный инструмент формирования, конкретизации и реализации индивидуальных образовательных траекторий».

Важно подчеркнуть, что цифровая образовательная среда ведомственного вуза должна функционировать с учетом специфических требований безопасности, характерных для системы ФСИН России. Это накладывает определенные ограничения на использование внешних цифровых сервисов и платформ, но не снижает потенциала внутренней ЭИОС как инструмента оценивания. Опыт реализации зарубежных проектов в области цифрового образования в пенитенциарных учреждениях, таких как DigiFusE (Digital Fusion Environments), показывает, что создание защищенных цифровых образовательных сред является решаемым технологическим вызовом. Цифровизация образования требует пересмотра самого понятия «образовательный результат». В контексте компетентностного подхода, реализуемого в федеральных государственных образовательных стандартах, образовательный результат трактуется как готовность выпускника применять знания, умения и навыки для решения профессиональных задач. Цифровая образовательная среда создает условия для оценки именно этой готовности. Можно выделить следующие направления трансформации системы оценивания в условиях цифровой образовательной среды.

От оценки знаний к оценке деятельности. Традиционные тесты и экзамены фиксируют знание фактов, формул, алгоритмов.

Цифровая среда позволяет моделировать профессиональные ситуации и оценивать действия обучающегося в них. Например, при изучении дисциплин, связанных с работой в специализированных информационных системах, оценка может выставляться автоматически на основе корректности выполнения практических заданий в среде.

От дискретных контрольных точек к непрерывному мониторингу. В классической системе обучение рассматривается как последовательность модулей, завершающихся контрольными мероприятиями. Цифровая среда позволяет отслеживать прогресс обучающегося в реальном времени — от первого входа в курс до выполнения итогового задания. Этот подход соответствует принципам компетентностноориентированного и персонализированного обучения, которые рассматриваются как перспективные тренды профессиональной подготовки сотрудников УИС.

От единообразных заданий к адаптивному тестированию. Цифровые системы позволяют реализовать алгоритмы адаптивного тестирования, при котором сложность и содержание заданий подстраиваются под уровень подготовки обучающегося. Это повышает точность оценки и снижает влияние случайных факторов на результат.

От субъективной оценки к

объективированной. Использование формализованных критериев и автоматической проверки (особенно для заданий закрытого типа и типовых алгоритмических задач) снижает влияние человеческого фактора и обеспечивает единообразие требований.

На основе анализа современных подходов и с учетом специфики подготовки сотрудников УИС предлагается трехуровневая модель оценки образовательных результатов, интегрированная в ЭИОС ведомственного вуза. Первый уровень: формализованный контроль. Данный уровень включает автоматизированное тестирование для проверки знаний на репродуктивном уровне. Используются задания закрытого типа с едиными критериями оценки. Автоматическая проверка обеспечивает оперативность и объективность. Результаты тестирования фиксируются в электронной ведомости и доступны для анализа преподавателем и курсантом. Система может генерировать индивидуальные рекомендации по устранению пробелов на основе результатов тестирования.

Второй уровень: анализ учебной активности (образовательная аналитика). Данный уровень основан на сборе и интерпретации «цифровых следов» обучающихся в ЭИОС. К таким данным относятся: частота и время входа в систему; просмотр лекционных материалов; выполнение интерактивных заданий; участие в форумах и вебинарах; результаты промежуточных тестирований; время, затраченное на выполнение заданий; навигационные паттерны.

Анализ этих данных позволяет:

выявлять обучающихся, испытывающих трудности с освоением материала (на основе снижения активности или ухудшения результатов); определять наиболее сложные для усвоения темы (на основе массовых ошибок и повторных обращений к материалу); прогнозировать успешность прохождения итоговой аттестации; формировать рекомендации для персонализации обучения.

Третий уровень: оценка компетенций.

Данный уровень предполагает оценку способности применять полученные знания для решения профессиональных задач. В цифровой среде это может быть реализовано через: выполнение практико-ориентированных кейсов в специализированных программных средах (например, работа в информационной системе специального назначения); анализ и интерпретацию профессионально значимой информации (например, статистических данных, оперативной обстановки); подготовку и защиту проектов с использованием средств презентационной графики; участие в деловых играх в синхронном или асинхронном формате.

Оценка на данном уровне может быть автоматизированной (при решении формализуемых задач) или экспертной (с использованием четких критериев, зафиксированных в ЭИОС).

Раннее выявление академических рисков.

Анализ активности курсанта в ЭИОС позволяет выявить признаки возможной неуспеваемости на ранних этапах: снижение частоты обращений к платформе, пропуск контрольных точек, ухудшение результатов выполнения заданий. Это дает возможность своевременно организовать дополнительную работу с отстающими.

Объективизация итоговой оценки.

Накопленная в ЭИОС информация об учебной деятельности курсанта может учитываться при выставлении итоговой оценки. Это снижает значимость «фактора удачи» на экзамене и создает более полную картину освоения дисциплины.

Оценка эффективности образовательных технологий. Агрегированные данные о результатах обучения больших групп курсантов позволяют сравнивать эффективность различных методов и форм обучения. Это создает основу для доказательного подхода к совершенствованию образовательного процесса.

Развитие рефлексивных компетенций курсантов. Предоставление курсанту доступа к его собственным «цифровым следам» (прогресс, зоны роста, типичные ошибки) способствует формированию навыков самооценки и саморегуляции учебной деятельности.

Перспективные направления развития Анализ современных трендов профессиональной подготовки сотрудников УИС в условиях цифровизации образования позволяет выделить ряд перспективных направлений развития системы оценки образовательных результатов.

Внедрение интеллект-тренажеров.

Использование специализированных тренажеров для развития познавательных процессов (внимания, памяти, мышления) и профессиональных навыков. Встроенные системы оценки позволяют отслеживать динамику развития профессионально важных качеств.

Персонализация оценки. Развитие адаптивных систем тестирования, подстраивающих сложность и содержание заданий под индивидуальный уровень подготовки курсанта. Результатом становится не просто балл, а детальный профиль сформированности компетенций.

Интеграция с ведомственными информационными системами. Оценка результатов обучения может быть дополнена данными о последующей служебной деятельности выпускников (например, эффективность работы в автоматизированных системах). Это создает основу для валидизации используемых оценочных средств.

Развитие цифровой культуры оценивания.

Важно не только внедрять новые инструменты, но и формировать у преподавателей и курсантов понимание целей и методов цифровой оценки. Это включает обучение работе с аналитическими панелями, интерпретации данных и использованию результатов для повышения качества обучения.

Цифровая трансформация образования открывает новые возможности для оценки образовательных результатов будущих сотрудников уголовно-исполнительной системы. Электронная информационно-образовательная среда ведомственного вуза может выполнять не только функции организации обучения, но и выступать эффективным инструментом контроля и оценки.

Предложенная трехуровневая модель (формализованный контроль — образовательная аналитика — оценка компетенций) позволяет перейти от традиционной системы оценивания к непрерывному, объективному и персонализированному мониторингу учебных достижений курсантов. Особое значение приобретают методы образовательной аналитики, позволяющие на основе анализа «цифровых следов» не только оценивать результаты, но и прогнозировать риски, адаптировать образовательные траектории и оценивать эффективность образовательных технологий. Перспективными направлениями дальнейших исследований являются: разработка методик валидизации результатов цифровой оценки; создание интеграционных моделей ЭИОС ведомственных вузов и ведомственных информационных систем; исследование этических аспектов сбора и использования данных об обучающихся.

Список литературы

1. Дубровин, А. С. Системный анализ в контексте цифровизации и автоматизации деятельности территориальных органов и образовательных организаций ФСИН России / А. С. Дубровин // Актуальные проблемы деятельности подразделений уголовно-исполнительной системы: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Воронеж, 19 октября 2023 года. – Воронеж: Издательскополиграфический центр «Научная книга», ФКОУ ВО Воронежский институт ФСИН России., 2023. – С. 158-162. – EDN IHVTWQ.
2. Козырев, С. И. Информационные технологии в деятельности ФСИН в эпоху цифровизации / С. И. Козырев // Юридическая наука. – 2022. – № 11. – С. 110-112. – EDN BIKKSI.
3. Цифровизация и формирование цифровой культуры сотрудников ФСИН России / А. В. Антоновский, Д. Г. Зыбин, Д. Ю. Чураков, В. А. Дуров. – Москва: Научно-исследовательский институт информационных технологий ФСИН России, 2023. – 134 с. – ISBN 978-5-6044564-4-6. – EDN BAKOAR.
4. Дубровин, А. С. Использование случайных процессов при моделировании цифровизации и автоматизации деятельности территориальных органов и образовательных организаций ФСИН России / А. С. Дубровин // Актуальные вопросы цифровизации и автоматизации деятельности территориальных органов и образовательных организаций ФСИН России: Сборник материалов научно-практического семинара, Вологда, 19 октября 2023 года. – Вологда: Вологодский институт права и экономики ФСИН России, 2024. – С. 126- 133. – EDN GBAPNY.

Скачать